t-test (Student’s t-test)

t-testi iki örneklemin ortalamaları arasında farklılık olup olmadığını inceleyen parametrik bir test tekniğidir. İki örneklem arasında matematiksel bir farklılık olması asla istatistiksel olarak farklılık olacağı anlamına gelmez ki çoğu durumda matematiksel farklılık anlamlı değildir.
Veriler normal dağılıma uymalıdır, bu yüzden önce verilerin normal dağılım testleri yapılır eğer normal dağılıyorsa t-testi yapılabilir. t-Testi herhangi bir değişkenin iki örneklemin ortalamaları alındığında bunların arasındaki farkın “O”a eşit olup olmadığını inceler.  Burada iki örneklemden kastedilen ikinci örneklemin türüne göre t-testi üç farklı şekilde incelenebilir:
Elimizde bir vaka olsun, buna göre ülkenin farklı yerlerinden rassal seçilen kadın ve erkeklerin kilo, boy, yaş gibi verileri elimizde bulunsun. Araştırma konumuz da ülkede yaşayan insanların kilolarının ne gibi farklılıklar gösterdiğinin incelenmesi olsun. Araştırma konusuna göre de temel hipotezlerimiz de bu vakadan çıkarılabilecek üç soru olarak belirlensin.
Ancak böyle bir araştırma sadece kilo değerleri üzerinden yapılırsa vaka incelemesi başından büyük bir hata ile başlar. Çünkü örneğin örneklemde yer alan bir erkek 160cm olabilir ancak 100 kilo ağırlığında olabilir veya 185 cm bir kadın 60 kilo olabilir. Dolayısıyla burada bireylerin kiloları yaş ve boy ile ağırlıklandırılarak bir ara değer bulunarak hareket edilir, bu ara değer BMI (Body Mass Index) yani Vücut Kütle İndeksi olarak belirlenebilir. BMI bir insanın boyu ile ağırlıklandırılmış kilosudur.
1. Bağımsız Örneklem t-Testi (Independent Samples t-test) : Burada iki örneklem birbiriyle ilişkisiz iki gruptur.
* Örneğimize göre temel hipotezimiz şu olsun: Kadın ve Erkek BMI değerleri arasında anlamlı bir farklılık var mıdır?
Cinsiyet ayrımına göre yapılan BMI ortalama kilo değerleri arasında istatistiksel bir farklılık olup olmadığı incelenebilir. Esasen sadece kilo bazında cinsiyet yapılarında beklenen ortalamalar gerçekten farklı olabilir, ancak BMI değerleri, yani boy ile ağırlıklandırılmış kilo değerlerinin ortalamaları arasında bir farklılık bulunmayabilir, çünkü genel eğilim erkeklerin boyu ve kilolarının yüksek, kadınların boyu ve kilolarının ise düşük değerlerde olması beklenir ancak BMI bu asimetriyi kaldırır.
Eğer kadın ve erkeklerin BMI değerleri ortalamaları birbirinden istatistiksel olarak farklı ise, bu ülkenin kadın ve erkek BMI değerleri arasında belirgin bir farklılık vardır denilebilir.
2. Bağımlı Örneklem t-Testi (Paired Samples t-test) : Bu örneklemler en kolay tabiriyle önce-sonra gruplarıdır. Aynı grubun belirli bir dönemden, olaydan önceki ve sonraki verileri arasında farklılık olup olmadığını inceler.
*Örneğimize göre kadınların 1 haftalık ulusal egzersiz günlerine katılmadan önceki ve sonraki BMI değerleri elimizde olsun.  Kadınların ulusal egzersiz programına katılmadan önceki ve sonraki BMI  değerleri arasında farklılık var mıdır?
Bu kısa dönemde boy değeri değişmeyeceğine göre, kadınların BMI değerleri ya büyür ya da küçülür, düşük bir olasılıkla da aynı kalması beklenir. Eğer ulusal egzersiz programından önceki ve sonraki dönemde BMI ortalamaları farklılık gösteriyorsa ulusal egzersiz programı işe yarıyor demektir. Hatta bir adım ileri giderek ulusal egzersiz programından önceki ve sonraki ortalamaların istatistiksel olarak anlamlı olan arasındaki farkın negatif veya pozitif olmasını da test edebiliriz. Eğer bu fark negatif ise kadınlar egzersizlerden sonra kaybolan enerji ihtiyaçları için daha fazla yiyecek tüketmişler ve beklenenin aksine kilo almışlardır, eğer pozitif ise kadınlar gerçekten belli bir oranda kalori yakmayı başarmışlar demektir.
3. Bağımsız Tek örneklem t-testi (Independent One Sample t-test) : Bu örneklem testi de daha önceden belirli bir ortalama değer ile örneklem ortalamasının arasında farklılık olup olmadığını inceler.
*Ülkenin bireylerinin BMI değerlerinin ortalaması, dünya BMI ortalamasından istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık içermekte midir?
İşte bu örnekte dünya BMI ortalaması, örneğin 23.3 gibi bir değer bize önceden verilmektedir. Bu değere göre bizim örneklemimizde yer alan tüm bireylerin BMI değerleri de 24.8 olsun. Aradaki bu matematiksel 1.5 BMI fark, istatistiksel olarak anlamlı değil ise ülkenin BMI ortalaması dünya BMI ortalaması ile hemene hemen yakındır denilir, ancak anlamlı bir farklılık var ise ülkeninn ciddi bir ulusal egzersiz programına ve diyet kontrolüne ihtiyacı olabilir.

alıntıdır