แนะน า Program SPSS. 1. เป ด Program SPSS จะปรากฏหน าจอ ด งภาพ 2. หน าต าง SPSS จะม ม มมอง (View) 2 ม มมอง ค อ Data View และ Variable View

(1)

แนะนํา Program SPSS

1. เปด Program SPSS จะปรากฏหนาจอดังภาพ

2. หนาตาง SPSS จะมี มุมมอง (View) 2 มุมมอง คือ Data View และ Variable View

3. Data View ใชในการปอนขอมูลที่ตองการประมวลผล

4. Variable View ใชสําหรับกําหนดตัวแปร หรือปจจัยที่เราตองการศึกษา

5. SPSS Processor is ready เปนการบอกสถานะโปรแกรมวา SPSS พรอมใชงาน

6. หลังจากปอนขอมูลแลวถา Save โปรแกรมชื่อจะถูกเปลี่ยนไป ดังภาพ

Untitled คือยังไมมี

Data View และ Variable

SPSS Processor is ready

คือสถานะ SPSS พรอมใช

(2)

บทที่ 1

การทดสอบ T-test

การทดสอบ T-test มี 3 แบบคือ

1. One Sample T-test

2. Independent Sample T-test 3. Paired Sample T-test

ตัวอยางถาตองการประมวลผลขอมูลการทดสอบความชอบของผลิตภัณฑนมยี่หอหนึ่ง โดยวิธี 9-Point Hedonic Scale ใชผูทดสอบ 20 คนโดยเก็บขอมูลดานเพศของผูทดสอบดวยผลการทดสอบดังตาราง คนที่ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 เพศ ญ ญ ญ ช ช ญ ช ญ ญ ช ญ ช ญ ช ญ ช ช ญ ญ ช คะแนน 6 7 7 7 4 7 8 8 9 6 8 5 8 7 4 5 8 6 6 7 การปอนขอมูล 1. การปอนขอมูลลงในโปรแกรม SPSS ใหไปกําหนดตัวแปร ใน Variable View 2. กําหนดชื่อตัวแปรตรงตําแหนง Name 3. กําหนดคาตัวแปรตรงตําแหนง Values ของตัวแปรดานเพศ ให 1=ชายและ 2=หญิง ดังภาพ

(3)

4. นําขอมูลตัวเลขไปกรอกใน Data View และสามารถตรวจสอบ Value labels จะไดดังภาพ

หรือ

ถามีขอมูลดังกลาวสามารถทดสอบได 2 แบบคือ

1 One sample T-test ทดสอบวา การทดสอบนมเปรี้ยวยี่หอนี้มีคะแนนเฉลี่ยของเทากับ 6 หรือไม

2 Independent Sample T-test ทดสอบวา เพศชายและเพศหญิงใหคะแนนความชอบนมเปรี้ยว แตกตางกันหรือไม

ตองการทดสอบวา นมเปรี้ยวยี่หอนี้มีคะแนนเฉลี่ยของเทากับ 6 หรือไมสมมติฐานในการ ทดสอบคือ

H0: μ =6 (คาเฉลี่ยของคะแนนความชอบของนมเปรี้ยวเทากับ 6)

H1: μ≠ 6 (คาเฉลี่ยของคะแนนความชอบของนมเปรี้ยวไมเทากับ 6)

การวิเคราะหขอมูล

One Sample T-test

(4)

ขั้นตอนการวิเคราะห One sample T-test

1) คลิก Analyze => Compare means => One – Sample T test…

2) เลือกตัวแปรที่ตองการทดสอบเขาไปใน Test Variable(s) ปุม OK ก็จะปรากฏขึ้นซึ่งสามารถ ทดสอบไดครั้งละมากกวา 1 ตัวแปรและกําหนดคา Test Value เปน 6 ตามสมมติฐาน μ =6 จากนั้นก็คลิก OK 3) จะไดผลการทดสอบดังนี้ One-Sample Statistics 20 6.6500 1.3870 .3101 SCORE

(5)

One-Sample Test

2.096 19 .050 .6500 8.783E-04 1.2991

SCORE

t df Sig. (2-tailed)

Mean

Difference Lower Upper

95% Confidence Interval of the Difference Test Value = 6 4) จากผลการทดสอบ ไดคาเฉลี่ย 6.65 คา T-test 2.096 และคา Sig. 0.05 ซึ่งในการทดสอบ สมมติฐานถาคา Sig. ≤ 0.05 แสดงวาปฏิเสธ H0นั่นคือคาเฉลี่ยของคะแนนความชอบของ นมเปรี้ยวไมเทากับ 6 ตองการทดสอบวา เพศชายและเพศหญิงใหคะแนนความชอบนมเปรี้ยวแตกตางกันหรือไม สมมติฐานในการทดสอบ H0: μชาย = μหญิง (คาเฉลี่ยของกลุมเพศชายไมแตกตางจากกลุมเพศหญิง) H1: μชาย≠ μหญิง (คาเฉลี่ยของกลุมเพศชายแตกตางจากกลุมเพศหญิง)

ขั้นตอนการวิเคราะห Independent Sample T-test

1) คลิก Analyze => Compare means => Independent - Sample T test…

การวิเคราะหขอมูล

Independent Sample T-test

(6)

2) เลือกตัวแปรตน (sex) เขาไปใน Grouping Variable คลิก Define Groups… โดยใส 1(ชาย)

ใน Group 1 และใส 2 (หญิง) ใน Group 2 คลิก Continue ดังภาพ

3) เลือกตัวแปรตาม (score) เขาไปใน Test Variable(s) ซึ่งสามารถทดสอบไดครั้งละมากกวา 1

ตัวแปรจากนั้นก็คลิก OK

4) ผลการทดสอบดังตาราง

การวิเคราะห Independent Sample T-test จะมี 2 แบบคือ I. กรณีความแปรปรวนเทากัน (Equal variances assumed) II. กรณีความแปรปรวนไมเทากัน (Equal variances not assumed)

Group Statistics 9 6.3333 1.4142 .4714 11 6.9091 1.3751 .4146 SEX ชาย หญิง SCORE

N Mean Std. Deviation Std. ErrorMean

Independent Samples Test

.214 .649 -.920 18 .370 -.5758 .6259 -1.8908 .7393 -.917 17.018 .372 -.5758 .6278 -1.9002 .7487 Equal variances assumed Equal variances not assumed SCORE F Sig.

Levene's Test for Equality of Variances t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Std. Error

Difference Lower Upper

95% Confidence Interval of the

Difference t-test for Equality of Means

(7)

5) การทดสอบ F-test เปนการทดสอบวาความแปรปรวนของขอมูล 2 กลุมเทากันหรือไม โดย สมมติฐานในการทดสอบคือ

H0: σ2ชาย = σ2หญิง (ความแปรปรวนเทากัน Equal variances assumed)

H1: σ2ชาย≠ σ2หญิง (ความแปรปรวนไมเทากัน Equal variances not assumed)

6) ผลการทดสอบไดคา Sig. 0.649 ซึ่งมากกวา 0.05 แสดงวายอมรับ H0: σ2ชาย = σ2หญิงดังนั้น

การอานผล T-test ใหเลือกอานจาก Equal variances assumed

7) จาก Equal variances assumed คา t - 0.920 และคา Sig. 0.37 ซึ่งมากกวา 0.05 แสดงวา ยอมรับ H0: μชาย = μหญิง (คาเฉลี่ยของกลุมเพศชายไมแตกตางจากกลุมเพศหญิง) ตัวอยางถาตองการประมวลผลขอมูลการทดสอบความชอบของผลิตภัณฑนม 2 ยี่หอ โดยวิธี 9-Point Hedonic Scale ใชผูทดสอบตัวอยางละ 20 คน ผลการทดสอบดังตาราง No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 ยี่หอ A 6 7 7 7 4 7 8 8 9 6 8 5 8 7 4 5 8 6 6 7 ยี่หอ B 6 6 4 4 6 6 5 5 5 3 4 4 6 7 5 5 4 3 6 7 ในกรณีนี้ถาผูดําเนินการทดสอบ 1. เสิรฟตัวอยางไมพรอมกันหรือใชผูทดสอบคนละกลุมกัน จะเปนการทดสอบวิธี Independent Sample T-test เนื่องจากในขณะที่ทําการทดสอบผูทดสอบจะไมสามารถเปรียบเทียบตัวอยางทั้งสองได ดังนั้นคะแนนของตัวอยางทั้งสองจะเปนอิสระตอกัน

2. เสิรฟตัวอยางพรอมกัน จะเปนการทดสอบวิธี Paired Sample T-test เนื่องจากในขณะที่ทํา การทดสอบผูทดสอบจะสามารถเปรียบเทียบตัวอยางทั้งสองไดดังนั้นคะแนนของตัวอยางทั้งสองจะไม เปนอิสระตอกัน

การปอนขอมูลสําหรับการวิเคราะหทั้งสองวิธีจะแตกตางกัน ดังภาพประกอบ

1. Independent Sample T-test จะตั้งคาตัวแปรตนเปนยี่หอ และตัวแปรตามเปนคะแนนการ ปอนขอมูลก็จะปอนตามยี่หอ ซึ่งการวิเคราะหขอมูลจะเหมือนกับตัวอยางแรก แตจะแตกตางกันที่ ตัวอยางแรก มีตัวแปรตนเปนเพศและตัวแปรตามเปนคะแนน การทดสอบวิธีนี้ จํานวนตัวแปรตนไม จําเปนจะตองเทากันก็ได

(8)

2. Paired Sample T-test จะปอนขอมูล 2 ตัวแปรคือยี่หอ A และยี่หอ B คูกันผูทดสอบ 1 คนจะ ไดรับตัวอยางพรอมกัน 2 ตัวอยาง ดังนั้นการคํานวณจะคิดคา n = จํานวนคูที่ทดสอบ ตองการทดสอบวา คะแนนความชอบยี่หอ A และยี่หอ B มีแตกตางกันหรือไม สมมติฐานในการทดสอบ H0: μA = μB (คะแนนความชอบยี่หอ A ไมแตกตางจากยี่หอ B) H1: μA≠μB (คะแนนความชอบยี่หอ A แตกตางจากยี่หอ B)

การวิเคราะหขอมูล

Paired Sample T-test

Independent Sample T-test Paired Sample T-test

ขอสังเกต: Row 1-20 เปนขอมูลยี่หอ a Row 21-40 เปนขอมูลยี่หอ b ทั้ง 2 ยี่หออยูใน Variable เดียวกัน ขอสังเกต: Row 1-20 เปนขอมูลยี่หอ a และ b คูกัน แตละยี่หออยูคนละ Variable กัน

(9)

ขั้นตอนการวิเคราะห Paired - Sample T test

1) คลิก Analyze => Compare means => Paired - Sample T test…

2) คลิกที่ตัวแปรยี่หอ a ซึ่งจะไปปรากฏอยูใน Variable 1 และคลิกตัวแปรยี่หอ b ซึ่งจะไป ปรากฏอยูใน Variable 2 3) คลิกปุมลูกศร เพื่อใหตัวแปรที่ตองการทดสอบไปอยูใน Paired Variables ซึ่ง ปุม OK จะ ปรากฏขึ้น และสามารถทดสอบไดครั้งละมากกวา 1 คู 4) คลิก OK ดังภาพ

(10)

5) ผลการทดสอบดังตาราง

Paired Samples Statistics

6.6500 20 1.3870 .3101 5.0500 20 1.1910 .2663 ยี่หอA ยี่หอB Pair 1 Mean N Std. Deviation Std. Error Mean

Paired Samples Correlations

20 .011 .963

ยี่หอA & ยี่หอB Pair 1

N Correlation Sig.

Paired Samples Test

1.6000 1.8180 .4065 .7491 2.4509 3.936 19 .001 ยี่หอA - ยี่หอB Pair 1 Mean Std. Deviation Std. Error

Mean Lower Upper

95% Confidence Interval of the Difference Paired Differences t df Sig. (2-tailed) 6) จากผลการทดสอบ คา t 3.936 และคา Sig. 0.001 ซึ่งนอยกวา 0.05 แสดงวาปฏิเสธ H0นั่นคือ ยอมรับ H1: μA≠ μB (คะแนนความชอบยี่หอ A แตกตางจากยี่หอ B) โดยที่ยี่หอ A มีคะแนน เฉลี่ย 6.65 และยี่หอ B มีคะแนนเฉลี่ย 5.05

(11)

แบบฝกหัด T-test 1. การทดสอบความชอบของนมเปรี้ยว 2 ยี่หอ โดยที่ผูดําเนินการทดสอบเสิรฟตัวอยางไมพรอมกัน No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 ยี่หอ A 6 7 7 7 4 7 8 8 9 6 8 5 8 7 4 5 8 6 6 7 ยี่หอ B 6 6 4 4 6 6 5 5 5 3 4 4 6 7 5 5 4 3 6 7 2. นักวิจัยไดเปรียบเทียบวิธีการตรวจสอบปริมาณตะกั่ว 2 วิธีโดยทําการสุมตัวอยางนมผงบริษัทหนึ่ง จํานวน 8 หลอดทดลองผลการทดสอบดังตาราง หลอดที่ 1 2 3 4 5 6 7 8 วิธีที่1 71 61 50 60 63 67 65 69 วิธีที่2 76 68 48 57 60 72 64 69 3. การเปรียบเทียบผลการวัดคาความแข็งผลิตภัณฑอาหารชนิดหนึ่งจํานวน 10 ตัวอยาง ดวย เครื่องวัดเนื้อสัมผัส 2 เครื่องผลการวัดคาดังแสดงในตาราง ตัวอยาง 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 เครื่อง1 7 3 3 4 8 3 2 9 5 4 เครือง2 6 3 5 3 8 2 4 9 4 5

4. The diameter of a ball bearing was measured by 12 inspectors, each using two different kinds of calipers. The results were

Inspector 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Caliper1 2.65 2.65 2.66 2.67 2.67 2.65 2.67 2.67 2.65 2.68 2.68 2.65 Caliper2 2.64 2.65 2.64 2.66 2.67 2.68 2.64 2.65 2.65 2.67 2.68 2.69 Is there a significant difference between the means of the population of measurements from which the two samples were selection? Use α = 0.05

(12)

5. นักพัฒนาผลิตภัณฑไดพัฒนาผลิตภัณฑอาหารควบคุมน้ําหนักชนิดหนึ่ง โดยมีเปาหมายวาถา รับประทานอาหารนี้แลวจะลดน้ําหนักไดอยางนอย 5 กก.ในระยะเวลา 1 เดือนมีอาสาสมัครเขาทดสอบ 15 คนผลการทดสอบดังตารางจงทดสอบวาอาหารชนิดนี้สามารถลดน้ําหนักได 5 กก.ภายใน ระยะเวลา 1 เดือนที่ระดับความเชื่อมั่น 95 เปอรเซ็นต คนที่ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 กอน 60 56 55 52 56 49 55 54 56 50 43 53 62 60 55 หลัง 56 42 52 48 54 46 54 48 50 46 40 50 58 54 52 6. จากการตรวจวัดปริมาณโบรไมดที่ตกคางในผัก 2 ชนิดคือ มะเขือเทศและแตงกวาโดยวิธี GLC ผล การวัดมีดังตาราง (หนวยวัดไมโครกรัมตอกรัม) จงทดสอบวาปริมาณโบรไมดที่ตกคางในผัก 2 ชนิดมี ความแตกตางกันหรือไม มะเขือเทศ 77.7 79.0 75.9 79.0 77.0 78.5 76.4 แตงกวา 78.2 77.3 77.8 76.5 78.9 79.7 78.2 7. การศึกษาอายุการเก็บรักษาผลิตภัณฑเครื่องดื่มน้ําอัดลม (ผสมคารบอเนต) ที่บรรจุในขวดแกวและ ขวดพลาสติกทําการสุมตรวจและทดสอบวัดปริมาณคารบอเนตที่มีในผลิตภัณฑถาหากต่ํากวาเกณฑถือ วาหมดอายุ บันทึกผลเปนระยะเวลาที่เก็บรักษาได ผลกการทดสอบดังตาราง จงทดสอบวาขวดแกว สามารถเก็บไดนานกวาขวดพลาสติกไมนอยกวา 25 วัน ขวดพลาสติก (วัน) 108 124 124 106 115 ขวดแกว (วัน) 138 163 159 134 139

