ការធ្វើតេស្តសារៈសំខាន់ខាងស្ថិតិ
នៅក្នុងការស្រាវជ្រាវបរិមាណ សំណួរទូទៅបំផុតមួយគឺ៖ តើភាពខុសគ្នា ឬទំនាក់ទំនងដែលសង្កេតឃើញនៅក្នុងទិន្នន័យពិតជា "ពិតប្រាកដ" ឬវាគ្រាន់តែជារឿងចៃដន្យដែលបណ្តាលមកពីការប្រែប្រួលចៃដន្យ? ដើម្បីឆ្លើយសំណួរនេះ អ្នកស្រាវជ្រាវប្រើការធ្វើតេស្តសារៈសំខាន់ខាងស្ថិតិ។ ការធ្វើតេស្តទាំងនេះជួយកំណត់ថាតើលទ្ធផលដែលទទួលបានពីគំរូមួយមានភាពរឹងមាំគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីធ្វើឱ្យមានលក្ខណៈទូទៅដល់ចំនួនប្រជាជនដែរឬទេ ដោយផ្អែកលើក្របខ័ណ្ឌប្រូបាប៊ីលីតេជាក់លាក់មួយ។ ខណៈពេលដែលពាក្យបច្ចេកទេសអាចស្តាប់ទៅដូចជាបច្ចេកទេស គោលគំនិតជាមូលដ្ឋានគឺសាមញ្ញ៖ យើងប្រៀបធៀបអ្វីដែលយើងសង្កេតឃើញជាមួយនឹងអ្វីដែលនឹងកើតឡើងប្រសិនបើមិនមានឥទ្ធិពល។
និយមន័យ និងគោលបំណង
ការធ្វើតេស្តសារៈសំខាន់ខាងស្ថិតិ គឺជានីតិវិធីផ្លូវការមួយដែលប្រើដើម្បីវាយតម្លៃភស្តុតាងពីទិន្នន័យសម្រាប់សេចក្តីថ្លែងការណ៍ (សម្មតិកម្ម) អំពីចំនួនប្រជាជន។ គោលបំណងចម្បងរបស់វាគឺដើម្បីកំណត់ថាតើឥទ្ធិពលមួយ — ឧទាហរណ៍ ភាពខុសគ្នារវាងមធ្យមភាគក្រុមពីរ ទំនាក់ទំនងរវាងអថេរពីរ ឬឥទ្ធិពលនៃការព្យាបាល — គឺធំ និងស៊ីសង្វាក់គ្នាគ្រប់គ្រាន់ដែលមិនទំនងកើតឡើងដោយចៃដន្យ។
នៅក្នុងការអនុវត្តជាក់ស្តែង ការធ្វើតេស្តសារៈសំខាន់មិន "បញ្ជាក់" ថាទ្រឹស្តីមួយជាការពិតនោះទេ ប៉ុន្តែផ្ទុយទៅវិញផ្តល់នូវរង្វាស់មួយអំពីរបៀបដែលទិន្នន័យបដិសេធការសន្មត់ជាក់លាក់ណាមួយ។ នេះជាកន្លែងដែលវាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការយល់ដឹងថាស្ថិតិដំណើរការក្នុងភាពមិនប្រាកដប្រជា។ មិនមានភាពប្រាកដប្រជាដាច់ខាតទេ ប៉ុន្តែជាកម្រិតនៃទំនុកចិត្តដែលគាំទ្រដោយទិន្នន័យ។
សម្មតិកម្មសូន្យ និងសម្មតិកម្មជំនួស
ការធ្វើតេស្តសារៈសំខាន់ជាទូទៅត្រូវបានបង្កើតឡើងនៅលើសេចក្តីថ្លែងការណ៍ពីរ៖
១. សម្មតិកម្មសូន្យ (H₀)៖ បញ្ជាក់ថាមិនមានភាពខុសគ្នា គ្មានទំនាក់ទំនង ឬគ្មានឥទ្ធិពល។ ឧទាហរណ៍៖ “ថ្នាក់មធ្យមនៃថ្នាក់ A គឺដូចគ្នានឹងថ្នាក់ B” ឬ “មិនមានទំនាក់ទំនងរវាងម៉ោងសិក្សា និងពិន្ទុប្រឡងទេ”។
២. សម្មតិកម្មជំនួស (H₁ ឬ Hₐ): បញ្ជាក់ថាមានភាពខុសគ្នា ទំនាក់ទំនង ឬឥទ្ធិពល។ ឧទាហរណ៍៖ “ថ្នាក់មធ្យមនៃថ្នាក់ A គឺខុសពីថ្នាក់ B” ឬ “មានទំនាក់ទំនងរវាងម៉ោងសិក្សា និងពិន្ទុប្រឡង”។
