O teste t independente ou desemparelhado é uma medida estatística da diferença entre as médias de duas amostras independentes e distribuídas de forma idêntica. Por exemplo, você pode querer testar para determinar se há uma diferença entre os níveis de colesterol de homens e mulheres. Esse teste calcula um valor t para os dados que são relacionados a um valor p para a determinação de significância. Um dos programas estatísticos mais reconhecidos é o SPSS, que gera uma variedade de resultados de testes para conjuntos de dados. Você pode usar o SPSS para gerar duas tabelas para os resultados de um teste t independente.
Tabela de Estatísticas do Grupo
Encontre a Tabela de Estatísticas do Grupo na saída de dados. Esta tabela apresenta valores estatísticos descritivos gerais, como média, desvio padrão, etc.
Interprete os valores de N como o número de amostras testadas em cada um dos dois grupos para o teste t. Por exemplo, comparar os níveis de colesterol de 100 homens e 100 mulheres teria dois valores de N de 100 e 100, respectivamente.
Encontre os valores de desvio padrão e relacione-os com os conjuntos de dados. O desvio padrão identifica a proximidade do conjunto de pontos de dados dentro de cada grupo de teste a seus respectivos meios. Assim, um desvio padrão maior significa que os dados estão mais espalhados em uma ampla faixa de valores em comparação com um padrão menor de desvio.
Observe o valor médio de erro padrão para os dois grupos de teste. Este valor é calculado a partir do desvio padrão e tamanho da amostra da população e identifica a precisão da média de cada amostra. Um erro padrão menor indica que a média é mais provável de ser a da população verdadeira.
Tabela de testes de amostras independentes
Encontre a tabela de testes de amostras independentes na saída de dados. Esta tabela fornece os resultados reais do teste t.
Verifique para determinar se a variação nos dois grupos de teste é semelhante. Isso é feito observando os resultados do Teste de Igualdade de Variações de Levene, que é fornecido dentro da tabela. Variâncias iguais serão denotadas com um valor-p (denotado como "Sig") maior que 0,05 (p > 0,05), enquanto variâncias desiguais exibirão um valor de p inferior a 0,05 (p < 0,05).
Escolha qual coluna de números você precisa usar com base em se você tem variações iguais ou desiguais.
Identifique os valores p na seção "t-teste para Igualdade de médias" da tabela para determinar a significância. A coluna é denotada como “Sig. (Bicaudal) ”. A maioria dos estudos é realizada em um intervalo de confiança de 95%; assim, um valor de p inferior a 0,05 deve ser considerado significativo significando que existe uma diferença significativa nas médias das duas populações de amostra testadas (ou seja, haveria uma diferença significativa nos níveis de colesterol dos homens em comparação com as mulheres em nosso meio). exemplo anterior.
Observe a seção intervalo de confiança de 95% da diferença da tabela. Esse valor fornece um intervalo para o qual, com 95% de certeza, você preveria a diferença na população real com base nos seus resultados. Assim, um intervalo de confiança mais restrito fornece resultados mais conclusivos e uma estimativa melhor da população real do que um intervalo de confiança mais amplo.
Aviso
Assegure-se de que seus dois conjuntos de dados sejam distribuídos normalmente ou os resultados pode não ser válido. Isso pode ser verificado usando um teste de normalidade no SPSS para ver se o conjunto de dados se ajusta a uma curva padrão.
