การทดสอบสมมติฐานเป็นวิธีการที่ใช้โดยนักวิเคราะห์จำนวนมากในภาคเอกชนและภาครัฐสำหรับการสร้างข้อความหรือสมมติฐานเกี่ยวกับข้อมูลประชากร
หากคุณเคยติดต่อหรือศึกษาข้อมูลประชากร คุณต้องเคยเจอเครื่องมือทดสอบสมมติฐานที่สำคัญนี้มาก่อน
สามารถใช้วิธีการตั้งสมมติฐานได้หลายวิธี แต่ไม่ใช่ทุกวิธีที่ให้ความแม่นยำสูงกว่านั้น
และหากคุณไม่แน่ใจเกี่ยวกับข้อมูลของคุณแต่ยังต้องการใช้ข้อมูลนั้น ก็อาจมีความเสี่ยงสำหรับองค์กรของคุณ
การทดสอบสมมติฐานเป็นกลยุทธ์ที่ดีเพื่อให้ได้ระดับความแม่นยำที่สูงขึ้น เป็นเครื่องมือในการวิเคราะห์ประชากร
ในบทความนี้ ผมจะอภิปรายว่าการทดสอบสมมติฐานคืออะไร วิธีการทำงาน ประโยชน์ และกรณีการใช้งาน
เอาล่ะ เริ่มกันเลย!
การทดสอบสมมติฐานคืออะไร?
การทดสอบสมมติฐานเป็นวิธีการอนุมานทางสถิติที่นักวิเคราะห์ใช้เพื่อทดสอบว่าข้อมูลประชากรที่มีอยู่เพียงพอสนับสนุนสมมติฐานที่กำหนดหรือไม่ และตั้งสมมติฐานจากสมมติฐานนั้นหรือไม่
ด้วยวิธีนี้ นักวิเคราะห์สามารถประเมินสมมติฐานได้อย่างง่ายดายและพิจารณาว่าสมมติฐานนั้นแม่นยำเพียงใดจากข้อมูลที่มีอยู่
พูดง่ายๆ ก็คือเป็นกระบวนการทดสอบตามสถิติเชิงอนุมานที่ให้คุณตัดสินเกี่ยวกับข้อมูลประชากรตามข้อมูลตัวอย่างที่รวบรวมได้
โดยทั่วไปแล้ว แทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่นักวิเคราะห์จะค้นหาคุณสมบัติหรือพารามิเตอร์เฉพาะใดๆ ของประชากรทั้งหมด แต่ด้วยการทดสอบสมมติฐาน คุณสามารถคาดการณ์และตัดสินใจโดยมีข้อมูลอ้างอิงจากข้อมูลตัวอย่างและความแม่นยำ
ประเภทของการทดสอบสมมติฐาน
การทดสอบสมมติฐานประเภทต่าง ๆ ได้แก่ :
- สมมติฐานว่าง: สถิติแสดงว่าข้อมูลตัวอย่างเกิดขึ้นทันที และไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทั้งสองในข้อมูลตัวอย่างที่กำหนด
- สมมติฐานทางเลือก: แสดงให้เห็นวิทยานิพนธ์หลักและต่อต้านสมมติฐานว่าง เป็นแรงผลักดันหลักในกระบวนการทดสอบเนื่องจากแสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวในข้อมูลตัวอย่าง
- สมมติฐานที่ไม่ใช่ทิศทาง: การทดสอบสมมติฐานประเภทนี้ทำหน้าที่เป็นสมมติฐานสองด้าน แสดงให้เห็นว่าไม่มีทิศทางระหว่างตัวแปรสองตัวในข้อมูลตัวอย่าง และค่าที่แท้จริงไม่เหมือนกับค่าที่คาดการณ์ไว้
- สมมติฐานทิศทาง: สมมติฐานทิศทางแสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปร ในที่นี้ ตัวแปรหนึ่งในข้อมูลตัวอย่างสามารถมีอิทธิพลต่อตัวแปรอื่นๆ
- สมมติฐานทางสถิติ: ช่วยให้นักวิเคราะห์ประเมินว่าข้อมูลและค่าเป็นไปตามสมมติฐานที่กำหนดหรือไม่ มีประโยชน์อย่างมากในการสร้างข้อความและสมมติฐานเกี่ยวกับผลลัพธ์ของพารามิเตอร์กลุ่มตัวอย่าง
ต่อไปจะกล่าวถึงวิธีการทดสอบสมมติฐาน
วิธีการทดสอบสมมติฐาน
ในการประเมินว่าสมมติฐานใดสมมติฐานหนึ่งเป็นจริงหรือไม่ ในฐานะนักวิเคราะห์ คุณจะต้องมีหลักฐานที่น่าเชื่อถือจำนวนมากจึงจะสรุปได้ ในกระบวนการทดสอบนี้ จะมีการตั้งค่าสมมติฐานที่เป็นโมฆะและทางเลือกก่อนที่จะเริ่มการประเมิน
การทดสอบสมมติฐานไม่ได้เกี่ยวข้องกับเพียงวิธีเดียว แต่มีหลายวิธีที่ใช้เพื่อประเมินว่าข้อมูลตัวอย่างนั้นเหมาะสมหรือไม่ ในฐานะนักวิเคราะห์ คุณต้องพิจารณาข้อมูลและขนาดตัวอย่าง และเลือกวิธีการทดสอบสมมติฐานที่เหมาะกับคุณ
การทดสอบความเป็นปกติ
เป็นวิธีการทดสอบสมมติฐานมาตรฐานสำหรับการวิเคราะห์การแจกแจงแบบปกติในข้อมูลตัวอย่าง ในระหว่างกระบวนการทดสอบ จะมีการตรวจสอบว่าจุดข้อมูลที่จัดกลุ่มรอบค่าเฉลี่ยอยู่ต่ำกว่าหรือสูงกว่าค่าเฉลี่ยหรือไม่
ในการทดสอบทางสถิตินี้ โอกาสที่คะแนนจะสูงกว่าหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ยนั้นมีโอกาสเท่าๆ กัน เส้นโค้งรูประฆังถูกสร้างขึ้นและกระจายเท่ากันทั้งสองด้านของค่าเฉลี่ย
การทดสอบ Z-Test
เป็นการทดสอบสมมติฐานอีกประเภทหนึ่งที่ใช้เมื่อข้อมูลประชากรถูกแจกจ่ายตามปกติ โดยจะทดสอบว่าค่าเฉลี่ยของพารามิเตอร์ประชากรสองตัวที่แยกกันนั้นแตกต่างกันเมื่อคุณทราบความแปรปรวนของข้อมูล
ในระหว่างการวิเคราะห์ข้อมูลประชากร มีความเป็นไปได้สูงที่คุณจะใช้งานประเภทนี้เมื่อขนาดตัวอย่างข้อมูลมากกว่า 30 รายการ นอกจากนี้ ทฤษฎีบทขีดจำกัดกลางยังเป็นอีกเหตุผลหนึ่งที่ทำให้การทดสอบ Z-Test เหมาะสม เนื่องจากทฤษฎีบทระบุว่าเมื่อขนาดตัวอย่างเพิ่มขึ้น ตัวอย่างจะถูกกระจายตามปกติ
การทดสอบ T-Test
คุณจะใช้การทดสอบสมมติฐานการทดสอบ T-Test เมื่อขนาดของกลุ่มตัวอย่างจำกัดและมักจะเป็นแบบกระจาย โดยทั่วไป เมื่อขนาดตัวอย่างต่ำกว่า 30 และคุณไม่ทราบค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของพารามิเตอร์ ส่วนใหญ่จะนำไปใช้
เมื่อคุณทำการทดสอบ T-Test คุณทำเพื่อคำนวณช่วงความเชื่อมั่นของข้อมูลประชากรเฉพาะ
การทดสอบไคสแควร์
การทดสอบไคสแควร์เป็นกระบวนการทดสอบสมมติฐานที่เป็นที่นิยมซึ่งมักใช้เพื่อประเมินความเหมาะสมและความสมบูรณ์ของการกระจายของข้อมูล
