คลังเก็บป้ายกำกับ: Independent samples t-test

t test dependent: ตัวอย่างการใช้งาน

t test dependent หรือ paired sample t-test เป็นสถิติที่ใช้ในการทดสอบความแตกต่างระหว่างค่าสองค่าในกลุ่มตัวอย่างเดียวกัน โดยค่าทั้งสองค่านี้จะต้องวัดจากสิ่งทดลองเดียวกันหรือสิ่งทดลองที่เกี่ยวข้องกัน เช่น คะแนนก่อนและหลังเรียน น้ำหนักก่อนและหลังลดน้ำหนัก ความดันโลหิตก่อนและหลังรับประทานยา เป็นต้น

t test dependent มีข้อกำหนดเบื้องต้นดังนี้

  • กลุ่มตัวอย่างต้องมีขนาดน้อยกว่า 30 คน (n < 30)
  • ค่าทั้งสองค่าต้องวัดจากสิ่งทดลองเดียวกันหรือสิ่งทดลองที่เกี่ยวข้องกัน
  • ค่าทั้งสองค่าต้องเป็นไปตามสมมติฐานการแจกแจงปกติ

ตัวอย่างการใช้งาน

  • การศึกษาผลของการฝึกอบรมพนักงาน

บริษัทแห่งหนึ่งต้องการศึกษาผลของการฝึกอบรมพนักงานใหม่ โดยวัดคะแนนก่อนและหลังการฝึกอบรม ผลการทดสอบพบว่าคะแนนหลังการฝึกอบรมสูงกว่าคะแนนก่อนการฝึกอบรมอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ แสดงว่าการฝึกอบรมมีผลต่อคะแนนของพนักงาน

  • การศึกษาประสิทธิภาพของยารักษาโรค

โรงพยาบาลแห่งหนึ่งต้องการศึกษาประสิทธิภาพของยารักษาโรคความดันโลหิตสูง โดยวัดความดันโลหิตของผู้ป่วยก่อนและหลังรับประทานยา ผลการทดสอบพบว่าความดันโลหิตของผู้ป่วยหลังรับประทานยาลดลงอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ แสดงว่ายารักษาโรคมีประสิทธิภาพในการลดความดันโลหิต

  • การศึกษาความพึงพอใจของผู้บริโภค

บริษัทแห่งหนึ่งต้องการศึกษาความพึงพอใจของผู้บริโภคต่อผลิตภัณฑ์ใหม่ โดยวัดความพึงพอใจของผู้บริโภคก่อนและหลังใช้ผลิตภัณฑ์ ผลการทดสอบพบว่าความพึงพอใจของผู้บริโภคหลังใช้ผลิตภัณฑ์สูงกว่าความพึงพอใจของผู้บริโภคก่อนใช้ผลิตภัณฑ์อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ แสดงว่าผลิตภัณฑ์ใหม่เป็นที่ชื่นชอบของผู้บริโภค

  • การศึกษาผลของการออกกำลังกาย

นักวิจัยต้องการศึกษาผลของการออกกำลังกายต่อประสิทธิภาพการทำงานของสมอง โดยวัดความสามารถในการจดจำของอาสาสมัครก่อนและหลังการออกกำลังกาย ผลการทดสอบพบว่าความสามารถในการจดจำของอาสาสมัครหลังการออกกำลังกายดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ แสดงว่าการออกกำลังกายมีผลต่อประสิทธิภาพการทำงานของสมอง

  • การศึกษาผลของโภชนาการต่อสุขภาพ

นักวิจัยต้องการศึกษาผลของโภชนาการต่อระดับไขมันในเลือดของผู้ป่วยโรคเบาหวาน โดยวัดระดับไขมันในเลือดของผู้ป่วยก่อนและหลังรับประทานอาหารตามคำแนะนำของนักโภชนาการ ผลการทดสอบพบว่าระดับไขมันในเลือดของผู้ป่วยหลังรับประทานอาหารตามคำแนะนำของนักโภชนาการลดลงอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ แสดงว่าโภชนาการมีผลต่อระดับไขมันในเลือดของผู้ป่วยโรคเบาหวาน

  • การศึกษาผลของเทคโนโลยีต่อการเรียนรู้

นักวิจัยต้องการศึกษาผลของเทคโนโลยีต่อการเรียนรู้ของนักเรียน โดยวัดผลการเรียนของนักเรียนก่อนและหลังใช้เทคโนโลยี ผลการทดสอบพบว่าผลการเรียนของนักเรียนหลังใช้เทคโนโลยีดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ แสดงว่าเทคโนโลยีมีผลต่อการเรียนรู้ของนักเรียน

  • การศึกษาผลของโฆษณา

บริษัทแห่งหนึ่งต้องการทราบว่าโฆษณาที่ออกอากาศทางโทรทัศน์มีผลต่อความทรงจำของผู้บริโภคหรือไม่ โดยวัดความทรงจำของผู้บริโภคต่อผลิตภัณฑ์ก่อนและหลังดูโฆษณา ผลการทดสอบพบว่าความทรงจำของผู้บริโภคต่อผลิตภัณฑ์หลังดูโฆษณาดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ แสดงว่าโฆษณามีผลต่อความทรงจำของผู้บริโภค

  • การศึกษาผลของโปรแกรมรักษาสิ่งแวดล้อม

รัฐบาลท้องถิ่นต้องการทราบประสิทธิภาพของโปรแกรมรักษาสิ่งแวดล้อมในการลดปริมาณขยะ โดยวัดปริมาณขยะที่ทิ้งในแต่ละครัวเรือนก่อนและหลังเข้าร่วมโปรแกรมรักษาสิ่งแวดล้อม ผลการทดสอบพบว่าปริมาณขยะที่ทิ้งในแต่ละครัวเรือนหลังเข้าร่วมโปรแกรมรักษาสิ่งแวดล้อมลดลงอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ แสดงว่าโปรแกรมรักษาสิ่งแวดล้อมมีประสิทธิภาพในการลดปริมาณขยะ

  • การศึกษาผลของการรักษาโรค

โรงพยาบาลแห่งหนึ่งต้องการทราบประสิทธิภาพของการรักษาโรคมะเร็งต่ออัตราการรอดชีวิต โดยวัดอัตราการรอดชีวิตของผู้ป่วยมะเร็งก่อนและหลังการรักษา ผลการทดสอบพบว่าอัตราการรอดชีวิตของผู้ป่วยมะเร็งหลังการรักษาเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ แสดงว่าการรักษาโรคมะเร็งมีประสิทธิภาพในการเพิ่มอัตราการรอดชีวิตของผู้ป่วย

การสรุปผล

t test dependent เป็นสถิติที่ใช้ในการทดสอบความแตกต่างระหว่างค่าสองค่าในกลุ่มตัวอย่างเดียวกัน โดยค่าทั้งสองค่านี้จะต้องวัดจากสิ่งทดลองเดียวกันหรือสิ่งทดลองที่เกี่ยวข้องกัน t test dependent มีข้อกำหนดเบื้องต้นที่สำคัญคือ กลุ่มตัวอย่างต้องมีขนาดน้อยกว่า 30 คน และค่าทั้งสองค่าต้องเป็นไปตามสมมติฐานการแจกแจงปกติ

t test dependent สามารถนำไปใช้เพื่อทดสอบสมมติฐานต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงของค่า เช่น สมมติฐานที่ว่าค่าทั้งสองค่ามีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ สมมติฐานที่ว่าค่าทั้งสองค่ามีความแตกต่างกันตามทิศทางที่คาดหวัง สมมติฐานที่ว่าค่าทั้งสองค่ามีความแตกต่างกันตามปริมาณที่คาดหวัง เป็นต้น

t test dependent: หลักการและการใช้งาน

การวิเคราะห์ทางสถิติเป็นแกนหลักของกระบวนการวิจัยและการตัดสินใจ และเครื่องมือสำคัญอย่างหนึ่งในชุดเครื่องมือทางสถิติก็คือการทดสอบที ในบทความนี้ เราจะเจาะลึก t test dependent: หลักการและการใช้งาน เพื่อเปิดเผยความแตกต่างและการนำไปประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติ

หลักการ t test dependent

t test dependent หรือที่เรียกว่า paired sample t-test เป็นการทดสอบสมมติฐานที่ใช้เปรียบเทียบ 2 ค่าเฉลี่ยในกลุ่มเดียวกัน การทดสอบนี้ใช้เมื่อวัดผู้เข้าร่วมกลุ่มเดียวกันสองครั้ง เช่น ก่อนและหลังการรักษา หรือในการศึกษาการออกแบบแบบไขว้

หลักการของ t test dependent คือการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของข้อมูลสองชุดเพื่อดูว่ามีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ

  • สมมติฐานว่าง (H0) : ค่าเฉลี่ยของข้อมูลสองชุดเท่ากัน
  • สมมติฐานทางเลือก (H1) : ค่าเฉลี่ยของข้อมูลสองชุดไม่เท่ากัน

หากเราต้องการทดสอบสมมติฐานว่างว่าค่าเฉลี่ยของข้อมูลสองชุดเท่ากัน เราจะใช้ t test dependent เพื่อดูว่าค่าเฉลี่ยของข้อมูลสองชุดนั้นแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่

การหาค่าสถิติ

ค่าสถิติที่ใช้ใน t test dependent คือ t-value ซึ่งคำนวณจากสูตรต่อไปนี้

t = (x̄1 - x̄2) / (s̄√(n))

โดยที่

  • x̄1 และ x̄2 คือค่าเฉลี่ยของข้อมูลชุดที่ 1 และชุดที่ 2
  • s̄ คือความแปรปรวนของข้อมูลทั้งสองชุด
  • n คือจำนวนตัวอย่าง

การตีความผล

ค่า t-value จะถูกนำไปเปรียบเทียบกับค่า t-critical ที่กำหนดไว้ตามระดับความเชื่อมั่นที่ต้องการ หากค่า t-value มากกว่าค่า t-critical เราจะปฏิเสธสมมติฐานว่าง และสรุปได้ว่าค่าเฉลี่ยของข้อมูลสองชุดไม่เท่ากัน

การใช้งาน t test dependent

t test dependent สามารถใช้ได้ในงานวิจัยด้านต่างๆ ดังนี้

  • การศึกษาประสิทธิภาพของโปรแกรมฝึกอบรม เช่น หากเราต้องการทดสอบว่าโปรแกรมฝึกอบรมใหม่มีประสิทธิภาพในการปรับปรุงคะแนนสอบของนักเรียนหรือไม่ เราสามารถใช้ t test dependent เพื่อเปรียบเทียบคะแนนสอบของนักเรียนก่อนและหลังเข้าร่วมโปรแกรมฝึกอบรม
  • การศึกษาผลของการรักษาโรค เช่น หากเราต้องการทดสอบว่ายาตัวใหม่มีประสิทธิภาพในการลดความดันโลหิตหรือไม่ เราสามารถใช้ t test dependent เพื่อเปรียบเทียบความดันโลหิตของผู้ป่วยก่อนและหลังได้รับยา
  • การศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัว เช่น หากเราต้องการทดสอบว่าระดับความเครียดมีความสัมพันธ์กับประสิทธิภาพการทำงานหรือไม่ เราสามารถใช้ t test dependent เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพการทำงานของพนักงานที่มีระดับความเครียดสูงและระดับความเครียดต่ำ

