การออกแบบการทดลอง

สถิติเบื้องต้นด้วย Python

Maggie Matsui

Content Developer, DataCamp

คำศัพท์

การทดลองมุ่งตอบคำถามว่า: ตัวแปรการรักษามีผลต่อตัวแปรตอบสนองอย่างไร?

  • การรักษา: ตัวแปรอธิบาย/ตัวแปรอิสระ
  • การตอบสนอง: ตัวแปรตอบสนอง/ตัวแปรตาม

 

เช่น: โฆษณามีผลต่อจำนวนสินค้าที่ซื้ออย่างไร?

  • การรักษา: โฆษณา
  • การตอบสนอง: จำนวนสินค้าที่ซื้อ
สถิติเบื้องต้นด้วย Python

การทดลองแบบควบคุม

  • ผู้เข้าร่วมถูกจัดสรรโดยนักวิจัยให้อยู่ในกลุ่มการรักษาหรือกลุ่มควบคุม
    • กลุ่มการรักษาได้เห็นโฆษณา
    • กลุ่มควบคุมไม่ได้เห็น
  • กลุ่มควรมีลักษณะที่เปรียบเทียบกันได้ เพื่อให้สรุปความเป็นเหตุเป็นผลได้
  • หากกลุ่มไม่สามารถเปรียบเทียบกันได้ อาจเกิดความสับสน (อคติ)
    • อายุเฉลี่ยกลุ่มการรักษา: 25 ปี
    • อายุเฉลี่ยกลุ่มควบคุม: 50 ปี
    • อายุเป็นปัจจัยกวนที่อาจเกิดขึ้นได้
สถิติเบื้องต้นด้วย Python

มาตรฐานทองของการทดลองควรใช้...

  • การทดลองแบบสุ่มที่มีกลุ่มควบคุม

    • ผู้เข้าร่วมถูกจัดสรรเข้ากลุ่มการรักษา/ควบคุมแบบสุ่ม ไม่ใช่ตามลักษณะอื่นใด
    • การสุ่มช่วยให้มั่นใจว่ากลุ่มมีลักษณะที่เปรียบเทียบกันได้

  • ยาหลอก

    • มีลักษณะคล้ายการรักษาแต่ไม่มีผลจริง
    • ผู้เข้าร่วมจะไม่รู้ว่าตัวเองอยู่ในกลุ่มใด
    • ในการทดลองทางคลินิก ยาเม็ดน้ำตาลช่วยยืนยันว่าผลของยามาจากตัวยาเอง ไม่ใช่จากการได้รับยา
สถิติเบื้องต้นด้วย Python

มาตรฐานทองของการทดลองควรใช้...

  • การทดลองแบบปกปิดสองทาง
    • ผู้ดำเนินการหรือผู้รับผิดชอบการศึกษาไม่รู้ว่าการรักษาที่ให้นั้นเป็นของจริงหรือยาหลอก
    • ช่วยป้องกันอคติในการตอบสนองและ/หรือการวิเคราะห์ผล

 

โอกาสเกิดอคติน้อยลง = ข้อสรุปเกี่ยวกับความเป็นเหตุเป็นผลน่าเชื่อถือมากขึ้น

สถิติเบื้องต้นด้วย Python

การศึกษาเชิงสังเกต

  • ผู้เข้าร่วมไม่ได้ถูกจัดสรรเข้ากลุ่มแบบสุ่ม

    • ผู้เข้าร่วมจัดสรรตัวเองโดยมักอิงจากลักษณะที่มีอยู่ก่อนแล้ว

  • คำถามวิจัยหลายข้อไม่เหมาะกับการทดลองแบบควบคุม

    • บังคับให้ใครสูบบุหรี่หรือเป็นโรคไม่ได้
    • บังคับให้ใครมีพฤติกรรมในอดีตบางอย่างไม่ได้
  • สร้างความสัมพันธ์ได้ ไม่ใช่ความเป็นเหตุเป็นผล
    • ผลอาจถูกบิดเบือนโดยปัจจัยที่ทำให้บางคนอยู่ในกลุ่มควบคุมหรือกลุ่มการรักษา
    • มีวิธีควบคุมปัจจัยกวนเพื่อให้ได้ข้อสรุปเกี่ยวกับความสัมพันธ์ที่น่าเชื่อถือมากขึ้น
สถิติเบื้องต้นด้วย Python

การศึกษาแบบตามยาว vs. แบบภาคตัดขวาง

การศึกษาแบบตามยาว

  • ติดตามผู้เข้าร่วมในช่วงเวลาหนึ่งเพื่อตรวจสอบผลของการรักษาต่อการตอบสนอง
  • ผลของอายุต่อส่วนสูงไม่ถูกบิดเบือนโดยรุ่นอายุ
  • มีค่าใช้จ่ายสูงกว่า และผลใช้เวลานานกว่า

การศึกษาแบบภาคตัดขวาง

  • เก็บข้อมูลผู้เข้าร่วม ณ ช่วงเวลาเดียว
  • ผลของอายุต่อส่วนสูงถูกบิดเบือนโดยรุ่นอายุ
  • ประหยัดกว่า รวดเร็วกว่า และสะดวกกว่า
สถิติเบื้องต้นด้วย Python

มาฝึกกันเถอะ!

สถิติเบื้องต้นด้วย Python

Preparing Video For Download...