Transcript คลิก

การวางแผน
การทดลอง
วีระศ ักดิ ์ ปั ญญาพรวิทยา DVM,Ms,PhD
คณะสัตวแพทยศาสตร ์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่
[email protected]
2
ประสบการณ์ : Minor in Statistics
สอน : research design, statistical
analysis
ใช้ : SAS>10 ปี , R> 2ปี
3
่
ักษาโรคไต
o เปรียบเทียบอาหาร 3 สู ตร เพือการร
o สุ่มอาหารให้สุนข
ั พันธุ ์ต่างๆ โดยมีสุนข
ั 5 ตัว ต่อ
้ ผลของการร ักษา คือ ระด ับเอ็นไซม ์ทีระบุ
่ ถ
o จากนันดู
4
ให้ว ัคซีนชนิ ด A, B และ C โดยการสุ่มให้ก ับไก่สายพัน
้
่
จากนันหาระด
ับภู มค
ิ ม
ุ ้ กัน เพือบอกว่
า วัคซีนชนิ ดไหน
5
้
สุม
่ สารร ักษาคุณภาพเนื อไก่
(สาร A
่
ให้ก ับสะโพกไก่ ทีมาจากล็
อตการผล
่ ประสิทธิภาพของสา
วัดค่า pH เพือดู
6
่ ว้ จ
แผนการทดลองใด ทีผู
ิ ย
ั คิดว่า เหมาะสม
7
่
• ไม่สามารถหาสัตว ์ทดลองทีมี
ลักษะเหมือนกันได้
• สัตว ์บางชนิ ดมีจานวนจากัด เช่น
สัตว ์ป่ า
ปรึกษานักสถิต ิ
ขนาดตวั อย่าง
แผนการทดลอง
8
แผนการทดลอง เป็ นต ัวกาหนด
สถิตท
ิ ใช้
ี่ ในการวิเคราะห ์
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
่
่ ดขึนในการทดลองม
้
ความคลาดเคลือนที
เกิ
ผู ว้ จ
ิ ย
ั ได้วางแผนการทดลอง
ดีแล้วจะมีความ
่ ได้อย่างไร ?
คลาดเคลือน
่
แสดงให้เห็นได้ไหมว่า มีความคลาดเคลือน
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
่
เพือให้
อท
ิ ธิพลของ
treatment
แสดงออกได้ช ัดเจน
การทดลองมีความ
่ อมาก
น่ าเชือถื
17
การวางแผนการทดลอง
18
่
้ อาจจะไม่น่าสนใจ
ถ้าเริมบรรยายแบบนี
Experimental Design
CRD
RBD
LSD
Crossover
Incomplete Blocks
Treatment Design
factorial
nested
Split-plot
Repeated measures
19
่ ความคล้ายคลึCRD
หาสัตว ์ทีมี
งกันได้
่ ความ
หาสัตว ์ทีมี
คล้ายคลึงกันได้แต่ม ี
จานวนไม่มากนัก
แต่กส
็ ามารถจัดกลุ่มได้
SLD
มีสต
ั ว ์จานวนจากั
ด
RCBD
20
่ ความเหมือนก ันได้ไม่ยา
ยหาหน่ วยทดลองทีมี
และต้องการทาวิจย
ั เพียงระยะเวลาเดียว
21
T
1
T
2
่ ความเหมือน
หาหน่ วยทดลองทีมี
T
3
22
่ าคัญสาหร ับ การวางแผนการทดลอง
คาจาก ัดความทีส
สะโพกไก่ คือ หน่ วยทดลอง
(experimental unit)
่ มี
ทรีตเม้นต ์ (treatment) คือ สารทีใช้
้
ทังหมด
3 ทรีตเม้นต ์
ในแต่ละทรีตเม้นต ์จะมีสะโพกไก่ จานวน 4
้ ดังนัน
้ จานวนซา้ (replication) ของ
ชิน
แต่ละทรีตเม้นต ์ จะเท่าก ับ 4 (rep= 4)
23
ผู ว้ จ
ิ ย
ั ต้องการเปรียบเทียบประสิทธิภาพ
ของอาหาร 3 สู ตร (A,B และ C) ต่อการ
เจริญเติบโตของลู กสุกร
่ ขนาด น้ าหนัก
ผู ว้ จ
ิ ย
ั สามารถหาลู กสุกรทีมี
จากแม่ทมี
ี่ สายพันธุ ์ใกล้เคียงกันได้
http://www.mooyaso.net/modules.php?name=Content&pa=showpage&pid=5
24
จากการคานวณหาขนาดตัวอย่าง
พบว่าต้องการ ลู กหมู
้
ทรีทเม้นต ์ละ 10 ตัว (ทังการทดลอง
ต้องการ 30 ตัว)
ทาการ สุ่ม
(randomization)
ชนิ ดของอาหาร (A,B
หรือ C) ให้กบ
ั ลู กหมู
ทัง้ 30 ตัว โดยต้องไม่
ห็นหน้าลู กหมู กอ
่ น !!!
25
ในทางปฎิบต
ั จ
ิ ะทาอย่างไร
่ าแล้วชีเลื
้ อก
ไปยืนทีเล้
เขียนฉลากทรีตเม้นท ์ต่างๆ
รวม 30 ใบ
แล้ว จับสลากให้หมู
ใช้คอมพิวเตอร ์สร ้างสมุดภาคส
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
ตัวอย่างการสุ่มทรีตเม้นต ์ให้กบ
ั ลู กหมูโด
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 จะได ้รับ ทรีตเม ้นต์ A
ซงึ่ หมูตวั นีเ้ ป็ น replication ที่ 4 ของ treatment A
่
ใช้ขา้ งต้น
แผนการทดลองทีเราได้
เรียกว่า COMPLETELY
RANDOMIZED DESIGN (CRD)
28
• หน่ วยทดลอง มีความ
เหมือนก ัน
• ให้ treatment กับหน่ วย
ทดลองโดยการสุ่ม
29
T1
T2
T3
30
Data layout
Treatment
T1
T2
T3
31
𝑌𝑖𝑡 = 𝜇 + 𝛼𝑖 + 𝜀𝑖𝑡
𝑌𝑖𝑗𝑘 = bacterial count for t th chicken thigh
receiving treatment i
𝜇
= overall mean
𝛼𝑖 = effect treatment i (i= 1 to 3)
𝜀𝑖𝑗𝑘 = random error
32
http://www.chiangmainews.co.th/page/wpcontent/uploads/2012/04/82.jpg-copy2.jpg
33
o ผู ว้ จ
ิ ย
ั ต้องการทดสอบประสิทธิภาพ
ของยา 3 สู ตร ในการลดระดับ
เซลล ์โซมาติกในน้ านมโค ซึง่
ต้องการโคจานวน 10 ตัวต่อสู ตร
ยา
o เนื่ องจากการให้นมของโคจะ
้
แตกต่างก ันตามระยะรีดนม ดังนัน
่ ระยะรีด
ผู ว้ จ
ิ ย
ั จึงต้องการโคนม ทีมี
่
นมทีใกล้
เคียงก ัน
่
o แต่ผูว้ จ
ิ ย
ั ไม่สามารถหาโคนมทีมี
ระยะรีดนมใกล้เคียงกันได้
o ผู ว้ จ
ิ ย
ั มีทางเลือกในการวาง
34
ผู ว้ จ
ิ ย
ั ต้องการทดสอบประสิทธิภาพของวัคซ
ให้วค
ั ซีนชนิ ดต่างๆ
้ หรือไม่
โดยการสุ่มให้กบ
ั ไก่ทดลองกลุ่มนี ได้
35
หน่ วยทดลองมีความ
แตกต่างกัน แต่
สามารถจัดเป็ นกลุ่มๆ ได้
36
37
T1
T3
T3
T3
T2
T4
T1
T2
T4
T1
T4
T2
T2
T4
T3
T1
ทำกำรจ ัดกลุม
่ (block) จำกนนให้
ั้
treatment
่ ในแต่ละ block
โดยกำรสุม
38
Blocking
A
A
B
B
A
A
C
C
B
B
C
C
่
จากตวั อย่างเรืองโคนม-เซลล
์โซมาติก และว ัคซีนไก่
่
แผนการทดลองทีเราได้
กล่าวถึงนี ้ คือ RANDOMIZED
COMPLETE BLOCK DESIGN (RCBD)
40
่
อะไรบ้างทีเราจะเรี
ยกว่า การสร ้าง
บล็อค
41
ผู ว้ จ
ิ ัยต้องการทดสอบของสารต้านอนุ มูลอิสระ 3 ชนิ ด
ให้ก ับสุกร ในอาคารสัตว ์ทดลอง
่ าก ัด คือ บรรจุสุกรได้ไม่เกิน 9 ตัว
อาคารสัตว ์ทดลองมีขนาดทีจ
