Home | KTL cơ bản | Kiểm định | Kiểm định T-test cặp đôi

Kiểm định T-test cặp đôi

I. GIỚI THIỆU VỀ T-TEST CẶP ĐÔI

Sử dụng T-test cặp đôi (Paired t-test) khi mỗi đối tượng cần đo lường của bạn chứa 1 cặp giá trị quan sát của 2 nhóm. Thông thường, 2 nhóm này có ý nghĩa như tác động “trước/sau”, “tăng/giảm”… T-test cặp đôi sẽ kiểm tra xem trung bình của sự chênh lệch trong biến đo lường giữa 2 nhóm có khác 0 không.

Kiểm định t-test cặp đôi dựa trên 4 giả thuyết như sau:

  1. Biến đo lường là biến liên tục. Trường hợp biến đo lường là biến nhị phân thì sử dụng kiểm định McNemar. Tham khảo bài viết các loại thang đo trong phân tích dữ liệu.
  2. Các quan sát của 2 nhóm có quan hệ (tương quan) với nhau, nghĩa là một đối tượng chỉ ứng với chỉ một cặp quan sát.
  3. Không có điểm dị biệt trong tập dữ liệu
  4. Biến sai phân giữa 2 nhóm phải có phân phối chuẩn hoặc xấp xỉ phân phối chuẩn.

Xem thêm: kiểm định tham số

Ví dụ: Một giám đốc Marketing muốn đánh giá doanh thu bán hàng (triệu đồng/năm) của mảng điện thoại ở 24 cửa hàng khu vực TpHCM (kí hiệu 1-24). Số liệu doanh thu điện thoại 24 cửa hàng được thu thập trong 2 năm 2012 và 2013 được cho ở file paired-t-test.sav. Trong ví dụ này, biến đo lường là doanh thu bán hàng; 2 nhóm quan sát là năm 2012 và năm 2013. Mỗi cửa hàng sẽ có một cặp giá trị cho biến đo lường (một cho năm 2012 và một cho năm 2013). Câu hỏi vị giám đốc này đặt ra là doanh thu điện thoại ở các cửa hàng này là tăng hay giảm giữa 2 năm 2012 và 2013.

Như vậy, kiểm định t-test cặp đôi chỉ là một trường hợp đặc biệt của kiểm định phân tích phương sai 2 chiều khi phân tích sự chênh lệch giữa 2 nhóm. Kết luận này tương tự trường hợp kiểm định t-test trung bình 2 mẫu độc lập và phân tích phương sai một chiều mà chúng ta đã được đề cập ở các phần trình bày trước.

Nguyên tắc thực hiện kiểm định, đầu tiên, tính toán sự chênh lệch của biến đo lường ở 2 nhóm. Tiếp đến, sử dụng kiểm định t-test trung bình một mẫu để kiểm định giá trị chênh lệch này khác 0 có ý nghĩa thống kê không.

Tất cả các tính toán này đều có thể thực hành trên SPSS. Phần hướng dẫn thực hành và đọc kết quả phân tích t-test trung bình 1 mẫu được trình bày ở trang 2.