ถ้าพูดถึงสถิติ T – test หลายคนๆ คงจะคุ้นๆ หู กับคำว่า T – test dependent และ T – test independent  กันมาบ้างแล้ว

ในบทความนี้จะมาบอกถึงความแตกต่างของสถิติ T – test ทั้ง 2 ตัวนี้ ว่ามีความแตกต่างกันอย่างไร และ สถิติ T – test dependent กับ สถิติ T – test independent ควรนะไปใช้ในสถานการณ์ใดบ้าง โดยสามารถแยกย่อยเป็น 2 ประเด็น ดังนี้…

1. สถิติ T – test dependent

สถิติ T – test dependent เป็นสถิติที่ใช้ในการทดสอบข้อมูลกลุ่มตัวอย่าง ในกลุ่มเดียวกัน ที่มีขนาดน้อยกว่า 30 คน (n<30) ส่วนใหญ่จะใช้ในงานวิจัยเชิงทดลอง 

และในบางครั้ง สถิติ T – test dependent สามารถเรียกอีกชื่อว่า “สถิติ Paired Samples T-test” สาเหตุนี้มากจาก Paired Samples T-test นั้นเป็นชื่อคำสั่งบนแถบเมนูในโปรแกรม SPSS เวลาที่ผู้วิจัยเริ่มทำการวิเคราะห์สถิติ T – test dependent ซึ่งเป็นภาษาที่นักวิจัยพูดกันเพื่อความเข้าใจที่ตรงกัน นั่นเอง

ดังนั้น สถิติ T – test dependent  ส่วนใหญ่จะใช้ในงานวิจัยของ สาขาวิชาครูทุกสาขาวิชา สาขาวิชาวิทยาศาสตร์บางสาขาวิชา ที่ต้องมีการเปรียบเทียบก่อนและหลังการทดลอง เพื่อทดสอบประสิทธิผลของการทำงาน

ในสาขาวิชาครูจะเห็นบ่อยมาก เช่น การเปรียบเทียบผลการทดสอบก่อนเรียนและหลังเรียนของผู้เรียนกลุ่มเดียวกัน ว่าแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่ 

ส่วนสาขาวิทยาศาสตร์ เรามักจะเห็นในงานทดลอง เพื่อทดสอบในสิ่งที่ทีมวิจัยสาขาวิทยาศาสตร์กำลังทดลองสิ่งนั้นอยู่ เช่น การทดสอบประสิทธิผลไฮโดรเจนเปอร์ออกไซด์ในการผลิตน้ำยาฆ่าเชื้อเพื่อฉีดพ่นเชื้อโควิด 19 (COVID-19) ว่าแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่

สูตรของสถิติ T – test dependent จึงสามารถแสดงได้ ดังนี้

2.  สถิติ T – test independent

ส่วน สถิติ T – test independent เป็นสถิติที่ใช้ในการทดสอบกลุ่มตัวอย่างสองกลุ่มที่เป็นอิสระจากกัน โดยข้อตกลงเบื้องต้นของสถิตินี้ กลุ่มตัวอย่างทั้งสองกลุ่มจะต้องไม่สัมพันธ์กันหรือเป็นอิสระต่อกัน อีกทั้งค่าของตัวแปรตามในแต่ละหน่วยต้องเป็นอิสระต่อกัน 

และกลุ่มตัวอย่างได้มาต้องสุ่มมาจากประชากรที่มีการแจกแจงแบบปกติด้วย ผู้วิจัยจะเห็นการใช้สถิตินี้ใช้เปรียบเทียบ ความแตกต่างระหว่างกลุ่ม โดยอาจเปรียบเทียบได้ทั้งค่าเฉลี่ย ความแปรปรวน เช่น การเปรียบเทียบความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยสองกลุ่ม เมื่อมีกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่ 

ส่วนใหญ่ผู้วิจัยจะเห็นการใช้ สถิติ T – test independent ได้ในทุกสาขาวิชา เช่น การเปรียบเทียบปัจจัยประชาศาสตร์ ด้านเพศ ที่แตกต่างกัน ส่งผลต่อการซื้อสินค้าอุปโภคบริโภคในเซเว่น สาขาบางนา แตกต่างกัน

สูตรของสถิติ T – test independent จึงสามารถแสดงได้ ดังนี้

ดังนั้นจึงสรุปได้ว่า สถิติ T – test dependent และ T – test independent แตกต่างกันที่ขนาดกลุ่มตัวอย่าง ความเป็นอิสระของตัวแปร และวัตถุประสงค์ในการใช้งาน

ช่องทางติดต่อ รับทำวิจัย
Tel: 0924766638
อีเมล: ichalermlarp@gmail.com
LINE: @impressedu
(หยุดทุกวันอาทิตย์)