1. บทที่ 9
การวิเคราะหสถิติเชิงพรรณนา ดวย
โปรแกรมยอย Analyze Data
การวิ เ คราะห ข อ มู ล ทางสถิ ติ แบ ง ออกเป น การวิ เ คราะห ส ถิ ติ เ ชิ ง พรรณนาและการ
วิเคราะหสถิติเชิงอนุมาน ซึ่งในการดําเนินงานวินิจฉัยชุมชน ขอมูลสวนใหญมีลักษณะไมซับซอน
และผลที่ไดจากศึกษาเปนการนําขอมูลไปประกอบการระบุปญหา การวิเคราะหปญหาและการ
จัดลําดับความสําคัญของปญหาในการวางแผนและแกไขปญหาสาธารณสุขในชุมชน ดังนั้นสถิติที่
ใชในการวิเคราะหสวนใหญในงานวินิจฉัยชุมชน จึงเปนสถิติเชิงพรรณนา โดยมีแนวทางการ
วิเคราะหและการนําเสนอขอมูล ดวยโปรแกรมยอย Analyze Data ดังนี้
9.1 สถิติเชิงพรรณนา
สถิติเชิงพรรณนา เปนสถิติที่ใชเพื่ออธิบายคุณลักษณะที่สนใจจากขอมูลที่เก็บรวบรวม
มาได และมีขอบเขตจํากัดในการนําเสนอ เฉพาะขอมูลที่เก็บมาเทานั้น ไมสามารถนําไปอางอิงถึง
ในสวนอื่นได ในการดําเนินงานวินิจฉัยชุมชนสถิติเชิงพรรณนาประกอบดวยการแจกแจงความถี่
(จํานวน/รอยละ) คาวัดแนวโนมเขาสูสวนกลาง(คาเฉลี่ย/มัธยฐาน/ฐานนิยม) คาวัดการกระจายของ
ขอมูล(สวนเบี่ยงเบนมาตรฐาน/ความแปรปรวน) และคาวัดตําแหนงของขอมูล ซึ่งสามารถสรุปได
ดังนี้
9.1.1 การวัดแนวโนมเขาสูสวนกลาง
เป น การหาค า กลางในข อ มู ล ที่ ศึ ก ษา เพื่ อ เป น ตั ว แทนของข อ มู ล ทั้ ง หมด
ประกอบดวยคาเฉลี่ย คามัธยฐานและคาฐานนิยม โดยมีแนวคิดในการคํานวณ และคุณลักษณะ
เฉพาะดังนี้
ผูชวยศาสตราจารยพงษเดช สารการ ภาควิชาชีวสถิติและประชากรศาสตร คณะสาธารณสุขศาสตร มหาวิทยาลัยขอนแกน

2. 172 บทที่ 9 การวิเคราะหสถิติเชิงพรรณนา ดวยโปรแกรมยอย Analyze Data
(1) คาเฉลี่ย(Mean) หมายถึง คาที่เกิดขึ้นจากการนําผลรวมของขอมูลทุกคาที่
มีอยู หารดวยจํานวนชุดขอมูลทั้งหมด โดยพิจารณาจากสูตรดังนี้
n
∑ Xi
Mean = i=1
n
เชน ขอมูลมี 5 ชุดดังนี้ คือ 5 , 6, 12, 8, 9 พิจารณาหาคาเฉลี่ยจะไดเทากับ
5 + 6 + 12 + 8 + 9
Mean = =8
5
นั่นคือ จากขอมูลทั้ง 5 ชุดจะมีคาเฉลี่ยเทากับ 8 เปนตน
ค า เฉลี่ ย มี คุ ณ ลั ก ษณะเฉพาะได แ ก ข อ มู ล ทุ ก ค า ถู ก นํ า มาคํ า นวณ จึ ง
สามารถนําไปใชในการวิเคราะหทางสถิติขั้นสูงได กรณีขอมูลถูกวัดแบบนามสเกล หรืออันดับ
สเกลไมสามารถแปลคาได และถูกกระทบดวยคาขอมูลที่สูง หรือต่ําผิดปกติ
(2) คามัธยฐาน(Median) หมายถึง คาขอมูลที่อยูตําแหนงกึ่งกลางของขอมูล
เมื่อมีการจัดเรียงคาขอมูลจากนอยไปหามาก หรือมากไปหานอยแลว นั่นคือ เปนคาที่แบงขอมูลที่มี
การจัดเรียงกันจากนอยไปหามาก หรือมากไปหานอยออกเปน 2 สวนเทาๆกัน โดยจะมีจํานวน
ขอมูลครึ่งหนึ่งที่มีคาต่ํากวาคามัธยฐาน และจํานวนขอมูลอีกครึ่งหนึ่งมีคาสูงกวาคามัธยฐาน
เชน ขอมูลมี 5 ชุดดังนี้ คือ 5 , 6, 12, 8, 9 พิจารณาหาคามัธยฐานจะไดเทากับ
จัดเรียงขอมูลใหมจากนอยไปหามากไดดังนี้
5 6 8 9 12
นั่นคือ จากขอมูลทั้ง 5 ชุดจะมีคามัธยฐานเทากับ 8 ซึ่งเปนคาที่ตําแหนงกลางของขอมูล เปนตน
ค า มั ธ ยฐานมี คุ ณ ลั ก ษณะเฉพาะได แ ก ข อ มู ล ถู ก นํ า มาคิ ด เพี ย งบางค า
เทานั้น ไมเหมาะกับขอมูลที่มีการวัดแบบนามสเกล และเหมาะกับขอมูลที่มีคาสูง หรือต่ําผิดปกติ
(3) คาฐานนิยม(Mode) หมายถึงคาขอมูลที่มีจํานวนความถี่หรือซ้ํามากที่สุด
ของขอมูลชุดนั้น เชน ขอมูลมี 5 ชุดดังนี้ คือ 5 , 6, 5, 8, 9 พิจารณาหาคาฐานนิยมจะไดเทากับ 5
นั่นคือ จากขอมูลทั้ง 5 ชุดจะมีคาฐานนิยมเทากับ 5 ซึ่งเปนคาที่มีจํานวนความถี่ หรือซ้ํามากที่สุด
ของขอมูลชุดนี้ เปนตน
คาฐานนิยมมีคุณลักษณะเฉพาะไดแก คิดงายและสะดวก เหมาะกับขอมูล
ที่มีการวัดแบบนามสเกล
ผูชวยศาสตราจารยพงษเดช สารการ ภาควิชาชีวสถิติและประชากรศาสตร คณะสาธารณสุขศาสตร มหาวิทยาลัยขอนแกน

