ข้ามไปที่เนื้อหาหลัก

สถิติการวางแผนการทดลอง

สถิติการวางแผนการทดลอง

       งานวิจัยส่วนใหญมีการใช้หลักวิชาการสถิติวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อสรุปผลและวิธีวิเคราะห์จะ แตกต่างกันตามแผนการทดลองที่ใช้ ดังนั้น นักวิจัยควรมีความเข้าใจในขั้นตอนการวางแผนการ ทดลอง เพราะการทดลองที่ดีจะมีการกําหนดขั้นตอนในการวางแผนการทดลองไว้เพื่อให้ได้ข้อมูลที่มี คุณภาพสามารถตอบวัตถุประสงค์ได้ครบถ้วน

    การทดลอง (Experiment) หมายถึงการจ าลองสภาพ จริงให้อยู่ในลักษณะที่ควบคุมตามเงื่อนไขที่กำหนด และสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ 
   การออกแบบการทดลอง (Design of Experiment) หมายถึง การกกำหนดตัวแปร (X) ที่ควบคุมได้ ที่มีอิทธิพลต่อตัวแปรตอบสนอง (Y) หรือหมายถึงการสุ่มทรีทเมนต์ให้กับหน่วยทดลอง

ขั้นตอนการทดลอง
• กำหนดปัญหา 
• กำหนดวัตถุประสงค์ในการทดลอง และสมมติฐานที่ต้องการ ทดสอบ 
• กำหนดตัวแปรต่างๆ ในการทดลอง 
• กำหนดขนาดของการทดลอง หรือ จำนวนซ้ำต่อหนึ่งทรีทเมนต์ 
• เลือกหน่วยทดลอง 
• วางแผนการทดลองที่เหมาะสม 
• ดำเนินการทดลองตามที่ได้วางแผนไว้ 
• สรุปผลและแปรความหมายของผลการทดลอง








ตัวอย่างการทดลอง
ตัวอย่าง การศึกษาวิธีลดน้ าหนักโดยการ วิ่ง หรือ เต้น แอโรบิค จะท าให้น้ำหนักลดลงแตกต่างกันหรือไม่ 

ปัจจัยที่ศึกษา     มี 1 ปัจจัย คือ วิธีการลดน้ำหนัก
ทรีทเมนต์           มี 2 ทรีทเมนต์ คือ วิ่ง กับ เต้นแอโรบิค 
หน่วยทดลอง     ผู้สนใจที่ต้องการลดน้ำหนัก มี 20คน สุ่มให้วิ่ง 10คน อีก 10คน เต้นแอโรบิค 
จำนวนซ้ำ           ทรีทเมนต์ละ 10 คน เท่ากัน

ตัวอย่าง การศึกษาอิทธิพลของระยะปลูก และจ านวนต้น ต่อหลุมของพริกชี้ฟ้า

ปัจจัยที่ 1            ระยะปลูก 2 แบบ คือ 50x50 เซนติเมตร และ 50x80 เซนติเมตร 
ปัจจัยที่ 2            จำนวนต้นต่อหลุม 3แบบ คือ ปลูก 1 ต้นต่อหลุม 2 ต้นต่อหลุม และ 3 ต้นต่อหลุม
                           ทรีทเมนต์คอมบิเนชั่น เท่ากับ 2x3=6 ทรีทเมนต์

หลักสำคัญในการวางแผนการทดลอง

1.การทำซ้ำ (replication) หมายถึงการที่ทรีทเมนต์หนึ่ง ๆ ปรากฏในหน่วยทดลองมากกว่า 1 ครั้ง เพื่อเพิ่มความเที่ยงตรงและความแน่นอนของการทดลอง ทําให์สามารถประมาณค่าความ คลาดเคลื่อนของการทดลองได้และทําให้สรุปผลการทดลองได้กว่างขึ้น
2.การสุ่ม (randomization) หมายถึง วิธีจัดทรีทเมนต์ให้แก่หน่วยทดลอง โดยมีหลักว่าแต่ละ หน่วยทดลองมีโอกาสเท่า ๆ กัน ที่จะได้รับทรีทเมนต์ใดก็ได้
3.การควบคุมความคลาดเคลื่อน (local control) โดยการจัดกลุ่มหน่วยทดลองซึ่งจะทําให้ ทราบแหล่งความแปรปรวน แล้วแยกออกเพื่อให้เหลือเฉพาะความคลาดเคลื่อนของการทดลอง ที่แท้จริง

แผนการทดลองแบบสุ่มตลอด (Completely Randomize Design ตัวย่อ CRD) 
หน่วยทดลองมีลักษณะเหมือนกัน สุ่มทรีทเมนต์ให้กับ หน่วยทดลอง แต่ละทรีทเมนต์จะท าซ้ าเท่ากัน หรือไม่ เท่ากันก็ได้ ลักษณะข้อมูลจัดได้แบบทางเดียว (one way classification)

ตัวอย่าง การเปรียบเทียบคะแนนสอบย่อยของ นิสิตปี 2, 3, 4 ที่เรียนวิชาคณิตศาสตร์และ คอมพิวเตอร์ในชีวิตประจำวัน โดยพิจารณานิสิต คณะเดียวกัน ไม่มีความแตกต่างในพื้นฐานความรู้ใช้แผนการทดลองแบบ CRD สุ่มนิสิตปี 2, 3, และ 4 จำนวน 6 คน เท่ากันทั้งสามชั้นปี

 ลักษณะข้อมูลทางเดียว(One way classification) 
คะแนนสอบย่อยวิชา 01999211คะแนนเต็ม 10 นิสิตสอบได้คะแนนดังนี้


 ปี 2               ปี 3                 ปี 4
 5                   7                     6           
 4                   5                     8
 6                   8                     5
 5                   6                     6
 6                   5                     6
 5                   4                     7
แผนการทดลองแบบสุ่มอย่างสมบูรณ์ ภายใน บล็อก(Randomized Complete Block Design ตัวย่อ RBD)

 หน่วยทดลองมีลักษณะแตกต่างกัน ก่อนถูกกระท า โดยทรีทเมนต์ การจัดหน่วยทดลองที่มีลักษณะ เหมือนกันรวมเป็นกลุ่มเดียวกัน เรียกว่า บล็อก แต่ ละบล็อกมีครบทุกทรีทเมนต์

 ตัวอย่าง การศึกษาเปรียบเทียบของผลิตข้าวโพด 4 พันธุ์ (A, B, C, และ D) แปลงทดลองมีความอุดมสมบูรณ์ของดินต่างกัน แบ่งได้ 3 บล็อก ผู้ทดลองใช้แผนทดลอง แบบ RBD มีแผนผังการทดลองดังนี้ 
                                                                      B            A              D
                                                                      D            C              A
                                                                      A            D              C
                                                                      C            B              B

ดินมีความอุดมสมบูรณ์                                  ดี     ปลานกลาง     ต่ำ

ลักษณะข้อมูล แบบสองทาง (Two way classification)



ข้อมูลผลผลิตข้าวโพด 4 พันธุ์ ปลูกในแปลง ทดลอง วางแผนการทดลอง แบบ RBD 3 บล็อก

การทดลองหลายปัจจัย หรือพหุปัจจัย (multi-factor experiment)

ตัวอย่าง  เปรียบเทียบแก๊สสำหรับรถยนต์ 2 ชนิด(LPG และ NGV) ร่วมกับล้อรถยนต์ 2 ชนิด (ล้อธรรมดา และล้อแม็ค) การทดลองนี้ เรียกว่า 2x2 Factorial จะใช้แผนการทดลองใด ขึ้นอยู่กับลักษณะของหน่วยทดลอง

