1. De juiste significantie toets uitkiezen

Wij hebben gekozen voor de t-toets voor gepaarde groepen metingen, omdat je bij deze toets het verschil tussen meetparen van verschillende groepen vergelijkt. Gepaarde groepen metingen betekend dat elke meting verbonden is aan één meting van de andere groep. Zoals we in de deelvragen hiervoor al hebben gezien is persoon A met astma verbonden aan persoon A zonder astma enzovoorts. De metingen van persoon A kan je dus niet vergelijken met persoon C. Om een betrouwbaarder resultaat te krijgen hebben we het gemiddelde van de persoon met astma vergeleken met het gemiddelde van de persoon zonder astma.

In de deelvragen hiervoor hebben we een paar uitbijters eruit gelaten, omdat ze het beeld te veel veranderden. Als de t-toets voor gepaarde groepen metingen wordt gebruikt, moeten alle gegevens gebruikt worden. We kunnen de uitbijters dus niet weglaten.

2. H₀ (nulhypothese) en H₁ (alternatieve hypothese) instellen.

Als uit de gegevens blijkt dat H₀ klopt is er niets aan de hand. Dit betekend dat er geen significant verschil aanwezig is. Daarentegen stelt H₁ dat er wel een significant verschil aanwezig is. H₀ en H₁ moeten voor het uitvoeren van de significantietoets worden vastgesteld.

Onze hypothesen:

H₀ = er is geen significant verschil tussen beide groepen (T-waarde < )
H₁ = er is wel een significant verschil tussen beide groepen (T-waarde >)

3. Betrouwbaarheidsniveau “α” instellen

Net zoals H₀ en H₁ moet ook het betrouwbaarheidsniveau van te voren worden ingesteld. Betrouwbaarheid “α” wordt uitgedrukt in procenten. Wij hebben voor ons onderzoek α=0,1 genomen. Dit betekend dat we een betrouwbaarheidsniveau van 90 % hebben en dat  10 % toeval is.

4. Het significantie toets uitvoeren in Excel

De gepaarde t-toets uitvoeren:

gegevens --> gegevensanalyse --> T-toets gepaarde steekproeven voor gemiddelden

5. Gegevens controleren en een conclusie trekken  

De berekende T-waarde (0,89) is kleiner < dan het kritiek gebied van de T-toets (1,86).  Dit betekent dat H₀ is aangetoond, dus er is geen significant verschil tussen beide groepen. 

Onderzoeksvraag: Wat is de invloed van astma op de ontwikkeling van de longen op de latere leeftijd?

De berekende T-waarde (0,89) is kleiner < dan het kritiek gebied van de T-toets (1,86). Dit betekent dat H₀ is aangetoond, dus er is geen significant verschil tussen beide groepen. (zie tabel hierboven)

Dit houdt in dat er geen verschil is in de longcapaciteit van gezonde mensen en astmapatiënten. Dit is ook te zien aan de twee vloeiende (groene) lijnen van de grafieken in de bijlage. De vloeiende lijnen komen namelijk overeen in vorm. Er is dus geen significant verschil tussen beide groepen.

Uit onze metingen van astmapatiënten blijkt dat jonge astmapatiënten en oude astmapatiënten lager scoren dan het gemiddelde.
Het verschil tussen het gemiddelde en de afwijking wordt groter naarmate de astmapatiënt ouder wordt dan 30 jaar.

Uit onze metingen van gezonde mensen blijkt dat jonge gezonde mensen hoger scoren dan het gemiddelde. Naarmate een persoon ouder wordt, wordt de positieve afwijking van het gemiddelde kleiner. Dit houdt in dat de longcapaciteit afneemt.

Zoals in de hypothese vermeldt is, hadden wij verwacht dat een oud gezonde mens een lager longcapaciteit zou hebben. Deze verwachting blijkt te kloppen. Wij dachten ook dat er een verschil zal zijn in de longcapaciteit tussen een jong astmapatiënt en een oud astmapatiënt. Deze verwachting klopt dus ook.
Echter, wij hadden gedacht dat een oud astmapatiënt slechter zou scoren dan een oud gezond mens. Dit blijkt uit de gegevens hierboven niet te kloppen.