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T Test 30

Klasse T: Test 30 von Theorieprüfung - Fahrschuler.de. Was gilt in dem Bereich von 15 m vor und hinter diesem Verkehrszeichen Verwende den Einstichproben-t-Test, wenn du untersuchen möchtest, ob sich der Mittelwert einer Stichprobe von einem bestimmten Wert unterscheidet. Beispiel Du möchtest herausfinden, ob deine Schokoladen-Riegel wirklich 300 Gramm im Durchschnitt wiegen, wie es auf der Packung steht.Um das zu testen, wiegst du 40 Riegel ab und vergleichst das tatsächliche Gewicht mit dem Gewicht, das sie haben sollten (300 Gramm) Der t Test ist ein Verfahren, das für Untersuchungen mit t-verteilten Datensätzen den Hypothesentest durchführen kann. Der t Test besteht aus mehreren Rechenschritten, wobei die Berechnung der Teststatistik über deren Formel und das Nachschlagen in der t-Verteilungstabelle die wesentlichen Aspekte darstellen

Two sample t-test example - YouTubeIschemic stroke

Bei einer Anzahl von weniger als 30 Beobachtungen je Stichprobe muss die abhängige Variable eine Normalverteilung aufweisen. Nur wenn du die Bedingungen erfüllst, fallen die Ergebnisse der Durchführung des t-Test in deiner Untersuchung zuverlässig aus. Die Erfüllung der Voraussetzungen kannst du überprüfen, und zwar mit der Statistik-Software SPSS, mit der du einen Shapiro-Wilk- oder Kolmogorov-Smirnov-Test durchführen kannst. Vor der Veröffentlichung der Arbeit solltest. Der Einstichproben-t-Test überprüft, ob der Mittelwert einer Stichprobe signifikant von einem bekannten Erwartungswert (in der Nullhypothese spezifiziert) abweicht. Der Zweistichproben-t-Test überprüft, ob der Mittelwert beider Stichproben gleich ist (Mittelwertsvergleich, siehe oben). Es wird daher überprüft, ob beide Stichproben aus derselben Population stammen. Hierbei wird angenommen, dass die Varianz beider Stichproben gleich ist. Ist dies nicht der Fall, wird de Der zentrale Grenzwertsatz wird erfüllt und die Stichprobengröße > 30; Einseitiger vs. zweiseitiger t-Test. Bei einem zweiseitigen Test lautet die Nullhypothese und die Alternative . Haben wir vorher schon eine Idee zur Richtung, dann können wir auch einen einseitigen Test machen. Da haben wir dann die Nullhypothese und als Alternative . Das ganze geht natürlich auch umgekehrt.

If the t-test rejects the null hypothesis (H₀: µ₁=µ₂), it indicates that the groups are highly probably different. This test should be implemented when the groups have 20-30 samples. If we want to examine more groups or larger sample sizes, there are other tests more accurate than t-tests such as z-test, chi-square test or f-test So when the population is normal, you do not have to be anywhere near n = 30 to get a valid t-test result. The further the population is from normal, the greater the sample size you need to. Normally t-test is supposed to be used for comparing data of small samples, e.g. <30. We see many publications using the t-test for sample sizes larger than 30 to compare two groups data. Why is.. Bei der Fujifilm X-T30 im Test kommt exakt derselbe Sensor zum Einsatz, der uns bereits im Top-Modell, der X-T3, auf ganzer Linie begeistern konnte: Mit rund 26 Megapixeln hält der X-Trans-Bildchip..

Klasse T - Test 30 - Theorieprüfung - Fahrschuler

t-Test bei einer Stichprobe und das t-Konfidenzintervall für den Mittelwert für jede Stichprobe mit einem Stichprobenumfang ab 30 geeignet. Im vorliegenden White Paper werden die Simulationen beschrieben, mit denen wir diese allgemeine Regel eines Minimums von 30 Einheiten pro Stichprobe untersucht haben. De Der t-Test des Regressionskoeffizienten prüft in der linearen Regression unter der Annahme normalverteilter Störgrößen, ob ein Regressionskoeffizient null ist. Steigers Z-Test prüft, ob der Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient gleich einem vorgegebenen Wert ist (z. B. gleich null). Dabei wird vorausgesetzt, dass die Daten der Stichproben einer bivariaten normalverteilten Grundgesamtheit entstammen A t-test is a statistical test that compares the means of two samples. It is used in hypothesis testing, with a null hypothesis that the difference in group means is zero and an alternate hypothesis that the difference in group means is different from zero