ข้อควรระวัง

t test dependent มีข้อควรระวังบางประการดังนี้

  • ข้อมูลทั้งสองชุดต้องมาจากผู้เข้าร่วมกลุ่มเดียวกัน
  • ข้อมูลทั้งสองชุดต้องเป็นไปตามสมมติฐานการแจกแจงปกติ
  • ข้อมูลทั้งสองชุดต้องมีความแปรปรวนเท่ากัน

หากข้อมูลไม่เป็นไปตามสมมติฐานเหล่านี้ อาจต้องใช้วิธีการทดสอบทางสถิติอื่นแทน

ตัวอย่างการใช้งาน

ตัวอย่างที่ 1

สมมติว่าเราต้องการทดสอบว่าโปรแกรมฝึกอบรมใหม่มีประสิทธิภาพในการปรับปรุงคะแนนสอบของนักเรียนหรือไม่ เราจึงวัดคะแนนสอบของนักเรียนก่อนและหลังเข้าร่วมโปรแกรมฝึกอบรม

หากค่าเฉลี่ยของคะแนนสอบหลังเข้าร่วมโปรแกรมฝึกอบรมสูงกว่าค่าเฉลี่ยของคะแนนสอบก่อนเข้าร่วมโปรแกรมฝึกอบรมอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ เราจะสรุปได้ว่าโปรแกรมฝึกอบรมใหม่มีประสิทธิภาพในการปรับปรุงคะแนนสอบของนักเรียน

ตัวอย่างที่ 2

สมมติว่าเราต้องการทดสอบว่าระดับความเครียดมีความสัมพันธ์กับประสิทธิภาพการทำงานหรือไม่ เราจึงวัดประสิทธิภาพการทำงานของพนักงานที่มีระดับความเครียดสูงและระดับความเครียดต่ำ

หากค่าเฉลี่ยของประสิทธิภาพการทำงานแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญระหว่างพนักงานที่มีระดับความเครียดสูงและระดับความเครียดต่ำ เราจะสรุปได้ว่าระดับความเครียดมีความสัมพันธ์กับประสิทธิภาพการทำงาน

ตัวอย่างที่ 3

สมมติว่าเราต้องการทดสอบว่าระดับความเครียดมีความสัมพันธ์กับประสิทธิภาพการทำงานหรือไม่ เราจึงวัดประสิทธิภาพการทำงานของพนักงานที่มีระดับความเครียดสูงและระดับความเครียดต่ำ

หากค่าเฉลี่ยของประสิทธิภาพการทำงานแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญระหว่างพนักงานที่มีระดับความเครียดสูงและระดับความเครียดต่ำ เราจะสรุปได้ว่าระดับความเครียดมีความสัมพันธ์กับประสิทธิภาพการทำงาน

ตัวอย่างที่ 4

สมมติว่าเราต้องการทดสอบว่าผลิตภัณฑ์ใหม่มีประสิทธิภาพในการปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้เชื้อเพลิงหรือไม่ เราจึงวัดประสิทธิภาพการใช้เชื้อเพลิงของรถยนต์ก่อนและหลังติดตั้งผลิตภัณฑ์ใหม่

หากค่าเฉลี่ยของประสิทธิภาพการใช้เชื้อเพลิงหลังติดตั้งผลิตภัณฑ์ใหม่สูงกว่าค่าเฉลี่ยของประสิทธิภาพการใช้เชื้อเพลิงก่อนติดตั้งผลิตภัณฑ์ใหม่อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ เราจะสรุปได้ว่าผลิตภัณฑ์ใหม่มีประสิทธิภาพในการปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้เชื้อเพลิง

ตัวอย่างเหล่านี้เป็นเพียงตัวอย่างบางส่วนของการใช้งาน t test dependent t test dependent สามารถใช้ได้ในงานวิจัยด้านต่างๆ อีกมากมาย โดยขึ้นอยู่กับคำถามวิจัยที่ต้องการตอบ

