Qual è il T-Test a un campione?
Il t-test a un campione fa parte della famiglia t-test. Tutti i test della famiglia t-test confrontano le differenze nei punteggi medi di dati a livello continuo (intervallo o rapporto), normalmente distribuiti. A differenza dei test t indipendenti o a campione dipendente, il test t a campione singolo funziona con un solo punteggio medio. Il test t di un campione confronta la media di un singolo campione con un valore predeterminato per determinare se la media del campione è significativamente maggiore o minore di tale valore.
Il campione indipendente t-test confronta la media di un gruppo distinto con la media di un altro gruppo. Una domanda di ricerca di esempio per un campione indipendente t-test sarebbe, ” I ragazzi e le ragazze differiscono nei loro punteggi SAT?”Il campione dipendente t-test confronta due punteggi o misurazioni corrispondenti (come prima vs. dopo). Una domanda di ricerca di esempio per un campione dipendente t-test sarebbe, ” I voti degli alunni migliorano dopo aver ricevuto tutoraggio?”
D’altra parte, il t-test di un campione confronta il punteggio medio trovato in un campione osservato con un valore predeterminato o ipotetico. In genere, il valore ipotetico è la media della popolazione o qualche altro valore teoricamente derivato.
Scopri come aiutiamo a modificare i capitoli della tua tesi
Allineare il quadro teorico, raccogliere articoli, sintetizzare lacune, articolare una metodologia chiara e un piano dati e scrivere sulle implicazioni teoriche e pratiche della tua ricerca fanno parte dei nostri servizi completi di editing della tesi.
- Portare tesi di editing competenze ai capitoli 1-5 in modo tempestivo.
- Tieni traccia di tutte le modifiche, quindi lavora con te per realizzare la scrittura accademica.
- Supporto continuo per affrontare il feedback del comitato, riducendo le revisioni.
Alcune possibili applicazioni del t-test di un campione includono testare un campione contro un valore predeterminato o atteso, testare un campione contro un determinato benchmark o testare i risultati di un esperimento replicato contro lo studio originale. Ad esempio, un ricercatore potrebbe voler determinare se l’età media di andare in pensione in una certa popolazione è 65. Il ricercatore avrebbe disegnato un campione rappresentativo di persone che entrano in pensione e chiedere a che età si sono ritirati. Si potrebbe quindi effettuare un test t su un campione per confrontare l’età media ottenuta nel campione (ad esempio, 63) con il valore ipotetico del test di 65. Il t-test determina se la differenza che troviamo nel nostro campione è più grande di quanto ci aspetteremmo di vedere per caso.
Il T-Test di un campione in SPSS
In questo esempio, condurremo un t-test di un campione per determinare se l’età media di una popolazione di studenti è significativamente maggiore o inferiore a 9,5 anni.
Prima di condurre effettivamente il t-test di un campione, il nostro primo passo è controllare la distribuzione per la normalità. Questo può essere fatto con un grafico Q-Q (che si trova sotto Analizza > Statistiche descrittive in SPSS). Quindi aggiungiamo semplicemente la variabile che vogliamo testare (age) alla casella e confermiamo che la distribuzione del test è impostata su Normal. Questo creerà il diagramma che vedi sotto. L’output mostra che valori piccoli e valori grandi si discostano in qualche modo dalla normalità. Come ulteriore controllo, possiamo eseguire un test Kolmogorov-Smirnov (K-S) per testare l’ipotesi nulla che la variabile sia normalmente distribuita. Troviamo qui che il test KS non è significativo; quindi, non possiamo rifiutare l’ipotesi nulla e possiamo supporre che l’età sia normalmente distribuita.
passiamo alla one-sample t-test, che può essere trovato nell’Analizzare > Confronto Significa > One-Sample T Test…
Il one-sample t-test di dialogo è abbastanza semplice. Aggiungiamo la variabile di test age all’elenco delle variabili di test e quindi inseriamo il valore di Test. Nel nostro caso, il valore ipotetico del test è 9.5. La finestra di dialogo Opzioni gives ci dà l’impostazione su come gestire i valori mancanti e anche la possibilità di specificare la larghezza dell’intervallo di confidenza utilizzato per il test.
Una volta impostate tutte le opzioni appropriate, fare clic su OK per eseguire l’analisi. La figura seguente mostra l’output. La sezione” Statistiche di un campione ” mostra statistiche descrittive per il campione, inclusa la media confrontata con il valore del test. La sezione “Test di un campione” mostra i risultati del t-test. In questo caso, l’ipotesi nulla è che la media del campione sia uguale a 9.5. Ai fini di questo esempio, imposteremo il nostro livello di significatività (alfa) su .05. Il Sig. colonna visualizza il valore p per il test. I risultati mostrano che il valore p (.592) è maggiore di .05. Ciò suggerisce che l’ipotesi nulla non può essere respinta e l’età del campione non è significativamente diversa da 9.5.
