# Crear un informe t-test típico

Un informe t-test típico de estudiante puede incluir tablas con Group Statistics y resultados Independent Samples Test.

En las siguientes secciones construiremos estas tablas mediante funciones Qlik Senset-test aplicadas a dos grupos independientes de muestras, Observation y Comparison. Las tablas correspondientes para estas muestras tendrán el siguiente aspecto:

Estadísticas de los grupos

| Type | N | Mean | Standard Deviation | Standard Error Mean |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Comparison | 20 | 11.95 | 14.61245 | 3.2674431 |
| Observation | 20 | 27.15 | 12.507997 | 2.7968933 |

Prueba de muestra independiente

| Type | conf | t | df | Sig. (2-tailed) | Mean Difference | Standard Error Difference | 95% Confidence Interval (Lower) | 95% Confidence Interval (Upper) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Equal Variance not Assumed | 0 | 3.534 | 37.116717335823 | 0.001 | 15.2 | 4.30101 | 6.48625 | 23.9137 |
| Equal Variance Assumed | 8.706939 | 3.534 | 38 | 0.001 | 15.2 | 4.30101 | 6.49306 | 23.9069 |

## Cargar los datos de muestra

Haga lo siguiente:

1. Cree una nueva app con una nueva hoja.

2. Introduzca lo siguiente en el editor de carga de script:

   ```
   Table1:
   Crosstable (Type, Value)
   Load recno() as ID, * inline [
   Observation|Comparison
   35|2
   40|27
   12|38
   15|31
   21|1
   14|19
   46|1
   10|34
   28|3
   48|1
   16|2
   30|3
   32|2
   48|1
   31|2
   22|1
   12|3
   39|29
   19|37
   25|2 ] (delimiter is '|');
   ```

   En este script de carga se incluye recno() porque crosstable requiere tres argumentos. De modo que recno() simplemente proporciona un argumento adicional, en este caso un ID para cada fila. Sin el mismo, los valores de muestra de Comparison no se cargarían.

3. Haga clic en the run script icon para cargar datos.

## Crear la tabla Group statistics

Haga lo siguiente:

1. En el editor de carga de datos, haga clic en the brújula icon para ir a la vista de app y después haga clic en la hoja que creó anteriormente.

   Así se abre la vista de hoja.

2. Haga clic en the Editar hoja icon para editar la hoja.

3. Desde Gráficos, agregue una tabla y desde Campos, agregue Type como una dimensión a la tabla.

4. Agregue las siguientes expresiones como medidas.

   Expresiones de ejemplo

   | Etiqueta | Expresión |
   | --- | --- |
   | N | Count(Value) |
   | Mean | Avg(Value) |
   | Standard Deviation | Stdev(Value) |
   | Standard Error Mean | Sterr(Value) |

5. Haga clic en Ordenar y asegúrese de que Type esté en la parte superior de la lista de ordenación.

Resultado:

Una tabla Group statistics correspondiente a estas muestras tendrá el siguiente aspecto:

Estadísticas de los grupos

| Type | N | Mean | Standard Deviation | Standard Error Mean |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Comparison | 20 | 11.95 | 14.61245 | 3.2674431 |
| Observation | 20 | 27.15 | 12.507997 | 2.7968933 |

## Crear la tabla Independent sample test

Haga lo siguiente:

1. Haga clic en the Editar hoja icon para editar la hoja.

2. Desde Gráficos agregue una tabla con la siguiente expresión como una dimensión a la tabla. `=ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1))` y dele la etiqueta Tipo.

3. Agregue las siguientes expresiones como medidas:

   Expresiones de ejemplo

   | Etiqueta | Expresión |
   | --- | --- |
   | conf | if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest\_conf(Type, Value),TTest\_conf(Type, Value, 0)) |
   | t | if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest\_t(Type, Value),TTest\_t(Type, Value, 0)) |
   | df | if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest\_df(Type, Value),TTest\_df(Type, Value, 0)) |
   | Sig. (2-tailed) | if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest\_sig(Type, Value),TTest\_sig(Type, Value, 0)) |
   | Mean Difference | TTest\_dif(Type, Value) |
   | Standard Error Difference | if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest\_sterr(Type, Value),TTest\_sterr(Type, Value, 0)) |
   | 95% Confidence Interval (Lower) | if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest\_lower(Type, Value,(1-(95)/100)/2),TTest\_lower(Type, Value,(1-(95)/100)/2, 0)) |
   | 95% Confidence Interval (Upper) | if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest\_upper(Type, Value,(1-(95)/100)/2),TTest\_upper(Type, Value,(1-(95)/100)/2, 0)) |

   Resultado:

   Prueba de muestra independiente

   | Type | conf | t | df | Sig. (2-tailed) | Mean Difference | Standard Error Difference | 95% Confidence Interval (Lower) | 95% Confidence Interval (Upper) |
   | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
   | Equal Variance not Assumed | 0 | 3.534 | 37.116717335823 | 0.001 | 15.2 | 4.30101 | 6.48625 | 23.9137 |
   | Equal Variance Assumed | 8.706939 | 3.534 | 38 | 0.001 | 15.2 | 4.30101 | 6.49306 | 23.9069 |