Spss에서 2-표본 t-검정을 수행하는 방법

2-표본 t-검정은 두 모집단의 평균이 같은지 여부를 검정하는 데 사용됩니다.

이 튜토리얼에서는 SPSS에서 2-표본 t-검정을 수행하는 방법을 설명합니다.

예: SPSS의 2-표본 t-검정

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 각 자동차의 mpg와 해당 자동차가 속한 그룹을 보여줍니다(0 = 연료 처리 없음, 1 = 연료 처리).

다음 단계에 따라 2-표본 t-검정을 수행하여 다음 귀무 가설과 대립 가설을 기반으로 두 그룹 간의 평균 mpg에 차이가 있는지 확인합니다.

• H ₀ : μ ₁ = μ ₂ (두 모집단 간의 평균 mpg는 동일함)
• H ₁ : μ ₁ ≠ μ ₂ (두 모집단 간의 평균 mpg가 동일하지 않음)

α = 0.05의 유의 수준을 사용합니다.

1단계: 독립 표본 T 검정 옵션을 선택합니다.

분석 탭, 평균 비교 , 독립 표본 T-검정을 차례로 클릭합니다.

2단계: 2-표본 t-검정을 수행하는 데 필요한 값을 입력합니다.

Independent-Samples T Test를 클릭하면 다음 창이 나타납니다.

mpg를 Test Variable(s) 라고 표시된 상자로 끌어서 Grouping Variable 이라고 표시된 상자로 그룹화합니다 . 그런 다음 그룹 정의를 클릭하고 그룹 1을 값이 0인 행으로 정의하고 그룹 2를 값이 1인 행으로 정의합니다. 그런 다음 확인을 클릭합니다.

3단계: 결과를 해석합니다.

확인을 클릭하면 두 개의 샘플 t-검정 결과가 표시됩니다.

첫 번째 표에는 두 그룹에 대한 다음 요약 통계가 표시됩니다.

• N: 표본 크기
• 평균: 각 그룹의 자동차 평균 mpg
• 기준. 편차: 각 그룹 자동차의 mpg 표준편차
• 기준. 평균 오차: 평균 mpg의 표준 오차(s/√n으로 계산)

두 번째 표에는 2-표본 t-검정의 결과가 표시됩니다. 첫 번째 행에는 두 그룹 간의 분산이 동일하다고 가정하는 경우의 검정 결과가 표시됩니다. 두 번째 줄에는 이 가정을 하지 않을 경우의 테스트 결과가 표시됩니다.

이 경우 두 테스트 버전 모두 거의 동일한 결과를 생성합니다. 따라서 첫 번째 줄의 결과를 간단히 참조하겠습니다.

• t: 검정 통계량, -1.428로 확인됨
• df: 자유도, n ₁ + n ₂ -2 = 12+12-2 = 22로 계산됨
• 시그. (양측): df=22에서 -1.428 값에 해당하는 양측 p-값
• 평균 차이: 두 표본 간의 차이는 다음을 의미합니다.
• 기준. 차이 오류: 평균 차이의 표준 오류
• 차이의 95% CI: 두 모집단 평균 간의 실제 차이에 대한 95% 신뢰 구간

검정의 p-값(0.167)이 0.05 이상이므로 귀무가설을 기각할 수 없습니다. 치료를 받은 자동차와 치료를 받지 않은 자동차 사이의 실제 평균 mpg가 다르다고 말할 수 있는 충분한 증거가 없습니다.