So sánh trung bình cặp biến quan sát của cùng 1 mẫu- Paired sample t test

Cập nhật: 05/10/2022 bởi admin0

Giới thiệu

Paired sample t test là bài kiểm tra theo phân phối t cho 1 mẫu nghiên cứu

Trên 1 mẫu nghiên cứu, ta đo lường 2 hay nhiều biến quan sát, sau đó so sánh trung bình của chúng với nhau chính là ứng dụng của bài toàn này.

Ví dụ như:

+ Đo lường mức độ hài lòng của khách hàng vào 2 thời điểm xem sự hài lòng có được cải thiện không

+ Đo lường điểm tra của 1 nhóm học sinh trước và sau khi áp dụng phương pháp học mới xem tiến bộ đến đâu

+ So sánh điểm kiểm tra 2 môn của 1 nhóm học sinh để xem các em học môn nào tốt hơn

Bài toán cơ bản:

Cho bộ data có dạng như sau, gồm n quan sát. X1 có trung bình là µ1, X2 có trung bình là µ2

OBS	X1	X2
1	.	.
2	.	.
3	.	.
..	.	.
..	.	.
..	.	.
n	.	.

Để so sánh µ1 và µ2 thực chất ta đi so sánh hiệu µ1-µ2 với 0

Kiểm định cặp giả thuyết:

Với mức ý nghĩa α phần mềm tính ra giá trị sig. Nếu sig <α ta bác bỏ H0

Các giả định cơ bản

Giả định 1

BIến phụ thuộc là biến liên tục

Giả định 2

BIến độc lập là biến phân loại gồm 2 nhóm có liên quan (các quan sát đặt cùng hàng phải liên quan/ bắt cặp với nhau).

Ví dụ để so sánh điểm đầu và cuối kỳ thì trên mỗi hàng điểm phải là của cùng 1 người. Hoặc để so sánh chiều cao của nam và nữ theo thời gian thì trên 1 hàng dữ liệu phải là chiều cao của 2 em nam và nữ bằng tuổi nhau

Giả định 3

Biến phụ thuộc ở từng nhóm có phân phối chuẩn

Giả đinh 1-2 do thiết kế nghiên cứu. Giả định 3 mình thất thường bị bỏ qua, nếu muón kiểm tra thì xem ở đây: https://vaxidi.com/kiem-tra-diem-ngoai-le-va-tinh-phan-phoi-chuan-cua-mot-bien-ngau-nhien

Giả sử các giả định đã thoả mãn (hoặc bỏ qua luôn), ta chuyển qua phần thực hành trên phần mềm

Series Navigation

<< Kiểm định trung bình một mẫu (so sánh với 1 số cho trước): One sample t testSo sánh trung bình của một mẫu trùng nhau trong nhiều thời điểm >>

Trang: 1 2