Test t
Ciao, volevo sapere cosa ne pensate di un ragionamento che ho fatto.
Ho un campione di 30 persone da cui ricavo il numero di minuti giornalieri che impiegano per raggiungere il posto di lavoro. Dalla letteratura medica si ricava che se si supera i 30 minuti giornalieri allora il raggiungere il posto di lavoro diventa un fattore di stress. Voglio analizzare se il campione che ho estratto è a rischio stress.
Ho deciso di applicare il test t di Student considerando come ipotesi nulla
$$H_0: \mu= 30$$ contro l'ipotesi $$H_1=\mu<30$$
Ho calcolato il valore di t usando i dati a mia disposizione e ottendo il valore $t=-1,45$.
Fin qui nessun problema.
Il mio test è ad una coda quindi calcolo la probabilità di ottenere un valore uguale o minore di quello trovato. La distribuzione è quella di Student con gradi di libertà 29. Dalle tavole risulta che tale probabilità è circa 0,079, tuttavia il libro indica 0,3156. Sbaglio io oppure c'è qualche errore sul testo?
Grazie
Ho un campione di 30 persone da cui ricavo il numero di minuti giornalieri che impiegano per raggiungere il posto di lavoro. Dalla letteratura medica si ricava che se si supera i 30 minuti giornalieri allora il raggiungere il posto di lavoro diventa un fattore di stress. Voglio analizzare se il campione che ho estratto è a rischio stress.
Ho deciso di applicare il test t di Student considerando come ipotesi nulla
$$H_0: \mu= 30$$ contro l'ipotesi $$H_1=\mu<30$$
Ho calcolato il valore di t usando i dati a mia disposizione e ottendo il valore $t=-1,45$.
Fin qui nessun problema.
Il mio test è ad una coda quindi calcolo la probabilità di ottenere un valore uguale o minore di quello trovato. La distribuzione è quella di Student con gradi di libertà 29. Dalle tavole risulta che tale probabilità è circa 0,079, tuttavia il libro indica 0,3156. Sbaglio io oppure c'è qualche errore sul testo?
Grazie
Risposte
Penso che la tua risposta sia corretta...
> a = c(31, 27, 14, 38, 48, 21,
+ 26, 28, 21, 25, 16, 11,
+ 05, 48, 31, 36, 20, 15,
+ 49, 61, 24, 27, 17, 26,
+ 16, 14, 19, 23, 28, 35)
>
> t.test (a, mu=30, alternative="greater")
One Sample t-test
data: a
t = -1.4498, df = 29, p-value = 0.9211
alternative hypothesis: true mean is greater than 30
95 percent confidence interval:
22.76022 Inf
sample estimates:
mean of x
26.66667
> a = c(31, 27, 14, 38, 48, 21,
+ 26, 28, 21, 25, 16, 11,
+ 05, 48, 31, 36, 20, 15,
+ 49, 61, 24, 27, 17, 26,
+ 16, 14, 19, 23, 28, 35)
>
> t.test (a, mu=30, alternative="greater")
One Sample t-test
data: a
t = -1.4498, df = 29, p-value = 0.9211
alternative hypothesis: true mean is greater than 30
95 percent confidence interval:
22.76022 Inf
sample estimates:
mean of x
26.66667
Ok, grazie! 
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