เมื่อใช้ t-test และ ANOVA สิ่งสำคัญคือต้องปฏิบัติตามหลักการบางอย่างเพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ถูกต้องและแปลผลได้
- กำหนดคำถามและสมมติฐานการวิจัยให้ชัดเจน: ก่อนดำเนินการวิเคราะห์ สิ่งสำคัญคือต้องมีความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับคำถามการวิจัยและสมมติฐานเฉพาะที่กำลังทดสอบ สิ่งนี้จะเป็นแนวทางในการเลือกการทดสอบทางสถิติที่เหมาะสมและการตีความผลลัพธ์
- เลือกการทดสอบทางสถิติที่เหมาะสม: การทดสอบ T ใช้เพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของสองกลุ่ม และ ANOVA ใช้เพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของสองกลุ่มขึ้นไป สิ่งสำคัญคือต้องเลือกแบบทดสอบที่เหมาะสมที่สุดสำหรับคำถามการวิจัยและลักษณะของข้อมูล
- ตรวจสอบสมมติฐานของการทดสอบ: การทดสอบ T และ ANOVA ทั้งสองถือว่าข้อมูลมีการกระจายตามปกติโดยประมาณและความแปรปรวนของกลุ่มเท่ากัน หากไม่เป็นไปตามสมมติฐานเหล่านี้ การทดสอบแบบไม่ใช้พารามิเตอร์อาจเหมาะสมกว่า
- ใช้การออกแบบการทดลองที่เหมาะสม: สิ่งสำคัญคือต้องเลือกการออกแบบการทดลองที่เหมาะสม เช่น การทดลองแบบสุ่มที่มีกลุ่มควบคุม เพื่อลดโอกาสที่จะเกิดอคติในผลลัพธ์
- ใช้ขนาดตัวอย่างที่เหมาะสม: สิ่งสำคัญคือต้องมีขนาดตัวอย่างที่ใหญ่พอที่จะตรวจพบความแตกต่างที่มีความหมายระหว่างกลุ่มที่กำลังเปรียบเทียบ
- ใช้การควบคุมที่เหมาะสม: เมื่อใช้ตัวอย่างวิเคราะห์ สิ่งสำคัญคือต้องแน่ใจว่ากลุ่มที่กำลังเปรียบเทียบมีความสมดุลในแง่ของตัวแปรสำคัญอื่นๆ ที่อาจส่งผลต่อผลลัพธ์ของการวิเคราะห์
- ตีความผลลัพธ์ในบริบทของคำถามการวิจัยและสมมติฐาน: ควรตีความผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ในบริบทของคำถามและสมมติฐานการวิจัย และในแง่ของข้อจำกัดของการศึกษา
ตัวอย่างเช่น
การศึกษากำลังตรวจสอบผลกระทบของวิธีการสอนแบบใหม่ที่มีต่อคะแนนสอบของนักเรียน คำถามการวิจัยคือ “คะแนนสอบระหว่างนักเรียนที่สอนด้วยวิธีใหม่กับนักเรียนที่สอนด้วยวิธีดั้งเดิมมีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่”
สมมติฐานสำหรับการศึกษานี้คือ:
H0: ไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในคะแนนการทดสอบระหว่างสองกลุ่ม
H1: มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในคะแนนการทดสอบระหว่างสองกลุ่ม
การทดสอบค่า t ใช้เพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของคะแนนการทดสอบสำหรับทั้งสองกลุ่ม รายงานผลดังนี้ “คะแนนสอบเฉลี่ยของกลุ่ม A เท่ากับ 85.3 (SD = 7.2) และกลุ่ม B เท่ากับ 82.5 (SD = 6.5) การทดสอบค่า t เผยให้เห็นความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญของคะแนนการทดสอบระหว่างสองกลุ่ม t(98) = 2.8, p = .006”
ในตัวอย่างนี้ การทดสอบค่า t เป็นการทดสอบทางสถิติที่เหมาะสม เนื่องจากเรากำลังเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของสองกลุ่ม เป็นไปตามสมมติฐานของการทดสอบและขนาดตัวอย่างใหญ่พอ การออกแบบการทดลองของการศึกษาเป็นการทดลองแบบสุ่มควบคุมและรายงานผลในบริบทของคำถามและสมมติฐานการวิจัย ค่า p-value .006 บ่งชี้ว่าความแตกต่างของคะแนนการทดสอบระหว่างสองกลุ่มมีนัยสำคัญทางสถิติ
ช่องทางติดต่อ
Tel: 0924766638 คุณอาจุ้ย
อีเมล: ichalermlarp@gmail.com
LINE: @impressedu
(หยุดทุกวันอาทิตย์)
