Comment interpréter un test t indépendant dans SPSS

Statistiques Groupe table

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  Trouver le tableau statistique du Groupe dans la sortie de données. Ce tableau indique les valeurs statistiques descriptives générales telles que la moyenne, écart-type, etc.

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  Interpréter les N valeurs comme le nombre d'échantillons testés dans chacun des deux groupes pour le test t. Par exemple, en comparant les niveaux de 100 hommes et 100 femmes cholestérol aurait deux valeurs de N et 100 100, respectivement.

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  Trouver les valeurs de déviation standard et les rapportent à des ensembles de données. L'écart-type identifie comment fermer l'ensemble des points de données au sein de chaque groupe de test sont à leurs moyens respectifs. Ainsi, un écart-type plus élevé signifie que les données ne sont plus réparties sur une large gamme de valeurs par rapport à un niveau de déviation plus petite.

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  Observer la valeur moyenne d'erreur standard pour les deux groupes d'essai. Cette valeur est calculée à partir de la taille de l'écart-type et de l'échantillon de la population et identifie la précision de la moyenne de chaque échantillon. Un écart-type inférieur indique que la moyenne est plus susceptible d'être celui de la population vrai.

Échantillons indépendants table de test

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  Trouver l'Independent Tableau échantillons de test dans la sortie de données. Ce tableau donne les résultats réels de la t-test.

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  Vérifiez déterminer si la variance dans les deux groupes de test sont similaires. Cela se fait en regardant les résultats du test de Levene pour l'égalité des écarts qui est donnée dans le tableau. L'égalité des écarts seront désignés avec une p-valeur (notée "Sig") supérieur à 0,05 (p> 0,05), tandis que les variances inégales affichera une valeur p inférieure à 0,05 (p<0.05).

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  Choisissez quelle colonne de chiffres que vous devez utiliser en fonction de si vous avez des écarts égaux ou inégaux.

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  Identifier les valeurs de p dans la section de la table "test t pour l'égalité de moyens» pour déterminer la signification. La colonne est notée "Sig. (2-tailed)". La plupart des études sont effectuées sur une confiance de 95% Interval ainsi, une valeur p inférieure à 0,05 est à prendre sens comme significatif qu'il existe une différence significative entre les moyennes des deux populations des échantillons testés (par exemple, il y aurait une différence significative dans les niveaux de cholestérol d'hommes par rapport aux femmes dans notre exemple précédent).

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  Observez l'intervalle de confiance de la section de la différence de la table de 95%. Cette valeur donne un intervalle pour lequel, avec 95% de certitude, vous prédire la différence dans la population réelle à être basé sur vos résultats. Ainsi, un intervalle de confiance étroit fournit des résultats plus concluants et une meilleure estimation de la population réelle d'un intervalle de confiance plus large.