Video: T-toets met SPSS 2024
Bij het testen van verschillen tussen twee gegevensgroepen in R, kunt u zowel gepaarde als ongepaarde gegevens hebben. Gepaarde gegevens komen uit experimenten waarbij twee verschillende behandelingen aan dezelfde onderwerpen werden gegeven.
Onderzoekers gaven bijvoorbeeld tien mensen twee varianten van een slaapmiddel. Elke keer dat de onderzoekers het verschil in slaapuren noteerden met en zonder de medicijnen. Omdat elke persoon beide varianten heeft ontvangen, zijn de gegevens gekoppeld. U vindt de gegevens van dit experiment in de dataset slaap, die drie variabelen heeft:
-
Een numerieke variabele extra, die de extra uren slaap geeft nadat de medicatie is ingenomen
-
Een factorvariabele groep die aangeeft welke variant de persoon heeft genomen
-
Een factorvariabele id die de tien verschillende testpersonen
Nu willen ze weten of beide varianten een ander effect hebben op de lengte van de slaap. Zowel de t. test () en de wilcox. test () functies hebben een argument gekoppeld dat u kunt instellen op WAAR om een test uit te voeren op gepaarde gegevens. U kunt de verschillen tussen beide varianties testen met behulp van de volgende code:
Dit geeft u de volgende uitvoer:
Gepaarde t-testgegevens: extra per groep t = -4. 0621, df = 9, p-waarde = 0. 002833 alternatieve hypothese: het ware verschil in gemiddelden is niet gelijk aan 0 95 procent betrouwbaarheidsinterval: -2. 4598858 -0. 7001142 voorbeeldschattingen: gemiddelde van de verschillen -1. 58
In tegenstelling tot de ongepaarde test, krijg je niet het middel van beide groepen; in plaats daarvan krijg je een enkel gemiddelde van de verschillen.