# Crear un informe t-test típico

Un informe t-test de estudiante típico incluye tablas con resultados de Group Statistics e Independent Samples Test. En las siguientes secciones, crearemos estas tablas con las funciones QlikViewt-test aplicadas a dos grupos de muestras independientes: Observation y Comparison. Las tablas correspondientes para estas muestras tendrán el siguiente aspecto:

Group Statistics

Resultado de una tabla a modo de ejemplo con Estadísticas de grupo

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

Independent Sample Test

Resultado de una tabla a modo de ejemplo con una Prueba de muestra independiente

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

## Cargar los datos de muestra

Haga lo siguiente:

1. Cree un documento nuevo.

2. Seleccione Editar Script en la barra de herramientas e introduzca lo siguiente en el script:

   `Table1:` `crosstable 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, recno() debe incluirse porque crosstable requiere tres argumentos. Así pues, recno() simplemente proporciona un argumento extra, en este caso un ID para cada fila. Sin él, los valores de muestra de Comparison no se cargarían.

3. Guarde el script y haga clic en Recargar para cargar los datos.

## Crear la tabla Group Statistics

Haga lo siguiente:

1. Añada una tabla simple en la hoja y seleccione Type como dimensión.

2. Añada las siguientes expresiones:

   Expresiones que añadir

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

3. Asegúrese de que Type esté arriba del todo de la lista de clasificación.

**Resultado:**

Una tabla Group Statistics para estas muestras tendrá el aspecto siguiente:

Resultado de una tabla a modo de ejemplo con Estadísticas de grupo

| 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 Two Independent Sample Student's T-test

Haga lo siguiente:

1. Añada una tabla a la hoja.

2. Añada la dimensión siguiente calculada como dimensión a la tabla. `=ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1))`

3. Añada las siguientes expresiones:

   Expresiones que añadir

   | 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 of the Difference (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 of the Difference (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:**

Una tabla Independent Sample Test para estas muestras tendrá el aspecto siguiente:

Resultado de una tabla a modo de ejemplo con una Prueba de muestra independiente

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