t Estatística Calculadora

✖Média de amostra observada é o valor médio dos pontos de dados em uma amostra específica.ⓘ Média observada da amostra [μ_Observed]			+10% -10%
✖Média Teórica da Amostra é o valor médio esperado de uma amostra, muitas vezes baseado em cálculos ou suposições teóricas.ⓘ Média Teórica da Amostra [μ_Theoretical]			+10% -10%
✖O Desvio Padrão da Amostra é a medida de quanto os valores em uma amostra específica variam.ⓘ Desvio Padrão da Amostra [s]			+10% -10%
✖Tamanho da amostra é o número total de indivíduos ou itens incluídos em uma amostra específica.ⓘ Tamanho da amostra [N]			+10% -10%

✖A estatística t é o valor obtido a partir de um teste t, utilizado para determinar se há diferença significativa entre as médias de dois grupos.ⓘ t Estatística [t]

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Fórmula

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t Estatística

Fórmula

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

Exemplo

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

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t Estatística Solução

ETAPA 0: Resumo de pré-cálculo

Fórmula Usada

Estatística = (Média observada da amostra-Média Teórica da Amostra)/(Desvio Padrão da Amostra/sqrt(Tamanho da amostra))
t = (μ_Observed-μ_Theoretical)/(s/sqrt(N))
Esta fórmula usa 1 Funções, 5 Variáveis

Funções usadas

sqrt - Uma função de raiz quadrada é uma função que recebe um número não negativo como entrada e retorna a raiz quadrada do número de entrada fornecido., sqrt(Number)

Variáveis Usadas

Estatística - A estatística t é o valor obtido a partir de um teste t, utilizado para determinar se há diferença significativa entre as médias de dois grupos.
Média observada da amostra - Média de amostra observada é o valor médio dos pontos de dados em uma amostra específica.
Média Teórica da Amostra - Média Teórica da Amostra é o valor médio esperado de uma amostra, muitas vezes baseado em cálculos ou suposições teóricas.
Desvio Padrão da Amostra - O Desvio Padrão da Amostra é a medida de quanto os valores em uma amostra específica variam.
Tamanho da amostra - Tamanho da amostra é o número total de indivíduos ou itens incluídos em uma amostra específica.

ETAPA 1: Converter entrada (s) em unidade de base

Média observada da amostra: 64 --> Nenhuma conversão necessária
Média Teórica da Amostra: 42 --> Nenhuma conversão necessária
Desvio Padrão da Amostra: 15 --> Nenhuma conversão necessária
Tamanho da amostra: 10 --> Nenhuma conversão necessária

ETAPA 2: Avalie a Fórmula

Substituindo valores de entrada na fórmula

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

Avaliando ... ...

t = 4.63800723491362

PASSO 3: Converta o Resultado em Unidade de Saída

4.63800723491362 --> Nenhuma conversão necessária

RESPOSTA FINAL

4.63800723491362 ≈ 4.638007 <-- Estatística

(Cálculo concluído em 00.006 segundos)

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Créditos

Criado por Prachi

Kamala Nehru College, Universidade de Delhi (KNC), Nova Delhi

Prachi criou esta calculadora e mais 50+ calculadoras!

Verificado por Mona Gladys

St Joseph's College (SJC), Bengaluru

Mona Gladys verificou esta calculadora e mais 1800+ calculadoras!

< 18 Fórmulas Básicas em Estatística Calculadoras

Valor P da Amostra

Vai Valor P da amostra = (Proporção de amostra-Proporção Populacional Assumida)/sqrt((Proporção Populacional Assumida*(1-Proporção Populacional Assumida))/Tamanho da amostra)

Tamanho da amostra dado Valor P

Vai Tamanho da amostra = ((Valor P da amostra^2)*Proporção Populacional Assumida*(1-Proporção Populacional Assumida))/((Proporção de amostra-Proporção Populacional Assumida)^2)

t Estatística de Distribuição Normal

Vai t Estatística de distribuição normal = (Média da amostra-Média populacional)/(Desvio Padrão da Amostra/sqrt(Tamanho da amostra))

t Estatística

Vai Estatística = (Média observada da amostra-Média Teórica da Amostra)/(Desvio Padrão da Amostra/sqrt(Tamanho da amostra))

Estatística qui-quadrado

Vai Estatística Chi Quadrado = ((Tamanho da amostra-1)*Desvio Padrão da Amostra^2)/(Desvio Padrão Populacional^2)

Estatística qui-quadrado dada amostras e variações populacionais

Vai Estatística Chi Quadrado = ((Tamanho da amostra-1)*Variância da amostra)/Variância Populacional

Expectativa de Diferença de Variáveis Aleatórias

Vai Expectativa de diferença de variáveis aleatórias = Expectativa da variável aleatória X-Expectativa da variável aleatória Y

Expectativa da Soma das Variáveis Aleatórias

Vai Expectativa de Soma de Variáveis Aleatórias = Expectativa da variável aleatória X+Expectativa da variável aleatória Y

Número de classes dada largura de classe

Vai Número de aulas = (Maior item em dados-Menor item em dados)/Largura da classe de dados

Largura de classe de dados

Vai Largura da classe de dados = (Maior item em dados-Menor item em dados)/Número de aulas

Número de valores individuais dados erro padrão residual

Vai Número de valores individuais = (Soma Residual de Quadrados/(Erro padrão residual de dados^2))+1

Valor F de Duas Amostras dados Desvios Padrão da Amostra

Vai Valor F de duas amostras = (Desvio Padrão da Amostra X/Desvio Padrão da Amostra Y)^2

Faixa intermediária de dados

Vai Faixa média de dados = (Valor máximo dos dados+Valor mínimo dos dados)/2

Valor F de Duas Amostras

Vai Valor F de duas amostras = Variância da Amostra X/Variância da Amostra Y

Frequência relativa

Vai Frequência relativa = Frequência Absoluta/Frequência total

Maior item em intervalo de dados determinado

Vai Maior item em dados = Faixa de dados+Menor item em dados

Menor item no intervalo dado de dados

Vai Menor item em dados = Maior item em dados-Faixa de dados

Faixa de dados

Vai Faixa de dados = Maior item em dados-Menor item em dados

t Estatística Fórmula

Estatística = (Média observada da amostra-Média Teórica da Amostra)/(Desvio Padrão da Amostra/sqrt(Tamanho da amostra))
t = (μ_Observed-μ_Theoretical)/(s/sqrt(N))

O que é o teste t em Estatística?

Um teste t é um teste estatístico usado para comparar as médias de dois grupos. É freqüentemente usado em testes de hipóteses para determinar se um processo ou tratamento realmente tem efeito na população de interesse ou se dois grupos são diferentes um do outro. Existem três testes t para comparar médias: um teste t de uma amostra, um teste t de duas amostras e um teste t pareado.

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