t-test

T-tester er en statistisk analysemetode som brukes for å bestemme om det er en signifikant forskjell mellom gjennomsnittene av to grupper eller måletidspunkt

T-testen, også kjent som Students T-test, ble utviklet av William Sealy Gosset under pseudonymet "Student". T-testen er en form for inferensiell statistikk som tillater forskere å konkludere om dataene er signifikant forskjellige fra en hypotetisk forventning. Disse testene er spesielt nyttige i situasjoner der man ønsker å forstå om intervensjoner, behandlinger, eller endringer i en gruppe fører til signifikante forskjeller i utfall sammenlignet med en kontrollgruppe eller en annen intervensjonsgruppe. Under kan du lese nyttig informasjon om valg og bruk av t-tester, eller du kan klikke videre til en gjennomgang av hvordan t-tester gjennomføres i SPSS.

Det finnes hovedsakelig tre typer t-tester; One-sample t-test, independent two-sample t-test og paired sample t-test. One-sample benyttes når man ønsker å sammenligne gjennomsnittet i en enkelt gruppe med et kjent gjennomsnitt, independent two-samle t-test brukes til å sammenligne gjennomsnittene av to uavhengige grupper, mens paired-samples t-test er nyttig for å sammenligne gjennomsnittene i to avhengige grupper eller mellom to  måletidspunkt for samme gruppe.

One-sample t-test brukes når du ønsker å sammenligne gjennomsnittet av en enkelt gruppe med et kjent gjennomsnitt (populasjonsgjennomsnitt). Denne testen hjelper med å fastslå om det er statistisk bevis for en signifikant forskjell mellom gruppens gjennomsnitt og det kjente gjennomsnittet. 

Eksempel: Anta at en skole hevder at deres elever i gjennomsnitt scorer 70 poeng på en standardisert test. Du tar et utvalg på 30 elever fra skolen og finner at deres gjennomsnittlige score er 65 poeng. En one-sample t-test kan brukes for å avgjøre om gjennomsnittet for dette utvalget signifikant avviker fra det hevdede gjennomsnittet på 70 poeng.

Independent two-sample t-testen brukes for å sammenligne gjennomsnittene av to uavhengige grupper. Denne typen test er nyttig når du har to ulike grupper og ønsker å se om det er en signifikant forskjell mellom deres gjennomsnitt. Gruppene antas å være uavhengige da de ikke vil kunne påvirke hverandres gjennomsnitt.

Eksempel: La oss si at du vil sammenligne gjennomsnittshøyden mellom menn og kvinner i en tilfeldig valgt befolkning. Du samler inn data fra 50 menn og 50 kvinner. En independent two-sample t-test vil tillate deg å teste om det er en signifikant forskjell i gjennomsnittshøyden mellom de to kjønnene.

En paired-samples t-test brukes når du har to relaterte grupper, eller når du har én gruppe med to målinger (før og etter en intervensjon). Denne testen er ideell for å analysere effekten av en behandling eller endring over tid innenfor samme gruppe. Gruppene er paired (eller avhengig av hverandre) fordi man antar at det er en sammenheng mellom de to gruppemne eller at resultatene på et måletidspunkt vil ha en innvirkning på de neste resultatene. Hvis man for eksempel måler høyden til en ungdomsskoleklasse på to tidspunkt, trenger man en paired-samples t-test. Dersom man derimot skal sammenligne høyden til klasse med en gruppe voksne mennesker, må man bruke en independent two-samples t-test.

Eksempel: Anta at du ønsker å evaluere effekten av et nytt studieprogram på studentenes akademiske prestasjoner. Du måler prestasjonene til en gruppe studenter før og etter at de har deltatt i programmet. En parret prøve T-test kan anvendes for å fastslå om det er en signifikant endring i studentenes prestasjoner etter å ha gjennomgått det nye studieprogrammet.

Gjennomføring av en T-test starter med at man velger riktig t-test basert på dataens natur og forskningsspørsmålet. Analysen utføres ved at ditt valgte statistikkprogram beregner T-verdien, som er et mål på størrelsen på forskjellen relativt til variasjonen i dataene. Moderne statistisk programvare som SPSS, R, Python eller Excel kan utføre denne beregningen for deg. Disse gjør også det neste steget i analysen for deg, som er å sammenligne den beregnede T-verdien med den kritiske verdien fra T-distribusjonstabellen for å avgjøre om forskjellen er statistisk signifikant. Resultatet av dette er en p-verdi som forteller oss sannsynligheten (Probability) for at en eventuell forskjell er statistisk signifikant. Det er vanlig å benytte et kriterie på 5% (p < 0.05) for statistisk signifikans. Du kan gå videre til denne siden for å se hvordan en t-test gjennomføres i SPSS.

T-tester er fleksible og kan brukes på en rekke datatyper og forskningsdesign. De gir verdifull innsikt i forskjeller mellom grupper, noe som kan informere beslutningstaking og policyutforming. Det er viktig å ta hensyn til at t-tester krever at dataene oppfyller visse forutsetninger, inkludert normalfordeling og homogenitet av varianser. Når disse forutsetningene ikke er oppfylt, kan resultatene være misvisende. Størrelse på utvalget vil også være relevant da små utvalgsstørrelser kan føre til mangel på nok statistisk kraft (power) for å oppdage en faktisk forskjell.