วันจันทร์ที่ 25 มิถุนายน พ.ศ. 2555

การใช้ excel ทดสอบความกระจายแบบปกติของข้อมูล 1 (How do you test data normality)

การใช้ excel ในบทความนี้จะเป็นส่วนเสริมของการวิเคราะห์ข้อมูลหรือการทดสอบสมมุติฐานซึ่งได้นำเสนอการทดสอบด้วยสถิติ t (t test) โดยทั่วไปแล้วเงื่อนไขการทดสอบสมมุติฐานทางสถิติ เรามักจะพบเงื่อนไขที่สมมุติว่าตัวอย่างที่สุ่มมานั้นต้องมีการกระจายแบบปกติ (Normal Distribution) ซึ่งหากตัวอย่างที่สุ่มมานั้นมีการกระจายไม่เป็นแบบปกติจะส่งผลให้เกิดความคลาดเคลื่อนตั้งแต่น้อยไปจนถึงยอมรับไม่ได้ ดังนั้นการทดสอบความกระจายแบบปกติของข้อมูลจึงเป็นสิ่งที่ไม่อาจหลีกเลี่ยงได้ หากท่านผู้อ่านเรียนสถิติมาบ้างคงจำได้ว่าการตรวจสอบลักษณะการกระจายตัวสามารถทำได้โดยการพิจารณา แผนภูมิฮิสโตแกรมของกลุ่มข้อมูล โดยฮิสโตแกรมจะมีรูปร่างสมมาตรรอบจุดๆหนึ่งหากข้อมูลมีการกระจายแบบปกติ ซึ่งเราจะเรียกวิธีการนี้ว่า การวิเคราะห์ลักษณะการกระจายตัว (Distribution analysis) โดยในบทความถัดไปจะนำเสนอวิธีการดังกล่าวด้วยการใช้ excel ตั้งแต่การประยุกต์ใช้สูตร excel : rept หรือใช้เครื่องมือการวิเคราะห์ข้อมูล (Data analysis)  ของ excel ในบทความนี้จะนำเสนอการวิเคราะห์ข้อมูลโดยวิธี Normal Quantile Plot  ซึ่งเหมาะกับจำนวนข้อมูลที่ไม่มากนัก
สมมุติฐาน
ตัวอย่างที่เก็บมาจากประชากรที่มีการกระจายแบบ Normal  ก็ควรจะมีการกระจายของค่าตัวอย่างเป็นแบบ Normal เช่นกัน ซึ่งหากสมมุติฐานดังกล่าวเป็นจริงเราจะพบว่าความสัมพันธ์ระหว่าง ค่าตัวอย่างกับค่าสถิติ Z จะใกล้เคียงเส้นตรง ที่มีความชัน (Slope) เท่ากับ  ค่าความแปรปรวนของประชากร และจุดตัดบนแกน Y (Intercept) จะเท่ากับ ค่าเฉลี่ยของประชากร ซึ่งหมายถึงว่า  จุดตัดของแนวเส้นบนแกน Y เป็นค่าเฉลี่ยของตัวอย่างด้วย
Normal Quantile Plot
เป็นการ plot จุดตัดระหว่างค่า Z quantiles กับค่าตัวอย่าง สมมุติว่า i = 1, 2 ......n  เป็นค่าอันดับของตัวอย่าง หลังจากเรียงลำดับค่าจากน้อยไปมากแล้ว  ค่า quantiles ของข้อมูลหาได้จากสมการ  ( i - 0.5 ) / n  ดังนั้นขั้นตอนการทำ Normal quantile plot สามารถทำได้ดังนี้
1.  เรียงลำดับค่าตัวอย่างที่มีอยู่จากน้อยไปหามาก (Sort the data)
2. คำนวณค่า Sample quantiles จากสมการ  ( i - 0.5 ) / n
3. ค่า Sample quantile ที่ได้ตามข้อ 2 คือ ค่าพื้นที่ใต้กราฟของ Z-Distribution หรือ Standard Normal Distribution  ให้นำค่า Sample quantiles ดังกล่าวไปหาค่า Z
4. plot จุดของคู่ลำดับ (x,y) Z percentiles กับ ค่าตัวอย่าง (แกน Y)
จากขั้นตอนที่กล่าวมาเราสามารถใช้ excel ช่วยคำนวณและ plot กราฟได้ โดยมีแนวคิดดังนี้
  1. เรียงลำดับค่าตัวอย่างโดยใช้การ Sort ใน excel
  2. คำนวณค่า Sample quantiles ได้โดยกำหนดสูตร excel ได้ง่ายๆ
  3. คำนวณค่า Z ได้โดยใช้สูตร excel : NORMSINV
  4. ใช้ excel plot กราฟ แบบ Scatter
ตัวอย่าง
มีการสุ่มค่าความร้อนของถ่านหินในเหมืองหนึ่ง ได้ทั้งหมด 6 ค่าดังนี้
7950   7890   7910   8040    7970    7840
เราสามารถดำเนินการตามขั้นตอนที่กล่าวมาแล้วใน excel ได้ดังภาพที่ 1
image
ภาพที่ 1 การใช้ excel Plot Normal Quantile
ท่านผู้อ่านจะสังเกตุจากความเป็นเส้นตรงของ Normal Quantile Plot ได้โดยการเพิ่มเส้นแนวโน้มลงในแผนภูมิ Normal Quantile โดยหากค่า R มีค่าเกินกว่า 0.9 แสดงให้เห็นว่าข้อมูลมีแนวโน้มเป็นเส้นตรง ซึ่งนั่นหมายถึงว่าตัวอย่างที่เราสุ่มมามีการกระจายแบบปกติ ซึ่งเราสามารถนำตัวอย่างดังกล่าวไปใช้ในการทดสอบสมมุติฐานต่อไป
ข้อสังเกต
การสังเกตลักษณะการเรียงตัวของข้อมูลและใช้เป็นข้อมูลในการตัดสินใจเรียกว่าการตัดสินใจด้วยการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ ( Qualitative )
การวิเคราะห์เส้นแนวโน้มและพิจารณาค่า R ของสมการเส้นตรงที่เป็นตัวแทนของการกระจายดังกล่าวและใช้เป็นข้อมูลในการตัดสินใจเรียกว่า การตัดสินใจด้วยการวิเคราะห์เชิงปริมาณ
จากที่ได้กล่าวมาก็ได้เห็นไปแล้วว่าการใช้ excel ทดสอบความกระจายตัวแบบปกติของข้อมูลสามารถทำได้ง่าย หวังว่าคงเป็นประโยชน์กับท่านผู้อ่านนะครับ

วันอาทิตย์ที่ 24 มิถุนายน พ.ศ. 2555

Excel trip : การกำหนดข้อมูลแบบพลวัตร (Dynamics data)

วันนี้ขอนำเสนอการใช้ excel เกี่ยวกับการกำหนดข้อมูลแบบพลวัตร ซึ่งจะอำนวยความสะดวกและอัพเดตข้อมูลให้กับผู้ใช้งานได้ตลอดเวลา และเป็นการแก้จุดด้อยของการกำหนดข้อมูลแบบคงที่ ดังที่นำเสนอในบทความที่ผ่านมา ก่อนอื่นผมขอนำเสนอการนำวิธีการกำหนดข้อมูลแบบพลวัตรไปใช้งานก่อน ซึ่งจะพบว่าการสร้างรายการสินค้า รายชื่อลูกค้า รวมถึงรายละเอียดอื่นๆของสินค้าหรือลูกค้า เพื่อให้ผู้ใช้เลือกข้อมูลดังกล่าวนั้น รายการสินค้าหรือรายชื่อสิ้นค้าดังกล่าวมักจะถูกเพิ่มเติมได้ตลอดเวลา ซึ่งเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงข้อมุลดังกล่าว รายการที่สร้างขึ้นต้องถูกปรับปรุงให้เป็นข้อมูลปัจจุบันอยู่เสมอ ซึ่งหากการสร้างรายการ หรือสร้างตารางเพื่อใช้สำหรับค้นหาอ้างอิงข้อมูลแบบคงที่ ผู้ใช้งานจะต้องกลับไปปรับสูตร excel ที่ใช้อ้างอิงในรายการหรือตารางดังกล่าวให้ครอบคลุมกับข้อมูล แต่หากใช้การกำหนดข้อมูลแบบพลวัตรจะแก้ปัญหาดังกล่าวได้ โดยมิต้องกลับไปแก้ไขสูตร excel แต่อย่างใด เรามาดูวิธีการกำหนดข้อมูลแบบพลวัตรกันเลยครับ
สูตร excel ที่ใช้คือ สูตร excel : OFFSET ซึ่งเป็นสูตรที่จะคืนค่าตำแหน่งของช่วงข้อมูลกลับมาให้กับผู้ใช้ โดยมีรูปแบบดังนี้
OFFSET(REF CELL, ROW,COL,HEIGHT,WIDTH)
โดย REF CELL คือ เซลล์ที่ใช้สำหรับอ้างอิงการกำหนดช่วงข้อมูล
ROW คือค่าตำแหน่งแถวเริ่มต้นของช่วงข้อมูล โดยอ้างอิงจาก REF CELL
COL คือ ค่าตำแหน่งหลักเริ่มต้นของช่วงข้อมูล โดยอ้างอิงจาก REF CELL
HEIGHT คือจำนวนแถวของช่วงข้อมูล
WIDTH คือจำนวนหลักของช่วงข้อมูล
ตัวอย่างเช่น
OFFSET($A$1,0,0,3,2) จะคืนค่า A1:B3
OFFSET($A$1,1,0,3,2) จะคืนค่า A2:B4

ลักษณะของข้อมูลแบบพลวัตรจำนวนแถวหรือจำนวนหลักของช่วงข้อมูลมักจะมีการเปลี่ยนแปลง อาจจะเพิ่มขึ้นหรือลดลง ดังนั้นสูตร excel ของเราต้องมีการคำนวณหาจำนวนแถวและจำนวนหลักอยู่ตลอดเวลาเพื่ออัพเดตข้อมูล การนับจำนวนแถวหรือจำนวนหลักจะใช้สูตร excel : COUNTA เพื่อหาจำนวนแถวหรือหลักที่มีข้อมูล มาดูตัวอย่างสูตร excel ที่ใช้หาตำแหน่งของช่วงข้อมูลกันเลยครับ สมมุติเรามีข้อมูลรายชื่อลูกค้าอยู่ในหลัก B ดังภาพที่ 1 

ภาพที่ 1 ตัวอย่างข้อมูล

เราสามารถกำหนดช่วงข้อมูลรายชื่อลูกค้าได้ดังนี้ครับ
OFFSET($B$3,1,0,COUNTA($B:$B)-1,1)
ข้อสังเกต จำนวนหลักเป็นค่าคงที่ 1 เนื่องจากข้อมูลรายชื่อลูกค้าเป็นแบบเวกเตอร์ (ต้องการข้อมูลเพียงหลักเดียว)
และเราสามารถกำหนดตารางข้อมูลลูกค้าได้ดังนี้
OFFSET($B$3,1,0,COUNTA($B:$B)-1,3)
ข้อสังเกต จำนวนหลักเป็นค่าคงที่ 3 เนื่องจากตารางข้อมูลลูกค้ามีจำนวนหลักคงที่
หากจำนวนหลักของข้อมูลมีโอกาสเพิ่มหรือลดลงได้ท่านผู้อ่านต้องใช้สูตร excel : COUNTA นับจำนวนหลักด้วย
ข้อสังเกต จำนวนแถวของช่วงข้อมูลที่ได้จากสูตร excel : COUNTA จะต้องถูกลบด้วย 1 เนื่องด้วยแถวที่ 3 เป็นชื่อของข้อมูล
ท่านผู้อ่านสามารถกำหนดชื่อของช่วงข้อมูลตามขั้นตอนการกำหนดชื่อดังแสงในบทความการกำหนดชื่อข้อมูลแบบคงที่ โดยในขั้นตอน อ้างอิงไปยังให้พิมพ์สูตร excel : OFFSET โดยสมมุติให้ชื่อข้อมูลรายชื่อลูกค้าเป็น CUSTOMER ขณะที่ชื่อตารางข้อมูลลูกค้าเป็น tb_cus ดังแสดงในภาพที่ 2


ภาพที่ 2 การกำหนดชื่อข้อมูลใน excel

ตัวอย่างการใช้งาน
นำไปใช้ในการค้นหาข้อมูลรายละเอียดลูกค้าได้ดังแสดงในภาพที่ 3 โดยในช่องรายชื่อ จะใช้การแสดงรายการโดยกำหนดข้อมูลเป็นแบบ Data validation และเลือกชนิดเป็นแบบ List และแหล่งข้อมูล(Source) จะเป็นข้อมูลชื่อ CUSTOMER ดังแสดงในภาพที่ 5 ส่วนของ ที่อยู่ และ เครดิต เราจะใช้สูตร Excel : vlookup เพื่อช่วยค้นหารายละเอียดลูกค้าโดยอ้างอิงจากรายชื่อลูกค้า โดยสูตร Excel : vlookup มีดังนี้
vlookup(G9,tb_cus,2,false) สำหรับ ที่อยู่
vlookup(G9,tb_cus,3,false) สำหรับ เครดิต

ภาพที่ 3 การใช้ excel ทำระบบการค้นหา

หากข้อมูลลูกค้าดังภาพที่ 1 มีการเปลี่ยนแปลง List รายการในการค้นหาก็จะมีการอัพเดตตามดังแสดงในภาพที่ 4



ภาพที่ 4 ตัวอย่างเมื่อข้อมูลมีการอัพเดต

จากคำอธิบายและตัวอย่างการกำหนดข้อมูลใน excel ที่ได้นำเสนอมาทั้งสองบทความ ก็หวังว่าท่านผู้อ่านจะนำไปประยุกต์ใช้กับการใช้ excel ของท่านได้อย่างมีประสิทธิภาพครับ เพราะการกำหนดข้อมูลถือว่าเป็นพื้นฐานการใช้งาน Excel ขั้นสูงต่อไป


ภาพที่ 5 การกำหนดรายการลูกค้า



วันจันทร์ที่ 18 มิถุนายน พ.ศ. 2555

Excel tips : การกำหนดชื่อข้อมูลแบบคงที่ใน excel (Static data)

วันนี้ขอนำเสนอบทความ tips การใช้ excel เพื่อเป็นพื้นฐานในการใช้ excel หรือใช้สูตร excel ในงานอื่นๆต่อไปครับ การกำหนดชื่อข้อมูลใน excel มีประโยชน์อย่างมาก ในกรณีที่เราต้องเรียกใช้งานข้อมูลนั้นบ่อยๆ การพิมพ์ช่วงของข้อมูลหรือตำแหน่งเซลล์ของข้อมูลมีโอกาสเกิดข้อผิดพลาดได้เช่น สูตร excel สำหรับการคำนวณภาษีมูลค่าเพิ่ม หรือ การกำหนดตารางข้อมูลเพื่อใช้ในสูตร excel : vlookup เป็นต้น ผมจะแบ่งชื่อข้อมูลแบบคงที่ใน excel ออกเป็น 3 รูปแบบดังนี้ครับ
  1. ข้อมูลประเภท ค่าคงที่ เช่น ภาษีมูลค่าเพิ่ม อัตราแลกเปลี่ยน
  2. ข้อมูลประเภทเป็นช่วงข้อมูลแบบรายการ (อาจจะเป็นแบบแถวเดียวหรือหลักเดียว) ผมจะเรียกว่าข้อมูลแบบเวกเตอร์ เราจะพบการใช้งานแสดง List รายการต่างๆให้ผู้ใช้เลือก
  3. ข้อมูลประเภทตาราง จะเรียกว่าข้อมูลแบบ Matrix เราจะพบในการใช้งานสูตร excel : vlookup เป็นส่วนใหญ่
ข้อดีของการกำหนดชื่อข้อมูล
  1. ลดความผิดพลาดในการใช้สูตร excel
  2. ง่ายต่อการเรียกใช้ข้อมูลเนื่องจากชื่อข้อมูลที่กำหนดมีความหมายในตัวเองเช่น vat , customer_name , Table เป็นต้น
  3. ง่ายต่อการพิมพ์สูตร excel
ข้อเสีย
  1. ใช้ได้อย่างถูกต้องกับข้อมูลที่ไม่มีการเปลี่ยนแปลงขณะใช้งาน
วิธีการกำหนดชื่อใน excel 2007 ขึ้นไป
  1. เลือกเมนู สูตร
  2. เลือกทูลบาร์ กำหนดชื่อ จะปรากฎหน้าต่าง ชื่อใหม่ ขึ้นมาดังรูปที่ 1
  3. กำหนดชื่อข้อมูลในช่อง ชื่อ
  4. เลือกขอบเขตการใช้ข้อมูล ในหัวข้อนี้เราสามารถกำหนดให้ข้อมูลที่เรากำหนดสามารถเรียกใช้ได้ตามขอบเขตที่กำหนด อาจจะทั้งหมด (สมุดงาน) หรือว่า เจาะจงใช้ได้เฉพาะ WorkSheet
  5. กำหนดตำแหน่งของ cells หรือช่วงของ Cells ที่ต้องการกำหนดชื่อ ในช่องอ้างอิงไปยัง
    1. ตัวอย่างเช่น =Sheet1!$F$12 จะเป็นข้อมูลแบบ ค่าคงที่
    2. ตัวอย่างเช่น =Sheet1!$F$12:$F$15 จะเป็นข้อมูลแบบเวกเตอร์
    3. ตัวอย่างเช่น =Sheet1!$F$12:$G$15 จะเป็นข้อมูลแบบ Matrix
  6. คลิกปุ่มตกลง
สูตร excel
ภาพที่ 1 ตัวอย่างการกำหนดชื่อข้อมูลใน excel
ตัวอย่างการใช้งาน excel
ข้อมูลแบบค่าคงที่
พิมพ์ค่า 7% ใน Cell A1 กำหนดชื่อข้อมูลแบบค่าคงที่ ชื่อ vat โดยอ้างถึง Cell A1 หากต้องการคำนวณภาษีมูลค่าเพิ่มจากราคาสินค้าใน cells B3จะเขียนสูตร excel ใน Cell C3 ได้ดังนี้
สูตร excel :  C3= vat*B3
ข้อมูลแบบเวกเตอร์
พิมพ์ข้อมูลชื่อลูกค้าลงใน Cells A1 – A5
กำหนดชื่อข้อมูลแบบเวกเตอร์ ชื่อ Customer โดยอ้างถึง $A$1:$S$5
สามารถนำมาใช้เป็น List data ในการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล โดยกำหนดแหล่งข้อมูล = Customer
ข้อมูลแบบ Matrix
พิมพ์ข้อมูลลงใน Cells A1 – C5
กำหนดชื่อข้อมูลแบบ Matrix ชื่อ data โดยอ้างถึง $A$1:$C$5
สามารถนำมาใช้ในสูตร excel : vlookup เช่น
=vlookup(B4,data,2,false) เป็นต้น
ก่อนจบบทความนี้อยากให้ท่านผู้อ่านคิดต่อนะครับว่า หากต้องการเพิ่มข้อมูลในแบบเวกเตอร์หรือแบบ Matrix เช่น มีลูกค้าเพิ่มขึ้นมาอีก 2 ราย เราจะทำอย่างไร หากเป็นการกำหนดข้อมูลแบบเดิมก็ต้องกลับไปแก้ไขข้อมูลในช่องอ้างอิงไปยังเพื่อให้ครอบคุลมช่วงของข้อมูลที่เพิ่มขึ้นมา  ซึ่งการกระทำดังกล่าวจะทำให้ไม่สะดวกในการใช้งาน ซึ่งเป็นจุดด้อยของการกำหนดชื่อข้อมูลแบบคงที่ ดังนั้นในบทความต่อไปผมจะนำเสนอวิธีการกำหนดชื่อข้อมูลแบบพลวัตร (Dynamic Data) เพื่อให้ข้อมูลมีการอัพเดตและครอบคลุมข้อมูลที่เพิ่มขึ้นมาได้อย่างอัตโนมัติ สวัสดีครับ

