Eenvoudige statistische procedures zijn beschikbaar om te bepalen of er significante verschillen tussen soorten monsters zijn. Verschillen kunnen worden bepaald tussen de monsters met overlappende gegevenspunten, evenals monsters die afzonderlijke gegevenssets. De procedure die het meest gebruikt om te bepalen of er significante verschillen wordt van de student t-test, of, gewoon, de t-toets genoemd. Deze test kan worden toegepast op monsters die overlappende gegevenspunten. Er zijn verschillende formele stappen voor het doen van de test, de eerste daarvan is de ontwikkeling wat heet een null-hypothese. Dan zijn er de berekeningen die handmatig of online kunnen worden gedaan.
Wat die u nodig hebt
- Een gelijk aantal voorbeeldwaarden van elk monster (als je de berekeningen handmatig doet)
- 2 voorbeelden die vijf of meer gegevenspunten
- Rekenmachine
- Tabel met t-scores, de vrijheidsgraden en de P-waarden
De betekenis berekenen handmatig
Controleer uw null-hypothese. De null-hypothese die van toepassing zijn zou in dit geval dat er geen verschil tussen het vervoermiddel (gemiddelden) voor de twee steekproeven is. Als u de null-hypothese op basis van uw testresultaten weigert, dan is er een kans van significante verschillen tussen de monsters.
Bereken het gemiddelde van elk monster verzameling, die de som van alle waarden binnen elke set gedeeld door het aantal waarden is. Bijvoorbeeld, hebt u de nummers 1, 2, 3, 4 en 5, zal zij maximaal 15 toevoegen. Wanneer u dat getal door 5 delen, is het gemiddelde 3.
Bereken de variantie (s ^ 2) en de standaardfout (SE) voor de twee sets van de steekproef. Verschil wordt berekend door de eerste berekening het verschil tussen elk van de waarden in elk van de middelen en vervolgens de kwadratuur van de waarde. Dus, hebt u een set van drie getallen zoals 10, 15 en 20, het gemiddelde is 15 en de respectieve verschillen zijn -5, 0 en + 5. Elk van deze waarden is het kwadraat, vervolgens bij elkaar opgeteld en gedeeld door het aantal waarden min 1 (n-1 = 2). Dus, in dit voorbeeld is de variantie 50/2 = 25. De standaardfout waarde, als er drie waarden voor elk van de twee monsters, zou SE sq rt = [(s ^ 2 / 3) + (s ^ 2 / 3)], waar de variantie van elk van de monsters in de formule is opgenomen.
Berekent de t-score. Eerst bepalen de verschillen tussen de twee middelen. Deze waarde deelt door de standaardfout die u eerder hebt berekend.
Bepalen of er een significant verschil tussen de twee steekproeven. Dit wordt gedaan met behulp van een tabel met t-scores weergegeven. Ga hiervoor eerst naar de rij dat het aantal vrijheidsgraden, oftewel het aantal monsters min één hebt. Hebt u zes nummers voor een set van de steekproef, het aantal vrijheidsgraden worden 5.
Ga naar de kolom in de tabel die een kanswaarde van 0,05 heeft en vind de t-score die wordt gegeven. Als uw t-score groter dan die waarde is, dan u zou "niet afwijzen" de null-hypothese, wat betekent dat er zijn geen significante verschillen in uw overlappende monsters. Echter als uw t-score gelijk of minder is dan die waarde is, zou dan u deze hypothese te verwerpen en concluderen dat er bewijs voor significante verschillen.
Bepalen van het verschil on line bronnen gebruiken
Vinden van een website met een "t-toets calculator." Deze sites kunnen u uw gegevens invoeren, selecteer het juiste scala aan t-test en de berekeningen uitvoeren. Een ander voordeel van online rekenmachines is dat ze verschillende soorten tests die passen bij je gegevens kunnen uitvoeren.
Voer de gegevens voor elk van de twee steekproeven. Afhankelijk van de online site die u gebruikt, kunt u onbewerkte gegevens of beschrijvende statistiek die u al hebt voltooid, zoals middelen, standaarddeviaties en aantal gegevenspunten voor elk monster.
Selecteer het juiste type test voor uw gegevens. Als uw gegevens heeft een gelijk aantal gegevenspunten, selecteert u een gepaarde t-toets, maar als het heeft een verschillend aantal gegevenspunten, gebruikt u een niet-gepaarde t-test. Als laatste, als u weet dat uw gegevens niet volgen een normaalverdeling, selecteer een niet-parametrische test. Als u niet zeker over de Gegevensdistributie van uw bent, is het veilige pad het selecteren van een niet-parametrische test.
Druk op het pictogram waarmee het programma om de resultaten te berekenen. De resultatenpagina moet tonen de P-waarde of het niveau van betekenis. Als de waarde kleiner dan 0,05 is, zou er een significant verschil tussen de twee sets van de steekproef. Echter, als de P-waarde groter dan 0,05 is, je tot de conclusie dat de monsters zijn overlappende zozeer dat er geen significant verschil is.
- De t-toets wordt ervan uitgegaan dat u hebt twee monsters met waarden die zijn normaal verdeeld; dat wil zeggen de waarden in een grafiek kunnen worden uitgezet en dat perceel zal lijken op een "normale" verdeling. Soms gebruiken statistici transformaties van gegevens om de gegevens te hebben een normaalverdeling vóór de statistische analyse. Transformaties die worden gebruikt zijn log en vierkantswortel.
- Als het aantal waarden in elke set verhogingen vergroten de mate van vrijheid. Dit verhoogt de waarschijnlijkheid van het vinden van verschillen als klein zijn de verschillen tussen de steekproefgemiddelden aangeeft. Dus is het beter om een groter aantal waarden voor elke reeks te hebben wat heet een "robuust" analyse.
- De waarden voor elk van de monsters worden verondersteld te worden willekeurig om te kwalificeren voor het gebruik van de t-test.