8. The deflection temperature under load for two different formulation of ABS plastic pipe is being studied. Two samples of 12 observation each are prepared using each formulation and the deflection temperatures (in °F) are reported below:

Formulation1 206 188 205 187 193 207 185 189 192 210 194 178

Formulation2 177 197 206 201 176 185 200 197 198 188 189 203 Does the data support the claim that the mean deflection temperature under load for

(13)

บทที่ 2

แผนการทดลองแบบสุมตลอด Complete Randomized Design

และการเปรียบเทียบคาเฉลี่ยวิธี DMRT และ LSD ตัวอยางตองการศึกษาอุณหภูมิที่เหมาะสมในการอบมันเทศโดยศึกษาอุณหภูมิ 4 ระดับทําการทดลอง 3 ซ้ําวัดคาสี L* และคาความชื้น ดังนั้นตองการทดสอบวาอุณหภูมิในการอบ มีผลตอสีและความชื้น หรือไมผลการทดลองดังตาราง อุณหภูมิ ซ้ํา คาสี ความชื้น 50 1 66 43 2 68 42 3 60 45 60 1 57 35 2 57 37 3 58 38 70 1 54 37 2 55 36 3 56 33 80 1 51 35 2 50 31 3 51 27

(14)

ขั้นตอนการวิเคราะห ANOVA

1) เปดโปรแกรม SPSS มุมมอง Variable View ปอนปจจัยอุณหภูมิ, ซ้ํา, สีและความชื้น ดัง ภาพ

2) ปอนขอมูลทั้งหมดที่มุมมอง Data View ดังภาพ

(15)

3) การ Analyze ขอมูล CRD. ไปที่เมนู Analyze => General Linear Model => Univariate …

4) Temp ไปไวในชอง Fixed Factor(s) (ตัวแปรตน)

5) คลิก Color ไปไวในชอง Dependent Variable: (ตัวแปรตาม) ซึ่งสามารถใสตัวแปรได 1 ตัว แปรเทานั้น(Univariate)

(16)

6) ถาตองการขอมูล Descriptive ใหคลิก Option… 7) คลิกตัวแปร temp ไปในชอง Display Means for:

8) ชอง Display เลือก Descriptive statistics แลวคลิก Continue

9) ถาไมตองการเปรียบเทียบคาเฉลี่ยใหคลิก OK ไดเลยแตถาตองการเปรียบเทียบคาเฉลี่ยให คลิกที่ Post Hoc…

1) คลิก Post Hoc… จะปรากฏดังภาพ

2) คลิก Temp (ตัวแปรตน) ไปในชอง Post Hoc Tests for:

3) ชอง Equal Variances Assumed ขึ้นใหเลือก Duncan จากนั้น คลิก Continue แลวคลิก OK

การเปรียบเทียบความแตกตางของคาเฉลี่ยวิธี Duncan’s New Multiple Range Test

(17)

4) ผลการวิเคราะห Color วิธี DMRT

Univariate Analysis of Variance

Between-Subjects Factors 3 3 3 3 50 60 70 80 TEMP N Descriptive Statistics Dependent Variable: COLOR

64.6667 4.1633 3 57.3333 .5774 3 55.0000 1.0000 3 50.6667 .5774 3 56.9167 5.6159 12 TEMP 50 60 70 80 Total Mean Std. Deviation N

Tests of Between-Subjects Effects Dependent Variable: COLOR

308.917a ₃ _102.972 _21.678 _.000 38874.083 1 38874.083 8184.018 .000 308.917 3 102.972 21.678 .000 38.000 8 4.750 39221.000 12 346.917 11 Source Corrected Model Intercept TEMP Error Total Corrected Total

Type III Sum

of Squares df Mean Square F Sig.

R Squared = .890 (Adjusted R Squared = .849) a.

Estimated Marginal Means

TEMP Dependent Variable: COLOR

64.667 1.258 61.765 67.568 57.333 1.258 54.432 60.235 55.000 1.258 52.098 57.902 50.667 1.258 47.765 53.568 TEMP 50 60 70 80

Mean Std. Error Lower Bound Upper Bound

95% Confidence Interval

Post Hoc Tests TEMP

(18)

COLOR Duncana,b 3 50.6667 3 55.0000 3 57.3333 3 64.6667 1.000 .226 1.000 TEMP 80 70 60 50 Sig. N 1 2 3 Subset

Means for groups in homogeneous subsets are displayed. Based on Type III Sum of Squares

The error term is Mean Square(Error) = 4.750. Uses Harmonic Mean Sample Size = 3.000. a.

