ဖြန့်ချီရေးဇယား t ကိုဖတ်နည်း

ဤသင်ခန်းစာသည် t-ဖြန့်ဝေခြင်းဇယားကို ဖတ်ရှုနည်းနှင့် အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုပုံတို့ကို ရှင်းပြထားသည်။

ဖြန့်ဖြူးရေးဇယားကဘာလဲ။

t ဖြန့်ချီရေးဇယား သည် t ဖြန့်ဖြူးမှု၏ အရေးပါသောတန်ဖိုးများကို ပြသသော ဇယားတစ်ခုဖြစ်သည်။ t ဖြန့်ဖြူးရေးဇယားကိုအသုံးပြုရန်၊ သင်သည်တန်ဖိုးသုံးခုကိုသိရန်လိုအပ်သည်-

• t စမ်းသပ်မှု၏လွတ်လပ်မှုဒီဂရီ
• t-test ၏ အမြီးအရေအတွက် (တစ်ဖက်သတ် သို့မဟုတ် နှစ်ဘက်)၊
• t-test ၏ အယ်လ်ဖာအဆင့် (အများအားဖြင့် ရွေးချယ်မှုများမှာ 0.01၊ 0.05 နှင့် 0.10)

ဤသည်မှာ ဇယား၏ဘယ်ဘက်ခြမ်းတွင် ဖော်ပြထားသော လွတ်လပ်မှုဒီဂရီများနှင့် ဇယား၏ထိပ်တွင်ဖော်ပြထားသော အယ်လ်ဖာအဆင့်များပါရှိသော t-ဖြန့်ဝေခြင်းဇယား၏ ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။

t-test ကို သင်လုပ်ဆောင်သောအခါ၊ t-distribution table ရှိ အရေးကြီးသောတန်ဖိုးနှင့် t-test ကိန်းဂဏန်းကို နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ စမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်းသည် ဇယားတွင်တွေ့ရသော အရေးပါသောတန်ဖိုးထက် ကြီးပါက၊ t-test ၏ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်နိုင်ပြီး စစ်ဆေးမှုရလဒ်များသည် စာရင်းအင်းအရ သိသာထင်ရှားသည်ဟု ကောက်ချက်ချနိုင်သည်။

t-Distribution table ကိုအသုံးပြုခြင်း၏နမူနာအချို့ကို ပြန်လည်သုံးသပ်ကြပါစို့။

ဖြန့်ဖြူးရေးဇယား t ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ဥပမာများ

အောက်ပါဥပမာများသည် မတူညီသောအခြေအနေများစွာတွင် t-ဖြန့်ဝေခြင်းဇယားကိုအသုံးပြုပုံကို သရုပ်ပြသည်။

ဥပမာ #1- ဆိုလိုရင်းအတွက် တစ်ဖက်သတ် t-test

သုတေသီတစ်ဦးသည် လေ့လာမှုတစ်ခုအတွက် ဘာသာရပ် 20 ခုကိုစုဆောင်းပြီး alpha အဆင့် 0.05 ကိုအသုံးပြု၍ ဆိုလိုရင်းအတွက် one-tailed t-test ကို လုပ်ဆောင်သည်။

မေးခွန်း- သူမသည် သူမ၏ one-tailed t-test ကိုပြုလုပ်ပြီး t- test statistic ကိုရရှိသည်နှင့်တစ်ပြိုင်နက်၊ t ကိုမည်သည့်အရေးကြီးသောတန်ဖိုးနှင့်နှိုင်းယှဉ်သင့်သနည်း။

အဖြေ- နမူနာ t-test တစ်ခုအတွက်၊ ဤကိစ္စတွင် လွတ်လပ်မှုဒီဂရီသည် n-1 နှင့် ညီမျှသည်၊ သို့မဟုတ် 20-1 = 19 ဖြစ်သည်။ ပြဿနာက သူမသည် one-tailed test ကိုလုပ်ဆောင်နေပြီး alpha အဆင့် 0.05 ကိုအသုံးပြုနေသည်၊ ထို့ကြောင့် t-distribution ဇယားရှိ ဆက်စပ်သောအရေးကြီးတန်ဖိုးသည် 1.729 ဖြစ်သည်။

ဥပမာ #2- အဓိပ္ပါယ်အတွက် အမြီးနှစ်ချောင်း t-test

သုတေသီတစ်ဦးသည် လေ့လာမှုတစ်ခုအတွက် ဘာသာရပ် 18 ခုကို စုဆောင်းပြီး alpha အဆင့် 0.10 ကိုအသုံးပြု၍ ဆိုလိုရင်းအတွက် အမြီးနှစ်ကြောင်း t-test ကို လုပ်ဆောင်သည်။

မေးခွန်း- သူမသည် သူမ၏ အမြီးနှစ်ချောင်း t-test ကို ပြုလုပ်ပြီး t- test statistic ကို ရရှိပြီးသည်နှင့်၊ သူမသည် မည်သည့် အရေးကြီးသော တန်ဖိုးကို နှိုင်း ယှဉ်သင့်သနည်း။

