Stata တွင် နမူနာ t-test ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။

နမူနာတစ်ခု t-test ကို လူဦးရေ၏ပျမ်းမျှတန်ဖိုးသည် အချို့သောတန်ဖိုးနှင့် ညီမျှခြင်းရှိ၊မရှိ စမ်းသပ်ရန်အသုံးပြုသည်။

ဤသင်ခန်းစာသည် Stata တွင် နမူနာတစ်ခု t-test ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြထားသည်။

ဥပမာ- Stata ရှိ နမူနာ t-test တစ်ခု

မော်တော်ယာဥ်များသည် တစ်ဂါလံလျှင် ပျမ်းမျှ မိုင် ၂၀ နှုန်းဖြင့် သွားလာနိုင်သည်ကို သုတေသီများက သိချင်နေကြသည်။ ၎င်းတို့သည် နမူနာကား ၇၄ စီးကို စုဆောင်းပြီး ပျမ်းမျှ mpg အစစ်အမှန်မှာ 20 ဟုတ်မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ရန် နမူနာ T-test ကို လုပ်ဆောင်လိုကြသည်။

နမူနာ t-test တစ်ခုကို လုပ်ဆောင်ရန် အောက်ပါအဆင့်များကို ပြီးအောင်လုပ်ပါ။

အဆင့် 1: ဒေတာကို တင်ပါ။

ပထမဦးစွာ၊ command box တွင် https://www.stata-press.com/data/r13/auto ဟု ရိုက်ပြီး Enter နှိပ်ခြင်းဖြင့် ဒေတာကို တင်ပါ။

အဆင့် 2: ဒေတာအကြမ်းကိုကြည့်ပါ။

နမူနာတစ်ခုတည်း t-test မလုပ်ဆောင်မီ၊ ဒေတာအကြမ်းကို ဦးစွာကြည့်ကြပါစို့။ အပေါ်ဆုံး menu bar မှ Data > Data Editor > Data Editor (Browse) သို့ သွားပါ။ ၎င်းသည် ကား 74 စီးစီ၏ အချက်အလက်များစွာကို ကျွန်ုပ်တို့အား ပြသပေးမည်ဖြစ်ပြီး၊ သို့သော် ကျွန်ုပ်တို့သည် တစ်ဂါလံလျှင် မိုင်နှုန်းကိုသာ စိတ်ဝင်စားကြောင်း သတိရပါ ( စိုင်းစိုင်းခမ်းလှိုင် ကော်လံ)။

အဆင့် 3- နမူနာ t-test တစ်ခုကို ပြုလုပ်ပါ။

အပေါ်ဆုံးမီနူးဘားမှ၊ စာရင်းအင်းများ > အကျဉ်းချုပ်များ၊ ဇယားများနှင့် စမ်းသပ်မှုများ > ဂန္ထဝင်ယူဆချက်စမ်းသပ်မှုများ > t-Test (စမ်းသပ်မှု၏ နှိုင်းယှဉ်မှု) သို့ သွားပါ။

ရွေးချယ်ထားသော နမူနာကို သိမ်းဆည်းပါ။ Variable Name အတွက် mpg ကို ရွေးပါ။ Hypothetical Average အတွက်၊ 20 ကိုထည့်ပါ။ ယုံကြည်မှုအဆင့်အတွက်၊ သင်အလိုရှိသောအဆင့်ကို ရွေးချယ်ပါ။ 95 တန်ဖိုးသည် 0.05 ၏ အရေးပါမှုအဆင့်နှင့် ကိုက်ညီသည်။ ဒါကို 95 မှာထားခဲ့ပါမယ်။ နောက်ဆုံးအနေနဲ့ OK ကို နှိပ်ပါ။

နမူနာ t-test ရလဒ်များကို ပြသပါမည်-

ဤသည်မှာ ရလဒ်များကို မည်သို့အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်သည်-

