2 標本 Welch t 検定計算ツール
自分の標本の要約統計量を入力します。 両側検定、α = 0.05 固定。生データや外部データは読み込みません。
両側検定、α = 0.05 固定。生データや外部データは読み込みません。
帰無仮説：母平均差は 0。
- t
- 自由度
- 両側 p 値
- 下限
- 上限
標本間と各標本内の観測の独立性、小標本では母集団の近似正規性を仮定します。分散は異なっても構いません。t = (平均1 − 平均2)/√(s1²/n1 + s2²/n2)、自由度は Welch–Satterthwaite。区間は母平均1 − 母平均2。プール分散は使用しません。
各標本サイズの上限は 1,000,000。極端な尺度や未収束では結果を表示しません。p 値の 0 は浮動小数点のアンダーフローを示す場合があります。
使い方
使い方
- 自分の標本の要約統計量を入力します。
- α = 0.05 の両側検定を計算します。
- t、自由度、p 値と 95% 信頼区間を確認します。
方法と仮定
標本間と各標本内の観測の独立性、小標本では母集団の近似正規性を仮定します。分散は異なっても構いません。t = (平均1 − 平均2)/√(s1²/n1 + s2²/n2)、自由度は Welch–Satterthwaite。区間は母平均1 − 母平均2。プール分散は使用しません。
ローカル計算
入力した要約統計量のみを使用し、ブラウザー内で計算します。 各標本サイズの上限は 1,000,000。極端な尺度や未収束では結果を表示しません。p 値の 0 は浮動小数点のアンダーフローを示す場合があります。
よくある質問
あわせて知りたいこと
有意でない結果は平均の等しさを証明しますか？
いいえ。帰無仮説を棄却しないことは同等性を証明しません。信頼区間と標本抽出の仮定を確認してください。