บทความนี้เป็นของผู้เริ่มต้นที่เพิ่งก้าวเข้าสู่โลกแห่งวิทยาศาสตร์ข้อมูลและต้องการสำรวจสาขาต่างๆ ในบทความนี้ เราไม่ได้เจาะลึกถึงคณิตศาสตร์เบื้องหลังการทดสอบสมมติฐาน เราจะสำรวจตรรกะเบื้องหลังการทดสอบสมมติฐาน และวิธีการนำไปใช้และรับข้อมูลเชิงลึก
“ความสามารถในการรับข้อมูล — เพื่อให้เข้าใจได้ ประมวลผลได้ ดึงคุณค่าออกมา ทำให้เห็นภาพ และสื่อสารได้ นั่นจะเป็นทักษะที่สำคัญอย่างมากในทศวรรษหน้า ” — Hal Varian หัวหน้านักเศรษฐศาสตร์ของ Google
ประวัติเล็กน้อย:
ต้นกำเนิดของการทดสอบสมมติฐานสามารถย้อนกลับไปในช่วงต้นศตวรรษที่ 20 และผลงานของนักสถิติ โรนัลด์ ฟิชเชอร์ ฟิชเชอร์ได้แนะนำแนวคิดของการทดสอบสมมติฐานในหนังสือของเขาในปี 1935 เรื่อง "การออกแบบการทดลอง" ซึ่งเขา ร่างกรอบการทดสอบสมมติฐานทางสถิติ
ก่อนหน้านี้ งานประมง การอนุมานทางสถิติมีพื้นฐานอยู่บนแนวคิดเรื่อง "ความน่าจะเป็นแบบผกผัน" ซึ่งเกี่ยวข้องกับการอนุมานเกี่ยวกับประชากรโดยอิงจากตัวอย่าง โดยการคำนวณความน่าจะเป็นในการสังเกตตัวอย่างโดยอาศัยสมมติฐานบางอย่างเกี่ยวกับประชากร ฟิชเชอร์แย้งว่าแนวทางนี้มีข้อบกพร่อง เนื่องจากอาศัยสมมติฐานเชิงอัตนัยว่าไม่สามารถตรวจสอบได้
ฟิชเชอร์เสนอแนวคิดในการทดสอบสมมติฐานเฉพาะ (สมมติฐานว่าง) กับสมมติฐานทางเลือกแทน โดยใช้เทคนิคทางสถิติเพื่อกำหนดความน่าจะเป็นในการสังเกตข้อมูลตัวอย่างโดยอาศัยสมมติฐานของสมมติฐานว่าง วิธีการนี้ซึ่งเรียกว่า "การทดสอบสมมติฐานที่ใช้บ่อย" มีพื้นฐานอยู่บนแนวคิดที่ว่า หากความน่าจะเป็นในการสังเกตข้อมูลตัวอย่างโดยให้สมมติฐานของสมมติฐานว่างนั้นต่ำเพียงพอ (เช่น ต่ำกว่าระดับนัยสำคัญทางสถิติที่กำหนด) ค่าว่างก็จะเป็นโมฆะ สมมติฐานสามารถถูกปฏิเสธเพื่อสนับสนุนสมมติฐานทางเลือกได้
วิธีการทดสอบสมมติฐานของฟิชเชอร์ได้ปฏิวัติการอนุมานทางสถิติและกลายเป็นวิธีมาตรฐานในการทดสอบสมมติฐานทางสถิติในสาขาสถิติ
ปัจจุบันการทดสอบสมมติฐานเป็นส่วนสำคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ตรรกะพื้นฐาน:
การทดสอบสมมติฐานเป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้ในการอนุมานเกี่ยวกับประชากรโดยอิงจากกลุ่มตัวอย่าง เป็นเครื่องมือทั่วไปที่ใช้ในการวิจัยเพื่อทดสอบความถูกต้องของสมมติฐานและเพื่อหาข้อสรุปเกี่ยวกับประชากรจากกลุ่มตัวอย่าง
กระบวนการทดสอบสมมติฐานเกี่ยวข้องกับการระบุสมมติฐานว่าง ซึ่งเป็นข้อความที่ไม่มีความสัมพันธ์หรือความแตกต่างระหว่างตัวแปร และสมมติฐานทางเลือกซึ่งตรงกันข้ามกับสมมติฐานว่าง โดยปกติแล้วสมมติฐานว่างจะเป็นสมมติฐานเริ่มต้น และเป้าหมายของการทดสอบสมมติฐานคือการพิจารณาว่าสมมติฐานว่างนั้นสามารถถูกปฏิเสธเพื่อสนับสนุนสมมติฐานทางเลือกที่อิงจากข้อมูลที่สังเกตได้หรือไม่
ขั้นตอนต่างๆ ที่เกี่ยวข้อง:
