ស្ថិតិសន្និដ្ឋានជាមូលដ្ឋាន

ស្ថិតិសន្និដ្ឋានជាមូលដ្ឋាន៖ និយមន័យ វិធីសាស្ត្រ និងការអនុវត្ត

ស្ថិតិគឺជាវិទ្យាសាស្ត្រដែលសិក្សាពីរបៀបប្រមូល ដំណើរការ វិភាគ បកស្រាយ និងបង្ហាញទិន្នន័យ។ ស្ថិតិត្រូវបានបែងចែកជាពីរផ្នែកធំៗ៖ ស្ថិតិពិពណ៌នា និងស្ថិតិសន្និដ្ឋាន។ ស្ថិតិពិពណ៌នាផ្តោតលើការបង្ហាញ និងសង្ខេបទិន្នន័យក្នុងទម្រង់ងាយយល់ ដូចជាតារាង ក្រាហ្វ និងរង្វាស់ផ្សេងៗនៃទំនោរកណ្តាល និងការបែកខ្ចាត់ខ្ចាយ។ ម្យ៉ាងវិញទៀត ស្ថិតិសន្និដ្ឋានអនុញ្ញាតឱ្យយើងធ្វើការព្យាករណ៍ ឬការសន្និដ្ឋានអំពីចំនួនប្រជាជនដោយផ្អែកលើទិន្នន័យគំរូ។

ស្ថិតិសន្និដ្ឋាន គឺជាសាខាមួយនៃស្ថិតិដែលអនុញ្ញាតឱ្យយើងសន្និដ្ឋាន ឬទាញសេចក្តីសន្និដ្ឋានអំពីចំនួនប្រជាជនដោយផ្អែកលើទិន្នន័យដែលយកចេញពីគំរូ។ ការប្រើប្រាស់នេះគឺមានសារៈសំខាន់ណាស់ ពីព្រោះវាជារឿយៗមិនអាចប្រមូលទិន្នន័យពីចំនួនប្រជាជនទាំងមូលបាន។ តាមរយៈវិធីសាស្ត្រស្ថិតិសន្និដ្ឋាន យើងអាចធ្វើការប៉ាន់ស្មាន ឬសម្មតិកម្មអំពីចំនួនប្រជាជន និងវាស់កម្រិតនៃទំនុកចិត្តលើការប៉ាន់ស្មានទាំងនោះ។

ការយល់ដឹងជាមូលដ្ឋាន និងគោលគំនិតសំខាន់ៗ

ចំនួនប្រជាជន និងគំរូ
– ចំនួនប្រជាជន៖ សំដៅលើការប្រមូលផ្តុំទាំងមូលនៃបុគ្គល ឬវត្ថុដែលជាប្រធានបទនៃការស្រាវជ្រាវ។ ឧទាហរណ៍ និស្សិតទាំងអស់នៅសាកលវិទ្យាល័យ។
– គំរូ៖ សំណុំរង ឬផ្នែកមួយនៃចំនួនប្រជាជនដែលត្រូវបានជ្រើសរើសសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវ ដើម្បីធ្វើការសន្និដ្ឋានអំពីចំនួនប្រជាជននោះ។ ឧទាហរណ៍ និស្សិត 100 នាក់ត្រូវបានជ្រើសរើសដោយចៃដន្យពីសាកលវិទ្យាល័យ។

ប៉ារ៉ាម៉ែត្រ និងស្ថិតិ
– ប៉ារ៉ាម៉ែត្រ៖ គឺជាតម្លៃលេខដែលពិពណ៌នាអំពីលក្ខណៈនៃចំនួនប្រជាជន (ដូចជាមធ្យមភាគចំនួនប្រជាជន)។
– ស្ថិតិ៖ គឺជាតម្លៃលេខដែលពិពណ៌នាអំពីលក្ខណៈនៃគំរូ (ដូចជាមធ្យមភាគគំរូ)។

វិធីសាស្រ្តក្នុងស្ថិតិសន្និដ្ឋាន

មានវិធីសាស្រ្តផ្សេងៗគ្នានៅក្នុងស្ថិតិសន្និដ្ឋានដែលត្រូវបានគេប្រើជាញឹកញាប់ដូចជា៖

១. ការប៉ាន់ស្មានប៉ារ៉ាម៉ែត្រ
– ការប៉ាន់ស្មានប៉ារ៉ាម៉ែត្រពាក់ព័ន្ធនឹងការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យគំរូដើម្បីប៉ាន់ស្មាន (ឬព្យាករណ៍) តម្លៃនៃប៉ារ៉ាម៉ែត្រចំនួនប្រជាជន។ ការប៉ាន់ស្មានមានពីរប្រភេទសំខាន់ៗ៖
– ការប៉ាន់ស្មានចំណុច៖ ការប៉ាន់ស្មានតែមួយនៃប៉ារ៉ាម៉ែត្រចំនួនប្រជាជន។ ឧទាហរណ៍ ការប្រើប្រាស់មធ្យមភាគគំរូដើម្បីប៉ាន់ស្មានមធ្យមភាគចំនួនប្រជាជន។
– ចន្លោះជឿជាក់៖ ជួរនៃតម្លៃដែលសន្មត់ ឬរំពឹងថានឹងមានតម្លៃប៉ារ៉ាម៉ែត្រចំនួនប្រជាជន ជាមួយនឹងកម្រិតជឿជាក់ជាក់លាក់មួយ។

២. ការធ្វើតេស្តសម្មតិកម្ម
– ដំណើរការសាកល្បងសម្មតិកម្មពាក់ព័ន្ធនឹងសម្មតិកម្មពីរ គឺសម្មតិកម្មសូន្យ (H0) ដែលបញ្ជាក់ថាមិនមានឥទ្ធិពល ឬភាពខុសគ្នា និងសម្មតិកម្មជំនួស (H1) ដែលបញ្ជាក់ថាមានឥទ្ធិពល ឬភាពខុសគ្នា។
– ការធ្វើតេស្តសម្មតិកម្មមានគោលបំណងកំណត់ថាតើមានភស្តុតាងគ្រប់គ្រាន់ពីទិន្នន័យគំរូដើម្បីបដិសេធសម្មតិកម្មសូន្យដើម្បីគាំទ្រសម្មតិកម្មជំនួសឬអត់។
- ជំហាននៃការធ្វើតេស្តសម្មតិកម្មរួមមាន៖
១. ចូររៀបរាប់សម្មតិកម្មពីរ (ហូ និង ហា)។
2. ជ្រើសរើសកម្រិតសារៈសំខាន់ (អាល់ហ្វា)។
៣. ប្រមូល និងវិភាគទិន្នន័យ។
៤. កំណត់តម្លៃ p ឬស្ថិតិសាកល្បង។
៥. ធ្វើការសន្និដ្ឋានដោយផ្អែកលើតម្លៃ p និងកម្រិតសារៈសំខាន់។

៣. ការវិភាគតំរែតំរង់
- ប្រើសម្រាប់យល់អំពីទំនាក់ទំនងរវាងអថេរពីរ ឬច្រើន។
- គំរូតំរែតំរង់លីនេអ៊ែរសាមញ្ញមួយពាក់ព័ន្ធនឹងទំនាក់ទំនងរវាងអថេរឯករាជ្យមួយ (កត្តាព្យាករណ៍) និងអថេរអាស្រ័យមួយ (ការឆ្លើយតប)។
- គំរូតំរែតំរង់លីនេអ៊ែរច្រើនពាក់ព័ន្ធនឹងអថេរឯករាជ្យច្រើនជាងមួយ។

៤. ការវិភាគអំពីភាពប្រែប្រួល (ANOVA)
- ប្រើសម្រាប់ប្រៀបធៀបមធ្យមភាគរវាងក្រុមបី ឬច្រើនក្រុម ហើយកំណត់ថាតើយ៉ាងហោចណាស់ក្រុមមួយខុសពីក្រុមដទៃទៀតឬអត់។
– ការវិភាគ ANOVA មួយផ្លូវពាក់ព័ន្ធនឹងកត្តាមួយ ឬអថេរឯករាជ្យ ខណៈពេលដែលការវិភាគ ANOVA ពីរផ្លូវពាក់ព័ន្ធនឹងកត្តាពីរ ឬអថេរឯករាជ្យ។

ការអនុវត្តស្ថិតិសន្និដ្ឋាន

ការអនុវត្តស្ថិតិសន្និដ្ឋានអាចរកបាននៅក្នុងវិស័យជាច្រើន រួមមាន៖

– សុខភាព៖ ដើម្បីកំណត់ប្រសិទ្ធភាពនៃការព្យាបាលថ្មីបើប្រៀបធៀបទៅនឹងការព្យាបាលចាស់។
– អាជីវកម្ម៖ ដើម្បីវាស់ស្ទង់ការពេញចិត្តរបស់អតិថិជន និងធ្វើការព្យាករណ៍អំពីការលក់នាពេលអនាគត។
– ចិត្តវិទ្យា៖ ដើម្បីវាយតម្លៃប្រសិទ្ធភាពនៃការព្យាបាល ឬអន្តរាគមន៍ក្នុងការកែលម្អស្ថានភាពផ្លូវចិត្តរបស់អ្នកជំងឺ។
– ការអប់រំ៖ ដើម្បីវាយតម្លៃប្រសិទ្ធភាពនៃកម្មវិធីសិក្សាថ្មី ឬវិធីសាស្ត្របង្រៀនជាក់លាក់ណាមួយ។
– វិទ្យាសាស្ត្រសង្គម៖ ដើម្បីវិភាគទិន្នន័យស្ទង់មតិ និងទាញសេចក្តីសន្និដ្ឋានអំពីឥរិយាបថសង្គម។

