ครั้งที่ 9 “การทดสอบสมมติฐาน” (2)
การทดสอบสมมติฐานโดยใช้สถิติพาราเมตริกซ์
(Parametric test)
(2) การทดสอบ 2 กลุ่ม ไม่อิสระจากกัน (Dependent T-test) หรือ การทดสอบเป็นคู่ (Paired Sample T-test)
ลักษณะของการทดสอบ Dependent T-test เป็นดังนี้
* มีการวัดข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่าง 1 กลุ่ม วัดจำนวน 2 ครั้ง เช่น ก่อนเรียน (Pretest) และ หลังเรียน (Posttest) เป็นต้น
ตัวอย่าง
>> การทดสอบสองหาง (Two-tailed test)
ตั้งสมมติฐานทางสถิติ
ได้ดังนี้ 
>> การทดสอบหางเดียว (One-tailed test) ทางด้านขวา
ตั้งสมมติฐานทางสถิติ ได้ดังนี้ 
หรือ 
การใช้โปรแกรม SPSS ทดสอบทำตามขั้นตอนต่อไปนี้
ขั้นตอนที่ 1 : เปิดโปรแกรม SPSS จะเห็นหน้าต่าง Variable view ดังภาพ...
ขั้นตอนที่ 2 : กรอกข้อมูล ดังภาพ...
ในที่นี้ ช่อง Name กรอกเป็น Pre (คะแนนก่อนเรียน) และ Post (คะแนนหลังเรียน)
ขั้นตอนที่ 3 : เปิดไปที่หน้าต่าง Data view (ด้านล่าง)
ขั้นตอนที่ 4 : กรอกข้อมูลคะแนนของนักเรียนทุกคน โดยกรอกคะแนนก่อนเรียนลงในช่อง Pre และ กรอกคะแนนหลังเรียนลงในช่อง Post. ดังภาพ...
ขั้นตอนที่ 5 : คลิกเลือกคำสั่ง > Analyze >> Compare Means >>> Paired-Sample T-test
ขั้นตอนที่ 6 : หลังคลิกเลือกคำสั่ง > Analyze >> Compare Means >>> Paired-Sample T-test แล้ว จะปรากฎภาพ ดังนี้...
ขั้นตอนที่ 7 : คลิกคำว่า Pre และ Post ให้เป็นสีน้ำเงิน (1) และคลิกไอคอน รูปสามเหลี่ยม (2) ดังภาพ...
ขั้นตอนที่ 8 : เมื่อคลิกไอคอน รูปสามเหลี่ยมแล้ว pre-post จะเข้าไปอยู่ในช่อง Test Variable ดังภาพ...
ขั้นตอนที่ 9 : คลิกไอคอน > Option เปลี่ยนตัวเลขในช่อง Confidence interval ตามที่ต้องการ ในที่นี้เลือกที่ 95% จากนั้นคลิกไอคอน >> Continue และ >>> OK ตามลำดับ
ขั้นตอนที่ 10 : เมื่อคลิกไอคอน > OK แล้ว …จะปรากฏ Out put ออกมา ดังภาพ...
ขั้นตอนที่ 11 การแปลผล Out put ดังนี้
ได้ตารางออกมาทั้งหมด 3 ตาราง คือ
ตารางที่ 1 เป็นตาราง Paired Sample Statistics
ตารางที่ 2 เป็นตาราง Paired Sample Correlation
ตารางที่ 3 เป็นตาราง Paired Sample T-test
ตารางที่ 1. Paired Sample Statistics
แปลผล ได้ดังนี้
จำนวนข้อมูล (N) 30 คน
ค่าเฉลี่ย (Mean) ก่อนสอบ (Pre) เป็น 9.8 หลังสอบ (Post) เป็น 12.9
ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (SD.) Pre = 2.09103 , Post = 2.99828
ตารางที่ 2. Paired Sample Correlation (แสดงความสัมพันธ์ระหว่างคะแนนก่อนและหลังว่ามีความสัมพันธ์กันอย่างไร)
แปลผล ได้ดังนี้
ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (Correlation) เป็น .514 แสดงว่ามีความสัมพันธ์กันปานกลาง
การพิจารณาความสัมพันธ์
สมมติฐานทางสถิติ
ข้อสังเกต การนำค่า Sig. (2-tailed) มาเทียบกับนัยสำคัญคือ a (แอลฟ่า)
แบบที่ 1 Sig. (2-tailed) > a แสดงว่ายอมรับสมมติฐาน H0
แบบที่ 2 Sig. (2-tailed) < a แสดงว่ายอมรับสมมติฐาน H1
จากการพิจารณา พบว่าค่า Sig (.004) < a (.05) ดังนั้น ยอมรับสมมติฐาน H1
สรุปได้ว่า ยอมรับสมมติฐาน H1 คือ คะแนนก่อนเรียน (Pre) มีความสัมพันธ์กับคะแนนหลังเรียนอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ที่ระดับ .05
ตารางที่ 3. Paired Sample T-test (เป็นตารางแสดงผลการทดสอบทางสถิติ T-test โดยแสดงค่า Mean , Std.Deviation , Confidence , df และ ค่า t )
กรณี >> การทดสอบสองหาง (Two-tailed
test)
ข้อสังเกต การนำค่า Sig. (2-tailed) มาเทียบกับนัยสำคัญคือ a (แอลฟ่า)
แบบที่ 1 Sig. (2-tailed) > a แสดงว่ายอมรับสมมติฐาน H0
แบบที่ 2 Sig. (2-tailed) < a แสดงว่ายอมรับสมมติฐาน H1
จากการพิจารณา พบว่าค่า Sig (.000) < a (.05) ดังนั้น ยอมรับสมมติฐาน H1
สรุปได้ว่า ยอมรับสมมติฐาน H1 คือ คะแนนสอบหลังเรียน (Post) ไม่เท่ากับคะแนนสอบก่อนเรียน (Pre) อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ที่ระดับ .05
กรณี >> การทดสอบหางเดียว (Two-tailed
test)
หรือ
นำค่า Sig. (2-tailed) มาหารด้วย 2 แล้วจึงนำมาเทียบกับค่า a
แบบที่ 1 Sig. / 2 > a แสดงว่ายอมรับสมมติฐาน H0
แบบที่ 2 Sig. / 2 < a แสดงว่ายอมรับสมมติฐาน H1
จากการพิจารณา พบว่าค่า Sig./2 (.000) < a (.05) ดังนั้น ยอมรับสมมติฐาน H1
สรุปได้ว่า ยอมรับสมมติฐาน H1 คือ คะแนนสอบหลังเรียน (Post) สูงกว่าคะแนนสอบก่อนเรียน (Pre) อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ที่ระดับ .05
ความเห็น (1)
เป้นแนวความคิดที่มากครับ