Den T-Test verstehen und interpretieren mit Beispie

  1. Der t-Test gilt als robust. gegenüber der Verletzung der Normalverteilungsannahme. Wenn unsere Stichprobe für jede der beiden Gruppen 30 oder größer ist, kann uns ebenfalls ein signifikantes Ergebnis egal sein. Ansonsten haben wir drei Möglichkeiten: Eine Transformation anwenden; Ein non-parametrisches Verfahren wie den U-Test verwende
  2. Der t-Test ermöglicht es Dir, aufgrund der Realisationen Deiner Stichprobe(n) Hypothesen über den oder die Mittelwerte der Grundgesamtheit zu prüfen, wenn Du für die Grundgesamtheit Normalverteilung unterstellen kannst aber die Varianz der Grundgesamtheit nicht kennst. Damit ist dieser Test für Fälle geeignet, für die der Gauß-Test nicht anwendbar ist
  3. Der t-Test 43 3. Der t-Test Dieses Kapitel beschäftigt sich mit einem grundlegenden statistischen Verfahren zur Auswertung erhobener Daten: dem t-Test. Der t-Test untersucht, ob sich zwei empirisch gefundene Mittelwerte systematisch voneinander unterscheiden. Mit Hilfe dieses Test-verfahrens ist es möglich festzustellen, ob zwei betrachtete Gruppen in einem untersuchten Merkmal wirklich.
  4. Der Einstichproben-t-Test (englisch one sample t-test) ist ein Signifikanztest aus der mathematischen Statistik.Er prüft anhand des Mittelwertes einer Stichprobe, ob der Mittelwert einer Grundgesamtheit gleich einem vorgegebenen Wert ist (bzw. kleiner oder größer).. Eine entsprechende Erweiterung eines Mittelwertvergleiches für zwei (abhängige oder unabhängige) Stichproben ist der.
  5. Ein t-Test ist ein Hypothesentest des Mittelwerts einer oder zweier normalverteilter Grundgesamtheiten. Es sind verschiedene Typen von t-Test für unterschiedliche Situationen vorhanden, doch nutzen alle eine Teststatistik, die unter der Nullhypothese einer t-Verteilung folgt: Test Ziel Beispiel; t-Test, 1 Stichprobe: Es wird getestet, ob der Mittelwert einer einzelnen Grundgesamtheit gleich.

gepaarter t-Test Gepaarter t-Test: Normalverteilung überprüfen. Mit der explorativen Datenanalyse haben wir auf der vorigen Seite nicht nur ein Box-Plot für die Ausreißer erstellt, sondern auch die Daten auf Normalverteilung überprüft. SPSS hat dazu für uns Q-Q-Plots und zwei Tests berechnet. Wichtig ist, dass wir dazu in der explorativen Datenanalyse Normalverteilungsdiagramm mit Tests. Der t-Test arbeitet mit den Populationsparametern der Streuung und des arithmetischen Mittels, die mit Hilfe der Stichprobe geschätzt werden. Er liefert eine Entscheidungshilfe dafür, ob ein gefundener Mittelwertsunterschied rein zufällig entstanden ist, oder ob es wirklich bedeutsame Unterschiede zwischen den zwei untersuchten Gruppen gibt. Mathematisch gesprochen beurteilt dieses Verfahren The t-test is not one test, but a group of tests which constitutes of all statistical tests which distribute as T Distribution (Student's). We usually use the T-test(s) to compare the sample average (Mean) to the known mean or to compare between the averages of two groups, when we don't know the standard deviation When the sample is more than 30 you should still use the T Distribution, but.

