1. Mục tiêu sử dụngOne-Sample T-Test
Kiểm định One-Sample T-Test nhằm mục đích so sánh trung bình (mean) của tổng thể và toàn diện với một giá trị rõ ràng nào đó. Ví dụ như kiểm tra xem điểm vừa đủ kỳ thi vào cuối kỳ của học viên trong lớp là cao hơn, thấp rộng hay bởi 8 điểm; khám nghiệm xem chiều cao trung bình của những ứng viên tham gia cuộc thi hoa khôi Hoàn Vũ là cao hơn, thấp hơn hay bởi 1,7 mét,..v...v...Bạn đang xem: Phân tích one sample t test
Việc bọn họ thực hiện tại một phép kiểm định trung bình khác với việc chúng ta so sánh trung bình với giá trị đó. Điều này biệt lập rõ ràng khi kích cỡ mẫu nghiên cứu và phân tích lớn với biến cần kiểm định có nhiều mức giá chỉ trị. So sánh trung bình với giá trị tất cả sẵn là so sánh hai số lượng với nhau, còn kiểm định trung bình One-Sample T test là chúng ta so sánh một khoảng xê dịch của quý giá trung bình với cái giá trị sẵn có. Khoảng dao động của quý hiếm trung bình sẽ phụ thuộc vào độ lệch chuẩn, không nên số chuẩn chỉnh của đổi mới và độ tin cẩn của phép kiểm định.
2. Kiểm định One – Sample T chạy thử trên SPSS 26
Mình đang sẵn có một tập tài liệu với những biến định lượng cần reviews trung bình là F_LD, F_CV, F_TL, F_DT, F_DK, F_DN. Trong bài viết Thống kê mô tả trên SPSS: những thống kê trung bình, min, max, độ lệch chuẩn, họ đã kể đến reviews điểm vừa đủ thang đo Likert-5 theo nhị hướng, với hướng sản phẩm công nghệ hai dựa vào giá trị khoảng cách, nút điểm từ bỏ 3.41 trở lên sẽ biểu đạt rằng đáp viên chấp thuận với yếu tố đó. Chúng ta sẽ tiến hành kiểm định One – Sample T thử nghiệm sáu biến thay mặt đại diện này với giá trị so sánh là 3.41 để chăm chú sự hài lòng của nhân viên cấp dưới với các yếu tố lãnh đạo (F_LD), thực chất công câu hỏi (F_CV), chi phí lương (F_TL), Đào chế tạo ra thăng tiến (F_DT), Môi trường làm việc (F_DK), Đồng nghiệp (F_DN).
Tại bối cảnh SPSS, chúng ta vào Analyze > Compare Means > One-Sample T Test...
Cửa sổ One-Sample T thử nghiệm xuất hiện, chúng ta đưa những biến bắt buộc kiểm định vào mục thử nghiệm Variable(s), rõ ràng trong trường vừa lòng này là F_LD, F_DN, F_CV, F_TL, F_DT, F_DK. Tiếp đến, nhập giá chỉ trị so sánh vào mục thử nghiệm Value, ví dụ ở đó là 3.41. Sau đó, nhấp OK để xuất công dụng ra output.
Chúng ta sẽ sở hữu được hai bảng, bảng One-Sample Statistics thống kê quý hiếm trung bình, độ lệch chuẩn các biến, bảng còn sót lại là One-Sample Test cho thấy kết trái kiểm định.
Chúng ta sẽ chú ý vào quý giá sig kiểm nghiệm t trong bảng One-Sample chạy thử trước.
Sig kiểm nghiệm t của F_CV bởi 0.084 > 0.05, đồng ý giả thuyết H0-3, nghĩa là quý hiếm trung bình của F_CV bằng 3.41 một phương pháp có chân thành và ý nghĩa thống kê. Đáp viên thích hợp về nguyên tố công việc.Sig chu chỉnh t của F_DT bởi 0.000 Sig kiểm định t của F_LD, F_TL, F_DK, F_DN đều bằng 0.000Bảng thống kê lại One-Sample Statistics cung ứng thêm thông tin về trung bình, độ lệch chuẩn, trung bình không nên số chuẩn chỉnh của từng biến.
Kết trái kiểm định cho thấy rằng giá trị trung bình của F_DT nhỏ hơn 3.41, đáp viên chưa sử dụng rộng rãi về nguyên tố công việc. Quý hiếm trung bình đúng đắn của F_DT bởi 3.1829, phía trong đoạn trung bình chủ kiến trung lập, vì vậy đáp viên tuy không tới mức thích hợp với yếu tố quá trình nhưng vẫn tại mức trung lập với nhân tố này. Bố biến F_LD, F_DN, F_TL gồm trung bình tương đối cao, nằm trong đoạn trung bình ý kiến đồng ý, đáp viên đang ở tại mức hài lòng với nhân tố lãnh đạo, đồng nghiệp, chi phí lương.
The One Sample t kiểm tra compares a sample mean to a hypothesized value for the population mean to lớn determine whether the two means are significantly different.Getting Started with SPSSToggle Dropdown
Working with Data
Toggle Dropdown
Exploring Data
Toggle Dropdown
Analyzing Data
Our tutorials reference a dataset called "sample" in many examples. If you"d lượt thích to download the sample dataset to lớn work through the examples, choose one of the files below:
The One Sample t kiểm tra examines whether the mean of a population is statistically different from a known or hypothesized value. The One Sample t kiểm tra is a parametric test.
This kiểm tra is also known as:
Single Sample t TestThe variable used in this test is known as:
Test variableIn a One Sample t Test, the demo variable's mean is compared against a "test value", which is a known or hypothesized value of the mean in the population. Test values may come from a literature review, a trusted research organization, legal requirements, or industry standards. For example:
A particular factory's machines are supposed to lớn fill bottles with 150 milliliters of product. A plant manager wants to demo a random sample of bottles to lớn ensure that the machines are not under- or over-filling the bottles.Common Uses
The One Samplet
Test is commonly used to chạy thử the following:
Note: The One Sample t chạy thử can only compare a single sample mean to a specified constant. It can not compare sample means between two or more groups. If you wish lớn compare the means of multiple groups lớn each other, you will likely want khổng lồ run an Independent Samples t thử nghiệm (to compare the means of two groups) or a One-Way ANOVA (to compare the means of two or more groups).
Data Requirements
Your data must meet the following requirements:
Test variable that is continuous (i.e., interval or ratio level)Scores on the kiểm tra variable are independent (i.e., independence of observations)There is no relationship between scores on the chạy thử variableViolation of this assumption will yield an inaccurate phường value
Random sample of data from the population
Normal distribution (approximately) of the sample and population on the demo variable
Non-normal population distributions, especially those that are thick-tailed or heavily skewed, considerably reduce the power of the test
Among moderate or large samples, a violation of normality may still yield accurate p values
Homogeneity of variances (i.e., variances approximately equal in both the sample và population)No outliers
Hypotheses
The null hypothesis (H0) and (two-tailed) alternative hypothesis (H1) of the one sample T chạy thử can be expressed as:
H0: µ = µ0 ("the population mean is equal to lớn the
where µ is the "true" population mean and µ0 is the proposed value of the population mean.
Test Statistic
The thử nghiệm statistic for a One Sample t test is denoted t, which is calculated using the following formula:
$$ t = fracoverlinex-mu_0s_overlinex $$
where
$$ s_overlinex = fracssqrtn $$
where
(mu_0) = The test value -- the proposed constant for the population mean(arx) = Sample mean(n) = Sample size (i.e., number of observations)(s) = Sample standard deviation(s_arx) = Estimated standard error of the mean (s/sqrt(n))
The calculated t value is then compared to the critical t value from the t distribution table with degrees of freedom df = n - 1 và chosen confidence level. If the calculated t value > critical t value, then we reject the null hypothesis.
Data Set-Up
Your data should include one continuous, numeric variable (represented in a column) that will be used in the analysis. The variable's measurement cấp độ should be defined as Scale in the Variable View window.
Run a One Sample t Test
To run a One Sample t chạy thử in SPSS, clickAnalyze > Compare Means > One-Sample T Test.
The One-Sample T thử nghiệm window opens where you will specify the variables to lớn be used in the analysis. All of the variables in your dataset appear in the danh sách on the left side. Move variables to the demo Variable(s) area by selecting them in the list and clicking the arrow button.
A kiểm tra Variable(s): The variable whose mean will be compared khổng lồ the hypothesized population mean (i.e., thử nghiệm Value). You may run multiple One Sample t Tests simultaneously by selecting more than one thử nghiệm variable. Each variable will be compared to the same chạy thử Value.
B demo Value: The hypothesized population mean against which your test variable(s) will be compared.
Xem thêm: Bài Tham Luận Xây Dựng Chi Đoàn Vững Mạnh Từ Chi Đoàn, Bài Tham Luận Về Xây Dựng Chi Đoàn Vững Mạnh
C Estimate effect sizes: Optional. If checked, will print effect form size statistics -- namely, Cohen's d -- for the test(s). (Note: Effect sizes calculations for t tests were first added to SPSS Statistics in version 27, making them a relatively recent addition. If you vày not see this option when you use SPSS, check what version of SPSS you're using.)
D Options: Clicking Options will mở cửa a window where you can specify the Confidence Interval Percentage & how the analysis will address Missing Values (i.e., Exclude cases analysis by analysis or Exclude cases listwise). Click Continue when you are finished making specifications.
Click OK to lớn run the One Sample t Test.
Problem Statement
According to lớn the CDC, the mean height of U.S. Adults ages 20 and older is about 66.5 inches (69.3 inches for males, 63.8 inches for females).
In our sample data, we have a sample of 435 college students from a single college. Let's kiểm tra if the mean height of students at this college is significantly different than 66.5 inches using a one-sample t test. The null and alternative hypotheses of this thử nghiệm will be:
H0: µHeight = 66.5 ("the mean height is equal to lớn 66.5")H1: µHeight ≠ 66.5 ("the mean height is not equal to 66.5")
Before the Test
In the sample data, we will use the variable Height, which a continuous variable representing each respondent’s height in inches. The heights exhibit a range of values from 55.00 to 88.41 (Analyze > Descriptive Statistics > Descriptives).
Let's create a histogram of the data lớn get an idea of the distribution, and to see if our hypothesized mean is near our sample mean. Click Graphs > Legacy Dialogs > Histogram. Move variable Height to lớn the Variable box, then click OK.
To showroom vertical reference lines at the mean (or another location), double-click on the plot to open the Chart Editor, then click Options > X Axis Reference Line. In the Properties window, you can enter a specific location on the x-axis for the vertical line, or you can choose to have the reference line at the mean or median of the sample data (using the sample data). Click Apply to make sure your new line is added khổng lồ the chart. Here, we have added two reference lines: one at the sample mean (the solid black line), và the other at 66.5 (the dashed red line).
From the histogram, we can see that height is relatively symmetrically distributed about the mean, though there is a slightly longer right tail. The reference lines indicate that sample mean is slightly greater than the hypothesized mean, but not by a huge amount. It's possible that our kiểm tra result could come back significant.
Running the Test
To run the One Sample t Test, clickAnalyze > Compare Means > One-Sample T Test.Move the variable Height khổng lồ the Test Variable(s) area. In the Test Value field, enter 66.5.
Click OK lớn run the One Sample t Test.
SyntaxIf you are using SPSS Statistics 27 or later:
T-TEST /TESTVAL=66.5 /MISSING=ANALYSIS /VARIABLES=Height /ES DISPLAY(TRUE) /CRITERIA=CI(.95).If you are using SPSS Statistics 26 or earlier:
T-TEST /TESTVAL=66.5 /MISSING=ANALYSIS /VARIABLES=Height /CRITERIA=CI(.95).
Output
TablesTwo sections (boxes) appear in the output: One-Sample Statistics và One-Sample Test. The first section, One-Sample Statistics, provides basic information about the selected variable, Height, including the valid (nonmissing) sample kích thước (n), mean, standard deviation, and standard error. In this example, the mean height of the sample is 68.03 inches, which is based on 408 nonmissing observations.
The second section, One-Sample Test, displays the results most relevant lớn the One Sample t Test.
A Test Value: The number we entered as the kiểm tra value in the One-Sample T demo window.
B t Statistic: The demo statistic of the one-sample t test, denoted t. In this example, t = 5.810. Cảnh báo that t is calculated by dividing the mean difference (E) by the standard error mean (from the One-Sample Statistics box).
C df: The degrees of freedom for the test. For a one-sample t test, df = n - 1; so here, df = 408 - 1 = 407.
D Significance (One-Sided p. And Two-Sided p): The p-values corresponding lớn one of the possible one-sided alternative hypotheses (in this case, µHeight > 66.5) and two-sided alternative hypothesis (µHeight ≠ 66.5), respectively. In our problem statement above, we were only interested in the two-sided alternative hypothesis.
E Mean Difference: The difference between the "observed" sample mean (from the One Sample Statistics box) & the "expected" mean (the specified chạy thử value (A)). The sign of the mean difference corresponds to lớn the sign of the t value (B). The positive t value in this example indicates that the mean height of the sample is greater than the hypothesized value (66.5).
F Confidence Interval for the Difference: The confidence interval for the difference between the specified chạy thử value & the sample mean.
Decision and Conclusions
Recall that our hypothesized population value was 66.5 inches, the
