การทดสอบสมมติฐานเป็นกระบวนการสำคัญในชีวสถิติ ช่วยให้นักวิจัยสามารถสรุปผลเกี่ยวกับประชากรตามข้อมูลตัวอย่างได้ ในบทความนี้ เราจะเจาะลึกขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกับการทดสอบสมมติฐาน โดยให้คำอธิบายที่แท้จริงและน่าสนใจซึ่งเข้ากันได้กับทั้งการทดสอบสมมติฐานและชีวสถิติ
1. การกำหนดสมมติฐานว่างและทางเลือก
ขั้นตอนแรกในการทดสอบสมมติฐานคือการกำหนดสมมติฐานว่าง ( Ho ) และสมมติฐานทางเลือก ( Ha ) โดยทั่วไปสมมติฐานว่างจะแสดงถึงสภาพที่เป็นอยู่หรือไม่มีผลกระทบ ในขณะที่สมมติฐานทางเลือกเสนอความแตกต่างหรือผลกระทบบางประการ
2. การเลือกระดับความสำคัญ
นักวิจัยต้องเลือกระดับนัยสำคัญ ( α ) ซึ่งแสดงถึงความน่าจะเป็นที่จะปฏิเสธสมมติฐานว่างเมื่อเป็นจริง ระดับนัยสำคัญทั่วไป ได้แก่ 0.05 หรือ 0.01 ซึ่งบ่งชี้โอกาส 5% หรือ 1% ของข้อผิดพลาดประเภท I ตามลำดับ
3. การรวบรวมข้อมูลและการคำนวณสถิติการทดสอบ
จากนั้น นักวิจัยจะรวบรวมข้อมูลตัวอย่างและคำนวณสถิติการทดสอบ เช่น สถิติ t สถิติ z หรือสถิติไคสแควร์ ขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูลและสมมติฐานที่กำลังทดสอบ
4. การกำหนดขอบเขตวิกฤต
ขึ้นอยู่กับระดับนัยสำคัญและสถิติการทดสอบที่เลือก นักวิจัยสร้างขอบเขตวิกฤต ซึ่งระบุช่วงของค่าที่หากสังเกตได้ จะนำไปสู่การปฏิเสธสมมติฐานว่าง
5. การคำนวณค่า P
ค่า P คือความน่าจะเป็น โดยสมมติว่าสมมติฐานว่างเป็นจริง ในการได้รับสถิติทดสอบอย่างน้อยที่สุดเท่ากับสถิติที่คำนวณจากข้อมูลตัวอย่าง ค่า P ที่น้อยกว่าแสดงถึงหลักฐานที่ชัดเจนยิ่งขึ้นซึ่งขัดแย้งกับสมมติฐานที่เป็นโมฆะ
6. การตัดสินใจ
หลังจากคำนวณค่า P แล้ว นักวิจัยจะเปรียบเทียบกับระดับนัยสำคัญ หากค่า P น้อยกว่าระดับนัยสำคัญ สมมติฐานว่างจะถูกปฏิเสธไปแทนสมมติฐานทางเลือก มิฉะนั้นสมมติฐานว่างจะไม่ถูกปฏิเสธ
7. การวาดข้อสรุป
ในที่สุด นักวิจัยตีความนัยสำคัญทางสถิติของผลลัพธ์และสรุปผลเกี่ยวกับสมมติฐานการวิจัย โดยพิจารณาถึงผลกระทบในทางปฏิบัติของการค้นพบในบริบทของชีวสถิติ
การทำความเข้าใจขั้นตอนเหล่านี้ถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการดำเนินการทดสอบสมมติฐานทางชีวสถิติ เพื่อให้มั่นใจว่าข้อสรุปที่ได้จากข้อมูลตัวอย่างจะขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์ทางสถิติที่เข้มงวด และนำไปใช้ได้กับประชากรจำนวนมากขึ้น