เปรียบเทียบการใช้ Independent Sample T-Test และ Mann-Whitney U Test — ใช้เมื่อใดและต่างกันอย่างไร

เปรียบเทียบการใช้ Independent Sample T-Test และ Mann-Whitney U Test

ในการทำงานวิจัยเชิงปริมาณ นักวิจัยมักต้องการทดสอบว่า “สองกลุ่มมีความแตกต่างกันหรือไม่” เช่น

• ชายและหญิงมีระดับความพึงพอใจต่อการบริการแตกต่างกันหรือไม่

• กลุ่มที่ผ่านการอบรมและกลุ่มที่ยังไม่ผ่าน มีคะแนนหลังการอบรมต่างกันหรือไม่

คำถามแบบนี้สามารถวิเคราะห์ได้ทั้งโดยใช้ Independent Sample T-Test และ Mann-Whitney U Testแต่สิ่งสำคัญคือต้องเลือกให้เหมาะกับ “ลักษณะของข้อมูล” เนื่องจากทั้งสองวิธีมีหลักการและเงื่อนไขที่ต่างกัน

Independent Sample T-Test คืออะไร

Independent Sample T-Test คือการทดสอบทางสถิติที่ใช้เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของ 2 กลุ่มอิสระ เพื่อดูว่ามีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่

โดยทั่วไป ตัวแปรที่ใช้มีลักษณะดังนี้:

• ตัวแปรอิสระ (Independent Variable) เป็นตัวแปรจำแนกกลุ่ม เช่น เพศ (ชาย/หญิง), กลุ่มทดลองกับกลุ่มควบคุม

• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) เป็นข้อมูลเชิงปริมาณ เช่น คะแนนสอบ, รายได้, ระดับความพึงพอใจ

การใช้ T-Test เหมาะในกรณีที่ข้อมูลของคุณมีการแจกแจงแบบปกติ (Normal Distribution) และความแปรปรวนของแต่ละกลุ่มไม่แตกต่างกันมากนัก

ตัวอย่างเช่น:

วิจัยเรื่อง “ระดับความพึงพอใจของลูกค้าชายและหญิงต่อบริการของโรงแรม”

ตัวแปรอิสระ: เพศ (ชาย/หญิง)ตัวแปรตาม: คะแนนความพึงพอใจเฉลี่ย (1–5)

หากข้อมูลมีการแจกแจงแบบปกติ สามารถใช้ Independent Sample T-Test เพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของทั้งสองกลุ่มได้

Mann-Whitney U Test คืออะไร

Mann-Whitney U Test เป็นสถิติแบบไม่อิงพารามิเตอร์ (Non-parametric) ใช้สำหรับเปรียบเทียบความแตกต่างระหว่าง 2 กลุ่มอิสระเช่นเดียวกับ T-Testแต่ใช้ในกรณีที่ข้อมูล ไม่เป็นปกติ (Non-normal) หรือมี ค่าผิดปกติ (Outliers) เยอะจนค่าเฉลี่ยไม่สามารถสะท้อนค่ากลางที่แท้จริงได้

ในกรณีนี้ การทดสอบจะใช้ อันดับของข้อมูล (Ranks) แทนค่าจริง ทำให้เหมาะกับข้อมูลที่มีการเบ้หรือไม่ต่อเนื่อง

ตัวอย่างเช่น:

วิจัยเรื่อง “ระดับความเครียดของพนักงานในกลุ่มอายุต่ำกว่า 40 ปี และกลุ่มอายุ 40 ปีขึ้นไป”

ตัวแปรอิสระ: อายุ (ต่ำกว่า 40 ปี / 40 ปีขึ้นไป)ตัวแปรตาม: ระดับความเครียด (ค่าที่วัดจากแบบสอบถาม 1–5)

หากข้อมูลมีค่าที่เบ้ไปทางใดทางหนึ่ง หรือพบค่าผิดปกติบางส่วน ควรใช้ Mann-Whitney U Test แทน T-Test

สรุปแนวทางการเลือกใช้งาน

หากข้อมูลของคุณมีการแจกแจงแบบ ปกติ และไม่มีค่าผิดปกติ การใช้ Independent Sample T-Test จะเหมาะสมที่สุด เพราะสามารถเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยได้โดยตรง

แต่หากข้อมูลของคุณมีลักษณะ ไม่เป็นปกติ มี ขนาดกลุ่มตัวอย่างน้อย หรือมี Outliers การใช้ Mann-Whitney U Test จะให้ผลที่น่าเชื่อถือกว่า เพราะใช้การจัดอันดับข้อมูลในการวิเคราะห์แทนค่าเฉลี่ย

กล่าวโดยสรุปคือ

• ใช้ T-Test เมื่อต้องการวิเคราะห์ความแตกต่างของค่าเฉลี่ยระหว่างสองกลุ่มที่มีข้อมูลต่อเนื่องและเป็นปกติ

• ใช้ Mann-Whitney U Test เมื่อต้องการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่เป็นปกติ หรือเป็นข้อมูลเชิงอันดับ เช่น ระดับความพึงพอใจ

ทำไมควรใช้บริการของ Data Investigator

การเลือกใช้สถิติให้ถูกต้องไม่ใช่เพียงแค่รู้วิธีคำนวณ แต่ต้องเข้าใจลักษณะของข้อมูลและสมมติฐานทางสถิติอย่างลึกซึ้ง ซึ่งเป็นสิ่งที่ผู้เชี่ยวชาญเท่านั้นที่สามารถตีความได้อย่างแม่นยำ

Data Investigator มีประสบการณ์ในการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยโปรแกรม SPSS มากกว่า 15 ปี ทั้งในด้านงานวิจัยเชิงวิชาการ ธุรกิจ และการแพทย์ พร้อมช่วยให้งานของคุณถูกต้องและเข้าใจง่ายในทุกขั้นตอน

จุดเด่นของบริการ Data Investigator

• ตรวจสอบความเหมาะสมของข้อมูลและเลือกใช้สถิติที่ถูกต้อง

• วิเคราะห์ข้อมูลด้วยโปรแกรม SPSS อย่างเป็นระบบและน่าเชื่อถือ

• อธิบายผลการวิเคราะห์ข้อมูลโดยละเอียด พร้อมช่วยตีความเชิงสถิติอย่างเข้าใจง่าย

• จัดทำ ใบรับรองผลการวิเคราะห์ข้อมูล (Certificate of Statistical Analysis)

• รับรองความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ในระดับมืออาชีพ

ไม่ว่าคุณจะเป็น นักศึกษาทำวิทยานิพนธ์, นักวิจัยทางการแพทย์, หรือ หน่วยงานราชการ,Data Investigator คือผู้ช่วยมืออาชีพที่พร้อมทำให้งานวิเคราะห์ข้อมูลของคุณแม่นยำ ถูกต้อง และเข้าใจได้ชัดเจนที่สุด

สอบถามข้อมูลเพิ่มเติมกรุณาติดต่อ:

อีเมล์: info@datainvestigatorth.com

ไลน์: @datainvestigator