CHEM 524

Die meisten Statistikbücher geben als Empfehlung eine Stichprobengröße von n = 30, ab der wir von einer normalverteilten Stichprobenverteilung ausgehen dürfen. Dies ist ein Kompromiss zwischen verschieden Verteilungen. Das bedeutet allerdings auch, dass diese Zahl für die eigenen Daten größer sein muss bzw. kleiner sein darf. Wilcox (1995) bespricht Situationen, bei denen auch durch große Stichproben keine normalverteilte Stichprobenverteilung produziert wird. Im Besonderen ist der. Klasse T: Test 35 von Theorieprüfung - Fahrschuler.de Gibt die Teststatistik eines Student'schen t-Tests zurück. Mithilfe von T.TEST können Sie testen, ob zwei Stichproben aus zwei Grundgesamtheiten mit demselben Mittelwert stammen. Die Ergebnisse des Tests zeigen, ob die Differenz statistisch signifikant oder zufällig ist Ein Kompaktauto mit gefälligem Design, sauberer Verarbeitung, moderner Technik, spritzigem Motor, viel Platz? Klingt nach VW Golf, ist es aber in diesem Fall nicht. Der neue Hyundai i30 mit neuem. Der t-Test für abhängige Stichproben testet, ob die Mittelwerte zweier abhängiger Stichproben verschieden sind. Von abhängigen Stichproben respektive verbundenen Stichproben wird gesprochen, wenn ein Messwert in einer Stichprobe und ein bestimmter Messwert in einer anderen Stichprobe sich gegenseitig beeinflussen

t Test: einfache Erklärung & Durchführung · [mit Video

If the effect size is large you can use the t-test also if the sample size is small. So yes, you can use a t-test with a sample size which is smaller than 30. The effect size can be calculated with Cohen's D.. Under certain circumstances other measures such as the Glass Delta or the Hedges G are more useful This test is run to check the validity of a null hypothesis based on the critical value at a given confidence interval and degree of freedom. However, please note that the student's t-test is applicable for data set with a sample size of less than 30. t-Test Formula Calculator. You can use the following t-Test Formula Calculato If the objective is to do a t-test, for example, to compare a treatment group mean to a control mean, it would be silly to require 30 observations per treatment group. To see that in my earlier. Soll eine Hypothese mit dem t Test geprüft werden, muss der t-Wert aus dem Test mit dem kritischen t-Wert verglichen werden. Der kritische t-Wert kann für ein gewähltes Signifikanzniveau Alpha aus der unteren Tabelle der t-Werte abgelesen werden. Üblich ist ein Signifikanzniveau Alpha von 0,05. Ist der berechnete t-Wert kleiner als der kritische t-Wert kann die Nullhypothese beibehalten werden

Jetzt berechnet der T-Test wie weit die Mittelwerte der beiden Gruppen, x und y, voneinander verschieden sind, normiert durch die gewichtete Varianz (bei großer Varianz weniger aussagekräftig, als bei kleiner) und das wird noch multipliziert mit einem Faktor, der die Anzahl der Erbsen und somit die Verlässlichkeit der Stichprobe berücksichtigt T-Test: Durchführung Bevor die Spieler den T-Test durchführen, muss ein gründliches Warm-Up erfolgen. Dann lässt man sie zwei bis drei Probedurchgänge absolvieren. Anschließend kommen vier Versuche mit je einer Minute Pause dazwischen, von denen der beste gewertet wird. Die Ergebnisse des Tests werden notiert. So kann man - wiederholt man den Test nach einiger Zeit - kontrollieren. Der t-Test für unabhängige Gruppen setzt Varianzhomogenität voraus. Liegt Varianzheterogenität vor (also unterschiedliche Varianzen), so müssen unter anderem die Freiheitsgerade des t-Wertes angepasst werden. Ob die Varianzen homogen (gleich) sind, lässt sich mit dem Levene-Test auf Varianzhomogenität prüfen. Dieser Test ist eine Variante de

t-Test: Hypothesentest der t-Verteilung - Studi-Kompas

Der t-Test für unabhängige Stichproben ist der wohl am häufigsten verwendete Signifikanztest. Er wird verwendet um zu untersuchen, ob sich zwei unabhängige Stichproben hinsichtlich des Mittelwertes einer Zielvariable unterschieden. Lassen Sie uns hierzu zunächst klären, was zwei unabhängige Stichproben sind. Unabhängige Stichproben liegen dann vor, wenn Sie zwei Stichproben haben, die. Einführung. Der t-Test für abhängige Stichproben testet, ob die Mittelwerte zweier abhängiger Stichproben verschieden sind. Von abhängigen Stichproben respektive verbundenen Stichproben wird gesprochen, wenn ein Messwert in einer Stichprobe und ein bestimmter Messwert in einer anderen Stichprobe sich gegenseitig beeinflussen Hence, if there are many data points (at least 30), you may swap a t-test for a Z-test, and the results will be almost identical. However, for small samples with unknown variance, remember to use the t-test because, in such case, the t-Student distribution differs significantly from the N(0,1)! Anna Szczepanek, PhD. People also viewed Addiction. Addiction calculator tells you how much.

