บทท 1 ความร เบ องต นเก ยวก บสถ ต

บทที่ 1

ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับสถิติ ความหมายของสถิติ

ค าว่า สถิติ (Statistics) มาจากภาษาเยอรมันว่า Statistik มีรากศัพท์มาจาก Stat หมายถึง ข้อมูล หรือ สารสนเทศ ซึ่งจะอ านวยประโยชน์ต่อการบริหารประเทศในด้านต่าง ๆ เช่น การท าส ามะโนครัว เพื่อทราบพลเมือง ในประเทศทั้งหมด ต่อมา สถิติ หมายถึงตัวเลขหรือข้อมูลที่ได้จากการเก็บรวบรวม เช่น จ านวนผู้ประสบอุบัติเหตุ บนท้องถนน อัตราการเกิดของเด็กทารก ปริมาณน้ าฝนในแต่ละปี สถิติในความหมายนี้ เรียกว่าข้อมูลทางสถิติ (Statistical data) อีกความหมายหนึ่ง สถิติ หมายถึงวิธีการที่ว่าด้วยการเก็บรวบรวมข้อมูล การน าเสนอข้อมูล การวิเคราะห์ ข้อมูล และการตีความหมายข้อมูล ประเภทของสถิติ สถิติแบ่งออกเป็น 2 ประเภทคือ 1.สถิติพรรณนา (Descriptive Statistics) เป็นสถิติที่ใช้อธิบายคุณลักษณะของสิ่งที่ต้องการศึกษากลุ่มใดกลุ่ม หนึ่ง ไม่สามารถอ้างอิงไปยังกลุ่มอื่น ๆ ได้ สถิติที่อยู่ในประเภทนี้ เช่น ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน ค่าฐานนิยม ส่วน เบี่ยงเบนมาตรฐาน พิสัย ฯลฯ 2. สถิติอ้างอิง (Inferential Statistics) เป็นสถิติที่ใช้อธิบายคุณลักษณะของสิ่งที่ต้องการศึกษากลุ่มใดกลุ่ม หนึ่งหรือหลายกลุ่มแล้วสามารถอ้างอิงไปยังกลุ่มประชากรได้ โดยกลุ่มที่น ามาศึกษาจะต้องเป็นตัวแทนที่ดีของ ประชากร ตัวแทนที่ดีของประชากรได้มาโดยวิธีการสุ่มตัวอย่าง และตัวแทนที่ดีของประชากรเรียกว่ากลุ่มตัวอย่าง สถิติอ้างอิงสามารถแบ่งออกเป็น 2 ประเภท คือ 2.1 สถิติมีพารามิเตอร์ (Parametric Statistics) เป็นวิธีการทางสถิติที่จะต้องเป็นไป ตามข้อตกลงเบื้องต้นดังนี้ 1. ข้อมูลต้องอยู่ในระดับช่วงขึ้นไป 2. ข้อมูลที่ได้จากกลุ่มตัวอย่างจะต้องมีการแจกแจงเป็นโค้งปกติ 3. กลุ่มประชากรแต่ละกลุ่มที่น ามาศึกษาต้องมีความแปรปรวนเท่ากัน สถิติประเภทนี้เช่น t-test, Z-test, ANOVA, Regression ฯลฯ

2.2 สถิติไร้พารามิเตอร์ (Nonparametric Statistics) เป็นวิธีการทางสถิติที่

สามารถน ามาใช้ได้โดยปราศจากข้อตกลงเบื้องต้น สถิติที่อยู่ในประเภทนี้ เช่น ไคสแควร์, Median test, Sign test ฯลฯ

โดยปกติแล้วนักวิจัยนิยมใช้สถิติมีพารามิเตอร์ทั้งนี้เพราะผลลัพธ์ที่ได้จากการใช้สถิติมีพารามิเตอร์มีอ านาจ การทดสอบ (Power of Test) สูงกว่าการใช้สถิติไร้พารามิเตอร์ สถิติมีพารามิเตอร์เป็นการทดสอบที่ได้มาตรฐาน มี

ขั้นตอนต่าง ๆ ที่สมบูรณ์ ดังนั้นเมื่อข้อมูลมีคุณสมบัติที่สอดคล้องกับข้อตกลงเบื้องต้นในการใช้สถิติมีพารามิเตอร์จึง ไม่มีผู้ใดคิดที่จะหันกลับไปใช้สถิติไร้พารามิเตอร์ในการทดสอบสมมติฐาน ระดับการวัด การวัดเป็นการก าหนดตัวเลขให้กับสิ่งที่ต้องการศึกษาภายใต้กฎเกณฑ์ที่แน่นอนการวัดแบ่งออกเป็น 4 ระดับ คือ ระดับที่ 1 ระดับนามบัญญัติ (Nominal Scale) เป็นระดับที่ใช้แยกความแตกต่างของสิ่งที่ต้องการวัด ออกเป็นกลุ่ม เช่น เพศ แบ่งออกเป็นกลุ่มเพศชาย และกลุ่มเพศหญิง โดยให้เลข 1 แทน เพศชายและเลข 2 แทน เพศหญิง หรือระดับการศึกษาแบ่งออกเป็นกลุ่มที่มีการศึกษาต่ ากว่าปริญญาตรี ให้แทนด้วยเลข 1 กลุ่มที่มีการศึกษา ระดับปริญญาตรีให้แทนด้วยเลข 2 และกลุ่มที่มีการศึกษาสูงกว่าระดับปริญญาตรีให้แทนด้วยเลข 3 เป็นต้น ซึ่งตัวเลข 1,2,3 ที่ใช้แทนกลุ่มต่างๆ ถือเป็นตัวเลขในระดับนามบัญญัติไม่สามารถน ามาบวก ลบ คูณ หาร หรือหาสัดส่วนได้ ระดับที่ 2 ระดับอันดับที่ (Ordinal Scales) เป็นระดับที่ใช้ส าหรับจัดอันดับที่หรือต าแหน่งของสิ่งของที่ ต้องการวัด เช่น ด าสอบได้ที่ 1 แดงสอบได้ที่ 2 เขียวสอบได้ที่ 3 ซึ่งตัวเลข 1, 2, 3 เป็นตัวเลขในระดับอันดับที่ สามารถน ามาบวก ลบกันได้ ระดับที่ 3 ระดับช่วง (Interval Scales) เป็นระดับที่สามารถก าหนดค่าตัวเลขโดยมีช่วงห่างระหว่างตัวเลข เท่าๆ กัน แต่ไม่มี 0 (ศูนย์) แท้ มีแต่ 0 (ศูนย์) สมมติ เช่น นายวิชัยสอบได้ 0 คะแนน มิได้หมายความว่าเขาไม่มีความรู้ เพียงแต่เขาไม่สามารถท าข้อสอบซึ่งเป็นตัวแทนของความรู้ทั้งหมดได้ ระดับนี้สามารถน าตัวเลขมาบวก ลบ คูณ หาร กันได้ ระดับที่ 4 ระดับอัตราส่วน (Ratio Scales) เป็นระดับที่สามารถก าหนดค่าตัวเลขให้กับสิ่งที่ต้องการวัด มี 0 (ศูนย์) แท้ เช่น น้ าหนัก ความสูง อายุ เป็นต้น ระดับนี้สามารถน าตัวเลขมาบวก ลบ คูณ หาร หรือหาอัตราส่วน กันได้ ประชากรและกลุ่มตัวอย่าง ประชากร คือ กลุ่มของการวัดทั้งหมดที่สนใจศึกษา ตัวอย่าง คือ สับเซตของการวัดที่มาจากประชากรที่สนใจศึกษา พารามิเตอร์ คือ ค่าจริงหรือค่าประชากร ซึ่งโดยทั่วไปไม่ทราบค่า ตัวแปร ตัวแปร คือ คุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยู่กับความแตกต่างเฉพาะบุคคลหรือกลุ่มตัวอย่าง เช่น อุณหภูมิ ของร่างกายคือตัวแปรที่เปลี่ยนแปลงไปในแต่ละบุคคล การนับถือศาสนา รายได้ อายุ ความสูง ตัวแปรคุณลักษณะ เหล่านี้ขึ้นอยู่กับแต่ละบุคคล