Alpha = .05. b.

5) ผลการวิเคราะห Moist วิธี DMRT

Between-Subjects Factors 3 3 3 3 50 60 70 80 TEMP N Descriptive Statistics Dependent Variable: MOIST

43.3333 1.5275 3 36.6667 1.5275 3 35.3333 2.0817 3 31.0000 4.0000 3 36.5833 5.0894 12 TEMP 50 60 70 80 Total Mean Std. Deviation N

(19)

Tests of Between-Subjects Effects Dependent Variable: MOIST

Type III Sum

TEMP Dependent Variable: MOIST

43.333 1.443 40.005 46.662 36.667 1.443 33.338 39.995 35.333 1.443 32.005 38.662 31.000 1.443 27.672 34.328 TEMP 50 60 70 80

Post Hoc Tests TEMP Homogeneous Subsets MOIST Duncana,b 3 31.0000 3 35.3333 35.3333 3 36.6667 3 43.3333 .067 .532 1.000 TEMP 80 70 60 50 Sig. N 1 2 3 Subset

Alpha = .05. b.

(20)

6) การเขียนรายงานผลการทดสอบ อุณหภูมิ สี ความชื้น 50 64.67 + 4.16 a 43.33 + 1.53 a 60 57.33 + 0.58 b 36.67 + 1.53 b 70 55.00 + 1.00 b 35.33 + 2.08 bc 80 50.67 + 0.58 c 31.00 + 4.00 c

1) เมนู Analyze => General Linear Model => Univariate… (การทดสอบ ANOVA) 2) คลิก Post Hoc… จะปรากฏดังภาพ

3) คลิก Temp (ตัวแปรตน) ไปในชอง Post Hoc Tests for: 4) ชอง Equal Variances Assumed ขึ้นใหเลือก LSD 5) คลิก Continue

6) คลิก OK

(21)

7) ผลการวิเคราะห Color วิธี LSD

Between-Subjects Factors 3 3 3 3 50 60 70 80 TEMP N Descriptive Statistics Dependent Variable: COLOR

64.6667 4.1633 3 57.3333 .5774 3 55.0000 1.0000 3 50.6667 .5774 3 56.9167 5.6159 12 TEMP 50 60 70 80 Total Mean Std. Deviation N

308.917a 3 102.972 21.678 .000 38874.083 1 38874.083 8184.018 .000 308.917 3 102.972 21.678 .000 38.000 8 4.750 39221.000 12 346.917 11 Source Corrected Model Intercept TEMP Error Total Corrected Total

Type III Sum

TEMP Dependent Variable: COLOR

64.667 1.258 61.765 67.568 57.333 1.258 54.432 60.235 55.000 1.258 52.098 57.902 50.667 1.258 47.765 53.568 TEMP 50 60 70 80

(22)

Multiple Comparisons Dependent Variable: COLOR

LSD 7.3333* 1.7795 .003 3.2298 11.4369 9.6667* 1.7795 .001 5.5631 13.7702 14.0000* 1.7795 .000 9.8964 18.1036 -7.3333* 1.7795 .003 -11.4369 -3.2298 2.3333 1.7795 .226 -1.7702 6.4369 6.6667* 1.7795 .006 2.5631 10.7702 -9.6667* 1.7795 .001 -13.7702 -5.5631 -2.3333 1.7795 .226 -6.4369 1.7702 4.3333* 1.7795 .041 .2298 8.4369 -14.0000* 1.7795 .000 -18.1036 -9.8964 -6.6667* 1.7795 .006 -10.7702 -2.5631 -4.3333* 1.7795 .041 -8.4369 -.2298 (J) TEMP 60 70 80 50 70 80 50 60 80 50 60 70 (I) TEMP 50 60 70 80 Mean Difference

(I-J) Std. Error Sig. Lower Bound Upper Bound

Based on observed means.

