Ti-84 ဂဏန်းတွက်စက်ပေါ်တွင် နမူနာနှစ်ခု t-test ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။

နမူနာနှစ်ခု t-test ကို လူဦးရေ နှစ်ခု၏ အဓိပ္ပါယ်သည် ညီမျှခြင်း ရှိ၊ မရှိ စမ်းသပ်ရန် အသုံးပြုပါသည်။

ဤသင်ခန်းစာသည် TI-84 ဂဏန်းတွက်စက်ပေါ်တွင် နမူနာနှစ်ခု t-test ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြထားသည်။

ဥပမာ- TI-84 ဂဏန်းတွက်စက်ပေါ်တွင် နမူနာ t-test နှစ်ခု

လောင်စာဆီကုသမှုအသစ်သည် ကားတစ်စီး၏ပျမ်းမျှ mpg ကို ပြောင်းလဲစေခြင်း ရှိ၊ မရှိ သုတေသီများ သိလိုကြသည်။ ယင်းကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် ကား ၁၂ စီးတွင် လောင်စာဆီ ကုသမှုအသစ်ကို လက်ခံရရှိကာ ၁၂ ကားမရရှိသည့် စမ်းသပ်မှုတစ်ခုကို ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ ထိန်းချုပ်မှုအုပ်စုအတွက်၊ ပျမ်းမျှ mpg သည် 21 mpg ဖြစ်ပြီး စံသွေဖည်မှုသည် 2.73 mpg ဖြစ်သည်။ ကုသမှုအုပ်စုအတွက်၊ ပျမ်းမျှ mpg သည် 22.75 mpg ဖြစ်ပြီး စံသွေဖည်မှုသည် 3.25 mpg ဖြစ်သည်။

အုပ်စုနှစ်ခုကြားရှိ ပျမ်းမျှ mpg ကွာခြားမှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် နမူနာနှစ်ခု t-test ကိုလုပ်ဆောင်ရန် ဤဒေတာကို အသုံးပြုပါ။

အဆင့် 1- 2-SampTTest ကို ရွေးပါ။

Stat ကို နှိပ်ပါ။ TestS သို့ဆင်းပါ။ 2-SampTTest သို့ ဆင်းပြီး ENTER ကို နှိပ်ပါ။

အဆင့် 2: လိုအပ်သောအချက်အလက်များကိုဖြည့်ပါ။

ဂဏန်းပေါင်းစက်သည် အောက်ပါအချက်အလက်များကို မေးမြန်းလိမ့်မည်-

• ထည့်သွင်းခြင်း- သင်သည် ဒေတာအကြမ်း (Data) သို့မဟုတ် အကျဉ်းချုပ်စာရင်းအင်းများ (Stats) ဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းရှိမရှိ ရွေးချယ်ပါ။ ဤအခြေအနေတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် Stats ကို မီးမောင်းထိုးပြပြီး ENTER ကို နှိပ်ပါ။
• x 1: ပထမအုပ်စု၏နမူနာကိုဆိုလိုသည်။ 21 ကိုရိုက်ပြီး ENTER ကို နှိပ်ပါ။
• Sx1: ပထမအုပ်စု၏ နမူနာ၏ စံသွေဖည်မှု။ 2.73 ကိုရိုက်ပြီး ENTER ကို နှိပ်ပါ။
• n1- ပထမအုပ်စု၏နမူနာအရွယ်အစား။ 12 ကိုရိုက်ပြီး ENTER ကို နှိပ်ပါ။
• x 2- ဒုတိယအုပ်စု၏ နမူနာ၏ပျမ်းမျှ။ 22.75 ဟုရိုက်ပြီး ENTER ကို နှိပ်ပါ။
• Sx2: ဒုတိယအုပ်စု၏ နမူနာ၏ စံသွေဖည်မှု။ 3.25 ဟုရိုက်ပြီး ENTER ကို နှိပ်ပါ။
• n2- ဒုတိယအုပ်စု၏နမူနာအရွယ်အစား။ 12 ကိုရိုက်ပြီး ENTER ကို နှိပ်ပါ။
• μ1 : အသုံးပြုရန် အခြား အယူအဆ။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အမြီးနှစ်ပိုင်းစမ်းသပ်မှုကို လုပ်ဆောင်နေသောကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ≠ μ2 ကို မီးမောင်းထိုးပြပြီး ENTER ကို နှိပ်ပါ။ ယင်းက ကျွန်ုပ်တို့၏ အစားထိုးယူဆချက်မှာ μ1≠μ2 ဖြစ်ကြောင်း ညွှန်ပြသည်။ အခြားရွေးချယ်စရာနှစ်ခုကို ဘယ် (μ1<μ2) နှင့် ညာဘက် (μ1>μ2) စမ်းသပ်ခြင်းအတွက် အသုံးပြုမည်ဖြစ်သည်။
• ပေါင်းစည်းခြင်း- အုပ်စုနှစ်စု၏ ကွာဟချက်များကို ပေါင်းစည်းလိုသည်ဖြစ်စေ မရွေးချယ်ပါ။ ကိစ္စအများစုတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် no ကိုရွေးချယ်မည်ဖြစ်သည်။ no ကို မီးမောင်းထိုးပြပြီး ENTER ကိုနှိပ်ပါ။

