Transcript สถาบันราชภัฎเชียงใหม่ อ. ปรารถนา ดาราพงษ์

ตัวสถิตชิ ่ วยสอน
ตัวสถิตทิ ดสอบ
แนะนาการใช้ โปรแกรม
แบบฝึ กหัด
จบการทางาน
อาจารย์ ปรารถนา ดาราพงษ์
โปรแกรมวิชาสถิตปิ ระยุกต์
คณะวิทยาศาสตร์ และเทคโนโลยี สถาบันราชภัฎเชียงใหม่
ข้ อมูลทีจ่ ะนามาวิเคราะห์ ทางสถิตเิ ป็ นข้ อมูลมาตรวัดใด?
What scale of measurement has been used?
มาตรานามบัญญัติ
(Nominal Scale)
ขั้นตอนที่ 1
มาตราเรียงลาดับ
(Ordinal Scale)
มาตราอันตรภาค
(Interval Scale)
มาตราอัตราส่ วน
(Ratio Scale)
ต้ องการวิเคราะห์ ทางสถิตใิ นรู ปแบบใด?
Which hypothesis has been tested?
สนใจศึกษาถึงความแตกต่ าง
ของคุณลักษณะบางประการ
ของเรื่องทีส่ นใจ
(Hypothesis of Difference)
สนใจศึกษาถึงความสั มพันธ์
ของคุณลักษณะบางประการ
ของเรื่องทีส่ นใจ
(Hypothesis of Association)
Nominal
ขั้นตอนที่ 2
ต้ องการวิเคราะห์ ทางสถิตใิ นรู ปแบบใด?
Which hypothesis has been tested?
สนใจศึกษาถึงความแตกต่ าง
ของคุณลักษณะบางประการ
ของเรื่องทีส่ นใจ
(Hypothesis of Difference)
สนใจศึกษาถึงความสั มพันธ์
ของคุณลักษณะบางประการ
ของเรื่องทีส่ นใจ
(Hypothesis of Association)
Ordinal
ขั้นตอนที่ 2
ต้ องการวิเคราะห์ ทางสถิตใิ นรู ปแบบใด?
Which hypothesis has been tested?
สนใจศึกษาถึงความแตกต่ าง
ของคุณลักษณะบางประการ
ของเรื่องทีส่ นใจ
(Hypothesis of Difference)
สนใจศึกษาถึงความสั มพันธ์
ของคุณลักษณะบางประการ
ของเรื่องทีส่ นใจ
(Hypothesis of Association)
Interval
And Ratio
ขั้นตอนที่ 2
ข้ อมูลทีส่ ่ ุ มมาเป็ นตัวอย่ างเป็ นอิสระกันหรือสั มพันธ์ กนั ?
Are the samples independent or correlated?
ข้ อมูลเป็ นอิสระกัน
(Independent
Selection)
ข้ อมูลมีความสั มพันธ์
กัน
(Correlated Selection)
Nominal
Difference
ขั้นตอนที่ 3
ข้ อมูลทีส่ ่ ุ มมาเป็ นตัวอย่ างเป็ นอิสระกันหรือสั มพันธ์ กนั ?
Are the samples independent or correlated?
ข้ อมูลเป็ นอิสระกัน
(Independent
Selection)
ข้ อมูลมีความสั มพันธ์
กัน
(Correlated Selection)
Ordinal
Difference
ขั้นตอนที่ 3
ข้ อมูลทีส่ ่ ุ มมาเป็ นตัวอย่ างเป็ นอิสระกันหรือสั มพันธ์ กนั ?
Are the samples independent or correlated?
ข้ อมูลเป็ นอิสระกัน
(Independent
Selection)
ข้ อมูลมีความสั มพันธ์
กัน
(Correlated Selection)
Interval
And Ratio
Difference
ขั้นตอนที่ 3
ข้ อมูลทีส่ ่ ุ มมาเป็ นตัวอย่ างมีจานวนกีก่ ลุ่ม?
How many sets of measures are involved?
มีข้อมูล 1 กลุ่ม
(One Measure)
มีข้อมูล 2 กลุ่ม หรือมากกว่ า 2
กลุ่มขึน้ ไป
(Two or More Measures)
Nominal
Difference
Independent
ขั้นตอนที่ 4
ข้ อมูลทีส่ ่ ุ มมาเป็ นตัวอย่ างมีจานวนกีก่ ลุ่ม?
How many sets of measures are involved?
มีข้อมูล 2 กลุ่ม
(One Measure)
มากกว่ า 2 กลุ่มขึน้ ไป
(More Than Two Measures)
Ordinal
Difference
Independent
ขั้นตอนที่ 4
ข้ อมูลทีส่ ่ ุ มมาเป็ นตัวอย่ างมีจานวนกีก่ ลุ่ม?
How many sets of measures are involved?
มีข้อมูล 1 กลุ่ม
(One Measure)
มีข้อมูล 2 กลุ่ม
(Two Measure)
มีข้อมูลตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
(More than two
Measures)
Interval
And Ratio
Difference
Independent
ขั้นตอนที่ 4
ข้ อมูลทีส่ ่ ุ มมาเป็ นตัวอย่ างมีจานวนกีก่ ลุ่ม?
How many sets of measures are involved?
มีข้อมูล 2 กลุ่ม
(One Measure)
มีข้อมูลมากกว่ า 2 กลุ่มขึน้ ไป
( More than two Measures)
Nominal
Difference
Correlated
ขั้นตอนที่ 4
ข้ อมูลทีส่ ่ ุ มมาเป็ นตัวอย่ างมีจานวนกีก่ ลุ่ม?
How many sets of measures are involved?
มีข้อมูล 2 กลุ่ม
(One Measure)
มีข้อมูลมากกว่ า 2 กลุ่มขึน้ ไป
( More than two Measures)
Ordinal
Difference
Correlated
ขั้นตอนที่ 4
ข้ อมูลทีส่ ่ ุ มมาเป็ นตัวอย่ างมีจานวนกีก่ ลุ่ม?
How many sets of measures are involved?
มีข้อมูล 2 กลุ่ม
(One Measure)
มีข้อมูลมากกว่ า 2 กลุ่มขึน้ ไป
( More than two Measures)
Interval
And Ratio
Difference
Correlated
ขั้นตอนที่ 4
ข้ อมูลทีส่ ่ ุ มมาเป็ นตัวอย่ างมีจานวนกีก่ ลุ่ม?
How many sets of measures are involved?
มีข้อมูล 2 กลุ่ม
(One Measure)
มีข้อมูลมากกว่ า 2 กลุ่มขึน้ ไป
( More than two Measures)
Interval
And Ratio
Association
ขั้นตอนที่ 3
ตัวสถิตทิ ดสอบ
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
กลุม
่ ข้อมูล Nominal Data
(สถิตน
ิ อนพาราเมตริก)
Binomail Test
Chi Square One-Sample Test
Chi Square Test for Two
or k Independent Sample
Fisher Exact Test
McNemar Test
Cochran Test
Coefficient of Contingency
กลุม
่ ข้อมูล Interval or Ratio Data
(สถิตพ
ิ าราเมตริก)
1. t Test (or Z Test)
2. Independent t Test
3. One-Way ANOVA or F Ratio
and Factorial ANOVA
4. Paired t Ratio
5. Pearson r
6. Simple Regression
7. Multiple r
8. Multiple Regression
กลุม
่ ข้อมูล Ordinal Data
(สถิตน
ิ อนพาราเมตริก)
Mann-Whitney Test
K-S Two Sample Test
Wald-Wolfotwitz Runs Test
Median Test (กลุม
่ ต ัวอย่าง 2 กลุม
่ )
Kruskal-Wallis Runs Test
Median Test (กลุม
่ ต ัวอย่างมากกว่า 2 กลุม
่ )
Wilcoxon Mathched Pair Signed-Ranks Test
Sign Test
FriedMan Test
Spearman Rank Correlation Coeffcient
แผนผังการเลือกสถิติทดสอบ
R es earch S imulations : Choos ing the Correct S tatis tical Tes t
Nominal Data
Hypothesis of
Difference
Independent
Selection
One Measure
1.Binomial
2.Chi Square
Hypothesis of
Association
Correlated
Selection
Any Number
of Cells
Two or
More Measures
Two Measures
More than
Two Measures
1.Chi Square
(Two or More)
2.Fisher Exact
(Two)
McNemar
Cochran
Coefficient
of
Contingency
แผนผังการเลือกสถิตทิ ดสอบ
Res earch S imulations : Choos ing the Correct S tatis tical Tes t
Ordinal Data
Hypothesis of
Difference
Independent
Selection
Hypothesis of
Association
Correlated
Selection
Spearman Rank
Correlation Coefficient
Two Measures
More than
Two Measures
Two Measures
More than
Two Measures
1.Mann-Whitney U
