Spss khmer

ǕរមƖកǃ
សពƛៃថƂេនះ ƳរេƙបƙǇស់កុំពƘូទ័រ គឺƺមេធǚǇយǌ៉ ងសំƴន់មួយ កƒុងƳរេƽះƙǒយបȦƟ និងជួយសំរួលដល់Ƴរ
Ʒរ ƙបƸំៃថƂរបស់មនុសƞែដលរស់េǷេលពិភពេǎក។ ǊគេƙចនƳរƷរ េសƐរែតǄំងអស់របស់ពួកេគគឺពឹងែផơកេǵ
េលƳរ េƙបƙǇស់កុំពƘូទ័រǄំងƙសȩង ែដលƺេហតុǄមǄរឲអƒកេƙបƙǇស់ƙតȪវǋនសមតƏǊព និងចំេនះដឹងƙគប់ƙƵន់
កƒុងƳរ េƙបƙǇស់េǵេលǏ។
េដមƓីចូលរួមេលកសƐួយវិស័យព័ត៌ǋនវិទǚ េǷកƒុងƙពះǍƺǁចƙកកមƕុƺ មជƆមណƋ លព័ត៌ǋនវិទǚ អិនធ័រ ƙតȪវǇន
បេងžតេឡងផងែដរ កƒុងេƵលបំនង េដមƓីជួយបណƎុ ះបǁƎ លចំេនះដឹងែផƒកព័ត៌ǋនវិទǚដល់ សិសƞ និសƞិត និងអƒក
សិកǜ ឲǋនចំេនះដឹងពិតƙǇកដកƒុងែផƒកេនះ ƺពិេសសǋនសមតƏǊពចǙស់ǎស់កƒុងƳរេƙបƙǇស់កុំពƘូទ័រ។
ដូចេនះសូម សិសƞ និសƞិត និងអƒកសិកǜǄំងអស់ ខិតខំƙបឹងែƙបង សិកǜ ƙǒវƙƺវ និងƸប់យកនូវចំេនះដឹង ែដល
មជƆមណƋ ល ǇនបណƎុ ះបǁƎ លជូន េដមƓីឲេពលេវǎែដលអƒកǇនចំǆយ Ƴƚ យេǵƺƙបេǌជន៍មួយǌ៉ ងធំេធង
សំǍប់ជីវិតរបស់អƒកǆេពលអǆគត។
េយងខƇុំែដលƺអƒកេរȢបេរȢងៃន មជƆមណƋ លព័ត៌ǋនវិទǚ អិនធ័រ សូមអរគុណចំេǉះƳរƵំƙទរបស់ សិសƞ និសƞិត
និងអƒកសិកǜǄំងអស់ និងសូមអភ័យ េǄសǍល់កំហុសឆƀងែដលេកតǋនកƒុងករណី ǁមួយ េហយេយងខƇុំ នឹងខិត
ខំ រិះរកនូវអƛីែដលថƗីកƒុងែផƒកព័ត៌ǋនវិទǚេនះ េដមƓីផƎល់ជូនដល់ អƒកសិកǜបែនƏមេទȢត សូមអរគុណ និងសូម
ជំǍបសួរ ។
ƙកȩមអƒកេរȢបេរȢងៃន
មជƆមណƋ លព័ត៌ǋនវិទǚ អិនធ័រ

ƙកȩមអƒកេរȢបេរȢង
អƒកេរȢបេរȢង:
ហូ ម៉ូនƒី
អƒករចǆគំរប:
អƒកǏយអតƏបទ ន˫ងេរȢបចំរ ូបǊព:
ច័នƐǅរិទƑ
អƒកព˫ន˫តƘ ន˫ងែកសំរួលអតƏបទ:
ច័នƐǅរិទƑ
ចិន សុវណƍ
ែកវ េǒភ័ណ
េរȢបេរȢងេលˬកទˬ ២:
រកǜសិទƑƙគប់ǌ៉ ង © 2013 េƽយ មជƆមណƋ លព័ត៌ǋនវិទǚ អិនធ័រ សំǍប់ƺ ឯកǒរេƙបƙǇស់ៃផƐកƒុង។
ƵƗ នែផƒកǁមួយៃនេសȢវេǻេនះƙតȪវǇន ផលិតេឡងវិញ េǄះƺមេធǚǇយǁក៏េƽយ េǷេពលែដលƵƗ នƳរ
អនុȦƈ តិƺǎយលកſណ៍ អកƞរ ពីǋƃ ស់កមƗសិទƑ។
ǕសយƽƊ ន:
ផƐះេលខ 179 ផƚូវ 173 ƙកȩម 3 ភូមិ 1 សƷž ត់ ទំនប់ទឹក ខណƋ ចំƳរមន Ǎជǅនីភƒំេពញ
Tel: 010-012-016 603 314
Website: www.enteritc.com | facebook.com/enteritc

ǋ˙Ƴ
េមេរȢនទី 1: ƳរែណǆំេǕយǒƀ ល់ពីកមƗវិធី SPSS .............................................................................................................................1
េមេរȢនទី 2: Ƴរ Import Files េផƞងៗចូលកƒុងកមƗវិធី SPSS............................................................................................................ 13
េមេរȢនទី 3: រេបȢប Merge File និង Compute Variable..................................................................................................................... 19
េមេរȢនទី 4: Ƴរបំែលងទិនƒន័យ Data Transformation.................................................................................................................... 31
េមេរȢនទី 5: មូលƽƊ នƙគឹះៃនសƏិតិ.......................................................................................................................................................... 53
េមេរȢនទី 6: ƳរវិǊគទិនƒន័យƺមួយ Frequencies......................................................................................................................... 61
េមេរȢនទី 7: ƳរវិǊគទិនƒន័យƺមួយ Descriptive ........................................................................................................................... 91
េមេរȢនទី 8: ƳរវិǊគទិនƒន័យƺមួយ Compare Mean.................................................................................................................... 95
េមេរȢនទី 9: ƳរវិǊគទិនƒន័យƺមួយ Crosstabs ............................................................................................................................101
េមេរȢនទី 10: ƳរវិǊគទិនƒន័យƺមួយ Explore...............................................................................................................................109
េមេរȢនទី 11: ƳរវិǊគទិនƒន័យƺមួយ Multiple Response............................................................................................................117
សំនួរនិងលំǓត់ƙបលង Final Test....................................................................................................................................................129
APPENDIX : រេបȢប Set Up កមƗវិធី SPSS 16.0 .....................................................................................................................................133

SPSS 16 Basic www.enteritc.com 1
មជƆមណƋ លព័ត៌ǋន˛ទǚអ˫នធ័រ Enter Information Technology Center
េមេរȢនទˬ 1:
ƳរែណǆំេǕយǒƀ ល់ពˬកមƗ˛ធˬ SPSS
1. ន˫យមន័យ:
SPSS គឺƺកមƗវិធីមួយេƙបសំǍប់វិǊគទិនƒន័យ ែដលផƉល់ǊពƷយƙសȫល និង ƺជំនួយដល់អƒកសិកǜសƏិតិ កƒុងƳរ
សិកǜេǵេលƳរវិǊគទិនƒន័យ ។ SPSS គឺƺǉកƘƳត់មកពី Statistical Package for the Social Science ។
ǏƺកមƗវិធីមួយជួយដល់អƒកសិកǜសƏិតិ ឬអƒកេធƛ Research បƎូររេបȢបកƒុងƳរេធƛ Research ពីƳរគណǆេƽយៃដ
េƽយជំនួសមកវិញនូវƳរេƙជសេរសយក Options ឬ functions ែដលǋនƙǒប់ពីកƒុងកមƗវិធី SPSS េដមƓីទទួល
ǇនលទƑផលដ៏សមƙសបមួយ។
Version របស់កមƗវិធី SPSS ǋនដូចƺ:
> SPSS 12
> SPSS 13
> SPSS 14
> SPSS 15
> SPSS 16 ។
2. ដំេណˬរƳរកមƗ˛ធˬ:
រេបȢបទី 1: 1. ចុច Start Menu >
2. ចុច All Programs >
3. ចុច SPSS Inc >
4. ចុច SPSS 16.0 >
5. សូម Tick យក Don’t show this dialog in the future >
6. ចុច OK Button
2
1
3
4

2 www.enteritc.com SPSS 16 Basic
Enter Information Technology Center មជƆមណƋ លព័ត៌ǋន˛ទǚអ˫នធ័រ
រេបȢបទី 2: 1. ចុច Start Menu >
2. កƒុងƙបអប់ Search programs and files សូមសរេសរ SPSS េហយចុច Enter >
3. សូម Tick យក Don’t show this dialog in the future >
5
6
3
4
2
1

3. Interface របស់ Data Editor:
> Title Bar : បƷƟ ញពីេƻƗ ះៃន Application ǁមួយដូចƺេǷទីេនះេƻƗ ះǃ SPSS Data Editor
> Menu Bar : បƷƟ ញពី Command សំƴន់ៗមួយចំនួនǌ៉ ងេƙចន សំǍប់ឲេយងេƙបƙǇស់
> Toll Bar : បƷƟ ញពី Command សំƴន់ៗមួយចំនួនǌ៉ ងេƙចនផងែដរ ែដល Commands Ǆំងអស់េǆះដក
ƙសង់េចញពី Menu Bar
> Active Cell : បƷƟ ញពីទីǂំងែដលេយងកំពុងសƏិតេǷេល Data Editor
> Variable : គឺƺជួរឈររបស់ Data Editor
> Case : គឺƺជួរេដករបស់ Data Editor
> Spreadsheet : គឺƺǂǍងែដលǋនេǷកƒុង Data Editor
> Data View : េǷកƒុងǈƐ ំងេនះេយងǕចេƙបសំǍប់បȥƃូ លឬពិនិតƘទិនƒន័យនិងសំǍប់េធƛƳរគណǆ
> Variable View : េǷកƒុងǈƐ ំងេនះេយងǕចេƙបសំǍប់េរȢបចំ រឺ ែកសំរួលទិនƒន័យតំរូវេǵ Questionnaire របស់េយង។
4. ស˫កǜេǵេលˬ Variable View:
មុននឹងេយងេធƛƳរបȥƃូ លទិនƒន័យេǷកƒុង Data View ƸំǇច់េយងƙតȪវែតេធƛƳរេរȢបចំទិនƒន័យេǕយǇនƙតឹមƙតȪវ េǷ
កƒុង Variable View ƺមុនសិន។ ដូេចƒះេយងƙតȪវǒƀ ល់ពីចំនុចសំƴន់េǷកƒុង Variable View ដូចƴងេƙƳម:
Title BarMenu BarTool Bar
Active Cell
Variables
Spreadsheet
Data View Variable View
Case

NName: ƺƳរកំនត់េƻƗ ះឲ Variables (ជួរឈរ)នីមួយៗ។
> Ƴរកំនត់េƻƗ ះគឺមិនǕចសរេសរƸប់េផƉមដំបូងេƽយ េលខ។
> មិនǕចដកƶƚ និងមិនǕចេƙបនិមិតƎសȦƈ ពិេសស ( !, #, $, &, *, (, ), ?, /, , [, ], {, },+, …)
ឧǄហរណ៏ ៈ Age, Gender, PhoneNumber, …។
Type: សំǍប់កំនត់ Data Type េǵឲែដលƙតȪវបȥƃូ លេǷកƒុង Data Editor ។Ǐǋន 8 ƙបេភទដូចƺ:
> Numeric : សំǍប់កំនត់ឲទិនƒន័យែដលបȥƃូ ល គឺƺេលខធមƗǂ។
ឧǄហរណ៏ : េបេយងបȥƃូ ល 1000 េǆះǏនឹងបƷƟ ញ 1000 ។
> Comma : សំǍប់កំនត់ឲទិនƒន័យែដលបȥƃូ ល គឺƺ Numeric េហយƳត់ខƐង់។
ឧǄហរណ៏ : េបេយងបȥƃូ ល 1000 េǆះǏនឹងបƉូរេǵƺ 1,000 វិញ។
> Dot : សំǍប់កំនត់ឲទិនƒន័យែដលបȥƃូ ល គឺƺ Numeric េហយƳត់ខƐង់។
ឧǄហរណ៏ : េបេយងបȥƃូ ល 1000 េǆះǏនឹងបƉូរេǵƺ 1.000 វិញ។
> Scientific notation : សំǍប់កំនត់ឲទិនƒន័យែដលបȥƃូ ល គឺƺ Numeric ƺលកſណៈសƛ័យគុណ ។

ឧǄហរណ៏ :: េបេយងបȥƃូ ល 1000 េǆះǏនឹងបƉូរេǵƺ 1E+003 វិញ។
> Date : សំǍប់កំនត់ឲទិនƒន័យែដលបȥƃូ ល គឺƺƙបេភទ ƳលបរិេចƄទ
ឧǄហរណ៏ : 10/10/99 ។
> Dollar : សំǍប់កំនត់ឲទិនƒន័យែដលបȥƃូ ល គឺƺរូបបិយប័ណƍ Dollars
ឧǄហរណ៏ េយងបȥƃូ ល 1000 េǆះǏនឹងបƉូរេǵƺ $1000.00 វិញ ។
> Custom currency : សំǍប់កំនត់ឲទិនƒន័យែដលបȥƃូ ល គឺƺរូបបិយប័ណƍេផƞងៗ េƙǤពី Dollars
ឧǄហរណ៏ R 1,000.00, E 1,000.00។
> String : សំǍប់កំនត់ឲទិនƒន័យែដលបȥƃូ ល គឺƺអកƞរ (Text)
ឧǄហរណ៏ PhnomPenh,…។
កƒុងករណី េនះសូមេជȢសǏងកំនត់ទិនƒន័យƙបេភទƺ String េនះ េƙǉះេǷេពលែដលេធƛƳរវិǊគទិនƒន័យ Ǐ
នឹងដកេចញនូវ Variables ǁែដលǋន Type ƺ String េƽយមិនយកេǵវិǊគេǆះេទ។
Width: សំǍប់កំនត់ចំនួន Characters ឲទិនƒន័យេǷកƒុង Variables ែដលǏǕចេƙបƙǇស់Ǉនƺមួយនឹង Variables
ǁែដលǋន Data type ƺ String ែតប៉ុេǁƍ ះ ។
Decimals: សំǍប់កំនត់ចំនួន ខƐង់េលខ ែដលេǷេƙƳយេកƓȣសែដលǏǕចេƙបƙǇស់Ǉនƺមួយនឹង Variables ǁ
ែដលǋន Data type ƺ Numeric ែតប៉ុេǁƍ ះ។
Label: ƺអតƏបទសំǍប់បȦƅ ក់ Variable Name (េƻƗ ះរបស់ Variables) ឲǋនន័យឲƳន់ែតចǙស់ ។ េǷេពលǁ
ែដលេយងƽក់ Mouse Pointer េǷេល Variable ǁមួយកƒុង Data View េǆះǏនឹងបƷƟ ញនូវអតƏបទែដលេយងǇន
កំនត់កƒុង Label េǷែផƒកៃន Variable View ។
Value: សំǍប់កំនត់ Value Label េǵឲទិនƒន័យ។
ឧǄហរណ៏ ៈ 1= “Male”
2= “Female”
> កƒុងករណី េនះ Data type របស់ Variable ƽច់ƴតƙតȪវែតƺ Numeric ។
> េជȢសǏងយក Data type ƺ String េƙǉះេǷេពលវិǊគǏǕចជំរុះេƸល។

MMissing: តំៃល Missing គឺƺƳរពុំǇនទទួលចេមƚយេǷសំណួ រǁមួយ េǷេពលសួរេǵដល់សំǁក េហយǏក៏
ǕចេកតេឡងមកពីƳរបȥƃូ លទិនƒន័យមិនƙតឹមƙតȪវរបស់អƒកវិǊគផងែដរ។
Missing ែបងែចកƺពីរƙបេភទគឺ:
> System-missing : គឺពុំǇនទទួលចេមƚយពីសំǁក េǷសំណួ រǁមួយ។
ឧǄហរណ៏ : ƙបសិនេបƙតង់សំណួ រǁែដលƵƗ នចេមƚយ េយងមិនƙតȪវបȥƃូ លេឡយ េƽយទុកǏឲេǷទេទ
េហយេǷកƒុង Cell នឹងបƷƟ ញសȦƈ “ . “ ។
> User-missing: គឺមកពីƳរបȥƃូ លទិនƒន័យខុសរបស់អƒកវិǊគ។
ឧǄហរណ៏ : 1 = “Male”
2 = “Female”
3 = ? េនះƺតំៃល Missing ( User-missing)។
ចំេǉះƳរកំណត់ Missing វិញǋនបីƙបេភទសំǍប់េធƛƳរសិកǜ ែដលǋនដូចƴងេƙƳម::
> No missing values : Ǎល់ទិនƒន័យǄំងអស់ែដលបƷƟ ញេǷេល Data Editor នឹងƙតȪវចូលរួម Ǆំងƙសȩង
កƒុងƳរវិǊគ។
Discrete missing values :កƒុងចំនុចេនះេយងǕចកំនត់េលខេដមƓីដកេចញពីƳរវិǊគǇនចំនួន បី េលខ។
ឧǄហរណ៏ : ƙបសិនេបេយងកំនត់េលខ 9 , 0 , 100 េǆះេǷេពលវិǊគ Ǐនឹងដកេចញនូវទិនƒន័យǄំងអស់
េƽយមិនយកេǵវិǊគេǆះេទ។

Range plus one optional discrete missing values: កƒុងចំនុចេនះេយងǕចកំនត់េលខ េដមƓីដកេចញពីƳរ
វិǊគǇន ពីចេǆƚ ះេលខមួយ េǵចេǆƚ ះេលខមួយេទȢត េហយក៏Ǖចដកេចញ នូវេលខមួយេផƞងេទȢតេចញ
ពីƳរវិǊគ។
ឧǄហរណ៏ : ƙបសិនេបេយងកំនត់េលខដូចƴងេƙƳម េǆះេǷេពលវិǊគ Ǐនឹងដកេចញនូវទិនƒន័យǄំង
អស់េǆះេƽយមិនយកេǵវិǊគេǆះេទ។
Column: សំǍប់កំនត់ទំហំ ទទឺងេǵឲ Variables ។
Align: សំǍប់កំនត់ទីǂំងទិនƒន័យេǷកƒុង Cell ǋនដូចƺ:: េឆƛង (Left), កǁƉ ល (center), ǒƉ ំ (Right) ។
Measure: សំǍប់កំនត់ƙបេភទឲទិនƒន័យេដមƓីយកេǵេធƛƳរវិǊគ ែដលកƒុងេǆះƙបេភទទិនƒន័យǋនដូចƺ::
> Scale : សំǍប់កំនត់ឲទិនƒន័យǄំងǔយǁែដលǕចយកេǵេធƛƳរគណǆǇនែដលǏƺƙបេភទ
(Quantitative Data) ។ឧǄហរណ៏ ៈ 1234, 60%, $ 500.00 ។
> Ordinal : សំǍប់កំនត់ឲទិនƒន័យǄំងǔយǁែដលǕចយកេǵេធƛƳរេƙបȣបេធȢបǇន េហយǋនលំƽប់
ែដលǏƺƙបេភទ (Qualitative Data) ។ ឧǄហរណ៏ ៈ Excellence, Good, Medium, Weak ។
> Nominal : សំǍប់កំនត់ឲទិនƒន័យǄំងǔយǁែដលǕចយកេǵេធƛƳរែបងែចកេǵǂមƙបេភទ ƺជំពូក
ƙកȩមេផƞងៗ ប៉ុែនƉមិនǕចយកេǵេធƛƳរេƙបȣបេធȢបǇនេទ េហយƵƗ នលំƽប់ែដលǏƺƙបេភទ (Qualitative
Data)។ឧǄហរណ៏ ៈ - Male, Female
-English, Cambodian, Japan, USA, Australia, Canada,…។

5. ស˫កǜពˬ Measurement:
Quantitative Data:
> ƺƙបេភទ Data Ǆំងǔយǁ ែដលǕចេធƛƙបǋណវិធីពិជគណិ តǇន។
> េǷកƒុង SPSS កំនត់យក Scale ។
Qualtitative Data:
> ƺƙបេភទ Data Ǆំងǔយǁ ែដលមិនǕចេធƛƙបǋណវិធីពិជគណិ តǇន ƙƵន់ែតសំǍប់សំƵល់
សǊព រឺ លកſណៈអƛីមួយ។
> េǷកƒុង SPSS កំនត់យក Ordinal និង Nominal ។
6. រេបȢបបេងžˬត File SPSS ថƗ˳មួយ:
រេបȢបទី 1: 1. ចុច File Menu >
2. ចុច New >
3. ចុច Data >
4. បǆƐ ប់មកǏនឹងបƷƟ ញនូវǈƐ ំង DataSet ដូចរូបƴងេƙƳម
រេបȢបទី 2: េƙប Shortcut េƽយចុច Ctrl+N
7. រេបȢប Save File SPSS:
1. ចុច File Menu >
2. ចុច Save (Ctrl+S) >
1
2 3
4

3. សូមេƙជសេរសទីǂំងរកǜ File ទុក (Ex: Drive D:) >
4. កƒុងƙបអប់ File name សូមƽក់េƻƗ ះឲ File (Ex: Test) >
5. ចុច Save Button
េǷេពលែដលƙតȪវƳរ Save ឯកǒរទុកƺេលកដំបូង មុខƷររបស់ Save និង Save As ǋនតួǆទី ដូចƵƒ ។
ƙបសិនេបƺេយងេធƛƳរ Save ឯកǒរដែដលេនះេǷេលកេƙƳយេទȢតេǆះមុខƷររបស់ Save និង Save As ǋន
តូǆទីខុសƵƒ :
> Save Ǐនឹងរកǜទុកទិនƒន័យបែនƏម េǷកƒុងឯកǒរដែដលេƽយមិនƙតȪវƳរƽក់េƻƗ ះេទȢតេឡយ
> Save As Ǐនឹងរកǜទុកទិនƒន័យǄំងអស់េǆះេǷកƒុងឯកǒរថƗីមួយេផƞងេទȢត េƽយǄមǄរឲេយងƙតȪវƳរ
ƽក់េƻƗ ះថƗី និងរកទីǂំងថƗីេដមƓីរកǜទុក េហយឯកǒរថƗីេនះខុសƵƒ ƺមួយនឹងឯកǒរពីមុន។
88. រេបȢបេបˬក FFile SPSS:
2. ចុច Open >
3. ចុច Data >
1
2
3
4 5

4. បǆƐ ប់មកសូមែសƛងរកទីǂំង File សƏិតេǷ (Ex: Drive D: ) >
5. សូម Select េល File ែដលƙតȪវេបក (Ex: Test.sav) >
6. ចុច Open Button
99. រេបȢបបេងžˬត CCustom Currency:
1. ចុច Edit Menu >
2. ចុច Options >
3. ចុច Currency Tab >
4. កƒុងƙបអប់ Custom Output Formats សូមចុចេល CCA >
5. េǷƙតង់ All Values កƒុងƙបអប់ Perfix សូមកំនត់ រូបិយបណƋ ែដលƙតȪវƳរ (EX: R ) >
1
2 3
4
5
6
1
2

110. សំនួរេƙជីសេរ˷ស:
1. ចូរឲនិយមន័យកមƗវិធី SPSS?
†A. កមƗវិធីសំǍប់បេងžត Table
†B. កមƗវិធីសំǍប់ƙគប់ƙគងទិនƒន័យ
†C. កមƗវិធីសំǍប់វិǊគទិនƒន័យ
2. ចូរេរȢបǍប់ពី Variable Type េǷកƒុង Variable View?
†A. Numeric, Comma, Dot, Scientific notation, Date Time, Dollar, Custom currency, String
†B. Numeric, Comma, Dot, Scientific notation, Date, Dollar, Custom currency, String
†C. Numeric, Comma, Dot, Scientific notation, Date, Dollar, Currency, String
3. ចូរបƷƟ ញពីǊពខុសƵƒ រǏង Quantitative Data និង Qualitative Data?
†A. Quantitative Data មិនǕចេធƛƙបǋណវិធីពិជគណិ តǇន េǷកƒុង SPSS កំនត់យក Scale និង
Qualtitative Data Ǖចេធƛƙបǋណវិធីពិជគណិ តǇនេǷកƒុង SPSS កំនត់យក Ordinal និង Nominal
†B. Quantitative Data Ǖចេធƛƙបǋណវិធីពិជគណិ តǇន េǷកƒុង SPSS កំនត់យក Scale និង
Qualtitative Data មិនǕចេធƛƙបǋណវិធីពិជគណិ តǇនេǷកƒុង SPSS កំនត់យក Ordinal និង Nominal
†C. Quantitative Data Ǖចេធƛƙបǋណវិធីពិជគណិ តǇន េǷកƒុង SPSS កំនត់យក Ordinal និង Nominal និង
Qualtitative Data មិនǕចេធƛƙបǋណវិធីពិជគណិ តǇនេǷកƒុង SPSS កំនត់យក Scale
3
4
5
6

Ƴរ Import Files េផƞងៗចូលកƒុងកមƗ˛ធˬ SPSS
េǷកƒុងកមƗវិធីេនះ ǕចឲេយងេធƛƳរǄញយកទិនƒន័យពី កមƗវិធីេផƞងៗ មួយចំនួនយកមកេƙបƙǇស់េǷកƒុងǏǇន។
កមƗវិធីǄំងអស់េǆះǋនដូចƺ Microsoft Excel (*.xls), Microsoft Access (*.mdb), Notepad រឺ Text File (*.txt) និង
Files េផƞងៗ មួយចំនួនេទȢត។
2. Ƴរ IImport ទ˫នƒន័យេចញពˬ EExcel File:
ឧǄហរណ៏ េយងចង់ Import File Excel មួយេƻƗ ះǃ demo.xls ដូេចƒះសូមអនុវតƎǂមជំǓនដូចƴងេƙƳម
2. ចុច Open >
3. ចុច Data >
4. កƒុងƙបអប់ Look in: េƙជសេរសទីǂំងែដលផƐុក File េǆះ >
5. េǷកƒុងƙបអប់ File of type េƙជសេរសយក Excel (*.xls) >
6. សូម Select យក File ែដលƙតȪវƳរƺƙបេភទ Excel File >
7. ចុច Open Button >
1
2 3
4
5
6
7

33. Ƴរ IImport ទ˫នƒន័យេចញពˬ AAccess File:
ឧǄហរណ៏ េយងចង់ Import File Excel មួយេƻƗ ះǃ demo.mdb ដូេចƒះសូមអនុវតƎǂមជំǓនដូចƴងេƙƳម
2. ចុច Open Database >
3. ចុច New Query >
4. េǷកƒុងƙបអប់ ODBC Data Sources េƙជសេរសយក MS Access Database >
5. ចុច Next Button >
6. ចុច Browse Button េហយេǵែសƛងរកទីǂំងែដលផƐុក File េǆះ >
8
1
2 3
4
5

8. Ƹប់ǄញេƻƗ ះ Table (Ex: demo) ពីƙបអប់ Available Tables មកƽក់កƒុងƙបអប់ Retrieve Fields In This Orders >
9. ចុច Finish Button
4. លំǓត់:
1. បេងžតកំរងសំនួរមួយ ដូចƴងេƙƳម េǷកƒុងកមƗវិធី MS Word េហយƽក់េƻƗ ះǃ GSS.docx
2. បេងžត File SPSS មួយេហយេរȢបចំƙបេភទ ទិនƒន័យេǵǂមកំរងƴងេƙƳម េƽយƽក់េƻƗ ះǃ GSS.sav
6
7
8
9

Ƴរអេងžតសងƀម˗ចƃទូេǵ
GGeneral Social Survey
1.េតអƒកǋនǕយុប៉ុǆƗ ន?..............ƹƒ ំ
2.េភទរបស់អƒកេឆƚយ †1: ƙបȩស †2: ƙសី
3.េតអƒកបȥƃ ប់ƳរសិកǜេǷƹƒ ំទីប៉ុǆƒ ន? ƹƒ ំទី............
4.េតƙគȫǒរអƒករកƙǇក់ចំនូលǇនប៉ុǆƗ នកƒុង1ែខ?
†0: ƵƗ ន †1: តិចƺង 100$ †2: 100$ - 399$
†3: 400$ - 799$ †4: 800$ - 1000$ †5: េƙចនƺង 1000$
5.បចƃុបƓនƒេតអƒកǋនេធƛƳរេដមƓីរកƙǇក់ចំនូលែដររឺេទ?
†0: ƵƗ ន †1:ƳរƷរេពញេǋ៉ ង †2: ƳរƷរេƙǤេǋ៉ ង
†3: មុខរបរǈƐ ល់ខƚួន †4.ចូលនិវតƎន៍ †5.េផƞងៗ
6.ǒƏ នǊពƙគȫǒររបស់អƒក?
†1: េǷលីវ †2: ǋនƙគȫǒរ †3. េǉះǋ៉ យរឺេមǋ៉ យ
7.េតអƒកចូលចិតƎបទចំេរȢងƙបេភទǁ?
†1: សម័យ †2: បុǍណ †3.មិនចូលចិតƎេǒះ
8.េតអƒកចូលចិតƎេមលទូរទសƞន៏ែដរ រឺ េទ?
†1.ចូលចិតƎ †2.មិនចូលចិតƎ
9.ƙបសិនេបចូលចិតƎ េតប៉ុសƉȨǁមួយែដលអƒកេពញចិតƎƺងេគ?
†1:ប៉ុសƉȨទទក †2:ប៉ុសƉȨេលខ5 †3:ប៉ុសƉȨេលខ3
†4:ប៉ុសƉȨអបǜǍ †5:ប៉ុសƉȨេលខ9 †6:ប៉ុសƉȨǇយ័ន
†7:ប៉ុសƉȨCTN †8:ប៉ុសƉȨMYTV †9:ប៉ុសƉȨេផƞងៗ
សូមអរគុណ

55. លំǓត់:
1.េបកកមƗវិធី Ms Excel េហយបȥƃូ លទិនƒន័យដូចƴងេƙƳម
> Sheet ទី1 េនះƙតȪវƽក់េƻƗ ះǃ class A semester 1
> Sheet ទី2 េនះƙតȪវƽក់េƻƗ ះǃ class A semester 2

> Sheet ទី3 េនះƙតȪវƽក់េƻƗ ះǃ class B semester 1
> Sheet ទី4 េនះƙតȪវƽក់េƻƗ ះǃ class B semester 2
2.ƙតȪវបំែលងទិនƒន័យǄំង 4 ƴងេលេនះឲេǵƺ File SPSS េƽយƽក់េƻƗ ះដែដល

រេបȢប Merge File ន˫ង Compute Variable
1. Ƴរ MMerge ទ˫នƒន័យបȥƃូ លƵƒ :
វិធីǒȜសƉេនះ េƙបសំǍប់Ǆញទិនƒន័យរបស់ File SPSS បȥƃូ លƵƒ ែតមួយ។មុននឹងអនុវតƎេយងƙតȪវដឹងǃƙគប់
Variables Ǆំងអស់ƙតȪវែតǋនទំរង់ដូចƵƒ ។កƒុងករណី ែដល Variables ៃនǂǍងǄំងពីរខុសƵƒ េǆះƙតȪវ Rename ƺ
មុនសិនេបមិនដូេចƒះេទ ǏនឹងǋនបȦƟ កƒុងេពល Merge។
Merge File ែបងែចកƺពីរƙបេភទគឺ: Add Cases និង Add Variables។
2. Add Cases:
គឺវិធីǒȜសƉ េƙបសំǍប់Ǆញ Cases េចញពី File ទី2 មកƽក់បȥƃូ លƵƒ េǷកƒុង File ទី1។
ឧǄហរណ៏ ទី1: េបកយក File SPSS ទី1 ែដលǋនេƻƗ ះǃ Class A semester 1 ែដលេយងǇនបេងžតេǷកƒុង េមេរȢន
មុនបǆƐ ប់មកសូមអនុវតƎǂមជំǓនដូចƴងេƙƳម:
1. ចុច Data Menu >
2. Merge Files >
3. Add Cases >
4. ចុច Browse េហយេǵេបកយក File SPSS ទី3 ែដលǋនេƻƗ ះǃ Class B semester 1 ែដលេយងǇន បេងžត
កƒុងេមេរȢនមុនដូចƵƒ >
5. ចុច Continue Button >
1
2 3

7. សូម File Menu >
8. Save As >
9. កƒុងƙបអប់ Save in េƙជសេរសកែនƚងរកǜ File ទុក >
10. កƒុងƙបអប់ File Name ƽក់េƻƗ ះឲǏǃ Class AB semester 1 >
4
5
6
7
8

ឧǄហរណ៍ ទី2: េបកយក File SPSS ទី 2 ែដលǋនេƻƗ ះǃ Class A semester 2 ែដលេយងǇនបេងžតេǷកƒុង
េមេរȢនមុនែដរ េហយអនុវតƎǂមជំǓនដូចƴងេƙƳម:
2. Merge Files >
3. Add Cases >
4. ចុច Browse េហយេǵេបកយក File SPSS ទី4 ែដលǋនេƻƗ ះǃ Class B semester 2 ែដលេយងǇន បេងžត
កƒុងេមេរȢនមុនដូចƵƒ >
9
10 11
1
2 3

7. សូម File Menu >
8. Save As >
4
5
6
7
8

33. Add Vairables:
គឺƺវិធីǒȜសƎ េƙបសំǍប់Ǆញ Variables េចញពី File ទី2 មកƽក់បȥƃូ លƵƒ េǷកƒុង File ទី1។
ឧǄហរណ៍ :េបកយក File SPSS មួយេƻƗ ះǃ Class AB Semester 1 ែដលេយងេទបនឹងǇនបេងžតបǆƐ ប់មក:
2. Merge Files >
3. Add Variables >
4. ចុច Browse េហយេǵេបកយក File SPSS មួយេƻƗ ះǃ Class AB Semester 2 ែដលេយងេទបនឹងǇនបេងžតផង
ែដរ >
9
10 11
1
2
3
4
5

5. ចុច OK Button >
8. Save As >
6
7
8
9
10
11

44. Compute Vairables:
គឺƺវិធីǒȜសƎែដលǕចឲេយងេធƛƳរគណǆទូេǵេល Variables មួយចំនួន។
ឧǄហរណ៏ ទី1: រកពិនƐុសរុបរបស់សិសƞǄំងអស់ែដលេរȢនǇន 6 មុខវិƺƅ ǋនដូចƺៈ Eng, Math, Com, SPSS, Excel
និង Access ។ េដមƓីអនុវតƎសូមេបកយក File េƻƗ ះ Class AB Year 1 បǆƐ ប់មក :
1. ចុច Transform Menu >
2. Compute Variable >
3. េǷកƒុងƙបអប់ Target Variable សរេសរǉកƘǃ Total >
4. កƒុងƙបអប់ Numeric Expression: សូមសរេសរ
Eng+Math+Com+SPSS+Excel+Access
ឧǄហរណ៍ ទី2: រកមធƘមǊគរបស់សិសƞǄំងអស់ែដលេរȢនǇន 6 មុខវិƺƅ ǋនដូចƺៈ Eng, Math, Com, SPSS, Excel
និង Access ។ េដមƓីអនុវតƎសូមេបកយក File េƻƗ ះ Class AB Year 1 បǆƐ ប់មក :
1
2
3 4
5
1
2

3. េǷកƒុងƙបអប់ Target Variable សរេសរǉកƘǃ Average >
(Eng+Math+Com+SPSS+Excel+Access)/6
5. ស˫កǜេǵេលˬ IIF:
លកſខ័ណƋ IF គឺេƙបសំǍប់ƽក់លកſខ័ណƋ បែនƏមេទȢតេǵ Target Variables ។ ǂមឧǄហរណ៏ ƴងេលគឺេយងǇនរក
Average របស់សិសƞǄំងអស់ ប៉ុែនƉƙតង់ចំនុចេនះគឺេយងេƙប IF េដមƓីរក Average របស់សិសƞេភទƙបȩសែតប៉ុេǁƍ ះ។
េដមƓីអនុវតƎសូមេបកយក File េƻƗ ះ Class AB Year 1 បǆƐ ប់មកសូមអនុវតƎដូចƴងេƙƳម:
3. េǷកƒុងƙបអប់ Target Variable សរេសរǉកƘǃ MaleAverage >
(Eng+Math+Com+SPSS+Excel+Access)/6
5. ចុច IF Button >
3
5
4
1
2

6. េƙជសេរសយក Include if case satisfies condition:
7. កƒុងƙបអប់សូមសរេសរ
Gender = "M"
3
5
4
6
7
8

66. Ƴរេƙ˯ȣបេធȢបអំពˬអំពˬ AAnd (&) :
តំៃលទˬ 1 ƻƒ ប់ តំៃលទˬ 2 លទƑផល
True ((ពិត) And (&) True ((ពិត) True ((ពិត)
True (ពិត) And (&) False (មិនពិត) False (មិនពិត)
False (មិនពិត) And (&) True (ពិត) False (មិនពិត)
False (មិនពិត) And (&) False (មិនពិត) False (មិនពិត)
7. Ƴរេƙ˯ȣបេធȢបអំពˬអំពˬ OOr ( | ) :
តំៃលទˬ 1 ƻƒ ប់ តំៃលទˬ 2 លទƑផល
True (ពិត) Or (|) True (ពិត) True (ពិត)
True (ពិត) Or (|) False (មិនពិត) True (ពិត)
False (មិនពិត) Or (|) True (ពិត) True (ពិត)
False (មិនពិត) Or (|) False (មិនពិត) False (មិនពិត)
8. Ƴរេƙ˯ȣបេធȢបអំពˬអំពˬ NNot (~) :
ƻƒ ប់ តំៃល លទƑផល
Not (~) True (ពិត) False (មិនពិត)
Not (~) False (មិនពិត) True (ពិត)
9

1. េដមƓី Merge ទិនƒន័យបȥƃូ លƵƒ េតƙតȪវǋនលកſណៈអƛីខƚះ?
†A. Variables Ǆំងអស់ƙតȪវែតេធƛƳរ Rename េƙƳយេពលេធƛƳរ Merge រួចǍល់
†B. Variables Ǆំងអស់ƙតȪវែតǋនទំរង់ដូចƵƒ កƒុងករណី ខុសƵƒ ƙតȪវ Rename េƙƳយេពល Merge រួចǍល់
†C. Variables Ǆំងអស់ƙតȪវែតǋនទំរង់ដូចƵƒ កƒុងករណី ខុសƵƒ ƙតȪវ Rename ǏមុននឹងេធƛƳរ Merge
2. ចូរបƷƟ ញពីលកſណៈខុសƵƒ រǏង Add Cases ƺមួយនឹង Add Variables?
†A. ចំេលយǄំងពីរƴងេƙƳមគឺពិតƺƙតឹមƙតȪវ
†B. Add Cases េƙបƙǇស់េដមƓីǄញ Cases េចញពី File ទី2 មកƽក់បȥƃូ លƵƒ េǷកƒុង File ទី1
†C. Add Variables េƙបƙǇស់េដមƓីǄញVariables េចញពី File ទី2 មកƽក់បȥƃូ លƵƒ េǷកƒុង File ទី1។
3. េដមƓីរក Average ៃនមុខវិƺƅ Ǆំង 6 មុខ របស់សិសƞេភទƙសីេតƙតȪវេធƛដូចេមƎចខƚះ?
†A. 1. ចុចTransform Menu > 2. Compute Variable > 3. កƒុងƙបអប់ Target Variable ƽក់េƻƗ ះឲǏ >
4. កƒុងƙបអប់ Numeric Expression: យកមុខវិƺƅ Ǆំង 6 បូកចូលƵƒ > 5. ចុច IF Button >
6. េរសយក Include if case satisfies condition: > 7. កƒុងƙបអប់សូមសរេសរ Gender = F >
8. ចុច Continue Button > 9. ចុច OK Button
†B. 1. ចុចTransform Menu > 2. Compute Variable > 3. កƒុងƙបអប់ Target Variable ƽក់េƻƗ ះឲǏ >
4. កƒុងƙបអប់ Numeric Expression: យកមុខវិƺƅ Ǆំង 6 បូកចូលƵƒ េហយែចកនឹង 6 > 5. ចុច IF Button >
6. េរសយក Include if case satisfies condition: > 7. កƒុងƙបអប់សូមសរេសរ Gender = F >
†C. 1. ចុចTransform Menu > 2. Compute Variable > 3. កƒុងƙបអប់ Target Variable ƽក់េƻƗ ះឲǏ >
4. កƒុងƙបអប់ Numeric Expression: យកមុខវិƺƅ Ǆំង 6 បូកចូលƵƒ េហយែចកនឹង 6 > 5. ចុច IF Button >
6. េរសយក Include if case satisfies condition: > 7. កƒុងƙបអប់សូមសរេសរ Gender = "F" >

Ƴរបំែលងទ˫នƒន័យ Data Transformation
1. Count Values within Cases:
ǏƙតȪវǇនេƙបសំǍប់Ǎប់ចំនួន ែដលǋនេǷកƒុង Variable មួយ រឺ េƙចន េǵǂមលកſខ័ណƋ ែដលចង់Ǉន។
ឧǄហរណ៏ ទី1: ចូរǍប់ចំនួនពិនƐុǄំង 6 មុខ របស់សិសƞǋƒ ក់ៗ ែដលǋនពិនƐុƸប់ពី 80 េឡងេǵ។
េដមƓីអនុវតƎសូមេបកយក File SPSS ែដលǋនេƻƗ ះǃ Class AB year 1 េហយបǆƐ ប់សូម:
2. Count Values within Cases >
3. េǷកƒុងƙបអប់ Target Variable សរេសរƽក់េƻƗ ះឲǏ Score80up >
4. សូមចុចបȥƅូ នមុខវិƺƅ Ǆំង 6 េǆះែដលǋនដូចƺៈ Eng, Math, Com, SPSS, Excel, Access េǵƽក់កƒុង ƙបអប់
Numeric Variables: >
5. ចុច Define Values Button >
6. េƙជសេរសយក Rang, value through HIGHEST: េហយបȥƃូ លេលខ 80 េǵកƒុងƙបអប់ >
7.ចុច Add Button >
1
2
3
4
5

ឧǄហរណ៍ ទី2: ចូរǍប់ចំនួនពិនƐុǄំង 6 មុខរបស់សិសƞǋƒ ក់ៗ ែដលǋនពិនƐុតិចƺង 50 ។
3. េǷកƒុងƙបអប់ Target Variable សរេសរƽក់េƻƗ ះឲǏ Score49Down >
6
7
8
9
1
2

6. េƙជសេរសយក Rang, LOWEST through value: េហយបȥƃូ លេលខ 49 េǵកƒុងƙបអប់ >
7. ចុច Add Button >
3
4
5
6
7
8
9

ឧǄហរណ៍ ទី3: ចូរǍប់ចំនួនពិនƐុǄំង 6 មុខរបស់សិសƞǋƒ ក់ ែដលǋនពិនƐុƸប់ពី 5០ រហូតដល់ 79 ។
3. េǷកƒុងƙបអប់ Target Variable សរេសរƽក់េƻƗ ះឲǏ From50To79 >
6. េƙជសេរសយក Rang: >
7. បǆƐ ប់មកបȥƃូ លេលខ 50 េǵកƒុងƙបអប់ Rang >
8. បǆƐ ប់មកបȥƃូ លេលខ 79 េǵកƒុងƙបអប់ through >
1
2
3
4
5

22. Recode:
េនះƺវិធីǒȜសƎកƒុងƳរែកែƙបទិនƒន័យ ពី Variable មួយេǵƺទិនƒន័យេផƞងមួយេទȢត។កƒុងករណី េនះបǆƐ ប់ពីេធƛƳរ
Recode រួចǍល់េហយ េយងនឹងទទួលǇន Variable ែដលǋនទិនƒន័យថƗីមួយេទȢត។
Recode ǋនពីរƙបេភទដូចƺៈ
> Recode into Same Variables…
> Recode into Different Variables…។
6
7
8
9
10
11

33. Recode into Same Variables:
Recode into Same Variables ǋនន័យǃបǆƐ ប់ពីេយងǇនេធƛƳរ Recode រួចǍល់េហយេǆះ Ǐនឹងលុប Variable
Ƹស់េƸលេƽយជំនួសមកវិញនូវ Variable ថƗីែដលេយងេទបែតǇន Recode រួចេƽយសƏិតេǷទីǂំងដែដល។
ឧǄហរណ៍ : េបកយក File SPSS ែដលǋនេƻƗ ះǃ Class AB year 1 ែដលេǷកƒុង Variable មួយែដលǋនេƻƗ ះǃ
Gender ǋនតំៃលពីរគឺ M និង F ។ ចូរេធƛƳរ Recode េƽយបƉូរតំៃលពី M េǵƺ Male និងបƉូរតំៃលពី F េǵƺ Female ។
ដូេចƒះសូមអនុវតƎǂមជំǓនដូចƴងេƙƳម:
1. ចុច Transform >
2. Recode into Same Variables >
3. Double Click េល Gender េដមƓីបȥƅូ នǏេǵƽក់កƒុងƙបអប់ String Variables: >
4. ចុច Old and New Values Button >
5. េǷƙតង់តំបន់ Old Value កƒុងƙបអប់ Value សរេសរǉកƘǃ M >
6. េǷƙតង់តំបន់ New Value កƒុងƙបអប់ Value សរេសរǉកƘǃ Male >
1
2
3
4

8. េǷƙតង់តំបន់ Old Value កƒុងƙបអប់ Value សរេសរǉកƘǃ F >
9. េǷƙតង់តំបន់ New Value កƒុងƙបអប់ Value សរេសរǉកƘǃ Female >
5
6
7
8
9
10
11
12

44. Recode into DIfferent Variables:
Recode into Different Variables ǋនន័យǃបǆƐ ប់ពីេយងǇនេធƛƳរ Recode រួចǍល់េហយេǆះǏមិនលុប Variable
Ƹស់េƸលេទ េƽយǏជំនួសមកវិញ នូវƳរបែនƏម Variable ថƗីែដលេយងេទបែតǇន Recode រួច។ េǷកƒុង Recode
into Different Variables តំៃលថƗីែដលេយងេធƛ Recode ƙតȪវែតƺេលខ។
ឧǄហរណ៍ : េបកយក File SPSS ែដលǋនេƻƗ ះǃ Class AB year 1 េƽយេយងនឹងេធƛƳរ Recode េƽយបƉូរ
> Average ែដលǋនតំៃលƸប់ពី 90 រហូតដល់តំៃលខƕស់បំផុត Recode េǵƺេលខ 1
> Average ែដលǋនតំៃលƸប់ពី 80 រហូតដល់តំៃល 89 Recode េǵƺេលខ 2
> Average ែដលǋនតំៃលƸប់ពី 49 រហូតដល់តំៃលǄបបំផុត Recode េǵƺេលខ 6 ។
ដូេចƒះសូមអនុវតƎǂមជំǓនដូចƴងេƙƳម:
2. ចុច Recode into Different Variables >
3. Double Click េល Average េដមƓីបȥƅូ នǏេǵƽក់កƒុងƙបអប់ >
4. ចុច Old and New Values Button >
5. េƙជសេរសយក Rang, value through HIGHEST: េហយបȥƃូ លេលខ 90 េǵកƒុងƙបអប់ >
6. េǷƙតង់ New Value កƒុងƙបអប់ Value េលខ 1 >
1
2
3
4

8. េƙជសេរសយក Rang: េហយបȥƃូ លេលខ 80 េǵកƒុងƙបអប់ Range >
9. បȥƃូ លេលខ 89 កƒុងƙបអប់ through >
10. េǷƙតង់ New Value កƒុងƙបអប់ Value បȥƃូ លេលខ 2 >
5
6
7
8
9
10
11

12
13
14
15
16
17
18
19

24. េƙជសេរសយក Rang, LOWEST through value: េហយបȥƃូ លេលខ 49 េǵកƒុងƙបអប់ through >
25. េǷƙតង់ New Value កƒុងƙបអប់ Value បȥƃូ លេលខ6 >
28. េǷƙតង់ Output Variable កƒុងƙបអប់ Name: ƽក់េƻƗ ះǃ Mention >
29. ចុច Change Button >
30 ចុច OK Button
20
21
22
23
24
25
26
27

55. Rank Cases:
Rank Cases ƙតȪវǇនេƙបេដមƓី េធƛƳរេរȢបចំទិនƒន័យេǵǂមលំƽប់ ពីតូចេǵធំ រឺពីធំេǵតូច។ ǏǕចអនុវតƎេǵǇន
លុះƙǂែតទិនƒន័យ ƺƙបេភទ Numeric ចំែនកឯទិនƒន័យƙបេភទƺ String មិនǕចេធƛǇនេឡយ។
ឧǄហរណ៍ : េបកយក File SPSS ែដលǋនេƻƗ ះǃ Class AB year 1 េហយសូមេធƛƳរ Rank Cases ឲ ទិនƒ ន័យេǷ
កƒុងVariable មួយេƻƗ ះǃ Average េƽយកំនត់យកសិសƞǁែដលǋនពិនƐុAverage ខƕស់ƺងេគឲទទួលǇនេលខ1
េហយសិសƞǁែដលǋនពិនƐុខƕស់ƺងបនƉបǆƐ ប់នឹងǇនទទួលǇន ƺបនƉបǆƐ ប់រហូតដល់សិសƞǁែដលǋនពិនƐុ
Average Ǆបƺងេគ។ ដូេចƒះសូមអនុវតƎǂមជំǓនដូចƴងេƙƳម:
2. ចុច Rank Cases >
3. បǆƐ ប់មកចុចបȥƅូ ន Average ឲមកេǷកƒុងƙបអប់ Variable(s): >
4. េǷƙតង់ Assign Rank 1 to េƙជសេរសយក Largest value >
5 ចុច OK Button
28
29
30
1
2

66. Select Cases:
Select Cases គឺƺមេធǚǇយមួយ កƒុងƳរដកហូតទិនƒន័យែដលេយងមិនƙតȪវƳរ េចញពីƳរវិǊគ ។
Select ƙតȪវǇនែបងែចកƺ 4 ƙបេភទដូចƺ:
> All cases
> If condition is satisfied
> Random sample of cases
> Based on time or case range
> Use filter variable ។
េដមƓីចូលេǵƳន់ Select Cases :
2. ចុច Select Cases
3
4
5
1
2

77. If condition is satisfied:
ƺមេធǚǇយមួយ កƒុងƳរƙសង់យកទិនƒន័យេǵǂមលកſខ័ណƋ ែដលេយងƙតȪវƳរ។
ឧǄហរណ៍ : េបកយក File SPSS ែដលǋនេƻƗ ះǃ Class AB year 1 េហយចូរƙសង់យកសិសƞែដលǋនមធƘមǊគ
Ƹប់ពី 50 េឡងេǵ
1. េƙជសេរសយក If condition is satisfied >
2. ចុច If Button >
3. េǷƙតង់ƙបអប់ƴងេឆƛង Double Click េល Average >
4. េហយេǷƙបអប់ƴងេលសរេសរ > = 50 >
1
2
3
4
5

លទƑផលែដលទទួលǇនបǆƐ ប់ពីƳរƙសង់ទិនƒន័យគឺǇនបេងžតនូវ Variable ថƗីមួយ េƽយបƷƟ ញពត៌ǋនដូចƺ:
> ƙបសិនេបទិនƒន័យែដលǇនƙសង់ ពិត េǵǂមលកſខ័ណƋ េǆះǏបƷƟ ញǉកƘǃ Selected
> ƙបសិនេបទិនƒន័យែដលǇនƙសង់ មិនពិត េǵǂមលកſខ័ណƋ េទ េǆះǏបƷƟ ញǉកƘǃ Not Selected ។
88. Random sample of cases:
ƺមេធǚǇយមួយកƒុងƳរƙសង់យកទិនƒន័យេǵǂមវិធីៃចដនƘ។
ឧǄហរណ៍ ទី1: េបកយក File SPSS េƻƗ ះǃ Class AB year 1 េហយចូរƙសង់យកទិនƒន័យសិសƞ 30% េចញពី
ទិនƒន័យសិសƞសរុប។
1. សូម Select យក Average >
2. េƙជសេរសយក Random sample of cases >
3. ចុច Sample Button >
6
1
2
3

4. េƙជសេរសយក Approximately េហយបȥƃូ លេលខ 30 េǵកƒុងƙបអប់ >
ឧǄហរណ៍ ទី1: េបកយក File SPSS េƻƗ ះǃ Class AB year 1 េហយចូរ ហូតេƽយៃចដនƘនូវទិនƒន័យចំនួន
សិសƞ10ǆក់ េចញពីទិនƒន័យសិសƞសរុបចំនួន 20ǆក់។
1. សូម Select យក Average >
2. េƙជសេរសយក Random sample of cases >
3. ចុច Sample Button >
4
5
6

4. េƙជសេរសយក Exactly េហយបȥƃូ លេលខ 10 េǵកƒុងƙបអប់ƴងេឆƛង >
5. បȥƃូ លេលខ 20 េǵកƒុងƙបអប់ƴងǒƉ ំ >
1
2
3
4 5
6
7

99. Based on time or case range:
ƺមេធǚǇយមួយ កƒុងƳរƙសង់យកទិនƒន័យពីចេǆƚ ះមួយេǵ ទិនƒន័យចេǆƚ ះមួយេទȢត។
ឧǄហរណ៍ :េបកយក File SPSS េƻƗ ះǃ Class AB year 1 េហយចូរƙសង់យកទិនƒន័យសិសƞែដលǋនេលខ េរȢង
Ƹប់ពីទី 5 ដល់ទី 15 េចញពីទិនƒន័យសិសƞសរុប។
1. េƙជសេរសយក Based on time or Case range >
2. ចុច Range Button >
3. កƒុងƙបអប់ First Case បȥƃូ លេលខ 5 >
4. កƒុងƙបអប់ Last Case បȥƃូ លេលខ 15 >
10. Use filter variable:
កƒុងករណី េនះេយងេƙបសំǍប់ដកេចញនូវទិនƒន័យǁែដលǋនតំៃលេសƗសូនƘ រឺǋនលកſណៈ Missing ។
ឧǄហរណ៍ : េបកយក File SPSS េƻƗ ះǃ Class AB year 1 េហយចូរដកទិនƒន័យសិសƞែដលǋនពិនƐុសូនƘេǷកƒុងមុខ
វិƺƅ Math េចញពីទិនƒន័យសិសƞសរុប។
1. េƙជសេរស Use filter variable: >
2. ចុច Math >
3. ចុចបȥƅូ ន Vairable Math ចូលកƒុងƙបអប់ >
1
2
3 4
5

4. ចុច OK Button >
1
2
3
4

111. លំǓត់:
1.បេងžត File SPSS មួយេហយេរȢបចំƙបេភទ ទិនƒ័យេǵǂមកំរងƴងេƙƳម េƽយƽក់េƻƗ ះǃ SV (StudentVision) ។
ទសƞនៈរបស់ន˫សƞ˫តេǵេលˬƳរស˫កǜǊǒបរេទស
1.េភទរបស់អƒក
†1.ƙបȩស †2.ƙសី
2.េតអƒកកំពុងេរȢនេǷǒកលវិទǚល័យǁ?
†1.RUPP †2.RULE †3.NUM †4.NORTON †5.េផƞងៗ
3.េតអƒកកំពុងសិកǜមុខជំǆញអƛីខƚះ?
†1.IT †2.Accounting †3.Banking †4.Management †5.េផƞងៗ
4.េតអƒកកំពុងសិកǜƹƒ ំទីប៉ុǆƗ ន?
†1.ƹƒ ំទី1 †2.ƹƒ ំទី2 †3.ƹƒ ំទី3 †4.ƹƒ ំទី4
5.េតមុខវិƺƅ របស់អƒកǋនǄក់ទងƺមួយǊǒបរេទសែដររឺេទ?(េបƵƗ នសូមរំលងេǵសំនួរទី 11 )
†1.ǋន †2.មិនǋន
6.េតកមƗវិធីសិកǜរបស់អƒកǋនបȥƃូ លǊǒបរេទសេទ?
†1.ǋន †2.មិនǋន
7.េបǋន េតǊǒǁខƚះ?
†1.អង់េគƚស †2.ǇǍំង †3.ជប៉ុន †4.ចិន †5.កូេរ៉ †6.េផƞងៗ
8.េតអƒកគិតǃǏƙគប់ƙƵន់ែដររឺេទ?
†1.ƙគប់ƙƵន់ †2.មិនƙគប់ƙƵន់
8.េតអƒកǇនេរȢនបែនƏមេǷƴងេƙǤែដររឺេទ?
†1.ǇនេរȢន †2.មិនǇនេរȢន
9.េបេរȢន េតƺǊǒអƛីខƚះ?
10.េតអƒកǅƚ ប់ǇនេរȢនǊǒបរេទសពីមុនែដររឺេទ?
†1.ǅƚ ប់ †2.មិនǅƚ ប់
11.េបǅƚ ប់ េតǊǒអƛីខƚះ?

12.េតអƒកǇនេរȢនអស់រយៈេពលប៉ុǆƗ នែដរ?
†1.តិចƺង1ƹƒ ំ †2.េƙចនƺង1ƹƒ ំ
13.េហតុអƛីǇនƺអƒកេƙជសេរសេរȢនǊǒេនះ?
†1.ចំនង់ចំនូលចិតƎ†2.Ǆក់ទងនឹងមុខជំនួញ†3.ទីផǜរƳរƷរទូǎយ †4.េផƞងៗ
14.កƒុងƳរសិកǜបែនƏមរបស់អƒក េតƙតȪវƳរចំǁយអស់ប៉ុǆƗ នដុǎƚ រែដរសំǍប់សិកǜ កƒុង1ែខ?
$
15.េតអƒកចង់ឲកមƗវិធីសិកǜǋនƽក់បȥƃូ លនូវǊǒបរេទសែដររឺេទ?
†1.ចង់ †2.មិនចង់
16.េតǊǒបរេទសǁមួយែដលអƒកចង់ឲǋនƳរƽក់បȥƃូ លកƒុងកមƗវិធីសិកǜ?
17.េតអƒកយល់ǃǊǒបរេទសǋនƳរលំǇកែដររឺេទសំǍប់Ƴរសិកǜរបស់អƒក?
†1.មិនលំǇក †2.ធមƗǂ †3.លំǇក
សូមអរគុណចំេǉះƳរផƉល់ƺមតិេǌបល់ សូមជូនពរឲទទួលǇនេƺគជ័យកƒុងƳរសិកǜរបស់អƒក។

មូលƽƊ នƙˢះៃនសƏ˫˙
មុននឹងƻនេǵដល់ƳរវិǊគទិនƒន័យ និង បកƙǒយទិនƒន័យ ƸំǇច់េយងƙតȪវǋនចំេនះដឹងƴង ែផƒកសƏិតិផងែដរ
េដមƓីƷយƙសȫល និង ជួយសំរួលកƒុងេពលអនុវតƎ។ ដូេចƒះ េǷកƒុងេមេរȢនេនះនឹងេលកយកនូវចំនុចសំƴន់ៗ
មួយចំនួន របស់មុខវិƺƅ សƏិតិ មកបƷƟ ញ ែដលចំនុចǄំងអស់េនះគឺǋនƺប់Ǆក់ទងនឹងƳរវិǊគទិនƒន័យ។
2. េƙ˯កង់ (Frequancies):
ឧǄហរណ៍ : ƴងេƙƳមេនះƺលិទƑផលៃនពិនƐុគណិ តវិទǚរបស់សិសƞមួយǃƒ ក់ែដលទទួលǇន។
ពិនƐុ ƙបកង់ (f) េƙបȣបេធȢប (f %)
1
2
3
4
5
6
7
8
4
5
2
10
15
8
4
2
8
10
4
20
30
16
8
4
សរុប 50 100
សិសƞែដលទទួលǇនពិនƐុមួយǋនចំនួន 4 ǆក់ƙតȪវƺ 8% ៃនចំនួនសិសƞសរុប។ 4 េȄǃ េƙបកង់(ǂមេƽយ f)
េហយ 8 ƺេƙបកង់ គិតƺ % (ǂងេƽយ f % ) ។ េƙបកង់េធȢបៃនតំៃលមួយ ƺផលេធȢបរǏងេƙបកង់េǆះ និង
េƙបកង់សរុប។
3. ម៉ូត (Mode):
ម៉ូត គឺƺទិនƒន័យែដលǋនចំនួនខƕស់ƺងេគ។
ឧǄហរណ៍ : ƴងេƙƳមេនះƺេលខǕវយឺតកុǋរែដលេគǇនលក់ƽច់
1 ;1 ;2 ;2 ;2 ;3 ;3 ;3 ;3 ;4 ;4 ;4 ;5 ;5 ;5 ;6 ;6 ;7 ។
េតេលខǕវយឺតǁែដលលក់Ǉនេƙចនƺងេគ?
ដូេចƒះទិនƒន័យែដលǋនចំនួនេលចេឡងេƙចនƺងេគគឺ េលខ 3 ។
4. េមដǚន (Median):
គឺƺគឺƺǅតុែដលេǷកǁƉ លេគ ƳលǁេគសរេសរǅតុǄំងេǆះǂមលំƽប់េកន រឺ លំƽប់ចុះរួចេƙជសេរស
យកǅតុǁែដលេǷកǁƉ លǁ។េបសិនƺǅតុេǷកǁƉ លǋន2 េមដǚនគឺƙតȪវយកǅតុǄំង2 េǆះបូកចូលƵƒ
រួចែចកនឹង2 ។
តួកǁƉ លរបស់ Median =
2
1n
ឧǄហរណ៍ : គណǆេមដǚនៃនចំនួន 3 ;4 ;4 ;5 ;5 ;6 ;7 ;7 ;8 ;8 ;9 ;10 ;10 ;11 ។
េយងǇន:: ចំនួនតួរបស់ចំនួនǄំងអស់ǋន 14

ǆំេǕយ Median =
2
114
= 7.5
េƽយេមដǚនǋនចំនួនពីរ ែដលសƏិតេǷតួទី 7 ǋនតំៃលេសƗ 7 និង តួទី 8 ǋនតំៃលេសƗ 7 ។
ដូេចƒះេមដǚនគឺ
2
77
= 7
5. មធƘម (Mean):
Mean =
n
xxx n ....21
x ƺǅតុែដលǋន ; n ƺចំនួនតួរបស់ǅតុ។
ឧǄហរណ៍ : សិសƞǋƒ ក់ƙបលងវិȦƈ ǒរ 5 មុខǇនពិនƐុដូចƴងេƙƳមៈ 5;5;6;7;8; ។
ǆំេǕយ ពិនƐុមធƘមរបស់សិសƞ =
5
87655
=
5
31
= 6.2
6. រ ៉ង់ (Range):
រ៉ង់គឺƺផលដក ៃនតំៃលតួចុង និង តួេដមរបស់ទិនƒន័យែដលេរȢបǂមលំƽប់េកន។
ឧǄហរណ៍ : ទិនƒន័យƴងេƙƳមេនះƺពិនƐុរបស់សិសƞ 5 ǆក់េǷកƒុងǃƒ ក់េរȢនពីរ គឺǃƒ ក់ A និងǃƒ ក់ B ។
ǃƒ ក់ A : 3; 4; 5; 6; 7;
ǃƒ ក់ B : 1; 3; 5; 7; 9;
គណǆគំǎតៃនពិនƐុ រǏងតួេដម និងតួចុងៃនǃƒ ក់នីមួយៗ ?
គំǎតǃƒ ក់ A : 7 – 3 = 4
គំǎតǃƒ ក់ B : 9 – 1 = 8
ដូេចƒះ 4 និង 8 េȄǃ Range ។
េយងសេងžតេឃញǃǃƒ ក់ A និង ǃƒ ក់B ǋនេមដǚន និងមធƘម េសƗƵƒ គឺ 5 ។ ប៉ុែនƉពិនƐុǃƒ ក់ B ǋនគំǎតƴƚ ំងƺង
ǃƒ ក់ A ។ េគǃពិនƐុǃƒ ក់ B ǋនពƙƷយƴƚ ំងƺង ។
ឧǄហរណ៍ : ទិនƒន័យƴងេƙƳមេនះƺពិនƐុរបស់សិសƞ 7ǆក់ៈ 4; 4; 5; 6; 6; 6; 100
ទិនƒន័យេនះǋនពƙƷយេខǜយពីេƙǉះពិនƐុមួយចំនួនេទȢត េǷេកȢកៗƵƒ ប៉ុែនƉេបេគពិនិតƘǂមរ៉ង់គឺ
100 – 4 = 96 េឃញǃ រ៉ង់ǋនតំៃលធំ បȦƅ ក់ǃពិនƐុǋនពƙƷយƴƚ ំង ƺករណី ផƐុយពីƳរពិតៃនសិសƞែដលទទួល
Ǉន ដូេចƒះ រ៉ង់ពុំǕចយកƺƳរǇនេឡយ។
កƒុងករណី ែដលរ៉ង់ƶƚ តƵƒ ƹƂ យេពក េគƙតȪវបេងžតគំǎតមួយេƽយƳត់េƸល 25% ៃនពិនƐុǄប និង 25% ៃនពិនƐុខƕស់
េហយេគយករ៉ង់ែត 50% ៃនពិនƐុេǷកǁƉ លែដលេȄǃ ǕំងែទƳទីល ( Interquartile Rang ) ។
7. ǕំងែទƳទˬល (Interquartile Range):
Ƴទីល: ែបកែចកសំនុំៃនƳរអេងžតមួយƺ 4ចំែនកេសƗƵƒ ែដលǋន 3 Ƴទីលគឺ Ƴទីលទី1 (Q1); Ƴទីលទី2 (Q2);
Ƴទីលទី3 (Q3) ។
េដសុីល: ែបងែចកសំនុំៃនƳរអេងžតមួយƺ 10ចំែនកេសƗƵƒ ែដលǋន 9 េដសុីល D1;……..;D9 ។
ែពរសង់ទីល: ែបងែចកសំនុំៃនƳរអេងžតមួយƺ 100ចំែនកេសƗƵƒ ែដលǋន 99 ែពរសង់ទីល
P1..........P99 េគǕចគណǆទីǂំងរបស់ ែពរសង់ទីល ǂមរូបមនƉƴងេƙƳម:
Lp: (N +1)
100
P
ឧǄហរណ៍ : ទិនƒន័យƴងេƙƳមƺពិនƐុរបស់សិសƞ 16ǆក់
1; 3; 3; 5; 6; 7; 7; 9; 9; 10; 10; 11; 13; 15; 75; 100 ។

25% ៃនពិនƐុǄប គឺ 1; 3; 3; 5
25% ៃនពិនƐុខƕស់ គឺ 13; 15; 75; 100
50% ៃនពិនƐុកǁƉ ល គឺ 6; 7; 7; 9; 9; 10; 10; 11
ដូេចƒះ រ៉ង់គឺ 11 – 6 = 5 ƺចេǆƚ ះǕំងែទƳទីល។ េគេធƛរេបȢបេនះ េគនឹងǇនតំៃលមួយែដលផƉល់លទƑផលលơមួយ
េǄះបីƺទិនƒន័យេǆះ ǋនពƙƷយƴƚ ំង រឺ េខǜយក៏េƽយ ។
ឧǄហរណ៏ ៈ ƴងេƙƳមេនះគឺƺបȥƅ ីƙǇក់ែខកមƗករ 15ǆក់ ែដលǇនេƙជសេរសេǷកƒុងƙកȩមហ៊ុនមួយៈ
2018$; 1758; 1721$; 1637$; 2097$; 2047$; 2205$; 1787$; 2287$; 1940$; 2311$; 2054$; 2406$; 1471$; និង 1460$ ។
រកƳទីលទី 1 និង Ƴទិលទី 3 ៃនƙǇក់ែខកមƗករ?
ជំǓនដំបូងƙតȪវេរȢបទិនƒន័យǂមលំƽប់េកនដូចƴងេƙƳមៈ
1460$; 1471$; 1637$; 1721$; 1758$; 1787$; 1940$; 2038$; 2047$; 2054$; 2097$; 2205$; 2287$; 2311$ nig 2406$ ។
ទីǂំងƳទីលទី1 Q1 = P25
Æ P25 : (15 +1)
100
25
= 4
ទីǂំងƳទីល ទី3 Q3 = P75
Æ P75 : (15 +1)
100
75
= 12
8. គំǎតƺមធƘម:
ឧǄហរណ៍ : ឈƗួញពីរǆក់Ǉនទិញǋន់ 5 កǙលដូចƵƒ (ទំងន់គិតƺ Kg) ។
- ǋន់ែដលឈƗួញទី1 ទិញǇនទំងន់ 1; 3; 5; 7; 9; ។
- ǋន់ែដលឈƗួញទី2 ទិញǇនǋនទំងន់ 3; 4; 5; 6; 7 ។
មធƘមទំង់ǋន់របស់ឈƗួញǄំងពីរគឺ
1X
5
97531
=
5
25
= 5
2X
5
76543
=
5
25
= 5
េគសេងžតេឃញǃ មធƘមទំងន់ǋន់របស់ឈƗួញǄំងពីរ ǋនតំៃលេសƗƵƒ Ǉនន័យǃǋន់ែដលឈƗួញǄំងពីរǇន
ទិញ ǋនទំងន់មធƘម 5Kg ដូចƵƒ ។
ប៉ុែនƉេបេគពិនិតƘេǵេលគំǎតៃនទំងន់ǋន់នីមួយៗ េធȢបនឹងមធƘម x គឺ xi – X
េគǇនǂǍងដូចƴងេƙƳមៈ
ǂǍងឈƗួញទី1 ǂǍងឈƗួញទី2
ix if xi – X Xxi ix if xi – X Xxi
1
3
5
7
9
1
1
1
1
1
-4
-2
0
2
4
4
2
0
2
4
3
4
5
6
7
1
1
1
1
1
-2
-1
0
1
2
2
1
0
1
2
¦ 5 0 12 ¦ 5 0 6
ǂមǂǍងǄំងពីរƴងេល េគសេងžតេឃញǃផលបូគគំǎតៃនទំងន់ǋន់ ឈƗួញទី1 ǋនតំៃលធំƺងគំǎតៃនទំងន់
ǋន់ឈƗួញទី2។េបេគយកផលបូកគំǎតែចកនឹងផលបូកេƙបកង់េគǇនចំនួន 1 េȄǃគំǎតƺមធƘមǂងេƽយ
MAD ។

¦
¦
i
i
f
Xx
MAD
ដូេចƒះ MAD1 =
5
12
= 2.4 និង MAD2 =
5
6
= 1.2
េƽយគំǎតƺមធƘម MAD2 MAD1 េគǃǋន់ែដលឈƗួញទី2 ទិញ Ǉនǋន់ǋនទំងន់េសƗǒច់ƺង ǋន់ែដល
ឈƗួញទី1 ទិញǇន។ដូេចƒះគំǎតƺមធƘមគឺƺមធƘមៃនគំǎត។
9. Ǐ៉ រƘង់ ((Variance) ន˫ង គំǎតសƉង់ƽ ((Standard Deviation):
េƽយ xi – X ǋនតំៃលអវិជƅǋន េគេលក

2
Xxi េគǇនៈ
ǂǍងទី1 ǂǍងទី2
ix xi – X

2
Xxi
1
3
5
7
9
-4
-2
0
2
4
16
4
0
4
16
3
4
5
6
7
-2
-1
0
1
2
4
1
0
1
4
¦ 0 40 ¦ 0 10
េបេគយកផលបូកƳេរ ៃនគំǎតកƒុងǂǍងនីមួយៗ ែចកនឹងផលបូកេƙបកង់ េគǇនចំនួនមួយេȄǃ Ǐ៉រƘង់ ǂង
េƽយ

2
2
¦
¦
i
i
f
Xx
V
ដូេចƒះ 8
5
402
1V ; 2
5
102
2V
ចំែនកឯ គំǎតសƉង់ƽ (Standard Deviation) ƺរឹសƳេរៃនǏ៉រƘង់។

2
¦
¦
i
i
f
Xx
V
ដូេចƒះ 82.281V ; 41.122V
9. លំេអȢងសƉង់ƽ ((Standard Error):
េǷកƒុងចំនុចេនះេយងǕចគណǆេǵេលលុះេអȢងសƉង់ƽ S ǇនេƽយǈƐ ល់ពីគំǎតសƉង់ƽV ។
រូបមនƉគឺ:
1n
n
S V
េǷកƒុងឧǄហរណ៏ ƴងេល េយងសូមេលកយកទិនƒន័យរបស់ឈƗួញទី1 មកេធƛƳរសិកǜ។
េឃញǃ V = 2.82 និង n = 5 .េយងǕចគណǆ S េƽយេƙប រូបមនƉ:
15
5
82.2S 3.15
10. ចេǆƚ ះេជȟƺក់ ((Confidental Interval) :
ឧបǋǃេយងចង់Ǉ៉ ន់ǒƗ នេǵេលǊគរយៃនសំនុំƙបƺជនែដល ចូលចិតƎពិǒរ Coca-cola និងPepsi ។េយងǕច
េƙជសេរស យកគំរូែដលǋនមនុសƞ 100ǆក់ េហយេយង ឧបǋǃេយងេឃញǋន 50 ǆក់ចូលចិតƎពិǒ Pepsi

។គំរូមួយេផƞងេទȢតǋនƙបƺជន 100ǆក់ ǕចឲលទƑផលេផƞងមួយេទȢត។េតƳរǇ៉ ន់ǒƗ នរបស់េយងែដលǃǋន
55% ǋនǊពចǙស់ǎស់ǌ៉ ងដូចេមƉចែដរ?េយងƙតȪវេធƛƳរǏស់ែវងេដមƓីរកឲេឃញǃេតǊគរយǁមួយǕចƙតឹម
ƙតȪវ។
េដមƓីេឆƚយេǵនឹងសំនួរេនះ េយងƙតȪវគណǆ ចេǆƚ ះេជȟƺក់ (C0nfidence Interval) ។េǷកƒុងឧǄហរណ៏ ƴងេល
ចេǆƚ ះេជȟƺក់ǕចេǷពី (45,65) ែដលǕចǋនន័យǃǊគរយពិតǕចសƏិតេǷកែនƚងǁមួយេǷចេǆƚ ះពី 45 េǵ
65 ។
េនះគឺƺរូបមនƉេដមƓីគណǆ ចេǆƚ ះេជȟƺក់ ែដលǋនែដនកំណត់ចេǆƚ ះេជȟƺក់ 95% គឺ

n
PP
P

r
1
96,1
ែដល P: ƺǊគរយគំរូ (is your sample percentage)
n: ƺទំហំគំរូ (is your sample size)
ចំេǉះចេǆƚ ះេជȟƺក់ 99% គឺ

n
PP
P

r
1
58,2
អនុវតƎចំេǉះឧǄហរណ៏ ƴងេលP = 0.55 , n = 100
ដូេចƒះេដមƓីអនុវតƎចំេǉះរូបមនƉែដលេយងកំនត់ចេǆƚ ះេជȟƺក់ 95% េយងǇន

0975.055.0
100
45.055.0
96.155.0 r
េយងទទួលǇន Upper limit:

6475.00975.055.0
100
45.055.0
96.155.0
Lower limit:

4525.00975.055.0
100
45.055.0
96.155.0
ƙបសិនេបេយងបូក េយងទទួលǇនលទƑផលែដនƴងេលគឺ Upper limit = 0.6475
ƙបសិនេបេយងដក េយងទទួលǇនលទƑផលែដនƴងេƙƳមគឺ Lower limit = 0.4525
េបេយងƳត់ខƐង់ ៃនǊគរយǄំងេនះ ចេǆƚ ះេជȟƺក់ 95% គឺ (45, 65) ។
លំǓត់ទី1: គណǆចេǆƚ ះេជȟƺក់ 99% េǷកƒុងឧǄហរណ៏ ƴងេល
ǂមឧǄហរណ៏ ƴងេលេយងǇន P = 0.55 , n = 100
ដូេចƒះេដមƓីអនុវតƎចំេǉះរូបមនƉែដលេយងកំនត់ចេǆƚ ះេជȟƺក់ 99% េយងǇន

1283.055.0
100
45.055.0
58.255.0 r
េយងទទួលǇន Upper limit:

6783.01283.055.0
100
45.055.0
58.255.0
Lower limit:

4217.01283.055.0
100
45.055.0
58.255.0
ƙបសិនេបេយងបូក េយងទទួលǇនលទƑផលែដនƴងេលគឺ Upper limit = 0.6783
េបƙបសិនេបេយងដក េយងទទួលǇនលទƑផលែដនƴងេƙƳមគឺ Lower limit = 0.4517
េបេយងƳត់ខƐង់ ៃនǊគរយǄំងេនះ ចេǆƚ ះេជȟƺក់ 99% គឺ (42, 68) ។

លំǓត់ទី2: គណǆចេǆƚ ះេជȟƺក់ 95% និង 99% ចំេǉះករណី ែដលគំរូǊគរយរបស់អƒកǋន 30 េហយទំហំគំរូ
របស់អƒក (Sample size)ǋន 400 ។
េយងǇនៈ គំរូǊគរយ P = 30% = 0.30 , n = 400
គណǆចេǆƚ ះេជȟƺក់ 95%

0449.03.0
400
7.03.0
96.13.0 rr
Æ Upper limit: 0.3 + 0.0449 = 0.3449
Æ Lower limit: 0.3 - 0.0449 = 0.2551
េបេយងƳត់ខƐង់ ៃនǊគរយǄំងេនះ ចេǆƚ ះេជȟƺក់ 95% គឺ(26% , 34%)

0591.03.0
400
7.03.0
58.23.0 rr
Æ Upper limit: 0.3 + 0.0591 = 0.3591
Æ Lower limit: 0.3 - 0.0591 = 0.2409
េបេយងƳត់ខƐង់ ៃនǊគរយǄំងេនះ ចេǆƚ ះេជȟƺក់ 99% គឺ (24%,36%) ។
លំǓត់ទី3 : គណǆចេǆƚ ះេជȟƺក់ 96% និង 98% ចំេǉះករណី ែដលគំរូǊគរយ (P) របស់អƒកǋន45 េហយ ទំហំគំរូ
(n) របស់អƒកǋន 250 ។
េយងǇនៈ គំរូǊគរយ P = 45 = 0.45 ; ទំហំគំរូ n = 250

0645.045.0
250
55.045.0
05.245.0 rr
Æ Upper limit: 0.45 + 0.0645 = 0.5145
Æ Lower limit: 0.45 - 0.0645 = 0.3855

0729.045.0
250
55.045.0
32.245.0 rr
Æ Upper limit: 0.45 + 0.0729 = 0.5229
Æ Lower limit: 0.45 - 0.0729 = 0.3771

Areasin one tail of the normal curve at selected values of x /V from arithmetic mean.
This Table shows:
s /V .00 .01 .02 .03 .04 .05 .06 .07 .08 .09
0.0 .5000 .4960 .4920 .4880 .4840 .4801 .4761 .4721 .4681 .4641
0.1 .4602 .4562 .4522 .4483 .4443 .4404 .4364 .4325 .4286 .4247
0.2 .4207 .4168 .4129 .4090 .4052 .4013 .3974 .3936 .3897 .3859
0.3 .3821 .3783 .3745 .3707 .3669 .3632 .3594 .3557 .3520 .3483
0.4 .3446 .3409 .3372 .3336 .3300 .3264 .3228 .3192 .3156 .3121
0.5 .3085 .3050 .3015 .2981 .2946 .2912 .2877 .2843 .2810 .2776
0.6 .2743 .2079 .2676 .2643 .2611 .2578 .2546 .2514 .2483 .2451
0.7 .2420 .2389 .2358 .2327 .2296 .2266 .2236 .2206 .2177 .2148
0.8 .2119 .2090 .2061 .2033 .2005 .1977 .1949 .1922 .1894 .1867
0.9 .1841 .1814 .1778 .1762 .1736 .1711 .1685 .1660 .1635 .1611
1.0 .1587 .1562 .1539 .1515 .1492 .1469 .1446 .1423 .1401 .1379
1.1 .1357 .1335 .1314 .1292 .1271 .1251 .1230 .1210 .1190 .1170
1.2 .1151 .1131 .1112 .1093 .1075 .1056 .1038 .1020 .1003 .0985
1.3 .0968 .0951 .0934 .0918 .0901 .0885 .0869 .0853 .0838 .0823
1.4 .0808 .0793 .0778 .0764 .0749 .0735 .0721 .0708 .0694 .0681
1.5 .0668 .0655 .0643 .0630 .0618 .0606 .0594 .0582 .0571 .0559
1.6 .0548 .0537 .0526 .0516 .0505 .0495 .0485 .0475 .0463 .0455
1.7 .0446 .0436 .0427 .0418 .0409 .0401 .0392 .0384 .0375 .0367
1.8 .0359 .0351 .0344 .0336 .0329 .0322 0314 .0307 .0301 .0294
1.9 .0287 .0281 .0274 .0268 .0262 .0256 .0250 .0244 .0239 .0233
2.0 .0228 .0222 .0217 .0212 .0207 .0202 .0197 .0192 .0188 .0189
2.1 .0179 .0174 .0170 .0166 .0162 .0158 .0154 .0150 .0146 .0145
2.2 .0139 .0136 .0132 .0129 .0123 .0122 .0119 .0116 .0113 .0117
2.3 .0107 .0104 .0102 .00990 .00964 .00939 .00914 .00889 .00866 .0084
2.4 .00820 .00789 .00776 .00755 .00734 .00714 .00695 .00676 .00637 .0063
2.5 .00621 .00604 .00587 .00570 .00554 .00539 .00523 .00508 .00494 .00480
2.6 .00466 .00453 .00440 .00427 .00415 .00402 .00391 .00379 .00368 .00357
2.7 .00347 .00336 .00326 .00317 .00307 .00298 .00289 .00280 .00272 .00264
2.8 .00256 .00248 .00240 .00233 .00226 .00219 .00212 .00205 .00199 .00193
2.9 .00187 .00181 .00175 .00169 .00164 .00159 .00154 .00149 .00144 .00139

1. ចូររក ម៉ូត ៃនតំៃល 1 ;1 ;2 ;2 ;2 ;3 ;3 ;3 ;3 ;4 ;5 ;5 ;5 ;5 ;5 ;6 ;7 ;7 ;7 ;7 ;7 ។
†A. ម៉ូត = 3
†B. ម៉ូត = 5
†C. ម៉ូត = 7
2. ចូររក Median ៃនតំៃល 1 ;1 ;2 ;2 ;2 ;3 ;3 ;3 ;3 ;4 ;5 ;5 ;5 ;5 ;5 ;6 ;7 ;7 ;7 ;7 ;7 ។
†A. Median = 3
†B. Median = 5
†C. Median = 7
3. េតǕំងែទƳទីល (Interquartile Range) ǋនប៉ុǆƗ នƙបេភទ? អƛីខƚះ?
†A. 3 ƙបេភទដូចƺ Ƴទីល, េដសុីល, និង ែពរសង់ទីល
†B. Ƴទីល, េដសុីល, និង ែពរសង់ទីល
†C. ចំេលយ A និង B គឺƺចំេលយƙតឹមƙតȪវ

Ƴរ˛Ǌគទ˫នƒន័យƺមួយ Frequencies
1. Frequencies:
បǆƐ ប់ពីǇនេធƛƳរƙបមូលនូវ ទិនƒន័យមកបȥƃូ លកƒុងកមƗវិធី SPSS េហយ េǆះនឹងƻនេǵដល់ វិធីǒȜសƉកƒុងƳរ
វិǊគទិនƒន័យ និងបកƙǒយេǵេលទិនƒន័យែដលេយងǇនវិǊគេǆះ។
Frequencies គឺវិធីǒȜសƉ កƒុងƳរវិǊគទិនƒន័យ េƽយេធƛƳរǍប់ចំនួន រឺ Ǐយតំៃល េǵេលទិនƒន័យែដលǋនƙបេភទ
ƺ Qualitative Data (Nominal Ordinal) ។
ឧǄហរណ៍ : េបកយក File SPSS មួយែដលǋនេƻƗ ះ Car.sav ។ េǷកƒុង File េនះគឺបƷƟ ញនូវទិនƒន័យមួយចំនួន
ែដលǄក់ទងេǵនឹងƳរេƙបƙǇស់រថយនƉ េǷǂមតំបន់មួយចំនួន។ ǂមរយៈឧǄហរណ៍ ƴងេល េយងនឹងេធƛƳរ
វិǊគ េƽយចង់ដឹងǃ េតរថយនƉរបស់ƙបេទសǁែដលǋនǊពេពញនិយមƺងេគ។
1. ចុច Analyze Menu
2. Descriptive Statistics
3. Frequencies
4. សូមបȥƅូ ន Variable េƻƗ ះ Country of Origin [origin] មកƽក់កƒុងƙបអប់ Variable(s):
5.ចុច OK Button
6. ƴងេƙƳមេនះƺលទƑផលែដទទួលǇនេǷកƒុង SPSS Viewer
1
2 3
4
5

Ƴរបកƙǒយទិនƒន័យ
េƽយេធƛƳរអេងžតេǵេលរថយនƉ 406 េƙគȠង ǇនបƷƟ ញឲេយងេឃញǃ កƒុងចំេǁមរថយនƉǄំងអស់េǆះ ǋន 3
ƙបេភទ គឺ American, European និង Japanese េƽយកƒុងេǆះ:
- រថយនƉ American ǋនចំនួន 253 េƙគȠង
- រថយនƉ European ǋនចំនួន 73 េƙគȠង
- រថយនƉ Japanese ǋនចំនួន 79 េƙគȠង
េǷកƒុងេǆះ ǋនរថយនƉ 1 េƙគȠងមិនǇនកំនត់ƙបេភទរបស់Ǐេទ។
េƙƳយពីេធƛƳរវិǊគរួចមក រថយនƉែដលេពញនិយមƺងេគ គឺរថយនƉ American ែដលǋនចំនួនរហូតដល់ 253
េƙគȠថ េសƗនឹង 62.3% និង រថយនƉែដលេពញនិយមបǆƐ ប់ គឺ រថយនƉ Japanese ែដលǋនចំនួន 79 េƙគȠង េសƗនឹង
19.5% េហយនឹង រថយនƉមិនសូវេពញនិយមគឺរថយនƉ European ែដលǋនចំនួន 73 េƙគȠងេសƗនឹង 18.0% ។
2. ស˫កǜេǵេលˬ SStatistics (Central Tendency):
េǷកƒុង Frequencies ក៏ǕចេធƛƳរវិǊគេǵេលទិនƒន័យែដលǋន Measure ƺ Scale ផងែដរ។
ឧǄហរណ៍ : េបកយក File SPSS មួយែដលǋនេƻƗ ះǃ Class AB year 1 េƽយេធƛƳរវិǊគេǵេលពិនƐុសរុប របស់
សិសƞǄំងអស់ដូចƺ ចង់ដឹងពី Mean, Median, Mode, Sum ។
3. Frequencies
4. សូមបȥƅូ ន Variable េƻƗ ះ Total មកƽក់កƒុងƙបអប់ Variable(s):
5.ចុច Statistics Button
1
2 3
6

6. េǷកƒុងƙបអប់ Central Tendency សូម Tick យក Mean, Median, Mode និង Sum
7. ចុច Continue Button
Mean : សំǍប់ែសƛងរកតំៃលមធƘម ។
Median : សំǍប់ែសƛងរកតំៃលតួកǁƉ ល។
Mode : សំǍប់ែសƛងរកតំៃលែដលǋនចំនួនខƕស់ƺងេគ រឺ េលចេឡងេƙចនƺងេគ។ƙបសិនƳរវិǊគǇន
សងžតេឃញǃ Mode ǋនចំនួនេƙចន េǆះǏនឹងយកលទƑផល Mode ǁែដលǋនតំៃលតូចƺង
េគ។
Sum : សំǍប់ែសƛងរកផលបូកសរុបǄំងអស់។
4 5
6
7

33. ស˫កǜេǵេលˬ PPercentile Values (Quartiles):
Quartiles គឺែបកែចកសំនុំៃនƳរអេងžតមួយƺបួនចំែនកេសƗƵƒ ែដលǋន 25% , 50% និង 75% ។
ឧǄហរណ៍ : េបកយក File SPSS មួយែដលǋនេƻƗ ះǃ Class AB year 1 បǆƐ ប់មក:
3. Frequencies
8
9
1
2 3

6. Tick យក Quartiles
4 5
6
7
8

44. ស˫កǜេǵេលˬ PPercentile Values (Cut Points):
Cut points គឺែបងែចកសំនុំៃនƳរអេងžតមួយƺដប់ចំែនកេសƗƵƒ រឺេǵǂមចំនួនែដលេយងǇនកំនត់។
3. Frequencies
6. Tick យក Cut Points for េហយកƒុងƙបអប់សូមកំនត់េលខ 10
9
1
2 3
4 5

6
8
9
7

55. ស˫កǜេǵេលˬ PPercentile Values (Percentiles):
Percentile(s): ែបកែចកសំនុំៃនƳរអេងžតមួយƺមួយរយចំែនកេសƗƵƒ រឺេǵǂមចំនួនែដលេយងǇនកំនត់ ។
ឧǄហរណ៍ : េបកយក File SPSS មួយែដលǋនេƻƗ ះǃ Class AB year 1 បǆƐ ប់មក េយងចង់ែបកែចកសំនុំƺƙǇំ
ចំែនកេសƗƵƒ ដូេចƒះសូមអនុវតƎǂមជំǓនដូចƴងេƙƳម:
3. Frequencies
6. សូម Tick យក Percentile(s) េហយេǷកƒុងƙបអប់ Percentile(s) សូមបȥƃូ លេលខ 20
7. ចុច Add Button
8. េǷកƒុងƙបអប់ Percentile(s) សូមបȥƃូ លេលខ 40
1
2 3
4 5
6
7

9
8
10
11
12
13
14

66. ស˫កǜេǵេលˬ SStatistics (Dispersion):
3. Frequencies
15
16
1
2 3

6. Tick យក
Std.deviation : សំǍប់ែសƛងរកគំǎតសƉង់ƽរ (Standard deviation)
Variance : សំǍប់ែសƛងរកǏ៉រƘង់។
Range : សំǍប់រកគំǎតរǏងទិនƒន័យែដលǄបបំផុតេǵទិនƒ័យែដលខƕស់បំផុត។
Minimum : សំǍប់រកទិនƒន័យែដលǋនតំៃលǄបបំផុត។
Maximum : សំǍប់រកទិនƒន័យែដល ǋនតំៃលខƕស់បំផុត។
S.E. mean (Standard Error Mean): សំǍប់ែសƛងរកតំៃល Standard Error Mean ។
4 5
6
7

77. Ƴរបេងžˬត Bar Charts:
ឧǄហរណ៍ េបកយក File SPSS ែដលǋនƙǒប់េǷកƒុង C:Program FilesSPSS Evaluation Cars.sav។េǷកƒុង File
េនះគឺបƷƟ ញនូវទិនƒន័យមួយចំនួនែដលǄក់ទងេǵនឹងƳរេƙបƙǇស់រថយនƉ េǷǂមតំបន់មួយចំនួន។េƙƳយពីƳរ
វិǊគេយងនឹងទទួលǇន ǂǍងលទƑផល េហយនឹង Chart ។
3. Frequencies
8
9
1
2 3

6. េƙជសេរសយក Bar charts
4
5
6
7
8

88. Ƴរបេងžˬត Pie Charts:
3. Frequencies
6. េƙជសេរសយក Pie charts
1
2 3
4
5

6
7
8

99. Ƴរបេងžˬត Histograms:
3. Frequencies
6. សូម Tick យកǉកƘ With normal curve េដមƓីឲបƷƟ ញែខƞេƳង
1
2 3
4
6
5
7

110. ƳរបែនƏម DData Label េǵឲ CChart:
1. ចុច Double Click េលǈƐ ំងរបស់ Chart
8
1

2. េǷកƒុងǈƐ ំង Chart Editor ចុច Element Menu
3. ចុច Show Data Labels
4. បǆƐ ប់មកសូម Select េល Data Label
5. េǷកƒុងƙបអប់ Font Size េយងǕចេƙជសេរសេǵǂមតំរូវƳរ
6. Close ǈƐ ំង Chart Editor
11. ស˫កǜេǵេលˬ FFormat:
ឧǄហរណ៍ :េបកយក File SPSS ែដលǋនǋនេƻƗ ះǃ Cars.sav ។េǷកƒុង File េនះគឺបƷƟ ញនូវទិនƒន័យមួយចំនួន
ែដលǄក់ទងេǵនឹងƳរេƙបƙǇស់រថយនƉ េǷǂមតំបន់មួយចំនួន។
3. Frequencies
5.ចុច Format Button
2
3
4
5
6
1
2 3

Spss khmer

Recommended

Recommended

More Related Content

What's hot

What's hot (16)

More from Kosal Dean

More from Kosal Dean (7)

Spss khmer