Stat 101 Module2 การวิเคราะห์และแปลผล

1. Tanapat Limsaiprom
ั ์ ิ้ธนาพัฒน์ ลิมสายพรหม
Stat101-Module2 1Tanapat Limsaiprom

2. การวิเคราะห์แปลผลข้อมูล
- การวิเคราะห์ แปลผลและการนําเสนอ
ข้อมูลโดยใช้สถิติบรรยาย
- การวิเคราะห์ แปลผลและการนําเสนอ
ข้อมูลโดยใช้สถิติอ้างอิง
- การประมวลผลข้อมูลู
Stat101-Module2 2Tanapat Limsaiprom

3. เครื่องมือสําคัญสําหรับการวิเคราะห์ข้อมลเครองมอสาคญสาหรบการวเคราะหขอมูล
คือ “สถิติ”
สถิติ (Statistics)
ข้อมูลหรือข้อเท็จจริงที่อาจเป็ นตัวเลขหรือ
่ ้ตัวอักษรก็ได้ ทีเก็บรวบรวมมาได้ โดยเดิมนั้น
สถิติมีรากศัพท์มาจากคําว่า State คือ Facts
ึ่ ี่ ี่ ืof state ซึงหมายถึง ข้อมูลทีเกียวข้องหรือ
เป็ นประโยชน์ต่อการบริหารงานของรัฐ
Stat101-Module2 3Tanapat Limsaiprom

4. ศาสตร์ที่ว่าด้วยการหาข้อเท็จจริง ด้วยการ
รวบรวมข้อมลแล้วนํามาวิเคราะห์เพื่อหาข้อสรปรวบรวมขอมูลแลวนามาวเคราะหเพอหาขอสรุป
โดยมีกระบวนการศึกษาข้อมูล 4 ขั้นตอน คือ
1 ็ ้ D t ll ti1.การเก็บรวบรวมข้อมูล Data collection
2.การประมวลและนําเสนอข้อมล2.การประมวลและนาเสนอขอมูล
Data Processing & Presentation
3.การวิเคราะห์ข้อมูล Data Analysis
4 ี ้ D t I t t ti4.การตีความข้อมูล Data Interpretation
Stat101-Module2 4Tanapat Limsaiprom

5. ประเภทของสถิติประเภทของสถต
1. สถิติเชิงพรรณนา หรือสถิติบรรยาย
Descriptive StatisticsDescriptive Statistics
2. สถิติเชิงอนุมาน หรือสถิติอ้างอิง
Inferential Statistics
Stat101-Module2 5Tanapat Limsaiprom

6. ้ ่หลักเกณฑ์พื้นฐานเกี่ยวกับการวัด
ระดับการวัดมี 2 ประเภทระดบการวดม 2 ประเภท
1. การวัดเชิงคณภาพ Qualitative scale1. การวดเชงคุณภาพ Qualitative scale
ข้อมูลที่วัดจะมีลักษณะไม่ต่อเนื่องกัน
(category scale)(category scale)
แบ่งระดับการวัดออกได้ 2 ระดับ
2. การวัดเชิงปริมาณ Quantitative scale2. การวดเชงปรมาณ Quantitative scale
ข้อมูลที่วัดจะมีลักษณะต่อเนื่องกัน
(continuous scale)(continuous scale)
แบ่งระดับการวัดออกได้ 2 ระดับ
Stat101-Module2 6Tanapat Limsaiprom

7. ั ัระดับการวัด
มาตรานามบัญญัติ
norminal or classificatory scale
คุณสมบัติ : เป็ นตัวเลข จัดแบ่งกลุ่ม ประเภท
่ตามที่ผู้วิจัยต้องการศึกษา
เช่น เพศ (ชาย =1 ,หญิง =2)
่ ่สถิติที่ใช้ : ความถี่ ร้อยละ สัดส่วน ฐานนิยม
การทดสอบไคสแควร์ การทดสอบสัดส่วน-
ประชากร
Stat101-Module2 7Tanapat Limsaiprom

8. ี ํ ัมาตราเรียงลําดับ
Ordinal or ranking scaleOrdinal or ranking scale
คุณสมบัติ : เป็ นตัวเลขที่แบ่งกลุ่มประเภทได้
ส ้ ่ ่และสามารถบอกความมากน้อยของแต่ละกลุ่ม
ได้ เช่น ระดับการศึกษา (ประถม = 1 , มัธยม =
2 ศึ 3)2 , อุดมศกษา = 3)
สถิติที่ใช้ : ความถี่ ร้อยละ ฐานนิยม มัธยฐานสถ ใ ว มถ ร ล ฐ นน ม ม ฐ น
เปอร์เซ็นต์ไทล์ ไคสแควร์ สหสัมพันธ์ตําแหน่ง
ของสเปียร์แมน
Stat101-Module2 8Tanapat Limsaiprom

9. มาตราอันตรภาคมาตราอนตรภาค
Interval scale
คุณสมบัติ : เป็ นตัวเลขหรือคะแนนที่ใช้วัดแต่ละ
ช่วงแบ่งที่มีขนาดเท่ากัน “ไม่มีจดศนย์แท้” มากชวงแบงทมขนาดเทากน ไมมจุดศูนยแท มาก
น้อยกว่ากันเท่าไรไม่ทราบ เช่น อุณหภูมิ 28.5°c
คะแนนความร้เรื่องโรคเอดส์ 65%คะแนนความรูเรองโรคเอดส 65%
สถิติที่ใช้ : ความถี่ ร้อยละ ค่าเฉลี่ย ฐานนิยม
ั ่ ิ ั ่ ี่มัธยฐาน ค่าการกระจาย(พิสัย ค่าเบียงเบน
มาตรฐาน ความแปรปรวน สปส.ความผันแปร)
ิ ์ ป ปการวิเคราะห์ความแปรปรวน
Stat101-Module2 9Tanapat Limsaiprom

