Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/15486
| Title: | การประมาณค่าผลกระทบจากวิธีทดลองสำหรับแผนแบบข้ามปัจจัยทดลองที่มี 2 ช่วงระยะเวลา |
| Other Titles: | Estimation of treatment effect in two-period crossover design |
| Authors: | มลุลี คงสกุล |
| Advisors: | สุพล ดุรงค์วัฒนา |
| Other author: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี |
| Advisor's Email: | fcomsdu@acc.chula.ac.th |
| Subjects: | การประมาณค่าพารามิเตอร์ การออกแบบการทดลอง |
| Issue Date: | 2551 |
| Publisher: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
| Abstract: | ศึกษาและเปรียบเทียบวิธีการประมาณค่าพารามิเตอร์ ผลกระทบจากวิธีทดลองสำหรับแผนแบบข้ามปัจจัยทดลองที่มี 2 ช่วงระยะเวลา ด้วยวิธีการประมาณค่าด้วยค่าสูงสุด (Maximum estimation method) และวิธีการประมาณค่าแบบ 2 ขั้นตอน (Two-stage estimation method) ที่มีตัวแบบ ดังนี้ Yijkmc = µ + αi + βij + γk + τm[i,j] + λc[i,k-1] + εijkmc เมื่อ i=1, 2 ; j=1,2,…ni ; k=1,2; m=1,2 และ c=1,2 เนื่องจาก βij ~ NID(0, σ2β) และ εijkmc ~ NID(0, σ2β) ดังนั้น Yijkmc ~ NID(E(Yijkmc),Var(Yijkmc)) โดยที่ Var(Yijkmc) เท่ากับ (w + 1)σ2ε ซึ่งเกณฑ์การเปรียบเทียบคือ ร้อยละของความผิดพลาดโดยเฉลี่ยของผลกระทบจากวิธีทดลอง ที่ประมาณได้กับผลกระทบจากวิธีทดลองที่เกิดขึ้นจริง (Average percent difference) โดยศึกษาภายใต้สถานการณ์ที่ขนาดของหน่วยทดลอง(n) เท่ากับ 6,16 และ 30, ค่าคงที่(w) เท่ากับ 0.01, 0.02 และ 0.03, ค่าเฉลี่ยของค่าสังเกต Yijkmc (E(Yijkmc)) เท่ากับ 25, 30 และ 35 และ ความแปรปรวนของความคลาดเคลื่อนเชิงสุ่ม (σ2ε) เท่ากับ 5, 10 และ 15 ข้อมูลที่ใช้ในการวิจัยได้จากการจำลองด้วยเทคนิคมอนติคาร์โลโดยใช้ฟังก์ชัน normrnd (E(Yijkmc),s.d. (Yijkmc), Number of rows, Number of column) และเขียนคำสั่งด้วยโปรแกรม MATLAB 7.0 ซึ่งกระทำซ้ำ 2,000 ครั้งในแต่ละสถานการณ์ ผลการวิจัยสรุปได้ดังนี้ 1. ปัจจัยที่มีผลต่อค่าร้อยละของความผิดพลาดโดยเฉลี่ย ได้แก่ ขนาดของหน่วยทดลอง ความแปรปรวนของความคลาดเคลื่อนเชิงสุ่ม และค่าคงที่ โดยค่าร้อยละของความผิดพลาดโดยเฉลี่ย จะแปรผันตามค่าความแปรปรวนของความคลาดเคลื่อนเชิงสุ่ม และ ค่าคงที่ และแปรผกผันกับขนาดของหน่วยทดลอง 2. เมื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของการประมาณของทั้งสองวิธี พบว่าโดยส่วนใหญ่วิธีการประมาณค่าด้วยค่าสูงสุดให้ค่าร้อยละของความผิดพลาดโดยเฉลี่ยต่ำกว่าวิธีการประมาณค่าแบบ 2 ขั้นตอน ดังนั้นวิธีการประมาณค่าด้วยค่าสูงสุดจึงมีประสิทธิภาพในการประมาณดีกว่าวิธีการประมาณค่าแบบ 2 ขั้นตอน ยกเว้นกรณีที่ขนาดของหน่วยทดลองเท่ากับ 6 ค่าคงที่เท่ากับ 0.01 ที่ทุกระดับของความแปรปรวนของความคลาดเคลื่อนเชิงสุ่ม และค่าเฉลี่ยของค่าสังเกต ดังนั้นควรเลือกใช้วิธีการประมาณค่าแบบ 2 ขั้นตอน เมื่อขนาดของหน่วยทดลองมีขนาดเล็ก และความแปรปรวนของค่าสังเกตมีค่าน้อย ส่วนวิธีการประมาณค่าด้วยค่าสูงสุดนั้น ควรเลือกใช้เมื่อขนาดของหน่วยทดลอง และความแปรปรวนของค่าสังเกตเพิ่มขึ้น รวมทั้งเมื่อขนาดของหน่วยทดลองมีขนาดเล็ก และความแปรปรวนของค่าสังเกตที่เพิ่มขึ้นด้วย. |
| Other Abstract: | To compare the maximum estimation method and the two-stage estimation method for estimating the treatment effect in two-period crossover design. The statistical model for two-period crossover design is as follow: Yijkmc = µ + αi + βij + γk + τm[i,j] + λc[i,k-1] + εijkmc when i=1, 2 ; j=1,2,…ni ; k=1,2; m=1,2 and c=1,2 Because of βij ~ NID(0, σ2β) and εijkmc ~ NID(0, σ2β) then Yijkmc ~ NID(E(Yijkmc),Var(Yijkmc)) when Var(Yijkmc) is equal to (w + 1)σ2ε. The criterion for comparing the result of both methods is the average percent difference when the sizes of experimental unit(n) are 6, 16 and 30, the constants are 0.01, 0.02 and 0.03, the expected value of observations are 25, 30 and 35 and the variance of random error are 5, 10 and 15. The research data is simulated with Monte Carlo technique by normrnd (E(Yijkmc),s.d. (Yijkmc), Number of rows, Number of column) function though MATLAB 7.0 program under 2,000 times for each situation. The result of this study can be summarized as follows: 1. The factors that effect the estimating of treatment effect are the size of experimental unit, the variance of random error and the constant. The average percent difference varies directly with the variance of random error and the constant but it varies inversely the size of experimental unit. 2. The average percent difference that calculated by the Maximum estimation method is almost lower value when comparing with the average percent difference that calculated by the two-stage estimation method then the maximum estimation method is more efficiency method for estimate the treatment effect than the two-stage estimation method. Except for the size of experimental unit is equal to 6 and the constant is equal to 0.01 in every level of the variance of random error and the expected value of observations the two-stage estimation method is more efficiency method for estimate the treatment effect. The conclusion of this study is that the two-stage estimation method is chosen when the sizes of experimental unit and the variance of observations are minimum. In another way, the Maximum estimation method is chosen when the sizes of experimental unit and the variance of the observations are increase, including when the sizes of experimental unit are minimum and the variance of the observations are maximum. |
| Description: | วิทยานิพนธ์ (สต.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2551 |
| Degree Name: | สถิติศาสตรมหาบัณฑิต |
| Degree Level: | ปริญญาโท |
| Degree Discipline: | สถิติ |
| URI: | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/15486 |
| URI: | http://doi.org/10.14457/CU.the.2008.1298 |
| metadata.dc.identifier.DOI: | 10.14457/CU.the.2008.1298 |
| Type: | Thesis |
| Appears in Collections: | Acctn - Theses |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Malulee_ko.pdf | 1.78 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.