დამოუკიდებელი ნიმუშების t ტესტი არის ორი ნიმუშის შედარების სტატისტიკური მეთოდი მათი საშუალებით. მაგალითად, შეგიძლიათ შეადაროთ მამაკაცთა და ქალთა SAT ქულა გარკვეულ უნივერსიტეტში, ან 12 წლის ბიჭებისა და გოგონების სიმაღლე.
ინტერპრეტაციის სიმარტივე
დამოუკიდებელი ნიმუშების t- ტესტის შედეგები გიჩვენებთ რამდენად განსხვავდება ერთი ნიმუშის საშუალო მაჩვენებელი სხვა ჯგუფის საშუალოსაგან. ის გიჩვენებთ თითოეული ჯგუფის საშუალო მნიშვნელობას და საშუალო სხვაობას ჯგუფებს შორის. ის ასევე გეუბნებათ, არის თუ არა ეს განსხვავება სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი. სტატისტიკური მნიშვნელობა არის იმის საზომი, თუ რამდენად სავარაუდოა განსხვავებები ამ ნიმუშში, თუ ორი პოპულაცია, საიდანაც ნიმუშები მიიღება, იგივე საშუალება აქვთ,
სიმტკიცე
T დამოუკიდებელი ნიმუშების t ტესტი მიიჩნევს, რომ ორი პოპულაცია ჩვეულებრივ ნაწილდება ( ზარის ფორმის მრუდი) და აქვთ იგივე ვარიაცია (ვარიაცია არის იმის საზომი, თუ როგორ არის გავრცელებული a განაწილება არის). ამასთან, t- ტესტი საკმაოდ ძლიერია პირველი დაშვების დარღვევის მიმართ და არსებობს t- ტესტის გამოყენების მეთოდები არათანაბარი ვარიანტების მქონე მოსახლეობის ორი ნიმუშით.
მონაცემთა შეგროვების მარტივია
დამოუკიდებელი ნიმუშების t- ტესტი მოითხოვს ძალიან მცირე მონაცემებს: უბრალოდ სუბიექტების მნიშვნელობები ორი ჯგუფიდან ზოგიერთ რაოდენობრივ ცვლადზე. T- ტესტი მოქმედებს მცირე რაოდენობის საგნებშიც და თითოეული საგნისგან მხოლოდ ერთ მნიშვნელობას მოითხოვს.
გაანგარიშების მარტივია
ამ დღეებში, მაშინაც კი, t ტესტები თითქმის ყოველთვის კეთდება კომპიუტერის დახმარებით. დამოუკიდებელი ნიმუშების t- ტესტის ფორმულა მარტივია და ეს აადვილებს იმის გაგებას, თუ რა ხდება. ეს განსაკუთრებით მოსწონს ხალხს, რომელსაც არ გააჩნია დიდი სტატისტიკური ტრენინგი.
