Your SlideShare is downloading. ×
0
สัปดาห์ที่ 7 8 (2 dec 2010)
สัปดาห์ที่ 7 8 (2 dec 2010)
สัปดาห์ที่ 7 8 (2 dec 2010)
สัปดาห์ที่ 7 8 (2 dec 2010)
สัปดาห์ที่ 7 8 (2 dec 2010)
สัปดาห์ที่ 7 8 (2 dec 2010)
สัปดาห์ที่ 7 8 (2 dec 2010)
สัปดาห์ที่ 7 8 (2 dec 2010)
สัปดาห์ที่ 7 8 (2 dec 2010)
สัปดาห์ที่ 7 8 (2 dec 2010)
สัปดาห์ที่ 7 8 (2 dec 2010)
สัปดาห์ที่ 7 8 (2 dec 2010)
สัปดาห์ที่ 7 8 (2 dec 2010)
สัปดาห์ที่ 7 8 (2 dec 2010)
สัปดาห์ที่ 7 8 (2 dec 2010)
สัปดาห์ที่ 7 8 (2 dec 2010)
สัปดาห์ที่ 7 8 (2 dec 2010)
สัปดาห์ที่ 7 8 (2 dec 2010)
สัปดาห์ที่ 7 8 (2 dec 2010)
สัปดาห์ที่ 7 8 (2 dec 2010)
สัปดาห์ที่ 7 8 (2 dec 2010)
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

สัปดาห์ที่ 7 8 (2 dec 2010)

1,585

Published on

0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total Views
1,585
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
0
Actions
Shares
0
Downloads
45
Comments
0
Likes
0
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. สถิติเชิงพรรณนาและสถิติเชิงอนุมาน สัปดาห์ที่ 7-8
    427-305 Statistics for Social Research อาจารย์มานพ จิตต์ภูษา อาจารย์อัลญาณ์ สมุห์เสนีโต
  • 2. ความหมายของสถิติ
    • ข้อมูลตัวเลข ( Numerical Data) เช่น สถิติปริมาณนิสิต สถิตจำนวนนิสิตที่มีผลการเรียนต่ำ สถิติปริมาณนิสิตที่ไม่จบการศึกษา
    • วิชาสถิติ ( Statistics)
      • สถิติพรรณนา ( Descriptive Statistics)
      • สถิติอนุมาน ( Inference Statistics)
  • 3.
    ประเภทของสถิติ สถิติเชิงพรรณนา สถิติเชิงอนุมาน Non Parametric Parametric Mean Mode Variance SD Chi Square Median Test Sign Test Spearman Mann-Whitney Wilcoxon t-test ANOVA ANCOVA Factor Analysis Pearson’s Correlation Nominal Ordinal
  • 4. ประเภทของสถิติ
    • สถิติพรรณนา ( Descriptive Statistics) คือ สถิติที่ใช้ในการอธิบาย หรือบรรยายลักษณะของข้อมูล เป็นการบรรยายลักษณะเฉพาะกลุ่มที่เก็บรวบรวมข้อมูลมา ไม่สามารถนำผลไปอ้างอิง หรือพยากรณ์ค่าของกลุ่มอื่น ๆ ได้
      • ตัวอย่าง จากการศึกษารายจ่ายรายเดือนของนิสิตมหาวิทยาลัยบูรพา พบว่า จากนิสิตที่สุ่มมาทั้งหมด 100 คน มีรายจ่ายรายเดือนเฉลี่ยคนละ 3,500 บาท
    • สถิติอนุมาน ( Inference Statistics) คือ สถิติที่ได้มาจากข้อมูลของกลุ่มตัวอย่าง ( sample) แล้วนำไปอธิบายหรือสรุปผลลักษณะของประชากร ( population)
      • ตัวอย่าง จากรายจ่ายโดยเฉลี่ยรายเดือนของนิสิต 3,500 บาท ดังกล่าวมาแล้ว และโดยอาศัยทฤษฎีความน่าจะเป็น ทำการประมาณรายจ่ายโดยเฉลี่ยรายเดือนของนิสิตทั้งหมดในมหาวิทยาลัยบูรพาได้เป็นระหว่าง 3,300 และ 3,700 บาท
  • 5. สถิติเชิงพรรณนา , สถิติเชิงอนุมาน
    • สถิติเชิงพรรณา (Descriptive Statistics) ใช้กับกลุ่มประชากร ได้แก่ Mean, Mode, Median, Variance, Standard Deviation เป็นต้น
    • สถิติเชิงอนุมาน (Inference Statistics) เป็นสถิติเชิงทดสอบสมมุติฐาน ว่าสมมติฐานที่ตั้งไว้เป็นจริงหรือไม่ ได้แก่การประเมินค่าพารามิเตอร์ในประชากร (Estimation) และการทดสอบสมมุติฐาน (Hypothesis Testing) แบ่งออกเป็น Parametric และ Non parametric statistics
  • 6. สถิติพรรณนา
    • การนำเสนอข้อมูล ( Presentation) เช่น บทความ ตารางร้อยละ กราฟ หรือรูปภาพ
    • การแจกแจงความถี่ ( Frequency) เช่น หาค่าร้อยละแบบทางเดียว และแบบหลายทาง
    • การวัดแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลาง ( Central of Tendency) เช่น หาค่าตัวกลาง ( Mean) ค่าฐานนิยม ( Mode) หาตำแหน่งของข้อมูล เช่น มัธยฐาน ( Median) ควอไทล์ ( Quartiles) เดไซล์ ( Decile) เปอร์เซ็นไทล์ ( Percentiles) N- ไทล์ ( N-tiles)
    • การวัดการกระจาย ( Dispersion) เช่น พิสัย ( Range) ส่วนเบี่ยงเบนควอไทล์ ( Quartile Deviation) ส่วนเบี่ยงเบนเฉลี่ย ( Mean or Average Deviation) ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ( Standard Deviation) ค่าแปรปรวน ( Variance) สัมประสิทธิ์ของการกระจาย ( Coefficient of Variation) ความโค้งปกติ เช่น ความเบ้ ( Skewness) และความโด่ง ( Kurtosis)
  • 7. สถิติเชิงพรรณนา : การวัดตำแหน่งหรือตำแหน่งกลาง
    • เป็นการอธิบายลักษณะของข้อมูลว่า หน่วยศึกษา (subject หรือ observation) เกาะกลุ่มกันอยู่ตรงไหน
    • การเปรียบเทียบค่าจากการวัดตำแหน่งหรือตำแหน่งกลางของข้อมูลสองชุดทำให้ทราบการเปลี่ยนแปลงเชิงตำแหน่งของข้อมูล
    • การวัดตำแหน่งหรือตำแหน่งกลาง โดยทั่วไปมีหลายวิธี ได้แก่ การหาค่าเฉลี่ย (Mean) ค่ามัธยฐาน (Median) ฐานนิยม (Mode) ในร้อยส่วน (Percentile) และในสี่ส่วน (Quartile)
  • 8. ค่าเฉลี่ย (Mean)
    • คำนวณจากค่าของหน่วยศึกษาทุกหน่วยรวมกันหารด้วยจำนวนหน่วยที่ศึกษาทั้งหมด ค่าเฉลี่ยจะบอกว่าในภาพรวมหน่วยที่ศึกษามีค่ากลางของข้อมูลอยู่ที่ประมาณเท่าไหร่
    • ค่าเฉลี่ยของตัวอย่างและค่าเฉลี่ยของประชากร
  • 9. ค่ามัธยฐาน
    • ค่าที่อยู่ตรงกลางของชุดข้อมูลที่มีการเรียงลำดับแล้วหรือกล่าวได้ว่าค่ามัธยฐานคือ ค่าของหน่วยที่ศึกษาที่อยู่ในลำดับที่ (n+1)/2 เมื่อ n คือ จำนวนหน่วยที่ศึกษาทั้งหมดในข้อมูลชุดนั้น
    • ค่าฐานนิยม
    • - ค่าของหน่วยที่ศึกษาที่มีความถี่มากที่สุด
  • 10. การวัดการกระจาย
    • พิสัย หมายถึง ช่วงห่างระหว่างค่าสูงสุดกับค่าต่ำสุดของข้อมูลชุดนั้น
    • ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน (standard deviation, S.D.)
    • หมายถึงการกระจายของข้อมูลที่มองในรูปผลรวมของระยะห่างของ
    • ค่าสังเกตแต่ละค่า จากค่าเฉลี่ย คำนวณจากค่าผลรวมค่าเบี่ยงเบนขอ
    • ค่าสังเกตแต่ละค่าจากค่าเฉลี่ยยกกำลังสองหารด้วยจำนวนค่าสังเกต
    • ทั้งหมด
  • 11. การบ้านสัปดาห์ที่ 7
    • 1. จงหาค่าเฉลี่ย มัธยฐาน และฐานนิยมจากข้อมูลต่อไปนี้
    • 1 1 2 4 5 7 8 9 12 12 13 130
    • 2. ในการขายแพะ 500 ตัว ซึ่งมีน้ำหนักโดยเฉลี่ย 6.3 กิโลกรัมต่อตัว
    • ก . หาน้ำหนักรวมแพะทั้ง 500 ตัวนี้
    • ข . ถ้าราคาของแพะเท่ากับกิโลกรัมละ 100 บาท และมีค่าการจัดการอีกตัวละ 20 บาท จงหาราคารวมของแพะทั้งหมด ( รวมค่าจัดการ ) และหาราคาเฉลี่ยต่อตัวของแพะ ( รวมค่าจัดการ )
  • 12. สัปดาห์ที่ 8: สถิติเชิงอนุมาน
  • 13. สถิติอนุมาน
    • แบบมีพารามิเตอร์ เป็นการนำค่าที่ได้จากตัวอย่าง ซึ่งจะเรียกว่า ค่าสถิติ ( statistics) ไปอธิบายคุณลักษณะประชากร ซึ่งจะเรียกว่า ค่าพารามิเตอร์ ( parameter)
    • แบบไม่มีพารามิเตอร์ เป็นการอนุมานข้อมูลจากตัวอย่างไปอธิบายลักษณะของประชากรในกรณีที่ไม่ทราบค่าของข้อมูลจากประชากรที่สนใจ ไม่ทราบการแจกแจงแบบใด ค่าของข้อมูลที่ได้มาจากตัวอย่างอยู่ในระดับนามมาตรา (Nominal Scale) หรืออันดับมาตรา (Ordinal Scale) และกลุ่มตัวอย่างที่เลือกมามีขนาดเล็ก หรือจำนวนน้อย
  • 14. การประมวลผลข้อมูลด้วยสถิติเบื้องต้น
    • การพรรณนาและวิเคราะห์ข้อมูลเป็นจำนวนและร้อยละ
      • Frequencies, Crosstabs
    • การพรรณนาและวิเคราะห์ข้อมูลเป็นค่าเฉลี่ย
      • Descriptive, Mean, T-Test
    • การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแสดงความสัมพันธ์
      • Crosstabs, Correlation, Regression
  • 15. การวิเคราะห์ข้อมูล
    • ในการวิเคราะห์ข้อมูลปัจจุบันนิยมใช้สถิติที่เป็นโปรแกรมคอมพิวเตอร์สำเร็จรูปเพื่อการวิจัย สถิติอาจแบ่งเป็น 2 ประเภท
    • 1. สถิติพรรณนา (Descriptive statistics)
    • 2. สถิติวิเคราะห์ (Analytical statistics) คือสถิติที่นำมาใช้เพื่อพิสูจน์หรือทดสอบสมมุติฐาน และยืนยันข้อค้นพบ ( เกี่ยวกับความแตกต่างหรือความสัมพันธ์ ระหว่างตัวแปรอิสระกับตัวแปรตาม )
  • 16. การวิเคราะห์ข้อมูลและการแปลความหมายข้อมูล
    • เมื่อเก็บรวบรวมข้อมูลมาแล้วนำมาทำการวิเคราะห็ การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถทำได้หลายระดับ เช่น
    • การวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น ได้แก่ จำนวน การแจกแจง ความถี่ การหาร้อยละ การหาค่ากลางหรือค่าเฉลี่ย การหาสัดส่วน ซึ่งนิยมใช้ในวิจัยเชิงคุณภาพ
    • การวิเคราะห์ข้อมูลชั้นสูง ได้แก่ การทดสอบสมมุติฐานทางสถิติ หาความแตกต่าง หาความสัมพันธ์ เป็นต้น เช่น t-test, ANOVA, Chi-Square, Correlation, Regression เป็นสถิติที่ใช้ในการวิจัยเชิงปริมาณ
  • 17. ขั้นตอนการเลือกใช้สถิติ
    • ต้อง เลือก ตัวแปรอิสระ และตัวแปรตามให้ได้และถูกต้องก่อน
    • การจะใช้ตัวสถิติอะไรนั้น ต้องดูว่าสถิติแต่ละตัวนั้นมีข้อกำหนดในการใช้ว่า ตัวแปรอิสระต้องวัดด้วยสเกลอะไร ตัวแปรต้องวัดด้วยสเกลอะไร ( และมีข้อกำหนดอื่นหรือไม่ )
    • ต้องรู้ว่าตัวสถิตินั้นใช้ทดสอบอะไร เช่น ทดสอบความสัมพันธ์ระหว่าง 2 ตัวแปร หาขนาดความสัมพันธ์ระหว่าง 2 ตัวแปร ทดสอบความแตกต่างค่าเฉลี่ย หารูปแบบความสัมพันธ์หลายตัวแปร เป็นต้น
  • 18.
    ประเภทของสถิติ Parametric Non-Parametric RATIO INTERVAL ORDINAL NOMINAL Geometric Mean Coefficient of Variation Median, Percentile Spearman Kendall, Kendall W Mode, Frequency Contingency Coefficient
  • 19. Parametric Statistics
    • กลุ่มประชากรที่มีการแจกแจงแบบโค้งปกติ ข้อมูลทั้งหมดเรียกว่า Population ค่าที่คำนวณได้เรียก Parameter แต่ถ้าเก็บมาเพียงบางส่วนจากประชากรจะเรียก Sample ค่าที่ได้เรียกว่าค่าสถิติ (Statistics) มี ระดับการวัด แบบ Ratio หรือ Interval scale เช่น t-test, ANOVA, Correlation, Multiple Regression เป็นต้น
  • 20. Non Parametric Statistics
    • คือสถิติที่ใช้กับกลุ่มประชากรที่ไม่เข้าเงื่อนไขของ Parametric มี ระดับ การวัดแบบ Ordinal และ Nominal วิเคราะห์โดยการ ใช้วิธี Chi Square, Log Rank Test, Mann Whitney, Wilcoxon เป็นต้น
  • 21.
    Alpha and Beta errors THE TRUTH CONCLUSION drawn from analysis A = B A = B Correct  Error  Error Correct Accept H 0 H 0 : A = B Accept H 1 H 1 : A = B

×