Como interpretar um teste T independente em SPSS

A , teste t independente , ou não pareado é uma medida estatística da diferença entre as médias de duas amostras independentes e identicamente distribuídas. Por exemplo, você pode querer testar para determinar se existe uma diferença entre os níveis de colesterol dos homens e das mulheres. Este ensaio calcula em valor para os dados que são então relacionada com um valor de p para a determinação da importância . Um dos programas estatísticos mais reconhecidas é SPSS , o que gera uma variedade de resultados de ensaio para os conjuntos de dados . Você pode usar o SPSS para gerar duas mesas para os resultados de um Estado independente t- test.Things você precisa

programa estatístico SPSS

Dois independente dados distribuídos normalmente define para testar

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Grupo Estatísticas Tabela

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encontrar o grupo Estatísticas Tabela na saída de dados. Este quadro mostra os valores estatísticos descritivos gerais , como média, o desvio padrão , etc

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interpretar os valores de N , como o número de amostras testadas em cada um dos dois grupos, para o t – teste . Por exemplo , comparando os níveis de colesterol de 100 homens e 100 mulheres teria dois N valores de 100 e 100, respectivamente.

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Encontre os valores de desvio padrão e relacioná-los com os conjuntos de dados . O desvio padrão identifica o quão perto o conjunto de pontos de dados dentro de cada grupo de teste são de seus respectivos meios. Assim , um desvio padrão de mais elevada significa que os dados são mais espalhadas sobre uma ampla gama de valores , em comparação com um menor nível de desvio .

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Observar o erro padrão do valor médio para os dois grupos de teste . Este valor é calculado com base no desvio padrão e tamanho da amostra da população e identifica a precisão da média de cada amostra . Um erro padrão menor indica que a média é mais provável que seja a do verdadeiro população.

Amostras Independentes tabela de teste

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Encontrar amostras independentes Table Test na saída de dados . Esta tabela fornece os resultados reais do teste t .

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Verifique para determinar se a variação nos dois grupos de teste são semelhantes. Isso é feito por olhar para os resultados do Teste de Levene para Igualdade de Variâncias que é dado na tabela. Variâncias iguais será denotado com um valor de p (identificada como ” Sig ” ) superior a 0,05 ( p> 0,05 ) , enquanto que as variâncias desiguais exibirá um valor de p inferior a 0,05 ( p

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Escolha qual coluna de números que você precisa usar com base em se você tem variâncias iguais ou desiguais .

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Identificar os valores p em “t -teste de igualdade de médias ” seção de a tabela para determinar a significância . A coluna é denotado como ” Sig . ( 2 – caudas) .” A maioria dos estudos são realizados num intervalo de confiança de 95 %; assim , um valor de p menor que 0,05 é para ser tomado como significado importante que exista uma diferença significativa nos meios das duas populações de amostras testadas ( isto é, haveria uma diferença significativa nos níveis de colesterol em comparação com os homens mulheres no nosso exemplo anterior).

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Observe a 95 % Intervalo de Confiança da seção Diferença da mesa. Este valor dá um intervalo para que , com 95% de certeza , você poderia prever a diferença na população real a ser com base em seus resultados. Assim, um intervalo de confiança estreito fornece resultados mais conclusivos e uma melhor estimativa da população atual do que um intervalo de confiança mais amplo.