3. คูมือการใชงานโปรแกรม Epi Info for Windows 173
9.1.2 การวัดการกระจายของขอมูล
เปนการหาคาการกระจายของขอมูล เพื่อบงชี้ลักษณะของขอมูล ประกอบดวย
คาสวนเบี่ยงเบนมาตรฐานและคาความแปรปรวน โดยมีแนวคิดในการคํานวณ และลักษณะการ
นําไปใชดังนี้
(1) คาสวนเบี่ยงเบนมาตรฐาน(Standard Deviation) หมายถึง รากที่สองของ
คาเฉลี่ยของความแตกตางกําลังสองของขอมูลแตละตัวกับคาเฉลี่ย ซึ่งเปนคาที่บงชี้วา โดยเฉลี่ย
แลวขอมูลแตละตัวอยูหางจากคาเฉลี่ยมากนอยเทาใด โดยพิจารณาจากสูตรของตัวอยางดังนี้
n
∑ ( X i − X )2
i=1
S=
n −1
คาสวนเบี่ยงเบนมาตรฐาน เปนคาที่นิยมนํามาใชในการนําเสนอรวมกับ
คาเฉลี่ยกรณีขอมูลเปนแบบตอเนื่อง เพื่อแสดงการกระจายตัวของขอมูล เนื่องจากเปนคาที่มีหนวย
หนวยเดียวกันกับคาเฉลี่ย และขอมูลที่วัดได
(2) คาความแปรปรวน(Variance) หมายถึง คาเฉลี่ยของความแตกตางกําลัง
สองของขอมูลแตละตัวกับคาเฉลี่ย โดยพิจารณาจากสูตรของตัวอยางดังนี้
n
∑ ( X i − X )2
S 2 = i=1
n −1
คาความแปรปรวน เปนคาที่นิยมนํามาใชในการเปรียบเทียบเพื่อทดสอบ
การกระจายของขอมูล กรณีขอมูลเปนแบบตอเนื่อง
9.1.3 การวัดตําแหนงของขอมูล
เปนการหาคาตําแหนงของขอมูล เมื่อแบงขอมูลออกเปนสวนๆเพื่อใชในการ
เปรียบเทียบขอมูล ประกอบดวยคาเปอรเซ็นตไทล เดไซลและควอไทล ซึ่งในบทนี้จะนําเสนอ
เฉพาะคาเปอรเซ็นตไทล โดยมีแนวคิดในการพิจารณาและความหมายดังนี้
ผูชวยศาสตราจารยพงษเดช สารการ ภาควิชาชีวสถิติและประชากรศาสตร คณะสาธารณสุขศาสตร มหาวิทยาลัยขอนแกน

4. 174 บทที่ 9 การวิเคราะหสถิติเชิงพรรณนา ดวยโปรแกรมยอย Analyze Data
คาเปอรเซ็นตไทล(Percentile) หมายถึง ตําแหนงของขอมูลที่บอกใหทราบวา
ในขอมูลทั้งหมด 100 สวน มีจํานวนรอยละเทาใด ที่มีคาต่ํากวาขอมูล ณ ตําแหนงนั้น เชน สมศักดิ์
สอบวิชาชีวสถิติ ไดคะแนน 80 ซึ่งตรงกับตําแหนงเปอรเซ็นไทลที่ 60 (P60) นั่นหมายความวา ถา
แบงนักศึกษาที่เขาสอบทั้งหมดออกเปน 100 สวน ยังมีนักศึกษาอีกจํานวน 60 สวน หรือ รอยละ 60
ที่ทําคะแนนไดต่ํากวาสมศักดิ์ เปนตน
9.2 การวิเคราะหสถิติเชิงพรรณนา
การวิเคราะหสถิติเชิงพรรณนา ดวยโปรแกรมยอย Analyze Data แบงตามลักษณะของ
ขอมูลที่เก็บรวบรวมมาไดเปน 2 กรณีดังนี้
9.2.1 กรณีขอมูลแบบกลุม(Categorical Data)
เปนขอมูลที่มีระดับการวัดแบบนามสเกล(Nominal Scale) และอันดับสเกล
(Ordinal Scale) ซึ่งสามารถจําแนกยอยออกตามจํานวนของตัวแปรไดเปน 2 กรณีดังนี้
(1) กรณีตัวแปรกลุม 1 ตัว เปนการพิจารณาคุณลักษณะของตัวแปรที่มีขอมูลแบบ
กลุมเพียง 1 ตัว เชน เพศ ประกอบดวย ชาย หรือหญิง , การไดรับปจจัยเสี่ยง ประกอบดวย ไดรับ
หรือไมไดรับ เปนตน สถิติพรรณนาที่ใชไดแก การแจกแจงความถี่(จํานวนและรอยละ)ในรูปแบบ
ตารางทางเดียว
(2) กรณีตัวแปรกลุม 2 ตัว เปนการพิจารณาคุณลักษณะของตัวแปรที่มีขอมูลแบบ
กลุม 2 ตัว โดยมุงเนนพิจารณาคุณลักษณะของตัวแปรทั้ง 2 ควบคูกันไป เชน เพศกับกลุมอายุ
ระดับการศึกษากับพฤติกรรม สถิติพรรณนาไดแก การแจกแจงความถี่(จํานวนและรอยละ) แตอาจ
พิจารณาเพิ่มเติมเกี่ยวกับรอยละตามแถว(Row Percent) หรือรอยละตามคอลัมน(Column Percent)
ในรูปแบบตารางสองทาง หรือตารางแจกแจงความถี่แบบไขว(Crosstab)
9.2.2 กรณีขอมูลแบบตอเนื่อง(Continuous Data)
เปนขอมูลที่มีระดับการวัดแบบชวงสเกล(Interval Scale) และอัตราสวนสเกล
(Ratio Scale) ซึ่งสามารถจําแนกยอยออกตามจํานวนของตัวแปรไดเปน 2 กรณีดังนี้
ผูชวยศาสตราจารยพงษเดช สารการ ภาควิชาชีวสถิติและประชากรศาสตร คณะสาธารณสุขศาสตร มหาวิทยาลัยขอนแกน

5. คูมือการใชงานโปรแกรม Epi Info for Windows 175
(1) กรณีตัวแปรตอเนื่อง 1 ตัว เปนการพิจารณาคุณลักษณะของตัวแปรที่มีขอมูล
แบบตอเนื่องเพียง 1 ตัว เชน รายได อายุ สวนสูง ความดันโลหิต ปริมาณคอเลสเตอรอล เปนตน
สถิติพรรณนาไดแก คาวัดแนวโนมเขาสูสวนกลาง(คาเฉลี่ย คามัธยฐาน คาฐานนิยม) และคาวัดการ
กระจาย(พิสัย ความแปรปรวน สวนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ตําแหนงเปอรเซ็นตไทลที่ 25 และ 75) โดย
นําเสนอในรูปแบบของตารางแจกแจงความถี่แบบทางเดียว (ซึ่งควรมีการจัดกลุมขอมูลกอน)
(2) กรณีตัวแปรตอเนื่อง 2 ตัว เปนการพิจารณาคุณลักษณะของตัวแปรที่มีขอมูล
แบบตอเนื่อง 2 ตัว โดยการจัดกลุมขอมูลของตัวแปรตอเนื่องทั้งสอง แลวพิจารณาคุณลักษณะของ
ตัวแปรทั้ง 2 ควบคูกันไป เชน อายุกับน้ําหนักของเด็กในวัยเรียน อัตราการเตนของชีพจรกับการ
ออกกําลังกาย เปนตน สถิติพรรณนาไดแก การแจกแจงความถี่(จํานวนและรอยละ) แตอาจพิจารณา
เพิ่มเติมเกี่ยวกับรอยละตามแถว(Row Percent) หรือรอยละตามคอลัมน(Column Percent) ใน
รูปแบบตารางสองทาง หรือตารางแจกแจงความถี่แบบไขว(Crosstab)
9.3 การวิเคราะหสถิติเชิงพรรณนา กรณีขอมูลแบบกลุม
ในการวิเคราะหขอมูลสถิติพรรณนา กรณีขอมูลแบบกลุม สามารถใชโปรแกรมยอย
Analyze Data มาทําการวิเคราะห โดยจําแนกออกตามรูปแบบการนําเสนอไดดังนี้
9.3.1 กรณีตัวแปรกลุม 1 ตัว
เปนการสรางตารางแจกแจงความถี่ เพื่อแสดงจํานวนและรอยละของตัวแปร
กลุมที่สนใจ 1 ตัว โดยเรียกใชคําสั่ง Frequencies เชน แฟมขอมูล : Garbage ประกอบดวยตัวแปร
(ฟลด) : ID SEX EDUC COM STATUS BABY METHOD1 METHOD2 METHOD3
METHOD4 โดยมีขอมูลเปนดังรูปที่ 9.1
รูปที่ 9.1 รายการขอมูลในแฟมชื่อ Garbage
ผูชวยศาสตราจารยพงษเดช สารการ ภาควิชาชีวสถิติและประชากรศาสตร คณะสาธารณสุขศาสตร มหาวิทยาลัยขอนแกน

6. 176 บทที่ 9 การวิเคราะหสถิติเชิงพรรณนา ดวยโปรแกรมยอย Analyze Data
โดยจากฐานขอมูลขางตน หากตองการสรางตารางแจกแจงความถี่ของตัวแปร
สถานภาพสมรส(STATUS) กับจํานวนบุตร(BABY) สามารถปฏิบัติเปนขั้นตอนไดดังนี้
. เรียกใชงานโปรแกรมยอย Analyze Data และคลิกใชคําสั่ง Read(Import) เพื่อเปดแฟมขอมูล
ชื่อ Garbage และ Views ชื่อ Method ดังรูปที่ 9.2
รูปที่ 9.2 การกําหนดรายละเอียดบนหนาตาง Read
. เลื่อนเมาสไปคลิกที่รายการคําสั่ง Frequencies ในกลุมคําสั่ง Statistics
. จากนั้นจะปรากฏหนาตาง FREQ ขึ้นมา ระบุตัวแปรที่ตองการแจกแจงความถี่ เปนดังรูปที่ 9.3
รูปที่ 9.3 การกําหนดรายละเอียดบนหนาตาง Freq
ผูชวยศาสตราจารยพงษเดช สารการ ภาควิชาชีวสถิติและประชากรศาสตร คณะสาธารณสุขศาสตร มหาวิทยาลัยขอนแกน

7. คูมือการใชงานโปรแกรม Epi Info for Windows 177
ผลลัพธที่ได
ผูชวยศาสตราจารยพงษเดช สารการ ภาควิชาชีวสถิติและประชากรศาสตร คณะสาธารณสุขศาสตร มหาวิทยาลัยขอนแกน

8. 178 บทที่ 9 การวิเคราะหสถิติเชิงพรรณนา ดวยโปรแกรมยอย Analyze Data
การแปลผลลัพธที่ได
จากผลลัพธที่ได สามารถแปลผลไดดังนี้
เปนสวนแสดงคําสั่ง
, , เปนสวนทีใชในการควบคุมเพื่อดูรายการผลลัพธตามที่ตองการ เชน
่
Forward การดูรายการผลลัพธตอไป
Back การดูรายการผลลัพธกอนหนานี้

Current Procedure การดูรายการผลลัพธที่เกิดจากคําสั่งปจจุบน
ั
Next Procedure การดูรายการผลลัพธที่เกิดจากคําสั่งถัดไป
ชื่อตัวแปร การดูรายการผลลัพธที่เกิดขึ้นของตัวแปรนั้นๆ
, เปนสวนที่แสดงชื่อตัวแปร
เปนสวนตารางแจกแจงความถี่ของตัวแปร Baby ซึ่งจากผลลัพธขางบนจะประกอบดวย
จํานวนบุตร คาที่เปนไปไดของตัวแปร
Frequency จํานวน หรือความถี่
Percent รอยละ
Cum Percent รอยละสะสม
เปนสวนที่แสดงชวงความเชื่อมั่น 95% ของรอยละในตัวแปร Baby
เปนสวนตารางแจกแจงความถี่ของตัวแปร Status ซึ่งจากผลลัพธขางบนจะประกอบดวย
สถานภาพสมรส คาที่เปนไปไดของตัวแปร
Frequency จํานวน หรือความถี่
Percent รอยละ
Cum Percent รอยละสะสม
เปนสวนที่แสดงชวงความเชื่อมั่น 95% ของรอยละในตัวแปร Status
การสรุปผล
จากผลลัพธที่ได เมื่อนํามาสรางเปนตารางแจกแจงความถี่ เพื่อนําเสนอคาจํานวนและ
รอยละ ไดดังนี้
ผูชวยศาสตราจารยพงษเดช สารการ ภาควิชาชีวสถิติและประชากรศาสตร คณะสาธารณสุขศาสตร มหาวิทยาลัยขอนแกน