ការធ្វើតេស្តសារៈសំខាន់ដំណើរការលើការសន្មត់ដំបូងថា H₀ ជាការពិត។ បន្ទាប់មក ទិន្នន័យត្រូវបានវិភាគដើម្បីមើលថាតើលទ្ធផលកម្រមានណាស់ឬអត់ ប្រសិនបើ H₀ ជាការពិត។ ប្រសិនបើវាកម្រមាន យើងច្រើនតែបដិសេធ H₀។
តម្លៃ p (p-value) និងអត្ថន័យរបស់វា
គោលគំនិតស្នូលក្នុងការធ្វើតេស្តសារៈសំខាន់គឺតម្លៃ-p។ និយាយឲ្យសាមញ្ញ តម្លៃ-p គឺជាប្រូបាប៊ីលីតេនៃការទទួលបានលទ្ធផលយ៉ាងហោចណាស់ខ្លាំងដូចលទ្ធផលដែលបានសង្កេតឃើញនៅក្នុងទិន្នន័យ ដោយសន្មតថាសម្មតិកម្មសូន្យគឺជាការពិត។
– ប្រសិនបើ p តូច វាមានន័យថាលទ្ធផលដែលសង្កេតឃើញកម្រកើតឡើងណាស់នៅពេលដែល H₀ ពិត ដូច្នេះយើងមានហេតុផលដើម្បីបដិសេធ H₀។
– ប្រសិនបើ p ធំ វាមានន័យថាលទ្ធផលដែលបានសង្កេតឃើញនៅតែអាចកើតឡើងបាន ប្រសិនបើ H₀ ពិត ដូច្នេះយើងមិនមានភស្តុតាងគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីបដិសេធ H₀ នោះទេ។
ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ តម្លៃ-p ជារឿយៗត្រូវបានគេយល់ច្រឡំ។ តម្លៃ-p មិនមែនជាប្រូបាប៊ីលីតេដែល H₀ ពិត ឬមិនពិតនោះទេ។ ហើយវាក៏មិនមែនជារង្វាស់នៃទំហំនៃផលប៉ះពាល់ដែរ។ តម្លៃ-p គ្រាន់តែបង្ហាញពីកម្លាំងនៃភស្តុតាងប្រឆាំងនឹង H₀ ក្នុងក្របខ័ណ្ឌជាក់លាក់មួយ។
កម្រិតសារៈសំខាន់ (α)
ដើម្បីធ្វើការសម្រេចចិត្ត អ្នកស្រាវជ្រាវបានកំណត់កម្រិតសារៈសំខាន់មួយ ដែលតាងដោយ α (អាល់ហ្វា)។ តម្លៃដែលប្រើជាទូទៅគឺ 0,05 (5%) ឬ 0,01 (1%)។ ច្បាប់គឺ៖
– ប្រសិនបើ p ≤ α លទ្ធផលត្រូវបានគេនិយាយថាមានសារៈសំខាន់ខាងស្ថិតិ ហើយ H₀ ត្រូវបានបដិសេធ។
– ប្រសិនបើ p > α លទ្ធផលមិនសំខាន់ទេ ហើយ H₀ មិនត្រូវបានបដិសេធទេ។
ការជ្រើសរើស α មិនមែនជាការសម្រេចចិត្តផ្នែកបច្ចេកទេសសុទ្ធសាធនោះទេ ប៉ុន្តែវាក៏ត្រូវគិតគូរពីបរិបទផងដែរ។ ឧទាហរណ៍ នៅក្នុងការស្រាវជ្រាវផ្នែកវេជ្ជសាស្ត្រដែលពាក់ព័ន្ធនឹងសុវត្ថិភាពអ្នកជំងឺ អ្នកស្រាវជ្រាវអាចជ្រើសរើស α (0,01) ដែលតឹងរ៉ឹងជាងនេះ ដើម្បីកាត់បន្ថយហានិភ័យនៃការសន្និដ្ឋានមិនពិត។
កំហុសប្រភេទទី I និងប្រភេទទី II
ដោយសារតែការធ្វើតេស្តស្ថិតិពាក់ព័ន្ធនឹងការធ្វើការសម្រេចចិត្តក្រោមភាពមិនប្រាកដប្រជា តែងតែមានសក្តានុពលនៃកំហុស៖
1. កំហុសប្រភេទទី I (វិជ្ជមានមិនពិត)៖ បដិសេធ H₀ នៅពេលដែល H₀ ពិត។ ប្រូបាប៊ីលីតេត្រូវបានគ្រប់គ្រងដោយ α។
