Test statistique pour vérifier les différences entre deux groupes de données. Utilisé dans la recherche scientifique et les tests A/B.
Mean: 58.175
Std. Dev.: 28.017
Count: 8
Mean: 33.710
Std. Dev.: 11.841
Count: 10
Sample 1 mean: 58.175 ± 12.699
Sample 1 std dev: 28.017
Sample 2 mean: 33.710 ± 4.800
Sample 2 std dev: 11.841
Difference of means: 24.465
Standard Error: 10.590
t-statistic: 2.310
p-value: 0.1230
Verdict: Significant difference
If the experiment is repeated many times, the confidence level is the percent of the time each sample's mean will fall within the confidence interval. It is also the percent of the time the hypothesis will be accepted (i.e., no difference detected), assuming the hypothesis is correct.
Le test t à deux échantillons est utilisé pour comparer les moyennes de deux groupes de données indépendants. Il permet de déterminer s'il existe des différences significatives entre les groupes ou si ces différences sont aléatoires.
Cette méthode est utilisée en statistique pour évaluer l'efficacité des stratégies marketing, les tests A/B, les essais cliniques et l'analyse du comportement des utilisateurs. Elle est particulièrement utile pour tester des hypothèses dans divers domaines des affaires et de la science.
Notre outil calcule automatiquement la statistique t et la valeur p, vous permettant d'analyser rapidement les résultats et de tirer des conclusions basées sur des données statistiques.
Permet de déterminer s'il existe des différences statistiquement significatives entre deux groupes de données.
Utilisé pour tester des hypothèses en marketing, en économie et en médecine.
Calcule la valeur t et les valeurs statistiques, qui aident à prendre des décisions éclairées.