Webinar
T-Test a campioni indipendenti
Evento online
3/2/2026
Come procedi quando devi confrontare due gruppi per capire se le differenze che li caratterizzano siano frutto del caso o sono statisticamente significative?
Il T-Test a campioni indipendenti è la risposta: in questo webinar pratico imparerai a usarlo con sicurezza per capire se la differenza osservata è sistematica e non attribuibile al semplice errore di campionamento.
Questo webinar è perfetto per te se:
About
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Lavori con i dati e vuoi prendere decisioni più informate
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Ti servi ogni giorno di analisi statistiche per comprendere i fenomeni e vuoi migliorare i risultati della tua attività
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Vuoi finalmente capire quando e come usare il T-Test nella pratica quotidiana per confrontare due gruppi indipendenti
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Desideri sfruttare al massimo le funzionalità di Statistics for Data Analysis approfondendone i vantaggi
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Hai già familiarità con i concetti di statistica descrittiva e vuoi fare il passo successivo.
Perché il T-Test è fondamentale in tanti ambiti diversi?
Il T-Test è uno strumento essenziale che ti permette di rispondere a domande cruciali nel mondo reale:
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Un nuovo farmaco funziona davvero meglio del placebo? Il T-Test ti dà la risposta statistica.
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La tua campagna di Marketing ha aumentato le conversioni? Verificalo con certezza scientifica.
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Il tempo di rilascio della carta di identità del Comune A è molto più rapido di quello del Comune B: questa differenza è dovuta al caso o, per esempio, a procedure più efficienti adottate nel Comune A? Il T-Test di Statistics ti permette di confrontarli in modo affidabile.
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Psicologia, medicina, economia, educazione, Marketing, Pubblica Amministrazione, ricerca: qualsiasi sia il tuo settore, senza il T-Test, rischi di prendere decisioni basate su impressioni casuali. Con il T-Test, hai la matematica dalla tua parte.
I benefici di un confronto con gli esperti
Dalla teoria alla pratica scoprirai passo dopo passo:
✅ Test parametrico vs non parametrico: come verificare gli assunti, come strutturare i test di ipotesi
✅ Applicazione: T-Test
✅ Applicazione: T-Test non parametrico
✅ Come scegliere il test giusto e come interpretare correttamente i risultati
✅ Conclusioni e domande
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