Panduan lengkap: cara menginterpretasikan hasil uji-t di r

Uji-t dua sampel digunakan untuk menguji apakah rata-rata dua populasi sama atau tidak.

Tutorial ini memberikan panduan lengkap tentang cara menginterpretasikan hasil uji-t dua sampel di R.

Langkah 1: Buat datanya

Misalkan kita ingin mengetahui apakah dua spesies tumbuhan berbeda mempunyai tinggi rata-rata yang sama. Untuk mengujinya, kami mengumpulkan sampel acak sederhana yang terdiri dari 12 tanaman dari setiap spesies.

 #create vector of plant heights from group 1
group1 <- c(8, 8, 9, 9, 9, 11, 12, 13, 13, 14, 15, 19)

#create vector of plant heights from group 2
group2 <- c(11, 12, 13, 13, 14, 14, 14, 15, 16, 18, 18, 19)

Langkah 2: Lakukan dan interpretasikan uji-t dua sampel

Selanjutnya, kita akan menggunakan perintah t.test() untuk melakukan dua contoh uji-t:

 #perform two sample t-tests
t. test (group1, group2)

	Welch Two Sample t-test

data: group1 and group2
t = -2.5505, df = 20.488, p-value = 0.01884
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -5.6012568 -0.5654098
sample estimates:
mean of x mean of y 
 11.66667 14.75000 

Berikut cara menafsirkan hasil tes:

data: Ini memberi tahu kita data yang digunakan dalam uji-t dua sampel. Dalam hal ini, kami menggunakan vektor yang disebut grup1 dan grup2.

t: Ini adalah statistik uji-t. Dalam hal ini adalah -2.5505 .

df : Ini adalah derajat kebebasan yang terkait dengan statistik uji-t. Dalam hal ini adalah 20,488 . Lihat perkiraan Satterthwaire untuk penjelasan bagaimana nilai derajat kebebasan ini dihitung.

nilai p: Ini adalah nilai p yang sesuai dengan statistik uji -2,5505 dan df = 20,488. Nilai pnya ternyata 0,01884 . Kita dapat mengkonfirmasi nilai ini menggunakan kalkulator T Score to P Value .

hipotesis alternatif: Ini memberi tahu kita hipotesis alternatif yang digunakan untuk uji-t khusus ini. Dalam hal ini, hipotesis alternatifnya adalah perbedaan mean sebenarnya antara kedua kelompok tidak sama dengan nol.

Interval Keyakinan 95%: Ini memberi tahu kita interval kepercayaan 95% untuk perbedaan rata-rata yang sebenarnya antara kedua kelompok. Ternyata menjadi [-5.601, -.5654] .

perkiraan sampel: ini memberi tahu kita rata-rata sampel setiap kelompok. Dalam hal ini, mean sampel untuk Grup 1 adalah 11,667 dan mean sampel untuk Grup 2 adalah 14,75 .

Dua asumsi untuk uji t dua sampel ini adalah:

H ₀ : µ ₁ = µ ₂ (rata-rata kedua populasi adalah sama)

H _A : µ ₁ ≠µ ₂ (rata-rata dua populasi tidak sama)

Karena nilai p pengujian kami (0,01884) lebih kecil dari alpha = 0,05, kami menolak hipotesis nol pengujian tersebut. Artinya kita mempunyai cukup bukti yang menyatakan bahwa rata-rata tinggi tanaman antara kedua populasi tersebut berbeda.

Komentar

Fungsi t.test() di R menggunakan sintaks berikut:

t.test(x, y, alternatif = “dua sisi”, mu = 0, berpasangan = FALSE, var.equal = FALSE, conf.level = 0.95)

Emas:

• x, y : nama kedua vektor yang memuat datanya.
• alternatif: Hipotesis alternatif. Pilihannya mencakup “dua sisi”, “lebih kecil”, atau “lebih besar”.
• mu : Nilai yang diasumsikan sebagai selisih rata-rata yang sebenarnya.
• berpasangan: apakah akan menggunakan uji-t berpasangan atau tidak.
• var.equal: sama atau tidaknya perbedaan antara kedua kelompok.
• conf.level: Tingkat kepercayaan yang digunakan untuk pengujian.

Dalam contoh kami di atas, kami menggunakan asumsi berikut:

• Kami menggunakan hipotesis alternatif dua sisi.
• Kami menguji apakah perbedaan rata-rata yang sebenarnya sama dengan nol atau tidak.
• Kami menggunakan uji t dua sampel, bukan uji t berpasangan.
• Kami tidak berasumsi bahwa perbedaan antar kelompok adalah setara .
• Kami menggunakan tingkat kepercayaan 95%.

Jangan ragu untuk mengubah salah satu argumen ini saat melakukan uji-t Anda sendiri, bergantung pada pengujian tertentu yang ingin Anda lakukan.

Sumber daya tambahan

Pengantar uji t dua sampel
Kalkulator uji-t dua sampel