การบล็อกในสถิติ: คำจำกัดความและตัวอย่าง


บ่อยครั้งในการทดลอง นักวิจัยต้องการเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่าง ตัวแปรอธิบาย และ ตัวแปรตอบสนอง

น่าเสียดายที่ ตัวแปรที่น่ารำคาญ มักปรากฏในการศึกษาเชิงทดลองซึ่งเป็นตัวแปรที่ส่งผลต่อความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอธิบายและตัวแปรตอบสนองแต่ไม่เป็นที่สนใจของนักวิจัย

ตัวแปรที่เป็นอันตราย

ตัวอย่างเช่น สมมติว่านักวิจัยต้องการเข้าใจผลของการรับประทานอาหารแบบใหม่ที่มีต่อการลดน้ำหนัก ตัวแปรอธิบายคืออาหารแบบใหม่ และตัวแปรตอบสนองคือระดับของการลดน้ำหนัก

อย่างไรก็ตาม ตัวแปรความผิดปกติอย่างหนึ่งที่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงได้คือ เพศ มีแนวโน้มว่าเพศของแต่ละบุคคลจะส่งผลต่อปริมาณน้ำหนักที่สูญเสียไป ไม่ว่าการรับประทานอาหารแบบใหม่จะได้ผลหรือไม่ก็ตาม

ตัวอย่างตัวแปรความผิดปกติทางสถิติ

ภาพรวมการบล็อก

วิธีทั่วไปในการควบคุมผลกระทบของตัวแปรที่น่ารำคาญคือ การบล็อก ซึ่งเกี่ยวข้องกับการแบ่งบุคคลในการทดลองตามค่าของตัวแปรที่น่ารำคาญ

ในตัวอย่างก่อนหน้านี้ เราจะวางบุคคลไว้ในหนึ่งในสองช่วงตึกต่อไปนี้:

  • ชาย
  • หญิง

จากนั้น ภายในแต่ละบล็อก เราจะสุ่มมอบหมายให้แต่ละบุคคลเข้ารับการรักษาอย่างใดอย่างหนึ่งจากสองวิธี:

  • อาหารใหม่
  • อาหารมาตรฐาน

การทำเช่นนี้ ความแปรผันภายในแต่ละช่วงตึกจะต่ำกว่าความแปรผันระหว่างบุคคลทั้งหมดอย่างมาก และเราจะสามารถเข้าใจได้ดีขึ้นว่าการรับประทานอาหารแบบใหม่ส่งผลต่อการลดน้ำหนักขณะควบคุมเพศอย่างไร

เพื่ออธิบายสิ่งนี้ ให้พิจารณาตารางต่อไปนี้ซึ่งแสดงการลดน้ำหนักรวมของผู้เข้าร่วมการศึกษา 16 คน:

การปิดกั้นในสถิติ

เมื่อดูเผินๆ ดูเหมือนว่าการรับประทานอาหารแบบใหม่ไม่ได้เกี่ยวข้องกับการลดน้ำหนักที่เพิ่มขึ้น

อย่างไรก็ตาม เมื่อเราแบ่งบุคคลออกเป็นสองช่วงตามเพศ จะเห็นได้ชัดว่าการรับประทานอาหารแบบใหม่ดูเหมือนจะเกี่ยวข้องกับการลดน้ำหนักที่เพิ่มขึ้น:

ตัวอย่างการบล็อกทางสถิติ

การวางแต่ละบุคคลไว้ในบล็อกทำให้ความสัมพันธ์ระหว่างการรับประทานอาหารแบบใหม่และการลดน้ำหนักมีความชัดเจนมากขึ้น เนื่องจากเราสามารถควบคุมตัวแปรที่ไม่เป็นระเบียบของเพศได้

ตัวอย่างการบล็อกเพิ่มเติม

เพศเป็นตัวแปรที่สร้างความรำคาญที่พบบ่อยเพื่อใช้เป็นปัจจัยขัดขวางในการทดลอง เนื่องจากผู้ชายและผู้หญิงมีแนวโน้มที่จะตอบสนองต่อการรักษาที่แตกต่างกันออกไป

อย่างไรก็ตาม ตัวแปรที่น่ารำคาญอื่นๆ ทั่วไปที่สามารถใช้เป็นปัจจัยขัดขวาง ได้แก่:

  • ช่วงอายุ
  • กลุ่มรายได้
  • ระดับการศึกษา
  • ปริมาณการออกกำลังกาย
  • ภูมิภาค

ขึ้นอยู่กับลักษณะของการทดสอบ คุณสามารถใช้ปัจจัยการบล็อกหลายรายการพร้อมกันได้ อย่างไรก็ตาม ในทางปฏิบัติมักจะใช้เพียงหนึ่งหรือสองตัวเท่านั้น เนื่องจากปัจจัยการขัดขวางจำนวนมากต้องใช้ขนาดตัวอย่างที่ใหญ่ขึ้นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีความหมาย

ตัวแปรที่เป็นอันตรายและตัวแปรที่ซ่อนอยู่

ในตัวอย่างก่อนหน้านี้ เพศเป็น ตัวแปร ความผิดปกติที่นักวิจัยเชื่อว่าส่งผลต่อการลดน้ำหนัก อย่างไรก็ตาม บ่อยครั้งในการทดลองยังมี ตัวแปรที่ซ่อน อยู่ ซึ่งเป็นตัวแปรที่ส่งผลต่อความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอธิบายและตัวแปรตอบสนองด้วย แต่ไม่เป็นที่รู้จักหรือไม่ได้รวมอยู่ในการศึกษาวิจัยนี้ เนื่องจากเป็นการยากที่จะรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับตัวแปรเหล่านั้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าทุกคนมีระเบียบวินัยโดยธรรมชาติที่สามารถพึ่งพาได้เพื่อลดน้ำหนักให้มากขึ้น เนื่องจากวินัยเป็นเรื่องยากที่จะวัด จึงไม่รวมเป็นปัจจัยขัดขวางในการศึกษา แต่วิธีหนึ่งในการควบคุมคือการใช้ การสุ่ม

ด้วยการสุ่มมอบหมายให้บุคคลรับประทานอาหารใหม่หรืออาหารมาตรฐาน นักวิจัยสามารถเพิ่มโอกาสที่ระดับวินัยโดยรวมของบุคคลระหว่างทั้งสองกลุ่มจะเท่ากันโดยประมาณ

ดังนั้น ในการทดลองใดๆ ที่ใช้การปิดกั้น จึงเป็นสิ่งสำคัญเช่นกันที่จะต้องสุ่มมอบหมายให้บุคคลเข้ารับการรักษา เพื่อควบคุมผลกระทบของตัวแปรที่ซ่อนอยู่ที่อาจเกิดขึ้น

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

ตัวแปรอธิบายและตัวแปรตอบสนอง
ตัวแปรที่ซ่อนอยู่
การออกแบบคู่ที่ตรงกัน
การออกแบบแปลงแบ่ง

เพิ่มความคิดเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องข้อมูลจำเป็นถูกทำเครื่องหมาย *