配对样本t检验是一种统计方法,用于比较两个相关样本在某个变量上的均值是否存在显著差异。以下是一个配对样本t检验的案例分析,以及结果解读。

### 案例背景
假设某研究机构想要了解一种新的教学方法对学生成绩的影响。他们选取了20名学生,在实施新教学方法前后分别测试了他们的数学成绩。
### 数据收集
在实施新教学方法之前,对这20名学生的数学成绩进行了测试,得到平均分为60分,标准差为10分。在实施新教学方法后,再次对这20名学生的数学成绩进行了测试,得到平均分为70分,标准差为8分。
### 配对样本t检验
为了检验新教学方法是否对学生的数学成绩产生了显著影响,我们可以使用配对样本t检验。
1. **假设检验**:
- 零假设(H0):新教学方法对学生数学成绩没有显著影响。
- 备择假设(H1):新教学方法对学生数学成绩有显著影响。
2. **计算t值**:
使用以下公式计算t值:
\[
t = \frac{\bar{d} - 0}{s_d / \sqrt{n}}
\]
其中,\(\bar{d}\) 是配对样本的均值差,\(s_d\) 是配对样本的标准差,\(n\) 是样本数量。
在本例中,\(\bar{d} = 70 - 60 = 10\),\(s_d = \sqrt{10^2 + 8^2} / 2 = 9\),\(n = 20\)。
代入公式计算得:
\[
t = \frac{10 - 0}{9 / \sqrt{20}} \approx 2.236
\]
3. **确定显著性水平**:
假设显著性水平为0.05。
4. **查找t分布表**:
根据自由度(df = n - 1 = 19)和显著性水平,查找t分布表得到临界值。
5. **比较t值和临界值**:
如果计算出的t值大于临界值,则拒绝零假设,认为新教学方法对学生数学成绩有显著影响;否则,不拒绝零假设。
### 结果解读
假设在t分布表中,df = 19,显著性水平为0.05时,临界值为1.729。由于计算出的t值(2.236)大于临界值(1.729),我们拒绝零假设,认为新教学方法对学生数学成绩有显著影响。
### 结论
根据配对样本t检验的结果,我们可以得出结论:实施新教学方法后,学生的数学成绩显著提高。这表明新教学方法对学生数学成绩有积极影响。
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