We leven in een tijd waarin informatie wiskundig kan worden bepaald met behulp van statistiek. Maar de studie van statistiek, zo lijkt het, is niet alleen die van feiten en cijfers.
Statistische gevolgtrekking bestaat uit het gebruik van statistieken om beslissingen te nemen over de parameters van een populatie, gebaseerd op willekeurige steekproeven. De implementatie van statistische gevolgtrekking omvat het testen van hypothesen en vertelt hoe deze procedure door statistici wordt gebruikt om de aanname van een populatieparameter gewoon te accepteren of te verwerpen. U
Key Takeaways
- Een gepaarde t-toets is een statistische methode die wordt gebruikt om de gemiddelden van twee verwante steekproeven te vergelijken, zoals metingen van dezelfde personen op verschillende tijdstippen of onder verschillende omstandigheden.
- Een ongepaarde t-toets, ook wel een t-toets voor onafhankelijke steekproeven genoemd, vergelijkt de gemiddelden van twee niet-gerelateerde steekproeven, zoals metingen van twee groepen individuen.
- De keuze tussen een gepaarde en een ongepaarde t-toets hangt af van de aard van de gegevens en de onderzoeksvraag, waarbij gepaarde t-toetsen worden gebruikt voor gerelateerde steekproeven en ongepaarde t-toetsen voor onafhankelijke steekproeven.
Gepaarde T-Test versus Ongepaarde T-Test
Een gepaard t-toets is een statistische test die wordt gebruikt om de gemiddelden van twee gerelateerde steekproeven te vergelijken; hierin worden samples op de een of andere manier gepaard of gematcht. De gepaarde t-toets wordt gebruikt wanneer er een natuurlijke koppeling is tussen twee samples. Een ongepaard t-toets is een statistische test die wordt gebruikt om de gemiddelden van twee onafhankelijke steekproeven te vergelijken. De ongepaarde t-toets wordt gebruikt wanneer er geen natuurlijke paring is tussen de twee steekproeven.
Vergelijkingstabel
| Parameter van vergelijking | Gepaarde T-test | Ongepaarde T-test |
|---|---|---|
| Betekenis | Gepaarde T-Test, ook bekend als T-Test met herhaalde steekproeven, bepaalt het onderscheid tussen de twee gemiddelden van hetzelfde onderwerp. | Ongepaarde T-Tests, ook wel bekend als Independent T-Tests of Student's T-Test, bepaalt de twee gemiddelde groepen van verschillende/niet-gerelateerde onderwerpen. |
| Homogeniteit van varianties | Onder Paired T-Test is de variantie van de twee gemiddelde groepen niet gelijk. | Onder Ongepaarde T-Test is de variantie van de twee gemiddelde groepen gelijk. |
| Effecten/effecten | Gepaarde T-tests hebben betrekking op zeer kleine fouten, aangezien de test alleen wordt uitgevoerd tussen twee vergelijkbare groepen. | Ongepaarde T-Tests hebben iets meer fouten in vergelijking met gepaarde T-Tests, omdat de onderzoeker beïnvloed zou worden door variaties tussen twee verschillende proefpersonen. |
| Resultaat | Gepaarde T-tests hoeven geen enorme hoeveelheden voorbeeldgegevens te verzamelen ter vergelijking, dit bespaart achtereenvolgens geld en tijd. | Aangezien Ongepaarde T-Tests de gemiddelden van twee onafhankelijke proefpersonen moeten vergelijken, wordt dit een iets duurder en tijdrovender proces. |
Wat is gepaarde T-test?
Een gepaarde T-test, ook wel gecorreleerde paar t-test / gepaarde steekproef t-test / afhankelijke t-test genoemd, is een statistische procedure die een test uitvoert op afhankelijke variabelen. Er wordt een gepaarde test gedaan op vergelijkbare proefpersonen voordat de gegevens worden toegewezen en er worden twee tests gedaan voor en na een behandeling.
Hypothese:
De twee hypothesen onder gepaarde t-toets.
- De nulhypothese (H0): geen significant verschil tussen gespecificeerde populaties, H0: μ1 = μ2
- De alternatieve hypothese (H1): er is een statistisch significant verschil tussen de twee populatiegemiddelden veroorzaakt door het verwerpen van de nulhypothese. H1: 1 ≠ μ2
Veronderstellingen:
De gepaarde steekproef t-toets maakt de volgende aannames:
- De verschillen tussen de vergelijkbare paren volgen een normale kansverdeling.
