Como encontrar o valor crítico t em python

Cada vez que você faz um teste t, você obtém uma estatística de teste. Para determinar se os resultados do teste t são estatisticamente significativos, você pode comparar a estatística do teste com um valor crítico T. Se o valor absoluto da estatística do teste for maior que o valor crítico T, então os resultados do teste serão estatisticamente significativos.

O valor crítico T pode ser encontrado usando uma tabela de distribuição t ou software estatístico.

Para encontrar o valor crítico de T, você deve especificar:

• Um nível de significância (as escolhas comuns são 0,01, 0,05 e 0,10)
• Graus de liberdade

Usando esses dois valores, você pode determinar o valor T crítico para comparar com a estatística de teste.

Como encontrar o valor crítico T em Python

Para encontrar o valor crítico T em Python, você pode usar a função scipy.stats.t.ppf() , que usa a seguinte sintaxe:

scipy.stats.t.ppf(q, df)

Ouro:

• q: O nível de significância a ser usado
• df : Graus de liberdade

Os exemplos a seguir ilustram como encontrar o valor crítico de T para um teste do lado esquerdo, um teste do lado direito e um teste bicaudal.

Teste esquerdo

Suponha que queremos encontrar o valor crítico T para um teste à esquerda com nível de significância de 0,05 e graus de liberdade = 22:

 import scipy.stats

#find T critical value
scipy.stats.t.ppf(q=.05,df=22)

-1.7171

O valor crítico de T é -1,7171 . Portanto, se a estatística do teste for menor que esse valor, os resultados do teste serão estatisticamente significativos.

Teste certo

Suponha que queremos encontrar o valor crítico T para um teste extremo direito com nível de significância de 0,05 e graus de liberdade = 22:

 import scipy.stats

#find T critical value
scipy.stats.t.ppf(q=1-.05,df=22)

1.7171

O valor crítico de T é 1,7171 . Portanto, se a estatística do teste for maior que esse valor, os resultados do teste serão estatisticamente significativos.

Teste bilateral

Suponha que queremos encontrar o valor crítico T para um teste bicaudal com nível de significância de 0,05 e graus de liberdade = 22:

 import scipy.stats

#find T critical value
scipy.stats.t.ppf(q=1-.05/2,df=22)

2.0739

Cada vez que você realizar um teste bicaudal, haverá dois valores críticos. Neste caso, os valores críticos de T são 2,0739 e -2,0739 . Portanto, se a estatística do teste for inferior a -2,0739 ou superior a 2,0739, os resultados do teste serão estatisticamente significativos.