t– Testi

Araştırmalarda hipotezler test edilirken bir hipotez ile onun karşıtı diğer hipotezden hangisinin örneklem verilerine bağlı elde edilen sonuç ile daha fazla uyum gösterdiği araştırılır. Hipotezlerden birisi sıfır H0 diğeri bir H1 olarak adlandırılır. Kabul gören en genel görüşe H0 yeni hipoteze ise H1 adı verilir. Eğer H0 yanlış iken reddedilmez ise Alfa tipi hata yapılır. Eğer H0 doğru iken reddedilirse Beta tipi hata yapılmış olur.

İstatistiksel anlamlılık: Bütün istatistiksel testlerde sonuçlar olasılık ya da risk (Örn: p<0,001) bakımından ifade edilir. Yani anlamlılığı test etmek için risk düzeyinin belirlenmesine ihtiyaç vardır.

Bağımsız İki Örneklem t-Testi

Parametrik testler arasında bulunan teste iki bağımsız örneklem ortalamalarındaki farkın istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığına bakılması için geliştirilmiştir. Araştırmacılar ellerinde bulunan veriye bu testi uygulamak için şu varsayımları yerine getirmelidir:

• Örneklemler birbirlerinden bağımsız seçilmeli,
• Örneklemlerde seçilen birimler birbirlerinden bağımsız olarak örnekleme alınmalı,
• Ana kütlenin normal olarak dağılımı,
• Verilerin eşit aralıklı ve oranlı ölçme düzeyinde olması,
• Varyansların birbirlerine eşit durumda olmaları.

t- testi hesaplanması yapılabilir.

Eşleştirilmiş İki Örneklem t-Testli

Normal dağılıma sahip iki eşleştirilmiş (bağlantılı ve ilişkili) örneklem ortalamaları aralarındaki farkın istatistiksel açıdan anlamlı olup olmadığının saptanması için kullanılır.