Kiểm định t cho mẫu ghép cặp

(Tham khảo chính: thống kê )

Cách sử dụng phổ biến cuối cùng của kiểm định t là so sánh giá trị trung bình từ các nhóm có liên quan theo một cách nào đó. Tình huống nghiên cứu phổ biến nhất sẽ là so sánh một biến phụ thuộc được đo trước và sau khi thao tác thực nghiệm hoặc điều trị lâm sàng. Những loại so sánh này thường được thực hiện trong nghiên cứu giáo dục và y tế. Ví dụ, một nhà giáo dục có thể muốn so sánh học sinh trước và sau khi hướng dẫn về một chủ đề cụ thể để xem điểm kiểm tra có tăng lên hay không. Ví dụ thứ hai là một bác sĩ y khoa có thể muốn so sánh bệnh nhân trước và sau khi can thiệp y tế để xem các triệu chứng của họ có được cải thiện hay không.

Điều quan trọng cần lưu ý là các thí nghiệm trước - sau này không phải là các thí nghiệm thực sự, thuần túy. Vấn đề là thời gian là một biến trong các thiết kế này đang thay đổi cùng với sự can thiệp thực nghiệm. Thời gian bị nhầm lẫn với các phương pháp điều trị thực nghiệm khác, điều này có thể làm cho việc giải thích kết quả không chắc chắn. Ví dụ, hãy xem xét tình huống bệnh nhân cải thiện sau khi điều trị y tế. Sự thay đổi là do can thiệp y tế hay do thời gian trôi qua? Có thể bệnh nhân sẽ tự khỏi bệnh theo thời gian mà không cần bất kỳ sự can thiệp y tế nào. Sự mơ hồ này có thể làm khó hiểu việc giải thích theo dõi những người thay đổi theo thời gian.

Đôi khi các nhóm có thể liên quan theo những cách không nhất thiết phải liên quan đến so sánh trước - sau. Một ví dụ quan trọng là nghiên cứu về các cặp song sinh giống hệt nhau để xem chúng giống nhau hoặc khác nhau như thế nào. Các cặp song sinh có liên quan, theo nghĩa đen, bởi vì chúng có cùng gen. Sẽ thích hợp để so sánh các cặp song sinh này với một kiểm định có tính đến việc so sánh không phải giữa hai cá nhân được chọn ngẫu nhiên.

Kiểm định t được sử dụng cho các tình huống này là kiểm định t ghép đôi. Kiểm định này đôi khi được gọi là kiểm định t mẫu liên quan hoặc kiểm định t mẫu phụ thuộc. Chúng ta sẽ gọi nó là kiểm định t ghép đôi vì đây là thuật ngữ mà PSPP sử dụng.

Dữ liệu cho kiểm định t ghép đôi cần hai biến. Dạng phổ biến nhất sẽ là các biến trước (pre) và sau (post) khi can thiệp. Trong ví dụ này, chúng ta sẽ giả định rằng một nhà giáo dục đang so sánh điểm kiểm tra toán học cho một lớp trước và sau khi hướng dẫn về một chủ đề cụ thể. Cùng một người được kiểm tra nhiều lần, vì vậy kiểm định t ghép đôi sẽ là một lựa chọn tốt.

[Hình ảnh minh họa hai biến cho kiểm định t. Một biến đại diện cho điều kiện trước hoặc trước. Biến thứ hai đại diện cho điều kiện sau hoặc sau.]

Trong ví dụ này, điểm kiểm tra toán học được hiển thị trước khi hướng dẫn (RepSamplePre) và sau khi hướng dẫn (RepSamplePost). Rep trong tên biến là viết tắt của lặp lại, có nghĩa là những người này đã được kiểm tra ít nhất hai lần. Các nhãn cho các biến này là "Math Pre Score" và "Math Post Score".

Kiểm định có thể được bắt đầu bằng cách vào menu Analyze, sau đó là Compare Means, sau đó là Paired-Samples t-test. Thao tác này sẽ hiển thị một hộp thoại trông như thế này:

[Hình ảnh minh họa hộp thoại kiểm định t ghép đôi yêu cầu chọn hai biến để ghép đôi. Kéo các biến ghép đôi này từ trái sang phải.]

Các biến ghép đôi cần được kéo từ danh sách ở bên trái sang các trường Var 1 và Var 2 ở giữa. Cẩn thận chỉ chọn các biến ghép đôi, trong trường hợp này là Math Pre Score và Math Post Score. Khi hoàn tất, nhấn nút OK để tiến hành phân tích.

[Hình ảnh minh họa kết quả đầu ra của phân tích kiểm định t ghép đôi hiển thị thống kê mô tả cho mỗi nhóm.]

Kết quả đầu ra bắt đầu với thống kê mô tả cho mỗi nhóm. Phân tích này cho thấy sự khác biệt lớn giữa các nhóm, với mức tăng khoảng 46 điểm trong bài kiểm tra toán này từ trước khi hướng dẫn đến sau khi hướng dẫn.

Phía bên phải của bảng dưới cùng của kết quả đầu ra hiển thị kết quả kiểm định t:

[Hình ảnh minh họa kết quả kiểm định t ở phía bên phải ở dưới cùng của kết quả đầu ra.]

Kiểu APA để báo cáo kết quả này là t(9) = -17,07, p = 0,001. Kết quả kiểm định này có ý nghĩa thống kê vì p < 0,05. Tốt nhất nên báo cáo kết quả này là p < 0,001 thay vì p = 0,000 vì giá trị p bằng 0 là không thực sự có thể xảy ra.

Lưu ý rằng kết quả kiểm định t là âm, cho thấy sự giảm, nhưng kết quả thực là sự gia tăng xảy ra giữa phép đo điểm trước và điểm sau. Mâu thuẫn này xảy ra do các phép tính kiểm định t ghép đôi trừ biến thứ hai khỏi biến thứ nhất. Một chiến lược để giải quyết mâu thuẫn này sẽ là nhập biến sau là biến 1 và biến trước là biến 2. Các điểm thay đổi kết quả sau đó sẽ phản ánh hướng của sự thay đổi. Ví dụ, sự gia tăng sẽ được phản ánh là điểm t dương. Cách tiếp cận này không hoàn toàn cần thiết, nhưng nó có thể hữu ích trong một số tình huống để giảm khả năng nhầm lẫn.

Tải về tài liệu chính .....(xem tiếp)