နမူနာ t-test နှစ်ခု- အဓိပ္ပါယ်၊ ဖော်မြူလာနှင့် ဥပမာ
လူနှစ်ဦး၏နည်းလမ်းများသည် တူညီမှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် နမူနာနှစ်ခု t-test ကို အသုံးပြုသည်။
ဤသင်ခန်းစာတွင် အောက်ပါတို့ကို ရှင်းပြထားသည်။
- နမူနာနှစ်ခု t-test ကိုလုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် စေ့ဆော်မှု။
- နမူနာနှစ်ခု t-test ကိုလုပ်ဆောင်ရန် ဖော်မြူလာ။
- နမူနာနှစ်ခု t-test ပြုလုပ်ရန် ကိုက်ညီရမည့် ယူဆချက်များ။
- နမူနာနှစ်ခု t-test ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ဥပမာတစ်ခု။
နမူနာနှစ်ခု t-test- လှုံ့ဆော်မှု
မတူညီသောလိပ်မျိုးစိတ်နှစ်ခု၏ ပျမ်းမျှအလေးချိန်သည် ညီမျှခြင်းရှိ၊ မရှိ သိလိုသည်ဆိုပါစို့။ လူဦးရေတစ်ထောင်စီတွင် လိပ်ကောင်ရေ ထောင်ချီရှိသောကြောင့် လိပ်တစ်ကောင်ချင်းစီအလိုက် လှည့်ပတ်ပြီးချိန်တွယ်ရန် အချိန်ကုန်ပြီး စျေးကြီးသည်။
ယင်းအစား၊ လူဦးရေတစ်ခုစီမှ လိပ် ၁၅ ကောင်၏ ရိုးရှင်းသောကျပန်းနမူနာကို ယူကာ နမူနာတစ်ခုစီ၏ ပျမ်းမျှအလေးချိန်ကို အသုံးပြု၍ လူဦးရေနှစ်ခုကြားရှိ ပျမ်းမျှအလေးချိန် ညီမျှခြင်းရှိမရှိကို ဆုံးဖြတ်ရန်၊
သို့သော်၊ နမူနာနှစ်ခုကြားရှိ ပျမ်းမျှအလေးချိန်သည် အနည်းဆုံး အနည်းငယ်ကွာခြားလိမ့်မည်ဖြစ်ကြောင်း အာမခံပါသည်။ မေးခွန်းက ဒီကွာခြားချက်က ကိန်းဂဏန်းအရ သိသာထင်ရှားသလား ။ ကံကောင်းထောက်မစွာ၊ နမူနာနှစ်ခု t-test သည် ကျွန်ုပ်တို့အား ဤမေးခွန်းကိုဖြေဆိုနိုင်စေပါသည်။
နမူနာနှစ်ခု t-test- ဖော်မြူလာ
နမူနာနှစ်ခု t-test သည် အောက်ပါ null hypothesis ကို အမြဲသုံးသည်-
- H 0 : μ 1 = μ 2 (လူဦးရေ နှစ်ခုသည် တူညီသည်)
အခြားယူဆချက်သည် နှစ်ဘက်၊ ဘယ် သို့မဟုတ် ညာဘက် ဖြစ်နိုင်သည်-
- H 1 (အမြီးနှစ်ကောင်): μ 1 ≠ μ 2 (လူဦးရေနှစ်ခု၏ အဓိပ္ပါယ်မှာ မညီမျှခြင်း)
- H 1 (ဘယ်ဘက်): μ 1 < μ 2 (လူဦးရေ 1 ၏ပျမ်းမျှသည် လူဦးရေ 2 ၏ပျမ်းမျှထက်နိမ့်သည်)
- H 1 (ညာဘက်): μ 1 > μ 2 (လူဦးရေ 1 ၏ပျမ်းမျှသည် လူဦးရေ 2 ၏ပျမ်းမျှထက် ပိုများသည်)
ကျွန်ုပ်တို့သည် t-test ကိန်းဂဏန်းကိုတွက်ချက်ရန် အောက်ပါဖော်မြူလာကို အသုံးပြုပါသည်။
စမ်းသပ်စာရင်းအင်း- ( x 1 – x 2 ) / s p (√ 1/n 1 + 1/n 2 )
x 1 နှင့် x 2 သည် နမူနာဆိုလိုသည်မှာ အဘယ်မှာနည်း၊ n 1 နှင့် n 2 သည် နမူနာအရွယ်အစားဖြစ်ပြီး s p ကို အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်ပါသည်။