နောက်ဆုံးတွင် Calculate ကို မီးမောင်းထိုးပြပြီး ENTER ကို နှိပ်ပါ။

အဆင့် 3- ရလဒ်များကို ဘာသာပြန်ပါ။

ကျွန်ုပ်တို့၏ဂဏန်းတွက်စက်သည် t-test နမူနာနှစ်ခု၏ရလဒ်များကို အလိုအလျောက်ထုတ်ပေးလိမ့်မည်-

ရလဒ်များကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပုံမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်။

• μ ₁ ≠μ ₂ : ဤသည်မှာ စမ်းသပ်မှု၏ အခြားယူဆချက်ဖြစ်သည်။
• t=-1.42825817 : ဒါက t-test ကိန်းဂဏန်းပါ။
• p=0.1676749174 : ၎င်းသည် စမ်းသပ်စာရင်းအင်းနှင့် ကိုက်ညီသော p-တန်ဖိုးဖြစ်သည်။
• df=21.36350678- ၎င်းတို့သည် စမ်းသပ်စာရင်းအင်းကို တွက်ချက်ရာတွင် အသုံးပြုသည့် လွတ်လပ်မှုဒီဂရီများဖြစ်သည်။
• x1 = _၂၁ ။ ဤသည်မှာ ပထမအုပ်စုအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ထည့်သွင်းထားသော နမူနာပျမ်းမျှဖြစ်သည်။
• x ₂ =22.75- ဤသည်မှာ ဒုတိယအုပ်စုအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ထည့်သွင်းထားသော နမူနာပျမ်းမျှဖြစ်သည်။
• Sx1=2.73 ဤသည်မှာ ပထမအုပ်စုအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ထည့်သွင်းထားသော နမူနာစံသွေဖည်မှုဖြစ်သည်။
• Sx2=3.25 − ဤသည်မှာ ဒုတိယအုပ်စုအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ထည့်သွင်းထားသော နမူနာစံသွေဖည်မှုဖြစ်သည်။
• n1=12- ဤသည်မှာ ပထမအုပ်စုအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ထည့်သွင်းထားသော နမူနာအရွယ်အစားဖြစ်သည်။
• n2=12- ဤသည်မှာ ဒုတိယအုပ်စုအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ထည့်သွင်းထားသော နမူနာအရွယ်အစားဖြစ်သည်။

စာမေးပွဲ၏ p-value (0.1676749174) သည် 0.05 ထက်မနည်းသောကြောင့်၊ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ရန် ပျက်ကွက်ပါသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ အုပ်စုနှစ်ခုကြားတွင် ပျမ်းမျှ စိုင်းစိုင်းခမ်းလှိုင်သည် ကွဲပြားသည်ဟု ဆိုရန် လုံလောက်သော အထောက်အထား မရှိဟုဆိုလိုသည်။