Phương pháp kiểm định t được sử dụng để xác định giá trị trung bình của tổng thể khác với giá trị trung bình được giả thuyết hoặc giá trị trung bình của tổng thể khác. Cách tiếp cận này kiểm tra dữ liệu một cách hiệu quả và giúp các nhà nghiên cứu đưa ra những kết luận hợp lệ nhất. Vậy t-test là gì và làm cách nào để chạy t-test và đọc kết quả? Tìm giấy 24 trong bài viết dưới đây.
1. Khái niệm chính xác về “thử nghiệm t là gì”?
t-test là gì? Phép thử t là một phương pháp phổ biến để kiểm tra sự khác biệt giữa giá trị trung bình đơn biến và giá trị đã cho hoặc giá trị trung bình tổng thể.
Bạn đang xem: Kiểm định t-test la gì
Nếu bạn quan tâm đến phần mềm spss, thì chắc chắn bạn sẽ hiểu tầm quan trọng của t-test trong spss và hiểu ý nghĩa của nó.
Thông thường, các nhà nghiên cứu thực hiện cách tiếp cận này để bác bỏ hoặc chấp nhận một giả thuyết ban đầu nhất định và đưa ra chỉ số ý nghĩa quan sát tốt nhất.
2. 3 bài kiểm tra t
2.1 Thử nghiệm t một mẫu
Đây là một bài kiểm tra so sánh giá trị trung bình của một tổng với một số cụ thể.
2.2. Thử nghiệm t-test các mẫu độc lập
Đây là loại phương pháp được sử dụng để so sánh hai phương tiện với hai quần thể độc lập.
2.3. Thử nghiệm t mẫu được ghép nối
là một cách để so sánh giá trị của hai quần thể độc lập với các cặp yếu tố tương tự.
Để tìm hiểu thêm về 3 bài kiểm tra t ở trên, bạn có thể tham khảo bài viết này: 3 bài kiểm tra t trong spss
3. Ví dụ dễ hiểu về bài kiểm tra t
Nếu bạn chỉ đọc khái niệm t-test là gì , người đọc sẽ khó hình dung ra cách tiếp cận này. Vì vậy, bài báo 24 sẽ được chia sẻ với bạn đọc, với những ví dụ cụ thể như sau:
3.1. Ví dụ về “Thử nghiệm t một mẫu”
Để hiểu rõ hơn về thử nghiệm t một mẫu , bạn có thể tham khảo các ví dụ sau:
Độ tuổi kết hôn trung bình của phụ nữ Việt Nam từ 20 trở lên. Phát biểu giả thuyết thống kê là
h0: Tuổi kết hôn trung bình của phụ nữ nhỏ hơn hoặc bằng 20 tuổi
h1: Độ tuổi kết hôn trung bình của phụ nữ trên 10 tuổi
Các bước như sau:
Bước đầu tiên : Chọn Phân tích & gt; So sánh Phương tiện & gt; Thử nghiệm t một mẫu trong Thanh công cụ
Bước 2: Sử dụng các nút mũi tên ở cột bên trái để chọn biến số cần phân tích vào cột Biến kiểm tra. Trong trường Giá trị thử nghiệm, hãy nhập số 20
Bước 3 : Nhấn tùy chọn để chuyển sang cửa sổ mới và nhập độ tin cậy 95%, nhấp vào tiếp tục để quay lại cửa sổ trước đó
Bước 4: Hai bảng sẽ bật lên, bảng thống kê một mẫu cho các biến thống kê có giá trị trung bình và độ lệch và bảng kiểm tra một mẫu cho kết quả kiểm tra. Bạn đọc và phân tích kết quả.
3.2. Ví dụ về “Kiểm tra t-Test Mẫu Độc lập”
Một ví dụ sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về t-test mẫu độc lập như sau:
So sánh sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa các nhóm giới tính nam và nữ trên thang điểm 5.
Bước 1 : Chọn Phân tích & gt; Phương tiện So sánh & gt; Kiểm tra các Mẫu Độc lập
Bước 2: Chọn biến định lượng trung bình vào hộp Biến kiểm tra
Bước 3: Chọn một biến định tính, chia số lượng quan sát thành hai nhóm, so sánh hai nhóm và đặt chúng vào hộp biến nhóm
Bước 4: Chọn Xác định Nhóm Nhập mã cho cả hai nhóm và tiếp tục quay lại hộp thoại chính
Bước 5: Nếu giá trị sig nằm trong f 0,05, phương sai của hai quần thể không khác nhau, do đó, kết quả của thử nghiệm giả định các phương sai bằng nhau được sử dụng.
3.3. Ví dụ về t-Test các mẫu được ghép đôi
t-test pair two sample for mean là từ khóa được nhiều người quan tâm. Để hiểu rõ hơn, vui lòng tham khảo ví dụ sau về phân tích thử nghiệm t mẫu được ghép nối:
<3
Bước 2 : Thực hiện kiểm tra t-test các mẫu được ghép nối.
Bước 3: So sánh giá trị sig của phép thử t được xác định ở Bước 2 với 0,05 (mức ý nghĩa 5% = 0,05 | mức tin cậy 95%)
Bước 4 : Nếu sig> 0,05 thì chúng tôi chấp nhận giả thuyết không. Cho biết trung bình của 2 quần thể bằng nhau và không có sự khác biệt.
Nếu tín hiệu
0,05 thì chúng tôi bác bỏ giả thuyết không. Cho biết mức chênh lệch trung bình của dân số là 2.
Tìm hiểu thêm về phần mềm eviews để phân tích dữ liệu phức tạp và dự đoán các yếu tố để nghiên cứu tại đây.
4. 3 lý do tại sao bạn cần kiểm tra t-test trên kết quả của mình
4.1. Xác minh rằng kết quả thực sự áp dụng cho các biến lớn
Kiểm định t giúp bạn xác định liệu kết quả có thực sự đúng so với giả thuyết ban đầu hay không.
Ví dụ: giả sử phụ nữ Việt Nam kết hôn trên 20 tuổi, việc thực hiện kiểm tra t giúp các nhà nghiên cứu xác định mức độ chính xác của thông tin giả định này. .
4.2. Xác định xem một kết quả có tốt hơn một kết quả khác (tổng quan)
Phép thử t giữa hai nhóm mẫu khác nhau giúp người dùng xác định nhóm nào hoạt động tốt hơn nhóm kia và có kết quả nghiên cứu cuối cùng tốt nhất.
4.3. Cung cấp kết quả rõ ràng, thực tế
Nếu bạn làm theo công thức chính xác để xác định t-test, bạn sẽ nhận được kết quả rõ ràng và có độ chính xác cao trong quá trình nghiên cứu của mình.
5. 4 giả thuyết khi kiểm tra t-tests
5.1. Các giả định liên quan đến kích thước
Giả thuyết đầu tiên về phép thử t phụ thuộc vào kích thước. Giả định của bài kiểm tra t là thang đo phù hợp với dữ liệu thu thập được tuân theo thang đo liên tục hoặc theo thứ tự, chẳng hạn như điểm kiểm tra IQ.
5.2. Các giả thuyết liên quan đến các mẫu ngẫu nhiên
Giả định thứ hai là một mẫu ngẫu nhiên đơn giản, trong đó dữ liệu được thu thập từ một phần đại diện, được chọn ngẫu nhiên của dân số chung.
5.3. Các giả định liên quan đến dữ liệu
Giả định thứ ba là dữ liệu dẫn đến phân phối chuẩn khi được vẽ biểu đồ, một đường cong phân phối hình chuông.
5.4. Các giả định về tính nhất quán của phương sai
Giả định cuối cùng là tính nhất quán của phương sai. Phương sai đồng nhất hoặc bằng nhau tồn tại khi độ lệch chuẩn của các mẫu xấp xỉ bằng nhau.
6. 3 giá trị chính khi tính toán kiểm tra t
6.1. Chênh lệch tb giữa các giá trị
Phép tính t-test yêu cầu ba giá trị dữ liệu chính . Chúng bao gồm sự khác biệt giữa giá trị trung bình của mỗi tập dữ liệu (được gọi là sự khác biệt trung bình), độ lệch chuẩn của mỗi nhóm và số lượng giá trị dữ liệu trong mỗi nhóm.
Kết quả của phép thử t mang lại giá trị t. Giá trị t được tính toán này sau đó được so sánh với các giá trị thu được từ bảng các giá trị tới hạn, được gọi là bảng phân phối t. Sự so sánh này giúp xác định tác động của cơ hội đối với phương sai và liệu phương sai có vượt ra ngoài cơ hội đó hay không. Bài kiểm tra t hỏi liệu sự khác biệt giữa các nhóm có thể hiện sự khác biệt thực sự trong nghiên cứu hay có thể là sự khác biệt ngẫu nhiên vô nghĩa.
6.2. Độ lệch chuẩn của từng nhóm
t-test tạo ra hai giá trị làm đầu ra của nó, t-test và DOF .
- Giá trị kiểm định t là tỷ số giữa sự khác biệt giữa giá trị trung bình của hai tập hợp mẫu với sự thay đổi có trong các tập mẫu. Mặc dù có thể dễ dàng tính toán được tử số (chênh lệch giữa giá trị trung bình của hai tập mẫu), nhưng mẫu số (biến thể có trong các tập mẫu) có thể trở nên phức tạp hơn một chút, tùy thuộc vào kích thước mẫu và loại giá trị dữ liệu liên quan. . Mẫu số của tỷ lệ này là thước đo độ phân tán hoặc độ biến thiên. Giá trị có giá trị thử nghiệm t cao hơn, còn được gọi là điểm số t, cho biết sự khác biệt lớn hơn giữa hai tập mẫu. Giá trị kiểm định t càng nhỏ thì độ tương đồng giữa hai tập mẫu càng cao.
- Mức độ tự do là các giá trị có thể thay đổi tự do trong một nghiên cứu và rất quan trọng để đánh giá ý nghĩa và tính hợp lệ của giả thuyết vô hiệu. Việc tính toán các giá trị này thường phụ thuộc vào số lượng bản ghi dữ liệu có sẵn trong tập mẫu.
6.3. Số lượng giá trị dữ liệu
t bảng phân phối có sẵn ở định dạng một bên và hai bên. Đầu tiên là để đánh giá các trường hợp có giá trị cố định hoặc phạm vi có hướng rõ ràng (tích cực hoặc tiêu cực).
Ví dụ: Khi tung một cặp xúc xắc, xác suất để kết quả đầu ra dưới -3 hoặc vượt quá 7 là bao nhiêu. Sau đó, nó được sử dụng để phân tích giới hạn phạm vi, chẳng hạn như hỏi xem tọa độ có nằm giữa -2 và +2 hay không. Các phép tính có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các chương trình phần mềm tiêu chuẩn hỗ trợ các chức năng thống kê cần thiết, chẳng hạn như các chức năng thống kê trong ms excel.
Xem thêm: Hướng dẫn tải và cài đặt luận văn 24 full chi tiết link spss.
7. 3 công thức kiểm tra t
7.1. Công thức kiểm định t tương quan
Tiêu đề:
mean1 và mean2: giá trị trung bình của tập mẫu
s (diff): độ lệch chuẩn của các giá trị dữ liệu được ghép nối
n: kích thước mẫu
n-1: bậc tự do
Các thử nghiệm được thực hiện khi mẫu thường chứa các cặp đơn vị tương tự phù hợp hoặc các trường hợp đo lặp lại. Ví dụ, khi nhiều xét nghiệm được thực hiện trên một bệnh nhân, mỗi lần bệnh nhân được sử dụng như một đối chứng so với kết quả trước đó của chính họ.
Phương pháp này cũng hoạt động đối với các mẫu có liên quan hoặc liên quan đặc trưng theo một cách nào đó, chẳng hạn như so sánh liên quan đến họ hàng. Nói chung, thử nghiệm này có liên quan hoặc kết hợp với một phụ thuộc.
Mặc dù giá trị trung bình của nhóm 2 cao hơn nhóm 1, nhưng không thể kết luận rằng trung bình của dân số tương ứng với nhóm 2 cao hơn tổng số tương ứng với nhóm 1. Sự khác biệt từ 19, 4 đến 21,6 có thể là do ngẫu nhiên hoặc sự khác biệt thực tế về số lượng tranh mà phòng trưng bày nghệ thuật nhận được. Do đó, chúng tôi thiết lập vấn đề bằng cách đặt giả thuyết rỗng rằng phương tiện của hai nhóm mẫu là như nhau, và thực hiện kiểm định t để kiểm tra xem giả thuyết có hợp lý hay không.
Vì số lượng bản ghi dữ liệu là khác nhau (n1 = 10 và n2 = 20), các phương sai cũng khác nhau, do đó, các giá trị t và kiểm tra bậc tự do được tính toán cho tập dữ liệu trên bằng công thức được đề cập trong Phương sai t không đều.
giá trị t là -2.24787. Vì có thể bỏ qua dấu trừ khi so sánh hai giá trị t nên giá trị được tính là 2,24787.