ที่มา: wikipedia.org
อย่างไรก็ตาม เหตุผลหลักที่คุณจะใช้สมมติฐานประเภทนี้คือเมื่อคุณต้องการทดสอบความแปรปรวนของประชากรเทียบกับความแปรปรวนของประชากรของค่าสมมติหรือค่าที่ทราบ มีการทดสอบไคสแควร์ที่แตกต่างกัน แต่ประเภทที่พบมากที่สุดคือการทดสอบความแปรปรวนและความเป็นอิสระของไคสแควร์
การทดสอบ ANOVA
เรียกโดยย่อว่าการวิเคราะห์ความแปรปรวน เป็นวิธีการทดสอบทางสถิติที่ช่วยเปรียบเทียบชุดข้อมูลของสองตัวอย่าง อย่างไรก็ตาม ช่วยให้คุณสามารถเปรียบเทียบมากกว่าสองวิธีในแต่ละครั้ง
นอกจากนี้ยังอธิบายตัวแปรตามและตัวแปรอิสระของข้อมูลตัวอย่าง การใช้ ANOVA ค่อนข้างคล้ายกับการใช้ Z-Test และ T-Test แต่สองวิธีหลังถูกจำกัดไว้เพียงสองวิธีเท่านั้น
การทดสอบสมมติฐานทำงานอย่างไร
นักวิเคราะห์ทุกคนที่ใช้การทดสอบสมมติฐานจะใช้ข้อมูลตัวอย่างแบบสุ่มสำหรับการวิเคราะห์และการวัดผล ในระหว่างการทดสอบ ข้อมูลตัวอย่างแบบสุ่มจะใช้สำหรับการทดสอบสมมติฐานว่างและสมมติฐานทางเลือก
ดังที่เราได้กล่าวไปแล้วก่อนหน้านี้ สมมติฐานว่างและสมมติฐานทางเลือกนั้นไม่เกิดร่วมกันโดยสิ้นเชิง และในระหว่างผลการทดสอบ มีเพียงหนึ่งเดียวเท่านั้นที่สามารถเป็นจริงได้
อย่างไรก็ตาม มีบางกรณีที่สมมติฐานว่างถูกปฏิเสธ สมมติฐานทางเลือกไม่เป็นความจริงเสมอไป
ที่มา: ขั้นตอนการวิเคราะห์
p-value: ในขณะที่กระบวนการทดสอบเริ่มต้นขึ้น ค่า p-value หรือค่าความน่าจะเป็นจะเกี่ยวข้อง และแสดงว่าผลลัพธ์นั้นมีนัยสำคัญหรือไม่ ไม่เพียงแค่นั้น ค่า p ยังแสดงความน่าจะเป็นของการเกิดข้อผิดพลาดในการปิดหรือไม่ยกเลิกสมมติฐานว่างในระหว่างการทดสอบ ค่า p ที่ได้จะเป็น 0 หรือ 1 ซึ่งจะเปรียบเทียบกับระดับนัยสำคัญหรือระดับอัลฟ่า
ระดับนัยสำคัญที่นี่กำหนดความเสี่ยงที่ยอมรับได้ในขณะที่ปฏิเสธสมมติฐานที่เป็นโมฆะในระหว่างการทดสอบ สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าผลการทดสอบสมมติฐานสามารถนำไปสู่ข้อผิดพลาดสองประเภท:
- ข้อผิดพลาดประเภท 1 เกิดขึ้นเมื่อผลการทดสอบยกเลิกสมมติฐานว่างแม้ว่ามันจะเป็นจริงก็ตาม
- ข้อผิดพลาดประเภท 2 ปรากฏขึ้นเมื่อผลลัพธ์ตัวอย่างยอมรับสมมติฐานว่าง แม้ว่าจะเป็นเท็จก็ตาม
ค่าทั้งหมดที่ทำให้เกิดการปฏิเสธสมมติฐานว่างจะถูกเก็บไว้ในขอบเขตวิกฤต และเป็นค่าวิกฤติที่แยกเขตวิกฤติออกจากเขตอื่นๆ
ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ที่มา: ปานกลาง