- ระบุคำถามและสมมติฐานการวิจัย: ขั้นตอนแรกในการทดสอบสมมติฐานคือการกำหนดคำถามการวิจัยและระบุสมมติฐานว่างและสมมติฐานทางเลือก สมมติฐานว่างคือข้อความที่ไม่มีความสัมพันธ์หรือความแตกต่างระหว่างตัวแปร ในขณะที่สมมติฐานทางเลือกคือข้อความที่ตรงกันข้าม ตัวอย่างเช่น หากนักวิจัยสนใจที่จะพิจารณาว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างรายได้ของบุคคลกับระดับการศึกษาหรือไม่ สมมติฐานว่างอาจเป็นได้ว่าไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างรายได้กับการศึกษา ในขณะที่สมมติฐานทางเลือกอาจเป็นว่า มี ความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างรายได้และการศึกษา
- เลือกตัวอย่าง: ถัดไป จะเลือกตัวอย่างจากประชากรที่สนใจ กลุ่มตัวอย่างควรเป็นตัวแทนของประชากรเพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์สามารถสรุปให้กับประชากรได้ มีเทคนิคการสุ่มตัวอย่างหลากหลายวิธีที่สามารถใช้เพื่อเลือกตัวอย่างที่เป็นตัวแทนได้ รวมถึงการสุ่มตัวอย่าง การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น และการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์
- รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล: ข้อมูลจะถูกรวบรวมจากตัวอย่างและวิเคราะห์โดยใช้เทคนิคทางสถิติเพื่อพิจารณาว่าสมมติฐานว่างสามารถปฏิเสธเพื่อสนับสนุนสมมติฐานทางเลือกได้หรือไม่ มีการทดสอบทางสถิติหลายอย่างที่สามารถใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล รวมถึงการทดสอบ t-test, ANOVA และการทดสอบไคสแควร์ และอื่นๆ
- คำนวณสถิติการทดสอบ: สถิติการทดสอบคำนวณตามข้อมูล และใช้ในการประเมินสมมติฐานว่าง สถิติการทดสอบจะถูกเปรียบเทียบกับค่าวิกฤต ซึ่งพิจารณาจากระดับนัยสำคัญทางสถิติที่ต้องการ โดยทั่วไประดับนัยสำคัญทางสถิติจะกำหนดไว้ที่ 0.05 ซึ่งหมายความว่ามีโอกาส 5% ที่ผลลัพธ์จะเกิดจากโอกาส
- ตัดสินใจ: หากสถิติการทดสอบมากกว่าค่าวิกฤต สมมติฐานว่างจะถูกปฏิเสธและใช้สมมติฐานทางเลือกแทน หากสถิติการทดสอบน้อยกว่าค่าวิกฤต สมมติฐานว่างจะไม่ถูกปฏิเสธ
- ตีความผลลัพธ์: สุดท้าย ผลลัพธ์ของการทดสอบสมมติฐานจะถูกตีความและสรุปผล หากสมมติฐานว่างถูกปฏิเสธ ผู้วิจัยสามารถสรุปได้ว่ามีความสัมพันธ์หรือความแตกต่างระหว่างตัวแปรที่สนใจ หากสมมติฐานว่างไม่ถูกปฏิเสธ ผู้วิจัยไม่สามารถสรุปได้ว่ามีความสัมพันธ์หรือความแตกต่างระหว่างตัวแปร
สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือการทดสอบสมมติฐานไม่ใช่กระบวนการที่สมบูรณ์แบบ และมีความเป็นไปได้ที่จะเกิดข้อผิดพลาดประเภทที่ 1 (ปฏิเสธสมมติฐานว่างเมื่อเป็นจริง) หรือข้อผิดพลาดประเภท II (ล้มเหลวในการปฏิเสธสมมติฐานว่างเมื่อเป็นเท็จ) ). ระดับนัยสำคัญทางสถิติจะกำหนดโอกาสที่จะเกิดข้อผิดพลาดเหล่านี้ ระดับนัยสำคัญทางสถิติที่ต่ำกว่า (เช่น 0.01) จะเพิ่มโอกาสในการเกิดข้อผิดพลาดประเภท II ในขณะที่ระดับนัยสำคัญทางสถิติที่สูงขึ้น (เช่น 0.1) จะเพิ่มโอกาสที่จะเกิดข้อผิดพลาดประเภท I
