Yani istatistik alıyorsunuz ve bir t-testi kullanmanız gerektiğini biliyorsunuz, ancak ne tür bir t-testi kullanmanız gerektiğine şaşırdınız mı? Bu basit makale, özel durumunuzda eşleştirilmiş, eşleştirilmemiş veya tek örnekli bir t testinin uygun olup olmadığını nasıl belirleyeceğinizi gösterir.
Kendinize sorun: İki grubun ortalamasını mı karşılaştırmak istiyorum, yoksa sadece tek bir grubun ortalamasının bir sayıyla nasıl karşılaştırıldığını mı umursuyorum? İki grubun ortalamalarını karşılaştırmak istiyorsanız 2. Adıma geçin.
Bununla birlikte, yalnızca tek bir grubun ortalamasının tek bir sayıyla nasıl karşılaştırıldığına önem veriyorsanız, tek örnekli bir t testi kullanın. Ortalama bir öğrencinin önemli ölçüde daha fazla tüketip tüketmediğini test ediyorsa, tek örnekli bir t testinin uygun olduğu bir duruma örnek verilebilir. günde 2000 kaloriden fazla (örneğin, tüketilen ortalama kalori sayısını karşılaştırıyorsunuz, bu sayının önemli ölçüde fazla olup olmadığını görmek için) 2000).
İki grubun ortalamalarını karşılaştırıyorsanız, kendinize şu soruyu sorun: Karşılaştırdığımız iki sayı grubu aynı kişilerden mi geldi? Eğer öyleyse, eşleştirilmiş örnekler t testi (tekrarlanan örnekler t testi olarak da bilinir) kullanmamız gerekir.
Örneğin, bir grup insanın diyet yapmadan önceki kilosu ile diyet programını tamamladıktan sonraki kilosunu karşılaştırdığımızı varsayalım. Her kişinin programdan sonraki ağırlığının, önceki kilolarından önemli ölçüde fazla olup olmadığını bilmek istiyoruz. Karşılaştırdığımız iki sayı grubu aynı insan grubundan geliyor: bir grup tedaviden önceki ağırlıklarını ve diğer grup tedaviden sonraki ağırlıklarını temsil ediyor. Buna denek içi değişken denir. Bunun gibi bir durumda, eşleştirilmiş örnekler t testi kullanın (tekrarlanan örnekler t testi olarak da bilinir).
Eşleştirilmiş örneklemler t testinin uygun olduğu bir durum daha vardır: eğer araştırmacı kasıtlı olarak çiftleri seçtikleri "uyumlu" bir tasarım yapıyorsa. çeşitli özelliklerde benzer olan denekler (örn. yaş, cinsiyet, tıbbi geçmiş, vb.) Birinci ve ikinci gruptaki sayılar her eşleştirildiğinde, orada birinci puan grubundaki bir değer ile ikinci puan grubundaki karşılık gelen değer arasında anlamlı bir ilişkidir, eşleştirilmiş örneklem t-testi uygun.
Bir t testinin uygun olduğu diğer durumlarda, bağımsız örnekler t testi kullanmak en iyisidir. Bu, iki özne grubunun kritik bir manipülasyonda farklılık göstermesinin amaçlandığı "denekler arası" tasarımlar için uygundur. Örneğin, kafeinin bitkilerin büyümesi üzerindeki etkisini test ediyorsanız, iki grubunuz olabilir: bir su verilen kontrol grubu ve kafein verilen bir deney grubu bitki çözüm. Her grupta tamamen farklı bitkiler kullandığınızdan, iki gruptaki puanlar arasında anlamlı bir eşleşme yoktur ve bağımsız örnekler t testi kullanmalısınız.
yazar hakkında
Bu makale profesyonel bir yazar tarafından oluşturulmuş ve her ikisi de Demand Media Studios topluluğunun kalifiye üyeleri olan deneyimli kopya editörleri tarafından düzenlenmiştir. Tüm makaleler, güvenilir bilgi sağlamak amacıyla konu yönergeleri, intihal incelemesi, bilgi kontrolü ve diğer adımları içeren bir editoryal süreçten geçer.