Бесплатные калькуляторы

Примеры запросов: процентыипотекаплощадь✓ 7 074 работающих калькулятора

СТАТИСТИКА · ОНЛАЙН

Парный t-критерий изменений с доверительным интервалом

Проверка изменений для одних и тех же объектов в двух измерениях. У одного и того же объекта измерения связаны, поэтому анализируются разности пар, а не две раздельные выборки. Независимы именно пары, а распределение разностей должно соответствовать t-модели. Укажите исходные данные, изучите связанные числовые показатели и сравните альтернативные значения параметров в пределах допустимого диапазона.

✓ Бесплатно⌁ С пояснением✦ Без регистрации
📊
КАЛЬКУЛЯТОР

Введите данные

Укажите значения через пробел, для разрешённых пропусков NA. До 400 элементов.
Укажите значения через пробел, для разрешённых пропусков NA. До 400 элементов.
Введите число в допустимых пределах; поле участвует в вычислениях.
Введите число в допустимых пределах; поле участвует в вычислениях.
✓ Исходные значения передаются серверу только для выполнения расчёта. Регистрация не нужна.
ВАШ РЕЗУЛЬТАТ✓ Вычислено

Парный t-критерий наблюдаемых изменений

Средний сдвиг1,875
t-статистика5,351296
Двустороннее p0,001063
Нижняя граница сдвига1,046477
Верхняя граница сдвига2,703523
Число пар8

«Копировать картинку» помещает изображение результата в буфер обмена без сохранения файла — его можно сразу вставить в мессенджер или документ. Картинка и PDF содержат ссылку на calc-calc.ru.

Статистики рассчитываются по разностям пар, а не по независимым выборкам.

Был ли калькулятор полезен?Одно касание — и мы поймём, какие инструменты улучшать.
ПОДРОБНЫЙ РАЗБОР · ФОРМУЛЫ И ПРИМЕРЫ

Парный t-критерий изменений с доверительным интервалом: параметры, формула и разбор результата

Парный t-критерий изменений с доверительным интервалом помогает решать прикладную задачу: проверка изменений для одних и тех же объектов в двух измерениях. У одного и того же объекта измерения связаны, поэтому анализируются разности пар, а не две раздельные выборки. Здесь пользователь задаёт исходные данные самостоятельно и может оценить, как отдельные измерения меняют числовой вывод. При анализе нескольких сценариев сохраняйте одинаковые правила подготовки данных.

За основу взято соотношение: dᵢ=послеᵢ−доᵢ; t=(среднее(d)−d₀)/(s(d)/√n). Проверка гипотез сравнивает наблюдаемый эффект с вариацией, допустимой при нулевой модели. Для воспроизводимого ответа сначала проверьте значения «Измерения до» и «Измерения после», затем остальные входные величины. В результате отображается несколько характеристик, чтобы не судить о сложном явлении по одному числу.

Какой вопрос решает этот расчёт

Проверка изменений для одних и тех же объектов в двух измерениях. У одного и того же объекта измерения связаны, поэтому анализируются разности пар, а не две раздельные выборки. Важное отличие этого калькулятора — возможность менять исходные величины, не пересчитывая формулы вручную. При таком сравнении видно, какие допущения действительно определяют численный результат и где возникает чувствительность оценки.

Проверка гипотез сравнивает наблюдаемый эффект с вариацией, допустимой при нулевой модели. Например, исходные сведения «Измерения до» вводятся как последовательность значений, а поле «Сдвиг по нулевой гипотезе» задаёт ещё одну часть модели. Смешивать данные разных объектов и несогласованных периодов нельзя: это меняет смысл искомой величины.

Полезно сравнить основной расчёт с альтернативным значением «Доверительная вероятность». Если вывод меняется, выясните, отражает ли разница свойства исходных данных или особенности выбранного метода. При работе с настоящей выборкой стоит сохранять условия сбора наблюдений.

Как связаны параметры и полученные показатели

Основная формула: dᵢ=послеᵢ−доᵢ; t=(среднее(d)−d₀)/(s(d)/√n). В неё входят величины из пользовательской формы, поэтому поле «Измерения до» нельзя считать декоративным. Взаимосвязи могут быть нелинейными: одинаковый абсолютный прирост разных параметров не всегда даёт одинаковое изменение результата.

В стандартном примере первый итог «Средний сдвиг» равен 1.875, а показатель «t-статистика» — 5.3513. Эти величины нужно читать вместе, поскольку одна отражает центральный результат, а другая характеризует сопутствующее свойство модели или проверку её применимости.

Последний параметр формы, «Доверительная вероятность», первоначально задан значением 0.95. Чтобы проверить расчёт, замените его на другой допустимый вариант, не изменяя остальные поля. Это покажет вклад выбранного условия и поможет отличить устойчивую оценку от чувствительной.

