Программа STATISTICA позволяет применять четыре варианта t-критерия:
- критерий для независимых выборок по группам (t-test, independent by groups);
- критерий для независимых переменных (t-test, independent by variables);
- критерий для зависимых выборок (t-test, dependent samples);
- критерий для одной выборки (t-test, single sample).
Чтобы посмотреть, как реализуется в программе STATISTICA t-критерий для независимых переменных, возьмём знакомый пример из книги С. Гланца «Медико-биологическая статистика», который рассматривался при расчёте t-критерия для независимых выборок по группам (t-test, independent by groups). В примере были приведены результаты исследования, целью которого был ответ на вопрос: "Способствует ли соблюдение официальных схем лечения сокращению госпитализации?". За «правильное лечение» принималось то, которое соответствовало рекомендациям справочника «Physicians’ Desk Reference» («Настольный справочник врача»). По этому критерию больных разделили на две группы: леченных правильно (1-я группа) и леченных неправильно (2-я группа). В обеих группах было по 36 больных.
Гипотеза для применения t-критерия для независимых переменных: средние значения двух независимых переменных (1-я группа и 2-я группа) - отличаются друг от друга.
Напомню, что в программе STATISTICA реализовано два способа сравнения данных t-тестом для независимых выборок, и они основаны на обработке двух разных матриц данных: а) по группам (by groups) - в таблице с данными есть группирующая переменная и б) по переменным (by variables) - данные внесены в самостоятельные столбцы.
В этой статье рассмотрим только вариант оформления таблицы б) по переменным (by variables). То есть, данные о времени госпитализации в нашем варианте нашего примера представлены в виде таблицы, в которой они представлены в виде самостоятельных столбцов – столбец с данными по 1-ой группе (леченных правильно) и по 2-ой группе (леченных неправильно).
Здесь мы применяем t-критерий для независимых переменных (t-test, independent by variables). Первые шаги будут всё теми же:
Нажать на вкладку Statistics (Статистики): найти строчку Basic Statistics and Tables (Основные статистики и таблицы), и нажать на неё.
Из открывшегося списка выбрать пункт t-test, independent by variables (t-критерий для независимых переменных).
В результате этого мы увидим диалоговое окно с нашим t-test, independent by variables.
Нажав на уже знакомую кнопку Variable, мы переходим в специальное поле с выбором переменных. В поле слева, где отмечено First variable (group) list, указываем "1 группа", в поле справа, Second variable (group) list, указываем "2 группа". Обе переменных равнозначны и представляют собой время госпитализации пациентов 1-ой группы (леченных правильно) и 2-ой группы (леченных неправильно).
Нажимаем на ОК. Переходим обратно в диалоговое окно с t-test, independent by variables.
Видим, что переменные указаны верно. Нажимаем кнопку Summary или Summary T-tests, и видим результаты вычисления t-критерия:
В получившейся таблице мы находим всё то же, что и в таблице t-test, independent by groups, с теми же интерпретациями. Однако в таблице для расчёта по независимым переменным мы слева видим, что сравниваются средние именно по двум независимым переменным, а в случае независимых выборок по группам в этом месте, слева, указана одна переменная ("Время госпитализации"), а группирующие указаны сверху, в "шапке" таблицы.
Визуально оценить степень зависимости между двумя группами переменных можно с помощью всё той же диаграммы "Ящик-усы". Для этого необходимо щёлкнуть на кнопке Box & whisker plot. Получившиеся "Ящик-усы" - точно такие же, как если бы мы применяли расчёт t-критерия by groups, только вдоль оси абсцисс под каждой диаграммой указано, что это "1 группа" и "2 группа", соответствующие обозначениям в таблице.