2. កំហុសប្រភេទទី II (អវិជ្ជមានមិនពិត)៖ ការបរាជ័យក្នុងការបដិសេធ H₀ នៅពេលដែល H₁ ពិត។ ប្រូបាប៊ីលីតេត្រូវបានតាងដោយ β (បេតា)។ ប្រូបាប៊ីលីតេបញ្ច្រាសត្រូវបានគេហៅថា ថាមពល ដែលស្មើនឹង 1 − β។
នៅក្នុងបរិបទពិភពលោកពិត កំហុសទាំងពីរប្រភេទអាចមានផលវិបាកយ៉ាងសំខាន់។ ឧទាហរណ៍ ការសន្មត់ថាថ្នាំមួយមានប្រសិទ្ធភាពនៅពេលដែលវាមិនមានប្រសិទ្ធភាព (ប្រភេទទី I) អាចបង្កគ្រោះថ្នាក់ ខណៈពេលដែលការសន្មត់ថាថ្នាំមួយគ្មានប្រសិទ្ធភាពនៅពេលដែលវាពិតជាមានប្រសិទ្ធភាព (ប្រភេទទី II) អាចនាំឱ្យខកខានឱកាសព្យាបាល។
ប្រភេទទូទៅនៃការធ្វើតេស្តសារៈសំខាន់
មានការធ្វើតេស្តសារៈសំខាន់ជាច្រើន ហើយជម្រើសអាស្រ័យលើគោលបំណង ប្រភេទទិន្នន័យ និងការសន្មត់ដែលកំពុងត្រូវបានបំពេញ។ ការធ្វើតេស្តមួយចំនួនដែលប្រើជាទូទៅបំផុតគឺ៖
– តេស្ត T៖ ប្រៀបធៀបមធ្យមភាគនៃក្រុមពីរ (ឧទាហរណ៍ ពិសោធន៍ ទល់នឹង ក្រុមត្រួតពិនិត្យ)។ មានកំណែតេស្ត t ឯករាជ្យ និងកំណែតេស្តគូ។
– ANOVA៖ ប្រៀបធៀបមធ្យមភាគនៃក្រុមច្រើនជាងពីរ (ឧទាហរណ៍ វិធីសាស្ត្រសិក្សាបី)។
– តេស្ត Chi-square៖ សាកល្បងទំនាក់ទំនងរវាងអថេរប្រភេទ (ឧទាហរណ៍ ភេទ និងជម្រើសនៃជំនាញ)។
– សហសម្ព័ន្ធ Pearson/Spearman៖ សាកល្បងទំនាក់ទំនងរវាងអថេរលេខពីរ (Pearson សម្រាប់ទិន្នន័យធម្មតា Spearman សម្រាប់ទិន្នន័យលំដាប់/មិនធម្មតា)។
– តំរែតំរង់លីនេអ៊ែរ/ឡូជីស្ទីក៖ សាកល្បងឥទ្ធិពលនៃអថេរព្យាករណ៍មួយ ឬច្រើនលើអថេរលទ្ធផល។
ការធ្វើតេស្តនីមួយៗមានការសន្មត់ ដូចជាភាពធម្មតា ភាពដូចគ្នានៃភាពខុសគ្នា ឬឯករាជ្យភាពនៃទិន្នន័យ។ ការរំលោភលើសម្មតិកម្មទាំងនេះអាចនាំឱ្យមានលទ្ធផលតេស្តដែលមានការភាន់ច្រឡំ ដូច្នេះការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យទិន្នន័យ និងការធ្វើតេស្តជាមុនគឺមានសារៈសំខាន់។
សារៈសំខាន់ខាងស្ថិតិធៀបនឹងសារៈសំខាន់ជាក់ស្តែង
ការរិះគន់មួយចំពោះការធ្វើតេស្តសារៈសំខាន់គឺថា អ្នកស្រាវជ្រាវផ្តោតខ្លាំងពេកទៅលើថាតើវា "សំខាន់" ឬ "មិនសំខាន់" ដោយមិនពិចារណាពីផលប៉ះពាល់ជាក់ស្តែងរបស់វា។ ជាមួយនឹងគំរូធំៗ ភាពខុសគ្នាតិចតួចអាចមានសារៈសំខាន់ខាងស្ថិតិ ទោះបីជាផលប៉ះពាល់របស់វាស្ទើរតែមិនអាចកត់សម្គាល់បានក៏ដោយ។ ផ្ទុយទៅវិញ ជាមួយនឹងគំរូតូចៗ ផលប៉ះពាល់ដែលពិតជាមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងអាចបរាជ័យក្នុងការឈានដល់សារៈសំខាន់ដោយសារតែថាមពលមិនគ្រប់គ្រាន់។
