Oefeningen les 3: t-toetsen
Bij al deze oefeningen moet je de volledige output noteren op het examen! Hier
heb ik gewoon de oefeningen opgelost en de stapjes in spss uitgelegd. Vergeet
dit niet!
1. Een onderzoeker wil nagaan of er een verschil is in concentratievermogen
tussen tennissers en voetballers. Hieronder de resultaten op een
concentratietest (score op 10, hoe hoger hoe beter) afgenomen bij 24
voetballers en 24 tennissers.
Voetbal Voetbal Voetbal Tennis Tennis Tennis
5 6 6 7 7 8
7 5 5 6 6 8
6 6 4 7 8 7
7 7 4 9 8 9
8 8 5 8 9 8
6 7 6 7 7 9
7 8 7 8 8 8
5 5 6 8 7 7
We vgl een score (kwant) tussen groepen (kwalitat) dus: independent-sample t-
test. Analyse > compare means > indep sample t. Zet concentratievermogen bij
‘test variables’ en groep bij ‘grouping variable’. Definieer je groepen en duw dan
op ok.
Let op: maak een kolom ‘groep’ en een kolom ‘concentratievermogen’.
In de output komt er een p waarde van 0.206 bij Levene’s test. Deze is groter dan
0.01 en dus niet significant. Je gebruikt dan de tabel van ‘equal variances
assumed’. Je significantie ligt daar op 0.000 (dus kleiner dan 0.05) en een T
waarde van -5.035. Het gemiddelde geeft hier de richting aan: tennisers hebben
gemiddeld gezien een significant hoger concentratievermogen.
Hoe moet je dit nu noteren op je examen?
1) De test die je doet: independent samples t-test
2) De alfa = 0.05
3) De hypothesen: H0: µvoetbal = µtennis en Ha: µv ≠ µt
4) De gemiddelden en standaardafw: X v ± SD = 6,08 ± 1,18 en X t ± SD =
7,67 ± 0,87
5) Resultaten: Lev. F=1.645 en p=0.206 p>0.01 dus niet significant equal
variances assumed
T=-5.305 en p<0.001 we verwerpen H0 en aanvaarden Ha
6) Conclusie: Er is een significant verschil tussen het concentratievermogen van
tennisers en voetballers. Het concentratievermogen van tennisers is beter dan
dat van voetballers.
Zo los je dus elke oefening op je examen. Hier moet je geen grafiek noteren omdat
het over een verschil gaat en niet over een verband.
, 2. Een leerkracht LO heeft het gevoel dat zijn klas onvoldoende fit is. Hij neemt
een looptest af bij zijn 16-jarige leerlingen. Hieronder de duur in seconden op
de looptest van de 20 leerlingen. De norm voor 16-jarigen is 40 seconden.
Presteerden deze leerlingen slechter dan de norm?
34 45 48 52 34
39 41 48 47 54
53 54 37 38 39
61 42 44 48 47
Norm en kwant dus one-sample t test. Analyzecompare means_one sample
t test. Let op: een hogere score is slechter (want dan heb je er langer
overgedaan). Je krijgt dat gem 45.25 is, standaardafwijking 7.32, t waarde
3.208 en p is 0.005. Dit laatste moeten we nog delen door 2 omdat ze in de
vraag 1 richting (1 staartje) van de verdeling vragen. Dit resultaat is sowieso
kleiner dan 0.05. Dit is significant dus we verwerpen H0 en aanvaarden Ha.
We kijk naar het gem voor de richting, die ligt lager dan de norm (45.25 is
slechtere tijd dan 40s). Een Lev test moest hier niet omdat het toch maar over
1 groep gaat.
Je noteert het zo:
3. Een groep van 14 patienten volgt krachttraining na een knie-operatie. Is er
een positieve evolutie in de kracht na 5 weken training?
Pp Voor Na Pp Voor Na
1 16 16 8 16 17
2 14 13 9 15 16
3 17 17 10 16 16
4 13 15 11 17 16
5 10 10 12 16 17
6 11 13 13 15 16
Bij al deze oefeningen moet je de volledige output noteren op het examen! Hier
heb ik gewoon de oefeningen opgelost en de stapjes in spss uitgelegd. Vergeet
dit niet!
1. Een onderzoeker wil nagaan of er een verschil is in concentratievermogen
tussen tennissers en voetballers. Hieronder de resultaten op een
concentratietest (score op 10, hoe hoger hoe beter) afgenomen bij 24
voetballers en 24 tennissers.
Voetbal Voetbal Voetbal Tennis Tennis Tennis
5 6 6 7 7 8
7 5 5 6 6 8
6 6 4 7 8 7
7 7 4 9 8 9
8 8 5 8 9 8
6 7 6 7 7 9
7 8 7 8 8 8
5 5 6 8 7 7
We vgl een score (kwant) tussen groepen (kwalitat) dus: independent-sample t-
test. Analyse > compare means > indep sample t. Zet concentratievermogen bij
‘test variables’ en groep bij ‘grouping variable’. Definieer je groepen en duw dan
op ok.
Let op: maak een kolom ‘groep’ en een kolom ‘concentratievermogen’.
In de output komt er een p waarde van 0.206 bij Levene’s test. Deze is groter dan
0.01 en dus niet significant. Je gebruikt dan de tabel van ‘equal variances
assumed’. Je significantie ligt daar op 0.000 (dus kleiner dan 0.05) en een T
waarde van -5.035. Het gemiddelde geeft hier de richting aan: tennisers hebben
gemiddeld gezien een significant hoger concentratievermogen.
Hoe moet je dit nu noteren op je examen?
1) De test die je doet: independent samples t-test
2) De alfa = 0.05
3) De hypothesen: H0: µvoetbal = µtennis en Ha: µv ≠ µt
4) De gemiddelden en standaardafw: X v ± SD = 6,08 ± 1,18 en X t ± SD =
7,67 ± 0,87
5) Resultaten: Lev. F=1.645 en p=0.206 p>0.01 dus niet significant equal
variances assumed
T=-5.305 en p<0.001 we verwerpen H0 en aanvaarden Ha
6) Conclusie: Er is een significant verschil tussen het concentratievermogen van
tennisers en voetballers. Het concentratievermogen van tennisers is beter dan
dat van voetballers.
Zo los je dus elke oefening op je examen. Hier moet je geen grafiek noteren omdat
het over een verschil gaat en niet over een verband.
, 2. Een leerkracht LO heeft het gevoel dat zijn klas onvoldoende fit is. Hij neemt
een looptest af bij zijn 16-jarige leerlingen. Hieronder de duur in seconden op
de looptest van de 20 leerlingen. De norm voor 16-jarigen is 40 seconden.
Presteerden deze leerlingen slechter dan de norm?
34 45 48 52 34
39 41 48 47 54
53 54 37 38 39
61 42 44 48 47
Norm en kwant dus one-sample t test. Analyzecompare means_one sample
t test. Let op: een hogere score is slechter (want dan heb je er langer
overgedaan). Je krijgt dat gem 45.25 is, standaardafwijking 7.32, t waarde
3.208 en p is 0.005. Dit laatste moeten we nog delen door 2 omdat ze in de
vraag 1 richting (1 staartje) van de verdeling vragen. Dit resultaat is sowieso
kleiner dan 0.05. Dit is significant dus we verwerpen H0 en aanvaarden Ha.
We kijk naar het gem voor de richting, die ligt lager dan de norm (45.25 is
slechtere tijd dan 40s). Een Lev test moest hier niet omdat het toch maar over
1 groep gaat.
Je noteert het zo:
3. Een groep van 14 patienten volgt krachttraining na een knie-operatie. Is er
een positieve evolutie in de kracht na 5 weken training?
Pp Voor Na Pp Voor Na
1 16 16 8 16 17
2 14 13 9 15 16
3 17 17 10 16 16
4 13 15 11 17 16
5 10 10 12 16 17
6 11 13 13 15 16
