บทที่5

1. Chapter 5 : Descriptive Analytics
บทที่ 5 : สถิติพรรณนา
อ. ธนาพพัฒน์ ลิ้มสายพรหม

2. ระเบียบวิธีทางสถิติ
1.1 ความหมายของคาว่า สถิติ (Statistics)
สถิติ หมายถึง ข้อมูลเชิงตัวเลขที่ใช้บรรยายข้อเท็จจริงของสิ่ง
ต่างๆที่ศึกษา เช่น สถิติจานวนนักศึกษาที่สอบผ่านรายวิชา
สถิติเพื่อการธุรกิจ

3. 1.2 ประเภทของสถิติ
สถิติพรรณนา ( Descriptive statistics )
สถิติอ้างอิง (Inferential statistics)

4. สถิติพรรณนา ( Descriptive statistics )
• วิเคราะห์ข้อมูลในเชิงบรรยาย สามารถอธิบายลักษณะได้เฉพาะ
กลุ่มที่ทาการศึกษาเท่านั้นไม่สามารถนาผลที่ได้ไปอ้างอิง
ข้อเท็จจริงของกลุ่มอื่นๆได้
• ผลที่ได้จากการศึกษานี้สามารถแสดงได้ในรูปของ บทความ
ตาราง แผนภูมิ กราฟ สัดส่วนร้อยละ ค่าตัวกลาง และส่วน
เบี่ยงเบนมาตรฐาน เป็นต้น

5. สถิติอ้างอิง (Inferential statistics)
• เป็นสถิติที่ศึกษากับกลุ่มตัวอย่างแล้วสรุปผลการศึกษาที่ได้นั้นอ้างอิงไป
ถึงกลุ่มประชากร (Population) โดยอาศัยทฤษฎีความน่าจะเป็น
เช่น ทฤษฎีการประมาณค่า (Estimation) และการทดสอบ
สมมุติฐาน (Hypothesis Testing) เป็นต้น

6. ระเบียบวิธีทางสถิติ
การเก็บรวบรวมข้อมูล ( collection of data )
การนาเสนอข้อมูล ( presentation of data )
การวิเคราะห์ข้อมูล ( analysis of data )
การตีความหมายของข้อมูล
( interpretation of data )

7. 1.2.1 การเก็บรวบรวมข้อมูล (Collection of data)
• การรวบรวมจากเอกสาร แหล่งที่มาของข้อมูลนี้เรียกว่า
แหล่งทุติยภูมิ (Secondary source)
• การเก็บรวบรวมข้อมูลด้วยตนเอง แหล่งที่มาของข้อมูลนี้
เรียกว่า แหล่งปฐมภูมิ (Primary source)

8. ทุติยภูมิ คือ การรวบรวมข้อมูลจากเอกสารต่างๆที่มีการบันทึกไว้แล้ว
ปฐมภูมิ คือ ผู้รวบรวมจะต้องไปหาเองจากต้นตอจริงๆ
โดยอาจทาได้ 4 วิธี
• การสารวจ
• การลงทะเบียน
• การสัมภาษณ์
• การสังเกต
• การทดลอง

9. การนาเสนอข้อมูล ( Presentation of data )
• 1) การนาเสนอในรูปบทความ (Text presentation )
• 2) การนาเสนอในรูปบทความกึ่งตาราง (Semi tabular pr
esentation)
• 3) การนาเสนอในรูปตาราง (Tabular presentation )
• 4) การนาเสนอข้อมูลในรูปกราฟ
– กราฟเส้น
–กราฟแท่ง
–กราฟวงกลม
–การนาเสนอด้วยรูปภาพ

10. จานวนผู้สาเร็จจาแนกตามผลการเรียน ภาคเรียนที่ 2 ปีการศึกษา 2562
คณะ 2.00-
2.49
2.50-
2.99
3.00-
3.49
3.50-
4.00
รวม
ศิลปศาสตร์ 49 113 115 71 348
วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี 43 50 38 7 138
ครุศาสตร์อุตสาหกรรม 7 15 3 1 26
วิศวกรรมศาสตร์ 93 62 20 1 176
บริหารธุรกิจ 246 302 165 48 761
เทคโนโลยีคหกรรมศาสตร์ 44 173 119 28 364
อุตสาหกรรมสิ่งทอ 13 17 7 1 38
รวมทั้งหมด 495 732 465 157 1851

