Hoe u een paired samples t-test uitvoert in spss

Een paired samples t-test wordt gebruikt om de gemiddelden van twee monsters te vergelijken wanneer elke waarneming in het ene monster kan worden geassocieerd met een waarneming in het andere monster.

In deze tutorial wordt uitgelegd hoe u een paired samples t-test uitvoert in SPSS.

Voorbeeld: Paired Samples t-test in SPSS

Onderzoekers willen weten of een nieuwe brandstofbehandeling een verandering in het gemiddelde mpg van een bepaalde auto veroorzaakt. Om dit te testen voeren ze een experiment uit waarbij ze het mpg meten van 12 auto’s met en zonder brandstofbehandeling.

Omdat elke auto de behandeling krijgt, kunnen we een gepaarde t-test uitvoeren waarbij elke auto aan zichzelf wordt gekoppeld om te bepalen of er een verschil is in het gemiddelde mpg met en zonder brandstofbehandeling, met behulp van de volgende nul- en alternatieve hypothesen:

• H ₀ : μ ₁ = μ ₂ (de gemiddelde mpg tussen de twee populaties is gelijk)
• H ₁ : μ ₁ ≠ μ ₂ (de gemiddelde mpg tussen de twee populaties is niet gelijk)

De volgende schermafbeelding toont de mpg voor elke auto met (mpg1) en zonder (mpg2) brandstofbehandeling:

Voer de volgende stappen uit om een gepaarde t-test uit te voeren:

Stap 1: Kies de optie Paired Samples T Test.

Klik op het tabblad Analyseren , vervolgens op Vergelijk middelen en vervolgens op Gepaarde monsters T-Test :

Stap 2: Vul de benodigde waarden in om de test uit te voeren.

Sleep mpg1 naar het vak onder Variabele1 en sleep mpg2 naar het vak onder Variabele2. Klik vervolgens op OK .

Stap 3: Interpreteer de resultaten.

Zodra u op OK klikt, worden de resultaten van de t-test van gepaarde monsters weergegeven:

De eerste tabel toont de volgende samenvattende statistieken voor de twee groepen:

• N: De steekproefomvang van elke groep
• Gemiddeld: het gemiddelde mpg van auto’s in elke groep
• Standaard. Afwijking: de standaardafwijking van de mpg van de auto’s in elke groep
• Standaard. Gemiddelde fout: standaardfout van gemiddelde mpg, berekend in s/√n

De laatste tabel toont de resultaten van de t-test van gepaarde monsters:

• t: De teststatistiek bleek -2,244 te zijn
• df: De vrijheidsgraden, berekend als #evens-1 = 12-1 = 11
• Zig. (tweezijdig): de tweezijdige p-waarde die overeenkomt met een waarde van -2,244 met df=11

Omdat de p-waarde van de test (0,046) kleiner is dan 0,05, verwerpen we de nulhypothese. We hebben genoeg bewijs om te zeggen dat het werkelijke gemiddelde mpg verschilt tussen auto’s die een behandeling krijgen en auto’s die dat niet doen.

Stap 4: Rapporteer de resultaten.

Ten slotte zullen we de resultaten van onze gepaarde t-testmonsters rapporteren. Hier is een voorbeeld van hoe u dit kunt doen:

Er werd een gepaarde t-test uitgevoerd op twaalf auto’s om te bepalen of een nieuwe brandstofbehandeling een verschil in het gemiddelde aantal kilometers per gallon veroorzaakte.

De resultaten toonden aan dat de gemiddelde mpg statistisch verschillend was tussen de twee groepen (t = -2,244 met df = 11, p = 0,046) op een significantieniveau van 0,05.

Een betrouwbaarheidsinterval van 95% voor het werkelijke verschil tussen populatiegemiddelden leverde een interval op van (-3,466, -0,034).