การเปรียบเทียบอำนาจการทดสอบของตัวสถิติทดสอบค่าเฉลี่ยของการแจกแจงแบบเบ้ขวา

อัญชนา ลีลาจรัสกุล

dc.contributor.advisor	มานพ วราภักดิ์
dc.contributor.author	อัญชนา ลีลาจรัสกุล
dc.contributor.other	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. บัณฑิตวิทยาลัย
dc.date.accessioned	2020-11-24T06:50:11Z
dc.date.available	2020-11-24T06:50:11Z
dc.date.issued	2541
dc.identifier.isbn	9743318828
dc.identifier.uri	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/70948
dc.description	วิทยานิพนธ์ (สต.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2541	en_US
dc.description.abstract	การวิจัยครั้งนี้มีวัตุประสงค์ที่จะศึกษาเปรียบเทียบตัวสถิติทดสอบค่าเฉลี่ยของประชากรกลุ่มเดียวที่มีการแจกแจงแบบเบ้ขวา โดยใช้สถิติทดสอบที สถิติทดสอบทีของจอห์นสัน สถิติทดสอบทีของลิงเชนและสถิติทดสอบแบบผสมของชัดตัน โดยจะศึกษาถึงอำนาจการทดสอบของสถิติทดสอบทั้ง 4 วิธี เมื่อกลุ่มตัวอย่างสุ่มมาจากประชากรที่มีการแจกแจงแกมมา การแจกแจงไวบูลย์และการแจกแจงลอกนอร์มอล ที่ระดับกวามเบ้ต่างกัน 6 ระดับ คือ 0.25, 0.50, 1.00, 1.50, 2.00 และ 2.50 เมื่อขนาดตัวอย่างเท่ากับ 10, 15, 20, 30, 50 และ 70 ณ ระดับนัยสำคัญ 0.01,0.05 และ 0.10 สำหรับการวิจัยครั้งนี้ใช้เทคนิคการจำลองมอนติคาร์โล ซึ่งกระทำซ้ำ 5,000 ครั้งในแต่ละกรณี ผลการวิจัยสรุปได้ดังนี้ ณ ระดับนัยสำกัญ 0.01 สำหรับทุกขนาดตัวอย่าง สถิติทดสอบแบบผสมของชัตตัน มีอำนาจการทดสอบสูงสุดที่ทุกระดับความเบ้ [0.25,2.50] ณ ระดับนัยสำกัญ 0.05 หรือ 0.10 ผลสรุปที่ได้เหมือนกัน คือ เมื่อกลุ่มตัวอย่างมีขนาดเล็กและปานกลาง 10≤n≤30) สถิติทดสอบแบบผสมของชัตตัน มีอำนาจการทดสอบสูงสุดเมื่อระดับความเบ้อยู่ในช่วง [0.25,0.50] และสถิติทดสอบทีของลิงเชน มีอำนาจการทดสอบสูงสุดเมื่อระดับความเบ้อยู่ในช่วง (0.50,2.50] แต่เมื่อกลุ่มตัวอย่าง มีขนาดใหญ่ (30≤n≤70) สถิติทดสอบแบบผสมของชัดตัน มีอำนาจการทดสอบสูงชุดที่ทุกระดับความเบ้ [0.25,2.50] อำนาจการทดสอบแปรผันตามระดับนัยสำกัญและขนาดตัวอย่าง
dc.description.abstractalternative	The purpose of this research is to investigate the power of tests of Student’s t test, Johnson’s t test, Ling Chen’s t test and Sutton’s composite test for testing the mean of a population which is a positively skewed distribution. The distributions under study are Gamma distribution, Weibull distribution and Log-normal distribution with six levels of skew (0.25, 0.50, 1.00, 1.50, 2.00 and 2.50). The sample sizes are 10, 15, 20, 30, 50 and 70 respectively andlevels of significance are 0.01, 0.05 and 0.10 . For this research, the Monte Carlo technique is used by repeating 5,000 times for each case. Results of the study are as follows : At the level of significance is 0.01, the Sutton’s composite test has the highest power for all levels of skew [0.25,2.50] and all sample sizes. At the level of significance is 0.05 or 0.10, sample sizes are small and medium (10≤n≤30), the Sutton’s composite test has the highest power when level of skew is in [0.25,0.50] and Ling Chen’s t test has the highestpower when level of skew is in (0.50,2.50], For the large sample size (30≤n≤70), the Sutton’s composite test has the highest power when level of skew is in [0.25,2.50], The power of the test varies according to the level of significance and sample size.
dc.language.iso	th	en_US
dc.publisher	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en_US
dc.rights	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en_US
dc.subject	การแจกแจง (ทฤษฎีความน่าจะเป็น)	en_US
dc.subject	การวิเคราะห์ความคลาดเคลื่อน (คณิตศาสตร์)	en_US
dc.subject	อำนาจการทดสอบ	en_US
dc.subject	สถิติทดสอบที	en_US
dc.subject	สถิติทดสอบ	en_US
dc.subject	วิธีมอนติคาร์โล	en_US
dc.subject	Distribution (Probability theory)	en_US
dc.subject	Error analysis (Mathematics)	en_US
dc.subject	t-test (Statistics)	en_US
dc.subject	Monte carlo method	en_US
dc.title	การเปรียบเทียบอำนาจการทดสอบของตัวสถิติทดสอบค่าเฉลี่ยของการแจกแจงแบบเบ้ขวา	en_US
dc.title.alternative	A comparison on power of the tests for testing the mean of positive skewed distributions	en_US
dc.type	Thesis	en_US
dc.degree.name	สถิติศาสตรมหาบัณฑิต	en_US
dc.degree.level	ปริญญาโท	en_US
dc.degree.discipline	สถิติ	en_US
dc.degree.grantor	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en_US
dc.email.advisor	Manop.V@Chula.ac.th