คลังเก็บป้ายกำกับ: สมมติฐานทางสถิติ

T-test dependent และ T-test independent: สมมติฐานคืออะไร?

การทดสอบ t-test เป็นการทดสอบทางสถิติที่ใช้เพื่อตรวจสอบว่ามีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างสองกลุ่มหรือไม่ การทดสอบ t-test มีสองประเภท: T-test dependent และ T-test independent การทดสอบ t-test จะใช้เมื่อวัดกลุ่มเดียวกันที่จุดสองจุดในเวลาที่แตกต่างกันหรือภายใต้เงื่อนไขสองเงื่อนไขที่แตกต่างกัน ในทางกลับกันการทดสอบ T-test จะใช้เมื่อวัดและเปรียบเทียบสองกลุ่มที่แตกต่างกัน

ก่อนทำการทดสอบ t-test สิ่งสำคัญคือต้องแน่ใจว่าเป็นไปตามสมมติฐานบางประการ การละเมิดสมมติฐานเหล่านี้อาจนำไปสู่ข้อสรุปที่ไม่ถูกต้องและการตีความผลลัพธ์ที่ผิด ในบทความนี้ เราจะหารือเกี่ยวกับสมมติฐานที่เป็นพื้นฐานของการทดสอบ t-test แต่ละประเภทและวิธีตรวจสอบสมมติฐานเหล่านี้

สมมติฐานสำหรับ T-test dependent

T-test dependent จะถือว่าความแตกต่างระหว่างสองกลุ่มนั้นมีการแจกแจงตามปกติ นอกจากนี้ ความแตกต่างระหว่างสองกลุ่มควรมีค่าเฉลี่ยเป็น 0 และความแปรปรวนคงที่ในทุกระดับของตัวแปรอิสระ ขนาดตัวอย่างควรมีขนาดใหญ่เพียงพอเพื่อให้แน่ใจถึงผลลัพธ์ที่ถูกต้อง

ในการตรวจสอบความปกติ สามารถใช้โครงร่างความน่าจะเป็นปกติได้ หากข้อมูลมีการกระจายตามปกติ โครงร่างควรแสดงเป็นเส้นตรง ถ้าข้อมูลไม่กระจายตามปกติ อาจจำเป็นต้องทำการแปลง ค่าเฉลี่ยของผลต่างสามารถคำนวณและเปรียบเทียบกับ 0 หากค่าเฉลี่ยไม่แตกต่างจาก 0 อย่างมีนัยสำคัญ แสดงว่าเป็นไปตามสมมติฐานนี้ ในการตรวจสอบความแปรปรวนคงที่ สามารถใช้ scatterplot เพื่อตรวจสอบข้อมูลด้วยสายตาได้ อีกทางเลือกหนึ่ง การทดสอบของ Levene สามารถใช้ทดสอบความเท่าเทียมกันของความแปรปรวนได้

สมมติฐานสำหรับ T-Test Independent

t-test Independent ถือว่าทั้งสองกลุ่มที่เปรียบเทียบกันนั้นเป็นอิสระจากกัน ข้อมูลภายในแต่ละกลุ่มควรมีการกระจายตามปกติ และความแปรปรวนของทั้งสองกลุ่มควรเท่ากัน ขนาดตัวอย่างควรมีขนาดใหญ่เพียงพอเพื่อให้แน่ใจถึงผลลัพธ์ที่ถูกต้อง

ในการตรวจสอบค่าปกติ สามารถใช้โครงร่างความน่าจะเป็นปกติสำหรับแต่ละกลุ่มได้ หากข้อมูลมีการกระจายตามปกติ โครงร่างควรแสดงเป็นเส้นตรง ถ้าข้อมูลไม่กระจายตามปกติ อาจจำเป็นต้องทำการแปลง ในการตรวจสอบความเท่าเทียมกันของความแปรปรวน สามารถใช้การทดสอบของ Levene ได้ หากความแปรปรวนแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ ควรใช้การทดสอบ t-test เวอร์ชันที่แก้ไขแล้ว เช่น การทดสอบ t ของ Welch

บทสรุป

โดยสรุป t-test เป็นการทดสอบทางสถิติที่ใช้กันทั่วไปเพื่อเปรียบเทียบสองกลุ่ม อย่างไรก็ตาม ก่อนดำเนินการทดสอบ t-test สิ่งสำคัญคือต้องแน่ใจว่าเป็นไปตามสมมติฐานบางประการ การละเมิดสมมติฐานเหล่านี้อาจนำไปสู่ข้อสรุปที่ไม่ถูกต้องและการตีความผลลัพธ์ที่ผิด ในบทความนี้ เราได้กล่าวถึงสมมติฐานที่ขึ้นอยู่กับการทดสอบค่า t-test และค่าการทดสอบค่า t-test และวิธีการตรวจสอบสมมติฐานเหล่านี้ในทางปฏิบัติ

ช่องทางติดต่อ
Tel: 0924766638 คุณอาจุ้ย
อีเมล: ichalermlarp@gmail.com
LINE: @impressedu
(หยุดทุกวันอาทิตย์)

แอดเพิ่มเพื่อน

ความสำคัญของการทำความเข้าใจสมมติฐานทางสถิติและข้อจำกัดในการวิจัย

สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจสมมติฐานและข้อจำกัดทางสถิติในการวิจัย เนื่องจากสมมติฐานและข้อจำกัดเหล่านี้อาจส่งผลต่อความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของผลการวิจัย

สมมติฐานทางสถิติหมายถึงสมมติฐานพื้นฐานที่เกิดขึ้นเมื่อใช้การทดสอบหรือเทคนิคทางสถิติบางอย่าง สมมติฐานเหล่านี้อาจรวมถึงสมมติฐานเกี่ยวกับการกระจายของข้อมูล ความเป็นอิสระของข้อมูล หรือความเท่าเทียมกันของความแปรปรวน หากไม่เป็นไปตามสมมติฐานเหล่านี้ อาจส่งผลกระทบต่อความถูกต้องของการวิเคราะห์ทางสถิติและข้อสรุปที่ได้จากการวิเคราะห์

ข้อจำกัดทางสถิติ หมายถึง ข้อจำกัดของการทดสอบและเทคนิคทางสถิติ ข้อจำกัดเหล่านี้อาจรวมถึงข้อจำกัดในขนาดตัวอย่าง การเลือกตัวอย่าง หรืออำนาจทางสถิติของการศึกษา การทำความเข้าใจข้อจำกัดเหล่านี้สามารถช่วยให้นักวิจัยตีความผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ทางสถิติในบริบทและพิจารณาข้อจำกัดเมื่อทำการสรุปผลจากการวิเคราะห์

โดยรวมแล้ว สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจสมมติฐานและข้อจำกัดทางสถิติในการวิจัย เนื่องจากสมมติฐานและข้อจำกัดเหล่านี้อาจส่งผลต่อความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของผลการวิจัย การทำความเข้าใจสมมติฐานและข้อจำกัดเหล่านี้สามารถช่วยให้นักวิจัยตีความผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ทางสถิติในบริบทและพิจารณาข้อจำกัดเมื่อทำการสรุปผลจากการวิเคราะห์