Hva er One-Sample T-Test?

one-sample t-test er medlem av t-test familie. Alle testene i t-test familie sammenligne forskjeller i gjennomsnittlig score av kontinuerlig-nivå (intervall eller forhold), normalt fordelt data. I motsetning til den uavhengige eller avhengige-sample t-tester, one-sample t-test virker med bare en gjennomsnittlig score. Den one-sample t-test sammenligner gjennomsnittet av en enkelt eksempel til en forhåndsbestemt verdi for å avgjøre om utvalget mener er vesentlig større eller mindre enn denne verdien.,

The independent sample t-test sammenligner gjennomsnittet av en distinkt gruppe til å bety for en annen gruppe. Et eksempel forskning spørsmålet om et uavhengig utvalg t-test ville være, «Gjør gutter og jenter er forskjellige i deres LØR score?»Den avhengige utvalg t-test sammenligner to matchet score eller mål (slik som før vs. etter). Et eksempel forskning spørsmålet for en avhengig sample t-test ville være, «Gjøre elevenes karakterer bedre etter at de mottar veiledning?»

På den annen side, one-sample t-test sammenligner gjennomsnittlig score funnet i en observert eksempel til noen forhåndsbestemt eller hypotetisk verdi., Vanligvis, den hypotetisk verdi er populasjonsgjennomsnittet eller noen andre teoretisk utledet verdi.

Noen mulige anvendelser av one-sample t-test omfatter testing eksempel mot en forhåndsbestemt eller forventet verdi, testing en prøve mot en bestemt målestokk, eller teste resultatet av en replikert eksperiment mot den opprinnelige studien. For eksempel, en forsker kan det være lurt å finne ut om den gjennomsnittlige alder av med pensjon i en bestemt befolkning er 65. Forskeren ville trekke et representativt utvalg av personer som tas inn i pensjonisttilværelsen, og spør i hvilken alder de trakk seg tilbake., En one-sample t-test kan da bli utført for å sammenligne gjennomsnittsalderen er innhentet i utvalget (f.eks., 63) til den hypotetiske test verdi av 65. T-testen avgjør om den forskjellen vi finner i vårt eksempel er større enn vi ville forvente å se ved en tilfeldighet.

One-Sample T-Test i SPSS

I dette eksempelet, vil vi gjennomføre en one-sample t-test for å fastslå om den gjennomsnittlige alder for en befolkning av studenter er vesentlig større eller mindre enn 9,5 år.,

Før vi faktisk gjennomføre one-sample t-test, vår første trinnet er å kontrollere distribusjonen for normalitet. Dette kan gjøres med en Q-Q-Plott (ligger under Analysere > Beskrivende Statistikk i SPSS). Da vi rett og slett legge den variabelen vi ønsker å teste (alder) til boksen, og bekrefte at testen distribusjon er satt til Normal. Dette vil skape diagrammet ser du nedenfor. Utskriftene viser at små verdier, og store verdier, noe som avviker fra det normale., Som en ekstra sjekk, vi kan kjøre en Kolmogorov-Smirnov (K-S) test for å teste nullhypotesen om at variabelen er normalfordelt. Vi finner her at K-S test som er ikke signifikant; derfor kan vi ikke forkaste null-hypotesen, og kan anta at alder er normalfordelt.,

La oss gå videre til one-sample t-test, som kan bli funnet i Analyser > Sammenlign Betyr > One-Sample T-Test…

one-sample t-test dialogboksen er ganske enkel. Vi legge til testen variabel alder til listen av Test Variabler, og skriv deretter inn Test Verdi. I vårt tilfelle, den hypotetisk-test verdi er 9.5., Dialogboksen Alternativer… gir oss innstillingen for hvordan å håndtere manglende verdier og også muligheten til å angi bredden på konfidensintervallet brukt til testing.

Når alle aktuelle alternativer er satt, klikk OK for å kjøre analyser. Figuren nedenfor viser resultatet. «Én-Eksempel Statistikk» – delen viser beskrivende statistikk for prøven, inkludert de mener å være i forhold til test verdi. Den «One-Sample Test» – delen viser resultatene av t-test., I dette tilfellet, nullhypotesen er at det betyr for eksempel er lik 9.5. For formålet i dette eksemplet, vil vi sette vår betydning (alpha) nivå .05. Sig. kolonnen viser p-verdi for testen. Resultatene viser at p-verdi (.592) er større enn .05. Dette tyder på at null-hypotesen ikke forkastes, og i en alder av prøven er ikke vesentlig forskjellig fra 9.5.