🔹 t-Test เป็นเครื่องมือสถิติที่ใช้ตรวจสอบความแตกต่างของค่าเฉลี่ยระหว่างกลุ่มข้อมูล การเลือกใช้ Dependent t-Test หรือ Independent t-Test อย่างถูกต้อง มีผลต่อความถูกต้องของผลลัพธ์
บทความนี้จะช่วยให้คุณ:
- 🔹 เข้าใจความแตกต่างระหว่าง Dependent และ Independent t-Test
- 🔹 เลือกวิธีใช้งานตามประเภทข้อมูลและการทดลอง
- 🔹 ดูตัวอย่างการคำนวณและตีความผลอย่างชัดเจน
🧩 t-Test คืออะไร?
t-Test ใช้เปรียบเทียบค่าเฉลี่ย (Mean) ของกลุ่มข้อมูล เพื่อดูว่าความแตกต่างเกิดจาก ความแตกต่างจริง หรือ ความบังเอิญ
ประเภทหลักของ t-Test:
- ✅ Dependent t-Test (Paired t-Test) – กลุ่มเดียวกัน วัดสองชุดข้อมูล
- ✅ Independent t-Test (Unpaired t-Test) – กลุ่มสองกลุ่มแยกจากกัน
🔹 Dependent t-Test (Paired t-Test)
ใช้เมื่อ:
- ข้อมูลมาจาก กลุ่มเดียวกัน ที่วัด สองช่วงเวลา
- หรือวัด สองเงื่อนไข ของกลุ่มเดียวกัน
ตัวอย่างการใช้งาน:
- 📝 คะแนนก่อน–หลังฝึกอบรม
- 💊 ความดันโลหิตก่อน–หลังรับยา
- 📱 ประสิทธิภาพการเรียนออนไลน์ก่อน–หลังใช้งาน
การตีความผล:
- ✅ p-value < 0.05 → ผลต่างมีนัยสำคัญ
- ❌ p-value ≥ 0.05 → ผลต่างไม่สำคัญ
🔹 Independent t-Test (Unpaired t-Test)
ใช้เมื่อ:
- ข้อมูลมาจาก สองกลุ่มที่แยกกัน
- แต่ละกลุ่ม ไม่มีความสัมพันธ์
ตัวอย่างการใช้งาน:
- 👦 vs 👧 เปรียบเทียบคะแนนนักเรียนชายและหญิง
- 🏫 โรงเรียน A vs โรงเรียน B เปรียบเทียบผลสัมฤทธิ์
- 📚 ประสิทธิภาพการเรียนออนไลน์ระหว่างสองกลุ่มนักเรียน
การตีความผล:
- ✅ p-value < 0.05 → ค่าเฉลี่ยแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ
- ❌ p-value ≥ 0.05 → ค่าเฉลี่ยไม่แตกต่าง
🔧 ตารางเปรียบเทียบ Dependent vs Independent t-Test
| ประเภท t-Test | กลุ่มข้อมูล | การใช้งาน | ตัวอย่าง | ความสัมพันธ์ของข้อมูล |
| Dependent / Paired | กลุ่มเดียวกัน 2 ชุด | วัดผลก่อน–หลัง หรือสองเงื่อนไข | คะแนนก่อน–หลังฝึกอบรม | มีความสัมพันธ์ |
| Independent / Unpaired | กลุ่มต่างกัน 2 กลุ่ม | เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยระหว่างสองกลุ่ม | ชาย vs หญิง, โรงเรียน A vs B | ไม่มีความสัมพันธ์ |
📂 ตัวอย่าง Case Study: การเรียนออนไลน์
หัวข้อวิจัย: ผลของการเรียนออนไลน์ต่อผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน
การวิเคราะห์ด้วย t-Test:
- Dependent t-Test:
- กลุ่มนักเรียน 30 คน
- คะแนนก่อนและหลังใช้แอปการเรียนออนไลน์
- วิเคราะห์ผลด้วย Paired t-Test → p-value = 0.02 ✅ (มีนัยสำคัญ)
- Independent t-Test:
- นักเรียน 30 คนจากโรงเรียน A และ 30 คนจากโรงเรียน B
- วิเคราะห์ผลด้วย Independent t-Test → p-value = 0.15 ❌ (ไม่แตกต่าง)
⚠️ ข้อควรระวัง
- ❌ อย่าใช้ Independent t-Test กับข้อมูลที่เกี่ยวข้องกัน
- ❌ อย่าใช้ Dependent t-Test กับสองกลุ่มที่แยกกัน
- ✅ ตรวจสอบ สมมติฐานของ t-Test
- ข้อมูลเป็น Continuous Variable
- กลุ่มมี ความแปรปรวนใกล้เคียงกัน
- ข้อมูล เป็นปกติ (Normality)
🎯 Dependent t-Test: สำหรับกลุ่มเดียวกันสองชุด
- Independent t-Test: สำหรับสองกลุ่มแยกกัน
- การเลือก t-Test ที่ถูกต้อง → เพิ่มความน่าเชื่อถือและความถูกต้องของผลลัพธ์
💡 Tip: เข้าใจตัวอย่างจริงและวิธีตีความผล จะทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลง่ายขึ้นและนำไปใช้งานจริงได้ทันที