Your SlideShare is downloading. ×
0
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Chapt3
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Thanks for flagging this SlideShare!

Oops! An error has occurred.

×
Saving this for later? Get the SlideShare app to save on your phone or tablet. Read anywhere, anytime – even offline.
Text the download link to your phone
Standard text messaging rates apply

Chapt3

25,569

Published on

Published in: Education, Technology
0 Comments
4 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

No Downloads
Views
Total Views
25,569
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
0
Actions
Shares
0
Downloads
303
Comments
0
Likes
4
Embeds 0
No embeds

Report content
Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
No notes for slide

Transcript

  • 1. บทที่ 3 วิธีดำเนินการวิจัย ( รศ . ดร . อภินันท์ จันตะนี )
    • ประชากรและกลุ่มตัวอย่าง
    • การสร้างและทดสอบเครื่องมือ
    • การเก็บรวบรวมข้อมูล
    • การใช้สถิติวิเคราะห็ข้อมูล
  • 2. ประชากรและกลุ่มตัวอย่าง 1. ประชากร ( Population ) เนื่องจาก ประชากรที่ใช้ในการวิจัย ได้หมายถึง คน สัตว์ สิ่งของ องค์กรหรือสถานที่ต่าง ๆ ที่ผู้วิจัยจะนำมาใช้เป็นตัวอย่างเพื่อการวิจัย ซึ่งปัจจุบันนิยมใช้ สูตรคำนวณขนาดตัวอย่าง (Sample Size ) โดยแต่ละสูตรที่ใช้ในการคำนวณจะขึ้นอยู่กับยอมให้มีความคลาดเคลื่อน 5 – 10 % ทั้งนี้ขึ้นกับการวิจัยในแต่ละประเภทและการเป็นตัวแทนที่ดีของตัวอย่างนั้น ๆ สำหรับกลุ่มตัวอย่างที่คำนวณมาจากประชากรที่ใช้ในการวิจัย โดยคำนวณได้ 2 ลักษณะ คือ 1) กรณีที่ได้มีการบันทึกจำนวนประชากรไว้อย่างชัดเจน นิยมใช้สูตรของ Taro Yamane ( 1973 ) และ Krejcie and Morgan ( 1970 ) แต่ไม่มีการบันทึกจำนวนประชากรไว้ หรือหาจำนวนประชากรไม่ได้ ปัจจุบันนิยมใช้สูตรของ W.G.Cochran( 1953 ) และ อภินันท์ จันตะนี (2549 : 35)
  • 3. ประชากรและกลุ่มตัวอย่าง 2 . กลุ่มตัวอย่าง ( Sample Sizes ) การคำนวณหาขนาดตัวอย่าง กรณีที่ได้ บันทึกข้อมูลเกี่ยวกับประชากรไว้อย่างชัดเจน โดยใช้สูตรของ Taro, Yamane (1973) ดังนี้ n = N___ 1+Ne 2 วิธีทำ ให้ N = 10,000 คน e = 0.05 ( คลาดเคลื่อนได้ 5% n = จำนวนกลุ่มตัวอย่าง n = 10,000 1+10,000(.05) 2 n = 385 ดังนั้น จึงใช้จำนวนกลุ่มตัวอย่าง 385 ราย
  • 4. ประชากรและกลุ่มตัวอย่าง 2 . กลุ่มตัวอย่าง ( Sample Sizes ) การคำนวณหาขนาดตัวอย่าง กรณี ไม่มีการบันทึกข้อมูลเกี่ยวกับประชากรไว้อย่างชัดเจน โดยใช้สูตรเพื่อคำนวณ ( อภินันท์ จันตะนี , 2549 : 35 ) ดังนี้ n = ___1___ 3.84(d) 2 วิธีทำ ให้ S = 1.96 ( สำหรับความเชื่อมั่น 95%) (S) 2 d = 0.05 ( คลาดเคลื่อนได้ 5% n = ___1____ 3.84(.05) 2 (1.96) 2 n = ___ 1 ____ = 400 .16 0.002499 ดังนั้น จึงใช้จำนวนกลุ่มตัวอย่าง 400 ราย
  • 5. ประชากรและกลุ่มตัวอย่าง 3 . การสุ่มตัวอย่าง ( Random Sampling ) การทำวิจัยส่วนใหญ่ผู้วิจัยไม่สามารถสำรวจหรือสอบถามจากประชากรได้ทั้งหมด จึงจำเป็นต้องเลือกตัวแทนหรือตัวอย่างมาเพื่อสอบถามหรือสัมภาษณ์ แต่การเลือกตัวอย่างเพื่อทำวิจัยจะต้องให้ ปราศจากความลำเอียง (Bias) ดังนั้น การเลือกตัวอย่างหรือ การสุ่มตัวอย่าง (Random) เพื่อให้ได้ตัวแทนหรือตัวอย่างที่เหมาะสมและไม่ลำเอียง จึงนิยมเลือกตัวอย่าง 2 วิธีการใหญ่ ๆ คือ การเลือกตัวอย่างแบบไม่เป็นไปตามความน่าจะเป็น ( Non Probability Sampling ) โดย การเลือกตัวอย่างที่ไม่ทราบโอกาสที่แต่ละหน่วยของประชากรที่จะถูกเลือก จึงไม่จำเป็นจะต้องทราบรายชื่อทุกหน่วยของประชากร ซึ่งวิธีนี้อาจไม่เหมาะสมสำหรับการวิจัยปัญหาบางเรื่อง โดยนิยมเลือกสุ่มตัวอย่าง 5 วิธี และ การเลือกหรือสุ่มตัวอย่างแบบให้เป็นไปตามโอกาสทางสถิติ (Probability Sampling) โดย เป็นการเลือก / สุ่มตัวอย่างที่สามารถเปิดโอกาสให้แต่ละหน่วยของประชากร จะถูกเลือกมาเป็นตัวแทนหรือตัวอย่างเท่า ๆ กัน โดยนิยมใช้ 5 วิธีเช่นกัน
  • 6. 3 . การสุ่มตัวอย่าง ( Random Sampling ) 3. 1 การเลือกตัวอย่างแบบไม่เป็นไปตามความน่าจะเป็น ( Non-Probability Sampling) 1) การสุ่มแบบตามความสะดวก ( Convenience Sampling ) เป็นการเลือกตัวอย่างที่ไม่มีการยึดหลักการใด ๆ เพียงแต่เลือกหน่วยตัวอย่างตามความสะดวก เช่น การเลือกลูกค้าธนาคารตามชุมชนต่าง ๆ เพื่อสำรวจความคิดเห็น หรือการสอบถามประชาชนทั่วไปในกรุงเทพมหานคร ในเรื่องปัญหาจราจร ฯลฯ ซึ่งเป็นการสอบถาม ตามสถานที่ต่างๆที่สะดวก โดยสอบถามจนได้ตัวอย่างครบตามจำนวน (Sample Size) ที่กำหนดไว้   2) การสุ่มแบบบังเอิญ (Accidental sampling) เป็นการเลือกตัวอย่างแบบไม่ได้ยึดตามหลักเกณฑ์ เพียงแต่ตั้งเป้าหมายของตัวอย่างให้ตรงกับวัตถุประสงค์การวิจัย ดังเช่น การสำรวจความคิดเห็นของนักเรียน / นักศึกษาต่อโภชนาการโรงอาหารในสถาบันการศึกษาฯ หรือการสำรวจความคิดเห็นของลูกค้าที่มาใช้บริการในธนาคารหรือร้านอาหารฯ ถ้าพบใคร ( โดยบังเอิญ ) สามารถสอบถามความคิดเห็นได้ทันที แต่ถ้าป็นการสอบถามทุกคนที่เดินเข้ามาซื้อสินค้าในร้านหรือถามทุกคนที่เข้ามาใช้บริการในองค์กร / บริษัท / หน่วยงานฯ ไม่เป็นลักษณะการบังเอิญ ( Accidental sampling ) อาจเป็นแบบเจาะจง ( Purposive)
  • 7. 3 . การสุ่มตัวอย่าง ( Random Sampling ) 3. 1 การเลือกตัวอย่างแบบไม่เป็นไปตามความน่าจะเป็น ( Non-Probability Sampling ) 3) การสุ่มแบบเจาะจง ( Purposive sampling ) เป็นการเลือกตัวอย่างที่ใช้เหตุผลและวิจารณญาณในการเลือก เช่น การเลือกตัวอย่าง จากผู้ที่คาดว่าจะเป็นตัวแทนหรือตัวอย่างที่ดีและสามารถตอบปัญหาต่าง ๆ แทนประชากรทั้งหมดได้ เช่น เลือกหัวหน้า / รองหัวหน้า / เลขาฯ หรือเลือกประธาน / เลขาฯ หรือหัวหน้ากลุ่ม / ชุมชนต่าง ๆ เพื่อเป็นตัวแทนมาสัมภาษณ์หรือตอบแบบสอบถาม และอาจเป็นตัวอย่างให้การสังเกต เป็นต้น 4) การสุ่มแบบโควต้า ( Quota sampling ) เป็นการเลือกตัวอย่างที่ใช้หลักเกณฑ์ในการเลือก เช่น การกำหนดจำนวนตัวอย่างจากแต่ละกลุ่มที่เป็นสัดส่วนกับจำนวนประชากรแต่ละกลุ่มหรือแต่ละแผนกในองค์การ หรือฝ่ายต่าง ๆ ในบริษัท หรือกำหนดสัดส่วนของลูกค้า / ประชาชนในชุมชนจากจำนวนมาเป็นตัวอย่าง   5) การสุ่มแบบลูกโซ่ ( Snowball Sampling ) เป็นลักษณะการเขียนจดหมายลูกโซ่ กล่าวคือ ถ้าผู้วิจัยได้เก็บข้อมูลหรือสัมภาษณ์บุคคลหนึ่งแล้ว ก็ให้บุคคลนั้นแนะนำบุคคลอื่นต่อ ๆ กันไปเรื่อย ๆ จนกระทั่งได้ตัวอย่างครบตามจำนวนเท่าที่กำหนดในขนาดตัวอย่าง ( Sample size )
  • 8. 3 . การสุ่มตัวอย่าง ( Random Sampling ) 3. 2 การเลือกตัวอย่างที่เป็นไปตามความน่าจะเป็น ( Probability Sampling ) 1) การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย ( Simple random sampling ) เป็นการสุ่มตัวอย่างที่เปิดโอกาสให้แต่ละหน่วยตัวอย่างมีโอกาสถูกเลือกมาเท่า ๆ กัน เพราะลักษณะของประชากรต้องมีการกระจาย การสุ่มที่ให้ได้เป็นตัวแทนของประชากรที่ดี เช่น ต้องการศึกษาทัศนคติต่อมหาวิทยาลัยฯ ของนักศึกษากลุ่มวิชาการจัดการทั่วไปจากความเชื่อว่า นักศึกษากลุ่มวิชาการจัดการทั่วไป น่าจะมีทัศนคติต่อมหาวิทยาลัยฯ เหมือน ๆ กัน ดังนั้นการสุ่มตัวอย่างแบบง่าย จะสามารถทำได้ เพราะเพียงแต่ให้โอกาสในการสุ่มในแต่ละครั้ง จากนักศึกษาสาขาวิชาบริหารธุรกิจ ให้มีโอกาสถูกสุ่มเท่าเทียมกัน โดยทั่วไป จะใช้วิธีจับฉลากหรือใช้กับกลุ่มผู้บริโภคหรือลูกค้าที่มาใช้บริการ   2) การสุ่มตัวอย่างแบบมีระบบ (Systematic random sampling) เป็นกรณีกลุ่มประชากรที่จะทำการสุ่มได้ถูกจัดไว้เป็นระบบอยู่แล้ว เช่น เรียงตามเลขพนักงานหรือเรียงลำดับตามบัญชีรายชื่อในการเลือกตั้ง หรือครัวเรือนตามบ้าน ลขที่ ซึ่งจัดระบบ โดยนำทุก ๆ ลำดับที่ 3 หรือที่ 5 มาเป็นตัวอย่าง ซึ่งมีความเชื่อที่ว่าประชากร จะเรียงลำดับกันเป็นระบบอยู่แล้ว
  • 9. 3 . การสุ่มตัวอย่าง ( Random Sampling ) 3. 2 การเลือกตัวอย่างที่เป็นไปตามความน่าจะเป็น ( Probability Sampling ) 3) การสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม ( Cluster random sampling ) เป็นการสุ่มตัวอย่างจากแต่ละกลุ่ม เพราะมีความเชื่อว่าแต่ละกลุ่มเป็นตัวแทนของประชากรอยู่แล้ว เช่น การสุ่มตัวอย่างเพื่อจะศึกษาการใช้คอมพิวเตอร์ในมหาวิทยาลัยฯ หรือลูกค้าที่ซื้อโทรศัพท์มือถือหรือกลุ่มสมาชิกสหกรณ์ประเภทต่าง ๆ โดยแบ่งกลุ่มลูกค้าหรือสมาชิกหรือนักศึกษาออกไปตามชั้นปี และการแบ่งออกเป็นกลุ่ม ๆ เพื่อให้กระจายตัวอย่างออกไปอย่างทั่วถึง ดังนั้น การแบ่งตัวอย่างออกเป็นกลุ่ม ๆ จึงเหมาะสำหรับการทำวิจัยที่เน้นลูกค้าหรือสมาชิกเป็นเป้าหมายสำคัญ   4) การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น ( Stratify random sampling ) เป็นการแบ่งกลุ่มตัวอย่างโดยแบ่งออกเป็นชั้น ๆ (Strata) เพราะมีความเชื่อว่าประชากรมีความแตกต่างกันมากตามตัวแปรคุณลักษณะ เช่น เพศ ช่วงอายุ ระดับการศึกษา รายได้ อาชีพ ฯลฯ ดังนั้น การแยกตัวแปรอิสระต่างๆออกมาเป็นชั้นๆเพื่อกระจายให้ตัวอย่างที่ได้รับเลือกและมีโอกาสเป็นตัวแทนหรือตัวอย่างของทุกระดับชั้น ซึ่งจะทำให้เป็นตัวแทนหรือตัวอย่างที่ดีได้   5) การสุ่มตัวอย่างแบบหลายขั้น ( Multi-stage random sampling ) เป็นการนำวิธีการสุ่มตัวอย่างทุกแบบมาผสมผสานกันโดยแบ่งการสุ่มตัวอย่างออกเป็นขั้นตอนต่าง ๆ เช่น การศึกษารูปแบบของธุรกิจชุมชนในท้องถิ่น ซึ่งมีขั้นตอนหาดูจากตัวอย่าง ...
