T-Test กับ P-Value: ความแตกต่างและการเปรียบเทียบ

ในโลกของสถิติ การคำนวณ การสันนิษฐาน และข้อสรุปมีชัย ในบรรดาการทดสอบและผลลัพธ์ทั้งหมด t-test และ p-value เป็นสองเทคนิคการสันนิษฐานที่น่าสับสนที่สุด

ในขณะที่ทั้งสองพบในชุดย่อยของสถิติเดียวกันและให้การวัดเพิ่มเติมของการสันนิษฐานและการเชื่อมโยงระหว่างกัน การทดสอบทั้งสองไม่เหมือนกัน!

ประเด็นที่สำคัญ

1. การทดสอบทีเป็นการทดสอบทางสถิติที่ใช้ในการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของสองกลุ่ม ในขณะที่ค่า p จะวัดหลักฐานเทียบกับสมมติฐานว่างในการทดสอบสมมติฐาน
2. การทดสอบทีจะกำหนดว่าความแตกต่างระหว่างกลุ่มมีนัยสำคัญหรือไม่ ในขณะที่ค่า p จะช่วยระบุปริมาณความแข็งแกร่งของหลักฐานเทียบกับสมมติฐานว่าง
3. การทดสอบทีมีความเฉพาะเจาะจงในการเปรียบเทียบ ในขณะที่ค่า p ใช้กับการทดสอบทางสถิติต่างๆ

T-Test กับ P-Value

ความแตกต่างระหว่าง ทดสอบ T และ P-Value คือ T-Test ใช้ในการวิเคราะห์อัตราความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่าง ในทางตรงกันข้าม p-value ดำเนินการเพื่อให้ได้ข้อพิสูจน์ที่สามารถใช้เพื่อลบล้างความเฉยเมยระหว่างค่าเฉลี่ยของสองส่วนได้

ทดสอบ T ให้ความแตกต่างระหว่างการวัดสองค่าภายในช่วงปกติ ในขณะที่ค่า p จะเน้นที่ด้านสุดขั้วของตัวอย่าง ดังนั้นจึงให้ผลลัพธ์ที่ชัดเจน

แม้จะมีความสัมพันธ์กัน แต่ทั้งสองก็แสดงแง่มุมที่หลากหลายของกลุ่มตัวอย่างและกำหนดพารามิเตอร์ประชากรที่แตกต่างกันซึ่งใช้ในการอนุมานแบบจำลอง  

---

 

ตารางเปรียบเทียบ

พารามิเตอร์ของการเปรียบเทียบ	T-ทดสอบ	ค่า P
แบบเต็ม	สถิติทดสอบ	ค่าความน่าจะเป็น
สาขาสถิติ	สถิติเชิงอนุมาน	สถิติเชิงอนุมาน
การทดสอบสมมติฐาน	ใช่	ใช่
ค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่าง	สลับกัน	Null-เหมือนกัน
ผล	ความแตกต่างในค่าเฉลี่ย	การปฏิเสธสมมติฐาน Null

---

 

ที-เทสต์ คืออะไร?

T-Test คือการทดสอบทางสถิติที่กำหนดอัตราความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยของสองชุดที่เกี่ยวข้องกัน จัดอยู่ในหมวดหมู่ของสถิติที่เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์จากกลุ่มตัวอย่างประชากร

การทดสอบทีสามารถทำได้กับชุดข้อมูลที่สัมพันธ์กัน ลักษณะทั่วไปอาจเป็นอายุ พื้นที่ การให้บริการ หรือปัจจัยใดๆ ดังกล่าว

การทดสอบ t-Test ที่มีชื่อเสียงสามประเภท ได้แก่ แบบจำลองตัวอย่างที่จับคู่ ตัวอย่างหนึ่งตัวอย่าง และการทดสอบสองตัวอย่างอิสระ

การทดสอบตัวอย่างแบบคู่คือเมื่อทำการทดสอบกับตัวอย่างเดียวกันในเวลาที่ต่างกัน นี่เป็นการอนุมานผลกระทบของปัจจัยภายนอกที่หลากหลายต่อแบบจำลอง

การทดสอบตัวอย่างอิสระเป็นชื่อที่ตั้งไว้ เมื่อนำปัจจัยเฉพาะจากตัวอย่างมา จะมีการนำข้อมูลสองชุดจากแบบจำลองสองแบบที่แตกต่างกันออกไป

 

P-Value คืออะไร?

ค่า P คือการทดสอบสมมติฐานที่ใช้ในการปฏิเสธว่าค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่างทั้งสองไม่มีความแตกต่างกัน

อัลฟ่าเป็นคำที่ใช้อธิบายความน่าจะเป็นที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ในเวลาเดียวกัน ค่า p คือคำที่ใช้สำหรับความน่าจะเป็น ซึ่งคำนวณหลังจากการวิเคราะห์ประชากรและกลุ่มตัวอย่างอย่างละเอียดถี่ถ้วน

ในบางกรณี สมมติฐานเดียวกันนี้ถูกปฏิเสธอย่างไม่ถูกต้อง มันทำเมื่อการสมมุติฐานว่างเป็นจริง แต่เนื่องจากจำนวนที่เป็นสาระสำคัญสูงกว่าค่า p จึงเหลือไว้

ถ้าค่า p มีลักษณะเล็กน้อยจนต้องประกาศว่าค่าเฉลี่ยไม่มีความแตกต่าง ในกรณีนี้ การทดสอบและผลลัพธ์ของการทดสอบทั้งหมดจะถือว่าไม่สำคัญ

---

ความแตกต่างหลักระหว่าง T-Test และ P-Value

รูปลักษณ์ที่กระตือรือร้นแสดงให้เห็นความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง T-test และ P-value:

1. ขนาดตัวอย่างส่งผลต่อค่า P ยิ่งตัวอย่างมีความสำคัญมาก ค่าก็จะยิ่งต่ำลง แม้ว่าค่า t ที่อนุมานได้จากการทดสอบ t จะเป็นสัดส่วนโดยตรงกับขนาดตัวอย่าง ยิ่งตัวอย่างมีขนาดใหญ่ ค่าก็จะยิ่งสูงขึ้น
2. ว่ากันว่าผลลัพธ์ของการทดสอบ t-test เกี่ยวข้องโดยตรงกับประชากรทั้งหมด ในขณะที่ในกรณีของค่า p ข้อความนี้ไม่ถูกต้อง!

---

อ้างอิง

1. https://amstat.tandfonline.com/doi/abs/10.1198/tast.2010.08261
2. https://www.ajol.info/index.php/aipm/article/view/64038

อัพเดตล่าสุด : 11 มิถุนายน 2023