T-test เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่างสองกลุ่ม โดยกลุ่มตัวอย่างทั้งสองกลุ่มอาจเป็นกลุ่มตัวอย่างอิสระต่อกัน หรือเป็นกลุ่มตัวอย่างเดียวกันที่วัดค่าตัวแปรเดียวกันสองครั้ง
T-test มีหลายประเภท ขึ้นอยู่กับว่ากลุ่มตัวอย่างทั้งสองกลุ่มมีความสัมพันธ์กันหรือไม่ และว่าข้อมูลของกลุ่มตัวอย่างทั้งสองกลุ่มมีการแจกแจงปกติหรือไม่
ประเภทของ T-test
- Independent samples t-test ใช้ในการทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่างสองกลุ่มที่เป็นอิสระต่อกัน ตัวอย่างเช่น ต้องการทดสอบว่าคะแนนสอบของนักเรียนกลุ่ม A แตกต่างจากคะแนนสอบของนักเรียนกลุ่ม B
- Paired samples t-test ใช้ในการทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่างเดียวกันที่วัดค่าตัวแปรเดียวกันสองครั้ง ตัวอย่างเช่น ต้องการทดสอบว่าคะแนนสอบของนักเรียนกลุ่มเดียวกันก่อนและหลังเรียนต่างกันหรือไม่
สมมติฐานของ T-test
T-test มีข้อสมมติฐานบางประการที่จำเป็นต้องพิจารณาก่อนใช้ ได้แก่
- ตัวแปรที่วัดมีค่าเป็นตัวเลข
- กลุ่มตัวอย่างทั้งสองกลุ่มมีขนาดเพียงพอ
- ข้อมูลของกลุ่มตัวอย่างทั้งสองกลุ่มมีการแจกแจงปกติ
ขั้นตอนในการทดสอบ T-test
ในการทดสอบ T-test มีขั้นตอนหลักๆ ดังนี้
- กำหนดสมมติฐาน
- เลือกระดับความเชื่อมั่น
- คำนวณค่าสถิติ t
- กำหนดเขตวิกฤต
- ตัดสินใจเกี่ยวกับสมมติฐาน
การตีความผลของ T-test
หากค่าสถิติ t ตกอยู่ในเขตวิกฤต แสดงว่าสมมติฐานที่ตั้งไว้ไม่น่าจะถูกต้อง ดังนั้นจึงสรุปได้ว่าค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่างทั้งสองกลุ่มแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ
ในทางกลับกัน หากค่าสถิติ t ไม่ตกอยู่ในเขตวิกฤต แสดงว่าสมมติฐานที่ตั้งไว้น่าจะถูกต้อง ดังนั้นจึงสรุปได้ว่าค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่างทั้งสองกลุ่มไม่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ
ตัวอย่างการใช้งาน T-test
ตัวอย่างการใช้งาน T-test เช่น
- ต้องการทดสอบว่าคะแนนสอบของนักเรียนชายแตกต่างจากคะแนนสอบของนักเรียนหญิง
- ต้องการทดสอบว่าผลลัพธ์ของการรักษาด้วยยาชนิดใหม่แตกต่างจากผลลัพธ์ของการรักษาด้วยยามาตรฐาน
- ต้องการทดสอบว่าผลลัพธ์ของการฝึกอบรมที่แตกต่างกันส่งผลต่อประสิทธิภาพในการทำงานแตกต่างกันหรือไม่
T-test เป็นเทคนิคทางสถิติที่มีประโยชน์ในการทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่างสองกลุ่ม การเลือกประเภทของ T-test ที่ถูกต้องและพิจารณาสมมติฐานที่เกี่ยวข้องอย่างรอบคอบจะช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลมีความน่าเชื่อถือและถูกต้อง
