การวางแผนการทดลองแบบสุ่มในบล็อคสมบูรณ์ (RCBD)
เขียนโดย หัวหน้าแมว   
วันศุกร์ที่ 05 กุมภาพันธ์ 2010 เวลา 13:40 น.

การวางแผนการทดลองแบบสุ่มในบล็อคสมบูรณ์ (RCBD)มาต่อกันเลยนะครับ หลังจากที่เราได้ทำความรู้จักกับคำว่า บล็อค และทรีทเมนต์จากบทความก่อนหน้านี้แล้ว การวางแผนการทดลองแบบสุ่มในบล็อคสมบูรณ์นี้เป็นหนึ่งในสองการวางแผนการทดลอง วิเคราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดียว หรือมีปัจจัยเดียว แบบแรกคือสุ่มสมบูรณ์เราได้พูดถึงไปแล้ว ซึ่งความแตกต่างที่เพิ่มขึ้นมาก็คือ การวางแผนการทดลองแบบสุ่มในบล็อคสมบูรณ์จะมีบล็อคของการทดลองเพิ่มขึ้น ส่วนรายละเอียดเรื่องที่มาของสูตร ผมจะไม่อธิบายในที่นี้นะครับ จะเน้นเอาไปใช้งานมากกว่า และผมขอเรียกทับศัพท์ว่า RCBD นะครับ จะได้ไม่มีปัญหาเรื่องการแปลไทยเป็นไทย

การวิเคราะห์การแปรปรวนแบบทางเดียวสำหรับการวางแผนการทดลองแบบ RCBD

สำหรับการวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) เราจะต้องหาตัวแปรต่างๆ ดังต่อไปนี้มาใส่ในตารางวิเคราะห์ความแปรปรวน

แหล่งความแปรปรวน degree of freedom SS MS F
ทรีทเมนต์ a-1 SSTr MSTr ค่า F
บล็อค b-1 SSB MSB  
ความคลาดเคลื่อน (a-1)(b-1) SSE MSE  
รวม ab - 1 SST    

เมื่อ a คือ จำนวนทรีทเมนต์ และ b คือจำนวนบล็อค

ลองมาคำนวณตัวอย่างนี้กันด้วยมือก่อนนะครับ แล้วค่อยมาตรวจคำตอบด้วย SPSS อีกที

อุณหภูมิการเก็บรักษา ค่าความเป็นกรดด่าง ผลรวม ค่าเฉลี่ย
บล็อค1 บล็อค2 บล็อค3 บล็อค4
a 3.5 3.6 3.8 3.3 14.2 3.55
b 4.1 4.4 4.3 3.9 16.7 4.175
c 4.3 4.2 4.4 4.1 17 4.25
ผลรวม 11.9 12.2 12.5 11.3 47.9  
ค่าเฉลี่ย 3.97 4.07 4.17 3.77   3.99

จากตารางข้างบนหาตัวแปรต่างๆ ได้ตามนี้

 

Sum Square of Treatment

 

Sum Square of Block

 

SSE = SST - SSTr- SSB = 1.509-1.182-0.0262 = 0.065

เมื่อได้ค่าต่างๆแล้วก็นำไปใส่ในตารางวิเคราะห์ความแปรปรวนได้เลย

แหล่งความแปรปรวน degree of freedom SS MS F
ทรีทเมนต์ 2 1.182 0.591 54.538
บล็อค 3 0.262 0.087  
ความคลาดเคลื่อน 6 0.065 0.011  
รวม 11 1.509    

 

ส่วนการตัดสินว่าระดับอุณหภูมิการเก็บรักษามีผลต่อระดับความเป็นกรดด่างหรือไม่นั้น ก็ทำตามสเตปเดิมครับ

1. กำหนดสมมติฐานหลัก

2. กำหนดสมมติฐานรอง

ในกรณีนี้จะมีการปฏิเสธสมมติฐานหลักเมื่อค่าความแปรปรวนอย่างน้อยหนึ่งค่าไม่เท่ากับ 0

3. กำหนดนัยสำคัญของการทดสอบ

4. กำหนดค่าวิกฤต

F-distribution

ค่า F 0.05; 2,11 จากการเปิดตารางค่า F มีค่า 3.98 (ลองเปิดดูนะครับ)

5. สรุปผลการทดสอบสมมติฐาน

F-distribution

เนื่องจากค่า F จากการคำนวณมีค่า 54.538 ตกนอกเขตยอมรับสมมติฐานหลัก เหนือตำแหน่งจุดวิกฤตที่ได้จากการเปิดตารางตามภาพ ดังนั้นเราจึงสามารถสรุปได้ว่า ระดับอุณหภูมิในการเก็บรักษามีผลต่อค่าความเป็นกรดด่างที่ระดับนัยสำคัญ 0.05

สำหรับคนที่ยังไม่เข้าใจนะครับว่าค่า F ต้องออกมาเท่าไหร่ถึงจะยอมรับสมมติฐาน คำตอบก็คือ ค่า F คำนวณของเราจะต้องมีค่า น้อยกว่าขอบเขตวิกฤตคือ 3.98 นั่นเอง ผมอธิบายเพิ่มเติมตรงนี้ เผื่อว่ามีคนไม่เข้าใจนะ

การใช้โปรแกรม SPSS

มาดูขั้นตอนในการประมวลผลจากการวางแผนการทดลองแบบRCBD กันต่อเลยนะครับ ผมขออธิบายสั้นๆ โดยจะใช้ภาพเป็นตัวเล่าเรื่องแทนนะ

 

วิธีการป้อนค่าใน SPSS

วิธีการลงข้อมูลจะประกอบด้วยตัวแปร 3 ตัว ประกอบด้วย Temp, Block และ pH

 

การกำหนดชนิดของตัวแปร

กดที่ภาพได้นะครับ ภาพจะขยาย

ตัวแปร pH เป็นตัวแปรที่วัดได้จากการใช้เครื่องมือวัด ดังนั้นควรกำหนดเป็น Scale ส่วนตัวแปร Temp และ ฺBlock เป็นข้อมูลในลักษณะนามกำหนด และ สเกลอันดับ ซึ่งในที่นี้ไม่ได้มาจากการวัดค่า และในส่วนของคอลัมน์ Values เราต้องใส่ค่าต่อเองนะครับ

 

ป้อนค่าให้กับทรีทเมนต์

ใส่ Value ให้กับตัวแปรที่ชื่อ Temp ซึ่งในการทดลองนี้เป็นทรีทเมนต์ สามระดับ

 

ป้อนค่าให้กับบล็อค

ใส่ Value ให้กับ Block ซึ่งก็คือบล็อคของการทดลองนี้ เราแบ่งไว้4บล็อค ก็ใส่ไป4ค่า ตามตัวอย่าง

 

ฟังก์ชันประมวลผล

เมื่ออะไรๆเรียบร้อยแล้วก็เลือก Analyze > General Linear Model > Univariate

 

การมาใส่แฟคเตอร์

ตัวแปรตามในที่นี้คือ ค่าความเป็นกรดด่าง หรือ pH ก็ใส่ในช่อง Dependent Variable ส่วนทรีทเมนต์ให้ใส่ในช่อง Fixed Factor และช่อง Random Factor ให้ใส่บล็อคลงไป ตามตัวอย่าง ใส่ให้ถูกต้องด้วยนะครับพี่น้อง จากนั้นเข้าไปกำหนดค่า Univariate Model ที่ปุ่ม Model ทางขวามือต่อ

 

กำหนด model

ก่อนอื่นให้เลือก Custom และเลือกค่าตัวแปรทางซ้ายมือโยนมาใส่ในช่องทางขวาทีละตัว แล้วก็กด Continue และสำหรับท่านที่อยากลองทดสอบสมมติฐานที่นับสำคัญระดับอื่นๆ สามารถเซทได้ที่ปุ่ม Option

 ผมรันผลแล้วนะ 

ผลการประมวลผล

วิธีการอ่านค่า ให้เราดูค่า F ในแถวที่เป็นตัวแปรทรีทเมนต์ ซึ่งในที่นี้คือ Temp เราจะพบว่าค่า F มีค่าเท่ากับ 54.538 แต่วิธีการจะดูว่ามันปฏิเสธสมติฐานหลักหรือไม่ ให้ดูที่ค่า Sig ในแถวเดียวกัน ในที่นี้ Sig เท่ากับ 0.00 ซึ่งมีค่าน้อยกว่าระดับนัยสำคัญทางสถิติที่เราตั้งไว้ (0.05) เราจึงสามารถตอบได้ครับว่า ปฏิเสธสมมติฐานหลักที่ว่า ความแปรปรวนของระดับอุณหภูมิมีค่าเท่ากันทุกตัว ลองย้อนกลับไปดูวิธีตั้งสมมติฐานด้านบนจากการคำนวณมือประกอบนะครับ

 

สำหรับสมาชิก ท่านสามารถดาวน์โหลดตัวอย่างประกอบบทความนี้ เมื่อล็อกอินเข้าระบบ โดยลิงค์จะอยู่ด้านล่างของข้อความนี้

และสถานีต่อไปคือ Factorial design ยังไงก็รอชมนะครับ ตัวนั้นฮอตฮิตที่สุดละมั้ง ใช้งานกันค่อนข้างเยอะเพราะใส่ได้มากกว่าหนึ่งปัจจัย แล้วถ้าโนตบุคผมไม่พังไปเสียก่อนด้วย เพราะตอนนี้บานพับหน้าจอมันหักแล้วละ เนื่องจากลูกน้องแมวของผมมันนอนทับบานพับหักเลย  มีผลทำให้แผ่นพลาสติกตรงนั้นหักอย่างมีนัยสำคัญ!! โกรธมันไม่ลงเหมือนกัน เพราะปกติโนตบุคของผมก็สภาพเน่าเต็มทีแล้ว ต้องเปิดพัดลมจ่อ ไม่งั้นจะดับตลอด พัดลมตรงส่วนฮาร์ดดิสก์มันเสียครับ ไม่มีตังเอาไปซ่อมอย่าว่าแต่จะซื้อใหม่เลยครับ ตัวนี้เดิมทีก็ของน้องผมมันโละให้ผมเหมือนกัน เฮ้ออ...

แก้ไขล่าสุด ใน วันศุกร์ที่ 05 กุมภาพันธ์ 2010 เวลา 14:05 น.
 
You may send a trackback for this article by using the following Trackback link

คอมเมนต์ 

 
#1 วิชุดา เวลา17:59 วันที่ 06 -02 -2010
มีประโยชน์มากเลยค่ะ
ชอบตรงที่มีภาพประกอบ
อ้างอิง
 

เพิ่มคอมเมนต์ใหม่


รหัสป้องกันความปลอดภัย
รีเฟรช

ป้ายโฆษณา

เข้าสู่ระบบ



5 คอมเมนต์ล่าสุด

คุณรู้จักเว็บนี้ได้ยังไงครับ

แนะนำเว็บนี้ให้กับเพื่อน






4 + 4 =