ชนิดของตัวแปร 1. ตัวแปรเชิงคุณภาพ เป็นตัวแปรที่ข้อมูลไม่ใช่ตัวเลขแต่เป็นข้อมูลที่มีลักษณะเป็นการแบ่งประเภทให้เห็น ถึงความแตกต่างของกลุ่มตัวอย่างแต่ละกลุ่ม เช่น ศาสนา อาชีพ สถานภาพสมรส ระดับการศึกษา 2. ตัวแปรเชิงปริมาณ เป็นตัวแปรที่ถูกวัดมามีค่าเป็นตัวเลข เช่น จ านวนบุตร รายได้ คะแนนสอบ ราคา สิ่งของ การเก็บรวบรวมข้อมูลและการสุ่มตัวอย่าง งานวิจัยในสาขาวิชาต่างๆ เป็นกระบวนการเชิงวิทยาศาสตร์ มีการวางแผนหรือการก าหนดแนวความคิด สมมติฐานของการวิจัย ตัวแบบที่ท าวิจัย ข้อมูลที่ต้องการเก็บรวบรวม วิธีการทดลองหรือเทคนิคการส ารวจ ขนาด ตัวอย่าง และวิธีวิเคราะห์ข้อมูล ตลอดจนวิธีรายงานผล เพื่อประเมินผลลัพธ์และตอบปัญหาของการวิจัยต่อไป  ข้อมูล คือความจริงที่ให้ความรู้ความเข้าใจในเรื่องที่วิจัยได้ ข้อมูลอาจเป็นตัวเลขหรือไม่เป็นตัวเลขที่ เกี่ยวกับเรื่องที่สนใจศึกษา ข้อมูลจ าเป็นต้องมีคุณภาพ เพื่อน าไปวิเคราะห์หาสารสนเทศที่ให้ความรู้หรือช่วยในการ ตัดสินใจให้ถูกต้อง  วิธีการเก็บรวบรวมข้อมูล ก่อนอื่นผู้วิจัยควรศึกษาและก าหนดข้อมูลที่ใช้หรือที่สนใจเก็บรวบรวมว่ามี อะไรบ้าง ซึ่งอาจก าหนดในรูปของแบบบันทึกข้อมูลหรือการสร้างแบบสอบถามไว้ก่อนแล้วจึงเลือกวิธีการเก็บ รวบรวมข้อมูล โดยวิธีการเก็บรวบรวมข้อมูลมี 4 วิธีดังนี้ 1. วิธีส ามะโนครัว คือ การเก็บรวบรวมข้อมูลจากทุกหน่วยของประชากร 2. วิธีส ารวจตัวอย่าง คือ การเก็บรวบรวมข้อมูลจากหน่วยตัวอย่าง ซึ่งโดยทั่วไปควรอาศัยเทคนิคการสุ่ม ตัวอย่าง เพื่อเลือกหน่วยตัวอย่างที่เป็นตัวแทนที่ดีของประชากร 3. วิธีการทดลอง คือ การเก็บรวบรวมข้อมูลหรือสังเกตการณ์จากงานทดลองด้านต่าง ๆ ที่อาจท าใน ห้องปฏิบัติการหรือนอกห้องปฏิบัติการของการทดลอง 4. วิธีเก็บรวบรวมจากทะเบียน คือ การเก็บรวบรวมข้อมูลที่มีผู้บันทึกรวบรวมข้อมูลไว้เสร็จแล้ว ผู้ใช้ไป ศึกษาค้นคว้าและน ามาใช้อีกต่อหนึ่ง  การสุ่มตัวอย่าง คือ การเลือกตัวอย่างและเทคนิคการประมาณค่าพารามิเตอร์ที่สนใจ เช่น ค่าเฉลี่ย ค่า สัดส่วน เป็นต้น ภายใต้ทฤษฎีการสุ่มตัวอย่าง และนิยมใช้ในกรณีที่ประชากรมีขนาดใหญ่ ซึ่งการเลือกตัวอย่าง แบ่งเป็น 2 วิธีหลัก ๆ คือ 1. การเลือกตัวอย่างที่ใช้ความน่าจะเป็น เป็นเทคนิคการหาข้อมูลที่เป็นตัวอย่างเชิงความน่าจะเป็น ซึ่งมี คุณสมบัติว่าแต่ละหน่วยประชากรมีค่าความน่าจะเป็นที่ไม่เท่ากับศูนย์ที่จะถูกเลือกมาเป็นตัวอย่าง เช่น  การเลือกตัวอย่างสุ่มแบบง่าย เช่น จับฉลาก ตารางเลขสุ่ม ใช้คอมพิวเตอร์  การเลือกตัวอย่างแบบมีระบบ เช่น เส้นตรง วงกลม

 การเลือกตัวอย่างแบบเป็นชั้นภูมิ เช่น อย่างง่าย แบบกลุ่ม หลายขั้น 2. การเลือกตัวอย่างที่ไม่ใช้ความน่าจะเป็น เป็นการเลือกตัวอย่างที่ไม่ค านึงถึงโอกาสที่หน่วยต่าง ๆ ใน ประชากรจะถูกเลือกขึ้นมาอย่างไร วิธีการนี้บางหน่วยของประชากรอาจไม่มีโอกาสจะถูกเลือกเลย จะไม่สามารถน า ผลสรุปจากระดับตัวอย่างไปอนุมานเพื่อหาข้อสรุปถึงระดับประชากรได้ เช่น การเลือกตัวอย่างแบบบังเอิญ การเลือก ตัวอย่างแบบสโนว์บอล การเลือกตัวอย่างแบบโควตา  การวางแผนการส ารวจ ควรมีการก าหนดขั้นตอนการท างานตามล าดับ ประกอบด้วยขั้นตอนต่าง ๆ โดย สรุปดังนี้ 1. วัตถุประสงค์และทรัพยากร 2. ประชากรเป้าหมายและประชากรของการส ารวจ 3. หน่วยประชากรและหน่วยตัวอย่าง 4. แผนแบบการสุ่มตัวอย่างและวิธีการเลือกตัวอย่าง 5. วิธีการประมาณค่าพารามิเตอร์และตัวประมาณที่ใช้ 6. วิธีวิเคราะห์และการอนุมานผลลัพธ์ 7. การสร้างเครื่องมือของการวิจัยหรือแบบบันทึกข้อมูล แบบสอบถาม แบบทดสอบ 8. การท าการมทดลองเครื่องมือและการส ารวจทดลอง 9. ขนาดตัวอย่าง 10. วิธีเก็บรวบรวมข้อมูล 11. งานสนามและงานเอกสาร 12. การประมวลผลและการวิเคราะห์ 13. การประเมินผล 14. การรายงานผล 15. การสรุปผล การเตรียมข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ การจะให้ SPSS วิเคราะห์ข้อมูลให้ จ าเป็นต้องเตรียมข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่คอมพิวเตอร์สามารถอ่านได้ ก่อน

◆ Case Variables และ Value

Case คือหน่วยสังเกตหรือหน่วยวิเคราะห์ เช่น ในการสัมภาษณ์ความคิดเห็นของผู้ใช้ยาสีฟันยี่ห้อ

งามฟัน ผู้ถูกสัมภาษณ์แต่ละคนคือหน่วยสังเกต หรือ Case

Variable คือลักษณะต่าง ๆ ของหน่วยสังเกตที่วัดหรือสอบถามมา คือตัวแปร

◆ การบันทึกข้อมูล เมื่อตัดสินใจว่าจะเก็บข้อมูลเกี่ยวกับตัวแปรใดแล้ว สิ่งส าคัญประการหนึ่งคือ ต้องตัดสินใจว่าจะ บันทึกข้อมูลอย่างไร เช่น อายุ จะบันทึกเป็น วัน เดือน ปี ที่เกิด หรือบันทึกเป็นปี หรือบันทึกเป็นช่วงอายุ ◆ _{การลงรหัสข้อมูล (Coding) เป็นการเปลี่ยนรูปแบบข้อมูลโดยให้รหัสแทนข้อมูลเพื่อสามารถจ าแนก} ลักษณะของข้อมูล รหัสที่ใช้แทนอาจจะอยู่ในรูปตัวเลข ตัวอักษร หรือข้อความ เช่น อาชีพ อาจให้รหัส “1” แทน อาชีพรับราชการ รหัส “2” แทนพนักงานเอกชน รหัส “3” แทนอาชีพเกษตรกรรม รหัส “4” แทนอาชีพอื่น ๆ เป็น ต้น ผู้วิจัยควรท าสมุดคู่มือก าหนดรหัสให้ตัวแปร โดยในคู่มือจะต้องก าหนดชื่อตัวแปร ชนิด และขนาดของตัวแปร และก าหนดรหัสตัวแปรไว้ด้วย

ตัวอย่างแบบสอบถาม แบบสอบถามการส ารวจ “ความพึงพอใจของบริษัทอ่าวไทยทัวร์” ค าชี้แจง ให้ท่านท าเครื่องหมาย ลงในช่องว่างตามความเป็นจริง สถานภาพส่วนบุคคล 1. เพศ ( ) 1. ชาย ( ) 2. หญิง 2. อายุ………ปี 3. การศึกษาสูงสุด ( ) 1. มัธยมต้น ( ) 4. ปริญญาตรี ( ) 2. มัธยมปลาย ( ) 5. สูงกว่าปริญญาตรี ( ) 3. อนุปริญญา ( ) 6. อื่น ๆ (ระบุ)…………. 4. รายได้ต่อเดือน ( ) 1. ไม่มีรายได้ ( ) 4. 10,000 ‟ 15,000 บาท ( ) 2. ต่ ากว่า 5,000 บาท ( ) 5. สูงกว่า 15,000 บาท ( ) 3. 5,000 ‟ 9,999 บาท การเดินทาง 1. ท่านเดินทางปีละกี่ครั้ง ( ) 1. 0 ‟ 1 ครั้ง ( ) 3. 6 ‟ 9 ครั้ง ( ) 2. 2 ‟ 5 ครั้ง ( ) 4. ตั้งแต่ 10 ครั้งขึ้นไป 2. ปัจจัยที่ท่านเลือกใช้บริการของบริษัททัวร์ โดยเรียงตามล าดับความส าคัญจากมากไปน้อย ( ) ชื่อเสียงของบริษัท ( ) ราคา ( ) ช่วงเวลาที่เหมาะสม (ช่วงเวลาที่ว่างตรงกับที่บริษัททัวร์จัด) ( ) การบริการ 3. ท่านรู้จักบริษัททัวร์อันดามันจากแหล่งใดบ้าง (เลือกได้หลายค าตอบ) ( ) 1. ทางทีวี ( ) 2. สื่อสิ่งพิมพ์ เช่น หนังสือพิมพ์ นิตยสาร ใบปลิว ( ) 3. เพื่อน / ญาติ แนะน า

ความพึงพอใจในการบริการของบริษัททัวร์อันดามัน ความพึงพอใจ มาก ที่สุด มาก ปาน กลาง น้อย น้อยมาก 1. การบริการด้านการจอง ค าแนะน า 2. คุณภาพและรสชาติของอาหาร 3. การบริการของไกด์ 4. บริการด้านพาหนะ

ตัวอย่างคู่มือลงรหัส ส่วนที่ 1 สถานภาพส่วนบุคคล ค าถามที่ ชื่อตัวแปร รายการข้อมูล ขนาดตัวแปร ความหมาย ข้อสังเกต 1. SEX เพศ 1 1 ชาย 2 หญิง 9 ไม่ตอบ เลือกได้ ค าตอบเดียว 2. AGE อายุ 2 15 - 80 (เลขจ านวนเต็ม) ระบุอายุ ตามจริง 3. EDUCA การศึกษา 1 1 มัธยมต้น 2 มัธยมปลาย 3 อนุปริญญา 4 ปริญญาตรี 5 สูงกว่าปริญญาตรี 6 อื่น ๆ 9 ไม่ตอบ เลือกได้ ค าตอบเดียว 4. INCOME รายได้ต่อ เดือน 1 1 ไม่มีรายได้ 2 ต่ ากว่า 5,000 บาท 3 5,000 ‟ 9,999 บาท 4 10,000 ‟ 15,000 บาท 5 สูงกว่า 15,000 บาท 9 ไม่ตอบ เลือกได้ ค าตอบเดียว

ส่วนที่ 2 การเดินทาง ค าถามที่ ชื่อตัวแปร รายการข้อมูล ขนาดตัวแปร ความหมาย ข้อสังเกต 1. V1 จ านวนครั้งที่ เดินทาง 1 1 0 ‟ 1 ครั้ง 2 2 ‟ 5 ครั้ง 3 6 ‟ 9 ครั้ง 4 10 ครั้งขึ้นไป 9 ไม่ตอบ เลือกได้ ค าตอบ เดียว ปัจจัยในการเลือกบริษัททัวร์ 2. V2 ชื่อเสียง 1 1 เลือกเป็นล าดับ 1 2 เลือกเป็นล าดับ 2 3 เลือกเป็นล าดับ 3 4 เลือกเป็นล าดับ 4 9 ไม่ตอบ V3 ราคา 1 1 เลือกเป็นล าดับ 1 2 เลือกเป็นล าดับ 2 3 เลือกเป็นล าดับ 3 4 เลือกเป็นล าดับ 4 9 ไม่ตอบ V4 ช่วงเวลาที่ เหมาะสม 1 1 เลือกเป็นล าดับ 1 2 เลือกเป็นล าดับ 2 3 เลือกเป็นล าดับ 3 4 เลือกเป็นล าดับ 4 9 ไม่ตอบ V5 การบริการ 1 1 เลือกเป็นล าดับ 1 2 เลือกเป็นล าดับ 2 3 เลือกเป็นล าดับ 3 4 เลือกเป็นล าดับ 4 9 ไม่ตอบ

