Blog

Thống kê T là gì: Thống kê kiểm tra là gì?giả định thống kê

hktc.info xin giới thiệu bài viết

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 tương quan dữ liệu. giấy 2sBài viết này muốn chia sẻ với bạn đọc phương pháp so sánh dữ liệu thông qua t-test, bạn đang tìm hiểu: t-statistic là gì

Kiểm tra t là gì?

Phép thử t (test for Difference) được sử dụng để kiểm tra sự khác biệt về phương tiện của các tổng thể với một giá trị cho trước hoặc để kiểm tra sự khác biệt về phương tiện của hai tổng thể. Khi sử dụng phần mềm thống kê, chúng tôi sử dụng phương pháp mức ý nghĩa quan sát (sig) để chấp nhận hoặc bác bỏ các 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% (giá trị mặc định của phần mềm thống kê).

Trong thống kê, các bài kiểm tra t được chia thành ba loại phổ biến, bao gồm:

Ba bài kiểm tra t trong thống kê và cách sử dụng chúng

kiểm tra 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 inch đối với nam giới) và 63,8 inch đối với nữ, 63,8 inch đối với nữ). Ta sẽ kiểm tra xem nhận định này có thỏa mãn với mức ý nghĩa 5% hay không.

Tuyên bố giả định thống kê:

Ho: 66,5 = chiều cao trung bình (“Chiều cao trung bình của người trưởng thành là 66,5 inch”)

h1: Chiều cao trung bình 66,5 (“Chiều cao trung bình của người trưởng thành thấp hơn 66,5 inch”)

Các bước thực hiện one-sample t-test trong spss

bước 1: Trên thanh công cụ của phần mềm spss, chọn Phân tích > So sánh phương tiện > Kiểm tra t một mẫu.

Bước 2: cửa sổ mẫu thử nghiệm mở ra, bạn sẽ chỉ định các biến sẽ được sử dụng trong phân tích ở cột bên trái và chuyển đến kiểm tra biến Chọn một khu vực bằng cách chọn nó và nhấp vào các nút mũi tên. (Trong ví dụ này chúng tôi chọn Chiều cao – Height). Nhập giá trị 66,5 vào bài kiểm tra giá trị.

bước 3: Nhấn vào nút tùy chọn Để mở một cửa sổ mới, hãy nhập độ tin cậy là 95 và nhấn Tiếp tục Tiếp tục quay lại cửa sổ trước rồi nhấn ĐƯỢC RỒI đã có câu trả lời.

Bước 4:Đọc và phân tích kết quả

Sau bước 3 ta sẽ có kết quả như sau:

Theo dữ liệu bảng biểu mẫu thống kêChúng ta có:

=> bác bỏ giả thuyết không với mức ý nghĩa 5% và chấp nhận giả thuyết h1

nhận được kết luận:cho p

mẫu độc lập t-test

Ví dụ: chúng tôi nhận được báo cáo từ các 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. Một bài kiểm tra mẫu độc lập đã được sử dụng để so sánh thời gian chạy trung bình giữa các vận động viên và những người không phải là 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 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 t-test mẫu độc lập trong spss

bước 1: Trên thanh công cụ của phần mềm spss, chọn Phân tích> So sánh Phương tiện> Thử nghiệm mẫu độc lập

Bước 2: Cửa sổ Kiểm tra các 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 biến hoặc Kiểm tra các biến bằng cách chọn chúng và nhấp vào nút mũi tên. đằng kia 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: Nhấn vào nút tùy chọn Để mở một cửa sổ mới, hãy nhập độ tin cậy là 95 và nhấn Tiếp tục quay lại cửa sổ trước

Bước 4: Chọn xác định nhóm…nhập 2 bộ mã (nhập giá trị 0 và 1).nhấp chuột Tiếp tục Quay lại hộp thoại chính > ĐƯỢC RỒI Thực hiện một đơn đặt hàng.

Bước 4:Đọc và phân tích kết quả

Ta sẽ được kết quả ở bảng dưới đây:

nhận được kết luận:

Có sự khác biệt đáng kể về số dặm trung bình giữa người không phải là vận động viên và vận động viên (t 315.846 = 15.047, p

Thời gian một dặm trung bình của các vận động viên nhanh hơn 2 phút 14 giây so với thời gian một dặm trung bình của những người không phải là vận động viên.

cặp mẫu t-test

Giả sử chúng ta có một ví dụ: Hãy kiểm tra giả thuyết “Người dùng đánh giá tính mới của một tờ báo tiếp thị ngang bằng với tính trung thực của thông tin”.

Tuyên bố giả định thống kê:

ho: “Mức trung bình chung của tính hiện tại và tính xác thực là như nhau”.

Chương trình thực hiện kiểm tra t ghép nối trong spss

Bước 1: Trên thanh công cụ của phần mềm spss, chọn Phân tích > So sánh phương tiện > Kiểm tra các cặp kiểm tra t.

Bước 2: Cửa sổ kiểm tra mẫu ghép nối Bật lên, bạn ghi rõ ở cột bên trái 2 biến muốn kiểm tra giá trị trung bình, sau đó vào trường chế độ cặp biếnmạnh > Chọn và nhấp vào nút mũi tên.

Bước 3: Nhấp vào nút . tùy chọn Để mở một cửa sổ mới, hãy nhập độ tin cậy là 95 và nhấn Tiếp tục Tiếp tục đến cửa sổ.đặt trước, nhấn ĐƯỢC RỒI kết quả.Xem thêm: giờ mở cửa ngân hàng acb mới nhất 2020, giờ làm việc á châu

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 hiện tại và sự thật mới nhất có cùng ý nghĩa tổng thể.

Bài viết trên 2s đã chia sẻ toàn bộ kiến ​​thức liên quan đến t-test cho bạn đọc, cũng như hướng dẫn cách kiểm tra ba 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 chúng tôi Dịch vụ hỗ trợ phân tích định lượng, xử lý dữ liệu spss của chúng tôi!

Cảm ơn bạn đã xem qua bài viết của hktc.info

Rate this post

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *