ครั้งที่ 10 “การทดสอบสมมติฐาน” (3)

ระเบียบวิธีวิจัยขั้นสูง

การทดสอบสมมติฐานโดยใช้สถิติพาราเมตริกซ์

(Parametric test)

(3) การทดสอบ 2 กลุ่มที่อิสระจากกัน (Independent T-test) เป็นการทดสอบกลุ่มตัวอย่าง 2 กลุ่ม ที่เป็นอิสระจากกัน ว่ามีค่าเฉลี่ยแตกต่างกันหรือไม่                                           

ตัวอย่าง            

>>  การทดสอบสองหาง (Two-tailed test)  

       ตั้งสมมติฐานทางสถิติ  ได้ดังนี้                     

ถ้ากำหนดให้    μ₁  คือ   รายได้ของพนักงานเพศชาย  , μ₂  คือ   รายได้ของพนักงานเพศหญิง

>>  การทดสอบหางเดียว (One-tailed test) ทางด้านซ้าย

       ตั้งสมมติฐานทางสถิติ  ได้ดังนี้     

                                         หรือ     

การใช้โปรแกรม SPSS ทดสอบ  โดยทำตามขั้นตอนต่อไปนี้

ขั้นตอนที่ 1 :  เปิดโปรแกรม SPSS จะเห็นหน้าต่าง Variable view ดังภาพ...

ขั้นตอนที่ 2 : กรอกข้อมูล  ดังภาพ...

                      ช่อง Name        แถวที่ 1 กรอก Income แทน ตัวแปร (รายได้)

                                             แถวที่ 2 กรอก Sex แทน ตัวแปร (เพศ)

                      ช่อง Measure   แถวที่ 1 (Income) เลือก Scale แทน ระดับอันตรภาคหรืออัตราส่วน

                                            แถวที่ 2 (Sex) เลือก Nominal แทน ระดับนามบัญญัติ

ขั้นตอนที่ 3 : คลิกเปิดหน้าต่าง Data view (ด้านล่าง)  จะเห็นภาพ  ดังนี้...

ขั้นตอนที่ 4 : กรอกข้อมูล รายได้ ลงในช่อง Income และกรอกข้อมูล เพศ ลงในช่อง Sex

                    กำหนดให้   Sex  ;  เลข 1  แทนเพศ ชาย  และ  Sex   ; เลข 2 แทนเพศ  หญิง

ขั้นตอนที่ 5 : คลิกเลือกคำสั่ง > Analyze  >> Compare Means >>> Independent - Sample T test…

 

 

ขั้นตอนที่ 6 : หลังจากคลิกเลือกคำสั่ง > Analyze  >> Compare Means >>> Independent - Sample T test…  แล้ว 

                   จะปรากฎภาพ  ดังนี้...

ขั้นตอนที่ 7 : คลิก > ไอคอนรูปสามเหลี่ยม (ด้านบน) เพื่อให้คำว่า Income  จะเข้าไปอยู่ในช่อง Test Variabel (s) :ดังภาพ...

  คำว่า "Income"  จะเข้าไปอยู่ในช่อง Test Variabel (s) : ดังภาพ...

ขั้นตอนที่ 8 : คลิก > Sex ให้เป็นสีน้ำเงิน และคลิก >> ไอคอนรูปสามเหลี่ยม ดังภาพ... 

 

ขั้นตอนที่ 9 : หลังคลิก > ไอคอนรูปสามเหลี่ยมแล้ว  คำว่า Sex (? ?) จะเข้าไปอยู่ในช่อง Group Variabel :  ดังภาพ...

ขั้นตอนที่ 10 : คลิกไอคอน > Define Groups จะปรากฏภาพ  ดังนี้...

 

 ขั้นตอนที่ 11 : กรอกข้อมูล คือ พิมพ์เลข 1 ลงในช่อง Group  1  :   แทนเพศชาย

                                            พิมพ์เลข 2 ลงในช่อง Group  2  :   แทนเพศหญิง

                       แล้วคลิกไอคอน > Continue  ดังภาพ...     

ขั้นตอนที่ 12 : หลังจากคลิกไอคอน > Continue  แล้ว  ในช่อง Group Variabel :  จะปรากฏเป็น Sex (1 2) ดังภาพ...

                     จากนั้นคลิกไอคอน >> Option

ขั้นตอนที่ 13 : หลังคลิกไอคอน > Option จะปรากฏกล่อง Independent-Sample T Test : Options ขึ้นมา 

                      ให้ระบุค่าความเชื่อมั่นตามที่ต้องการ  ในตัวอย่างนี้ระบุค่าความเชื่อมั่นที่  95% 

                      จากนั้นคลิกไอคอน > Continue  และ  >> OK  ตามลำดับ

ขั้นตอนที่ 14 : หลังจากคลิกไอคอน >> OK แล้ว …จะปรากฏ Out put  ออกมา  ดังภาพ...

