Search
A
A
A
Home
Statistics

Statistics

ข่าวและบทความที่เกี่ยวข้อง

Related news and articles

PostType Filter En

บทความ
Big Data 101
Simpson’s Paradox: ตัวแปรแฝงที่เปลี่ยนแปลงข้อสรุป กับ 2 กรณีตัวอย่างที่น่าเหลือเชื่อ
Simpson's Paradox คืออะไร? ความขัดแย้งของซิมป์สัน  (Simpson’s Paradox) เป็นปรากฏการณ์ทางสถิติ ที่เกิดขึ้นในกรณีที่แนวโน้มของข้อมูลมีทิศทางสลับด้านกันเมื่อมีการแบ่งกลุ่มของข้อมูลย่อย โดยในบทความนี้ผู้เขียนจะนำเสนอตัวอย่างที่น่าสนใจในการการสรุปข้อมูลจากข้อมูลชุดเดียวกัน แต่สามารถได้ข้อสรุปที่ตรงกันข้ามกัน Case Study 1: เคสการอคติทางเพศของ UC Berkeley (Dexter, 2017) เมื่อปี 1973 มหาวิทยาลัย UC Berkeley มีประเด็นเรื่องการมีอคติทางเพศ เนื่องจากเมื่อดูสถิติการรับนักศึกษาเข้าแล้ว มีนักเรียนเพศหญิงเพียง 35% (จาก 4321 คน) ที่ได้รับการคัดเลือกเพื่อเข้าเรียน แต่นักเรียนเพศชายกลับได้รับคัดเลือกเพื่อเข้าเรียนถึง 44% (จาก 8442 คน) จึงกลายเป็นประเด็นทางสังคมในเรื่องความไม่เท่าเทียมทางเพศ ต้นตอของความไม่เท่าเทียมอยู่ที่ไหน? ซึ่งเมื่อทางมหาวิทยาลัย UC Berkeley ได้เห็นข้อมูลนี้ แล้วจึงได้ทำการสืบค้นข้อมูลเพิ่มเติม เพื่อทีจะชี้เป้าว่าภาควิชาใด ที่เป็นต้นตอของความไม่เท่าเทียมทางเพศในครั้งนี้ จากนั้นจึงได้เผยข้อมูลสรุปสำหรับ 6 ภาควิชา ที่มีจำนวนผู้สมัครมากที่สุดได้ดังนี้ การสรุปข้อมูลในแง่มุมนี้ได้ให้ข้อสรุปที่แตกต่างกัน โดยสามารถสรุปได้ว่ามีทั้งหมด 4 ภาควิชา (จาก 6) ที่มีอัตราส่วนการรับนักเรียนเพศหญิงสูงกว่าอัตราส่วนการรับนักเรียนเพศชาย ซึ่งขัดแย้งกับแนวโน้มภาพรวมที่อัตราการรับนักเรียนชายสูงกว่า ทำไมข้อมูลถึงขัดแย้งกัน? โดยที่คำถามต่อไปที่น่าสนใจก็คือ เกิดอะไรขึ้นกับข้อมูลชุดนี้ ? ในกรณีนี้เราอาจจะเรียกว่ามีตัวแปรแฝง (Lurking Variable) ซึ่งในกรณีนี้คือ “ภาควิชา” โดยผู้อ่านสามารถสังเกตได้ว่าภาควิชา A มีอัตราการรับที่สูงมาก (82% ของนักเรียนหญิงที่สมัครภาควิชานี้) แต่มีจำนวนนักเรียนหญิงที่สมัครเข้าภาควิชา A เพียง 108 คน (คิดเป็น 2% ของนักเรียนหญิงที่สมัครทั้งหมด) แต่มีจำนวนนักเรียนชายที่สมัครเข้าภาควิชา A อยู่ถึง 825 คน (คิดเป็น 10% ของนักเรียนชายที่สมัครทั้งหมด) ในทางกลับกัน ภาควิชา F นั้นมีอัตราการรับนักศึกษาต่ำนั้นมีผู้สมัครที่เป็นนักเรียนหญิง 341 คน (คิดเป็น 8% ของนักเรียนหญิงที่สมัครทั้งหมด) แต่มีผู้สมัครที่เป็นนักเรียนชายเพียง 373 คน (คิดเป็น 4% ของนักเรียนชายที่สมัครทั้งหมด) ดังนั้นเมื่อทำการวิเคราะห์จากข้อมูลสถิตินี้ อาจะสรุปได้ว่า ผู้สมัครเพศหญิงมีแนวโน้มที่จะสมัครเข้าภาควิชาที่มีอัตราการคัดเลือกเข้าเรียนต่ำ (ภาควิชา F) แต่ผู้สมัครเพศชายมีแนวโน้มที่จะสมัครเข้าภาควิชาที่มีอัตราการคัดเลือกเข้าเรียนสูง (ภาควิชา A) จึงเป็นสาเหตุให้เกิด Simpson’s Paradox ในครั้งนี้ Case Study 2: การสูบบุหรี่ทำให้อายุยืน (David R. Appleton, 1996) ในปี ค.ศ. 1996 ได้มีงานวิจัยที่ประเทศอังกฤษ โดยทำการศึกษาเปรียบเทียบอัตราการรอดชีวิต 20 ปี ระหว่างกลุ่มตัวอย่างที่สูบบุหรี่ และกลุ่มที่ไม่สูบบุหรี่ โดยคณะผู้วิจัยพบว่ากลุ่มตัวอย่างที่สูบบุหรี่ นั้นมีอัตราการมีชีวิตรอด (ไม่เสียชีวิตภายใน 20 ปี) สูงกว่ากลุ่มตัวอย่างที่สูบบุหรี่ (76% สำหรับผู้สูบบุหรี่ และ 69% สำหรับผู้ไม่สูบบุหรี่) ในเบื้องต้นนั้นจะสามารถสรุปได้ว่าการสูบบุหรี่นั้นทำให้มีอายุยืนมากขึ้น ตัวแปรแฝงอยู่ที่ไหน? แน่นอนว่าข้อสรุปเบื้องต้นที่ได้นั้นค่อนข้างตรงกันข้ามกับสิ่งที่เรารู้และเข้าใจกัน ในกรณีนี้เราวิเคราะห์แบบเจาะลึก (Drill Down) ว่าสาเหตุที่แท้จริงที่ทำให้ข้อมูลออกมาเป็นลักษณะใด เพื่อที่จะค้นหา ผู้ร้ายตัวจริง (Lurking Variable) โดยนำกลุ่มตัวอย่างมาแบ่งเป็น 2 กลุ่มอายุ (18-65 ปี และ 65 ปีขึ้นไป) จะสามารถระบุสาเหตุเบื้องหลังแท้จริงนั้นเป็นที่การกระจายตัวของอายุในกลุ่มตัวอย่าง เมื่อวิเคราะห์แบบจำแนกกลุ่มอายุตามตารางด้านบน จะพบว่ากลุ่มที่ไม่สูบบุหรี่นั้น มีอัตราการรอดชีวิตสูงกว่ากลุ่มที่สูบบุหรี่ในทั้งสองกลุ่มอายุ ซึ่งตรงกันข้ามกับข้อสรุปเมื่อทำการพิจารณาจากภาพรวม ความขัดแย้งเชิงข้อมูลในกรณีนี้เกิดจากความเอนเอียงในการสุ่มตัวอย่าง (Sampling Bias) โดยจะพบว่ากลุ่มตัวอย่างที่ไม่สูบบุหรี่นั้นมีสัดส่วนที่ของผู้มีอายุเกิน 65 ปีถึง 26% แต่กลุ่มที่สูบบุหรี่มีสัดส่วนของผู้ที่มีอายุเกิน 65 ปีอยู่เพียง 8% ดังนั้นอัตราการรอดชีวิตของกลุ่มที่ไม่สูบบุหรี่จึงมีน้อยกว่า ในการวิเคราะห์แบบภาพรวม ข้อสรุปและวิธีการหลีกเลี่ยง Simpson’s Paradox ในปัจจุบันข้อมูลนั้น ถือเป็นสินทรัพย์ที่มีค่าสำหรับหลาย ๆ องค์กรในการตัดสินใจโดยการขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven Decision Making) ซึ่งบทความนี้ ได้ทำการแสดงกรณีตัวอย่างของการแสดงผลของข้อมูล ให้ตรงกันข้ามกันกับความเป็นจริง เพื่อลดความเสี่ยงในการตีความผิดพลาดที่เกิดจาก Simpson’s Paradox ผู้วิเคราะห์ข้อมูลควรจะทำการหาตัวแปรแฝง (Lurking Variables) โดยพิจารณาสิ่งต่อไปนี้ แหล่งอ้างอิงเพิ่มเติม
3 April 2023
Read More

บทความ
Big Data 101
เตรียมข้อมูลอย่างไรให้โมเดล Linear Regression ดีขึ้น
เราจะเตรียมข้อมูลด้วยการตรวจสอบทั้ง 4 วิธี ได้แก่ ความเป็นเชิงเส้น,การแจกแจง,ความแปรปรวน และความเป็นอิสระต่อกัน
10 October 2022
Read More

บทความ
Big Data 101
Natural Language Processing (NLP): เครื่องมือที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจภาษามนุษย์
            ถึงแม้ว่าการวิเคราะห์ข้อมูลต่าง ๆ และการสร้างแบบจำลองจากข้อมูลเหล่านั้นด้วยศาสตร์ทางด้านการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) จะเกี่ยวข้องกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง (Structured Data) เช่น ข้อมูลเชิงตาราง (Tabular Data) เป็นส่วนใหญ่ แต่ทว่าในโลกความเป็นจริง ข้อมูลบนโลกดิจิทัลในปัจจุบันมากกว่า 80% เป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data) เช่น ไฟล์ภาพ เสียง หรือ วีดิโอ รวมถึงข้อมูลในลักษณะของข้อความ อาทิ เนื้อหาในบทความต่าง ๆ การโพสต์ข้อความบนโซเชียลมีเดีย การตอบกระทู้บนเว็บบอร์ด บทสัมภาษณ์ของนักกีฬาและนักการเมือง และการแสดงความคิดเห็นต่อสินค้าบนแพลตฟอร์มพาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์ (E-commerce Platform) ทั้งนี้ การวิเคราะห์ข้อมูลในลักษณะดังกล่าวจำเป็นต้องอาศัยศาสตร์เฉพาะทางที่มีชื่อเรียกเพราะ ๆ ว่า การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP) เพื่อช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจภาษาที่ซับซ้อนของมนุษย์ โดยเราจะมาทำความรู้จักกับมันให้มากขึ้นในบทความนี้ ซึ่งจะขอเรียกชื่อพระเอกของเราสั้น ๆ ด้วยชื่อย่อว่า “NLP” ดังนั้น หากไม่มีกระบวนการที่เหมาะสมในการนำข้อมูลเหล่านั้นมาใช้ประโยชน์ มันก็จะเป็นเพียงแค่ชุดของตัวอักษรซึ่งไม่สามารถสร้างมูลค่าหรือองค์ความรู้ใด ๆ ให้กับองค์กรได้ วิวัฒนาการและความสำคัญของ NLP การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นศาสตร์ที่สำคัญทางด้าน Machine Learning โดยมันเป็นสาขาวิชาหนึ่งที่ประกอบด้วยองค์ความรู้จากหลากหลายแขนง อาทิ ภาษาศาสตร์ (Linguistics) วิทยาการคอมพิวเตอร์ (Computer Science) ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) รวมถึงสถิติ (Statistics) โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถทำความ “เข้าใจ” ข้อมูลที่มีลักษณะเป็นข้อความหรือคำพูดเฉกเช่นเดียวกับที่มนุษย์ที่ทำได้ ซึ่งไม่ใช่เพียงแค่เข้าใจความหมายโดยตรงของข้อความนั้น ๆ แต่ยังรวมถึงการรับรู้ถึงความหมายโดยนัย ความรู้สึกของผู้เขียน ความแตกต่างทางบริบทของภาษา รวมถึงสามารถทำการวิเคราะห์ในรูปแบบต่าง ๆ ได้อีกด้วย โดย NLP มีจุดกำเนิดมาตั้งแต่ช่วงกลางศตวรรษที่ 19 และได้มีการพัฒนาต่อยอดมาเรื่อย ๆ จนถึงปัจจุบัน โดยในที่นี้เราขอแบ่งช่วงวิวัฒนาการของ NLP ออกเป็น 3 ยุค ดังต่อไปนี้ ในยุคแรก NLP