แหล่งที่รู้จักบริษัท ค าถามที่ ชื่อตัวแปร รายการข้อมูล ขนาดตัวแปร ความหมาย ข้อสังเกต 3. V6 ทีวี 1 0 ไม่เลือก 1 เลือก V7 สื่อสิ่งพิมพ์ 1 0 ไม่เลือก 1 เลือก V8 เพื่อน/ญาติ 1 0 ไม่เลือก 1 เลือก ส่วนที่ 3 ความพึงพอใจในการบริการ ค าถามที่ ชื่อตัวแปร รายการข้อมูล ขนาดตัวแปร ความหมาย ข้อสังเกต 1. U1 การจอง 1 1 น้อยมาก 2 น้อย 3 ปานกลาง 4 มาก 5 มากที่สุด 9 ไม่ตอบ สเกลแสดง ล าดับความ พอใจ 2. U2 อาหาร 1 1 น้อยมาก 2 น้อย 3 ปานกลาง 4 มาก 5 มากที่สุด 9 ไม่ตอบ สเกลแสดง ล าดับความ พอใจ 3. U3 บริการของไกด์ 1 1 น้อยมาก 2 น้อย 3 ปานกลาง 4 มาก 5 มากที่สุด สเกลแสดง ล าดับความ พอใจ

9 ไม่ตอบ ค าถามที่ ชื่อตัวแปร รายการข้อมูล ขนาดตัวแปร ความหมาย ข้อสังเกต 4. U4 พาหนะ 1 1 น้อยมาก 2 น้อย 3 ปานกลาง 4 มาก 5 มากที่สุด 9 ไม่ตอบ สเกลแสดง ล าดับความ พอใจ ◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆

การใช้โปรแกรมส าเร็จรูป SPSS

SPSS เป็นโปรแกรมส าเร็จรูปทางสถิติ เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติโดย SPSS ย่อมาจาก Statistical

Package for the Social Sciences ซึ่งเป็นลิขสิทธิ์ของบริษัท SPSS จ ากัดแห่งประเทศสหรัฐอเมริกา

SPSS เป็นโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่สามารถใช้กับเครื่องไมโครคอมพิวเตอร์ (Personal Computer) หรือ เครื่องขนาดใหญ่ก็ได้ โดย SPSS เป็นโปรแกรมที่มีการพัฒนาและเปลี่ยนแปลงปรับปรุงมาโดยตลอด

1. SPSSx _{เป็นโปรแกรมที่ใช้กับเครื่องขนาดใหญ่ที่เป็นประเภท Main ‟ frame computer}

2. SPSS/PC เป็นโปรแกรมที่ใช้กับเครื่องไมโครคอมพิวเตอร์ (Personal Computer) ที่ท างานบนระบบ Dos

3. SPSS for Windows เป็นโปรแกรมประเภทเดียวกับ SPSS/PC เพียงแต่ท างานบนระบบ Windows

โปรแกรม SPSS for Windows ได้ถูกพัฒนาให้สามารถท างานบนโปรแกรมควบคุม ระบบ Microsoft Windows โดยมีการปรับปรุงรูปแบบการใช้งานให้ดูง่ายส าหรับผู้ใช้และมี ประสิทธิภาพสูง สะดวกในการท างานและวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติได้อย่างละเอียด พร้อมกันนี้สามารถน าเสนอข้อมูล ในรูปกราฟและตารางที่หลากหลาย และสามารถรับข้อมูลที่สร้างจากโปรแกรมประเภทอื่นได้ด้วย เช่น Microsoft Excel , LOTUS ฯลฯ โปรแกรม SPSS for Windows ปัจจุบันโปรแกรม SPSS มีการพัฒนาโปรแกรมรุ่นใหม่ออกมาอยู่เป็นประจ า และมีขอบเขตงานวิเคราะห์ทาง สถิติที่ครอบคลุมกว้างขวางมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นงานการวิเคราะห์ข้อมูลทางด้านธุรกิจ การตลาด การควบคุมการผลิต ตลอดจนการวิเคราะห์ข้อมูลทางด้านวิทยาศาสตร์ ทางอุตสาหกรรม เป็นต้น 1. หลักการใช้งาน SPSS for Windows ในการใช้งาน SPSS ผู้ใช้จะต้องทราบก่อนว่าจะท าการวิเคราะห์อะไร นั่นคือตัวแปรที่ จะท าการวิเคราะห์มีตัวแปรอะไรบ้าง ค่าที่เป็นไปได้แต่ละตัวแปรคืออะไร ข้อมูลของแต่ละตัวแปรเก็บไว้ที่ใด และ ระเบียบวิธีสถิติที่จะใช้เป็นอะไร เมื่อทราบสิ่งเหล่านี้แล้วขั้นตอนการใช้งาน SPSS ในการวิเคราะห์ข้อมูลก็สามารถท า ได้ง่าย ขั้นตอนของการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย SPSS โดยทั่วไปจะเป็นดังนี้ 1. ขั้นการอ่านข้อมูลเข้าระบบ เป็นการนิยามตัวแปรว่าจะมีตัวแปรอะไรบ้างที่ต้องการวิเคราะห์ รูปแบบของข้อมูล ส าหรับตัวแปรนั้นเป็นแบบใด ข้อมูลจะอ่านเข้า SPSS โดยตรงหรืออ่านจากไฟล์ข้อมูลที่เก็บไว้ 2. ขั้นการค านวณทางสถิติ เป็นการน าข้อมูลที่อ่านเก็บไว้ในระบบแล้วมาวิเคราะห์ด้วยระเบียบวิธีทางสถิติโดย

ใช้ค าสั่งใน SPSS เช่น Descriptives Statistics ส าหรับค านวณค่าสถิติพรรณนา 3. ขั้นการอ่านผลลัพธ์

SPSS จะแสดงผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ข้อมูลในหน้าต่างแสดงผลลัพธ์ ซึ่งผู้ใช้สามารถสั่งพิมพ์ ออกมาหรือน าไปใช้ในการน าเสนอร่วมกับรายงานอื่น ๆ หรือบันทึกเก็บไว้ในไฟล์เพื่อใช้ในภายหลังก็ได้

2. การเริ่มเข้าสู่โปรแกรม SPSS for Windows

จากหน้าจอ Microsoft Windows เลือก : เริ่มใช้โปรแกรม โดยไปที่ Start => Programs => SPSS for Windows ดังภาพ