มีปัจจัยหลายประการที่อาจส่งผลต่อความถูกต้องของการตั้งสมมติฐาน รวมถึงขนาดตัวอย่าง อคติในการสุ่มตัวอย่าง และสมมติฐานของการทดสอบทางสถิติที่ใช้ เป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักวิจัยที่จะต้องพิจารณาปัจจัยเหล่านี้อย่างรอบคอบเมื่อออกแบบและดำเนินการทดสอบสมมติฐานเพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์มีความถูกต้อง
เพื่อนำความรู้ที่กล่าวมาทั้งหมดมาสู่เรื่องราวที่เรียบง่าย
ลองจินตนาการว่านักวิจัยสนใจที่จะศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างรายได้ของบุคคลกับระดับการศึกษาของพวกเขา ผู้วิจัยเชื่อว่ามีความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างตัวแปรทั้งสองนี้ ซึ่งหมายความว่าผู้ที่มีระดับการศึกษาสูงมักจะมีรายได้สูงกว่า
เพื่อทดสอบสมมติฐานนี้ ผู้วิจัยเลือกกลุ่มตัวอย่างจำนวน 100 คน และรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับรายได้และระดับการศึกษาของพวกเขา จากนั้นผู้วิจัยใช้การวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อพิจารณาว่าข้อมูลดังกล่าวสนับสนุนสมมติฐานที่ว่ามีความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างรายได้กับการศึกษาหรือไม่
ผู้วิจัยคำนวณสถิติการทดสอบและเปรียบเทียบกับค่าวิกฤตตามระดับนัยสำคัญทางสถิติที่ต้องการ หากสถิติการทดสอบมากกว่าค่าวิกฤต ผู้วิจัยสามารถปฏิเสธสมมติฐานว่าง (ซึ่งระบุว่าไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างรายได้กับการศึกษา) และใช้สมมติฐานทางเลือก (ซึ่งระบุว่ามีความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างรายได้และการศึกษา) ).
จากข้อมูลและผลการวิเคราะห์ทางสถิติ ผู้วิจัยสรุปว่ามีความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างรายได้และการศึกษาอย่างแน่นอน ผู้วิจัยนำเสนอผลการวิจัยในรายงานและตีพิมพ์ผลการวิจัยในวารสารวิทยาศาสตร์
ตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นกระบวนการทดสอบสมมติฐาน ซึ่งเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการอนุมานเกี่ยวกับประชากรจากกลุ่มตัวอย่าง ด้วยการเลือกตัวอย่างอย่างระมัดระวัง รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล และใช้เทคนิคทางสถิติในการประเมินข้อมูล นักวิจัยสามารถสรุปเกี่ยวกับความสัมพันธ์และความแตกต่างระหว่างตัวแปร และทดสอบความถูกต้องของสมมติฐานได้.
สรุป
สุดท้ายนี้ การทดสอบสมมุติฐานเป็นเครื่องมือทางสถิติสำหรับนักวิจัยในการอนุมานเกี่ยวกับประชากรโดยใช้กลุ่มตัวอย่าง
มันเกี่ยวข้องกับการระบุสมมติฐานว่าง ซึ่งเป็นข้อความที่ไม่เกี่ยวข้องหรือความแตกต่างระหว่างตัวแปร และสมมติฐานทางเลือก ซึ่งตรงกันข้ามกับสมมติฐานว่าง เป้าหมายของการทดสอบสมมติฐานคือการพิจารณาว่าสามารถปฏิเสธสมมติฐานว่างเพื่อสนับสนุนสมมติฐานทางเลือกตามข้อมูลที่สังเกตได้หรือไม่
เราจะพูดคุยอย่างละเอียดเกี่ยวกับคณิตศาสตร์เบื้องหลังการทดสอบสมมุติฐานในบทความต่อๆ ไป จนถึงการเดินทางที่มีความสุข
