Thử nghiệm T là gì? | Định nghĩa, Tính toán, Công thức so với Ví dụ

Thử nghiệm T là một công cụ thống kê được sử dụng để kiểm tra giả thuyết nhằm so sánh giá trị trung bình của hai bộ dữ liệu được quan sát và xác định tỷ lệ chênh lệch của chúng.

Nó nằm trong phạm vi của thống kê suy luận, nhánh liên quan đến việc đưa ra dự đoán và khái quát hóa về một dân số nhất định bằng cách chọn một mẫu.

Không giống như trong kiểm tra Z, kích thước mẫu trong thử nghiệm T phải nhỏ hơn 30 và độ lệch chuẩn không được biết.

Các nội dung chính

1. Thử nghiệm T là một thử nghiệm thống kê được sử dụng để xác định xem phương tiện của hai nhóm dữ liệu có khác biệt đáng kể với nhau hay không.
2. Thử nghiệm T thường được sử dụng trong nghiên cứu khoa học để phân tích kết quả thí nghiệm hoặc khảo sát và đưa ra kết luận về dân số mà mẫu được rút ra.
3. Thử nghiệm T có thể được sử dụng để kiểm tra các giả thuyết, so sánh hiệu quả của các phương pháp điều trị khác nhau hoặc kiểm tra mối quan hệ giữa hai biến số.

Nguồn gốc của bài kiểm tra T

A kiểm tra T được thực hiện lần đầu tiên bởi William Sealy Gosset, một nhà thống kê, nhà hóa học và nhà sản xuất bia người Anh. Khi làm việc cho một công ty sản xuất bia tên là Guinness, anh ấy đã áp dụng bài kiểm tra t để quan sát đặc tính nhất quán của bia đen.

Cuối cùng, thử nghiệm này đã được nâng cấp với ý nghĩa hiện tại của nó, đề cập đến bất kỳ thử nghiệm giả thuyết nào có các biến dữ liệu tuân theo phân phối t (đường cong hình chuông có đuôi trọng số) nếu giả thuyết không được chứng minh là chính xác.

Khi nào có thể tiến hành kiểm tra T?

Thử nghiệm T phải tuân thủ các điều kiện sau để giải thích và xác nhận tiêu chuẩn.

1. Các bộ dữ liệu được quan sát không được nhiều hơn hai.
2. Dữ liệu nên được lấy mẫu ngẫu nhiên.
3. Kích thước mẫu không được nhiều hơn 30.
4. Các biến dữ liệu phải độc lập.
5. Các biến dữ liệu phải phản ánh phân phối xấp xỉ bình thường.
6. Phương sai cần phải được biết và đồng nhất.
7. Kết quả của thang đo áp dụng cho dữ liệu được thu thập phải theo một đường liên tục.

Loại T-test nào phù hợp nhất?

Việc lựa chọn một loại kiểm tra T chủ yếu sẽ phụ thuộc vào hai điều:

1. Liệu các bộ dữ liệu được thu thập thuộc về cùng một quần thể hay hai quần thể khác nhau.
2. Người tiến hành thử nghiệm dự định kiểm tra sự khác biệt theo một hướng cụ thể.

Dựa vào bản chất của quần thể mẫu, một bài kiểm tra T có thể được phân thành ba loại.

1. Một mẫu thử nghiệm T: Nó đòi hỏi phải so sánh giá trị trung bình của một tập dữ liệu với giá trị trung bình hoặc giá trị tiêu chuẩn đã biết.
2. Bài kiểm tra chữ T mẫu được ghép nối: Nó liên quan đến việc so sánh giá trị trung bình của một tập hợp dữ liệu được quan sát ở các khoảng thời gian khác nhau trước và sau một thử nghiệm.
3. Mẫu độc lập T-test: Còn được biết là Thử nghiệm T hai mẫu, nó đòi hỏi phải so sánh hai bộ dữ liệu được quan sát khác nhau và giá trị trung bình của chúng.

Dựa vào người dẫn thử ý định kiểm tra sự khác biệt theo một hướng cụ thể, một bài kiểm tra T có thể được phân thành hai loại sau.

1. Kiểm định T một đầu xác định trung bình dân số nhỏ hơn hay lớn hơn trung bình dân số khác.
2. Thử nghiệm T hai đuôi: Nó được sử dụng để xác định xem có sự khác biệt giữa hai bộ dữ liệu hay không.

Làm thế nào để tiến hành kiểm tra T?

Phép thử T đo lường sự khác biệt thực sự giữa giá trị trung bình của hai nhóm mẫu bằng cách sử dụng tỷ lệ của sự khác biệt trong nhóm mẫu có nghĩa là so với sai số chuẩn gộp của cả hai nhóm mẫu.

Công thức sau đây có thể được sử dụng để chạy bài kiểm tra hai mẫu hoặc bài kiểm tra t của học sinh:

Ở đây,

• t = giá trị của bài kiểm tra T
• x1 _và x2 = Phương tiện của hai nhóm mẫu
• s2 = Sai số chuẩn chung của hai nhóm mẫu
• n1 và n2 = Số Quan sát trong mỗi nhóm mẫu

Để xác định xem giá trị t tính toán có tình cờ lớn hơn giá trị t mong đợi hay không, người ta phải sử dụng biểu đồ giá trị tới hạn và so sánh giá trị t tính toán với giá trị t tới hạn.

Nếu giá trị t được tính toán thực sự cao hơn, điều đó có nghĩa là giả thuyết không bị bác bỏ. Theo đó, người ta có thể kết luận rằng các nhóm mẫu thực sự khác nhau.

Điểm t là gì?

Điểm t hoặc giá trị t là một số biểu thị mức độ khác biệt giữa giá trị trung bình của hai bộ dữ liệu được quan sát.

Điểm t cao hơn ngụ ý rằng các nhóm mẫu là khác nhau. Ngược lại, điểm số t nhỏ hơn có nghĩa là sự tương đồng giữa các nhóm mẫu.

Ưu điểm của kiểm định T

Sau đây là một số ưu điểm đáng chú ý của T-test:

1. Nó là một trong công cụ đơn giản và linh hoạt nhất để so sánh hai tập dữ liệu.
2. Đầu ra của các biến độc lập là dễ hiểu.
3. Nó đòi hỏi một kích thước mẫu nhỏ. Do đó, thu thập dữ liệu tương đối thoải mái hơn dưới một bài kiểm tra t.
4. Nó được sử dụng để xác định xem hai bộ dữ liệu mẫu có thuộc cùng một tổng thể hay không. Do đó, nó giúp trong lấy nguồn dữ liệu.

Nhược điểm của kiểm định T

Là một công cụ để kiểm tra giả thuyết, T-test khá thận trọng. Sau đây là một số hạn chế đáng kể của T-test.

1. Chỉ có hai bộ dữ liệu mẫu có thể được so sánh sử dụng kiểm định T.
2. giả định của dữ liệu mẫu là ngẫu nhiên không phải lúc nào cũng đúng.
3. Mặc dù kiểm tra T có thể giúp xác định nguồn gốc của một tập dữ liệu nhất định, các yếu tố môi trường có thể ảnh hưởng đáng kể đến kết quả của nó và làm cho kết quả không đáng tin cậy.

dự án

1. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc4667138/
2. https://scholarworks.umass.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1307&context=pare
3. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/bimj.4710280202