Trong nghiên cứu khoa học, thống kê được coi là “ngôn ngữ thứ hai” giúp người nghiên cứu đưa ra những kết luận xác đáng. Đảm bảo tính khách quan của nghiên cứu. Trong nghiên cứu khoa học ứng dụng, vai trò của thống kê được thể hiện thông qua việc mô tả, so sánh và liên kết dữ liệu. Paper 2sBài viết này muốn chia sẻ với bạn đọc phương pháp so sánh dữ liệu thông qua kiểm định t, bạn đang xem: Thống kê t là gì
t-test là gì?
Phương pháp kiểm định t (phép thử khác biệt) được sử dụng để kiểm tra sự khác biệt về giá trị trung bình của các tổng thể với một giá trị cho trước hoặc để kiểm tra sự khác biệt về giá trị trung bình của hai tổng thể. Khi sử dụng phần mềm thống kê, chúng ta sử dụng phương pháp mức ý nghĩa quan sát (sig) để chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết ban đầu. Trong phần mềm spss, chúng ta sẽ loại bỏ giả thuyết không khi kiểm định chỉ số sig. Nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 5% (mặc định của phần mềm thống kê).
Trong thống kê, kiểm định t được chia thành 3 loại phổ biến, bao gồm:
Ba kiểm định t trong thống kê và cách sử dụng chúng
Thử nghiệm t một mẫu
Trong phần này, chúng tôi đi sâu vào việc triển khai và phân tích kết quả của kiểm tra t một mẫu dựa trên một ví dụ cụ thể: Chúng tôi giả định rằng chiều cao trung bình của người trưởng thành từ 20 tuổi trở lên là khoảng 66,5 inch (69,3 cho nam, 63,8 inch đối với nữ và 63,8 inch đối với nữ). Ta sẽ kiểm tra xem nhận định này có thỏa mãn mức ý nghĩa 5% hay không?
Tuyên bố về các giả định thống kê:
ho: 66,5 = chiều cao trung bình (“Chiều cao trung bình của người trưởng thành là 66,5 inch”)
h1: 66,5 ≠ chiều cao trung bình (“chiều cao trung bình của người trưởng thành không bằng 66,5 inch”)
Các bước thực hiện one-sample t-test trong spss
Bước 1: Trên thanh công cụ của phần mềm spss, chọn analyze >So sánh phương tiện>One-sample t-test.
Bước 2: Cửa sổ kiểm tra một mẫu mở ra và bạn sẽ chỉ định các biến sẽ được sử dụng trong phân tích ở cột bên trái và di chuyển đến phần Kiểm tra biến khu vực bằng cách chọn và nhấp vào nút mũi tên. (Trong ví dụ này, chúng tôi chọn Chiều cao – Height). Nhập giá trị 66,5 trong Giá trị thử nghiệm.
Bước 3: Nhấp vào nút Tùy chọn để mở một cửa sổ mới, nhập mức độ tin cậy là 95, sau đó nhấn Tiếp tục để tiếp tục quay lại đến cửa sổ trước, rồi nhấn ok để nhận kết quả.
Bước 4:Đọc và phân tích kết quả
Sau khi làm xong bước 3 ta sẽ được kết quả như sau:
Theo dữ liệu bảng Thống kê mẫu đơn, chúng tôi có:
=>Bác bỏ giả thuyết không với mức ý nghĩa 5%, chấp nhận giả thuyết h1
Kết luận:Cho p
Thử nghiệm t mẫu độc lập
Ví dụ: chúng tôi nhận được báo cáo từ sinh viên về thời gian trung bình họ chạy một dặm và liệu họ có phải là vận động viên hay không. Giả sử chúng ta muốn biết liệu thời gian trung bình để chạy một dặm có khác nhau giữa các vận động viên và những người không phải là vận động viên hay không. Sử dụng bài kiểm tra mẫu độc lập để so sánh thời gian chạy trung bình giữa vận động viên và người không phải vận động viên.
