การทดสอบสมมติฐาน Hypothesis Testing

MATLAB BKK
2 min readJan 14, 2023

--

MATLAB BKK CENTER

Hypothesis Testing หรือการทดสอบสมมติฐาน คือกระบวนการที่เราใช้ข้อมูลจาก Sample มาตัดสินเกี่ยวกับ Population โดยจะตัดสินเลือกสมมติฐาน (Hypothesis) ที่มีข้อมูลสนับสนุนว่าน่าจะถูกต้องมากกว่า

การจะบอกว่า

“ สิ่งที่เราสงสัยนั้น…จริงหรือไม่ ?

หลักการ : Null Hypothesis, H0 (H null หรือ H ตามด้วยศูนย์) : เป็นแนวความคิดเดิมที่เป็นที่ยอมรับในปัจจุบันมักจะมีเครื่องหมาย = อยู่ อาจจะเป็น =,>=,<=

Alternative Hypothesis, Ha: แนวความคิดใหม่ ที่เราอยากจะนำเสนอ หรือบางทีก็เรียกว่า Research Hypothesisมีเครื่องหมาย ตรงข้ามกับ H0

ตัวอย่างกรณีศึกษา Hypothesis test

บริษัทแห่งหนึ่งผลิตยานอนหลับซึ่งในขวดควรจะมีปริมาตรเฉลี่ย 200 cc ขึ้นไป ทางลูกค้าที่อยากซื้อยานอนหลับไปใช้เกิดความสงสัยว่ายานอนหลับในขวดอาจมีการใส่ตัวยาน้อยเกินไป (กลัวคนกินแล้วจะไม่หลับ) จึงมีสมมติฐานดังนี้

H0 : µ >= 200 cc (ถ้ามันมากกว่าหรือเท่ากับ 200 แสดงว่ายานอนหลับเยอะดี ok)

Ha: µ < 200 cc (ที่กำลังอยากจะทดสอบ ว่ามันน้อยกว่า 200 ป่าว ซึ่งจะต้องใส่ให้ตรงข้ามกับ H0)

หลักการคิดก็คือ

  1. ให้เรา Assume ว่า Null Hypothesis (H0) นั้นถูกต้องไว้ก่อน
  2. ดูหลักฐานจากการทดสอบของเรา เช่น จากข้อมูลที่สุ่มออกมา

ถ้าสิ่งที่สุ่มออกมามีความน่าจะเป็นต่ำ แสดงว่า H0 ไม่จริง (Reject H0) ดังนั้นเราก็จะหันมาสนับสนุน Ha แทน

ถ้าสิ่งที่สุ่มออกมามีความน่าจะเป็นไม่ต่ำ แสดงว่าเราไม่สามารถปฏิเสธ H0 ได้ (Fail to Reject H0)

แล้วเราจะดูยังไงว่าหลักฐานจากการทดสอบของเรามีความน่าจะเป็นต่ำ ??

H0 : µ >= 200 cc (ถ้ามันมากกว่าหรือเท่ากับ 200 แสดงว่ายานอนหลับเยอะดี ok)

Ha: µ < 200 cc (ที่กำลังอยากจะทดสอบ ว่ามันน้อยกว่า 200 ป่าว ซึ่งจะต้องใส่ให้ตรงข้ามกับ H0)

p-value จะแปลว่า ความน่าจะเป็น ที่เราสุ่มแล้วได้ค่าเฉลี่ย น้อยกว่าหรือเท่ากับ 180 เมื่อ assume ว่า Ho จริง นั่นเอง (ซึ่ง P-Value ออกมาเป็นความน่าจะเป็น “น้อยกว่า”หรือเท่ากับ 180 เพราะ Ha ทิศทางคือ”น้อยกว่า” ซึ่งเป็นทิศทางที่โต้แย้ง H0 นั่นเอง)

ระดับนัยสำคัญนั้นมีอยู่หลายระดับ ซึ่งเรียกว่า significant level (α) เราจึงควรกำหนดเอาไว้ก่อนว่า เราจะคิด p-Value เทียบกับเกณ์ significant level (α) ที่ระดับเท่าไหร่ดี ซึ่ง ปกติแล้วเรามักจะใช้ significant level (α) ที่ 0.05 หรือ 5%

p value ≤ 0.05 หรือ 5% → ความแตกต่างที่พบนั้น Significant หรือ “มีนัยสำคัญ” นั่นเอง

ตัวอย่าง Matlab Code — t-test

สามารถติดตามเนื้อหาความรู้ต่างๆ โดยเฉพาะการใช้ประยุกต์ใช้กับโปรแกรม Matlab ได้ที่ Facebook Page :(20) Matlab bkk center | Facebook

#กำลังเปิดรับลงทะเบียน

Machine Learning for #Predictive #Maintenance Course

NEURAL NETWORK AND DEEP LEARNING COMPLETE COURSE :

ใครอยากเรียนรู้จากตัวอย่างการ Apply จาก #ProjectMachinelearning ต้องไม่พลาด

#Matlab Code ร่วมแชร์ความรู้ สาระผ่านกลุ่ม ->

(กลุ่ม Facebook Matlab Bkk AI & Data science & Other Classroom)>

https://web.facebook.com/groups/403881684322230/

#matlabbkk

#datascience

#MachineLearning

#รับเขียนโปรแกรมMatlab #ทุกApplication

#จัดอบรมMatlab

#DeepLearning

#matlab

#www.matlabbkk.com

--

--

No responses yet