{"id":702,"date":"2023-07-29T01:15:17","date_gmt":"2023-07-29T01:15:17","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/test-di-campioni-accoppiati-calcolatrice-t-ti-84\/"},"modified":"2023-07-29T01:15:17","modified_gmt":"2023-07-29T01:15:17","slug":"test-di-campioni-accoppiati-calcolatrice-t-ti-84","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/test-di-campioni-accoppiati-calcolatrice-t-ti-84\/","title":{"rendered":"Come eseguire un t-test per campioni accoppiati su una calcolatrice ti-84"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Un <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/test-t-per-campioni-accoppiati\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>test t per campioni accoppiati<\/strong><\/a> viene utilizzato per confrontare le medie di due campioni quando ciascuna osservazione in un campione pu\u00f2 essere associata a un&#8217;osservazione nell&#8217;altro campione.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial spiega come eseguire un test t appaiato su una calcolatrice TI-84.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Esempio: test t per campioni accoppiati su una calcolatrice TI-84<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">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 misurano il consumo di mpg di 11 auto con e senza trattamento del carburante.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 ogni auto riceve il trattamento, possiamo eseguire un test t accoppiato in cui ogni auto \u00e8 accoppiata con se stessa per determinare se c&#8217;\u00e8 una differenza nel mpg medio con e senza il trattamento del carburante.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Completare i seguenti passaggi per eseguire un test t appaiato su una calcolatrice TI-84.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 1: inserisci i dati.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Innanzitutto, inseriremo i valori dei dati per entrambi i campioni. Premere <span style=\"border: 1px solid black;\">Stat<\/span> quindi premere <span style=\"border: 1px solid black;\">EDIT<\/span> . Inserire i seguenti valori per il gruppo di controllo (nessun trattamento del carburante) nella colonna L1 e i valori per la variabile del gruppo di trattamento (trattamento del carburante ricevuto) nella colonna L2, seguiti dalla differenza tra questi due valori nella colonna L3.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Nota:<\/strong> nella parte superiore della terza colonna, evidenziare L3. Quindi premi <span style=\"border: 1px solid black;\">2nd<\/span> e <span style=\"border: 1px solid black;\">1<\/span> per creare L1, seguito da un segno meno, quindi premi <span style=\"border: 1px solid black;\">2nd<\/span> e <span style=\"border: 1px solid black;\">2<\/span> per creare L2. Quindi premere <span style=\"border: 1px solid black;\">Invio<\/span> . Ciascuno dei valori nella colonna L3 verr\u00e0 popolato automaticamente utilizzando la formula L1-L2.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6967 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/apparietestti1.png\" alt=\"Dati del test t accoppiati immessi nella calcolatrice TI-84\" width=\"379\" height=\"238\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 2: eseguire il test t accoppiato.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per eseguire il t-test accoppiato, eseguiremo semplicemente un t-test sulla colonna L3, che contiene i valori delle differenze accoppiate.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tocca <span style=\"border: 1px solid black;\">Statistica<\/span> . Scorri verso il basso fino a <strong>TEST<\/strong> . Scorrere fino a <strong>2:T-Test<\/strong> e premere <span style=\"border: 1px solid black;\">INVIO<\/span> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6968 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/apparietestti2.png\" alt=\"Test t accoppiato su una calcolatrice TI-84\" width=\"345\" height=\"180\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La calcolatrice richieder\u00e0 le seguenti informazioni:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Input:<\/strong> scegli se stai lavorando con dati grezzi (Data) o statistiche riassuntive (Stats). In questo caso, evidenzieremo Dati e premeremo <span style=\"border: 1px solid black;\">INVIO<\/span> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u03bc <sub>0<\/sub> :<\/strong> La differenza media da utilizzare nell&#8217;ipotesi nulla. Digiteremo 0 e premere <span style=\"border: 1px solid black;\">INVIO<\/span> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Elenco:<\/strong> l&#8217;elenco che contiene le differenze tra i due campioni. Digiteremo L3 e premere <span style=\"border: 1px solid black;\">INVIO<\/span> . <em>Nota: affinch\u00e9 venga visualizzato L3, premere <span style=\"border: 1px solid black;\">2<\/span> , quindi premere <span style=\"border: 1px solid black;\">3<\/span> .<\/em><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><b>Freq:<\/b> la frequenza. Lascia questo set su 1.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u03bc<\/strong> : L&#8217;ipotesi alternativa da utilizzare. Poich\u00e9 stiamo eseguendo un test a due code, evidenzieremo <strong>\u2260<\/strong> <strong>\u03bc <sub>0<\/sub><\/strong> e premeremo <span style=\"border: 1px solid black;\">ENTER<\/span> . Ci\u00f2 indica che la nostra ipotesi alternativa \u00e8 \u03bc\u22600. Le altre due opzioni verrebbero utilizzate per i test di sinistra (&lt;\u03bc <sub>0<\/sub> ) e di destra (&gt;\u03bc <sub>0<\/sub> ).<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Infine, evidenzia Calcola e premi <span style=\"border: 1px solid black;\">INVIO<\/span> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6969\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/apparietestti3.png\" alt=\"Esempio di test t appaiato su una calcolatrice TI-84\" width=\"339\" height=\"179\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 3: interpretare i risultati.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il nostro calcolatore produrr\u00e0 automaticamente i risultati del test t per un campione:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6970 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/apparietestti4.png\" alt=\"Uscita t-test accoppiato sulla calcolatrice TI-84\" width=\"324\" height=\"152\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco come interpretare i risultati:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u03bc\u22600<\/strong> : Questa \u00e8 l&#8217;ipotesi alternativa del test.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>t=-1.8751<\/strong> : Questa \u00e8 la statistica del test t.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>p=0,0903<\/strong> : questo \u00e8 il valore p che corrisponde alla statistica del test.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"text-decoration: overline;\">x<\/span> =-1.5455<\/strong> . Questa \u00e8 la differenza media dal gruppo 1 al gruppo 2.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>s <sub>x<\/sub><\/strong> <strong>=2,7336<\/strong> . Questa \u00e8 la deviazione standard delle differenze.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>n=11<\/strong> : questo \u00e8 il numero totale di campioni accoppiati.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 il <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/valori-p-significativita-statistica\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">valore p<\/a> del test (0,0903) non \u00e8 inferiore a 0,05, non riusciamo a rifiutare l&#8217;ipotesi nulla.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ci\u00f2 significa che non abbiamo prove sufficienti per affermare che esiste una differenza tra il mpg medio dei due gruppi. In poche parole, non abbiamo prove sufficienti per affermare che il trattamento del carburante influisca sul mpg.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un test t per campioni accoppiati viene utilizzato per confrontare le medie di due campioni quando ciascuna osservazione in un campione pu\u00f2 essere associata a un&#8217;osservazione nell&#8217;altro campione. Questo tutorial spiega come eseguire un test t appaiato su una calcolatrice TI-84. 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