ដូច្នេះ ការធ្វើតេស្តសារៈសំខាន់គួរតែត្រូវបានអមដោយ៖
- ទំហំបែបផែនដូចជា Cohen's d, eta-squared ឬសមាមាត្រហាងឆេង។
- ចន្លោះជឿជាក់ ដើម្បីបង្ហាញជួរនៃតម្លៃប៉ារ៉ាម៉ែត្រសមហេតុផល។
ការរួមបញ្ចូលគ្នានៃតម្លៃ p ទំហំបែបផែន និងចន្លោះជឿជាក់ផ្តល់នូវរូបភាពពេញលេញជាងមុន៖ មិនត្រឹមតែ "មានឥទ្ធិពលឬអត់" ប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែ "តើឥទ្ធិពលនេះមានទំហំប៉ុនណា ហើយយើងអាចប្រាកដប៉ុណ្ណាអំពីការប៉ាន់ស្មាននោះ"។
ជំហានទូទៅសម្រាប់ធ្វើតេស្តសារៈសំខាន់
ជាទូទៅនីតិវិធីគឺ៖
១. បង្កើត H₀ និង H₁ ស្របតាមសំណួរស្រាវជ្រាវ។
2. កំណត់ α (ឧ. 0,05)។
៣. ជ្រើសរើសការធ្វើតេស្តដែលត្រឹមត្រូវទៅតាមប្រភេទទិន្នន័យ និងការរចនាការស្រាវជ្រាវ។
៤. ពិនិត្យមើលសម្មតិកម្មតេស្ត (ភាពធម្មតា ភាពខុសគ្នា ឯករាជ្យភាព។ល។)។
៥. គណនាស្ថិតិសាកល្បង ហើយទទួលបានតម្លៃ p។
៦. ប្រៀបធៀបតម្លៃ p ជាមួយ α ហើយទាញសេចក្តីសន្និដ្ឋាន។
៧. រាយការណ៍លទ្ធផលឱ្យបានពេញលេញ រួមទាំងទំហំឥទ្ធិពល និងចន្លោះជឿជាក់ដែលអាចធ្វើទៅបាន។
ការរាយការណ៍ល្អក៏រួមបញ្ចូលបរិបទផងដែរ ដូចជាលក្ខណៈគំរូ វិធីសាស្ត្រវាស់វែង និងភាពលំអៀងដែលអាចកើតមាន។
Penutup
ការធ្វើតេស្តសារៈសំខាន់ខាងស្ថិតិគឺជាឧបករណ៍សំខាន់ៗសម្រាប់វាយតម្លៃថាតើការរកឃើញទិន្នន័យទំនងជាឆ្លុះបញ្ចាំងពីស្ថានភាពចំនួនប្រជាជន ឬគ្រាន់តែជាលទ្ធផលនៃការប្រែប្រួលចៃដន្យ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ការធ្វើតេស្តទាំងនេះមិនមែនជាអាជ្ញាកណ្តាលតែមួយគត់នៃសេចក្តីពិតខាងវិទ្យាសាស្ត្រនោះទេ។ តម្លៃ p ត្រូវតែយល់ឲ្យបានច្បាស់លាស់ រួមផ្សំជាមួយនឹងទំហំឥទ្ធិពល ចន្លោះជឿជាក់ និងការវាយតម្លៃតាមបរិបទនៃភាពពាក់ព័ន្ធនៃលទ្ធផល។
នៅពេលប្រើប្រាស់បានត្រឹមត្រូវ ការធ្វើតេស្តសារៈសំខាន់ជួយធ្វើឱ្យការស្រាវជ្រាវកាន់តែមានគោលបំណង និងទទួលខុសត្រូវ។ ផ្ទុយទៅវិញ ប្រសិនបើប្រើប្រាស់ដោយមេកានិចដោយមិនយល់ពីសម្មតិកម្ម និងដែនកំណត់របស់វា វាអាចនាំឱ្យមានការសន្និដ្ឋានខុស។ ដូច្នេះ ការយល់ដឹងអំពីគោលគំនិត ការបកស្រាយដ៏ស៊ីជម្រៅ និងការរាយការណ៍ប្រកបដោយតម្លាភាព គឺជាគន្លឹះក្នុងការប្រើប្រាស់ការធ្វើតេស្តសារៈសំខាន់ដើម្បីគាំទ្រការសម្រេចចិត្តដែលជំរុញដោយទិន្នន័យ។
