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2 | Using tables and Excel normal and t distribution functions for confidence intervals and two-tailed hypothesis testing | |||||||||||||||||||||||||

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4 | Standard normal distribution | Student's t-distribution | ||||||||||||||||||||||||

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6 | confidence level = | 99.0% | confidence level = | 99.0% | ||||||||||||||||||||||

7 | conf coefficient = 1-alpha = | 0.990 | i.e. this is the area inside the two tails | conf coefficient = 1-alpha = | 0.990 | i.e. this is the area inside the two tails | ||||||||||||||||||||

8 | alpha = | 0.010 | i.e. this is the total area outside the two tails | alpha = | 0.010 | i.e. this is the area outside the two tails | ||||||||||||||||||||

9 | alpha / 2 = | 0.005 | i.e. this is the area to the right of z | alpha / 2 = | 0.005 | i.e. this is the area to the right of t | ||||||||||||||||||||

10 | area for Kvanli = | 0.495 | i.e. Kvanli Z table table expects 0.5000 - alpha/2 * | area for Kvanli = | 0.005 | i.e. Kvanli T table expects area to the right of t * | ||||||||||||||||||||

11 | area for Walpole = | 0.995 | i.e. Walpole table expects 1.0000 - alpha/2 * | area for Walpole = | 0.005 | i.e. Walpole T table expects area to the right of t * | ||||||||||||||||||||

12 | n = | 41 | ||||||||||||||||||||||||

13 | df = n-1 = | 40 | ||||||||||||||||||||||||

14 | ||||||||||||||||||||||||||

15 | prob for NORMSINV(prob) and NORMS.S.INV(prob) = | 0.995 | i.e. these functions expect prob to be area to the left of z-score = 1.0000 - alpha/2 | prob for TINV(prob, df) = | 0.010 | i.e. this is the two-tailed function and expects prob to be both areas in the tails = alpha | ||||||||||||||||||||

16 | NORMSINV(prob) = | 2.575829306 | TINV(prob, df) = | 2.7044593 | ||||||||||||||||||||||

17 | NORM.S.INV(prob) = | 2.575829306 | ||||||||||||||||||||||||

18 | TDIST(t, df, tails) = TDIST(t, df, 2) = | 0.01 | i.e. this function returns the total area outside the tails if called for 2 tails | |||||||||||||||||||||||

19 | NORMSDIST(z) = | 0.995 | i.e. this function gives the area to the left of the z-score | TDIST(t, df, tails) = TDIST(t, df, 1) = | 0.005 | i.e. this function returns the area the right of t if called for 1 tail | ||||||||||||||||||||

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21 | prob for T.INV(prob, df) = | 0.995 | i.e. this is a one-tailed function and expects prob to be area to the left of t, i.e. 1.000 - alpha / 2 | |||||||||||||||||||||||

22 | T.INV(prob, df) = | 2.7044593 | ||||||||||||||||||||||||

23 | Note that the functions shown in the video but not here are not part of Google Spreadsheets | |||||||||||||||||||||||||

24 | * | Note that the printed tables don't give values for all possible confidence levels | ||||||||||||||||||||||||

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