9. คูมือการใชงานโปรแกรม Epi Info for Windows 179
ตารางที่ 9.1 จํานวนและรอยละของผูตอบแบบสอบถามเรื่อง การสํารวจรูปแบบการจัดการขยะ
ในครัวเรือนของชุมชนในเขตเทศบาลเมือง จังหวัดขอนแกน จําแนกตามสถานภาพ
สมรสและจํานวนบุตร (n=48)
ตัวแปร จํานวน(ราย) รอยละ(%)
สถานภาพสมรส
โสด 7 14.6
คู 40 83.3
หมาย/หยา/แยก 1 2.1
จํานวนบุตร
1 5 10.4
2 12 25.0
3 19 39.6
4 3 6.2
5 2 4.2
88 (ไมตอบ เพราะเปนโสด) 7 14.6
จากการศึกษาสถานภาพสมรสและจํานวนบุตร ของกลุมตัวอยางดังตารางขางตน พบวา
กลุมตัวอยาง สวนใหญมีสถานภาพสมรสเปนคู คิดเปนรอยละ 83.3 และหมาย/หยา/แยก คิดเปน
รอยละ 2.1 และจํานวนบุตรในกลุมนี้พบวา สวนใหญมีบุตร 3 คน คิดเปนรอยละ 39.6
ขอสังเกตเพิ่มเติม : จากตารางขางตนจะพบวา การนําเสนอจํานวนบุตร ไดรวมเอากรณีที่ไมตอบ
เนื่องจากเปนโสด มาดวย ทําใหการคิดรอยละ ไมไดเกิดจากในกลุมมีบุตรจริง ดังนั้นกรณีการ
นําเสนอขางตน จึงไมเหมาะสม ดังนั้นหากทําการวิเคราะหในกรณีจํานวนบุตรดังกลาว ควรนํา
คําสั่ง Select มาใชในการคัดเลือกเฉพาะ กลุมคนที่มีสถานภาพสมรสคู หรือหมาย/หยา/แยก มา
วิเคราะห และเมื่อคิดคารอยละออกมา ก็จะเปนคารอยละที่เกิดจากกลุมที่มีบุตรจริง ดังนี้
. เลื่อนเมาสไปคลิกที่รายการคําสั่ง Select ในกลุมคําสั่ง Select/If แลวกําหนดเงื่อนไขใน
หนาตาง SELECT เปนดังรูปที่ 9.4
ผูชวยศาสตราจารยพงษเดช สารการ ภาควิชาชีวสถิติและประชากรศาสตร คณะสาธารณสุขศาสตร มหาวิทยาลัยขอนแกน

10. 180 บทที่ 9 การวิเคราะหสถิติเชิงพรรณนา ดวยโปรแกรมยอย Analyze Data
รูปที่ 9.4 การกําหนดรายละเอียดบนหนาตาง Select
. เลื่อนเมาสไปคลิกที่รายการคําสั่ง Frequencies ในกลุมคําสั่ง Statistics แลวระบุตัวแปร Baby
เพื่อใหแสดงตารางแจกแจงความถี่ และมีผลลัพธ ดังรูปที่ 9.5
รูปที่ 9.5 การแสดงผลลัพธจากรายการคําสั่ง Freq
ผูชวยศาสตราจารยพงษเดช สารการ ภาควิชาชีวสถิติและประชากรศาสตร คณะสาธารณสุขศาสตร มหาวิทยาลัยขอนแกน

11. คูมือการใชงานโปรแกรม Epi Info for Windows 181
จากผลลัพธขางตน รอยละที่ไดถือเปนรอยละจริงที่เกิดขึ้นจากกลุมที่ควรจะมีบุตรจริง
ดังนั้นในการวิเคราะหขอมูลกรณีดังขางตน ผูวิเคราะหควรพึงระวังในการนําเสนอขอมูล เพราะหาก
ไมมีการคัดเลือกขอมูลเฉพาะกลุม จะทําใหผลลัพธที่ได คลาดเคลื่อนไปจากความเปนจริงและ
นําไปสูการแปลผลและสรุปผลที่ผิดพลาดได ดังนั้นการนําเสนอขอมูลที่ถูกตองจึงควรเปนดัง
ตารางที่ 9.2
ตารางที่ 9.2 จํานวนและรอยละของผูตอบแบบสอบถามเรื่อง การสํารวจรูปแบบการจัดการขยะ
ในครัวเรือนของชุมชนในเขตเทศบาลเมือง จังหวัดขอนแกน จําแนกตามสถานภาพ
สมรสและจํานวนบุตร
ตัวแปร จํานวน(ราย) รอยละ(%)
สถานภาพสมรส (n = 48)
โสด 7 14.6
คู 40 83.3
หมาย/หยา/แยก 1 2.1
จํานวนบุตร (n = 41)
1 5 12.2
2 12 29.3
3 19 46.3
4 3 7.3
5 2 4.9
จากการศึกษาสถานภาพสมรสและจํานวนบุตร ของกลุมตัวอยางดังตารางขางตน พบวา
กลุมตัวอยาง สวนใหญมีสถานภาพสมรสเปนคู คิดเปนรอยละ 83.3 และหมาย/หยา/แยก คิดเปน
รอยละ 2.1 และจํานวนบุตรในกลุมนี้พบวา สวนใหญมีบุตร 3 คน คิดเปนรอยละ 46.3
ผูชวยศาสตราจารยพงษเดช สารการ ภาควิชาชีวสถิติและประชากรศาสตร คณะสาธารณสุขศาสตร มหาวิทยาลัยขอนแกน

12. 182 บทที่ 9 การวิเคราะหสถิติเชิงพรรณนา ดวยโปรแกรมยอย Analyze Data
9.3.2 กรณีตัวแปรกลุม 2 ตัว
เปนการสรางตารางแจกแจงความถี่ เพื่อแสดงจํานวนและรอยละของตัวแปร
กลุมที่สนใจ 2 ตัว โดยเรียกใชคําสั่ง Tables เชน แฟมขอมูล : Garbage ประกอบดวยตัวแปร(ฟลด)
: ID SEX EDUC COM STATUS BABY METHOD1 METHOD2 METHOD3 METHOD4
โดยมีขอมูลเปนดังรูปที่ 9.6

รูปที่ 9.6 รายการขอมูลในแฟมขอมูลชื่อ Garbage
โดยจากฐานขอมูลขางตน หากตองการสรางตารางแจกแจงความถี่ของตัวแปร
เพศ(SEX) กับการเปนคณะกรรมการของชุมชน(COM) สามารถปฏิบัติเปนขั้นตอนไดดังนี้
. เรียกใชงานโปรแกรมยอย Analyze Data และคลิกใชคําสั่ง Read(Import) เพื่อเปดแฟมขอมูล
ชื่อ Garbage และ Views ชื่อ Method ดังรูปที่ 9.7
รูปที่ 9.7 การกําหนดรายละเอียดบนหนาตาง Read
ผูชวยศาสตราจารยพงษเดช สารการ ภาควิชาชีวสถิติและประชากรศาสตร คณะสาธารณสุขศาสตร มหาวิทยาลัยขอนแกน

13. คูมือการใชงานโปรแกรม Epi Info for Windows 183
. เลื่อนเมาสไปคลิกที่รายการคําสั่ง Tables ในกลุมคําสั่ง Statistics
. จากนันจะปรากฏหนาตาง TABLES ขึ้นมา ระบุตัวแปรที่ตองการแจกแจงความถี่ เปนดัง
้
รูปที่ 9.8
รูปที่ 9.3 การกําหนดรายละเอียดบนหนาตาง Freq
ผลลัพธที่ได
ผูชวยศาสตราจารยพงษเดช สารการ ภาควิชาชีวสถิติและประชากรศาสตร คณะสาธารณสุขศาสตร มหาวิทยาลัยขอนแกน

