ジャガイモの収穫量を2種類の品種間で比較したいと思います。これらの品種は畑で互いに隣同士に植えられました。各品種から、12個の収量サンプルを採取した。
データ解析に対応のあるt検定と2標本のt検定のどちらを使用するべきか疑問に思います。
対応のあるt検定：自由度（df）はn-1（12-1）になります。
2標本t検定：自由度（df）は2n-2（24-2）になります。
両方のテストを使用してデータを分析しました。
対応のあるt検定は、2つの品種が統計的に異ならないことを示しました。確率> ItI 0.1208
2標本t検定：品種が統計的に有意であることを示した。確率> ItI 0.0265
これは、2標本のt検定が統計的により強力であることを示しています。
2標本のt検定は自由度が高いため、対応するp値は小さくなります。
誰かがこれら2つのテストについてどのように深く洞察することができますか？
テストの選択は、自由度や分析からの決定とは関係ありません。実験がどのように実行されたかによってのみ異なります。12種類のサンプルは各品種からどのように収集されましたか。Variety = Aの1つのサンプルとVariety = Bの1つのサンプルを組み合わせることをどのように正当化できますか。一対の試料は、同じブロッキング構造中に存在していなければならないであろう。各ペアは、他のすべてのペアとは異なるブロック構造内に存在しなければなりません。
たとえば、私は靴の新しいソールをテストしたいです。私は50人に一対の靴を贈ります。各人は、古いソールと新しいソールが付いた靴を1つずつ手に入れます。各被験者はブロッキング構造を表すため、ペアリングは人によるものです。その一方で、私が25人に新しい足の裏の靴を、そして別の25人に古い足の裏の靴を1組与えたとしても、固有のまたは正当なペアリングはありません。
実験の計画によって、使用する適切なテストが決まります。
