การทดสอบตัวอย่างอิสระเป็นวิธีการทางสถิติในการเปรียบเทียบตัวอย่างสองตัวอย่างในแง่ของค่าเฉลี่ย ตัวอย่างเช่น คุณสามารถเปรียบเทียบคะแนน SAT ของผู้ชายและผู้หญิงในมหาวิทยาลัยแห่งหนึ่ง หรือความสูงของเด็กชายและเด็กหญิงอายุ 12 ปี
ความเรียบง่ายของการตีความ
ผลลัพธ์จากการทดสอบตัวอย่างอิสระจะบอกคุณว่าค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่างหนึ่งแตกต่างจากค่าเฉลี่ยของกลุ่มอื่นอย่างไร มันบอกคุณถึงค่าเฉลี่ยของแต่ละกลุ่ม และความแตกต่างเฉลี่ยระหว่างกลุ่ม นอกจากนี้ยังบอกคุณว่าความแตกต่างนี้มีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่ นัยสำคัญทางสถิติคือการวัดว่าความแตกต่างที่เป็นไปได้มากเพียงใดในกลุ่มตัวอย่างนี้ หากประชากรทั้งสองที่สุ่มตัวอย่างมีค่าเฉลี่ยเท่ากัน
ความทนทาน
การทดสอบตัวอย่างอิสระ t-test ถือว่าประชากรทั้งสองมีการกระจายตามปกติ (the โค้งรูประฆัง) และมีความแปรปรวนเท่ากัน (ความแปรปรวนเป็นตัววัดว่า a spread แผ่ออกไปมากเพียงใด การกระจายคือ) อย่างไรก็ตาม การทดสอบ t ค่อนข้างแข็งแกร่งต่อการละเมิดสมมติฐานแรก และมีวิธีการใช้การทดสอบ t กับตัวอย่างสองตัวอย่างจากประชากรที่มีความแปรปรวนไม่เท่ากัน
ง่ายต่อการรวบรวมข้อมูล
การทดสอบ t ตัวอย่างที่เป็นอิสระนั้นต้องการข้อมูลเพียงเล็กน้อย: เพียงแค่ค่าของอาสาสมัครจากแต่ละกลุ่มจากสองกลุ่มบนตัวแปรเชิงปริมาณบางตัว การทดสอบ t ใช้ได้แม้ในวิชาจำนวนน้อย และต้องใช้ค่าเดียวจากแต่ละวิชา
คำนวณง่าย
ทุกวันนี้ แม้แต่การทดสอบ t ก็มักจะทำได้โดยใช้คอมพิวเตอร์ช่วย แต่สูตรสำหรับการทดสอบ t ตัวอย่างอิสระนั้นง่าย และทำให้เข้าใจได้ง่ายว่าเกิดอะไรขึ้น สิ่งนี้น่าสนใจเป็นพิเศษสำหรับผู้ที่ไม่มีการฝึกอบรมทางสถิติมากนัก