Trong thống kê, phương pháp T Test là một phương pháp so sánh thông qua kiểm định số liệu, hỗ trợ các nhà nghiên cứu khoa học đưa ra những kết luận có giá trị. Để tìm hiểu sâu hơn chúng ta cùng tìm hiểu kiểm định T Test là gì? Cách thực hiện & đọc kết quả kiểm định T Test trong SPSS.
Kiểm định T Test là gì ?
Phương pháp kiểm định T-Test là phương pháp thường xuyên được sử dụng trong kiểm định sự khác biệt giá của trị trung bình của một biến đơn với một giá trị cho trước, hoặc của giá trị trung bình của hai tổng thể. Khi sử dụng phần mềm SPSS, ta sử dụng mức ý nghĩa quan sát (sig) bác bỏ hoặc chấp nhận giả thuyết ban đầu khi kiểm nghiệm cho ta chỉ số mức ý nghĩa quan sát sig nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 5%.
Kiểm định T Test là gì?
Xem thêm:
Kiểm định T Test là gì? Thực hành 3 Loại kiểm định T Test trong SPSS
Phân tích nhân tố khám phá EFA trong SPSS
Các dạng kiểm định T Test trong SPSS
Trong kiểm định T Test có ba dạng kiểm định được sử dụng cho những trường hợp khác nhau. Chúng ta sẽ khám phá kĩ hơn phương pháp sử dụng cho từng giải pháp dưới đây :
Kiểm định One-Sample T Test
Kiểm định One-Sample T Test được sử dụng nếu so sánh giá trị trung bình của tổng thể với một vài cụ thể. Chẳng hạn kiểm tra xem độ tuổi trung bình kết hôn của nữ giới là cao hơn, thấp hơn hay bằng 20 tuổi,…
Sau đây, tất cả chúng ta sẽ đi vào ví dụ minh họa để làm rõ hơn cho giải pháp này :Xem xét trong một lớp học, chúng tôi sẽ xác lập xem số lượng trung bình của anh chị lớn hơn mà học viên trong một lớp có lớn hơn 1 hay không ?Phát biểu giả thuyết thống kê :Ho : trung bình anh chị lớn của học viên ≤ 1H1 : trung bình anh chị lớn của học viên > 1
Các bước thực hiện One-Sample T Test trong SPSS:
Bước 1 : Trên thanh công cụ, chọn Analyze > Compare Means > One-Sample T Test .
Cửa sổ One-Sample T Test Open dạng
Bước 2 : Khi hành lang cửa số One-Sample T Test mở ra, bạn chọn những biến cần phải nghiên cứu và phân tích ở cột bên trái sang cột Test Variable ( s ) ở cột bên phải trải qua nút mũi tên. Ở mục Test Value, bạn điền giá trị 1
Bước 3 : Nhấn Options để chuyển sang hành lang cửa số mới. Sau đó nhập độ an toàn và đáng tin cậy là 95 % sau đó nhấn Continue để trở về hành lang cửa số trước
Bước 4 : Đọc và nghiên cứu và phân tích hiệu quảTừ số liệu bảng One-Sample Statistics ta có :
Trung bình biến T1 là 1.26Độ lệch chuẩn là 1.255Giả thiết không ” Test Value ≤ 1 “Giá trị t = 1.410Khoảng đáng tin cậy cho độ chênh lệch giữa trung bình tổng thể và toàn diện của Number of older Siblings và 1 là – 0.11 và 0.63Giá trị p-value ( Sig. ( 2 – tailed ) ) là 0.165 > 5 %
=> Chấp nhận Ho, bác bỏ H1Kết luận : Không đủ vật chứng để Kết luận rằng số lượng trung bình của anh chị lớn hơn mà học viên trong một lớp có lớn hơn 1 .
Kiểm định Independent-Samples T Test
Kiểm định Independent-Samples T Test sử dụng trong trường hợp so sánh hai giá trị trung bình của hai tổng thể độc lập.
Trong chiêu thức này tất cả chúng ta cùng xem xét so sánh số anh chị lớn hơn của học viên trong được hỏi lúc 10 h sáng và 11 h sángHo : Số anh chị lớn của hs lúc 10 h = Số anh chị lớn của hs lúc 11 hH1 : Số anh chị lớn của hs lúc 10 h ≠ Số anh chị lớn của hs lúc 11 h
Các bước thực hiện kiểm định Independent-Samples T Test trong SPSS:
Bước 1 : Trên thanh công cụ ứng dụng SPSS, chọn Analyze > Compare Means > Independent-samples T Test
Cửa sổ Independent T Test dạng :
Bước 2 : Ở hành lang cửa số Independent-Samples T Test, bạn chọn những biến cần nghiên cứu và phân tích ở cột bên trái dời sang cột Test Variable ( s ) hoặc Grouping Variable bằng dấu mũi tên, trong đó Grouping Variable là biến phụ thuộc vào .
