run a t-test
t 테스트 실행
t-test results
t 테스트 결과
perform a t-test
t 테스트 수행
t-test value
t 테스트 값
using a t-test
t 테스트 사용
t-test significance
t 테스트의 유의성
conduct t-tests
t 테스트 수행
t-test analysis
t 테스트 분석
past t-test
과거의 t 테스트
t-test statistic
t 테스트 통계량
we used a two-sample t-test to compare the means of the two groups.
두 그룹의 평균을 비교하기 위해 양표본 t-검정을 사용했습니다.
the results of the independent samples t-test were statistically significant.
독립 표본 t-검정의 결과는 통계적으로 유의미했습니다.
a paired samples t-test is appropriate when comparing related samples.
연관된 표본을 비교할 때는 대응 표본 t-검정이 적절합니다.
we conducted a one-tailed t-test to assess the effect of the intervention.
중재의 효과를 평가하기 위해 단측 t-검정을 실시했습니다.
the p-value from the t-test was less than 0.05, indicating significance.
t-검정의 p-값은 0.05보다 작아 유의미함을 나타냈습니다.
the confidence interval did not overlap, supporting the t-test findings.
신뢰 구간이 겹치지 않아 t-검정 결과를 뒷받침했습니다.
a t-test assumes normality of the data distribution.
t-검정은 데이터 분포의 정규성을 가정합니다.
we performed a t-test to determine if there was a significant difference.
유의미한 차이가 있는지 확인하기 위해 t-검정을 실시했습니다.
the t-test revealed a statistically significant difference in test scores.
t-검정 결과 시험 점수에 통계적으로 유의미한 차이가 있었습니다.
we checked the assumptions of the t-test before interpreting the results.
결과를 해석하기 전에 t-검정의 가정을 확인했습니다.
run a t-test
t 테스트 실행
t-test results
t 테스트 결과
perform a t-test
t 테스트 수행
t-test value
t 테스트 값
using a t-test
t 테스트 사용
t-test significance
t 테스트의 유의성
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t 테스트 수행
t-test analysis
t 테스트 분석
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과거의 t 테스트
t-test statistic
t 테스트 통계량
we used a two-sample t-test to compare the means of the two groups.
두 그룹의 평균을 비교하기 위해 양표본 t-검정을 사용했습니다.
the results of the independent samples t-test were statistically significant.
독립 표본 t-검정의 결과는 통계적으로 유의미했습니다.
a paired samples t-test is appropriate when comparing related samples.
연관된 표본을 비교할 때는 대응 표본 t-검정이 적절합니다.
we conducted a one-tailed t-test to assess the effect of the intervention.
중재의 효과를 평가하기 위해 단측 t-검정을 실시했습니다.
the p-value from the t-test was less than 0.05, indicating significance.
t-검정의 p-값은 0.05보다 작아 유의미함을 나타냈습니다.
the confidence interval did not overlap, supporting the t-test findings.
신뢰 구간이 겹치지 않아 t-검정 결과를 뒷받침했습니다.
a t-test assumes normality of the data distribution.
t-검정은 데이터 분포의 정규성을 가정합니다.
we performed a t-test to determine if there was a significant difference.
유의미한 차이가 있는지 확인하기 위해 t-검정을 실시했습니다.
the t-test revealed a statistically significant difference in test scores.
t-검정 결과 시험 점수에 통계적으로 유의미한 차이가 있었습니다.
we checked the assumptions of the t-test before interpreting the results.
결과를 해석하기 전에 t-검정의 가정을 확인했습니다.
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