Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/18493
| Title: | การศึกษาเปรียบเทียบการทดสอบความเป็นอสระระหว่างตัวแปร 2 ตัว โดยใช้สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์และการทดสอบไคสแควร์ |
| Other Titles: | A comparative study of testing independency between two variables by using correlation coefficient and Chi-Square test |
| Authors: | วันทิพย์ เดชชูไชย |
| Advisors: | สรชัย พิศาลบุตร |
| Other author: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. บัณฑิตวิทยาลัย |
| Advisor's Email: | ไม่มีข้อมูล |
| Issue Date: | 2529 |
| Publisher: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
| Abstract: | การวิจัยครั้งนี้วัตถุประสงค์ที่จะเปรียบเทียบการทดสอบความเป็นอิสระระหว่างตัวแปร 2 ตัว โดยใช้สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์และการทดสอบไคสแควร์ ณ ระดับนัยสำคัญ 0.100 0.050 0.025 0.010 และ 0.005 ตามลำดับ โดยการหาค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบผลคูณของเพียร์สันจากชุดข้อมูลเชิงปริมาณที่คัดเลือกขึ้นมา แล้วนำค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ที่คำนวณได้มาทำการทดสอบความเป็นอิสระระหว่างตัวแปร 2 ตัว โดยการทดสอบสมมติฐานทางสถิติของสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ เพื่อนำผลจากการทดสอบความเป็นอิสระระหว่างตัวแปร 2 ตัวที่ได้มาเปรียบเทียบกับการทดสอบเป็นอิสระระหว่างตัวแปร 2 ตัว โดยการทดสอบไคสแควร์ ซึ่งจะนำชุดข้อมูลเชิงปริมาณมาจัดเสนอ ในรูปของตารางการณ์จรที่มีลักษณะแตกต่างกัน คือ ให้มีขนาดตารางแตกต่างกันและจำนวนร้อยละของขนาดความถี่คาดหวังน้อยกว่า 5 แตกต่างกันอยู่ในช่วงตั้งแต่ 0 ถึง 95 จากการทดสอบความเป็นอิสระระหว่างตัวแปร 2 ตัว โดยใช้สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์และการทดสอบไคสแควร์จะให้ผลการทดสอบตรงกันเมื่อใช้การทดสอบทั้งสองวิธีประมาณร้อยละ 75 และจะให้ผลการทดสอบตรงกันมากที่สุด ณ ระดับนัยสำคัญ 0.025 ซึ่งการทดสอบความเป็นอิสระระหว่างตัวแปร 2 ตัว โดยใช้การทดสอบไคสแควร์ เมื่อข้อมูลปริมาณอยู่ในตารางการณ์จรที่ไม่มีความถี่คาดหวังน้อยกว่า 5 จะให้ผลการทดสอบถูกต้องดีกว่าเมื่อข้อมูลเชิงปริมาณอยู่ในตารางการณ์จรที่มีขนาดความถี่คาดหวังน้อยกว่า 5 และข้อมูลเชิงปริมาณอยู่ในตารางการณ์จรขนาด 2x2 ค่าไคสแควร์ที่คำนวณจากสูตรการปรับแก้ของเยทส์จะน้อยกว่าค่าไคสแควร์ที่คำนวณจากสูตรไม่ปรับแก้ของเยทส์ มักมีผลทำให้มีการยอมรับสมมติฐานว่างที่ว่า ตัวแปร 2 ตัว เป็นอิสระ ซึ่งกันและกัน ดั้งนั้น การทดสอบความเป็นอิสระระหว่างตัวแปร 2 ตัว เมื่อต้องการผลลัพธ์โดยเร็ว ควรใช้การทดสอบไคสแควร์กรณีที่ไม่มีความถี่คาดหวังน้อยกว่า 5 ณ ระดับนัยสำคัญ 0.025 จากการจัดข้อมูลเชิงปริมาณให้อยู่ในตารางการณ์จรที่มีจำนวนร้อยละของขนาดความถี่คาดหวังน้อยกว่า 5 แตกต่างกันอยู่ในช่วงตั้งแต่ 0 ถึง 95 เพื่อทดสอบความเป็นอิสระระหว่างตัวแปร 2 ตัวโดยการทดสอบไคสแควร์ จะได้คู่ระดับของจำนวนร้อยละของขนาดความถี่คาดหวังน้อยกว่า 5 และค่าไคสแควร์ ซึ่งได้ว่าค่าไคสแควร์มีความสัมพันธ์กับจำนวนร้อยละของขนาดความถี่คาดหวังน้อยกว่า 5 และขนาดของตารางการณ์จร จากความสัมพันธ์ระหว่างจำนวนร้อยละขนาดความถี่คาดหวังน้อยกว่า 5 และค่าไคสแควร์ ทำให้สามารถหาความสัมพันธ์ของจำนวนร้อยละของขนาดความถี่คาดหวังน้อยกว่า 5 และค่าไคสแควร์ในรูปแบบสมการเส้นตรงได้คือ สมการความถดถอยเชิงเส้น x^2= a + b.e เมื่อ x^2 คือ ค่าไคสแควร์ E คือ จำนวนร้อยละของขนาดความถี่คาดหวังน้อยกว่า 5 A คือ จุดตัดแกน x^2 และ b คือ ความชันของสมการส้นตรง ซึ่งสามารถคัดเลือกสมการความถดถอยเชิงเส้นที่เป็นตัวแทนที่ดีที่สุด เพื่อใช้ในการพยากรณ์ค่าไคสแควร์เมื่อทราบจำนวนร้อยละของขนาดความถี่คาดหวังน้อยกว่า 5 โดยพิจารณาจากค่าความสัมพันธ์ของจำนวนร้อยละของขนาดความถี่คาดหวังน้อยกว่า 5 กับค่าไคสแควร์ และช่วงของจำนวนร้อยละขนาดความถี่คาดหวังน้อยกว่า 5 ที่เป็นไปได้ |
