Отже, ви берете статистичні дані і знаєте, що вам потрібно використовувати t-тест, але задумуєтесь, який саме t-тест використовувати? Ця проста стаття показує, як визначити, чи є парний, непарний або одновибірковий t-тест доречним у вашій конкретній ситуації.
Запитайте себе: чи хочу я порівняти засоби двох груп, чи мені лише цікаво, як середнє значення однієї групи порівнюється з деяким числом? Якщо ви хочете порівняти засоби двох груп, перейдіть до кроку 2.
Однак, якщо вам цікаво лише те, як середнє значення однієї групи порівнюється з одним числом, використовуйте одновибірковий t-тест. Прикладами випадку, коли доцільний одновибірковий t-тест, може бути той, хто перевіряє, чи споживає середній студент значно більше більше 2000 калорій на день (наприклад, ви порівнюєте середню кількість споживаних калорій, щоб побачити, чи вона значно більша за кількість 2000).
Якщо ви порівнюєте засоби двох груп, то запитайте себе: чи дві групи чисел, які ми порівнюємо, походять від одних і тих самих людей? Якщо так, нам потрібно використовувати t-тест парних зразків (також відомий як t-тест повторних зразків).
Наприклад, скажімо, ми порівнюємо вагу кожної людини в групі людей до того, як вони сідали на дієту, з вагою після того, як вони закінчили дієтичну програму. Ми хочемо знати, чи вага кожної людини після програми значно перевищує його вагу заздалегідь. Два набори чисел, які ми порівнюємо, походять від одного і того ж набору людей: один набір представляє їх вагу до лікування, а інший набір представляє їх вагу після лікування. Це називається змінною в межах суб'єктів. У такому випадку використовуйте t-тест парних зразків (також відомий як t-тест повторних зразків).
Є ще один випадок, коли t-тест парних зразків є доречним: якщо дослідник робить "відповідний" дизайн, в якому вони цілеспрямовано вибирають пари суб'єкти, подібні за різними характеристиками (наприклад, вік, стать, історія хвороби тощо). Будь-коли, коли числа в першій та другій групі є парними, там є значущим співвідношенням між значенням у першій групі балів та відповідним значенням у другій групі балів, t-тест парних зразків доречно.
У будь-якому іншому випадку, коли доцільний t-тест, найкраще використовувати незалежний зразок t-тесту. Це підходить для конструкцій "між суб'єктами", коли дві групи суб'єктів мають розрізнятися за критичної маніпуляції. Наприклад, якщо ви перевіряєте вплив кофеїну на ріст рослин, у вас можуть бути дві групи: одна контрольна група, якій давали воду, і одна експериментальна група рослин, яким давали кофеїн рішення. Оскільки ви використовуєте абсолютно різні рослини в кожній групі, немає суттєвого поєднання балів у двох групах, і вам слід використовувати незалежний зразок t-тесту.
Про автора
Ця стаття була створена професійним письменником та відредагована досвідченими редакторами копій, як кваліфікованими членами спільноти Demand Media Studios. Усі статті проходять редакційний процес, який включає керівні принципи щодо тематики, огляд плагіату, перевірку фактів та інші етапи, намагаючись надати надійну інформацію.