2.K-S Two Sample
3.Wald-Wolfowitz Runs
4.Median Test
1.Kruskal-Wallis Runs
2.Median Test
1.Wilcoxon Mathched
Pairs Signed-Ranks
2.Sign Test
Friedman Test
แผนผังการเลือกสถิตทิ ดสอบ
Res earch S imulations : Choos ing the Correct S tatis tical Tes t
Interval or Ratio Data
Hypothesis of
Difference
Independent
Selection
Hypothesis of
Association
Correlated
Selection
Two Measures
More than
Two Measures
One Measure
Two Measures
Two or More than
Measures
Two Measures
Two or More than
Measures
Pearson r
Multiple R
and Partial
Correlation
t Test
Independent t Test
One - Way Anova
or F Ratio
Paired t Ratio
Within-Subjects
F Ratio
With Prediction
Regression
of Y on X
With Prediction
Multiple Regression
More than One
Independent
Variable
Factorial
ANOVA
แนะนำกำรใช้โปรแกรม
้ ัวสถิตท
ขนตอนการเลื
ั้
อกใชต
ิ ดสอบทีถ
่ ก
ู ต้อง
1.ท่านต้องทราบล ักษณะของข้อมูลก่อนว่าข้อมูลทีท
่ า่ นมีอยูเ่ ป็นสเกลการ
ว ัดของข้อมูลแบบใด
่ เพศ สข
ี องตา
1. Nominal Scale เชน
่ การตัดเกรด A , B , C , D
2. Ordinal Scale เชน
่ อุณหภูม ิ
3. Interval Scale เชน
่ น้ าหนัก สว่ นสูง
4. Ratio Scale เชน
2.ท่านต้องทราบเป้าหมายการทดสอบของท่านว่าเป็นแบบใด
1. Hypothesis of Difference เป็ นการทดสอบความแตกต่างของกลุม
่ ข ้อมูล
ั พันธ์ของกลุม
2. Hypothesis of Association เป็ นการทดสอบความสม
่ ข ้อมูล
่ มานนเป
3.ท่านต้องทราบข้อมูลทีท
่ า่ นสุม
ั้ ็ นอิสระต่อก ันหรือไม่
่ มานัน
1. Independent Selection ข ้อมูลทีเ่ ลือกหรือสุม
้ เป็ นอิสระต่อกัน
่ มานัน
2. Correlated Selection ข ้อมูลทีเ่ ลือกหรือสุม
้ ไม่เป็ นอิสระต่อกัน
4.ท่านต้องทราบมีจานวนกลุม
่ ทีจ
่ ะนามาทดสอบทางสถิตม
ิ ก
ี ก
ี่ ลุม
่
แนะนำกำรใช้โปรแกรม
มาตรว ัดของข้อมูล
1. Nominal Scale เป็ นมาตรการวัดขัน
้ พืน
้ ฐาน โดยแบ่งข ้อมูลออกเป็ นกลุ่ ม ๆ
ื่ ให ้กับ
ที่ เพียงแต่จัดประเภท โดยยังไม่มก
ี ารจัดลาดับจึงเป็ นการกาหนดชอ
วัตถุสงิ่ ของ หรือเหตุการณ์ต่างๆซงึ่ มีความแตกต่างกันในด ้านคุณภาพ แต่
้ อจัดสงิ่
ยังไม่มค
ี วามหมาย เกีย
่ วกับลาดับทางด ้านปริมาณ หลักการทีใ่ ชคื
ต่างๆ ทีอ
่ ยู่ในพวกเดียวกัน หรือมีลักษณะเหมือนกันให ้มีคณ
ุ ภาพเทียบเท่า
่ ให ้ตัวเลข 1 แทนเพศชาย 2 แทนเพศ
กันโดยมีสัญลักษณ์ทไี่ ม่ซ้ากัน เชน
หญิง ซงึ่ สถิตท
ิ น
ี่ ามาใชกั้ บข ้อมูลประเภทนี้ สว่ นมากก็จะเป็ นร ้อยละ ความถี่
2. Ordinal Scale เป็ นมาตรการวัดทีใ่ ชกั้ บข ้อมูลทีส
่ ามารถจัดเรียงอันดับของ
ข ้อมูล ให ้ลดหลั่ น กัน เป็ นขัน
้ ๆ ตามปริม าณ และคุณ ภาพมากน อ้ ยแต่ยั ง ไม่
สามารถบอกได ว้ ่ า แต่ ล ะขั น
้ ห่ า งกั น เท่ า ไร และทุ ก ๆ ขั น
้ เท่ า กั น หรื อ ไม่
เพราะฉะนั น
้ เป็ นการวัดทีแ
่ สดงความเกีย
่ วข ้องสัม พันธ์กันของสงิ่ ต่างๆ โดย
คานึงถึงการจัดประเภทและจัดลาดับหรือตาแหน่งโดยบอกทิศทางของความ
่ การตัดเกรด A , B , C , D , F สถิตท
แตกต่างว่ามากกว่าหรือน ้อยกว่า เชน
ิ ี่
นามาใชกั้ บข ้อมูลประเภทนีก
้ ็ยัง เป็ นร ้อยละ ความถี่ หรืออาจจะเป็ นสถิตท
ิ ไี่ ม่
้
ใชพารามิ
เตอร์
แนะนำกำรใช้โปรแกรม
3.
