Independent Two-sample T-test
1. Uitsplitsen per rover -> Grouping Variable
2. Independent Two-sample T-test: P-waarde bekijken (verschil niet significant want
>5%)
3. Mean (=Gem.) -> 6 mm verschil
4. Assumption Checks (2 belangrijke voorwaarden)
4.1 Normality check (zijn de gegevens normaal verdeeld?)
-> Rover 1: P-waarde is significant (>5%) -> niet normaal
=> Aangezien 1 vd meetreeksen niet normaal verdeeld zijn:
- 4.1.2 Mann-Whitney test (beroep op mediaan)
-> Wijken niet significant van elkaar af.
4.2 Spreiding testen (Zijn de gegevens normaal verspreid?)
-> 4.2.1 Equality of Variances test (Brown-Forsythe)
-> P-waarde voldoende hoog (> 5%) dus niets mis.
=> Als P-waarde bij test of Equality of Variances te laag is (< 5%), dan:
4.2.2 Welch test uitvoeren
Metingen vd 2 versch rovers onder elkaar geplaatst
en “Grouping Variable“ toegevoegd (R1 & R2)
1. Uitsplitsen per rover -> Grouping Variable
2. Independent Two-sample T-test: P-waarde bekijken (verschil niet significant want
>5%)
3. Mean (=Gem.) -> 6 mm verschil
4. Assumption Checks (2 belangrijke voorwaarden)
4.1 Normality check (zijn de gegevens normaal verdeeld?)
-> Rover 1: P-waarde is significant (>5%) -> niet normaal
=> Aangezien 1 vd meetreeksen niet normaal verdeeld zijn:
- 4.1.2 Mann-Whitney test (beroep op mediaan)
-> Wijken niet significant van elkaar af.
4.2 Spreiding testen (Zijn de gegevens normaal verspreid?)
-> 4.2.1 Equality of Variances test (Brown-Forsythe)
-> P-waarde voldoende hoog (> 5%) dus niets mis.
=> Als P-waarde bij test of Equality of Variances te laag is (< 5%), dan:
4.2.2 Welch test uitvoeren
Metingen vd 2 versch rovers onder elkaar geplaatst
en “Grouping Variable“ toegevoegd (R1 & R2)
