Paired Sample T Test Uitleg Top 13 Latest Posts

Een gepaarde t-toets, ook bekend als een gepaarde steekproef-t-toets, is een statistische analyse die wordt gebruikt om te bepalen of er een significant verschil bestaat tussen de gemiddelde scores van twee gerelateerde of gepaarde datasets. Het wordt vaak gebruikt in experimentele studies waarbij deelnemers twee keer worden getest, bijvoorbeeld voor en na een interventie.

De gepaarde t-toets vergelijkt de verschillen tussen de paren van de gerelateerde waarnemingen. Deze verschillen worden berekend door de score van de tweede meting af te trekken van de score van de eerste meting voor elke deelnemer. Het gemiddelde van deze verschillen wordt vervolgens gedeeld door de standaardfout van deze verschillen om de t-score te verkrijgen.

Als de berekende t-score groter is dan de kritieke t-waarde voor het gekozen significantieniveau en het aantal vrijheidsgraden, dan wordt geconcludeerd dat er een significant verschil bestaat tussen de twee gepaarde datasets.

De gepaarde t-toets heeft als voordeel dat deze rekening houdt met de individuele verschillen tussen deelnemers, waardoor het een krachtigere test is dan een onafhankelijke t-toets. Het is echter belangrijk om te onthouden dat de gepaarde t-toets alleen geschikt is voor gerelateerde datasets en niet kan worden gebruikt om verschillen tussen onafhankelijke datasets te analyseren.

Paired samples T-test is a statistical method used to compare two means of a quantitative variable when these values are collected from the same random sample. It is used when you want to compare the differences between two patterns related to the same input variable.

For example, let’s say you want to determine whether a new treatment works better than a traditional treatment. You can use the paired-samples T-test to compare the mean difference in results from the same group of randomly selected patients and divided into two different treatment groups (new method and traditional method).

Paired-samples T-tests are also used in many other fields, such as economics, social science, and medicine.