t-Test MatheGur

t-Test für unabhängige Stichproben Der t-Test für unabhängige Stichproben überprüft, ob sich zwei unabhängige Gruppen signifikant unterscheiden. Diese Prüfung geschieht, indem die Mittelwerte der Gruppen verglichen werden. Unabhängige Stichproben liegen vor, wenn einem Fall bzw. einer Person aus einer Gruppe kein Fall bzw. Person aus der anderen Gruppe zugeordnet werden kann. Der t-Test für unabhängige Stichproben wird auch Zweistichproben t-Test oder ungepaarter t-Test genannt The t-test is usually performed in samples of a smaller size (n≤ 30). z-test is generally performed in samples of a larger size (n>30). Type of distribution of population: t-test is performed on samples distributed on the basis of t-distribution. z-tets is performed on samples that are normally distributed. Assumption Nun aber die Frage, ob man auch den t-Test verwenden darf, da n>30? Habe mal beides probiert mit extrem unterschiedlichen Signifikanzaussagen :-/. Besten Dank im Voraus und viele Grüße. Mario. Daniela Keller am 20. Januar 2016 um 19:41 Hallo Mario, bei n>30 gilt der t-Test robust auf Abweichungen von der Normalverteilung, wenn die Varianzen gleich sind. Passt also hier nicht. Demnach den MWU.

Der t-Test erklärt: Funktionsweise und Anwendun

T-Test Assumptions . The first assumption made regarding t-tests concerns the scale of measurement. The assumption for a t-test is that the scale of measurement applied to the data collected. Contact Statistics Solutions today for a free 30-minute consultation. The parametric test called t-test is useful for testing those samples whose size is less than 30. The reason behind this is that if the size of the sample is more than 30, then the distribution of the t-test and the normal distribution will not be distinguishable The t test compares one variable (perhaps blood pressure) between two groups. Use correlation and regression to see how two variables (perhaps blood pressure and heart rate) vary together. Also don't confuse t tests with ANOVA. The t tests (and related nonparametric tests) compare exactly two groups. ANOVA (and related nonparametric tests) compare three or more groups. Finally, don't confuse a. TI-Nspire™ CX CAS Student Software - 30-day Trial (Windows® and Macintosh®) Download von eGuide Version Größe (KB) TI-Nspire™ CX CAS Student Software for Macintosh (DMG) 5.2 323.401 TI-Nspire™ CX CAS Student Software for Windows (EXE) 5.2.

The statistical analysis t-test explained for beginners

Minimum sample size for t-test?? - ResearchGat

t is the t-test statistic value (t = -9.078), df is the degrees of freedom (df= 9), p-value is the significance level of the t-test (p-value = 7.95310^{-6}). conf.int is the confidence interval of the mean at 95% (conf.int = [17.8172, 20.6828]); sample estimates is he mean value of the sample (mean = 19.25) การทดสอบที (t-test) การทดสอบที (t-test) เป็นเทคนิคการทดสอบสมมติฐานชนิดหนึ่งที่นักวิจัยนิยมใช้การทดสอบ โดยวิธีการนี้ใช้ในกรณีข้อมูลมีจำนวนน้อย (n<30. Student's t-test or t-test (the real name is W.S. Gossett who hid his name due to his position as a worker in a brewery company) is a simple yet very useful statistical test. The basic idea behind t-test is the inference problem from a small sample size data set to test whether its sample mea

Is it rational to use student's t-test for larger sample

Paired t-test using Stata Introduction. The paired t-test, also referred to as the paired-samples t-test or dependent t-test, is used to determine whether the mean of a dependent variable (e.g., weight, anxiety level, salary, reaction time, etc.) is the same in two related groups (e.g., two groups of participants that are measured at two different time points or who undergo two different. Wer im automobilen Leben nach Verlässlichkeit strebt, der ist bei einer Mercedes C-Klasse sicherlich nicht ganz falsch aufgehoben. Wer allerdings aus nostalgischer Erinnerung heraus diese. Ab sofort ist das Huawei Nova 5T erhältlich. COMPUTER BILD verrät, was drinsteckt und wie sich das Android-Handy im Praxis-Test schlägt Stiftung Warentest: Testberichte zu Elektronik, Haushalt und Gesundheit sowie Finanzen, Versicherung und Steuer Two-sample t-test example. One way to measure a person's fitness is to measure their body fat percentage. Average body fat percentages vary by age, but according to some guidelines, the normal range for men is 15-20% body fat, and the normal range for women is 20-25% body fat

Frontiers | Recognition of Brain Metastases Using

Für das Einkommen werden drei verschiedene Stufen gebildet: Stufe I: 0€ - 30.000€, Stufe II: 30.001€ - 60.000€ und Stufe III: 60.001€ - 100.000€. Befragt wurden daher in einer fiktiven Befragung Personen, die einen dieser Schulabschlüsse besitzen und zwischen 0€ und maximal 100.000€ jährlich verdienen. In der Kreuztabelle lassen sich all diese Informationen dann wieder folgendermaßen darstellen ## ## One Sample t-test ## ## data: x ## t = 0.23959, df = 8, p-value = 0.8167 ## alternative hypothesis: true mean is not equal to 70.8 ## 95 percent confidence interval: ## 63.90017 79.29983 ## sample estimates: ## mean of x ## 71.6. Wow! R conducts a hypothesis test in one line of code and gives additional information for free! Let us go through the output of the t.test() function. The. .pdf version of this page. In this review, we'll look at significance testing, using mostly the t-test as a guide.As you read educational research, you'll encounter t-test and ANOVA statistics frequently.Part I reviews the basics of significance testing as related to the null hypothesis and p values. Part II shows you how to conduct a t-test, using an online calculator I want to use this video to kind of make sure we intuitively and and otherwise and understand the difference between a Z this is Z statistic Z statistic something I have trouble saying and a and a T statistic T statistic so in a lot of what we're doing in this inferential statistics we're trying to figure out what is the probability of getting a certain sample mean so what we've been doing. > t.test(x,y) Welch Two Sample t-test data: x and y t = -0.8103, df = 17.277, p-value = 0.4288 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval: -1.0012220 0.4450895 sample estimates: mean of x mean of y 0.2216045 0.4996707 > t.test(x,y,var.equal=TRUE) Two Sample t-test data: x and y t = -0.8103, df = 18, p-value = 0.4284 alternative hypothesis.

lll Batterieladegerät Vergleich 2021 ⭐ Die 12 besten Autobatterie-Ladegeräte inklusive aller Vor- und Nachteile im Vergleich + Ratgeber Jetzt direkt lesen Unlike the t-test for single mean, this test is used if n ≥ 30 and population standard deviation is known. z test for single variance is used to test a hypothesis on a specific value of the population variance. Statistically speaking, we test the null hypothesis H 0: σ = σ 0 against H 1: σ >< σ 0 where σ is the population mean and σ 0 is a specific value of the population variance that. f.a.n. Frankenstolz im Test: Wie gut sind die Schaum-, Kaltschaum- und Taschenfederkernmatratzen? Tests zeigen: Am stark gesättigten Matratzenmarkt können die Unterfranken sich recht gut halten, obwohl seit Jahren verstärkt die preislich attraktiven Discounter-Matratzen etwa von Lidl / Meradiso oder Aldi mit meist guten Testresultaten in den Markt drücken Unsinn oder richtig gut? Im Mercedes E 300 de treffen sich hocheffektiver Dieselmotor und moderner Plug-in-Hybrid. AUTO BILD macht den Test SPSS führt nun den t-Test durch und schreibt das Ergebnis in die Ausgabedatei. Dies sind 2 Tabellen. Gruppenstatistiken Gruppe Gruppe N Mittelwert Standardabweichung Standardfehler des Mittelwertes Test1 Matheleistung 1 Experimentalgruppe 30 5,5333 2,33021 ,42544 2 Kontrollgruppe 30 4,2667 2,36254 ,43134 Test bei unabhängigen Stichprobe

