5  การสุ่ม

การสุ่ม (Randomization) เป็นหนึ่งในหลักการพื้นฐานของแผนการทดลอง ซึ่งช่วยให้การประมาณค่าความคลาดเคลื่อนจากการทดลอง (Experimental error) มีความถูกต้อง ซึ่งจำเป็นอย่างยิ่งสำหรับการเปรียบเทียบทรีตเมนต์ การสุ่มเป็นกระบวนการจัดสรรทรีตเมนต์เพื่อให้แต่ละแปลงทดลองมีโอกาสเท่ากันในการได้รับทรีตเมนต์ใดๆ

5.1 วิธีการสุ่ม

กระบวนการสุ่มสามารถทำได้โดยใช้ ตารางเลขสุ่ม (Table of random numbers) หรือการ จับฉลาก (Drawing lots) ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงทั้งสองวิธีสำหรับการสุ่มและวางแผนผังแปลงในแผนการทดลองแบบสุ่มสมบูรณ์ในบล็อก (RCB) ที่มี 6 ทรีตเมนต์ และ 4 ซ้ำ

5.1.1 วิธีการใช้ตารางเลขสุ่ม (เก่าแล้ว)

5.1.2 วิธีการจับฉลาก

ยังสามารถใช้ได้ เมื่อมีจำนวนทรีตเมนต์ไม่มากนัก โดยมีขั้นตอนดังนี้: 1. เตรียมฉลาก: เขียนหมายเลข 1 ถึง 6 (เนื่องจากมี 6 ทรีตเมนต์) ลงบนกระดาษขนาดเท่าๆ กัน 6 แผ่น พับและใส่ในกล่อง

  1. สุ่มหยิบ: เขย่ากล่องเพื่อให้ฉลากผสมกันอย่างทั่วถึง จากนั้นหยิบฉลากขึ้นมาทีละใบ บันทึกหมายเลขไว้ และทำซ้ำจนกว่าจะครบทั้ง 6 ใบโดยไม่ต้องใส่กลับคืน

  2. กำหนดทรีตเมนต์: กำหนดหมายเลขที่จับได้เป็น “หมายเลขทรีตเมนต์” และลำดับที่หยิบได้เป็น “หมายเลขแปลง” เช่นเดียวกับวิธีก่อนหน้า

  3. ทำซ้ำ: ทำขั้นตอนเดียวกันสำหรับบล็อกที่เหลือทั้งหมด

5.1.3 วิธีการสุ่มด้วยเทคโนโลยีสมัยใหม่

ในปัจจุบัน นักวิจัยนิยมใช้ซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์เพื่อความรวดเร็ว แม่นยำ และสามารถตรวจสอบย้อนกลับได้ (Reproducibility)

5.1.3.1 การใช้โปรแกรมตารางคำนวณ (Excel หรือ Google Sheets)

เป็นวิธีที่สะดวกที่สุดสำหรับงานวิจัยทั่วไป มีขั้นตอนดังนี้:

  1. พิมพ์หมายเลขทรีตเมนต์ (เช่น 1 ถึง 6) ลงในคอลัมน์ A

  2. ในคอลัมน์ B ให้ใช้ฟังก์ชัน =RAND() เพื่อสร้างตัวเลขสุ่มระหว่าง 0 ถึง 1

  3. ทำการจัดเรียงข้อมูล (Sort) คอลัมน์ A โดยยึดตามค่าในคอลัมน์ B จากน้อยไปหามาก ลำดับที่ได้ใหม่ในคอลัมน์ A คือลำดับทรีตเมนต์ที่สุ่มแล้วในบล็อกนั้นๆ

5.1.3.2 การใช้โปรแกรมทางสถิติ R (แพ็กเกจ agricolae)

นักวิจัยข้าวนานาชาตินิยมใช้ภาษา R ร่วมกับแพ็กเกจ agricolae (de Mendiburu 2023) ซึ่งออกแบบมาเพื่อการทดลองทางการเกษตรโดยเฉพาะ

  • ข้อดี: สามารถสร้างแผนผังแปลง (Field Layout) และวิเคราะห์ข้อมูลต่อได้ทันที

  • ตัวอย่างคำสั่ง:

library(agricolae)
treatments <- c("T1", "T2", "T3", "T4", "T5", "T6")
design <- design.rcbd(treatments, r = 4, serie = 2)
design$book
   plots block treatments
1    101     1         T4
2    102     1         T2
3    103     1         T3
4    104     1         T5
5    105     1         T1
6    106     1         T6
7    201     2         T5
8    202     2         T2
9    203     2         T3
10   204     2         T6
11   205     2         T4
12   206     2         T1
13   301     3         T3
14   302     3         T6
15   303     3         T4
16   304     3         T2
17   305     3         T1
18   306     3         T5
19   401     4         T3
20   402     4         T6
21   403     4         T5
22   404     4         T1
23   405     4         T2
24   406     4         T4

5.1.3.3 เครื่องมือสุ่มออนไลน์ (Online Randomization Tools)

เว็บไซต์อย่าง Random.org หรือเครื่องมือเฉพาะทางด้านการเกษตร ช่วยให้นักวิจัยสามารถสร้างลำดับสุ่มที่มีความบริสุทธิ์สูง (True Randomness) ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องติดตั้งโปรแกรม

สรุป: ไม่ว่าจะใช้วิธีใด สิ่งสำคัญที่สุดคือต้องบันทึกวิธีการสุ่มและรหัสที่ใช้ (Seed number) ไว้ในสมุดบันทึกเพื่อให้ผู้อื่นสามารถตรวจสอบหรือทำซ้ำกระบวนการเดียวกันได้ในอนาคต