Como encontrar a valores-cauda direita e intervalos de confiança usando t-mesa

Você pode usar um t-tabela para encontrar certas; probabilidades de cauda e p-valores para testes de hipóteses e encontrar t *-valores (valores críticos) para um intervalo de confiança envolvendo t. Ao contrário de um Z-distribuição, uma t-distribuição não é classificada por sua média e desvio padrão, mas pelo tamanho da amostra do conjunto de dados a ser utilizado (n). Infelizmente, não existe um padrão único” t-distribuição”que você pode usar para transformar os números e encontrar probabilidades sobre uma mesa.

Porque não seria humanamente possível para criar uma tabela de probabilidades e correspondente t-valores para cada possível t-distribuição, estatísticos criou o t-tabela, que mostra determinados valores de t-distribuições para uma seleção de graus de liberdade e uma selecção de probabilidades.

Cada linha da t-tabela representa um diferente t-distribuição, classificados por seus graus de liberdade (df). As colunas representam vários comum maior do que probabilidades, tal como 0,40, 0,25, 0,10, e 0,05. Os números através de uma linha indicam os valores na t-distribuição (o t-valores) correspondentes ao maior que probabilidades mostrado na parte superior das colunas. As linhas são organizados por graus de liberdade.

Outro termo para maior que a probabilidade é direito; probabilidade de cauda, o que indica que estas probabilidades representam áreas à direita; mais extremidade (cauda) do t-distribuição.

Por exemplo, a segunda linha do t-tabela é para o t2 de distribuição (2 graus de liberdade, pronunciadas T sub-dois). Você vê que o segundo número, 0.816, é o valor sobre o t2 distribuição cuja área à sua direita (o seu direito; probabilidade cauda) é de 0,25 (ver o título para a coluna 2). Em outras palavras, a probabilidade de que t2 é maior do que 0.816 é igual a 0,25. Em notação de probabilidade, de que meios p(t2 gt; 0,816) = 0,25.

O próximo número na linha dois do t-tabela é 1.886, que se encontra na coluna de 0,10. Isso significa que a probabilidade de ser maior do que 1.886 na t2 a distribuição é de 0,10. Porque 1.886 quedas à direita 0,816, o seu direito; probabilidade cauda é menor.

Siga estes passos para utilizar o t-tabela para encontrar certas; probabilidades de cauda e p-Os valores para os testes de hipóteses envolvendo t:

  1. Encontre o t-valor para o qual você quer o direito; probabilidade cauda (chamá-lo t), E encontrar o tamanho da amostra (por exemplo, n).

  2. Localize a linha correspondente aos graus de liberdade (df) Para o seu problema (por exemplo, n - 1). Vá através dessa linha para encontrar os dois t-valores entre os quais o seu t cai.

    Por exemplo, se o seu t é 1,60 e seu n é 7, você olha na linha df = 7-1 = 6. Do outro lado dessa linha você encontrar o seu t encontra-se entre t-os valores 1,44 e 1,94.

  3. Ir para o topo das colunas, contendo os dois t-Os valores a partir do Passo 2.



    O direito; cauda (maior que) probabilidade para o seu t-valor está algures entre os dois valores no topo destas colunas. Por exemplo, o seu t = 1,60 é entre t-os valores 1,44 e 1,94 (df = 6) - então a probabilidade cauda direita para o seu t situa-se entre 0,10 (cabeçalho da coluna para t = 1,44) e 0,05 (cabeçalho da coluna para t = 1,94).

A linha perto do fundo com Z no df coluna dá direito; cauda (maior que) as probabilidades da Z-distribuição.

Veja como usar o t-tabela para encontrar t *-valores (valores críticos) para um intervalo de confiança envolvendo t:

  1. Determinar o nível de confiança que você precisa (em percentagem).

  2. Determinar o tamanho da amostra (por exemplo, n).

  3. Olhe para a linha inferior da tabela, onde as percentagens são mostrados.

    Encontre o seu nível de confiança% lá.

  4. Cruzam esta coluna com a linha representando seus graus de liberdade (df).

    Isto é o t-valor que você precisa para o seu intervalo de confiança.

    Por exemplo, um intervalo de confiança de 95% com df= 6 possui t*= 2.45. (Encontre 95% na última linha e ir para cima para a linha 6.)

    Video: Intervalo Confiança Estatística


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