Cómo encontrar el valor crítico de T en Python

Actualizado por ultima vez el 7 de mayo de 2021, por .

Siempre que realice una prueba t, obtendrá una estadística de prueba como resultado. Para determinar si los resultados de la prueba t son estadísticamente significativas, se puede comparar la estadística de prueba a un valor crítico t . Si el valor absoluto del estadístico de prueba es mayor que el valor crítico T, entonces los resultados de la prueba son estadísticamente significativos.

El valor crítico de T se puede encontrar usando una tabla de distribución t o usando software estadístico.

Para encontrar el valor crítico de T, debe especificar:

  • Un nivel de significancia (las opciones comunes son 0.01, 0.05 y 0.10)
  • Los grados de libertad

Con estos dos valores, puede determinar el valor crítico de T que se comparará con la estadística de prueba.

Cómo encontrar el valor crítico de T en Python

Para encontrar el valor crítico de T en Python, puede usar la función scipy.stats.t.ppf () , que usa la siguiente sintaxis:

scipy.stats.t.ppf (q, df)

dónde:

  • q: el nivel de significancia a utilizar
  • df : los grados de libertad

Los siguientes ejemplos ilustran cómo encontrar el valor crítico de T para una prueba de cola izquierda, una prueba de cola derecha y una prueba de dos colas.

Prueba de cola izquierda

Suponga que queremos encontrar el valor crítico de T para una prueba de cola izquierda con un nivel de significancia de .05 y grados de libertad = 22:

importar scipy.stats

#find T valor crítico
scipy.stats.t.ppf (q = .05, gl = 22)

-1.7171

El valor crítico de T es -1,7171 . Por lo tanto, si la estadística de la prueba es menor que este valor, los resultados de la prueba son estadísticamente significativos.

Prueba de cola derecha

Suponga que queremos encontrar el valor crítico de T para una prueba de cola derecha con un nivel de significancia de .05 y grados de libertad = 22:

importar scipy.stats

#find T valor crítico
scipy.stats.t.ppf (q = 1-.05, gl = 22)

1.7171

El valor crítico de T es 1,7171 . Por lo tanto, si la estadística de la prueba es mayor que este valor, los resultados de la prueba son estadísticamente significativos.

Prueba de dos colas

Suponga que queremos encontrar el valor crítico de T para una prueba de dos colas con un nivel de significancia de .05 y grados de libertad = 22:

importar scipy.stats

#find T valor crítico
scipy.stats.t.ppf (q = 1-.05 / 2, gl = 22)

2.0739

Siempre que realice una prueba de dos colas, habrá dos valores críticos. En este caso, los valores críticos de T son 2.0739 y -2.0739 . Por lo tanto, si el estadístico de la prueba es menor que -2.0739 o mayor que 2.0739, los resultados de la prueba son estadísticamente significativos.

Consulte la documentación de SciPy para obtener los detalles exactos de la función t.ppf ().

  • https://r-project.org
  • https://www.python.org/
  • https://www.stata.com/

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