ความแตกต่างระหว่าง T-Test ที่จับคู่และ T-Test ที่ไม่จับคู่ (พร้อมตาราง)

เราอยู่ในยุคสมัยที่ข้อมูลสามารถกำหนดได้ทางคณิตศาสตร์โดยใช้สถิติ อย่างไรก็ตาม ดูเหมือนว่าการศึกษาสถิติไม่ได้เป็นเพียงการศึกษาข้อเท็จจริงและตัวเลขเท่านั้น

การอนุมานทางสถิติประกอบด้วยการใช้สถิติเพื่อสร้างการตัดสินใจเกี่ยวกับพารามิเตอร์ของประชากร โดยอิงจากการสุ่มตัวอย่าง การนำการอนุมานทางสถิติไปใช้เกี่ยวข้องกับการทดสอบสมมติฐานและพูดคุยเกี่ยวกับวิธีที่นักสถิติใช้ขั้นตอนนี้เพื่อยอมรับหรือปฏิเสธสมมติฐานของพารามิเตอร์ประชากร ภายใต้วิธีการนี้ หัวข้อของการทดสอบ T และประเภทต่าง ๆ นั่นคือ T-Test ตัวอย่างหนึ่ง T-Test อิสระและ T-Test ที่จับคู่กัน

คู่ T-Test กับ Unpaired T-Test

ความแตกต่างระหว่างเงื่อนไขทางสถิติสองคำที่จับคู่ T-test และ Unpaired T-test คือในการทดสอบ T-Test ที่จับคู่ คุณเปรียบเทียบความแตกต่างระหว่างการวัดที่จับคู่ที่ได้รับการจับคู่โดยเจตนา ในขณะที่ในการทดสอบ T-Test แบบ Unpaired คุณจะวัดความแตกต่างระหว่าง ค่าเฉลี่ยของตัวอย่างสองตัวอย่างที่ไม่มีการจับคู่อย่างเป็นธรรมชาติ

ตารางเปรียบเทียบระหว่าง T-Test ที่จับคู่กับ T-Test ที่ไม่จับคู่ (ในรูปแบบตาราง)

พารามิเตอร์ของการเปรียบเทียบ	คู่ T-Test	Unpaired T-Test
ความหมาย	Paired T-Test หรือที่เรียกว่า T-Test ตัวอย่างซ้ำ กำหนดความแตกต่างระหว่างสองวิธีของเรื่องเดียวกัน	Unpaired T-Tests หรือที่เรียกว่า T-Test อิสระหรือ T-Test ของนักเรียน กำลังกำหนดกลุ่มวิธีการสองกลุ่มของวิชาที่แตกต่างกัน/ไม่เกี่ยวข้องกัน
ความสม่ำเสมอของความแปรปรวน	ภายใต้ Paired T-Test ความแปรปรวนของค่าเฉลี่ยทั้งสองกลุ่มไม่เท่ากัน	ภายใต้ Unpaired T-Test ความแปรปรวนของค่าเฉลี่ยทั้งสองกลุ่มจะเท่ากัน
ผลกระทบ/ผลกระทบ	การทดสอบ T ที่จับคู่จะจัดการกับข้อผิดพลาดเล็กน้อยมาก เนื่องจากการทดสอบทำระหว่างสองกลุ่มที่คล้ายกันเท่านั้น	Unpaired T-Tests มีข้อผิดพลาดมากกว่าเล็กน้อยเมื่อเปรียบเทียบกับ T-Test ที่จับคู่กัน เนื่องจากผู้ทดลองจะได้รับผลกระทบจากความผันแปรระหว่างสองวิชาที่แตกต่างกัน
ผล	การทดสอบ T-Test ที่จับคู่กันไม่จำเป็นต้องรวบรวมข้อมูลตัวอย่างจำนวนมากเพื่อการเปรียบเทียบ ซึ่งจะช่วยประหยัดเงินและเวลาได้อย่างต่อเนื่อง	เนื่องจาก Unpaired T-Tests ต้องเปรียบเทียบวิธีการของสองวิชาอิสระ กระบวนการนี้จึงมีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานานกว่าเล็กน้อย

Paired T-Test คืออะไร?

