Jadi Anda mengambil statistik dan Anda tahu Anda perlu menggunakan uji-t, tetapi bingung tentang jenis uji-t apa yang digunakan? Artikel sederhana ini menunjukkan kepada Anda cara menentukan apakah uji-t berpasangan, tidak berpasangan, atau satu sampel sesuai untuk situasi khusus Anda.
Tanyakan pada diri Anda: Apakah saya ingin membandingkan rata-rata dua grup, atau apakah saya hanya peduli bagaimana rata-rata satu grup dibandingkan dengan beberapa angka? Jika Anda ingin membandingkan rata-rata dari dua grup, lanjutkan ke Langkah 2.
Namun, jika Anda hanya peduli bagaimana rata-rata satu grup dibandingkan dengan satu angka, gunakan uji-t satu sampel. Contoh kasus di mana uji-t satu sampel cocok adalah jika seseorang menguji apakah rata-rata siswa mengonsumsi lebih dari 2000 kalori per hari secara signifikan (misalnya, Anda membandingkan jumlah rata-rata kalori yang dikonsumsi untuk melihat apakah itu secara signifikan lebih besar dari angka 2000).
Jika Anda membandingkan rata-rata dua kelompok, selanjutnya tanyakan pada diri Anda: Apakah dua kelompok angka yang kita bandingkan berasal dari orang yang sama? Jika demikian, kita perlu menggunakan uji-t sampel berpasangan (juga dikenal sebagai uji-t sampel berulang).
Sebagai contoh, katakanlah kita membandingkan berat badan setiap orang dalam sekelompok orang sebelum mereka melakukan diet dengan berat badan mereka setelah mereka menyelesaikan program diet. Kami ingin mengetahui apakah berat badan setiap orang setelah program secara signifikan lebih besar dari berat badan mereka sebelumnya. Dua set angka yang kami bandingkan berasal dari kumpulan orang yang sama: satu set mewakili bobot mereka sebelum perawatan, dan set lainnya mewakili bobot mereka setelah perawatan. Ini disebut variabel di dalam subjek. Dalam kasus seperti ini, gunakan uji-t sampel berpasangan (juga dikenal sebagai uji-t sampel berulang).
Ada satu kasus lagi di mana uji-t sampel berpasangan sesuai: jika peneliti melakukan desain “cocok” di mana mereka dengan sengaja memilih pasangan subjek yang serupa dalam berbagai karakteristik (misalnya, usia, jenis kelamin, riwayat kesehatan). , dll.) Setiap kali angka pada kelompok pertama dan kedua dipasangkan, ada hubungan yang berarti antara nilai pada kelompok skor pertama dan nilai yang sesuai pada kelompok skor kedua, uji-t sampel berpasangan sesuai. .
Dalam kasus lain di mana uji-t sesuai, yang terbaik adalah menggunakan uji-t sampel independen. Ini sesuai untuk desain “antar subjek” di mana dua kelompok subjek dimaksudkan untuk berbeda dalam manipulasi kritis. Misalnya, jika menguji pengaruh kafein terhadap pertumbuhan tanaman, Anda mungkin memiliki dua kelompok: satu kelompok kontrol yang diberi air, dan satu kelompok eksperimen tanaman yang diberi larutan kafein. Karena Anda menggunakan tanaman yang sama sekali berbeda di setiap kelompok, tidak ada pasangan yang bermakna antara skor di kedua kelompok, dan Anda harus menggunakan uji-t sampel independen.
ShotShare/iStock/GettyImages
