chuẩn
Điểm trung bình lớp TN và ĐC có thể so sánh bằng nhiều tiêu chuẩn khác nhau.
Dùng tiêu chuẩn U để kiểm định giả thuyết H0 =(μ1 = μ2) về sự bằng nhau của hai trung bình tổng thể, khi kích thước mẫu đại diện là lớp TN và ĐC đều lớn hơn 30, và phương sai tổng thểđã biết qua việc thay thế
hai phương sai mẫu lớp TN và ĐC.
Nếu |U| < 1,96 thì XTN , XDC Chưa khác nhau một cách rõ rệt. Giả thuyết H0được chấp nhận.
Nếu |U| < 1,96 thì XTN , XDC khác nhau một cách rõ rệt. Hai kết quả nghiên cứu không thể xem là như nhau. Điều đó có nghĩa là, mẫu nào có X lớn hơn thì có chất lượng tốt hơn. Kết luận này với độ tin cậy là 95%. Còn có thể kiểm định giả thuyết Ho dựa vào xác suất P. Nếu P <
0,05 giả thuyết H0 bị bác bỏ tức là có sự khác nhau giữa hai trị số trung bình XTN, XĐC
Nếu P > 0,05 thì sự khác nhau của hai trung bình mẫu XTN, XĐC
là Chưa có ý nghĩa, giả thuyết H0được chấp nhận.
• Quy trình kiểm tra giả thuyết H0 bằng tiêu chuẩn U
1. Chọn Tools / Data analynis. 2 . Chọn z -Test.
- Trong hộp thoại z-Test : Two Sample for Means - Khai báo số liệu
Variable 1 range: điểm lớp ĐC.
Variable 2 range: điểm lớp TN.
Khung Hypothesized Mean Difrrence, gõ 0.
Khai báo phương sai các mẫu vào hàng Known variance. Cột variable l: phương sai lớp ĐC.
Cột variable 2: phương sai lớp TN. Khai báo vùng xuất kết quả.
Out put: chọn một cái bất kỳ kết quả cho bảng 3.3.
Bảng 3.3. Kết quả kiểm tra giả thuyết H0
z-Test: Two Sample for Means
ĐC TN
Mean
Known Variance Observations
z P(z<=z) one-tail z critical one-tail P(z<=z) two-tail z Critical two-tail Mean: trung bình mẫu.
Known variance: phương sai mẫu.
Obser vations: kích thước mẫu.
Hypothesized Mean Difference: giả thuyết H0 về sự chênh lệch giữa hai trung bình tổng thể.
Z: trị số z.
P(Z <= z) one - tail: xác suất một chiều của z.
P(Z <= z) twoal tailác suất hai chiều của z.
Z critial two tan: ilrị số z tiêu chuẩn theo xác suất 0,05 trong trường hợp hai chiều. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});