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Günstige In-Ear-Headsets für unter 30 Euro sind in der Regel nicht allzu reichlich ausgestattet, drei bis vier Paar Passstücke liegen aber auch hier immer bei - ausschließlich aus Silikon und in mindestens drei Größen. Wer es besonders gut meint, legt zudem noch einen einfachen Transportbeutel aus Stoff oder ein kleines Netz bei. Manche der ganz billigen In-Ear-Kopfhörer sind kaum. 4,6-Zoll-Display, 13-Megapixel-Kamera, flotte Performance und ein schickes Design: Das Xperia T entpuppt sich im Test als das bisher beste Sony-Smartphone Geniale Funktionalität zum Top-Preis? Ich habe den DeLonghi Dinamica ECAM 350.55.B Kaffeevollautomat genau untersucht

Don&#39;t Nobody Test Yo Gangsta More Than Your Place of

The t-test in R. In R, one could read the same data in using. sex <- c(rep('M', 5), rep('F', 5)) weight <- c(140, 180, 188, 210, 190, 120, 190, 129, 120, 130) and then run a t-test using. t.test(weight~sex) The output looks like. Welch Two Sample t-test . data: weight by sex t = -2.4982, df = 7.851, p-value = 0.03758 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95. Ten older adults (over the age of 70) and ten younger adults (between 20 and 30) were give a life satisfaction test (known to have high reliability and validity). Scores on the measure range from 0 to 60 with high scores indicative of high life satisfaction; low scores indicative of low life satisfaction. The data are presented below. Compute the appropriate t-test

That is, the t test is relatively insensitive (having little effect) to violations of normality and homogeneity of variance, depending on the sample size and the type and magnitude of the violation. If n 1 = n 2 and the size of each sample is equal to or greater than 30, the t test fo Variations of the t-Test: 2 Sample 2 tail 4 0.62726 1.0541 1.2967 40 42.1641 25 15.6816 SES = + = + = Let us first calculate our tSTAT using equation 2: 5.18 1.2967 23.565 30.28 =− − tSTAT = We can see straight off that -5.18 standard errors is far way from the mean, in fact w Ein t-Test ergab, dass die Differenz der durchschnittlichen Größe von Männern und Frauen signifikant war (t(28) = -4,34, p < ,001). War dieser Artikel hilfreich? 61 30

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The t-test is used as an example of the basic principles of statistical inference. One of the simplest situations for which we might design an experiment is the case of a nominal two-level explanatory variable and a quantitative outcome variable. Table6.1shows several examples. For all of these experiments, the treat- ments have two levels, and the treatment variable is nominal. Note in the. Two Sample t-test: Example. Suppose we want to know whether or not the mean weight between two different species of turtles is equal. To test this, will perform a two sample t-test at significance level α = 0.05 using the following steps: Step 1: Gather the sample data. Suppose we collect a random sample of turtles from each population with the following information: Sample 1: Sample size n 1. Zentraler Grenzwertsatz - was ist das eigentlich? Nach diesem konvergieren Summe und Mittelwert von n unabhängigen identisch verteilten Zufallsvariablen mit zunehmendem n gegen die Normalverteilung, unabhängig davon, welcher Verteilung die folgen. Viele Verfahren der Schätz- und Testtheorie setzen die Normalverteilung voraus, die oft für die Zufallsvariable selbst nicht gegeben ist T TEST <y1> <y2> <SUBSET/EXCEPT/FOR qualification> where <y1> is a variable containing the values from the first sample; 0 0 0 0 0 1 2 4 6 8 11 14 17 21 25 30 35 40 46 52 59 66 73 81 90 98 107 117 127 137 END OF DATA LET CRITICAL = WCRIT(N) PRINT ; PRINT H0: U1 - U2 = ^D0 PRINT HA: U1 - U2 <> ^D0 PRINT WILCOXON RANKED SIGN STATISTIC = ^W T TEST Analysis Commands. The t-test is one of the most commonly used tests in statistics. The two-sample t-test allows us to test the null hypothesis that the population means of two groups are equal, based on samples from each of the two groups. Skip to content. The Stats Geek Menu. Home; Posts by Topic; Statistics Books; Online Missing Data Course; Jonathan Bartlett; The t-test and robustness to non-normality. May 1.

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