Независим t-тест, използващ SPSS статистика

Въведение

T-тестът с независими проби (или накратко независим t-тест) сравнява средните стойности между две несвързани групи на една и съща непрекъсната, зависима променлива. Например, можете да използвате независим t-тест, за да разберете дали заплатите на завършилите за първа година се различават в зависимост от пола (т.е. зависимата ви променлива ще бъде „заплати за завършили първа година“ и вашата независима променлива ще бъде „пол“, която има две групи: "мъж и жена"). Като алтернатива можете да използвате независим t-тест, за да разберете дали има разлика в тестовата тревожност въз основа на образователното ниво (т.е. вашата зависима променлива би била „тестова тревожност“, а вашата независима променлива би била „образователно ниво“, която има две групи: "студенти" и "аспиранти").

Това ръководство за "бърз старт" ви показва как да извършите независим t-тест, използвайки SPSS Statistics, както и да интерпретирате и отчетете резултатите от този тест. Преди обаче да ви запознаем с тази процедура, трябва да разберете различните предположения, на които трябва да отговарят вашите данни, за да може независим t-тест да ви даде валиден резултат. След това обсъждаме тези предположения.

SPSS статистика

Предположения

Когато решите да анализирате данните си с помощта на независим t-тест, част от процеса включва проверка, за да се уверите, че данните, които искате да анализирате, всъщност могат да бъдат анализирани с помощта на независим t-тест. Трябва да направите това, защото е подходящо да използвате независим t-тест само ако вашите данни "преминат" шест предположения, необходими за независим t-тест, за да ви дадат валиден резултат. На практика проверката за тези шест предположения просто добавя малко повече време към вашия анализ, изисквайки от вас да щракнете още няколко бутона в SPSS Statistics, когато извършвате своя анализ, както и да помислите малко повече за вашите данни, но това е не е трудна задача.

Преди да ви запознаем с тези шест предположения, не се изненадвайте, ако при анализ на вашите собствени данни с помощта на SPSS Statistics едно или повече от тези предположения са нарушени (т.е. не са изпълнени). Това не е необичайно, когато работите с реални данни, а не с примери за учебници, които често ви показват как да извършите независим t-тест, когато всичко върви добре! Не се притеснявайте обаче. Дори когато данните ви се провалят при определени предположения, често има решение за преодоляване на това. Първо, нека да разгледаме тези шест предположения:

Можете да проверите предположения # 4, # 5 и # 6, като използвате SPSS статистика. Преди да направите това, трябва да се уверите, че вашите данни отговарят на предположения # 1, # 2 и # 3, въпреки че не се нуждаете от SPSS статистика, за да направите това. Когато преминаваме към предположения # 4, # 5 и # 6, предлагаме да ги тествате в този ред, тъй като той представлява ред, при който, ако нарушението на предположението не може да бъде коригирано, вече няма да можете да използвате независим t- тест (въпреки че вместо това може да можете да изпълните друг статистически тест на вашите данни). Само не забравяйте, че ако не стартирате правилно статистическите тестове за тези предположения, резултатите, които получавате при изпълнение на независим t-тест, може да не са валидни. Ето защо ние посвещаваме редица раздели от нашето подобрено независимо ръководство за t-тест, за да ви помогнем да постигнете това правилно. Можете да научите за нашето подобрено независимо ръководство за t-тест тук или по-общо за нашето подобрено съдържание като цяло тук.

В раздела „Процедура за тестване в SPSS статистика“ илюстрираме процедурата за SPSS статистика, необходима за извършване на независим t-тест, като се приема, че не са нарушени предположения. Първо, посочихме примера, който използваме, за да обясним независимата процедура за t-тест в SPSS Statistics.

SPSS статистика

Пример

Концентрацията на холестерол (вид мазнини) в кръвта е свързана с риска от развитие на сърдечни заболявания, така че по-високите концентрации на холестерол показват по-високо ниво на риск, а по-ниските концентрации показват по-ниско ниво на риск. Ако намалите концентрацията на холестерол в кръвта, рискът от развитие на сърдечни заболявания може да бъде намален. Наднорменото тегло и/или физическата неактивност повишава концентрацията на холестерол в кръвта. Както упражненията, така и загубата на тегло могат да намалят концентрацията на холестерол. Не е известно обаче дали упражненията или отслабването са най-подходящи за понижаване на концентрацията на холестерол. Ето защо изследовател реши да проучи дали упражнението или интервенцията за отслабване са по-ефективни при понижаване на нивата на холестерола. За тази цел изследователят набира произволна извадка от неактивни мъже, които са класифицирани като наднормено тегло. След това тази извадка беше разделена на случаен принцип в две групи: Група 1 се подложи на диета с контролиран прием на калории, а група 2 предприе програмата за тренировки. За да се определи коя програма за лечение е по-ефективна, средните концентрации на холестерол са сравнени между двете групи в края на програмите за лечение.

SPSS статистика

Настройка в SPSS статистика

В SPSS Statistics отделихме групите за анализ, като създадохме групираща променлива, наречена Лечение (т.е. независимата променлива), и дадохме на „диетичната група“ стойност от "1" и "упражняваща група" стойност от "2" (т.е. двете групи на независимата променлива). Концентрациите на холестерола са въведени под името променлива Холестерол (т.е. зависимата променлива). В нашето подобрено независимо ръководство за t-тест, ние ви показваме как правилно да въвеждате данни в SPSS Statistics, за да стартирате независим t-тест (вижте тук). Можете да научите за нашето подобрено съдържание за настройка на данни като цяло тук. Като алтернатива имаме родово ръководство за „бърз старт“, което ще ви покаже как да въвеждате данни в SPSS статистика, достъпно тук.

SPSS статистика

Тестова процедура в SPSS статистика

Осемте стъпки по-долу ви показват как да анализирате данните си с помощта на независим t-тест в SPSS Statistics, когато шестте предположения в предишния раздел, Предположения, не са били нарушени. В края на тези осем стъпки ще ви покажем как да интерпретирате резултатите от този тест. Ако търсите помощ, за да сте сигурни, че вашите данни отговарят на предположения # 4, # 5 и # 6, които се изискват при използване на независим t-тест и могат да бъдат тествани с помощта на SPSS статистика, можете да научите повече тук.

Щракнете Analyze> Coмpare Средства> Independenт-Проби T тест. в горното меню, както е показано по-долу:

Публикувано с писмено разрешение от SPSS Statistics, IBM Corporation.

Публикувано с писмено разрешение от SPSS Statistics, IBM Corporation.

Публикувано с писмено разрешение от SPSS Statistics, IBM Corporation.

Публикувано с писмено разрешение от SPSS Statistics, IBM Corporation.

Публикувано с писмено разрешение от SPSS Statistics, IBM Corporation.

Забележка: Ако имате повече от 2 групи за лечение в проучването си (напр. 3 групи: диета, упражнение и лекарство лечебни групи), но искаха да сравняват само две (например диета и лекарство групи за лечение), можете да въведете 1 към група 1: кутия и 3 към група 2: кутия (т.е., ако искате да сравните диетата с медикаментозно лечение).