In the process of examining the rel

In the process of examining the relationship between variables, researchers can use t test or ANOVA to compare the means of two groups on the dependent variable (Green & Salkind, 2012). The main difference between t-test and ANOVA is that t test can only be used to compare two groups while ANOVA can be used to compare two or more groups. In the process of selecting the data analysis technique for this study, I considered both ANOVA and t-test. The advantage ANOVA has over t-test is that the post-hoc tests of ANOVA allow to better controlling type 1 error (Hopkins, 2000). Therefore, in order to control type 1 error, I chose ANOVA as data analysis technique for this study.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในกระบวนการตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร นักวิจัยสามารถใช้การทดสอบ t หรือ ANOVA เพื่อเปรียบเทียบวิธีการ 2 กลุ่มตัวแปรขึ้นอยู่กับ (เขียว & Salkind, 2012) ความแตกต่างหลักระหว่าง t-ทดสอบ ANOVA เป็นการทดสอบ t ที่สามารถใช้ได้เพื่อเปรียบเทียบ 2 กลุ่มสามารถใช้ ANOVA เพื่อเปรียบเทียบสองเท่า ในกระบวนการเลือกเทคนิควิเคราะห์ข้อมูลสำหรับการศึกษานี้ ถือ ANOVA และทดสอบ t ประโยชน์ ANOVA มี t-ทดสอบคือ การทดสอบการลงรายการบัญชีเฉพาะกิจของ ANOVA ให้การควบคุมดีกว่าชนิด 1 ข้อผิดพลาด (ฮอปกินส์ 2000) ดังนั้น เพื่อควบคุมชนิด 1 ข้อผิดพลาด ฉันเลือก ANOVA เป็นเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับการศึกษานี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในขั้นตอนของการตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่นักวิจัยสามารถใช้ทดสอบ T หรือ ANOVA เพื่อเปรียบเทียบวิธีการของทั้งสองกลุ่มในตัวแปรตาม (Green & Salkind 2012) ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง t-test และ ANOVA คือ T Test เท่านั้นที่สามารถใช้ในการเปรียบเทียบทั้งสองกลุ่มในขณะที่ ANOVA สามารถนำมาใช้เพื่อเปรียบเทียบสองคนหรือมากกว่ากลุ่ม ในขั้นตอนของการเลือกเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับการศึกษาครั้งนี้ผมถือว่าทั้ง ANOVA และ t-test ข้อได้เปรียบที่มีมากกว่า ANOVA t-test คือการทดสอบการโพสต์เฉพาะกิจ ANOVA อนุญาตให้มีการควบคุมที่ดีกว่าชนิดที่ 1 ข้อผิดพลาด (ฮอปกินส์, 2000) ดังนั้นเพื่อที่จะควบคุมประเภท 1 ข้อผิดพลาดผมเลือก ANOVA เป็นเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับการศึกษานี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในกระบวนการของการตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่นักวิจัยสามารถใช้ทดสอบหรือ ANOVA เพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มในตัวแปร ( สีเขียวและ salkind , 2012 ) ความแตกต่างหลักระหว่างการทดสอบค่าที ( t-test ) และที่ทดสอบสามารถใช้ในการเปรียบเทียบสองกลุ่ม ขณะที่สถิติสามารถใช้เปรียบเทียบสอง หรือมากกว่าสองกลุ่ม ในกระบวนการของการเลือกเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการศึกษานี้ ผมถือว่าทั้งการวิเคราะห์ความแปรปรวน ( ANOVA ) และการทดสอบค่าที ( t-test ) ประโยชน์การวิเคราะห์ความแปรปรวนได้มากกว่าแบบที่ Post Hoc Tests ของ ANOVA อนุญาตให้ขึ้นการควบคุมความคลาดเคลื่อนประเภทที่ 1 ( ฮอปกินส์ , 2000 ) ดังนั้น เพื่อที่จะสามารถควบคุมความคลาดเคลื่อนประเภทที่ 1 ได้ ผมเลือก ) เป็นเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการวิจัย