• t-Toets; Independent of paired samples?

    Independent samples t-Toets vs paired samples t-Toets

    De ‘independent samples t-Toets’ (ookwel de ‘onafhankelijke t-Toets/t-test’ genoemd) is een veelgebruikte statistische toets (ook in SPSS) om twee groepen (/gemiddelden) te vergelijken.t-toets, twee gemiddelden vergelijken

    Het is een specificatie van de ‘Student t-test’ tegenwoordig vaker gewoon ‘t-Toets‘ of ‘t-test‘ genoemd. De t-Toets bestaat namelijk uit een independent samples en een dependent samples variant.

    Zowel de ‘ independent samples t-toets als de paired samples variant vergelijkt twee groep gemiddelden. Echter kun je bij een design waarbij twee gemiddeld
    en vergeleken worden niet willekeurig een van de twee t-toetsen gebruiken.


    William Sealy Gossett-Toets/t-test, william gosset is het brein achter de t-statistic (de basis voor o.a. de t-Toets/t-test). Hij publiceerde onder het pseudonym ‘Student’. Er wordt gezegd dat hij dit deed om kennis te kunnen delen zonder in geheimhoudings problemen te komen met zijn werkgever (Guiness).


     

    Wat is dan daadwerkelijk het verschil tussen de ‘independent samples t-Toets/t-test’ en de ‘paired samples t-Toets/t-test’?

    Dit is eenvoudiger dan het klinkt, en wordt bepaald door het ontwerp van je onderzoek. Het voorbeeld hieronder maakt dit onderscheid het best duidelijk.

    Independent samples t-Toets/t-test:
    Laten we zeggen dat je wilt onderzoeken of mensen woonachtig in een stad meer stress ervaren dan mensen die wonen in een dorp. (Om het voorbeeld simpel te houden laten we verder alle onderzoektechnische bezwaren even buiten beschouwing). Je hebt een enquete die mate van gestresst zijn meet. Je neemt deze af bij 100 mensen woonachtig in de stad en 100 andere mensen woonachtig in een dorp. Dit betekent dat je 2 groepen hebt die onafhankelijk van elkaar zijn. Dat wil zeggen de 100 scores die je krijgt uit stadsmensen staan los van de 100 scores die je krijgt van de dorpelingen. Voor dit onderzoek zou je de twee gemiddelden vergelijken (toetsen op significantie) met een independent samples t-toets
    Paired samples t-Toets/t-test:
    Nu had je het onderzoek ook anders kunnen aanpakken. Je had bijvoorbeeld ook kunnen kiezen om 100 mensen te zoeken die op het punt staan te verhuizen naar een stad. Je neemt dan bij deze 100 mensen de enquete of terwijl ze in een dorp wonen en een later, wanneer ze verhuisd zijn naar een stad, neem je de enquete bij dezelfde mensen nogmaals af. Nu heb je een dependent samples ontwerp (de twee groepen zijn volledig ‘afhankelijk’), en moet je als statistische analyse de paired samples t-toets gebruiken.
    Het verschil zit in de groepen. De independent samples t-toets gebruik bij je bij het design waar je echt twee verschillende groepen gebruikt (bijvoorbeeld een groep stedelingen en een groep dorpelingen). De paired samples t-toets gebruik je wanneer je twee (of meer) gemiddelden uit één (participanten)groep wilt vergelijken.
    Zoals een enquete die je uitvraagt aan dezelfde mensen voor en na een bepaalde conditie.

    Nu je weet wat de verschillen precies zijn tussen de independent samples en paired samples t-tests en wanneer je welke van de twee hoort te gebruiken is het nog belangrijk om te kijken hoe je de resultaten rapporteert.


    scriptie hulp, spss uitbesteden icoonHeb je toch nog moeite met t-Toetsen, andere analyses of met het schrijven van een scriptie in het geheel? Overweeg dan ook eens het om betaalde hulp in te schakelen. Je kunt bij scriptiemaster.nl heel eenvoudig een vrijblijvend (en gratis) advies gesprek aanvragen.


     

    Voorbeeld t-Toets/t-test rapporteren in APA stijl

    Verder bouwend op het voorbeeld hierboven beschreven zou een resultaat er als volgt uitzien.

    • Bij een significant verschil (p < ,05):
      (Verwerp hypothese H0 (hypothese H0 is de stelling dat er geen echt verschil bestaat tussen -in dit voorbeeld- stedelingen en dorpeling in gerapporteerde stress)


      De stedelingen groep (M = x,xxx; SD = x,xxx) bleek gemiddeld hoger te scoren  op de ervaren stress meting dan de dorpelingen groep A (M = x,xxx; SD = x,xxx). Dit verschil is significant: t (xxx) = x,xxx, p = 0,xxx.


    • Bij een non-significant verschil (p > ,05):
      (Omdat er geen significant verschil gevonden kun je hypothese H0 (hypothese H0 is de stelling dat er geen echt verschil bestaat tussen -in dit voorbeeld- stedelingen en dorpeling in gerapporteerde stress) niet verwerpen. Een veel gemaakt fout is dat er bij een verschil in gemiddelden (van scores op bijvoorbeelde de enquete) dat niet significant is gesproken wordt van een ‘gevonden verschil dat niet significant is’. Dit is niet correct. Als de significantie waarde lager is dan de vooraf gestelde waarde (meestal 5% dus .05) dan is er geen verschil gevonden. Punt.)


      De stedelingen groep (M = x,xxx; SD = x,xxx) bleek gemiddeld niet significant hoger te scoren  op de ervaren stress meting dan de dorpelingen groep A (M = x,xxx; SD = x,xxx), t (xxx) = x,xxx, p = 0,xxx.


    Let op:

    • De APA stijl is erg precies wanneer het aankomt op op de cursiviteit en punctuatie. De letters zijn cursief en de cijfers er opvolgend zijn dit niet.
    • Een verschil dat niet significant is, is geen verschil.
    • Vergeet niet voorafgaand aan het t-toets resultaat in APA stijl (zie voorbeeld) te noemen welke statistische analyse je gebruikt hebt. In dit geval dus ‘independent sample t-Toets of paired samples t-Toets.

      {\displaystyle \,T={\frac {{\bar {X}}-\mu _{0}}{S}}{\sqrt {n}}}

      de t-Toets formule


    scriptie hulp, spss uitbesteden icoonHeb je toch nog moeite met deze of andere analyses (bijv. post hoc analyses) of het interpreteren van je SPSS output in het algemeen? Of zijn er andere onderdelen bij het schrijven van je scriptie waar je tegen aanloopt? Overweeg dan ook eens het om betaalde hulp in te schakelen. Je kunt bij scriptiemaster.nl heel eenvoudig een vrijblijvend (en gratis) advies gesprek aanvragen.


     

    Bekijk voor meer details en uitleg over de t-Toets ook ‘Discovering Statistics with SPSS’ van Andy Field.
    Of ga terug naar het volledige 4-stappen overzicht van statistiek met SPSS.

Comments are closed.