ตัวแทนสุ่ม (random sample)



    ในการทดลองหรือต้องการหาตัวแทนต้องมีวิธีการได้มาของตัวแทน เช่นในชั้นเรียนชั้นมัธยมปีที่1 ของโรงเรียนหนึ่งที่มีนักเรียน 100 คน  เราจะทำได้ด้วยการเอารายชื่อของนักเรียนทั้ง 100 คนมาเขียนลงบนกระดานแล้วทำม้วนใส่ลงในภาชนะ เขย่าแล้วหยิบมา 10 ใบ นักเรียนที่ถูกเลือกมา 10 คนนี้ถือว่าเป็นตัวแปรสุ่มของประชากร



               คอมพิวเตอร์มีการสร้างตัวแปรสุ่ม ซึ่งปกติก็เป็นตัวเลขที่มีคุณสมบัติในการกระจายหรือมีโอกาสเท่ากัน เช่นถ้ามีการสร้างตัวเลขสุ่มของตัวเลขจาก 1 ถึง 100 จำนวน 10 ตัวเลข ตัวเลขเลขสุ่มนี้อาจจะนำมาแทนหมายเลขนักเรียนที่ถูกเลือกมา การใช้ตัวเลขสุ่มจึงเอามาใช้แทนการเลือกได้ หลักการของตัวเลขสุ่มมีหลักที่ต้องให้โอกาสของตัวเลขทุกตัวมีความน่าจะเป็นเท่ากัน




ตัวแปร (Variable)
               
               การทดลองหรือเก็บขอมูลจำเป็นต้องหาค่า ซึ่งอาจจะได้จากการสังเกต การตรวจวัด การสอบถาม เช่น การทดลองเกี่ยวกับการเจริญเติบโตของต้นถั่ว อาจจะต้องสังเกตและวัดความสูงของต้น การเก็บรวบรวมข้อมูลของแต่ละครั้ง เรียกว่าข้อมูล ข้อมูลมีลักษณะประจำ คือ มีความผันแปรกัน เช่น  ถ้าวัดความสูงของนักเรียน 10 คน ก็จะได้ตัวเลขข้อมูล 10 ข้อมูล
  
หากพิจารณาตัวแปร X ซึ่งแทนความสูงของเด็กนักเรียนในชั้นมัธยมปีที่ 1 จะเขียนได้เป็น
X1 = 159X2 = 160 X3 = 162 X4 = 155 X5 = 161
X6 = 164 X7 = 155 X8 = 163 X9 = 156 X10 = 166
เราเขียนแทนกลุ่มข้อมูล ดังนี้

( X1 , X2 , X3 , ... Xn )
สมมุติว่า n = 10  ก็เขียนได้
(X1, X2, X3,..,X10)
ตัวแปรที่ใช้ยังแบ่งออกเป็นสองประเภท คือ 
1. ตัวแปรต่อเนื่อง (continuous variable)
               เป็นตัวแปรที่มีค่าได้อย่างต่อเนื่อง เช่น ถ้าวัดส่วนสูงของนักเรียน ส่วนสูงของนักเรียนในตัวแปรที่ต้องการอาจมีค่า 160.1 โดยตัวเลขอาจมีจุดทศนิยมเป็น เลขจำนวนจริง ซึ่งค่าที่ได้ความต่อเนื่อง จะเป็นเท่าไรก็ได้ในขอบเขต เช่น ถ้าความสูงของเด็กนักเรียนในชั้นมัธยมปีที่ 1 มีค่าตั่งแต่ 125 - 170 เซนติเมตร 
  
2. ตัวแปรไม่ต่อเนื่อง (discrete variable) 
               เป็นตัวแปรที่มีค่าได้เป็นค่าที่เฉพาะเจาะจง เช่น สีของลูกบอลอาจมีสีได้เพียง 5 สี คือ ขาว ดำ แดง น้ำเงิน และเหลือง หรือในกรณีเราโยนเหรียญ ค่าที่เกิดขึ้นคือ มีหัวกับก้อย ค่าของลูกเต๋ามีค่าได้ตั้งแต่ 1 ถึง 6
























ความคิดเห็น

โพสต์ยอดนิยมจากบล็อกนี้

การประยุกต์สถิติในชีวิตประจำวัน

การวัดแนวโน้มเข้าสู่ศูนย์กลาง (Central Tendency)