| Other Abstract: | The objective of this thesis is to compare the methods of testing independence between two variables by using correlation coefficient and Chi-square test at 0.100, 0.050, 0.025, 0.010 and 0.005 levels of significance. Using choosing quantitative data to find out Pearson's Product Moment Coefficient of Correlation and then bringing it to test for the independence between two variables by Hypothesis Test of Correlation Coefficient. Then bring the result to compare with the testing independence between two variables by Chi-Square Test which taking from quantitative data in contingency tables in different forms such as different sizes of table and the percentage of expected frequency which less than 5 varies from 0 to 95. The testing of independence between two variables by using Correlation Coefficient and Chi-square test will give the same result around 75% and at 0.025 level of significance will give most percentage of identical test results. The testing of independence between two variables by Chi-square test when quantitative data is in unexpected frequency contingency table which less than 5 will give the correct result better than in expected frequency contingency table which less than 5. And when quantitative data is in contingency table size 2x2, Chi-square which calculated by Yate's Correction will be less than calculated by Chi-square Test. From Yate's Correction; null hypothesis is accepted because the two variables have no relation. Then to get the fast result of testing independence between two variables is to use Chi-square test in the case of no cell with expected frequency less than 5 at 0.025 level of significance. From arranging quantitative data in contingency table which has the percentage of expected frequency less than 5 from 0 to 95 to test the independency between two variables by Chi-square Test will get the order pair of percentage of expected frequency which less than 5 and Chi-square which have relation in linear equation as follow: Simple Linear Regressing Equation x^2 = a + bE. when x^2 = Chi-square. E = numbers of percentage of expected frequency less than 5. a = intercept of x^2. And b = slope of linear equation. which can choose the best simple linear regression equation in order to predict Chi-square when knowing the number of percentage of expected frequancy less than 5 by considering from correlation coefficient of percentage number of expected frequency less than 5, Chi-square and the interval of percentage number of expected frequency less than 5 which possible. |
| Description: | วิทยานิพนธ์ (สต.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2529 |
| Degree Name: | สถิติศาสตรมหาบัณฑิต |
| Degree Level: | ปริญญาโท |
| Degree Discipline: | สถิติ |
| URI: | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/18493 |
| ISBN: | 9745668648 |
| Type: | Thesis |
| Appears in Collections: | Grad - Theses |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Wanthip_Da_front.pdf | 369.34 kB | Adobe PDF | View/Open | |
| Wanthip_Da_ch1.pdf | 269.43 kB | Adobe PDF | View/Open | |
| Wanthip_Da_ch2.pdf | 504.71 kB | Adobe PDF | View/Open | |
| Wanthip_Da_ch3.pdf | 301.22 kB | Adobe PDF | View/Open | |
| Wanthip_Da_ch4.pdf | 943.78 kB | Adobe PDF | View/Open | |
| Wanthip_Da_ch5.pdf | 324.92 kB | Adobe PDF | View/Open | |
| Wanthip_Da_back.pdf | 1.33 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.