Leitakse t-stat. T-stat kohta on teada, millisesse piirkonda ka peaks kuuluma, kui 2 grupi vahel ei ole stat olulist erinevust m-keskmine s- standardhälve (üldkogumil) n- vastanute arv e- eestlased me- mitte-eestlased praeguses nt arvutaksime t-stat ja standardhälbe selliselt: Olulisuse tõenäosus Hüpoteeside kontrollimise käigus arvutatakse välja ka olulisuse tõenäosus tõenäosus teha esimest liiki viga (tähtsus p, SPSSis- Sig.) Kui p > olulisuse nivoo: jääda nullhüpoteesi juurde p < olulisuse nivoo: võtta vastu alternatiivhüpotees p-olulisuse tõenäosus olulisuse nivoo- maksimaalne eksimise piir, mida me endale lubame T-test Kasutusel veel nt - uurimaks, kas mingi keskmine on teatud väärtusega (nt kas keskmine on 0 vms) - mudelites erinevate ülesannete puhul (kordajate olulisuse hindamine jms) Tulemuste esitamine
sest mul on kaks gruppi või kaks tunnust. Hetkel on kaks tunnust ja lisaks on mõlemad tunnused mõõdetud intervallskaalaga. Järgmiseks eelduste kontroll – kaks tunnust ja intervallskaala? Järgmine samm hüpoteesid. See on kõikide testide puhul sama kus H0, kus üldkogumi keskmised tulevad võrdsed müüelu=müüilm, H1 ütleb, et need keskmised tulevad erinevad ja neid saab üldistada üldkogumile. Ehk müüelu ei võrdu müüilm. Valime alfa=0.05. Järmiseks test SPSSis ja siis otsuse tegemine. Selleks, et teha otsust vaatame Paired Samples Test tulemuste kasti, millega võrdub „Sig“? Kuna see on praegu 0,00, siis seda me võime üldkogumile laiendada, kuna see Sig (juhuslikkuse määr) on nii väike. Ehk 0% on tõenäosust, et M elu ja M ilm tuleksid võrdsed. Järeldus edasi – järeldus on statistiliselt oluline, kui erinevus on üldistatav t(16)=- 6,37 .Toon välja ka olulilustõenäosuse väärtuse, mida ma ei saa kirjutada null
annaabi.ee 
