Tourism Logistics - โลจิสติกส์สำหรับการท่องเที่ยว

Home ตำราเรียน ทฤษฎีเกมส์ สถิติสำหรับการทดลองทฤษฎีเกมส์
Welcome


Tourism
Logistics



CMSE
Conference



Journal EEQEL




คลังหนังสือ
Komsan
Suriya



















สถิติสำหรับการทดลองทฤษฎีเกมส์ Print E-mail

คมสัน  สุริยะ
29  มกราคม 2553



ในชั้นเรียนของอาจารย์เคลาเดีย เคเซ่อร์  มีให้นักศึกษาได้ลองทำเกมส์ขึ้นมาเองแล้วทดลองกันจริง ๆ โดยเชิญคนภายนอกที่ลงทะเบียนไว้กับทางศูนย์มาเป็นผู้เล่น  กลุ่มของผมทำเรื่อง  Trust Game  โดยมีการเปลี่ยนแปลงตัวแปรบางอย่างจากที่เคยเล่นครั้งแรก (อ่านเรื่อง การทดลองครั้งแรกในชั้นเรียนทฤษฎีเกมส์)  


สิ่งที่น่าสนใจคือการใช้สถิตินอนพาราเมตริกซ์เข้ามาช่วยวิเคราะห์  ซึ่งประกอบด้วย 

  • Binomial Test
  • Sign Test
  • Wilcoxon signed ranks test
  • Meidan Test
  • Wilcoxon-Mann-Whitney Test
  • Spearman Rank Correlation Coefficient

นอกจากนั้นมีการใช้สถิติพาราเมตริกซ์ คือ  OLS ที่ใช้ Robust estimator   มาช่วยวิเคราะห์ด้วย  (อ่านรายละเอียดของ OLS ที่ใช้ Robust estimator )



เนื้อหาของการทดลองและการวิเคราะห์ทางสถิติมีดังต่อไปนี้



1. ใบโฆษณาเชิญชวนให้มาเป็นผู้เล่น  (PDF)

2.  คำแนะนำการทดลอง (เป็นภาษาอังกฤษ)  สำหรับการทดลองที่ 1  (PDF)

3.  คำแนะนำการทดลอง (เป็นภาษาอังกฤษ)  สำหรับการทดลองที่ 2  (PDF)

4.  สไลด์ภาพรวมของผลการทดลอง (PDF)

5.  Print  out รายละเอียดการวิเคราะห์  จากโปรแกรม Stata  (PDF)   โปรดอ่านคำเตือนด้านล่างก่อนดาวน์โหลด





คำเตือนในการวิเคราะห์ด้วยสถิติและเศรษฐมิติ


เนื่องจากสิ่งที่นำมาให้ดาวน์โหลดเรื่อง print out ของ Stata  ยังไม่ใช่งานที่เสร็จสมบูรณ์  และเอางานที่สมบูรณ์มาให้ดูก็ไม่ได้  เพราะอาจารย์ของผมจ่ายเงินไปหลายแสนบาทและยังไม่ได้ตีพิมพ์งานนี้   การเอาผลสำเร็จมาให้ดูก่อนอาจจะไม่ดีนัก   ผมจึงเอามาให้ดูแต่แนวคิดหรือแนวทางที่ใช้ในการวิเคราะห์  และคำสั่งที่ใช้กับโปรแกรม Stata    ทั้งนี้มีอยู่จุดหนึ่งที่ไม่ถูกต้อง  คือ  จำนวนตัวอย่างในการทดสอบด้วยสถิติ  Non-parametric    



จำนวนตัวอย่างที่ถูกต้องสำหรับสถิติ  Non-parametric  คือที่ระบุใน  print out ชุดแรกเท่านั้น (แอบเอามาให้ดูเป็นตัวอย่างเล็กน้อย)  ที่เหลือไม่ถูกต้อง  สังเกตได้ว่าจำนวนตัวอย่างในการวิเคราะห์ต่อ ๆ ไปเพิ่มขึ้นมาก  ที่ไม่ถูกต้องเพราะว่ามันไม่ได้เป็น  Independent observation



