Kiểm định giả thuyết để xác định liệu có sự khác biệt giữa trung bình của hai quần thể hay không sử dụng một loại thống kê kiểm định khác với z-score bạn đã thấy ở Chương 1. Nó gọi là "t", và có thể được tính từ ba giá trị của mỗi mẫu theo công thức sau.

$$ t = \dfrac{(\bar{x}_{\text{child}} - \bar{x}_{\text{adult}})}{\sqrt{\dfrac{s_{\text{child}}^2}{n_{\text{child}}} + \dfrac{s_{\text{adult}}^2}{n_{\text{adult}}}}} $$

Khi cố gắng tìm hiểu vì sao một số lô hàng bị giao trễ, bạn có thể tự hỏi liệu khối lượng của các lô hàng giao trễ có khác với khối lượng của các lô hàng giao đúng hẹn hay không. Bộ dữ liệu late_shipments đã được chia thành nhóm "yes", nơi late == "Yes" và nhóm "no" nơi late == "No". Khối lượng của lô hàng nằm trong biến weight_kilograms.

Để tiện lợi, trung bình mẫu của hai nhóm đã được lưu sẵn trong xbar_no và xbar_yes. Độ lệch chuẩn mẫu là s_no và s_yes. Kích thước mẫu là n_no và n_yes.

Kiểm định t ghép cặp

Create Your Free Account