การทดสอบสมมติฐานส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับสี่ขั้นตอน:
- กำหนดสมมติฐาน: ในขั้นตอนแรก หน้าที่ของคุณในฐานะนักวิเคราะห์คือกำหนดสมมติฐานสองข้อเพื่อให้มีเพียงข้อเดียวเท่านั้นที่สามารถเป็นจริงได้ สมมติฐานว่างจะระบุว่าไม่มีความแตกต่างในค่าเฉลี่ยของค่าดัชนีมวลกาย ในขณะที่สมมติฐานทางเลือกจะระบุว่ามีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในค่าเฉลี่ยของค่าดัชนีมวลกาย
- แผน: ในขั้นตอนถัดไป คุณจะต้องออกแบบแผนการวิเคราะห์ว่าคุณจะวิเคราะห์ข้อมูลตัวอย่างได้อย่างไร จำเป็นอย่างยิ่งที่คุณควรทำการสุ่มตัวอย่างและรวบรวมข้อมูลตัวอย่างเพื่อให้แน่ใจว่าได้รับการออกแบบมาเพื่อทดสอบสมมติฐานของคุณ
- วิเคราะห์ข้อมูลตัวอย่าง: หลังจากตัดสินใจว่าคุณจะประเมินข้อมูลอย่างไร ก็ถึงเวลาที่จะเริ่มกระบวนการ คุณจะต้องวิเคราะห์ข้อมูลตัวอย่างทางกายภาพเพื่อไม่ให้เกิดความซ้ำซ้อน ขณะวิเคราะห์ข้อมูล คุณควรตรวจสอบว่าตัวอย่างเป็นอิสระจากกัน และขนาดตัวอย่างทั้งสองมีขนาดใหญ่เพียงพอ
- คำนวณสถิติการทดสอบ: ในขั้นตอนนี้ คุณจะต้องคำนวณสถิติการทดสอบและหาค่า p ค่า p จะถูกกำหนดโดยสมมติว่าสมมติฐานว่างเป็นจริง
- ประเมินผล: ในขั้นตอนสุดท้าย คุณจะต้องประเมินผลของการทดสอบสมมติฐาน ที่นี่ คุณจะตัดสินใจว่าจะปฏิเสธสมมติฐานว่างหรือประกาศความเป็นไปได้ตามข้อมูลตัวอย่าง
ตอนนี้เราจะสำรวจประโยชน์ของการทดสอบสมมติฐาน
ประโยชน์ของการทดสอบสมมติฐาน
ประโยชน์ของการทดสอบสมมติฐานคือ:
- ช่วยให้คุณวิเคราะห์ความแข็งแกร่งของการอ้างสิทธิ์ของคุณในการตัดสินใจด้านข้อมูล
- ในฐานะนักวิเคราะห์ จะช่วยให้คุณสร้างสภาพแวดล้อมที่เชื่อถือได้สำหรับการตัดสินใจเลือกข้อมูลตัวอย่าง
- ช่วยให้คุณระบุได้ว่าข้อมูลตัวอย่างที่เกี่ยวข้องกับการทดสอบสมมติฐานมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่
- เป็นประโยชน์ต่อการประเมินความน่าเชื่อถือและความถูกต้องของผลการทดสอบในกระบวนการทดสอบที่เป็นระบบ
ช่วยคุณในการประมาณค่าข้อมูลจากขั้นตอนตัวอย่างไปยังประชากรจำนวนมากขึ้นอยู่กับความต้องการ
ใช้กรณีทดสอบสมมติฐาน
การทดสอบสมมติฐานถูกนำมาใช้ในภาคส่วนต่าง ๆ เพื่อคาดเดาความถูกต้องของข้อมูลตัวอย่างอย่างเหมาะสม ตัวอย่างการทดสอบสมมติฐานในโลกแห่งความเป็นจริง ได้แก่ :
#1. การทดลองทางคลินิก
การทดสอบสมมติฐานถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายในระหว่างการทดลองทางคลินิก เพราะช่วยให้แพทย์ตัดสินใจว่ายา การรักษา หรือหัตถการใหม่จะได้ผลหรือไม่โดยพิจารณาจากข้อมูลตัวอย่าง