10. มาตราอัตราส่วน
Ratio scale
ั ิ ี ้ ั “ ี ์ ้”คุณสมบัติ : มีครบถ้วนทุกระดับ “มีจุดศูนย์แท้”
ทราบว่ามากน้อยกว่ากันเท่าไร เช่น ส่วนสูง
179 ป็ ิ ี ี ั่ โ ั179 ซม. ระยะเวลาเป็ น วินาที นาที ชัวโมง วัน
เป็ นต้น
สถิติที่ใช้ : เช่นเดียวกับมาตราอันตรภาค
Stat101-Module2 10Tanapat Limsaiprom

11. สถิติบรรยาย
เป็ นสถิติที่ใช้วิเคราะห์เพื่อดลักษณะเปนสถตทใชวเคราะหเพอดูลกษณะ
ทั่วไปของข้อมูลที่ได้จากกลุ่มตัวอย่าง
เพื่อให้ทราบลักษณะพื้นฐานของกล่มเพอใหทราบลกษณะพนฐานของกลุม
ตัวอย่างว่าเป็ นอย่างไร มีความ
คล้ายคลึงหรือแตกต่างจากที่คลายคลงหรอแตกตางจากท
คาดการณ์ไว้หรือไม่
Stat101-Module2 11Tanapat Limsaiprom

12. ่ ่สถิติบรรยายที่ใช้ในงานวิจัยทั่วไป
1 การแจกแจงความถี่1. การแจกแจงความถ
2. การหาค่าร้อยละ
3 การหาค่าสัดส่วน3. การหาคาสดสวน
4. การวัดค่าตัวกลาง
5 การวัดการกระจายของข้อมล5. การวดการกระจายของขอมูล
Stat101-Module2 12Tanapat Limsaiprom

13. 1 การแจกแจงความถี่ (frequency distribution)1. การแจกแจงความถ (frequency distribution)
เป็ นการจัดตัวเลขให้เป็ นหมวดหม่ เพื่อให้เปนการจดตวเลขใหเปนหมวดหมู เพอให
ทราบว่าตัวเลขใด/ ข้อมูลใด ซํ้ากันบ้าง และ
ซํ้ากันกี่ครั้งซากนกครง
วิธีการแจกแจงความถี่อาจแบ่งได้ 2 วิธีคือวธการแจกแจงความถอาจแบงได 2 วธคอ
1.1 การแจกแจงความถี่ชนิดง่ายไม่จัดเป็ นชั้น
ื ่ ( d d t )หรือกลุ่ม (ungrouped data)
เป็ นการเรียงข้อมลที่ต่างกันไว้แล้วตรวจนับว่าเปนการเรยงขอมูลทตางกนไวแลวตรวจนบวา
ข้อมูลที่ซํ้ากันมีกี่จํานวน ก็จะได้ความถี่ของ
ข้อมลแต่ละจํานวนนั้นขอมูลแตล จานวนนน
Stat101-Module2 13Tanapat Limsaiprom

14. ่ ้1.2 การแจกแจงความถี่แบบจัดข้อมูลเป็ นชัน
หรือกลุ่ม (grouped data)
เป็ นการแจกแจงความถี่ที่นําข้อมูลมาเรียงจาก
น้อยไปมาก แล้วจัดข้อมลเป็ นกล่มหรือชั้น แล้วนอยไปมาก แลวจดขอมูลเปนกลุมหรอชน แลว
ตรวจนับว่าในแต่ละชั้นมีจํานวนที่ซํ้ากันกี่จํานวน
มีหลักการแจกแจงดังนี้มหลกการแจกแจงดงน
Stat101-Module2 14Tanapat Limsaiprom

15. 1. หาค่าตํ่าสุด และสูงสุด
2 หาค่าพิสัย (สงสด ตํ่าสด)2. หาคาพสย (สูงสุด – ตาสุด)
3. กําหนดขนาดของชั้นว่าจะให้กว้างเท่าใด
้(อันตรภาคชั้น)
4 คํานวณหาจํานวนชั้น4. คานวณหาจานวนชน
= ค่าพิสัย / อันตรภาคชั้น
้5. เขียนชั้นของข้อมูลให้ครอบคลุม
6 ตรวจนับข้อมลแต่ละชั้น ก็จะได้ความถี่6. ตรวจนบขอมูลแตละชน กจะไดความถ
ของแต่ละชั้น
Stat101-Module2 15Tanapat Limsaiprom

16. 2 การหาค่าร้อยละ (Percentage)2. การหาคารอยละ (Percentage)
การนําค่าความถี่หรือจํานวนนับของข้อมูลแต่
ละประเภทมาเทียบกับฐานซึ่งมีค่า = 100ละประเภทมาเทยบกบฐานซงมคา = 100
สตรคํานวณ ความถี่ (100)สูตรคานวณ = ความถ (100)
จํานวนรวมทั้งหมด
ื f (100)หรือ = f (100)
nn
Stat101-Module2 16Tanapat Limsaiprom

