Research

1. Business Research Method
100-009
วิธีการวิจัยทางธุรกิจ
[อ.นิธินพ ทองวาสนาสง]
สถิติเพื่อการวิจัยทางธุรกิจ

2. หัวขอสําคัญในบท
2
• สถิติที่ใชในการวิจัย
• การวัดคาตัวแปร
• มาตราวัดที่เหมาะสมสําหรับสถิติตางๆ
• ตัวอยางการตั้งสมมุติฐาน
• วิธีการในการทดสอบสมมุติฐาน
• การวิเคราะหความสัมพันธระหวางตัวแปร
• การวิเคราะหไควสแคว
• การระบุและแปรความหมายความสัมพันธระหวางตัวแปร

3. แบงเปน 2 ประเภท
• สถิติพื้นฐานหรือสถิติเชิงพรรณนา
• สถิติขั้นสูงหรือสถิติเชิงอนุมาน
สถิติที่ใชในการวิจัย
3

4. สถิติพื้นฐานหรือสถิติเชิงพรรณนา
สถิติพื้นฐาน ไดแก สถิติวิเคราะหเพื่อแสดงความหมายทั่วไปของขอมูล และ
ใชเปนพื้นฐานในการคํานวณสถิติขั้นสูงตอไป ซึ่งสถิติพื้นฐาน ไดแก
1.1 การแจกแจงความถี่ (frequency) เปนการวิเคราะหเพื่อการแจงนับขอมูล ทําให
เห็นภาพรวมของขอมูลวามีลักษณะการกระจายอยางไร
1.2 การวัดแนวโนมเขาสูสวนกลาง เปนการวิเคราะหเพื่อหาคากลางเพื่อใชเปนตัวแทน
ของขอมูลชุดหนึ่งๆ ทําใหสามารถอธิบายความหมายของขอมูล ทั้งหมดไดชัดเจนขึ้น
ไดแก คาเฉลี่ย (Mean) มัธยฐาน (Median) และฐานนิยม(Mode)
สถิติที่ใชในการวิจัย
4

5. สถิติพื้นฐานหรือสถิติเชิงพรรณนา
1.3 การวัดการกระจาย เปนการวิเคราะหลักษณะการกระจายของขอมูลที่
รวบรวมมาได เพื่อใหเห็นความแตกตางของขอมูลนั้น ไดแก พิสัย(Range) สวน
เบี่ยงเบนมาตรฐาน(Standard Deviation) และความแปรปรวน(Variance)
1.4 การเปรียบเทียบ เปนการวิเคราะหเพื่อนําไปใชในการเปรียบเทียบขอมูล
ตางกัน เชน อัตราสวน รอยละ เปอรเซ็นไทล(Percentile)
สถิติที่ใชในการวิจัย
5

6. สถิติขั้นสูง หรือสถิติเชิงอนุมาน
2.1 สถิติที่ใชหาประสิทธิภาพของเครื่องมือ เปนสถิติที่ใชสําหรับการวิเคราะหหา
ประสิทธิภาพและประสิทธิผลของเครื่องมือที่ใชในการวิจัย เชน หาคาอํานาจ
จําแนก(Discrimination Index : r) หาคาความยาก (Level of Difficulty : p)
หาคาความเชื่อมั่น (Reliability) เปนตน
สถิติที่ใชในการวิจัย
6

7. สถิติขั้นสูง หรือสถิติเชิงอนุมาน
2.2 สถิติที่ใชในการทดสอบสมมติฐาน เปนสถิติที่ใชสําหรับการวิเคราะหเพื่อ
ทดสอบสมมติฐานวาเปนจริงตามที่กําหนดไวหรือไม ไดแก
2.2.1 การทดสอบความแตกตางระหวางกลุม ไดแก t-test F-test และไควส
แควร
2.2.2 การหาความสัมพันธ เปนการวิเคราะหเพื่อใหทราบความสัมพันธ
ระหวางขอมูลตั้งแต 2 ชุดขึ้นไปวามีความสัมพันธกันหรือไม และสัมพันธกันในลักษณะ
ใด ไดแก การหาสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ (correlation)
สถิติที่ใชในการวิจัย
7

8. สถิติขั้นสูง หรือสถิติเชิงอนุมาน
2.2 สถิติที่ใชในการทดสอบสมมติฐาน เปนสถิติที่ใชสําหรับการวิเคราะหเพื่อ
ทดสอบสมมติฐานวาเปนจริงตามที่กําหนดไวหรือไม ไดแก
2.2.3 การพยากรณ (regression) เปนการวิเคราะหการถดถอยของขอมูล ที่
เปนตัวแปรพยากรณ และตัวแปรตามวาตัวแปรพยากรณ สามารถทํานายผลหรือสงผล
ตอตัวแปรตามไดในลักษณะใด
สถิติที่ใชในการวิจัย
8

9. การวัดคาตัวแปร
9
 มาตรานามบัญญัติ (Nominal Scale)
 มาตราเรียงอันดับ (Ordinal Scale)
 มาตราอันตรภาค (Interval Scale)
 มาตราอัตราสวน (Ratio Scale)

10. เปนการจัดกลุม หรือ จําแนกประเภท
 เพศ - ชาย แทน 1
- หญิง แทน 2
 ศาสนา - พุทธ แทน 1
- คริสต แทน 2
- อิสลาม แทน 3
การวัดคาตัวแปร
10
 มาตรานามบัญญัติ (Nominal Scale)

11. การวัดคาตัวแปร
11
 มาตราเรียงอันดับ (Ordinal Scale)
เปนการจัดลําดับที่ของสิ่งที่ตองการวัด
∗ ความสวยงาม
∗ ผลการประกวดวาดรูป
∗ ฐานะทางเศรษฐกิจ (สูง กลาง ต่ํา)
(บอกไดวามากกวา / นอยกวา แตไมสามารถบอกไดวาความแตกตางระหวางกลุมมีคาเทาใด : ชวง
หางไมเทากัน)

12. การวัดคาตัวแปร
12
 มาตราอันตรภาค (Interval Scale)
เปนคาที่ไดจากการวัดสิ่งที่ตัวการศึกษา ที่มีชวงหางเทากัน
 คะแนนสอบวิชาบัญชี คะแนนเต็ม 30 คะแนน สมพรได 10 คะแนน อัมพร ได
25 คะแนน สามารถบอกไดวาอัมพร ไดคะแนนมากกวา สมพร อยู 15 คะแนน
 อุณหภูมิ 10 องศา กับ 15 องศา สามารถบอกไดวา อุณหภูมิ 15 องศา รอนกวา
บอกความแตกตางระหวางกลุมได และมีชวงเทากัน แตไมมีศูนยแท

13. การวัดคาตัวแปร
13
 มาตราอัตราสวน (Ratio Scale)
เปนคาที่ไดจากการวัดเหมือน มาตราอันตรภาคแตดีกวา คือ
มีศูนยแท (Absolute Zero)
0 มีคาเปน 0 ตามความหมายทางคณิตศาสตร
- รายได
- อายุ
- ความสูง

14. มาตราวัดที่เหมาะสมสําหรับสถิติตางๆ
14

15. 1. คําถามที่ใหผูตอบแบบสอบถามเลือกตอบไดเพียงขอเดียว
เพศ
........ (1) ชาย
........ (2) หญิง
อายุ
........ (1) ต่ํากวา 20 ป ........ (2) 20-30 ป
........ (3) 31- 40 ป ........ (4) 41-50 ป
........ (5) 50 ปขึ้นไป
ลักษณะคําถามในแบบสอบถามและสถิติที่ใช
มาตราวัดที่เหมาะสมสําหรับสถิติตางๆ
15

16. ลักษณะคําถามในแบบสอบถามและสถิติที่ใช
สถิติที่ใชคือความถี่ (Frequency) และรอยละ (Percentage)
มาตราวัดที่เหมาะสมสําหรับสถิติตางๆ
16
เพศ จํานวน รอยละ
ชาย 141 43.4
หญิง 184 56.6
รวม 325 100.0

17. 2. คําถามที่ใหผูตอบแบบสอบถามเลือกตอบไดมากกวา 1 ขอ ใครมี
สวนสําคัญในการซื้อสังฆภัณฑของทาน
....... (1) บิดา มารดา ....... (2) พี่นอง
....... (3) สามี ภรรยา ....... (4) เพื่อน
....... (5) หมอดู ....... (6) พระภิกษุ
....... (7) ตัดสินใจเอง ....... (8) บุตร
....... (9) อื่นๆ โปรดระบุ............................
มาตราวัดที่เหมาะสมสําหรับสถิติตางๆ
17
ลักษณะคําถามในแบบสอบถามและสถิติที่ใช

18. ลักษณะคําถามในแบบสอบถามและสถิติที่ใช
สถิติที่ใชคือความถี่ (Frequency) และรอยละ (Percentage)
มาตราวัดที่เหมาะสมสําหรับสถิติตางๆ
18
ผูมีสวนในการเลือก จํานวน รอยละ
บิดา มารดา 123 37.8
บุตร 20 6.2
พระภิกษุ 33 10.2
พี่นอง 36 11.1
เพื่อน 30 9.2
ตัดสินใจเอง 217 66.8
สามี ภรรยา 87 26.8
หมอดู 9 2.8
อื่นๆ 8 2.5
หมายเหตุ : ตอบไดมากกวา 1 ขอ จากผูตอบแบบสอบถาม 325 คน

19. 3. คําถามที่ใหผูตอบแบบสอบถามใหระดับความสําคัญของปจจัยทาง
การตลาดหรือระดับความพึงพอใจ
มาตราวัดที่เหมาะสมสําหรับสถิติตางๆ
19
ลักษณะคําถามในแบบสอบถามและสถิติที่ใช
ปจจัยผลิตภัณฑ มากที่สุด มาก ปานกลาง นอย นอยที่สุด
สินคามีคุณภาพ
สีของผาจีวร
กลองสวยงาม

20. ตัวอยางสถิติที่ใชคาเฉลี่ย (Means)
ระดับความสําคัญระดับคะแนน
สําคัญนอยที่สุด 1 สําคัญนอย 2
สําคัญปานกลาง 3 สําคัญมาก 4
สําคัญมากที่สุด 5
การแปลผล
คาเฉลี่ย 1.00 – 1.49 จัดอยูในระดับสําคัญนอยที่สุด
คาเฉลี่ย 1.50 – 2.49 จัดอยูในระดับสําคัญนอย
คาเฉลี่ย 2.50 – 3.49 จัดอยูในระดับสําคัญปานกลาง
คาเฉลี่ย 3.50 – 4.49 จัดอยูในระดับสําคัญมาก
คาเฉลี่ย 4.50 – 5.00 จัดอยูในระดับสําคัญมากที่สุด
มาตราวัดที่เหมาะสมสําหรับสถิติตางๆ
20

21. ตัวอยางสถิติที่ใชคาเฉลี่ย (Means)
มาตราวัดที่เหมาะสมสําหรับสถิติตางๆ
21
ปจจัยสวนประสมทางการตลาด คาเฉลี่ย แปลผล
ผลิตภัณฑ 4.27 มาก
ราคา 4.66 มากที่สุด
ชองทางการจัดจําหนาย 3.68 มาก
การสงเสริมการตลาด 3.42 ปานกลาง
รวม 4.01 มาก

22. คาสถิติและคาพารามิเตอร
สถิติอางอิง ขึ้นอยูกับขนาดตัวอยางและการกระจายซึ่งนํามาใชในการกําหนด
ถึงความผิดพลาดจากการเลือกตัวอยาง (Sampling Error)
• คาสถิติ (Sample Statistic) : คาเฉลี่ย เปอรเซ็นต
• Standard Error : การวัดความหลากหลายของการกระจายของตัวอยาง
ชวงของความเชื่อมั่น (Confidence Intervals) คือ ระดับของความถูกตองที่
นักวิจัยตองการและแสดงในรูประดับของความเชื่อมั่นเปนเปอรเซนต ขึ้นอยูกับขนาด
ตัวอยางและการกระจายของตัวอยาง
มาตราวัดที่เหมาะสมสําหรับสถิติตางๆ
22

23. สมมุติฐานทดสอบความแตกตางระหวางคาเฉลี่ย 2 กลุม
Ho : คาเฉลี่ยอายุเฉลี่ยของนักศึกษาเพศหญิงและเพศชายเทากัน
Ha : คาเฉลี่ยอายุเฉลี่ยของนักศึกษาเพศหญิงและเพศชายไมเทากัน
หรือ
Ho : คาเฉลี่ยอายุเฉลี่ยของนักศึกษาเพศหญิงมากกวาคาเฉลี่ยของอายุเพศชาย
Ha : คาเฉลี่ยอายุเฉลี่ยของนักศึกษาเพศหญิงนอยกวาหรือเทากับคาเฉลี่ยของอายุเพศชาย
ตัวอยางการตั้งสมมุติฐาน
23

24. วิธีการในการทดสอบสมมุติฐาน
24
1. สรางประโยคความเชื่อ สมมุติฐานและสราง H0 และ Ha
2. การเลือกเทคนิคสถิติที่เหมาะสมและสอดคลองเพื่อหาคาสถิติทดสอบ
3. เลือกระดับนัยสําคัญ (α)
4. กําหนดขนาดตัวอยางและเก็บขอมูล นํามาคํานวณหาคาสถิติทดสอบ
5. หาคาความนาจะเปนที่สอดคลองกับคาสถิติ
6. เปรียบเทียบคาความนาจะเปนของคาสถิติกับระดับนัยสําคัญวาจะ
ยอมรับหรือปฏิเสธสมมุติฐาน
7. สรุปผล และอธิบายในลักษณะของปญหาทางการตลาด

25. Area of
Application
Subgroups or
Samples
Level of Scaling Test
Hypothesis about
frequency
distributions
One, Two or more Nominal, Ordinal Chi –square
Hypothesis about
means
One (large sample)
n >= 30
Metric (interval or ratio) Z-test for one mean
One (small sample)
n < 30
Metric (interval or ratio) t-test for one mean
Two (large sample)
n >= 30
Metric (interval or ratio) Z-test for two means
More than two Metric (interval or ratio) One-way ANOVA
สถิติที่ใชในการทดสอบสมมุติฐาน
25

26. ความสัมพันธ หมายถึง ความเชื่อมโยงที่เปนระบบระหวางตัวแปร
สองตัวแปร
ประเภทของความสัมพันธ
• Non monotonic Relationship คือ ตัวแปรสองตัวมีความสัมพันธกันใน
ลักษณะทั่วไป เชน ตอนเชาคนมักดื่มกาแฟ ตอนเที่ยงคนมักดื่มน้ําอัดลม
• Monotonic Relationship คือ การทราบถึงทิศทางของความสัมพันธระหวาง
ตัวแปรสองตัว ซึ่งอาจเปนไปในทิศทางเดียวกันหรือตรงกันขามกัน เชน ยิ่งเด็กมีอายุ
มากขึ้น ก็ตองใชรองเทาที่มีขนาดใหญขึ้น
การวิเคราะหความสัมพันธระหวางตัวแปร
26

27.  Linear Relationship คือ ตัวแปรสองตัวมีความสัมพันธกัน
ในลักษณะเสนตรง เชน ลูกคาซื้อของคนละ 50 บาท ดังนั้นลูกคา
10 คนซื้อของรวมกัน 500 บาท
 Curvilinear Relationship คือ การที่ความสัมพันธของสอง
ตัวแปรเปนในลักษณะเสนโคง เชน ความสัมพันธเปนรูปตัว S
การระบุและแปรความหมายความสัมพันธระหวางตัวแปร
27

28. ไควสแคว ใช ทดสอบความสัมพันธของขอมูล ใชในกรณีที่
ขอมูลมีลักษณะเปน Nominal, Ordinal
• ทดสอบ Ho : ขอมูลสองตัวไมมีความสัมพันธกัน
• เปนการทดสอบความสัมพันธ แตไมไดระบุถึงลักษณะของความสัมพันธ
การวิเคราะหไควสแคว
28

29. Correlation coefficients คือ ตัวเลขดัชนี ที่มีคาอยู
ระหวาง -1 และ 1 ซึ่งแสดงถึงความแข็งแกรงและความสัมพันธระหวางสอง
ตัวแปร
Covariation คือ จํานวนที่การเปลี่ยนแปลงในตัวแปรตัวหนึ่ง
มีความสัมพันธอยางเปนระบบกับตัวแปรอีกตัวหนึ่ง
การระบุและแปรความหมายความสัมพันธระหวางตัวแปร
29

30. คา Correlation Coefficients ระดับความแข็งแกรงของ
ความสัมพันธ
+1.00 ถึง +0.81 และ -1.00 ถึง -0.81
+0.80 ถึง +0.61 และ -0.80 ถึง -0.61
+0.60 ถึง +0.41 และ -0.60 ถึง -0.41
+0.40 ถึง +0.21 และ -0.40 ถึง -0.21
< +0.20
High
Moderate
Low
Very weak
None
Pearson product moment correlation ใชทดสอบความสัมพันธกรณีขอมูลเปน
interval และ/หรือ ratio
Correlation Coefficients and Covariation
30

31. Q&Aอาจารย นิธินพ ทองวาสนาสง
E-mail: Nitinop.inova@gmail.com
Tel: 085-352-1050