Quindi stai prendendo delle statistiche e sai che devi usare un t-test, ma sei stordito su quale tipo di t-test usare? Questo semplice articolo mostra come determinare se un t-test appaiato, non abbinato o a campione è appropriato nella tua particolare situazione.

Chiediti: voglio confrontare i mezzi di due gruppi, o fare Mi interessa solo come la media di un singolo gruppo si confronta con un numero? Se vuoi confrontare i mezzi di due gruppi, vai al passaggio 2.

Tuttavia, se ti interessa solo come la media di un singolo gruppo si confronta con un singolo numero, usa un t-test a un campione. Un esempio di caso in cui un t-test di un campione è appropriato sarebbe se si testasse se lo studente medio consuma significativamente più di 2000 calorie al giorno (ad esempio, si sta confrontando il numero medio di calorie consumate per vedere se è significativamente maggiore del numero 2000).

Se stai confrontando i mezzi di due gruppi, ti chiedi di conseguenza: i due gruppi di numeri che stiamo confrontando provengono dalle stesse persone? Se è così, dobbiamo usare un t-test per campioni appaiati (noto anche come test t per campioni ripetuti).

Per esempio, diciamo che stiamo confrontando il peso di ogni persona in un gruppo di le persone prima di iniziare una dieta con il loro peso dopo aver completato il programma di dieta. Vogliamo sapere se il peso di ogni persona dopo il programma è significativamente maggiore del loro peso in anticipo. Le due serie di numeri che confrontiamo vengono dallo stesso gruppo di persone: un gruppo rappresenta i loro pesi prima del trattamento e l'altro set rappresenta i loro pesi dopo il trattamento. Questa è chiamata variabile all'interno dei soggetti. In un caso come questo, usa un t-test per campioni appaiati (noto anche come test t per campioni ripetuti).

C'è un altro caso in cui un t-test per campioni appaiati è appropriato: se il ricercatore sta facendo un disegno "abbinato" in cui ha scelto intenzionalmente coppie di soggetti che sono simili in varie caratteristiche (ad esempio, età, sesso, storia medica, ecc.) Ogni volta che i numeri nel primo e secondo gruppo sono abbinati, lì è una relazione significativa tra un valore nel primo gruppo di punteggi e il valore corrispondente nel secondo gruppo di punteggi, un t-test di campioni appaiati è appropriato.

In qualsiasi altro caso in cui un test t è appropriato, è meglio usare un t-test per campioni indipendenti. Questo è appropriato per i progetti "tra soggetti" in cui due gruppi di soggetti sono destinati a differire su una manipolazione critica. Ad esempio, se si verifica l'effetto della caffeina sulla crescita delle piante, si potrebbero avere due gruppi: un gruppo di controllo a cui è stata somministrata acqua e un gruppo sperimentale di piante a cui è stata somministrata una soluzione di caffeina. Dato che stai utilizzando piante totalmente diverse in ciascun gruppo, non c'è un accoppiamento significativo tra i punteggi nei due gruppi, e dovresti usare un t-test per campioni indipendenti.