Chuyển đến nội dung
ToolMug

Tính kiểm định t

Chênh lệch giữa trung bình hai nhóm có ý nghĩa không? Dán hai cột từ Excel hoặc nhập trung bình, SD và cỡ mẫu của từng nhóm, bạn sẽ nhận t, giá trị p, khoảng tin cậy của chênh lệch và Cohen's d, sẵn sàng cho báo cáo.

Chạy trong trình duyệt — không có dữ liệu nào bạn nhập bị tải lên

Các số cách nhau bằng dấu cách, dấu phẩy hoặc xuống dòng; cột dán từ Excel dùng được.

t
-1.8608
Bậc tự do
17.776
Giá trị p
0.0794
Chênh lệch trung bình (1 − 2)
-1.58
Sai số chuẩn
0.8491
Khoảng tin cậy 95%
-3.3655 … 0.2055
Cohen's d
-0.832

Sự khác biệt không có ý nghĩa thống kê ở α = 0.05.

Kết quả khớp với t.test() của R. Cohen’s d dùng độ lệch chuẩn gộp (với mẫu ghép cặp là SD của các hiệu).

Cách sử dụng

  1. Chọn Một mẫu, Hai mẫu độc lập hoặc Mẫu ghép cặp.
  2. Dán dữ liệu, hoặc chuyển sang nhập Trung bình, SD và n cho từng nhóm.
  3. Chọn giả thuyết đối và mức tin cậy; kết quả cập nhật ngay.

Giải thích tùy chọn

Welch và Student
Kiểm định t Welch là mặc định vì không giả định phương sai bằng nhau, đây là khuyến nghị hiện nay. Bỏ chọn Kiểm định t Welch để dùng kiểm định Student với phương sai bằng nhau.
Cỡ hiệu ứng
Cohen's d = chênh lệch trung bình ÷ SD gộp; với mẫu ghép cặp là chênh lệch trung bình ÷ SD của các hiệu.

Một ví dụ minh họa

Dữ liệu mặc định là hai nhóm số giờ ngủ thêm từ bộ dữ liệu sleep có sẵn của R (mỗi nhóm 10 giá trị). Với Hai mẫu độc lập được chọn:

Kết quả Welch (mặc định) Student (bỏ tích ô)
Trung bình các nhóm 0,75 và 2,33 0,75 và 2,33
Chênh lệch trung bình (1 − 2) −1,58 −1,58
t −1,861 −1,861
Bậc tự do 17,776 18
Giá trị p (hai phía) 0,0794 0,0792
Khoảng tin cậy 95% −3,365 … 0,205 −3,364 … 0,204
d của Cohen −0,832 −0,832

Sai số chuẩn của Welch là √(s₁²/n₁ + s₂²/n₂), với công thức Welch–Satterthwaite cho bậc tự do. Student dùng phương sai gộp và n₁ + n₂ − 2 bậc tự do. d của Cohen giống nhau ở cả hai vì nó luôn dùng độ lệch chuẩn gộp.

Cùng những con số đó trở nên có ý nghĩa hơn nhiều nếu bạn coi chúng là cùng mười người được đo hai lần. Chọn Mẫu ghép cặp và kiểm định chạy trên mười hiệu số: t = −4,062 với 9 bậc tự do và p = 0,0028. Ghép cặp loại bỏ sự biến thiên giữa các cá nhân, đó là lý do nó có thể phát hiện sự khác biệt mà kiểm định độc lập không phát hiện được. Dữ liệu ghép cặp cần cùng số giá trị ở cả hai ô, theo cùng thứ tự.

Câu hỏi thường gặp

Tôi có thể tin kết quả không?

Kết quả đã được đối chiếu với bộ dữ liệu sleep có sẵn của R — t, bậc tự do, giá trị p và khoảng tin cậy đều khớp với t.test().

Nếu dữ liệu của tôi không chuẩn thì sao?

Với mẫu lớn hơn, kiểm định t khá vững. Với mẫu nhỏ và lệch rõ, hãy cân nhắc kiểm định phi tham số như Mann–Whitney U hoặc Wilcoxon.

Dữ liệu của tôi có bị tải lên không?

Không. Việc tính toán chạy ngay trong trình duyệt của bạn.

Quyền riêng tư

Công cụ này chạy hoàn toàn trong trình duyệt của bạn. Tệp và văn bản được xử lý ngay trên thiết bị và không bao giờ được tải lên máy chủ của chúng tôi.

Công cụ liên quan