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T 테스트는 1908 년 William Sealy Gosset에 의해 두 정보 세트의 차이가 통계적으로 유의한지 여부를 확인하기 위해 개발되었습니다. 그래프 또는 테이블 형식 일 수있는 두 데이터 세트의 변경이 통계적으로 유의한지 여부를 판별하는 데 사용됩니다. 일반적으로 한 세트의 데이터는 "대조군"또는 새로운 치료법이 적용되지 않은 데이터입니다. 다른 데이터 세트는 "치료"또는 "실험"데이터입니다.
첫 번째 데이터 세트의 평균을 찾으십시오. 이렇게하려면 모든 값을 함께 더하고 값의 수로 나눕니다.
각 값을 평균으로 뺍니다. 얻는 값 중 일부는 음수입니다. 방금 계산 한 각 값을 가져와 제곱합니다. 이 값을 모두 더하십시오. 이것을 제곱의 합이라고합니다.
제곱의 합을 값의 수에서 1을 뺀 값으로 나눕니다. 이것을 첫 번째 값 집합의 분산이라고합니다.
두 번째 데이터 세트로 위 단계를 반복하십시오.
실험군 평균에서 대조군 평균을 뺍니다. 이 계산을 저장하십시오.
각 데이터 집합의 분산을 값 수로 나눕니다. 결과 숫자 두 개를 더합니다.
위 단계에서 찾은 숫자의 제곱근을 계산하십시오.
두 평균을 뺄 때 얻은 숫자를 취하여 위 단계에서 찾은 제곱근으로 나눕니다. 이것이 당신의 T 가치입니다.