14. 184 บทที่ 9 การวิเคราะหสถิติเชิงพรรณนา ดวยโปรแกรมยอย Analyze Data
การแปลผลลัพธที่ได
จากผลลัพธที่ได สามารถแปลผลไดดังนี้
เปนสวนแสดงคําสั่ง
เปนสวนที่ใชในการควบคุมเพื่อดูรายการผลลัพธตามที่ตองการ เชน
Forward การดูรายการผลลัพธตอไป
Back การดูรายการผลลัพธกอนหนานี้

Current Procedure การดูรายการผลลัพธที่เกิดจากคําสั่งปจจุบน
ั
Next Procedure การดูรายการผลลัพธที่เกิดจากคําสั่งถัดไป
ชื่อตัวแปร การดูรายการผลลัพธที่เกิดขึ้นของตัวแปรนั้นๆ
เปนสวนที่แสดงชื่อตัวแปรในแนวคอลัมน
เปนสวนที่แสดงชื่อตัวแปรในแนวแถว
เปนสวนแสดงคาขอมูลที่แสดงคุณลักษณะของ 2 ตัวแปร ดังนี้
เพศชายที่เปนคณะกรรมการชุมชน มีทั้งหมด 11 คนคิดเปนรอยละ 33.3 ของเพศชายทั้งหมด และ
คิดเปนรอยละ 91.7 ของคณะกรรมการชุมชนทั้งหมด
การเปนคณะกรรมการชุมชน
เพศ 1 2 Total
1 11 ….. 33
Row % 33.3 100.0
Col % 91.7 67.3
2 ….. ….. …..
Row %
Col %
Total 12 ….. 49
Row % 24.5 100.0
Col % 100.0 100.0
ผูชวยศาสตราจารยพงษเดช สารการ ภาควิชาชีวสถิติและประชากรศาสตร คณะสาธารณสุขศาสตร มหาวิทยาลัยขอนแกน

15. คูมือการใชงานโปรแกรม Epi Info for Windows 185
เป น ส ว นที่ แ สดงค า สถิ ติ เ ชิ ง อนุ ม าน เช น การประมาณค า แบบจุ ด และแบบช ว งของค า
Odd Ratio คา Relative Risk และคาสถิติทดสอบ Chi-square เปนตน
การสรุปผล
จากผลลัพธที่ได เมื่อนํามาสรางเปนตารางแจกแจงความถี่ เพื่อนําเสนอคาจํานวนและ
รอยละ ไดดังนี้
ตารางที่ 9.3 จํานวนและรอยละของเพศและการเปนคณะกรรมการชุมชนของผูตอบแบบสอบถาม
เรื่อง การสํารวจรูปแบบการจัดการขยะในครัวเรือนของชุมชนในเขตเทศบาลเมือง
จังหวัดขอนแกน
การเปนคณะกรรมการชุมชน
เพศ เปน ไมเปน รวม
จํานวน รอยละ จํานวน รอยละ
ชาย 11 91.7 22 59.5 33
หญิง 1 8.3 15 40.5 16
รวม 12 100.0 37 100.0 49
จากการศึกษาเพศกับการเปนคณะกรรมการชุมชนของกลุมตัวอยางดังตารางขางตน พบวา
กลุมตัวอยางที่เปนคณะกรรมการชุมชน สวนใหญเปนเพศชาย คิดเปนรอยละ 91.7
9.4 การวิเคราะหสถิติเชิงพรรณนา กรณีขอมูลแบบตอเนื่อง
ในการวิเคราะหขอมูลสถิติพรรณนา กรณีขอมูลแบบตอเนื่อง สามารถใชโปรแกรมยอย
Analyze Data มาทําการวิเคราะห โดยจําแนกออกตามจํานวนตัวแปรไดดังนี้
9.4.1 กรณีตัวแปรตอเนื่อง 1 ตัว
เป น การคํ า นวณหาค า สถิ ติ พ รรณนาได แ ก ค า วั ด แนวโน ม เข า สู ส ว นกลาง
(คาเฉลี่ย คามัธยฐาน คาฐานนิยม) และคาวัดการกระจาย(พิสัย ความแปรปรวน สวนเบี่ยงเบน
ผูชวยศาสตราจารยพงษเดช สารการ ภาควิชาชีวสถิติและประชากรศาสตร คณะสาธารณสุขศาสตร มหาวิทยาลัยขอนแกน

16. 186 บทที่ 9 การวิเคราะหสถิติเชิงพรรณนา ดวยโปรแกรมยอย Analyze Data
มาตรฐาน ตําแหนงเปอรเซ็นตไทลที่ 25 และ 75) และจัดกลุมขอมูล กอนนําเสนอในรูปแบบของ
ตารางแจกแจงความถี่แบบทางเดียว เชน แฟมขอมูลชื่อ Sample (เปนแฟมขอมูลที่ใหมาพรอมกับ
โปรแกรม Epi Info) และ Views ชื่อ viewsmoke
โดยจากฐานขอมูลดังกลาว หากตองการคํานวณคาคาวัดแนวโนมเขาสูสวนกลาง
(คาเฉลี่ย คามัธยฐาน คาฐานนิยม) และคาวัดการกระจาย(พิสัย ความแปรปรวน สวนเบี่ยงเบน
มาตรฐาน ตําแหนงเปอรเซ็นตไทลท่ี 25 และ 75) ของตัวแปรอายุ(AGE) สามารถปฏิบัติเปนขั้นตอน
ไดดังนี้
. เรียกใชงานโปรแกรมยอย Analyze Data และคลิกใชคําสั่ง Read(Import) เพื่อเปดแฟมขอมูล
ชื่อ Sample และ Views ชื่อ viewsmoke (หากไมพบ ใหคลิกตัวเลือกที่ All)
. เลื่อนเมาสไปคลิกที่รายการคําสั่ง Means ในกลุมคําสั่ง Statistics
. จากนั้นจะปรากฏหนาตาง MEANS ใหระบุตัวแปรที่ตองการคํานวณคาสถิติพรรณนา
ดังรูปที่ 9.4
รูปที่ 9.4 การกําหนดรายละเอียดบนหนาตาง Means
ผูชวยศาสตราจารยพงษเดช สารการ ภาควิชาชีวสถิติและประชากรศาสตร คณะสาธารณสุขศาสตร มหาวิทยาลัยขอนแกน

17. คูมือการใชงานโปรแกรม Epi Info for Windows 187
ผลลัพธที่ได
.............................................
การแปลผลลัพธที่ได
จากผลลัพธที่ได สามารถแปลผลไดดังนี้
เปนสวนแสดงคําสั่ง
เปนสวนที่ใชในการควบคุมเพื่อดูรายการผลลัพธตามที่ตองการ เชน
Forward การดูรายการผลลัพธตอไป
Back การดูรายการผลลัพธกอนหนานี้

