1 샘플 티테스트란 무엇인가?
단일 샘플 티-테스트는 티-테스트 패밀리의 구성원입니다. 티-테스트 패밀리의 모든 테스트는 연속 레벨(간격 또는 비율),정규 분포 데이터의 평균 점수의 차이를 비교합니다. 독립 또는 종속 샘플 티 테스트와 달리 단일 샘플 티 테스트는 하나의 평균 점수로 작동합니다. 단일 샘플 티-테스트는 단일 샘플의 평균을 미리 결정된 값과 비교하여 샘플 평균이 그 값보다 훨씬 크거나 작은지 확인합니다.
독립 샘플 티-테스트는 하나의 고유 그룹의 평균을 다른 그룹의 평균과 비교합니다. 독립적 인 샘플 티 테스트에 대한 연구 질문의 예는 다음과 같습니다.”남학생과 여학생이 수능 점수가 다릅니까?”종속 샘플 티-테스트는 두 개의 일치하는 점수 또는 측정 값(예:전 대 후)을 비교합니다. “학생들이 사교육을 받은 후에 성적이 향상되는가?”
한편,단일 샘플 티 테스트는 관찰된 샘플에서 발견된 평균 점수를 미리 결정되거나 가상의 값과 비교합니다. 일반적으로 가상의 값은 모집단 평균 또는 다른 이론적으로 파생 된 값입니다.
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한 샘플 티 테스트의 일부 가능한 응용 프로그램은 미리 결정 된 또는 예상된 값에 대 한 샘플을 테스트,특정 벤치 마크에 대 한 샘플을 테스트 또는 원래 연구에 대 한 복제 된 실험의 결과 테스트를 포함 합니다. 예를 들면,연구원은 어느 인구안에 은퇴의 평균 나이가 65 이으면 결정하고 싶는 수도 있다. 연구원은 은퇴를 입력하는 사람들의 대표 샘플을 그리고 그들이 은퇴 한 나이에 물어볼 것입니다. 그런 다음 샘플에서 얻은 평균 연령(예:63)을 가상의 테스트 값 65 와 비교하기 위해 단일 샘플 티 테스트를 수행 할 수 있습니다. 티-테스트는 우리가 우리의 샘플에서 발견 차이가 우리가 우연히 볼 것으로 예상보다 큰지 여부를 결정합니다.
이 예에서 우리는 학생 인구의 평균 연령이 9.5 세보다 훨씬 크거나 작은지 확인하기 위해 단일 샘플 티 테스트를 실시 할 것입니다.
첫 번째 단계는 분포를 정규성을 확인하는 것입니다. 이 작업은 큐-큐 플롯을 사용하여 수행할 수 있습니다. 그런 다음 테스트하려는 변수(연령)를 상자에 추가하고 테스트 분포가 정상으로 설정되어 있는지 확인합니다. 이것은 당신이 아래에 보이는 다이어그램을 만들 것입니다. 출력은 작은 값과 큰 값이 정규성에서 다소 벗어나는 것을 보여줍니다. 추가 검사로 콜모고로프-스미르노프(케이-에스)테스트를 실행하여 변수가 정상적으로 분포되어 있다는 귀무 가설을 테스트 할 수 있습니다. 따라서 귀무 가설을 거부 할 수 없으며 나이가 정상적으로 분포되어 있다고 가정 할 수 있습니다.
단일 샘플 티 테스트로 넘어가겠습니다….
단일 샘플 티 테스트 대화 상자는 매우 간단합니다. 우리는 테스트 변수 목록에 테스트 변수 나이를 추가 한 다음 테스트 값을 입력합니다. 우리의 경우 가상의 테스트 값은 9.5 입니다. 대화상자 옵션…을 통해 누락된 값을 관리하는 방법에 대한 설정과 테스트에 사용되는 신뢰 구간의 너비를 지정할 수 있습니다.
모든 적절한 옵션이 설정되면 확인을 클릭하여 분석을 실행합니다. 아래 그림은 출력을 보여줍니다. “단일 샘플 통계”섹션에는 테스트 값과 비교되는 평균을 포함하여 샘플에 대한 설명 통계가 표시됩니다. “단일 샘플 테스트”섹션은 티 테스트 결과를 보여줍니다. 이 경우 귀무 가설은 표본의 평균이 9.5 와 같다는 것입니다. 이 예제의 목적을 위해 중요도(알파)수준을 설정합니다.05. 시그. 열에는 테스트에 대한 피-값이 표시됩니다. 결과는 보여 피-값(.592)보다 큽니다.05. 이는 귀무 가설을 거부 할 수 없으며 샘플의 나이가 9 와 크게 다르지 않음을 시사합니다.5.
