Ứng dụng này thực hiện một trong các bài kiểm tra thống kê phổ biến nhất và quan trọng, t-test cho các nhóm độc lập. Nó sẽ xác định xem phương tiện nào hai nhóm là khác nhau đáng kể từ mỗi khác ngoài đơn giản là sự khác biệt cơ hội. Việc thiết kế thống kê liên quan đến việc t-test cho các nhóm độc lập là đối tượng được phân ngẫu nhiên vào hai nhóm. Một trong những nhóm (ví dụ, nhóm thử nghiệm) nhận được một đặc biệt điều trị, điều trị, hoặc ma túy. Các nhóm khác không nhận được điều trị đó nhưng được một giả dược (ví dụ, nhóm đó được gọi là nhóm đối chứng hoặc nhóm giả dược). Cả nhóm sau đó được đo trên một số biến kết quả (hoặc biến phản ứng) được thiết kế để đo lường xem liệu điều trị, điều trị, hoặc các sản phẩm thuốc ngoài cơ hội. T-test cho các nhóm độc lập sau đó tính một thống kê xác suất mà sẽ xác định xem hai nhóm phương tiện khác ngoài cơ hội. Tùy thuộc vào mô hình của sự khác biệt có ý nghĩa, nó có thể được kết luận rằng việc điều trị mới, trị liệu hoặc thuốc là có lợi, có hại, hoặc không có tác dụng (ngoài cơ hội). Thiết kế thí nghiệm và thủ tục thống kê cho t-test cho các nhóm độc lập làm cho nó trở thành thủ tục nghiên cứu mạnh nhất ở hầu hết các lĩnh vực của khoa học tự nhiên và xã hội, đặc biệt là nghiên cứu y học và tâm lý học. T-test cho thủ tục nhóm độc lập tính toán xác suất chính thức đến kết luận: nếu sự khác biệt trong phương tiện được coi là xa hơn những gì được mong đợi một cách tình cờ, sau đó p <0,05 xuất hiện, có nghĩa là xác suất là ít hơn 5 cơ hội trong tổng số 100 mà người thí nghiệm là sai. Trong trường hợp này, các phương tiện được coi là có ý nghĩa về mặt thống kê. Nếu thống kê khả năng xét thấy sự khác biệt có ý nghĩa là do tình cờ, sau đó t-test cho các nhóm độc lập gắn p> 0,05 và sự khác biệt được coi là không thống kê khác nhau đáng kể hoặc không đáng kể khác nhau.
Added Chi-Square Test: 2 x 2 Design.