Calculadora Estadística t

✖La media observada de la muestra es el valor promedio de los puntos de datos en una muestra específica.ⓘ Media observada de la muestra [μ_Observed]			+10% -10%
✖La media teórica de la muestra es el valor promedio esperado de una muestra, a menudo basado en cálculos o suposiciones teóricas.ⓘ Media teórica de la muestra [μ_Theoretical]			+10% -10%
✖La desviación estándar de la muestra es la medida de cuánto varían los valores en una muestra específica.ⓘ Desviación estándar muestral [s]			+10% -10%
✖El tamaño de la muestra es el número total de individuos o elementos incluidos en una muestra específica.ⓘ Tamaño de la muestra [N]			+10% -10%

✖El estadístico t es el valor obtenido de una prueba t, que se utiliza para determinar si existe una diferencia significativa entre las medias de dos grupos.ⓘ Estadística t [t]

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Fórmula

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Estadística t

Fórmula

`"t" = ("μ"_{"Observed"}-"μ"_{"Theoretical"})/("s"/sqrt("N"))`

Ejemplo

`"4.638007"=("64"-"42")/("15"/sqrt("10"))`

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Estadística t Solución

PASO 0: Resumen del cálculo previo

Fórmula utilizada

t estadística = (Media observada de la muestra-Media teórica de la muestra)/(Desviación estándar muestral/sqrt(Tamaño de la muestra))
t = (μ_Observed-μ_Theoretical)/(s/sqrt(N))
Esta fórmula usa 1 Funciones, 5 Variables

Funciones utilizadas

sqrt - Una función de raíz cuadrada es una función que toma un número no negativo como entrada y devuelve la raíz cuadrada del número de entrada dado., sqrt(Number)

Variables utilizadas

t estadística - El estadístico t es el valor obtenido de una prueba t, que se utiliza para determinar si existe una diferencia significativa entre las medias de dos grupos.
Media observada de la muestra - La media observada de la muestra es el valor promedio de los puntos de datos en una muestra específica.
Media teórica de la muestra - La media teórica de la muestra es el valor promedio esperado de una muestra, a menudo basado en cálculos o suposiciones teóricas.
Desviación estándar muestral - La desviación estándar de la muestra es la medida de cuánto varían los valores en una muestra específica.
Tamaño de la muestra - El tamaño de la muestra es el número total de individuos o elementos incluidos en una muestra específica.

PASO 1: Convierta la (s) entrada (s) a la unidad base

Media observada de la muestra: 64 --> No se requiere conversión
Media teórica de la muestra: 42 --> No se requiere conversión
Desviación estándar muestral: 15 --> No se requiere conversión
Tamaño de la muestra: 10 --> No se requiere conversión

PASO 2: Evaluar la fórmula

Sustituir valores de entrada en una fórmula

t = (μ_Observed-μ_Theoretical)/(s/sqrt(N)) --> (64-42)/(15/sqrt(10))

Evaluar ... ...

t = 4.63800723491362

PASO 3: Convierta el resultado a la unidad de salida

4.63800723491362 --> No se requiere conversión

RESPUESTA FINAL

4.63800723491362 ≈ 4.638007 <-- t estadística

(Cálculo completado en 00.004 segundos)

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Créditos

Creado por Prachi

Kamala Nehru College, Universidad de Delhi (KNC), Nueva Delhi

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Verificada por Mona Gladys

Colegio de San José (SJC), Bangalore

¡Mona Gladys ha verificado esta calculadora y 1800+ más calculadoras!

< 18 Fórmulas básicas en estadística Calculadoras

Valor P de la muestra

Vamos Valor P de la muestra = (Proporción de muestra-Proporción de población supuesta)/sqrt((Proporción de población supuesta*(1-Proporción de población supuesta))/Tamaño de la muestra)

Tamaño de muestra dado valor P

Vamos Tamaño de la muestra = ((Valor P de la muestra^2)*Proporción de población supuesta*(1-Proporción de población supuesta))/((Proporción de muestra-Proporción de población supuesta)^2)

t Estadística de Distribución Normal

Vamos t Estadístico de distribución normal = (Muestra promedio-Media poblacional)/(Desviación estándar muestral/sqrt(Tamaño de la muestra))

Estadística t

Vamos t estadística = (Media observada de la muestra-Media teórica de la muestra)/(Desviación estándar muestral/sqrt(Tamaño de la muestra))

Estadística de chi cuadrado

Vamos Estadística de chi cuadrado = ((Tamaño de la muestra-1)*Desviación estándar muestral^2)/(Desviación estándar de población^2)

Estadístico de chi cuadrado dadas las varianzas de la muestra y la población

Vamos Estadística de chi cuadrado = ((Tamaño de la muestra-1)*Variación de la muestra)/Variación de la población

Número de clases dadas Ancho de clase

Vamos Número de clases = (Elemento más grande en datos-Elemento más pequeño en datos)/Ancho de clase de datos

Ancho de clase de datos

Vamos Ancho de clase de datos = (Elemento más grande en datos-Elemento más pequeño en datos)/Número de clases

Expectativa de diferencia de variables aleatorias

Vamos Expectativa de diferencia de variables aleatorias = Expectativa de la variable aleatoria X-Expectativa de la variable aleatoria Y

Expectativa de suma de variables aleatorias

Vamos Expectativa de suma de variables aleatorias = Expectativa de la variable aleatoria X+Expectativa de la variable aleatoria Y

Valor F de dos muestras dadas las desviaciones estándar de la muestra

Vamos Valor F de dos muestras = (Desviación estándar de la muestra X/Desviación estándar de la muestra Y)^2

Número de valores individuales dados Error estándar residual

Vamos Número de valores individuales = (Suma residual de cuadrados/(Error estándar residual de datos^2))+1

Elemento más pequeño en el rango de datos dado

Vamos Elemento más pequeño en datos = Elemento más grande en datos-Rango de datos

Elemento más grande en el rango de datos dado

Vamos Elemento más grande en datos = Rango de datos+Elemento más pequeño en datos

Valor F de dos muestras

Vamos Valor F de dos muestras = Varianza de la muestra X/Varianza de la muestra Y

Rango de datos

Vamos Rango de datos = Elemento más grande en datos-Elemento más pequeño en datos

Rango medio de datos

Vamos Rango medio de datos = (Valor máximo de datos+Valor mínimo de datos)/2

Frecuencia relativa

Vamos Frecuencia relativa = Frecuencia absoluta/Frecuencia total

Estadística t Fórmula

t estadística = (Media observada de la muestra-Media teórica de la muestra)/(Desviación estándar muestral/sqrt(Tamaño de la muestra))
t = (μ_Observed-μ_Theoretical)/(s/sqrt(N))

¿Qué es la prueba t en estadística?

Una prueba t es una prueba estadística que se utiliza para comparar las medias de dos grupos. A menudo se usa en la prueba de hipótesis para determinar si un proceso o tratamiento realmente tiene un efecto sobre la población de interés, o si dos grupos son diferentes entre sí. Hay tres pruebas t para comparar medias: una prueba t de una muestra, una prueba t de dos muestras y una prueba t pareada.

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