• 03 - 2021 -
    09 03
    Bài viết mới
    admin

    Bài 9. One-way ANOVA F-test liên quan (One-way ANOVA with repeated measures)

    Kiểm định One-way ANOVA liên quan (related ANOVA) hay One-way với các phép đo lặp lại (One-way ANOVA with repeated measures) được sử dụng để so sánh ba nhóm trở lên có nghĩa là trong đó những người tham gia giống nhau trong mỗi nhóm. Điều này thường xảy ra trong hai tình huống: (1) khi những người tham gia được đo nhiều lần để xem các thay đổi đối với một can thiệp; hoặc (2) khi những người tham...

    Xem thêm »
  • 03 - 2021 -
    09 03
    Bài viết mới
    admin

    Bài 8. One-way ANOVA F-test không liên quan (unrelated)

    1. Khi nào sử dụng? Kiểm định này được sử dụng khi nhà nghiên cứu muốn kiểm tra sự khác biệt giữa các trung bình của hai hoặc nhiều nhóm độc lập (các nhóm điều trị trong thiết kế thử nghiệm hoặc nhóm con trong thiết kế khảo sát và so sánh). Kiểm định này có thể được xem như một phần mở rộng của phép thử t độc lập (independent t-test) khi có từ ba nhóm độc lập trở...

    Xem thêm »
  • 03 - 2021 -
    09 03
    Các suy luận liên quan đến dữ liệu liên tục
    admin

    Bài 7. Giới thiệu phân tích phương sai (ANOVA)

    Phân tích phương sai (ANOVA) là một thủ tục kiểm tra giả thuyết thống kê cho phép nhà nghiên cứu đánh giá hiệu ứng nhân quả của hai hoặc nhiều biến số độc lập (phương pháp điều trị) và các tương tác có thể có của các điều trị này ảnh hưởng lên một biến số phản ứng (kết quả) duy nhất. Phân tích ANOVA cho phép các suy luận nhân quả được thực hiện trong các thiết kế thử...

    Xem thêm »
  • 03 - 2021 -
    09 03
    Bài viết mới
    admin

    Bài 6. T-test bắt cặp (Paired t-test)

    Kiểm định t-test bắt cặp (còn được gọi là t-test phụ thuộc) so sánh giá trị trung bình giữa hai nhóm liên quan trên cùng một biến phụ thuộc, liên tục. Ví dụ: bạn có thể sử dụng thử nghiệm t bắt cặp để biết liệu có sự khác biệt trong việc tiêu thụ thuốc lá hàng ngày của người hút thuốc trước và sau chương trình trị liệu thôi miên 6 tuần hay không (nghĩa là, biến phụ thuộc...

    Xem thêm »
  • 03 - 2021 -
    09 03
    Bài viết mới
    admin

    Bài 5. T-test độc lập (Independent t-test)

    Kiểm định t-mẫu độc lập (independent t-test) để so sánh giá trị trung bình giữa hai nhóm không liên quan trên cùng một biến liên tục. Ví dụ, chúng ta có thể sử dụng bài kiểm tra t-test độc lập để hiểu liệu mức lương của sinh viên tốt nghiệp năm đầu tiên có khác nhau dựa trên giới tính hay không (tức là, biến phụ thuộc của bạn sẽ là "lương của sinh viên tốt nghiệp năm đầu tiên"...

    Xem thêm »
  • 03 - 2021 -
    09 03
    Bài viết mới
    admin

    Bài 4. Phân tích tương quan Pearson r (Pearson’s Correlation r)

    Phân tích tương quan Pearson r (cung cấp một hệ số tương quan Pearson, được ký hiệu là r) là thước đo độ mạnh của mối liên kết tuyến tính giữa hai biến. Về cơ bản, sự tương quan Pearson cố gắng vẽ một đường phù hợp nhất thông qua dữ liệu của hai biến và hệ số tương quan Pearson, r, cho biết khoảng cách tất cả các điểm dữ liệu này đến đường phù hợp nhất này (tức...

    Xem thêm »
1 … 17 18 19 20

Thông tin tài khoản Premium

- Tên tài khoản:

- Gói cước:

- Ngày hết hạn:

* Lưu ý: Bạn sẽ không thể đọc các tài liệu trả phí nếu bạn chưa trả phí hoặc gói tài liệu trả phí của bạn đã hết hạn. Vui lòng đăng ký tài khoản Premium tại đây.

Nghiên cứu giáo dục

Bài viết mới

Đọc nhiều nhất

error: Content is protected !!