ถาม: ระดับนัยสำคัญในการทดสอบ t คืออะไร ตอบ: ระดับนัยสำคัญในการทดสอบค่า t คือความน่าจะเป็นที่จะปฏิเสธสมมติฐานว่างเมื่อเป็นจริง ระดับนัยสำคัญที่พบบ่อยที่สุดคือ 0.05
ตัวอย่างเช่น ในการศึกษาเปรียบเทียบประสิทธิผลของโปรแกรมการฝึกอบรมที่แตกต่างกันสองโปรแกรม บริษัทอาจใช้การทดสอบค่า t เพื่อระบุว่ามีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในระดับผลิตภาพของพนักงานที่เข้าร่วมแต่ละโปรแกรมหรือไม่
บทสรุป
โดยสรุป การทดสอบค่า t และการทดสอบค่า t เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้กันทั่วไปในการวิจัยทางธุรกิจ การทดสอบแบบขึ้นกับค่า t จะใช้เมื่อกลุ่มของวัตถุเดียวกันถูกทดสอบสองครั้ง และการวัดจะถูกจับคู่ ในขณะที่การทดสอบค่า t จะใช้เมื่อเปรียบเทียบสองกลุ่มแยกกัน และไม่ได้จับคู่การวัด สิ่งสำคัญคือต้องเลือกวิธีการที่เหมาะสมสำหรับการวิจัยของคุณ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องและมีความหมาย
แนะนำให้ใช้การทดสอบ t-test เมื่อขนาดตัวอย่างมีขนาดเล็กและทั้งสองกลุ่มที่กำลังเปรียบเทียบมีความสัมพันธ์กันหรือตรงกัน นี่เป็นเพราะขึ้นอยู่กับการทดสอบค่า t คำนึงถึงความแตกต่างของแต่ละบุคคลภายในกลุ่มเดียวกันและลดความแปรปรวนระหว่างสองกลุ่ม นอกจากนี้ยังต้องการขึ้นอยู่กับการทดสอบค่า t เมื่อข้อมูลไม่ได้รับการแจกจ่ายตามปกติ
แนะนำให้ใช้การทดสอบแบบอิสระเมื่อขนาดตัวอย่างมีขนาดเล็กและทั้งสองกลุ่มที่เปรียบเทียบกันเป็นอิสระจากกัน เนื่องจากการทดสอบค่า t อิสระถือว่าทั้งสองกลุ่มมีความแปรปรวนเท่ากัน และเมื่อขนาดตัวอย่างมีขนาดเล็ก สมมติฐานนี้มีแนวโน้มที่จะเป็นจริงมากกว่า การทดสอบอิสระแบบ t-test Independent เป็นที่ต้องการเช่นกันเมื่อข้อมูลถูกแจกจ่ายตามปกติ
สมมติฐานสำหรับการทดสอบค่า t
สิ่งสำคัญคือต้องสังเกตว่าทั้งการทดสอบค่า t และค่าการทดสอบค่า t มีข้อสมมติฐานบางประการที่ต้องปฏิบัติตามเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง สมมติฐานเหล่านี้รวมถึง:
ข้อมูลจะต้องมีการกระจายตามปกติ
ตัวอย่างต้องมีความแปรปรวนเท่ากัน
ตัวอย่างจะต้องสุ่มเลือก
ตัวอย่างต้องเป็นอิสระจากกัน
วิธีทำการทดสอบค่า t
ในการทำการทดสอบค่า t คุณจะต้องรวบรวมข้อมูลจากสองกลุ่มและคำนวณค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของแต่ละกลุ่ม จากนั้นคุณจะใช้เครื่องคิดเลขหรือซอฟต์แวร์ทดสอบค่า t เพื่อระบุความสำคัญของความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยทั้งสอง
บทสรุป
โดยสรุป การเลือกการทดสอบค่า t ที่เหมาะสมสำหรับตัวอย่างขนาดเล็กเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง ควรใช้ T-test dependent เมื่อทั้งสองกลุ่มที่เปรียบเทียบกันมีความสัมพันธ์กันหรือตรงกัน และควรใช้ t-test Independent เมื่อทั้งสองกลุ่มที่เปรียบเทียบกันเป็นอิสระจากกัน เป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าเป็นไปตามสมมติฐานสำหรับการทดสอบค่า t เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง
การทดสอบค่า t เป็นการทดสอบสมมติฐานทางสถิติที่ใช้ในการพิจารณาว่ากลุ่มสองกลุ่มมีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่ การทดสอบเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของสองกลุ่มและคำนวณความน่าจะเป็นที่จะได้รับความแตกต่างที่สังเกตได้ในค่าเฉลี่ยโดยบังเอิญ หากความน่าจะเป็นมีน้อย (โดยปกติจะน้อยกว่า 5%) เราจะปฏิเสธสมมติฐานว่างที่ว่าทั้งสองกลุ่มเหมือนกันและสรุปว่ามีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างทั้งสองกลุ่ม
ประเภทของการทดสอบ T-test
การทดสอบค่า t มีสองประเภท: T-test dependent และ T-Test independent
การทดสอบ T-test dependent
T-test dependent จะใช้เมื่อเรามีสองตัวอย่างที่เกี่ยวข้องกัน เช่น ก่อนและหลังการวัดหรือตัวอย่างที่จับคู่ การทดสอบประเภทนี้เรียกอีกอย่างว่าการทดสอบแบบจับคู่ การทดสอบค่า t ที่ขึ้นต่อกันจะเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของตัวอย่างที่เกี่ยวข้องสองตัวอย่าง และพิจารณาว่ามีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างตัวอย่างเหล่านี้หรือไม่
T-Test independent
T-test Independent ใช้เมื่อเรามีสองตัวอย่างที่ไม่เกี่ยวข้องกัน เช่น คนสองกลุ่มที่แตกต่างกัน การทดสอบค่า t แบบอิสระจะเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของตัวอย่างอิสระสองตัวอย่าง และพิจารณาว่ามีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญระหว่างตัวอย่างเหล่านี้หรือไม่
เมื่อใดควรใช้การทดสอบ T-Test
การทดสอบค่า t ใช้เพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของสองกลุ่ม และใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านต่างๆ ต่อไปนี้คือตัวอย่างของการใช้ T-test:
ในทางจิตวิทยา การทดสอบ t ใช้เพื่อเปรียบเทียบคะแนนเฉลี่ยของสองกลุ่มในการทดสอบทางจิตวิทยา
ในการศึกษา การทดสอบ t ใช้เพื่อเปรียบเทียบคะแนนเฉลี่ยของนักเรียนสองกลุ่มในการทดสอบ
ในธุรกิจ การทดสอบ t ใช้เพื่อเปรียบเทียบยอดขายเฉลี่ยของผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกันสองรายการหรือทีมขายที่แตกต่างกันสองทีม
ในการดูแลสุขภาพ การทดสอบ t ใช้เพื่อเปรียบเทียบคะแนนเฉลี่ยของผู้ป่วยสองกลุ่มในการรักษาทางการแพทย์
วิธีทำการทดสอบ T-Test
การดำเนินการทดสอบ t จำเป็นต้องมีความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับสถิติและการใช้ซอฟต์แวร์ทางสถิติ เช่น SPSS, Excel หรือ R ต่อไปนี้เป็นขั้นตอนในการดำเนินการทดสอบค่า t:
ขึ้นอยู่กับการทดสอบค่า T นั้นไวต่อค่าผิดปกติซึ่งเป็นค่าที่สูงมากซึ่งอาจส่งผลต่อค่าเฉลี่ยของกลุ่ม ในบางกรณี ค่าผิดปกติอาจทำให้ระบุได้ยากว่าค่าเฉลี่ยของทั้งสองกลุ่มมีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่
หากคุณกำลังทำงานกับข้อมูล คุณอาจต้องเปรียบเทียบชุดข้อมูลสองชุดเพื่อดูว่ามีความแตกต่างกันอย่างมากหรือไม่ วิธีหนึ่งในการทำเช่นนี้คือทำการทดสอบค่า t การทดสอบ ซึ่งค่า t มีสองประเภท: t-test dependent และ t-test independent ในบทความนี้ เราจะแสดงวิธีทำการทดสอบทั้งสองอย่างนี้ใน SPSS
ทำความเข้าใจกับ T-Test
ก่อนที่เราจะลงลึกถึงรายละเอียดเฉพาะของการทดสอบ t ใน SPSS เรามาทำความเข้าใจก่อนว่าการทดสอบ t คืออะไร การทดสอบค่า t เป็นการทดสอบทางสถิติที่ใช้ในการพิจารณาว่าข้อมูลสองชุดมีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่ การทดสอบ t เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของทั้งสองกลุ่มและพิจารณาว่าความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่
การทดสอบค่า t มีประโยชน์เมื่อคุณมีขนาดตัวอย่างเล็กและต้องการตรวจสอบว่าค่าเฉลี่ยของสองกลุ่มมีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่ ตัวอย่างเช่น คุณอาจต้องการทราบว่าน้ำหนักเฉลี่ยของนักเรียนชายและหญิงในชั้นเรียนมีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่ การทดสอบ t สามารถช่วยคุณตอบคำถามนี้ได้
การทดสอบ t มีสองประเภท: t-test dependent และ t-test independent เรามาดูรายละเอียดการทดสอบเหล่านี้กันดีกว่า
ในช่วงหนึ่งของชีวิตเราทุกคนเคยได้ยินคำว่า “t-test” การทดสอบค่า t เป็นเครื่องมือทางสถิติที่ใช้ในการเปรียบเทียบชุดข้อมูลสองชุดและพิจารณาว่ามีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างชุดข้อมูลเหล่านี้หรือไม่ ในการวิจัย การทดสอบ t ถูกใช้อย่างกว้างขวางเพื่อทดสอบสมมติฐานและตัดสินใจอย่างรอบรู้ ในบทความนี้ เราจะสำรวจพื้นฐานของการทดสอบ t โดยเฉพาะ t-test dependent และ t-test Independent เราจะอธิบายว่ามันคืออะไร ความแตกต่าง และควรใช้เมื่อใด
t-test คืออะไร?
การทดสอบค่า t เป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้ในการเปรียบเทียบข้อมูลสองชุดและพิจารณาว่าข้อมูลเหล่านี้มีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่ การทดสอบ t จะใช้เมื่อคุณต้องการเปรียบเทียบสองค่าเฉลี่ย เพื่อพิจารณาว่ามีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่ การทดสอบค่า t วัดความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยและคำนวณค่า p ซึ่งแสดงถึงความน่าจะเป็นที่ความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเกิดขึ้นโดยบังเอิญ
ขึ้นอยู่กับการทดสอบ t จะใช้เมื่อคุณมีข้อมูลสองชุดที่เกี่ยวข้องกัน ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการทดสอบประสิทธิผลของยาใหม่ คุณสามารถใช้การทดสอบค่า t (t-test dependent) คุณจะวัดผู้เข้าร่วมกลุ่มเดียวกันก่อนและหลังการใช้ยา จากนั้นขึ้นอยู่กับการทดสอบ t จะเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของข้อมูลสองชุดเพื่อดูว่ามีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างพวกเขาหรือไม่
