Comenzile aplicației, identificatorii foilor de lucru și valorile datelor demonstrative își păstrează forma originală. Capturile de ecran, graficele și fișierele de descărcat sunt în engleză. Exemplele științifice păstrează notația engleză originală: punct zecimal și virgulă pentru mii. Numerele și prețurile de prezentare folosesc formatul românesc.
Exemplu: forța de amortizare
64 de epruvete independente: 32 din fiecare material de amortizare.
Descărcați datele exemplului (CSV)Acesta este același exemplu ca în Help. Importați fișierul CSV pentru a urma pașii sau folosiți Open example in a practice copy din Help pentru a completa automat intrările.
1. Creați spațiul de lucru
În bara laterală, deschideți Basic Statistics și alegeți Means: Two-Sample (t). Creați o analiză, denumiți-o, selectați New blank worksheet, apoi alegeți Create analysis.
2. Importați datele exemplului
Descărcați fișierul CSV de mai sus și importați-l în foaia de lucru. Alegeți Comma ca separator de câmpuri, Dot ca separator zecimal și First row contains column names.
3. Atribuiți coloanele de intrare
În Inputs, alegeți Two sample (independent) la Test type. Atribuiți sample_1 la Sample 1 și sample_2 la Sample 2. Aceste coloane conțin Foam A și, respectiv, Foam B. Epruvetele sunt independente; același rând al foii de lucru nu formează o pereche. Celulele goale din afara fiecărui eșantion de 32 de epruvete sunt intenționate, nu măsurări pereche lipsă.
4. Configurați testul și graficele
Introduceți 0.05 la Significance level (α) și alegeți Two-sided (≠) la Alternative hypothesis. Lăsați Assume equal variances nebifat. Alegeți Integer — validation dataset convention la Degrees of freedom pentru a reproduce acest rezultat Welch. Aceasta rotunjește în jos 56.3241 la 56. Deschideți Additional comparisons și lăsați Include Mann–Whitney U test nebifat.
Deschideți Plot options. Setați Histogram binning la Automatic și Histogram scale la Frequency. Lăsați Show normal curve nebifat și bifați Show confidence interval for mean difference.
5. Rulați analiza
Alegeți Run analysis, apoi deschideți Results.
6. Interpretați rezultatele
Identificați eșantioanele independente
Fiecare material are 32 de epruvete diferite. Eșantionul 1 este Foam A, iar eșantionul 2 este Foam B. Comparația privește mediile forței de compresiune ale populațiilor lor, folosind testul Welch.
Citiți diferența și intervalul
Foam A minus Foam B are în medie 5.625 N. Intervalul de 95% este −0.901–12.151 N și traversează zero; p = 0.08975. La nivelul de 5%, studiul nu stabilește o diferență. De asemenea, nu stabilește echivalența. Acest exemplu folosește 56 de grade de libertate întregi.
Interval de încredere al diferenței Vedeți graficul la dimensiune completă (se deschide într-o filă nouă) Comparați formele eșantioanelor
Cutiile arată jumătatea centrală a fiecărui eșantion, cu mediana în interior. Mustățile și semnalele pragurilor pentru valori aberante descriu observațiile, nu limite de acceptare. Foam B are o abatere standard a eșantionului mai mare: aproximativ 14.96 N față de 10.77 N pentru Foam A.
Diagrame cutie ale eșantioanelor Vedeți graficul la dimensiune completă (se deschide într-o filă nouă) Citiți histograma
Înălțimile barelor numără măsurători în intervale de valori. Comparați forma și dispersia fără a trata barele drept limite de încredere. Independența provine din folosirea unor epruvete diferite, nu din acest grafic.
Histograma eșantioanelor Vedeți graficul la dimensiune completă (se deschide într-o filă nouă) Decideți ce susține rezultatul
Comparați întregul interval al diferenței cu îmbunătățirea necesară pentru decizia privind amortizarea. Mai multe date pot fi utile dacă acel interval este prea larg; p mai mare de 0.05 nu demonstrează performanță egală.
Mai multe detalii: citiți fiecare secțiune de rezultate
Tabelele complete de rezultate folosesc șase cifre semnificative, ca în Help.
