Итак, вы берете статистику и знаете, что вам нужно использовать t-критерий, но не знаете, какой именно t-критерий использовать? В этой простой статье показано, как определить, подходит ли парный, непарный или однократный t-критерий в вашей конкретной ситуации.
Спросите себя: хочу ли я сравнить средние значения двух групп или меня волнует только то, как среднее значение одной группы сравнивается с некоторым числом? Если вы хотите сравнить средние значения двух групп, перейдите к шагу 2.
Однако, если вас интересует только то, как среднее значение отдельной группы сравнивается с одним числом, используйте t-критерий для одной выборки. Примером случая, когда подходит t-критерий с одной выборкой, может быть проверка того, потребляет ли средний студент значительно больше. более 2000 калорий в день (например, вы сравниваете среднее количество потребляемых калорий, чтобы увидеть, значительно ли оно превышает число 2000).
Если вы сравниваете средние значения двух групп, затем спросите себя: пришли ли две сравниваемые группы чисел от одних и тех же людей? Если это так, нам необходимо использовать t-критерий парных выборок (также известный как t-критерий повторяющихся выборок).
Например, предположим, что мы сравниваем вес каждого человека в группе людей до того, как они сели на диету, с их весом после того, как они завершили программу диеты. Мы хотим знать, будет ли вес каждого человека после программы значительно больше, чем его вес, заранее. Два набора чисел, которые мы сравниваем, получены от одной и той же группы людей: один набор представляет их вес до лечения, а другой набор представляет их вес после лечения. Это называется переменной внутри субъектов. В таком случае используйте t-тест для парных выборок (также известный как t-тест для повторяющихся выборок).
Есть еще один случай, в котором подходит t-критерий парных выборок: если исследователь выполняет «согласованный» дизайн, в котором он целенаправленно выбирает пары субъекты, похожие по различным характеристикам (например, возрасту, полу, истории болезни и т. д.). Каждый раз, когда числа в первой и второй группах объединяются в пары, происходит является значимой взаимосвязью между значением в первой группе оценок и соответствующим значением во второй группе оценок, t-критерий парных выборок имеет вид соответствующий.
В любом другом случае, когда подходит t-критерий, лучше всего использовать t-критерий для независимых выборок. Это подходит для планов «между субъектами», где две группы субъектов должны различаться при критической манипуляции. Например, при тестировании влияния кофеина на рост растений у вас может быть две группы: одна контрольная группа, которой давали воду, и одна экспериментальная группа растений, которым давали кофеин решение. Поскольку вы используете совершенно разные растения в каждой группе, значимого спаривания между оценками в двух группах нет, и вам следует использовать t-критерий для независимых выборок.
об авторе
Эта статья была создана профессиональным писателем и отредактирована опытными редакторами, являющимися квалифицированными членами сообщества Demand Media Studios. Все статьи проходят редакционный процесс, который включает в себя рекомендации по тематике, проверку на плагиат, проверку фактов и другие шаги для предоставления надежной информации.