  • 10. การสร้างและทดสอบเครื่องมือวิจัย การสร้างเครื่องมือเพื่อใช้ในการเก็บรวบรวมข้อมูลภาคสนามหรือข้อมูลปฐมภูมิ ซึ่งประกอบด้วย แบบสอบถาม แบบสัมภาษณ์ และ แบบสังเกต โดยการสร้างเครื่องมือการวิจัย จะต้องสร้างให้สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ของการวิจัยและตัวแปรที่ต้องการจะวัดหรือหาคำตอบ ดังนั้น ผู้วิจัยสามารถสร้างเครื่องมือเพื่อใช้ในการเก็บรวบรวมข้อมูลได้ตามลักษณะหรือประเภทของข้อมูลตัวอย่าง ทั้งนี้การสร้างเครื่องมือเพื่อใช้ในการวิจัย จะต้องสอดคล้องกับตัวแปรที่ผู้วิจัยต้องการให้ตอบคำถามตามวัตถุประสงค์ของการวิจัยเรื่องนั้นๆ เมื่อสร้างเครื่องมือได้แล้ว จะต้องมีการ ตรวจสอบคุณภาพของเครื่องมือวิจัย หรือ การทดลอง ( Try-out ) ก่อนที่จะนำไปเก็บรวบรวมข้อมูลจริง ซึ่งลักษณะของเครื่องมือการวิจัยที่ดี ต้องมีลักษณะดังนี้ 1. สร้างได้ ครอบคลุม และ ตรงกับวัตถุประสงค์ และ กรอบแนวคิด การวิจัย 2. แบ่งออกเป็นตอนๆตามโครงสร้างและเนื้อหาที่กำหนดขึ้นให้ครบสมบูรณ์ 3. แต่ละข้อของแบบสอบถาม ควรมีสัดส่วนจำนวนข้อคำถามใกล้เคียงกัน
  • 11. การสร้างเครื่องมือเพื่อการวิจัย ( Instrumentation ) เมื่อสร้างเครื่องมือได้แล้ว จะต้องมีการ ตรวจสอบคุณภาพ ของเครื่องมือการวิจัยโดยผู้เชี่ยวชาญก่อนที่จะนำไป ทดลอง ( Try-out ) ซึ่งลักษณะเครื่องมือการวิจัยที่ดี มีดังนี้ 1. แบบสอบถาม ( Questionnaire ) เป็นเครื่องมือการวิจัยที่ประกอบด้วยชุดของคำถามที่จะต้องใช้ในการเก็บรวบรวมข้อมูล โดยใช้แบบสอบถามเพื่อเก็บข้อมูลทุกประเภทในการวิจัย ทั้ง ข้อความจริง ความคิดเห็น การตัดสินใจ ความพึงพอใจ การมีส่วนร่วม และ ความผูกพันต่าง ๆ เป็นรายบุคคลหรือกลุ่มบุคคล ซึ่งแบบสอบถามมีหลายลักษณะ เช่น แบบคำถามให้ ตอบรับ หรือ ปฏิเสธ แบบมีหลายตัวเลือก แบบตรวจสอบรายการ แบบจัดอันดับ แบบลิเคิร์ท และ แบบคำถามปลายเปิด 2. แบบสัมภาษณ์ ( Interview ) เป็นการเก็บข้อมูลที่มีการสื่อสารหรือปฏิสัมพันธ์แบบเผชิญหน้าระหว่างผู้สัมภาษณ์กับผู้ให้สัมภาษณ์ โดยแบบสัมภาษณ์สามารถใช้ในการเก็บข้อมูลเกี่ยวกับข้อความจริง ความคิดเห็นและเจตคติของผู้ตอบ ซึ่งมี 3 แบบคือ แบบคำถามปลายปิด แบบคำถามปลายเปิด และแบบสเกล เช่น เห็นด้วยอย่างยิ่ง เห็นด้วย ไม่แน่ใจ ไม่เห็นด้วย ไม่เห็นอย่างยิ่ง 3. แบบบันทึกการสังเกต ( Observation ) เป็นเครื่องมือการวิจัยที่ใช้เก็บรวบรวมข้อมูลที่ผู้ทำวิจัยได้ไปสังเกตจากตัวอย่างและเป็นผู้บันทึกสิ่งที่เกิดจากที่ได้เห็นหรือได้ยินในขณะที่เฝ้าสังเกตดูจากสานการณ์จริงและจดลงในแบบบันทึกที่เตรียมไว้
  • 12. ขั้นตอนการสร้างเครื่องมือวิจัย การสร้างเครื่องมือวิจัยที่เป็น ”แบบสอบถาม ( Questionnaire ) ” เพื่อใช้ในการเก็บรวบรวมข้อมูลปฐมภูมินั้น โดยมีขั้นตอนในการสร้างแบบสอบถาม ดังนี้ 1. ศึกษาเอกสาร ต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้อง เช่น แนวคิด ทฤษฎี และ ผลงานวิจัย ที่เกี่ยวข้อง 2. ศึกษาวิธีการสร้างแบบสอบถาม จากผลงานวิจัยอื่นที่ มีลักษณะเหมือนกัน / คล้ายกัน ควรมีกี่ตอนและประกอบด้วยเนื้อหาด้านใดบ้าง และเป็น มาตรวัดค่าอะไร เช่น การวัดค่าข้อมูลที่เป็น คุณลักษณะ / เชิงคุณภาพ โดยการ แบ่งกลุ่ม (Nominal Scale ) หรือข้อมูลแบบ เรียงอันดับ ( Ordinal Scale ) หรือข้อมูลที่ เป็นแบบช่วง ( Interval Scale) หรือเป็นแบบ อัตราส่วน ( Ratio Scale) โดยเลือกใช้มาตรวัดให้สอดคล้องและเหมาะกับข้อมูลตัวอย่าง 3. นำแบบสอบถามที่สร้างขึ้น เสนอให้อาจารย์ที่ปรึกษาฯเพื่อส่งให้ผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบ ความเที่ยงตรงเชิงโครงสร้างและเนื้อหา และนำมาปรับปรุงแก้ไขตามข้อแนะนำของอาจารย์ที่ปรึกษาฯ 4. นำแบบสอบถามที่ปรับปรุง แล้วให้ผู้เชี่ยวชาญตรวจ ถ้ามีข้อเสนอแนะนำมาปรับปรุง 5. การหาค่าความเชื่อมั่นของแบบสอบถาม โดยนำแบบสอบถามไป ทดลอง ( Try-out ) จำนวน 30 ชุด เพื่อหาความเชื่อมั่นเครื่องมือหรือแบบสอบถามฯทุกตอน เช่น ใช้วิธีของ Kuder-Richardson ดือ KR-20 or KR-21 และ แบบสอบถามประเภท เรียงลำดับ เช่น แบบสอบถามที่ใช้แทนตัวเลขเป็น 5 4 3 2 และ 1 ( Likert Scale ) โดยใช้สูตร Cronbachs’alpha หรือ สัมประสิทธิ์อัลฟาครอนบาค ( Cronbach. 1974 : 161 ) 6. นำเครื่องมือวิจัย ไปใช้เก็บรวบรวมข้อมูลจริงภาคสนาม / ข้อมูลปฐมภูมิที่กำหนดไว้ต่อไป
