ພື້ນຖານຂອງການທົດສອບສົມມຸດຕິຖານ
ການທົດສອບສົມມຸດຕິຖານເປັນພື້ນຖານຂອງການອະນຸມານທາງສະຖິຕິ, ເປັນຂອບການເຮັດວຽກທີ່ນັກຄົ້ນຄວ້າປະເມີນຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງສົມມຸດຕິຖານຂອງເຂົາເຈົ້າກ່ຽວກັບປະຊາກອນໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນຕົວຢ່າງ. ເນື່ອງຈາກມັນມີບົດບາດສຳຄັນໃນສາຂາວິຊາຕ່າງໆຕັ້ງແຕ່ຈິດຕະວິທະຍາຈົນເຖິງເສດຖະສາດຈົນເຖິງຊີວະແພດ, ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ໜັກແໜ້ນກ່ຽວກັບການທົດສອບສົມມຸດຕິຖານແມ່ນສິ່ງຈຳເປັນສຳລັບທັງນັກສະຖິຕິໃໝ່ ແລະ ຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ມີປະສົບການ. ບົດຄວາມນີ້ມີຈຸດປະສົງເພື່ອອະທິບາຍພື້ນຖານຂອງການທົດສອບສົມມຸດຕິຖານ, ນຳພາທ່ານຜ່ານອົງປະກອບຫຼັກ, ວິທີການ ແລະ ການນຳໃຊ້ຕົວຈິງຂອງມັນ.
ການທົດສອບສົມມຸດຕິຖານແມ່ນຫຍັງ?
ການທົດສອບສົມມຸດຕິຖານແມ່ນວິທີການທາງສະຖິຕິທີ່ໃຊ້ເພື່ອຕັດສິນໃຈວ່າມີຫຼັກຖານພຽງພໍໃນຕົວຢ່າງຂໍ້ມູນເພື່ອອະນຸມານເງື່ອນໄຂສະເພາະໃດໜຶ່ງວ່າເປັນຄວາມຈິງສຳລັບປະຊາກອນທັງໝົດຫຼືບໍ່. ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ, ມັນກ່ຽວຂ້ອງກັບການຄາດເດົາທີ່ມີຄວາມຮູ້ (ຫຼື ສົມມຸດຕິຖານ) ກ່ຽວກັບພາລາມິເຕີປະຊາກອນ ແລະ ຈາກນັ້ນໃຊ້ຂໍ້ມູນຕົວຢ່າງເພື່ອປະເມີນຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຄາດເດົານັ້ນ.
Key Concepts
ກ່ອນທີ່ຈະເຂົ້າສູ່ຂັ້ນຕອນຕ່າງໆ, ມັນເປັນສິ່ງສຳຄັນທີ່ຈະຕ້ອງຄຸ້ນເຄີຍກັບຄຳສັບພື້ນຖານບາງຢ່າງ:
1. ສົມມຸດຕິຖານທີ່ເປັນໂມຄະ (H₀): ສົມມຸດຕິຖານທີ່ເປັນໂມຄະລະບຸວ່າບໍ່ມີຜົນກະທົບ ຫຼື ຄວາມແຕກຕ່າງໃນປະຊາກອນ, ແລະ ຜົນກະທົບໃດໆທີ່ສັງເກດເຫັນໃນຂໍ້ມູນຕົວຢ່າງແມ່ນເກີດຈາກການປ່ຽນແປງແບບສຸ່ມ. ຕົວຢ່າງ, H₀ ອາດຈະອ້າງວ່າຄະແນນການທົດສອບສະເລ່ຍຂອງສອງກຸ່ມແມ່ນເທົ່າກັນ.
2. ສົມມຸດຕິຖານທາງເລືອກ (H₁ ຫຼື Ha): ນີ້ແມ່ນສົມມຸດຕິຖານທີ່ທ່ານຕ້ອງການສະໜອງຫຼັກຖານ, ເຊິ່ງຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າມີຜົນກະທົບ ຫຼື ຄວາມແຕກຕ່າງແທ້ໆ. ຖ້າ H₀ ອ້າງວ່າບໍ່ມີຄວາມແຕກຕ່າງໃນຄ່າສະເລ່ຍ, H₁ ຈະອ້າງວ່າຄ່າສະເລ່ຍບໍ່ເທົ່າທຽມກັນ.
