1. กรณีที่ 2 กลุ่มตัวอย่างเป็นอิสระ

1. กรณีที่ 2 กลุ่มตัวอย่างเป็นอิสระต่อกัน
เป็นการศึกษาเปรียบเทียบและตรวจสอบว่าคุณลักษณะใดคุณลักษณะหนึ่งของข้อมูลระหว่าง 2 กลุ่มมีความแตกต่างกันหรือไม่ และถ้าแตกต่างกันนั้นแตกต่างกันอย่างไร โดยพิจารณาจากค่าเฉลี่ยของคุณลักษณะนั้นๆ
การทดสอบแบบนี้จัดอยู่ในประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ 2 ตัวแปร (Bivariate data analysis)
เนื่องจากการทดสอบจะต้องใช้ตัวแปร 2 ตัว คือตัวแปรหนึ่งแทนคุณลักษณะอีกตัวแปรหนึ่งใช้แบ่งกลุ่ม
ข้อมูลตัวแปรคุณลักษณะ ต้องคำนวณได้ คือ ระดับช่วงและอัตราส่วน
ข้อมูลตัวแปรแบ่งกลุ่ม ต้องคำนวณไม่ได้ คือ Nominal, Ordinal

การทดสอบค่าเฉลี่ยของข้อมูล 2 กลุ่มแบบพาราเมตริก กรณี 2 กลุ่มเป็นอิสระต่อกัน
ข้อมูลที่จะทดสอบต้องมีคุณสมบัติที่สามารถใช้วิธีการการทดสอบแบบพาราเมตริก คือ ข้อมูลหรือ
ตัวแปรที่ต้องการทดสอบจะต้องมีการแจกแจงแบบปกติหรือใกล้เคียงแบบปกติ และสามารถคำนวณได้
คือตัวแปรระดับช่วงและอัตราส่วน
ตัวสถิติที่ใช้ทดสอบ
กรณีทราบการกระจายของข้อมูลของประชากรทั้ง 2 กลุ่ม (ทราบ σ1, σ2) ใช้ Z-Test
กรณีไม่ทราบการกระจายของข้อมูลของประชากรทั้ง 2 กลุ่ม (ไม่ทราบ σ1, σ2) ใช้ T-Test
ถ้าผู้วิจัยไม่ทราบการกระจายของข้อมูลทั้ง 2 ประชากร และไม่ทราบการกระจายแตกต่างกันหรือไม่ ให้
ใช้ข้อมูลตัวอย่างมาทดสอบเพื่อพิจารณาว่าการกระจายของข้อมูลประชากรมีความแตกต่างกันหรือไม่
โดยกำหนดสมมติฐาน ดังนี้
H0 : การกระจายข้อมูลของประชากรทั้ง 2 กลุ่มไม่แตกต่างกัน หรือ H0 : σ1 = σ2
H1 : การกระจายข้อมูลของประชากรทั้ง 2 กลุ่มแตกต่างกัน หรือ H1 : σ1 ≠ σ2
ตัวสถิติที่ใช้ทดสอบคือ F-Test
ตัวอย่าง ผู้วิจัยต้องการทราบว่าค่าใช้จ่ายแต่ละวันระหว่างนักศึกษา 2 คณะแตกต่างกันหรือไม่
สมมติฐานทางสถิติ H0 : ค่าใช้จ่ายนักศึกษา 2 คณะไม่แตกต่างกัน หรือ H0 : µ1 = µ2
H1 : ค่าใช้จ่ายนักศึกษา 2 คณะแตกต่างกัน หรือ H1 : µ1 ≠ µ2
1. เปิดไฟล์ DATA12a.sav
2. เลือกเมนู Analyze -> Compare Means -> Independent Samples T Test

ผลลัพธ์ (ฟินแลนด์) 1:

1. tapauksessa kaksi erillistä näytettä.Vertaileva tutkimus ja järjestäjä joka erikoisartikkeli ominaisuus tietoja ryhmien välillä ovat erilaisia, ja jos eri, miten se eroaa keskiarvo. Tämä testi on sellainen tietojen analysointi, 2-muuttuja (Bivariate tietojen analysointi). Koska testi edellyttää kahden muuttujan muuttujat yksitellen sijaan muuttujan ominaisuuksia käyttävät segmentointi.Muuttujan määritteet tiedot on laskettava on taso ja suhde.Muuttujaryhmät on laskettava tieto on nimellinen, järjestysluvut.Testin keskiarvo parametritietoja 2. Tapaus 2 riippumaton ryhmä.Tiedot, jotka on testattava on oltava ominaisuuksia, joiden avulla voidaan testaus muuttujien lähestymistapa on tietoja.Muuttujia, jotka on testattava on normaalijakaumaa tai normaali veto ja voidaan laskea. On eri tasolla ja muuttujan suhde?Tilastoja, joita käytetään testata.Jos väestön tietoinen ryhmien tietojen jakelua (σ 1, σ 2 Huomaa). Käytä Z-testiJos et tiedä (σ 1, σ on tuntematon 2) kaksi väestöryhmää tietojen jakelua. Käyttää T-testiJos tutkijat eivät tiedä tietoja väestön jakautuminen ja tiedä eri jakeluiden?Esimerkiksi näiden tietojen jakelu väestötietoja on ero? Mennessä hypoteesi, seuraavasti:H0: tietojen jakelu väestön, kaksi ryhmää ei eroa, tai σ 1 = H0: Σ2H1: lähetykset kahteen eri ryhmään väestöstä tai H1: σ 1. ≠ Σ2Tilastoja käytetään ovat F-testi testi.Esimerkiksi Tutkijat haluavat tietää, onko kunkin päivän välillä 2 eri tiedekunnan opiskelijoiden kulut tai ei.Tilastollinen hypoteesin H0: kaksi opiskelijaa eri H0 kustannuksella: µ 1 = µ 2. H1: kulut opiskelijoille eri tiedekunnissa tai 2 H1: µ 1 µ ≠ 2.1. Avaa DATA12a.sav-tiedosto.2. Valitse analysoi-valikossa -> vertaa > riippumaton näytteitä testissä tarkoittaa.