  • 13. ตอนที่ 1 : ปัจจัยส่วนบุคคล 1. เพศ ( ) ชาย ( ) หญิง 2. อายุ ............. ปี 3. การศึกษา ( ) ประถมศึกษา ( ) มัธยมศึกษา ( ) อนุปริญญา / ปวส . ( ) ตั้งแต่ปริญญาตรีขึ้นไป 4. การประกอบอาชีพ ( ) รับจ้างทั่วไป ( ) ธุรกิจส่วนตัว ( ) เกษตรกรรม ( ) ข้าราชการ / รัฐวิสาหกิจ ( ) ทำงานบริษัท / โรงงานฯ 5 . รายได้เฉลี่ย ..........… บาท / เดือน 6 . สถานภาพ ( ) โสด ( ) สมรส ( ) หม้าย / อย่าร้าง ตัวอย่าง : การสร้าแบบสอบถาม ( เครื่องมือวิจัย )
  • 14. ตอนที่ 2 : การถามเกี่ยวกับพฤติกรรมการใช้บริการ 1. ท่านเป็นลูกค้าที่มีเงินฝากกับธนาคารประเภทใดบ้าง  1. บัญชีเงินฝากเดินสะพัด  2. บัญชีเงินฝากออมทรัพย์  3. บัญชีเงินฝากประจำ  4. บัญชีเงินฝาก 3 - 6 เดือน 2. เหตุผลที่มาใช้บริการ  1. ธนาคารเป็นที่ยอมรับน่าเชื่อถือ  2. พนักงานชักชวน  3. ชอบบริการของธนาคาร  4. การเดินทางสะดวก ใกล้บ้าน 3. ท่านมาใช้บริการธนาคารเฉลี่ยกี่ครั้งต่อเดือน  1. ไม่เกิน 3 ครั้ง  2. 4-8 ครั้ง  3. มากกว่า 8 ครั้ง 4. ประเภทบริการใดที่ท่านใช้อยู่ในปัจจุบัน  1. ด้านเงินฝาก  2. ด้านสินเชื่อ  3. ด้านการโอนเงิน , ชำระค่าสินค้า  6. จำหน่ายตราสาร 5. ระยะเวลาที่เป็นลูกค้าของธนาคาร  1. น้อยกว่า 3 ปี  2. 3-5 ปี  3. 6-10 ปี  5. มากกว่า 10 ปีขึ้นไป แบบสอบถาม : สอบถามเกี่ยวพฤติกรรมการใช้บริการฯ
  • 15. ข้อมูลเกี่ยวกับการบริหารจัดการ ดีมาก ดี พอใช้ น้อย น้อยที่สุด ด้านการวางแผน 1. ขั้นตอนบริการไม่ยุ่งยาก 2 . เสนอบริการใหม่ ๆ ที่ตรงกับความต้องการ 3. เสนอทางเลือก สามารถใช้บริการได้หลายประเภท ด้านการจัดองค์กร 1. พนักงานมีความชำนาญ 2 . สถานที่บริการเป็นสัดส่วน 3 . รูปแบบเอกสารเข้าใจได้ง่าย ด้านการประสานงาน 1. การติดต่อต่างสาขาได้รับความสะดวก 2 . ได้รับความสะดวกในกรณีเอกสารไม่ครบถ้วน 3 . สามารถติดต่อหลายประเภทธุรกิจกับเจ้าหน้าที่คนเดียวได้ ด้านการควบคุม 1. ได้รับบริการอย่างยุติธรรม 2 . ระยะเวลาในการใช้บริการถูกต้องตามหลักเกณฑ์ทั่วไป 3 . ได้รับการดูแลอย่างดีจากพนักงานที่ให้บริการให้ ตอนที่ 3 : ระดับ ความคิดเห็น ที่มีต่อ บริหารจัดการ ของหน่วยงาน / องค์กรฯ
  • 16. ข้อมูลการให้บริการ ดีมาก ดี พอใช้ น้อย น้อยที่สุด ด้านรูปแบบการให้บริการ 1. การแยกจุดให้บริการต่าง ๆ   การนำระบบคิวมาใช้   2. จำนวนพนักงานที่ให้บริการในเวลาปกติ   3. จำนวนพนักงานที่ให้บริการในเวลาพักกลางวัน ( 11.30-13.30 น .)   4. ด้านคุณภาพการให้บริการพนักงานให้บริการด้วยความรวดเร็ว ด้านความรวดเร็วในการบริการ 1. การบริการเปิดบัญชีใหม่และทำบัตร ATM 2. การบริการรับ ฝาก ถอน เงินสด และรับฝากเช็คเข้าบัญชี 3. การบริการด้านสินเชื่อและชำระเงินกู้การบริการด้านต่างประเทศ 4. การบริการโอนเงินและชำระค่าสินค้าการบริการ ด้านความประทับใจในการให้บริการ 1. พนักงานให้การต้อนรับท่านด้วยความเป็นกันเอง   2. พนักงานพูดจากับท่านด้วยความไพเราะและมีมนุษยสัมพันธ์ที่ดี   3. พนักงานคอยดูแลให้บริการและตอบปัญหาท่านด้วยความเอาใจใส่   4. ด้านราคา   ค่าธรรมเนียมในการโอนเงิน   ตอนที่ 4 : ระดับ ความพึงพอใจ ที่ใช้ บ ริ การ จากหน่วยงาน / องค์กร ฯ
