Bộ tính toán kiểm định T

Tôi nên chọn bài kiểm tra nào?

Kiểm định Welch là phương pháp mặc định an toàn hơn khi có sự nghi ngờ; nó có thể xử lý các phương sai không bằng nhau và trở thành kiểm định kết hợp khi các phương sai bằng nhau.

Các công thức được sử dụng

– Gộp: t = (x1 - x2) / sqrt( sp^2 * (1/n1 + 1/n2) ) cùng với df = n1 + n2 - 2.

• Welch: t = (x1 - x2) / sqrt( s1^2/n1 + s2^2/n2 ) với phương pháp Welch-Satterthwaite; df. – Đôi: t = mean(d) / (sd(d) / sqrt(n)) cùng df = n - 1; trong đó d là giá trị chênh lệch giữa từng cặp. – Giá trị P: được tính toán bằng hàm beta bất hoàn chỉnh đã được điều chỉnh nhằm đảm bảo độ chính xác cho các kết quả trên mẫu nhỏ; trong trường hợp số bậc tự do (df) ≥ 30, giá trị này được xấp xỉ theo phân phối chuẩn.

Giải thích giá trị p

• p < 0,05: thông thường được coi là “có ý nghĩa thống kê” – giả thuyết không về sự bằng nhau của các giá trị trung bình là ít khả thi.
• p nằm trong khoảng từ 0,05 đến 0,10: có ý nghĩa gợi ý; thường được ghi nhận nhưng không đáng để làm tiêu đề chính.
• p ≥ 0,10: Không có bằng chứng phản đối sự khác biệt về giá trị trung bình giữa các nhóm trong mẫu bạn sử dụng.

Ý nghĩa không nằm ở quy mô. Một sự khác biệt nhỏ có thể được coi là “có ý nghĩa” khi mẫu lớn; ngược lại, một sự khác biệt đáng kể lại có thể không mang ý nghĩa thống kê nếu mẫu nhỏ. Luôn báo cáo cả độ lớn của hiệu ứng và giá trị p.

Những mẹo nhỏ

– Hãy quyết định phương pháp kiểm định trước khi xem dữ liệu. Việc chỉ chọn phương pháp Welch sau khi nhận thấy độ lệch chuẩn không bằng sẽ làm tăng tỷ lệ kết quả dương tính giả. – Đối với dữ liệu ghép cặp, bạn cần tự tính các sự khác biệt giữa từng đối tượng nếu thứ tự sắp xếp không rõ ràng; công cụ sẽ giả định rằng các hàng được căn chỉnh đúng vị trí. Giá trị p có tính hai đầu; hãy chia cho 2 để thu được giá trị p cho phép kiểm định một đầu, và chỉ khi hướng của kết quả đã được dự đoán trước. Các giá trị ngoại lai chiếm ưu thế trong các kiểm định t. Hãy vẽ một biểu đồ phân bố nhanh trước khi tin tưởng vào các con số.