แพทย์อาจคิดว่าการรักษาอาจลดระดับโพแทสเซียมในผู้ป่วยบางราย แพทย์อาจวัดระดับโพแทสเซียมของผู้ป่วยกลุ่มหนึ่งก่อนทำการรักษาและตรวจระดับอีกครั้ง
ต่อไป แพทย์จะทำการทดสอบสมมติฐานโดยที่ H0: Uafter = Ubefore และแสดงว่าระดับโพแทสเซียมยังเท่าเดิมหลังจากทำการรักษา สมมติฐานอีกข้อบ่งชี้ว่า Ha: Uafter < Ubefore หมายถึงระดับโพแทสเซียมลดลงหลังจากใช้การรักษา
ดังนั้นหากค่า p น้อยกว่าระดับนัยสำคัญ แพทย์สามารถสรุปได้ว่าการรักษาสามารถลดระดับโพแทสเซียมได้
#2. การผลิต
การทดสอบสมมติฐานถูกนำมาใช้ในโรงงานผลิตเพื่อช่วยให้หัวหน้างานตัดสินใจว่าวิธีการหรือเทคนิคใหม่นั้นมีประสิทธิภาพหรือไม่
ตัวอย่างเช่น หน่วยการผลิตบางแห่งอาจใช้การทดสอบสมมติฐานเพื่อค้นหาว่าวิธีการใหม่นี้ช่วยลดจำนวนผลิตภัณฑ์ที่มีข้อบกพร่องต่อชุดงานหรือไม่ สมมติว่าจำนวนผลิตภัณฑ์ที่บกพร่องคือ 300 ชิ้นต่อชุด
ผู้ผลิตต้องกำหนดค่าเฉลี่ยของจำนวนผลิตภัณฑ์ที่บกพร่องทั้งหมดที่ผลิตขึ้นก่อนและหลังใช้วิธีนี้ พวกเขาอาจทำการทดสอบสมมติฐานและใช้สมมติฐาน H0: Uafter = Ubefore โดยที่ค่าเฉลี่ยของผลิตภัณฑ์ที่มีข้อบกพร่องซึ่งเกิดขึ้นหลังจากใช้วิธีการใหม่จะเท่ากับก่อนหน้านี้
อีกสมมติฐานหนึ่งแสดงให้เห็นว่า HA: Uafter ไม่เท่ากับ Ubefore ซึ่งหมายความว่าจำนวนผลิตภัณฑ์ที่มีข้อบกพร่องทั้งหมดที่ผลิตขึ้นหลังจากใช้วิธีการใหม่นั้นไม่เท่ากัน
หลังการทดสอบ เมื่อค่า p น้อยกว่าระดับนัยสำคัญ หน่วยการผลิตสามารถสรุปได้ว่าจำนวนของผลิตภัณฑ์ที่บกพร่องที่ผลิตมีการเปลี่ยนแปลง
#3. เกษตรกรรม
การทดสอบสมมติฐานมักใช้เพื่อค้นหาว่าปุ๋ยหรือยาฆ่าแมลงเป็นสาเหตุของการเจริญเติบโตและภูมิคุ้มกันในพืชหรือไม่ นักชีววิทยาอาจใช้การทดสอบนี้เพื่อพิสูจน์ว่าพืชบางชนิดอาจเติบโตได้มากกว่า 15 นิ้วหลังจากใส่ปุ๋ยใหม่
นักชีววิทยาอาจใส่ปุ๋ยเป็นเวลาหนึ่งเดือนเพื่อรวบรวมข้อมูลตัวอย่าง เมื่อนักชีววิทยาทำการทดสอบ สมมติฐานข้อหนึ่งคือ H0 U=15 นิ้ว ซึ่งบ่งชี้ว่าปุ๋ยไม่ได้ทำให้การเจริญเติบโตเฉลี่ยของพืชดีขึ้น
อีกสมมติฐานหนึ่งแสดง HA: U > 15 นิ้ว ซึ่งหมายถึงปุ๋ยที่ช่วยเพิ่มการเจริญเติบโตเฉลี่ยของพืช หลังจากการทดสอบเมื่อค่า p น้อยกว่าระดับนัยสำคัญ นักชีววิทยาสามารถพิสูจน์ได้ว่าปุ๋ยทำให้การเจริญเติบโตมากกว่าเดิม
แหล่งเรียนรู้
#1. สถิติ: การแนะนำทีละขั้นตอนโดย Udemy