11. 0
10
20
30
40
50
60
14
31 27
53
32
12
3432 36
58
35
40
48 45
33
28
12 11
22
33
1820
5 4 1
6 8
3 2.00-2.49
2.50-2.99
3.00-3.49
3.50-4.00
ร้อยละของจานวนผู้สาเร็จในแต่ละช่วงคะแนน
ร้อยละผู้สาเร็จจาแนกตามผลการเรียน ภาคเรียนที่ 2 ปีการศึกษา 2562

12. 27%
40%
25%
8%
ร้อยละผลการเรียนของผู้สาเร็จ ประจาภาคเรียนที่
2/2562
2.00-2.49
2.50-2.99
3.00-3.49
3.50-4.00

13. เปรียบเทียบผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนตามประเภทการรับเข้า ปี
การศึกษา 2562
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
2.00 - 2.49 2.50 - 2.99 3.00 - 3.49 3.50 - 4.00
โควตา
รับตรง
สกอ.

14. การนาเสนอด้วยรูปภาพ
• ปี พ.ศ. ยอดขาย ( คัน )
• 2544 6
• 2545 45
• 2546 55
2547 70
ปี พ.ศ.
2544 
2545 
2546 
2547 
 แทน รถ 10 คัน

15. ประโยชน์ของ สถิติ
1. เป็นสิ่งชี้ให้เห็นถึงข้อเท็จจริงของเหตุการณ์และเรื่องราวที่สนใจ
2. เป็นเครื่องมือในการวางแผนของโครงการและกิจการต่างๆ
3. เป็นระเบียบวิธีสาหรับการวิเคราะห์ในงานวิจัยโดยทั่วๆไป
4.เป็นเครื่องมือในการประเมินผลงานที่ได้ทาไปแล้ว

16. จบโมดูล 1 โปรดติดตาม โมดูล 2

17. Chapter 5 : Descriptive Analytics
บทที่ 5 : สถิติพรรณนา
Module 2

18. ความรู้พื้นฐานทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในทางสถิติ
• เครื่องหมายหรือสัญลักษณ์ที่ใช้ในทางสถิติเสมอคือ X , N ,
 (อ่านว่าซิกมา) , 
• X และ N เป็นสัญลักษณ์ที่กาหนดขึ้นเพื่อใช้แทนปริมาณ
•  เป็นสัญลักษณ์ที่ใช้แทนผลรวมของคะแนนหรือปริมาณต่างๆ
•  ใช้เมื่อต้องการหารากที่สองของจานวนบวกของคะแนนหรือปริมาณ
ต่างๆ

19. การใช้เครื่องหมายผลรวมในทางสถิติ
• สัญลักษณ์ที่ใช้คือ
• ซึ่ง i แสดงให้ทราบว่าจะต้องรวมค่า X ตั้งแต่ค่าที่ 1 ถึงค่าที่ N
• = XI + X2 + X3 + … + XN หรือ  X

N
1i
iX

N
1i
iX

20. หรือ
ตัวของค่า X เช่น XI = 5 , X2 = 15 , X3 = 6 , X4 = 10 , X5 = 4
= XI + X2 + X3 + X4+ X5
= 5 + 15 + 6 + 10 + 4 = 40

5
1i
iX
= (X1+3)+( X2+3)+( X3+3)+( X4+3) )+( X5+3)
= (5+3)+(15+3)+(6+3)+(10+3)+(4+3)
= 8+18+9+13+7 = 55
 

5
1i
i )3X(
การใช้เครื่องหมายผลรวมในทางสถิติ
= +
= XI + X2 + X3 + X4+ X5 +3+3+3+3+3
= 40 + 15 = 55


5
1i
iX 

5
1i
i )3X( 

5
1i
3

21. • ข้อมูล (Data) หมายถึง ข้อเท็จจริงเกี่ยวกับเรื่องที่
สนใจศึกษาซึ่งอาจเป็นตัวเลขหรือข้อความเกี่ยวกับ
สิ่งใดสิ่งหนึ่งที่จะนามาเป็นหลักฐานในการศึกษา
•ประเภทของข้อมูล
• 1 ข้อมูลเชิงคุณภาพ (Qualitative data)
• 2 ข้อมูลเชิงปริมาณ (Quantitative data)
ข้อมูล (Data)

22. มาตราการวัด (Measurement Scales)
• 1. มาตรานามบัญญัติ (Nominal Scales)
• 2. มาตราเชิงลาดับ (Ordinal Scales)
• 3. มาตราอันตรภาค (Interval Scales
• 4. มาตราอัตราส่วน (Ratio Scales)

23. การจัดข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์
• การสร้างตารางการแจกแจงความถี่ มีขั้นตอนในการสร้างดังนี้
• ขั้นที่ 1 หาค่าต่าสุด และค่าสูงสุด ของข้อมูล
• ขั้นที่ 2 หาพิสัย ( Range ) = ค่าสูงสุด – ค่าต่าสุด
• ขั้นที่ 3 กาหนดจานวนชั้น (ระหว่าง 6 – 10 ชั้น )
• หรือหาได้จากสูตร จานวนชั้น= พิสัย ( เศษปัดขึ้นเป็นจานวนเต็มทุกครั้ง )
• ความกว้าง
• ขั้นที่ 4 หาความกว้างหรืออันตรภาคชั้น ( i ) = พิสัย ( เศษปัดขึ้น)
• จานวนชั้น
• ขั้นที่ 5 เขียนขีดจากัดชั้นแต่ละชั้น
• ขั้นที่ 6 สร้างตารางจากขีดจากัดชั้น และทารอยขีดหรือรอยคะแนน เพื่อหาความถี่

24. การจัดข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์
• จงสร้างตารางแจกแจงความถี่ของ
ความยาวรอบเอวของกลุ่มตัวอย่าง
40 คน ดังนี้
• 93, 59, 85, 75, 61, 68,
84, 75, 82, 68, 90, 62,
88, 76, 93, 73, 79, 88,
73, 60, 71, 65, 75, 74,
62, 95, 78, 63, 72, 66,
78, 86, 90, 82, 75, 94,
69, 79, 74, 68
• กาหนดจานวนชั้น 7 ชั้น
• ขั้นที่ 1. หาพิสัย = ค่าสูงสุด - ค่าต่าสุด
= 95 - 59 =36
• ขั้นที่ 2. กาหนดจานวนชั้น 7 ชั้น
• ขั้นที่ 3. หาอันตรภาคชั้น ( i ) = พิสัย
จานวนชั้น
• i = 5.1 = 6
• ขั้นที่ 4. กาหนดตัวเริ่มต้นของชั้นแรกแล้วนับไป
ตามจานวนอันตรภาคชั้น
• ขั้นที่ 5. สร้างตารางแจกแจงความถี่ จาก
ขีดจากัดชั้น

25. การแจกแจงความถี่ ( Frequency Distribution )
ความยาวรอบ
เอว
(ซม.)
รอยขีด ความถี่
f
59 – 64 //// // 7
65 – 70 //// / 6
71 – 76 //// //// / 11
77 – 82 //// / 6
83 – 88 //// 5
89 – 94 //// 4
95 - 100 / 1
รวม 40
• จงสร้างตารางแจกแจงความถี่ของ
ความยาวรอบเอวของกลุ่มตัวอย่าง
40 คน ดังนี้
• 93, 59, 85, 75, 61, 68,
84, 75, 82, 68, 90, 62,
88, 76, 93, 73, 79, 88,
73, 60, 71, 65, 75, 74,
62, 95, 78, 63, 72, 66,
78, 86, 90, 82, 75, 94,
69, 79, 74, 68
• กาหนดจานวนชั้น 7 ชั้น

26. ประเภทของความถี่ ( f )
ความถี่สะสม
( Cumulative frequency )
ความถี่สัมพัทธ์
( Relative frequency )
ความถี่สะสมสัมพัทธ์
(Cumulative relative frequency )
ช่องคะแนนแต่ละชั้น เรียกว่า อันตรภาคชั้น
หรือขีดจากัดชั้น(limit) ซึ่งประกอบด้วย
ขีดจากัดล่าง (Lower limit )
ขีดจากัดบน (Upper limit )

27. ตรารางความถี่สะสมและความถี่
สะสมสัมพัทธ์ความยาวรอบ
เอว
(ซม.)
ความถี่
f
ความถี่สัมพัทธ์ ความถี่สะสม ความถี่สะสม
สัมพัทธ์
59 – 64 7 = 0.175 7 = 0.175
65 – 70 6 = 0.15 13 = 0.325
71 – 76 11 = 0.275 24 = 0.60
77 – 82 6 = 0.15 30 = 0.75
83 – 88 5 = 0.125 35 = 0.875
89 – 94 4 = 0.10 39 = 0.975
95 - 100 1 = 0.025 40 = 1
รวม 40 1.000
40
7
40
6
40
11
40
5
40
6
40
4
40
1
40
7
40
13
40
24
40
30
40
35
40
39
40
40

