---
title: T.INV – คำนวณค่าผกผันของการแจกแจงแบบ T (หางซ้าย)
url: https://www.thepexcel.com/functions/excel/statistical/t-inv/
type: function-explainer
program: Excel
syntax: "=T.INV(probability, deg_freedom)"
date: 2025-12-02
updated: 2025-12-24
scores:
  popularity: 5
  difficulty: 4
  usefulness: 6
---

# T.INV – คำนวณค่าผกผันของการแจกแจงแบบ T (หางซ้าย)

> T.INV ใช้หาค่า t-value จากความน่าจะเป็นและองศาอิสระ ฟังก์ชันนี้ช่วยสร้างช่วงความเชื่อมั่น (confidenc

## คำอธิบาย

T.INV ใช้หาค่า t-value จากความน่าจะเป็นและองศาอิสระ ฟังก์ชันนี้ช่วยสร้างช่วงความเชื่อมั่น (confidence interval) หรือทดสอบสมมติฐาน โดยทำงานกับหางซ้ายของการแจกแจง t

## Syntax

```excel
=T.INV(probability, deg_freedom)
```

## Arguments

| Name | Required | Type | Default | Description |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| probability | Yes | Number |  | ความน่าจะเป็นของการแจกแจง t (ค่าระหว่าง 0 ถึง 1) - โดย 0.05 หมายถึง 5% และ 0.975 หมายถึง 97.5% |
| deg_freedom | Yes | Number |  | องศาอิสระ (degrees of freedom) - โดยทั่วไปคือ จำนวนตัวอย่าง - 1 เช่น ถ้า n=30 แล้ว df=29 ค่าที่ไม่ใช่จำนวนเต็มจะถูกตัดทิ้งส่วนทศนิยม |

## ตัวอย่าง

### 1. ตัวอย่างพื้นฐาน - หา t-value สำหรับช่วงความเชื่อมั่น 95%

```excel
=T.INV(0.975, 60)
```

**ผลลัพธ์:** `1.9996`

สมมติว่าเรากำลังสร้างช่วงความเชื่อมั่น 95% สำหรับตัวอย่าง 61 ชิ้น (df=60) ที่ระดับนัยสำคัญ 5% โดยแบ่งเป็นสองหาง ค่า probability คือ 0.975 (คือ 0.5 + 0.475) ผลลัพธ์ 1.9996 คือค่า t ที่เราจะใช้คำนวณขีดจำกัดของช่วงความเชื่อมั่น

### 2. ตัวอย่างจริง - สร้างช่วงความเชื่อมั่น 95% สำหรับค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่าง

```excel
สมมติค่าเฉลี่ย (A1) = 150, ค่าความเบี่ยงเบน (A2) = 20, n (A3) = 25
=A1-T.INV(0.975,A3-1)*A2/SQRT(A3)  ← ขีดจำกัดล่าง
=A1+T.INV(0.975,A3-1)*A2/SQRT(A3)  ← ขีดจำกัดบน
```

**ผลลัพธ์:** `ขีดจำกัดล่าง: 139.65, ขีดจำกัดบน: 160.35`

เรามีตัวอย่าง 25 คน (df=24) โดยค่าเฉลี่ย 150 และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน 20 ใช้ T.INV(0.975, 24) ได้ค่า t = 2.0639 จากนั้นคำนวณ margin of error = 2.0639 * 20 / sqrt(25) = 8.26 ดังนั้นช่วงความเชื่อมั่น 95% คือ 150 ± 8.26 = [141.74, 158.26]

### 3. ตัวอย่างเปรียบเทียบ - องศาอิสระที่ต่างกัน

```excel
=T.INV(0.975, 10)   → ผลลัพธ์ 2.2281
=T.INV(0.975, 30)   → ผลลัพธ์ 2.0423
=T.INV(0.975, 1000) → ผลลัพธ์ 1.9623
```

**ผลลัพธ์:** `เมื่อ df เพิ่มขึ้น ค่า t จะลดลงเข้าใกล้ 1.96 (z-value)`

ที่น่าสังเกตคือเมื่อองศาอิสระเพิ่มขึ้น (ตัวอย่างมากขึ้น) ค่า t-value จะลดลง เพราะการแจกแจง t จะเข้าใกล้การแจกแจงแบบปกติ (normal distribution) และค่า z-value สำหรับ 0.975 คือ 1.96 ดังนั้นตัวอย่างขนาดใหญ่จะมีขีดจำกัดช่วงความเชื่อมั่นที่แคบลง

### 4. ตัวอย่างระดับนัยสำคัญต่างกัน - 90% confidence level

```excel
=T.INV(0.95, 30)   → 1.6973 (90% confidence level, α=0.10, two-tailed)
```

**ผลลัพธ์:** `1.6973`

ถ้าต้องการช่วงความเชื่อมั่น 90% (แทน 95%) ค่า probability คือ 0.95 (คือ 0.5 + 0.45) และ df=30 ได้ค่า t = 1.6973 ซึ่งค่อนข้างน้อยกว่า 1.96 เพราะระดับความเชื่อมั่นต่ำลง

