Un t-test di campioni indipendenti è un metodo statistico per confrontare due campioni in termini di mezzi. Ad esempio, potresti confrontare i punteggi SAT di uomini e donne in una certa università, o le altezze di ragazzi e ragazze di 12 anni.

Semplicità di interpretazione

L'output di un i campioni indipendenti t-test indicano quanto la media di un campione sia diversa dalla media dell'altro gruppo. Ti dice la media di ogni gruppo e la differenza media tra i gruppi. Ti dice anche se questa differenza è statisticamente significativa. La significatività statistica è una misura di quanto siano probabili differenze grandi come quelle di questo campione, se le due popolazioni da cui sono tratti i campioni hanno lo stesso metodo,

Robustezza

I campioni indipendenti t-test presuppone che le due popolazioni siano normalmente distribuite (la curva a campana) e abbiano la stessa varianza (la varianza è una misura di come è distribuita una distribuzione). Tuttavia, il t-test è abbastanza robusto per le violazioni del primo assunto, e ci sono metodi per usare il t-test con due campioni da popolazioni con varianze disuguali.

Facilità di raccolta dei dati

Il test t dei campioni indipendenti richiede pochissimi dati: semplicemente i valori dei soggetti di ciascuno dei due gruppi su alcune variabili quantitative. Il t-test è valido anche con un numero limitato di soggetti e richiede un solo valore per ogni soggetto.

Facilità di calcolo

In questi giorni, anche i t-test vengono quasi sempre eseguiti con l'aiuto di un computer. Ma la formula per i t-test dei campioni indipendenti è semplice, e questo rende facile capire cosa sta succedendo. Questo è particolarmente allettante per le persone senza molto addestramento statistico.