28. ตารางแจกแจงความถี่
ความยาวรอบเอว
(ซม.)
ความถี่
f ขีดจากัดชั้นที่แท้จริง
จุดกึ่งกลางชั้น
X
59 – 64
65 – 70
71 – 76
77 – 82
83 – 88
89 – 94
95 - 100
7
6
11
6
5
4
2
58.5 – 64.5
64.5 – 70.5
70.5 – 76.5
76.5 – 82.5
82.5 – 88.5
88.5 – 94.5
94.5 - 100.5
61.5
67.5
73.5
79.5
85.5
91.5
97.5
รวม N=40

29. การแจกแจงความถี่ด้วยกราฟ
• ฮิสโตแกรม ( Histogram )
• รูปหลายเหลี่ยมของความถี่ ( Frequency polygon )
• เส้นโค้งความถี่ ( Frequency curve )
• โค้งโอจีฟ ( Ogive curve )

30. การแจกแจงความถี่ด้วยกราฟ
ฮิสโตแกรม ( Histogram )
รูปหลายเหลี่ยมของความถี่
( Frequency polygon )
เส้นโค้งความถี่
( Frequency curve )
โค้งโอจีฟ ( Ogive curve )

31. ค่ากลาง และการเบี่ยงเบน
Mean หรือ ค่าเฉลี่ย คิดจากผลรวมของค่าทั้งหมดหารด้วยจานวน
ข้อมูล เช่น
• ข้อมูล 9, 3, 1, 8, 3, 6
• ค่าเฉลี่ย = (9 + 3 + 1 + 8 + 3 + 6) / 6 = 5

32. Median หรือ มัธยฐาน คือ ตัวอย่างที่อยู่ตาแหน่งกลางของชุด
ข้อมูล เมื่อมีการเรียงข้อมูลจากน้อยไปมาก เช่น
• ข้อมูล 9, 3, 1, 8, 3, 6
• จัดเรียงเป็น 1, 3, 3, 6, 8, 9
• มีมัธยฐานคือค่าระหว่าง 3 กับ 6 ได้แก่ 4.5
ค่ากลาง และการเบี่ยงเบน

33. Mode หรือ ฐานนิยม คือ ตัวเลขที่เกิดมาที่สุดในชุดจานวน เช่น
• ข้อมูล 9, 3, 1, 8, 3, 6
• ฐานนิยม คือ 3
ค่ากลาง และ การเบี่ยงเบน

34. Range หรือ พิสัย คือความแตกต่างระหว่างข้อมูลที่มีค่าสูงสุด และ
ต่าสุด เข่น
• ข้อมูล 9, 3, 1, 8, 3, 6
• พิสัย คือ 9 – 1 =8
ค่ากลาง และการเบี่ยงเบน

35. Variance หรือ ค่าแปรปวน
• Variance หรือ ค่าแปรปวน
• ใช้เพื่อวัดการกระจายของข้อมูลคิดจากค่าเฉลี่ยของความต่างจาก
ค่าเฉลี่ยยกกาลัง 2

36. Standard deviation
• Standard deviation หรือ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน
เพื่อดูการกระจายข้อมูลจากค่าเฉลี่ย คือ รากที่ 2 ของค่าแปรปวน

37. Variance กับ Standard deviation
ใช้งานต่างกันอย่างไร เพื่อให้เข้าใจง่ายๆ ขอเสนอตัวอย่าง
สูงของ
นาย A = 190 เมตร
นาย B = 160 เมตร
นาย C = 175 เมตร
นาย D = 150 เมตร
นาย E = 155 เมตร

38. Variance กับ Standard deviation
• เวลาใช้งานจริง
• ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานจะใช้อธิบายความเบี่ยงเบนที่ออกมาจาก
ค่ากลาง หรือ ค่าเฉลี่ย เพื่อให้เห็นภาพว่า ชุดข้อมูลนั้นๆ มีการ
กระจายตัวอย่างไร
• ในขณะที่ค่าแปรปวนจะเป็นภาพกว้างทั้งหมดจึงมักใช้การพิสูจน์
หลักการทางสถิติมากกว่า เช่น การคานวณค่าความเสี่ยง หรือ Value
at Risk เป็นต้น

39. สรุปการนาเสนอผลสถิติพรรณนา
• 1) การนาเสนอในรูปบทความ (Text presentation )
• 2) การนาเสนอในรูปบทความกึ่งตาราง (Semi tabular pr
esentation)
• 3) การนาเสนอในรูปตาราง (Tabular presentation )
• 4) การนาเสนอข้อมูลในรูปกราฟแบบต่าง
• 5) นาเสนอภาพรวมของข้อมูลด้วยค่สถิติต่างๆดังนี้
Mean ,Mode ,Median ,
Standard Deviation, Variance

40. จบแล้วครับ