การนับจำนวนตัวอย่างมีหลักอยู่ว่า   แต่ละตัวอย่างจะต้องแยกเป็นอิสระจากกัน (Independent  observation)  กล่าวคือ  การตัดสินใจของคนเดียวกันในหลาย ๆ รอบ (ภายใต้หนึ่งสถานการณ์ แต่เล่นหลายรอบ)  ไม่ถือว่าเป็นอิสระจากกัน   จำนวนตัวอย่างจึงไม่ใช่ว่า  จำนวนชุดการทดลอง  คูณด้วย  จำนวนรอบที่เล่น    แต่เท่ากับเพียงจำนวนชุดการทดลองเท่านั้น



จำนวนชุดการทดลอง (independent  observation) เช่น  การทดลองกับคนกลุ่มหนึ่ง เรียกว่าหนึ่งชุดการทดลอง   โดยจะมีผู้เล่นตั้งแต่สองคนขึ้นไป  ทำการโต้ตอบกัน  บางชุดอาจจะต้องใช้คนมากถึงห้าคน  ก็ถือว่าเป็นชุดการทดลองเดียว   เช่น  ผู้เล่น 16  คน  เล่นด้วยกันชุดละสองคน  จะมีจำนวนชุดการทดลองเพียง  8  ชุดเท่านั้น  นั่นคือ  8  observations   ซึ่งไม่พอสำหรับการวิเคราะห์ด้วยเศรษฐมิติ  หากจะเชิญคนมาเล่นมากกว่านี้ก็ต้องใช้เงินมากขึ้นอีก  

 

ปัญหาของการทดลองด้วยทฤษฎีเกมส์อยู่ตรงนี้  คือจำนวนตัวอย่างน้อยมาก เราจึงมักใช้สถิติ Non-parametric แทนเศรษฐมิติ  



ในส่วนของการใช้เศรษฐมิติพอจะมีช่องให้ทำได้เช่น  การดู Dynamic ของการตัดสินใจ  โดยใช้ตัวแปร lagged variable  หรือ  ดูปัจจัยที่มีอิทธิพลของการตัดสินใจในแต่ละรอบ  นั้นก็เป็นอีกทางหนึ่งที่เป็นไปได้  แต่ต้องวางแผนดี ๆ  พยายามทำให้มันเป็นการวิเคราะห์  Time Series หรือ Panel data analysis   
 
 
ถึงจะใช้เศรษฐมิติได้ดังที่กล่าวมาข้างต้น  มันอาจจะไม่ได้ตอบคำถามที่อยากรู้จริง ๆ   เพราะไม่ได้มีการเปรียบเทียบค่าบางอย่างที่เกิดพร้อม ๆ กันในทุก ๆ ชุดการทดลอง   ซึ่งสถิติ Non-parametric  ช่วยตอบได้ดีกว่า     เศรษฐมิติจึงอาจเพียงแต่ช่วยเพิ่มลูกเล่นและสีสันของงานเท่านั้น  แต่ไม่ได้จี้ไปที่หัวใจของคำตอบ








Link






กลับสู่สารบัญ







 

เกี่ยวกับลิขสิทธิ์เนื้อหาในเว็บไซต์ิ์

ผู้เขียนไม่หวงห้ามที่ท่านจะคัดลอกบทความ บนเว็บไซต์นี้ไปใช้ในรายงานของท่าน  

แต่ขอความกรุณาเพื่อนนักวิชาการ เพื่อนผู้ทำเว็ปไซต์ 
น้อง ๆ นักเรียน นักศึกษา ทุกท่าน 
ได้โปรดเขียนอ้างอิงในรายงานของท่านตามหลักสากล

การไม่เขียนอ้างอิงดังกล่าวถือว่าละเมิดลิขสิทธิ์
และมีความผิดตามกฎหมาย  
 
 ขอขอบคุณทุกท่านมากครับ