Skip to content

บทเกริ่นนำ

คลิปเติมเต็มชีวสถิติ…อย่างมืออาชีพ

แนะนำคลิปวีดีโอการเรียนรู้ทางชีวสถิติ

EP2: ตัวแบบเชิงเส้นทั่วไปและข้อจำกัด

ตัวแบบเชิงเส้นทั่วไป (GLM) เดิม ยังมีข้อจำกัดซึ่งถูกนำมาใช้วิเคราะห์ข้อมูลได้เพียงกับตัวแปรผลลัพธ์แบบต่อเนื่องเท่านั้นภายใต้ข้อตกลงเบื้องต้นของความคลาดเคลื่อนที่ค่อนข้างเข้มงวด เช่น การแจกแจงแบบปกติ ความแปรปรวนคงที่และเท่ากัน (Homoscedasticity) และเป็นอิสระต่อกัน เป็นต้น ซึ่งข้อตกลงเบื้องต้นดังกล่าว เมื่อนำมาใช้ในทางปฏิบัติ มักพบว่า มีแนวโน้มการถูกละเมิดค่อนข้างสูง เนื่องจากไม่สอดคล้องกับบริบทของข้อมูลที่เป็นจริง

คลิปการวิเคราะห์ข้อมูลระยะยาว แบบง่ายๆ สบายๆ สไตล์อาจารย์ช้าง…ผ่านทาง Facebook

ตอนที่ 8 : ข้อจำกัดและผลกระทบของวิธีการทางสถิติเดิมที่มีอยู่…เมื่อนำมาใช้กับข้อมูลระยะยาว

บทสรุป

การเลือกวิธีการทางสถิติที่มีอยู่ มาใช้กับข้อมูลระยะยาวที่มีการวัดซ้ำ หรือมีเงื่อนไขเดียวกันแบบกลุ่ม, พหุระดับ, รายคู่ หรือครอบครัว และแบบพื้นที่…ทำให้ขนาดตัวอย่างมีจำนวนลดลง….ส่งผลให้ค่า SE สูงขึ้น…และทำให้เกิดผลกระทบต่อการประมาณค่าพารามิเตอร์ เช่น ค่า coefficient of regression ให้มีความเบี่ยงเบน (overestimate or underestimate) และได้ช่วงเชื่องมั่นของค่าประมาณที่กว้าง….และโอกาสของการพบความแตกต่าง หรือมีนัยสำคัญทางสถิติลดน้อยลง

ตอนที่ 9 : ผลกระทบ (effects) ในการวิเคราะห์ข้อมูลระยะยาว

บทสรุป

การสร้างหรือพัฒนาตัวแบบทางสถิติ สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลระยะยาว…นักวิจัย จำเป็นต้องคำนึงถึงผลกระทบ (effects) ที่เกิดขึ้น โดยเฉพาะในส่วนของตัวแปรที่นำมาพิจารณาในตัวแบบ เพราะตัวแปรแต่ละตัวอาจมีผลกระทบที่แตกต่างกันทั้งในระดับหน่วยข้อมูล (entities) หรือระดับปัจเจกบุคคล(individual) และการเปลี่ยนแปลง หรือไม่มีการเปลี่ยนแปลง เมื่อเงื่อนไขของเวลา เปลี่ยนไป…ประเด็นผลกระทบเหล่านี้ ล้วนมีผลต่อความคลาดเคลื่อนที่เกิดขึ้น หากไม่ได้มีการคำนึงถึง ….และส่งผลให้ตัวแบบทางสถิติที่ได้… มีความคลาดเคลื่อนและขาดความแม่นยำ ส่งผลให้มีข้อจำกัดในการนำไปใช้….ผลกระทบที่นำมาพิจารณา ประกอบด้วย 3 ส่วนได้แก่ ผลกระทบคงที่ (fixed effects), ผลกระทบแบบสุ่ม (random effects) และผลกระทบแบบผสม (mixed effects)

ตอนที่ 10 : ผลกระทบคงที่ของบุคคล (Individual fixed effect model)

บทเกริ่นนำ

เป็นการพิจารณาผลกระทบที่เกี่ยวกับตัวแปรที่นำเข้าสู่ตัวแบบ หรือ สมการ โดยจำแนกตามตัวแปรที่สังเกตได้และตัวแปรที่สังเกตไม่ได้ ซึ่งตัวแปรที่สังเกตได้ ในการนำเข้าสู่ตัวแบบ หรือ สมการ ก็สามารถทำได้แบบตรงตรงมา นั่นคือ การพิจารณาแทนเป็น X ตัวหนึ่งได้เลย ขณะที่ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตได้ แต่มีผลกระทบและเราจำเป็นต้องคำนึงถึง ซึ่งสามารถค้นหาคำตอบได้ ด้วยการคลิกปุ่มด้านล่าง เพื่อเข้าชมคลิปผ่านทาง Facebook …

ตอนที่ 11 : การพิจารณาผลกระทบคงที่แบบบุคคล/เวลา

บทเกริ่นนำ

พบกับการอธิบายแนวทางการวิเคราะห์สมการถดถอยแบบเดิมที่คุ้นเคยกันว่า ไม่เหมาะสม เมื่อนำมาใช้กับข้อมูลที่มีการวัดซ้ำ พร้อมยกตัวอย่างประกอบและคำสั่งการวิเคราะห์ด้วยโปรแกรม STATA และจากนั้นจึงอธิบายแนวทางที่เหมาะสม โดยเฉพาะเมื่อมีการพิจารณาผลกระทบคงที่แบบบุคคลและเวลา ซึ่งสามารถรับชมคลิปในรายละเอียดได้ ด้วยการคลิกปุ่มด้านล่าง เพื่อเข้าชมคลิปผ่านทาง Facebook

เรียนรู้ชีวสถิติ…ผ่าน Facebook

เรียนรู้ชีวสถิติ…ผ่านบทความฯ

เรียนรู้ชีวสถิติ…ผ่านตำรา