วันอาทิตย์ที่ 10 มิถุนายน พ.ศ. 2555

การใช้ excel ทดสอบสมมุติฐานด้วยสถิติทดสอบ t-Test (1)

บทความการใช้ excel ฉบับนี้ขอนำเสนอ การใช้ excel ช่วยคำนวณสถิติทดสอบแบบ t-Test  t-Test คือการเปรียบเทียบความแตกต่างของกลุ่มตัวอย่างที่สุ่มจากประชากรและไม่ทราบค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานแต่มีการแจกแจงปกติ ซึ่งจะใช้ค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่างเป็นตัวเปรียบเทียบ แบ่งการทดสอบออกเป็น สามประเภทดังนี้
  1. การทดสอบค่าเฉลี่ยของประชากรกลุ่มเดียว เรียกว่า one - sample t-test ตัวอย่างเช่น ต้องการทดสอบค่าเฉลี่ยของน้ำหนักประชากรของหมู่บ้าน ก เท่ากับ 60 กิโลกรัมจริงหรือไม่
  2. การทดสอบความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยของประชากร 2 กลุ่ม ที่เป็นอิสระต่อกัน เรียกว่า Independent Sample test ตัวอย่างเช่น ต้องการทดสอบค่าเฉลี่ยของรายได้ประชากรของหมู่บ้าน ก และหมู่บ้าน ข แตกต่างกันหรือไม่
  3. การทดสอบความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยของประชากร 2 กลุ่มที่มีความสัมพันธ์กัน หรือเป็นการทดสอบจากประชากรเพียงกลุ่มเดียว แต่จะทำการทดสอบซ้ำ 2 ครั้ง Paired-Samples Test ที่เรียกว่า dependent Sample test ตัวอย่างเช่นการทดสอบค่าเฉลี่ยคะแนนสอบวิชาคณิตศาสตร์ก่อนและหลังเรียนของนักเรียนห้อง ม1/1  เป็นต้น จะพบว่า ข้อมูลก่อนและหลังสัมพันธ์กันเนื่องจากคะแนนก่อนและหลังมาจากนักเรียนคนเดียวและอยู่กลุ่มเดียวกัน
สถิติแบบ t-Test ถูกใช้ในงานวิจัยและพัฒนามากพอสมควร เพื่อทดสอบสมมุตติฐานหรืออิทธิผลของการปรับเปลี่ยนตัวแปรใดๆที่สนใจ แต่ก่อนที่จะนำไปสู่การใช้ excel คำนวณค่าสถิติ t-Test ขอกล่าวถึงเงื่อนไขของลักษณะข้อมูลที่เหมาะกับการใช้สถิติแบบ t-Test ทดสอบกันก่อนครับ โดยเงื่อนไขมีดังนี้
  1. ข้อมูลต้องเป็นตัวเลข
  2. การแจกแจงข้อมูลของประชากรต้องเป็น Normal distribution


