ECONOMICS|economic analysis|statistics
- t-luach Tagairt Faomhadh an téarma seo mar chuid de Thionscadal Lex
- ga
- Comhthéacs 'Trí úsáid a bhaint as an t-luach sonrach sin chun an scoithluach a chinneadh, socraítear ráta na dtorthaí bréagdhiúltacha ag 5 % mar réamhshocrú.' Tagairt "Rialachán Cur Chun Feidhme (AE) 2023/2782 lena leagtar síos na modhanna samplála agus anailíse chun rialú a dhéanamh ar na leibhéil míceatocsainí i mbia agus lena n-aisghairtear Rialachán (CE) Uimh. 401/2006, CELEX:32023R2782/GA"
- t-Wert
- de
- Sainmhíniú Größe der Differenz relativ zur Streuung in den Stichprobendaten Tagairt "Minitab Blog > Was sind t-Werte und p-Werte in der Statistik? (23.2.2024)"
- Nóta Wenn Sie einen t-Test durchführen, möchten Sie normalerweise einen Beleg für einen signifikanten Unterschied zwischen den Mittelwerten der Grundgesamtheiten (t-Test bei zwei Stichproben) oder zwischen dem Mittelwert der Grundgesamtheit und einem Hypothesenwert finden (t-Test bei einer Stichprobe). Mit dem t-Wert wird die Größe der Differenz relativ zur Streuung in den Stichprobendaten gemessen. Anders ausgedrückt, ist t einfach die berechnete Differenz, dargestellt in Einheiten des Standardfehlers. Je größer der Betrag von t ist, umso stärker spricht dies gegen die Nullhypothese. Dies bedeutet, dass ein stärkerer Beleg für eine signifikante Differenz vorliegt. Je näher t an 0 liegt, umso wahrscheinlicher ist es, dass keine signifikante Differenz vorhanden ist.
- t-value
- en
- Sainmhíniú size of the difference relative to the variation in sample data Tagairt "Minitab Blog. 'What are T Values and P Values in Statistics?' (23.10.2023)"
- Nóta When you perform a t-test, you're usually trying to find evidence of a significant difference between population means (2-sample t) or between the population mean and a hypothesized value (1-sample t). The t-value measures the size of the difference relative to the variation in your sample data. Put another way, T is simply the calculated difference represented in units of standard error. The greater the magnitude of T, the greater the evidence against the null hypothesis. This means there is greater evidence that there is a significant difference. The closer T is to 0, the more likely there isn't a significant difference. Remember, the t-value in your output is calculated from only one sample from the entire population. It you took repeated random samples of data from the same population, you'd get slightly different t-values each time, due to random sampling error (which is really not a mistake of any kind–it's just the random variation expected in the data).