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ttest2

Prueba de dos muestrast

Sintaxis

h = ttest2(x,y)

h = ttest2(x,y,Name,Value)

[h,p] = ttest2(___)

[h,p,ci,stats] = ttest2(___)

Descripción

h = ttest2(x,y) devuelve una decisión de prueba para la hipótesis nula de que los datos en vectores y provienen de muestras aleatorias independientes de distribuciones normales con medios iguales e varianzas iguales pero desconocidas, utilizando elxy dos muestras -pruebat. La hipótesis alternativa es que los datos en y provienen de poblaciones con medios desiguales.xy El resultado es si la prueba rechaza la hipótesis nula en el nivel de significancia del 5%, y de lo contrario.h10

h = ttest2(x,y,Name,Value) devuelve una decisión de prueba para la prueba de dos muestras con opciones adicionales especificadas por uno o más argumentos de par nombre-valor.t Por ejemplo, puede cambiar el nivel de significancia o realizar la prueba sin asumir varianzas iguales.

[h,p] = ttest2(___) también devuelve el valor -value, , de la prueba, utilizando cualquiera de los argumentos de entrada en las sintaxis anteriores.pp

[h,p,ci,stats] = ttest2(___) también devuelve el intervalo de confianza sobre la diferencia de los medios de población, y la estructura que contiene información sobre la estadística de prueba.cistats

Ejemplos

Prueba t de dos muestras para medias iguales

Cargue el conjunto de datos. Cree vectores que contengan la primera y la segunda columna de la matriz de datos para representar las calificaciones de los alumnos en dos exámenes.

load examgrades x = grades(:,1); y = grades(:,2);

Pruebe la hipótesis nula de que las dos muestras de datos proceden de poblaciones con medios iguales.

[h,p,ci,stats] = ttest2(x,y)

h = 0 

p = 0.9867 

ci = 2×1

   -1.9438
    1.9771

stats = struct with fields:
    tstat: 0.0167
       df: 238
       sd: 7.7084

El valor devuelto de indica que no rechaza la hipótesis nula en el nivel de significancia predeterminado del 5%.h = 0ttest2

t-Test para medias iguales sin asumir varianzas iguales

Cargue el conjunto de datos. Cree vectores que contengan la primera y la segunda columna de la matriz de datos para representar las calificaciones de los alumnos en dos exámenes.

load examgrades x = grades(:,1); y = grades(:,2);

Pruebe la hipótesis nula de que los dos vectores de datos provienen de poblaciones con las mismas medias, sin suponer que las poblaciones también tienen varianzas iguales.

[h,p] = ttest2(x,y,'Vartype','unequal')

h = 0 

p = 0.9867 

El valor devuelto de indica que no rechaza la hipótesis nula en el nivel de significancia predeterminado del 5%, incluso si no se asumen varianzas iguales.h = 0ttest2

Argumentos de entrada

x — Datos de muestra

Vector | Matriz | matriz multidimensional

Datos de ejemplo, especificados como vector, matriz o matriz multidimensional. trata los valores como datos que faltan y los ignora.ttest2NaN

• Si y se especifican como vectores, no es necesario que tengan la misma longitud.xy

• Si y se especifican como matrices, deben tener el mismo número de columnas. realiza una prueba separada a lo largo de cada columna y devuelve un vector de resultados.xyttest2t

• Si y se especifican como , deben tener el mismo tamaño a lo largo de todo excepto el archivo .xymatrices multidimensionalesprimera dimensión no singletón

Tipos de datos: single | double

y — Datos de muestra

Vector | Matriz | matriz multidimensional

Datos de ejemplo, especificados como vector, matriz o matriz multidimensional. trata los valores como datos que faltan y los ignora.ttest2NaN

• Si y se especifican como vectores, no es necesario que tengan la misma longitud.xy

• Si y se especifican como matrices, deben tener el mismo número de columnas. realiza una prueba separada a lo largo de cada columna y devuelve un vector de resultados.xyttest2t

• Si y se especifican como , deben tener el mismo tamaño a lo largo de todo excepto el archivo . trabaja a lo largo de la primera dimensión no singletón.xymatrices multidimensionalesprimera dimensión no singletónttest2

Tipos de datos: single | double

Argumentos de par nombre-valor

Especifique pares opcionales separados por comas de argumentos. es el nombre del argumento y es el valor correspondiente. deben aparecer entre comillas.Name,ValueNameValueName Puede especificar varios argumentos de par de nombre y valor en cualquier orden como .Name1,Value1,...,NameN,ValueN

Ejemplo: especifica una prueba de cola derecha en el nivel de significancia del 1%, y no asume eso y tiene varianzas de población iguales.'Tail','right','Alpha',0.01,'Vartype','unequal'xy

'Alpha' — Nivel de significancia

0.05 (predeterminado) | valor escalar en el rango (0,1)

Nivel de significancia de la prueba de hipótesis, especificado como el par separado por comas que consta de y un valor escalar en el rango (0,1).'Alpha'

Ejemplo: 'Alpha',0.01

Tipos de datos: single | double

'Dim' — Dimensión

primera dimensión no singletón (predeterminado) | valor entero positivo

Dimensión de la matriz de entrada a lo largo de la cual probar las medias, especificadas como el par separado por comas que consta de y un valor entero positivo.'Dim' Por ejemplo, especificar pruebas de la columna significa, mientras que prueba la fila significa.'Dim',1'Dim',2

