Torej jemljete statistične podatke in veste, da morate uporabiti t-test, vendar ste zaskrbljeni, kakšen t-test uporabiti? V tem preprostem članku je razloženo, kako ugotoviti, ali je parni, neparni ali en-vzorčni t-test primeren za vašo situacijo.
Vprašajte se: Ali želim primerjati sredstva dveh skupin ali me zanima le, kako se povprečje posamezne skupine primerja z nekaterim številom? Če želite primerjati možnosti dveh skupin, nadaljujte s 2. korakom.
Če pa vas zanima le, kako se povprečje posamezne skupine primerja z enim samim številom, uporabite t-test z enim vzorcem. Primeri primera, ko je primeren t-test z enim vzorcem, bi bili, če bi testirali, ali povprečni študent porabi bistveno več več kot 2000 kalorij na dan (npr. primerjate povprečno število zaužitih kalorij, da vidite, ali je bistveno večje od števila 2000).
Če primerjate sredstva dveh skupin, se nato vprašajte: Ali sta dve skupini števil, ki jih primerjamo, prišli od istih ljudi? V tem primeru moramo uporabiti t-test seznanjenih vzorcev (znan tudi kot t-test ponovljenih vzorcev).
Recimo na primer, da primerjamo težo vsake osebe v skupini ljudi, preden je šla na dieto s svojo težo po zaključku diete. Vedeti želimo, ali je teža vsakega posameznika po programu bistveno večja od njegove teže vnaprej. Dva sklopa števil, ki jih primerjamo, prihajata iz istega niza ljudi: en niz predstavlja njihovo težo pred zdravljenjem, drugi niz pa utež po zdravljenju. To se imenuje spremenljivka znotraj predmetov. V takem primeru uporabite t-test seznanjenih vzorcev (znan tudi kot t-test ponovljenih vzorcev).
Obstaja še en primer, v katerem je primeren t-test seznanjenih vzorcev: če raziskovalec načrtuje "ujemanje", v katerem je namenoma izbral pare predmeti, ki so si podobni po različnih značilnostih (npr. starost, spol, anamneza itd.) Kadar koli se seznanijo številke v prvi in drugi skupini, je smiselna povezava med vrednostjo v prvi skupini ocen in ustrezno vrednostjo v drugi skupini ocen, t-test seznanjenih vzorcev je primerno.
V vseh drugih primerih, ko je t-test primeren, je najbolje uporabiti t-test z neodvisnimi vzorci. To je primerno za modele "med subjekti", kjer naj bi se dve skupini subjektov razlikovali pri kritični manipulaciji. Če na primer preizkušate učinek kofeina na rast rastlin, imate morda dve skupini: eno kontrolna skupina, ki je dobila vodo, in ena poskusna skupina rastlin, ki je dobila kofein rešitev. Ker v vsaki skupini uporabljate popolnoma različne rastline, med točkama v obeh skupinah ni smiselnega seznanjanja, zato bi morali uporabiti t-test neodvisnih vzorcev.
O avtorju
Ta članek je ustvaril profesionalni pisatelj, uredili pa so ga izkušeni uredniki kopij, oba kvalificirana člana skupnosti Demand Media Studios. Vsi članki so namenjeni zagotavljanju zanesljivih informacij skozi uredniški postopek, ki vključuje vsebinske smernice, pregled plagiatov, preverjanje dejstev in druge korake.