I comandi dell’app, gli identificatori dei fogli dati e i valori dei dati di esempio conservano la forma originale. Screenshot, grafici e file da scaricare sono in inglese. Gli esempi mantengono il punto decimale e la virgola come separatore delle migliaia della notazione inglese originale; i prezzi e i conteggi del sito seguono invece la formattazione italiana.
Esempio: forza dei materiali ammortizzanti
64 provini indipendenti: 32 per ciascun materiale ammortizzante.
Scarica i dati di esempio (CSV)È lo stesso esempio usato in Help. Importa il CSV per seguire i passaggi oppure usa Open example in a practice copy in Help per precompilare i dati in ingresso.
1. Crea l’ambiente di lavoro
Nella barra laterale, apri Basic Statistics e scegli Means: Two-Sample (t). Crea un’analisi, assegnale un nome, seleziona New blank worksheet, poi scegli Create analysis.
2. Importa i dati di esempio
Scarica il CSV qui sopra e importalo nel foglio dati. Scegli Comma come delimitatore, Dot come separatore decimale e First row contains column names.
3. Assegna le colonne in ingresso
In Inputs, scegli Two sample (independent) per Test type. Assegna sample_1 a Sample 1 e sample_2 a Sample 2. Queste colonne contengono rispettivamente Foam A e Foam B. I provini sono indipendenti; condividere una riga del foglio dati non crea una coppia. Le celle vuote al di fuori di ciascun campione di 32 provini sono intenzionali e non sono letture appaiate mancanti.
4. Imposta il test e i grafici
Inserisci 0.05 in Significance level (α) e scegli Two-sided (≠) per Alternative hypothesis. Lascia deselezionato Assume equal variances. Scegli Integer — validation dataset convention per Degrees of freedom per riprodurre questo risultato di Welch. Questo arrotonda 56.3241 per difetto a 56. Apri Additional comparisons e lascia deselezionato Include Mann–Whitney U test.
Apri Plot options. Imposta Histogram binning su Automatic e Histogram scale su Frequency. Lascia deselezionato Show normal curve e seleziona Show confidence interval for mean difference.
5. Esegui l’analisi
Scegli Run analysis, poi apri Results.
6. Interpreta i risultati
Identifica i campioni indipendenti
Ogni materiale ha 32 provini diversi. Il Campione 1 è Foam A e il Campione 2 è Foam B. Il confronto riguarda la forza media di compressione delle rispettive popolazioni e usa il test di Welch.
Leggi la differenza e l’intervallo
Foam A meno Foam B ha una media di 5.625 N. L’intervallo al 95% è −0.901–12.151 N e attraversa lo zero; p = 0.08975. Al livello del 5%, lo studio non dimostra una differenza. Non dimostra neppure equivalenza. Questo esempio usa 56 gradi di libertà interi.
Intervallo di confidenza della differenza Visualizza il grafico a grandezza originale (si apre in una nuova scheda) Confronta le forme dei campioni
I box mostrano la metà centrale di ogni campione, con la mediana all’interno. I baffi e le segnalazioni oltre le soglie descrivono le osservazioni, non limiti di accettazione. Foam B ha una SD campionaria maggiore: circa 14.96 N rispetto a 10.77 N per Foam A.
Box plot dei campioni Visualizza il grafico a grandezza originale (si apre in una nuova scheda) Leggi l’istogramma
Le altezze delle barre contano le misurazioni in intervalli di valori. Confronta forma e dispersione senza considerare le barre come limiti di confidenza. L’indipendenza deriva dall’uso di provini diversi, non da questo grafico.
Istogramma dei campioni Visualizza il grafico a grandezza originale (si apre in una nuova scheda) Decidi cosa sostiene il risultato
Confronta l’intero intervallo della differenza con il miglioramento necessario per la decisione sui materiali ammortizzanti. Altri dati possono essere utili se quell’intervallo è troppo ampio; un valore p superiore a 0.05 non dimostra prestazioni uguali.
Altri dettagli: leggi ogni sezione dei risultati
Le tabelle complete dei risultati usano sei cifre significative, come in Help.
