Bài kiểm tra t ghép nối Excel

cú pháp

T. KIỂM TRA (mảng1,mảng2,đuôi,loại)

chữ T. Cú pháp hàm TEST có các đối số sau

• Mảng1     Bắt buộc. Tập dữ liệu đầu tiên

• Mảng2     Bắt buộc. Bộ dữ liệu thứ hai

• Đuôi     Bắt buộc. Chỉ định số đuôi phân phối. Nếu sấp = 1, T. TEST sử dụng phân phối một đầu. Nếu sấp = 2, T. KIỂM TRA sử dụng phân phối hai đuôi

• Loại     Bắt buộc. Các loại t-Test để thực hiện

Thông số

Nếu loại bằng

Thử nghiệm này được thực hiện

1

ghép nối

2

Phương sai bằng nhau của hai mẫu (homoscedastic)

3

Phương sai không bằng nhau của hai mẫu (heteroscedastic)

Nhận xét

• Nếu mảng1 và mảng2 có số lượng điểm dữ liệu khác nhau và loại = 1 (được ghép nối), T. TEST trả về giá trị lỗi #N/A

• Các đối số đuôi và loại được cắt bớt thành số nguyên

• Nếu đuôi hoặc loại không phải là số, T. KIỂM TRA trả về #VALUE. giá trị lỗi

• Nếu sấp là bất kỳ giá trị nào khác 1 hoặc 2, T. TEST trả về #NUM. giá trị lỗi

• T. TEST sử dụng dữ liệu trong mảng1 và mảng2 để tính toán thống kê t không âm. Nếu sấp=1, T. TEST trả về xác suất của giá trị thống kê t cao hơn với giả định rằng mảng1 và mảng2 là các mẫu từ các quần thể có cùng giá trị trung bình. Giá trị được trả về bởi T. KIỂM TRA khi tails=2 gấp đôi giá trị được trả về khi tails=1 và tương ứng với xác suất giá trị tuyệt đối cao hơn của thống kê t theo giả định "cùng một dân số có nghĩa là"

Ví dụ

Sao chép dữ liệu ví dụ trong bảng sau và dán vào ô A1 của trang tính Excel mới. Để các công thức hiển thị kết quả, hãy chọn chúng, nhấn F2, rồi nhấn Enter. Nếu cần, bạn có thể điều chỉnh độ rộng cột để xem tất cả dữ liệu

Để so sánh hai giá trị được ghép nối (chẳng hạn như trong tình huống trước-sau) trong đó cả hai quan sát được lấy từ cùng một đối tượng hoặc đối tượng phù hợp, bạn có thể thực hiện t- Ví dụ: giả sử dữ liệu của bạn chứa các biến TRƯỚC và SAU, (trước và . Các giả thuyết cho thử nghiệm này là

Hồ. mLoss = 0 (Giảm cân trung bình là 0)

Hà. mLoss ≠ 0 (Mức giảm cân khác 0)

Ví dụ: dữ liệu giảm cân sau đây được sử dụng trong ví dụ này

(CHẾ ĐỘ ĂN. XLS)

Trước

Sau đó

162. 00

168. 00

170. 00

136. 00

184. 00

147. 00

164. 00

159. 00

172. 00

143. 00

176. 00

161. 00

159. 00

143. 00

170. 00

145. 00

1. Để thực hiện t-test ghép nối, chọn Tools/ Data Analysis/ t-test. Ghép hai mẫu cho phương tiện

2. trong bài kiểm tra t. Đã ghép nối hai mẫu cho hộp thoại phương tiện. Đối với Phạm vi đầu vào cho Biến 1, hãy đánh dấu 8 giá trị của Điểm trong nhóm �Trước� (giá trị từ 162 đến 170). Đối với phạm vi đầu vào cho Biến 2, hãy đánh dấu tám giá trị của Điểm trong nhóm �Sau� (giá trị từ 168 đến 145). Hiện tại, hãy để các mục khác ở các lựa chọn mặc định của chúng. Hộp thoại này được hiển thị bên dưới. Nhấp vào OK. Hộp thoại này được hiển thị bên dưới

3. Các kết quả được hiển thị trong đầu ra dưới đây

kiểm tra t. Ghép hai mẫu cho phương tiện

Biến 1

Biến 2

Bần tiện

169. 625

150. 25

phương sai

65. 125

121. 9285714

quan sát

8

8

Tương quan Pearson

-0. 176747772

Sự khác biệt trung bình được giả thuyết

0

df

7

t Thống kê

3. 706873373

P(T<=t) một đuôi

0. 003792994

t quan trọng một đuôi

1. 894578604

P(T<=t) hai đuôi

0. 007585988

t quan trọng hai đuôi

2. 364624251

Do đó, giá trị p hai đuôi cho thử nghiệm t này là p=0. 008 (. 007585988) và t=3. 71

Excel thực sự làm rất kém trong việc cung cấp những gì bạn cần để báo cáo kết quả của bài kiểm tra này � để hiểu đầy đủ hơn, bạn cần nhận ra rằng bài kiểm tra t được ghép nối thực sự là một bài kiểm tra về SỰ KHÁC BIỆT giữa hai giá trị. Do đó, để làm cho phân tích này tốt hơn, trước tiên hãy tính toán sự khác biệt giữa TRƯỚC và SAU, tạo cột mới sau có tên là �DIFF� bằng cách sử dụng công thức như =A2-B2 trong ô C2 và sao chép công thức cho các ô thích hợp còn lại trong ô . Cũng lưu ý rằng sự khác biệt trung bình được tính toán (19. 38)

