単一サンプルの t 検定の使用例

単一サンプルの t 検定の詳細については、「t 検定 - 単一サンプル」を参照してください。

このテストの使用例については、プログラムに参加する前とプログラムに参加した後の子犬のスキルを測定する子犬のトレーニング プログラムからの次のサンプル データを参照してください。

子犬 ID	トレーナー名	トレーニング前のスコア	トレーニング後のスコア
123	Rachel	9.5	12.5
124	Jenny	11.6	13.8
125	Jenny	11.1	12.9

上記のデータについて、トレーニング プログラムに参加した子犬のスコアが平均を上回るか、平均を下回るかを尋ねたいとします。一般に子犬のこのテストのスコアは平均 10.0 点であることがわかっています。この場合、既知の平均 10.0 に対して [トレーニング前のスコア] カラムで単一サンプルの t 検定を実行できます。形式的に言えば、私たちの帰無仮説は、トレーニング プログラムに参加する子犬のスキル テストのスコアが統計的に高くも低くもない、ということになります。両側 p 値が 0.05 未満の場合、帰無仮説は棄却されます。

まず、母集団 (接続されたデータセット) からランダムなサンプルを抽出し、サンプルの平均と母集団の平均 (ここでは仮定された平均) を比較します。これを使用して、標本の平均値が母集団の（推定）平均値と異なるかどうかを判断できます。

たとえば、ある州の選挙データがある場合、このオペレーターを使うことができます。母集団の平均値 (特定の候補者を選択する有権者の割合) はわかっていますが、それを特定の郡の有権者のサンプル平均値と比較したいと考えています。単一サンプルの t 検定では、この差が統計的に有意かどうかを判別できます。

この例では、[サンプル カラム] パラメータで[トレーニング前のスコア] カラムと[トレーニング後のスコア] のカラムを選択することで、トレーニングプログラムの前後で子犬のスコアが平均と異なるかどうかを判断することができます。また、一般的に子犬のスコアは 10.0 程度であることがわかっているため、[想定平均] を 10.0 に設定します。