Testul t. Compararea a doua esantioane de scopuri corelate/relationate.

Testul t. Compararea a doua esantioane de scopuri corelate/relationate.

Testul t este folosit pentru evaluarea semnificatiei statistice a diferentei dintre mediile pentru doua seturi de scoruri. Cu ajutorul testului t se pune in evidenta daca valoarea medie pentru un set de scoruri difera in medie de valoarea medie pentru alt set de scoruri.

Testul t are doua variante:

1. prima varianta este folosita atunci cand cele doua seturi de scoruri ce trebuie comparate provin dintr-un singur esantion sau cand coeficientul de corelatie intre cele doua seturi este mare - testul t pentru esantioane perechi;
2. a doua varianta a testului t este utilizata in momentul in care doua seturi diferite de valori provin din grupe diferite de participanti. - testul t pentru esantioane independente.

* Testul t pentru esantioane perechi este optim daca distributia diferentelor dintre cele doua seturi de valori se prezinta (aproximativ) sub forma de clopot (atunci cand distributia este normala). Daca distributia este foarte diferita de forma de clopot ar trebui luata in considerare utilizarea unei tehnici statistice relationate nonparametrica pentru esantioane perechi, cum ar fi testul de perechi Wilcoxon.

Procesarea unui Test t este ilustrata cu datele din tabelul urmator unde sunt prezentate numarul de cuvinte pe care aceeasi copii le-au verbalizat  cu mamele lor la 18 luni si la 24 luni.

Numarul de cuvinte verbalizate intr-un minut la varste diferite.

X.1. Introducerea datelor.

Pasul 1:

In "Variable View" din "Data Editor" se eticheteaza primul rand cu "optsprezece" si al doilea rand cu "douazeci si patru".
* Se inlatura cele doua zecimale.

Pasul 2:

In "Data View" din "Data Editor"

se introduc datele in primele doua

coloane.

X.2. Testul t pentru esantioane perechi

Pasul 1:

Se selecteaza:

"Analyze"

"Compare Means"

"Paired-Samples T Test."
Pasul 2:

Se selecteaza "optsprezece" si se pune aceasta variabila langa eticheta "Variable1" sub "Curent Selections".

Se selecteaza "douazeci si patru" si se pune aceasta variabila langa eticheta "Variable2" sub "Curent Selections".

Se apasa butonul ►pentru a pune aceste doua variabile in lista variabilelor relationale.

Se apasa "OK".

X.3. Interpretarea output-ului.

Primul tabel arata media, numarul de cazuri si abaterea standard pentru cele doua grupuri. Media pentru "optsprezece" este 3,13 si abaterea standard este 1,126.

Al doilea tabel arata gradul in care cele doua seturi de valori sunt corelate. Corelatia dintre ele 0,94. Aceasta este o corelatie mare, nivelul de semnificatie fiind de 0,00.

Primele trei coloane care contin cifre sunt componentele fundamentale ale calcului unui Test t relationat. Media de -2,000 este de fapt diferenta dintre mediile pe 18 si 24 luni, deci in realitate este media diferentei. Valoarea lui t este bazata pe aceasta medie a diferentei (-2,00), divizata cu eroarea standard a mediei (0,267). Calculul ofera valoarea lui t (-7,483).

X.4. Raportarea output-ului.

Rezultatele obtinute ar putea fi prezentate astfel: "Media numarului de cuvinte verbalizate la 18 luni difera semnificativ de media cuvintelor verbalizate la 24 de luni.