confidence_interval_calculation.xlsx
https://drive.google.com/drive/folders/1ypW_KbZ1nip8DodRR-9EUAiJBQ9d4RT8
Note for Confidence Interval
สำหรับคลาสนี้แอดคิดว่าการคำนวณ confidence interval สำคัญที่สุดเลย เป็นเรื่องที่ data analyst เราต้องทำความเข้าใจอย่างถ่องแท้ core of statistics
- Point vs. Interval Estimate ข้อดีของการใช้ interval คือมันมีเรื่องความน่าจะเป็นมาเกี่ยวข้องด้วย เช่น 95% CI [3.2, 4.6]
- 1-alpha = confidence level โดยทั่วไป alpha = 0.05 เราจะมั่นใจในผลลัพธ์ได้ 1-0.05 = 0.95 หรือ 95%
- ถ้าอยากได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำมากขึ้น เก็บ sample size ให้เยอะขึ้น (more n, closer to the truth)
✅ Confidence Interval ****จะมีสองแบบคือ
- Confidence Interval for Mean ที่แอดสอนใน Live
- Confidence Interval for Proportion (%) อันนี้แอดลองคำนวณเพิ่มให้ดูในไฟล์ Excel นักเรียนสามารถดาวน์โหลดไปแกะสูตรได้นะครับ
ขั้นตอนการคำนวณ Confidence Interval ของทั้ง Mean และ Proportion ไม่ต่างกันเลย
- คำนวณ SE (standard error มาจาก central limit theorem)
- คำนวณ Margin Error (ME) ค่าความคลาดเคลื่อน
- สร้าง Confidence Interval จาก mean-/+ME หรือ proportion-/+ME
Z-score
<aside>
💡 Standard Normal Distribution Z-score ค่า Z-Score เป็นค่าที่บอกว่าค่าXนั้นๆมีค่ามากหรือน้อยว่ากี่เท่าของ SD สูตรหาค่าZ → (X-Xbar)/SD (distributionไม่เปลี่นกราฟยังคงเหมือนเดิม)
หาพื้นที่ใต้กราฟเพื่อหาว่า มีคนที่อยู่ต่ำกว่าเราเเละสูงกว่าเรากี่เปอร์เซน สูตร =NORM.S.DIST
</aside>
Example Z-score