<\/p>\n
Due test statistici che gli studenti spesso confondono sono il F-Test<\/strong> e il T-Test<\/strong> . Questo tutorial spiega la differenza tra i due test.<\/span><\/p>\n Un test F<\/strong> viene utilizzato per verificare se le varianze di due popolazioni sono uguali. Le ipotesi nulla e alternativa del test sono le seguenti:<\/span><\/p>\n H 0<\/sub> :<\/strong> \u03c3 1<\/sub> 2<\/sup> = \u03c3 2<\/sub> 2<\/sup> (le varianze della popolazione sono uguali)<\/span><\/p>\n H 1<\/sub> :<\/strong> \u03c3 1<\/sub> 2<\/sup> \u2260 \u03c3 2<\/sub> 2<\/sup> (le varianze della popolazione non<\/em> sono uguali)<\/span><\/p>\n La statistica del test F \u00e8 calcolata come s 1<\/sub> 2<\/sup> \/ s 2<\/sub> 2<\/sup> .<\/span><\/p>\n Se il valore p della statistica test \u00e8 inferiore a un certo livello di significativit\u00e0 (le scelte comuni sono 0,10, 0,05 e 0,01), l’ipotesi nulla viene rifiutata.<\/span><\/p>\n Esempio: test F per varianze uguali<\/strong><\/span><\/p>\n Un ricercatore vuole sapere se la variazione di altezza tra due specie di piante \u00e8 la stessa. Per verificarlo, raccoglie un campione casuale di 20 piante da ciascuna popolazione e calcola la varianza campionaria per ciascun campione.<\/span><\/p>\n La statistica del test F risulta essere 4,38712 e il corrispondente valore p \u00e8 0,0191. Poich\u00e9 questo valore p \u00e8 inferiore a 0,05, rifiuta l’ipotesi nulla del test F. Ci\u00f2 significa che ci sono prove sufficienti per affermare che la differenza di altezza tra le due specie vegetali non \u00e8<\/em> uguale.<\/span><\/p>\n Un t-test a due campioni<\/strong> viene utilizzato per verificare se le medie di due popolazioni sono uguali o meno.<\/span><\/p>\n Un t-test a due campioni utilizza sempre la seguente ipotesi nulla:<\/span><\/p>\n L\u2019ipotesi alternativa pu\u00f2 essere bilaterale, sinistra o destra:<\/span><\/p>\n La statistica del test viene calcolata come segue:<\/span><\/p>\n Statistica del test:<\/strong> ( x<\/span> 1<\/sub> \u2013 x<\/span> 2<\/sub> ) \/ s p<\/sub> (\u221a1\/n 1<\/sub> + 1\/n 2<\/sub> )<\/span><\/p>\n dove x<\/span> 1<\/sub> e x<\/span> 2<\/sub> sono le medie campionarie, n 1<\/sub> e n 2<\/sub> sono le dimensioni del campione e dove s p<\/sub> \u00e8 calcolato come segue:<\/span><\/p>\n s p<\/sub><\/strong> = \u221a (n 1<\/sub> -1)s 1<\/sub> 2<\/sup> + (n 2<\/sub> -1)s 2<\/sub> 2<\/sup> \/ (n 1<\/sub> +n 2<\/sub> -2)<\/span><\/p>\n dove s 1<\/sub> 2<\/sup> e s 2<\/sub> 2<\/sup> sono le varianze campionarie.<\/span><\/p>\n Se il valore p che corrisponde alla statistica del test t con (n 1<\/sub> + n 2<\/sub> -1) gradi di libert\u00e0 \u00e8 inferiore al livello di significativit\u00e0 scelto (le scelte comuni sono 0,10, 0,05 e 0, 01), allora pu\u00f2 rifiutare l\u2019ipotesi nulla. .<\/span><\/p>\n Esempio: test t a due campioni<\/strong><\/span><\/p>\n Un ricercatore vuole sapere se l’altezza media tra due specie di piante \u00e8 uguale. Per verificarlo, raccoglie un campione casuale di 20 piante da ciascuna popolazione e calcola la media di ciascun campione.<\/span><\/p>\n La statistica del test t risulta essere 1,251 e il corrispondente valore p \u00e8 0,2148. Poich\u00e9 questo valore p non \u00e8 inferiore a 0,05, non riesce a rifiutare l’ipotesi nulla del test T. Ci\u00f2 significa che non si dispone di prove sufficienti per affermare che le altezze medie tra queste due specie vegetali siano diverse.<\/span><\/p>\n Solitamente utilizziamo un test F<\/strong> per rispondere alle seguenti domande:<\/span><\/p>\n E in genere utilizziamo un test T<\/strong> per rispondere alle seguenti domande:<\/span><\/p>\n Introduzione al test di ipotesi<\/a> Due test statistici che gli studenti spesso confondono sono il F-Test e il T-Test . Questo tutorial spiega la differenza tra i due test. Test F: le basi Un test F viene utilizzato per verificare se le varianze di due popolazioni sono uguali. Le ipotesi nulla e alternativa del test sono le seguenti: H 0 […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Test F: le basi<\/strong><\/span><\/h3>\n
Test T: le basi<\/strong><\/span><\/h3>\n
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F test o T test: quando utilizzarli?<\/strong><\/span><\/h2>\n
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Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Un esempio di calcolatore del test t<\/a>
Calcolatore del test t a due campioni<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"