Current Procedure การดูรายการผลลัพธที่เกิดจากคําสั่งปจจุบน
ั
Next Procedure การดูรายการผลลัพธที่เกิดจากคําสั่งถัดไป
ชื่อตัวแปร การดูรายการผลลัพธที่เกิดขึ้นของตัวแปรนั้นๆ
ผูชวยศาสตราจารยพงษเดช สารการ ภาควิชาชีวสถิติและประชากรศาสตร คณะสาธารณสุขศาสตร มหาวิทยาลัยขอนแกน

18. 188 บทที่ 9 การวิเคราะหสถิติเชิงพรรณนา ดวยโปรแกรมยอย Analyze Data
เป น ส ว นที่ แ สดงตารางแจกแจงความถี่ ข องตั ว แปรอายุ ( age) ซึ่ ง จากผลลั พ ธ ข า งบนจะ
ประกอบดวย
อายุ ชื่อตัวแปร
Frequency จํานวน หรือความถี่
Percent รอยละ
Cum Percent รอยละสะสม
เปนสวนที่แสดงสถิติพื้นฐาน ประกอบดวย
Obs จํานวนคาสังเกต
Total ผลรวม
Mean คาเฉลี่ย
Variance ความแปรปรวน
Std Dev สวนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
Minimum คาต่ําสุด
25% เปอรเซ็นตไทลท่ี 25
Median คามัธยฐาน (เปอรเซ็นตไทลที่ 50)
75% เปอรเซ็นตไทลที่ 75
Maximum คาสูงสุด
Mode คาฐานนิยม
การสรุปผล
จากผลลัพธที่ได พบวากลุมตัวอยางในการศึกษาครั้งนี้ มีอายุต่ําสุดเทากับ 9 และอายุ
สูงสุดเทากับ 96 และมีคาเฉลี่ยเทากับ 45.9 คาสวนเบี่ยงเบนมาตรฐานเทากับ 18.7
ผูชวยศาสตราจารยพงษเดช สารการ ภาควิชาชีวสถิติและประชากรศาสตร คณะสาธารณสุขศาสตร มหาวิทยาลัยขอนแกน

19. คูมือการใชงานโปรแกรม Epi Info for Windows 189
และหากตองการแจกแจงความถี่ของตัวแปรอายุ(AGE) สามารถปฏิบัติเปนขั้นตอนได
ดังนี้
. เลื่อนเมาสไปคลิกที่รายการคําสั่ง Define เพื่อสรางตัวแปรใหมเปน age_new ดังรูปที่ 9.5
รูปที่ 9.5 การกําหนดรายละเอียดบนหนาตาง Define
. เลื่อนเมาสไปคลิกที่รายการคําสั่ง Recode ระบุตัวแปร และเงื่อนไขในการจัดกลุมขอมูล
ดังรูปที่ 9.6
รูปที่ 9.6 การกําหนดรายละเอียดบนหนาตาง Recode
ผูชวยศาสตราจารยพงษเดช สารการ ภาควิชาชีวสถิติและประชากรศาสตร คณะสาธารณสุขศาสตร มหาวิทยาลัยขอนแกน

20. 190 บทที่ 9 การวิเคราะหสถิติเชิงพรรณนา ดวยโปรแกรมยอย Analyze Data
. เลื่อนเมาสไปคลิกที่รายการคําสั่ง Frequencies ในกลุมคําสั่ง Statistics แลวระบุตัวแปร
age_new เพื่อใหแสดงตารางแจกแจงความถี่ และมีผลลัพธ ดังรูปที่ 9.7
รูปที่ 9.7 การกําหนดรายละเอียดบนหนาตาง Freq
ผลลัพธที่ได
ผูชวยศาสตราจารยพงษเดช สารการ ภาควิชาชีวสถิติและประชากรศาสตร คณะสาธารณสุขศาสตร มหาวิทยาลัยขอนแกน

21. คูมือการใชงานโปรแกรม Epi Info for Windows 191
การแปลผลลัพธที่ได
จากผลลัพธที่ได สามารถแปลผลไดดังนี้
เปนสวนแสดงคําสั่ง
เปนสวนที่ใชในการควบคุมเพื่อดูรายการผลลัพธตามที่ตองการ เชน
Forward การดูรายการผลลัพธตอไป
Back การดูรายการผลลัพธกอนหนานี้

Current Procedure การดูรายการผลลัพธที่เกิดจากคําสั่งปจจุบน
ั
Next Procedure การดูรายการผลลัพธที่เกิดจากคําสั่งถัดไป
ชื่อตัวแปร การดูรายการผลลัพธที่เกิดขึ้นของตัวแปรนั้นๆ
เปนสวนตารางแจกแจงความถี่ของตัวแปร Age ซึ่งจากผลลัพธขางบนจะประกอบดวย
จํานวนบุตร คาที่เปนไปไดของตัวแปร
Frequency จํานวน หรือความถี่
Percent รอยละ
Cum Percent รอยละสะสม
เปนสวนที่แสดงชวงความเชื่อมั่น 95% ของรอยละในตัวแปร Baby
การสรุปผล
จากผลลัพธที่ได เมื่อนํามาสรางเปนตารางแจกแจงความถี่ เพื่อนําเสนอคาจํานวนและ
รอยละ ไดดังนี้
ตารางที่ 9.4 จํานวนและรอยละของผูตอบแบบสอบถาม จําแนกตามกลุมอายุ
ตัวแปร จํานวน(ราย) รอยละ(%)
กลุมอายุ (n =337)
ต่ํากวา 30 ป 76 22.6
30 – 39 ป 61 18.0
40 – 49 ป 68 20.2
50 ปขึ้นไป 132 39.2
( X = 45.9 ; SD. = 18.7 ; Min = 9 ; Max= 96)
ผูชวยศาสตราจารยพงษเดช สารการ ภาควิชาชีวสถิติและประชากรศาสตร คณะสาธารณสุขศาสตร มหาวิทยาลัยขอนแกน

