Les 3: T-toetsen
T-toetsen = gemiddelden van groepen vergelijken. Je gaat een kwantitatieve variabele en een kwalitatieve variabele met elkaar
gaan vergelijken.
Er zijn 3 soorten parametrische t-toetsen:
1) Independent samples t-test
2) Paired samples t-test
3) One-sample t-test
PARAMETRISCH:
Indepentent samples t-test
= Gemiddelden van 2 groepen vergelijken.
Voorbeeld 1: Is er een verschil in aantal uur fysieke activiteit per week tussen jongens en meisjes?
- Variabele 1: 10 jongens en 10 meisjes = kwalitatief (geslacht)
- Variabele 2: aantal uur fysieke activiteit (FA)/week = kwantitatief
à In SPSS: steeds in 2 kolommen maken
1) Geslacht (kwalitatief)
2) Uren FA/week (kwantitatief)
Analyze > Compare Means > independent samples t-test
Bij de test variabele dien je steeds de kwantitatieve variabele in te vullen.
De kwalitatieve variabele vul je in bij ‘grouping variable’. Belangrijk is dat deze groepen altijd moeten gedefinieerd worden.
36
, In deze oefening was groep 1 (jongens) gedefineerd als 1, en groep 2 (meisjes) gedefinieerd als 2.
Het gemiddelde bij de jongens was 3,7 met een standaarddeviatie van 0,95.
Het gemiddelde bij de meisjes was 2,8 met een standaarddeviatie van 0,79.
De tweede tabel toont de levene’s test. De levene’s test informeert je over variantie van beide groepen (of deze voldoende
gelijk zijn. H0 = de varianties zijn voldoende gelijk)
Belangrijk is om bij het besluit steeds alle waarden te noteren: zowel de F-waarde als de p-waarde.
We hebben een F-waarde van 0,34 met een bijhorende p-waarde van 0,57. Dit is niet significant, we kunnen de nulhypothese
niet verwerpen. De varianties van beide groepen verschillen niet significant van elkaar en varianties zijn voldoende gelijk.
In dit geval interpreteren we de t-waarde, de vrijheidsgraden (df) en de p-waarde op basis van ‘equal variances assumed’
De t-waarde is 2,31; er zijn 18 vrijheidsgraden (df = 18) en er is een p-waarde van 0,03. We kunnen besluiten dat er een
significant verschil is tussen het aantal uren fysieke activiteit bij de jongens en het aantal uren fysieke activiteit bij de meisjes.
Uit de gemiddelden kunnen we besluiten dat het gemiddeld aantal urenfysieke activiteit bij de jongens (3,7) hoger is dan het
gemiddeld aantal uren fysieke activiteit bij de meisjes (2,8). Jongens spenderen dus significant meer tijd aan fysieke activiteit
dan meisjes.
Voorbeeld 2: is er een verschil in het gemiddeld aantal stappen van senioren met een normaal gewicht, en senioren met
overgewicht?
Analyze > Compare means > Independent sample t-test
Test-variabele en grouping variabele definiëren + groepen kwalitatieve variabele definiëren.
à Senioren met een normaal gewicht: 1; senioren met overgewicht: 2
Levene’s test informeert ons over de gelijkheid van varianties: de F-waarde is 7,18 en p-waarde is 0,02. We kunnen besluiten dat
de levene’s test significant is. De varianties zijn dus niet voldoende gelijk. We interpreteren dan de lijn ‘equal variances not
assumed’. De t-waarde is 2,11. Er zijn 16 vrijheidsgraden, en de p-waarde is 0,064. P > 0,05 maar <0,10. Er is een trend tot
significant verschil in het gemiddeld aantal stappen tussen senioren met een normaal gewicht, en senioren met overgewicht.
Gemiddeld aantal stappen is hoger voor senioren met een normaal gewicht (6498 sd 3683 t.o.v. 3814 sd 1032)
Er is een trend tot significantie dat senioren met een normaal gewicht, meer stappen doen dan senioren met overgewicht.
