Paired Testing


Two Dependent Populations Testing


Versión en Español
Colección de JavaScript Estadísticos en los E.E.U.U.
Sitio Espejo para América Latina


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Professor Hossein Arsham   


The following JavaScript tests a claimed on difference in means or variances a population based on a set of random paired observations, known as Before, and After. Notice that variance testing required the normality condition.

Enter your up-to-42 sample paired-data set, and the claimed difference:

mbefore - mafter
or
s2before - s2after

then click on the either Test buttons. Blank entry boxes are not included in the calculations but zeros are.

In entering your data to move from cell to cell in the data-matrix use the Tab key not arrow or enter keys.

H0: The difference in means is about the claimed value.
Ha: The difference in means is quite different than the claimed value. What you expect is not what you got.

H0: The difference in variances is about the claimed value.
Ha: The difference in variances is quite different than the claimed value. The statistical quality you expect is not what you got.

To edit your data, including add/change/delete, you do not have to click on the "clear" button, and re-enter your data all over again. You may simply add a number to any blank cell, change a number to another in the same cell, or delete a number from a cell. After editing, then click the "calculate" button.

For extensive edit or to use the JavaScript for a new set of data, then use the "clear" button.



Before
After
Before
After
Before
After
Claimed Difference in Means
T-Statistic The P-Value
Conclusion for Means
Claimed Difference in Variances
T-Statistic The P-Value
Conclusion for Variances
General Statistics
Mean(X) Mean(Y)
Variance(X) Variance(Y)
Correlation (X, Y)




For Technical Details, Back to:
Statistical Thinking for Decision Making


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Professor Hossein Arsham


Prueba para Dos Poblaciones Dependientes: Diferencia en Medias y Varianzas
Nota para los usuarios de habla hispana:
El siguiente JavaScript prueba la proposición de las diferencias entre medias o varianzas en una población normal basado en un conjunto de pares de observaciones, conocidas como Antes (Before), y Después (After).
Introduzca hasta 42 pares de datos de muestra, y la diferencia propuesta:
mu-antes - m-después
ó
s2-antes - s2-después
luego presione el botón Calculate (Calcular) para obtener los resultados. Los espacios en blanco no son asumidos como ceros ni incluidos en los cálculos, pero los números cero si se incluyen. Esta matriz reconoce al punto (.) como el signo decimal en vez de la coma (,).
Mientras entre sus datos en la matriz, muévase de celda a celda usando la tecla Tab, no use la flecha o la tecla de entrada.
La diferencia entre las medias es similar al valor propuesto.
Ha: La diferencia entre las medias es significativamente diferente al valor propuesto. Lo que usted espera no es lo que usted obtendrá.
La diferencia entre las varianzas es similar al valor propuesto.
Ha: La diferencia entre las varianzas es significativamente diferente al valor propuesto. Lo que usted espera no es lo que usted obtendrá.
Para editar sus datos (incluyendo agregar, cambiar o borrar), usted no tiene que presionar el botón Clear (Limpiar) para vaciar la matriz e introducir los datos de nuevo. Usted puede simplemente agregar, cambiar o borrar números en cualquier celda. Después de editar, presione el botón Calculate (Calcular).
Para una edición de datos mas extensiva, o para usar la matriz para incluir nuevos datos utilice el botón Clear (Limpiar).
Los resultados que usted obtendrá de esta matriz son:
T- Statistic = T Estadístico
The P- value = Valor P
Conclusion for Means = Conclusión para las Medias
Conclusion for Variancess = Conclusión para las Varianzas
Very strong evidence against the null hypothesis = Evidencia bastante fuerte en contra de la hipótesis nula
Moderate evidence against the null hypothesis = Evidencia moderada en contra de la hipótesis nula
Suggestive evidence against the null hypothesis = Evidencia subjetiva en contra de la hipótesis nula
Little or no real evidences against the null hypothesis = Poca o no evidencia real en contra de la hipótesis nula
Strong evidence against the null hypothesis = Evidencia fuerte en contra de la hipótesis nula

Para Detalles Técnicos y Aplicaciones, Vuelta a:
Razonamiento Estadístico para la Toma de Decisiones Gerenciales


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Professor Hossein Arsham   


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