วิธีดำเนินการทดสอบทีสองตัวอย่างใน stata

การทดสอบทีแบบสองตัวอย่าง ใช้เพื่อทดสอบว่าค่าเฉลี่ยของประชากรทั้งสองเท่ากันหรือไม่

บทช่วยสอนนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการทดสอบ t-test สองตัวอย่างใน Stata

ตัวอย่าง: การทดสอบทีสองตัวอย่างใน Stata

นักวิจัยต้องการทราบว่าการบำบัดน้ำมันเชื้อเพลิงใหม่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงใน MPG เฉลี่ยของรถยนต์บางรุ่นหรือไม่ เพื่อทดสอบสิ่งนี้ พวกเขาได้ทำการทดลองโดยให้รถยนต์ 12 คันได้รับการบำบัดเชื้อเพลิงแบบใหม่ และอีก 12 คันไม่ได้รับการบำบัดน้ำมันเชื้อเพลิง

ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้เพื่อทำการทดสอบทีสองตัวอย่างเพื่อดูว่า MPG เฉลี่ยระหว่างสองกลุ่มมีความแตกต่างกันหรือไม่

ขั้นตอนที่ 1: โหลดข้อมูล

ขั้นแรกให้โหลดข้อมูลโดยพิมพ์ use https://www.stata-press.com/data/r13/fuel3 ในช่องคำสั่ง แล้วคลิก Enter

ขั้นตอนที่ 2: ดูข้อมูลดิบ

ก่อนที่จะทำการทดสอบทีสองตัวอย่าง เรามาพิจารณาข้อมูลดิบกันก่อน จากแถบเมนูด้านบน ไปที่ ข้อมูล > ตัวแก้ไขข้อมูล > ตัวแก้ไขข้อมูล (เรียกดู) คอลัมน์แรก mpg แสดง mpg สำหรับรถที่ระบุ คอลัมน์ที่สอง ที่ได้รับการบำบัด ระบุว่ารถได้รับการบำบัดน้ำมันเชื้อเพลิงหรือไม่ (0 = ไม่, 1 = ใช่)

ขั้นตอนที่ 3: แสดงภาพข้อมูล

ต่อไป เรามาแสดงภาพข้อมูลกัน เราจะสร้าง boxplots เพื่อแสดงการกระจายค่า mpg สำหรับแต่ละกลุ่ม

จากแถบเมนูด้านบน ไปที่ แผนภูมิ > พล็อตกล่อง ภายใต้ตัวแปร ให้เลือก mpg :

จากนั้นในหัวข้อย่อยหมวดหมู่ภายใต้ตัวแปรการจัดกลุ่ม ให้เลือก ประมวลผลแล้ว :

คลิก ตกลง แผนภูมิที่มี Boxplot สองอันจะปรากฏขึ้นโดยอัตโนมัติ:

เราจะเห็นได้ทันทีว่า MPG ดูเหมือนจะสูงกว่าสำหรับกลุ่มที่ได้รับการบำบัด (1) เมื่อเทียบกับกลุ่มที่ไม่ได้รับการรักษา (0) แต่เราจำเป็นต้องทำการทดสอบทีสองตัวอย่างเพื่อดูว่าความแตกต่างเหล่านี้มีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่ .

ขั้นตอนที่ 4: ทำการทดสอบทีสองตัวอย่าง

จากแถบเมนูด้านบน ไปที่ สถิติ > สรุป ตารางและการทดสอบ > การทดสอบสมมติฐานแบบคลาสสิก > t-Test (การเปรียบเทียบการทดสอบค่าเฉลี่ย)

เลือก สองตัวอย่างโดยใช้กลุ่ม สำหรับชื่อตัวแปร ให้เลือก mpg สำหรับชื่อตัวแปรกลุ่ม ให้เลือก ประมวลผลแล้ว สำหรับระดับความมั่นใจ ให้เลือกระดับที่คุณต้องการ ค่า 95 สอดคล้องกับระดับนัยสำคัญ 0.05 เราจะปล่อยให้เรื่องนี้อยู่ที่ 95 สุดท้ายคลิก ตกลง

ผลลัพธ์ของการทดสอบทีตัวอย่างทั้งสองรายการจะปรากฏขึ้น:

เราได้รับข้อมูลต่อไปนี้สำหรับแต่ละกลุ่ม:

Obs: จำนวนการสังเกต มีข้อสังเกต 12 ข้อในแต่ละกลุ่ม

เฉลี่ย: mpg เฉลี่ย ในกลุ่ม 0 ค่าเฉลี่ยคือ 21 ในกลุ่ม 1 ค่าเฉลี่ยคือ 22.75

มาตรฐาน. ข้อผิดพลาด: ข้อผิดพลาดมาตรฐาน คำนวณเป็น σ / √ n

มาตรฐาน. Dev: ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของ mpg

การประชุม 95% ช่วง: ช่วงความเชื่อมั่น 95% สำหรับค่าเฉลี่ยประชากรที่แท้จริงในหน่วย MPG

t: สถิติการทดสอบของการทดสอบแบบสองตัวอย่าง

องศาอิสระ: องศาอิสระที่จะใช้สำหรับการทดสอบ คำนวณเป็น n-2 = 24-2 = 22

ค่า p สำหรับการทดสอบทีสองตัวอย่างที่แตกต่างกันสามรายการจะแสดงที่ด้านล่างของผลลัพธ์ เนื่องจากเราต้องการเข้าใจว่าค่าเฉลี่ย mpg ระหว่างทั้งสองกลุ่มแตกต่างกันหรือไม่ เราจะดูผลลัพธ์ของการทดสอบระดับกลาง (ซึ่งสมมติฐานทางเลือกคือ Ha:diff !=0) ซึ่งมีค่า p-value เท่ากับ 0.1673 .

เนื่องจากค่านี้ไม่ต่ำกว่าระดับนัยสำคัญของเราที่ 0.05 เราจึงไม่สามารถปฏิเสธสมมติฐานว่างได้ เราไม่มีหลักฐานเพียงพอที่จะบอกว่า mpg เฉลี่ยที่แท้จริงนั้นแตกต่างกันระหว่างทั้งสองกลุ่ม

ขั้นตอนที่ 5: รายงานผลลัพธ์

สุดท้ายนี้ เราจะรายงานผลการทดสอบทีตัวอย่างทั้งสองของเรา นี่คือตัวอย่างของวิธีการทำเช่นนี้:

มีการทดสอบ T-test สองตัวอย่างกับรถยนต์ 24 คันเพื่อตรวจสอบว่าการบำบัดน้ำมันเชื้อเพลิงใหม่ทำให้เกิดความแตกต่างในระยะทางเฉลี่ยต่อแกลลอนหรือไม่ แต่ละกลุ่มมีรถยนต์ 12 คัน

ผลการวิจัยพบว่าค่าเฉลี่ย mpg ระหว่างทั้งสองกลุ่ม ไม่ แตกต่างกัน (t = -1.428 โดยมี df=22, p = 0.1673) ที่ระดับนัยสำคัญ 0.05

ช่วงความเชื่อมั่น 95% สำหรับความแตกต่างที่แท้จริงของค่าเฉลี่ยประชากร ให้ช่วง (-4.29, 0.79)