Forutsetninger for T-test

Hovedideen bak t-testen er at den følger t-fordelingen. For at dette skal være tilfelle, gjøres noen viktige antakelser:

1. Homogenitet av varians. Variansene til de to sammenlignede gruppene bør være omtrent like;
2. Normalfordeling. Begge utvalgene bør omtrent følge en normalfordeling;
3. Uavhengighet. Utvalgene må være uavhengige, noe som innebærer at verdiene i én gruppe ikke skal påvirkes av verdiene i den andre gruppen.

Det er viktig å merke seg at t-testen kan gi unøyaktige resultater hvis disse antakelsene ikke er oppfylt.

Det finnes ulike typer t-tester som håndterer brudd på noen av antakelsene:

• Hvis variansene er forskjellige, kan du bruke Welch's t-test. Prinsippet er det samme. Det eneste som skiller er frihetsgradene. Å utføre Welch's t-test i stedet for vanlig t-test i Python er så enkelt som å sette equal_var=False;
• Hvis utvalgene ikke er uavhengige (for eksempel hvis du ønsker å sammenligne gjennomsnittet til samme gruppe på ulike tidspunkter), kan du bruke en parret t-test. En parret t-test vil bli diskutert i et senere kapittel.