Trong phần này ta sẽ kiểm tra xem trung bình điểm Toán và Lý của học sinh có khác nhau hay không, trung bình toán cao hơn hay trung bình lý cao hơn? Vì điểm Toán và Lý đều được đo trên cùng một đối tượng nên ta sẽ dùng chức năng paired t-test để kiểm định giả thuyết Nhắc lại, ta sẽ tính các  Phát biểu giả thuyết thống kê: Bước 1: Trên thanh công cụ chọn Analyze > Compare Means > Paired-Samples T Test Bước 2: Sau khi cửa sổ Paired-Samples T Test hiện lên, ta đưa biến T1 vào ô Variable 1 và biến L1 vào ô Variable 2, tùy chỉnh độ tin cậy trong phần Options Bước 3: Nhấn Ok để nhận kết quả Với p-value trong kiểm định này là 0.349 > 0.05, ta sẽ chấp nhận giả thuyết Kiểm định giả thuyết thống kê: Giá trị tới hạn (Giá trị tới hạn Kiểm định giả thuyết thống kê: Giá trị tới hạn - (Giá trị tới hạn « Back to Glossary Index 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 |
