Калькулятор статистики

Дисперсия, СКО, корреляция, вероятность — с пошаговым решением по формулам

Критерий Стьюдента (t-тест)

Проверяет гипотезу о равенстве средних: сравнивает две выборки между собой или одну выборку с заданным значением, считает t наблюдаемое, критические значения и p-value.

Оставьте поле пустым, если сравниваете одну выборку с заданным числом.
Введите данные

Формула: Две выборки: t = (x̄₁ − x̄₂) / √(S²об·(1/n₁ + 1/n₂)); одна: t = (x̄ − a₀)/(S/√n)

Пример: |t| ≈ 4,56 > t(0,05; 11) = 2,201 → различие средних значимо

Разбор формулы и теория

Критерий Стьюдента (t-тест) — основной инструмент проверки гипотез о средних, когда генеральная дисперсия неизвестна, а выборки небольшие. Схема одна: формулируем нулевую гипотезу H₀ (средние равны), считаем наблюдаемое значение критерия, сравниваем его по модулю с критическим из таблицы Стьюдента и делаем вывод.

Одновыборочный вариант проверяет, отличается ли выборочное среднее от заданного числа a₀: t = (x̄ − a₀)/(S/√n) при df = n − 1. Он нужен, например, чтобы проверить, соответствует ли партия деталей номинальному размеру. Двухвыборочный вариант сравнивает средние двух независимых выборок; при этом дисперсии объединяют во взвешенную S²об, а число степеней свободы равно n₁ + n₂ − 2.

Если |t_набл| больше критического значения, нулевая гипотеза отвергается: различие средних признаётся статистически значимым. Если меньше или равно — оснований отвергать H₀ нет, наблюдаемая разница объясняется случайностью выборки. Тот же вывод даёт p-value: при p меньше 0,05 гипотезу отвергают на уровне значимости 0,05.

Предпосылки применения: наблюдения независимы, признак распределён приблизительно нормально (для малых выборок это существенно), а дисперсии сравниваемых групп близки. При сильно различающихся дисперсиях применяют поправку Уэлча, при ненормальных данных — непараметрические критерии, например Манна — Уитни.

Пример решения задачи

Условие. В группе A (n = 7) средний балл 20,43 при S² = 2,952; в группе B (n = 6) средний балл 25,33 при S² = 4,667. Значимо ли различие при α = 0,05?

1) H₀: средние равны; H₁: средние различаются.

2) Объединённая дисперсия: S²об = (6·2,952 + 5·4,667) / 11 = (17,714 + 23,333) / 11 ≈ 3,732.

3) Ошибка разности: S_d = √(3,732 · (1/7 + 1/6)) = √(3,732 · 0,30952) = √1,155 ≈ 1,075.

4) t = (20,43 − 25,33) / 1,075 ≈ −4,56; df = 7 + 6 − 2 = 11.

5) t_крит(0,05; 11) = 2,201, и |−4,56| больше 2,201.

Ответ: H₀ отвергается, различие средних статистически значимо на уровне 0,05.

Таблица критических значений t Стьюдента

Частые вопросы

Когда применяют t-критерий Стьюдента?

Когда нужно сравнить средние и генеральная дисперсия неизвестна, а выборки небольшие. Признак при этом должен быть распределён приблизительно нормально.

Как найти число степеней свободы?

Для одной выборки df = n − 1, для двух независимых выборок df = n₁ + n₂ − 2. Это число нужно для входа в таблицу критических значений.

Что значит p-value меньше 0,05?

Что наблюдаемое (или ещё большее) различие возникло бы случайно менее чем в 5% случаев, если бы средние были равны. Это основание отвергнуть нулевую гипотезу на уровне значимости 0,05.

Односторонний или двусторонний критерий?

Двусторонний применяют, когда проверяется просто «средние различаются». Односторонний — когда заранее интересует направление («первое больше второго»); его критическое значение меньше. Калькулятор считает двусторонний вариант.

Что делать, если данные не распределены нормально?

Использовать непараметрические критерии — Манна — Уитни для независимых групп или Вилкоксона для связанных, — либо увеличить объём выборки, при котором t-тест становится устойчив к отклонениям от нормальности.