Both Table 1 and Table 2 value will

Both Table 1 and Table 2 value will be then used in determine the frequency table
of inter-arrival time and service time of the patients. Then, the observed and expected
value of the frequency of inter-arrival times and service timeswere obtained using
Chi-Square Test Goodness of Fit (CSTGF). This test was carriedout using SPSS.
The expected values obtained are important in deciding on whether the null hypothesis
is rejected. For our study, the null hypothesis is equal to the probability of expected
value of the frequency. The hypothesis testing is as follows:
Null Hypothesis 1: The inter-arrival time of the patients occur with equal
probabilities.
Alternate Hypothesis 1: The inter-arrival time of the pConflicting views had greeted the use of systematic sampling for sample selection and estimation
in stratified sampling in terms of the precision of the population mean base on the inherent characteristics
of the population. These conflicting views were analyzed using Cochran data (1977, p.
211) [1]. When the population units are ordered, variance of systematic sampling for all possible
systematic samples provides equal, non-negative and most precise estimates for all the variance
functions considered i.e. Vy Vy Vy 123 ( sy ) = = ( sy ) ( sy ) , unlike when a single systematic sample is
used and when variance of simple random sampling is used to estimate selected systematic samples.atients do not occur with equal
probabilities.
Null Hypothesis 2: The service time of the patients occur with equal probabilities.
Alternate Hypothesis 2: The service time of the patients do not occur with equal
probabilities.
Table 3 shows the summary of test statistics for inter-arrival times while Table 4
indicates the summary statistical test for service time. Both tables are carried out
using CSTGF using SPSS software.
42

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Both Table 1 and Table 2 value will be then used in determine the frequency table of inter-arrival time and service time of the patients. Then, the observed and expected value of the frequency of inter-arrival times and service timeswere obtained using Chi-Square Test Goodness of Fit (CSTGF). This test was carriedout using SPSS. The expected values obtained are important in deciding on whether the null hypothesis is rejected. For our study, the null hypothesis is equal to the probability of expected value of the frequency. The hypothesis testing is as follows: Null Hypothesis 1: The inter-arrival time of the patients occur with equal probabilities. Alternate Hypothesis 1: The inter-arrival time of the pConflicting views had greeted the use of systematic sampling for sample selection and estimationin stratified sampling in terms of the precision of the population mean base on the inherent characteristicsof the population. These conflicting views were analyzed using Cochran data (1977, p.211) [1]. When the population units are ordered, variance of systematic sampling for all possiblesystematic samples provides equal, non-negative and most precise estimates for all the variancefunctions considered i.e. Vy Vy Vy 123 ( sy ) = = ( sy ) ( sy ) , unlike when a single systematic sample isused and when variance of simple random sampling is used to estimate selected systematic samples.atients do not occur with equal กิจกรรม สมมติฐานว่าง 2: เวลาบริการผู้ป่วยที่เกิดขึ้นกับกิจกรรมเท่า สมมติฐานอื่น 2: เวลาบริการผู้ป่วยไม่เกิดขึ้น ด้วยเท่ากับ กิจกรรม ตาราง 3 แสดงสรุปของการทดสอบสถิติครั้งระหว่างมาถึงในขณะที่ตาราง 4 บ่งชี้ว่า การทดสอบทางสถิติสรุปเวลาการให้บริการ ดำเนินการทั้งสองตาราง ใช้ CSTGF ใช้โปรแกรมซอฟต์แวร์ 42