Bước 3 : Nhấn Options để chuyển sang hành lang cửa số mới. Sau đó nhập độ đáng tin cậy là 95 % sau đó nhấn Continue để trở về hành lang cửa số trước
Bước 4 : Chọn Define Groups … để nhập mã số của 2 nhóm ( nhập giá trị 0 và 1 ). Chọn Continue để trở lại hộp thoại chính > Ok để triển khai lệnh .Bước 5 : Đọc và nghiên cứu và phân tích tác dụng
Ta có được bản nghiên cứu và phân tích như sau
Phân tích kiểm định Levene : giá trị Sig. trong kiểm định Levene ( kiểm định F ) ở ví dụ này phương sai của 2 toàn diện và tổng thể khác nhau, ta sử dụng tác dụng kiểm định t ở dòng Equal variances not assumed. ( trái lại nếu Sig. > 0.05 ta sử dụng hiệu quả kiểm định t ở dòng Equal variances assumed ) => bác bỏ giả thuyết Ho, Kết luận rằng phương sai trong thời hạn dặm của vận động viên độc lạ đáng kể so với người không phải vận động viên .Phân tích Independent-samples T-test : Ta có, chỉ số Sig. ( 2 – tailed ) ≤ mức ý nghĩa α = 0.05 => bác bỏ giả thuyết Ho, trong ví dụ này chỉ số Sig. ( 2 – tailed ) > 0.05 => đồng ý giả thuyết Ho .
Kết luận :Kiểm định cho thấy sự độc lạ đáng an toàn và đáng tin cậy về mặt thống kê giữa số anh chị em trung bình mà khảo sát lúc 10 h có ( M = 0,86, s = 1,027 ) và lúc 11 h có ( M = 1,44, s = 1.318 ), t ( 44 ) = 1.461, p =. 151, α =. 05 .Phân tích trên đã chỉ ra rằng, đã không quan sát thấy sự độc lạ về số lượng anh chị lớn tuổi giữa hai phần của lớp này .
Kiểm định Paired-sample T Test
Kiểm định Paired-sample T test sử dụng để so sánh hai giá trị trung bình của hai tổng thể riêng biệt, có các phần tử của tổng thể này tương đồng theo cặp với một phần tử của tổng thể kia. Chẳng hạn trung tâm tiếng anh test đầu ra 4 kỹ năng sau sáu tháng dạy và so sánh với lần test đầu vào của học sinh để xem xét sự khác biệt.
Điều kiện vận dụng chiêu thức kiểm định này là kích cỡ hai mẫu ngang nhau và chênh lệch giá trị giữa 2 mẫu phải có phân phối chuẩn hoặc kích cỡ mẫu phải đủ lớn để xem như giao động phân phối chuẩn .
Thực hiện Kiểm định Paired-sample T Test trong SPSS:
Chúng ta sẽ triển khai kiểm định này qua ví dụ : Bạn muốn biết có sự độc lạ nào ở những học viên có số lượng anh chị khác nhau, giữa hai nhóm học viên có tổng điểm trung bình cao hơn và những học viên có tổng điểm trung bình thấp hơn. Chúng ta muốn kiểm tra những học viên có tổng điểm trung bình cao hơn hoặc thấp hơn có số anh chị lớn hơn khác nhau không ?Ho : Trung bình điểm của học viên cao hơn và học viên thấp hơn có số anh chị em giống nhauH1 : Trung bình điểm của học viên cao hơn và học viên thấp hơn có số anh chị em khác nhauBước 1 : Trên thanh công cụ, chọn Analyze > Compare Means > Paired Samples T-Test .
Cửa sổ Paired-sample T test dạng :
Bước 2 : Tại cửa số Paired-Samples T Test, bạn sẽ chọn bến muốn kiểm định ở cột bên trái vào cột bên phải Paired Variables bằng phương pháp nhấn vào nút mũi tên. Phần Group Variable là phần biến phụ thuộc vào .
Bước 3 : Nhấn Options, tại hành lang cửa số mới chọn độ đáng tin cậy 95 sau đó nhấn OK để trở về hành lang cửa số trước
Bước 4 : Chọn Define Groups, sau đó tick vào cut point nhập giá trị chia biến thành hai nhóm. Nhóm một được định nghĩa là toàn bộ những điểm lớn hơn hoặc bằng điểm cắt. Nhóm hai được định nghĩa là toàn bộ những điểm nhỏ hơn điểm cắt. Trong ví dụ này, sử dụng 3.007 ( trung bình của biến GPA ) làm giá trị điểm cắt :
Bước 5 : Đọc hiệu quả và nghiên cứu và phân tíchTa có được hiệu quả sau :
Ở bảng Group Statistics mô tả cho từng nhóm trong hai nhóm, có 23 người có tổng điểm trung bình lớn hơn hoặc bằng 3,01 (N) và trung bình họ có 1,04 anh chị hơn tuổi, với độ lệch chuẩn là 1.186 anh chị lớn hơn. Có 23 người có tổng điểm trung bình dưới 3,01 (N) và trung bình họ có 1,48 anh chị hơn tuổi, với độ lệch chuẩn là 1.310 anh chị lớn hơn. Cột cuối cùng đưa ra lỗi tiêu chuẩn của giá trị trung bình cho mỗi trong hai nhóm.
Sig > α ( 0.383 > 0.05 ) nên ta sử dụng hiệu quả dòng Equal Variances assumed, Sig ( 2 – tailed ) > α ( 0.244 > 0.05 ), gật đầu Ho, Trung bình điểm của học viên cao hơn và học viên thấp hơn có số anh chị em giống nhau
Kết luận : Không có dẫn chứng chứng tỏ học viên có tổng điểm trung bình thấp hơn hoặc cao hơn có số anh chị khác nhau .
Qua bài tổng hợp trên, mình hy vọng bạn đã giải đáp được những thắc mắc về kiểm định T Test và những phương pháp vận dụng các dạng của kiểm định T Test trong thống kê.