평균을 비교하고 통계적 유의성을 결정하기 위해 t-검정(단일 표본, 두 표본 또는 쌍체)을 수행합니다.
입력값을 차분히 확인한 뒤 하나의 시나리오에만 의존하지 말고 결과를 비교하세요.
T-검정 유형, 표본 평균, 모집단 평균 (단일 표본의 경우), 표본 표준 편차, 표본 크기, 두 번째 표본 평균 (두 표본의 경우), 두 번째 표본 표준 편차 (두 표본의 경우), 두 번째 표본 크기 (두 표본의 경우), 유의 수준 (알파) → 자유도 (두 표본), 자유도 (단일 표본), 표준 오차, 자유도, T-통계량 (두 표본), T-통계량 (단일 표본), T-통계량, P-값 (근사치 - 정확한 값을 위해 적절한 통계 라이브러리를 사용하십시오), 귀무 가설 기각?
자신의 값을 넣기 전에 이 예시로 계산기 동작을 확인하세요.
T-검정 유형: 단일 표본 T-검정; 표본 평균: 12; 모집단 평균 (단일 표본의 경우): 10; 표본 표준 편차: 2.5; 표본 크기: 30; 두 번째 표본 평균 (두 표본의 경우): 12; 두 번째 표본 표준 편차 (두 표본의 경우): 2.5; 두 번째 표본 크기 (두 표본의 경우): 25; 유의 수준 (알파): 0.05
자유도 (두 표본): 0; 자유도 (단일 표본): 29; 표준 오차: 0.4564354646; 자유도: 29; T-통계량 (두 표본): 0; T-통계량 (단일 표본): 4.38178046; T-통계량: 4.38178046; P-값 (근사치 - 정확한 값을 위해 적절한 통계 라이브러리를 사용하십시오): 0.9999984016; 귀무 가설 기각?: No
T-검정 유형: 단일 표본 T-검정; 표본 평균: 25; 모집단 평균 (단일 표본의 경우): 20; 표본 표준 편차: 5; 표본 크기: 50; 두 번째 표본 평균 (두 표본의 경우): 12; 두 번째 표본 표준 편차 (두 표본의 경우): 2.5; 두 번째 표본 크기 (두 표본의 경우): 25; 유의 수준 (알파): 0.01
자유도 (두 표본): 0; 자유도 (단일 표본): 49; 표준 오차: 0.7071067812; 자유도: 49; T-통계량 (두 표본): 0; T-통계량 (단일 표본): 7.071067812; T-통계량: 7.071067812; P-값 (근사치 - 정확한 값을 위해 적절한 통계 라이브러리를 사용하십시오): 0.9999999461; 귀무 가설 기각?: No
T-검정 유형: 두 표본 T-검정 (독립); 표본 평균: 15; 모집단 평균 (단일 표본의 경우): 0; 표본 표준 편차: 3; 표본 크기: 40; 두 번째 표본 평균 (두 표본의 경우): 13; 두 번째 표본 표준 편차 (두 표본의 경우): 3.5; 두 번째 표본 크기 (두 표본의 경우): 45; 유의 수준 (알파): 0.05
자유도 (두 표본): 82.89963814; 자유도 (단일 표본): 0; 표준 오차: 0.70513986; 자유도: 82.89963814; T-통계량 (두 표본): 2.836316755; T-통계량 (단일 표본): 0; T-통계량: 2.836316755; P-값 (근사치 - 정확한 값을 위해 적절한 통계 라이브러리를 사용하십시오): 1; 귀무 가설 기각?: No
대수학, 기하학, 삼각법, 확률, 통계, 평균, Z점수, 검정, 그래프화 작업용 계산기를 사용하세요.
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개별 데이터 값을 유지하면서 분포 모양을 시각화하기 위해 숫자 데이터를 구성하는 데 도움이 됩니다.
두 모집단의 분산을 비교하기 위해 F-검정을 수행합니다.
특정 신뢰 수준으로 모집단 매개변수(예: 평균, 비율)가 속할 가능성이 있는 범위를 계산합니다.
정규성 가정이 위반된 경우 두 독립 그룹 간의 차이를 비교하기 위한 비모수 검정을 수행합니다. U 통계량과 관련된 p-값을 계산합니다.