Criando um relatório típico de t-test

Um relatório de Student típico de t-test pode incluir tabelas com Group Statistics e resultados Independent Samples Test.

Nas próximas seções, criaremos essas tabelas usando funções do Qlik Senset-test aplicadas a dois grupos independentes de amostras, Observation e Comparison. As tabelas correspondentes para essas amostras ficariam assim:

Carregamento dos dados de exemplo

Faça o seguinte:

1. Crie um novo aplicativo com uma nova planilha.

2. Digite o seguinte no editor da carga de dados:

   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 '|');

   Neste script de carregamento, recno() é incluído porque crosstable exige três argumentos. Então, recno() simplesmente fornece um argumento extra, neste caso um ID para cada linha. Sem ele, os valores de amostra Comparison não seriam carregados.

3. Clique em para carregar dados.

Criação da tabela Group statistics

Faça o seguinte:

1. No editor da carga de dados, clique em para ir para visualização de aplicativos e , em seguida, clique na pasta que você criou antes.

   Isso abre a exibição da pasta.

2. Clique em Editar pasta para editar a pasta.

3. Em Gráficos, adicione uma tabela e, em Campos, adicione Type como uma dimensão à tabela.

4. Adicione as seguintes expressões como medidas.

   Exemplos de expressões

   Rótulo	Expressão
   N	Count(Value)
   Mean	Avg(Value)
   Standard Deviation	Stdev(Value)
   Standard Error Mean	Sterr(Value)

5. Clique em Classificação e certifique-se de que Type está no topo da lista de classificação.

Resultado:

A tabela Group statistics para essas amostras ficariam assim:

Criação da tabela Independent sample test

Faça o seguinte:

1. Clique em Editar pasta para editar a pasta.

2. Em Gráficos, adicione uma tabela com a seguinte expressão como uma dimensão à tabela. =ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)) e dê a ele o rótulo Tipo.

3. Adicione as seguintes expressões como medidas:

   Exemplos de expressões

   Rótulo	Expressão
   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:

   Teste de amostra independente

   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