ในโลกของสถิติ การคำนวณ สมมติฐาน และข้อสรุปมีผลเหนือกว่า ในบรรดาการทดสอบและผลลัพธ์ทั้งหมด t-tests และ p-value เป็นสองเทคนิคในการสันนิษฐานที่สับสนที่สุด
ในขณะที่ทั้งสองจะพบในชุดย่อยของสถิติเดียวกันและให้การวัดเพิ่มเติมของสมมติฐานพร้อมกับการเชื่อมโยงกัน การทดสอบทั้งสองไม่เหมือนกัน!
T-Test กับ P-Value
ความแตกต่างระหว่าง T-test และ P-Value ก็คือ T-Test ใช้ในการวิเคราะห์อัตราความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยของตัวอย่าง ในขณะที่ค่า p จะถูกดำเนินการเพื่อให้ได้มาซึ่งการพิสูจน์ที่สามารถใช้เพื่อลบล้างความเฉยเมยระหว่าง ค่าเฉลี่ยของสองตัวอย่าง
T-test ให้ความแตกต่างระหว่างสองการวัดภายในช่วงปกติ ในขณะที่ค่า p จะเน้นที่ด้านสุดโต่งของตัวอย่างและให้ผลลัพธ์ที่รุนแรง
แม้ว่าทั้งสองจะสัมพันธ์กัน แต่ทั้งสองก็แสดงให้เห็นแง่มุมที่หลากหลายของกลุ่มตัวอย่างและกำหนดพารามิเตอร์ต่างๆ ของประชากรจากการอนุมานตัวอย่าง
ตารางเปรียบเทียบระหว่าง T-Test และ P-Value (ในรูปแบบตาราง)
| พารามิเตอร์ของการเปรียบเทียบ | T-Test | P-Value |
|---|---|---|
| ตัวเต็ม | สถิติการทดสอบ | ค่าความน่าจะเป็น |
| สาขาสถิติ | สถิติอนุมาน | สถิติอนุมาน |
| การทดสอบสมมติฐาน | ใช่ | ใช่ |
| ค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่าง | สลับกัน | Null-เหมือนกัน |
| ผลลัพธ์ | ความแตกต่างในค่าเฉลี่ย | การปฏิเสธสมมติฐานว่าง |
T-Test คืออะไร?
T-Test คือการทดสอบทางสถิติที่กำหนดอัตราความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยของชุดที่เกี่ยวข้องสองชุด อยู่ในหมวดหมู่ของสถิติที่เกี่ยวข้องกับการทำนายจากกลุ่มตัวอย่าง
การทดสอบ T สามารถทำได้กับชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องกันในทางใดทางหนึ่ง ลักษณะทั่วไปอาจเป็นอายุ พื้นที่ การให้บริการ หรือปัจจัยดังกล่าว ไม่สามารถใช้สมมติฐานที่แตกต่างกันสองข้อสำหรับการวิเคราะห์ T
ตัวอย่างควรได้รับการเสนอชื่อแบบสุ่มเพื่อสรุปผลการทดสอบ T แม้ว่าขนาดตัวอย่างควรเป็นเช่นนี้ซึ่งดูเหมือนการกระจายแบบมาตรฐาน โดยทั้งสองชุดมีค่ากระจายไปตามค่าเฉลี่ยในสัดส่วนเดียวกัน
การทดสอบ t-Test ที่มีชื่อเสียงสามประเภท ได้แก่ แบบจำลองตัวอย่างที่จับคู่ ตัวอย่างหนึ่งตัวอย่าง และการทดสอบสองตัวอย่างอิสระ
การทดสอบตัวอย่างที่จับคู่คือเมื่อทำการทดสอบกับตัวอย่างเดียวกันในเวลาที่ต่างกัน ทั้งนี้เพื่อสรุปผลกระทบจากปัจจัยภายนอกที่หลากหลายต่อกลุ่มตัวอย่าง การเปรียบเทียบประสิทธิภาพการทำงานของคนงานในเวลากลางวันกับชั่วโมงกลางคืนสามารถทำได้โดยใช้การทดสอบตัวอย่างเดียว
การสุ่มตัวอย่างครั้งเดียวเมื่อเปรียบเทียบกับปัจจัยหนึ่งของบางสิ่งกับมาตรฐานที่ให้ไว้ การเปรียบเทียบอายุเฉลี่ยของหลอดไฟและการเปรียบเทียบกับตัวอย่างหลอดไฟเพื่อสรุปสมรรถนะของค่าเฉลี่ยสามารถทำได้โดยใช้มาตรการนี้
การทดสอบตัวอย่างอัตโนมัติเป็นชื่อที่กำหนด เมื่อนำปัจจัยบางอย่างจากตัวอย่างมา ข้อมูลสองชุดที่ต่างกันจากตัวอย่างสองตัวอย่างที่ไม่เหมือนกันจะถูกนำออกมา ระดับไอคิวระหว่างนักเรียนชายและหญิงสามารถอนุมานได้โดยใช้วิธีนี้
การเปรียบเทียบนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถถอดรหัสความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลสองชุด หรือเพื่อทำความเข้าใจความจริงเบื้องหลังมาตรฐานที่ระบุไว้
P-Value คืออะไร?
