De onafhankelijke of ongepaarde t-toets is een statistische maat voor het verschil tussen de gemiddelden van twee onafhankelijke en identiek verdeelde steekproeven. U kunt bijvoorbeeld testen om te bepalen of er een verschil is tussen het cholesterolgehalte van mannen en vrouwen. Deze test berekent een t-waarde voor de gegevens die vervolgens gerelateerd is aan een p-waarde voor het bepalen van significantie. Een van de meest erkende statistische programma's is SPSS, dat een verscheidenheid aan testresultaten genereert voor datasets. U kunt SPSS gebruiken om twee tabellen te genereren voor de resultaten van een onafhankelijke t-toets.

Groepsstatustabel

Zoek de groepstatistiekentabel in de gegevensuitvoer. Deze tabel rapporteert algemene beschrijvende statistische waarden zoals gemiddelde, standaardafwijking, enzovoort.

Interpreteer de N-waarden als het aantal geteste steekproeven in elk van de twee groepen voor de t-toets. Het vergelijken van de cholesterolwaarden van 100 mannen en 100 vrouwen zou bijvoorbeeld twee N-waarden van respectievelijk 100 en 100 hebben.

Zoek de standaardafwijkingswaarden en relateer ze aan de datasets. De standaardafwijking identificeert hoe dicht de verzameling gegevenspunten binnen elke testgroep zich op hun respectieve wijze bevindt. Een hogere standaardafwijking betekent dus dat de gegevens meer verspreid zijn over een breed bereik van waarden in vergelijking met een kleinere afwijkingsstandaard.

Neem de standaardfoutgemiddelde waarde voor de twee testgroepen in acht. Deze waarde wordt berekend op basis van de standaardafwijking en steekproefomvang van de populatie en geeft de nauwkeurigheid van het gemiddelde van elk monster aan. Een kleinere standaardfout geeft aan dat het gemiddelde waarschijnlijker is dat van de werkelijke populatie.

Tabel met testtest onafhankelijke monsters

Zoek de tabel met testtabellen voor onafhankelijke monsters in de gegevensuitvoer. Deze tabel geeft de werkelijke resultaten van de t-toets.

Controleer of de variantie in de twee testgroepen vergelijkbaar is. Dit wordt gedaan door te kijken naar de resultaten van Levene's Test voor gelijkheid van verschillen die in de tabel wordt gegeven. Gelijke varianties worden aangegeven met een p-waarde (aangeduid als "Sig") groter dan 0,05 (p> 0,05), terwijl ongelijke variaties een p-waarde van minder dan 0,05 weergeven (p <0,05).

Kies de kolom met nummers die u moet gebruiken op basis van of u gelijke of ongelijke varianties hebt.

Identificeer de p-waarden in het gedeelte "t-toets voor gelijkheid van middelen" van de tabel om de significantie te bepalen. De kolom wordt aangeduid als "Sig. (2-tailed)”. De meeste onderzoeken worden uitgevoerd met een betrouwbaarheidsinterval van 95%; dus, een p-waarde van minder dan 0,05 moet worden opgevat als een significante betekenis, dat er een significant verschil is in de gemiddelden van de twee geteste populaties (dwz er zou een significant verschil zijn in het cholesterolgehalte van mannen in vergelijking met vrouwen in onze vorige voorbeeld).

Bekijk het gedeelte met 95% betrouwbaarheidsinterval van het verschil in de tabel. Deze waarde geeft een interval waarvoor u met 95% zekerheid zou voorspellen dat het verschil in de werkelijke populatie zou worden gebaseerd op uw resultaten. Een smaller betrouwbaarheidsinterval biedt dus meer overtuigende resultaten en een betere schatting van de werkelijke populatie dan een breder betrouwbaarheidsinterval.

Waarschuwing

Zorg ervoor dat uw twee gegevenssets beide normaal worden gedistribueerd of dat de resultaten is mogelijk niet geldig. Dit kan worden gecontroleerd met behulp van een normaliteitstest in SPSS om te zien of de gegevensverzameling past op een standaard belcurve.