โปรดดู เอกสารประกอบของ SciPy สำหรับรายละเอียดที่แน่นอนของฟังก์ชัน t.ppf()
วิธีค้นหาค่าวิกฤต t ใน python
ทุกครั้งที่คุณทำแบบทดสอบ คุณจะได้รับสถิติการทดสอบ เพื่อตรวจสอบว่าผลการทดสอบทีมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่ คุณสามารถเปรียบเทียบสถิติการทดสอบกับ ค่าวิกฤต T ได้ หากค่าสัมบูรณ์ของสถิติการทดสอบมากกว่าค่าวิกฤติ T ผลการทดสอบจะมีนัยสำคัญทางสถิติ
ค่าวิกฤต T สามารถพบได้โดยใช้ ตารางการแจกแจง t หรือใช้ซอฟต์แวร์ทางสถิติ
ในการค้นหาค่าวิกฤตของ T คุณต้องระบุ:
- ระดับนัยสำคัญ (ตัวเลือกทั่วไปคือ 0.01, 0.05 และ 0.10)
- ระดับความอิสระ
เมื่อใช้ค่าทั้งสองนี้ คุณสามารถกำหนดค่า T วิกฤตเพื่อเปรียบเทียบกับสถิติการทดสอบได้
วิธีค้นหาค่าวิกฤต T ใน Python
หากต้องการค้นหาค่าวิกฤต T ใน Python คุณสามารถใช้ ฟังก์ชัน scipy.stats.t.ppf() ซึ่งใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้
scipy.stats.t.ppf(q, df)
ทอง:
- ถาม: ระดับความสำคัญที่จะใช้
- df : องศาความเป็นอิสระ
ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีค้นหาค่าวิกฤตของ T สำหรับการทดสอบด้านซ้าย การทดสอบทางด้านขวา และการทดสอบแบบสองด้าน
เหลือการทดสอบ
สมมติว่าเราต้องการหาค่าวิกฤต T สำหรับการทดสอบทางซ้ายที่มีระดับนัยสำคัญเท่ากับ 0.05 และองศาอิสระ = 22:
import scipy.stats #find T critical value scipy.stats.t.ppf(q=.05,df=22) -1.7171
ค่าวิกฤตของ T คือ -1.7171 . ดังนั้น หากสถิติการทดสอบน้อยกว่าค่านี้ ผลการทดสอบจะมีนัยสำคัญทางสถิติ
การทดสอบที่ถูกต้อง
สมมติว่าเราต้องการค้นหาค่าวิกฤต T สำหรับการทดสอบสุดขั้วที่ถูกต้องโดยมีระดับนัยสำคัญเท่ากับ 0.05 และองศาอิสระ = 22:
import scipy.stats #find T critical value scipy.stats.t.ppf(q=1-.05,df=22) 1.7171
ค่าวิกฤตของ T คือ 1.7171 . ดังนั้น หากสถิติการทดสอบมากกว่าค่านี้ ผลการทดสอบจะมีนัยสำคัญทางสถิติ
การทดสอบสองด้าน
สมมติว่าเราต้องการค้นหาค่าวิกฤต T สำหรับการทดสอบแบบสองด้านที่มีระดับนัยสำคัญ 0.05 และองศาอิสระ = 22:
import scipy.stats #find T critical value scipy.stats.t.ppf(q=1-.05/2,df=22) 2.0739
ทุกครั้งที่คุณทำการทดสอบแบบสองด้าน จะมีค่าวิกฤตสองค่า ในกรณีนี้ค่าวิกฤตของ T คือ 2.0739 และ -2.0739 . ดังนั้น หากสถิติการทดสอบน้อยกว่า -2.0739 หรือมากกว่า 2.0739 ผลการทดสอบจะมีนัยสำคัญทางสถิติ