22. 192 บทที่ 9 การวิเคราะหสถิติเชิงพรรณนา ดวยโปรแกรมยอย Analyze Data
จากตารางขางตน พบวา กลุมตัวอยางมีอายุสวนใหญ 50 ปข้ึนไป คิดเปนรอยละ 39.2
รองลงมามีอายุต่ํากวา 30 ป คิดเปนรอยละ 22.6 โดยมีอายุเฉลี่ยเทากับ 45.9 ปและมีสวนเบี่ยงเบน
มาตรฐานเทากับ 18.7 ป อายุต่ําสุดเทากับ 9 ปและอายุสูงสุดเทากับ 96 ป
9.4.2 กรณีตัวแปรตอเนื่อง 2 ตัว
เปนการพิจารณาคุณลักษณะของตัวแปรที่มีขอมูลแบบตอเนื่อง 2 ตัว โดยการจัด
กลุมขอมูลของตัวแปรตอเนื่องทั้งสอง แลวพิจารณาคุณลักษณะของตัวแปรทั้ง 2 ควบคูกันไป ซึ่ง
แนวทางในการปฏิบัติก็ใชหลักการเชนเดียวกันกับการวิเคราะหขอมูลเชิงกลุมกรณี 2 ตัวแปร
ดังนั้นจึงไมนํามากลาวซ้ําอีกครั้ง แตหากตองการพิจารณาถึงความสัมพันธที่เกิดขึ้นระหวางตัวแปร
แบบต อ เนื่ อ งสองตั ว แปร ซึ่ ง สถิ ติ ที่ ใ ช ไ ด แ ก ค า สั ม ประสิ ท ธิ์ ส หสั ม พั น ธ ข องเพี ย ร สั น เช น
แฟมขอมูลชื่อ Sample และ Views ชื่อ viewsmoke
โดยจากฐานขอมูลขางตน หากตองการหาคาสัมประสิทธิ์สหสัมพันธของเพียร
สัน ระหวางตั ว แปรน้ํ า หนัก ( WEIGHT) กับจํา นวนบุห รี่ท่ีสูบ ( NUMCIGAR) ในกลุมผูสูบบุห รี่
สามารถปฏิบัติเปนขั้นตอนไดดังนี้
. เรียกใชงานโปรแกรมยอย Analyze Data และคลิกใชคําสั่ง Read(Import) เพื่อเปดแฟมขอมูล
ชื่อ Sample และ Views ชื่อ viewsmoke
. เลื่อนเมาสไปคลิกที่รายการคําสั่ง Select ในกลุมคําสั่ง Select/If และระบุเงื่อนไข ดังรูปที่ 9.8
รูปที่ 9.8 การกําหนดรายละเอียดบนหนาตาง Select
. เนื่องจากในโปรแกรมยอย Analyze Data ของโปรแกรม Epi info เวอรชั่น 3.3.2 ไมมีคําสั่งใน
การคํานวณคาสัมประสิทธิ์สหสัมพันธของเพียรสันโดยตรง แตจะมีการคํานวณคาปรากฏอยูใน
รายการคําสั่ง Linear Regression
ผูชวยศาสตราจารยพงษเดช สารการ ภาควิชาชีวสถิติและประชากรศาสตร คณะสาธารณสุขศาสตร มหาวิทยาลัยขอนแกน

23. คูมือการใชงานโปรแกรม Epi Info for Windows 193
. เลื่อนเมาสไปคลิกที่รายการคําสั่ง Linear Regression ในกลุมคําสั่ง Advanced Statistics และ
ระบุเงื่อนไข ดังรูปที่ 9.9
รูปที่ 9.9 การกําหนดรายละเอียดบนหนาตาง Regress
ผลลัพธที่ได
ผูชวยศาสตราจารยพงษเดช สารการ ภาควิชาชีวสถิติและประชากรศาสตร คณะสาธารณสุขศาสตร มหาวิทยาลัยขอนแกน

24. 194 บทที่ 9 การวิเคราะหสถิติเชิงพรรณนา ดวยโปรแกรมยอย Analyze Data
การแปลผลลัพธที่ได
จากผลลัพธที่ได สามารถแปลผลไดดังนี้
เปนสวนแสดงคําสั่ง
เปนสวนที่ใชในการควบคุมเพื่อดูรายการผลลัพธตามที่ตองการ เชน
Forward การดูรายการผลลัพธตอไป
Back การดูรายการผลลัพธกอนหนานี้

Current Procedure การดูรายการผลลัพธที่เกิดจากคําสั่งปจจุบน
ั
Next Procedure การดูรายการผลลัพธที่เกิดจากคําสั่งถัดไป
ชื่อตัวแปร การดูรายการผลลัพธที่เกิดขึ้นของตัวแปรนั้นๆ
เปนสวนแสดงคาสถิติตางๆในสมการ Regression
เปนสวนที่แสดงคาสัมประสิทธิ์ที่อธิบายได(R2)เทากับ 0.01 และหากตองการหาคาสัมประสิทธิ์
สหสัมพันธของเพียรสัน สามารถทําไดโดยถอดรากที่สองของ R2 นั่นคือ 0.01 = 0.1
เปนสวนแสดงคาสถิติตางๆในรูปแบบตาราง ANOVA
การสรุปผล
จากผลลัพธที่ได สามารถสรุปไดวา “เมื่อศึกษาความสัมพันธระหวางน้ําหนักกับจํานวน
บุ ห รี่ที่ สูบ ในกลุ มผู สู บบุ ห รี่ท้ังหมด พบวา มีค วามสั มพัน ธกั น นอ ยมาก โดยมีคาสั ม ประสิท ธิ์
สหสัมพันธของเพียรสันเทากับ 0.1”
9.5 การนําเสนอขอมูลดวยคําสัง Graph
่
เปนการนําเสนอขอมูลในรูปแบบของกราฟ(Graph) ชนิดตางๆ เชน กราฟเสน
(Line) กราฟแทง(Bar) เปนตน หรือในรูปแบบของแผนภูมิ(Chart) เชน แผนภูมิวงกลม(Pie) ปรามิด
(Pyramid) เปนตน ซึ่งในการกําหนดรูปแบบนําเสนอนั้นจะขึ้นกับลักษณะขอมูลและวัตถุประสงค
ของการนําเสนอเปนสําคัญ และในโปรแกรมยอย Analyze Data มีรายการคําสั่งที่ใชในการสราง
กราฟ หรือแผนภูมิ ไดแก คําสั่ง Graph โดยมีหลักการในการสรางไมแตกตางกันมากนัก ดังนั้นจึง
ผูชวยศาสตราจารยพงษเดช สารการ ภาควิชาชีวสถิติและประชากรศาสตร คณะสาธารณสุขศาสตร มหาวิทยาลัยขอนแกน

25. คูมือการใชงานโปรแกรม Epi Info for Windows 195
นําเสนอแนวทางการสรางเพียงกรณีกราฟแทงเทานั้น เชน แฟมขอมูลชื่อ Sample และ Views ชื่อ
viewsmoke
โดยจากฐานข อ มู ล ดั ง กล า ว หากต อ งการสร า งกราฟแท ง ( Bar)ของตั ว แปร
สถานภาพสมรส(Marital) โดยนําเสนอรวมกันกับตัวแปรเพศ(Sex) และจําแนกตามการสูบบุหรี่
(Smoke) ซึ่งสามารถปฏิบัติเปนขั้นตอนไดดังนี้
. เรียกใชงานโปรแกรมยอย Analyze Data และคลิกใชคําสั่ง Read(Import) เพื่อเปดแฟมขอมูล
ชื่อ Sample และ Views ชื่อ viewsmoke
. เลื่อนเมาสไปคลิกที่รายการคําสั่ง Graph ในกลุมคําสั่ง Statistics
. จากนั้นจะปรากฏหนาตาง GRAPH ขึ้นมา โดยมีรายละเอียดที่สําคัญดังนี้
• เป น ส ว นในการเลื อ กชนิ ด ของกราฟ ซึ่ ง มี ใ ห
เลื อ กได ห ลากหลาย เช น แบบเส น แบบแท ง
แบบวงกลม แบบกระจาย แบบพื้นที่ เปนตน
3D เปนตัวเลือกในกรณีตองการใหกราฟที่เลือก แสดงผลแบบ 3 มิติ
• เป น ส ว นในการเลื อ กตั ว แปรที่ ต อ งการสร า ง
กราฟในแนวแกน X
• เปนสวนในการกําหนดชื่อหัวเรื่องของกราฟ
• เปนสวนในการกําหนด Template ที่บันทึกไว
ผูชวยศาสตราจารยพงษเดช สารการ ภาควิชาชีวสถิติและประชากรศาสตร คณะสาธารณสุขศาสตร มหาวิทยาลัยขอนแกน

