Kiểm định trung bình 2 mẫu độc lập năm 2024
|
« Back to Glossary Index Show Tiếng AnhTiếng Việt2-sample t-testKiểm định t 2 mẫuA hypothesis test for two population means to determine whether they are significantly different. This procedure uses the null hypothesis that the difference between two population means is equal to a hypothesized value (H0: m1 – m2 = m0), and tests it against an alternative hypothesis, which can be left-tailed (m1 – m2 < m0), right-tailed (m1 – m2 > m0), or two-tailed (m1 – m2 ≠ m0).Một kiểm định giả thuyết cho hai giá trị trung bình của quần thể để xác định xem chúng có khác nhau có ý nghĩa thống kê hay không. Thủ tục này sử dụng giả thuyết không rằng sự khác biệt giữa hai giá trị trung bình của quần thể bằng một giá trị giả định (H0: m1 – m2 = m0), và kiểm tra nó so với một giả thuyết thay thế, có thể là đuôi trái (m1 – m2 < m0), đuôi phải (m1 – m2 > m0), hoặc hai đuôi (m1 – m2 ≠ m0).For example, suppose you want to compare two car manufacturers – Company A and Company B – to determine which makes stronger seatbelts. You take a sample of seatbelts from both companies and measure the mean amount of force needed to break them. The 2-sample t-test analyzes the difference between these two means to determine whether the difference is statistically significant. The hypotheses of a two-tailed test would be:Ví dụ, giả sử bạn muốn so sánh hai nhà sản xuất ô tô – Công ty A và Công ty B – để xác định cái nào làm dây an toàn mạnh hơn. Bạn lấy mẫu dây an toàn từ cả hai công ty và đo lường giá trị trung bình của lực cần thiết để phá vỡ chúng. Kiểm định t 2 mẫu phân tích sự khác biệt giữa hai giá trị trung bình này để xác định xem sự khác biệt có ý nghĩa thống kê hay không. Các giả thuyết của một kiểm định hai đuôi sẽ là:H0: m1 – m2 = 0 (seatbelt strengths from both companies are equal)H0: m1 – m2 = 0 (sức mạnh của dây an toàn từ cả hai công ty là bằng nhau)H1: m1 – m2 ≠ 0 (seatbelt strengths from both companies are different)H1: m1 – m2 ≠ 0 (sức mạnh của dây an toàn từ cả hai công ty là khác nhau)If the test’s p-value is less than your chosen significance level, you should reject the null hypothesis. To conduct a 2-sample t-test, the two populations must be independent; in other words, the observations from the first sample must not have any bearing on the observations from the second sample. For example, test scores of two separate groups of students are independent, but before-and-after measurements on the same group of students are not independent, although both of these examples feature two samples. If you cannot support the assumption of sample independence, reconstruct your experiment to use the Paired t-test for dependent populations.Nếu giá trị p-value của kiểm định nhỏ hơn mức ý nghĩa bạn đã chọn, bạn nên bác bỏ giả thuyết không. Để tiến hành kiểm định t 2 mẫu, hai quần thể phải độc lập; nghĩa là, các quan sát từ mẫu đầu tiên không được ảnh hưởng đến các quan sát từ mẫu thứ hai. Ví dụ, điểm số kiểm tra của hai nhóm học sinh riêng biệt là độc lập, nhưng đo lường trước và sau trên cùng một nhóm học sinh không độc lập, mặc dù cả hai ví dụ này đều có hai mẫu. Nếu bạn không thể hỗ trợ giả định về độc lập của mẫu, xây dựng lại thí nghiệm của bạn để sử dụng Kiểm định t dành cho các quần thể phụ thuộc.2-sample t-test Kiểm định t 2 mẫu « Quay lại danh mục Paired t-test và 2-sample t-test là hai phương pháp kiểm định giả thuyết về trung bình của hai mẫu dữ liệu. Tuy nhiên, chúng khác nhau về cách thu thập dữ liệu và giả thuyết kiểm định. Bài viết này sẽ giúp các bạn có cái nhìn tổng quát về hai phương pháp kiểm định này và cách phân biệt chúng. Đầu tiên chúng ta cần tìm hiểu khái quát về hai phương pháp này. Paired t-test là một phương pháp kiểm định thống kê được sử dụng để so sánh sự khác biệt giữa hai mẫu đo lường liên quan. Nó được sử dụng để kiểm tra xem có sự khác biệt đáng kể giữa hai mẫu đo lường liên quan hay không. Phương pháp này thường được sử dụng trong các nghiên cứu y học và khoa học xã hội. 2-sample t-test là gì?2-sample t-test là một phương pháp kiểm định thống kê được sử dụng để so sánh sự khác biệt giữa hai mẫu đo lường độc lập. Nó được sử dụng để kiểm tra xem có sự khác biệt đáng kể giữa hai mẫu đo lường độc lập hay không. Phương pháp này cũng thường được sử dụng trong các nghiên cứu y học và khoa học xã hội. Xem thêm: “Hướng dẫn sử dụng phần mềm thống kê Minitab từ A-Z cho người mới bắt đầu“ Vậy hai phương pháp kiểm định này có gì khác nhau?
Hãy đảm bảo rằng bạn đã có phần mềm thống kê Minitab để thực hiện ví dụ nhé! Xem thêm: “Hướng dẫn cập nhật Minitab phiên bản mới nhất“ Ứng dụng hai phương pháp (Sử dụng phần mềm Minitab 2023)2-sample t-testMột nhà tư vấn chăm sóc sức khỏe muốn so sánh mức độ hài lòng của bệnh nhân ở hai bệnh viện. Chuyên gia tư vấn thu thập xếp hạng từ 20 bệnh nhân cho mỗi bệnh viện. Chuyên gia tư vấn thực hiện kiểm tra 2-sample t-test để xác định xem có sự khác biệt về xếp hạng bệnh nhân giữa các bệnh viện hay không.
Paired t-testMột nhà sinh lý học muốn xác định xem một chương trình chạy cụ thể có ảnh hưởng đến nhịp tim lúc nghỉ ngơi hay không. Ông chọn ngẫu nhiên 15 người và đo lại nhịp tim của họ, để họ tham gia chương trình chạy và đo lại nhịp tim sau một năm. Do đó, các phép đo trước và sau cho mỗi người là một cặp quan sát. Nhà sinh lý học thực hiện bài kiểm tra t theo cặp để xác định xem nhịp tim có khác nhau trước và sau chương trình chạy hay không. |
