Dakle, uzimate statistiku i znate da trebate koristiti t-test, ali ste zapeli koju vrstu t-testa koristiti? Ovaj jednostavan članak pokazuje vam kako odrediti je li upareni, nespareni ili jednodijelni t-test prikladan u vašoj određenoj situaciji.
Zapitajte se: želim li usporediti sredstva dviju skupina ili me zanima samo kako se sredina pojedine skupine uspoređuje s nekim brojem? Ako želite usporediti sredstva dviju skupina, prijeđite na korak 2.
Međutim, ako vas zanima samo kako se srednja vrijednost pojedine skupine uspoređuje s jednim brojem, upotrijebite t-test s jednim uzorkom. Primjeri slučaja u kojem je prikladan t-test s jednim uzorkom bili bi ako se testira troši li prosječni student znatno više više od 2000 kalorija dnevno (npr. uspoređujete srednji broj konzumiranih kalorija da biste vidjeli je li znatno veći od broja 2000).
Ako uspoređujete sredstva dviju skupina, slijedeće se zapitajte: Jesu li dvije skupine brojeva koje uspoređujemo od istih ljudi? Ako je to slučaj, moramo koristiti t-test uparenih uzoraka (poznat i kao t-test ponovljenih uzoraka).
Na primjer, recimo da uspoređujemo težinu svake osobe u skupini ljudi prije nego što je krenula na dijetu s njihovom težinom nakon što su završili program prehrane. Želimo znati je li težina svake osobe nakon programa znatno veća od njihove težine prije toga. Dva skupa brojeva koje uspoređujemo dolaze iz istog skupa ljudi: jedan skup predstavlja njihovu težinu prije tretmana, a drugi skup predstavlja njihovu težinu nakon tretmana. To se naziva varijabla unutar subjekata. U ovakvom slučaju upotrijebite t-test uparenih uzoraka (poznat i kao t-test ponovljenih uzoraka).
Postoji još jedan slučaj u kojem je prikladan t-test uparenih uzoraka: ako istraživač radi "podudarni" dizajn u kojem su ciljano odabrali parove ispitanici koji su slični po raznim karakteristikama (npr. dob, spol, povijest bolesti itd.) Kad god se upari broj u prvoj i drugoj skupini, tamo je značajna veza između vrijednosti u prvoj skupini ocjena i odgovarajuće vrijednosti u drugoj skupini ocjena, t-test uparenih uzoraka je prikladno.
U svakom drugom slučaju u kojem je t-test prikladan, najbolje je koristiti t-test s neovisnim uzorcima. To je prikladno za dizajne "između subjekata" gdje se dvije skupine subjekata namjeravaju razlikovati u kritičnoj manipulaciji. Na primjer, ako testirate učinak kofeina na rast biljaka, možda imate dvije skupine: jednu kontrolna skupina koja je dobila vodu i jedna eksperimentalna skupina biljaka koja je dobila kofein riješenje. Budući da u svakoj skupini koristite potpuno različite biljke, ne postoji smisleno uparivanje rezultata između dviju skupina te biste trebali koristiti t-test neovisnih uzoraka.
o autoru
Ovaj je članak stvorio profesionalni pisac, a uredili su ga iskusni urednici kopija, oboje kvalificirani članovi zajednice Demand Media Studios. Svi članci prolaze kroz urednički postupak koji uključuje smjernice za predmet, pregled plagijara, provjeru činjenica i druge korake u nastojanju da se pruže pouzdane informacije.