Calcul du score T d'un vecteur de données normalement distribuées par rapport à une moyenne définie.
1. Définissez un vecteur de données à analyser.
2. Collectez les statistiques sur les échantillons.
Nombre d'échantillons
Moyenne de l'échantillon
Ecart-type de l'échantillon
Erreur type de la moyenne
Degré de liberté
3. Définissez le niveau de signification et la moyenne de population proposée.
4. Calculez le score T.
5. Citez les hypothèses nulle et alternative.
H0: m ≤ μ
H1: m > μ
6. Calculez la valeur p et testez l'hypothèse.
La probabilité pour que les statistiques du test soient supérieures à celles observées est de 0.106, en supposant que l'hypothèse nulle soit vraie. La comparaison entre la valeur p et le niveau de signification indique qu'il n'y a aucune preuve que l'hypothèse alternative soit vraie.
7. Calculez la limite de la zone critique et testez l'hypothèse.
Acceptez l'hypothèse nulle. Il n'y a aucune preuve que la moyenne est supérieure à μ.
8. Représentez graphiquement la loi T de Student (en bleu), la limite de la zone critique (en rouge) et le score T (en vert).