ความสำคัญของสถิติในการวิจัย (พร้อมตัวอย่าง)

สาขา สถิติ เกี่ยวข้องกับการรวบรวม การวิเคราะห์ การตีความ และการนำเสนอข้อมูล

ในการวิจัย สถิติมีความสำคัญด้วยเหตุผลดังต่อไปนี้:

เหตุผลที่ 1 : สถิติช่วยให้นักวิจัยสามารถออกแบบการศึกษาเพื่อให้สามารถคาดการณ์ผลการศึกษากับประชากรจำนวนมากขึ้นได้

เหตุผลที่ 2 : สถิติช่วยให้นักวิจัยทำการทดสอบสมมติฐานเพื่อพิจารณาว่ามีการกล่าวอ้างบางประการเกี่ยวกับยาใหม่ ขั้นตอน วิธีการผลิต ฯลฯ หรือไม่ ถูกต้อง เป็นเรื่องจริง

เหตุผลที่ 3 : สถิติช่วยให้นักวิจัยสามารถสร้างช่วงความเชื่อมั่นเพื่อจับความไม่แน่นอนเกี่ยวกับการประมาณประชากร

ในส่วนที่เหลือของบทความนี้ เราจะอธิบายเหตุผลแต่ละข้อเหล่านี้

เหตุผลที่ 1: สถิติช่วยให้นักวิจัยสามารถออกแบบการศึกษาได้

นักวิจัยมักต้องการตอบคำถามเกี่ยวกับ ประชากร เช่น:

• นกบางชนิดมีน้ำหนักเฉลี่ยเท่าไร?
• ความสูงเฉลี่ยของพืชบางชนิดคือเท่าใด?
• กี่เปอร์เซ็นต์ของพลเมืองในเมืองหนึ่งที่สนับสนุนกฎหมายบางอย่าง?

วิธีหนึ่งในการตอบคำถามเหล่านี้คือการรวบรวมข้อมูลของแต่ละคนในกลุ่มประชากรที่สนใจ

อย่างไรก็ตาม โดยปกติแล้วจะมีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานานเกินไป ดังนั้นนักวิจัยจึง สุ่มตัวอย่าง ประชากรแทน และใช้ข้อมูลตัวอย่างเพื่อสรุปเกี่ยวกับประชากรโดยรวม

มีวิธีการต่างๆ มากมายที่นักวิจัยสามารถใช้เพื่อนำบุคคลเข้าไปในกลุ่มตัวอย่างได้ สิ่งเหล่านี้เรียกว่า วิธีการสุ่มตัวอย่าง

วิธีการสุ่มตัวอย่างมีสองประเภท:

• วิธีการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น : สมาชิกแต่ละคนในประชากรมีความน่าจะเป็นที่เท่ากันในการเลือกให้เป็นส่วนหนึ่งของกลุ่มตัวอย่าง
• วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็น : ประชากรบางคนอาจไม่มีโอกาสถูกเลือกให้เป็นส่วนหนึ่งของกลุ่มตัวอย่างเท่ากัน

ด้วยการใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น นักวิจัยสามารถเพิ่มโอกาสในการได้รับตัวอย่าง ที่เป็นตัวแทน ของประชากรโดยรวมได้สูงสุด

ซึ่งช่วยให้นักวิจัยสามารถคาดการณ์ผลลัพธ์จากกลุ่มตัวอย่างไปยังประชากรโดยรวมได้

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการสุ่มตัวอย่างสองประเภท ได้ที่นี่

เหตุผลที่ 2: สถิติช่วยให้นักวิจัยทำการทดสอบสมมติฐานได้

สถิติยังใช้ในการวิจัยในรูปแบบของ การทดสอบสมมติฐาน

เป็นการทดสอบที่นักวิจัยสามารถใช้เพื่อพิจารณาว่ามีนัยสำคัญทางสถิติระหว่างขั้นตอนทางการแพทย์หรือการรักษาที่แตกต่างกันหรือไม่

ตัวอย่างเช่น สมมติว่านักวิทยาศาสตร์เชื่อว่ายาตัวใหม่สามารถลดความดันโลหิตในผู้ป่วยโรคอ้วนได้ เพื่อทดสอบสิ่งนี้ เขาวัดความดันโลหิตของผู้ป่วย 30 รายก่อนและหลังการใช้ยาตัวใหม่เป็นเวลาหนึ่งเดือน

จากนั้นจะทำการ ทดสอบค่าทีแบบคู่ โดยใช้สมมติฐานต่อไปนี้:

• H ₀ : μ _after = μ _ก่อน (ความดันโลหิตเฉลี่ยเท่ากันทั้งก่อนและหลังใช้ยา)
• _HA : μ _after < μ _before (หมายถึงความดันโลหิตลดลงหลังใช้ยา)

หาก ค่า p ของการทดสอบต่ำกว่าระดับนัยสำคัญที่กำหนด (เช่น α = 0.05) ก็อาจปฏิเสธสมมติฐานที่เป็นโมฆะและสรุปได้ว่ายาตัวใหม่ทำให้ความดันโลหิตลดลง

หมายเหตุ : นี่เป็นเพียงตัวอย่างหนึ่งของการทดสอบสมมติฐานที่ใช้ในการวิจัย การทดสอบทั่วไปอื่นๆ ได้แก่ การทดสอบทีตัวอย่างเดียว การทดสอบทีสองตัวอย่าง การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดียว และ การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบสองทาง

เหตุผลที่ 3: สถิติช่วยให้นักวิจัยสร้างช่วงความเชื่อมั่นได้

สถิติยังใช้ในการวิจัยในรูปแบบของ ช่วงความเชื่อมั่น

ช่วงความเชื่อมั่นคือช่วงของค่าที่น่าจะมีพารามิเตอร์ประชากรที่มีระดับความเชื่อมั่นที่แน่นอน

ตัวอย่างเช่น สมมติว่านักวิจัยต้องการประมาณน้ำหนักเฉลี่ยของเต่าบางสายพันธุ์

แทนที่จะเดินไปรอบๆ และชั่งน้ำหนักเต่าทุกตัวในกลุ่ม นักวิจัยสามารถสุ่มตัวอย่างเต่าง่ายๆ โดยมีข้อมูลต่อไปนี้:

• ขนาดตัวอย่าง n = 25
• น้ำหนักตัวอย่างเฉลี่ย x = 300
• ตัวอย่างค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน s = 18.5

การใช้ ช่วงความเชื่อมั่นสำหรับสูตรเฉลี่ย จากนั้น ผู้วิจัยจะสามารถสร้างช่วงความเชื่อมั่น 95% ต่อไปนี้ได้

ช่วงความเชื่อมั่น 95%: 300 +/- 1.96*(18.5/√ 25 ) = [292.75, 307.25]

นักวิจัยจะอ้างว่าพวกเขามั่นใจ 95% ว่าน้ำหนักเฉลี่ยที่แท้จริงของประชากรเต่านี้อยู่ระหว่าง 292.75 ปอนด์ถึง 307.25 ปอนด์

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทความต่อไปนี้อธิบายความสำคัญของสถิติในด้านอื่นๆ:

ความสำคัญของสถิติในการดูแลสุขภาพ
ความสำคัญของสถิติในการพยาบาล
ความสำคัญของสถิติในธุรกิจ
ความสำคัญของสถิติทางเศรษฐศาสตร์
ความสำคัญของสถิติในการศึกษา