ការសិក្សាករណី និងឧទាហរណ៍

ជាឧទាហរណ៍នៃការអនុវត្តស្ថិតិសន្និដ្ឋាន នេះគឺជាការសិក្សាករណីសាមញ្ញមួយនៅក្នុងវិស័យអប់រំ៖

ការសិក្សាករណី៖ ប្រសិទ្ធភាពនៃបច្ចេកទេសបង្រៀនថ្មី

គ្រូបង្រៀនគណិតវិទ្យាម្នាក់នៅសាលា A ចង់ដឹងថាតើបច្ចេកទេសបង្រៀនថ្មីមានប្រសិទ្ធភាពជាងបច្ចេកទេសចាស់ក្នុងការកែលម្អការអនុវត្តរបស់សិស្សឬអត់។ ដើម្បីធ្វើដូចនេះ គាត់បានប្រើប្រាស់ទិន្នន័យពីសិស្សពីរក្រុម៖ ក្រុមមួយបង្រៀនដោយប្រើបច្ចេកទេសបង្រៀនចាស់ (ក្រុមត្រួតពិនិត្យ) និងក្រុមមួយទៀតប្រើបច្ចេកទេសបង្រៀនថ្មី (ក្រុមពិសោធន៍)។

ជំហានវិភាគ៖

១. ការបង្កើតសម្មតិកម្ម
– ហូ៖ មិនមានភាពខុសគ្នានៃពិន្ទុតេស្តជាមធ្យមរវាងក្រុមទាំងពីរទេ។
– ហា៖ មានភាពខុសគ្នានៃពិន្ទុតេស្តជាមធ្យមរវាងក្រុមទាំងពីរ។

១. ការប្រមូលទិន្នន័យ
- ប្រមូលទិន្នន័យពិន្ទុតេស្តពីក្រុមទាំងពីរ។

៣. ការវិភាគស្ថិតិ
– ការប្រើប្រាស់តេស្ត t ឯករាជ្យ ដើម្បីប្រៀបធៀបមធ្យមភាគពីរ។
– ជ្រើសរើសកម្រិតសារៈសំខាន់ (ឧទាហរណ៍ អាល់ហ្វា = 0,05)។

៤. ការគណនា និងការបកស្រាយ
– គណនា​ស្ថិតិ t និង​តម្លៃ p។
– ប្រសិនបើតម្លៃ p < អាល់ហ្វា សូមបដិសេធ Ho។ នេះបង្ហាញថាបច្ចេកទេសបង្រៀនថ្មីមានឥទ្ធិពលគួរឱ្យកត់សម្គាល់។ សេចក្តីសន្និដ្ឋាន៖ ស្ថិតិសន្និដ្ឋានដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការវិភាគទិន្នន័យ និងការធ្វើការសម្រេចចិត្ត។ តាមរយៈគោលការណ៍ និងវិធីសាស្រ្តដែលបានរៀបរាប់ខាងលើ យើងអាចធ្វើការសន្និដ្ឋានដែលមានសុពលភាព និងធ្វើការសម្រេចចិត្តកាន់តែប្រសើរ និងមានព័ត៌មានច្រើនជាងមុន។ ការស្ទាត់ជំនាញលើគោលគំនិតនៃស្ថិតិសន្និដ្ឋាននឹងមានប្រយោជន៍ខ្លាំងណាស់ មិនត្រឹមតែនៅក្នុងវិស័យសិក្សាប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងនៅក្នុងជីវិតប្រចាំថ្ងៃ និងវិស័យវិជ្ជាជីវៈផ្សេងៗទៀតផងដែរ។ ដូច្នេះ ការយល់ដឹងល្អអំពីមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃស្ថិតិសន្និដ្ឋានគឺជាជំហានដំបូងដ៏សំខាន់សម្រាប់អ្នកដែលពាក់ព័ន្ធនឹងការវិភាគទិន្នន័យ និងការស្រាវជ្រាវ។