Для проверки статистической значимости между общим временем, проведённым в игре, и средним у двух игроков можно использовать t-критерий Стьюдента. 15

Процесс включает несколько этапов: 1

1. Формулировка гипотезы. 1 Нужно определить, насколько распределение данных должно отличаться от обычного, чтобы это можно было считать значимым результатом. 5
2. Установка уровня значимости. 15 Как правило, он принимается равным 0,05, и в этом случае вероятность обнаружения случайной разницы между разными наборами данных составляет 5%. 5 Если р-значение меньше уровня значимости или равно ему, данные считаются статистически значимыми. 5
3. Выбор критерия. 1 Односторонний критерий подходит, когда известно, в какую сторону от нормального значения могут отклониться данные. 1 Двусторонний — если трудно понять возможное направление отклонения данных от контрольной группы значений. 1
4. Определение объёма выборки. 1 Статистическая мощность показывает вероятность того, что при заданной выборке будет получен именно ожидаемый результат. 1
5. Вычисление стандартного отклонения. 1 Оно показывает величину разброса данных на заданной выборке. 1
6. Определение дисперсии между двумя группами данных. 1 Для этого используется формула: дисперсия = √((стандартное отклонение в первой группе) / объём выборки в первой группе) + (стандартное отклонение во второй группе) / объём выборки во второй группе. 1
7. Поиск t-оценки данных. 1 T-оценка рассчитывается по формуле: t = (среднее значение для первой группы) – (среднее значение для второй группы) / дисперсию между двумя группами. 15
8. Определение степени свободы выборки. 1 Для этого объёмы двух выборок складывают и вычитают 2. 1
9. Оценка значимости. 1 Её осуществляют по таблице значений t-критерия (критерия Стьюдента). 1

Для автоматического расчёта t-критерия Стьюдента можно использовать специальные калькуляторы. 1

Для точной интерпретации результатов рекомендуется обратиться к специалисту.