Abstract:
ศึกษาและเปรียบเทียบรูปแบบการแปลงข้อมูลที่มีการแจกแจงแบบไม่เป็นปกติ ให้มีการแจกแจงลู่เข้าสู่การแจกแจงแบบปกติ โดยพิจารณารูปแบบการแปลงข้อมูลทั้งหมด 4 รูปแบบด้วยกันคือ รูปแบบการแปลงกำลังของ Box และ Cox (Box and Cox power transrormations) รูปแบบการแปลงแบบดัดแปลงของ Box และ Cox (modified Box and Cox power transformations) รูปแบบการแปลงแบบเอกซโพเนนเชียลของ Manly (exponential transformations) และรูปแบบการแปลงกำลังแบบใหม่ของ In-Kwon Yeo (new power transformations) โดยพิจารณาจากเปอร์เซ็นต์การยอมรับการแปลงว่าได้การแจกแจงแบบปกติ จากการทดสอบสมมติฐาน H[subscript 0] : ข้อมูลมาจากการแจกแจงปกติ เพื่อดูว่ารูปแบบการแปลงแบบใดแปลงข้อมูลให้มีการแจกแจงเข้าใกล้การแจกแจงแบบปกติมากที่สุด ภายใต้สถานการณ์ที่กำหนดคือ ประชากรมีการแจกแจงแบบจอห์นสัน ซึ่งกำหนดให้มีลักษณะโด่งเบ้ต่างๆ ขนาดตัวอย่าง คือ 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 50, 60, 70, 80, 90 และ 100 ณ ระดับนัยสำคัญของการทดสอบเทียบความกลมกลืน 0.05 ในการวิจัยครั้งนี้จำลองสถานการณ์ทดลองด้วยเทคนิคมอนติคาร์โล ซึ่งทำการจำลองซ้ำ 500 รอบในแต่ละสถานการณ์ และใช้ข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงประกอบการศึกษาในครั้งนี้ด้วย ผลสรุปของการวิจัยมีดังนี้ 1. กรณีที่ข้อมูลมีทั้งค่าสบวกและค่าลบ สำหรับการแจกแจงแบบเบ้ขวาและการแจกแจงแบบเบ้ซ้าย ที่ความเบ้ระดับต่ำ รูปแบบการแปลงแบบดัดแปลงของ Box และ Cox ให้เปอร์เซ็นต์การยอมรับ H[subscript 0] สูงที่สุดเป็นส่วนใหญ่ ส่วนที่ความเบ้ระดับสูงขึ้น รูปแบบการแปลงแบบเอกซโพเนนเชียลให้เปอร์เซ็นต์การยอมรับ H[subscript 0] สูงที่สุดเป็นส่วนใหญ่ 2. กรณีที่ข้อมูลมีเฉพาะค่าบวก สำหรับการแจกแจงแบบเบ้ขวา ในทุกระดับความเบ้ รูปแบบการแปลงกำลัง Box และ Cox รูปแบบที่ 1 และรูปแบบการแปลงกำลัง Box และ Cox รูปแบบที่ 2 ให้เปอร์เซ็นต์การยอมรับ H[subscript 0] สูงที่สุดเป็นส่วนใหญ่ สำหรับการแจกแจงแบบเบ้ซ้าย ในทุกระดับความเบ้ รูปแบบการแปลงแบบเอกซโพเนนเชียล ให้เปอร์เซ็นการยอมรับ H[subscript 0] สูงที่สุดเป็นส่วนใหญ่
