1.16. TESTY PARAMETRYCZNE: TEST T-STUDENTA DLA PRÓB ZALEŻNYCH (WPROWADZENIE DO STATYSTYKI PORÓWNAWCZEJ)

1.16. TESTY PARAMETRYCZNE: TEST T-STUDENTA DLA PRÓB ZALEŻNYCH (WPROWADZENIE DO STATYSTYKI PORÓWNAWCZEJ)

Test t-studenta dla prób zależnych jest jednym z podstawowych narzędzi w analizie statystycznej, wykorzystywanym do porównywania średnich dwóch powiązanych grup (średnich z dwóch kolejnych pomiarów). 

Przebieg Testu:

1. Formułowanie Hipotez:

  • Hipoteza zerowa (H0): Brak istotnej różnicy między średnimi z dwóch pomiarów.
  • Hipoteza alternatywna (H1): Istnieje istotna różnica między średnimi z dwóch pomiarów.

Jeśli chcesz zgłębić tę kwestię, polecamy artykuły: „Hipotezy i ich testowanie w statystyce”, „Hipotezy i problemy badawcze w pracach dyplomowych”.

2. Przygotowanie i zebranie danych.

Więcej na ten temat przeczytasz w naszym artykule „Ocena jakości danych i ich wpływ na wyniki statystyczne w rozprawach doktorskich”.

3. Obliczenie różnic między pomiarami.

4. Obliczenie statystyki testowej, które polega na:

  • Obliczenie średniej różnicy oraz odchylenia standardowego różnicy między pomiarami.
  • Obliczenie wartości t-studenta na podstawie średniej różnicy, odchylenia standardowego różnicy i liczby obserwacji.

5. Interpretacja Wyników:

  • Porównanie obliczonej wartości t-studenta z wartością krytyczną z tabeli rozkładu t-studenta przy ustalonym poziomie istotności (np. 0.05).
  • Jeśli obliczona wartość t-studenta jest większa od wartości krytycznej, odrzucamy hipotezę zerową i stwierdzamy istotną różnicę między grupami. Ppolecamy artykuł „Testy nieparametryczne: test Manna-Whitneya i test Wilcoxona”.

Test t-studenta dla prób zależnych znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak medycyna, psychologia, nauki społeczne itp. Może być stosowany do porównywania wyników pomiarów przed i po interwencji, badania skuteczności terapii, oceny wpływu czynników na zmienne badane w badaniach eksperymentalnych i obserwacyjnych, oraz w wielu innych przypadkach.

Test t-studenta dla prób zależnych jest użytecznym narzędziem w analizie statystycznej, umożliwiającym porównanie średnich dwóch powiązanych grup. Poprawne przeprowadzenie tego testu pozwala na wnioskowanie na temat istotności różnic między pomiarami, co może mieć istotne znaczenie w badaniach naukowych oraz praktyce klinicznej.