Trước

Sau đó

KHÁC BIỆT

162. 00

168. 00

-6. 00

170. 00

136. 00

34. 00

184. 00

147. 00

37. 00

164. 00

159. 00

5. 00

172. 00

143. 00

29. 00

176. 00

161. 00

15. 00

159. 00

143. 00

16. 00

170. 00

145. 00

25. 00

Chênh lệch trung bình=

19. 38

Nhìn lại các giả thuyết ban đầu � những gì bạn đang kiểm tra là tổn thất trung bình khác không (0). Do đó, kiểm định t thực chất là kiểm định để xác định xem giá trị 19. 38 đủ khác 0 để khẳng định ý nghĩa. Như vậy, con số bạn quan tâm nhất là chênh lệch bình quân (lỗ) chứ không nhiều như phương tiện cá nhân Trước và Sau

Do đó, để báo cáo đúng các kết quả này, bạn cần có chênh lệch trung bình và độ lệch chuẩn. Bạn có thể lấy số liệu này để tính toán số liệu thống kê mô tả về các giá trị chênh lệch. (Công cụ/Phân tích dữ liệu/Thống kê mô tả) � chọn tùy chọn Thống kê tóm tắt và khoảng tin cậy 95%. Kết quả ở đầu ra sau.  

Cột1

Bần tiện

19. 375

Lỗi tiêu chuẩn

5. 226776868

Trung bình

20. 5

Cách thức

#N/A

Độ lệch chuẩn

14. 78355747

phương sai mẫu

218. 5535714

gai nhọn

-0. 52419581

độ lệch

-0. 575291944

Phạm vi

43

tối thiểu

-6

tối đa

37

Tổng

155

Đếm

8

Mức độ tin cậy(95. 0%)

12. 35936334

Lưu ý rằng giá trị trung bình chia cho sai số chuẩn (19. 375/5. 227 = 3. 71) giống với giá trị của �t Stat� trong bảng trước. Một thông tin khác thường được báo cáo là khoảng tin cậy 95%. Sử dụng giá trị Mức tin cậy (95%) là 12. 359 trong bảng, khoảng tin cậy là giá trị trung bình cộng hoặc trừ giá trị này. Do đó, 95% C. I. về Chênh lệch trung bình là (7. 01, 31. 74)

Để báo cáo những kết quả này trong một bài báo, bạn có thể sử dụng một cái gì đó như thế này

�Một bài kiểm tra cặp đôi đã được thực hiện để xác định xem chế độ ăn kiêng có hiệu quả hay không

Mức giảm cân trung bình (M=19. 38, SD = 14. 784, N= 8) lớn hơn 0 một cách đáng kể,  t(7)=3. 71, hai đuôi p = 0. 008, cung cấp bằng chứng cho thấy chế độ ăn kiêng có hiệu quả trong việc giảm cân. 95%C. I. giảm cân trung bình là (7. 01, 31. 74). �

GHI CHÚ. Nhà nghiên cứu nên giải thích các kết quả bằng cách sử dụng kiến ​​thức của mình về chủ đề � do đó đưa ra sự thay đổi của mẫu, mức giảm cân có thể ở mức trung bình thấp nhất là 7 pound đến cao nhất là 32 pound (xem độ tin cậy 95% . Nếu nó thấp tới 7 pound, điều này vẫn có nghĩa là chế độ ăn kiêng có hiệu quả (theo kinh nghiệm của nhà nghiên cứu. )?

GHI CHÚ. Thử nghiệm cũng có thể được thực hiện dưới dạng thử nghiệm một đầu. Nếu vậy, hãy sử dụng thống kê t và giá trị p thích hợp từ bảng Excel.  

GHI CHÚ. Ngoài ra, bạn có thể thực hiện bài kiểm tra này bằng cách sử dụng giá trị giả định của chênh lệch khác 0 � mặc dù số 0 hầu như luôn được sử dụng. Excel cung cấp cơ hội để nhập một giá trị giả định khác để kiểm tra trong hộp thoại t-test được ghép nối

một cặp hai mẫu t là gì

Công cụ Thử nghiệm t hai mẫu theo cặp cho phương tiện thực hiện Thử nghiệm t của Sinh viên hai mẫu được ghép nối để xác định xem giả thuyết không (trung bình của hai quần thể bằng nhau) có thể được chấp nhận hay không . Kiểm định này không giả định rằng phương sai của cả hai quần thể là bằng nhau. . This test does not assume that the variances of both populations are equal.

công thức cho cặp t là gì

Công thức của kiểm tra t theo cặp được định nghĩa là tổng các hiệu của mỗi cặp chia cho căn bậc hai của n nhân với tổng các hiệu bình phương trừ đi tổng . .

mẫu ghép đôi là gì

Thử nghiệm mẫu t theo cặp so sánh phương tiện của hai phép đo được thực hiện từ cùng một cá nhân, đối tượng hoặc đơn vị liên quan . Các phép đo "được ghép nối" này có thể đại diện cho những thứ như. Một phép đo được thực hiện ở hai thời điểm khác nhau (e. g. , điểm trước và sau khi kiểm tra với sự can thiệp được thực hiện giữa hai thời điểm)