# Калькулятор двухвыборочного t-теста Выполняет независимый двухвыборочный t-тест с объединенной дисперсией по исходным данным или сводной статистике > Каноническая страница: https://elysiatools.com/ru/tools/two-sample-t-test-calculator - **Категория:** Math & Numbers - **Ключевые слова:** двухвыборочный t-тест, независимые выборки, объединенная дисперсия, p-значение, гипотеза ## Обзор Этот онлайн-калькулятор позволяет быстро выполнить независимый двухвыборочный t-тест с объединенной дисперсией. Вы можете использовать как исходные массивы данных, так и готовые сводные статистические показатели (среднее, стандартное отклонение и размер выборки), чтобы проверить гипотезу о равенстве средних значений двух независимых групп и получить точные значения t-статистики, p-value и степеней свободы. ## Входные данные - **Значения группы 1** (textarea): Enter group 1 values - **Значения группы 2** (textarea): Enter group 2 values - **Среднее группы 1 (необязательно)** (number) - **Среднее группы 2 (необязательно)** (number) - **Стандартное отклонение группы 1 (необязательно)** (number) - **Стандартное отклонение группы 2 (необязательно)** (number) - **Размер группы 1 (необязательно)** (number) - **Размер группы 2 (необязательно)** (number) - **Гипотетическая разница** (number) - **Альтернативная гипотеза** (select) - **Альфа** (number) - **Знаков после запятой** (number) ## Когда использовать - Когда необходимо сравнить средние значения двух независимых групп, чтобы выяснить, есть ли между ними статистически значимая разница. - Если у вас есть только сводные статистические данные (среднее, отклонение, размер выборки) без доступа к исходным массивам наблюдений. - При проверке гипотез в научных исследованиях, A/B-тестировании или контроле качества с заданным уровнем значимости (альфа). ## Как это работает - Введите исходные значения для первой и второй группы через запятую или пробел в соответствующие текстовые поля. - Альтернативно, оставьте поля сырых данных пустыми и укажите сводную статистику: среднее, стандартное отклонение и размер для каждой выборки. - Задайте параметры теста: гипотетическую разницу, тип альтернативной гипотезы (двусторонняя, больше, меньше) и уровень значимости (альфа). - Получите результат в формате JSON, содержащий t-статистику, p-значение, степени свободы и логический вывод об отклонении нулевой гипотезы. ## Сценарии использования - Медицинские исследования: сравнение эффективности нового препарата и плацебо на двух разных независимых группах пациентов. - Маркетинг и A/B-тестирование: оценка статистической значимости разницы в среднем чеке между двумя сегментами аудитории. - Производство: проверка того, отличаются ли по прочности или весу детали, выпущенные на двух разных производственных линиях. ## Частые вопросы ### В чем разница между вводом исходных данных и сводной статистики? Исходные данные — это сами значения наблюдений, из которых калькулятор автоматически вычислит среднее и дисперсию. Сводная статистика позволяет ввести уже рассчитанные показатели, если сырые данные вам недоступны. ### Что означает параметр «Альтернативная гипотеза»? Он определяет направление статистического теста. «Двусторонняя» проверяет любое неравенство средних, а «Больше» или «Меньше» — проверяют, превышает ли одно среднее другое в конкретном направлении. ### Что такое объединенная дисперсия (pooled variance)? Это метод оценки общей дисперсии двух популяций, который применяется в данном калькуляторе. Он предполагает, что дисперсии обеих сравниваемых групп равны. ### Как интерпретировать p-значение (p-value)? Если p-значение меньше заданного уровня значимости (обычно 0.05), нулевая гипотеза отвергается. Это указывает на то, что разница между группами статистически значима. ### Можно ли изменить уровень значимости (альфа)? Да, по умолчанию используется стандартное значение 0.05, но вы можете изменить его в настройках (например, на 0.01 или 0.10) в зависимости от строгости вашего исследования. ## Связанные инструменты - [Калькулятор размера эффекта](https://elysiatools.com/ru/tools/effect-size-calculator): Вычисляет Cohen d, Hedges g, Cohen h для долей или корреляцию r по сводной статистике - [Калькулятор погрешности](https://elysiatools.com/ru/tools/margin-of-error-calculator): Вычисляет погрешность для среднего или доли по размеру выборки, уровню доверия и вариабельности - [Калькулятор одновыборочного t-теста](https://elysiatools.com/ru/tools/one-sample-t-test-calculator): Выполняет одновыборочный t-тест по исходным данным или сводной статистике, включая p-значение и доверительный интервал - [Калькулятор парного t-теста](https://elysiatools.com/ru/tools/paired-t-test-calculator): Выполняет парный t-тест по значениям до и после или заранее рассчитанным парным разностям - [Калькулятор стандартной ошибки](https://elysiatools.com/ru/tools/standard-error-calculator): Вычисляет стандартную ошибку среднего по исходным значениям или сводке - [Калькулятор t-теста](https://elysiatools.com/ru/tools/t-test-calculator): Выполняет одно- или двухвыборочные t-тесты по исходным данным и показывает t-статистику, степени свободы и p-значение - [Калькулятор взвешенного среднего](https://elysiatools.com/ru/tools/weighted-average-calculator): Вычисляет взвешенное среднее по значениям и весам с вкладом и нормализованными весами - [Калькулятор t-теста Уэлча](https://elysiatools.com/ru/tools/welch-t-test-calculator): Выполняет двухвыборочный t-тест Уэлча для независимых групп с неравными дисперсиями по данным или сводкам ## Примеры - [Примеры Обработки Изображений Web Python](https://elysiatools.com/ru/samples/web-image-processing-python): Примеры обработки изображений Web Python используя PIL/Pillow включая чтение, сохранение, изменение размера и преобразование формата - [Примеры Обработки Изображений Android Java](https://elysiatools.com/ru/samples/android-image-processing-java): Примеры обработки изображений Android Java включая чтение/сохранение, масштабирование и преобразование формата - [Примеры Обработки Изображений Android Kotlin](https://elysiatools.com/ru/samples/android-image-processing-kotlin): Примеры обработки изображений Android Kotlin включая чтение/сохранение, масштабирование и преобразование формата - [Примеры Обработки Изображений Web Rust](https://elysiatools.com/ru/samples/web-image-processing-rust): Примеры обработки изображений Web Rust включая чтение/запись, масштабирование и преобразование форматов ## Связанные материалы - [Дизайн A/B-эксперимента, размер выборки и статистическая мощность](https://elysiatools.com/ru/hubs/ab-testing-experiment-design-and-statistical-power): Спланируйте A/B-эксперимент, оцените объём данных, выберите подходящий тест и проверьте эффект с учётом неопределённости.