Giá trị của bậc tự do là 24,38 và giảm xuống 24 vì định nghĩa công thức yêu cầu giá trị được làm tròn xuống giá trị nguyên nhỏ nhất có thể.
xác định Chỉ định mức xác suất (mức alpha, mức ý nghĩa, p) để được chấp nhận làm tiêu chí. Trong hầu hết các trường hợp, 5% có thể được giả định.
Sử dụng giá trị 24 bậc tự do và mức ý nghĩa 5%, xem bảng phân phối giá trị t cho giá trị 2,064. So sánh giá trị này với giá trị tính toán được là 2,247 chỉ ra rằng giá trị t-test tính được lớn hơn giá trị trong bảng, với mức ý nghĩa là 5%. Do đó, giả thuyết vô hiệu rằng không có sự khác biệt giữa các phương tiện có thể bị bác bỏ. Không phải ngẫu nhiên mà có sự khác biệt cố hữu giữa các quần thể.
7.2. Công thức kiểm định t phương sai bằng nhau
Tiêu đề:
mean1 và mean2: giá trị trung bình của tập hợp mẫu
var1 và var2: phương sai của mỗi bộ mẫu
n1 và n2: số lượng bản ghi trong mỗi tập mẫu
n1 + n2-2: bậc tự do
Phương sai t-test bằng nhau được sử dụng khi số lượng mẫu trong mỗi nhóm là như nhau hoặc khi phương sai của hai tập dữ liệu tương tự nhau.
7.3. công thức kiểm định t cho phương sai không đều
Sử dụng kiểm tra phương sai không bằng nhau khi số lượng mẫu trong mỗi nhóm là khác nhau và phương sai của hai tập dữ liệu là khác nhau. Thử nghiệm này còn được gọi là thử nghiệm t của Welch .
Tiêu đề:
trung bình 1 và trung bình 2: giá trị trung bình của mỗi nhóm mẫu
var1 và var2: phương sai tập hợp mẫu
n1 và n2: số lượng bản ghi trên mỗi mẫu
Ví dụ Chúng tôi thực hiện phép đo đường chéo của bức tranh này trong thư viện. Một nhóm mẫu sẽ chứa 10 hình ảnh và nhóm còn lại sẽ có 20 hình ảnh. Tập dữ liệu và giá trị trung bình và phương sai tương ứng.
8. Lưu đồ để xác định thử nghiệm t chính xác nên sử dụng
Nhiều nhà nghiên cứu sử dụng lưu đồ sau để xác định kiểm định t nào sẽ sử dụng dựa trên các đặc điểm của tập mẫu. Các mục chính cần xem xét cẩn thận là liệu các bản ghi mẫu có giống nhau không, số lượng bản ghi trong mỗi mẫu và phương sai của mỗi tập mẫu.
- efa tìm hệ số và cách chạy efa trong spss
- cách chạy nhiều hồi quy trong spss
9. 4 bài học chính từ câu hỏi “Bài kiểm tra t là gì”
9.1. Câu hỏi kiểm tra t
là gì
t-test là một phương pháp phổ biến được sử dụng để kiểm tra sự khác biệt giữa giá trị trung bình của một biến đơn lẻ và một giá trị nhất định hoặc giá trị trung bình tổng thể.
9.2 Mục đích
Phép thử t được sử dụng để xác định giá trị trung bình của tổng thể khác với giá trị trung bình được giả thuyết hoặc trung bình của tổng thể khác cho mục đích nghiên cứu.
9.3. Ba dữ liệu chính
Ba loại kiểm tra t hiện đang được sử dụng:
- Kiểm tra t mẫu đơn
- Kiểm tra t mẫu độc lập
- Kiểm tra t mẫu ghép nối
ul>
9.4. Sự phụ thuộc của các loại thử nghiệm t
Cho dù kết quả thử nghiệm t cuối cùng có độ chính xác cao hay không phụ thuộc vào nhiều tiêu chí, chẳng hạn như kích thước của hai mẫu so sánh, giá trị so sánh và dữ liệu cho các mẫu được thu thập.
Trên đây là những chia sẻ về t-test là gì và những thông tin liên quan đến phương pháp kiểm tra này. luận văn 24 mong rằng sẽ giúp các bạn có thêm nhiều kiến thức bổ ích để phục vụ cho việc nghiên cứu của mình. Nếu bạn cho rằng đề thi quá khó, bạn có thể xem qua dịch vụ xử lý dữ liệu spss. Vui lòng gọi hotline: 0988552424 để được tư vấn nhanh nhất và cụ thể nhất.