## หมายเหตุเพิ่มเติม

- จำความสัมพันธ์: ถ้าต้องการช่วงความเชื่อมั่น 95% ใช้ 0.975 | 99% ใช้ 0.995 | 90% ใช้ 0.95 (แพทเทิร์นคือ probability = 0.5 + confidence_level/2)

- ในกรณีที่ degrees of freedom มีค่ามาก (df > 30) ค่า t-value จะเข้าใกล้ z-value (≈1.96 สำหรับ 95%) ดังนั้นอาจใช้ NORM.S.INV(0.975) ≈ 1.96 แทนได้

- ใช้ TABLE feature หรือ Data Table เพื่อสร้างตารางเปรียบเทียบค่า t-value ที่ความน่าจะเป็นและ degrees of freedom ต่างกัน เพื่อประสิทธิผลในการวิเคราะห์

- ในการสร้างช่วงความเชื่อมั่น อย่าลืมว่า T.INV ให้ค่า t เพียงส่วนหนึ่ง ยังต้องคูณกับ standard error (SE = s / sqrt(n)) เพื่อให้ได้ margin of error

- ถ้า degrees of freedom เป็นเลขทศนิยม Excel จะตัดทิ้งส่วนทศนิยมโดยอัตโนมัติ ไม่จำเป็นต้องใช้ INT() เอง

## คำถามที่พบบ่อย

**Q: T.INV และ T.INV.2T ต่างกันอย่างไร?**

T.INV คำนวณค่าผกผันสำหรับหางซ้าย (left-tailed) ถ้า probability = 0.975 จะได้ค่า t ที่ความน่าจะเป็นสะสม 97.5% ส่วน T.INV.2T (two-tailed) ใช้สำหรับการทดสอบสมมติฐานแบบสองหาง ถ้าต้องการช่วงความเชื่อมั่น 95% สองหาง ใช้ T.INV.2T(0.05, df) จะได้ค่า t ที่เหมาะสม

**Q: ความน่าจะเป็น (probability) ควรเป็นเท่าไหร่เมื่อต้องการช่วงความเชื่อมั่น 95%?**

ใช้ 0.975 ไม่ใช่ 0.95 เพราะเราแบ่งระดับนัยสำคัญ 5% ออกเป็นสองหาง (ซ้ายและขวา) ได้ 2.5% ต่อหาง ดังนั้น 0.5 + 0.475 = 0.975 ส่วน 99% confidence level ใช้ 0.995

**Q: ค่า probability ต้องอยู่ในช่วงเท่าไหร่?**

ต้องอยู่ระหว่าง 0 (ไม่รวม) ถึง 1 (ไม่รวม) ถ้า probability = 0 หรือ = 1 จะได้ error #NUM!

**Q: องศาอิสระ (degrees of freedom) ต้องคำนวณอย่างไร?**

โดยทั่วไป df = n - 1 เมื่อ n คือจำนวนตัวอย่าง ตัวอย่างเช่น ถ้าเรามีข้อมูล 50 ชิ้น แล้ว df = 49 ค่า df ต้องมากกว่าหรือเท่ากับ 1 มิฉะนั้นจะได้ error #NUM!

**Q: ทำไม T.INV ถึงให้ค่า t-value ได้ ส่วน T.DIST ให้ probability?**

T.INV และ T.DIST เป็นฟังก์ชันผกผันกัน T.DIST คำนวณจากค่า t ไปหา probability ส่วน T.INV คำนวณจาก probability ไปหาค่า t ลองนึกว่า SQRT และ POWER นั่นแหละ

## ฟังก์ชันที่เกี่ยวข้อง

- [T – ตรวจสอบและส่งกลับข้อความ](https://www.thepexcel.com/functions/excel/text/t/)
- [T.DIST – หาค่า T-Distribution (Left-tailed)](https://www.thepexcel.com/functions/excel/statistical/t-dist/)
- [TDIST – หาค่า T-Distribution (เก่า)](https://www.thepexcel.com/functions/excel/compatibility/tdist/)
- [T.DIST.RT – หาค่าความน่าจะเป็นท้ายขวาของการแจกแจง t](https://www.thepexcel.com/functions/excel/statistical/t-dist-rt/)
- [T.INV.2T – หาค่าผกผันของการแจกแจง T (สองหาง)](https://www.thepexcel.com/functions/excel/statistical/t-inv-2t/)

## แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

- [Official Microsoft Documentation - T.INV](https://support.microsoft.com/en-us/office/t-inv-function-2908272b-4e61-4942-9df9-a25fec9b0e2e) _(official)_
- [Microsoft Learn - Understanding t-distribution in Statistics](https://learn.microsoft.com/en-us/training/) _(official)_
- [T-distribution Concepts - Khan Academy](https://www.khanacademy.org/) _(article)_

---

_Source: [https://www.thepexcel.com/functions/excel/statistical/t-inv/](https://www.thepexcel.com/functions/excel/statistical/t-inv/)_