- De waarnemingen dienen onafhankelijk en identiek verdeeld te worden bemonsterd.
- Een gepaarde t-toets wordt gradueel gemeten met behulp van ratio's of intervallen. Aangezien T-Tests gebaseerd zijn op een normale verdeling, moeten de gegevens continu en niet discreet zijn
- De onafhankelijke variabelen moeten uit twee afhankelijke/soortgelijke groepen bestaan.
Wat is een ongepaarde T-test?
Een ongepaarde t-toets, ook bekend als een t-toets met onafhankelijke steekproeven/t-toets met twee steekproeven, is een statistische methode die bepaalt of er al dan niet een significant verschil is tussen de gemiddelden van twee niet-gerelateerde onafhankelijke groepen. Bijvoorbeeld: wanneer u de gemiddelde slaapcyclus van individuen wilt vergelijken, gegroepeerd op geslacht: mannen- en vrouwengroepen.
Hypothese voor de onafhankelijke t-toets:
De nulhypothese voor de onafhankelijke t-toets is dat de populatiegemiddelden van de twee verschillende groepen gelijk zijn:
H0: μ1= μ2
Alternatieve hypothese wordt geaccepteerd zodra de nulhypothese wordt verworpen, wat betekent dat de populatiegemiddelden niet gelijk zijn
H1: μ1 ≠ μ2
Om de nulhypothese te verwerpen of te accepteren, is een significantieniveau van cruciaal belang. Deze specifieke waarde is 0.05.
Veronderstellingen:
- De eerste aanname betreft de meetschaal: de verzamelde gegevens moeten een continue of ordinale schaal volgen.
- De gegevens moeten worden verzameld van een willekeurig geselecteerd deel van de totale bevolking.
- De gegevens zouden moeten resulteren in een normale, klokvormige distributiekromme. Het significantieniveau kan worden gespecificeerd wanneer wordt uitgegaan van een normale verdeling.
- Er moet een enorme steekproefomvang worden gebruikt.
- De variantie en standaarddeviaties moeten gelijk zijn voor de afhankelijke variabelen.
Belangrijkste verschillen tussen gepaarde T-test en ongepaarde T-test
- Gepaarde T-testen betekent het vergelijken van het verschil tussen de twee gemiddelde groepen afhankelijke proefpersonen. Bijvoorbeeld: het IQ van 5 studenten voor en na de training.
- De variantie van Gepaarde T-testen gelijk wordt gezegd. Omdat de variantie gelijk is, is de standaarddeviatie ook gelijk voor de twee gemiddelde groepen.
- Gepaarde T-testen heeft minder willekeurige fouten, aangezien gepaarde T-tests voornamelijk betrekking hebben op het vinden van de variaties tussen twee gemiddelde groepen van vergelijkbare proefpersonen, de onderzoeker hoeft zich niet te concentreren op de individuele verschillen.
- Gepaarde T-testen bespaart enorm veel tijd en geld voor de experimentator omdat hij geen grote hoeveelheden steekproefgegevens hoeft te vinden om de twee vergelijkbare gemiddelde groepen te berekenen. Ongepaarde T-testen zijn iets duurder en tijdrovender omdat de onderzoeker veel gegevens zou moeten vinden om de twee onafhankelijke gemiddelde groepen te analyseren.
- https://libguides.library.kent.edu/SPSS/PairedSamplestTest
- https://libguides.library.kent.edu/SPSS/IndependentTTest
Laatst bijgewerkt: 11 juni 2023
Ik heb zoveel moeite gestoken in het schrijven van deze blogpost om jou van waarde te kunnen zijn. Het zal erg nuttig voor mij zijn, als je overweegt het te delen op sociale media of met je vrienden/familie. DELEN IS ️
Emma Smith heeft een MA in Engels van Irvine Valley College. Ze is journalist sinds 2002 en schrijft artikelen over de Engelse taal, sport en recht. Lees meer over mij op haar bio pagina.
Het artikel legt uitstekend de concepten van gepaarde en ongepaarde t-toetsen op een alomvattende manier uit. Een must-read voor elke statistiekliefhebber.
Absoluut! De gedetailleerde informatie die hier wordt gepresenteerd, maakt het een uitstekende bron voor iedereen die t-toetsen beter wil begrijpen.