แต่ในการหาขนาดตัวอย่างแล้วพบว่าต้องใช้สุกร
้
ทังหมด
27 ตัว หรือ 9 ตัวต่อทรีตเม้นต ์
42
ผู ว้ จ
ิ ย
ั สามารถทาการทดลองได้ โดย
้ั
ใช้สุกร ครงละ
9 ตัว
โดยทาการสุม
่ ทรีตเมนต ์ให้กบ
ั สุกรที่
ทดลอง
่ ่
้3 ตัวต่อทรีตเม้นตก็์ นาสุกรชุดเดิมออก
ซึ
ร นการทดลอง
เมืงจะได้
อเสร็สุจกสิ
้ ก 2 คร
แล้วนาสุกรชุดใหม่เข้ามา ทาอย่างนี อี
สุกรแต่ละชุด สามารถจัดให้เป็ นบล็อค ได้
่ าการทดล
บล็อค คือ ชุดของสัตว ์ทีท
43
• ผู ว
้ จ
ิ ย
ั ต้องการทดสอบประสิทธิภาพใน
การร ักษาโรคไต ของยา 3 ชนิ ด แต่ม ี
่
่
สุนข
ั ทีอายุ
แตกต่างกัน ซึงอายุ
เป็ น
่ ผลต่อการหายของโรค
ปั จจัยหนึ่ งทีมี
ทาการแบ่งกลุ่มสุนข
ั ทดลองออกเป็ น 3 กล
แล้วสุ่มทรีตเม้นต ์ให้กบ
ั สุนข
ั แต่ละกลุ่ม
้ ว จะหมายถึง เราทาการสร ้างบล็อค
อแบ่งอย่างนี แล้
โดยการใช้อายุเป็ นเกณฑ ์
่ ลก
บล็อค คือ หน่ วยทดลองทีมี
ั ษณะใกล้เค
44
Block
Treatment
1
A
B
C
D
2
3
45
Yijt     i   j   ijt
𝑦𝑖𝑗𝑡
𝛼𝑖
𝛽𝐽
𝜀𝑖𝑗𝑡
= 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
• ผู ว
้ จ
ิ ย
ั ต้องการทดสอบประสิทธิภาพของ
วิธก
ี ารผ่าตัด (ผ่าตัดแบบ A, ผ่าตัดแบบ
B) ร่วมกับ การออกกาลังกายหลังการ
ผ่าตัด (y=ออก, n=ไม่ออก) ต่อการหาย
ของโรคข้อ
47
้ั ่ 1: เพือเปรี
่
ศึกษาครงที
ยบเทียบผลของวิธก
ี า
ใช้สต
ั ว ์จานวน 20 ตัว
้ั ่ 2 : เพือผลของการออกก
่
ศึกษาครงที
าลังกา
่ นอี
้ ก 20 ตัว
ใช้สต
ั ว ์เพิมขึ
่ กว่านี หรื
้ อไม่
มีแผนการทดลองทีดี
่
่ ในการทดลอง
ในการทีจะลดจ
านวนสัตว ์ทีใช้
48
สร ้าง treatment combination
เช่น ผ่าตัด A: ไม่ออกกาลังกาย, ผ่าตัด B: ออก
สุ่มให้ก ับสัตว ์ทดลอง
49
ขนาดตัวอย่างและปั จจัยแบบ factorial
วิธก
ี ำร
ผ่ำต ัด
กำร
ออก
กำล ัง
กำย
A
Y
A
N
B
Y
B
N
rep 1
rep 2
rep 4
rep 5
จากต ัวอย่าง แผนการทดลองที่
นามาใช้ เรียกว่า FACTORIAL
่ นจัดทรีทเม้นต ์
DESIGN ซึงเป็
(TREATMENT DESIGN)
51
• สามารถทาการศึกษาอิทธิพลของปั จจัย
มากว่า 2 ปั จจัยในการทดลองเดียวกัน
• สามารถหา อิทธิพลร่วม (interaction
effect) ของปั จจัย
52
yijt     i   j   ij   ijt
i  1,..., a j  1,..., b k  1,..., r
𝑦𝑖𝑗𝑡
𝛼𝑖
𝛽𝐽
𝛼𝛽𝑖𝑗
𝜀𝑖𝑗𝑡
= 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
้ั ่ 1: เพือเปรี
่
ศึกษาครงที
ยบเทียบผลของวิธก
ี า
ใช้สต
ั ว ์จานวน 20 ตัว
้ั ่ 2 : เพือผลของการออกก
่
ศึกษาครงที
าลังกา
่ นอี
้ ก 20 ตัว
ใช้สต
ั ว ์เพิมขึ
้
ารออกแบบ factorial แล้ว จะใช้สุนข
ั รวมทังหมด
้
นกรณี นีจะท
าให้ จานวนสัตว ์ไม่เพียงพอ หรือ ไม
และทาไมไม่ใช้สต
ั ว ์ทดลองจานวน 40 ตัว
54
่
ยังคงทดสอบปั จจัยทีสนใจได้
ทัง้ วิธก
ี ารผ่าตัดและการออกกา
ขนาดของ sample size ไม่ได้ลดลงไปด้วย !!!
วิธก
ี ำร
ผ่ำต ัด
กำร
ออก
กำล ัง
กำย
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
• มีจานวนสัตว ์ทดลองจากัด
เช่น สัตว ์ป่ า
• ผู ว
้ จ
ิ ย
ั ต้องการทดสอบ
อิทธิพลของ ขนาดกรง (มี
4 ขนาด) ต่อระด ับ
ความเครียดในกวางผา โดย
ดู จากระดับฮอร ์โมนคอร ์ติ
ซอลในอุจจาระ
http://www.bangkokbiznews.com/home/detail/life-style/lifesty
57
มีกวางผา อยู ่จานวน 4 ตัว ผู ว้ จ
ิ ัยต้องการ
่ เลียงมี
้
ทราบว่า ขนาดกรงทีใช้
ผลต่อ
ความเครียด หรือไม่ โดย ขนาดกรงจะมี 4
ขนาด (4 ทรีทเม้นจะท
ต ์) าการทดลองโดย แต่ละทรีท
เม้นต ์ มีจานวนกวางผา ทรีท
เม้นต ์ละ 1 ตัวได้ หรือ ไม่ ??
58
่
้
โดยทัวไป
แผนการทดลองแบบนี จะมี
ปัจจัย 2 ปั จจัย
เป็ น column และ row ได้
Row 1
Row 2
Row 3
Row 4
Col 1
A
Col 2
B
Col 3
C
Col 4
D
D
C
B
A
D
C
B
A
D
C
B
A
59
่ ยวข้
่
ในการทดลองทีเกี
องกับสัตว ์ โดย
ส่วนใหญ่ปัจจัยจะเป็ น ตัวสัตว ์ และ
่ าการศึกษา
ช่วงเวลา (period) ทีท
จานวนสัตว ์ทดลองจะเท่ากับจานวนทร
มีจานวนสัตว ์ทดลองไม่
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
𝑦𝑖𝑗𝑘
𝛼𝑖
𝛽𝐽
𝛾𝑘
𝜀𝑖𝑗𝑡
= 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
ทาได้หลายแบบ
ทาในสัตว ์ทดลองชุดเดิม แต่ตา
่ งช่วงเวลา
สัตว ์ต่างชุด ทาพร ้อมกัน
สัตว ์ต่างชุด ทาต่างเวลา
่
** การวิเคราะห ์ทางสถิตจ
ิ ะมีโมเดลทีแตกต่
างกน
ั
http://www.utdclub.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid
=18365&page=1
64
• ผู ว
้ จ
ิ ย
ั ต้องการหาอิทธิพลของอาหาร
จานวน 3 สู ตร ต่อการเจริญเติบโต
ของปลา (A= 12% protein, B=
16% protein, C =12%
protein+growth promoter)
• มีบ่อปลาเพียง 1 บ่อ
• จะวางแผนการทดลองอย่างไร ?
65
้
ทาการเลียงปลาใน
กระช ัง
66
Cage 5
Cage 1
Cage 4
Cage 2
Cage 3
Cage 7
Cage 6
Cage 9
Cage 8
ทาการสุ่ม ทรีตเม้นต ์ ให้กบ
ั กระช ัง
67
Cage 5
Cage 1
Cage 4
Cage 2
Cage 6
Cage 3
Cage 7
Cage 9
Cage 8
้
กระชงั ที่ 1,4 และ 7 ซอนอยู
ใ่ น trt-1
้
กระชงั ที่ 3,8 และ 8 ซอนอยู
่ in trt-2
้
กระชงั ที่ 2,5 และ 9 ซอนอยู
่ in trt-3
่ ปลำ 10 ต ัว
ทำกำรสุม
จำกปลำทงหมดใน
ั้
กระชงั
(subsampling)
68
่
่ น ปั จจ
โดยทัวไป
ผู ว้ จ
ิ ย
ั จะสนใจ ปั จจัยหลัก ซึงเป็
่ ้อนอยู ่ซงโดยส
(fixed effect) มากกว่า ปั จจัยทีซ
ึ่
ปั จจัยสุ่ม (random effect)
่ (ปั จจัยห
สนใจว่า อาหารสู ตรใด ดีกว่าสู ตรอืนๆ
ไม่ได้สนใจว่า กระช ังไหนดีกว่ากัน (ปั จจ
เช่น ไม่ได้ตอ
้ งการทราบว่า กระช ัง 1 ดีก
้ งจัดให้ กระช ัง เป็ น ปั จจัย
หรือไม่ ดังนันจึ
69
ไม่สนใจได้ไหมว่า กระช ัง มีผลต่อการทด
ทาการทดลองตามแบบ CRD คือ
้
สุม
่ ชนิ ดสู ตรอาหารให้ก ับกระช ังทังหม
คาตอบจะอยู ่ในตัวอย่างถัดไป
70
Yijt     i   j (i )   ijt
𝑌𝑖𝑗𝑘 = response for t th rep of Factor A at i th level,
B at j th level within Factor A
𝜇
= overall mean
𝛼𝑖 = effect of ith level of Factor A
𝛽𝑗(𝑖 = effect of j th level of Factor B within i th level of Factor A
𝜀𝑖𝑗𝑘 = 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
𝑌𝑖𝑗𝑘 = growth rate for individual (t=1 to 90) fish receiving diet i
and was raised in cage j
𝜇
= overall mean
𝛼𝑖 = effect of diet i ( i= 1 to 3)
𝛽𝑗(𝑖 = effect of cage j (j = 1 to 9) nested diet i
𝜀𝑖𝑗𝑘 = random error term for t th fish receiving diet i,
raised in cage j(i)
72
บริษ ัท A
Package A1-A10
บริษ ัท B
Package B1-B10
บริษ ัท C
Package C1-C10
73
• ผู ว
้ จ
ิ ย
ั ต้องการศึกษาว่า ค่า
log 10 CFU
ของแบคทีเรียจากตัวอย่างไก่แพ็คจาก
บริษท
ั A, B และ C ต่างกันหรือไม่
• ทาการสุ่มไก่แพ็ค จานวน 10 แพ็ค ของ
แต่ละบริษท
ั
่ ้อน อยู ่ใน บริษท
• ไก่แพ็ค เป็ นปั จจัยทีซ
ั
74
แผนผังของข้อมู ลจะคล้ายกับแผนการ
ทดลอง CRD
่ ้อน
แต่
ขอ
้ แตกต่Com-B
าง คือ จะมีCom-C
ปัจจัยสุ่มซึงซ
Com-A
Fixed factor
่
อยู
ใ
่
นปั
จ
จัยคงที
Package
Package
Package
Random factor
A1
B1
C1
A2
B2
C2
…..
A10
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
• การทดลองคล้ายคลึงกับ CRD ซึง่
CRD จะวิเคราะห ์โดยใช้ One-way
ANOVA
• แต่ One-way fixed effect ANOVA
ไม่ได้คานึ งถึงปั จจัยซ ้อน
• ในกรณี นี้ แพ็คไก่จะเป็ นปั จจัยซ ้อนอยู ่
ในบริษท
ั
77
ignore nested effect
account for
nested effect
Data was modified from
http://darkwing.uoregon.edu/~mauro/psy612/NESTED.
htm
78
่ ้อนอยู ่
ทาการวิเคราะห ์แบบ CRD ไม่สนใจ ปั จจัยทีซ
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
วิเคราะห ์แบบ 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
่ ่ตา
้ ่
ทาการศึกษาในฟาร ์มทีอยู
่ งพืนที
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
ผู ว้ จ
ิ ย
ั ต้องการ เปรียบเทียบประสิทธิภาพ
อาหารข้นโคนมจาก 4 บริษท
ั (C1, C2 ,
C3 และ C4) ร่วมกับการใช้อาหารหยาบ
้
โดยเลียงแบบปล่
อยแปลงในแปลงหญ้า 2
แบบ (F1 = แปลงหญ้าล้วน และ F2 =
่
่ ระยะ
แปลงหญ้
า
ผสมถั
ว)
ผู ว้ จ
ิ ย
ั มีโคนม จานวน 24 ตัว ทีมี
่
ให้นมทีแตกต่
างกัน แต่สามารถแบ่งโค
ได้เป็ น 3 ระยะการให้นม (ระยะการให้
นมละ 8 ตัว)
แผนการทดลองควรเป็ นอย่า
83
่ าจะเหมาะสมและ
แผนการทดลองทีน่
สามารถตอบคาถามวิจย
ั ได้ คือ แผนการ
ทดลองแบบสปลิทพล็อต
84
• มีปัจจัยอย่างน้อย 2 ปั จจัย
• มีหน่ วยทดลองอยู ่ 2 ระดับ : Whole
plot และ Sub plot
่ น sub plot จะซ ้อน
• หน่ วยทดลองทีเป็
่ น whole plot
อยู ่ในหน่ วยทดลองทีเป็
85
T3
T3
T1
T2
T1
T1
T1
T3
T2
T2
T2
T3
T2
่ ปัจจ ัย A ให้ก ับ whole plot unit
1. สุม
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 เป็น sub plots
่ ปัจจ ัย B ให้ก ับ sub plots
3. สุม
86
ทางด้านพืช
plot ก็ คือ
แปลงปลู กพืช
ในการทดลองทางด้านสัตว ์
่ าใจง่ ายๆ สาหร ับ split plot
ตัวอย่างทีเข้
คือ โรงเรือน
87
ผู ว้ จ
ิ ย
ั ต้องการทดสอบอิทธิพลของระบบ
การจัดการโรงเรือน (ใช้พด
ั ลม, ใช้พด
ั
ลม+สปริงเกอร ์) และ ชนิ ดของอาหาร
(อาหารสู ตร A,B และ C) ต่อการ
เจริญเติบโตของสุกรขุน
88
สามารถทา treatment combination แบบ fac
Design ได้หรือไม่ ?
เช่น พัดลม + อาหาร A, พัดลม + อาหาร B
89
ไม่สามารถทาได้ เพราะมี
experimental unit อยู ่ 2 ชนิ ด ได้แก่
่ กแบ่งย่อย
โรงเรือน และ โรงเรือนทีถู
การให้ treatment combination จะ
ให้กบ
ั experimental unit เพียงชนิ ด
เดียว
90
่ ให้ก ับ โรงเรือน
1. ระบบจ ัดกำรโรงเรือน (1=fan, 2=fan+sprinker) ถูกสุม
2. ในแต่ละโรงเรือนถูกแบ่งออกเป็น 3 โรงเรือนย่อย
3
2
1
1
3
2
2
1
3
1
2
3
3. ระบบกำรจ ัดกำรด้ำนอำหำร (1=control, 2=supplement
่ ให้ก ับโรงเรือนย่อย
diet, 3= sup diet + electrolyte) ถูกสุม
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
การสร ้าง สมุดแผนการทดลอง
โดยใช้คอมพิวเ
E
8 103 2 Fan
92
ผู ว้ จ
ิ ัยต้องการเปรียบเทียบประสิทธิภาพการ
่ ใจ
ร ักษาการอ ักเสบของขาม้า โดยปั จจัยทีสน
ได้แก่ การให้สารน้ าอิเลคโตไลต ์ (A,B และ C)
้
ร่วมกับ การทายา (สู ตร A หรือ B) จากนัน
่ ามเนื อ
้ เพือตรวจวัด
่
ทาการวัดแรงด ันทีกล้
ประสิทธิภาพการร ักษา
93
ทาการสุม
่ ให้ สารน้ า A,B หรือ
C ให้ก ับม้าจานวน 12 ตัว (4
ตัวต่อกลุ่ม)
้ ัว คือ whole
ม้าทังต
plot unit
ทาการทายาสู ตร A หรือ B
ให้ก ับขา (ซ ้าย หรือ ขวา) โดย
การสุ่ม
ขาม้าเป็ น sub plot unit
้
่
ว ัดแรงดันในกล้ามเนื อเพื
อตรวจอาการ
94
้
จะมีวธ
ิ ก
ี ารสุ่ม ทรีตเม้นท ์ให้กบ
ั ม้า 12 ตัวนี อ
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
ผู ว้ จ
ิ ย
ั ต้องการ เปรียบเทียบประสิทธิภาพ
อาหารข้นโคนมจาก 4 บริษท
ั (C1, C2 ,
C3 และ C4) ร่วมกับการใช้อาหารหยาบ
้
โดยเลียงแบบปล่
อยแปลงในแปลงหญ้า 2
แบบ (F1 = แปลงหญ้าล้วน และ F2 =
่
่ ระยะ
แปลงหญ้
า
ผสมถั
ว)
ผู ว้ จ
ิ ย
ั มีโคนม จานวน 24 ตัว ทีมี
่
ให้นมทีแตกต่
างกัน แต่สามารถแบ่งโค
ได้เป็ น 3 ระยะการให้นม (ระยะการให้
นมละ 8 ตัว)
แผนการทดลองควรเป็ นอย่า
97
จ า กโ จ ท ย ว์ ิ จ ัย โ ค น ม จ ะ ถู ก จัด เ ป็ น
block
ตามระยะรีดนม ในแต่ละ
block จะมีโคจานวน 8 ตัว
98
่ ดเป็ น main
มีแปลงหญ้าจานวน 2 แปลง ซึงจั
99
่
เมือแปลงหญ้
าเป็ น Main plot unit
้ treatment ของ main plot
ดังนัน
่ ก
unit คือ ชนิ ดของหญ้าทีปลู
่ ก
โคนม เป็ น sub plot unit เพราะมี unit ทีเล็
และทรีตเม้นต ์ สาหร ับ sub plot unit นี ้ คือ ช
100
จัดให้ block ทุก block อยู ่ในแปลงหญ้า
้
ทังสองแบบ
้ ในแปลงหญ้าแต่ละแบบ จะมีโคที่
ดังนัน
ถู กจัดเป็ น block จานวน 3 block ที่
แตกต่างกั
โคในแต่
ละนblock (block ละ 4 ตัว) จะถู กสุ่มเพ
101
ทาการสุม
่ ชนิ ดของอาหารข้น (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
่ การวัดซาในหน่
้
การทดลองทีมี
วย
ทดลอง
105
• มีการเก็บข้อมู ลจากหน่ วย
ทดลอง (สัตว ์ทดลอง) มากกว่า
1 ครง้ั
้ ที่ สัปดาห ์ท
อ ัตราการเจริญเติบโตของไก่เนื อ
106
300
ANOVA with Repeated Measurement
250
200
150
100
50
อาหารแต่ละสู ตร มีผลแตกต่างกันหรือไม่ ใน
ภาพรวมของการทดลอง
ในแต่ละสัปดาห ์ อาหารแต่ละสู ตรมีผลต่างก ันหรือไม่ ?
0
wk1
wk2
wk3
wk4
wk5
wk6
107
• ไม่สามารถวิเคราะห ์ข้อมู ลโดย
แยกแต่ละสัปดาห ์ได้ เพราะ
ข้อมู ลมีความสัมพันธ ์กัน
• ให้ทาการวิเคราะห ์ข้อมู ล โดยใช้
ANOVA with repeated
measurement หรือ สร ้างโมเดล
ด้วยวิธ ี Generalized linear
่ การสลับท
แผนการทดลองทีมี
รีตเม้นท ์
(Cross Over Design)
109
Group
Period
1
2
1
A
B
2
B
A
Treatment
A
Treatment
B
Period 1
110
Period 3
111
• เนื่ องจาก ในแต่ละ ช่วงการทดลอง ผู ว
้ จ
ิ ย
ั
ได้ทาการศึกษา โดยมี ทรีทเม้นต ์ ครบ ทัง้
้ งสามารถบอกได้ว่า
2 ทรีตเม้นท ์ ดังนันจึ
ได้มก
ี ารควบคุมอิทธิพลจาก ช่วงการ
ทดลอง
• ในทานองเดียวกัน สัตว ์ทดลองตัว
เดียวกัน ได้ร ับทัง้ 2
ทรีตเม้นต ์ (ต่าง
้
ช่วงเวลากัน) ดังนันความผั
นแปร
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)
ผู ว้ จ
ิ ย
ั ต้องการทราบว่า ถ้าแม่โคได้ร ับอาหารสู ตร A
่
เมือเที
ยบก ับการให้อาหารปกติ ร่วมก ับ การให้ หรือ
ไม่ให้ สารกระตุน
้ ภู มค
ิ ม
ุ ้ กัน กับลู กโค แล้ว วิธก
ี าร
่ ด โดยดู จากระดับ
ร่วมก ันแบบไหนจะให้
ผ
ลดี
ท
ี
สุ
อาหารสู ตร A หรือ สู ตรปกติ
ภู มค
ิ ม
ุ ้ ก ันในลู กโค
ลู กได้ร ับสารกระตุน
้ หรือ
่ งท้
้ั องจาก 5 ฟาร ์ม ฟาร ์มละ 2 ตัว และผู ว้ จ
มีแม่โคทีต
ิ
่
แม่โคทีมาจากฟาร
์มแต่ละฟาร ์มมีความแตกต่างกัน
ผู ว้ จ
ิ ย
ั ต้องการทดสอบว่า package แบบใด (4 แบบ) และ ความ
(4 ระดับ) จะมีคุณภาพน้ านมดีทสุ
ี่ ด โดยว ัดจากจานวนแบบทเ
่
้ั
1 สัปดาห ์ เมือวางบนช
นใน
supermarket
ความเย็นไม่เท่าก ัน
ปริมาณแสงไม่เท่ากัน
115
ขอบคุณ คร ับ
116
ผู ว้ จ
ิ ย
ั ต้องการทราบ
ค่าทางชีวเคมีของ
เลือดไก่
่ อง
จาเป็ นหรือไม่ ทีต้
้ั
้
เจาะเลือดไก่ทงหมดนี
่
เพือบอกว่
า ค่าทาง
ชีวเคมีของเลือดไก่
เป็ นเท่าใด
117
118
ผู ว้ จ
ิ ย
ั ได้สุม
่ ไก่มาจานวน 20 ตัว แล้วทาการเจาะ
้
่
เลือด จากนันหาค่
า เฉลียของค่
าทางชีวเคมี
่ น
้ สรุปว่า เป็ นค่าเฉลียของ
่
ผู ว้ จ
ิ ย
ั ใช้คา
่ เฉลียนั
้ั
ประชากรไก่ทงหมดในฟาร
์ม ผู ว้ จ
ิ ย
ั สามารถสรุป
้ ได้หรือไม่ ?
แบบนัน
119
ถ้าทาการเจาะเลือดไก่อก
ี ชุด (ชุดที่ 2:20 ตัว)
้
่
จากนันหาค่
าชีวเคมี ผู ว้ จ
ิ ย
ั คิดว่า ค่าเฉลียทาง
่ ได้
่ จากชุดแรก หรือไม่ ?
ชีวเคมีจะเท่าก ับค่าเฉลียที
120
่ ได้
่ แต่ละชุดของไก่ มี
ค่าเฉลียที
ความแตกต่างกัน
่ มาจากไก่
่
้ มี
และค่าเฉลียที
20 ตัว นันก็
่
แนวโน้มว่าจะไม่เท่ากับค่าเฉลียจาก
้ั
การเจาะเลือดไก่ทงหมด
4,000 ตัว
้ ค่าเฉลียที
่ ได้
่ จากไก่ทถู
ดังนัน
ี่ กสุ่ม
่
มาจะนาไปอ้างอิงค่าเฉลียในระดั
บ
ประชากรได้หรือไม่ ?