T-검정 결과 보고 방법: 예 포함

다음과 같은 일반적인 형식을 사용하여 단일 표본 t-검정 결과를 보고할 수 있습니다.

[관심 변수]를 모집단 평균과 비교하기 위해 단일 표본 t-검정을 수행했습니다.

[관심 변수]의 평균값(M = [평균], SD = [표준 편차])은 모집단 평균보다 상당히 [더 높거나, 더 낮거나 또는 다릅니다]. t(df) = [t-값], p = [p-값].

다음 형식을 사용하여 독립 2-표본 t-검정 결과를 보고할 수 있습니다.

[그룹 1]과 [그룹 2]의 [관심 반응 변수]를 비교하기 위해 2-표본 t 테스트를 수행했습니다.

[그룹1](M = [평균], SD = [표준편차])과 [그룹2](M = [평균], SD = [표준) 사이에 [관심 반응 변수]에 유의한 차이가 [있거나 없었습니다] 우회]); t(df) = [t-값], p = [p-값].

다음 형식을 사용하여 대응 표본 t-검정 결과를 보고할 수 있습니다.

[그룹 1]과 [그룹 2]의 [관심 반응변수]를 비교하기 위해 대응표본 t 테스트를 수행했습니다.

[그룹1](M = [평균], SD = [표준편차])과 [그룹2](M = [평균], SD = [표준) 사이에 [관심 반응 변수]에 유의한 차이가 [있거나 없었습니다] 우회]); t(df) = [t-값], p = [p-값].

참고: 결과의 “M”은 표본 평균을 나타내고, “SD”는 표본 표준 편차를 나타내고, “df”는 t-검정 통계와 관련된 자유도를 나타냅니다.

다음 예에서는 실제로 각 유형의 t-검정 결과를 보고하는 방법을 보여줍니다.

예: 단일 표본 T-검정 결과 보고

한 식물학자는 특정 식물 종의 평균 키가 15인치인지 알고 싶어합니다. 그녀는 12개 식물의 무작위 표본을 추출하고 하나의 표본에 대해 검정을 실행합니다.

다음 스크린샷은 테스트 결과를 보여줍니다.

테스트 결과를 보고하는 방법은 다음과 같습니다.

특정 식물 종의 평균 높이를 개체군 평균과 비교하기 위해 단일 표본 t-검정을 수행했습니다.

평균 신장 값(M = 14.33, SD = 1.37)은 모집단 평균과 크게 다르지 않았습니다. t(11) = -1.685, p = 0.120.

예: 독립 표본 T-검정 결과 보고

연구자들은 새로운 연료 처리로 인해 특정 자동차의 갤런당 평균 주행거리가 변경되는지 알고 싶어합니다. 이를 테스트하기 위해 그들은 12대의 자동차에 새로운 연료 처리를 적용하고 12대의 자동차에는 적용하지 않는 실험을 수행합니다.

다음 스크린샷은 독립 표본 t-검정의 결과를 보여줍니다.

테스트 결과를 보고하는 방법은 다음과 같습니다.

연료 처리와 비처리 간의 갤런당 마일을 비교하기 위해 2-표본 t-검정이 수행되었습니다.

연료 처리(M = 22.75, SD = 3.25)와 연료 처리 없음(M = 21, SD = 2.73) 사이에는 갤런당 마일에 큰 차이가 없었습니다. t(22) = -1.428, p = 0.167.

예: 대응표본 T-검정 결과 보고

연구자들은 새로운 연료 처리로 인해 특정 자동차의 평균 mpg가 변경되는지 알고 싶어합니다. 이를 테스트하기 위해 그들은 연료 처리가 있는 차량과 없는 차량 12대의 mpg를 측정하는 실험을 수행합니다.

다음 스크린샷은 쌍을 이루는 샘플 t-테스트의 결과를 보여줍니다.

테스트 결과를 보고하는 방법은 다음과 같습니다.

연료 처리와 연료 처리 없음 간의 갤런당 마일을 비교하기 위해 쌍을 이루는 샘플 t-테스트가 수행되었습니다.

연료 처리(M = 22.75, SD = 3.25)와 연료 처리 없음(M = 21, SD = 2.73) 사이에는 갤런당 마일에 상당한 차이가 있었습니다. t(11) = -2.244, p = 0.046.

추가 리소스

다양한 t-검정을 자동으로 수행하려면 다음 계산기를 사용하십시오.

t-테스트 계산기의 예
2-표본 t-검정 계산기
쌍체 표본 t-검정 계산기