เมื่อพูดถึงการวิเคราะห์ทางสถิติ จะใช้วิธีทั่วไป 2 วิธีในการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยคือ T-Test Dependent และ T-Test Independent ทั้งสองวิธีใช้เพื่อพิจารณาว่ามีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญระหว่างสองกลุ่มหรือไม่ แต่ประเภทของข้อมูลและการออกแบบการศึกษาจะเป็นตัวกำหนดว่าจะใช้ข้อมูลใด

T-Test Dependent หรือที่เรียกว่า paired T-Test จะใช้เมื่อข้อมูลถูกจับคู่หรือตรงกัน ซึ่งหมายความว่าสมาชิกแต่ละคนในกลุ่มหนึ่งจะจับคู่กับสมาชิกของอีกกลุ่มหนึ่งตามลักษณะเฉพาะ เช่น อายุ เพศ หรือปัจจัยอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง ตัวอย่างเช่น นักวิจัยอาจต้องการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของนักเรียนก่อนและหลังการแทรกแซงเฉพาะ ในกรณีนี้ ผู้ทดสอบแบบ T-Test Dependent จะเหมาะสมเนื่องจากข้อมูลมีการจับคู่กัน และผู้วิจัยกำลังเปรียบเทียบประสิทธิภาพของนักเรียนกลุ่มเดียวกันก่อนและหลังการทดลอง

ในทางกลับกัน T-Test Independent จะใช้เมื่อข้อมูลไม่ได้จับคู่หรือไม่ตรงกัน ซึ่งหมายความว่าข้อมูลมาจากสองกลุ่มที่แตกต่างกันและไม่เกี่ยวข้องกัน ตัวอย่างเช่น ผู้วิจัยอาจต้องการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโรงเรียนสองแห่ง ในกรณีนี้ T-Test Independent จะเหมาะสมเนื่องจากข้อมูลไม่ได้จับคู่กัน และผู้วิจัยกำลังเปรียบเทียบประสิทธิภาพของกลุ่มที่แตกต่างกันสองกลุ่ม

แต่จะเป็นอย่างไรหากการออกแบบการศึกษาไม่ใช่การทดลองและข้อมูลไม่ได้จับคู่หรือไม่ตรงกัน อันไหนที่จะใช้? คำตอบขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลและคำถามการวิจัย

หากข้อมูลมีความต่อเนื่องและกระจายตามปกติ T-Test Independent ยังคงสามารถใช้สำหรับการออกแบบที่ไม่ใช่การทดลองได้ อย่างไรก็ตาม หากข้อมูลไม่กระจายตามปกติ การทดสอบ T-Test Independent อาจไม่เหมาะสม และการทดสอบแบบไม่มีพารามิเตอร์อื่นๆ เช่น การทดสอบ Mann-Whitney U หรือการทดสอบ Kruskal-Wallis อาจเหมาะสมกว่า

อีกปัจจัยที่ต้องพิจารณาคือขนาดของกลุ่มตัวอย่าง สำหรับตัวอย่างขนาดเล็ก T-Test Dependent อาจเหมาะสมกว่า เนื่องจากมีเหมาะสมมากกว่า T-Test Independent อย่างไรก็ตาม สำหรับขนาดตัวอย่างที่ใหญ่ขึ้น T-Test Independent อาจเหมาะสมกว่า เนื่องจากมีความทนทานต่อการละเมิดค่าปกติและสมมติฐานอื่นๆ

โดยสรุป ทางเลือกระหว่าง T-Test Dependent และ T-Test Independent ขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูลและการออกแบบการศึกษา หากข้อมูลถูกจับคู่หรือตรงกัน ควรใช้ T-Test Dependent หากข้อมูลไม่ได้ถูกจับคู่หรือไม่ตรงกัน อาจใช้ T-Test Independent ได้ แต่ควรคำนึงถึงลักษณะของข้อมูลและขนาดตัวอย่างด้วย การทดสอบแบบไม่อิงพารามิเตอร์อาจเหมาะสมกว่าสำหรับการออกแบบที่ไม่ใช่การทดลองซึ่งมีข้อมูลที่ไม่กระจายตามปกติ

โดยรวมแล้ว การทำความเข้าใจวิธีการวิเคราะห์ทางสถิติที่เหมาะสมสำหรับการออกแบบที่ไม่ใช่การทดลองเป็นสิ่งสำคัญสำหรับผลการวิจัยที่ถูกต้องและมีความหมาย การเลือกวิธีที่ไม่ถูกต้องอาจนำไปสู่ข้อสรุปที่ไม่ถูกต้องและการตีความข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง

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