s p = √ (n 1 -1)s 1 2 + (n 2 -1)s 2 2 / (n 1 +n 2 -2)၊
s 1 2 နှင့် s 2 2 သည် နမူနာကွဲလွဲမှုများဖြစ်သည်။
လွတ်လပ်မှု (n 1 + n 2 -1) ဒီဂရီနှင့် t-test ကိန်းဂဏန်းနှင့် ကိုက်ညီသော p-value သည် သင်ရွေးချယ်သော အရေးပါမှုအဆင့်ထက် လျော့နည်းနေပါက (အများအားဖြင့် ရွေးချယ်မှုများမှာ 0.10၊ 0.05၊ နှင့် 0, 01) ဆိုလျှင် သင်၊ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်နိုင်သည်။ .
နမူနာနှစ်ခု t-test- ယူဆချက်
နမူနာ t-test နှစ်ခု၏ ရလဒ်များ မှန်ကန်စေရန်အတွက်၊ အောက်ပါ ယူဆချက်များနှင့် ကိုက်ညီရမည်-
- နမူနာတစ်ခု၏ လေ့လာတွေ့ရှိချက်များသည် အခြားနမူနာ၏ လေ့လာတွေ့ရှိချက်များနှင့် အမှီအခိုကင်းရပါမည်။
- ဒေတာကို ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် ပုံမှန်ဖြန့်ဝေသင့်သည်။
- နမူနာနှစ်ခုသည် ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် တူညီသောကွဲလွဲမှုရှိသင့်သည်။ ဤယူဆချက်နှင့် မကိုက်ညီပါက၊ Welch’s t-test ကို သင်လုပ်ဆောင်သင့်သည်။
- နမူနာနှစ်ခုလုံးမှ အချက်အလက်များကို ကျပန်းနမူနာနည်းလမ်း ဖြင့် ရယူခဲ့သည်။
နမူနာနှစ်ခု t-test : ဥပမာ
မတူညီသောလိပ်မျိုးစိတ်နှစ်ခု၏ ပျမ်းမျှအလေးချိန်သည် ညီမျှခြင်းရှိ၊ မရှိ သိလိုသည်ဆိုပါစို့။ ၎င်းကိုစမ်းသပ်ရန်အတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အောက်ပါအဆင့်များကိုအသုံးပြု၍ α = 0.05 အရေးပါမှုအဆင့်တွင် နမူနာနှစ်ခု t-test ကိုလုပ်ဆောင်ပါမည်။
အဆင့် 1: နမူနာဒေတာကို စုဆောင်းပါ။
အောက်ဖော်ပြပါ အချက်အလက်များဖြင့် လူဦးရေတစ်ခုစီမှ ကျပန်းလိပ်နမူနာကို ကျွန်ုပ်တို့ စုဆောင်းထားသည်ဆိုပါစို့။
နမူနာ 1-
- နမူနာအရွယ်အစား n 1 = 40
- ပျမ်းမျှနမူနာအလေးချိန် x 1 = 300
- နမူနာစံသွေဖည် s 1 = 18.5
နမူနာ 2-
- နမူနာအရွယ်အစား n 2 = 38
- ပျမ်းမျှနမူနာအလေးချိန် x 2 = 305
- နမူနာစံသွေဖည် s 2 = 16.7
အဆင့် 2- ယူဆချက်များကို သတ်မှတ်ပါ။
အောက်ဖော်ပြပါ ယူဆချက်များဖြင့် နမူနာ t-test နှစ်ခုကို လုပ်ဆောင်ပါမည်။
- H 0 : μ 1 = μ 2 (လူဦးရေ နှစ်ခုသည် တူညီသည်)
- H 1 : μ 1 ≠ μ 2 (လူဦးရေ နှစ်ခု အဓိပ္ပါယ်မှာ မညီမျှခြင်း)
အဆင့် 3- t -test ကိန်းဂဏန်းကိုတွက်ချက်ပါ။
ပထမဦးစွာ၊ စုပေါင်းစံသွေဖည်မှု s p ကို တွက်ချက်ပါမည်။
s p = √ (n 1 -1)s 1 2 + (n 2 -1)s 2 2 / (n 1 +n 2 -2) = √ ( 40-1)18.5 2 + (38-1) 16.7 2၊ /(40+38-2) = 17.647
ထို့နောက် t -test statistic ကို တွက်ချက်ပါမည်။
t = ( x 1 – x 2 ) / s p (√ 1/n 1 + 1/n 2 ) = (300-305) / 17.647(√ 1/40 + 1/38 ) = -1.2508
အဆင့် 4- t- စမ်းသပ်စာရင်းအင်း၏ p-တန်ဖိုးကို တွက်ချက်ပါ။
T ရမှတ်မှ P တန်ဖိုးဂဏန်းတွက်စက် အရ၊ t = -1.2508 နှင့်ဆက်စပ်သော p-value နှင့် လွတ်လပ်မှုဒီဂရီ = n 1 + n 2 -2 = 40+38-2 = 76 သည် 0.21484 ဖြစ်သည်။
အဆင့် 5- ကောက်ချက်ဆွဲပါ။
ဤ p-value သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ အရေးပါမှုအဆင့် α = 0.05 ထက် မနိမ့်သောကြောင့်၊ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ရန် ပျက်ကွက်ပါသည်။ ဤလူဦးရေနှစ်ခုကြားရှိ လိပ်များ၏ ပျမ်းမျှအလေးချိန်သည် ကွာခြားသည်ဟုဆိုရန် လုံလောက်သော အထောက်အထားမရှိပါ။
မှတ်ချက်- နမူနာနှစ်ခု t- test ဂဏန်းတွက်စက်ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် သင်သည် ဤနမူနာနှစ်ခုလုံး t- test တစ်ခုလုံးကိုလည်း လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ
အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် မတူညီသော စာရင်းအင်းပရိုဂရမ်များကို အသုံးပြု၍ နမူနာ t-test ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-
Excel တွင် နမူနာ t-test နှစ်ခုကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။
SPSS တွင် နမူနာ t-test နှစ်ခုကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။
Stata တွင်နမူနာနှစ်ခု t-test ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။
R တွင်နမူနာနှစ်ခု t-test ကိုမည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။
Python တွင်နမူနာနှစ်ခု t-test ကိုဘယ်လိုလုပ်ဆောင်မလဲ။
TI-84 ဂဏန်းတွက်စက်ပေါ်တွင် နမူနာနှစ်ခု t-Test ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။
စာရေးသူအကြောင်း
Benjamin Anderson
မင်္ဂလာပါ၊ ကျွန်ုပ်သည် အငြိမ်းစား စာရင်းအင်း ပါမောက္ခ ဘင်ဂျမင်ဖြစ်ပြီး သီးသန့် Statorials ဆရာအဖြစ် လှည့်ပတ်ပါသည်။ စာရင်းဇယားနယ်ပယ်တွင် ကျယ်ပြန့်သောအတွေ့အကြုံနှင့် ကျွမ်းကျင်မှုနှင့်အတူ၊ Statorials မှတစ်ဆင့် ကျောင်းသားများကို ခွန်အားဖြစ်စေရန်အတွက် ကျွန်ုပ်၏အသိပညာကို မျှဝေလိုပါသည်။ ပိုသိတယ်။