ค่า P คือการทดสอบสมมติฐานที่ใช้ในการปฏิเสธความจริงที่ว่าค่าเฉลี่ยของตัวอย่างสองตัวอย่างไม่มีความแตกต่าง
อัลฟ่าเป็นคำที่ใช้อธิบายความน่าจะเป็นที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ในขณะที่ค่า p เป็นคำที่ใช้สำหรับความน่าจะเป็นซึ่งคำนวณหลังจากการวิเคราะห์ประชากรและกลุ่มตัวอย่างอย่างละเอียด
ตรงข้ามกับสมมติฐานว่างหรือไม่มีความแตกต่างคือความผันผวนหรือค่าเฉลี่ยทางเลือก ในกรณีเช่นนี้หากค่า p ที่เป็นผลลัพธ์น้อยกว่าตัวเลขที่น่าสังเกตมากที่สุดกว่าสมมติฐานคงที่ถูกปฏิเสธ
ในบางกรณี สมมติฐานเดียวกันนี้ถูกปฏิเสธอย่างไม่ถูกต้อง มันทำในกรณีที่ในความเป็นจริงสมมติฐานว่างเป็นจริง แต่เนื่องจากจำนวนที่มากกว่าค่า p จึงถูกปฏิเสธ
ในอีกกรณีหนึ่ง สมมติฐานนี้ถูกยอมรับอย่างผิดๆ แม้จะมีความแตกต่างที่แสดงให้เห็นในทันที แต่เชื่อกันว่าสิ่งนี้เกิดจากปัญหาภายนอก และไม่ใช่เพราะการวัดหรือตัวชี้วัดดังกล่าว
ค่า p ที่น้อยกว่าหมายความว่าผลกระทบที่มีต่อกลุ่มตัวอย่างทั้งหมดนั้นมีขนาดและนัยสำคัญสูงกว่า
หากค่า p มีลักษณะเล็กน้อยจนต้องประกาศว่าค่าเฉลี่ยไม่มีความแตกต่าง ในกรณีเช่นนี้ การทดสอบและผลการทดสอบทั้งหมดถือว่าไม่สำคัญ
ความแตกต่างหลักระหว่าง T-Test และ P-Value
รูปลักษณ์ที่เร่าร้อนแสดงให้เห็นถึงความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง T-test และ P-value:
บทสรุป
สมมติฐานเกี่ยวกับประชากรและข้อจำกัดเป็นส่วนสำคัญของสาขาการวิเคราะห์ทางสถิติ ในขณะที่การสุ่มตัวอย่างและการตั้งสมมติฐานจะทำในระยะเริ่มแรก
การทดสอบ T และการคำนวณค่า p ทำให้เกิดขั้นตอนที่สำคัญ หลังจากนั้นจะมีการสร้างข้อสรุปในการคำนวณเพิ่มเติม
การทดสอบสองครั้งก่อนหน้านี้ให้แนวคิดที่ชัดเจนเกี่ยวกับกลุ่มตัวอย่างที่เลือกและประชากรในท้ายที่สุดเกี่ยวกับผู้ที่พัฒนาสมมติฐานสำหรับการทดสอบ
ผลลัพธ์ของการทดสอบทั้งสองนั้นเป็นส่วนหนึ่งของสถิติที่บูรณาการเข้าด้วยกัน ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจความแตกต่างที่มีนัยสำคัญระหว่างทั้งสอง