အဖြေ- နမူနာ t-test တစ်ခုအတွက်၊ ဤအခြေအနေတွင် လွတ်လပ်မှုဒီဂရီသည် n-1 နှင့် ညီမျှသည်၊ သို့မဟုတ် 18-1 = 17 ဖြစ်သည်။ ပြဿနာက သူမသည် အမြီးနှစ်ပိုင်းစမ်းသပ်မှုကို လုပ်ဆောင်နေပြီး အယ်လ်ဖာအဆင့် 0.10 ကို အသုံးပြုနေသောကြောင့် t-distribution ဇယားရှိ ဆက်စပ်သော အရေးကြီးတန်ဖိုးမှာ 1.74 ဖြစ်သည်။

ဥပမာ နံပါတ် 3- အရေးကြီးသောတန်ဖိုးကို သတ်မှတ်ခြင်း။

သုတေသီတစ်ဦးသည် နမူနာအရွယ်အစား 14 နှင့် alpha အဆင့် 0.05 ကိုအသုံးပြု၍ ဆိုလိုချက်အတွက် အမြီးနှစ်ပိုင်း t-test ကို ပြုလုပ်သည်။

မေးခွန်း- null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ရန်အတွက် ၎င်း၏ t- test ကိန်းဂဏန်း၏ ပကတိတန်ဖိုးသည် အဘယ်နည်း။

အဖြေ- နမူနာ t-test တစ်ခုအတွက်၊ ဤအခြေအနေတွင် လွတ်လပ်မှုဒီဂရီသည် n-1 နှင့် ညီမျှသည်၊ သို့မဟုတ် 14-1 = 13 ဖြစ်သည်။ ပြဿနာက သူမသည် အမြီးနှစ်ပိုင်းစမ်းသပ်မှုကို လုပ်ဆောင်နေပြီး အယ်လ်ဖာအဆင့် 0.05 ကို အသုံးပြုနေသောကြောင့် t-distribution ဇယားရှိ ဆက်စပ်သော အရေးကြီးတန်ဖိုးမှာ 2.16 ဖြစ်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ t -test statistic သည် -2.16 ထက်နည်းသော သို့မဟုတ် 2.16 ထက်ကြီးပါက null hypothesis ကို ငြင်းပယ်နိုင်သည်။

ဥပမာ #4- အရေးကြီးသောတန်ဖိုးကို စမ်းသပ်စာရင်းအင်းတစ်ခုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်း။

သုတေသီတစ်ဦးသည် နမူနာအရွယ်အစား 19 နှင့် alpha အဆင့် 0.10 ကိုအသုံးပြု၍ ဆိုလိုရင်းအတွက် t-test ကို ပြုလုပ်သည်။

မေးခွန်း- t- စမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်းသည် 1.48 ဖြစ်လာသည်။ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်နိုင်ပါသလား။

အဖြေ- နမူနာ t-test တစ်ခုအတွက်၊ ဤကိစ္စတွင် လွတ်လပ်မှုဒီဂရီသည် n-1 နှင့် ညီမျှသည်၊ သို့မဟုတ် 19-1 = 18 ဖြစ်သည်။ ပြဿနာက သူမသည် ညာဘက်ခြမ်းစမ်းသပ်မှု (အမြီးတစ်ပိုင်းစမ်းသပ်မှုဖြစ်သည့်) နှင့် အယ်လ်ဖာအဆင့် 0.10 ကိုအသုံးပြုနေသည်၊ ထို့ကြောင့် t-distribution ဇယားရှိ ဆက်စပ်သောအရေးကြီးတန်ဖိုးသည် 1.33 ဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ t- test ကိန်းဂဏန်းသည် 1.33 ထက် ကြီးသောကြောင့်၊ ၎င်းသည် null hypothesis ကို ငြင်းပယ်နိုင်သည်။

table t သို့မဟုတ် table z ကိုသုံးသင့်ပါသလား။

ကျောင်းသားများ မကြာခဏ ကြုံတွေ့ရသော ပြဿနာတစ်ခုမှာ ပြဿနာတစ်ခုအတွက် အရေးကြီးသော တန်ဖိုးများကို ရှာဖွေရန် t ဖြန့်ချီရေးဇယား သို့မဟုတ် z ဇယားကို အသုံးပြုရန် ဆုံးဖြတ်ခြင်းဖြစ်သည်။ အကယ်၍ သင်သည် ဤဆုံးဖြတ်ချက်တွင် စွဲမြဲနေပါက၊ သင်အသုံးပြုသင့်သည့်ဇယားကို ဆုံးဖြတ်ရန် အောက်ပါ flowchart ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည် ။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

binomial distribution table၊ chi-square ဖြန့်ချီရေးဇယား၊ z table နှင့် အခြားအရာများ အပါအဝင် အရေးကြီးသောတန်ဖိုးဇယားများ၏ စာရင်းအပြည့်အစုံအတွက်၊ ဤစာမျက်နှာကို ကြည့်ပါ။