จะปรากฏหน้าต่าง

 Run the tutorial หมายถึง การเปิดบทเรียน

ช่วยสอนเรื่อง SPSS for Windows

 Type in data หมายถึง การเริ่มต้นก าหนด

ตัวแปรและให้ค่าตัวแก่แปร

 Run an existing _{หมายถึง การท างาน} SPSS

ร่วมกับระบบฐานข้อมูล

 Create new query using Database Wizard

หมายถึงการสร้างส่วนท างานร่วมกับระบบ ฐานข้อมูล

 Open an exitsting data source หมายถึง การน า

ข้อมูลโปรแกรม SPSS มาท าการแก้ไขเพิ่มให้ ค่าตัวแปร และ วิเคราะห์ผล

 Open another type of file หมายถึง การน าข้อมูล

ให้คลิกเลือก “Type in data” และคลิกปุ่ม “OK” เพื่อเลือกหน้าต่างว่าง ๆ ส าหรับป้อนข้อมูล จะได้หน้าต่างดังรูป เป็นหน้าต่างของ Data Editor ซึ่งเป็นหน้าต่างส าหรับการสร้างไฟล์ข้อมูล จากภาพที่ปรากฏบนจอ จะมีส่วนประกอบที่ส าคัญ คือ 1. Title Bar แสดงส่วนของชื่อโปรแกรมและชื่อไฟล์ 2. Menu Bar เมนูค าสั่ง 3. Icon Bar สัญลักษณ์ค าสั่ง 4. Status Bar แถบแสดงสถานะ 5. SPSS Data Editor ตารางส าหรับการป้อนข้อมูล ซึ่งประกอบด้วยตารางส าหรับ การก าหนดเกี่ยวกับข้อมูล 2 ส่วน คือ 5.1 Data View ส าหรับการป้อนข้อมูล 5.2 Variable View ส าหรับการก าหนดตัวแปรข้อมูล (การป้อนไฟล์ครั้งแรก)

Title bar Menu bar Icon bar

เมนูบนหน้าต่างของ SPSS โปรแกรม SPSS มีเมนูให้ผู้ใช้เลือกใช้ตามวัตถุประสงค์การใช้งาน ดังนี้ File เป็นเมนูค าสั่งที่ใช้เปิดแฟ้ม สร้างแฟ้ม บันทึกแฟ้มข้อมูล อ่านแฟ้มข้อมูลที่สร้างโดย โปรแกรมอื่น ๆ เช่น excel พิมพ์ข้อมูลออกทางเครื่องพิมพ์ และจบการใช้โปรแกรม Edit เป็นเมนูที่ใช้แก้ไข คัดลอก ตัด ค้นหาข้อมูลภายในหน้าต่าง View เป็นเมนูที่ใช้จัดแบบตัวอักษร และรูปแบบต่าง ๆ Data เป็นเมนูค าสั่งที่ใช้ในการเปลี่ยนแปลงแฟ้มข้อมูล เช่น การรวมแฟ้ม การสร้างเซตย่อยของแฟ้มเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล การเพิ่มตัวแปร การเพิ่มข้อมูล การเรียงล าดับ Transform เป็นเมนูที่ใช้ในการเปลี่ยนแปลงตัวแปรของแฟ้มข้อมูล ค านวณหาค่า ตัวแปรใหม่โดยใช้ฟังก์ชันของตัวแปรเดิม การเปลี่ยนแปลงนี้จะไม่มีผล ต่อแฟ้มเดิม Analyze ใช้เรียกค าสั่งในการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติเช่นการหาค่าสถิติเบื้องต้น การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ย หาความสัมพันธ์ อนุกรมเวลา การทดสอบที่ไม่ ใช้พารามิเตอร์ เป็นต้น Graphs ใช้ในการสร้างกราฟ หรือชาร์ทรูปแบบต่าง ๆ Utilities ใช้ในการก าหนดตัวแปร กลุ่มตัวแปร หรือเรียกใช้กลุ่มตัวแปรเหล่านั้น Window ใช้ในการจัดเรียงหน้าต่างในรูปแบบต่าง ๆ การเลือกแสดงสถานะและ การเลือกหน้าต่างใช้งานปัจจุบัน Help เป็นค าอธิบายช่วยเหลือในการใช้โปรแกรมหรือรูปแบบค าสั่ง

มุมมอง (Overview)

วัตถุประสงค์ของมุมมอง คือ เป็นการแบ่งงานออกเป็นสองส่วนใหญ่ คือ ส่วนออกแบบก าหนดโครงสร้างตัว แปรและส่วนก าหนดค่าชุดตัวแปรมาใน SPSS โดยแบ่งเป็น 2 มุมมองด้วยกัน คือ ดังภาพ

1. Variable view 2. Data view

1. Variable view เป็นส่วนก าหนดคุณสมบัติของตัวแปร Variable โดยการสร้างและแก้ไขโครงสร้างตัวแปร ดังภาพ  Name = ก าหนดชื่อตัวแปร  Type = ก าหนดชนิดของตัวแปร  Width = ก าหนดจ านวนของค่าตัวแปรหรือจ านวนความกว้างของค่าตัวแปร  Decimals= ก าหนดจ านวนของจุดทศนิยม  Label= ก าหนดชื่อของตัวแปรจะมีผลเมื่อเราออกแบบรายงานเป็นกราฟ

 Missing = ก าหนดเมื่อไม่พบค่าตัวแปรของชุดตัวแปรนั้น

 Columns = ก าหนดความกว้างของช่อง Columns ส าหรับกรอกข้อมูล

 Aligh = จัดค่าของชุดตัวแปรให้ชิดซ้าย กลาง หรือ ขวา

 Measure = ก าหนดมาตราวัดของตัวแปร

2. การใช้ภาษาไทยในโปรแกรม SPSS for Windows

SPSS ในรุ่นนี้สามารถเข้ากันได้ดีกับภาษาไทย โดยเราสามารถเลือกรูปแบบอักษรและขนาดได้ตาม ต้องการ วิธีการเลือก : View ---> Font…จะปรากฏหน้าต่างดังภาพ

เลือกรูปแบบอักษรที่เป็นภาษาไทย และเลือกขนาดตามต้องการ แล้วคลิกปุ่ม “OK” ให้กระท าการตั้ง รูปแบบภาษาไทยทั้ง 2 หน้าต่าง คือหน้าต่าง “Data View” และหน้าต่าง “Variable View”

3. การนิยามตัวแปร

จากข้อมูลที่ยกตัวอย่างมาข้างต้นมีตัวแปร ID, SEX, AGE, YEAR และ STATUS เราจะด าเนินการป้อน ข้อมูลในตัวแปรต่าง ๆ

ภายในหน้าต่าง SPSS Data Editor จะมีลักษณะเป็นเซลล์คล้ายโปรแกรม Excel ในแต่ละแถวแทนจ านวน ข้อมูล ในแต่ละสดมภ์แทนจ านวนตัวแปร ในเบื้องต้นเราต้องนิยามข้อมูลเสียก่อน โดยด าเนินการดังนี้

ส าหรับหน้าต่างนี้จะใช้ในการนิยามตัวแปร โดยในแนวแถวนั้นจะเป็นจ านวนตัวแปร ในแนวสดมภ์จะเป็นรายละเอียดของตัวแปร

