Onderzoekers en wetenschappers gebruiken vaak statistische tests, t-tests genaamd, om te beoordelen of twee groepen gegevens van elkaar verschillen. Een t-test vergelijkt de gemiddelden van elke groep en houdt rekening met de cijfers waarop de middelen zijn gebaseerd om de hoeveelheid gegevensoverlap tussen de twee groepen te bepalen. De test vertelt je ook hoe belangrijk de verschillen tussen de twee groepen zijn en onthult of die verschillen toevallig kunnen zijn gebeurd of statistisch significant zijn.

TL; DR (te lang; niet gelezen)

In statistieken worden t-tests gebruikt om de gemiddelden van twee groepen te vergelijken. Hoewel een negatieve t-waarde een omkering in de richting van het onderzochte effect vertoont, heeft dit geen invloed op het belang van het verschil tussen gegevensgroepen.
T-testtypen

De drie hoofdtypen van t-test zijn onafhankelijke monstert-test, gepaarde monstert-test en één monstert-test. Een onafhankelijke t-test met monsters vergelijkt de gemiddelden voor twee groepen. Een gepaarde steekproef-t-test vergelijkt gemiddelden van dezelfde groep op verschillende tijdstippen - bijvoorbeeld een jaar uit elkaar. Een t-test met één steekproef test het gemiddelde van een enkele groep tegen een bekend gemiddelde.
T-Score Basics

De t-score is een verhouding van het verschil tussen twee groepen en het verschil binnen de groepen . Hoe groter de t-score, hoe groter het verschil tussen groepen. Hoe kleiner de t-score, hoe meer overeenkomsten er zijn tussen groepen. Een t-score van 3 betekent bijvoorbeeld dat de groepen drie keer zo verschillend van elkaar zijn als binnen elkaar. Wanneer u een t-test uitvoert, hoe groter de t-waarde, hoe waarschijnlijker het is dat de resultaten herhaalbaar zijn.

Eenvoudig gezegd, een grote t-score vertelt u dat de groepen verschillend zijn, en een kleine t-score geeft aan dat de groepen vergelijkbaar zijn.
Verschil berekenen

Verschil berekenen tussen groepsgemiddelden houdt in dat het ene gemiddelde van het andere wordt afgetrokken.

Bereken de standaardfout van het verschil (ook bekend als variabiliteit) door het gemiddelde van een groep af te trekken van een unieke steekproef in diezelfde groep, die waarde te kwadrateren en de waarde te delen door het totale aantal monsters in de groep min 1. Voer deze berekening uit voor elke unieke steekproef en voeg vervolgens alle waarden samen.
Negatieve T-waarde

Zoek een t-waarde door het verschil tussen groepsgemiddelden te delen door de standaardfout van het verschil tussen de groepen.

Een negatieve t- waarde geeft een omkering in de richting van het effect aan, die geen invloed heeft op de significantie van het verschil tussen groepen. Analyse van een negatieve t-waarde vereist onderzoek van de absolute waarde ervan in vergelijking met de waarde in een tabel met t-waarden en vrijheidsgraden, die de variabiliteit van het uiteindelijke geschatte aantal kwantificeert. Als de absolute waarde van de experimentele t-waarde kleiner is dan de waarde op de grafiek van de vrijheidsgraden, kan worden gezegd dat de gemiddelden van de twee groepen aanzienlijk verschillen.