คลังเก็บป้ายกำกับ: การทดสอบ t-test dependent

t test dependent : เครื่องมือวัดผลการเปลี่ยนแปลงที่แม่นยำ

t test dependent หรือที่เรียกอีกอย่างว่า paired t-test เป็นเครื่องมือทางสถิติที่ใช้เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของสองกลุ่มที่สัมพันธ์กัน โดยกลุ่มทั้งสองจะต้องประกอบด้วยข้อมูลเดียวกันจากบุคคลเดียวกันหรือสิ่งเดียวกัน ตัวอย่างเช่น การวัดคะแนนความเครียดของผู้เข้าร่วมก่อนและหลังการฝึกอบรม การวัดผลการเรียนรู้ของนักเรียนก่อนและหลังเรียนบทเรียนใหม่ เป็นต้น

t test dependent มีข้อดีหลายประการ ประการแรก เป็นการทดสอบที่แม่นยำมาก เนื่องจากข้อมูลทั้งสองกลุ่มมาจากบุคคลหรือสิ่งเดียวกัน จึงมีความแปรปรวนน้อยกว่าการทดสอบที่เปรียบเทียบกลุ่มที่ไม่สัมพันธ์กัน ประการที่สอง t test dependent สามารถใช้ได้กับข้อมูลที่มีขนาดเล็ก ตัวอย่างเช่น การทดสอบผลการเรียนรู้ของนักเรียน 10 คน ประการที่สาม t test dependent สามารถใช้ได้กับข้อมูลประเภทใดก็ได้ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลเชิงปริมาณหรือเชิงคุณภาพ

บทบาทสำคัญในการศึกษาวิจัยและงานประยุกต์ต่าง ๆ

t test dependent มีบทบาทสำคัญในการศึกษาวิจัยและงานประยุกต์ต่าง ๆ ดังนี้

  • ใช้ในการวัดผลการเปลี่ยนแปลงที่สัมพันธ์กัน t test dependent เป็นเครื่องมือทางสถิติที่แม่นยำในการวัดผลการเปลี่ยนแปลงที่สัมพันธ์กัน ตัวอย่างเช่น การศึกษาวิจัยเพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของยาสองชนิดสำหรับการรักษาโรคเดียวกัน โดยวัดอาการของผู้ป่วยก่อนและหลังได้รับยา ในกรณีนี้ ข้อมูลทั้งสองกลุ่มมาจากผู้ป่วยคนเดียวกัน ดังนั้นจึงสามารถใช้ t test dependent ได้
  • สามารถใช้ได้กับข้อมูลที่มีขนาดเล็ก t test dependent สามารถใช้ได้กับข้อมูลที่มีขนาดเล็ก ตัวอย่างเช่น การทดสอบผลการเรียนรู้ของนักเรียน 10 คน
  • สามารถใช้ได้กับข้อมูลประเภทใดก็ได้ t test dependent สามารถใช้ได้กับข้อมูลประเภทใดก็ได้ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลเชิงปริมาณหรือเชิงคุณภาพ ตัวอย่างเช่น การศึกษาวิจัยเพื่อเปรียบเทียบผลของโฆษณาสองชิ้นต่อความพึงพอใจของลูกค้า โดยวัดความพึงพอใจของลูกค้าก่อนและหลังเห็นโฆษณา
  • ช่วยให้นักวิจัยและนักประยุกต์สามารถตัดสินใจได้อย่างถูกต้อง t test dependent สามารถช่วยให้นักวิจัยและนักประยุกต์สามารถตัดสินใจได้อย่างถูกต้องว่าค่าเฉลี่ยของสองกลุ่มแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่ ตัวอย่างเช่น สมมตินักวิจัยต้องการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของยาสองชนิดสำหรับการรักษาโรคเดียวกัน โดยวัดอาการของผู้ป่วยก่อนและหลังได้รับยา หากค่าเฉลี่ยของอาการผู้ป่วยก่อนและหลังได้รับยาต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ หมายความว่ายาทั้งสองชนิดมีประสิทธิภาพในการรักษาโรคที่แตกต่างกัน

ตัวอย่างการนำ t test dependent ไปประยุกต์ใช้ในงานวิจัยและงานประยุกต์ต่าง ๆ เช่น

  • การศึกษาวิจัยเพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของยาสองชนิดสำหรับการรักษาโรคเดียวกัน
  • การศึกษาวิจัยเพื่อเปรียบเทียบผลของการฝึกอบรมทักษะใหม่ต่อประสิทธิภาพในการทำงานของพนักงาน
  • การศึกษาวิจัยเพื่อเปรียบเทียบผลของโฆษณาสองชิ้นต่อความพึงพอใจของลูกค้า
  • การศึกษาวิจัยเพื่อเปรียบเทียบผลของโปรแกรมการเรียนการสอนสองหลักสูตรต่อผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของนักเรียน
  • การศึกษาวิจัยเพื่อเปรียบเทียบผลของการรักษาสองวิธีต่ออาการของผู้ป่วย

ตัวอย่างการใช้ t test dependent

ตัวอย่างที่ 1 : การศึกษาวิจัยเพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของยาสองชนิดสำหรับการรักษาโรคเดียวกัน

สมมตินักวิจัยต้องการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของยาสองชนิดสำหรับการรักษาโรคเดียวกัน โดยวัดอาการของผู้ป่วยก่อนและหลังได้รับยา ในกรณีนี้ ข้อมูลทั้งสองกลุ่มมาจากผู้ป่วยคนเดียวกัน ดังนั้นจึงสามารถใช้ t test dependent ได้

สมมติผลการวิจัยพบว่า ค่าเฉลี่ยของอาการผู้ป่วยก่อนได้รับยาทั้งสองกลุ่มไม่แตกต่างกัน แต่ค่าเฉลี่ยของอาการผู้ป่วยหลังได้รับยาต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ หมายความว่ายาทั้งสองชนิดมีประสิทธิภาพในการรักษาโรคเดียวกัน แต่ยาชนิดใดมีประสิทธิภาพมากกว่ากันนั้น นักวิจัยจะต้องทำการทดสอบเพิ่มเติม เช่น การทดสอบแบบ ANOVA

ตัวอย่างที่ 2 : การศึกษาวิจัยเพื่อเปรียบเทียบผลของการฝึกอบรมทักษะใหม่ต่อประสิทธิภาพในการทำงานของพนักงาน

สมมตินักวิจัยต้องการเปรียบเทียบผลของการฝึกอบรมทักษะใหม่ต่อประสิทธิภาพในการทำงานของพนักงาน โดยวัดประสิทธิภาพการทำงานของพนักงานก่อนและหลังการฝึกอบรม ในกรณีนี้ ข้อมูลทั้งสองกลุ่มมาจากพนักงานคนเดียวกัน ดังนั้นจึงสามารถใช้ t test dependent ได้

สมมติผลการวิจัยพบว่า ค่าเฉลี่ยของประสิทธิภาพการทำงานของพนักงานก่อนและหลังการฝึกอบรมต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ หมายความว่าการฝึกอบรมทักษะใหม่มีประสิทธิภาพในการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของพนักงาน

ตัวอย่างที่ 3 : การศึกษาวิจัยเพื่อเปรียบเทียบผลของโฆษณาสองชิ้นต่อความพึงพอใจของลูกค้า

สมมตินักวิจัยต้องการเปรียบเทียบผลของโฆษณาสองชิ้นต่อความพึงพอใจของลูกค้า โดยวัดความพึงพอใจของลูกค้าก่อนและหลังเห็นโฆษณา ในกรณีนี้ ข้อมูลทั้งสองกลุ่มมาจากลูกค้าคนเดียวกัน ดังนั้นจึงสามารถใช้ t test dependent ได้

สมมติผลการวิจัยพบว่า ค่าเฉลี่ยของความพึงพอใจของลูกค้าก่อนและหลังเห็นโฆษณาต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ หมายความว่าโฆษณาชิ้นใดมีประสิทธิภาพมากกว่ากันนั้น นักวิจัยจะต้องทำการทดสอบเพิ่มเติม เช่น การทดสอบแบบ ANOVA

ตัวอย่างข้างต้นเป็นเพียงตัวอย่างบางส่วนของการใช้ t test dependent t test dependent เป็นเครื่องมือทางสถิติที่มีประสิทธิภาพในการวัดผลการเปลี่ยนแปลงที่สัมพันธ์กัน นักวิจัยและนักประยุกต์สามารถนำ t test dependent ไปประยุกต์ใช้ในงานวิจัยและงานประยุกต์ต่าง ๆ ได้

ขั้นตอนการทำ t test dependent

ขั้นตอนการทำ t test dependent มีดังนี้

  1. กำหนดสมมติฐาน ในการทดสอบ t test dependent มีดังนี้
  • สมมติฐานว่าง (H0) คือ ค่าเฉลี่ยของสองกลุ่มไม่แตกต่างกัน
  • สมมติฐานทางเลือก (H1) คือ ค่าเฉลี่ยของสองกลุ่มแตกต่างกัน

