Em posts anteriores já descrevemos que uma situação muito comum em pesquisa é quando temos dois grupos diferentes de observações. Isto é, para cada pessoa no estudo, você mede alguma variável de interesse, e a pergunta de pesquisa que você está fazendo é se os dois grupos têm ou não a mesma média populacional. Esta é a situação para a qual o teste t de amostras independentes foi projetado.
Nesse post vamos ver como executar o Teste t para amostras independentes no SPSS. Aqui utilizamos a versão 24 em português.
Primeiro, precisamos acessar a caixa de diálogo principal usando o menu Analisar->Comparar médias -> Teste t para amostras independentes. Veja a Figura a seguir.
Uma vez que a caixa de diálogo for ativada, selecione a variável dependente da lista, no nosso caso saúde mental e transfira-a para a caixa rotulada de Variáveis do teste e também selecionar uma variável independente (a variável de grupo). Nesse caso, temos que selecionar Grupo e transferi-lo para a caixa rotulada de Variável de agrupamento.
Quando sua variável de grupo for selecionada, o botão será ativado. Clique nele para ativar a caixa de diálogo definir grupos. O SPSS precisa saber quais os códigos numéricos que você atribuiu para os seus dois grupos e há um espaço para você digitar esses códigos. Nesse exemplo, codificamos a variável ter ou não ter filhos como, 1 Sim e 2 Não, portanto, esses são os códigos que precisamos informar. Veja o exemplo na Figura abaixo.
Para executar a análise, clique em Ok.
Ao executar o teste t de amostra independentes você vai obter duas tabelas. Veja a Figura a seguir:
A primeira tabela fornece um resumo estatístico para as duas condições experimentais. Dessa tabela podemos ver que o grupo com filhos (sim) obteve média na escala de saúde mental de 19,36 e sem filhos (não) 18,27.
Veja a saída a seguir:
Seguindo com as análises, temos o teste de Levene, o qual testa a hipótese de que as variâncias nos dois grupos são iguais. Você vai notar que há dois valores: Variâncias iguais assumidas e Variâncias iguais não assumidas.
Se o teste de Levene é significativo em p < 0,05, significa que as variâncias são significativamente diferentes – desse modo, a suposição de homogeneidade das variâncias foi violada.
Se, entretanto, o teste de Levene for não-significativo (isto é, p > 0,05), as variâncias são equivalentes.
Para nossos dados, o teste de Levene não é significativo (porque p = 0,248). Isso indica que devemos interpretar a estatística do teste t na linha chamada de Variâncias iguais assumida. Se o teste de Levene tivesse sido significativo, teríamos lido a estatística teste na linha chamada de Variâncias iguais não-assumidas.
Nessa mesma tabela, encontramos o valor exato da significância de t.
Nesse caso, o valor bilateral de p é 0,001, o que é menor do que 0,05. Portanto, houve diferença estatística significativa entre as médias dessas duas amostras.
E como sabemos que qual grupo teve média maior?
Devemos voltar a tabela descritiva, lá no começo e analisar as médias. Nos termos do experimento, podemos inferir que pessoas com filhos tiverem escores maiores (M = 19,36) do que sem as pessoas sem filhos (M = 18,27) (t (522) = 3,230; p <0,001) nos níveis de saúde mental.
Conclusão
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Como citar este post
França, A. (2021, 3 de dezembro). Como fazer o teste t para amostras independentes no SPSS? Blog Psicometria Online. https://www.blog.psicometriaonline.com.br/como-executar-teste-t-para-amostras-independentes/