Пример использования и сравнение исходных данных

Для начала используйте готовые значения в форме: «Измерения до» — 12 13 11 15 16 14 17 13. Если в поле указан список, порядок и число элементов должны соответствовать смыслу измерений. При выборе новых данных проверяйте, что все числа относятся к одной задаче, а единицы измерения сопоставимы.

После вычисления обратите внимание на «Средний сдвиг» и «t-статистика». Эти показатели дают отправную точку для сравнения, но не являются универсальной нормой. Решение о приемлемости результата зависит от задачи, цены ошибки и того, как собирались наблюдения.

Один практический приём — изменить только «Доверительная вероятность» и записать обе версии ответа. Затем отдельно пересмотрите «Измерения после», оставив прочие числа прежними. Такое последовательное сравнение выявляет влияние параметров лучше, чем одновременная произвольная замена всех значений.

Ограничения статистического вывода

У метода есть принципиальное условие: независимы именно пары, а распределение разностей должно соответствовать t-модели. Значимость сама по себе не измеряет пользу эффекта; вместе с p-значением нужен размер наблюдаемого изменения. Если это условие нарушено, точное вычисление формулы не сделает итог достоверным, поэтому сначала разберитесь в природе исходных данных.

Значимость сама по себе не измеряет пользу эффекта; вместе с p-значением нужен размер наблюдаемого изменения. Также внимательно отнеситесь к редким наблюдениям, нестандартным значениям и границам диапазонов ввода. Ошибка округления, неверно прочитанная единица или число, записанное не в то поле, способны изменить вывод сильнее, чем выбранный метод. Для этого метода особенно важен параметр «Измерения до»: его значение следует проверять вместе с другими условиями, заданными в калькуляторе «Парный t-критерий изменений с доверительным интервалом».

Результаты «парный t-критерий изменений с доверительным интервалом» следует использовать как количественную опору, а не как безусловное заключение о причинах. По возможности подтвердите вывод независимой выборкой, альтернативным методом или предметной проверкой исходных измерений. При важных решениях учитывайте и неопределённость результата.

Формула расчёта

ОСНОВНАЯ ФОРМУЛА

dᵢ=послеᵢ−доᵢ; t=(среднее(d)−d₀)/(s(d)/√n)

Проверенные примеры

Контрольный расчёт

Исходные данные: Измерения до = 12 13 11 15 16 14 17 13, Измерения после = 14 15 15 16 17 16 19 14, Сдвиг по нулевой гипотезе = 0, Доверительная вероятность = 0.95

Средний сдвиг: 1.875; t-статистика: 5.3513; Двустороннее p: 0.00106271

Изменённые данные

Исходные данные: Измерения до = 12 13 11 15 16 14 17 13, Измерения после = 14 15 15 16 17 16 19 14, Сдвиг по нулевой гипотезе = 1, Доверительная вероятность = 0.95

Средний сдвиг: 1.875; t-статистика: 2.49727; Двустороннее p: 0.0411562

Дополнительный сценарий

Исходные данные: Измерения до = 12 13 11 15 16 14 17 13, Измерения после = 14 15 15 16 17 16 19 14, Сдвиг по нулевой гипотезе = 0, Доверительная вероятность = 0.9

Средний сдвиг: 1.875; t-статистика: 5.3513; Двустороннее p: 0.00106271

Как пользоваться онлайн-калькулятором

  1. Вводите списки значений в том же порядке, в котором происходили измерения; сопоставляемые списки должны иметь равную длину.
  2. Заполните числовые поля и выберите математическую модель, если форма допускает несколько вариантов.
  3. Проверьте полученные показатели вместе с допущениями и граничными условиями метода.
ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ

Частые вопросы

Как трактовать результат?

Проверка изменений для одних и тех же объектов в двух измерениях.

Какие предположения важны?

Независимы именно пары, а распределение разностей должно соответствовать t-модели.

Похожие калькуляторы

📊СТАТИСТИКА

ANOVA с заранее заданным линейным контрастом

ANOVA с заранее заданным линейным контрастом: Общий дисперсионный анализ трёх групп и проверка заранее заданного контраста между средними. Заранее выбранный контраст отвечает на конкретный вопрос о трёх группах; он не совпадает с общим вопросом дисперсионного анализа об одинаковости всех средних.

ПОДЕЛИТЬСЯ ИНСТРУМЕНТОМ

Встроить на свой сайт

Вставьте этот код в HTML-блок на своём сайте. Посетители смогут пользоваться калькулятором без перехода.

Прямая ссылка: https://calc-calc.ru/embed/calc_779043/

Предварительный просмотр