เครื่องคำนวณการทดสอบ T
ป้อนค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และขนาดตัวอย่างของแต่ละกลุ่มเพื่อคำนวณค่าสถิติ t และองศาความเป็นอิสระ
อัปเดตล่าสุด: September 5, 2026
คำถามที่พบบ่อย
ค่าสถิติ t บอกอะไรฉันบ้าง?
วัดว่าค่าเฉลี่ยของสองกลุ่มห่างกันกี่ค่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐาน - ยิ่ง |t| มากเท่าไหร่ ก็ยิ่งมีโอกาสน้อยที่ความแตกต่างระหว่างกลุ่มจะเกิดขึ้นจากความบังเอิญเพียงอย่างเดียว โดยสมมติว่าสมมติฐานว่าง (ไม่มีความแตกต่างที่แท้จริง) เป็นจริง
ฉันจะรู้ได้อย่างไรว่าผลลัพธ์ของฉันมีนัยสำคัญทางสถิติ?
เปรียบเทียบ |t| ที่คำนวณได้กับค่าวิกฤตจากตาราง t-distribution โดยใช้องศาความเป็นอิสระและระดับนัยสำคัญที่เลือก (โดยทั่วไปคือ 0.05) - ถ้า |t| เกินค่าวิกฤต แสดงว่าผลลัพธ์มีนัยสำคัญที่ระดับนั้น
ความแตกต่างระหว่างสิ่งนี้กับการทดสอบ t แบบจับคู่คืออะไร?
เครื่องคำนวณนี้สมมติว่ามีสองกลุ่มที่เป็นอิสระต่อกัน (เช่น กลุ่มทดลองเทียบกับกลุ่มควบคุมที่เป็นคนละคน) การทดสอบ t แบบจับคู่จะเปรียบเทียบการวัดสองครั้งกับกลุ่มตัวอย่างเดียวกันแทน (เช่น ก่อน/หลัง) - สำหรับกรณีนั้น ให้คำนวณค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของผลต่าง แล้วปฏิบัติเหมือนการทดสอบ t แบบตัวอย่างเดียวเทียบกับศูนย์
ทำไมสิ่งนี้จึงใช้ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานแบบ "รวมกลุ่ม"?
การรวมกลุ่มจะรวมความแปรปรวนของทั้งสองกลุ่มเป็นการประมาณค่าถ่วงน้ำหนักเดียว ซึ่งเป็นวิธีมาตรฐานเมื่อคุณสามารถสมมติได้อย่างสมเหตุสมผลว่าทั้งสองกลุ่มมีความแปรปรวนพื้นฐานที่คล้ายกัน - มันใช้ข้อมูลของคุณมากกว่าการพึ่งพาความแปรปรวนของกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งเพียงอย่างเดียว
ถ้าค่า t เป็นลบ หมายความว่าอย่างไร?
ค่า t ที่เป็นลบหมายความเพียงว่าค่าเฉลี่ยของกลุ่ม 1 ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยของกลุ่ม 2 - เครื่องหมายสะท้อนทิศทาง ไม่ใช่ความรุนแรง มีเพียงขนาด (|t|) เท่านั้นที่สำคัญในการตัดสินว่ากลุ่มทั้งสองห่างกันมากแค่ไหน
องศาความเป็นอิสระสำหรับการทดสอบนี้คำนวณอย่างไร?
สำหรับการทดสอบ t สองตัวอย่างแบบรวมกลุ่ม องศาความเป็นอิสระ = n1 + n2 − 2 ถ้ามีคน 30 คนในแต่ละกลุ่ม จะได้ 30 + 30 − 2 = 58 องศาความเป็นอิสระ
ถ้าสองกลุ่มของฉันมีขนาดตัวอย่างต่างกันมากจะเป็นอย่างไร?
สูตรส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานแบบรวมกลุ่มได้ถ่วงน้ำหนักความแปรปรวนของแต่ละกลุ่มตามขนาดตัวอย่างของตัวเองอยู่แล้ว ดังนั้น n1 และ n2 ที่ไม่เท่ากันจึงถูกจัดการอย่างถูกต้อง - เพียงแต่ต้องระวังว่าถ้าความแปรปรวนของแต่ละกลุ่มก็ต่างกันมากด้วย การทดสอบ t แบบไม่เท่ากันของความแปรปรวน (Welch's) อาจเหมาะสมกว่าเวอร์ชันรวมกลุ่มนี้