독립 표본 T 검정
독립 표본 T 검정 프로시저는 두 개의 케이스 그룹에 대한 평균을 비교합니다. 이 검정의 경우 반응상의 차이는 다른 요인이 아닌 처리(혹은 무처리)로 인한 것이므로 개체를 두 그룹에 무작위로 할당하는 것이 이상적입니다. 이것은 남자와 여자의 평균 수입을 비교하는 경우에 해당되지 않습니다. 사람을 무작위로 남자나 여자로 할당할 수 없기 때문입니다. 이러한 상황에서는 다른 요인의 차이가 평균에서 큰 차이가 나지 않게 하거나 차이를 크게 하는지 확인해야 합니다. 평균 수입의 차이는 성별의 영향만 받는 것이 아니라 교육수준과 같은 요인의 영향을 받을 수도 있습니다.
예제. 고혈압 환자를 무작위로 거짓 처방 그룹(위안을 주기 위해 효과 없는 약을 제공)과 처리 그룹으로 분류하였습니다. 거짓 처방 개체의 대상은 효과 없는 약을 복용하고 치료 개체의 대상은 혈압을 낮추는 것으로 기대되는 새로운 약을 복용하게 됩니다. 대상들을 두 달 동안 치료한 후 거짓 처방 개체와 처리 그룹의 평균 혈압을 비교하기 위해 2-표본 t 검정이 사용됩니다. 각 환자는 한 번만 측정하고 한 그룹에 속해 있습니다.
통계. 각 변수에 대해 표본 결과, 평균, 표준 편차, 평균의 표준 오차를 선택할 수 있습니다. 평균의 차이에 대해 평균, 표준 오차, 신뢰구간(사용자가 신뢰수준을 지정할 수 있음)을 선택할 수 있습니다. 분산의 등식에 대한 Levene 검정, 평균의 등식에 대한 풀링-분산 및 개별-분산 t 검정을 선택할 수 있습니다.
독립 표본 T 검정 데이터 고려 사항
데이터. 중요한 양적변수의 값은 데이터 파일의 단일 열에 있습니다. 프로시저는 두 개의 값을 갖는 그룹화 변수를 사용하여 케이스를 두 그룹으로 분리합니다. 그룹화 변수는 숫자(예: 1과 2 또는 6.25와 12.5)이거나 단문자(예: yes와 no)가 될 수 있습니다. 다른 방법으로, 연령과 같은 양적변수를 사용할 수 있는데 이 경우 절단점을 지정하여 케이스를 두 그룹으로 분리할 수 있습니다(절단점이 21이면 연령이 21세 미만인 그룹과 21세 이상인 그룹으로 분리됨).
가정. 등분산 t 검정의 경우 관측값은 동일한 모집단 분산을 갖는 정규 분포로부터 독립된 무작위 표본이어야 합니다. 비-등분산 t 검정의 경우 관측값은 정규 분포로부터 독립된 무작위 표본이어야 합니다. 2-표본 t 검정은 정규성을 상당히 벗어나 있습니다. 분포를 그래프상에서 확인하면 두 표본이 대칭적이며 이상값이 없음을 볼 수 있습니다.
독립 표본 T 검정 구하기
이 기능을 사용하려면 Statistics Base Edition이 필요합니다.
- 메뉴에서 다음을 선택합니다.
- 양적 검정변수를 하나 이상 선택합니다. 각 변수에 대해 별도의 t 검정이 계산됩니다.
- 단일 그룹화 변수를 선택한 후 그룹 정의를 클릭하여 비교하려는 그룹의 두 코드를 지정합니다.
- 선택적으로 옵션을 클릭하여 결측 데이터의 처리와 신뢰구간의 수준을 제어할 수 있습니다.
이 프로시저는 T-TEST 명령 구문을 붙여넣습니다.