Studenti t-test

p-väärtus on tõenäosus näha testistatistikut, mis on vähemalt sama äärmuslik kui sinu oma, eeldades, et H₀ on tõene. See EI OLE tõenäosus, et H₀ on tõene. p-väärtus 0,03 tähendab: kui nullhüpotees oleks tõene, näeksid sa nii äärmuslikku tulemust juhuslikult vaid 3% juhtudest — piisavalt ebatavaline, et see tagasi lükata. Kuid 5% olulisuse nivoo tähendab, et 1 test 20-st lükkab tõese nullhüpoteesi tagasi puhtalt juhuse tõttu (I tüüpi viga). Väiksem α on rangem, kuid suurendab II tüüpi vigu (tegelike efektide märkamata jätmist). Graafik näitab seda otse: kui punane joon on üle merevaikkollase piiri, siis p < α.

Sisuliselt on t-statistik lihtsalt signaali-müra suhe: gruppide keskmiste vahe (signaal) jagatud standardveaga (juhusliku valimi müra). Suur t tähendab, et erinevus paistab hajuvusest selgelt välja; väike t võib kergesti olla juhus. Praktiline õppetund: sama keskmiste vahe muutub veenvamaks, mida suuremad on valimid või mida väiksem nende hajuvus, sest see vähendab müra nimetajas.

Võiks arvata, et vabadusastmed on korralik täisarv — sõltumatute infoühikute arv. Kuid Welchi t-test kasutab Welch-Satterthwaite'i valemit, mis annab tavaliselt murdarvu nagu df = 17.4. See on tahtlik lähendus: kui rühmade dispersioonid on erinevad, ei leidu täpset täisarvulist df-i, seega interpoleerib meetod, et tegelikku jaotust võimalikult täpselt tabada. Seepärast erineb Welchi df tavaliselt klassikalisest n₁ + n₂ − 2-st.