至此为止，例题只处理了一个样本组。如果想比较两个样本组，你显然需要两组的数据。计算第二组样本的标准方差，并使用该数值来计算2个实验组之间的差额。差额公式为sd = √((s1/N1) + (s2/N2))。  sd是两组之间的差额。 s1是第1组的标准方差，而N1是第1组的样本量。 s2是第2组的标准方差，而N2是第2组的样本量。 例如，假设第2组数据，即课前没有预习的学生的数据样本量是5，而标准方差是5.81。差额为：  sd = √((s1)2/N1) + ((s2)2/N2)) sd = √(((4.51)2/5) + ((5.81)2/5)) = √((20.34/5) + (33.76/5)) = √(4.07 + 6.75) = √10.82 = 3.29。 t分数可以将数据转化为能够与其他数据进行比较的形式。你可以使用t分数来做t检验，计算两组之间存在显著差异的可能性。t分数的公式是t = (µ1 – µ2)/sd。  µ1是第一组的平均值。 µ2是第二组的平均值。 sd是样本之间的差额。 你应该使用较大的平均值作为µ1，以免t值变成负数。 例如，假设第2组没有预习的学生的样本平均值是80。则t分数为：t = (µ1 – µ2)/sd = (88.6 – 80)/3.29 = 2.61。 使用t分数时，自由度的数值是用样本量确定的。将两组的样本数相加，然后减2。在我们的例子中，自由度(d.f.)是8，因为第1组有5个样本，而第2组也有5个样本，(5 + 5) – 2 = 8。 你可以在标准的统计学书籍或网上找到t分数和自由度表格。查找包含数据自由度的行，找到与t分数对应的p值。 当自由度为8，t值为2.61时，单侧检验的p值介于0.01和0.025之间。由于我们将显著性水平设置为小于等于0.05，所以我们的数值具有统计显著性。得到这一数据后，我们可以拒绝零假设，接受备择假设：课前预习教材的学生会取得更好的期末成绩。 许多研究人员会使用少量的数据，做一个小规模的先导型研究，以帮助自己了解如何设计一个规模更大的研究。使用更多的数据，做另一项研究，有助于提高你对结论的信心。 后续研究可以帮助你确定自己的结论是否包含I型错误或II型错误。前者指在没有差异的情况下观察到差异，或错误的拒绝零假设，而后者指在有差异时未观察到差异，或错误的接受零假设。

How would you rephrase that briefly using Vietnamese?
Tính phương sai giữa hai nhóm quan sát của bạn. Tính giá trị thống kê t của dữ liệu. Xác định bậc tự do của mẫu. Dùng bảng t để đánh giá mức ý nghĩa. Cân nhắc tiến hành nghiên cứu tiếp theo.