Come eseguire un t-test per campioni accoppiati in stata

Un test t per campioni accoppiati viene utilizzato per confrontare le medie di due campioni quando ciascuna osservazione in un campione può essere associata a un’osservazione nell’altro campione.

Questo tutorial spiega come eseguire un t-test per campioni accoppiati in Stata.

Esempio: test t per campioni accoppiati in Stata

I ricercatori vogliono sapere se un nuovo trattamento del carburante provoca un cambiamento nel consumo medio di una determinata vettura. Per testarlo, conducono un esperimento in cui misurano il consumo di 12 auto con e senza trattamento del carburante.

Poiché ogni auto riceve il trattamento, possiamo eseguire un test t accoppiato in cui ogni auto è accoppiata con se stessa per determinare se c’è una differenza nel mpg medio con e senza il trattamento del carburante.

Completa i seguenti passaggi per eseguire un t-test accoppiato in Stata.

Passaggio 1: caricare i dati.

Innanzitutto, carica i dati digitando use https://www.stata-press.com/data/r13/fuel nella casella di comando e facendo clic su Invio.

Passaggio 2: visualizzare i dati grezzi.

Prima di eseguire un t-test accoppiato, diamo un’occhiata ai dati grezzi. Dalla barra dei menu in alto, vai a Dati > Editor di dati > Editor di dati (Sfoglia) . La prima colonna, mpg1 , visualizza i mpg della prima vettura senza trattamento del carburante mentre la seconda colonna, mpg2 , visualizza i mpg della prima vettura con trattamento del carburante.

Passaggio 3: eseguire un t-test accoppiato.

Dalla barra dei menu in alto, vai su Statistiche > Riepiloghi, tabelle e test > Test di ipotesi classici > Test t (test di confronto delle medie) .

Scegli Accoppiato. Per Prima variabile, scegli mpg1 . Per Seconda variabile, scegli mpg2 . Per Livello di confidenza, scegli il livello desiderato. Un valore di 95 corrisponde a un livello di significatività di 0,05. Lo lasceremo a 95. Infine, fai clic su OK .

Verranno visualizzati i risultati del t-test accoppiato:

Riceviamo le seguenti informazioni per ciascun gruppo:

Oss: il numero di osservazioni. Ci sono 12 osservazioni in ciascun gruppo.

Media: il mpg medio. Nel girone 0 la media è 21. Nel girone 1 la media è 22,75.

Standard. Err: l’errore standard, calcolato come σ / √ n

Standard. Dev: la deviazione standard di mpg.

Conf. 95% Intervallo: intervallo di confidenza del 95% per la media della popolazione reale in mpg.

t: la statistica del test t appaiato.

gradi di libertà: i gradi di libertà da utilizzare per il test, calcolati come segue: #coppie-1 = 12-1 = 11.

I valori p per tre diversi t-test a due campioni sono mostrati nella parte inferiore dei risultati. Poiché vogliamo capire se il mpg medio è semplicemente diverso tra i due gruppi, esamineremo i risultati del test intermedio (in cui l’ipotesi alternativa è Ha:diff!=0) che ha un valore p di 0,0463. .

Poiché questo valore è inferiore al nostro livello di significatività di 0,05, rifiutiamo l’ipotesi nulla. Abbiamo prove sufficienti per affermare che il vero mpg medio è diverso tra i due gruppi.

Passaggio 5: riportare i risultati.

Infine, riporteremo i risultati del nostro t test accoppiato. Ecco un esempio di come eseguire questa operazione:

È stato eseguito un test t su 12 auto per determinare se un nuovo trattamento del carburante causasse una differenza nelle miglia medie per gallone.

I risultati hanno mostrato che il mpg medio era statisticamente significativo   diverso tra i due gruppi (t = -2,2444 con df=11, p = 0,0463) ad un livello di significatività di 0,05.

Un intervallo di confidenza del 95% per la vera differenza tra le medie della popolazione ha prodotto un intervallo di (-3,466, -0,034).

Sulla base di questi risultati, il nuovo trattamento del carburante porta a un mpg più elevato, statisticamente significativo per le auto.