Dus je maakt statistiek en je weet dat je een t-test moet gebruiken, maar weet niet wat voor soort t-test je moet gebruiken? Dit eenvoudige artikel laat zien hoe u kunt bepalen of een gepaarde, ongepaarde of één-steekproef t-test geschikt is in uw specifieke situatie.
Stel jezelf de vraag: wil ik de gemiddelden van twee groepen vergelijken, of kan het me alleen schelen hoe het gemiddelde van een enkele groep zich verhoudt tot een bepaald getal? Als u de gemiddelden van twee groepen wilt vergelijken, gaat u verder met stap 2.
Als het u echter alleen uitmaakt hoe het gemiddelde van een enkele groep zich verhoudt tot een enkel getal, gebruik dan een t-test met één steekproef. Een voorbeeld van een geval waarin een one-sample t-test geschikt is, is als men test of de gemiddelde student significant meer consumeert dan 2000 calorieën per dag (u vergelijkt bijvoorbeeld het gemiddelde aantal verbruikte calorieën om te zien of het significant groter is dan het aantal 2000).
Als je de gemiddelden van twee groepen vergelijkt, vraag jezelf dan af: Zijn de twee groepen getallen die we vergelijken van dezelfde mensen afkomstig? Als dat het geval is, moeten we een t-test met gepaarde steekproeven gebruiken (ook wel een t-toets met herhaalde steekproeven genoemd).
Laten we bijvoorbeeld zeggen dat we het gewicht van elke persoon in een groep mensen vergelijken voordat ze op dieet gingen met hun gewicht nadat ze het dieetprogramma hadden voltooid. We willen weten of het gewicht van elke persoon na het programma significant groter is dan zijn gewicht ervoor. De twee reeksen getallen die we vergelijken, zijn afkomstig van dezelfde reeks mensen: de ene reeks vertegenwoordigt hun gewicht vóór de behandeling en de andere reeks vertegenwoordigt hun gewicht na de behandeling. Dit wordt een binnen-onderwerpen variabele genoemd. Gebruik in een dergelijk geval een gepaarde steekproeven t-toets (ook wel een herhaalde steekproeven t-toets genoemd).
Er is nog een geval waarin een t-toets met gepaarde steekproeven geschikt is: als de onderzoeker een "gematcht" ontwerp uitvoert waarbij hij doelbewust paren van onderwerpen die vergelijkbaar zijn in verschillende kenmerken (bijv. leeftijd, geslacht, medische geschiedenis, enz.) Telkens wanneer nummers in de eerste en tweede groep worden gekoppeld, is er een betekenisvolle relatie is tussen een waarde in de eerste groep scores en de corresponderende waarde in de tweede groep scores, een gepaarde steekproeven t-toets is geschikt.
In alle andere gevallen waarin een t-toets geschikt is, kunt u het beste een t-toets met onafhankelijke steekproeven gebruiken. Dit is geschikt voor ontwerpen tussen proefpersonen waarbij twee groepen proefpersonen van elkaar moeten verschillen bij een kritische manipulatie. Als u bijvoorbeeld het effect van cafeïne op de groei van planten test, kunt u twee groepen hebben: één controlegroep die water kreeg en een experimentele groep planten die cafeïne kreeg oplossing. Aangezien je in elke groep totaal verschillende planten gebruikt, is er geen zinvolle koppeling tussen de scores in de twee groepen en moet je een t-test met onafhankelijke monsters gebruiken.
Over de auteur
Dit artikel is gemaakt door een professionele schrijver en bewerkt door ervaren teksteditors, beide gekwalificeerde leden van de Demand Media Studios-gemeenschap. Alle artikelen doorlopen een redactioneel proces dat richtlijnen voor het onderwerp, plagiaatbeoordeling, feitencontrole en andere stappen omvat in een poging om betrouwbare informatie te verstrekken.