ওয়ান-স্যাম্পল t-টেস্ট একটি নমুনার গড়কে একটি নির্দিষ্ট রেফারেন্স মানের সাথে তুলনা করে।
কেন জানা দরকার
এটি জানায় "আমাদের দলটি কি কোনো জানা মানদণ্ড থেকে আলাদা?"
মূল কথা
- ফলাফল: সংখ্যাভিত্তিক
- একটি দল, একটি রেফারেন্স মান μ0
- t = (x̄ − μ0) ÷ (SD ÷ √n)
- df = n − 1
- ডেটা মোটামুটি নরমাল (বা n ≥ ৩০) ধরা হয়
- গড় পার্থক্য, ৯৫% CI ও d জানান
বাস্তব গবেষণার উদাহরণ
২৫ জন কিশোরীর গড় হিমোগ্লোবিন কি রেফারেন্স ১২.০ g/dL থেকে আলাদা?
কখন ব্যবহার করবেন
- একটি সংখ্যাভিত্তিক ভেরিয়েবল বনাম একটি মানদণ্ড
কখন ব্যবহার করবেন না
- দুই দলের ক্ষেত্রে ব্যবহার করবেন না
- ছোট n ও তীব্র স্কিউ থাকলে নয়
ছোট উদাহরণ
মান: ১১.২, ১০.৮, ১২.১, ১১.৫, ১০.৯, ১১.৭, ১১.০, ১০.৬ বনাম μ0 = ১২
মনে রাখুন
এক দল + একটি মানদণ্ড = ওয়ান-স্যাম্পল t-টেস্ট।
নিজে করে দেখুন
উদাহরণ চালান। গড় কি ১২ থেকে আলাদা? p-এর পাশাপাশি CI-ও দেখুন।
আদর্শ উত্তর
পার্থক্যের CI-তে ০ না থাকলে গড় ৫% স্তরে ১২ থেকে আলাদা। CI আরও দেখায় কতটা আলাদা।