คลิก

Report
การวางแผน
การทดลอง
วีระศักดิ ์ ปัญญาพรวิทยา DVM,Ms,PhD
คณะสั ตวแพทยศาสตร ์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่
[email protected]
2
ประสบการณ ์ : Minor in Statistics
สอน : research design, statistical
analysis
ใช้ : SAS>10 ปี , R> 2ปี
3
o เปรียบเทียบอาหาร 3 สูตร เพือ
่ การรักษาโรคไต
o สุ่มอาหารให้สุนข
ั พันธุต
โดยมีสุนข
ั 5 ตัว
์ างๆ
่
o จากนั้นดูผลของการรักษา คือ ระดับเอ็นไซมที
์ ร่ ะบ
4
ให้วัคซีนชนิด A, B และ C โดยการสุ่มให้กับไกสายพ
่
จากนั้นหาระดับภูมค
ิ ุมกั
เพือ
่ บอกวา่ วัคซีนชนิดไห
้ น
5
สุ่มสารรักษาคุณภาพเนื้อไก่ (สาร A
ให้กับสะโพกไก่ ทีม
่ าจากล็อตการผล
วัดคา่ pH เพือ
่ ดูประสิ ทธิภาพของสา
6
แผนการทดลองใด ทีผ
่ ้วิ
ู จย
ั คิดวา่
เหมาะส
7
ไม่สามารถหาสัตว์ทดลองที่มี
ลักษะเหมือนกันได้
• สัตว์บางชนิดมีจานวนจากัด เช่น
สัตว์ป่า
ปรึกษานักสถิติ
•
ขนาดตัวอย่าง
แผนการทดลอง
8
แผนการทดลอง เป็ นตัวกาหนด
สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์
9
The way of thinking
10
Y= X
y = x + error
where y= final body weigh
x = diet type (1= diet a, 2= diet b)
Final body weight is the
function of diet type
Final body weight is the
result from diet type
11
ความคลาดเคลือ
่ นทีเ่ กิดขึน
้ ในการทดลองมา
ผู้วิจย
ั ไดวางแผนการทดลอง
้
ดีแลวจะมี
ความคลาดเคลือ
่ น
้
ไดอย
?
้ างไร
่
แสดงให้เห็ นไดไหมว
า่ มีความคลาดเคลือ
่ น
้
โดยบอกเป็ นตัวเลขออกมาเลย ?
12
13
y = treatment + error
y
=
trt
error
+
14
y = treatment + error
y
trt
+
=
error
15
y = treatment + error
trt
y
+
=
error
16
แผนการ
ทดลอง
ควบคุมความผันแปร
เพือ
่ ให้อิทธิพลของ
treatment
แสดงออกไดชั
้ ดเจน
การทดลองมีความ
น่าเชือ
่ ถือมาก
17
การวางแผนการทดลอง
18
ถ้าเริม
่ บรรยายแบบนี้ อาจจะไมน
่ ่ าสนใจ
Experimental Design
CRD
RBD
LSD
Crossover
Incomplete Blocks
Treatment Design
factorial
nested
Split-plot
Repeated measures
19
หาสั ตวที
่ ค
ี วามคลายคลึ
งCRD
กันได้
้
์ ม
หาสั ตวที
่ ค
ี วาม
์ ม
คลายคลึ
งกันไดแต
้
้ มี
่
จานวนไมมากนั
ก
่
แตก็
่ สามารถจัดกลุมได
่
้
มีสัตวจ์ านวนจากัSLD
ด
RCBD
20
จัยหาหน่วยทดลองทีม
่ ค
ี วามเหมือนกันไดไม
้ ยาก
่
และตองการท
าวิจย
ั เพียงระยะเวลาเดียว
้
21
T
1
T
2
หาหน่วยทดลองทีม
่ ค
ี วามเหมือนก
T
3
22
คาจากัดความทีส
่ าคัญสาหรับ การวางแผนการทดลอง
สะโพกไก่ คือ หน่วยทดลอง
(experimental unit)
ทรีตเม้นต ์ (treatment) คือ สารทีใ่ ช้
มีทง้ั หมด 3 ทรีตเม้นต ์
ในแตละทรี
ตเมนต
สะโพกไก่ จานวน
่
้ จะมี
์
4 ชิน
้ ดังนั้น จานวนซา้ (replication)
ของแตละทรี
ตเมนต
่
้ ์ จะเทากั
่ บ 4 (rep= 4)
23
ผู้วิจย
ั ตองการเปรี
ยบเทียบประสิ ทธิภาพ
้
ของอาหาร 3 สูตร (A,B และ C) ตอ
่
การเจริญเติบโตของลูกสุกร
ผู้วิจย
ั สามารถหาลูกสุกรทีม
่ ข
ี นาด น้าหนัก
จากแมที
่ ส
ี ายพันธุใกล
เคี
่ ม
้ ยงกันได้
์
http://www.mooyaso.net/modules.php?name=Content&pa=showpage&pid=5
24
จากการคานวณหาขนาดตัวอยางพบว
า่
่
ต้องการ ลูกหมู
ทรีทเม้นตละ
10 ตัว (ทัง้ การทดลอง
์
ต้องการ 30 ตัว)
ทาการ สุ่ม
(randomization) ชนิด
ของอาหาร (A,B หรือ
C) ให้กับลูกหมู ทัง้
30 ตัว
โดยตองไม
้
่
ห็ นหน้าลูกหมูกอน
!!!
