ในด้านการวิจัยเชิงปริมาณ ระดับเบต้ามีบทบาทสำคัญในการกำหนดระดับความสำคัญของการศึกษา ระดับเบต้าคือความน่าจะเป็นที่จะทำให้เกิดข้อผิดพลาดประเภท II หรือที่เรียกว่าผลลบลวงในการทดสอบสมมติฐาน บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อให้ความเข้าใจที่ครอบคลุมเกี่ยวกับระดับเบต้าและความสำคัญในการวิจัยเชิงปริมาณ

ระดับเบต้าคืออะไร?

ระดับเบต้าหรือที่เรียกว่าอัตราข้อผิดพลาดประเภท II หมายถึงความน่าจะเป็นที่จะปฏิเสธสมมติฐานว่างเมื่อเป็นจริง กล่าวอีกนัยหนึ่ง ระดับเบต้าคือความน่าจะเป็นที่จะล้มเหลวในการปฏิเสธสมมติฐานว่างเมื่อเป็นเท็จ เป็นข้อผิดพลาดทางสถิติประเภทหนึ่งที่เกิดขึ้นเมื่อการศึกษาไม่สามารถตรวจพบผลกระทบที่มีอยู่จริงได้

ระดับเบต้าแสดงด้วยอักษรกรีก β และมักจะตั้งไว้ที่ 0.20 หรือ 0.10 ซึ่งระบุเปอร์เซ็นต์ของผลลบปลอมที่นักวิจัยยินดียอมรับ ยิ่งระดับเบต้าสูงเท่าใด โอกาสเกิดข้อผิดพลาดประเภท II ก็จะยิ่งสูงขึ้นเท่านั้น

เหตุใดระดับเบต้าจึงมีความสำคัญ

ระดับเบต้ามีความสำคัญเนื่องจากช่วยให้นักวิจัยกำหนดขนาดตัวอย่างที่เหมาะสมสำหรับการศึกษา ด้วยการตั้งค่าระดับเบต้า นักวิจัยสามารถระบุได้ว่าพวกเขาจะพลาดผลกระทบที่มีอยู่จริงมากน้อยเพียงใด ข้อมูลนี้สามารถใช้ในการคำนวณขนาดตัวอย่างที่จำเป็นสำหรับการศึกษา เพื่อให้มั่นใจว่าการศึกษามีพลังเพียงพอในการตรวจจับผลกระทบที่มีนัยสำคัญ

นอกจากนี้ ระดับเบต้ายังช่วยให้นักวิจัยประเมินผลการศึกษาได้ หากการศึกษาไม่พบผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญ สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาระดับเบต้าและพลังของการศึกษา การศึกษาที่ใช้พลังงานต่ำและระดับเบต้าสูงอาจตรวจไม่พบผลกระทบแม้ว่าจะมีอยู่จริงก็ตาม

มีการคำนวณระดับเบต้าอย่างไร

ระดับเบต้าสามารถคำนวณได้โดยใช้ซอฟต์แวร์ทางสถิติหรือเครื่องคำนวณออนไลน์ การคำนวณเกี่ยวข้องกับปัจจัยหลายอย่าง รวมถึงระดับอัลฟ่า (ความน่าจะเป็นของข้อผิดพลาดประเภทที่ 1) ขนาดผลกระทบ ขนาดตัวอย่าง และพลังของการศึกษา

ขนาดเอฟเฟกต์หมายถึงขนาดของความแตกต่างหรือความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวที่กำลังศึกษา ขนาดเอฟเฟกต์ที่ใหญ่ขึ้นจะเพิ่มพลังของการศึกษาและลดระดับเบต้า ขนาดตัวอย่างยังส่งผลต่อระดับเบต้าด้วย ขนาดตัวอย่างที่ใหญ่ขึ้นส่งผลให้ระดับเบต้าลดลงและพลังงานสูงขึ้น

ตัวอย่างของระดับเบต้าในการวิจัย

เพื่อแสดงให้เห็นถึงความสำคัญของระดับเบต้า ให้พิจารณาการศึกษาเชิงสมมุติฐานที่ตรวจสอบผลของยาใหม่ต่อความดันโลหิต สมมติฐานว่างคือยาไม่มีผลต่อความดันโลหิต ในขณะที่สมมติฐานทางเลือกคือยามีผลกระทบ

สมมติว่าการศึกษาใช้ระดับอัลฟ่าที่ 0.05 และระดับเบต้าที่ 0.20 แสดงว่านักวิจัยยินดียอมรับโอกาส 5% ที่จะเกิดข้อผิดพลาดประเภทที่ 1 และโอกาสที่ 20% ที่จะเกิดข้อผิดพลาดประเภทที่ 2 หากการศึกษาพบผลกระทบที่มีนัยสำคัญด้วยค่า p-value 0.04 หมายความว่ามีโอกาส 4% ที่จะสังเกตเห็นผลลัพธ์ดังกล่าวโดยบังเอิญเพียงอย่างเดียว อย่างไรก็ตาม ยังมีโอกาส 20% ที่การศึกษาไม่สามารถตรวจจับผลกระทบที่มีอยู่จริงได้

ในทางตรงกันข้าม หากการศึกษาใช้ระดับเบต้าที่ต่ำกว่า 0.10 โอกาสของข้อผิดพลาดประเภท II จะลดลงเหลือ 10% สิ่งนี้จะเพิ่มพลังของการศึกษาและลดโอกาสที่จะพลาดผลกระทบที่มีอยู่จริง

บทสรุป

โดยสรุป ระดับเบต้ามีบทบาทสำคัญในการวิจัยเชิงปริมาณ โดยช่วยให้นักวิจัยกำหนดขนาดตัวอย่างที่เหมาะสมสำหรับการศึกษาและประเมินผลการศึกษา ระดับเบต้าคือความน่าจะเป็นที่จะทำให้เกิดข้อผิดพลาดประเภท II และสามารถคำนวณได้โดยใช้ซอฟต์แวร์ทางสถิติหรือเครื่องคิดเลขออนไลน์

ช่องทางติดต่อ
Tel: 0924766638 คุณอาจุ้ย
อีเมล: ichalermlarp@gmail.com
LINE: @impressedu
(หยุดทุกวันอาทิตย์)