26. 196 บทที่ 9 การวิเคราะหสถิติเชิงพรรณนา ดวยโปรแกรมยอย Analyze Data
• เป น ส ว นในการกํ า หนดรายละเอี ย ดของแกน Y
เกี่ ย วกั บ รู ป แบบของค า ที่ แ สดง และตั ว แปรที่
ตองการนําไปถวงน้ําหนัก
• ส ว นแรกเป น ส ว นที่ ใ ช ใ นการกํ า หนดตั ว แปรที่
ต อ งการแสดง และส ว นที่ ส องเป น ส ว นในการ
กําหนดตัวแปรเพื่อใชในการจําแนก
• เปนสวนในการกําหนดรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับการแสดงผลบนหนาจอ ซึ่งโดยทั่วไป
ไมจําเปนตองกําหนดก็ได
. ตองการสรางกราฟแทง(Bar)ของตัวแปรสถานภาพสมรส(Marital) โดยนําเสนอรวมกันกับ
ตัวแปรเพศ(Sex) และจําแนกตามการสูบบุหรี่(Smoke) ซึ่งสามารถระบุคาไดดังรูปที่ 9.10
ผูชวยศาสตราจารยพงษเดช สารการ ภาควิชาชีวสถิติและประชากรศาสตร คณะสาธารณสุขศาสตร มหาวิทยาลัยขอนแกน

27. คูมือการใชงานโปรแกรม Epi Info for Windows 197
รูปที่ 9.10 การกําหนดรายละเอียดบนหนาตาง Graph
. ผลที่ไดจากการระบุตัวแปรตามขางตน เปนดังรูปที่ 9.11
รูปที่ 9.11 ผลการแสดงกราฟ จากรายการคําสั่ง Graph
ผูชวยศาสตราจารยพงษเดช สารการ ภาควิชาชีวสถิติและประชากรศาสตร คณะสาธารณสุขศาสตร มหาวิทยาลัยขอนแกน

28. 198 บทที่ 9 การวิเคราะหสถิติเชิงพรรณนา ดวยโปรแกรมยอย Analyze Data
. ซึ่งหากผูใชตองการปรับแกคุณสมบัติตางๆของกราฟเพิ่มเติม สามารถทําได โดยเลื่อนเมาสไป
คลิกที่รายการคําสั่งหลัก View และคลิกที่ Customization… ดังรูปที่ 9.12
หรือคลิกเมาสขวาที่กราฟ จะไดรายการ
คําสั่งยอยดังรูป
รูปที่ 9.12 รายการคําสั่งปรับคุณสมบัติของกราฟ
. จะปรากฏหนาตาง Customization เพื่อใหผูใชแกไขคาคุณสมบัติตางๆของกราฟตามที่ตองการ
ดังรูปที่ 9.13
รูปที่ 9.13 การกําหนดรายละเอียดบนหนาตาง Customization
ผูชวยศาสตราจารยพงษเดช สารการ ภาควิชาชีวสถิติและประชากรศาสตร คณะสาธารณสุขศาสตร มหาวิทยาลัยขอนแกน

29. คูมือการใชงานโปรแกรม Epi Info for Windows 199
. และผูใชงาน ยังสามารถนํากราฟ หรือแผนภูมิที่สราง คัดลอก(Copy)ไปวาง(Paste)ใน
เอกสารรายงานตามที่ตองการได โดยเลือกรายการคําสั่งยอย Copy to Clipboard ในรายการคําสั่ง
Edit ดังรูปที่ 9.14
รูปที่ 9.14 รายการคําสั่งในการคัดลอกกราฟ
ดังนั้นการสรางกราฟ หรือแผนภูมิ ดวยโปรแกรม Analyze Data จึงถือเปนอีกทางเลือก
หนึ่งในการนําเสนอขอมูล ประกอบการวิเคราะหสถิติเชิงพรรณนา เพราะโปรแกรมไดกําหนด
ตัว เลือกชนิด ของกราฟไวใ หเ ลือกคอนข างครอบคลุมในการใชงาน โดยเฉพาะในงานสํารวจ
ภาคสนาม หรืองานดานวินิจฉัยชุมชน แตทั้งนี้ในการเลือกรูปแบบการนําเสนอขอมูลจําเปนอยางยิ่ง
ที่ตองคํานึงถึงลักษณะของขอมูล และวัตถุประสงคของการเสนอขอมูล ทั้งนี้เพื่อเปนการลดความ
สับสน หรือความผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นจากการสื่อความหมายของรูปแบบที่นําเสนอไป
9.6 บทสรุป
การวิเคราะหสถิติเชิงพรรณนา ถูกนํามาใชในงานสํารวจภาคสนาม หรืองานวินิจฉัย
ชุมชนคอนขางแพรหลาย ดังนั้นผูวิเคราะหจึงจําเปนอยางยิ่งที่ตองเลือกใชสถิติใหเหมาะสมกับงาน
ของตนเอง รวมถึงรูปแบบในการนําเสนอขอมูลใหสอดคลองและเหมาะสม ซึ่งปจจัยสําคัญที่ควร
พิจารณาในการตัดสินใจเลือกใชสถิติเชิงพรรณนาและรูปแบบการนําเสนอใหเหมาะสมไดแก
ระดับการวัดของตัวแปร รูปแบบการกระจายตัวของขอมูลและวัตถุประสงคของการศึกษา นั่น
แสดงวา กอนทําการวิเคราะหขอมูล ผูวิเคราะหควรทําความเขาใจเกี่ยวกับระดับการวัดของขอมูล
และตรวจสอบลักษณะการแจกแจงของขอมูลที่มีอยู รวมถึงการทบทวนวัตถุประสงคของงานใน
โครงการใหมีความชัดเจนมากขึ้น ทั้งนี้เพื่อใหขอสรุปที่ไดจากการวิเคราะหขอมูลมีความถูกตอง
และนําไปสูการตัดสินใจวางแผนและแกไขปญหาสาธารณสุขในชุมชนไดเปนอยางดี
ผูชวยศาสตราจารยพงษเดช สารการ ภาควิชาชีวสถิติและประชากรศาสตร คณะสาธารณสุขศาสตร มหาวิทยาลัยขอนแกน