Testul t pentru a compara un eşantion cu o populaţie la care cunoaştem media

Analyse – Compare means – One sample t test

In fereastra care apare, vom trece: - test variable: variabila pe care o vom analiza- test value: valoarea mediei populaţiei (pe care o avem in enunţul exerciţiului)

Formulam ipotezele:Ipoteza de cercetare H1: există diferenţe intre rezultatele subiecţilor din eşantion si rezultatele subiecţilor din populaţia cu media…. la variabila ….

Ipoteza de nul Ho: nu există diferenţe intre rezultatele subiecţilor din eşantion si rezultatele subiecţilor din populaţia cu media…. la variabila ….

Din primul tabel vom extrage media eşantionului (coloana a 3 – a )Din al doilea tabel, vom extrage:- t(df) = … ; - p = (coloana a 4-a) ;

In funcție de valoarea lui p, putem avea una din următoarele 2 situații:1. p < 0,05 acceptam H1, respingem Ho exista diferențe semnificative intre

rezultatele subiecților din eșantion si rezultatele subiecților din populația cu media….

2. p > 0,05 acceptam Ho, respingem H1 nu exista diferențe semnificative intre rezultatele subiecților din eșantion si rezultatele subiecților din populația cu media….

Daca p < 0,05, avem una din următoarele doua situații:1. media eșantionului > media populației rezultatele subiecților din eșantion sunt

semnificativ mai mari decât rezultatele subiecților din populația cu media….sau

2. media eșantionului < media populației rezultatele subiecților din eșantion sunt semnificativ mai mici decât rezultatele subiecților din populația cu media….

Testul t pentru a compara două eşantioane perechiAnalyze – Compare means – Paired Samples t test

Formulam ipotezele de cercetare si de nul:Ho: nu exista diferenţe intre media subiecţilor la variabila test si media subiecţilor la variabile retest. H1: exista diferenţe intre media subiecţilor la variabila test si media subiecţilor la variabile retest.

Din primul tabel, vom extrage mediile celor doua eşantioane perechi – coloana a douaDin al doilea tabel, vom extrage toate cele 3 date:r = 0,85p< 0,001

r reprezintă coeficientul de corelație si ne oferă date despre ierarhia subiecților; putem avea una din următoarele 3 situații:

1. corelație pozitiva, semnificativa (r pozitiv, p < 0,05) ierarhia subiecților se păstrează la retestare cei care obțin rezultate bune la prima testare, vor obține rezultate bune si la retestare;2. corelație negativa, semnificativă (r negativ, p < 0,05) ierarhia subiecților se inversează la retestare subiecții care obțin rezultate bune la prima testare, vor obține rezultate slabe la retestare. 3. corelație nesemnificativa (p > 0,05) nu putem spune nimic despre ierarhia subiecților la retestare.

Din acest tabel, extragem datele din ultimele 3 coloane:t ( df) = ….p = …..

In funcție de valoarea lui p, putem avea una din următoarele 2 situații: 1. p < 0,05 acceptam H1, respingem Ho exista diferențe semnificative intre media subiecților la variabila test si media subiecților la variabile retest. 2. p > 0,05 acceptam Ho, respingem H1 nu exista diferențe semnificative intre media subiecților la variabila test si media subiecților la variabile retest.

Daca p < 0,05, avem una din următoarele doua situaţii:1. media subiecţilor la retestare este semnificativ mai mare decât media subiecţilor

la prima testare;2. media subiecţilor la retestare este semnificativ mai mica decât media subiecţilor la

prima testare;

(pentru a vedea in care din aceste doua situaţii suntem, comparam mediile, din primul tabel, coloana a 2-a).

Testul t pentru eşantioane independente

Analyze – Compare means – Independent Samples T Test

Test variable: trecem variabila pe care o testam ( variabila dependenta)Grouping variable: trecem variabila independenta

Bifam apoi “define groups” şi definim nivelurile variabilei independente (simbolurile numerice trecute in baza de date – le vedem în Variable view, la Value, în dreptul variabilei noastre independente).

Formulam ipotezele de cercetare si de nul:Ho: nu exista un efect al VI asupra VDH1: exista un efect al VI asupra VDDin primul tabel extragem valorile mediei si ale abaterii standard ( coloanele 3 si 4 )

Tabelul “Independent Samples Test”Testul egalităţii dintre varianţe ( testul Levene) – coloana 2 si 3 - extragem valorile lui F si p; in acest caz avem F = 12, 38; p = 0,002

- formulam ipotezele de cercetare si de nul: H1: eşantioanele au varianţe diferite Ho: eşantioanele au varianţe egaleIn funcţie de valoarea lui p ( p din coloana a 3-a), avem una din următoarele doua situaţii:

1. p < 0,05 acceptam H1 variantele sunt diferite mai departe citim valorile de pe rândul 2 din tabel

2. p > 0,05 acceptăm Ho variantele sunt egale mai departe citim valorile de pe rândul 1 din tabel

Apoi, vom extrage din tabel valorile lui t si p: t (df) = …; p=….In funcţie de valoarea lui p (din coloana a 6-a), putem avea una din următoarele 2 situaţii: 1. p < 0,05 acceptam H1, respingem Ho exista diferenţe semnificative intre…. 2. p > 0,05 acceptam Ho, respingem H1 nu exista diferenţe semnificative intre ……

! dacă diferenţele sunt semnificative, trebuie să spunem în ce sens apar, adică trebuie să comparăm cele 2 medii din primul tabel şi să spunem care este mai mare.