ปัจจัย A : แก๊ส 
ปัจจัย B : ล้อรถยนต์ 
T1 : LPG , ล้อธรรมดา
T2 : LPG , ล้อแม็ค
T3 : NGV , ล้อธรรมดา
T4 : NGV , ล้อแม็ค แผนการทดลอง CRD 5 ซ้ำ

Anova





ความคิดเห็น

แสดงความคิดเห็น

โพสต์ยอดนิยมจากบล็อกนี้

การวิเคราะห์ความแปรปรวน

การวิเคราะห์ความแปรปรวน         ในการทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยของประชากร 1 กลุ่ม และ 2 กลุ่ม ตัวสถิติ ทดสอบที่ใช้คือ Z หรือ T โดยการเลือกใชต้วัสถิติทดสอบใดข้ึนอยกู่ บัวา่ ทราบความแปรปรวนของ ขอ้ มูลในประชากรน้ันหรือไม่ ตวัอย่างมีขนาดใหญ่ หรือเล็ก แต่ในกรณีที่ท าการศึกษาประชากร มากกว่า 2 กลุ่ม และต้องการทดสอบสมมติฐานว่า ค่าเฉลี่ยของประชากรแต่ละกลุ่มนั้นแตกต่างกันหรือไม่จะต้องทดสอบสมมติฐานทีละคู่ เช่นในการทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยของ ประชากร 3 กลุ่ม จะตอ้งทา การทดสอบสมมติฐานทีละคู่จำ นวน 3 คร้ัง ดังนี้ ซึ่งจะทำให้เสียเวลาในการทดสอบสมมติฐานที่ซ้า ซ้อนเป็นอย่างมาก และประการสำคัญคือเป็นการทำค่าระดับนัยสำคัญมีค่ามากเกินไป ดังนั้น จึงมีการนำเทคนิคการวิเคราะห์ความ แปรปรวน (Analysis of Variance: ANOVA) ซึ่งเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้ในการทดสอบ สมมติฐานเกี่ยวกับความแตกต่างของค่าเฉลี่ยกรณีประชากรมากกว่า 2 กลุ่ม (k กลุ่ม) โดยทำการทดสอบเพียงครั้งเดียว เช่นกรณีประชากร 3 กลุ่ม สมมติฐานเชิงสถิติเป็นดังนี้       ถ้าผลการทดสอบสมมติฐานปฏิ...
แสดงความคิดเห็น
อ่านเพิ่มเติม

การทดสอบสมมติฐาน

การทดสอบสมมติฐาน (Hypothesis Testing)       การทดสอบสมมติฐาน (Hypothesis Testing) เป็นส่วนหน่ึงของสถิติเชิงอนุมาน (Statistical Inference) ซ่ึงเป็นการทดสอบเกี่ยวกับพารามิเตอร์ที่ไม่ทราบค่า โดยสุ่มตัวอย่างจากประชากรแล้ว อาศัยการแจกแจงของตัวสถิติ สร้างสถิติทดสอบเกี่ยวกับพารามิเตอร์น้ันๆ ศัพท์ที่ควรรู้ในการทดสอบสมมติฐาน        ในการทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับพารามิเตอร์ที่ไม่ทราบค่าใดๆ จึงควรรู้จัก ความหมายหรือนิยามของ คำศัพท์ต่างๆ ดังติอไปนี้          1. สมมติฐาน คือ ความเชื่อหรือคำกล่าวอ้างยืนยันเกี่ยวกับลักษณะของประชากร ซ่ึงอาจมีเพียงประชากรเดียวหรือหลายประชากรก็ได้          2. สมมติฐานที่จะทดสอบ เรียกว่า สมมติฐานหลัก (Null Hypothesis) เขียนแทนด้วย H 0  สมมติฐานที่แย้งกับสมมติฐานหลัก และนำมาพิจารณาในการทดสอบด้วย เรียกว่า สมมติฐานแย้ง หรือสมมติฐานรอง (Alternative Hypothesis) ซ่ึงแทนด้วย H 1          3. บริเวณย...
แสดงความคิดเห็น
อ่านเพิ่มเติม