Test t pentru două eșantioane
Diferența mediilor este Eșantion 1 minus Eșantion 2; Eroare standard măsoară incertitudinea sa. Statistica t este diferența împărțită la Eroare standard. Grade de libertate, α, Alternativă, Metodă și Nivel de încredere documentează inferența. Limita inferioară a intervalului de încredere și Limita superioară a intervalului de încredere delimitează diferența mediilor populațiilor. Convenția gradelor de libertate înregistrează gradele de libertate Welch întregi. Grade de libertate Welch nerotunjite este 56.3241; Grade de libertate folosite este 56. Această setare afectează valorile p și lățimea intervalului.
| Statistică | Valoare |
|---|---|
| Statistica t | 1.72662 |
| Grade de libertate | 56 |
| Convenția gradelor de libertate | Întreg — convenția setului de date de validare |
| Grade de libertate Welch nerotunjite | 56.3241 |
| Grade de libertate folosite | 56 |
| Valoare p | 0.0897498 |
| Diferența mediilor | 5.625 |
| Eroare standard | 3.25782 |
| α | 0.05 |
| Alternativă | two-sided |
| Metodă | Test t Welch |
| Nivel de încredere (%) | 95 |
| Limita inferioară a intervalului de încredere | -0.90119 |
| Limita superioară a intervalului de încredere | 12.1512 |
- Nu respingeți H₀ (μ₁ − μ₂ = 0) la α=0.05 (p=0.0897)
- H₀: μ₁ − μ₂ = 0
- H₁: μ₁ − μ₂ ≠ 0
Rezumatele eșantioanelor
n numără măsurările; Medie, Mediană, Minim, Maxim și Amplitudine descriu fiecare eșantion. SD este dispersia eșantionului, SE incertitudinea mediei sale, iar IQR dispersia jumătății centrale. Fiecare material are 32 de epruvete independente.
| Eșantion | n | Medie | SD | SE | Mediană | Minim | Maxim | Amplitudine | IQR |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Eșantion 1 | 32 | 184.925 | 10.766 | 1.90318 | 185.15 | 168.4 | 209.2 | 40.8 | 16.9 |
| Eșantion 2 | 32 | 179.3 | 14.9573 | 2.6441 | 178.2 | 145.7 | 211.7 | 66 | 20.9 |
Coordonatele diagramelor cutie
Q1 și Q3 delimitează jumătatea centrală, cu Mediană între ele. IQR este Q3 minus Q1. Prag inferior pentru valori aberante și Prag superior pentru valori aberante folosesc 1.5 × IQR; mustățile se termină la observațiile extreme din interiorul pragurilor. Aceste coordonate nu sunt limite de acceptare.
| Eșantion | Q1 | Mediană | Q3 | IQR | Prag inferior pentru valori aberante | Prag superior pentru valori aberante | Mustața inferioară | Mustața superioară |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Eșantion 1 | 175.85 | 185.15 | 192.75 | 16.9 | 150.5 | 218.1 | 168.4 | 209.2 |
| Eșantion 2 | 170.275 | 178.2 | 191.175 | 20.9 | 138.925 | 222.525 | 145.7 | 211.7 |
Semnale ale diagramelor cutie
Fiecare rând ar identifica un Eșantion, un Rând în foaia de lucru și o Valoare dincolo de un prag pentru valori aberante. Acest tabel gol înseamnă că niciun eșantion nu are semnale dincolo de praguri. Un semnal ar necesita investigație, nu ștergere automată.
| Eșantion | Rând în foaia de lucru | Valoare |
|---|
Nu au fost returnate rânduri pentru această secțiune.
7. Creați un raport
Păstrați integral Two-sample t-test, Sample summaries, coordonatele și semnalele diagramelor cutie, intervalul diferenței, diagramele cutie și histograma. Precizați Eșantion 1 minus Eșantion 2 și convenția gradelor de libertate Welch întregi.
Alegeți Add to report din analiza finalizată. Deschideți Choose individual items and advanced options pentru a selecta tabele și grafice, apoi alegeți Add to draft. Elementele ascunse rămân în analiza salvată.
Denumiți raportul și adăugați scopul studiului și interpretarea dumneavoastră. Alegeți Save, verificați Preview, apoi utilizați Export → Download HTML. Exemplul de mai jos conține întregul conținut selectat, inclusiv rezultatele care depășesc un singur ecran.