Udemy เสนอหลักสูตรเกี่ยวกับสถิติ ซึ่งคุณจะได้เรียนรู้การแนะนำสถิติแบบทีละขั้นตอน ซึ่งครอบคลุมการทดสอบสมมติฐาน หลักสูตรนี้มีตัวอย่างและบทเรียนจากอดีตนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ Google เพื่อช่วยให้คุณเชี่ยวชาญเกี่ยวกับช่วงความเชื่อมั่น การทดสอบสมมติฐาน และอื่นๆ
#2. สถิติที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลโดย Udemy
หลักสูตร Udemy เกี่ยวกับสถิติที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลจะช่วยให้คุณเรียนรู้สถิติด้วยโครงการในโลกแห่งความเป็นจริง กิจกรรมสนุกๆ การทดสอบสมมติฐาน การแจกแจงความน่าจะเป็น การวิเคราะห์การถดถอย และอื่นๆ
#3. สถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ธุรกิจ
หลักสูตรสถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ธุรกิจนี้นำเสนอโดย Udemy ซึ่งจะช่วยให้คุณเรียนรู้การทดสอบสมมติฐาน ครอบคลุมหัวข้อสถิติต่างๆ ทำให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ธุรกิจสามารถเรียนรู้และเชี่ยวชาญได้ ครอบคลุมสถิติเชิงอนุมานและเชิงพรรณนาพร้อมกับการวิเคราะห์การถดถอย
#4. การทดสอบสมมติฐานโดย Jim Frost
หนังสือเล่มนี้มีอยู่ใน Amazon และเป็นคู่มือที่ใช้งานง่ายเพื่อช่วยนักวิเคราะห์ในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก
ครอบคลุมการทำงานของการทดสอบสมมติฐาน เหตุผลที่คุณต้องการ วิธีการใช้ช่วงความเชื่อมั่น ค่า p ระดับนัยสำคัญ และหัวข้ออื่นๆ อีกมากมายอย่างมีประสิทธิภาพ
#5. การทดสอบสมมติฐานโดย Scott Hartshorn
หนังสือเล่มนี้มีเอกลักษณ์เฉพาะตัวด้วยตัวอย่างที่มองเห็นได้ และเหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นที่ต้องการคำแนะนำฉบับย่อเกี่ยวกับการทดสอบสมมติฐาน
ซึ่งจะแนะนำคุณเกี่ยวกับความสำคัญของสถิติ ประเภท และการทำงาน คุณไม่จำเป็นต้องมีความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับสถิติมาก่อน แต่สามารถอธิบายทุกอย่างได้โดยสัญชาตญาณ
คำสุดท้าย
การทดสอบสมมติฐานช่วยตรวจสอบสมมติฐานและพัฒนาข้อมูลทางสถิติตามการประเมิน มีการนำไปใช้ในหลายภาคส่วนตั้งแต่การผลิตและการเกษตรไปจนถึงการทดลองทางคลินิกและไอที วิธีนี้ไม่เพียงแต่แม่นยำเท่านั้น แต่ยังช่วยให้คุณตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลสำหรับองค์กรของคุณได้อีกด้วย
จากนั้น ตรวจสอบแหล่งข้อมูลการเรียนรู้เพื่อเป็นนักวิเคราะห์ธุรกิจ
