Cos'è t test?

Il t-test è una procedura statistica utilizzata per confrontare le medie di due campioni. È ampiamente utilizzato per determinare se ci sono differenze significative tra le medie dei due gruppi. Il t-test viene eseguito confrontando la differenza tra le medie campionarie con la variabilità dei dati all'interno dei gruppi.

Esistono due tipi principali di t-test: t-test per campioni indipendenti e t-test per campioni appaiati.

Il t-test per campioni indipendenti viene utilizzato quando i campioni provenienti dai due gruppi non sono correlati tra loro. Ad esempio, potrebbe essere utilizzato per confrontare le punteggi dei test di matematica tra due classi diverse di studenti. Il test calcola quindi la probabilità che le differenze tra le medie campionarie siano casuali o rappresentino vere differenze tra i gruppi.

Il t-test per campioni appaiati viene utilizzato quando i campioni provenienti dai due gruppi sono correlati tra loro. Ad esempio, potrebbe essere utilizzato per confrontare i punteggi dei test prima e dopo un intervento medico su un gruppo di pazienti. Questo tipo di test tiene conto della variabilità dei dati all'interno dei gruppi e confronta le differenze tra le medie campionarie tenendo conto delle correlazioni tra le osservazioni appaiate.

Entrambi i tipi di t-test producono un valore di t (t-value) e un valore di p (p-value). Il t-value indica il rapporto tra la differenza tra le medie campionarie e la variabilità dei dati all'interno dei gruppi, mentre il p-value indica la probabilità che le differenze osservate siano casuali piuttosto che significative.

Per interpretare i risultati del t-test, generalmente si utilizza un livello di significatività predefinito (ad esempio, p < 0,05). Se il p-value ottenuto è inferiore al livello di significatività, si può concludere che le differenze tra le medie campionarie sono statisticamente significative. Al contrario, se il p-value ottenuto è superiore al livello di significatività, non ci sono prove sufficienti per affermare che ci siano differenze significative tra le medie campionarie.