Un t-test per campioni indipendenti è un metodo statistico per confrontare due campioni in termini di medie. Ad esempio, potresti confrontare i punteggi SAT di uomini e donne in una certa università o le altezze di ragazzi e ragazze di 12 anni.
Semplicità di interpretazione
L'output di un test t di campioni indipendenti indica quanto è diversa la media di un campione dalla media dell'altro gruppo. Ti dice la media di ciascun gruppo e la differenza media tra i gruppi. Ti dice anche se questa differenza è statisticamente significativa. La significatività statistica è una misura di quanto siano probabili differenze grandi quanto quelle in questo campione, se le due popolazioni da cui sono estratti i campioni hanno la stessa media,
Robustezza
Il t-test per campioni indipendenti assume che le due popolazioni siano normalmente distribuite (il curva a campana) e hanno la stessa varianza (la varianza è una misura di quanto distribuito a spread distribuzione è). Tuttavia, il test t è abbastanza robusto per le violazioni della prima ipotesi e ci sono metodi per utilizzare il test t con due campioni di popolazioni con varianze disuguali.
Facilità di raccolta dei dati
Il test t per campioni indipendenti richiede pochissimi dati: semplicemente i valori dei soggetti di ciascuno dei due gruppi su alcune variabili quantitative. Il t-test è valido anche con un numero ridotto di soggetti e richiede un solo valore per ogni soggetto.
Facilità di calcolo
Al giorno d'oggi, anche i t-test vengono quasi sempre eseguiti con l'ausilio di un computer. Ma la formula per il t-test dei campioni indipendenti è semplice e questo rende facile capire cosa sta succedendo. Questo è particolarmente interessante per le persone senza molta formazione statistica.