הקריה האקדמית אונו | סטטיסטיקה למנהל עסקים

סיון ריף ǀ שרבל שוקייר

סטטיסטיקה למנהל עסקים

השערות

אזור קבלה ודחיה

ערך קריטי

נקבל 0 H אם

השערה ימנית

1 2 x x k  





1 1

^ 2

K C t  

s

1      2 n n

p

1 2 (n n -2):(1 - )  

H

C

:

2    

   

0 1

נדחה 0 H אם

H

C

:

1 1

2

x x k   2 1

נקבל 0 H אם

השערה שמאלית

1 2 x x k  





1 1

^ 2

K C t  

s

1      2 n n

p

1 2 (n n -2):(1 - )  

H

C

:

2    

   

נדחה 0 H אם

0 1

H

C

:

x x k   2 1

1 1

2

נקבל 0 H אם

השערה דו כוונית





1 1

^ 2

1 1 2 2 K x x K   

0 K t  

s

1      2 n n

p

2



1 2 (n n -2):(1 - ) 

2

H

C

:

   

2    

0 1

נדחה 0 H אם

H

C

:





1 1

^ 2

1 2 1 x x K  

1 1

2

0 K t  

s

1      2 n n

p

1



או

1 2 (n n -2):(1 - ) 

2

1 2 2 x x K  

מבחן ימני

מבחן שמאלי

מבחן דו כווני

      

       

      

       

      

       

      

       

 

 

 

  

  

  

  

  

  

1 2 x x C  -

1 2 x x C  -

1 2 x x C  -

t

t

'  

 

(

)

' 1     

(

)

' 2 1     

t



(

)

1 2 (n n -2) 

1 2 (n n -2) 

1 2 (n n -2) 

^ 2

^ 2

  

  

  

  

1 1

1 1

^ 2

  

  

1 1

s

s





p

p

s



n n

n n

p

1 2

1 2

n n

1 2

6.4 מבחני T להפרש התוחלות של שתי אוכלוסיות בלתי תלויות –

יישום באמצעות אקסל

סוגי מבחני T להפרש התוחלות של שתי אוכלוסיות בלתי תלויות

בחלק זה נלמד כיצד לבצע מבחני מובהקות עבור שני מדגמים בלתי תלויים באמצעות אקסל.

כמוצג בחלון ה - Data analysis של אקסל מטה קיימים שני סוגי מבחנים סטטיסטיים עבור

מדגמים בלתי תלויים:

1 . מבחן T בהנחה כי השונויות באוכלוסייה שוות. t-Test: Two-Sample

Assuming Equal Variances

2 . מבחן T בהנחה כי השונויות באוכלוסייה אינן שוות. t-Test: Two-Sample

Assuming Unequal Variances

278