# Creazione di un report t-test tipico

Un tipico report t-test per studenti può includere tabelle con risultati Group Statistics e Independent Samples Test.

Nelle sezioni successive verrà trattata la creazione di queste tabelle utilizzando le funzioni Qlik Senset-test applicate a due gruppi di campioni indipendenti, Observation e Comparison. Le tabelle corrispondenti per questi campioni avranno l'aspetto seguente:

Statistiche di gruppo

| 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

| 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 |

## Caricamento dei dati campione

Procedere come indicato di seguito:

1. Creare una nuova app utilizzando un nuovo foglio.

2. Nell'editor caricamento dati immettere quanto segue:

   ```
   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 '|');
   ```

   Nello script Load recno() è incluso perché crosstable richiede tre argomenti. Pertanto, recno() fornisce semplicemente un argomento aggiuntivo, in questo caso un ID per ciascuna riga. Senza di esso i valori di esempio di Comparison non verrebbero caricati.

3. Fare clic su the run script icon per caricare dati.

## Creazione della tabella Group statistics

Procedere come indicato di seguito:

1. Nell'editor caricamento dati, fare clic su the bussola icon per accedere alla panoramica dell'app, quindi fare clic sul foglio creato in precedenza.

   Viene visualizzata la vista foglio.

2. Fare clic suthe Modifica foglio icon per modificare il foglio.

3. Da Grafici, aggiungere una tabella, mentre da Campi aggiungere Type come dimensione per la tabella.

4. Aggiungere le seguenti espressioni come misure:

   Espressioni di esempio

   | Etichetta | Espressione |
   | --- | --- |
   | N | Count(Value) |
   | Mean | Avg(Value) |
   | Standard Deviation | Stdev(Value) |
   | Standard Error Mean | Sterr(Value) |

5. Fare clic su Ordinamento e assicurarsi che Type sia nella parte superiore dell'elenco dell'ordinamento.

Risultato:

Una tabella Group statistics per questi campioni avrà l'aspetto seguente:

Statistiche di gruppo

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

## Creazione della tabella Independent sample test

Procedere come indicato di seguito:

1. Fare clic suthe Modifica foglio icon per modificare il foglio.

2. Da Grafici aggiungere una tabella con la seguente espressione come dimensione per la tabella, `=ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1))` e assegnarle l'etichetta Tipo.

3. Aggiungere le seguenti espressioni come misure:

   Espressioni di esempio

   | Etichetta | Espressione |
   | --- | --- |
   | 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)) |

   Risultato:

   Independent Sample Test

   | 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 |