One-sample t-test
Vergelijkt het gemiddelde van een meting in één groep met een vaste referentiewaarde die vooraf is bepaald.
Statistisch beoordeeld door Daniel Wolff op 1 november 2026 (op basis van de Engelse versie).
Klinisch voorbeeld
Of de gemiddelde HbA1c van de patiënten in uw diabetespoli verschilt van de streefwaarde van 53 mmol/mol. Eén meting per patiënt, één groep patiënten en één vaste referentiewaarde.
Wanneer te gebruiken
- De uitkomst is een meting op een continue schaal, één waarde per patiënt.
- U hebt één groep en een vaste referentiewaarde, bepaald voordat u de gegevens bekijkt, om het gemiddelde mee te vergelijken.
- Het gemiddelde van uw steekproef is ongeveer normaal verdeeld: de gegevens zijn ongeveer normaal, of de steekproef is groot genoeg voor de mate van scheefheid.
Aannames om te controleren
Onafhankelijke waarnemingen
Eén waarde per patiënt, en patiënten die onafhankelijk van elkaar zijn. Geen clustering per afdeling of chirurg, en geen herhaalde opnames van dezelfde patiënt die als aparte waarnemingen worden geteld.
Ongeveer normaal, of een groot genoeg steekproef
Kijk naar een histogram of Q-Q-plot. Bij een matige steekproefgrootte is lichte scheefheid meestal acceptabel. Bij sterke scheefheid (bijvoorbeeld opnameduur of kosten) is een veel grotere steekproef nodig, of een andere aanpak. Dit is de t-toets die het minst bestand is tegen scheefheid.
Geen extreme uitschieters
Het gemiddelde en de SD zijn niet robuust. Eén extreme waarde, zoals één opname van 90 dagen, kan de uitkomst bepalen.
Een vaste referentiewaarde die bij uw gegevens past
De waarde waarmee u vergelijkt mag niet uit dezelfde gegevens zijn geschat en moet zijn gekozen voordat u de gegevens bekijkt. Ze moet dezelfde grootheid meten in een vergelijkbare populatie: dezelfde definitie, hetzelfde soort samenvatting (een gemiddelde, geen mediaan) en een vergelijkbare patiëntenmix. Komt de referentie uit een ander onderzoek en is ze zelf onzeker, dan is ze niet vast.
Een representatieve steekproef
De steekproef vertegenwoordigt de populatie waarvoor de referentiewaarde geldt.
Wat te rapporteren
- Gemiddelde en SD, en het aantal patiënten dat echt is geanalyseerd (na ontbrekende waarden)
- De referentiewaarde en de bron ervan
- Het verschil met de referentiewaarde met 95%-BI
- De t-waarde, de vrijheidsgraden (n - 1) en de exacte p-waarde
- Dat de toets tweezijdig was
Veelgemaakte fouten
De toets gebruiken terwijl de referentiewaarde uit dezelfde gegevens is geschat.
De toets gebruiken bij duidelijk scheve gegevens en een kleine steekproef.
Vergelijken met een referentie die een mediaan of een geometrisch gemiddelde is, of die een andere definitie of populatie heeft.
Meerdere waarnemingen van dezelfde patiënt als onafhankelijk behandelen.
Een niet-significant resultaat lezen als geen verschil of als gelijk aan het landelijk gemiddelde. Daarvoor is een equivalentiebenadering nodig, of kijk minstens naar de breedte van het BI.
Een eenzijdige toets, of de referentiewaarde, kiezen nadat u de gegevens hebt gezien.
Een verschil met een landelijk gemiddelde lezen als een kwaliteitsverschil zonder rekening te houden met de patiëntenmix.
Alternatieven
| Als uw situatie is… | Gebruik |
|---|---|
| Duidelijk scheve gegevens, vooral bij een kleine steekproef. De sign test vergelijkt de mediaan, dus de referentie moet ook een mediaan zijn. De Wilcoxon signed-rank test veronderstelt symmetrische gegevens | Sign test or Wilcoxon signed-rank test |
| Scheve, altijd positieve gegevens, en de referentie is een geometrisch gemiddelde (analyse op de logschaal) | Unpaired t-test on log-transformed data |
| De referentiewaarde komt uit een ander onderzoek en is zelf onzeker | Welch's t-test |
In uw software
# R (mu is de referentiewaarde)
x <- d$hba1c
res <- t.test(x, mu = 53)
res # het BI dat hier staat is voor het gemiddelde, niet voor het verschil
res$estimate - 53 # verschil in gemiddelde
res$conf.int - 53 # 95%-BI van het verschil
sd(x, na.rm = TRUE)
sum(!is.na(x)) # echt geanalyseerde n: t.test laat ontbrekende waarden stilzwijgend weg
* SPSS geeft het verschil in gemiddelde met het 95%-BI.
T-TEST
/TESTVAL=53
/VARIABLES=hba1c
/CRITERIA=CI(.95).
Bronnen
Een interval zonder normaliteit aan te nemen
Bij scheve gegevens, als het gemiddelde zelf is wat u nodig hebt (bijvoorbeeld opnameduur of kosten), neemt een bootstrap-betrouwbaarheidsinterval voor het gemiddelde minder aan dan de t-toets. Het redt een zeer kleine steekproef niet.