The mean difference is significant at the .05 level. *. 8) การเปรียบเทียบผลการทดสอบวิธี LSD ใหเรียงลําดับขอมูลจาก มาก ไปหานอย 9) ขีดเสนใตคูที่ไมแตกตางกันและใสตัวอักษรกํากับจากมากไปหานอย ลําดับ 1 2 3 4 Temp 50 60 70 80 คาเฉลี่ย 64.67 57.33 55.00 50.67 10)ผลการวิเคราะหความชื้นวิธี LSD

Between-Subjects Factors 3 3 3 3 50 60 70 80 TEMP N a b c

(23)

Descriptive Statistics Dependent Variable: MOIST

43.3333 1.5275 3 36.6667 1.5275 3 35.3333 2.0817 3 31.0000 4.0000 3 36.5833 5.0894 12 TEMP 50 60 70 80 Total Mean Std. Deviation N

Type III Sum

TEMP Dependent Variable: MOIST

43.333 1.443 40.005 46.662 36.667 1.443 33.338 39.995 35.333 1.443 32.005 38.662 31.000 1.443 27.672 34.328 TEMP 50 60 70 80

(24)

Multiple Comparisons Dependent Variable: MOIST

LSD 6.6667* 2.0412 .011 1.9596 11.3738 8.0000* 2.0412 .004 3.2929 12.7071 12.3333* 2.0412 .000 7.6262 17.0404 -6.6667* 2.0412 .011 -11.3738 -1.9596 1.3333 2.0412 .532 -3.3738 6.0404 5.6667* 2.0412 .024 .9596 10.3738 -8.0000* 2.0412 .004 -12.7071 -3.2929 -1.3333 2.0412 .532 -6.0404 3.3738 4.3333 2.0412 .067 -.3738 9.0404 -12.3333* 2.0412 .000 -17.0404 -7.6262 -5.6667* 2.0412 .024 -10.3738 -.9596 -4.3333 2.0412 .067 -9.0404 .3738 (J) TEMP 60 70 80 50 70 80 50 60 80 50 60 70 (I) TEMP 50 60 70 80 Mean

Difference (I-J) Std. Error Sig. Lower Bound Upper Bound

Based on observed means.

The mean difference is significant at the .050 level. *. 11)การเปรียบเทียบผลการทดสอบวิธี LSD ใหเรียงลําดับขอมูลจาก มาก ไปหานอย 12)ขีดเสนใตคูที่ไมแตกตางกันและใสตัวอักษรกํากับจากมากไปหานอย ลําดับ 1 2 3 4 Temp 50 60 70 80 คาเฉลี่ย 43.33 36.67 35.33 31.00 13)รายงานผลการเปรียบเทียบคาเฉลี่ยขอมูล วิธี LSD (เชนเดียวกับวิธี DMRT) อุณหภูมิ สี ความชื้น 50 64.67 + 4.16 a 43.33 + 1.53 a 60 57.33 + 0.58 b 36.67 + 1.53 b 70 55.00 + 1.00 b 35.33 + 2.08 bc 80 50.67 + 0.58 c 31.00 + 4.00 c a b _c

(25)

บทที่ 3

แผนการทดลอง Randomized Complete Block Design (RCBD)

และการเปรียบเทียบคาเฉลี่ยวิธี DMRT และ LSD ตัวอยางตองการศึกษาอุณหภูมิที่เหมาะสมในการอบมันเทศโดยศึกษาอุณหภูมิ 4 ระดับทําการทดลอง 3 ซ้ําหรือ 3 Blocks วัดคาสี L* และคาความชื้น ดังนั้นตองการทดสอบวาอุณหภูมิในการ อบ มีผลตอสี และความชื้นหรือไมผลการทดลองดังตาราง อุณหภูมิ ซ้ําหรือ Block คาสี ความชื้น 50 1 66 43 2 68 42 3 60 45 60 1 57 35 2 57 37 3 58 38 70 1 54 37 2 55 36 3 56 33 80 1 51 35 2 50 31 3 51 27

(26)

ขั้นตอนการวิเคราะห ANOVA

1) เปดโปรแกรม SPSS มุมมอง Variable View ปอนปจจัยอุณหภูมิ, Block, สีและความชื้น

ดังภาพ

2) ปอนขอมูลทั้งหมดที่มุมมอง Data View เหมือนวิธี CRD

3) การ Analyze ขอมูล RCBD. ไปที่เมนู Analyze => General Linear Model => Univariate … 4) เลือก Temp และ Block ไปไวในชอง Fixed Factor(s) (ตัวแปรตน)