ถูกใช้งานด้วยวิธีการตามกฎ (Rule-based Method) โดยนักภาษาศาสตร์ผู้มีความเชี่ยวชาญโครงสร้างของภาษาที่สนใจ จะเป็นผู้เขียนกฎต่าง ๆ ขึ้นมา เพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถนำไปคำนวนเพื่อหาคำตอบของโจทย์ที่ต้องการได้ ในยุคต่อมา พบว่าการเขียนกฎด้วยมือไม่สามารถตอบสนองต่อโจทย์ที่มีความซับซ้อนมาก ๆ ได้ อย่างไรก็ตาม สิ่งที่ได้มาทดแทนในยุคนี้คือ ประสิทธิภาพของเครื่องคอมพิวเตอร์ รวมถึงความรู้ทางด้านสถิติ และ Machine Learning ซึ่งได้ถูกนำมาพัฒนาเพื่อใช้ในการทำงานด้าน NLP โดยมีการนำเข้าข้อมูลเพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ด้วยตนเองแทนการใช้ผู้เชี่ยวชาญทางด้านภาษา ในยุคปัจจุบัน ด้วยพลังการคำนวนของคอมพิวเตอร์ที่มีการพัฒนาสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง ทำให้เทคโนโลยีที่มีความซับซ้อนสูงอย่าง การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ถูกนำมาใช้งานแทนที่ Machine Learning ซึ่งใช้ความรู้ทางด้านสถิติแบบดั้งเดิม อย่างแพร่หลายมากขึ้น รวมถึงในงานด้าน NLP ด้วยเช่นกัน อาทิ การสร้างแบบจำลองทางภาษา (Language Model) และการวิเคราะห์โครงสร้างของข้อความ (Parsing) โดยสิ่งสำคัญที่ทำให้ NLP ได้รับความสนใจอย่างแพร่หลายและมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องมาตลอดหลายสิบปี คือความต้องการในการประมวลผลข้อมูลที่มีลักษณะเป็นข้อความในหลายภาคส่วน อาทิ ด้านการศึกษา ด้านธุรกิจ และด้านเทคโนโลยีการสื่อสาร ซึ่งล้วนแล้วแต่มีการป้อนข้อมูลดังกล่าวเข้าสู่โลกดิจิทัลเป็นปริมาณมหาศาลในทุก ๆ ปี ดังนั้น หากไม่มีกระบวนการที่เหมาะสมในการนำข้อมูลเหล่านั้นมาใช้ประโยชน์ มันก็จะเป็นเพียงแค่ชุดของตัวอักษรซึ่งไม่สามารถสร้างมูลค่าหรือองค์ความรู้ใด ๆ ให้กับองค์กรได้ ยิ่งไปกว่านั้น ในมุมมองขององค์กรซึ่งล้วนแล้วแต่เป็นผู้ผลิตและครอบครองข้อมูลทางภาษาขนาดใหญ่ในเอกสารทั้งหลาย ถ้าองค์กรใดสามารถปรับตัวเพื่อรับมือกับข้อมูลเหล่านั้นและสามารถนำ NLP มาประยุกต์ใช้ได้ก่อน องค์กรนั้นย่อมได้เปรียบกว่าอย่างแน่นอน ตัวอย่างเครื่องมือสำหรับงาน NLP เนื่องจากข้อมูลในรูปแบบของข้อความสามารถทำการวิเคราะห์ได้ในหลากหลายมุมมอง ดังนั้น เครื่องมือสำหรับงาน NLP จึงมีความหลากหลายเช่นเดียวกัน โดยในการทำโปรเจคหนึ่ง ๆ อาจมีความจำเป็นที่ต้องใช้เครื่องมือมากกว่าหนึ่งรายการ ซึ่งในที่นี้ จะมีการแนะนำเครื่องมือเบื้องต้นที่น่าสนใจสำหรับงาน NLP ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ NLP ในด้านต่าง ๆ เนื่องด้วยปริมาณอันมหาศาลของข้อมูลลักษณะข้อความในปัจจุบัน ซึ่งมีบริบทและแหล่งกำเนิดข้อมูลที่หลากหลาย ส่งผลให้ NLP ได้รับการนำไปใช้เพื่อให้ก่อประโยชน์ในวงการต่าง ๆ อย่างมากมาย โดยส่วนนี้ จะทำการแนะนำตัวอย่างการประยุกต์ใช้เครื่องมือสำหรับงาน NLP ในด้านต่าง ๆ ที่น่าสนใจ ด้านการทำงานวิจัย วงการวิจัยเป็นหนึ่งในแหล่งของข้อมูลทางภาษาขนาดใหญ่ ซึ่งเปิดโอกาสให้ NLP สามารถเข้ามามีบทบาทได้อย่างหลากหลาย ตัวอย่างเช่น การประยุกต์ใช้ Topic Model ในการจัดหมวดหมู่เอกสารเพื่อวิเคราะห์หาหัวข้อของบทความงานวิจัย นอกจากนั้น ยังสามารถต่อยอดการทำ Word Embedding เพื่อแปลงประโยคหรือเอกสารให้เป็นเชิงปริมาณ และใช้ในการเปรียบเทียบความใกล้เคียงกันของข้อเสนอโครงการวิจัยได้อีกด้วย โดยแนวคิดเดียวกันนี้สามารถประยุกต์ใช้เพื่อตรวจสอบความคล้ายคลึงกันของเอกสารชนิดอื่น ๆ ได้เช่นเดียวกัน อาทิ คำขอสิทธิบัตร บทประพันธ์ และบทความในหนังสือพิมพ์ ด้านพาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์ (E-commerce) ในปัจจุบัน การใช้จ่ายเพื่อสั่งซื้อสินค้าผ่านช่องทางออนไลน์อย่างแพลตฟอร์ม E-commerce เข้ามามีบทบาทสำคัญเป็นอย่างมากในระบบเศรษฐกิจ ซึ่งนอกจากจะก่อให้เกิดปริมาณการทำธุรกรรมที่มหาศาลแล้ว ยังมีการนำเข้าข้อมูลประเภทข้อความขนาดใหญ่เช่นเดียวกัน ไม่ว่าจะเป็น คำอธิบายสินค้าและบริการ การแสดงความคิดเห็นของผู้บริโภค รวมถึงการสนทนากันระหว่างผู้ซื้อและผู้ขายผ่านทางช่องแชท ดังนั้น จึงเปิดโอกาสให้ผู้ประกอบการสามารถนำเครื่องมือทาง NLP มาประยุกต์ใช้เพื่อก่อให้เกิดประโยชน์กับธุรกิจของตนได้ ตัวอย่างเช่น การใช้แบบจำลองทางภาษาเพื่อพัฒนาแชทบอทมาช่วยในการตอบแชทลูกค้า หรือการใช้ Sentiment Analysis เพื่อวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าต่อสินค้าและบริการ ด้านการแพทย์ ข้อมูลทางการแพทย์มีจำนวนไม่น้อยที่มีลักษณะเป็นข้อความ ซึ่งสามารถนำไปใช้วิเคราะห์ต่อได้ ตัวอย่างเช่น บทสนทนาระหว่างแพทย์และผู้ป่วย การวินิจฉัยโรคโดยแพทย์ และประวัติการรักษาของผู้ป่วย ส่งผลให้มีการนำ NLP มาประยุกต์ใช้ในงานด้านนี้เช่นเดียวกัน ได้แก่ การวิเคราะห์ความรู้สึกของผู้ป่วยโดยใช้ Sentiment Analysis การระบุหมวดหมู่ของคำในประวัติผู้ป่วยออกเป็น ชื่อโรค ชื่อยา อาการ และอื่น ๆ โดยใช้ NER รวมถึงการตรวจสอบการวินิจฉัยโรคที่คล้ายคลึงกันในอดีตเพื่อศึกษาแนวทางในการรักษาโดยการประยุกต์ใช้ Word Embedding ด้านกฎหมาย สำหรับงานด้านกฎหมาย ก็มีปริมาณข้อมูลทางภาษาจำนวนมากและหลากหลายเช่นเดียวกัน อาทิ ประมวลกฎหมายต่าง ๆ คำร้องต่อศาล คำให้การของคู่ความ และคำพิพากษาของศาล ซึ่งสามารถประยุกต์ใช้เครื่องมือ NLP ได้ในหลายมิติ ไม่ว่าจะเป็นการใช้ PoS Tagging และ NER เพื่อช่วยในการตีความประมวลกฎหมาย อีกทั้งยังสามารถใช้ Topic Model ในการวิเคราะห์หาหัวข้อของคำร้องได้อีกด้วย บทส่งท้าย จะเห็นได้ว่า NLP เข้ามามีบทบาทสำคัญในชีวิตประจำวันของเรา โดยมีการนำไปใช้อย่างแพร่หลาย ทั้งในแบบที่เรารู้ตัว เช่น การใช้เครื่องมือแปลภาษา การคุยกับแชทบอท และในแบบที่เราไม่รู้ตัว เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึกของเราจากการแสดงความคิดเห็นบน Social...
29 September 2022
Read More

บทความ
Big Data 101
4 เหตุผลที่จะทำให้คุณตกหลุมรัก Box Plot
ในบทความนี้ ผมจะมาพาผู้อ่านทุกท่านทำความรู้จักกับ Box Plot แผนภาพอันทรงพลังที่ใช้ในการวิเคราะห์การกระจายตัวของข้อมูล บอกได้เลยว่าสามารถใช้วิเคราะห์ได้ดีไม่แพ้ Histogram เลยครับ! การวิเคราะห์การกระจายตัวของข้อมูล คำถามที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์การกระจายตัวของข้อมูล มีอยู่ในชีวิตประจำวันของเราทุกคน ยกตัวอย่างเช่น ซึ่งหลาย ๆ คน จะคุ้นเคยกับการตอบคำถามด้านบนด้วย Histogram ซึ่งก็ถือว่าเป็นตัวเลือก “คลาสสิก” เพราะทุกคนจะเคยเรียนรู้สิ่งนี้มาก่อนในวิชาคณิตศาสตร์ โดย Histogram เป็นการนำข้อมูลเชิงปริมาณ (Numerical Data) มา “นับจำนวนครั้ง” ที่พบค่าของข้อมูล ตามช่วงข้อมูลหรืออันตรภาคชั้น (Bins) และเมื่อเราสร้าง Histogram แล้ว เราสามารถตอบคำถามด้านบนได้หลากหลาย เช่น บทความนี้จะขอนำเสนอ 4 เหตุผลที่จะทำให้ผู้อ่านตกหลุมรัก Box Plot โดยจะมีการอธิบายรายละเอียดวิธีการทำงานของ Box Plot ภายในเนื้อหาด้วย เริ่มต้นที่เหตุผลข้อที่หนึ่งในส่วนถัดไปกันเลยครับ ? เหตุผลข้อ 1: Box Plot ประหยัดพื้นที่ ในยุคดิจิทัลทุกวันนี้ Business Intelligence, Visual Analytics, และ Data Visualization ได้เข้ามามีบทบาทในองค์กรต่าง ๆ ทั้งเรื่องการบริหารจัดการ การดูสถานะ การวางแผน และการตัดสินใจ ทำให้พื้นที่บนหน้าจออุปกรณ์พกพาต่าง ๆ ของเรากลายเป็น Real Estate ยุคใหม่ แน่นอนว่า การนำเสนอข้อมูลอะไรที่ใช้เนื้อที่เยอะเกินไป ดูจะไม่ค่อยคุ้มเสียแล้ว ซึ่งในการแสดงข้อมูลชุดเดียวกัน Box Plot สามารถย่อส่วนพื้นที่ที่จำเป็นต่อการแสดงข้อมูลจากแผนภาพสองมิติ (2D) เหลือเพียงมิติเดียว (1D) ทำให้เป็นแผนภาพที่เหมาะกับยุคดิจิทัลที่พื้นที่บนหน้าจอของเรามีจำกัด แต่ Box Plot ที่ถูกย่อส่วนลงมาแล้ว จะยังตอบคำถามหลาย ๆ คำถามได้เหมือน Histogram หรือไม่? เรามาดูเหตุผลข้อถัดไปกันครับ เหตุผลข้อ 2: Box Plot อัดแน่นไปด้วยข้อมูล แผนภาพ Box Plot ได้ชดเชยขนาดที่เล็ก ด้วยหลักการวาดส่วนสำคัญต่าง ๆ ของกล่องด้วยปริมาณที่สำคัญทางสถิติ ทำให้ Box Plot ยังคงให้ข้อมูลและข้อสังเกตได้หลากหลายประการ แต่ก่อนอื่นเราลองมาทำความรู้จักกับส่วนประกอบต่าง ๆ ของ Box Plot กันก่อนครับ Box Plot ประกอบไปด้วยส่วนของ “กล่อง” (Box) กับส่วนของ “หนวด” (Whiskers) และมีจุด ๆ แสดงข้อมูลจริง​ โดยอาจอยู่ได้ทั้งในและนอกหนวด (บางครั้งเราจะเห็นบางเวอร์ชันของแผนภาพที่โชว์จุดข้อมูลนอก Whiskers อย่างเดียว ก็ยังนับเป็น Box Plot อยู่) ซึ่งตำแหน่งของ Box และ Whiskers ถูกสร้างขึ้นมาได้ โดยตัวเลขทางสถิติทั้งหมดถึง 5 ตัวด้วยกัน เรียกรวมกันว่า The Five-Number Summary ประกอบไปด้วย: เพื่อยกตัวอย่างให้เห็นภาพ สมมติว่าเรานำข้อมูลอายุขัยของประชากรเพศชาย (Life Expectancy for Males) มาวางเรียงกัน จากน้อยไปหามาก แล้วหาค่าตามหลัก The Five-Number Summary แล้วคำนวณได้ว่า ค่าเหล่านี้ถูกนำไปใช้ทำจุดสำคัญต่าง ๆ บน Box Plot เป็นกล่องและหนวดนั่นเอง ดังภาพด้านล่าง ซึ่งมีข้อสังเกตว่า หากเราลองมาใช้ตัวเลข 5 ตัวนี้ แปลผล Box Plot เบื้องต้นกัน เราจะได้ข้อสังเกตหลาย ๆ อย่างได้ไม่ด้อยไปกว่า (หรือในบางมิติ เหนือกว่า) Histogram เช่น ท่านที่ช่างสังเกตจะพบว่ามีตำแหน่งสำคัญที่ผมยังไม่ได้อธิบายใน Box Plot คือตัวเลข 44 บนหนวด Whisker ข้างซ้าย และสิ่งที่น่าสงสัยอีกประการหนึ่งคือ เหตุใดค่า 80 ที่เป็น Maximum จึงไปอยู่บนปลายหนวดข้างขวาพอดี? เป็นความบังเอิญหรือไม่? ข้อสังเกต เหล่านี้สามารถถูกอธิบายได้ว่า จริง ๆ แล้ว จาก Five-Number Summary เราจะต้องมีการคำนวณปริมาณทางสถิติเพิ่มบางประการ กล่าวคือ: เราเอาค่า IQR มาคำนวณค่า​ปลายหนวดทั้งสองข้าง ดังนี้: เสมือนว่าเป็นการ “ขยาย” ตัวกล่องออกไปด้านข้างด้วยความกว้าง 1.5 เท่าของกล่อง แต่ขยายไม่เกินข้อมูลสูงสุดหรือข้อมูลต่ำสุดที่มีอยู่จริง ซึ่งกฎ 1.5 * IQR ได้รับการยอมรับอย่างแพร่หลาย โดยนิยามข้อมูลที่อยู่นอกช่วง [Q1 – 1.5 * IQR, Q3 + 1.5 * IQR] ได้ว่าเป็น ค่าสุดโต่ง หรือ Outliers (คือค่าเหล่านี้ นับว่าหายากมาก ๆ) ยกตัวอย่างเช่น ถ้าข้อมูลมีการกระจายตัวแบบปกติ (Normal Distribution) ข้อมูลที่อยู่นอกช่วง Lower Whisker และ Upper Whisker จะมีเพียง 0.7% เท่านั้น จึงถูกจัดเป็น Outliers เราจะเห็นได้ว่าแผนภาพ Box Plot ถึงแม้จะมีขนาดเล็กมากเมื่อเทียบกับ Histogram แต่ให้ข้อมูลและข้อสังเกตได้น่าสนใจหลายประการ ไม่ว่าจะเป็นลักษณะการกระจายตัว เช่น ข้อมูลเบ้ซ้ายหรือเบ้ขวา, ค่ากลางของข้อมูล, ช่วงของข้อมูลส่วนใหญ่, ช่วงของข้อมูลเกือบทั้งหมด, และค่าสุดโต่ง ซึ่งข้อสังเกตหลายข้ออาจสังเกตได้ง่ายกว่า Histogram ไม่ว่าจะเป็นค่ากลางมัธยฐาน, ค่าสุดโต่ง, ช่วงของข้อมูลส่วนใหญ่ เพราะมีตำแหน่งสำคัญต่าง ๆ ที่ถูกคำนวณและถูกกำกับอยู่ในแผนภาพอย่างชัดเจน หากท่านผู้อ่านได้อ่านมาถึงจุดนี้แล้วเริ่มรู้สึกหลงรัก Box Plot ผมขอเสนอเหตุผลอีกสองข้อที่จะทำให้ Box Plot น่าใช้งานมากขึ้นไปอีก เรามาดูข้อถัดไปกันเลยครับ เหตุผลข้อ 3: Box Plot ยืดหยุ่นในการนำเสนอ เนื่องจาก Box Plot เป็นแผนภาพ 1D ทำให้มีความยืดหยุ่นและสามารถถูกนำเสนอในรูปแบบแนวนอนหรือแนวตั้งก็ได้ ผมได้แสดงตัวอย่าง Box Plot ในแนวนอนด้านบนแล้ว เรามาดูตัวอย่างการนำเสนอ Box Plot ในแนวตั้ง ซึ่งผมจะนำเสนอพร้อมกับเหตุผลข้อสุดท้ายครับ...
7 September 2022
Read More

สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน)

Big Data Institute (Public Organization)

234/432 Soi Lat Phrao 12, Chomphon, Chatuchak, Bangkok 10900, Thailand

Contact Us

0 2480 8833
saraban@bdi.or.th (For receiving and sending electronic documents)
info@bdi.or.th (For general inquiries)

Quick Link

About Us

© Big Data Institute | Privacy Policy

Web Setting
PDPA Icon

We use cookies to optimize your browsing experience and improve our website’s performance. Learn more at our Privacy Policy and adjust your cookie settings at Settings

Settings Reject Accept
Privacy Preferences

You can choose your cookie settings by turning on/off each type of cookie as needed, except for necessary cookies.

Accept all
Manage Consent Preferences
  • Strictly Necessary Cookies
    Always Active

    This type of cookie is essential for providing services on the website of the Personal Data Protection Committee Office, allowing you to access various parts of the site. It also helps remember information you have previously provided through the website. Disabling this type of cookie will result in your inability to use key services of the Personal Data Protection Committee Office that require cookies to function.
    Cookies Details

  • Performance Cookies

    This type of cookie helps the Big Data Institute (Public Organization) understand user interactions with its website services, including which pages or areas of the site are most popular, as well as analyze other related data. The Big Data Institute (Public Organization) also uses this information to improve website performance and gain a better understanding of user behavior. Although the data collected by these cookies is non-identifiable and used solely for statistical analysis, disabling them will prevent the Big Data Institute (Public Organization) from knowing the number of website visitors and from evaluating the quality of its services.

  • Functional Cookies

    This type of cookie enables the Big Data Institute (Public Organization)’s website to remember the choices you have made and deliver enhanced features and content tailored to your usage. For example, it can remember your username or changes you have made to font sizes or other customizable settings on the page. Disabling these cookies may result in the website not functioning properly.

  • Targeting Cookies

    "This type of cookie helps the Big Data Institute (Public Organization) understand user interactions with its website services, including which pages or areas of the site are most popular, as well as analyze other related data. The Big Data Institute (Public Organization) also uses this information to improve website performance and gain a better understanding of user behavior. Although the data collected by these cookies is non-identifiable and used solely for statistical analysis, disabling them will prevent the Big Data Institute (Public Organization) from knowing the number of website visitors and from evaluating the quality of its services.

Save settings
Privacy Preferences
Name
Strictly Necessary Cookies
Category
Strictly Necessary Cookies
Host
https://bdi.or.th
Duration
1 ปี
Description
Strictly Necessary Cookies
This site is registered on wpml.org as a development site. Switch to a production site key to remove this banner.