ตั้งสมมุติฐานทางสถิติ
สมมุติฐานทางสถิติ มี 2 ชนิดคือ
สมมุติฐานที่เป็นกลางหรือสมมุติฐานที่ไร้นัยสำคัญ (Null hypothesis) ซึ่งเป็นสมมุติฐานที่แสดงให้เห็นว่าไม่มีความแตกต่างระหว่างกลุ่มหรือไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร สัญลักษณ์ที่ใช้ คือ H0 ตัวอย่างเช่น H0 : u1 = u2 หมายถึงว่าค่าเฉลี่ยของกลุ่มประชากรทั้งสองไม่แตกต่างกันหรือเท่ากัน
สมมุติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis) สัญลักษณ์ที่ใช้ คือ H1
การตั้งสมมุติฐานทางเลือก ในการวิเคราะห์สถิติแบบ t-Test มีสองรูปแบบคือ 
การทดสอบแบบมีทิศทาง หรือบางทีเรียกว่า การทดสอบแบบหางเดียว ( One- tailed test ) มี 2 กรณี คือ หางเดียวทางขวา และกรณีหางเดียวทางซ้าย เช่น H1 : u1 > u2 หรือ H1 : u1 < u2
แบบไม่มีทิศทาง หรือการทดสอบแบบสองหาง ( Two - tailed test ) ซึ่งเป็นการทดสอบเมื่อ H1 : u1 ไม่เท่ากับ u2
ขั้นตอนการทดสอบสมมุติฐานด้วยสถิติแบบ t

  1. ตั้งสมมุติฐานทางสถิติ
  2. กำหนดระดับนัยสำคัญทางสถิติ
  3. คำนวณค่า t stat
  4. หาค่า P-Value
  5. เปรียบเทียบค่า t stat กับค่า t Critical (ไม่พิจารณาเครื่องหมาย) หรือ P-Value กับ ระดับนัยสำคัญ
  6. ตัดสินใจเพื่อยอมรับสมมุติฐานทางสถิติซึ่งแบ่งออกเป็นสองกรณี
            1. กรณี 2 หาง สรุปดังนี้
                     1.1 หากค่า P-Value น้อยกว่า ระดับนัยสำคัญ หรือ หาก t stat > t critical จะปฎิเสธ H0 
                     1.2 หากค่า P-Value มากกว่าหรือเท่ากับ ระดับนัยสำคัญ หรือ หาก t stat <= t critical จะยอมรับ H0 
            2. กรณี 1 หาง สรุปดังนี้
                     2.1 กรณีค่า P-Value/2 น้อยกว่า ระดับนัยสำคัญ/2 หรือ หาก t stat > t critical จะปฎิเสธ H0
                     2.2 กรณีค่า P-Value/2 มากกว่าหรือเท่ากับ ระดับนัยสำคัญ/2  หรือ หาก t stat <= t critical จะยอมรับ H0

จากที่ได้นำเสนอมาเป็นการนำเสนอให้รู้จักสถิติ t และขั้นตอนการทดสอบสมมุติฐาน ซึ่งจะใช้เป็นข้อมูลสำหรับการนำเสนอการใช้ excel เพื่อทดสอบสมมุติฐาน โดย excel ได้เตรียมสูตร excel เพื่อช่วยในการคำนวณค่า t stat และ P-Value รวมถึงเครื่องมือสำเร็จรูปภายใน excel ซึ่งทำให้ผู้ใช้สะดวกต่อการใช้งาน สวัสดีครับ

ข้อสังเกต
  1. การเพิ่มจำนวนตัวอย่างของกลุ่มตัวอย่างประมาณ 30 ตัวอย่างจะทำให้การแจกแจง t เข้าใกล้การแจกแจงปกติมาตรฐาน
  2. ตัวอย่างที่ทำการสุ่มจากประชากรจะต้องมีการแจกแจงแบบปกติ ซึ่งต้องมีการทดสอบความกระจายตัวแบบปกติของตัวอย่างก่อน
















Yahoo bot last visit powered by  Ybotvisit.com