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:
Type | N | Mean | Standard Deviation | Standard Error Mean |
---|---|---|---|---|
Comparison | 20 | 11.95 | 14.61245 | 3.2674431 |
Observation | 20 | 27.15 | 12.507997 | 2.7968933 |
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 |
Carregamento dos dados de exemplo
Faça o seguinte:
- Crie um novo aplicativo com uma nova planilha.
-
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.
- Clique em para carregar dados.
Criação da tabela Group statistics
Faça o seguinte:
-
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.
- Clique em Editar pasta para editar a pasta.
-
Em Gráficos, adicione uma tabela e, em Campos, adicione Type como uma dimensão à tabela.
-
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) - 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:
Type | N | Mean | Standard Deviation | Standard Error Mean |
---|---|---|---|---|
Comparison | 20 | 11.95 | 14.61245 | 3.2674431 |
Observation | 20 | 27.15 | 12.507997 | 2.7968933 |
Criação da tabela Independent sample test
Faça o seguinte:
- Clique em Editar pasta para editar a pasta.
-
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.
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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