Informazioni di base sul test t

Ipotesi: L’ipotesi è una spiegazione provvisoria basata sulle osservazioni che avete fatto. Le tue osservazioni possono essere seguite da una ricerca nella letteratura per ulteriori informazioni prima di sviluppare la tua ipotesi.

Esempio: Le mani degli uomini sono più grandi di quelle delle donne OPPURE aggiungere fertilizzante ad una pianta la fa crescere meglio.

Ipotesi nulla: L’ipotesi nulla vera e propria è una dichiarazione più formale della tua ipotesi originale. L’ipotesi nulla è solitamente scritta nella seguente forma: Non c’è differenza significativa tra la popolazione A e la popolazione B.

Esempio: Non c’è differenza significativa nelle dimensioni delle mani tra maschi e femmine. O Non c’è una differenza significativa nella crescita delle piante fecondate rispetto a quelle non fecondate.

La ragione per cui lo scriviamo in questa forma è che gli scienziati sono fondamentalmente scettici e il loro obiettivo è dimostrare che un’ipotesi è falsa. Infatti, non si può mai provare veramente che un’ipotesi sia vera. Inoltre, si usa l’ipotesi nulla perché permette di mettere in relazione i calcoli della differenza tra le medie del campione con uno standard di zero.

Il test t: Usiamo questo test statistico per confrontare le nostre popolazioni campione e determinare se c’è una differenza significativa tra le loro medie. Il risultato del test t è un valore ‘t’; questo valore è poi usato per determinare il valore p (vedi sotto).

Se non possiamo usare un test statistico (non deve essere necessariamente un test t) per determinare se esiste una differenza significativa, allora diventa difficile convincere altri scienziati che la tua ricerca vale qualcosa.

Valore p: Il valore p è la probabilità che ‘t’ rientri in un certo intervallo. In altre parole, questo è il valore che usate per determinare se la differenza tra le medie nelle vostre popolazioni campione è significativa. Per i nostri scopi, un p-value< 0.05 suggerisce una differenza significativa tra le medie della nostra popolazione campione e rifiuteremmo la nostra ipotesi nulla. Un valore p > 0,05 suggerisce nessuna differenza significativa tra le medie delle nostre popolazioni campione e non rigetteremmo la nostra ipotesi nulla.

Tipi di test t: Ci sono due tipi di test t, il test t non abbinato e il test t abbinato che useremo in questo corso.

Test non abbinato: Questo tipo di test t è usato quando si hanno campioni indipendenti. In altre parole, i tuoi campioni non sono direttamente correlati tra loro. Es.: lunghezza dell’indice delle dita tra maschi e femmine.