Paired T-Test หรือที่เรียกว่าคู่ที่สัมพันธ์กัน t-test/paired sample t-test/dependent t-test เป็นขั้นตอนทางสถิติที่ทำการทดสอบกับตัวแปรตาม การทดสอบคู่จะทำในวิชาที่คล้ายคลึงกันก่อนการจัดสรรข้อมูลและการทดสอบสองครั้งก่อนและหลังการรักษา ตัวอย่างเช่น การปรับปรุงของนักวิชาการที่เห็นในการทดสอบชั้นเรียนภาษาอังกฤษที่ดำเนินการในช่วงต้นปีและสิ้นปี ก่อนและหลังผลกระทบของยาที่มีต่อบุคคลกลุ่มเดียวกัน เป็นต้น

สมมติฐานว่างสำหรับการทดสอบ t อิสระคือประชากรหมายถึงจากสองกลุ่มที่แตกต่างกันเท่ากัน:

ชม_0: ไมโคร₁= μ₂

สมมติฐานทางเลือกเป็นที่ยอมรับเมื่อสมมติฐานว่างถูกปฏิเสธ ซึ่งหมายความว่าค่าเฉลี่ยประชากรไม่เท่ากัน

ชม_1: ไมโคร₁ ≠ μ₂

ในการปฏิเสธหรือยอมรับสมมติฐานว่าง ระดับนัยสำคัญเป็นสิ่งสำคัญ ค่าเฉพาะนี้คือ 0.05

สมมติฐาน:

1. สมมติฐานแรกเกี่ยวข้องกับมาตราส่วนของการวัด - ข้อมูลที่รวบรวมควรเป็นไปตามมาตราส่วนต่อเนื่องหรือลำดับ
2. ควรรวบรวมข้อมูลจากส่วนที่สุ่มเลือกจากประชากรทั้งหมด
3. ข้อมูลควรส่งผลให้มีเส้นโค้งการกระจายรูประฆังปกติ ระดับนัยสำคัญสามารถระบุได้เมื่อมีการแจกแจงแบบปกติ
4. ควรใช้ขนาดตัวอย่างขนาดใหญ่
5. ความแปรปรวนและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานควรเท่ากันสำหรับตัวแปรตาม

ความแตกต่างหลักระหว่าง T-Test ที่จับคู่และ T-Test ที่ไม่จับคู่

บทสรุป

ทุกๆ วัน แต่ละคนพบว่าตัวเองกำลังวิเคราะห์ความคิดใหม่ๆ บรรลุวิธีการที่รวดเร็วในการทำงานที่ได้รับการจัดสรรให้เสร็จสิ้น หรือค้นหาแนวทางที่ตรงไปตรงมาและไม่ซับซ้อน เพื่อพยายามทำในสิ่งที่พวกเขาทำได้ดีที่สุด คำถามสำคัญคือความคิดใหม่นั้นดีกว่าสิ่งที่พวกเขาคิดไว้ในตอนแรกหรือไม่ แนวคิดใหม่ๆ ที่บุคคลมักจะคิดขึ้นมักเรียกว่าสมมติฐาน การทดสอบแนวคิดเหล่านี้เพื่อตัดสินใจว่าแนวคิดใดจะได้ผลดีกว่าแนวคิดอื่นๆ เรียกว่าการทดสอบสมมติฐาน เป็นศิลปะในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล

ผลงานด้านบนให้ภาพรวมของคำศัพท์ทางสถิติสองคำ - การทดสอบ T ที่จับคู่และ T-Test ที่ไม่จับคู่ ช่วยให้เราศึกษารายละเอียดเกี่ยวกับแนวคิดของ Unpaired T-Tests และตั้งคำถามว่ามีประโยชน์อย่างไรในเรื่องการตัดสินใจความน่าจะเป็นของค่าในตัวอย่าง และผลประโยชน์มีมากกว่าข้อเสียหรือไม่ การเลือกเทคนิคการคำนวณนี้

นอกจากนี้ยังให้ข้อมูลสรุปเกี่ยวกับแนวคิดของการทดสอบ T-Test แบบจับคู่ และแสดงให้เราเห็นถึงฟิลด์และตัวอย่างต่างๆ ที่การใช้ T-Test แบบจับคู่อย่างเหมาะสม สมมติฐานที่จำเป็นต้องปฏิบัติตามก่อน และสูตรที่สามารถนำมาใช้ได้ การคำนวณเพื่อให้แน่ใจว่ามีนัยสำคัญของความแตกต่างระหว่างวิธีการวัดที่นำมาสองครั้งจากเรื่องเดียวกัน