Ongepaarde Student T-test
• Deze test gaat na of er een significant verschil is tussen de gemiddelden van 2
groepen
Voorbeeld: Zijn mannen gemiddeld groter dan vrouwen?
• 2 variabelen:
- 1 categorische variabele van 2 niveaus (bv. Geslacht)
- 1 continue variabele (lengte)
• De data is ongepaard
• Parametrische test: data is bij benadering normaal verdeeld
• Nulhypothese: Er is geen verschil tussen de gemiddelden van de beide groepen.
Als het gemiddelde kleiner is dan 0.05 dan weet je dat er WEL een verschil is
en kan je de nulhypothese bevestigen
• 2 varianten : gelijke en ongelijke variantie
- Levene’s test for equality of variances
• H0 voor die test: geen verschil tussen de varianties
• P<0.05 : ONgelijke variantie (not assumed)
• P>0.05 : Gelijke variantie (assumed)
- De outcome van Levene’s test bepaalt welke van de 2 p-waarde voor de t-test
je moet bekijken
,In het programma/ SPSS:
- Analyze / CompareMeans / Independent Sample t-test
Bovenste tabel hebben we niet nodig. In de onderste tabel heb je equel variances assumed
and not assumed. We kijken naar de vijfde rij (hier staan twee p waarden in, 1 voor gelijk en
1 voor ongelijke varianties) en om te weten of we hiervan de onderste of de bovenste nodig
hebben gaan we kijken naar de levene’s test for equality of variances. Sig is hier 1 dus is er
duidelijk geen verschil in varianties. Dus mt we naar de bovenste p waarde kijken. De twee p
waarden mt zeker niet het geval gelijk zijn.
,Gepaarde Student T-test
• Nulhypothese: Het gemiddelde van het verschil van twee verdelingen is gelijk aan 0
Voorbeeld: Is er een verschil tussen het BMI voor, en het BMI na het volgen
van een dieet?
• Variabele wordt opgedeeld in 2 groepen waarbij de metingen 1 aan 1 gelinkt kunnen
worden. In het voorbeeld komt dit doordat we met 1 persoon werken.
• De data is gepaard
• Parametrische test: Het verschil van beide distributies is bij benadering normaal
verdeeld. Je mag de groepen dus niet apart bekijken, maar je mt kijken naar het
verschil tss beide groepen.
• SPSS:
- Analyze / CompareMeans / Paired Samples t-test
- Je mt twee variabelen ingeven. In dit geval, meting tijdstip 1 en meting tijdstip
2
- Bovenste twee tabellen zijn niet interessant, de onderste wel. De p-waarde
waarin
we
, geïnteresseerd zijn staat helemaal vanachter. 0.008 is kleiner dan 0.05 wat wil
zeggen dat er een significant verschil is. Het dieet heeft dus gewerkt.
Wilcoxon matched pairs signed rank test
• Niet parametrische tegenhanger van de gepaarde T-test
• H0: De mediaan van het verschil van beide verdelingen is gelijk aan 0
Voorbeeld: Is er en verschil tussen proefexamen en eindexamen
• Variabele (examenscore) wordt opgedeeld in 2 groepen (proefexamen
en eindexamen) waarbij de metingen 1 aan 1 gelinkt kunnen worden
• Gepaarde data
• Niet parametrisch: nagaan op verschilverdeling. Je mag ze dus niet
individueel
bekijken.
• SPSS:
- Analyze / Nonparametric tests / 2 related samples
• Toy data set: pairedT.sav
Bij assump sip 2 tailed vind je de p-
waarde. Hier 0.013 dus is er een
significant verschil tss de meting en
de twee verschillende tijdstippen.
• Deze test gaat na of er een significant verschil is tussen de gemiddelden van 2
groepen
Voorbeeld: Zijn mannen gemiddeld groter dan vrouwen?
• 2 variabelen:
- 1 categorische variabele van 2 niveaus (bv. Geslacht)
- 1 continue variabele (lengte)
• De data is ongepaard
• Parametrische test: data is bij benadering normaal verdeeld
• Nulhypothese: Er is geen verschil tussen de gemiddelden van de beide groepen.
Als het gemiddelde kleiner is dan 0.05 dan weet je dat er WEL een verschil is
en kan je de nulhypothese bevestigen
• 2 varianten : gelijke en ongelijke variantie
- Levene’s test for equality of variances
• H0 voor die test: geen verschil tussen de varianties
• P<0.05 : ONgelijke variantie (not assumed)
• P>0.05 : Gelijke variantie (assumed)
- De outcome van Levene’s test bepaalt welke van de 2 p-waarde voor de t-test
je moet bekijken
,In het programma/ SPSS:
- Analyze / CompareMeans / Independent Sample t-test
Bovenste tabel hebben we niet nodig. In de onderste tabel heb je equel variances assumed
and not assumed. We kijken naar de vijfde rij (hier staan twee p waarden in, 1 voor gelijk en
1 voor ongelijke varianties) en om te weten of we hiervan de onderste of de bovenste nodig
hebben gaan we kijken naar de levene’s test for equality of variances. Sig is hier 1 dus is er
duidelijk geen verschil in varianties. Dus mt we naar de bovenste p waarde kijken. De twee p
waarden mt zeker niet het geval gelijk zijn.
,Gepaarde Student T-test
• Nulhypothese: Het gemiddelde van het verschil van twee verdelingen is gelijk aan 0
Voorbeeld: Is er een verschil tussen het BMI voor, en het BMI na het volgen
van een dieet?
• Variabele wordt opgedeeld in 2 groepen waarbij de metingen 1 aan 1 gelinkt kunnen
worden. In het voorbeeld komt dit doordat we met 1 persoon werken.
• De data is gepaard
• Parametrische test: Het verschil van beide distributies is bij benadering normaal
verdeeld. Je mag de groepen dus niet apart bekijken, maar je mt kijken naar het
verschil tss beide groepen.
• SPSS:
- Analyze / CompareMeans / Paired Samples t-test
- Je mt twee variabelen ingeven. In dit geval, meting tijdstip 1 en meting tijdstip
2
- Bovenste twee tabellen zijn niet interessant, de onderste wel. De p-waarde
waarin
we
, geïnteresseerd zijn staat helemaal vanachter. 0.008 is kleiner dan 0.05 wat wil
zeggen dat er een significant verschil is. Het dieet heeft dus gewerkt.
Wilcoxon matched pairs signed rank test
• Niet parametrische tegenhanger van de gepaarde T-test
• H0: De mediaan van het verschil van beide verdelingen is gelijk aan 0
Voorbeeld: Is er en verschil tussen proefexamen en eindexamen
• Variabele (examenscore) wordt opgedeeld in 2 groepen (proefexamen
en eindexamen) waarbij de metingen 1 aan 1 gelinkt kunnen worden
• Gepaarde data
• Niet parametrisch: nagaan op verschilverdeling. Je mag ze dus niet
individueel
bekijken.
• SPSS:
- Analyze / Nonparametric tests / 2 related samples
• Toy data set: pairedT.sav
Bij assump sip 2 tailed vind je de p-
waarde. Hier 0.013 dus is er een
significant verschil tss de meting en
de twee verschillende tijdstippen.
