学生Sテスト

スチューデント S 検定は、母集団内の特性の分布が不明な場合に、2 つのサンプルの平均値が等しいかどうかに関する統計的仮説を検定するために使用される統計基準です。

スチューデント検定は、サンプルが小さく (各サンプルのサイズが観測値 30 個未満)、母集団内の特性の分布が正規とは異なる場合に使用されます。

テストの本質は、生徒のテストの実際の値と特別なテーブルから決定された臨界値を比較することです。

基準の実際の値が臨界値より大きい場合、平均値間に差がないという帰無仮説は棄却され、対立仮説が受け入れられます。

したがって、スチューデント検定を使用すると、一般母集団の分布法則が不明な場合に、2 つのサンプルの平均値の差の有意性を評価できます。この基準は応用統計研究で広く使用されています。

スチューデントの t 検定は、2 つのサンプルの平均が等しいという仮説を検定するために使用される統計検定です。このテストは 1908 年にアメリカの統計学者ウィリアム ゴセットによって開発されました。

Student t 検定は Student 分布に基づいており、2 つの平均間の差を評価するために使用されます。スチューデント分布は釣鐘型で、平均に関して対称です。

Student の t 検定を実行するには、次の手順を完了する必要があります。

1. 自由度 (df) の数を決定します。 df は、各サンプルの観測値の数と推定するパラメーターの数 (通常は 1 つのパラメーター - 平均) の差として定義されます。

2. 検定基準 (t 統計量) を計算します。 t 統計量は、次の式を使用して計算されます: t = (最初のサンプルの平均 - 2 番目のサンプルの平均) / (両方のサンプルの標準偏差)。

3. 結果の t 統計値をスチューデント分布の臨界値と比較します。臨界値は、選択した有意水準 (通常は 5% または 1%) と自由度の数によって異なります。

4. 結果の t 統計値が、選択した有意水準および自由度の臨界値より大きい場合、2 つのサンプルの平均が指定された有意水準で等しいという帰無仮説を棄却できます。

5. 取得された t 統計値が臨界値より小さい場合、帰無仮説は棄却できません。

一般に、スチューデントの t 検定は、2 つのグループ間の差異が統計的に有意であるかどうかを判断でき、さらなる研究が必要かどうか、またはデータ分析方法を変更する必要があるかどうかを判断するのに役立ちます。