ဤသည်မှာ t ဖြန့်ချီရေးဇယားမှ p တန်ဖိုးကို မည်သို့ရှာရမည်နည်း။

t ဖြန့်ချီရေးဇယား သည် t ဖြန့်ဖြူးမှု၏ အရေးပါသောတန်ဖိုးများကို ပြသသော ဇယားတစ်ခုဖြစ်သည်။ t ဖြန့်ချီရေးဇယားကို အသုံးပြုရန်၊ သင်သည် တန်ဖိုးသုံးခုသာ လိုအပ်သည်-

• အရေးပါမှုအဆင့် (ဘုံရွေးချယ်မှုများမှာ 0.01၊ 0.05 နှင့် 0.10)
• လွတ်လပ်မှုဒီဂရီ
• စမ်းသပ်မှုအမျိုးအစား (တစ်ဖက်သတ် သို့မဟုတ် နှစ်ဘက်)၊

t-distribution table ကို အောက်ပါ ယူဆချက် စမ်းသပ်မှုများတွင် အများအားဖြင့် အသုံးပြုသည်-

• ပျမ်းမျှတွက်ဆချက် စမ်းသပ်မှု
• ဆိုလိုရင်းမှာ ခြားနားချက်တစ်ခုအတွက် သီအိုရီစမ်းသပ်မှု
• တွဲထားသော အဓိပ္ပါယ်မှာ ခြားနားချက်အတွက် သီအိုရီစမ်းသပ်မှု

သင်ဤစမ်းသပ်မှုတစ်ခုစီကိုလုပ်ဆောင်သောအခါ၊ သင်သည် t -test statistic ကိုရလိမ့်မည်။ ဤစမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်းသည် အချို့သော အယ်လ်ဖာအဆင့်တွင် ကိန်းဂဏန်းအချက်အလတ်ဖြစ်ကြောင်း သိရှိရန်၊ သင့်တွင် ရွေးချယ်စရာနှစ်ခုရှိသည်-

• t -test statistic ကို t-distribution table မှ အရေးကြီးသောတန်ဖိုးနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါ။
• ရွေးချယ်ထားသော အယ်လ်ဖာအဆင့်တွင် t- စမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်း၏ p-တန်ဖိုးကို နှိုင်းယှဉ်ပါ။

ဤချဉ်းကပ်နည်းတစ်ခုစီကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ဥပမာတစ်ခုဖြင့် ကြည့်ကြပါစို့။

ဥပမာများ

ပျမ်းမျှကိုယ်အလေးချိန် ကျဆင်းမှုသည် အစားအသောက် နှစ်ခုကြားတွင် ကွာခြားမှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အယ်လ်ဖာအဆင့် 0.05 တွင် အမြီးနှစ်ချောင်း အယူအဆ စမ်းသပ်မှုကို ပြုလုပ်သည်ဆိုပါစို့။ ကျွန်ုပ်တို့၏ t- test ကိန်းဂဏန်းသည် 1.34 ဖြစ်ပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏ လွတ်လပ်မှုဒီဂရီမှာ 22 ဆိုပါစို့။ ဤရလဒ်များသည် စာရင်းအင်းအရ သိသာမှုရှိမရှိ သိလိုပါသည်။

t- စမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်းအား အရေးကြီးသောတန်ဖိုးနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါ။

ကျွန်ုပ်တို့၏ရလဒ်များသည် ကိန်းဂဏန်းစာရင်းအင်းအရ သိသာမှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုနိုင်သည့် ပထမဆုံးချဉ်းကပ်နည်းမှာ 1.34 ၏ t -test ကိန်းဂဏန်းကို t-ဖြန့်ဝေမှုဇယားရှိ အရေးပါသောတန်ဖိုးနှင့် နှိုင်းယှဉ်ရန်ဖြစ်သည်။ အရေးပါသောတန်ဖိုးသည် 0.05 နှင့် လွတ်လပ်မှု 22 ဒီဂရီ၏ နှစ်ဖက်တန်ဖိုးနှင့် သက်ဆိုင်သည့် ဇယားရှိတန်ဖိုးဖြစ်သည်။ ဤနံပါတ်သည် 2.074 ဖြစ်သည် ။

ကျွန်ုပ်တို့၏ t -test ကိန်းဂဏန်း ( 1.34 ) သည် အရေးကြီးသောတန်ဖိုး ( 2.074 ) ထက်နည်းသောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့၏စမ်းသပ်မှု၏ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ရန် ပျက်ကွက်ပါသည်။ အစားအသောက် နှစ်ခုကြား ပျမ်းမျှ ကိုယ်အလေးချိန် လျော့ကျမှုသည် 0.05 alpha အဆင့်တွင် စာရင်းအင်းအရ သိသာထင်ရှားသည်ဟု ဆိုရန် လုံလောက်သော အထောက်အထား မရှိပါ။

p-တန်ဖိုးကို ရွေးချယ်ထားသော အယ်လ်ဖာအဆင့်နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါ။

ကျွန်ုပ်တို့၏ရလဒ်များသည် ကိန်းဂဏန်းစာရင်းအင်းအရ သိသာထင်ရှားမှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုနိုင်သည့် ဒုတိယနည်းလမ်းမှာ 1.34 ၏ t- test ကိန်းဂဏန်းအတွက် p-value ကိုရှာဖွေခြင်းဖြစ်သည်။ ဤ p-value ကိုရှာဖွေရန်အတွက်၊ p-values များမဟုတ်ဘဲ အရေးကြီးသောတန်ဖိုးများကိုသာ ပေးဆောင်သောကြောင့် t-distribution table ကို ကျွန်ုပ်တို့အသုံးမပြုနိုင်ပါ။

ထို့ကြောင့် ဤ p-value ကိုရှာရန်၊ အောက်ပါထည့်သွင်းမှုများနှင့်အတူ P-value T-score ဂဏန်းတွက်စက်ကို အသုံးပြုရန်လိုအပ်သည်-

လွတ်လပ်မှု 22 ဒီဂရီရှိသော t -test ကိန်းဂဏန်း 1.34 ၏ p-တန်ဖိုးသည် 0.19392 ဖြစ်သည်။ ဤကိန်းဂဏန်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ အယ်ဖာအဆင့် 0.05 ထက် ပိုများနေသောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ စမ်းသပ်မှု၏ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်၍မရပါ။ အစားအသောက် နှစ်ခုကြား ပျမ်းမျှ ကိုယ်အလေးချိန် လျော့ကျမှုသည် 0.05 alpha အဆင့်တွင် စာရင်းအင်းအရ သိသာထင်ရှားသည်ဟု ဆိုရန် လုံလောက်သော အထောက်အထား မရှိပါ။

ဖြန့်ချီရေးဇယားကို ဘယ်အချိန်မှာ သုံးမလဲ။

ပေးထားသော အရေးပါမှုအဆင့်၊ လွတ်လပ်ခွင့်ဒီဂရီနှင့် စမ်းသပ်မှုအမျိုးအစား (အမြီးတစ်ပိုင်း သို့မဟုတ် နှစ်မြီးပိုင်း) အတွက် အရေးကြီးသောတန်ဖိုးကို ရှာလိုပါက t-ဖြန့်ဝေမှုဇယားကို အသုံးပြုသင့်သည်။

ယင်းအစား သင့်တွင် ပေးထားသော t -test ကိန်းဂဏန်းတစ်ခုရှိပြီး ယင်းစမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်း၏ p-တန်ဖိုးကို သိလိုပါက၊ ထိုသို့ပြုလုပ်ရန် P-value T-score ဂဏန်းတွက်စက်ကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။