ในการวิเคราะห์ทางสถิติ t-test เป็นการทดสอบสมมติฐานที่ใช้กันทั่วไปเพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของสองกลุ่ม การทดสอบนี้ใช้เพื่อระบุว่าความแตกต่างของค่าเฉลี่ยระหว่างสองกลุ่มมีนัยสำคัญทางสถิติหรือเกิดจากโอกาส การทดสอบ t มีสองประเภท: t-test ขึ้นอยู่กับและ t-test อิสระ การทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างการทดสอบทั้งสองนี้มีความสำคัญต่อการรู้ว่าจะใช้แบบใดในการตีความค่า P-Value

T-test dependent: มันคืออะไรและจะใช้เมื่อใด

T-Test dependent หรือที่เรียกว่า paired t-test เป็นการทดสอบสมมติฐานที่ใช้เปรียบเทียบ 2 ค่าเฉลี่ยในกลุ่มเดียวกัน การทดสอบนี้ใช้เมื่อวัดผู้เข้าร่วมกลุ่มเดียวกันสองครั้ง เช่น ก่อนและหลังการรักษา หรือในการศึกษาการออกแบบแบบไขว้ การทดสอบค่า t ที่ขึ้นอยู่กับการพิจารณาว่าความแตกต่างของค่าเฉลี่ยระหว่างการวัดทั้งสองมีนัยสำคัญทางสถิติหรือเกิดจากโอกาส

T-Test Independent: คืออะไรและจะใช้เมื่อใด

T-test independent หรือที่เรียกว่า unpaired t-test เป็นการทดสอบสมมติฐานที่ใช้เปรียบเทียบสองวิธีของกลุ่มต่างๆ การทดสอบนี้ใช้เมื่อข้อมูลที่รวบรวมจากสองกลุ่มไม่มีความเกี่ยวข้องกัน และถือว่าแต่ละกลุ่มเป็นอิสระจากกัน การทดสอบค่า t อิสระกำหนดว่าความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยของกลุ่มทั้งสองมีนัยสำคัญทางสถิติหรือเกิดจากโอกาส

ความแตกต่างระหว่าง T-Test dependent และ T-test independent

1. ความสัมพันธ์ของข้อมูล: T-Test dependent จะใช้เมื่อข้อมูลสัมพันธ์กันหรือจับคู่ ในขณะที่ T-test independent จะใช้เมื่อข้อมูลไม่เกี่ยวข้องหรือไม่ได้จับคู่
2. ขนาดตัวอย่าง: T-Test dependent จะใช้เมื่อขนาดตัวอย่างมีขนาดเล็ก ในขณะที่ T-test independent จะใช้เมื่อขนาดตัวอย่างมีขนาดใหญ่
3. สมมติฐาน: T-Test dependent ทดสอบว่าค่าเฉลี่ยของกลุ่มเดียวกันแตกต่างกันหรือไม่ ในขณะที่ T-test independent ทดสอบว่าค่าเฉลี่ยของสองกลุ่มแตกต่างกันหรือไม่
4. ค่าความแปรปรวน: T-Test dependent มีค่าความแปรปรวนที่เท่ากันระหว่างการวัดทั้งสองค่า ในขณะที่ค่า T-test independent มีค่าความแปรปรวนที่เท่ากันระหว่างค่าทั้งสองกลุ่ม

T-Test ใดที่จะใช้สำหรับการตีความค่า p

การเลือกการทดสอบค่า t ที่เหมาะสมสำหรับการตีความค่า p ขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูลและคำถามการวิจัย หากข้อมูลมีความเกี่ยวข้องกัน เช่น ในการศึกษาก่อนและหลังหรือการออกแบบครอสโอเวอร์ t-test dependent จะเหมาะสม หากข้อมูลไม่เกี่ยวข้องกัน เช่น ในการศึกษาระหว่างกลุ่ม t-test Independent เหมาะสม

FAQs

ถาม: ค่า P-Value ในการทดสอบ t คืออะไร
ตอบ: ค่า P-Value ในการทดสอบค่า t เป็นการวัดความน่าจะเป็นในการสังเกตสถิติการทดสอบภายใต้สมมติฐานว่าง ค่า P-Value น้อยบ่งชี้หลักฐานที่ชัดเจนในการต่อต้านสมมติฐานที่เป็นโมฆะ ในขณะที่ค่า P-Value มากบ่งชี้หลักฐานที่อ่อนแอซึ่งต่อต้านสมมติฐานว่าง

ถาม: สามารถใช้ t-test dependent กับตัวอย่างขนาดใหญ่ได้หรือไม่
ตอบ: การทดสอบ t-test dependent ไม่เหมาะสำหรับตัวอย่างขนาดใหญ่ เนื่องจากสมมติฐานของความแปรปรวนที่เท่ากันระหว่างการวัดทั้งสองอาจไม่ถือ

ถาม: ระดับนัยสำคัญในการทดสอบ t คืออะไร
ตอบ: ระดับนัยสำคัญในการทดสอบค่า t คือความน่าจะเป็นที่จะปฏิเสธสมมติฐานว่างเมื่อเป็นจริง ระดับนัยสำคัญที่พบบ่อยที่สุดคือ 0.05

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