  • 17. ตอนที่ 5 : การ แสดงความคิดเห็น และ ข้อเสนอแนะ 1. การแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับการให้บริการฯ ............................................................................. .............................................................................. .............................................................................. .............................................................................. 2 . การเสนอแนะเกี่ยวกับการให้บริการฯ ............................................................................. .............................................................................. .............................................................................. .............................................................................. แบบสอบถามปลายเปิด
  • 18. การตรวจนับคะแนน ตอนที่ 1 และ ตอนที่ 2 นำมาแจกแจง ความถี่ และ หาค่าร้อยละ ของข้อมูล ตอนที่ 3 สอบถามระดับความคิดเห็นต่อการบริหารจัดการบริษัทประกันภัยฯ ตอนที่ 4 สอบถามระดับความพึงพอใจของผู้ใช้บริการบริษัทประกันภัยฯ เกณฑ์การให้คะแนนเป็นรายข้อที่กำหนดไว้ ( อภินันท์ จันตะนี 2549:86) ตอนที่ 3 -4 สอบถามระดับความคิดเห็นและความพึงพอใจของผู้ใช้บริการบริษัทฯ กำหนดให้คะแนนเป็นรายข้อตามเกณฑ์ ดังนี้ - เห็นด้วยน้อยที่สุด / ความพึงพอใจน้อยที่สุด ให้ 1 คะแนน - เห็นด้วยน้อย / ความพึงพอใจน้อย ให้ 2 คะแนน - เห็นด้วยปานกลาง / ความพึงพอใจปานกลาง ให้ 3 คะแนน - เห็นด้วยมาก / ความพึงพอใจมาก ให้ 4 คะแนน - เห็นด้วยมากที่สุด / ความพึงพอใจมากที่สุด ให้ 5 คะแนน
  • 19. กำหนดเกณฑ์การวัดของเครื่องมือวิจัย การนำคะแนนที่ได้มาหาค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และแปลผล โดยใช้เกณฑ์ ( ล้วน สายยศ และ อังคณา สายยศ , 2536 : 156-157 ) มีรายละเอียดดังนี้ ระดับค่าเฉลี่ย = คะแนนสูงสุด - คะแนนต่ำสุด   จำนวนชั้น ( ระดับการวัด ) = 5 – 1 = 0.8  5 ค่าเฉลี่ย 1.00 – 1. 7 9 แสดงว่า เห็นด้วยน้อยที่สุด / ความพึงพอใจน้อยที่สุด ค่าเฉลี่ย 1. 8 0 – 2. 5 9 แสดงว่า เห็นด้วยน้อย / ความพึงพอใจน้อย ค่าเฉลี่ย 2. 6 0 – 3. 3 9 แสดงว่า เห็นด้วยปานกลาง / ความพึงพอใจปานกลาง ค่าเฉลี่ย 3. 4 0 – 4. 1 9 แสดงว่า เห็นด้วยมาก / ความพึงพอใจมาก ค่าเฉลี่ย 4. 2 0 – 5.00 แสดงว่า เห็นด้วยมากที่สุด / ความพึงพอใจมากที่สุด
  • 20. 1. การทดสอบความเที่ยงตามเนื้อหา ( Content ) สำหรับการหาค่า IOC เป็นการตรวจสอบความ เที่ยงตรงตามเนื้อหา เพื่อหาดัชนีความสอดคล้อง ( I ndex o f C ongruence) โดยให้ ผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบ อย่างน้อย 3 ท่าน เพื่อพิจารณาข้อคำถามแต่ละข้อ และกำหนดคะแนนไว้ ดังนี้ + 1 ถ้า เชื่อว่าคำถามข้อนั้น ตรง / สอดคล้องกับเนื้อหา ใน วัตถุประสงค์ ฯ 0 ถ้า ไม่แน่ใจว่าคำถามจะตรง / สอดคล้องกับเนื้อหา ใน วัตถุประสงค์ ฯ - 1 ถ้าคำถามข้อนั้น ไม่ได้ตรง / สอดคล้องกับเนื้อหา ในวัตถุประสงค์ฯ IOC = ผลรวมคะแนน / หารด้วย ผู้เชี่ยวชาญ ถ้าค่า IOC > .5 ถือว่าใช้ได้
  • 21. 2 . แบบแบ่งครึ่ง (Split-half method) เป็นวิธีการ สร้างเครื่องมือขึ้นมา 1 ชุด ไป ทดลองกับกลุ่มตัวอย่างเพียงครั้งเดียว นำมาให้คะแนน และ แบ่งคะแนนเป็น 2 ส่วน เช่น แบ่งครึ่งแรก กับ ครึ่งหลัง ( ควรมี จำนวนข้อเท่ากัน เช่น 100 ข้อ ครึ่ง แรก 50 ข้อ ครึ่ง หลัง 50 ข้อ ) นำคะแนนที่ได้มาหาค่าความสัมพันธ์ โดยใช้ค่าสหสัมพันธ์ของเพียร์สัน เหมือนเดิม แต่จะได้ค่า ความเที่ยง ครึ่งฉบับ จึงต้อง ปรับขยายให้เป็นความเที่ยงรวมทั้งฉบับ โดยใช้สูตร KR-20 และ KR-21 ของ Kuder - Richardson
  • 22.  