3. ລະດັບຄວາມສຳຄັນ (α): ເກນນີ້ກຳນົດວ່າເວລາໃດທີ່ພວກເຮົາຈະປະຕິເສດ H₀. ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວມັນຖືກຕັ້ງໄວ້ທີ່ 0.05, ເຊິ່ງໝາຍເຖິງຄວາມສ່ຽງ 5% ທີ່ຈະສະຫຼຸບວ່າມີຄວາມແຕກຕ່າງຢູ່ໃນເວລາທີ່ບໍ່ມີ.
4. ຄ່າ P: ອັນນີ້ວັດແທກຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການໄດ້ຮັບຜົນທີ່ສັງເກດເຫັນ, ຫຼືບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ຮ້າຍແຮງກວ່າ, ໂດຍສົມມຸດວ່າສົມມຸດຕິຖານທີ່ເປັນໂມຄະເປັນຄວາມຈິງ. ຄ່າ p ທີ່ນ້ອຍກວ່າຊີ້ບອກເຖິງຫຼັກຖານທີ່ເຂັ້ມແຂງກວ່າຕໍ່ກັບ H₀.
5. ຄວາມຜິດພາດປະເພດ I: ສິ່ງນີ້ເກີດຂຶ້ນຖ້າທ່ານປະຕິເສດສົມມຸດຕິຖານທີ່ເປັນໂມຄະທີ່ແທ້ຈິງ (ຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ). ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການເຮັດຄວາມຜິດພາດປະເພດ I ແມ່ນໃຫ້ໂດຍລະດັບຄວາມສຳຄັນ α.
6. ຄວາມຜິດພາດປະເພດ II: ສິ່ງນີ້ເກີດຂຶ້ນເມື່ອທ່ານບໍ່ສາມາດປະຕິເສດສົມມຸດຕິຖານທີ່ເປັນໂມຄະທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ (ລົບທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ). ຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມຜິດພາດປະເພດ II ແມ່ນສະແດງໂດຍ β.
7. ພະລັງ: ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການປະຕິເສດສົມມຸດຕິຖານທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ຄິດໄລ່ເປັນ 1 – β. ພະລັງທີ່ຫຼາຍກວ່າໝາຍເຖິງຄວາມເປັນໄປໄດ້ສູງໃນການກວດຈັບຜົນກະທົບເມື່ອມີຜົນກະທົບດັ່ງກ່າວ.
ຂັ້ນຕອນໃນການທົດສອບສົມມຸດຕິຖານ
ຂັ້ນຕອນທີ 1: ສ້າງສົມມຸດຕິຖານ
ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການລະບຸຢ່າງຈະແຈ້ງກ່ຽວກັບສົມມຸດຕິຖານທີ່ເປັນໂມຄະ ແລະ ສົມມຸດຕິຖານທາງເລືອກຂອງທ່ານ. ສົມມຸດວ່າທ່ານກຳລັງປະເມີນຢາໃໝ່. ສົມມຸດຕິຖານທີ່ເປັນໂມຄະ (H₀) ຂອງທ່ານອາດຈະລະບຸວ່າຢາບໍ່ມີຜົນກະທົບ, ໃນຂະນະທີ່ສົມມຸດຕິຖານທາງເລືອກຂອງທ່ານ (H₁) ຊີ້ບອກວ່າມັນມີຜົນກະທົບ.
ຂັ້ນຕອນທີ 2: ເລືອກລະດັບຄວາມສຳຄັນ
ເລືອກລະດັບຄວາມສຳຄັນ (α) ຂອງທ່ານ, ເຊິ່ງມັກຈະຖືກກຳນົດໄວ້ທີ່ 0.05. ການຕັດສິນໃຈນີ້ກຳນົດຂັ້ນຕອນສຳລັບການຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ຄ່າ p ຂອງທ່ານ.