37
T-toetsen = gemiddelden van groepen vergelijken. Je gaat een kwantitatieve variabele en een kwalitatieve variabele met elkaar
gaan vergelijken.
Er zijn 3 soorten parametrische t-toetsen:
1) Independent samples t-test
2) Paired samples t-test
3) One-sample t-test
PARAMETRISCH:
Indepentent samples t-test
= Gemiddelden van 2 groepen vergelijken.
Voorbeeld 1: Is er een verschil in aantal uur fysieke activiteit per week tussen jongens en meisjes?
- Variabele 1: 10 jongens en 10 meisjes = kwalitatief (geslacht)
- Variabele 2: aantal uur fysieke activiteit (FA)/week = kwantitatief
à In SPSS: steeds in 2 kolommen maken
1) Geslacht (kwalitatief)
2) Uren FA/week (kwantitatief)
Analyze > Compare Means > independent samples t-test
Bij de test variabele dien je steeds de kwantitatieve variabele in te vullen.
De kwalitatieve variabele vul je in bij ‘grouping variable’. Belangrijk is dat deze groepen altijd moeten gedefinieerd worden.
36
, In deze oefening was groep 1 (jongens) gedefineerd als 1, en groep 2 (meisjes) gedefinieerd als 2.
Het gemiddelde bij de jongens was 3,7 met een standaarddeviatie van 0,95.
Het gemiddelde bij de meisjes was 2,8 met een standaarddeviatie van 0,79.
De tweede tabel toont de levene’s test. De levene’s test informeert je over variantie van beide groepen (of deze voldoende
gelijk zijn. H0 = de varianties zijn voldoende gelijk)
Belangrijk is om bij het besluit steeds alle waarden te noteren: zowel de F-waarde als de p-waarde.
We hebben een F-waarde van 0,34 met een bijhorende p-waarde van 0,57. Dit is niet significant, we kunnen de nulhypothese
niet verwerpen. De varianties van beide groepen verschillen niet significant van elkaar en varianties zijn voldoende gelijk.
In dit geval interpreteren we de t-waarde, de vrijheidsgraden (df) en de p-waarde op basis van ‘equal variances assumed’
De t-waarde is 2,31; er zijn 18 vrijheidsgraden (df = 18) en er is een p-waarde van 0,03. We kunnen besluiten dat er een
significant verschil is tussen het aantal uren fysieke activiteit bij de jongens en het aantal uren fysieke activiteit bij de meisjes.
Uit de gemiddelden kunnen we besluiten dat het gemiddeld aantal urenfysieke activiteit bij de jongens (3,7) hoger is dan het
gemiddeld aantal uren fysieke activiteit bij de meisjes (2,8). Jongens spenderen dus significant meer tijd aan fysieke activiteit
dan meisjes.
Voorbeeld 2: is er een verschil in het gemiddeld aantal stappen van senioren met een normaal gewicht, en senioren met
overgewicht?
Analyze > Compare means > Independent sample t-test
Test-variabele en grouping variabele definiëren + groepen kwalitatieve variabele definiëren.
à Senioren met een normaal gewicht: 1; senioren met overgewicht: 2
Levene’s test informeert ons over de gelijkheid van varianties: de F-waarde is 7,18 en p-waarde is 0,02. We kunnen besluiten dat
de levene’s test significant is. De varianties zijn dus niet voldoende gelijk. We interpreteren dan de lijn ‘equal variances not
assumed’. De t-waarde is 2,11. Er zijn 16 vrijheidsgraden, en de p-waarde is 0,064. P > 0,05 maar <0,10. Er is een trend tot
significant verschil in het gemiddeld aantal stappen tussen senioren met een normaal gewicht, en senioren met overgewicht.
Gemiddeld aantal stappen is hoger voor senioren met een normaal gewicht (6498 sd 3683 t.o.v. 3814 sd 1032)
Er is een trend tot significantie dat senioren met een normaal gewicht, meer stappen doen dan senioren met overgewicht.
37
