平均を比較し、統計的有意性を判断するために、t検定（1標本、2標本、または対）を実行します。
入力を順に確認し、1つのシナリオだけに頼らず結果を比較してください。
T検定の種類, 標本平均, 母平均（1標本の場合）, 標本標準偏差, 標本サイズ, 2番目の標本平均（2標本の場合）, 2番目の標本標準偏差（2標本の場合）, 2番目の標本サイズ（2標本の場合）, 有意水準（α） → 自由度（2標本）, 自由度（1標本）, 標準誤差, 自由度, T統計量（2標本）, T統計量（1標本）, T統計量, P値（近似値 - 正確な値には適切な統計ライブラリを使用してください）, 帰無仮説を棄却しますか？
自分の値を試す前に、これらの例で計算機の動作を確認してください。
T検定の種類: 1標本T検定; 標本平均: 12; 母平均（1標本の場合）: 10; 標本標準偏差: 2.5; 標本サイズ: 30; 2番目の標本平均（2標本の場合）: 12; 2番目の標本標準偏差（2標本の場合）: 2.5; 2番目の標本サイズ（2標本の場合）: 25; 有意水準（α）: 0.05
自由度（2標本）: 0; 自由度（1標本）: 29; 標準誤差: 0.4564354646; 自由度: 29; T統計量（2標本）: 0; T統計量（1標本）: 4.38178046; T統計量: 4.38178046; P値（近似値 - 正確な値には適切な統計ライブラリを使用してください）: 0.9999984016; 帰無仮説を棄却しますか？: No
T検定の種類: 1標本T検定; 標本平均: 25; 母平均（1標本の場合）: 20; 標本標準偏差: 5; 標本サイズ: 50; 2番目の標本平均（2標本の場合）: 12; 2番目の標本標準偏差（2標本の場合）: 2.5; 2番目の標本サイズ（2標本の場合）: 25; 有意水準（α）: 0.01
自由度（2標本）: 0; 自由度（1標本）: 49; 標準誤差: 0.7071067812; 自由度: 49; T統計量（2標本）: 0; T統計量（1標本）: 7.071067812; T統計量: 7.071067812; P値（近似値 - 正確な値には適切な統計ライブラリを使用してください）: 0.9999999461; 帰無仮説を棄却しますか？: No
T検定の種類: 2標本T検定（独立）; 標本平均: 15; 母平均（1標本の場合）: 0; 標本標準偏差: 3; 標本サイズ: 40; 2番目の標本平均（2標本の場合）: 13; 2番目の標本標準偏差（2標本の場合）: 3.5; 2番目の標本サイズ（2標本の場合）: 45; 有意水準（α）: 0.05
自由度（2標本）: 82.89963814; 自由度（1標本）: 0; 標準誤差: 0.70513986; 自由度: 82.89963814; T統計量（2標本）: 2.836316755; T統計量（1標本）: 0; T統計量: 2.836316755; P値（近似値 - 正確な値には適切な統計ライブラリを使用してください）: 1; 帰無仮説を棄却しますか？: No
代数、幾何、三角法、確率、統計、平均値、zスコア、検定、グラフ作成の計算機を利用できます。
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回帰分析において、従属変数の分散のうち、独立変数から予測可能な割合を計算します。
適合度または独立性の検定のためのカイ二乗統計量とp値を計算します。観測度数と期待度数または値が必要です。
帰無仮説が真であると仮定した場合に、計算されたものと同等かそれ以上に極端な検定統計量を観察する確率を計算します。
母集団の標準偏差が不明な場合に仮説検定で使用されるt統計量を計算します。この計算機は、標本平均と母集団平均の差が統計的に有意であるかどうかを判断するのに役立ちます。