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ทั้งสองตารางที่ 1 และตารางที่ 2 ค่าจะถูกนำมาใช้ในการตรวจสอบตารางความถี่
ของระหว่างเดินทางมาถึงเวลาและเวลาการให้บริการของผู้ป่วย จากนั้นสังเกตและคาดว่า
มูลค่าของความถี่ของเวลาระหว่างเดินทางมาถึงและบริการ timeswere ได้ใช้
ไคสแควร์ทดสอบความดีของพอดี (CSTGF) การทดสอบนี้ถูก carriedout โดยใช้โปรแกรม SPSS.
ค่าคาดว่าได้มีความสำคัญในการตัดสินใจว่าสมมติฐาน
ถูกปฏิเสธ สำหรับการศึกษาของเราสมมติฐานเท่ากับคาดว่าน่าจะเป็นของ
ค่าความถี่ ผลการทดสอบสมมติฐานดังนี้
สมมติฐานที่ 1: เวลาระหว่างการมาถึงของผู้ป่วยที่เกิดขึ้นกับเท่ากับ
ความน่าจะเป็น.
สำรองสมมติฐานที่ 1: เวลาระหว่างการมาถึงของมุมมอง pConflicting ได้รับการต้อนรับการใช้งานของระบบการเก็บตัวอย่างสำหรับการเลือกตัวอย่างและการประมาณ
ใน การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นในแง่ของความแม่นยำของประชากรหมายถึงฐานในลักษณะโดยธรรมชาติ
ของประชากร มุมมองที่ขัดแย้งกันเหล่านี้ถูกนำมาวิเคราะห์โดยใช้ข้อมูล Cochran (1977, น.
211) [1] เมื่อหน่วยประชากรมีการสั่งซื้อแปรปรวนของการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบเป็นไปได้ทั้งหมดสำหรับ
ตัวอย่างระบบให้เท่ากันที่ไม่ใช่เชิงลบและการประมาณการที่แม่นยำที่สุดสำหรับทุกความแปรปรวน
ฟังก์ชั่นการพิจารณาเช่น Vy Vy Vy 123 (ซี่) = = (ซี่) (ซี่) ซึ่งแตกต่างจาก เมื่อกลุ่มตัวอย่างเป็นระบบเดียว
ที่ใช้และเมื่อความแปรปรวนของการสุ่มตัวอย่างแบบง่ายจะใช้ในการประเมินที่เลือก samples.atients ระบบไม่เท่ากันเกิดขึ้นกับ
ความน่าจะเป็น.
สมมติฐานที่ 2: เวลาการให้บริการของผู้ป่วยที่เกิดขึ้นกับความน่าจะเป็นเท่ากับ.
สำรองสมมติฐานที่ 2: เวลาการให้บริการของผู้ป่วยที่ไม่ได้เกิดขึ้นกับเท่ากับ
ความน่าจะเป็น.
ตารางที่ 3 แสดงให้เห็นถึงบทสรุปของการทดสอบสถิติสำหรับเวลาระหว่างเดินทางมาถึงในขณะที่ตารางที่ 4
แสดงให้เห็นสรุปการทดสอบทางสถิติสำหรับเวลาการให้บริการ ตารางทั้งสองจะดำเนินการ
โดยใช้ CSTGF ใช้ซอฟต์แวร์โปรแกรม SPSS.
42

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตารางที่ 1 และตารางที่ 2 ทั้งสองค่าจะใช้ในการกำหนดตารางความถี่
ของอินเตอร์ เวลาที่เดินทางมาถึงและเวลาการให้บริการของผู้ป่วย แล้ว ตรวจสอบ และคาดว่ามูลค่าของความถี่ของ Inter
ครั้งมาถึงและ timeswere บริการได้ใช้
พระเจ้าไคสแควร์พอดี ( cstgf ) การทดสอบนี้มีการใช้โปรแกรม SPSS
ที่คาดว่าจะได้เป็นสิ่งสำคัญในการตัดสินใจว่าสมมติฐานโมฆะ
เป็นปฏิเสธ การศึกษาของเรา , สมมติฐานโมฆะ เท่ากับความน่าจะเป็นของค่าคาดหวัง
ของความถี่ การทดสอบสมมติฐานมีดังนี้ :
สมมติฐานโมฆะ 1 : อินเตอร์ มาถึงเวลาของผู้ป่วยที่เกิดขึ้นเท่ากับ
ความน่าจะเป็น
อีฉุยอีแฉก 1ระหว่างเดินทางมาถึงเวลาของ pconflicting มุมมองได้ทักทายการใช้ระบบสุ่มเลือกตัวอย่างและการประมาณค่า
ใน Stratified Sampling ในแง่ของความแม่นยําของฐานค่าเฉลี่ยของประชากรในลักษณะ
ของประชากร ความคิดเห็นที่ขัดแย้งกันเหล่านี้มาวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ Cochran ( 2520 , หน้า
211 ) [ 1 ] เมื่อประชากรหน่วยจะสั่ง