Berete tedy statistiky a víte, že potřebujete použít t-test, ale jste na tom, jaký druh t-testu použít? Tento jednoduchý článek ukazuje, jak určit, zda je ve vaší konkrétní situaci vhodný spárovaný, nepárový nebo jeden vzorek t-testu.
Zeptejte se sami sebe: Chci porovnat průměr dvou skupin, nebo mi záleží jen na tom, jak se průměr jedné skupiny srovnává s nějakým počtem? Pokud chcete porovnat průměr dvou skupin, pokračujte krokem 2.
Pokud vám však záleží jen na tom, jak se průměr jedné skupiny srovnává s jedním číslem, použijte t-test s jedním vzorkem. Příkladem případu, kdy je vhodný t-test s jedním vzorkem, by byl test, zda průměrný student spotřebuje podstatně více než 2 000 kalorií denně (např. porovnáváte průměrný počet spotřebovaných kalorií, abyste zjistili, zda je podstatně větší než počet 2000).
Pokud porovnáváte prostředky dvou skupin, zeptejte se sami sebe: Pocházely dvě skupiny čísel, které porovnáváme, od stejných lidí? Pokud ano, musíme použít t-test spárovaných vzorků (známý také jako t-test opakovaných vzorků).
Řekněme například, že porovnáváme váhu každého člověka ve skupině lidí předtím, než přešli na dietu, s jeho váhou po dokončení dietního programu. Chceme vědět, zda je váha každého člověka po programu výrazně vyšší než jeho váha předem. Dvě sady čísel, které porovnáváme, pocházejí od stejné skupiny lidí: jedna sada představuje jejich váhy před léčbou a druhá sada představuje jejich váhy po léčbě. Tomu se říká proměnná v rámci subjektu. V takovém případě použijte t-test spárovaných vzorků (známý také jako t-test opakovaných vzorků).
Existuje ještě jeden případ, kdy je vhodný t-test spárovaných vzorků: pokud výzkumník provádí „uzavřený“ design, ve kterém záměrně vybral páry předměty, které jsou podobné v různých charakteristikách (např. věk, pohlaví, anamnéza atd.) Kdykoli se spárují čísla v první a druhé skupině, je smysluplný vztah mezi hodnotou v první skupině skóre a odpovídající hodnotou ve druhé skupině skóre, t-test párových vzorků je odpovídající.
V ostatních případech, kde je vhodný t-test, je nejlepší použít t-test nezávislých vzorků. To je vhodné pro návrhy „mezi subjekty“, kde se mají dvě skupiny subjektů lišit při kritické manipulaci. Pokud například testujete účinek kofeinu na růst rostlin, můžete mít dvě skupiny: jednu kontrolní skupina, která dostala vodu, a jedna experimentální skupina rostlin, která dostala kofein řešení. Vzhledem k tomu, že v každé skupině používáte zcela odlišné rostliny, neexistuje žádné smysluplné párování mezi skóre ve dvou skupinách a měli byste použít t-test nezávislých vzorků.
o autorovi
Tento článek vytvořil profesionální autor a upravili jej zkušení redaktoři kopií, oba kvalifikovaní členové komunity Demand Media Studios. Všechny články procházejí redakčním procesem, který zahrnuje pokyny k předmětu, kontrolu plagiátorství, kontrolu faktů a další kroky ve snaze poskytnout spolehlivé informace.