ຂັ້ນຕອນທີ 3: ເລືອກການທົດສອບທີ່ເໝາະສົມ
ປະເພດຂອງການທົດສອບທາງສະຖິຕິທີ່ທ່ານເລືອກແມ່ນຂຶ້ນກັບຂໍ້ມູນ ແລະ ສົມມຸດຕິຖານຂອງທ່ານ. ການທົດສອບທົ່ວໄປບາງຢ່າງລວມມີ:
- ການທົດສອບ T: ປຽບທຽບຄ່າສະເລ່ຍລະຫວ່າງສອງກຸ່ມ.
- ການທົດສອບ Chi-square: ທົດສອບຄວາມສຳພັນລະຫວ່າງຕົວແປປະເພດ.
- ANOVA: ປຽບທຽບຄ່າສະເລ່ຍໃນຫຼາຍກຸ່ມ.
- ການວິເຄາະການຖົດຖອຍ: ສຳຫຼວດຄວາມສຳພັນລະຫວ່າງຕົວແປຕ່າງໆ.
ຂັ້ນຕອນທີ 4: ເກັບກຳຂໍ້ມູນ ແລະ ຄິດໄລ່ສະຖິຕິການທົດສອບ
ເກັບກຳຂໍ້ມູນຕົວຢ່າງຂອງທ່ານ ແລະ ຄິດໄລ່ສະຖິຕິການທົດສອບ, ເຊິ່ງແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມການທົດສອບທີ່ທ່ານເລືອກ. ຕົວຢ່າງ, ໃນການທົດສອບ t, ສະຖິຕິການທົດສອບແມ່ນປະຕິບັດຕາມການແຈກຢາຍ t.
ຂັ້ນຕອນທີ 5: ກຳນົດຄ່າ P
ຄິດໄລ່ຄ່າ p, ເຊິ່ງຄິດໄລ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການສັງເກດຜົນໄດ້ຮັບຂອງທ່ານ ໂດຍພິຈາລະນາວ່າ H₀ ເປັນຄວາມຈິງ. ທ່ານສາມາດໄດ້ຮັບສິ່ງນີ້ຈາກຊອບແວສະຖິຕິ ຫຼື ຕາຕະລາງມາດຕະຖານ.
ຂັ້ນຕອນທີ 6: ຕັດສິນໃຈ
ປຽບທຽບຄ່າ p ຂອງທ່ານກັບລະດັບຄວາມສຳຄັນ (α). ຖ້າ p ≤ α, ໃຫ້ປະຕິເສດ H₀; ຖ້າບໍ່ດັ່ງນັ້ນ, ບໍ່ສາມາດປະຕິເສດ H₀ ໄດ້. ສົມມຸດວ່າທ່ານຕັ້ງ α ຢູ່ທີ່ 0.05, ແລະຄ່າ p ຂອງທ່ານແມ່ນ 0.03. ເນື່ອງຈາກ 0.03 < 0.05, ທ່ານຈະປະຕິເສດສົມມຸດຕິຖານທີ່ເປັນໂມຄະ, ເຊິ່ງສະໜອງຫຼັກຖານສຳລັບຜົນກະທົບ. ການນຳໃຊ້ຕົວຈິງ ຢາ ການທົດສອບສົມມຸດຕິຖານແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນທີ່ສຸດໃນການທົດລອງທາງຄລີນິກ. ຕົວຢ່າງ, ເພື່ອກຳນົດວ່າຢາໃໝ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍກວ່າການປິ່ນປົວມາດຕະຖານຫຼືບໍ່, ການທົດສອບ t ອາດຈະຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອປຽບທຽບອັດຕາການຟື້ນຕົວຂອງຄົນເຈັບລະຫວ່າງສອງກຸ່ມ. ທຸລະກິດ ທຸລະກິດມັກໃຊ້ການທົດສອບສົມມຸດຕິຖານໃນການຄົ້ນຄວ້າຕະຫຼາດ. ສົມມຸດວ່າບໍລິສັດຕ້ອງການຮູ້ວ່າແຄມເປນໂຄສະນາໃໝ່ຊ່ວຍເພີ່ມຍອດຂາຍໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຫຼືບໍ່. ໃນທີ່ນີ້, ການທົດສອບ t ສອງຕົວຢ່າງສາມາດປຽບທຽບຕົວເລກຍອດຂາຍກ່ອນ ແລະ ຫຼັງແຄມເປນ. ວິທະຍາສາດສັງຄົມ ໃນຈິດຕະວິທະຍາ, ການທົດສອບສົມມຸດຕິຖານເຊັ່ນ ANOVA ສາມາດປຽບທຽບປະສິດທິພາບຂອງການປິ່ນປົວຫຼາຍຢ່າງຕໍ່ຜົນໄດ້ຮັບຂອງຄົນເຈັບ, ນຳພາການປະຕິບັດທີ່ອີງໃສ່ຫຼັກຖານ. ສົມມຸດຕິຖານ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດ ສົມມຸດຕິຖານ ເພື່ອຮັບປະກັນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຖືກຕ້ອງ, ການທົດສອບສົມມຸດຕິຖານມັກຈະມາພ້ອມກັບສົມມຸດຕິຖານກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ: - ຄວາມປົກກະຕິ: ການທົດສອບຫຼາຍຢ່າງສົມມຸດວ່າຂໍ້ມູນປະຕິບັດຕາມການແຈກຢາຍປົກກະຕິ. - ຄວາມເປັນເອກະລາດ: ການສັງເກດການໃນຕົວຢ່າງຄວນຈະເປັນອິດສະຫຼະຈາກກັນແລະກັນ. - ຄວາມສອດຄ່ອງຂອງຄວາມແຕກຕ່າງ: ການທົດສອບບາງຢ່າງສົມມຸດວ່າມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນເທົ່າທຽມກັນໃນທົ່ວກຸ່ມ. ຂໍ້ຈຳກັດ - ຂະໜາດຕົວຢ່າງ: ຕົວຢ່າງຂະໜາດນ້ອຍອາດຈະບໍ່ເປັນຕົວແທນຂອງປະຊາກອນຢ່າງຄົບຖ້ວນ, ເຊິ່ງນຳໄປສູ່ການສະຫຼຸບທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. - ການຕີຄວາມໝາຍຜິດ: ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີນัยສຳຄັນທາງສະຖິຕິບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າມີຄວາມໝາຍໃນທາງປະຕິບັດ. - ການທົດສອບຫຼາຍຄັ້ງ: ການດຳເນີນການທົດສອບຫຼາຍໆຄັ້ງສາມາດເພີ່ມໂອກາດຂອງຄວາມຜິດພາດປະເພດ I ເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າການປັບປ່ຽນ (ເຊັ່ນ: ການແກ້ໄຂ Bonferroni). ສະຫຼຸບ ການທົດສອບສົມມຸດຕິຖານແມ່ນເຄື່ອງມືທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້ສຳລັບການສະຫຼຸບຈາກຂໍ້ມູນຕົວຢ່າງກ່ຽວກັບປະຊາກອນ. ໂດຍການປະຕິບັດຕາມຂັ້ນຕອນທີ່ມີໂຄງສ້າງຢ່າງເຂັ້ມງວດ - ຕັ້ງແຕ່ການສ້າງສົມມຸດຕິຖານຈົນເຖິງການຕັດສິນໃຈທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ - ທ່ານສາມາດເຮັດການສະຫຼຸບທີ່ໜັກແໜ້ນ ແລະ ອີງໃສ່ຫຼັກຖານໃນຫຼາຍໆຂົງເຂດ. ເຖິງແມ່ນວ່າມັນມາພ້ອມກັບສົມມຸດຕິຖານ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດທີ່ມີຢູ່ໃນຕົວ, ແຕ່ເມື່ອນຳໃຊ້ຢ່າງເໝາະສົມ, ການທົດສອບສົມມຸດຕິຖານແມ່ນວິທີການທີ່ມີປະສິດທິພາບສຳລັບການພັດທະນາຄວາມຮູ້ ແລະ ການໃຫ້ຂໍ້ມູນແກ່ການກະທຳຕ່າງໆ.