17. 3. การหาค่าสัดส่วน (Proportion)
การเปรียบเทียบค่าความถี่ของข้อมลที่ผ้วิจัยการเปรยบเทยบคาความถของขอมูลทผูวจย
สนใจกับจํานวนรวมทั้งหมด
การหาค่าสัดส่วนใช้กับข้อมลเชิงคณภาพที่มีการการหาคาสดสวนใชกบขอมูลเชงคุณภาพทมการ
วัดระดับนามบัญญัติ ที่มีการแจกแจงแบบทวินาม
(binomial distribution) คือลักษณะที่ศึกษา(binomial distribution) คอลกษณะทศกษา
แบ่งออกได้ 2 กลุ่ม เช่น การคลอดบุตรเป็ นเพศ
ชาย / หญิง เป็ นต้นชาย / หญง เปนตน
Stat101-Module2 17Tanapat Limsaiprom

18. 4. การวัดค่าตัวกลาง หรือการวัดแนวโน้มเข้า
สู่ส่วนกลางู
่ ่ ้เป็ นสิ่งที่บอกลักษณะเบื้องต้นของข้อมูล ตัวกลาง
ที่นิยมใช้กันมากในงานวิจัย ได้แก่
4.1 ตัวกลางเลขคณิต (arithmetic mean)
4.2 มัธยฐาน (median)
4 3 ฐานนิยม (mode)4.3 ฐานนยม (mode)
Stat101-Module2 18Tanapat Limsaiprom

19. 4.1 ตัวกลางเลขคณิต (mean)
คือ ค่าเฉลี่ยของข้อมลทั้งชด ในการใช้ meanคอ คาเฉลยของขอมูลทงชุด ในการใช mean
ในการอธิบายลักษณะของกลุ่มตัวอย่าง จะต้อง
คํานึงถึงลักษณะของข้อมลคือคานงถงลกษณะของขอมูลคอ
่1. เป็ นข้อมูลที่อยู่ในระดับมาตราอันตรภาค
หรืออัตราส่วน
2. ข้อมูลชุดนั้นมีการกระจายปกติ ไม่มีคะแนน
ที่มีค่าสงมาก หรือตํ่ามากทมคาสูงมาก หรอตามาก
Stat101-Module2 19Tanapat Limsaiprom

20. สูตร x = Σx
n
่ ี่x = ค่าเฉลีย
Σ = ค่าสังเกตรวมΣ = คาสงเกตรวม
x = ค่าสังเกตแต่ละค่าx คาสงเกตแตล คา
n = จํานวนค่าสังเกตทั้งหมด
Stat101-Module2 20Tanapat Limsaiprom

21. 4.2 มัธยฐาน (median)
หมายถึง ค่าตัวกลางที่มีตําแหน่งอย่ตรงกลางเมื่อหมายถง คาตวกลางทมตาแหนงอยูตรงกลางเมอ
เรียงข้อมูลตามลําดับจากน้อยไปมาก ซึ่งค่า
มัธยฐานมักจะใช้เป็ นตัวแทนของข้อมลที่มีมธยฐานมกจะใชเปนตวแทนของขอมูลทม
ลักษณะดังนี้
1 เป็ นข้อมลที่อย่ในระดับอันตรภาคหรืออัตราส่วน1. เปนขอมูลทอยูในระดบอนตรภาคหรออตราสวน
2. ข้อมูลชุดนั้นมีการกระจายเบ้ไปด้านใดด้านหนึ่งู ุ
Stat101-Module2 21Tanapat Limsaiprom

22. การหาตําแหน่งค่ามัธยฐาน
จํานวนคี่ = (n + 1)( )
2
จํานวนคู่ = n
22
Stat101-Module2 22Tanapat Limsaiprom

23. 4.3 ฐานนิยม (mode)
หมายถึง ค่าคะแนนหรือค่าข้อมลที่มีความถี่หมายถง คาคะแนนหรอคาขอมูลทมความถ
สูงสุด หรือมีจํานวนสูงสุดในข้อมูลชุดนั้น ซึ่ง
ค่าฐานนิยมใช้เป็ นตัวแทนของข้อมลที่มีคาฐานนยมใชเปนตวแทนของขอมูลทม
ลักษณะดังนี้
1. เป็ นข้อมูลทุกระดับตั้งแต่นามบัญญัติขึ้นไป
2 ข้อมลที่มีการกระจายทกลักษณะ2. ขอมูลทมการกระจายทุกลกษณะ
Stat101-Module2 23Tanapat Limsaiprom

24. 5 การวัดการกระจายของข้อมล5. การวดการกระจายของขอมูล
เป็ นวิธีการทางสถิติเพื่อหาค่าที่นํามา
ื ใ ้ ีอธิบายความแตกต่างหรือความใกล้เคียงกันของ
ค่าคะแนนในข้อมูลแต่ละชุด
วิธีการวัดการกระจายของข้อมูลมีหลายวิธี ได้แก่
1. พิสัย (range)
ื ่ ่ ่ ่ ่คือค่าความแตกต่างระหว่างค่าสูงสุดและค่า
ตํ่าสุดของข้อมูล
ตัวอย่างการหาค่าพิสัย
ิ ั ้ป่ ื 72 14 58 ปีพิสัยอายุผู้ป่ วย คือ 72-14 = 58 ปี
Stat101-Module2 24Tanapat Limsaiprom

25. 5 2 ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน5.2 คาเบยงเบนมาตรฐาน
(standard diviation : SD)
คือ ค่าที่บอกว่าข้อมลชดนั้นมีการกระจายหรือคอ คาทบอกวาขอมูลชุดนนมการกระจายหรอ
เบี่ยงเบนไปจากค่าเฉลี่ย โดยเฉลี่ยเป็ นจํานวน
เท่าใดเทาใด
ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเป็ นค่าการวัดการกระจาย
ที่นิยมใช้มากที่สด โดยใช้ควบค่กับค่าเฉลี่ยทนยมใชมากทสุด โดยใชควบคูกบคาเฉลย
Stat101-Module2 25Tanapat Limsaiprom

26. ส ิ ิ ี่ใช้ใ ิ ์ ้สถตทใชในการวเคราะห์ข้อมูลจาก
กลุ่มตัวอย่างที่ได้ เพื่อนําไปอ้างอิงยัง
่กลุ่มประชากรที่มีลักษณะเช่นเดียวกับ
กลุ่มตัวอย่าง หรือประชากรเป้ าหมายุ
Stat101-Module2 26Tanapat Limsaiprom

27. การใช้สถิติอ้างอิงทําได้ 2 ลักษณะ คือ
-การทดสอบสมมติฐาน
ป ่ ป ช ื-การประมาณค่าประชากร หรือ
ค่าพารามิเตอร์
งานวิจัยทางการพยาบาลส่วนใหญ่จะใช้
สถิติอ้างอิงในการทดสอบสมมติฐานสถตอางองในการทดสอบสมมตฐาน
Stat101-Module2 27Tanapat Limsaiprom

28. การทดสอบสมมติฐานการทดสอบสมมตฐาน
(hypothesis testing)
ป็ ิ ิ ิเป็ นขบวนการทดสอบสมมติฐานทางสถิติ
(statistical hypothesis) เพื่อนําไปสู่การสรุป
ั ิ ใ ่ ิ ิ ั (ตัดสินใจว่าสมมติฐานการวิจัย (research
hypothesis) ที่ตั้งไว้เกี่ยวกับประชากรที่ศึกษา
ั้ ้ ป็ ิ ื ไ ่ ่ ไนัน ถูกต้องเป็ นจริงหรือไม่ อย่างไร
Stat101-Module2 28Tanapat Limsaiprom

29. สมมติฐานการวิจัย : การคาดคะเน
คําตอบของปัญหาการวิจัยคาตอบของปญหาการวจย
สมมติฐานทางสถิติ เขียนขึ้นในรปของสมมตฐานทางสถต : เขยนขนในรูปของ
ประโยคสัญลักษณ์ทางคณิตศาสตร์
่ ้เพื่อให้สามารถทดสอบโดยใช้วิธีการทาง
สถิติได้
Stat101-Module2 29Tanapat Limsaiprom

30. การทดสอบสมมติฐานทางสถิติฐ
•สมมติฐานศูนย์/ไม่แตกต่าง (null hypothesis : Ho)
ไม่มีความแตกต่างหรือไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างตัว
แปรที่ศึกษา เช่นแปรทศกษา เชน
Ho : µ 1 = µ2 หรือ µ 1 - µ2 = 0
•สมมติฐานเลือก (altertive hypothesis :H1, Ha)
การทดสอบแบบสองทาง
H1 : µ 1 ≠ µ2 หรือ µ 1 - µ2 ≠ 0H1 : µ 1 ≠ µ2 หรอ µ 1 - µ2 ≠ 0
การทดสอบแบบทางเดียว
H1 : µ 1 > µ2 หรือ µ 1 < µ2H1 : µ 1 > µ2 หรอ µ 1 < µ2
Stat101-Module2 30Tanapat Limsaiprom

31. ศัพท์ที่เกี่ยวข้องกับการทดสอบสมมติฐานศพททเกยวของกบการทดสอบสมมตฐาน
1. ระดับนัยสําคัญ (Level of significance)1. ระดบนยสาคญ (Level of significance)
2. ค่าวิกฤต (critical value)
3. ความน่าจะเป็ น
ื่4. ความคาดเคลือนจากการทดสอบฯ
5. ชั้นแห่งความเป็ นอิสระ (degree of freedom)5. ชนแหงความเปนอสระ (degree of freedom)
6. ทิศทางการทดสอบสมมติฐาน
Stat101-Module2 31Tanapat Limsaiprom

32. ระดับนัยสําคัญ (Level of significance)
ความมีนัยสําคัญ α (alpha)
= การกําหนดขอบเขตของความคาด
คลื่อนที่ยอมให้ กิดในการทดสอบเคลอนทยอมใหเกดในการทดสอบ
สมมติฐาน
โดยทั่วไป α = .05 หรือ .01
Stat101-Module2 32Tanapat Limsaiprom

33. ค่าวิกฤต iti l l & ขอบเขตวิกฤตคาวกฤต critical value & ขอบเขตวกฤต
ขอบเขตของการตัดสินใจว่าจะปฏิเสธ
หรือยอมรับ H1 ขึ้นอยู่กับู
•ค่าสถิติจากตารางภายใต้เงื่อนไขของการใช้
สถิตินั้นๆสถตนนๆ
•ชนิดของการทดสอบว่าเป็ นทางเดียวหรือสอง
ทาง
ระดับความมีนัยสําคัญที่กําหนดไว้•ระดบความมนยสาคญทกาหนดไว
Stat101-Module2 33Tanapat Limsaiprom

34. ยอมรับ Ho
ค่าวิกฤต
Stat101-Module2 34Tanapat Limsaiprom

35. การตัดสินใจยอมรับ Ho หรือปฏิเสธ Hoฏ
การตัดสินใจ
Ho
ปฏิเสธ H /
ยอมรับ Ho
ปฏเสธ Ho/
ยอมรับ H1
ค่าวิกฤต
คอมพิวเตอร์
P > .05 P ≤ .05
Stat101-Module2 35Tanapat Limsaiprom

36. ความคาดเคลื่อนจากการทดสอบสมมติฐานความคาดเคลอนจากการทดสอบสมมตฐาน
มี 2 แบบ Type І error : αม 2 แบบ Type І error : α
Type П error : β
การตัดสินใจ Ho เป็ นจริง Ho ไม่จริง
เชื่อตาม Ho ตัดสินใจถูก ผิดพลาดู
แบบ 2 β
ไม่เชื่อตาม ผิดพลาด ตัดสินใจถกไมเชอตาม
Ho
ผดพลาด
แบบ 1 α
ตดสนใจถูก
Stat101-Module2 36Tanapat Limsaiprom

37. ชั้นแห่งความเป็ นอิสระชนแหงความเปนอสระ
จํานวนข้อมูลที่มีความเป็ นอิสระในการถูกเลือก
การคํานวณการคานวณ
1. ถ้าข้อมูล 1 มิติ df = n-1
2. ถ้าข้อมูล 2 มิติ df = (r-1) (c-1)
lr = row, c = colum
Stat101-Module2 37Tanapat Limsaiprom

38. การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติ
• การเปรียบเทียบ
t t t ANOVAt-test , one way ANOVA
• การหาความสัมพันธ์การหาความสมพนธ
correlation
• การทดสอบไคสแควร์
Stat101-Module2 38Tanapat Limsaiprom

39. การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย t-test
t-test เป็ นการเปรียบเทียบความแตกต่าง
่ ี่ ้ ไ ่ ิ 2 ่ของค่าเฉลียของข้อมูล ไม่เกิน 2 กลุ่ม
ข ้อตกลงเบื้องต ้นของการใช ้t-test
ื ั ป ี่ ึ ใ ั ั ป็1. ข ้อมูลหรือตัวแปรทีศึกษาต ้องอยู่ในระดับการวัดเป็น
ระดับช่วง หรือมาตราอันตรภาคขึ้นไป
2. ต ้องการทดสอบค่าเฉลี่ยของข ้อมูลแต่ไม่เกิน 2 กลุ่ม
ั ่ ั้ ้ ไ ้ ่ ี3. ตัวอย่างนันต ้องได ้มาจากการสุ่ม และมีการกระจาย
เป็นโค ้งปกติ จํานวนตัวอย่างไม่ควรตํ่ากว่า 10
Stat101-Module2 39Tanapat Limsaiprom

40. การทดสอบค่าเฉลี่ยหนึ่งกลุ่มตัวอย่าง
(one sample t-test)( p )
เป็ นการทดสอบว่าค่าเฉลี่ยของข้อมูล
เพียง 1 กลุ่ม แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของุ
กลุ่มประชากรที่เคยศึกษาหรือระบุไว้
หรือไม่
Stat101-Module2 40Tanapat Limsaiprom

41. Stat101-Module2 41Tanapat Limsaiprom

42. Stat101-Module2 42Tanapat Limsaiprom

43. Stat101-Module2 43Tanapat Limsaiprom

44. การแปลผล : ยอมรับ H1 (P< .05)
Stat101-Module2 44Tanapat Limsaiprom

45. การทดสอบค่าเฉลี่ย 2 กลุ่มตัวอย่างุ
กลุ่มตัวอย่างที่เป็ นอิสระจากกันุ
(Independent sample t-test)
ข้อตกลงเบื้องต้น
1 กล่มตัวอย่างทั้ง 2 กล่มได ้ส่มเลือกมาอย่างอิสระ1. กลุมตวอยางทง 2 กลุมไดสุมเลอกมาอยางอสระ
จากกัน
2. ประชากรของกลุ่มตัวอย่างมีการกระจายแบบโค ้ง
ปกติ
3. ความแปรปรวนของกลุ่มตัวอย่างทั้ง 2 กลุ่ม
เท่ากันเทากน
Stat101-Module2 45Tanapat Limsaiprom

46. Stat101-Module2 46Tanapat Limsaiprom

47. Stat101-Module2 47Tanapat Limsaiprom

48. Stat101-Module2 48Tanapat Limsaiprom

49. Stat101-Module2 49Tanapat Limsaiprom

50. Stat101-Module2 50Tanapat Limsaiprom

51. Stat101-Module2 51Tanapat Limsaiprom

52. ความแปรปรวนไม่เท่ากัน : p< .05
ถ่านไฟฉาย 2 ยี่ห้อมีอายการใช้งานไม่ต่างกัน : p > 05ถานไฟฉาย 2 ยหอมอายุการใชงานไมตางกน : p >.05
Stat101-Module2 52Tanapat Limsaiprom

53. กล่มตัวอย่างที่ไม่เป็ นอิสระจากกันกลุมตวอยางทไมเปนอสระจากกน
(dependent or related or paired sample t-test)( p p p )
่ข้อมูลที่เก็บรวบรวมได้ไม่เป็ นอิสระจากกัน อาจ
โดยวิธีจับคู่ระหว่างกลุ่มที่มีลักษณะคล้ายคลึงกัน
เช่น ฝาแฝดเหมือน หรือกลุ่มตัวอย่างชุดเดียวกัน
ที่ทําการศึกษา 2 ครั้ง เช่น การทดสอบก่อนและ
หลังการทดลอง การวัดความดันโลหิตก่อนและ
หลังให้ยา
Stat101-Module2 53Tanapat Limsaiprom

54. Paired Samples Statistics
Std Error
13.38 170 3.256 .250
13 15 170 3 427 263
post knowledge
pre knowledge
Pair 1
Mean N Std. Deviation
Std. Error
Mean
13.15 170 3.427 .263pre knowledge
Paired Samples Test
95% Confidence
Paired Differences
Mean td. Deviation
Std. Error
Mean Lower Upper
95% Confidence
Interval of the
Difference
t df ig. (2-tailed
.24 1.505 .115 .01 .46 2.039 169 .043
post knowled
- pre knowled
Pair 1
Stat101-Module2 54Tanapat Limsaiprom

55. ผลการวิเคราะห์
ป ี ี ้ ั ใ ้ ้ตารางเปรียบเทียบคะแนนความรู้หลังให้ความรู้
คะแนน N x SD t Sig
ก่อนให้
ความรู้
170 13.15 3.427 2.039 .043
หลังให้
ความรู้
170 13.38 3.256
จากตารางแสดงคะแนนความรู้ก่อนให้ความรู้มีค่าเฉลี่ย 13.15
ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน 3.427 ส่วนคะแนนควานร้หลังให้ความร้มีสวนเบยงเบนมาตรฐาน 3.427 สวนค แนนควานรูหลงใหความรูม
ค่าเฉลี่ย 13.38 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน 3.256
การแปลผลการแปลผล
จากตารางหมายความค่าเฉลี่ยคะแนนความรู้ก่อนและหลังให้
ความรู้แตกต่างกันอย่างมีนัยสําคัญทางสถิติที่ระดับ .05 (t = 2.039
p = 043)p = .043)
Stat101-Module2 55Tanapat Limsaiprom

56. การวิเคราะห์ความแปรปรวนทางเดียวรวเ ร ว มแ ร รวน งเ ว
One – way analysis of variance : One-way ANOVA
ข้อตกลงเบื้องต้น
1. เป็นการทดสอบความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยของ
ประชากรตั้งแต่ 3 กลุ่มขึ้นไปุ
2. ตัวแปรต ้น : norminal ขึ้นไป
ตัวแปรตาม : interval ขึ้นไป
3 กล่มตัวอย่างแต่ละกล่มต ้องมีอิสระจากกัน3. กลุมตวอยางแตละกลุมตองมอสระจากกน
4. ความแปรปรวนของประชากรเท่ากัน
Stat101-Module2 56Tanapat Limsaiprom

57. Stat101-Module2 57Tanapat Limsaiprom

58. Stat101-Module2 58Tanapat Limsaiprom

59. Stat101-Module2 59Tanapat Limsaiprom

60. Stat101-Module2 60Tanapat Limsaiprom

61. การแปลผล : ไม่แตกต่าง p > .05
Stat101-Module2 61Tanapat Limsaiprom

62. • การหาความสัมพันธ์
การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ (correlation)
สหสัมพันธ์ เป็นวิธีทางสถิติเพื่อศึกษาความสัมพันธ์
ระหว่างข ้อมูล 2 ชุด ซึ่งข ้อมูลทั้งสองชุดต ้องเป็นู ุ ู ุ
ข ้อมูลเชิงปริมาณ
Stat101-Module2 62Tanapat Limsaiprom

63. ั ป ิ ์ ั ั ์ ( l ti ffi i t )สัมประสทธ์สหสัมพันธ์ (correlation coefficient : r)
r มีค่าตั้งแต่ -1 ถึง +1r มคาตงแต 1 ถง 1
r= 0 ตัวแปรทั้งสองไม่มีความสัมพันธ์กันเลย
r=1 ตัวแปรทั้งสองมีความสัมพันธ์กันอย่างสมบูรณ์
rมีค่าเป็น + ตัวแปรทั้งสองมีค่าสงู
rมีค่าเป็น - ตัวแปรตัวหนึ่งมีค่าสูง อีกตัวมีค่าตํ่า
Stat101-Module2 63Tanapat Limsaiprom

64. สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สันสมประสทธสหสมพนธแบบเพยรสน
Pearson product-moment correlation coefficient)
ข้อตกลงเบื้องต้น
1. ต ้องการศึกษา คสพ.ระหว่างตัวแปร 2 ตัว (ต ้น
ตาม),ตาม)
2. ตัวอย่างได ้จากการสุ่มุ
3. ตัวแปรทั้ง 2 มีการวัดอยู่ในระดับช่วง (interval)
4. การกระจายของประชากรเป็นโค ้งปกติ
5 ตัวแปรทั้ง 2 มี คสพ เป็นแบบเส ้นตรง5. ตวแปรทง 2 ม คสพ. เปนแบบเสนตรง
Stat101-Module2 64Tanapat Limsaiprom

65. ระดับความสัมพันธ์ของค่าสหสัมพันธ์
(Hinkle 1988)(Hinkle, 1988)
ค่า ระดับความสัมพันธ์คา r ระดบความสมพนธ
0.00-0.30 ตํ่ามาก
0.31-0.50 ตํ่า
0.51-0.70 ปานกลาง
0 71 0 90 สง0.71-0.90 สูง
0.91-1.00 สูงมากู
Stat101-Module2 65Tanapat Limsaiprom

66. Stat101-Module2 66Tanapat Limsaiprom

67. การแปลผล : ไม่มีความสัมพันธ์กัน p > .05
Stat101-Module2 67Tanapat Limsaiprom

68. การทดสอบไคสแควร์ (Chi square test : :λ2 Tests)การทดสอบไคสแควร (Chi-square test : :λ2 Tests)
การทดสอบไคสแควร์ เป็นวิธีการทดสอบทางสถิติ
อย่างหนึ่งสําหรับข ้อมลไม่ต่อเนื่องที่มีการวัดระดับอยางหนงสาหรบขอมูลไมตอเนองทมการวดระดบ
มาตรานามบัญญัติ โดยนําข ้อมูลที่รวบรวมได ้มาจัด
กล่มเพื่อหาค่าความถี่หรือจํานวนนับของแต่ละกล่มกลุมเพอหาคาความถหรอจานวนนบของแตละกลุม
แล ้วจึงนําความถี่ไปทําการทดสอบ
Stat101-Module2 68Tanapat Limsaiprom

69. ข้อตกลงเบื้องต้นในการใช้สถิติไคสแควร์ขอตกลงเบองตนในการใชสถตไคสแควร
1 ข ้อมลอย่ในรปของความถี่1. ขอมูลอยูในรูปของความถ
2. ใช ้กับข ้อมูลในระดับนามมาตราหรืออันดับมาตรา ซึ่ง
เป็นข ้อมลที่มีลักษณะแยกจากกันเปนขอมูลทมลกษณะแยกจากกน
3. เมื่อใช ้ไคสแควร์ทดสอบ (กรณีกลุ่มตัวอย่างมากกว่า
1 กล่ม ) ควรคํานึงถึง1 กลุม ) ควรคานงถง
3.1 ค่าความถี่จากความคาดหวัง (E) ในแต่ละเซลล์
(cell) ควรมีค่ามากกว่า 5 หรือตํ่ากว่า 5 ไม่เกิน 20%(cell) ควรมคามากกวา 5 หรอตากวา 5 ไมเกน 20%
3.2 กลุ่มตัวอย่างที่ต ้องการทดสอบควรมีความเป็น
อิสระต่อกันอสระตอกน
Stat101-Module2 69Tanapat Limsaiprom

70. ข้อควรระวังในการวิเคราะห์ข้อมลขอควรระวงในการวเคราะหขอมูล
1. วิธีการเก็บรวบรวมข้อมูลที่ขาดประสิทธิภาพ
2. การใช้ศัพท์เฉพาะที่ขาดความคงเส้นคงวา
3 เลือกตัวอย่าง ขาดความเป็ นตัวแทนที่ดี3. เลอกตวอยาง : ขาดความเปนตวแทนทด
4. เลือกวิธีวิเคราะห์ไม่เหมาะสมกับข้อมูล
5. ผิดข้อตกลงเบื้องต้นในการนําสถิตินั้นมาใช้
6 สรปผิด6. สรุปผด
7. การนําเสนอขาดความชัดเจน
8. ระวัง !!! การใช้ข้อมูลทุติยภูมิ
Stat101-Module2 70Tanapat Limsaiprom

71. การประมวลผลข้อมูลู
การประมวลผลข้อมูล (data processing)
หมายถึง การนําข้อมูลที่ได้จากการจัดเก็บู
รวบรวม ข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่าง มาตรวจสอบ
ความถูกต้องสมบูรณ์ของข้อมูล โดยจัดให้อยู่ใน
่ ่ระเบียบวิธีที่เหมาะสม และพร้อมที่จะนําไป
วิเคราะห์หาคําตอบตามปัญหาการวิจัย หรือนํา
่ผลที่ได้ใช้ไปตัดสินใจตามวัตถุประสงค์การวิจัย
ที่กําหนดไว้ (เพชรน้อย สิงห์ช่างชัย ,ศิริพร
ขัมภลิขิต และทัศนีย์ นะแส ,2539)
Stat101-Module2 71Tanapat Limsaiprom

72. การลงรหัสข้อมูล : Code book
ส่วนที่ 1 ข้อมูลส่วนบุคคล
1. อายุ..... ปี ; age (จํานวนจริง)
2 สถานภาพสมรส ; mar2. สถานภาพสมรส ; mar
1 = โสด 2 = คู่ 3 = หม้าย
4 = หย่า 5 = แยก
3. รายได้ ; income
1 = 1000-3000 บาท/เดือน1 = 1000-3000 บาท/เดอน
2 = 3001-6000 บาท/เดือน
3 = มากกว่า 6000 บาท/เดือน
Stat101-Module2 72Tanapat Limsaiprom

