Kalkulator A/B testing: Uji T Dua Sampel

Uji t dua sampel membandingkan rata-rata dua kelompok independen untuk menentukan apakah mereka berbeda secara signifikan. Gunakan saat membandingkan rata-rata antara dua kelompok dengan data kontinu.

Uji t berpasangan membandingkan pengukuran terkait (sebelum/sesudah, pasangan yang cocok). Uji t tidak berpasangan membandingkan kelompok independen. Pilih berdasarkan desain studi dan struktur data Anda.

Uji t mengasumsikan: distribusi normal (atau ukuran sampel besar), observasi independen, dan varians yang sama antar kelompok. Alat ini dapat menyediakan uji untuk asumsi-asumsi ini.

Untuk sampel kecil (biasanya n < 30), penting agar data di setiap kelompok terdistribusi secara normal atau tidak terdapat outlier yang signifikan. Seiring bertambahnya ukuran sampel, dampak penyimpangan dari normalitas berkurang karena teorema limit pusat.

Lihat nilai p, interval kepercayaan, dan ukuran efek. Nilai p <0,05 biasanya menunjukkan perbedaan yang signifikan. Interval kepercayaan menunjukkan rentang perbedaan yang masuk akal.

Ukuran efek (misalnya, d Cohen) mengukur besarnya perbedaan antara rata-rata kelompok, di luar apakah perbedaan itu signifikan secara statistik. Ini membantu memahami pentingnya praktis dari perbedaan tersebut.

Uji Z digunakan ketika Anda mengetahui varians populasi dan memiliki ukuran sampel yang besar. Uji t lebih tepat ketika varians populasi tidak diketahui dan diperkirakan dari sampel, terutama untuk sampel kecil.

Hipotesis nol (H0) dalam uji t biasanya menyatakan bahwa tidak ada perbedaan signifikan antara rata-rata dua kelompok yang dibandingkan. Uji t menilai apakah ada cukup bukti untuk menolak hipotesis ini.