่
25
ในทางปฎิบต
ั จ
ิ ะทาอยางไร
่
วชี
ไปยืนทีเ่ ลาแล
้ เ้ ลือก
้
เขียนฉลากทรีตเมนท
้ ต
่
์ างๆ
รวม 30 ใบ
แลว
้ จับสลากให้หมู
ใช้คอมพิวเตอรสร
ดภาคสน
้
์ างสมุ
26
> crd
pig r trt
1
1 1 C
2
2 2 C
3
3 3 C
4
4 1 B
5
5 4 C
6
6 5 C
7
7 2 B
8
8 3 B
9
9 4 B
10 10 5 B
ตัวอยางการสุ
่
่ มทรีตเมนต
้ ให
์ ้กับลูกหมูโดย
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
6
1
2
7
6
7
8
3
8
4
B
A
A
B
C
C
C
A
B
A
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
21 9
22 5
23 10
24 6
25 7
26 8
27 9
28 9
29 10
30 10
B
A
B
A
A
A
A
C
C
A
หมูตวั ที่ 20 จะได้รบั ทรีตเม้นต์ A
ซึง่ หมูตวั นี้เป็ น replication ที่ 4 ของ treatment A
แผนการทดลองทีเ่ ราไดใช
น
้ ้ขางต
้
้
เรียกวา่ COMPLETELY
RANDOMIZED DESIGN (CRD)
28
• หน่วยทดลอง มีความ
เหมือนกัน
• ให้ treatment กับหน่วย
ทดลองโดยการสุ่ม
29
T1
T2
T3
30
Data layout
Treatment
T1
T2
T3
31
 =  +  + 
 = bacterial count for t th chicken thigh
receiving treatment i

= overall mean
 = effect treatment i (i= 1 to 3)
 = random error
32
http://www.chiangmainews.co.th/page/wpcontent/uploads/2012/04/82.jpg-copy2.jpg
33
o ผู้วิจย
ั ต้องการทดสอบประสิ ทธิภาพ
ของยา 3 สูตร ในการลดระดับ
เซลลโซมาติ
กในน้านมโค
ซึ่ง
์
ต้องการโคจานวน 10 ตัวตอสู
่ ตร
ยา
o เนื่องจากการให้นมของโคจะ
แตกตางกั
นตามระยะรีดนม ดังนั้น
่
ผู้วิจย
ั จึงต้องการโคนม ทีม
่ รี ะยะรีด
นมทีใ่ กลเคี
้ ยงกัน
o แตผู
ั ไมสามารถหาโคนมที
ม
่ ี
่ ้วิจย
่
ระยะรีดนมใกลเคี
้ ยงกันได้
o ผู้วิจย
ั มีทางเลือกในการวางแผนการ
34
ผู้วิจย
ั ตองการทดสอบประสิ
ทธิภาพของวัคซีน
้
ให้วัคซีนชนิดตางๆ
่
โดยการสุ่มให้กับไกทดลองกลุ
มนี
่
่ ้ไดหรื
้ อไม่
35
หน่วยทดลองมีความแตกตาง
่
กัน แต่
สามารถจัดเป็ นกลุมๆ
ได้
่
36
37
T1
T3
T3
T3
T2
T4
T1
T2
T4
T1
T4
T2
T2
T4
T3
T1
ทาการจัดกลุ่ม (block) จากนัน้ ให้ treatment
โดยการสุ่มในแต่ละ block
38
Blocking
A
A
B
B
A
A
C
C
B
B
C
C
จากตัวอยางเรื
อ
่ งโคนม-เซลลโซมาติ
ก และวัคซีนไก่
่
์
แผนการทดลองทีเ่ ราไดกล
งนี้ คือ
้ าวถึ
่
RANDOMIZED COMPLETE BLOCK DESIGN
(RCBD)
40
เ่ ราจะเรียกวา่ การ
อะไรบางที
้
สรางบล็
อค
้
41
ผู้วิจย
ั ตองการทดสอบของสารต
านอนุ
มล
ู อิสระ 3 ชนิด
้
้
ให้กับสุกร ในอาคารสั ตวทดลอง
์
คารสั ตวทดลองมี
ขนาดทีจ
่ ากัด คือ บรรจุสุกรไดไม
้ เกิ
่ น
์
แตในการหาขนาดตั
วอยางแล
วพบว
าต
่
่
้
่ ้องใช้สุกร
ทัง้ หมด 27 ตัว หรือ 9 ตัวตอทรี
ตเมนต
่
้ ์
9 ตัว
42
ผู้วิจย
ั สามารถทาการทดลองได้ โดย
ใช้สุกร ครัง้ ละ 9 ตัว
โดยทาการสุ่มทรีตเมนตให
์ ้กับสุกรที่
ทดลอง
ซึ
ร การทดลอง
3 ตัวตอทรี
ตเม้นต
่
เมื่งจะได
อ
่ เสร็้ จสุสิก้ น
ก็น์ าสุกรชุดเดิมออก
แลวน
ทาอยางนี
้ อก
ี 2ค
้ าสุกรชุดใหมเข
่ ามา
้
่
สุกรแตละชุ
ด สามารถจัดให้เป็ นบล็อค ได้
่
บล็อค คือ ชุดของสั ตวที
่ าการทดล
์ ท
43
• ผู้วิจย
ั ตองการทดสอบประสิ
ทธิภาพใน
้
การรักษาโรคไต ของยา 3 ชนิด
แตมี
ั ทีอ
่ ายุแตกตางกั
น ซึง่ อายุ
่ สุนข
่
เป็ นปัจจัยหนึ่งทีม
่ ผ
ี ลตอการหายของ
่
ทาการแบงกลุ
มสุ
ั ทดลองออกเป็ น 3 กลุม
่
่ นข
่
โรค
แลวสุ
ั แตละกลุ
ม
้ ่ มทรีตเมนต
้ ให
่
่
์ ้กับสุนข
แบงอย
างนี
้แลว
อค
่
่
้ จะหมายถึง เราทาการสรางบล็
้
โดยการใช้อายุเป็ นเกณฑ ์
บล็อค คือ หน่วยทดลองทีม
่ ล
ี ก
ั ษณะใกลเ้
44
Block
Treatment
1
A
B
C
D
2
3
45
Yijt     i   j   ijt




= response for t th rep in block j received
treatment i
= effect of i th level of treatment
= effect of j th level of block
= random error term
B j ~ N (0, B2 )
ij ~ N (0, 2 )
46
• ผู้วิจย
ั ตองการทดสอบประสิ
ทธิภาพของ
้
วิธก
ี ารผาตั
่ ด (ผาตั
่ ดแบบ A, ผาตั
่ ด
แบบ B) รวมกั
บ การออกกาลังกาย
่
หลังการผาตั
ตอ
่ ด (y=ออก, n=ไมออก)
่
่
การหายของโรคขอ
้
47
ศึ กษาครัง้ ที่ 1: เพือ
่ เปรียบเทียบผลของวิธก
ี า
ใช้สั ตวจ์ านวน 20 ตัว
ศึ กษาครัง้ ที่ 2 : เพือ
่ ผลของการออกกาลังกา
ใช้สั ตวเพิ
่ ขึน
้ อีก 20 ตัว
์ ม
มีแผนการทดลองทีด
่ ก
ี วานี
่ ้หรือไม่
ในการทีจ
่ ะลดจานวนสั ตวที
์ ใ่ ช้ในการทดลอง
48
สราง
treatment combination
้
เช่น ผาตั
าลังกาย, ผาตั
่ ด A: ไมออกก
่
่ ด B: อ
สุ่มให้กับสั ตวทดลอง
์
49
ขนาดตัวอยางและปั
จจัยแบบ factorial
่
วิธีการ
ผ่าตัด
การ
ออก
กาลัง
กาย
A
Y
A
N
B
Y
B
N
rep 1
rep 2
rep 4
rep 5
จากตัวอยาง
แผนการทดลองที่
่
นามาใช้ เรียกวา่ FACTORIAL
DESIGN ซึง่ เป็ นจัดทรีทเมนต
้ ์
(TREATMENT DESIGN)
51
• สามารถทาการศึ กษาอิทธิพลของปัจจัยมาก
วา่ 2 ปัจจัยในการทดลองเดียวกัน
• สามารถหา อิทธิพลรวม
(interaction
่
effect) ของปัจจัย
52
yijt     i   j   ij   ijt
i  1,..., a j  1,..., b k  1,..., r





= response for t th rep receiving Factor a at i th
level, Factor B at j th level
= effect of i th level of Factor A
= effect of j th level of Factor B
= interaction effect when i th level of Factor A
and j th level of Factor B are combined
= random error term
53
ศึ กษาครัง้ ที่ 1: เพือ
่ เปรียบเทียบผลของวิธก
ี า
ใช้สั ตวจ์ านวน 20 ตัว
ศึ กษาครัง้ ที่ 2 : เพือ
่ ผลของการออกกาลังกา
ใช้สั ตวเพิ
่ ขึน
้ อีก 20 ตัว
์ ม
รออกแบบ factorial แลว
ั รวมทัง้ หมด
้ จะใช้สุนข
นกรณีนี้จะทาให้ จานวนสั ตวไม
่ ยงพอ หรือ ไม
์ เพี
และทาไมไมใช
านวน 40 ตัว
่ ้สั ตวทดลองจ
์
54
ยังคงทดสอบปัจจัยทีส
่ นใจได้
ทัง้ วิธก
ี ารผาตั
่ ดและการออก
ขนาดของ sample size ไมได
วย
!!!
่ ลดลงไปด
้
้
วิธีการ
ผ่าตัด
การ
ออก
กาลัง
กาย
A
Y
A
N
B
Y
B
N
rep 1
rep 2
rep 4
rep 5
55
http://entertainment.goosiam.com/news/html/0026726.html
56
• มีจานวนสั ตวทดลองจ
ากัด
์
เช่น สั ตวป
์ ่า
• ผู้วิจย
ั ตองการทดสอบ
้
อิทธิพลของ
ขนาดกรง
(มี 4 ขนาด) ตอระดั
บ
่
ความเครียดในกวางผา
โดยดูจากระดับฮอรโมนคอร
์
์
ติซอลในอุจจาระ
http://www.bangkokbiznews.com/home/detail/life-style/lifesty
57
มีกวางผา อยูจ
ผู้วิจย
ั
่ านวน 4 ตัว
ต้องการทราบวา่ ขนาดกรงทีใ่ ช้เลีย
้ งมีผลตอ
่
ความเครียด หรือไม่ โดย ขนาดกรงจะมี 4
จะท
ท
ขนาด (4 ทรีทเม้นต
)์ าการทดลองโดย แตละทรี
่
เม้นต ์ มีจานวนกวางผา ทรีท
เม้นตละ
1 ตัวได้ หรือ ไม่
์
??
58
โดยทัว่ ไป แผนการทดลองแบบนี้จะมีปจ
ั จัย 2 ปัจจ
เป็ น column และ row ได้
Row 1
Row 2
Col 1
A
D
Col 2
B
A
Col 3
C
B
Col 4
D
C
Row 3
Row 4
C
B
D
C
A
D
B
A
59
ในการทดลองทีเ่ กีย
่ วของกั
บสั ตว ์ โดย
้
ส่วนใหญปั
่ จจัยจะเป็ น ตัวสั ตว ์ และ
ช่วงเวลา (period) ทีท
่ าการศึ กษา
จานวนสั ตวทดลองจะเท
ากั
่ บจานวนทรีท
์
มีจานวนสั ตวทดลองไม
่
์
มากนักก็สามารถทาวิจย
ั ได้
60
Elephant 1 Elephant 2
Period 1
Period 2
Period 3
Period 4
Elephant 3
Elephant 4
T1
T2
T3
T4
T4
T1
T2
T3
T3
T4
T1
T2
T2
T3
T4
T1
61
Yijk     i   j   k   ijk





= response from row i , column j and treatment
k
= effect of row i
= effect of column j
= effect of treatment k
= random error term
62
การออกแบบ LSD สามารถ
ทาไดหลายแบบ
้
ทาในสั ตวทดลองชุ
ดเดิม แตต
่ างช
่
่ วงเวลา
์
สั ตวต
ด ทาพรอมกั
น
่
้
์ างชุ
ด ทาตางเวลา
สั ตวต
่
่
์ างชุ
** การวิเคราะหทางสถิ
ตจ
ิ ะมีโมเดลทีแ
่ ตกตางกั
น
่
์
http://www.utdclub.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid
=18365&page=1
64
• ผู้วิจย
ั ตองการหาอิ
ทธิพลของอาหาร
้
จานวน 3 สูตร ตอการเจริ
ญเติบโต
่
ของปลา (A= 12% protein, B= 16%
protein, C =12% protein+growth
promoter)
• มีบอปลาเพี
ยง 1 บอ
่
่
• จะวางแผนการทดลองอยางไร
่
?
65
ทาการเลีย
้ งปลาใน
กระชัง
66
Cage 5
Cage 1
Cage 4
Cage 2
Cage 3
Cage 7
Cage 6
Cage 9
Cage 8
ทาการสุ่ม ทรีตเมนต
้ ์ ให้กับ กระชัง
67
Cage 5
Cage 1
ทาการสุ่มปลา 10 ตัว
จากปลาทัง้ หมดใน
กระชัง
(subsampling)
Cage 4
Cage 2
Cage 6
Cage 3
Cage 7
Cage 9
Cage 8
กระชังที่ 1,4 และ 7 ซ้อนอยูใ่ น trt-1
กระชังที่ 3,8 และ 8 ซ้อนอยู่ in trt-2
กระชังที่ 2,5 และ 9 ซ้อนอยู่ in trt-3
68
โดยทัว่ ไป ผู้วิจย
ั จะสนใจ ปัจจัยหลัก ซึง่ เป็ น
(fixed effect) มากกวา่ ปัจจัยทีซ
่ ้อนอยูซึ
่ ง่ โดยส
ปัจจัยสุ่ม (random effect)
สนใจวา่ อาหารสูตรใด ดีกวาสู
่ ๆ (ปัจ
่ ตรอืน
ไมได
า่
กระชังไหนดีกวากั
่ สนใจว
้
่ น (
เช่น ไมได
า่ กระชัง 1
่ ต
้ องการทราบว
้
หรือไม่
ดังนั้นจึงจัดให้ กระชัง เป็ น
69
ไมสนใจได
ไหมว
า่
่
้
กระชัง มีผลตอกา
่
ทาการทดลองตามแบบ CRD คือ
สุ่มชนิดสูตรอาหารให้กับกระชังทัง้ หม
คาตอบจะอยูในตั
วอยางถั
ดไป
่
่
70
Yijt     i   j (i )   ijt
 = response for t th rep of Factor A at i th level,
B at j th level within Factor A

= overall mean
 = effect of ith level of Factor A
( = effect of j th level of Factor B within i th level of Factor A
 = random error term for t th rep when Factor A is at i,
Factor B is at j(i)
71
Statistical model for nested_fish example
Yijt     i   j (i )   ijt
 = growth rate for individual (t=1 to 90) fish receiving diet i
and was raised in cage j

= overall mean
 = effect of diet i ( i= 1 to 3)
( = effect of cage j (j = 1 to 9) nested diet i
 = random error term for t th fish receiving diet i,
raised in cage j(i)
72
บริษทั A
Package A1-A10
บริษทั B
Package B1-B10
บริษทั C
Package C1-C10
73
คา่ log 10
CFU ของแบคทีเรียจากตัวอยางไก
แพ็
่
่ ค
จากบริษท
ั A, B และ C ตางกั
นหรือไม่
่
• ทาการสุ่มไกแพ็
่ ค จานวน 10 แพ็ค
ของแตละบริ
ษท
ั
่
• ผู้วิจย
ั ตองการศึ
กษาวา่
้
• ไกแพ็
่ ้อน อยูใน
บริษท
ั
่ ค เป็ นปัจจัยทีซ
่
74
แผนผังของขอมู
บแผนการ
้ ลจะคลายกั
้
ทดลอง CRD
แต
ข
าง
คือ จะมี
ปจ
ั จัยสุ่มซึง่
Com-A
Com-B
Com-C
่ อแตกต
้
่
ซ
จจัยคงที่ Package
้อนอยูในปั
่ Package
Package
A1
B1
C1
A2
B2
C2
…..
A10
Fixed factor
Random factor
75
A1
A2
A3
B1
B2
B3
C1
C2
C3
Company
Com-A
Com-B
x
x
x
x
x
x
Com-C
x
x
x
x
76
• การทดลองคลายคลึ
งกับ CRD ซึง่
้
CRD จะวิเคราะหโดยใช
์
้ One-way
ANOVA
• แต่ One-way fixed effect ANOVA
ไมได
่ ค
้ านึงถึงปัจจัยซ้อน
• ในกรณีนี้ แพ็คไกจะเป็
นปัจจัยซ้อน
่
อยูในบริ
ษท
ั
่
77
ignore nested effect
account for
nested effect
Data was modified from
http://darkwing.uoregon.edu/~mauro/psy612/NESTED.htm
78
ทาการวิเคราะหแบบ
CRD ไมสนใจ
ปัจจัยทีซ
่ ้อนอยู่
์
่
Type 3 Analysis of Variance
Source
DF Sum of Mean
Expected
Error Term
Squares Square Mean Square
trt
2
Erro F Value Pr >
r DF
F
2.293
1.146
Var(Residual) MS(Residual) 15
+ Q(trt)
8.64
0.003
2
Residual 15 1.991
0.132
Var(Residual) .
.
.
.
79
วิเคราะหแบบ
nested ANOVA
์
Type 3 Analysis of Variance
Source
DF
Sum of
Squares
Mean
Square
Expected Mean
Square
trt
2
2.293333
1.146667
gr(trt)
3
1.405000
Residual
12
0.586667
Error Term
Error F Value
DF
Pr > F
Var(Residual) + 3
MS(gr(trt))
Var(gr(trt)) + Q(trt)
3
2.45
0.2342
0.468333
Var(Residual) + 3
Var(gr(trt))
MS(Residual)
12
9.58
0.0017
0.048889
Var(Residual)
.
.
.
.
The true error term for trt is MS gr(trt)
Type 3 Tests of Fixed Effects
Effect
Num DF
Den DF
F Value
Pr > F
trt
2
3
2.45
0.2342
80
ทาการศึ กษาในฟารมที
่ ยูต
น
้ ที่
์ อ
่ างพื
่
Region M
Region O
Farm A
Farm C
Farm E
Region N
Farm B
Farm D
Farm F
http://www.unseentourthailand.com/pgallery/?module=gallery&action=in
fo&cate_id=7&id=832&page=1
82
ผู้วิจย
ั ต้องการ เปรียบเทียบประสิ ทธิภาพ
อาหารข้นโคนมจาก 4 บริษัท (C1, C2
, C3 และ C4) รวมกั
บการใช้อาหาร
่
หยาบโดยเลีย
้ งแบบปล่อยแปลงในแปลง
หญ้า 2 แบบ (F1 = แปลงหญ้าล้วน
และ
แปลงหญ
ผู้วิจย
ั F2
มีโ=คนม
จานวน
24ว่ ) ตัว ทีม
่ ี
้าผสมถั
ระยะให้ นมที่แ ตกต่ างกัน แต่สามารถ
แบ่งโคได้เป็ น 3
ระยะการให้ นม
(ระยะการให้นมละ 8 ตัว)
แผนการทดลองควรเป็ นอยาง
่
83
แผนการทดลองทีน
่ ่ าจะเหมาะสมและสามารถ
ตอบคาถามวิจย
ั ได้ คือ
แผนการทดลอง
แบบสปลิทพล็อต
84
• มีปจ
ั จัยอยางน
่
้ อย 2 ปัจจัย
• มีหน่วยทดลองอยู่ 2 ระดับ : Whole
plot และ Sub plot
• หน่วยทดลองทีเ่ ป็ น sub plot จะซ้อนอยู่
ในหน่วยทดลองทีเ่ ป็ น whole plot
85
T3
T3
T1
T2
T1
T1
T1
T3
T2
T2
T2
T3
T2
1. สุ่มปัจจัย A ให้กบ
ั whole plot unit
T1
T3
B1 B2
B1 B2
B1 B2
B2 B1
B2 B1
B2 B1
B1 B2
B1 B2
B1 B2
B1 B2
B1 B2
B1 B2
2. แบ่ง whole plot เป็ น sub plots
3. สุ่มปัจจัย B ให้กบ
ั sub plots
86
ทางดานพื
ช
้
plot ก็ คือ
แปลงปลูกพืช
ในการทดลองทางดานสั
ตว ์
้
ตัวอยางที
เ่ ขาใจง
ายๆ
สาหรับ split plot
่
้
่
คือ โรงเรือน
87
ผู้วิจย
ั ตองการทดสอบอิ
ทธิพลของระบบ
้
การจัดการโรงเรือน (ใช้พัดลม, ใช้พัด
ลม+สปริงเกอร)์ และ ชนิดของอาหาร
(อาหารสูตร A,B และ C) ตอการ
่
เจริญเติบโตของสุกรขุน
88
สามารถทา treatment combination แบบ fac
Design ไดหรื
้ อไม่ ?
เช่น พัดลม + อาหาร A, พัดลม + อาหา
89
ไมสามารถท
าได้ เพราะมี
่
experimental unit อยู่ 2 ชนิด ไดแก
้ ่
โรงเรือน และ โรงเรือนทีถ
่ ก
ู แบงย
่ อย
่
การให้ treatment combination จะ
ให้กับ experimental unit เพียงชนิด
เดียว
90
1.
2.
3.
ระบบจัดการโรงเรือน (1=fan, 2=fan+sprinker) ถูกสุ่มให้กบั โรงเรือน
ในแต่ละโรงเรือนถูกแบ่งออกเป็ น 3 โรงเรือนย่อย
3
2
1
1
3
2
2
1
3
1
2
3
ระบบการจัดการด้านอาหาร (1=control, 2=supplement
diet, 3= sup diet + electrolyte) ถูกสุ่มให้กบ
ั โรงเรือนย่อย
91
plots block wp_trt
subp_trt
E
Sup
con
1 101 1 Fan
E
2 101 1 Fan
Sup
con
E
Supp
3 101 1 Fan
con
E
Sup
con
4 102 1 Sp
Supp
5 102 1 Sp
con
E
Sup
con
6 102 1 Sp
E
7 103 2 Fan
การสราง
สมุดแผนการทดลอง
โดยใช้คอมพิว
E
้
8 103 2 Fan
92
ผู้วิจย
ั ตองการเปรี
ยบเทียบประสิ ทธิภาพการ
้
รักษาการอักเสบของขามา้ โดยปัจจัยทีส
่ นใจ
ไดแก
(A,B
้ ่ การให้สารน้าอิเลคโตไลต ์
และ C) รวมกั
บ
การทายา (สูตร A หรือ
่
B) จากนั้นทาการวัดแรงดันทีก
่ ลามเนื
้อ เพือ
่
้
ตรวจวัดประสิ ทธิภาพการรักษา
93
ทาการสุ่มให้ สารน้า A,B
หรือ C ให้กับมาจ
้ านวน 12 ตัว
(4 ตัวตอกลุ
ม)
่
่
ม้าทัง้ ตัว คือ whole
plot unit
ทาการทายาสูตร A หรือ B
ให้กับขา (ซ้าย หรือ ขวา)
โดยการสุ่ม
ขาม้าเป็ น sub plot unit
วัดแรงดันในกลามเนื
้อเพือ
่ ตรวจอาการห
้
94
จะมีวธิ ก
ี ารสุ่ม ทรีตเมนท
้ ให
์ ้กับมา้ 12 ตัวนี้อ
95
plots block wp_trt subp_trt
1
2
3
4
5
6
7
8
101
101
102
102
103
103
104
104
1
1
1
1
2
2
2
2
NSS
NSS
LAC
LAC
LAC
LAC
NSS
NSS
sol
gel
sol
gel
sol
gel
gel
sol
96
ผู้วิจย
ั ต้องการ เปรียบเทียบประสิ ทธิภาพ
อาหารข้นโคนมจาก 4 บริษัท (C1, C2
, C3 และ C4) รวมกั
บการใช้อาหาร
่
หยาบโดยเลีย
้ งแบบปล่อยแปลงในแปลง
หญ้า 2 แบบ (F1 = แปลงหญ้าล้วน
และ
แปลงหญ
ผู้วิจย
ั F2
มีโ=คนม
จานวน
24ว่ ) ตัว ทีม
่ ี
้าผสมถั
ระยะให้ นมที่แ ตกต่ างกัน แต่สามารถ
แบ่งโคได้เป็ น 3
ระยะการให้ นม
(ระยะการให้นมละ 8 ตัว)
แผนการทดลองควรเป็ นอยาง
่
97
จากโจทย ์วิ จ ั ย โคนมจะถู ก จั ด เป็ น
block ตามระยะรีดนม
ในแตละ
่
block จะมีโคจานวน 8 ตัว
98
มีแปลงหญ้าจานวน 2 แปลง
ซึง่ จัดเป็ น m
99
เมือ
่ แปลงหญาเป็
้ น Main plot unit
ดังนั้น treatment ของ main plot
unit คือ ชนิดของหญาที
่ ลูก
้ ป
โคนม เป็ น sub plot unit เพราะมี unit ทีเ่ ล
และทรีตเมนต
้ ์ สาหรับ sub plot unit นี้ คือ
100
จัดให้ block ทุก block อยูในแปลงหญ
า้
่
ทัง้ สองแบบ
ดังนั้น ในแปลงหญาแต
ละแบบ
จะมีโคที่
้
่
ถูกจัดเป็ น block จานวน 3 block ที่
แตกต
างกั
โคในแต
่ ละ
่ น block (block ละ 4 ตัว) จะถูกสุ่มเพ
101
ทาการสุ่ม ชนิดของอาหารขน
้ (D1,D2,D3และD4) ให
102
Factorial design
Split plot design
Treatment design
Experimental design
Created treatment combination
before allocating randomly to
experimental units
First factor is applied to larger
experimental units (whole plot),
then second factor is applies to
smaller experimental units (sub
plot)
Experimental units are similar in
SIZE
Experimental units are different in
SIZE
103
Nested Design
Split plot
Nested factors are not the same
Factor B applied to subplot
present at every whole plot
Only one type of experimental
unit
There are more than one type of
experimental unit
No interaction between nested
factor
Can determine interaction
between factor A and factor B
การทดลองทีม
่ ก
ี ารวัดซา้ ในหน่วย
ทดลอง
105
• มีการเก็บขอมู
้ ลจากหน่วย
ทดลอง (สั ตวทดลอง)
มากกวา่
์
1 ครัง้
อัตราการเจริญเติบโตของไกเนื
่ ้อ ที่ สั ปดาห
106
300
ANOVA with Repeated Measurement
250
200
150
100
50
อาหารแตละสู
ตร มีผลแตกตางกั
นหรือไม่ ใน
่
่
ภาพรวมของการทดลอง
ในแตละสั
ปดาห ์
อาหารแตละสู
ตรมีผลตางกั
นหรือไม่
่
่
่
0
wk1
wk2
wk3
wk4
wk5
wk6
107
• ไมสามารถวิ
เคราะหข
่
้ ลโดย
์ อมู
แยกแตละสั
ปดาหได
เพราะ
่
์ ้
ขอมู
้ ลมีความสั มพันธกั
์ น
• ให้ทาการวิเคราะหข
้ ล โดยใช้
์ อมู
ANOVA with repeated
measurement หรือ สรางโมเดล
้
ธ ี Generalized linear
ดวยวิ
้
แผนการทดลองทีม
่ ก
ี ารสลับทรีต
เมนท
้ ์
(Cross Over Design)
109
Group
Period
1
2
1
A
B
2
B
A
Treatment
A
Treatment
B
Period 1
110
Period 3
111
• เนื่องจาก ในแตละ
ช่วงการทดลอง
่
ผู้วิจย
ั ไดท
้ าการศึ กษา โดยมี ทรีทเมนต
้ ์
ครบ ทัง้ 2 ทรีตเมนท
้ ์ ดังนั้นจึงสามารถ
บอกไดว
้ า่ ไดมี
้ การควบคุมอิทธิพลจาก
ช่วงการทดลอง
ว
สั ตวทดลองตั
์
เดียวกัน ไดรั
ทรีตเมนต
้ บทัง้ 2
้ ์
(ตางช
่
่ วงเวลากัน) ดังนั้นความผันแปร
• ในทานองเดียวกัน
112
Yijk = µ+ seqi + anij + perk + trth + eijk
where
Yijk = the performance during the kth period of the jth animal
in the ith group
µ = the overall mean effect
seqi
= the effect of the ith sequence group (i = 1,2)
anij = the effect of the jth animal on the it sequence
(j = 1,
2, .. , ni),
cowij N(0, s2cow)
perk
= the effect of the kth period (k = 1,2)
trth = the effect of the hth treatment (h = 1,2; being a
function of i and k)
eijk = the random error, eijk N(0, s2e)
ผู้วิจย
ั ต้องการทราบวา่ ถ้าแมโคได
รั
่
้ บอาหารสูตร A
เมือ
่ เทียบกับการให้อาหารปกติ รวมกั
บ การให้
่
หรือ ไมให
ิ ุ้มกัน กับลูกโค
่ ้ สารกระตุ้นภูมค
แลว
ี ารรวมกั
นอาหารสู
แบบไหนจะให
้ วิธก
่
ตร A้ผลดี
หรืทอสี่ ุดสูตโดยดู
รปกติ
จากระดับภูมค
ิ ุ้มกันในลูกโค
ลูกไดรั
้ บสารกระตุน
้ หร
ต
่ ง้ั ทองจาก
มีแมโคที
5 ฟารม
2 ตัว
้
์
่
์ ฟารมละ
แมโคที
ม
่ าจากฟารมแต
ละฟาร
มมี
น
่
์
่
์ ความแตกตางกั
่
ผู้วิจย
ั ต้องการทดสอบวา่ package แบบใด (4 แบบ) และ คว
(4 ระดับ) จะมีคุณภาพน้านมดีทส
ี่ ุด โดยวัดจากจานวนแบบทเ
1 สั ปดาห ์ เมือ
่ วางบนชัน
้ ใน supermarket
ความเย็นไมเท
่ ากั
่ น
ปริมาณแสงไมเท
่ ากั
่ น
115
ขอบคุณ ครับ
116
ผู้วิจย
ั ต้องการทราบคา่
ทางชีวเคมีของเลือด
ไก่
จาเป็ นหรือไม่ ทีต
่ ้อง
เจาะเลือดไกทั
่ ง้ หมดนี้
เพือ
่ บอกวา่ คาทาง
่
ชีวเคมีของเลือดไก่
เป็ นเทาใด
่
117
118
ผู้วิจย
ั ไดสุ
านวน 20 ตัว แลวท
้ ่ มไกมาจ
่
้ าการเจาะ
เลือด จากนั้นหาคา่ เฉลีย
่ ของคาทางชี
วเคมี
่
ผู้วิจย
ั ใช้คาเฉลี
ย
่ นั้น สรุปวา่ เป็ นคาเฉลี
ย
่ ของ
่
่
ประชากรไกทั
ั สามารถสรุป
่ ง้ หมดในฟารม
์ ผู้วิจย
แบบนั้น ไดหรื
้ อไม่ ?
119
ถ้ าทาการเจาะเลือดไก่ อีกชุด (ชุดที่ 2:20 ตัว) จากนัน้ หาค่ าชีวเคมี
ผู้วจิ ัยคิดว่ า ค่ าเฉลี่ยทางชีวเคมีจะเท่ ากับค่ าเฉลี่ยที่ได้ จากชุดแรก
หรื อไม่ ?
120
คาเฉลี
ย
่ ทีไ่ ดแต
ดของไก่ มี
่
้ ละชุ
่
ความแตกตางกั
น
่
และคาเฉลี
ย
่ ทีม
่ าจากไก่ 20 ตัว นั้นก็ม ี
่
แนวโน้มวาจะไม
เท
ย
่ จากการ
่
่ ากั
่ บคาเฉลี
่
เจาะเลือดไกทั
่ ง้ หมด 4,000 ตัว
ดังนั้น คาเฉลี
ย
่ ทีไ่ ดจากไก
ที
่ ก
ู สุ่ม
่
้
่ ถ
มาจะนาไปอางอิ
งคาเฉลี
ย
่ ในระดับ
้
่
ประชากรไดหรื
?
้ อไม่

similar documents