Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/27352
| Title: | การศึกษาเปรียบเทียบการทดสอบความเป็นอิสระ โดยใช้ตัวแบบลอกการิทึมเชิงเส้นตรง และการทดสอบแบบไคสแควร์ |
| Other Titles: | A comparative study on independence test by using log-linear model and chi-square test |
| Authors: | สุวิมล มั่นมงคล |
| Advisors: | สรชัย พิศาลบุตร |
| Other author: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. บัณฑิตวิทยาลัย |
| Issue Date: | 2526 |
| Publisher: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
| Abstract: | ในการศึกษาเปรียบเทียบเพื่อทดสอบความเป็นอิสระ ระหว่างตัวแปรตั้งแต่ 2 ตัวขึ้นไป มีระเบียบวิธีการทอสอบหลายวิธีด้วยกัน ซึ่งแต่ละวิธีมีขอบข่ายของลักษณะข้อมูล ความยากง่ายและความสะดวกในการนำไปใช้ต่างกัน วิทยานิพนธ์นี้ได้ทำการเปรียบเทียบเพื่อทดสอบความเป็นอิสระระหว่างตัวแปรตั้งแต่ 2 ตัวขึ้นไป โดยมีจุดประสงค์เพื่อประเมินว่า วิธีใดจะให้ผลสรุปที่กว้างขวางกว่า และถูกต้องกว่าในการทดสอบความเป็นอิสระ ในการศึกษาวิจัย ได้ใช้ข้อมูลตัวอย่างจากตำราสถิติบางเล่ม มาดัดแปลงให้มีลักษณะแตกต่างกันไป กล่าวคือ จำนวนความถี่ในแต่ละเซลของตารางการณ์จรมีค่าแตกต่างกัน เช่น เท่ากัน ใกล้เคียงกันทุก ๆ เซล แตกต่างกันน้อยในแต่ละเซล หรือแตกต่างกันมากในแต่ละเซล และมีขนาดของตารางการณ์จรแตกต่างกันในแต่ละขนาดมิติที่แตกต่างกัน เป็น 2 มิติ 3 มิติ และ 4 มิติ เพื่อทดสอบความเป็นอิสระระหว่างตัวแปร 2 ตัว 3 ตัว และ4 ตัว เพื่อทดสอบความเป็นอิสระระหว่างตัวแปร 2 ตัว 3 ตัว และ 4 ตัว แล้วทำการทดสอบความเป็นอิสระ ภายใต้ตัวแบบที่กำหนด โดยใช้วิธีวิเคราะห์เพื่อทดสอบ 2 วิธี คือ ตัวแบบลอกการิทึมเชิงเส้นตรง (Log-Linear Model) และการทดสอบแบบไคสแควร์ (Chi-Square test) ณ ระดับนัยสำคัญ .0200, 0.100, 0.050, 0.010 และ 0.005 ตามลำดับ แล้วนำผลที่ได้จากการทดสอบทั้งสองวิธี มาเปรียบเทียบกันหาค่าสัดส่วนที่คาดว่าควรจะเป็นของผลการทดสอบที่ตรงกัน ซึ่งผลที่ได้จาการวิจัย สามารถสรุปได้ว่า ในการทดสอบความเป็นอิสระระหว่างตัวแปรโดยวิธีทั้งสองนี้ ให้ผลสรุปที่ไม่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ ณ ระดับนัยสำคัญ 0.200 กล่าวคือ สามารถใช้แทนกันได้ ทุกกรณี ไม่ว่าลักษณะของความถี่ในแต่ละเซลและระดับนัยสำคัญจะมากน้อยเพียงใด แต่การทดสอบความเป็นอิสระระหว่างตัวแปร โดยใช้ตัวลอกการิทึมเชิงเส้นตรงจะใช้ไม่ได้ ในกรณีที่ผลรวมของความถี่ในระดับใดระดับหนึ่งของตัวแปรใดตัวแปรหนึ่งเป็นศูนย์ ในกรณีที่ผู้ทดสอบต้องการทราบอิทธิพล เนื่องจากตัวแปรต่าง ๆ ในระดับย่อยหรือทราบความสัมพันธ์ในระดับย่อยของตัวแปรต้องใช้ตัวแบบลอกการิทึมเชิงเส้นตรง เนื่องจากการทดสอบแบบไคสแควร์ไม่สามารถให้คำตอบดังกล่าวได้ แต่ในกรณีที่ผู้วิเคราะห์มีเวลาจำกัด ต้องการทราบผลการวิเคราะห์เร็ว หรือต้องการทราบผลอย่างคร่าว ๆในการทดสอบความเป็นอิสระระหว่างตัวแปร หรือหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่าง ๆ ควรทดสอบโดยใช้การทดสอบแบบไคสแควร์ ซึ่งเป็นวิธีที่มีความสะดวกและง่ายต่อการนำไปใช้ |
| Other Abstract: | There were several methods of testing on the independence between two or more variables. Each method consisted of different characteristics of data, different difficulties and different conveniences in utilization. This thesis compared the independence between two or more variables and it had a main objective of testing to find out which method would give more effects and more correct conclusions on the independence test. The data from some statistical textbooks were used in this study. The data were adapted and improved, i.e. frequency varies in each cell of contingency tables. Contingency tables vary in 2, 3 and 4 dimensions. They were used to test independence between 2 variables and among 3 and 4 ones. This was done under conditioned models by using two methods : - Log-linear model and Chi-Square test, at the 0.200, 0.100, 0.050, 0.010 and 0.005 levels of significance. The final step was to find the expected proportion of the aligned results. The conclusions of this research were the following:- the two methods of testing on independence between two variables or among variables indicated that the conclusions were not different at the 0.200 level of significance. Each of the two could be used instead of the other at any level of significance and at any frequency of each cell. But the Log-linear model could not be used for testing of independence among variables in case the marginal total of frequency at a level of one the variables was zero. When the researcher wanted to know the effects of variables at any level or the association between sub-levels of variables, the Log-linear model should be used because the Chi-square test could not indicate the answer. But if there was a limited time and the researcher wanted to know only a quick and crude result in testing independence among variables or wanted to measure the association between variables the Chi-square test should be used because it was less complicated than the other. |
| Description: | วิทยานิพนธ์ (สต.ม)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2526 |
| Degree Name: | สถิติศาสตรมหาบัณฑิต |
| Degree Level: | ปริญญาโท |
| Degree Discipline: | สถิติ |
| URI: | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/27352 |
| ISBN: | 9745628131 |
| Type: | Thesis |
| Appears in Collections: | Grad - Theses |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Suvimol_Mo_front.pdf | 522.84 kB | Adobe PDF | View/Open | |
| Suvimol_Mo_ch1.pdf | 284.89 kB | Adobe PDF | View/Open | |
| Suvimol_Mo_ch2.pdf | 761.83 kB | Adobe PDF | View/Open | |
| Suvimol_Mo_ch3.pdf | 2.09 MB | Adobe PDF | View/Open | |
| Suvimol_Mo_ch4.pdf | 523.4 kB | Adobe PDF | View/Open | |
| Suvimol_Mo_back.pdf | 1.81 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.