{"id":694,"date":"2023-07-29T01:53:37","date_gmt":"2023-07-29T01:53:37","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/calcolatrice-t-test-ti-84-a-due-campioni\/"},"modified":"2023-07-29T01:53:37","modified_gmt":"2023-07-29T01:53:37","slug":"calcolatrice-t-test-ti-84-a-due-campioni","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/calcolatrice-t-test-ti-84-a-due-campioni\/","title":{"rendered":"Come eseguire un t-test su due campioni su una calcolatrice ti-84"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Un t-test a due campioni<\/strong><\/a> viene utilizzato per verificare se le medie di due popolazioni sono uguali o meno.<\/span><\/p>\n

Questo tutorial spiega come eseguire un test t su due campioni su una calcolatrice TI-84.<\/span><\/p>\n

Esempio: test t a due campioni su una calcolatrice TI-84<\/strong><\/h3>\n

I ricercatori vogliono sapere se un nuovo trattamento del carburante provoca un cambiamento nel consumo medio di una determinata vettura. Per testarlo, conducono un esperimento in cui 12 auto ricevono il nuovo trattamento del carburante e 12 auto no. Per il gruppo di controllo, la media di mpg \u00e8 di 21 mpg e la deviazione standard \u00e8 di 2,73 mpg. Per il gruppo di trattamento, la media di mpg \u00e8 di 22,75 mpg e la deviazione standard \u00e8 di 3,25 mpg.<\/span><\/p>\n

Utilizzare questi dati per eseguire un test t a due campioni per determinare se il mpg medio \u00e8 diverso tra i due gruppi.<\/span><\/p>\n

Passaggio 1: selezionare 2-SampTTest.<\/strong><\/span><\/p>\n

Tocca Statistica<\/span> . Scorri verso il basso fino a TEST. Scorrere fino a 2-SampTTest e premere INVIO<\/span> .<\/span> <\/p>\n

\"Due<\/p>\n

Passaggio 2: inserisci le informazioni necessarie.<\/strong><\/span><\/p>\n

La calcolatrice richieder\u00e0 le seguenti informazioni:<\/span><\/p>\n

    \n
  • Input:<\/strong> scegli se stai lavorando con dati grezzi (Data) o statistiche riassuntive (Stats). In questo caso evidenzieremo Statistiche e premeremo INVIO<\/span> .<\/span><\/li>\n
  • x<\/span> 1:<\/strong> le medie campionarie del primo gruppo. Digiteremo 21 e premere INVIO<\/span> .<\/span><\/li>\n
  • Sx1:<\/strong> deviazione standard del campione del primo gruppo. Digiteremo 2.73 e premere INVIO<\/span> .<\/span><\/li>\n
  • n1:<\/strong> la dimensione del campione del primo gruppo. Digiteremo 12 e premeremo INVIO<\/span> .<\/span><\/li>\n
  • x<\/span> 2:<\/strong> la media del campione del secondo gruppo. Digiteremo 22.75 e premeremo INVIO<\/span> .<\/span><\/li>\n
  • Sx2:<\/strong> deviazione standard del campione del secondo gruppo. Digiteremo 3.25 e premere INVIO<\/span> .<\/span><\/li>\n
  • n2:<\/strong> la dimensione del campione del secondo gruppo. Digiteremo 12 e premeremo INVIO<\/span> .<\/span><\/li>\n
  • \u03bc1<\/strong> : L’ipotesi alternativa da utilizzare. Poich\u00e9 stiamo eseguendo un test a due code, evidenzieremo \u2260<\/strong> \u03bc2<\/strong> e premeremo ENTER<\/span> . Ci\u00f2 indica che la nostra ipotesi alternativa \u00e8 \u03bc1\u2260\u03bc2. Le altre due opzioni verrebbero utilizzate per il test sinistro (\u03bc1<\u03bc2) e destro (\u03bc1>\u03bc2).<\/span><\/li>\n
  • Raggruppato:<\/span><\/strong> scegli se desideri o meno raggruppare le lacune dei due gruppi. Nella maggior parte dei casi sceglieremo no. Evidenziare no e premere INVIO<\/span> .<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    Infine, evidenzia Calcola e premi INVIO<\/span> .<\/span> <\/p>\n

    \"Due<\/p>\n

    Passaggio 3: interpretare i risultati.<\/strong><\/span><\/p>\n

    Il nostro calcolatore produrr\u00e0 automaticamente i risultati dei due esempi di test t:<\/span> <\/p>\n

    \"Emissione<\/p>\n

    Ecco come interpretare i risultati:<\/span><\/p>\n

      \n
    • \u03bc 1<\/sub> \u2260\u03bc 2<\/sub><\/strong> : Questa \u00e8 l’ipotesi alternativa del test.<\/span><\/li>\n
    • t=-1.42825817<\/strong> : Questa \u00e8 la statistica del test t.<\/span><\/li>\n
    • p=0,1676749174<\/strong> : questo \u00e8 il valore p che corrisponde alla statistica del test.<\/span><\/li>\n
    • df=21.36350678:<\/strong> questi sono i gradi di libert\u00e0 utilizzati per calcolare la statistica del test.<\/span><\/li>\n
    • x1<\/span> = 21<\/sub><\/strong> . Questa \u00e8 la media campionaria che abbiamo inserito per il primo gruppo.<\/span><\/li>\n
    • x<\/span> 2<\/sub> =22,75:<\/strong> questa \u00e8 la media campionaria che abbiamo inserito per il secondo gruppo.<\/span><\/li>\n
    • Sx1=2,73<\/strong> . Questa \u00e8 la deviazione standard campionaria che abbiamo inserito per il primo gruppo.<\/span><\/li>\n
    • Sx2=3,25<\/strong> : questa \u00e8 la deviazione standard campionaria che abbiamo inserito per il secondo gruppo.<\/span><\/li>\n
    • n1=12:<\/strong> questa \u00e8 la dimensione del campione che abbiamo inserito per il primo gruppo.<\/span><\/li>\n
    • n2=12:<\/strong> questa \u00e8 la dimensione del campione che abbiamo inserito per il secondo gruppo.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

      Poich\u00e9 il valore p del test (0,1676749174) non \u00e8 inferiore a 0,05, non riusciamo a rifiutare l’ipotesi nulla. Ci\u00f2 significa che non abbiamo prove sufficienti per affermare che il mpg medio \u00e8 diverso tra i due gruppi.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Un t-test a due campioni viene utilizzato per verificare se le medie di due popolazioni sono uguali o meno. Questo tutorial spiega come eseguire un test t su due campioni su una calcolatrice TI-84. 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