De inhoud is zeer boeiend en informatief. Ik zou echter willen dat het artikel dieper was ingegaan op praktijkvoorbeelden van wanneer gepaarde of ongepaarde t-toetsen moeten worden gebruikt.
Ik begrijp je punt, Charlie Carter. Het opnemen van voorbeelden uit de echte wereld zou de concepten zeker herkenbaarder en praktischer maken.
De gedetailleerde uitleg in dit artikel van de aannames en hypothesen voor zowel gepaarde als ongepaarde t-toetsen is zeer inzichtelijk. Het is een schatkamer voor degenen die geïnteresseerd zijn in statistiek.
Ik ben het daar volledig mee eens, Turner Tracy. De diepgang van de informatie in dit artikel is werkelijk verrijkend voor iedereen die statistiek bestudeert.
Het hier gepresenteerde niveau van inzicht en detail is uitzonderlijk. Het is een bron van onschatbare waarde voor het begrijpen van de fijne kneepjes van t-toetsen.
De uitleg die wordt gegeven voor zowel gepaarde als ongepaarde t-toetsen is grondig en nauwkeurig. Dit artikel is inderdaad een waardevolle bron van kennis.
Ik ben het daar volledig mee eens, Hollie10. Dit artikel dient als een uitstekende gids voor het begrijpen van de fijne kneepjes van t-toetsen.
De gedetailleerde analyse van de aannames en hypothesen voor zowel gepaarde als ongepaarde t-toetsen is lovenswaardig. Het helpt echt om de onderliggende concepten te begrijpen.
Ik ben op zoek naar een artikel waarin t-tests zo diepgaand worden uitgelegd. Dit is precies wat ik nodig had om ze beter te begrijpen.
Absoluut! De duidelijkheid waarmee het artikel de hypothese en aannames uitlegt, maakt het gemakkelijk om de concepten te begrijpen.
De uitgebreide uitleg en vergelijkingen van gepaarde en ongepaarde t-toetsen in het artikel zijn uiterst nuttig voor het verkrijgen van een genuanceerd begrip van deze statistische methoden.
Vooral de vergelijkingen vond ik verhelderend. Het artikel levert fantastisch werk door de concepten van t-tests toegankelijker te maken.
Dit artikel vat op briljante wijze de fijne kneepjes van gepaarde en ongepaarde t-toetsen samen. Het is een onmisbare hulpbron voor degenen die door de wereld van de statistiek navigeren.
De gedetailleerde analyse van de aannames en hypothesen achter gepaarde en ongepaarde t-toetsen in het artikel is zeer verhelderend. Het biedt een solide basis voor het begrijpen van deze statistische methoden.
De grondige uitleg van de aannames en hypothesen in het artikel helpt inderdaad om de complexiteit van t-toetsen te demystificeren.
Ik vond de gedetailleerde informatie over aannames en hypothesen uitzonderlijk nuttig. Het voegt een laag diepte toe aan het begrip van t-toetsen.
De vergelijking in het artikel tussen gepaarde en ongepaarde t-toetsen benadrukt effectief de praktische implicaties van het kiezen van de een boven de ander. Een waardevolle lectuur!
Absoluut! Dit artikel geeft een duidelijk inzicht in de praktische implicaties, waardoor het een essentieel hulpmiddel is voor iedereen die betrokken is bij statistische analyses.
Dit artikel geeft een uitstekende uitleg van het verschil tussen gepaarde en ongepaarde t-toetsen. Goed geschreven en informatief!
Ik ben het helemaal met je eens, Lily22. Dit artikel is zeer leerzaam en gemakkelijk te begrijpen.
Ik vond het ongelooflijk nuttig! De concepten werden duidelijk uitgelegd en de vergelijkingstabel maakte het gemakkelijk om onderscheid te maken tussen de twee soorten t-toetsen.
De vergelijking in het artikel tussen de effecten en uitkomsten van gepaarde en ongepaarde t-toetsen geeft een duidelijk inzicht in de praktische implicaties van het kiezen van de een boven de ander.
De praktische implicaties die hier worden uitgelegd, zijn voor onderzoekers en statistici van groot belang om te overwegen. Dit artikel biedt waardevolle inzichten.
Ik vond de vergelijkingstabel ongelooflijk nuttig bij het visualiseren van de verschillen tussen gepaarde en ongepaarde t-toetsen. Geweldige bron!