ตัวอย่างเช่น สมมตินักวิจัยต้องการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของยาสองชนิดสำหรับการรักษาโรคเดียวกัน โดยวัดอาการของผู้ป่วยก่อนและหลังได้รับยา สมมติฐานว่างคือยาทั้งสองชนิดมีประสิทธิภาพในการรักษาโรคเดียวกัน สมมติฐานทางเลือกคือยาทั้งสองชนิดมีประสิทธิภาพในการรักษาโรคแตกต่างกัน

  1. กำหนดระดับความเชื่อมั่น ระดับความเชื่อมั่นที่นิยมใช้คือ 95% หรือ 99%

ตัวอย่างเช่น สมมตินักวิจัยกำหนดระดับความเชื่อมั่นไว้ที่ 95% หมายความว่านักวิจัยต้องการความเชื่อมั่น 95% ว่าผลลัพธ์ของการทดสอบถูกต้อง

  1. คำนวณ t-statistic มีดังนี้
t = (M1 - M2) / sd√(1/n1 + 1/n2)

โดยที่

  • M1 และ M2 คือค่าเฉลี่ยของกลุ่มที่ 1 และ 2 ตามลำดับ
  • sd คือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของกลุ่มที่ 1 และ 2 ตามลำดับ
  • n1 และ n2 คือขนาดตัวอย่างของกลุ่มที่ 1 และ 2 ตามลำดับ

ตัวอย่างเช่น สมมตินักวิจัยทำการทดลองกับผู้ป่วย 10 คน โดยวัดอาการของผู้ป่วยก่อนและหลังได้รับยา พบว่า ค่าเฉลี่ยของอาการของผู้ป่วยก่อนได้รับยาทั้งสองกลุ่มเท่ากับ 50 และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของอาการของผู้ป่วยก่อนได้รับยาทั้งสองกลุ่มเท่ากับ 10 สมมติฐานว่างคือยาทั้งสองชนิดมีประสิทธิภาพในการรักษาโรคเดียวกัน สมมติฐานทางเลือกคือยาทั้งสองชนิดมีประสิทธิภาพในการรักษาโรคแตกต่างกัน ระดับความเชื่อมั่นที่นักวิจัยกำหนดไว้คือ 95%

จากข้อมูลข้างต้น เราสามารถคำนวณ t-statistic ดังนี้

t = (55 - 50) / 10√(1/10 + 1/10)
= 2.236
  1. หาค่า p-value จากตาราง t-distribution โดยกำหนดระดับความเชื่อมั่นและองศาอิสระ

ตัวอย่างเช่น จากตัวอย่างข้างต้น ระดับความเชื่อมั่นที่นักวิจัยกำหนดไว้คือ 95% และขนาดตัวอย่างของทั้งสองกลุ่มเท่ากับ 10 ดังนั้น องศาอิสระจึงเท่ากับ 18

จากตาราง t-distribution เราสามารถหาค่า p-value ของ t-statistic ที่เท่ากับ 2.236 ได้เท่ากับ 0.025

  1. ตัดสินใจ
  • ถ้า p-value น้อยกว่าระดับความเชื่อมั่นที่กำหนด แสดงว่าปฏิเสธสมมติฐานว่าง หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของสองกลุ่มแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ
  • ถ้า p-value มากกว่าระดับความเชื่อมั่นที่กำหนด แสดงว่ายอมรับสมมติฐานว่าง หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของสองกลุ่มไม่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ

ตัวอย่างเช่น จากตัวอย่างข้างต้น ค่า p-value เท่ากับ 0.025 ซึ่งน้อยกว่าระดับความเชื่อมั่นที่นักวิจัยกำหนดไว้ที่ 0.05 ดังนั้นนักวิจัยจึงปฏิเสธสมมติฐานว่าง หมายความว่ายาทั้งสองชนิดมีประสิทธิภาพในการรักษาโรคที่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ

สรุป

t test dependent : เครื่องมือวัดผลการเปลี่ยนแปลงที่แม่นยำ และมีประสิทธิภาพในการวัดผลการเปลี่ยนแปลงที่สัมพันธ์กัน t test dependent สามารถใช้ได้กับข้อมูลที่มีขนาดเล็กและข้อมูลประเภทใดก็ได้ t test dependent จึงมีบทบาทสำคัญในการศึกษาวิจัยและงานประยุกต์ต่าง ๆ

t-test dependent

การตีความ output spss เพื่อวิเคราะห์ผลลัพธ์ t-test dependent

หากคุณกำลังทำการวิเคราะห์ผลการวิจัยที่ต้องเปรียบเทียบสองวิธี คุณอาจสนใจทำการทดสอบค่า t-test dependent ซึ่งเป็นเทคนิคการวิเคราะห์ทางสถิติที่ช่วยให้คุณสามารถเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของสองกลุ่มที่เกี่ยวข้องกัน บทความนี้จะแนะนำคุณเกี่ยวกับวิธีตีความผลลัพธ์ของซอฟต์แวร์ SPSS เพื่อวิเคราะห์ผลการทดสอบ t-test dependent

ทำความเข้าใจกับการทดสอบ t-test dependent

การทดสอบค่า t-test dependent หรือที่เรียกว่า paired t-test เป็นการทดสอบทางสถิติที่ใช้ในการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของสองกลุ่มที่เกี่ยวข้องกัน เรียกว่า “t-test dependent” เนื่องจากกลุ่มมีความสัมพันธ์ซึ่งกันและกันไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง ตัวอย่างเช่น คุณอาจมีข้อมูลของบุคคลกลุ่มเดียวกันก่อนและหลังการทดลองหรือการรักษา เพื่อระบุว่าการทดลองมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อผลลัพธ์ที่วัดได้หรือไม่

สมมติฐานของการทดสอบ t-test dependent

ก่อนทำการทดสอบ t-test dependent สิ่งสำคัญคือต้องแน่ใจว่าข้อมูลของคุณเป็นไปตามสมมติฐานบางประการ สมมติฐานเหล่านี้รวมถึง:

  1. ข้อมูลจะต้องมีการกระจายตามปกติ
  2. ความแปรปรวนของทั้งสองกลุ่มจะต้องเท่ากัน
  3. ข้อมูลจะต้องจับคู่หรือสัมพันธ์กัน

หากข้อมูลของคุณละเมิดสมมติฐานเหล่านี้ คุณอาจต้องใช้การทดสอบทางสถิติอื่นหรือแปลงข้อมูลของคุณให้เป็นไปตามสมมติฐาน

การตีความผลลัพธ์จาก SPSS

เมื่อคุณทำการทดสอบ t-test ใน SPSS คุณจะได้ผลลัพธ์ที่มีลักษณะดังนี้:

Paired Differences

Mean Std. Deviation Std. Error Mean

-2.667 3.055 .814

Paired T-Test

t df Sig. (2-tailed)

-3.280 9 .009

การทดสอบตัวอย่างที่จับคู่

ส่วนแรกของผลลัพธ์คือตารางทดสอบตัวอย่างที่จับคู่ ตารางนี้แสดงค่าเฉลี่ย ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน และข้อผิดพลาดมาตรฐานของค่าเฉลี่ยสำหรับความแตกต่างระหว่างสองกลุ่ม ในตัวอย่างข้างต้น ความแตกต่างของค่าเฉลี่ยคือ -2.667

จับคู่ t-test dependent

ส่วนที่สองของเอาต์พุตคือตารางทดสอบการจับคู่ t-test dependent ตารางนี้แสดงค่า t องศาอิสระ (df) และระดับนัยสำคัญ (Sig.) สำหรับการทดสอบค่า t ในตัวอย่างข้างต้น ค่า t คือ -3.280, df คือ 9 และระดับนัยสำคัญคือ .009

ในการตรวจสอบว่าผลลัพธ์มีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่ คุณต้องเปรียบเทียบค่า p (Sig.) กับระดับนัยสำคัญที่ .05 หากค่า p น้อยกว่า .05 ผลลัพธ์จะถือว่ามีนัยสำคัญทางสถิติ ในตัวอย่างข้างต้น ค่า p คือ .009 ซึ่งน้อยกว่า .05 ดังนั้นผลลัพธ์จึงมีนัยสำคัญทางสถิติ

บทสรุป

โดยสรุป การตีความผลลัพธ์ของการทดสอบ t-test dependent ใน SPSS จำเป็นต้องมีความเข้าใจในสมมติฐานของการทดสอบและวิธีอ่านตารางผลลัพธ์ สิ่งสำคัญคือต้องแน่ใจว่าข้อมูลของคุณตรงตามสมมติฐานก่อนทำการทดสอบ และเปรียบเทียบค่า p กับระดับนัยสำคัญเพื่อพิจารณาว่าผลลัพธ์มีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่

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