Значи, узимате статистику и знате да треба да користите т-тест, али сте запели коју врсту т-теста да користите? Овај једноставан чланак показује вам како да утврдите да ли је упарени, неупарени или један узорак т-теста прикладан у вашој ситуацији.
Запитајте се: Да ли желим да упоредим средства две групе или ме само занима како се вредност једне групе упоређује са неким бројем? Ако желите да упоредите средства две групе, пређите на 2. корак.
Међутим, ако вас занима само како се средња вредност једне групе упоређује са једним бројем, користите т-тест са једним узорком. Примери случаја када је примерен т-тест из једног узорка били би ако се тестира да ли просечни студент троши знатно више од 2000 калорија дневно (нпр. упоређујете средњи број конзумираних калорија да бисте видели да ли је знатно већи од броја 2000).
Ако упоређујете средства две групе, следеће питање је: Да ли две групе бројева које упоређујемо потичу од истих људи? Ако је то случај, треба да користимо т-тест упарених узорака (познат и као т-тест поновљених узорака).
На пример, рецимо да упоређујемо тежину сваке особе у групи људи пре него што је кренула на дијету са њиховом тежином након што су завршили програм дијете. Желимо да знамо да ли је тежина сваке особе после програма знатно већа од њихове тежине пре тога. Два скупа бројева које упоређујемо потичу од истог скупа људи: један скуп представља њихову тежину пре лечења, а други скуп представља њихову тежину након третмана. То се назива променљива у оквиру предмета. У оваквом случају користите т-тест упарених узорака (познат и као т-тест поновљених узорака).
Постоји још један случај у којем је т-тест упарених узорака прикладан: ако истраживач ради „подударни“ дизајн у којем су намерно бирали парове субјекти који су слични по различитим карактеристикама (нпр. старост, пол, историја болести итд.) Кад год се упари број у првој и другој групи, тамо је значајан однос између вредности у првој групи оцена и одговарајуће вредности у другој групи оцена, т-тест упарених узорака је прикладан.
У сваком другом случају када је т-тест прикладан, најбоље је користити т-тест независних узорака. Ово је прикладно за дизајне „између субјеката“ где се намерава да се две групе субјеката разликују у критичној манипулацији. На пример, ако тестирате утицај кофеина на раст биљака, можда имате две групе: једну контролна група којој је дата вода, и једна експериментална група биљака која је добила кофеин решење. Будући да користите потпуно различите биљке у свакој групи, не постоји смислено упаривање између резултата у две групе, и требало би да користите т-тест независних узорака.
О аутору
Овај чланак је створио професионални писац, а уредили су га искусни уредници копија, обојица квалификовани чланови заједнице Деманд Медиа Студиос. Сви чланци пролазе кроз уреднички поступак који укључује смернице за тему, преглед плагијара, проверу чињеница и друге кораке у настојању да се пруже поуздане информације.