Ejemplo: 'Dim',2

Tipos de datos: single | double

'Tail' — Tipo de hipótesis alternativa

'both' (predeterminado) | 'right' | 'left'

Tipo de hipótesis alternativa según la evaluación, especificada como el par separado por comas que consta de y uno de los siguientes.'Tail'

'both'	Pruebe la hipótesis alternativa de que la población significa que no son iguales.
'right'	Pruebe la hipótesis alternativa de la que la media de la población es mayor que la media de la población de .xy
'left'	Pruebe la hipótesis alternativa de la que la media de la población es menor que la media de la población de .xy

Ejemplo: 'Tail','right'

'Vartype' — Tipo de varianza

'equal' (predeterminado) | 'unequal'

Tipo de varianza, especificado como el par separado por comas que consta de y uno de los siguientes.'Vartype'

'equal'	Realice pruebas utilizando la suposición de que y son de distribuciones normales con varianzas desconocidas pero iguales.xy
'unequal'	Realice pruebas utilizando la suposición de distribuciones normales con varianzas desconocidas y desiguales.xy Esto se llama el problema de Behrens-Fisher. utiliza la aproximación de Satterthwaite para los grados efectivos de libertad.ttest2

debe ser un único tipo de varianza, incluso cuando es una matriz o una matriz multidimensional.Vartypex

Ejemplo: 'Vartype','unequal'

Argumentos de salida

h — Resultado de la prueba de hipótesis

1 | 0

Resultado de la prueba de hipótesis, devuelto como o .10

• Si , esto indica el rechazo de la hipótesis nula en el nivel de significancia.h= 1Alpha

• Si , esto indica una falla al rechazar la hipótesis nula en el nivel de significancia.h= 0Alpha

p — -valorp

valor escalar en el rango [0,1]

-valor de la prueba, devuelto como un valor escalar en el intervalo [0,1]. es la probabilidad de observar una estadística de prueba tan extrema como, o más extrema que, el valor observado bajo la hipótesis nula.pp Pequeños valores de poner en duda la validez de la hipótesis nula.p

ci — Intervalo de confianza

Vector

Intervalo de confianza para la diferencia en la población significa y , devuelto como un vector de dos elementos que contiene los límites inferior y superior del intervalo de confianza de 100 o (1 – )%.xyAlpha

stats — Estadísticas de prueba

Estructura

Estadísticas de prueba para la prueba de dos muestras, devuelta como una estructura que contiene lo siguiente:t

• — Valor de la estadística de prueba.tstat

• — Grados de libertad de la prueba.df

• — Estimación agrupada de la desviación estándar de la población (para el caso de varianza igual) o un vector que contenga las estimaciones no agrupadas de las desviaciones estándar de la población (para el caso de varianza desigual).sd

Más acerca de

Prueba de dos muestrast

La prueba de dos muestras es una prueba paramétrica que compara el parámetro location de dos muestras de datos independientes.t

La estadística de prueba es

$$t=\frac{\overline{x}-\overline{y}}{\sqrt{\frac{s_x^2}{n}+\frac{s_y^2}{m}}},$$

Dónde $$\overline{x}$$ Y $$\overline{y}$$ son los medios de la muestra, s_x Y s_y son las desviaciones estándar de la muestra, y son los tamaños de la muestra.nm

En el caso de que se presumie que las dos muestras de datos proceden de poblaciones con varianzas iguales, la estadística de prueba bajo la hipótesis nula tiene la distribución de Student cont n + m – 2 libertad, y las desviaciones estándar de la muestra se sustituyen por la desviación estándar agrupada

$$s=\sqrt{\frac{\left(n-1\right)s_x^2+\left(m-1\right)s_y^2}{n+m-2}.}$$

En el caso de que no se presumie que las dos muestras de datos proceden de poblaciones con varianzas iguales, la estadística de prueba bajo la hipótesis nula tiene una distribución aproximada del estudiante con una serie de grados de libertad dados por la aproximación de Satterthwaite .t Esta prueba a veces se llama prueba de Welch.t

Matriz multidimensional

Una matriz multidimensional tiene más de dos dimensiones. Por ejemplo, si es una matriz 1-by-3-by-4, entonces es una matriz tridimensional.xx

Primera dimensión de nonsingleton

La primera dimensión nonsingleton es la primera dimensión de una matriz cuyo tamaño no es igual a 1. Por ejemplo, si es una matriz 1-by-2-by-3-by-4, la segunda dimensión es la primera dimensión nonsingleton de .xx

Sugerencias

• Se utiliza para calcular:sampsizepwr

  • El tamaño de la muestra que corresponde a los valores de potencia y parámetro especificados;

  • La potencia alcanzada para un tamaño de muestra determinado, dado el valor de parámetro verdadero;

  • El valor del parámetro detectable con el tamaño y la potencia de la muestra especificados.

Capacidades ampliadas

Arreglos GPU

Acelere código mediante la ejecución en una unidad de procesamiento gráfico (GPU) mediante Parallel Computing Toolbox™.

Esta función es totalmente compatible con matrices de GPU. Para obtener más información, consulte .Run MATLAB Functions on a GPU (Parallel Computing Toolbox)

Consulte también

sampsizepwr | ttest | ztest

Introducido antes de R2006a

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