Daftar Isi:

Bagaimana Anda melakukan uji t dua sampel?
Bagaimana Anda melakukan uji t dua sampel?

Video: Bagaimana Anda melakukan uji t dua sampel?

Video: Bagaimana Anda melakukan uji t dua sampel?
Video: Cara Uji Beda Independent Sample t Test dengan SPSS Lengkap 2024, April
Anonim

A dua - sampel untuk - tes digunakan untuk tes perbedaan (d0) di antara dua populasi berarti. Aplikasi yang umum adalah untuk menentukan apakah sarananya sama.

Berikut adalah cara menggunakan tes.

  1. Tentukan hipotesis.
  2. Tentukan tingkat signifikansi.
  3. Temukan derajat kebebasan.
  4. Menghitung statistik uji .
  5. Hitung nilai-P.
  6. Evaluasi hipotesis nol.

Dengan mengingat hal ini, bagaimana Anda menemukan nilai t untuk dua sampel?

Langkah

  1. Tentukan hipotesis nol dan alternatif.
  2. Tentukan selang kepercayaan.
  3. Tetapkan setiap populasi ke salah satu dari dua set data.
  4. Tentukan nilai n1 dan n2.
  5. Tentukan derajat kebebasannya.
  6. Tentukan rata-rata dari kedua himpunan sampel tersebut.
  7. Tentukan varians dari setiap kumpulan data.

Seseorang mungkin juga bertanya, bagaimana Anda menyelesaikan uji t langkah demi langkah? Langkah dari a T - Langkah Uji 1: Tentukan mean sampel, mean populasi, standar deviasi sampel dan ukuran sampel untuk data. Hitung nilai apa pun yang tidak disediakan. Melangkah 2: Hitung T -skor untuk data menggunakan T -rumus skor. Melangkah 3: Identifikasi yang kritis T -skor.

Selain itu, apa perbedaan antara uji t satu sampel dan dua sampel?

2- sampel untuk - tes mengambil milikmu Sampel data dari dua kelompok dan meringkasnya menjadi T -nilai. Prosesnya sangat mirip dengan 1- sampel untuk - tes , dan Anda masih dapat menggunakan analogi rasio signal-to-noise. Berbeda dengan berpasangan T - tes , 2- sampel untuk - tes membutuhkan kelompok independen untuk masing-masing Sampel.

Bagaimana cara mencari nilai t?

Ke Temukan kritis nilai , cari tingkat kepercayaan diri Anda di baris bawah tabel; ini memberi tahu Anda kolom mana dari T -meja yang Anda butuhkan. Potong kolom ini dengan baris untuk df Anda (derajat kebebasan). Nomor Anda Lihat adalah yang kritis nilai (atau T *- nilai ) untuk interval kepercayaan Anda.

Direkomendasikan: