ตัวอย่างการแปลผล
Independent Samples Test
|
|
Levene's
Test
for
Equality of Variances
|
t-test
for Equality of Means
|
||||||||
|
F
|
Sig.
|
t
|
df
|
Sig.
(2-tailed)
|
Mean
Difference
|
Std.
Error Difference
|
95%
Confidence Interval of the Difference
|
|||
|
Lower
|
Upper
|
|||||||||
|
SCORE
|
 Equal variances
assumed |
5.313
|
.026
|
3.781
|
40
|
.001
|
-.95
|
.251
|
-1.458
|
-.442
|
 Equal variances not assumed |
|
|
3.862
|
35.728
|
.000
|
-.95
|
.246
|
-1.449
|
-.451
|
|
1. ต้องทำการตรวจการทดสอบความเท่ากันของ variances โดยดูค่า F-test แล้วจึงเลือกการ
ทดสอบว่าจะใช้ t-test แบบ Pooled
variance
( s12 = s22 ) หรือ
t-test แบบ
Separated variance
( s12
s22 )
s22 )
ถ้า P – value ( ค่า Sig
) > a จะยอมรับ H0 แสดงว่า s12 = s22 เลือกใช้ค่า t- test แถว Equal variances
assumed
( t-test
แบบ Pooled variance )
ถ้า P – value 
a จะปฏิเสธ H0 และยอมรับ H1 แสดงว่า s12 s22 เลือกใช้ค่า
a จะปฏิเสธ H0 และยอมรับ H1 แสดงว่า s12 s22 เลือกใช้ค่า
t- test แถว Equal variances not assumed ( t-test แบบ Separated
variance )
ในกรณีนี้ ค่า F-test
มีค่า Sig = .026 ซึ่งน้อยกว่า .05 จึง ปฏิเสธ
H0 และยอมรับ H1
แสดงว่า s12 s22 จึงเลือกใช้ ค่า t-test ในช่อง Equal variances not assumed ที่มีค่าเท่ากับ 3.861 และ
s22 จึงเลือกใช้ ค่า t-test ในช่อง Equal variances not assumed ที่มีค่าเท่ากับ 3.861 และ
มี
ค่า Sig
=.000 น้อยกว่า .05 จึง ปฏิเสธ
H0 และยอมรับ H1 ดังนั่น สรุปว่า
ค่าเฉลี่ยของประชากรมีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05
ตัวอย่างการแปลผล
Paired
Samples Test
|
|
Paired
Differences
|
t
|
df
|
Sig.
(2-tailed)
|
||||
| Mean |
||||||||
|
Std.
Deviation
|
Std.
Error Mean
|
95%
Confidence Interval of the Difference
|
||||||
| Lower |
||||||||
|
Upper
|
||||||||
| Pair
1 X - Y |
||||||||
|
-1.1190
|
1.25333
|
.19339
|
-1.5096
|
-.7285
|
-5.786
|
41
|
.000
|
|
จากตาราง ค่า
P-value ( ค่า
Sig )= .000 น้อยกว่า
.05 นั่นคือ ปฏิเสธ H0 และยอมรับ
H1
แสดงว่า ค่าเฉลี่ยของประชากรความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ
.05
หมายเหตุ ในการนำเสนอค่า t ไม่ต้องค่าลบ ( ซึ่งค่าเป็นลบ ค่าของตัวตั้งมากกว่าค่าของตัวที่เอามาลบ )
หมายเหตุ
1.
ถ้าการทดสอบ 2 ทางมีความแตกต่าง(Sig) การทดสอบทางเดียวย่อมแตกต่างอยู่แล้ว เพราะ การทดสอบทางเดียวพื้นที่ที่เป็นเขตวิกฤตจะมีค่ามากกว่าพื้นที่การทดสอบ
2 ทางที่พื้นที่เขตวิกฤตจะถูกแบ่ง 2 ข้าง
( a/ 2 )
2.
ในการทดสอบที่เป็นการทดสอบทางเดียว จะต้องนำค่า Sig. มาหารด้วย 2 ( เพราะเป็นค่า Sig
2-tailed)แล้วจึงนำไปเปรียบเทียบกับ a ถ้าเป็นการทดสอบแบบสองทางให้นำค่า Sig. นำไปเปรียบเทียบกับ a ได้เลย
3.
การสรุปผลการทดสอบสมมุติฐาน
ถ้าค่า Sig. ที่นำมาเปรียบเทียบ ถ้ามากกว่า a จะยอมรับ H0
ถ้าค่า Sig. ที่นำมาเปรียบเทียบ ถ้าน้อยกว่า a จะปฏิเสธ H0 และ ยอมรับ H1
