นโยบายการจัดการความรู้ มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ 1.ให้ใช้เครื่องมือการจัดการความรู้ผลักดัน คุณภาพคน และกระบวนทำงาน 2.ส่งเสริมการแลกเปลี่ยนประสบการณ์การทำงาน จากหน้างาน 3.ส่งเสริมให้มีเวทีเรียนรู้ร่วมกัน

Our Shangri-La
Ico64
Kittisakdi Choomalee

ภาควิชาเวชศาสตร์ชุมชน คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์
Network
Members · Following: 0 · Followed: 16

อ่าน: 1748
ความเห็น: 0

ระเริงคิด ๒๓: ก้าวย่างทางเดิน ลืมเลือนคืนวัน ดั้นด้นไป [C]

ระเริงคิด จิตรวมศูนย์

การทดสอบที่ผ่านมานั้นตั้งอยู่บนพื้นฐานของการสมมติว่า ข้อมูลที่นำมาทดสอบนั้นเป็นไปตามข้อตกลงเบื้องต้น (assumptions) ของวิธีการทดสอบแต่ละวิธี

ข้อตกลงเบื้องต้นของการทดสอบที่สำคัญ หลัก ๆ แล้วจะมีมีอยู่ ๒ ประการด้วยกันคือ ข้อมูลที่นำมาทดสอบนั้นมีการกระจายของข้อมูลเป็นแบบปกติ (Normal Distribution) และค่าความแปรปรวนของข้อมูลแต่ละชุดที่นำมาทดสอบนั้นต้องมีความเป็นเนื้อเดียวกัน (Homogeneity) หรือมีค่าไม่ต่างกัน

 

ทั้งนี้วิธีการทางสถิติที่กล่าวถึงในบันทึกต่าง ๆ ก่อนหน้านี้จะเป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้ทดสอบข้อมูลที่มีการกระจายแบบปกติ (Normal Distribution)

 

วิธีการทางสถิติในกลุ่มนี้ (ที่อยู่บนพื้นฐานของข้อมูลที่มีการกระจายแบบปกติ) มีชื่อเรียกว่า สถิติที่ใช้ค่าพารามิเตอร์ในการทดสอบ (Parametric Sttatistics)

 

ค่าที่ส่งผลต่อให้เกิดความแตกต่างหรือไม่แตกต่างกันของข้อมูลอีกอย่างคือค่าความแปรปรวนของข้อมูล (variance) หากจะให้เห็นภาพได้ชัดเจนขึ้นว่าค่าความแปรปรวนมีผลอย่างไรต่อการเปรียบเทียบข้อมูลก็คงต้องทำความเข้าใจกับสูตร/ สมการการคำนวณของวิธีการทางสถิตินั้น ๆ ซึ่งสูตร/ สมการการคำนวณของวิธีการทดสอบทางสถิติในกลุ่ม Parametric Statistics นั้นจะใช้ค่าพารามิเตอร์ในการสูตรคำนวณด้วย ซึ่งค่าความแปรปรวนเป็นค่าหนึ่งในค่าพารามิเตอร์

 

แต่หากข้อมูลที่เรานำมาเปรียบเทียบกันนั้น ไม่เป็นไปตามข้อตกลงเบื้องต้น (Assumptions) ของการทดสอบนั้น ๆ เราจะใช้วิธีการทดสอบทางสถิติในกลุ่มที่เรียกว่า สถิติที่ไม่ใช้ค่าพารามิเตอร์ในการทดสอบ (None Parametric Statistics)

 

สถิติในกลุ่มที่ไม่ใช้ค่าพารามิเตอร์ในการทดสอบที่ใช้สำหรับการทดสอบ t ในบันทึกที่ผ่านมาคือวิธีการทดสอบของ Frank Wilcoxon (Wilcoxon Rank-Sum Test) หรือวิธีการของ Mann-Whitney (Henry Berthold Mann และ Donald Ransom Whitney) หรือที่เรียกว่า Mann-Whitney U Test หรือ Mann–Whitney–Wilcoxon (MWW) หรือ Wilcoxon–Mann–Whitney test

 

ส่วนวิธีการทดสอบทางสถิติวิธีการที่เป็น None Parametric Statistis ที่มีการทดสอบในลักษณะเดียวกับการทดสอบความแปรปรวน (ANOVA) คือการทดสอบ Kruskal–Wallis Test (Kruskal–Wallis one-way analysis of variance by ranks) วึ่งเป็นวิธีการของ William Kruskal และ  Wilson Allen Wallis

 

ดังนั้นหากข้อมูลทั้งสามกลุ่มข้างต้น (% จริงของสาร abc ค่าที่วัดได้จากเครื่องมือ A และค่าที่วัดได้จากเครื่องมือ B) ไม่เป็นไปตามข้อตกลงเบื้องต้นของการทดสอบ t และการทดสอบ ANOVA ก็ต้องมาใช้วิธีการทดสอบ Wilcoxon Test หรือ Kruskal-Wallis Test แทน เมื่อเป้นการเปรียบเทียบ ๒ กลุ่มและมากกว่า ๒ กลุ่มตามลำดับ

 

อิอิอิ

 

เราเอง

 

เพลง:
ศิลปิน:

 

หมวดหมู่บันทึก: เรื่องทั่วไป
สัญญาอนุญาต: ซีซี: แสดงที่มา-ไม่ใช้เพื่อการค้า-อนุญาตแบบเดียวกัน Cc-by-nc-sa
สร้าง: 03 พฤศจิกายน 2557 12:21 แก้ไข: 28 เมษายน 2563 17:16 [ แจ้งไม่เหมาะสม ]
ดอกไม้
สมาชิกที่ให้กำลังใจ: Ico24 MK, Ico24 anni, และ 4 คนอื่น.
สมาชิกที่ให้กำลังใจ
 
Facebook
Twitter
Google

บันทึกอื่นๆ

ความเห็น

ไม่มีความเห็น
คุณต้องทำการเข้าระบบก่อนแสดงความเห็น