asp.net pdf viewer free : Html display pdf thumbnail application control tool html web page .net online Online_Statistics_Education40-part51

Table 1. Distribution of scores.
Frequency
45
48
49
49
51
52
53
55
57
The significance test consists of computing the probability of a sample mean 
differing from μ by one (the difference between the hypothesized population mean 
and the sample mean) or more. The first step is to determine the sampling 
distribution of the mean. As shown in Chapter 9, the mean and standard deviation 
of the sampling distribution of the mean are
µ
M
= µ
and


=

respectively. It is clear that μ
M
= 50. In order to compute the standard deviation of 
the sampling distribution of the mean, we have to know the population standard 
deviation (σ). 
The current example was constructed to be one of the few instances in which 
the standard deviation is known. In practice, it is very unlikely that you would 
know σ and therefore you would use s, the sample estimate of σ. However, it is 
401
Html display pdf thumbnail - Draw thumbnail images for PDF in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Support Thumbnail Generation with Various Options for Quick PDF Navigation
html display pdf thumbnail; can't see pdf thumbnails
Html display pdf thumbnail - VB.NET PDF Thumbnail Create SDK: Draw thumbnail images for PDF in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Support Thumbnail Generation with Various Options for Quick PDF Navigation
pdf files thumbnails; view pdf image thumbnail
instructive to see how the probability is computed if σ is known before proceeding 
to see how it is calculated when σ is estimated. 
For the current example, if the null hypothesis is true, then based on the 
binomial distribution, one can compute that variance of the number correct is
σ2 = Nπ(1-π)
= 100(0.5)(1-0.5)
= 25.
Therefore, σ = 5. For a σ of 5 and an N of 9, the standard deviation of the sampling 
distribution of the mean is 5/3 = 1.667. Recall that the standard deviation of a 
sampling distribution is called the standard error.
To recap, we wish to know the probability of obtaining a sample mean of 51 
or more when the sampling distribution of the mean has a mean of 50 and a 
standard deviation of 1.667. To compute this probability, we will make the 
assumption that the sampling distribution of the mean is normally distributed. We 
can then use the normal distribution calculator (external link
) as shown in Figure 1.
Figure 1. Probability of a sample mean being 51 or greater.
Notice that the mean is set to 50, the standard deviation to 1.667, and the area 
above 51 is requested and shown to be 0.274.
402
VB.NET Image: Image and Doc Windows, Web & Mobile Viewers of
for users to do image displaying, thumbnail creation and are JPEG, PNG, BMP, GIF, TIFF, PDF, Word and and viewing are supported; Optimally display documents and
enable pdf thumbnail preview; program to create thumbnail from pdf
How to C#: Create a Winforms Control
Tiff Edit. Image Thumbnail. Image Save. Advanced Save Options. Save Image. Image Viewer. You maybe interested: PDF in C#, C# convert PDF to HTML, C# convert PDF
.pdf printing in thumbnail size; enable thumbnail preview for pdf files
Therefore, the probability of obtaining a sample mean of 51 or larger is 
0.274. Since a mean of 51 or higher is not unlikely under the assumption that the 
subliminal message has no effect, the effect is not significant and the null 
hypothesis is not rejected.
The test conducted above was a one-tailed test because it computed the 
probability of a sample mean being one or more points higher than the 
hypothesized mean of 50 and the area computed was the area above 51. To test the 
two-tailed hypothesis, you would compute the probability of a sample mean 
differing by one or more in either direction from the hypothesized mean of 50. You 
would do so by computing the probability of a mean being less than or equal to 49 
or greater than or equal to 51.
The results of the normal distribution calculator are shown in Figure 2.
Figure 2. Probability of a sample mean being less than or equal to 49 or greater 
than or equal to 51.
As you can see, the probability is 0.548 which, as expected, is twice the probability 
of 0.274 shown in Figure 1.
Before normal calculators such as the one illustrated above were widely 
available, probability calculations were made based on the standard normal 
distribution. This was done by computing Z based on the formula
=



