Niesparowany test t jest używany do porównania średniej między dwiema niezależnymi grupami. Używasz niesparowanego testu t, gdy porównujesz dwie oddzielne grupy o równej wariancji.
Kiedy używasz niesparowanego i sparowanego testu t?
Różnica jest dość prosta: niesparowany test t służy do porównywania średnich wykrytych na niezależnych próbkach, tak jak w twoim przypadku. Sparowany test t jest używany w przypadku wykrycia pomiarów na tej samej próbce (obserwacje przed-po) lub w próbkach, które mogą wpływać na siebie nawzajem (matka-syn, żona-mąż).
Jakie są założenia niesparowanego testu t?
Powszechne założenia przyjęte podczas wykonywania testu t obejmują te dotyczące skali pomiaru, losowego próbkowania, normalności rozkładu danych, adekwatności wielkości próby i równości wariancji w odchyleniu standardowym.
Skąd wiesz, czy dane są sparowane, czy niesparowane?
Eksperymenty naukowe często polegają na porównaniu dwóch lub więcej zestawów danych. Dane te są opisane jako niesparowane lub niezależne, gdy zestawy danych pochodzą od oddzielnych osób lub sparowane, gdy pochodzą od tej samej osoby w różnych momentach.
Jak działa niesparowany test t?
Niesparowany test t działa poprzez porównanie różnicy między średnimi z błędem standardowym różnicy, obliczonym przez połączenie błędów standardowych dwóch grup. Jeśli dane są sparowane lub dopasowane, należy zamiast tego wybrać sparowany test t.
