Cómo calcular una calificación T

Escrito por Allan Robinson ; última actualización: February 01, 2018

Las puntuaciones t se pueden calcular a partir de muchos otros valores estadísticos.

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Una prueba t es un tipo de prueba de una hipótesis estadística. Las puntuaciones t son el resultado de una prueba t y sigue la distribución t de Student. "Distribución t de Student" se deriva del hecho de que su descubridor, William Sealy Gosset, publicó por primera vez bajo el seudónimo de "Student". Una prueba t se utiliza más comúnmente en los casos en donde se espera que la población de prueba siga una distribución aproximadamente en forma de campana. Las puntuaciones t se pueden calcular a partir de muchos otros valores estadísticos.

Define la media, que es la suma de todas las puntuaciones de la muestra dividida por el número de sus puntuaciones. Esto se puede expresar matemáticamente como ? = ? xi/n, donde ? es la media, xi es la puntuación i-ésima en la muestra y n es el tamaño de la población de la muestra.

Define la desviación estándar de una muestra. Esta es la unidad de medida de las puntuaciones t y puede ser representada matemáticamente como s = (? (xi - x)2 / (n - 1)) ^(1/2), donde s es la desviación estándar, xi es el elemento i-ésimo de la muestra, x es la media de la muestra y n es el tamaño de la población de la muestra.

Deduce la puntuación t. Esto viene dado por t = (x - X) / (s / n^2), donde t es la puntuación t, x es la media de la muestra, X es la media de la población, s es la desviación estándar de la muestra y n es el tamaño de la población de la muestra.

Aprende las propiedades de una distribución t. El número de grados de libertad de dicha distribución es 1 menos que el tamaño de la muestra. La media de la distribución t es 0, y su varianza es f / (f - 2), donde f son los grados de libertad. Ten en cuenta que la varianza se define sólo cuando los grados de libertad en la distribución son por lo menos 3.

Utiliza la distribución t cuando la desviación estándar de la población es desconocida. El tamaño de la muestra puede ser pequeño, siempre y cuando la distribución sea aproximadamente normal.