403
VB.NET Image: Program for Creating Thumbnail from Documents and
thumbnail from multiple document and image formats, such as PDF, TIFF, GIF After creating thumbnail in VB.NET application, you are able to display an image
cannot view pdf thumbnails in; view pdf image thumbnail
.NET PDF SDK - Description of All PDF Processing Control Feastures
Full page navigation, zooming & rotation; Outlines, bookmarks, & thumbnail display; Convert PDF to Word (.docx); Convert PDF to HTML; Convert PDF to PDF Thumbnail
pdf first page thumbnail; show pdf thumbnails
where Z is the value on the standard normal distribution, M is the sample mean, μ 
is the hypothesized value of the mean, and σ
M
is the standard error of the mean. 
For this example, Z = (51-50)/1.667 = 0.60. The normal calculator with a mean of 
0 and a standard deviation of 1 is shown in Figure 3.
Figure 3. Calculation using the standardized normal distribution.
Notice that the probability (the shaded area) is the same as previously calculated 
(for the one-tailed test).
As noted, in real-world data analyses it is very rare that you would know σ 
and wish to estimate μ. Typically σ is not known and is estimated in a sample by s, 
and σ
M
is estimated by s
M
. For our next example, we will consider the data in the 
“ADHD Treatment” case study. These data consist of the scores of 24 children with 
ADHD on a delay of gratification (DOG) task. Each child was tested under four 
dosage levels. Table 2 shows the data for the placebo (0 mg) and highest dosage 
level (0.6 mg) of methylphenidate. Of particular interest here is the column labeled 
“Diff” that shows the difference in performance between the 0.6 mg (D60) and the 
0 mg (D0) conditions. These difference scores are positive for children who 
performed better in the 0.6 mg condition than in the control condition and negative 
for those who scored better in the control condition. If methylphenidate has a 
positive effect, then the mean difference score in the population will be positive. 
The null hypothesis is that the mean difference score in the population is 0.
404
XDoc.PowerPoint for .NET, All Mature Features Introductions
Outlines, bookmarks, & thumbnail display; Integrated annotation; More about Web Viewer ▶. PowerPoint Convert. Convert PowerPoint to PDF; Convert PowerPoint to
pdf thumbnail generator online; pdf thumbnails in
XDoc.Excel for .NET, Comprehensive .NET Excel Imaging Features
zooming & rotation; Outlines, bookmarks, & thumbnail display; Integrated annotation; More about Web Viewer ▶. Excel Convert. Convert Excel to PDF; Convert Excel
can't view pdf thumbnails; pdf thumbnails
Table 2. DOG scores as a function of dosage.
D0
D60
Diff
57
62
5
27
49
22
32
30
-2
31
34
3
34
38
4
38
36
-2
71
77
6
33
51
18
34
45
11
53
42
-11
36
43
7
42
57
15
26
36
10
52
58
6
36
35
-1
55
60
5
36
33
-3
42
49
7
36
33
-3
54
59
5
34
35
1
29
37
8
33
45
12
33
29
-4
To test this null hypothesis, we compute t using a special case of the following 
formula:
405
XDoc.Word for .NET, Advanced .NET Word Processing Features
& rotation; Outlines, bookmarks, & thumbnail display; Integrated annotation; More about Web Viewer ▶. Conversion. Word Create. Create Word from PDF; Create Word
enable pdf thumbnails; enable pdf thumbnails in
XDoc.HTML5 Viewer for .NET, All Mature Features Introductions
this case, you can determine to display target document By clicking a thumbnail, you are redirect to a For documents like PDF, outline information is extracted
program to create thumbnail from pdf; create thumbnail from pdf c#
The special case of this formula applicable to testing a single mean is
=


where t is the value we compute for the significance test, M is the sample mean, μ 
is the hypothesized value of the population mean, and s
M
is the estimated standard 
error of the mean. Notice the similarity of this formula to the formula for Z.
In the previous example, we assumed that the scores were normally 
distributed. In this case, it is the population of difference scores that we assume to 
be normally distributed.
The mean (M) of the N = 24 difference scores is 4.958, the hypothesized 
value of μ is 0, and the standard deviation (s) is 7.538. The estimate of the standard 
error of the mean is computed as:

=
=
7.5382
24
=1.54 
Therefore, t = 4.96/1.54 = 3.22. The probability value for t depends on the degrees 
of freedom. The number of degrees of freedom is equal to N - 1 = 23. A t 
distribution calculator shows that a t less than -3.22 or greater than 3.22 is only 
0.0038. Therefore, if the drug had no effect, the probability of finding a difference 
between means as large or larger (in either direction) than the difference found is 
very low. Therefore the null hypothesis that the population mean difference score is 
zero can be rejected. The conclusion is that the population mean for the drug 
condition is higher than the population mean for the placebo condition.
Review of Assumptions
1. Each value is sampled independently from each other value.
2. The values are sampled from a normal distribution.
406
Create Thumbnail in Web Image Viewer | Online Tutorials
and documents thumbnail creating in HTML Document Image Image Viewer Installation; View and Display Images; Customize RasterEdge OCR Engine; PDF Reading; Encode &
print pdf thumbnails; generate pdf thumbnail c#
C# Raster - Image Process in C#.NET
PDF in VB.NET, VB.NET convert PDF to HTML, VB.NET VB.NET How-to, VB.NET PDF, VB.NET Word, VB.NET Excel Modify current image properties and display it more smoothly
create pdf thumbnails; how to make a thumbnail of a pdf
Differences between Two Means (Independent Groups)
by David M. Lane
Prerequisites
Chapter 9: Sampling Distribution of Difference between Means
Chapter 10: Confidence Intervals
Chapter 10: Confidence Interval on the Difference between Means
Chapter 11: Logic of Hypothesis Testing
Chapter 12: Testing a Single Mean
Learning Objectives
1. State the assumptions for testing the difference between two means
2. Estimate the population variance assuming homogeneity of variance
3. Compute the standard error of the difference between means
4. Compute t and p for the difference between means
5. Format data for computer analysis
It is much more common for a researcher to be interested in the difference between 
means than in the specific values of the means themselves. This section covers how 
to test for differences between means from two separate groups of subjects. A later 
section describes how to test for differences between the means of two conditions 
in designs where only one group of subjects is used and each subject is tested in 
each condition.
We take as an example the data from the “Animal Research” case study. In 
this experiment, students rated (on a 7-point scale) whether they thought animal 
research is wrong. The sample sizes, means, and variances are shown separately 
for males and females in Table 1.
Table 1. Means and Variances in Animal Research study.
Group
n
Mean
Variance
Females
17
5.353
2.743
Males
17
3.882
2.985
As you can see, the females rated animal research as more wrong than did the 
males. This sample difference between the female mean of 5.35 and the male mean 
of 3.88 is 1.47. However, the gender difference in this particular sample is not very 
407
important. What is important is whether there is a difference in the population 
means.
In order to test whether there is a difference between population means, we 
are going to make three assumptions:
1. The two populations have the same variance. This assumption is called the 
assumption of homogeneity of variance.
2. The populations are normally distributed.
3. Each value is sampled independently from each other value. This assumption 
requires that each subject provide only one value. If a subject provides two 
scores, then the scores are not independent. The analysis of data with two scores 
per subject is shown in the section on the correlated t test later in this chapter.
Small-to-moderate violations of assumptions 1 and 2 do not make much difference. 
It is important not to violate assumption 3.
We saw the following general formula for significance testing in the section 
on testing a single mean:
In this case, our statistic is the difference between sample means and our 
hypothesized value is 0. The hypothesized value is the null hypothesis that the 
difference between population means is 0.
We continue to use the data from the “Animal Research” case study and will 
compute a significance test on the difference between the mean score of the 
females and the mean score of the males. For this calculation, we will make the 
three assumptions specified above.
The first step is to compute the statistic, which is simply the difference 
between means.
M
1
- M
2
= 5.3529 - 3.8824 = 1.4705.
Since the hypothesized value is 0, we do not need to subtract it from the statistic.
The next step is to compute the estimate of the standard error of the statistic. 
In this case, the statistic is the difference between means so the estimated standard 
error of the statistic is (
s
M
1
-M
2
). Recall from the relevant section in the chapter on 
408
sampling distributions that the formula for the standard error of the difference 
between means is:

=

 
 
+
=

+
=

2
In order to estimate this quantity, we estimate σ
2
and use that estimate in place of 
σ
2
. Since we are assuming the two population variances are the same, we estimate 
this variance by averaging our two sample variances. Thus, our estimate of 
variance is computed using the following formula:
=
 
+
2
where MSE is our estimate of σ
2
. In this example,
MSE = (2.743 + 2.985)/2 = 2.864.
Since n (the number of scores in each group) is 17,

=

2
=

(
2
)
(2.864)
17
=0.5805 
The next step is to compute t by plugging these values into the formula:
t = 1.4705/.5805 = 2.533.
Finally, we compute the probability of getting a t as large or larger than 2.533 or as 
small or smaller than -2.533. To do this, we need to know the degrees of freedom. 
The degrees of freedom is the number of independent estimates of variance on 
which MSE is based. This is equal to (n
1
- 1) + (n
2
- 1), where n
1
is the sample size 
of the first group and n
2
is the sample size of the second group. For this example, 
n
1  
=  n
2
= 17. When n
1  
=  n
2
, it is conventional to use “n” to refer to the sample 
size of each group. Therefore, the degrees for freedom is 16 + 16 = 32.
409
Once we have the degrees of freedom, we can use a t distribution calculator 
to find that the probability value for a two-tailed test is 0.0164. The two-tailed test 
is used when the null hypothesis can be rejected regardless of the direction of the 
effect. This is the probability of a t < -2.533 or a t > 2.533. A one-tailed test would 
result in a probability of 0.0082, which is half the two-tailed probability.
Formatting Data for Computer Analysis
Most computer programs that compute t tests require your data to be in a specific 
form. Consider the data in Table 2.
Table 2. Example Data.
Group 1
Group 2
3
2
4
6
5
8
Here there are two groups, each with three observations. To format these data for a 
computer program, you normally have to use two variables: the first specifies the 
group the subject is in and the second is the score itself. The reformatted version of 
the data in Table 2 is shown in Table 3.
Table 3. Reformatted Data
G
Y
1
3
1
4
1
5
2
2
2
6
2
8
Computations for Unequal Sample Sizes (optional)
The calculations are somewhat more complicated when the sample sizes are not 
equal. One consideration is that MSE, the estimate of variance, counts the group 
410
Documents you may be interested
Documents you may be interested