  • 23. ตัวอย่างค่า Split-half
  • 24. 3. สูตรของครอนบัค (Cronbach) สัมประสิทธิ์แอลฟา Coefficient - α เป็นวิธีที่ใช้ได้กับการให้คะแนนที่ไม่จำเป็นต้องเป็นระบบ 0–1 ดังนั้น แบบสำรวจความพึงพอใจ ที่เป็นแบบมาตรประเมินค่า ( Rating Scale) เช่น 5 4 3 2 และ 1 ซึ่งทดลองทำเพียงครั้งเดียวกับกลุ่มทดลองที่มีขนาด 30 ชุด / คน โดยใช้สูตรของ Cronbach’Alpha เป็นวิธีที่นิยมใช้กันมาก ( โดยเฉลี่ยทั้งหมดต้องได้ค่า  ไม่ต่ำกว่า 0.65 ) = สัมประสิทธิ์ความเที่ยงของเครื่องมือ = ความแปรปรวนของคะแนนคำถามแต่ละข้อ = ความแปรปรวนของคะแนนรวมของผู้ตอบทั้งหมด
  • 25. กด Continue และ OK ตามลำดับ
  • 26. ตัวอย่างค่า Alpha=.8490
  • 27. การเก็บรวบรวมข้อมูล ( Collection of Data ) ข้อมูลเป็นสิ่งที่ได้ทราบแล้วและเป็นข้อความจริง ที่ปรากฏในรูปของสถิติตัวเลขหรือในลักษณะที่ไม่ใช่ตัวเลข โดยพิจารณาเลือกใช้ข้อมูล การใช้ข้อมูลจะต้องพิจารณาถึงความถูกต้อง ความทันสมัยและค่าใช้จ่ายเพื่อเก็บข้อมูลโดยการเก็บรวบรวมข้อมูลจะต้องให้สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ กรอบแนวคิด สมมติฐานการวิจัย และการใช้สถิติเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งมีประเด็นที่สำคัญ ดังนี้ 1. การเก็บรวบรวมข้อมูลให้สอดคล้องกับวัตถุประสงค์การวิจัย หากวัตถุประสงค์ของการวิจัย ต้องการทราบถึง ความคิดเห็นการบริหารจัดการ พฤติกรรมการซื้อของผู้บริโภค หรือความพึงพอใจของลูกค้าที่มีต่อการให้บริการ ซึ่งการเก็บรวบรวมข้อมูลก็จะมุ่งไปถามความคิดเห็นของลูกค้า พฤติกรรมการซื้อ เช่น คุณลักษณะของผู้ซื้อ ซื้ออย่างไร ซื้อที่ไหน ซื้อเมื่อไหร่ ซื้อทำไม และซื้อบ่อยเพียงใด เป็นต้น 2. การเก็บรวบรวมข้อมูลให้ตรงตามกรอบแนวการวิจัย ข้อมูลที่เก็บรวบรวมมาจะต้องครบถ้วนตามกรอบแนวคิดการวิจัย ทั้งนี้เพราะกรอบแนวคิดได้กำหนดตัวแปรไว้อย่างชัดเจนแล้ว ซึ่งการสร้างแบบสอบถาม ได้สร้างให้ครบตามตัวแปรในกรอบแนวคิดการวิจัยอยู่แล้ว ฉะนั้นการเก็บข้อมูลต้องให้เป็นไปตามกรอบแนวคิดการวิจัย
  • 28. การเก็บรวบรวมข้อมูล ( Data ) 3. การเก็บรวบรวมข้อมูลเพื่อต้องการทดสอบสมมติฐานการวิจัย โดยข้อมูลที่เก็บรวบรวมมาเพื่อทดสอบหรือต้องการพิสูจน์ว่า เพศ อายุ การศึกษา อาชีพ และ รายได้ ที่แตกต่างกัน จะ มีความคิดเห็น หรือ มีพฤติกรรมในการซื้อสินค้า แตกต่างกันหรือไม่ หรือมี ระดับความพึงพอใจ แตกต่างกันเท่าใด เป็นต้น 4. การเก็บรวบรวมข้อมูลมาเพื่อเลือกสถิติวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งการเก็บข้อมูลอาจเป็นที่อยู่ในลักษณะคุณภาพหรือคุณลักษณะที่ไม่อาจ บวก ลบ กันได้ เช่น ข้อมูลส่วนบุคคล ( ปัจจัยส่วนบุคคล ) เช่น เพศ อายุ การศึกษา อาชีพ รายได้ สถานภาพสมรส หรือภูมิลำเนาเป็นต้น ส่วนข้อมูลที่เก็บรวบรวมในรูปเชิงปริมาณที่เป็นตัวเลข เช่น 5 4 3 2 และ 1 แทนระดับความคิดเห็น หรือแทนระดับความพึงพอใจ ดังนั้น การเลือกสถิติเพื่อวิเคราะห์จะต้องพิจารณาเงื่อนไขและความเป็นไปได้ของข้อมูลด้วย ดังตัวอย่างการสถิติเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลของนักศึกษาที่ทำวิทยานิพนธ์ ดังเช่น
  • 29. การใช้สถิติวิเคราะห์ข้อมูล ( Data Analysis ) มี เกณฑ์เลือกใช้ คือ 1. พิจารณา วัตถุประสงค์ และ กรอบแนวคิด การวิจัย 2 . พิจารณาจำนวน ประชากร และ ตัวอย่าง / กลุ่มตัวอย่าง 3. พิจารณาลักษณะข้อมูลที่เก็บ แบบกลุ่ม หรือ แบบอันดับ / ตัวเลข 4. พิจารณาถึงการ ทดสอบสมมติฐาน ว่า” เปรียบเทียบค่าเฉลี่ย และ ความแปรปรวน ”หรือ หาความสัมพันธ์ ระหว่าง ตัวแปรอิสระ กับ ตัวแปรตาม หรือ ตัวแปรตาม ด้วยกัน หรือ การวิเคราะห์ด้วย Regression, Factor Analysis, Cluster-Discriminant Analysis 5. พิจารณา ระดับการวัด และจุดมุ่งหมายใน การนำผลการวิจัยไปใช้
  • 30. การใช้สถิติวิเคราะห์ข้อมูล ( SPSS for Windows ) การวิจัยครั้งนี้ได้ใช้สถิติเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ สถิติพรรณนาข้อมูลที่จัดเก็บมาได้ และสถิติอ้างอิงเพื่อวิเคราะห์เปรียบเทียบค่าเฉลี่ย / แปรปรวนและหาความสัมพันธ์ของข้อมูลในกรณีที่มีการทดสอบสมมติฐาน ดังนี้ ( กัลยา วานิชย์บัญชา . 254 9 : 2 40 –258 ) ตอนที่ 1 ข้อมูลปัจจัยส่วนบุคคลของลูกค้า / ผู้บริโภคหรือประชาชนที่มาใช้บริการใน หน่วยงาน / องค์กรฯ ซึ่งเป็นข้อมูลเชิงกลุ่ม โดยใช้ สถิติวิเคราะห์ค่าความถี่ ( Frequency ) และ ร้อยละ ( Percentage ) ตอนที่ 2 พฤติกรรมการเลือกซื้อของลูกค้า / ผู้บริโภคหรือพฤติกรรมการของประชาชน ที่ใช้บริการฯโดยเป็นข้อมูลคุณลักษณะ จึงต้องใช้ สถิติเพื่อวิเคราะห์ค่าความถี่ ( Frequency ) และ ร้อยละ ( Percentage ) ตอนที่ 3 การ บริหารจัดการร้านขายสินค้า ฯ ซึ่งเป็น ระดับความคิดเห็น ต่อการบริหาร จัดการของร้านฯ ซึ่งเป็นข้อมูลเชิงปริมาณ เหมือนกันตอนที่ 4 ตอนที่ 4 การ ตัดสินใจซื้อสินค้า ฯ ซึ่งเป็น ระดับการตัดสินใจ ของลูกค้าฯที่มีต่อการสินค้าในร้านฯ โดยทั้ง ตอน 3-4 เหมือนกันจึงต้องใช้ สถิติวิเคราะห์ค่าเฉลี่ย ตัวอย่าง ( Sample mean ) เพื่อใช้หา ค่าเฉลี่ยของข้อมูลที่เก็บได้ฯ และใช้ สถิติวิเคราะห์ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน ( Standard deviation ) เพื่อใช้อธิบายค่าความแปรปรวนของข้อมูลที่ได้จากแบบสอบถาม ตอนที่ 3 และ ตอนที่ 4