Interval Scale เป็ นมาตรการวัดทีม
่ ค
ี ุณสมบัตพ
ิ น
ื้ ฐานเหมือนมาตรา
เรียงลาดับ แต่มาตรการจัดแบบนี้ สามารถบอกความแตกต่างของข ้อมูลหรือ
่ มาตราการวัดอุณหภูมเิ ป็ น 100 องศา
ระยะห่างของข ้อมูลได ้เป็ นชว่ งๆ เชน
ี ส ซงึ่ ก็คอ
เซนเซย
ื 100 ชว่ งทีเ่ ท่าๆ กัน แต่ตัวเลข 0 ในมาตราการวัด แบบนี้
ไม่เป็ นศูนย์จริง แต่เป็ นศูนย์สัมพันธ์ ค่า ทีไ่ ด ้จากการวัดในมาตรานี้จงึ นามา
บวก ลบ คูณ หาร กันได ้ แต่ไม่สามารถเทียบเป็ นสัดสว่ น หรือจานวนเท่าต่อ
่ การสอบได ้คะแนน 0 ไม่ได ้หมายความว่า ไม่มค
กันได ้ เชน
ี วามรู ้เลย สถิตท
ิ ี่
้ ติ
นามาใชกั้ บข ้อมูลประเภทนี้ นอกจากเป็ นสถิตพ
ิ รรณาแล ้ว ยังสามารถใชสถิ
เชงิ อนุมาน มาวิเคราะห์ข ้อมูลได ้
4. Ratio Scale เป็ นมาตรการวัดทีสมบูรณ์ทส
ี่ ด
ุ โดยมีคณ
ุ สมบัตพ
ิ น
ื้ ฐานเหมือน
มาตราอันตรภาคแต่ตัวเลขศูนย์ในมาตรการวัดแบบนีเ้ ป็ นศูนย์ทแ
ี่ ท ้เจริง โดย
่ น้ าหนัก 0 กิโลกรัม แสดงว่า
ถ ้าวัดเป็ นจานวนเท่าของข ้อมูลก็จะเป็ นจริง เชน
ไม่ ม ีน้ า หนั ก เลย สถิต ท
ิ ี่จ ะน ามาใช วิ้ เ คราะห์ข ้อมู ล ที่ม ีม าตรการวั ด แบบนี้
้ ้ทัง้ สถิตท
้
้
สามารถใชได
ิ ใี่ ชพารามิ
เตอร์ และสถิตท
ิ ไี่ ม่ใชพารามิ
เตอร์
แนะนำกำรใช้โปรแกรม
การทดสอบ
1. Hypothesis of Difference
ึ ษาถึงความแตกต่างของคุณลักษณะบางประการในประชากร
เป็ นการสนใจศก
่ ในกรณีทข
เชน
ี่ ้อมูลเป็ นแบบ Ratio Scale
และอยากทราบว่า ผลต่าง
ระหว่างรายได ้เฉลีย
่ ของครัวเรือนในเขตเมืองและในเขตชนบทแตกต่างกัน
หรือไม่
2. Hypothesis of Association
ึ ษาถึงความสัมพันธ์ของคุณลักษณะบางประการในประชากร
เป็ นการสนใจศก
่ ในกรณีท ข
เชน
ี่ ้อมูลเป็ นแบบ Ratio
Scale
และอยากทราบว่า มี
ความสั ม พั น ธ์ร ะหว่ า งน้ าหนั ก กั บ ความสู ง ของประชากรหรื อ ไม่ ท ดสอบ
ั พันธ์ของตัวแปร
ความสม
แนะนำกำรใช้โปรแกรม
การทดสอบ
่
1. Independent Selection กลุม
่ ตัวอย่างทีส
่ ม
ุ่ มามีความเป็ นอิสระกัน เชน
ึ ษาเพศชาย กับเพศหญิง
คะแนนสอบวิชาสถิตข
ิ องนักศก
2.
Correlated
Selection กลุ่มตัวอย่างทีส
่ ุ่มมาไม่เป็ นอิส ระกันหรือมี
ั พันธ์กน
่ คะแนนสอบวิชาสถิตข
ึ ษา
ความสม
ั เชน
ิ องนักศก
ก่อนการอบรมในตอนเชา้ และหลังการอบรมในตอนบ่าย
หน้ า Menu
ออกจากโปรแกรม
อาจารย์ ปรารถนา ดาราพงษ์
โปรแกรมวิชาสถิตปิ ระยุกต์
คณะวิทยาศาสตร์ และเทคโนโลยี สถาบันราชภัฎเชียงใหม่