तो आप आंकड़े ले रहे हैं और आप जानते हैं कि आपको टी-टेस्ट का उपयोग करने की ज़रूरत है, लेकिन किस तरह के टी-टेस्ट का उपयोग करने के लिए स्टम्प्ड हैं? यह सरल लेख आपको दिखाता है कि यह कैसे निर्धारित किया जाए कि आपकी विशेष स्थिति में एक युग्मित, अप्रकाशित, या एक-नमूना टी-परीक्षण उपयुक्त है या नहीं।
अपने आप से पूछें: क्या मैं दो समूहों के साधनों की तुलना करना चाहता हूं, या क्या मुझे केवल इस बात की परवाह है कि किसी एकल समूह का माध्य किसी संख्या से कैसे तुलना करता है? यदि आप दो समूहों के साधनों की तुलना करना चाहते हैं, तो चरण 2 पर जारी रखें।
हालाँकि, यदि आप केवल इस बात की परवाह करते हैं कि एकल समूह का माध्य एकल संख्या से कैसे तुलना करता है, तो एक-नमूना t-परीक्षण का उपयोग करें। ऐसे मामले का एक उदाहरण जहां एक-नमूना टी-परीक्षण उपयुक्त है, यदि कोई यह परीक्षण कर रहा है कि क्या औसत छात्र काफी अधिक खपत करता है एक दिन में 2000 से अधिक कैलोरी (उदाहरण के लिए, आप खपत कैलोरी की औसत संख्या की तुलना यह देखने के लिए कर रहे हैं कि यह संख्या से काफी अधिक है या नहीं 2000).
यदि आप दो समूहों के साधनों की तुलना कर रहे हैं, तो अपने आप से पूछें: क्या हम जिन दो समूहों की संख्याओं की तुलना कर रहे हैं, वे एक ही लोगों से आए हैं? यदि ऐसा है, तो हमें एक युग्मित-नमूने टी-परीक्षण (जिसे दोहराया-नमूना टी-परीक्षण के रूप में भी जाना जाता है) का उपयोग करने की आवश्यकता है।
उदाहरण के लिए, मान लें कि हम आहार पर जाने से पहले लोगों के समूह में प्रत्येक व्यक्ति के वजन की तुलना उनके द्वारा आहार कार्यक्रम पूरा करने के बाद उनके वजन से कर रहे हैं। हम जानना चाहते हैं कि कार्यक्रम के बाद प्रत्येक व्यक्ति का वजन पहले से उनके वजन से काफी अधिक है या नहीं। हम जिन दो संख्याओं की तुलना कर रहे हैं, वे लोगों के एक ही समूह से आती हैं: एक सेट उपचार से पहले उनके वजन का प्रतिनिधित्व करता है, और दूसरा सेट उपचार के बाद उनके वजन का प्रतिनिधित्व करता है। इसे एक भीतर-विषय चर कहा जाता है। इस तरह के मामले में, युग्मित-नमूने t-परीक्षण (जिसे दोहराए गए नमूने t-परीक्षण के रूप में भी जाना जाता है) का उपयोग करें।
एक और मामला है जिसमें एक युग्मित-नमूना टी-परीक्षण उपयुक्त है: यदि शोधकर्ता एक "मिलान" डिज़ाइन कर रहा है जिसमें उन्होंने उद्देश्यपूर्ण रूप से जोड़े को चुना है विषय जो विभिन्न विशेषताओं में समान हैं (जैसे, आयु, लिंग, चिकित्सा इतिहास, आदि) जब भी पहले और दूसरे समूह में संख्याओं को जोड़ा जाता है, तो वहाँ स्कोर के पहले समूह में एक मूल्य और स्कोर के दूसरे समूह में संबंधित मूल्य के बीच एक सार्थक संबंध है, एक युग्मित-नमूना टी-परीक्षण है उपयुक्त।
किसी भी अन्य मामले में जहां टी-टेस्ट उपयुक्त है, स्वतंत्र-नमूने टी-टेस्ट का उपयोग करना सबसे अच्छा है। यह "बीच-विषयों" डिज़ाइनों के लिए उपयुक्त है जहाँ विषयों के दो समूहों का उद्देश्य एक महत्वपूर्ण हेरफेर पर भिन्न होना है। उदाहरण के लिए, यदि पौधों की वृद्धि पर कैफीन के प्रभाव का परीक्षण किया जाता है, तो आपके दो समूह हो सकते हैं: एक नियंत्रण समूह जिसे पानी दिया गया था, और पौधों का एक प्रयोगात्मक समूह जिसे कैफीन दिया गया था समाधान। चूंकि आप प्रत्येक समूह में पूरी तरह से अलग पौधों का उपयोग कर रहे हैं, इसलिए दो समूहों में स्कोर के बीच कोई सार्थक जोड़ी नहीं है, और आपको एक स्वतंत्र-नमूने टी-परीक्षण का उपयोग करना चाहिए।
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