T 検定は、2 セットのデータの平均を比較するために使用される統計検定です。 2 つのサンプルの平均値が互いに大きく異なるかどうかを判断するために使用されます。この検定は、Student の t 検定、または独立した 2 サンプル t 検定とも呼ばれます。
T 検定は、独立した (互いに関連していない) または依存している (互いに関連している) 2 つのデータ セットを比較するために使用できます。依存テストでは、同じグループの測定が 2 回 (またはそれ以上) 行われます。独立した状況では、2 つのサンプルには何の関係もありません。
t 検定は、2 セットのデータの平均間の差を見つけ、それをサンプル内のばらつきと比較します。次に 2 つの変数が比較され、それらの差が統計的に有意かどうかが確認されます。差が有意な場合、結果として 2 つのデータ セットは異なる母集団からのものであり、2 つのセット間の差には意味があると結論付けることができます。
T 検定は、2 つの母集団またはサンプルの平均を比較するため、または 2 つの変数間の関係を測定するためによく使用されます。また、2 つのサンプルで違いが観察できるかどうか、または特定の平均値が存在するかどうかなどの仮説を検証するためにも使用されます。 t 検定は、ソフトウェア エンジニアリングやロボット工学などのコンピューター研究で、シミュレーションや実験の結果を検証するために一般的に使用されるテストです。
t 検定を解釈するときは、サンプルのサイズ、自由度、および有意度に注意を払うことが重要です。自由度は方程式内の自由度の数を指し、結果の信頼性を判断するのに役立ちます。有意度 (または p 値) は、平均値間の差が実際である確率を決定するのに役立つため、重要な要素です。
全体として、t 検定は、2 セットのデータの平均を比較するための便利で強力な統計ツールです。これは、2 つの変数間の関係を理解するだけでなく、2 つのセット間の差異が有意で意味があるかどうかを理解するのに役立ちます。
