Inhoudsopgave:

Wat is een onafhankelijke steekproef?
Wat is een onafhankelijke steekproef?

Video: Wat is een onafhankelijke steekproef?

Video: Wat is een onafhankelijke steekproef?
Video: Dependent and independent samples 2024, Juli-
Anonim

Onafhankelijke monsters zijn monsters die willekeurig worden geselecteerd, zodat de waarnemingen niet afhankelijk zijn van de waarden van andere waarnemingen. Veel statistische analyses zijn gebaseerd op de veronderstelling dat: monsters zijn onafhankelijk . Anderen zijn ontworpen om te beoordelen: monsters dat zijn niet onafhankelijk.

Wat zijn hierbij onafhankelijke en afhankelijke steekproeven?

Afhankelijke monsters zijn gekoppeld metingen voor een set items. Onafhankelijke monsters zijn metingen gedaan op twee verschillende sets items. Als de waarden in één steekproef invloed hebben op de waarden in de andere steekproef , dan de monsters zijn afhankelijk.

Vervolgens is de vraag, wat is een onafhankelijke steekproef t-toets? De onafhankelijk - toets , ook wel de twee genoemd voorbeeld t - toets , onafhankelijk - monsters t - toets of student t - toets , is een inferentiële statistische toets die bepaalt of er een statistisch significant verschil is tussen de gemiddelden in twee niet-verwante groepen.

Hiervan, hoe weet je of een steekproef onafhankelijk is?

Om de Independent Samples t-test uit te voeren:

  1. Klik op Analyseren > Gemiddelden vergelijken > T-test met onafhankelijke monsters.
  2. Verplaats de variabele Atleet naar het veld Groepsvariabele en verplaats de variabele MileMinDur naar het gebied Testvariabele(n).
  3. Klik op Groepen definiëren, waardoor een nieuw venster wordt geopend.
  4. Klik op OK om de Independent Samples t Test uit te voeren.

Wat is het verschil tussen gepaarde en onafhankelijke steekproeven?

Beide controleren om te zien of a verschil tussen twee middelen is belangrijk. Gekoppeld - monsters t-tests vergelijken scores op twee verschillende variabelen, maar voor dezelfde groep gevallen; onafhankelijk - monsters t-tests vergelijken scores op dezelfde variabele, maar voor twee verschillende groepen gevallen.

Aanbevolen: