los comentarios de Josh son acertadas. Si no está muy familiarizado con los valores críticos me gustaría sugerir jugar con qt, leer el manual (?qt
) junto con mirar una tabla de consulta (LINK). Cuando me mudé de SPSS a RI creé una función que hacía que el valor t crítico fuera bastante fácil (nunca usaría esto ahora, ya que lleva demasiado tiempo y con los valores p que generalmente se proporcionan en la salida es un punto discutible) Aquí está el código para eso:
critical.t <- function(){
cat("\n","\bEnter Alpha Level","\n")
alpha<-scan(n=1,what = double(0),quiet=T)
cat("\n","\b1 Tailed or 2 Tailed:\nEnter either 1 or 2","\n")
tt <- scan(n=1,what = double(0),quiet=T)
cat("\n","\bEnter Number of Observations","\n")
n <- scan(n=1,what = double(0),quiet=T)
cat("\n\nCritical Value =",qt(1-(alpha/tt), n-2), "\n")
}
critical.t()
qué te hace pensar que 'qt (0,01, 40)' es el valor crítico para la prueba de dos caras? Yo sugeriría leer '? Qt', y después de pensar un poco más acerca de lo uno y dos caras pruebas significa. –
Realmente se trata de una cuestión en la comprensión de lo que esos valores críticos significan realmente. Esta es más una pregunta estadística y probablemente debería migrarse al sitio stackexchange de estadísticas. – Dason