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--- spss_tutorial:t-test [2016/06/01 07:12] – hkimscil
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 ~~SLIDESHOW~~
 ====== T-test ======
-Recap: 4가지 종류의 t-test
+Recap: 4가지 종류의 t-test \\
-see [[:t-test|t-test 문서]]
+see [[:t-test|t-test 문서]] \\
+Data: {{hs1.sav}} \\
+  * One sample t-test
+  * Two sample independent t-test
+  * paired t-test
+===== 동영상 =====
+{{03.mp4|t-test}}
+===== One Sample T-test =====
+<WRAP prewrap>
+<code>Analyze
+ Compare Means
+  One Sample t-test
+   select write and compare it to 50
+</code>
+</WRAP>
+<WRAP prewrap>
+<code>t-test
+ /testval=50
+ /variables=write.</code>
+</WRAP>
-<WRAP box>
+===== Two Sample Independent T-test =====
-__''요약''__
+<WRAP prewrap>
+<code>Analyze
+ Compare Means
+  Independent Samples t-test
+   select write as the dependent
+   variable and female as the
+   independent variable</code>
+</WRAP>
+<WRAP prewrap>
+<code>t-test
+  groups=female(0 1)
+  /variables=write. </code>
+</WRAP>
-\begin{eqnarray}
+===== Paired T-test =====
-z\;\;\;\text{or}\;\;\;t = \frac{\overline{X}-\mu}{\sigma_{\overline{X}} }  \\
+<WRAP prewrap>
-t = \frac{\overline{X}-\mu}{s_{\overline{X}}  } \\
+<code>Analyze
-t = \frac{(\overline{X_a}-\overline{X_b})-(\mu_a-\mu_b)}{\sigma_{diff}} \\
+ Compare Means
-t = \frac{\overline{D}-0}{s_{ \overline{D} }} = \frac {\overline{D}}{ \frac{s_D}{\sqrt{N}} }
+  Paired Samples t-test
-\end{eqnarray}
+   select write and science
+</code>
+</WRAP>
+<WRAP prewrap>
+<code>t-test
+ pairs= write with science (paired).</code>
+</WRAP>
---
- ( 1 ) . . . 모집단의 평균과 표준편차를 알고 있으며, 샘플이 하나일 경우
- ( 2 ) . . . 모집단의 평균만을 알고 있을 경우 (표준편차는 모를 경우)
- ( 3 ) . . . 두 집단의 평균과 표준편차만을 알고 있을 경우
- ( 4 ) . . . 두 집단이 독립적이지 않을 때, 즉, 동일 집단에서 두번의 측정을 이루어졌을 때 (within-subject)
-위의 4 경우의 공통점은 :
-$t = \displaystyle \frac{\text{obtained difference}}{\text{difference by random error}}$
-</WRAP>