ข้อมูลจำนวนเท่าไหร่ที่คุณต้องการ คุณจะรู้ได้อย่างไร.....หาคำตอบได้จาก การหาสิ่งตัวอย่างและอำนาจการทดสอบ

การเก็บข้อมูลเปรียบเหมือนการทดสอบรสชาติไวน์ คุณจะต้องใช้ปริมาณในการทดสอบให้ถูกต้อง ถ้าคุณจิบไวน์ในปริมาณน้อยเกินไป คุณจะไม่สามารถประเมินรสชาติได้อย่างถูกต้อง หรือเท่ากับคุณจะได้สาระข้อมูลไม่เพียงพอ แต่ถ้าคุณจิบไวน์ในการทดสอบมากเกินไป อาจทำให้การรับรสที่แท้จริง นั้นถูกปริมาณไวน์นั้นกลบเกลื่อนไป ซึ่งเหมือนกับว่าปริมาณข้อมูลนั้นมีเกินกว่าความต้องการที่แท้จริง

เพื่อการตัดสินใจที่ดีโดยอาศัยการวิเคราะห์ทางสถิติ คุณต้องแน่ใจว่าคุณสามารถไว้วางใจผลลัพธ์ของคุณได้คุณสามารถบอกปริมาณข้อมูลนี้ได้โดยการใช้การวิเคราะห์ความสามารถในการทดสอบทางสถิติ ความเป็นไปได้ที่การทดสอบของคุณจะระบุความแตกต่างหรือผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญเมื่อมีอยู่อย่างแท้จริง ความสามารถในการทดสอบทางสถิติที่คุณต้องการแปรผันตามเป้าหมายที่คุณต้องการและทรัพยากรที่มีของคุณ ตัวอย่างเช่นการทดสอบชิ้นส่วนเครื่องบินที่สำคัญต้องการความมั่นใจในระดับที่สูงกว่าการทดสอบเครื่องเล่นดีวีดี

คุณสามารถใช้ Minitab Statistical Software คำสั่ง Power and Sample Size เพื่อให้แน่ใจว่าคุณรวบรวมข้อมูลเพียงพอที่จะทำการวิเคราะห์ที่เชื่อถือได้ ในขณะเดียวกันก็หลีกเลี่ยงการสิ้นเปลืองทรัพยากรโดยการรวบรวมข้อมูลมากเกินกว่าที่เราต้องการ นอกจากนี้คุณยังสามารถประเมินความสามารถของการทดสอบที่ดำเนินการไปแล้วและประมาณจำนวนตัวอย่างที่คุณต้องการเพื่อให้เพียงพอตรวจข้อผิดพลาดที่กำหนด

ทำความเข้าใจความสามารถในการทดสอบ(Power) และจำนวนตัวอย่าง (Sample Size)

คำสั่ง Power and Sample Size ใน Minitab ช่วยคุณสร้างสมดุลระหว่างความต้องการความสามารถในการทดสอบทางสถิติกับค่าใช้จ่ายในการเก็บข้อมูลโดยตอบคำถามนี้: คุณต้องการข้อมูลเท่าไร? และคำถามอ้อมๆที่อาจมีได้หลายรูปแบบดังนี้

สิ่งตัวอย่างจำนวนเท่าไหร่ที่จำเป็นต้องใช้ เพื่อดูว่าค่าเฉลี่ยความหนาของโฟม จากผู้ส่งมอบรายหนึ่งแตกต่างจากอีกรายอย่างไร
จะทำการสำรวจคนจำนวนเท่าไหร่ เพื่อให้สามารถมีความเชื่อมั่นในระดับ 95% เพื่อดูว่าคนนั้นชอบเครื่องดื่มน้ำอัดลมยี่ห้อหนึ่งมากกว่ายี่ห้ออื่นๆ ภายใต้ค่าสัดส่วนที่แท้จริงเบี่ยงเบนไม่เกิน 3%
ผลการทดสอบสมมติฐาน คือไม่มีหลักฐานเพียงพอที่จะบอกได้ว่าค่าเฉลี่ยเรื่องบันทึกความปลอดภัย/อุบัติเหตุที่เกิดจากคนขับรถสองกลุ่มนั้นแตกต่างกัน ผลการทดสอบนี้เชื่อถือได้แค่ไหน
จะต้องมีการทำซ้ำ (replicate) กี่ครั้งในการทดลอง เพื่อทำให้เกิดโอกาส 75% ที่จะตรวจจับได้ในกรณีที่ตัวแปรนั้นมีผลนัยสำคัญต่อผลลัพธ์ที่สนใจ

ตามหลักการแล้วคุณต้องการเก็บข้อมูลที่เพียงพอเพื่อให้แน่ใจว่ามีเสียงความสามารถเพียงพอที่จะเขียนข้อสรุปได้

การใช้โปรแกรมสถิติ Minitab ในการหาความสามารถในการทดสอบและจำนวนตัวอย่าง

Minitab มีเครื่องมือช่วยในการประมาณจำนวนตัวอย่างและความสามารถในการทดสอบ สำหรับการทดสอบทางสถิติต่อไปนี้

Sample Size for Estimation
1-Sample Z
1- and 2-Sample t
Paired t
1 and 2 Proportions
1- and 2-Sample Poisson Rate
1 and 2 Variances
One-Way ANOVA
2-Level Factorial Design
Plackett-Burman Design
General Full Factorial Design

คำสั่ง Power and Sample Size ใน Minitab ช่วยให้คุณตรวจสอบว่าคุณสมบัติการทดสอบที่แตกต่างกันมีผลต่อกันและกันอย่างไร ตัวอย่างเช่นการทดสอบ 2-Sample t-test คุณสามารถคำนวณสิ่งเหล่านี้ได้

Sample sizes—จำนวนตัวอย่างแต่ละกลุ่มตัวอย่าง
Differences (effects)—ค่าความแตกต่างต่ำสุดระหว่างค่ากลางของประชากรกลุ่มหนึ่งกับค่ากลางของประชากรอีกกลุ่มที่คุณสามารถตรวจจับได้
Power—โอกาสในการตรวจจับความแตกต่างที่มีนัยสำคัญเมื่อความแตกต่างนั้นเป็นจริง

ถ้าคุณป้อนค่าสำหรับคุณสมบัติทั้งสอง Minitab จะคำนวณค่าที่สาม ตัวอย่างเช่นหากคุณระบุค่า Differences และ Power values , Minitab จะคำนวนหาค่า Sample sizes ที่จำเป็นในการตรวจจับความแตกต่างที่ระดับความสามารถในการทดสอบที่ระบุ

ค่าแนะนำและการทวนสอบกลับค่าความสามารถในการทดสอบและจำนวนตัวอย่าง

การคำนวณหาความสามารถในการทดสอบทางสถิติก่อนที่คุณจะเก็บรวบรวมข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าการทดสอบสมมติฐานของคุณจะตรวจจับผลกระทบที่สำคัญเรียกว่าการศึกษา “ในอนาคต” ตัวอย่างเช่นสมมติว่า บริษัทของคุณทำเกี่ยวกับเมล็ดธัญพืชและคุณต้องพิจารณาว่ากระบวนการบรรจุกล่องเป็นไปตามข้อกำหนดหรือไม่ คุณต้องการให้แน่ใจว่าน้ำหนักการบรรจุเฉลี่ยของกระบวนการไม่แตกต่างจากน้ำหนักเป้าหมาย 365 กรัมมากกว่า 2.5 กรัม ใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน 4.58 กรัมและความสามารถในการทดสอบ 85% คุณต้องการตัวอย่างกล่องบรรจุเมล็ดธัญพืชกี่กล่อง? ยิ่งคุณทดสอบตัวอย่างมากเท่าไหร่โอกาสที่คุณจะตรวจพบความแตกต่างนั้นก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น แต่ถ้าคุณทดสอบตัวอย่างมากเกินไปการทดสอบของคุณจะใช้เวลานานขึ้นและมีค่าใช้จ่ายมากกว่าที่จำเป็น

การใช้คำสั่ง Power and Sample Size สำหรับ 1-Sample t ของ Minitab แสดงให้เห็นว่าคุณต้องสุ่มตัวอย่างกล่องบรรจุเมล็ดธัญพืช 33 กล่องเพื่อตรวจจับความแตกต่างที่มากกว่า 2.5 กรัมด้วยความสามารถในการทดสอบ 85%

คุณยังสามารถใช้ Minitab เพื่อทำความเข้าใจเกี่ยวกับความสามารถในการทดสอบที่ได้ทำการทดลองไปแล้ว สิ่งนี้เรียกว่าการศึกษาแบบ“ ย้อนหลัง” ตัวอย่างเช่นผู้ผลิตชิ้นส่วนเปรียบเทียบน้ำหนักของชิ้นส่วนที่ทำกับเหล็กสองสูตรและผลลัพธ์ไม่มีนัยสำคัญทางสถิติโดยมีค่า P-value เท่ากับ 0.05 การใช้ Minitab ผู้ผลิตสามารถคำนวณความสามารถในการทดสอบนี้โดยพิจารณาจากจำนวนตัวอย่าง, ความแตกต่างขั้นต่ำที่ต้องการตรวจจับและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเพื่อพิจารณาว่าพวกเขาสามารถเชื่อผลการวิเคราะห์ของพวกเขาได้หรือไม่ หากความสามารถในการตรวจจับความแตกต่างนี้ต่ำพวกเขาอาจต้องการแก้ไขการทดลองโดยการสุ่มตัวอย่างชิ้นส่วนเพิ่มเติมเพื่อเพิ่มความสามารถในการทดสอบและประเมินการทดสอบใหม่ อย่างไรก็ตามหากความสามารถในการทดสอบสูงอาจสรุปได้ว่าสูตรเหล็กทั้งสองไม่แตกต่างกันและไม่ต้องทำการเก็บรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติม

Minitab ทำการหาค่าความสามารถในการทดสอบ (Power) และจำนวนตัวอย่าง (Sample) ได้โดยง่าย

คำสั่ง Power and Sample Size ใน Minitab ทำให้ง่ายกว่าที่เคยเพื่อให้แน่ใจว่าคุณสามารถไว้วางใจผลการวิเคราะห์ของคุณได้

หากคุณยังไม่ได้ใช้คำสั่งของ Minitab เพื่อผลประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลของคุณให้ดาวน์โหลดฟรีที่ใช้งานได้เต็มรูปแบบแล้ววันนี้ 30-day trial of Minitab Statistical Software

บทความต้นฉบับ : How Much Data Do You Really Need? Check Power and Sample Size

ต้นฉบับนำมาจาก Minitab blog , แปลและเรียบเรียงโดยชลทิชา จํารัสพร

บริหารจัดการ SCM Blog โดยชลทิชา จำรัสพร, บริษัท โซลูชั่น เซ็นเตอร์ จํากัด ตัวแทน Minitab ในประเทศไทย

เพิ่มเติมเกี่ยวกับบริษัท Minitab

Minitab ช่วยให้บริษัทและองค์กรต่างๆ สามารถมองเห็นแนวโน้มของข้อมูล, แก้ปัญหาและค้นพบประเด็นสำคัญจากข้อมูลเชิงลึก โดยนำเสนอชุดโซลูชั่นที่ครอบคลุมทุกด้านและดีที่สุดสำหรับซอฟต์แวร์ในระดับเดียวกัน ที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการปรับปรุงกระบวนการ
ด้วยวิธีการที่เป็นเอกลักษณ์ และการนำเสนอซอฟต์แวร์และบริการแบบองค์รวม Minitab ช่วยให้องค์กรเข้าถึงกระบวนการตัดสินใจในส่วนที่ช่วยผลักดันให้เกิดความเป็นเลิศทางธุรกิจได้ดีขึ้น ความง่ายในการใช้งานที่โดดเด่นกว่าใครมีส่วนช่วยให้ Minitab สามารถทำให้การเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกเป็นเรื่องที่ง่าย ทีมงานของ Minitab ซึ่งประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญทางด้านการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้ผ่านการอบรมมาเป็นอย่างเข้มงวด จะช่วยให้ผู้ใช้งานมั่นใจว่าจะได้รับประโยชน์สูงสุดจากการใช้งานวิเคราะห์ข้อมูลและพร้อมที่จะให้คำปรึกษาตลอดเวลาที่ใช้งานเพื่อนำไปสู่การตัดสินใจที่ดีขึ้น รวดเร็ว และแม่นยำ
เป็นเวลากว่า 50 ปีที่ Minitab ได้ช่วยองค์การต่าง ๆ เพิ่มรายได้ ควบคุมและลดต้นทุน เพิ่มคุณภาพ เสริมสร้างความพึงพอใจของลูกค้า และเพิ่มประสิทธิภาพ ธุรกิจและองค์นับหมื่นทั่วโลกใช้ Minitab Statistical Software®, Companion by Minitab®, Minitab Workspace®, Salford Predictive Modeler® and Quality Trainer® เป็นเครื่องมือช่วยในการค้นพบและปรับปรุงความบกพร่องในกระบวนการ