Chúng tôi sẽ sử dụng 2 biến: vận động viên và milemindur.
Dữ liệu biến vận động viên và milemindur trong spss
Tuyên bố về các giả định thống kê:
ho: Không phải vận động viên – Vận động viên = 0
h1 : phi vận động viên – vận động viên 0
Quy trình thực hiện t-test mẫu độc lập trong spss
Bước 1: Trên thanh công cụ của phần mềm spss, chọn analyze >comparison mean>independent sample t test
Bước 2: Cửa sổ Kiểm tra t Mẫu độc lập mở ra và bạn sẽ chỉ định các biến được sử dụng trong phân tích ở cột bên trái và di chuyển đến khu vực Nhóm các biến hoặc Kiểm tra biến bằng cách chọn biến đó và nhấp vào nút mũi tên. trong đó biến nhóm là biến phụ thuộc. Trong ví dụ này, biến thời gian – milemindur; biến kiểm tra là một biến độc lập – vận động viên.
Bước 3: Nhấp vào nút Tùy chọn để mở một cửa sổ mới, nhập mức độ tin cậy là 95 và nhấn Tiếp tục để quay lại cửa sổ trước
Bước 4: Chọn xác định nhóm… Nhập 2 nhóm mã (nhập giá trị 0 và 1). Nhấp vào Tiếp tục để quay lại hộp thoại chính> ok để thực hiện lệnh.
Bước 4:Đọc và phân tích kết quả
Ta sẽ được kết quả ở bảng dưới đây:
Kết luận:
Có sự khác biệt đáng kể về số dặm trung bình giữa người không phải vận động viên và vận động viên (t 315.846 = 15.047, p
Thời gian chạy một dặm trung bình của các vận động viên nhanh hơn 2 phút 14 giây so với thời gian chạy một dặm trung bình của những người không phải là vận động viên.
Thử nghiệm t-test mẫu được ghép nối
Giả sử chúng ta có một ví dụ: Hãy kiểm tra giả thuyết “Người dùng đánh giá mức độ mới của tờ báo tiếp thị và tính xác thực của thông tin như nhau”.
Tuyên bố về các giả định thống kê:
ho: “Mức trung bình chung cho tính thời sự cập nhật và tính xác thực là như nhau”.
Quy trình thực hiện kiểm tra t mẫu theo cặp trong spss
Bước 1: Trên thanh công cụ của phần mềm spss, chọn analyze>;so sánh phương tiện> kiểm tra t mẫu cặp.
Bước 2: Cửa sổ kiểm tra mẫu cặp mở ra, bạn sẽ chỉ định 2 biến bạn muốn kiểm tra giá trị trung bình ở cột bên trái, sau đó chuyển đến trường mẫu cặp biếnstrong > Chọn và nhấp vào nút mũi tên.
Bước 3: Nhấp vào nút Tùy chọn để mở một cửa sổ mới, nhập mức độ tin cậy là 95 và nhấn Tiếp tục để tiếp tục cửa sổ. Đặt trước, nhấn OK để biết kết quả. Xem thêm: giờ làm việc ngân hàng acb mới nhất 2020, giờ làm việc Châu Á
Bước 4: Đọc và phân tích kết quả
Theo kết quả thu được trong bảng:
Chúng tôi có một tín hiệu. (2 đuôi) = 0,668 > α = 0,05 => acceptone chấp nhận giả thuyết không rằng tính thời sự và tính trung thực mới nhất có cùng ý nghĩa tổng thể.
Bài viết 2s trên đã chia sẻ toàn bộ kiến thức liên quan đến t-test cho bạn đọc, cũng như hướng dẫn cách kiểm tra 3 loại t-test trong spss. Hy vọng bài viết này hữu ích cho bạn. Ngoài ra, nếu bạn gặp vướng mắc trong thực tế, hãy liên hệ ngay với dịch vụ hỗ trợ phân tích định lượng, xử lý dữ liệu spss của chúng tôi!