การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของสถิติทดสอบที่อิงวิธีการสุ่มตัวอย่างซ้ำสำหรับแผนแบบบล็อกสมบูรณ์เชิงสุ่มภายใต้ข้อมูลที่มีการแจกแจงล็อกนอร์มัล

Main Article Content

บำรุงศักดิ์ เผื่อนอารีย์
ธนพร เพ็งรักษ์

บทคัดย่อ

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาประสิทธิภาพของสถิติทดสอบที่อิงวิธีการสุ่มตัวอย่างซ้ำสำหรับแผนแบบบล็อกสมบูรณ์เชิงสุ่ม ได้แก่ สถิติทดสอบเอฟแบบบูตสแทร็ป และสถิติทดสอบเอฟแบบการเรียงสับเปลี่ยน โดยเปรียบเทียบกับวิธีพื้นฐานอีกสองวิธี ได้แก่ สถิติทดสอบเอฟ และ สถิติทดสอบฟรายด์แมน ทำการศึกษาภายใต้ข้อมูลที่มีการแจกแจงล็อกนอร์มัล กำหนดจำนวนทรีตเมนต์ที่ทำการศึกษา คือ 3 ทรีตเมนต์ จำนวนบล็อกที่ทำการศึกษา คือ 3, 5, 7 และ 10 บล็อก ระดับนัยสำคัญในการทดสอบเท่ากับ 0.05 ผลการศึกษาพบว่า สถิติทดสอบเอฟ สถิติทดสอบฟรายด์แมน และสถิติทดสอบเอฟแบบการเรียงสับเปลี่ยนสามารถควบคุมความผิดพลาดแบบที่ 1 ได้ทุกกรณีที่ทำการศึกษา แต่สถิติทดสอบเอฟแบบบูตสแทร็ปสามารถควบคุมความผิดพลาดแบบที่ 1 ได้เมื่อ จำนวนบล็อกตั้งแต่ 5 ขึ้นไป เมื่อพิจารณากำลังการทดสอบพบว่า สถิติทดสอบเอฟมีกำลังการทดสอบสูง เมื่อจำนวนบล็อกเท่ากับ 3 แต่เมื่อจำนวนบล็อกเพิ่มมากขึ้น สถิติทดสอบเอฟแบบบูตสแทร็ป มีกำลังการทดสอบสูงที่สุดเกือบทุกกรณี

Article Details

รูปแบบการอ้างอิง
1.
เผื่อนอารีย์ บ, เพ็งรักษ์ ธ. การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของสถิติทดสอบที่อิงวิธีการสุ่มตัวอย่างซ้ำสำหรับแผนแบบบล็อกสมบูรณ์เชิงสุ่มภายใต้ข้อมูลที่มีการแจกแจงล็อกนอร์มัล. PBRU.Sci.J [อินเทอร์เน็ต]. 5 มิถุนายน 2026 [อ้างถึง 10 มิถุนายน 2026];23(1):17-29. available at: https://li01.tci-thaijo.org/index.php/scijPBRU/article/view/270024
ประเภทบทความ
Articles

เอกสารอ้างอิง

Nedelkov K, Harper MT, Melgar A, Chen X, Räisänen S, Martin CMMR, et al. Acceptance of flavored concentrate premixes by young ruminants following a short-term exposure. J Dairy Sci 2019;102:388-94.

Tharu NK, Baidhya S. Modeling PM2.5 and TSP concentrations: a comparison of Weibull, lognormal, and gamma distributions. Patan Prospect J 2024;4:69-78.

Hamid HA, Yahaya AS, Ramli NA, UI-Saufie AZ. Finding the best statistical distribution model in PM10 concentration modeling by using lognormal distribution. J Appl Sci 2013;13:294–300.

Pongsakchat V, Kidpholjaroen P. The statistical distributions of PM2.5 in Rayong and Chonburi provinces, Thailand. Asian J Appl Sci 2020;8:172-7.

O'Shaughnessy PY, Hui FKC, Müller S, Welsh AH. Bootstrapping F test for testing random effects in linear mixed models. [Internet]. 2018 [cited 2024 Oct 5]. Available from: https://www.researchgate.net/publication/329568773.

บำรุงศักดิ์ เผื่อนอารีย์, โชคศรัญญ์ สิริลีพันธุ์. การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของสถิติทดสอบสำหรับค่าเฉลี่ยประชากรมากกว่า 2 กลุ่ม ภายใต้การแจกแจงแบบสมมาตร. วารสารวิทยาศาสตร์บูรพา 2561;23:510-9.

วนิดา พงษ์ศักดิ์ชาติ, นพรัตน์ แป้นงาม. การเปรียบเทียบประสิทธิภาพการทดสอบความเท่ากันของค่ากลางเมื่อข้อมูลอยู่ในมาตราอันดับและมีความสัมพันธ์กัน. วารสารวิทยาศาสตร์บูรพา 2561;23:1070-83.

จิรภา โคมเดือน, อัชฌา อระวีพร. การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของตัวสถิติที่ใช้ทดสอบค่าเฉลี่ยของ 3 ประชากรในกรณีที่ความแปรปรวนไม่เท่ากัน. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี 2560;25:918-28.

Fisher RA. The design of experiments. New York: Hafner Publishing Company; 1971.

Efron B, Tibshirani RJ. An introduction to the bootstrap. New York: Chapman & Hall; 1993.

Bradley JV. Robustness? Br J Math Stat Psychol 1978;31:144–52.