  • 31. การใช้สถิติเพื่อทดสอบสมมติฐาน ( SPSS for Windows ) 1. การทดสอบสมมติฐานด้วย t – test เพื่อเปรียบเทียบความแตกต่างระหว่างเพศชาย และเพศหญิงที่มีระดับความคิดเห็นต่อการบริหารจัดการร้านจำหน่ายสินค้า และบริการฯ และระดับความคิดเห็นต่อการตัดสินใจซื้อสินค้าฯ 2. การทดสอบสมมติฐานด้วย One-way ANOVA : F – test เพื่อเปรียบเทียบของความ แปรปรวน / แตกต่างระหว่างระดับความคิดเห็น / ระดับการตัดสินใจที่มี 3 กลุ่มขึ้นไป 3. การทดสอบความเป็นอิสระต่อกัน ระหว่างปัจจัยส่วนบุคคล กับพฤติกรรมการซื้อฯ ของผู้บริโภค ด้วย  2 : test of Independent โดยกำหนดนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.05 ถ้าผลการทดสอบมีค่าน้อยกว่า 0.05 หรือ “ ไม่เป็นอิสระต่อกัน ” สัมพันธ์กัน หรือ ส่งผลต่อกัน หรือพฤติกรรมการซื้อสินค้าแตกต่างกัน แสดงว่า ปัจจัยส่วนบุคคลมีผลต่อพฤติกรรมการซื้อแตกต่างกัน แต่ถ้าผลการทดสอบมีค่า มากกว่า 0.05 หรือ “ เป็นอิสระต่อกัน ” หมายความว่า ไม่สัมพันธ์กัน หรือไม่ส่งผลต่อกัน หรือไม่แตกต่างกัน แสดงว่า ปัจจัยส่วนบุคคล ไม่มีผลต่อ พฤติกรรมการซื้อสินค้าฯ เป็นต้น
  • 32. การใช้สถิติเพื่อทดสอบสมมติฐาน ( SPSS for Windows ) 4. การทดสอบสมมติฐานด้วยค่าสหสัมพันธ์ ( Correlation ) เพ ื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างการบริหารจัดการร้านจำหน่ายฯ กับระดับการตัดสินใจของผู้บริโภค โดยกำหนดนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.01 ซึ่งถ้าผลการทดสอบมี ค่าน้อยกว่า 0.01 ไม่มีความสัมพันธ์กัน แต่ถ้า ค่ามากกว่า 0.01 แสดงว่า มีความสัมพันธ์กัน โดยมีเกณฑ์วัดระดับความสัมพันธ์ ตามเกณฑ์ของ อภินันท์ จันตะนี ( 254 9 : 7 ) เพื่อใช้วัดระดับความสัมพันธ์ ดังนี้ - ค่าสหสัมพันธ์ 0.0 1 - 0.20 มีความสัมพันธ์กันใน ระดับต่ำมาก - ค่าสหสัมพันธ์ 0.21 - 0.40 มีความสัมพันธ์กันใน ระดับต่ำ - ค่าสหสัมพันธ์ 0.41 - 0.60 มีความสัมพันธ์กันใน ระดับปานกลาง - ค่าสหสัมพันธ์ 0.61 - 0. 75 มีความสัมพันธ์กันใน ระดับค่อนข้างสูง - ค่าสหสัมพันธ์ 0. 7 6 - 0. 9 0 มีความสัมพันธ์กันใน ระดับสูง - ค่าสหสัมพันธ์ 0. 9 1 – 1.00 มีความสัมพันธ์กันใน ระดับสูงมาก  
  • 33. 5. การวิเคราะห์ถดถอย ( Regression Analysis ) เป็นการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเชิงปริมาณ 2 ตัว โดย มี ทั้งการวิเคราะห์ 1. ความถดถอยอย่างง่าย ( Simple Regression ) ซึ่งต้องทราบค่าตัวแปรหนึ่ง หรือต้อของงกำหนดให้ค่าของตัวแปรหนึ่งไว้ก่อนล่วงหน้า เช่น การวิเคราะห์ ความสัมพันธ์ ( ถดถอย ) ระหว่าง รายได้ ( ได้ทราบรายได้แล้วหรือกำหนดรายไว้แล้ว ) กับ รายจ่าย หรือ ค่าโฆษณา กับ ยอดขาย โดย รายได้ และ ค่าโฆษณา เป็น ตัวแปรอิสระ ( Independent Variable) ส่วน การใช้จ่าย และ ยอดขาย เป็น ตัวแปรตาม ( Dependent Variable) ทั้งนี้เพื่อต้องการศึกษา ... - ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรว่า มีความสัมพันธ์กันมาก / น้อยเพียงใด เช่น ถ้า X และ Y มี ความสัมพันธ์กันมาก สรุปว่า ถ้า X มีค่าเปลี่ยนแปลงไปจะ ส่งผล ให้ค่า Y เปลี่ยนแปลงไปมาก ด้วย โดย X เป็นตัว แปรอิสระ ส่วน Y เป็นตัว แปรตาม เป็นต้น - สามารถใช้ ผลการวิเคราะห์ เพื่อ ประมาณค่า หรือ พยากรณ์ ค่า Y ในอนาคตได้ กรณีที่สามารถ ทราบ / กำหนด ค่า X ไว้ได้ 2. การวิเคราะห์ถดถอยสหสัมพันธ์ ( Multiple Regression Analysis)
  • 34. การวิเคราะห์ปัจจัย ( Factor Analysis ) การวิเคราะห์ปัจจัย เป็นเทคนิคที่ใช้สถิติวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อลดจำนวนตัวแปรบางตัวที่มีคุณสมบัติในการอธิบายลักษณะเหมือนกันลง ซึ่งบางตัวแปร อาจต้องตัดทิ้งไปหรือตัวแปรที่มีลักษณะเหมือนกันหรือสัมพันธ์ใกล้เคียงกันก็จัดรวมไว้ด้วยกัน โดยเรียกตัวแปรที่รวมกันขึ้นใหม่นี้ว่า” ปัจจัย ( Factor )” และการที่จัดรวมกันได้กี่ปัจจัยนั้น จะต้องวิเคราะห์ค่าความสัมพันธ์กัน โดยใช้เป็นข้อมูลเชิงปริมาณที่ปรับ เป็น 2 ค่า คือ 0 กับ 1 ดังนั้น การวิเคราะห์ปัจจัยเพื่อต้องการให้ได้ปัจจัยมีจำนวนลดลงน้อยที่สุด และเพื่อให้สามารถอธิบายความผันแปรให้ได้มากขึ้น นั่นเอง ซึ่งทำให้ได้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ปัจจัย คือ 1. ทำให้รวมตัวแปรที่มีลักษณะเหมือนกันและสามารถอธิบายความหมาย ของปัจจัยได้ดียิ่งขึ้น 2. สามารถนำปัจจัยที่รวมเข้ากันไปวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อเปรียบเทียบได้ ...
