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比較平均數 Test 大學生是不是很需要IL的五大能力 男生、女生對IL的五項能力的需要程度是不是一樣？ 不同學院的學生對IL的五項能力的需要程度是不是一樣？ 不同年級的學生對IL的五項能力的需要程度是不是一樣？ 獲取資訊資源的能力 批判思考的能力 解決問題的能力 學科應用 職場生涯的競爭力 老師、學生對圖書館服務的滿意程度是不是一樣？ T檢定：基本概念 連續變數 次數分配：歸類整理 描述統計： 集中趨勢量數 （平均數、中數、眾數） 離散量數 （全距、四分差、標準差、變異數） 抽樣分配特性 研究者無法確知抽樣過程是否具有偏差而違反常態分配的基本要求，因此，連續變數的考驗必須特別考慮抽樣分配的特性，選取適當的檢驗方式 母群的多寡 t檢定: 單母群與多母群 單母群的平均數檢定 一個連續變數的得分可以計算出一個平均數，例如薪資的平均數或學業成績的平均數，如果研究者僅對單一變數的平均數加以檢驗，不考慮其他變數的影響，稱為單母群的平均數考驗 多母群的平均數檢定 同時考慮不同情況之下的平均數是否有所差異，例如男生與女生的平均數比較，此時即牽涉到多個平均數的考驗；不同平均數，代表背後具有多個母群存在，因此稱為多母群的平均數考驗。 t檢定:單尾與雙尾檢定 平均數檢定與卡方檢定不同，平均數檢定會因為研究假設的方向性，而有單尾或雙尾檢定之區分 平均數檢定旨在比較不同平均數的大小差距，而提出兩個平均數大於、小於或不等於等 不同形式的研究假設 ONE AND TWO-TAILED t-TESTS 單尾或是雙尾的T檢定，是取決於?是全部放在一邊或是平均分配在兩邊。 單尾T檢定是用在只關心特定方向的結果時；而雙尾T檢定則是結果的兩個方向都關心。 單尾或是雙尾T檢定之選擇，考量各種不同的假設檢定情況。 TWO-TAILED t-TESTS 雙尾檢定 （two-tailed test） 無特定方向的假設，如：男生的薪資與女生的薪資有所不同 假設在兩個極端的情況都有可能發生，而必須設定兩個拒絕區， 虛無假設 H0: ?1 = ?2 (?1 - ?2 = 0) 對立假設 H1: ?1 ? ?2 (?1 - ?2 ? 0) TWO-TAILED t-TESTS 雙尾T檢定是將?值平均分配在兩端 虛無假設之臨界值（critical value）有二：一為正，一為負，t值則是以正負號表示(± ) 例如：自由度為10 (df=10) ，而?定為0.05, 則t 10,.05= ± 2.228，其抽樣分配模式可以圖示如下： ONE-TAILED t-TESTS 單尾檢定（one-tailed test） 只關心單一方向的比較關係時，如：男生的薪資x1高於女生的薪資x2 平均數的考驗僅有一個拒絕區 虛無假設 H0: ?1 = ?2 對立假設 H1: ?1 ?2 例如： 自由度為10 (df=10) ?定為0.05 t 10,.05=1.812，其抽樣分配模式可以圖示如下： 例如： 自由度為10 (df=10) ?定為0.05 t 10,.05=1.812，其抽樣分配模式可以圖示如下： Comparison of One and Two-tailed t-tests 如果tOBS = 3.37，那麼在雙尾和右邊單尾，都是顯著的；但是左邊單尾則是不顯著的；這是單尾檢定的風險。 Comparison of One and Two-tailed t-tests 如果tOBS = -1.92 ，那麼只有在左邊單尾才顯著；檢定方向應該在研究設計時就設想好，而不是在檢定時操弄，有經驗的審稿者看到單尾檢定就會特定注意其適用性的。 Comparison of One and Two-tailed t-tests 單尾檢定由於僅需考慮單方向的差異性，因此在同樣的顯著水準下，可以較雙尾檢定容易得到顯著的結果，即其統計檢定力(power of test)大於雙尾檢定，因此採用單尾檢定對於研究者似乎較為有利。 採用單尾檢定必須提出支持證據，除非理論文獻支持單尾檢定的概念，或是變項間的關係具有明顯的線索顯示須使用單尾檢定，否則以採雙尾檢定來考驗平均數的特性。 t檢定：獨立樣本與相依樣本 在多母數的平均數考驗中，不同的平均數進行相互比較，然而不同的平均數可能計算自不同的樣本，亦有可能計算自同一個樣本的同一群人，或是具有配對關係的不同樣本。根據機率原理，當不同的平均數來自不同的獨立樣本，兩個樣本的抽樣機率亦相互獨立 重複量數設計（repeated measure design） 不同的平均數來自於同一樣本的同一群人 例：圖資所學生的四學期平均成績 配對樣本設計（matched sample design） 配對關係的不同樣本 例：夫妻兩人的薪資多寡、同組的成績 重複量