独立したサンプルの t 検定
「独立したサンプルの t 検定」手続きは、ケースの 2 つのグループの平均値を比較し、自動的に t 検定の効果サイズを計算します。 この検定の場合、被検者を無作為に 2 つのグループに割り当て、応答の差が他の要素によるものでなく、処置 (または処置の欠如) によるものになるようにするのが理想的な方法です。 男性と女性の平均収入を比較するような場合は、この方法は当てはまりません。 ある個人が男性または女性に無作為に割り当てられることはないためです。 このような場合は、他の要素における差が平均値の有意差を隠したり拡大したりすることがないようにする必要があります。 平均収入の差は、(性別だけではなく) 教育水準などの因子による影響を受ける可能性があります。
- 例：
- 高血圧の患者を偽薬グループと治療グループに無作為に割り当てます。 偽薬の被検者には効き目のない錠剤を投与し、治療グループには血圧を下げることが期待される新薬を投与します。 被検者を 2 カ月間治療したあと、2 サンプル t 検定を使用して、偽薬グループと治療グループの平均血圧を比較します。 各患者はそれぞれ 1 回の測定を受け、いずれかのグループに所属します。
- 統計
- 各変数: サンプル・サイズ、平均値、標準偏差、平均値の標準誤差、t 検定の効果サイズの推定値。 平均値の差: 平均値、標準誤差、信頼区間 (信頼度レベルを指定できます)。 検定: 等分散性の Levene 検定、2 つの母平均の差のプールされた分散および等分散でないときの t 検定。
データの考慮事項
- データ
- 対象となる量的変数の値が、データ・ファイルの 1 つの列に含まれます。 この手続きは、2 つの値を持つグループ化変数を使用して、当該ケースを 2 つのグループに分割します。 グループ化変数は、数値型変数 (1 と 2、6.25 と 12.5 などの値) にすることも、短い文字型変数 (「はい」と「いいえ」など) にすることもできます。 別の方法として、分割点を指定することにより、年齢 などの量的変数を使用して、ケースを 2 つのグループに分割することもできます (分割点を 21 にすると、年齢 は 21 歳未満のグループと 21 歳以上のグループに分割されます)。
- 仮定
- 等分散の t 検定の場合、観測値は、同じ母集団分散を持つ正規分布から無作為に抽出された独立したサンプルでなければなりません。 等分散でない t 検定の場合、観測値は、正規分布から無作為に抽出された独立したサンプルでなければなりません。 2 サンプルの t 検定は、正規性からの逸脱に対して非常に頑健です。 分布を図示して確認する場合は、分布が対称的で、外れ値がないことを確認します。
独立したサンプルの t 検定の実行
この機能には Statistics Base オプションが必要です。
- メニューから次の項目を選択します。
- 1 つ以上の量的検定変数を選択します。 変数ごとに個別の t 検定が計算されます。
- グループ化変数を 1 つ選択してから「グループの定義」をクリックして、比較したいグループの 2 つのコードを指定します。
- オプションとして、以下を行うことができます。
- 「効果サイズの推定 (Estimate effect sizes)」を選択して、t 検定の効果サイズの推定を制御します。
- 「オプション」をクリックして、欠損データの処理方法と信頼区間のレベルを指定する。
- 「ブートストラップ」をクリックして、平均値、中央値、比率、オッズ比、相関係数、回帰係数などの、推定に対する標準誤差および信頼区間の頑強な推定を導出する。
このプロシージャーでは、 T-TEST コマンド・シンタックスを貼り付けます。