2. จากตัวอย่างข้างต้น เราจะนิยามเพียง 4 ตัวแปรคือ SEX, AGE, YEAR และ STATUS โดยในแถวที่ 1 ให้พิมพ์ดังนี้  พิมพ์ “เพศ” ในช่อง Name  คลิกช่อง Type จะปรากฏหน้าต่าง ส าหรับใช้ในการเลือกชนิดของตัวแปร มีให้เลือกอยู่ 8 ชนิด ดังนี้ ◆ Numeric ส าหรับตัวแปรที่ข้อมูลเป็นตัวเลขเชิงจ านวน สามารถก าหนดต าแหน่งที่ต้องการป้อน ตัวเลข (Width :) และจ านวนต าแหน่งทศนิยมได้ (Decimal Places :)

◆ _{Comma ส าหรับตัวแปรที่ข้อมูลเป็นจ านวนเงิน โดยจะมีเครื่องหมายจุลภาค} ทุก ๆ 3 ต าแหน่ง

◆ _{Dot ส าหรับค่าที่เป็นไปได้คือ ตัวเลข รวมทั้งเครื่องหมาย +,- comma 1 ตัว ส าหรับเป็นตัว} บอกต าแหน่งทศนิยม และจุดส าหรับใช้เป็นตัวบอกหลักพัน

◆ Scienctific notation ส าหรับให้แสดงค่าข้อมูลด้วยสัญลักษณ์คณิตศาสตร์ ◆ _{Date ส าหรับป้อนข้อมูลในรูปของวันที่ ซึ่งมีรูปแบบการแสดงวันที่ให้เลือก} ◆ Dolla ส าหรับป้อนข้อมูลในรูปของจ านวนเงินดอลลาร์ ◆ _{Custom currency ส าหรับสร้างหน่วยเงินตราของประเทศตัวเอง สามารถก าหนดขึ้นมาเป็น} รูปแบบส าหรับแสดงผลได้ ◆ _{String ส าหรับข้อมูลแบบตัวอักษร หรือข้อมูลจัดกลุ่ม ข้อมูลชนิดนี้ไม่สามารถน ามาใช้ในการ} ค านวณได้ แต่สามารถหาความถี่ได้

 ช่อง Width และ Decimal จะแปรเปลี่ยนไปตามชนิดของ Type

 ช่อง Label ใช้ส าหรับอธิบายตัวแปร เช่น “เพศของกลุ่มตัวอย่าง”  ช่อง Value ใช้ส าหรับอธิบายค่าของตัวแปร ช่องนี้มักนิยมใช้กับตัวแปรจัดกลุ่ม เช่น ใช้ตัวเลข “1” แทนเพศชาย และ “2” แทนเพศหญิง จะตั้งค่าได้ดังนี้  ช่อง Missing ใช้ในกรณีที่คาดว่าอาจจะมีข้อมูลของกลุ่มตัวอย่างบางคนไม่สมบูรณ์ คือไม่ตอบ มา หรือตอบมาไม่ชัดเจน

ค่าสูญหายใน SPSS มี 2 ประเภท คือ 1. ค่าสูญหายของระบบ เซลว่างที่อยู่ในขอบเขตสี่เหลี่ยมของข้อมูลของตัวแปรเชิงตัวเลข SPSS จะถือว่า เป็นค่าสูญหายของระบบซึ่งแสดงด้วยจุด (.) ดังรูป 4. ค่าสูญหายของผู้ใช้ ผู้ใช้อาจต้องการก าหนดค่าแทนข้อมูลที่สูญหาย เพื่อจะได้ทราบว่าท าไมข้อมูลถึงหาย ในที่นี้กรณีเด็กที่เราไม่รู้เพศของเด็ก เราจะให้ค่าเป็น “ม” ย่อมาจากค าว่า “ไม่ รู้” แล้วคลิกปุ่ม “OK” ในกรณีข้อมูลเป็นคะแนนหรือตัวเลข อาจจะก าหนดว่าค่า missing เป็นเลข “9” หรือ “999” ขึ้นอยู่กับจ านวนหลักของข้อมูลในตัวแปรนั้น Missing Value

การก าหนดค่า Missing Values มีประโยชน์ตรงเราสามารถก าหนดกลุ่มตัวอย่าง ที่มีความผิดพลาดมาใช้ใน การค านวณหรือไม่ใช้ในการค านวณก็ได้  ช่อง Column คือช่องส าหรับก าหนดความกว้างของเซล โดยปกติจะตั้งค่า เป็น 8 ตัวอักษรคือพิมพ์ตัวอักษรหรือตัวเลขได้ไม่เกิน 8 ตัวอักษร ซึ่งค่านี้เราสามารถปรับให้เพิ่มขึ้นหรือน้อยลงก็ ได้  ช่อง Align ส าหรับก าหนดต าแหน่งของข้อมูลในตัวแปร ว่าต้องการให้ จัดชิดซ้าย ชิดขวา หรือจัดกลางก็ได้  ช่อง Measure ส าหรับก าหนดมาตราการวัดของตัวแปรว่าจะเป็น Nominal

หรือ Ordinal หรือ Scale(Interval และ Ratio)

3. ตั้งค่าในตัวแปร age, year และ status โดยมีคุณลักษณะต่าง ๆ ดังนี้

ตัวแปร ชนิด จ านวน หลัก ทศนิยม Variable Label Value Label Missing Value Column Width Measure เพศ String อายุ Numeric 2 0 อายุ - 99 8 Scale ชั้นปี Numeric 1 - ชั้นปี 1 = ปี1 2 = ปี 2 3 = ปี 3 9 12 Scale สถานภาพ String 1 - สถานภาพ ป = ปกติ พ =พิเศษ ม 9 Nominal

4. เมื่อตั้งค่าคุณลักษณะของตัวแปรจนครบแล้วให้ป้อนข้อมูลของกลุ่มตัวอย่าง ทั้งหมดลงในแต่ละตัวแปรจนครบ 20 คน เมื่อป้อนข้อมูลครบ 20 คนแล้วจะได้ผลดังนี้

4. การบันทึกแฟ้มข้อมูล

เมื่อป้อนข้อมูลเรียบร้อยแล้ว (หรือยังไม่เรียบร้อยเนื่องจากข้อมูลมีจ านวนมาก) เราสามารถบันทึกข้อมูลที่ป้อน เก็บไว้ใช้ โดยเลือกเมนู File ---> Save as… จะปรากฎหน้าต่างดังนี้

ผู้ป้อนข้อมูลอาจเลือกไดเรคทอรี่ที่ต้องการเก็บข้อมูลโดยไปที่ Save in: แล้วเลือก Drive และ Directory ที่ ต้องการแล้วตั้งชื่อแฟ้มข้อมูล โดยพิมพ์ใส่ช่อง File Name : แล้วคลิก OK โปรแกรมจะเติมนามสกุล .sav ให้เอง โดยอัตโนมัติ

5. การเปิดแฟ้มข้อมูล

หากผู้วิเคราะห์ต้องการเรียกแฟ้มข้อมูลที่มีอยู่แล้วออกมาแสดงเพื่อใช้ในการวิเคราะห์ เลือกเมนู File ----> Open ---> Data… จะปรากฏหน้าต่างดังนี้