Test t a due campioni
Differenza tra le medie è Campione 1 meno Campione 2; Errore standard ne misura l’incertezza. La statistica t è la differenza divisa per Errore standard. Gradi di libertà, Alfa, Alternativa, Metodo e Livello di confidenza documentano l’inferenza. Limite inferiore dell’intervallo di confidenza e Limite superiore dell’intervallo di confidenza delimitano la differenza tra le medie delle popolazioni. Convenzione per i gradi di libertà registra i gradi di libertà interi di Welch. I Gradi di libertà di Welch non arrotondati sono 56.3241; i Gradi di libertà usati sono 56. Questa impostazione influisce sui valori p e sull’ampiezza dell’intervallo.
| Statistica | Valore |
|---|---|
| Statistica t | 1.72662 |
| Gradi di libertà | 56 |
| Convenzione per i gradi di libertà | Interi — convenzione del dataset di validazione |
| Gradi di libertà di Welch non arrotondati | 56.3241 |
| Gradi di libertà usati | 56 |
| p-value | 0.0897498 |
| Differenza tra le medie | 5.625 |
| Errore standard | 3.25782 |
| α | 0.05 |
| Alternativa | two-sided |
| Metodo | Test t di Welch |
| Livello di confidenza (%) | 95 |
| Limite inferiore dell’intervallo di confidenza | -0.90119 |
| Limite superiore dell’intervallo di confidenza | 12.1512 |
- Non rifiuta H₀ (μ₁ − μ₂ = 0) a α=0.05 (p=0.0897)
- H₀: μ₁ − μ₂ = 0
- H₁: μ₁ − μ₂ ≠ 0
Riepiloghi dei campioni
n conta le letture; Media, Mediana, Min, Max e Ampiezza descrivono ogni campione. SD è la dispersione campionaria, SE è l’incertezza della media e IQR è la dispersione della metà centrale. Ogni materiale ha 32 provini indipendenti.
| Campione | n | Media | SD | SE | Mediana | Min | Max | Ampiezza | IQR |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Campione 1 | 32 | 184.925 | 10.766 | 1.90318 | 185.15 | 168.4 | 209.2 | 40.8 | 16.9 |
| Campione 2 | 32 | 179.3 | 14.9573 | 2.6441 | 178.2 | 145.7 | 211.7 | 66 | 20.9 |
Coordinate dei box plot
Q1 e Q3 delimitano la metà centrale, con la Mediana tra loro. IQR è Q3 meno Q1. Le Soglie inferiore e superiore usano 1.5 × IQR; i baffi terminano alle osservazioni estreme all’interno delle soglie. Queste coordinate non sono limiti di accettazione.
| Campione | Q1 | Mediana | Q3 | IQR | Soglia inferiore | Soglia superiore | Baffo inferiore | Baffo superiore |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Campione 1 | 175.85 | 185.15 | 192.75 | 16.9 | 150.5 | 218.1 | 168.4 | 209.2 |
| Campione 2 | 170.275 | 178.2 | 191.175 | 20.9 | 138.925 | 222.525 | 145.7 | 211.7 |
Segnalazioni dei box plot
Ogni riga identificherebbe un Campione, una Riga del foglio dati e un Valore oltre una soglia. Questa tabella vuota indica che nessuno dei due campioni ha segnalazioni oltre le soglie. Una segnalazione richiederebbe un’indagine, non l’eliminazione automatica.
| Campione | Riga del foglio dati | Valore |
|---|
Non sono state restituite righe per questa sezione.
7. Crea un report
Conserva Two-sample t-test, Sample summaries, le coordinate e le segnalazioni dei box plot, l’intervallo della differenza, i box plot e l’istogramma completi. Specifica Campione 1 meno Campione 2 e la convenzione dei gradi di libertà interi di Welch.
Seleziona Add to report dall’esecuzione completata. Apri Choose individual items and advanced options per selezionare tabelle e grafici, quindi scegli Add to draft. Gli elementi nascosti restano nell’analisi salvata.
Assegna un nome al report e aggiungi lo scopo dello studio e la tua interpretazione. Seleziona Save, controlla Preview, quindi usa Export → Download HTML. L’esempio seguente contiene tutti i contenuti selezionati, compresi i risultati che occupano più di una schermata.