オンラインT検定計算機、データを入力してt値とp値を取得

データの組み方に合わせて平均を検定

この計算機は数値の標本データからt統計量、自由度、p値を求めます。1つの標本を基準値と比べる「1標本」、同じ対象の前後など対応する値を比べる「対応あり」、別々の集団を比べる「独立2標本」を選べます。独立2標本では、分散が等しいと仮定しないWelch法が初期設定です。等分散を仮定するStudent法も選択できます。

p値は、帰無仮説が正しいとしたとき、今回の結果と同じかそれ以上に極端な検定統計量が得られる確率です。p値そのものは「仮説が正しい確率」や差の大きさではありません。t統計量は平均との差を標準誤差で割った値、自由度は参照するt分布の形を決める値です。式と検定の定義はNIST Dataplotのt検定資料、p値と有意水準の考え方はNIST/SEMATECHの解説で確認できます。

入力から結果確認まで

1. 検定の種類を選ぶ

   標本平均を仮説平均μ₀と比べるなら1標本、同一対象を前後などで対応付けられるなら対応あり、別の対象からなる2群なら独立2標本を選びます。

2. 観測値を入力する

   各欄に標本の数値を入力します。カンマ、空白、改行、セミコロンで区切れます。各標本は有効な数値が2個以上必要です。対応ありでは2欄の個数をそろえ、同じ位置どうしが正しいペアになる順序で入力してください。1標本では比較する基準値μ₀も指定します。

3. 方向と有意水準を設定する

   両側は平均が異なるか、左側は小さいか、右側は大きいかを調べます。片側検定は方向をデータ確認後に選ぶものではありません。研究目的に沿って事前に決めてください。αは0より大きく1より小さい値を入力し、初期値は0.05です。独立2標本のStudent法を使うときは、等分散の仮定が研究上妥当かを判断します。

4. 計算結果を読む

   結果にはt統計量、自由度、p値、α、標本数や平均などの記述統計、t分布の図、計算ステップが表示されます。判定はp値と設定したαの比較です。

入力例：同じ対象の前後を比べる

3人の測定値を前「4, 7, 9」、後「3, 5, 6」とし、対応あり・両側検定・α=0.05を選びます。前から後を引いた差は「1, 2, 3」、平均差は2、差の標準偏差は1です。t値は約3.464、自由度は2、p値は約0.074です。p値が0.05以上なので、この設定では帰無仮説を棄却できません。これは平均に差がないことの証明ではなく、今回のデータが設定した基準を満たす証拠を示さなかったという意味です。

別々のクラスの点数を比べる場合は、個人単位の点数を各群に入力して独立2標本を選びます。同じ生徒を授業前後で測った点数なら、対応ありを選び、名簿順などで対応関係を崩さず入力します。

入力と判定で迷いやすい点

検定結果を解釈するときの前提

計算機は入力から数値を計算しますが、標本の取り方、観測値の独立性、分布の仮定、対応関係、検定方法の適切さを自動で確認しません。特に小標本や外れ値を含むデータでは、t検定の前提を別途検討してください。片側・両側とαは結果を見てから都合よく変更せず、分析前に定めます。統計的有意性だけで因果関係や実務上の重要性は判断できません。医療など重大な判断では、この結果だけに依存せず、適切な専門家と検証済みの分析手順を用いてください。