Viviamo in un'epoca in cui le informazioni possono essere determinate matematicamente con l'aiuto delle statistiche. Ma lo studio della statistica, a quanto pare, non è semplicemente quello dei fatti e dei numeri.
L'inferenza statistica consiste nell'uso della statistica per creare decisioni riguardanti i parametri di una popolazione, sulla base di un campionamento casuale. L'implementazione dell'inferenza statistica implica il test di ipotesi e parla di come questa procedura viene impiegata dagli statistici per accettare o rifiutare semplicemente l'assunzione di un parametro della popolazione. U
Punti chiave
- Un test t accoppiato è un metodo statistico utilizzato per confrontare le medie di due campioni correlati, come misurazioni effettuate dagli stessi individui in momenti diversi o in condizioni diverse.
- Un test t non accoppiato, noto anche come test t per campioni indipendenti, confronta le medie di due campioni non correlati, come le misurazioni di due gruppi di individui.
- La scelta tra un t-test accoppiato e non accoppiato dipende dalla natura dei dati e dalla domanda di ricerca, con t-test accoppiati utilizzati per campioni correlati e t-test non accoppiati per campioni indipendenti.
T-Test accoppiato vs T-Test non accoppiato
Una coppia test t è un test statistico utilizzato per confrontare le medie di due campioni correlati; in questo, i campioni sono accoppiati o abbinati in qualche modo. La coppia test t viene utilizzato quando c'è un accoppiamento naturale tra due campioni. Uno spaiato test t è un test statistico utilizzato per confrontare le medie di due campioni indipendenti. Il test t non appaiato viene utilizzato quando non esiste un accoppiamento naturale tra i due campioni.
Tavola di comparazione
| Parametro di confronto | Test T accoppiato | Test T non accoppiato |
|---|---|---|
| Significato | Paired T-Test, noto anche come T-Test a campioni ripetuti, determina la distinzione tra le due medie dello stesso soggetto. | I test T non accoppiati, noti anche come test T indipendenti o test T dello studente, determinano i due gruppi medi di soggetti diversi / non correlati. |
| Omogeneità delle varianze | In Paired T-Test la varianza dei due gruppi medi non è uguale. | Sotto Unpaired T-Test la varianza dei due gruppi medi è uguale. |
| Effetti/impatti | I test T accoppiati si occupano di errori molto minori poiché il test viene eseguito solo tra due gruppi simili. | I test T non accoppiati hanno un po' più di errori rispetto ai test T accoppiati poiché lo sperimentatore sarebbe influenzato dalle variazioni tra due soggetti diversi. |
| Risultato | I T-Test accoppiati non devono raccogliere enormi quantità di dati campione per il confronto, questo consente di risparmiare tempo e denaro. | Poiché i test T non appaiati devono confrontare le medie di due soggetti indipendenti, questo risulta essere un processo leggermente più costoso e dispendioso in termini di tempo. |
Che cos'è il T-Test accoppiato?
Un test T accoppiato, indicato anche come test t coppia correlata/test t campione accoppiato/test t dipendente, è una procedura statistica che esegue un test su variabili dipendenti. Viene eseguito un test accoppiato su soggetti simili prima dell'assegnazione dei dati e vengono eseguiti due test prima e dopo un trattamento.
Ipotesi:
Le due ipotesi sotto il test t appaiato.
- L'ipotesi nulla (H0): nessuna differenza significativa tra le popolazioni specificate, H0: μ1 = μ2
- L'ipotesi alternativa (H1): c'è una differenza statisticamente significativa tra le due medie della popolazione causata dal rifiuto dell'ipotesi nulla. H1: µ 1 ≠μ2
Ipotesi:
Il test t del campione accoppiato fa le seguenti ipotesi:
- Le differenze tra le coppie simili seguono una normale distribuzione di probabilità.
- Le osservazioni dovrebbero essere campionate in modo indipendente e distribuite in modo identico.
- Un test t accoppiato viene misurato a livello graduale con l'aiuto di rapporti o intervalli. Poiché i test T si basano su una distribuzione normale, i dati devono essere continui e non discreti
- Le variabili indipendenti dovrebbero comprendere due gruppi dipendenti/simili.
Che cos'è il test T non accoppiato?
Un test t non accoppiato, noto anche come test t per campioni indipendenti/test t per due campioni, è un metodo statistico che determina se esiste o meno una distinzione significativa tra le medie di due gruppi indipendenti non correlati. Ad esempio: quando si desidera confrontare il ciclo di sonno medio di individui raggruppati per genere: gruppi maschili e femminili.
Ipotesi per il test t indipendente:
L'ipotesi nulla per il test t indipendente è che le medie della popolazione dei due diversi gruppi siano uguali:
H0: μ1= μ2
L'ipotesi alternativa viene accettata una volta respinta l'ipotesi nulla, il che significa che le medie della popolazione non sono uguali
H1: μ1 ≠μ2
Per rifiutare o accettare l'ipotesi nulla, un livello di significatività è fondamentale. Questo particolare valore è 0.05.
Ipotesi:
- Il primo presupposto riguarda la scala di misurazione: i dati raccolti dovrebbero seguire una scala continua o ordinale.
- I dati dovrebbero essere raccolti da una porzione selezionata a caso della popolazione totale.
- I dati dovrebbero risultare in una normale curva di distribuzione a forma di campana. Il livello di significatività può essere specificato quando si assume una distribuzione normale.
- Dovrebbe essere utilizzata una dimensione del campione enorme.
- La varianza e le deviazioni standard dovrebbero essere uguali per le variabili dipendenti.
Principali differenze tra test T accoppiato e test T spaiato
- Test T accoppiati significa confrontare la differenza tra i due gruppi medi di soggetti dipendenti. Ad esempio: il QI di 5 studenti prima e dopo l'allenamento.
- La varianza di Test T accoppiati si dice uguale. Poiché la varianza è uguale, anche la deviazione standard è uguale per i due gruppi medi.
- Test T accoppiati ha meno errori casuali poiché i test T accoppiati si occupano principalmente di trovare le variazioni tra due gruppi medi di soggetti simili, lo sperimentatore non ha bisogno di concentrarsi sulle differenze individuali.
- Test T accoppiati fa risparmiare un sacco di tempo e denaro allo sperimentatore poiché non ha bisogno di trovare grandi quantità di dati campione per calcolare i due gruppi medi simili. Test T non accoppiati sono processi leggermente più costosi e richiedono tempo poiché lo sperimentatore dovrebbe trovare molti dati per analizzare i due gruppi medi indipendenti.
- https://libguides.library.kent.edu/SPSS/PairedSamplestTest
- https://libguides.library.kent.edu/SPSS/IndependentTTest
Ultimo aggiornamento: 11 giugno 2023
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Emma Smith ha conseguito un master in inglese presso l'Irvine Valley College. Giornalista dal 2002, scrive articoli sulla lingua inglese, lo sport e il diritto. Leggi di più su di me su di lei pagina bio.
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