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Ein T-Score ist eine Form einer standardisierten Teststatistik, mit der Sie einen individuellen Score in eine standardisierte Form umwandeln können, um den Vergleich zu erleichtern. Der T-Test ähnelt dem Z-Test, aber im Allgemeinen sind T-Tests bei einer kleineren Stichprobengröße (in der Regel unter 30) und bei unbekannter Standardabweichung am hilfreichsten, wohingegen Z-Tests bei einer großen Stichprobengröße funktionieren Abweichungen sind bekannt.
Notieren Sie sich die Werte für eine T-Score-Berechnung. Angenommen, Sie glauben, dass Ihre Klassenkameraden mehr Zeit in sozialen Medien verbringen als der Rest der Schule. Sie müssen statistisch nachweisen, dass Ihre Klassenkameraden viel Zeit in sozialen Medien verbringen. Notieren Sie den Stichprobenmittelwert, den Populationsmittelwert, die Standardabweichung der Stichprobe und den Stichprobenumfang.
Wenden Sie die folgenden Werte auf die T-Score-Formel an:
t = (Mittelwert der Stichprobe - Mittelwert der Grundgesamtheit) sample (Standardabweichung der Stichprobe ÷ √ Stichprobengröße).
Angenommen, Sie glauben, Ihre Klassenkameraden verbringen durchschnittlich drei Stunden pro Tag in sozialen Medien. Sie wählen eine Stichprobe von 10 Klassenkameraden aus und die durchschnittliche Zeit in sozialen Medien beträgt vier Stunden pro Tag mit einer Standardabweichung von 30 Minuten (0,5 Stunden).
(Unter der Annahme, dass Ihre Überzeugung wahr ist, können Sie die Wahrscheinlichkeit abschätzen, dass die durchschnittliche Zeit, die Sie in sozialen Medien verbringen, nicht mehr als vier Stunden pro Tag beträgt.) In diesem Fall:
t = (4 - 3) ≤ (0,5 ≤ √ 10), was -1 ≤ 0,158114 ist, was -6,325 ist.
Subtrahieren Sie 1 von Ihrer Stichprobengröße, um die Freiheitsgrade (df) von 9 zu erhalten.
Verwenden Sie einen wissenschaftlichen Taschenrechner oder einen Online-Taschenrechner, um die Wahrscheinlichkeit durch Eingabe der df- und t-Werte zu ermitteln. In diesem Fall beträgt die Wahrscheinlichkeit 0,99 oder 9,9 Prozent.