จากนั้นไปที่ “Look in” เลือก Drive และ Directory ที่เก็บแฟ้มข้อมูลที่ต้องการเปิด และคลิกเลือก แฟ้มข้อมูลที่ต้องการ เมื่อได้แล้วให้คลิกปุ่ม “Open” ก็จะได้แฟ้มข้อมูลตามต้องการ

6. การจัดการข้อมูล  การกรอกข้อมูล เมื่อได้ก าหนดตัวแปรทุกตัวแล้ว ก็สามารถป้อนข้อมูล โดยข้อมูล 1 ชุด (case) โดยต้องเปลี่ยนหน้าจอ เป็น Data View ก่อน แล้วท าการกรอกข้อมูลต่อไปนี้ ตัวอย่างเช่น คนที่ NO. เพศ SEX ชั้นปี YEAR ภูมิล าเนา HOME ค่าใช้จ่าย EXPENSE เกรดเฉลี่ย GPA 1 1 1 1 2500 2.25 2 2 2 2 3000 2.18 3 1 3 3 3500 3.17 4 2 4 1 2000 1.89 5 2 1 2 1850 2.63 6 1 2 3 2550 2.21 7 1 3 1 2678 2.48 8 1 4 2 3100 2.76 9 2 1 3 3500 3.10 10 2 2 1 3800 3.25 11 1 3 1 1980 3.60 12 1 4 2 1500 2.78 13 2 4 3 2850 2.48 14 1 2 1 2300 1.93 15 2 1 3 2400 2.30

 การปรับปรุงแก้ไขข้อมูล การด าเนินการปรับปรุงแก้ไขข้อมูลในโปรแกรม SPSS สามารถด าเนินการแก้ไขในรูปแบบและวิธีการ เดียวกับการใช้งานใน Microsoft Excel เช่น การแก้ไขข้อมูลใน cell - เลือก cell ที่จะแก้ไข - คลิกที่ค่าที่จะแก้ไข แล้วท าการแก้ไข - กด Enter การคัดลอกข้อมูล - เลือกข้อมูลที่ต้องการคัดลอกแล้วใช้ค าสั่ง Edit Copy - เลือกต าแหน่งที่จะวางข้อมูลที่คัดลอก แล้วใช้ค าสั่ง Edit Paste การย้ายข้อมูล - เลือกข้อมูลที่ต้องการย้ายค่าแล้วใช้ค าสั่ง Edit Cut - เลือกต าแหน่งที่จะวางข้อมูลที่ย้าย แล้วใช้ค าสั่ง Edit Paste การลบ case - เลือกที่หมายเลข case ของแต่ละแถว - ใช้ค าสั่ง Edit Clear การลบตัวแปร หรือ Column - เลือกชื่อตัวแปรซึ่งอยู่ที่หัว column - ใช้ค าสั่ง Edit Clear การค้นหา Case - ใช้ค าสั่ง Data Go to Case… จะได้หน้าจอ - ใส่หมายเลข case ที่ต้องการค้นหา แล้วเลือก

การเลือกเซตย่อยของ case

- สามารถเลือกเซตย่อยของ case ได้โดยการก าหนดเงื่อนไข โดยใช้ค าสั่ง Data Selected Case… จะปรากฎหน้าจอดังรูป

- ถ้าต้องการเลือกโดยก าหนดเงื่อนไข ค่าใช้จ่าย หรือ expense มากกว่า 3,000 บาท โดยใช้ค าสั่ง If condition is satisfied เลือก if จะปรากฏหน้าจอดังรูป - ใส่เงื่อนไข โดยเลือก expense > 3000 เลือก Continue เลือก OK จะได้

การแบ่งไฟล์ข้อมูลออกเป็นกลุ่ม ๆ เพื่อการวิเคราะห์ โดยใช้ค าสั่ง

Data ---> Split File… จะได้หน้าจอ

 การเปลี่ยนแปลงรูปแบบข้อมูลโดยใช้ค าสั่ง Transform

ค าสั่ง Transform มีค าสั่งย่อย ดังนี้

● ค าสั่ง Compute

- ใช้ค านวณค่าของตัวแปรชนิดตัวเลข

- Target Variable ต้องระบุชื่อตัวแปรใหม่ ซึ่งเป็นตัวแปรที่รับค่าที่ได้จากการ ค านวณโดยใช้ค าสั่ง Compute

- Numeric Expression เป็นค าสั่งที่ก าหนดค่าให้ Target Variable เช่น

สมมติว่าต้องการค านวณ รายรับ รายจ่าย โดยต้องใส่ข้อมูลรายได้ (income) ก่อน แล้วค านวณค่าโดยหาจาก รายได้ (income) ‟ ค่าใช้จ่าย (expense) ดังนั้น

ช่อง Target Variable อาจใส่ตัวแปร sume

ช่อง Numeric Expression ใส่ค่า income ‟ expense

เครื่องจะท าการค านวณค่าของรายรับ รายจ่ายให้ โดยอยู่ในชื่อตัวแปร sume

- นอกจากนี้สามารถค านวณโดยใช้ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์อื่น ๆ ได้ เช่น

ABS(numexpr) เป็นค่า absolute ของตัวแปร , LG10(numexpr) เป็น log ฐาน 10 , SQRT(numexpr) เป็นค่ารากที่สอง เป็นต้น

● ค าสั่ง Recode

- เป็นค าสั่งที่ใช้ในการเปลี่ยนค่าของข้อมูล เช่น ต้องการหาค่าใช้จ่ายเฉลี่ยของผู้ที่ได้เกรด เฉลี่ยตั้งแต่ 3.00 ขึ้นไป จะต้องก าหนดค่าของตัวแปร expense ใหม่

- Recode into Same Variables เป็นการเปลี่ยนค่าของตัวแปรเดิม หรือให้ค่าของตัวแปรเดิมเปลี่ยนไป - Recode into Different Variables เป็นการสร้างตัวแปรใหม่เพื่อเก็บค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไป โดยตัวแปร เดิมยังมีค่าคงเดิม

● ค าสั่ง Rank Cases

- เป็นค าสั่งที่ใช้ส าหรับจัดเรียงข้อมูลของตัวแปรแบบ numeric variable

แปลงข้อมูลให้มีอันดับต่าง ๆ จากน้อยไปมากหรือจากมากไปน้อย ภายใต้รูปแบบของการใช้คะแนนมาจัดอันดับ ด้วยแบบต่าง ๆ ที่เรียกว่า Rank Type และรูปแบบของการจัดอันดับของข้อมูลที่มีค่าซ้ ากันด้วยแบบต่าง ๆ ที่เรียกว่า Rank Ties โดยใช้ค าสั่ง Transform ---> Rank Cases…

● ค าสั่ง Count - เป็นค าสั่งที่ใช้ส าหรับนับค่าของตัวแปรที่สนใจก าหนดค่าให้นับว่าในแต่ละ case มีค่าดังกล่าวหรือไม่ ถ้ามีหรือไม่มีเครื่องจะท าเครื่องหมายเช่น 1 หรือ 0 ไว้ และเราสามารถหาผลรวมของ case ที่มีเครื่องหมาย 1 ต่อไปได้ โดยใช้ค าสั่ง Transform Count… 7. การวิเคราะห์ข้อมูล เมื่อได้ข้อมูลแล้ว เราก็มาเริ่มต้นวิเคราะห์ข้อมูลได้โดยใช้เมนูหลัก Analyze จะปรากฎเมนูรองชุดของสถิติให้ เลือกมากมาย ในแต่ละเมนูรองก็จะมีเมนูย่อยของแต่ละชุดสถิติให้วิเคราะห์ดังภาพ

