การเปรียบเทียบประสิทธิภาพสำหรับวิธีการเปรียบเทียบพหุคูณแบบอิงพารามิเตอร์และไม่อิงพารามิเตอร์ของแผนแบบสุ่มสมบูรณ์
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและเปรียบเทียบประสิทธิภาพของตัวสถิติทดสอบของวิธีการเปรียบเทียบพหุคูณแบบใช้พารามิเตอร์และไม่ใช้พารามิเตอร์ของการวางแผนแบบสุ่มสมบูรณ์ ซึ่งมีตัวสถิติทดสอบที่ศึกษา 6 การทดสอบ คือ ตัวสถิติทดสอบสติวเดนต์-นิวแมน-คูล ตัวสถิติทดสอบแบบพิสัยพหุคูณของคันแคน ตัวสถิติทดสอบวอลเลอร์ดันแคน ตัวสถิติทดสอบโคโนเวอร์ ตัวสถิติทดสอบแวนเดอแวร์เดน และตัวสถิติทดสอบด้วยค่าลำดับที่นีเมนยี โดยศึกษาจากข้อมูลที่สุ่มมาจากประชากรที่มีการแจกแจงปรกติ การแจกแจงแกมมา และการแจกแจงล็อกปรกติในการคำนวณความน่าจะเป็นของความผิดพลาดแบบที่ 1 และการคำนวณกำลังการทดสอบ กำหนดขนาดตัวอย่างที่มีขนาดเท่ากันและไม่เท่ากัน ซึ่งแบ่งเป็นกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็ก ขนาดกลาง และขนาดใหญ่ คือ (10,10,10), (30,30,30), (50,50,50), (5,10,15), (25,30,35) และ (45,50,55) กำหนดระดับนัยสำคัญในการวิจัย 2 ระดับ คือ 0.01 และ 0.05 ผลการวิจัยเมื่อพิจารณาตามวัตถุประสงค์ที่ 1 พบว่าตัวสถิติทดสอบสติวเดนต์-นิวแมน-คูล ตัวสถิติทดสอบแบบพิสัยพหุคูณของคันแคน ตัวสถิติทดสอบวอลเลอร์ดันแคน ตัวสถิติทดสอบโคโนเวอร์ และตัวสถิติทดสอบแวนเดอแวร์เดน มีความสามารถในการควบคุมความน่าจะเป็นของความผิดพลาดแบบที่ 1 ได้ในทุกสถานการณ์ส่วนการพิจารณากำลัง การทดสอบพบว่าตัวสถิติทดสอบวอลเลอร์ดันแคน มีกำลังการทดสอบสูงสุดในทุกสถานการณ์ และเมื่อพิจารณาตามวัตถุประสงค์ที่ 2 พบว่าตัวสถิติทดสอบวอลเลอร์ดันแคนมีความเหมาะสมมากที่สุดสำหรับใช้ทดสอบข้อมูลที่มีการแจกแจงปรกติ การแจกแจงแกมมา และการแจกแจงล็อกปรกติ
Article Details
เอกสารอ้างอิง
Sinsomboonthong, S., 2015, Experimental Design 1, Chamchuree Products, Co., Ltd., Bangkok, 547 p. (in Thai)
Worayangkun, S., 1988, Comparisons of the Power of a Test Between Parametric and Nonparametric Tests in Multiple Comparisons of a Randomized Complete Block Design, Master thesis, Chulalongkorn University, Bangkok. (in Thai)
Francisco, D.A.S.S. and Carlos, A.V.D.A., 2016, Comparison of means of agricultural experimentation data through different tests using the software assistant, Afr. J. Agric. Res. 11: 3527-3531.
Armando, C., Décio, B. and Clarice, G.B.D., 2008, Modifications for the Tukey test procedure and evaluation of the power and efficiency of multiple comparison procedures, Sci. Agric. 65: 428-432.
Douglas, C.E., 2019, Multiple Comparisons: Philosophies and Illustrations, Available Source: http://www.physiology.org/journal/ajpregu, May 1, 2019.
Pinchoo, P., 2007, Comparisons of type I error rates and power of the test in post hoc comparison procedures for completely randomized design, J. Res. Meth. 20(3): 331-351. (in Thai)
Ozkaya, G. and Ercan, I., 2012, Examining multiple comparison procedures according to error rate, power type and false discovery rate, J. Mod. Appl. Stat. Met. 11: 348-360.
David, J.S., 2012, Multiple comparison procedures-cutting the gordian knot, Agron. J. 107: 730-735.
Boardman, T.J. and Moffitt, D.R., 1971, Graphical Monte Carlo type I error rates for multiple comparison procedures, Biometrics 27: 738-744.
Khumsaard, N., 2009, Power of Test on Multiple Comparison, Master Thesis, Srinakharinwirot University, Bangkok, 112 p. (in Thai)
Carmer, S.G. and Walker, W.M., 1985, Pairwise multiple comparisons of treatment means in agronomic research, J. Agron. Educ. 14: 19-26.
Bradley, J.V., 1978, Robustness, J. Math. Stat. Psychol. 31: 144-152.