73. โครงสร้างแฟ้ มข้อมูล
ส่วน ข้อที่ ชื่อตัวแปร ใช้คอลัมภ์ จํานวนหลัก ขอบเขต สถิติที่สวน
ที่
ขอท ชอตวแปร ใชคอลมภ
ที่
จานวนหลก
ในแต่ละ
คอลัมภ์
ขอบเขต
ของตัว
แปร
สถตท
ต้องการหา
้1 1 อายุ 1 2 18-60 N,ร้อยละ
2 สถานภาพ 2 1 1-5 N,ร้อยละ2 สถานภาพ
สมรส
2 1 1 5 N,รอยละ
3 รายได้ 3 1 1 3 N ร้อยละ3 รายได 3 1 1-3 N,รอยละ
2 1 A1 4 1 1-5 X,SD
2 A2 5 1 1-5 X,SD
3 A3 6 1 1-5 X,SD
20 A20 23 1 1-5 X SD20 A20 23 1 1 5 X,SD
Stat101-Module2 73Tanapat Limsaiprom

74. ตัวอย่างตารางเปล่า (dummy table)
ตารางที่ 1 จํานวนและร้อยละของกลุ่มตัวอย่างจําแนกตามข้อมูลทั่วไป
้
ข้อมูลทั่วไป
จํานวน
(n= 50)
ร้อยละ
เพศ
ชาย
หญิงหญง
ชั้นปีที่ศึกษาชนปทศกษา
ปี 1
ปี 2
ปี 3
ปี 4
Stat101-Module2 74Tanapat Limsaiprom

75. แบบฝึกหัด
Stat101-Module2 75Tanapat Limsaiprom

76. Group Statistics
85 24.28 3.100 .336
GR
Hospitalbehavior
N Mean
Std.
Deviation
Std. Error
Mean
85 23.01 3.268 .354Home
Independent Samples TestIndependent Samples Test
Levene's
Test for
Equality ofEquality of
Variances
95%
Confidence
t-test for Equality of Means
F Sig. t df
Sig.
(2-tailed)
Mean
Difference
Std. Error
DifferenceLowerUpper
Confidence
nterval of the
Difference
.447 .505 2.601 168 .010 1.27 .489 .306 2.235
2 601 67 535 010 1 27 489 306 2 235
Equal varianc
assumed
Equal varianc
behavio
g ( ) pp
2.601 67.535 .010 1.27 .489 .306 2.235
not assumed
Stat101-Module2 76Tanapat Limsaiprom

77. Descriptives
fitness scale
5% C fid I t l f
34 48.85 5.593 .959 46.90 50.80 38 60Aerobic
N Mean Std. DeviationStd. Error Lower BoundUpper Bound
5% Confidence Interval fo
Mean
Minimum Maximum
27 50.04 7.144 1.375 47.21 52.86 36 63
107 45.99 5.731 .554 44.89 47.09 35 62
168 47.22 6.145 .474 46.28 48.16 35 63
walking
etc
Total
Test of Homogeneity of Variances
fitness scale
Levene
1.058 2 165 .350
Statistic df1 df2 Sig.
ANOVA
fitness scale
Sum of
466.633 2 233.316 6.592 .002
5840.218 165 35.395
Between Groups
Within Groups
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
5840.218 165 35.395
6306.851 167
Within Groups
Total
Stat101-Module2 77Tanapat Limsaiprom

78. Multiple Comparisons
Dependent Variable: fitness scaleDependent Variable: fitness scale
LSD
M
1 18 1 534 441 4 21 1 84
(J) Type of Exe
walking
(I) Type of Exe
Aerobic
Mean
Difference
(I-J) Std. Error Sig. Lower BoundUpper Bound
95% Confidence Interva
-1.18 1.534 .441 -4.21 1.84
2.86* 1.171 .016 .55 5.17
1.18 1.534 .441 -1.84 4.21
walking
etc
Aerobic
Aerobic
walking
4.05* 1.281 .002 1.52 6.58
-2.86* 1.171 .016 -5.17 -.55
-4.05* 1.281 .002 -6.58 -1.52
etc
Aerobic
walking
etc
g
The mean difference is significant at the .05 level.*.
Stat101-Module2 78Tanapat Limsaiprom

79. Correlations
post pre
1 .900** .287** .175* .620** .646**
. .000 .000 .022 .000 .000
Pearson Correlatio
Sig. (2-tailed)
post knowledge
post
knowledge
pre
knowledge behavior self efficacy pre attitude post attitude
170 170 170 170 170 170
.900** 1 .165* .132 .724** .752**
.000 . .031 .085 .000 .000
170 170 170 170 170 170
N
Pearson Correlatio
Sig. (2-tailed)
N
pre knowledge
170 170 170 170 170 170
.287** .165* 1 .305** .000 .023
.000 .031 . .000 .999 .766
170 170 170 170 170 170
N
Pearson Correlatio
Sig. (2-tailed)
N
behavior
.175* .132 .305** 1 .009 .095
.022 .085 .000 . .907 .217
170 170 170 170 170 170
Pearson Correlatio
Sig. (2-tailed)
N
l
self efficacy
d .620** .724** .000 .009 1 .905**
.000 .000 .999 .907 . .000
170 170 170 170 170 170
646** 752** 023 095 905** 1
Pearson Correlatio
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlatio
pre attitude
post attitude .646 .752 .023 .095 .905 1
.000 .000 .766 .217 .000 .
170 170 170 170 170 170
Pearson Correlatio
Sig. (2-tailed)
N
post attitude
Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).**. g ( )
Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).*.
Stat101-Module2 79Tanapat Limsaiprom

80. END
Stat101-Module2 80Tanapat Limsaiprom