ขั้นตอนที่ 15 : การแปลผล Out put  

จะมีตารางออกมา  2  ตาราง  คือ ตารางที่ 1 เป็น Group Statistics  ตารางที่ 2 เป็น  Independent Sample Test    

ตารางที่  1. Group Statistics แปลผลได้  ดังนี้

Income (รายได้)  ของ Sex (เพศ)  โดย Sex  1  แทนเพศชาย    จำนวน (N)  17  คน

                                                    Sex  2  แทนเพศหญิง   จำนวน (N)  13  คน

ค่าเฉลี่ย (Mean) รายได้ของเพศชาย  เป็น  25587.06  ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน  8624.19182

ค่าเฉลี่ย (Mean) รายได้ของเพศหญิง  เป็น  25095.38  ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน  5724.65664

ตารางที่  2. Independent Sample Test  แปลผลได้  ดังนี้

ช่อง Levene’s Test for Equality of Variances เป็นการทดสอบค่าความแปรปรวนในเพศชาย (1) และเพศหญิง (2) 

โดยมีสมมติฐานทางสถิติ  ดังนี้   

หลักการพิจารณาค่าความแปรปรวน

                            ค่า  Sig  ในช่อง  Levene’s  >  α     แสดงว่า  ยอมรับสมมติฐาน  H₀

                                                                           (ค่าความแปรปรวน 2 กลุ่มเท่ากัน)

                            ค่า  Sig  ในช่อง  Levene’s  <  α     แสดงว่า  ยอมรับสมมติฐาน  H₁

                                                                            (ค่าความแปรปรวน 2 กลุ่มไม่เท่ากัน)

                            จากการพิจารณาพบว่า  Sig  ในช่อง  Levene’s (.453)  >  α (.05)

                            ดังนั้น  จึงยอมรับสมมติฐาน  H₀ (ค่าความแปรปรวน 2 กลุ่มเท่ากัน)   

หมายเหตุ  (1)**  กรณีที่ค่าความแปรปรวนเท่ากัน  ให้พิจารณาค่า Sig. ของ t ตัวบน (.860)

              (2)**  กรณีที่ค่าความแปรปรวนไม่เท่ากัน  ให้พิจารณาค่า Sig. ของ t ตัวล่าง (.853)

จากการพิจารณา ค่าความแปรปรวนเท่ากัน  จึงพิจารณาค่า Sig. ของ t ตัวบน (.860) เทียบกับ α (.05)  ดังนี้

กรณี  >>  การทดสอบสองหาง  (Two-tailed test)    

                ข้อสังเกต  การนำค่า Sig. (2-tailed) มาเทียบกับนัยสำคัญ คือ α (แอลฟ่า)           

                                  แบบที่ 1  Sig. (2-tailed)  >  α     แสดงว่ายอมรับสมมติฐาน  H₀

                                  แบบที่ 2  Sig. (2-tailed)  <  α     แสดงว่ายอมรับสมมติฐาน  H₁

               การพิจารณา  พบว่า  ค่า Sig  (.860) >  α (.05)  ดังนั้น ยอมรับสมมติฐาน  H₀  สรุปได้ว่า  รายได้เฉลี่ยของเพศชายและเพศหญิงเท่ากัน  อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ที่ระดับ .05    

กรณี  >>  การทดสอบหางเดียว (One-tailed test)     

                                                            หรือ      

                ข้อสังเกต  การนำค่า Sig. (2-tailed) มาหารด้วย 2 แล้วจึงนำมาเทียบกับค่า α (แอลฟ่า)           

                                  แบบที่ 1  Sig. (2-tailed) / 2  >  α     แสดงว่ายอมรับสมมติฐาน  H₀

                                  แบบที่ 2  Sig. (2-tailed) / 2  <  α     แสดงว่ายอมรับสมมติฐาน  H₁

               การพิจารณา  พบว่า  ค่า Sig/2 (.430) >  α (.05)  ดังนั้น ยอมรับสมมติฐาน  H₀  สรุปได้ว่า  รายได้เฉลี่ยของเพศชายมากกว่าหรือเท่ากับเพศหญิง อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ที่ระดับ .05            

 

[KIT]

การทดสอบสมมติฐานโดยใช้สถิติพาราเมตริกซ์ เป็นการทดสอบที่ใช้ได้โดยวิธีหนึ่ง

หรืออาจจะเป็นวิธีที่ดี และง่ายสำหรับการศึกษาสำหรับผูที่กำลังศึกษาและเรียนรู้ใหม่