Cos'è t student?

Il t-test è una procedura statistica utilizzata per determinare se vi sono differenze significative tra due gruppi di dati campionati che si presume siano distribuiti secondo una distribuzione normale. In particolare, il t-test è utilizzato quando il campione è relativamente piccolo (meno di 30 osservazioni) e la varianza del campione è sconosciuta.

Il t-test è basato sulla distribuzione t di Student, che è una distribuzione di probabilità che tiene conto della dimensione del campione. La distribuzione t è simmetrica e ha una forma a campana simile a quella della distribuzione normale, ma con code più spesse.

Il t-test può essere utilizzato per confrontare le medie dei due gruppi e determinare se la differenza osservata è dovuta al caso o se è statisticamente significativa. Il t-test restituisce un valore di t e un valore di p. Il valore di t rappresenta la differenza tra le medie dei due gruppi standardizzate per la varianza, mentre il valore di p rappresenta la probabilità che la differenza sia dovuta al caso.

Se il valore di p è inferiore a una soglia predefinita (solitamente 0,05), si può concludere che vi è una differenza statisticamente significativa tra i due gruppi. Altrimenti, se il valore di p è superiore a questa soglia, non si può concludere che vi sia una differenza significativa tra i gruppi.

Il t-test può essere utilizzato in molte discipline, ad esempio in psicologia, biologia, medicina, economia e scienze sociali. È uno strumento comune per il confronto tra gruppi di dati campionati in studi sperimentali o osservazionali.