حاسبة اختبار T
أدخل متوسط كل مجموعة وانحرافها المعياري وحجم العينة لحساب إحصائية t ودرجات الحرية.
آخر تحديث: September 5, 2026
الأسئلة الشائعة
ماذا تخبرني إحصائية t؟
تقيس عدد الأخطاء المعيارية التي تفصل بين متوسطي المجموعتين - كلما كانت |t| أكبر، قل احتمال أن يكون الفرق بين المجموعتين قد حدث بمحض الصدفة، بافتراض أن الفرضية الصفرية (لا فرق حقيقي) صحيحة.
كيف أعرف إذا كانت نتيجتي ذات دلالة إحصائية؟
قارن |t| المحسوبة بقيمة حرجة من جدول توزيع t، باستخدام درجات الحرية لديك ومستوى الدلالة المختار (عادةً 0.05) - إذا تجاوزت |t| القيمة الحرجة، فإن النتيجة ذات دلالة عند ذلك المستوى.
ما الفرق بين هذا واختبار t المزدوج؟
تفترض هذه الحاسبة مجموعتين مستقلتين (مثل مجموعة علاج مقابل مجموعة ضبط من أشخاص مختلفين). أما اختبار t المزدوج فيقارن بدلاً من ذلك قياسين على نفس الأفراد (مثل قبل/بعد) - لذلك، احسب متوسط الفروق وانحرافها المعياري، ثم عاملها كاختبار t لعينة واحدة مقابل الصفر.
لماذا يستخدم هذا الانحراف المعياري "المجمّع"؟
التجميع يدمج تباين كلتا المجموعتين في تقدير مرجّح واحد، وهو النهج القياسي عندما يمكنك افتراض بشكل معقول أن كلتا المجموعتين لهما تباين أساسي متشابه - يستخدم بيانات أكثر من الاعتماد على تباين مجموعة واحدة فقط.
ماذا يعني أن تكون قيمة t سالبة؟
القيمة t السالبة تعني ببساطة أن متوسط المجموعة 1 أقل من متوسط المجموعة 2 - فالإشارة تعكس الاتجاه فقط، وليس القوة. القيمة المطلقة (|t|) وحدها هي المهمة عند الحكم على مدى تباعد المجموعتين.
كيف تُحسب درجات الحرية لهذا الاختبار؟
بالنسبة لاختبار t المجمّع لعينتين، تُحسب درجات الحرية = n1 + n2 − 2. فمع وجود 30 شخصًا في كل مجموعة، يكون الناتج 30 + 30 − 2 = 58 درجة حرية.
ماذا لو كان حجما مجموعتيّ مختلفين جدًا؟
صيغة الانحراف المعياري المجمّع تأخذ بالفعل في الاعتبار تباين كل مجموعة وفقًا لحجمها الخاص، لذا فإن اختلاف n1 وn2 يُعالج بشكل صحيح - لكن انتبه إلى أنه إذا كان تباين المجموعتين مختلفًا جدًا أيضًا، فقد يكون اختبار t غير متساوي التباين (اختبار ويلش) أكثر ملاءمة من هذه النسخة المجمّعة.