Как найти критические значения в r

Каждый раз, когда вы проводите t-тест, вы получаете статистику теста. Чтобы определить, являются ли результаты t-теста статистически значимыми, вы можете сравнить статистику теста с критическим значением t .

Если абсолютное значение статистики теста больше критического значения t, то результаты теста являются статистически значимыми.

Критическое значение t можно найти с помощью таблицы распределения t или с помощью статистического программного обеспечения.

Чтобы найти критическое значение t, необходимо указать:

• Уровень значимости (обычно выбирают 0,01, 0,05 и 0,10).
• Степени свободы

Используя эти два значения, вы можете определить критическое значение t для сравнения со статистикой теста.

Как найти критическое значение T в R

Чтобы найти критическое значение T в R, вы можете использовать функцию qt() , которая использует следующий синтаксис:

qt(p, df, low.tail=ИСТИНА)

Золото:

• p: Уровень значимости для использования
• df : Степени свободы
• low.tail: Если TRUE, возвращается левая вероятность p в t-распределении. Если FALSE, возвращается правая вероятность. По умолчанию установлено значение ИСТИНА.

Следующие примеры иллюстрируют, как найти критическое значение t для левостороннего, правостороннего и двустороннего теста.

Левый тест

Предположим, мы хотим найти критическое значение t для левого теста с уровнем значимости 0,05 и степенями свободы = 22:

 #find t critical value
qt(p=.05, df=22, lower.tail= TRUE )

[1] -1.717144

Критическое значение t составляет -1,7171 . Таким образом, если статистика теста меньше этого значения, результаты теста статистически значимы.

Правильный тест

Предположим, мы хотим найти критическое значение t для правого крайнего теста с уровнем значимости 0,05 и степенями свободы = 22:

 #find t critical value
qt(p=.05, df=22, lower.tail= FALSE )

[1] 1.717144 

Критическое значение t составляет 1,7171 . Таким образом, если статистика теста превышает это значение, результаты теста являются статистически значимыми.

Двусторонний тест

Предположим, мы хотим найти критические значения t для двустороннего теста с уровнем значимости 0,05 и степенями свободы = 22:

 #find two-tailed t critical values
qt(p=.05/2, df=22, lower.tail= FALSE )

[1] 2.073873

Каждый раз, когда вы выполняете двусторонний тест, будут два критических значения. В данном случае критические значения Т составляют 2,0739 и -2,0739 .

Таким образом, если статистика теста меньше -2,0739 или больше 2,0739, результаты теста статистически значимы.