ผลลัพธ์ (ฟินแลนด์) 2:

1. Jos toinen näyte on riippumaton
verrattuna tutkimus sen määrittämiseksi, mitkä ominaisuudet ja ominaisuudet sekä tietoja näiden kahden ryhmän välillä ovat erilaisia ​​tai ei. Ja, jos eri, on kuitenkin erilainen. Perustuu keskimäärin ominaisuus,
testi on tietojen luokka-analyysi kahden muuttujan (bivariate data-analyysi)
, koska testi vaatii muuttuja 2 on yksi muuttuja sijaan on muunnelma segmentoidun
tiedot. Ominaisuudet muuttuja lasketaan vaihtelevan suhde ja
muuttuvan tiedon segmentti. Ei vaadi laskelmia ovat nimellisiä, Ordinal testi keskimäärin kaksi ryhmää muuttujien tapauksessa kaksi ryhmää riippumattomien tietojen testata ominaisuus, joka voidaan testata parametritietoja tai muuttujat, joita testataan. jakelu on normaali tai lähes normaali. Ja voi laskea muuttuvista ja suhde tilastojen pohjainen testi tapauksessa tietää jakelun väestöstä, kaksi ryhmää (Huomaa σ1, σ2) Z-Test tapauksissa tiedä jakautuminen väestön, kaksi ryhmää (ei. Huomaa σ1, σ2) T-Test , jos tutkijat eivät tiedä jakautuminen koko väestön eikä kahta eri jakelua tai ei. Voit ottaa näytteitä onko jakautuminen väestöstä on eri tai ei määritelty seuraavia oletuksia H0: jakelu väestöstä, kaksi ryhmää eivät eronneet tai H0: Σ1 = Σ2 H1: tietojen jakelu. väestö kahden ryhmän eri tai H1: σ1 ≠ σ2 tilastotieto on tehtävät kokeet. F-testi esikatselu Tutkijat haluavat tietää kustannukset kunkin päivän välillä 2 opiskelijoita eri tai ei tilastollisia hypoteesi H0: maksut 2 opiskelijoita eri tai H0: Μ1 = Μ2 H1: maksut 2 opiskelijaa ero. tai H1: ≠ Μ1 Μ2 1. Avaa DATA12a.sav 2. Valitse Analysoi -> Vertaa Means -> Independent Näytteet T Test.

ผลลัพธ์ (ฟินแลนด์) 3:

1. asia 2 olevan toisistaan riippumattomia
.se vertaa ja määritellä, mitkä piirteet yksi piirre tietoja eri 2 ryhmän?ja jos se erilaisten?ottaen huomioon keskimääräinen ominaisuuksia).testataan, tämä menee kategoriaan tietojen analysointi 2 muuttujat (bivariate tietojen analysointi)
koska testaus สอบจ tarvitaan 2 muuttujia.yksi muuttuja on, että toinen muuttuja käyttäen ryhmittely).muuttujan tiedot ominaisuudet laskea, on se taso, ja suhde (muuttuvat tiedot ryhmän. saa laskemista, on nimellinen ordinal

testin keskimääräinen tieto 2 muuttujien ryhmä.2 - ryhmän osalta on toisistaan riippumattomia
.tiedot, joita voidaan käyttää testin kelpoisuus testimenetelmän parametristä on muuttuja, testaustiedot tai
normaali jakelu - tai lähellä normaalia.ja voi laskea
on muuttuva tasolle vaihteluväli ja suhde).tilasto - testi), jos tietää, väestön jakautuminen tieto 2 ryhmän (huomautus, σ 1 σ 2) käytetään z-test
กรณีไม่ทราบ väestön jakautuminen tieto 2 ryhmään.(ei tiedä σ, 1 σ 2) käytetään t
.jos tutkijat eivät tiedä, tiedon jakaminen ja 2.tuntematon jakelu ja erilaiset?-
käyttäen otostiedot testi, katsovat, että väestön jakautuminen tiedot ovat eri vai ei.hypoteesia seuraavasti:
h0: väestön jakautuminen 2 ryhmää ei eronnut merkittävästi tai h0: σ 1 = σ 2 (h1: väestön jakautuminen 2 ryhmät eri.tai h1: σ 1 ≠ σ. 2) tilasto - testi on f - testi).esimerkiksi tutkija haluaa tietää päivittäiset kustannukset opiskelijoiden välillä eri 2 tai ei) olettamus h0: kustannukset 2 tiedekunnan opiskelijoille eivät olleet merkittävästi erilaiset.tai h0: 1 = vuosi 2) h1: kustannukset 2 tiedekunnan tai h1: eri opiskelijat1 päivästä ≠ jälkiä. 2) 1. avaa tiedosto data12a.sav
2. valitse analysoida - > verrata tarkoittaa - > riippumaton näytteet t - testi).