1. CUIR at Chulalongkorn University
  2. Faculty and Institute
  3. Faculty of Commerce and Accountancy - Acctn
  4. Acctn - Theses
Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/65314
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorมานพ วราภักดิ์-
dc.contributor.authorจรรยา เกศเกษมกุล-
dc.contributor.otherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี-
dc.date.accessioned2020-04-15T07:25:57Z-
dc.date.available2020-04-15T07:25:57Z-
dc.date.issued2545-
dc.identifier.isbn9741798776-
dc.identifier.urihttp://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/65314-
dc.descriptionวิทยานิพนธ์ (สต.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2545en_US
dc.description.abstractการวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบอำนาจการทดสอบของตัวสถิติทดสอบการแจกแจงปกติหลายตัวแปรกรณีไม่ทราบค่าพารามิเตอร์ของการแจกแจง 3 ตัว ได้แก่ ตัวสถิติทดสอบ MK ตัวสถิติทดสอบ N และตัวสถิติทดสอบ TKK การแจกแจงของประชากรที่ศึกษา ได้แก่ การแจกแจงปกติหลายตัวแปร การแจกแจงล็อกนอร์มอลหลายตัวแปรการแจกแจงสติวเดนท์-ทีหลายตัวแปร และการแจกแจงไคสแควร์หลายตัวแปร ด้วยค่าพารามิเตอร์ที่ระดับต่าง ๆจำนวนตัวแปรเท่ากับ 2 และ 3 ขนาดตัวอย่างเท่ากับ 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100 ข้อมูลที่ใช้ศึกษาได้จากการจำลองข้อมูลด้วยเทคนิคมอนติคาร์โลจำนวน 2,000 ครั้ง สำหรับแต่ละสถานการณ์ที่กำหนดเพื่อคำนวณค่าความน่าจะเป็นของความคลาดเคลื่อนประเภทที่ 1 และอำนาจการทดสอบของตัวสถิติทดสอบทั้ง 3 ตัว ที่ระดับนัยสำคัญ 2 ระดับ คือ 0.05 และ 0.10 ผลการวิจัยสรุปได้ดังนี้ 1. ความสามารถในการควบคุมความคลาดเคลื่อนประเภทที่1 ตัวสถิติทดสอบทั้ง 3 ตัวสามารถควบคุมความคลาดเคลื่อนประเภทที่ 1 ได้ทุกสถานการณ์ 2. อำนาจการทดสอบ กรณีสองตัวแปร ตัวสถิติทดสอบ N ให้อำนาจการทดสอบสูงสุด เมื่อ - สหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร (P12) เท่ากับ 0.1-0.3 และขนาดตัวอย่างเท่ากับ 20-39 - สหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเท่ากับ 0.4-0.9 และขนาดตัวอย่างเท่ากับ 20-29 ตัวสถิติทดสอบ MK ให้อำนาจการทดสอบสูงสุด เมื่อ - สหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร (P12) เท่ากับ 0.1-0.3 และขนาดตัวอย่างเท่ากับ 40 - 100 - สหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเท่ากับ 0.4 - 0.9 และขนาดตัวอย่างเท่ากับ 30 – 100 3.อำนวจการทดสอบ กรณีสามตัวแปร ตัวสถิติทดสอบ N ให้อำนาจการทดสอบสูงสุด เมื่อ - สหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร (P12, P13, P23) เท่ากับ (0.1-0.3, 0.1-0.3, 0.1-0.3) และขนาดตัวอย่างเท่ากับ 20 – 39 - สหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเท่ากับ (0.1-0.6, 0.1-0.6, 0.4-0.9) และขนาดตัวอย่างเท่ากับ 20 – 29 ตัวสถิติทดสอบ MK ให้อำนาจการทดสอบสูงสุด เมื่อ - สหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร (P12, P13, P23) เท่ากับ (0.1-0.3, 0.1-0.3, 0.1-0.3) และขนาดตัวอย่างเท่ากับ 40 – 100 - สหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเท่ากับ (0.1-0.6, 0.1-0.6, 0.4-0.9) และขนาดตัวอย่างเท่ากับ 30 – 100 - สหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเท่ากับ (0.7-0.9, 0.7-0.9, 0.7-0.9) ทุกขนาดตัวอย่าง-