สรุป

t test dependent: หลักการและการใช้งาน เป็นเครื่องมือทางสถิติที่มีประโยชน์สำหรับการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของข้อมูลสองชุดในกลุ่มเดียวกัน หากข้อมูลเป็นไปตามสมมติฐานที่กล่าวมาข้างต้น t test dependent สามารถใช้เพื่อทดสอบสมมติฐานว่าค่าเฉลี่ยของข้อมูลสองชุดเท่ากันหรือไม่

สถิติ Independent samples t-test

ผู้วิจัยจะใช้สถิติ Independent samples t-test อย่างไร

การใช้ Independent samples t-test เป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้ในการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของการสังเกตอิสระสองกลุ่ม ในบริบทของผู้วิจัยที่มีสมมติฐานว่ามีความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างการมีส่วนร่วมของผู้ปกครองกับผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน ผู้วิจัยอาจใช้ตัวอย่างอิสระ t-test เพื่อเปรียบเทียบผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน (วัดโดย GPA) ของนักเรียนที่มีผู้ปกครองมีส่วนร่วมสูงและ นักเรียนที่มีการมีส่วนร่วมของผู้ปกครองต่ำ ผู้วิจัยจะใช้ขั้นตอนต่อไปนี้เพื่อทำการทดสอบค่า t ของกลุ่มตัวอย่างอิสระ:

  1. ผู้วิจัยรวบรวมข้อมูลการมีส่วนร่วมของผู้ปกครองและผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนจากกลุ่มตัวอย่างนักเรียน การมีส่วนร่วมของผู้ปกครองวัดโดยใช้แบบสอบถามที่รายงานด้วยตนเอง และวัดผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนโดยใช้เกรดเฉลี่ย (GPA) ของนักเรียน
  2. ผู้วิจัยแบ่งกลุ่มตัวอย่างออกเป็น 2 กลุ่ม คือ กลุ่มผู้ปกครองที่มีส่วนร่วมสูงและกลุ่มผู้ปกครองที่มีส่วนร่วมต่ำ
  3. ผู้วิจัยใช้ซอฟต์แวร์ทางสถิติ เช่น SPSS เพื่อทำการทดสอบตัวอย่างอิสระ ตัวแปรอิสระคือการมีส่วนร่วมของผู้ปกครอง และตัวแปรตามคือผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน (GPA)
  4. ผลลัพธ์ของการทดสอบ t จะรวมค่า t และค่า p ค่า t แสดงถึงความแตกต่างของค่าเฉลี่ยระหว่างสองกลุ่ม (การมีส่วนร่วมของผู้ปกครองสูงเทียบกับการมีส่วนร่วมของผู้ปกครองต่ำ) และค่า p แสดงถึงความน่าจะเป็นที่ความแตกต่างของค่าเฉลี่ยเกิดจากโอกาส
  5. ค่า p ที่น้อยกว่า .05 มักใช้เป็นเกณฑ์สำหรับนัยสำคัญทางสถิติ ซึ่งหมายความว่ามีโอกาสน้อยกว่า 5% ที่ความแตกต่างของค่าเฉลี่ยเกิดจากโอกาส
  6. ถ้าค่า t เป็นบวกและค่า p น้อยกว่า .05 ผู้วิจัยสามารถสรุปได้ว่ามีผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนระหว่างนักเรียนที่มีคะแนนสูงแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ สิ่งนี้สนับสนุนสมมติฐานทางเลือก (H1: μ1 – μ2 > 0) และปฏิเสธสมมติฐานว่าง (H0: μ1 – μ2 = 0)

สิ่งสำคัญคือต้องสังเกตว่าตัวอย่าง t-test ที่ขึ้นต่อกันนั้นเหมาะสมที่จะใช้เมื่อการสังเกตทั้งสองกลุ่มมีความสัมพันธ์กันในทางใดทางหนึ่งเท่านั้น และไม่ควรใช้เมื่อทั้งสองกลุ่มเป็นอิสระจากกัน

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