Klik voor meer informatie over auteur Kartik Patel.
De onafhankelijke steekproeftest is een statistische methode voor het testen van hypothesen die bepaalt of er een statistisch significant verschil is tussen de gemiddelden van twee onafhankelijke steekproeven.
Men zou deze analysemethode bijvoorbeeld kunnen gebruiken om te bepalen of de gemiddelde waarde van een sedan-type auto significant verschilt van een SUV-type auto. Hier zou de hypothese worden gesteld als een nulhypothese: SUV- en berline-autotypes hebben onbeduidende verschillen in waarde, en de alternatieve hypothesewaarde van SUV en sedan verschillen significant.
Laten we eens kijken naar een steekproef van de onafhankelijke t-test op twee variabelen. De ene is een dimensie met twee waarden en de andere is een meetwaarde.
- Bij een betrouwbaarheidsniveau van 95 procent (5 procent kans op fouten): als p-waarde = 0,041, wat minder is dan 0,05, is er een statistisch significant verschil tussen de gemiddelden van de twee groepen A en B. Het gemiddelde van groep A is aanzienlijk hoger dan die van groep B.
- Bij een betrouwbaarheidsniveau van 98 procent (2 procent kans op fouten): als p-waarde = 0,041, wat groter is dan 0,02, is er geen statistisch significant verschil tussen de gemiddelden van de twee groepen A en B.
Hoe kan een organisatie profiteren van de T-testmethode met onafhankelijke monsters?
De t-testmethode voor onafhankelijke steekproeven voor het testen van hypothesen kan worden gebruikt om aan te pakken verschillende behoeften in verschillende soorten industrieën en organisaties.
- Geneesmiddel: Is de kwaliteit van leven verbeterd voor patiënten die medicijn A hebben gebruikt in tegenstelling tot patiënten die medicijn B hebben gebruikt?
- Sociologie: Zijn mannen meer tevreden met hun werk dan vrouwen? Verdienen ze meer?
- Biologie: Zijn vossen in de ene specifieke habitat groter dan in de andere?
- Economie: Is de economische groei van ontwikkelingslanden groter dan de economische groei van de eerste wereld?
- Marketing: Geeft klantsegment A meer uit aan boodschappen dan klantsegment B?
Om de voordelen van de onafhankelijke t-test-analyse met steekproeven beter te begrijpen, kijken we naar twee use cases:
Gebruik geval 1
Zakelijk probleem: Een HR-manager wil weten of mannelijke medewerkers meer verdienen dan vrouwelijke medewerkers. Hier zou de afhankelijke variabele ‘Totaal jaarinkomen’ zijn.
Zakelijk voordeel: Als de test is afgerond, wordt er een p-waarde gegenereerd, die aangeeft of er een statistisch verschil is tussen het inkomen van de twee groepen. Op basis van deze waarde kan een manager gemakkelijk concluderen of het gemiddelde inkomen van vrouwelijke werknemers statistisch verschilt van mannelijke werknemers. Als het verschil statistisch significant is, kunnen ze verder concluderen welk geslacht hogere of lagere salarissen verdient.
Gebruikssituatie 2
Zakelijk probleem: Een verkoopmanager van een supermarkt wil weten of klantsegment A meer aan boodschappen uitgeeft dan klantsegment B. Hier zou de afhankelijke variabele ‘Aankoopbedrag’ zijn.
Zakelijk voordeel: Zodra de test is voltooid, wordt een p-waarde gegenereerd, die aangeeft of er een statistisch verschil is tussen de inkoopbedragen van beide segmenten. Op basis van deze waarde kan de manager van de supermarkt beslissen over marketingstrategieën voor betere verkoop en hogere inkomsten.
De onafhankelijke steekproef-t-toets is een nuttige statistische methode voor het testen van hypothesen wanneer een organisatie wil bepalen of er een statistisch verschil is tussen twee categorieën, groepen of items en, als er een statistisch verschil is, of dat verschil significant is. .