5) คลิก Color ไปไวในชอง Dependent Variable (ตัวแปรตาม)

6) คลิก Model … => Specify Model เลือก custom

7) คลิกให temp จาก Factors & Covariates ไปในชอง Model: 8) คลิก block จาก Factors & Covariates ไปในชอง Model:

(27)

9) ขอสังเกต: ไมควรคลิก temp และ block พรอมกันเพราะจะทําให Model เปน temp*block (Interaction) ซึ่งไมตองการสําหรับ RCBD

10)คลิก Continue

11)ถาไมตองการเปรียบเทียบคาเฉลี่ยใหคลิก OK ไดเลยแตถาตองการเปรียบเทียบคาเฉลี่ยให คลิกที่ Post Hoc…

12)คลิกเฉพาะปจจัย Temp (ไมตองทดสอบ Block) ไปในชอง Post Hoc Tests for: 13)ชอง Equal Variances Assumed ขึ้นใหเลือก Duncan คลิก Continue แลวคลิก OK

(28)

14)ผลการวิเคราะหคาสีวิธี DMRT

Between-Subjects Factors 3 3 3 3 4 4 4 50 60 70 80 TEMP 1 2 3 BLOCK N

312.083a ₅ _62.417 _10.751 _.006 38874.083 1 38874.083 6696.014 .000 308.917 3 102.972 17.737 .002 3.167 2 1.583 .273 .770 34.833 6 5.806 39221.000 12 346.917 11 Source Corrected Model Intercept TEMP BLOCK Error Total Corrected Total

Type III Sum

Post Hoc Tests TEMP Homogeneous Subsets COLOR Duncana,b 3 50.6667 3 55.0000 55.0000 3 57.3333 3 64.6667 .070 .280 1.000 TEMP 80 70 60 50 Sig. N 1 2 3 Subset

Alpha = .05. b.

(29)

15)ผลการวิเคราะหความชื้นวิธี DMRT

Between-Subjects Factors 3 3 3 3 4 4 4 50 60 70 80 TEMP 1 2 3 BLOCK N

241.083a ₅ _48.217 _6.600 _.020 16060.083 1 16060.083 2198.338 .000 234.917 3 78.306 10.719 .008 6.167 2 3.083 .422 .674 43.833 6 7.306 16345.000 12 284.917 11 Source Corrected Model Intercept TEMP BLOCK Error Total Corrected Total

Type III Sum

Post Hoc Tests TEMP Homogeneous Subsets MOIST Duncana,b 3 31.0000 3 35.3333 35.3333 3 36.6667 3 43.3333 .097 .568 1.000 TEMP 80 70 60 50 Sig. N 1 2 3 Subset

Alpha = .05. b.

(30)

16) รายงานผลการทดสอบจากแผนการทดลอง RCBD วิธี DMRT อุณหภูมิ สี ความชื้น 50 64.67 + 4.16 a 43.33 + 1.53 a 60 57.33 + 0.58 b 36.67 + 1.53 b 70 55.00 + 1.00 bc _{35.33 + 2.08}bc 80 50.67 + 0.58 c 31.00 + 4.00 c 17)จากผลการทดสอบคาเฉลี่ยจากแผนการทดลอง CRD วิธี DMRT อุณหภูมิ สี ความชื้น 50 64.67 + 4.16 a 43.33 + 1.53 a 60 57.33 + 0.58 b 36.67 + 1.53 b 70 55.00 + 1.00 b _{35.33 + 2.08}bc 80 50.67 + 0.58 c 31.00 + 4.00 c 18)จากขอ 16) และ 17) ใหอธิบายวาทําไมผลการทดสอบความแตกตางของคาเฉลี่ยคาสี จาก แผนการทดลองที่ตางกันจึงไดผลตางกันโดยที่อุณหภูมิ 70 และ 80 องศาเซลเซียสจาก แผนการทดลองแบบ CRD แตกตางกันแตจากแผนการทดลอง RCBD ไมมีความกัน