Т-тесты для спаренных выборок

Т-тесты для спаренных выборок применяются в случае, когда на различные вопросы отвечает одна и та же группа респондентов.

Например, пассажиры оценивают уровень и качество питания авиакомпании X и авиакомпании Y. Чтобы определить, является ли статистически значимой разница в оценке этих двух авиакомпаний, следует воспользоваться диалоговым окном Paired-Samples T Test, вызываемым при помощи меню Analyze > Compare Means > Paired-Samples T Test (рис. 3.5). В левом списке содержатся все доступные переменные из базы данных. Выберите из списка две переменные для тестирования. В нашем случае это qll (Питание в авиакомпании X) и q26 (Питание в авиакомпании Y). По мере того как вы будете выбирать переменные, они будут последовательно отображаться в области Current Selections. Указав две переменные для анализа, щелкните на кнопке с символом >, чтобы перенести переменные в область Paired Variables. Кнопка Options позволяет установить уровень доверия для производимых расчетов.

Рис. 3.5. Диалоговое окно Paired-Samples T Test

После щелчка на кнопке ОК будут произведены расчеты t-теста для анализируемых переменных; результаты теста будут отражены в окне SPSS Viewer (рис. 3.6). Как видно на рисунке, SPSS выводит на экран три таблицы. Рассмотрим их по порядку.

Итак, в первой таблице, Paired Samples Statistics, вы видите рассчитанные средние значения для обеих тестируемых переменных. Так, в нашем случае респонденты оценили питание в авиакомпании Y в среднем на 0,4 балла выше, чем в авиакомпании X.

В следующей таблице Paired Samples Correlations представлен коэффициент корреляции (Пирсона) между оценками двух анализируемых переменных. Подробно корреляционный анализ рассматривается в разделе 4.2. Здесь стоит сказать лишь, что чем ближе значение коэффициента к 1, тем сильнее линейная связь между переменными (при условии статистической значимости коэффициента). То есть чем выше уровень оценки по первой переменной, тем выше оценка второй — и наоборот. В нашем случае налицо отсутствие линейной связи между оценками питания в авиакомпании X и Y (коэффициент корреляции = 0,027 при статистической значимости 0,463).

T-Test.

Paired Samples Statistics.

Paired Samples Correlations.

Paired Samples Test.

Рис. З.6. Результаты расчетов t-теста для спаренных выборок

Наконец, третья таблица, Paired Samples Test, позволяет сделать вывод о наличии/ отсутствии статистически значимого различия между тестируемыми переменными, что следует из значения в столбце Sig. (2-tailed). В нашем случае различие между оценками питания в авиакомпаниях X и Y, равное 0,4 балла, является статистически значимым (<0,001).