Сравнение двух независимых выборок
Мы хотим проверить, значительно ли различается действие двух групп медикаментов на людей в зависимости от их возраста. Такое различие было бы, конечно, нежелательным, так как в этом случае разницу в действии лекарств можно было бы объяснить разным возрастным составом пациентов.
- Выберите в подменю команду Independent-Samples T Test… (t-тест для независимых выборок)
Откроется диалоговое окно Independent-Samples T Test (см. рис. 13.1).
- В списке исходных переменных щелкните на переменной а и щелчком на кнопке с треугольником перенесите ее в список тестируемых переменных (Test Variable(s)).
- Таким же способом перенесите переменную med в поле Grouping Variable (Группирующая переменная).
- Щелчком на кнопке Define Groups… (Определить группы) открывается окно, в котором можно ввести значения двух категорий для группирующей переменной. Мы будем сравнивать две группы, удовлетворяющие условиям соответственно med = 1 и med = 2. Поэтому внесите в поле Group 1 (Группа 1) значение 1, а в поле Group2 – значение 2.
- Щелчком на кнопке Continue вернитесь в основное диалоговое окно.
- Теперь следует выяснить, какие параметры установлены по умолчанию. Щелкните для этого на кнопке Options… (Параметры). Не изменяя настроек, щелкните на кнопке Continue и вернитесь в основное диалоговое окно.
Рис. 13.1: Диалоговое окно Independent-Samples T Test
- Запустите t-тест, щелкнув на ОК. В окне просмотра появятся следующие результаты:
Group Statistics (Статистика групп)
| Лекарство | N | Mean (Среднее) | Std. Deviation (Стандартное отклонение) | Std. Error Mean (Стандартная ошибка среднего) | |
| Возраст | Альфасан | 87 | 62.24 | 11.19 | 1.20 |
| Бетасан | 87 | 61.98 | 11.96 | 1.28 |
Independent Samples Test (Тест для независимых выборок)
| Levene's Test for Equality of Variancies (Тест Левена на равенство дисперсий) | t-test for Equality of Means (Тест Стьюдента на равенство средних) | |||||||||
| F | Sig. (Значимость) | Т | df | Sig. (2-tailed) (Значимость (2-сторонняя)) | Mean Difference (Разность средних) | Std. Error Differenсе (Стандартная ошибка разницы) | 95% Confidence Interval of the Difference (Довериельный интервал разницы) | Lower (Нижняя граница) | Upper (Верхняя граница) | |
| Возраст | Equal variances assumed (Дисперсии равны) | 0.54 | 0.462 | 0.151 | 172 | 0.880 | 0.26 | 1.76 | -3.20 | 3.73 |
| Equal variances not assumed (Дисперсии не равны) | 0.15 | 171.249 | 0.880 | 0.26 | 1.76 | -3.20 | 3.73 | |||
Выведенные результаты содержат:
- количество наблюдений, средние значения, стандартные отклонения и стандартные ошибки средних в обеих группах,
- результаты теста Левена на равенство дисперсий.
Как правило, гипотеза о равенстве (гомогенности) дисперсий не принимается, если тест Левена дает значение р < 0.05 (гетерогенность дисперсий). Для случаев как гомогенности (равенства), так и гетерогенности (неравенства) выводятся следующие характеристики:
- результаты t-теста: значение распределения t, количество степеней свободы df, вероятность ошибки р (под обозначением "Значимость (2-сторонняя)"), а также
- разница средних значений, ее стандартная ошибка и доверительный интервал.
В данном примере мы не получаем значимого различия воздействия двух группами лекарств по возрасту (р = 0.880).
В следующем t-тесте мы проверим, различается ли действие двух групп лекарств по так называемому индексу Брока. Этот индекс, разработанный одним парижским хирургом, предусматривает, что нормальный вес человека можно определить из следующего уравнения:
Нормальный вес(кг) = Рост(см) - 100Если взять отношение фактического веса человека к нормальному весу по этой формуле, то мы получим процентный показатель, который у людей с нормальным весом равен 100, у людей с избытком веса > 100 и т.д.
Индекс Брака = ((Вес в кг) / (Рост в см - 100)) * 100- Определим на основе существующих переменных новую переменную, для чего выберем команды меню Transform (Преобразовать) › Compute… (Вычислить)
- В поле выходной переменной (Target Variable) задайте новое имя "broca", а в поле численного выражения (Numeric Expression) введите выражение gew I (gr – 100) * 100
- Щелкните на кнопке ОК. Теперь можно командами меню Analyze (Анализ) › Compare Means (Сравнение средних) › Independent Samples T Test… (t-тест для независимых выборок) описанным выше способом провести t-тест для новой переменной broca.
И этот тест показывает, что между двумя труппами лекарств не наблюдается значимого различия по индексу Брока (р = 0.233).