4 ตัวอย่างการทดสอบสมมติฐานในชีวิตจริง

ในสถิติ การทดสอบสมมติฐาน ใช้เพื่อตรวจสอบว่าสมมติฐานเกี่ยวกับ พารามิเตอร์ประชากร เป็นจริงหรือไม่

เพื่อทำการทดสอบสมมติฐานในโลกแห่งความเป็นจริง นักวิจัยจะได้รับ ตัวอย่างสุ่ม ของประชากร และทำการทดสอบสมมติฐานกับข้อมูลตัวอย่าง โดยใช้สมมติฐานที่เป็นโมฆะและเป็นทางเลือก:

• สมมติฐานว่าง (H ₀ ): ข้อมูลตัวอย่างมาจากความบังเอิญเพียงอย่างเดียว
• สมมติฐานทางเลือก ( _HA ): ข้อมูลตัวอย่างได้รับอิทธิพลจากสาเหตุที่ไม่สุ่มตัวอย่าง

หาก ค่า p ของการทดสอบสมมติฐานต่ำกว่าระดับนัยสำคัญที่กำหนด (เช่น α = 0.05) เราก็สามารถปฏิเสธสมมติฐานว่างและสรุปได้ว่าเรามีหลักฐานเพียงพอที่จะระบุว่าสมมติฐานทางเลือกนั้นเป็นจริง

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงสถานการณ์ต่างๆ ที่ใช้การทดสอบสมมติฐานในโลกแห่งความเป็นจริง

ตัวอย่างที่ 1: ชีววิทยา

การทดสอบสมมติฐานมักใช้ในทางชีววิทยาเพื่อตรวจสอบว่าการบำบัดแบบใหม่ ปุ๋ย ยาฆ่าแมลง สารเคมี ฯลฯ นำไปสู่การเติบโตที่เพิ่มขึ้น ความอดทน ภูมิคุ้มกัน ฯลฯ ในพืชหรือสัตว์

ตัวอย่างเช่น สมมติว่านักชีววิทยาคิดว่าปุ๋ยบางชนิดจะทำให้พืชเติบโตในหนึ่งเดือนมากกว่าปกติ ซึ่งปัจจุบันสูง 20 นิ้ว เพื่อทดสอบสิ่งนี้ เธอใช้ปุ๋ยกับต้นไม้แต่ละต้นในห้องทดลองของเธอเป็นเวลาหนึ่งเดือน

จากนั้นเธอก็ทำการทดสอบสมมติฐานโดยใช้สมมติฐานต่อไปนี้

• สูง ₀ : μ = 20 นิ้ว (ปุ๋ยจะไม่มีผลต่อการเจริญเติบโตโดยเฉลี่ยของพืช)
• H _A : μ > 20 นิ้ว (ปุ๋ยจะทำให้การเจริญเติบโตของพืชโดยเฉลี่ยเพิ่มขึ้น)

หากค่า p ของการทดสอบต่ำกว่าระดับนัยสำคัญที่กำหนด (เช่น α = 0.05) ก็อาจปฏิเสธสมมติฐานที่เป็นโมฆะและสรุปได้ว่าปุ๋ยทำให้พืชมีการเจริญเติบโตเพิ่มขึ้น

ตัวอย่างที่ 2: การทดลองทางคลินิก

การทดสอบสมมติฐานมักใช้ในการทดลองทางคลินิกเพื่อตรวจสอบว่าการรักษาใหม่ ยา ขั้นตอน ฯลฯ นำไปสู่ผลลัพธ์ของผู้ป่วยที่ดีขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าแพทย์คิดว่ายาตัวใหม่สามารถลดความดันโลหิตในผู้ป่วยโรคอ้วนได้ เพื่อทดสอบสิ่งนี้ เขาจะสามารถวัดความดันโลหิตของผู้ป่วย 40 ราย ก่อนและหลังการใช้ยาตัวใหม่ได้เป็นเวลาหนึ่งเดือน

จากนั้นจะทำการทดสอบสมมติฐานโดยใช้สมมติฐานต่อไปนี้

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

หากค่า p ของการทดสอบต่ำกว่าระดับนัยสำคัญที่กำหนด (เช่น α = 0.05) ก็อาจปฏิเสธสมมติฐานที่เป็นโมฆะและสรุปได้ว่ายาตัวใหม่ทำให้ความดันโลหิตลดลง

ตัวอย่างที่ 3: ค่าใช้จ่ายในการโฆษณา

การทดสอบสมมติฐานมักใช้ในธุรกิจเพื่อพิจารณาว่ามีแคมเปญโฆษณาใหม่ เทคนิคการตลาด ฯลฯ จะทำงาน. ส่งผลให้ยอดขายเพิ่มขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าบริษัทแห่งหนึ่งเชื่อว่าการใช้จ่ายเงินมากขึ้นในการโฆษณาดิจิทัลจะทำให้ยอดขายเพิ่มขึ้น เพื่อทดสอบสิ่งนี้ บริษัทสามารถเพิ่มการใช้จ่ายในการโฆษณาดิจิทัลในช่วงสองเดือน และรวบรวมข้อมูลเพื่อดูว่ายอดขายโดยรวมเพิ่มขึ้นหรือไม่

พวกเขาสามารถทำการทดสอบสมมติฐานโดยใช้สมมติฐานต่อไปนี้:

• H ₀ : μ _after = μ _before (ยอดขายเฉลี่ยทั้งก่อนและหลังใช้ค่าโฆษณาเท่ากัน)
• _HA : μ _after > μ _before (ยอดขายเฉลี่ยเพิ่มขึ้นหลังทุ่มงบโฆษณามากขึ้น)

หากค่า p ของการทดสอบต่ำกว่าระดับนัยสำคัญที่กำหนด (เช่น α = 0.05) บริษัทก็สามารถปฏิเสธสมมติฐานที่เป็นโมฆะและสรุปได้ว่าการโฆษณาดิจิทัลที่เพิ่มขึ้นนำไปสู่ยอดขายที่เพิ่มขึ้น

ตัวอย่างที่ 4: การผลิต

การทดสอบสมมติฐานยังมักใช้ในโรงงานผลิตเพื่อพิจารณาว่ามีกระบวนการ เทคนิค วิธีการ ฯลฯ ใหม่หรือไม่ ส่งผลให้จำนวนสินค้าบกพร่องที่ผลิตเปลี่ยนแปลงไป

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าโรงงานผลิตบางแห่งต้องการทดสอบว่าวิธีการใหม่เปลี่ยนจำนวนวิดเจ็ตที่มีข้อบกพร่องที่ผลิตต่อเดือนซึ่งปัจจุบันอยู่ที่ 250 หรือไม่ เพื่อทดสอบสิ่งนี้ สามารถวัดจำนวนเฉลี่ยของวิดเจ็ตที่มีข้อบกพร่องที่ผลิตก่อนและหลังการใช้งาน . วิธีการใหม่เป็นเวลาหนึ่งเดือน

จากนั้นจึงทำการทดสอบสมมติฐานโดยใช้สมมติฐานต่อไปนี้

• H ₀ : μ _after = μ _before (จำนวนเฉลี่ยของวิดเจ็ตที่ชำรุดจะเท่ากันทั้งก่อนและหลังการใช้วิธีใหม่)
• _HA : μ _หลัง ≠ μ _ก่อน (จำนวนเฉลี่ยของวิดเจ็ตที่มีข้อบกพร่องที่สร้างขึ้นจะแตกต่างกันก่อนและหลังการใช้วิธีใหม่)

หากค่า p ของการทดสอบต่ำกว่าระดับนัยสำคัญที่กำหนด (เช่น α = 0.05) โรงงานก็สามารถปฏิเสธสมมติฐานว่างและสรุปได้ว่าวิธีการใหม่ส่งผลให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในจำนวนวิดเจ็ตที่ชำรุดซึ่งเกิดขึ้นในแต่ละเดือน

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการทดสอบสมมติฐาน
ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการทดสอบทีตัวอย่างเดียว
ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการทดสอบทีสองตัวอย่าง
ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับตัวอย่างทีทดสอบแบบจับคู่