Obs- လေ့လာ တွေ့ရှိချက်အရေအတွက်။ ယင်းတွင် စုစုပေါင်းကား ၇၄ စီးရှိသည်။

ပျမ်းမျှ- ကားအားလုံး၏ ပျမ်းမျှ စိုင်းစိုင်းခမ်းလှိုင်။ ဤအခြေအနေတွင်၊ ပျမ်းမျှတစ်ဂါလံလျှင် ၂၁.၂၉၇၃ မိုင်ဖြစ်သည်။

စံ။ အမှား- σ / √ n = 5.785503 / √ 74 = 0.6725511 အဖြစ် တွက်သည်။

စံ။ Dev- စိုင်းစိုင်းခမ်းလှိုင်၏ စံသွေဖည်မှု။ ဤကိစ္စတွင်၊ ၎င်းသည် 5.785503 ဖြစ်သည်။

95% Conf. ကြားကာလ- စစ်မှန်သောလူဦးရေအတွက် 95% ယုံကြည်မှုကြားကာလကို ဆိုလိုသည်။

t- (x – u) / (σ / √n ) = (21.2973-20) / 5.785503 / √74 = 1.9289 အဖြစ် တွက်ချက်သော စမ်းသပ်စာရင်းအင်း။

လွတ်လပ်မှုဒီဂရီ- t-test အတွက် အသုံးပြုရန် လွတ်လပ်မှုဒီဂရီ၊ n-1 = 74-1 = 73 အဖြစ် တွက်ချက်သည်။

မတူညီသော နမူနာ t-test သုံးခုအတွက် p-တန်ဖိုးများကို ရလဒ်များ၏အောက်ခြေတွင် ပြသထားသည်။ စစ်မှန်သောပျမ်းမျှ mpg သည် 20 ဖြစ်မဖြစ်နားလည်လိုသောကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အလယ်အလတ်စမ်းသပ်မှု၏ရလဒ်များ (အခြားသီအိုရီမှာ Ha: ပျမ်းမျှ !=20) ဖြစ်သည့် p-value 0.0576 ရှိသော အလယ်အလတ်စမ်းသပ်မှုရလဒ်များကို ကြည့်ရှုပါမည်။

ဤတန်ဖိုးသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ အရေးပါမှုအဆင့် 0.05 အောက်မဟုတ်သောကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ရန် ပျက်ကွက်ပါသည်။ ဤကားလူဦးရေအတွက် စစ်မှန်သောပျမ်းမျှ စိုင်းစိုင်းခမ်းလှိုင်သည် 20 mpg မှလွဲ၍ အခြားမည်သည့်အရာဖြစ်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့တွင် ပြောရန်လုံလောက်သောအထောက်အထားမရှိပါ။

အဆင့် 4- ရလဒ်များကို သတင်းပို့ပါ။

နောက်ဆုံးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ နမူနာ t-test ရလဒ်များကို အစီရင်ခံပါမည်။ ဤသည်မှာ ဤအရာကို ပြုလုပ်ပုံ၏ ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။

နမူနာတစ်ခုတည်း t-test ကို ကား 74 စီးတွင် ပြုလုပ်ခဲ့ပြီး အမှန်တကယ် လူဦးရေ ပျမ်းမျှ စိုင်းစိုင်းခမ်းလှိုင်သည် 20 mpg နှင့် ကွာခြားမှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် ပြုလုပ်ခဲ့သည်။

ရလဒ်များအရ အမှန်တကယ် လူဦးရေပျမ်းမျှနှုန်းသည် 20 mpg (t = 1.9289 with df = 73၊ p = 0.0576) နှင့် မတူကြောင်း 0.05 အဆင့်တွင် ပြသခဲ့သည်။

စစ်မှန်သောလူဦးရေအတွက် 95% ယုံကြည်မှုကြားကာလဆိုသည်မှာ (19.9569၊ 22.63769) ကြားကာလကို ပေးပါသည်။