対応のあるサンプルの T 検定
この機能には Statistics Base オプションが必要です。
「対応のあるサンプルの T 検定」手続きは、1 つのグループの 2 つの変数の平均を比較します。 このプロシージャは、各ケースの 2 つの変数間の差を計算し、平均が 0 とは異なるかどうかを検定します。 このプロシージャーは、 t テスト効果サイズの計算も自動化します。
- 例：
- 高血圧に関する調査で、調査の開始時にすべての患者を測定し、治療後に再度測定します。 したがって、各被験者には、事前 測定値、事後 測定値と呼ばれる 2 つの測定値があります。 あるいは、この検定が使用される別の計画として、一致するペアの研究またはケース・コントロール研究があります。この場合、データ・ファイルの各レコードには、患者とその患者に一致する対照被験者の応答が記録されます。 血圧の調査では、患者と対照被験者を、年齢で一致させることもできます (75 歳の患者と 75 歳の対照グループ・メンバー)。
- 統計
- 各変数: 平均値、サンプル・サイズ、標準偏差、平均値の標準誤差。 変数の各ペア: 相関関数、平均値の差の平均、t 検定、平均値の差に対する信頼区間 (信頼度レベルを指定できます)、t 検定の効果サイズの推定値。 標準偏差と平均値の差の標準誤差。
データの考慮事項
- データ
- 対応のある検定ごとに、2 つの量的変数を指定します (区間尺度または比例尺度)。 一致するペアの研究またはケース・コントロール研究の場合、各検定の被験者とその被験者に一致する対照被験者の応答は、データ・ファイル内の同じケースに含まれている必要があります。
- 仮定
- ペアに対する観測は同じ条件で行う必要があります。 また、平均値の差の分布は、正規分布でなければなりません。 各変数の分散は、等しくても異なっていてもかまいません。
対応のあるサンプルの T 検定の実行
この機能には Statistics Base オプションが必要です。
- メニューから次の項目を選択します。
- 1 つ以上の変数ペアを選択します。
- オプションで、「効果サイズの推定」オプションを変更または選択します。 この設定は、変数のペアごとに Cohen の d および Hedges の補正を推定するときの標準化基準の計算方法を制御します。
- 差の標準偏差
- 効果サイズの推定に使用する分母。 Cohen の d は、平均差のサンプル標準偏差を使用します。 Hedges の補正は、補正係数によって調整された平均差のサンプル標準偏差を使用します。
- 差の不偏標準偏差
- 効果サイズの推定に使用する分母。 Cohen の d は、測定値間の相関係数によって調整された平均値の差のサンプル標準偏差を使用します。 Hedges の補正は、測定値間の相関係数および補正係数によって調整された平均差のサンプル標準偏差を使用します。
- 分散の平均
- 効果サイズの推定に使用する分母。 Cohen の d は、測定値の分散の平均値の平方根を使用します。 Hedges の補正は、測定値の分散の平均値の平方根と補正係数を使用します。
- オプションとして、以下を行うことができます。
- 「効果サイズの推定 (Estimate effect sizes)」を選択して、t 検定の効果サイズの推定を制御します。 この設定を選択すると、変数のペアごとに Cohen の d および Hedges の補正を推定するときの標準化基準の計算方法を制御できます。
- 「オプション」をクリックして、欠損データの処理方法と信頼区間のレベルを指定する。
- 「ブートストラップ」をクリックして、平均値、中央値、比率、オッズ比、相関係数、回帰係数などの、推定に対する標準誤差および信頼区間の頑強な推定を導出する。
このプロシージャーでは、 T-TEST コマンド・シンタックスを貼り付けます。