  • 35. การวิเคราะห์จำแนก ( Discriminant Analysis ) การวิเคราะห์จำแนก เพื่อจำแนกคน หน่วยงาน / องค์กร หรือสิ่งต่าง ๆ ออกมาอย่างน้อย 2 กลุ่ม เช่น ให้ 1 คน หรือ 1 หน่วยงาน / องค์กร หรือ 1 บริษัท โดยจำแนก case ที่เหมือนกันหรือคล้ายกันให้อยู่ในกลุ่มเดียวกัน และใช้ข้อมูลที่จำแนกออกเป็นกลุ่มในการสร้างสมการเพื่อแสดงความสัมพันธ์ระหว่างกลุ่มตัวแปรที่คาดว่าจะส่งผลให้ case ที่อยู่ต่างกลุ่มกันมีความแตกต่างกัน จุดประสงค์ที่วิเคราะห์จำแนกกลุ่ม คือ 1. เพื่อแสดงความสัมพันธ์ของตัวแปรแยกกลุ่มหรือตัวแปรตาม กับตัวแปรอิสระ อย่างน้อย 1 ตัว โดยสร้างสมการเชิงเส้นที่ใช้ข้อมูลจริงที่ได้มาจากกลุ่ม 2. เพื่อทดสอบความแตกต่างระหว่างกลุ่มตั้งแต่ 2 กลุ่มขึ้นไป โดยเปรียบเทียบกับ ค่ากลางของกลุ่มที่กำหนดไว้ 3. เพื่อพิจารณาว่าตัวแปรอิสระใดเป็นตัวแปรที่สำคัญในการแบ่งกลุ่ม โดยใช้ใน การทดสอบสมมติฐานระหว่างตัวแปรอิสระ กับตัวแปรตาม ...
  • 36. การวิเคราะห์จำแนกกลุ่ม ( Cluster Analysis ) เป็นวิธีการจำแนกหรือ แบ่ง Case เช่น คน องค์กร / หน่วยงาน หรือบริษัทฯ หรือแบ่งตัวแปรออกเป็นกลุ่มย่อย ๆ ตั้งแต่ 2 กลุ่ม ขึ้นไป โดย case ที่อยู่ในกลุ่มเดียวกันต้องมีลักษณะที่เหมือนกัน / ใกล้เคียงกัน ส่วน case ที่อยู่ต่างกลุ่มกันต้องมีลักษณะที่แตกต่างกัน และแต่ละ case จะอยู่ทั้งกลุ่มไม่ได้ ซึ่งการจำแนกกลุ่ม มีจุดประสงค์ เพื่อจัดกลุ่ม case กลุ่ม ผู้บริโภคหรือลูกค้า กลุ่มสินค้า กลุ่มนักบริหาร / ผู้ปกครอง กลุ่มการแพทย์ / พยาบาลฯลฯ Ex.
  • 37. การวิเคราะห์เส้นทาง ( Path Analysis ) การวิเคราะห์เส้นทาง เป็นการพัฒนามาจากการวิเคราะห์การถดถอย โดยใช้แผนภาพและสมการโครงสร้างของแผนภาพเพื่อการวิเคราะห์ และเพื่อใช้อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรสาเหตุที่มีต่อตัวแปลผล ทั้งระดับขนาดและทิศทางของความสัมพันธ์ และอธิบายยังสามารถอธิบายความสัมพันธ์ทางตรงและทางอ้อมได้ด้วย
  • 38. การวิเคราะห์ปัจจัย ( Factor Analysis ) การวิเคราะห์ปัจจัยทางเทคนิค เป็นการ วิเคราะห์หลักทรัพย์ หรือ ดัชนีราคาหลักทรัพย์ โดยอาศัยข้อมูลในอดีต เช่น รูปแบบการเปลี่ยนแปลงของราคา ปริมาณการซื้อขาย เพื่อนำมาประเมินแนวโน้มในอนาคต โดยไม่ต้องอาศัยข้อมูลทางการเงินของบริษัท เช่น งบดุล , งบกำไรขาดทุน และ งบกระแสเงินสด ส่วนใหญ่นิยมใช้ แผนภูมิ เป็นเครื่องมือในการวิเคราะห์ การวิเคราะห์ปัจจัยทางเทคนิคใช้ไม่ได้กับ ตลาดมีประสิทธิภาพ เนื่องจากราคาจะสะท้อนข้อมูลข่าวสารและเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วจนไม่สามารถคาดการณ์แนวโน้มได้
  • 39. การวิเคราะห์ปัจจัย ( Analysis ) และเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วจนไม่สามารถคาดการณ์แนวโน้มได้
  • 40. การวิเคราะห์ปัจจัย ( Analysis ) และเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วจนไม่สามารถคาดการณ์แนวโน้มได้

×