dc.description.abstractalternativeThe objective of this research is to compare power of the test for test of multinormality. The test statistics are MK test, N test and KTT test. Underlying distribution are multivariate normal distribution, multivariate lognormal distribution, multivariate student-t distribution and multivariate chi-square distribution with various parameters. Number of variable are 2 and 3. Sample sizes are 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100. The data of the experimental were obtained through the Monte Carlo simulation technique. It was used to calculate the probability type - I error and power of the test. The experiment was repeat 2,000 times under each condition at five percent and ten percent significant level. The result of this research can be summarized as follows : 1. Probability of type - 1 error : All of 3 test statistics could control probability of type - 1 error in all case. 2. Power of the test : Case of two variables N test has the highest power of the test when - the correlation (p12) equal to 0.1 - 0.3 and sample sizes are 20 - 39. - the correlation equal to 0.4 - 0.9 and sample sizes are 20 - 29. MK test has the highest power of the test when - the correlation (p12) equal 0.1 - 0.3 and sample sizes are 40 - 100. - the correlation equal to 0.4 - 0.9 and sample sizes are 30 - 100. 3. Power of the test : Case of three variables N test has the highest power of the test when - the correlation (P12, P13, P23) equal to (0.1-0.3, 0.1-0.3, 0.1-0.3) and sample sizes are 20- 39. - the correlation equal to (0.1-0.6, 0.1-0.6, 0.4-0.9) and sample sizes are 20 -29. MK test has the highest power of the test when - the correlation (P12, P13, P23) equal to (0 1-0.3, 0.1-0.3, 0.1-0.3) and sample sizes are 40- 100. - the correlation equal to (0.1-0.6, 0.1-0.6, 0.4-0.9) and sample size are 3 0 - 100. - the correlation equal to (0.7-0.9, 0.7-0.9, 0.7-0.9) all of sample sizes.-
dc.language.isothen_US
dc.publisherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.relation.urihttp://doi.org/10.14457/CU.the.2002.444-
dc.rightsจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.subjectการแจกแจงปกติen_US
dc.subjectการวิเคราะห์ตัวแปรพหุen_US
dc.subjectGaussian distributionen_US
dc.subjectMultivariate analysisen_US
dc.titleการเปรียบเทียบอำนาจการทดสอบของตัวสถิติ ที่ใช้ในการทดสอบการแจกแจงปกติหลายตัวแปรen_US
dc.title.alternativeComparison of power of some standard goodness-of-fit tests of multinormalityen_US
dc.typeThesisen_US
dc.degree.nameสถิติศาสตรมหาบัณฑิตen_US
dc.degree.levelปริญญาโทen_US
dc.degree.disciplineสถิติen_US
dc.degree.grantorจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.email.advisorfcommva@acc.chula.ac.th-
dc.identifier.DOI10.14457/CU.the.2002.444-
Appears in Collections:Acctn - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Junya_ka_front_p.pdfหน้าปก บทคัดย่อ และสารบัญ1.03 MBAdobe PDFView/Open
Junya_ka_ch1_p.pdfบทที่ 11.2 MBAdobe PDFView/Open
Junya_ka_ch2_p.pdfบทที่ 21.68 MBAdobe PDFView/Open
Junya_ka_ch3_p.pdfบทที่ 31.14 MBAdobe PDFView/Open
Junya_ka_ch4_p.pdfบทที่ 46.82 MBAdobe PDFView/Open
Junya_ka_ch5_p.pdfบทที่ 5752.25 kBAdobe PDFView/Open
Junya_ka_back_p.pdfรายการอ้างอิง และภาคผนวก2.89 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.