เลือกเมนูรอง “Descriptive Statistics” เมนูย่อย “ Discriptive” จะปรากฏ หน้าต่าง

เลือกสถิติที่ต้องการได้แล้วคลิกปุ่ม “Continue” และคลิกปุ่ม “OK” โปรแกรมจะ ประมวลผลแสดงในหน้าต่าง Output ผลที่ได้จะเป็นตารางสถิติพื้นฐานของตัวแปรเพศ อายุ และชั้นปี 8. การปิดโปรแกรม เมื่อสิ้นสุดการใช้งานให้ปิดโปรแกรม โดยการคลิกที่เมนูหลัก “File” และเมนูรอง “Exit” โปรแกรมจะถูกปิดลง ◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆

บทที่ 2 การวิเคราะห์ค่าสถิติเบื้องต้น

การค านวณค่าสถิติเบื้องต้น

หลังจากที่เก็บรวบรวมข้อมูลและสร้างแฟ้มข้อมูลเรียบร้อยแล้ว ผู้วิจัยจะต้องท าการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อ สรุปผลของการวิจัย ตามวัตถุประสงค์ของงานวิจัย ซึ่งจ าเป็นต้องใช้วิธีการทางสถิติช่วยในการวิเคราะห์ ซึ่งสามารถ แบ่งออกเป็น 2 ประเภท ดังนี้ 1. สถิติเชิงพรรณนา (Descriptive Statistics) ซึ่งเป็นการน าเสนอข้อมูลที่เก็บรวบรวมมาโดยน ามาบรรยายถึง ลักษณะของข้อมูลที่เก็บมาได้ ทั้งในรูปแบบของตาราง ข้อความ แผนภูมิ หรือกราฟต่างๆ และค่าสถิติต่างๆ 2. สถิติเชิงอนุมาน (Inference Statistics) หมายถึงการวิเคราะห์ข้อมูลตัวอย่าง แล้วน าผลการวิเคราะห์นั้น อ้างอิงถึงลักษณะที่ส าคัญของประชากร โดยใช้หลักเกณฑ์ของความน่าจะเป็น และสถิติเชิงอนุมานจะประกอบด้วย การประมาณค่า การทดสอบสมมติฐานที่ใช้พารามิเตอร์ และที่ไม่ใช้พารามิเตอร์ เป็นต้น (ซึ่งเนื้อหาดังกล่าวจะ กล่าวถึงรายละเอียดในหัวข้อต่อไป)

สถิติเชิงพรรณนา (Descriptive Statistics)

เป็นการน าเสนอข้อมูลที่เก็บรวบรวมมาโดยน ามาบรรยายถึงลักษณะของข้อมูลที่เก็บมาได้ ทั้งในรูปแบบของ ตาราง ข้อความ แผนภูมิ หรือกราฟต่างๆ หลักส าคัญของสถิติเชิงพรรณนานี้ คือ เก็บข้อมูลชนิดใดมาได้ก็จะอธิบาย ได้เฉพาะข้อมูลชนิดนั้น ไม่สามารถน าไปใช้อ้างอิงถึงข้อมูลในส่วนอื่นๆ ได้ เช่น เก็บข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่าง จ านวน 600 คน จากประชากรทั้งหมด 1,000 คน การบรรยายลักษณะของข้อมูลตลอดจนการวิเคราะห์และแปลผลจะเป็น เฉพาะในส่วนของข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่าง 600 คนเท่านั้น ผู้วิจัยไม่สามารถน าไปใช้อ้างอิงแทนประชากรทั้งหมด 1,000 คนได้ จึงเป็นการสรุปเฉพาะลักษณะที่ส าคัญของข้อมูลที่ศึกษาเท่านั้น และสถิติพรรณนาประกอบด้วยเนื้อหา ดังต่อไปนี้ 1. การน าเสนอข้อมูล ซึ่งประกอบด้วย - การน าสนอในรูปบทความเช่น สถิติของคนไทยแยกตามเพศ - การน าเสนอในรูปตาราง หรือร้อยละ ซึ่งาจเป็นตารางจ านกทางเดียวหรือหลายทาง - การน าเสนอในรูปกราฟ เช่นกราฟเส้น กราฟแท่ง กราฟวงกลม 2..การแจกแจงความถี่ การแจกแจงความถี่ เป็นการแสดงค่าความถี่ของข้อมูลที่เก็บมาได้ โดยแสดงเป็นจ านวนและร้อยละ (%) เช่น จ านวนและเปอร์เซ็นต์ของอาจารย์ แยกตามวุฒิการศึกษาและตามเพศ

3. การวัดแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลาง เป็นการหาค่ากลางของข้อมูลเพื่อใช้เป็นตัวแทนของข้อมูลทั้งหมด เพื่อเป็นประโยชน์ในการเปรียบเทียบ ข้อมูลแต่ละชุด โดยไม่จ าเป็นต้องพิจารณาข้อมูลทั้งหมดของแต่ละชุด สถิติของการวัดแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลางที่นิยม ใช้ คือ - ค่าเฉลี่ย (Mean) ประกอบด้วย ค่าเฉลี่ยเลขคณิต มัชฌิมเรขาคณิต มัชฌิมฮาร์โมนิก - ค่ามัธยฐาน (Medain) - ค่าฐานนิยม (Mode) - ค่าเปอร์เซนต์ไทล์ (Percentile) - ค่าเดไซล์ (Decile) - ควอไทล์ (Quatile) 4. การวัดการกระจายของข้อมูล การวัดการกระจายของข้อมูล เป็นการอธิบายว่าข้อมูลแต่ละค่านั้นมีค่าที่ห่างกันมากน้อยเพียงใด สถิติของการ วัดการกระจายของข้อมูลที่นิยมใช้ คือ - พิสัย (Range) - ส่วนเบี่ยงเบนควอไทล์ (QuatileDeviation) - ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation) - ค่าแปรปรวน (Variance) - สัมประสิทธิ์ความแปรผัน (Coefficient of Variance)



สุตรที่ใช้ค านวณสถิติการแจกแจงความถี่ (Frequency)

การแจกแจงความถี่ เป็นการแสดงค่าความถี่ของข้อมูลที่เก็บมาได้ โดยแสดงเป็นจ านวนและร้อยละ (%) ค่าร้อยละ (Percentage) ค่าร้อยละ คือ การค านวณหาสัดส่วนของข้อมูลในแต่ละตัวเทียบกับข้อมูลรวมทั้งหมด โดยให้ข้อมูลรวม ทั้งหมดมีค่าเป็นร้อย สูตรค านวณ X คือ จ านวนข้อมูล (ความถี่) ที่ต้องการน ามาหาค่าร้อยละ N คือ จ านวนข้อมูลทั้งหมด ร้อยละ (%) = N X 100



สูตรที่ใช้