เอกสารประกอบการสอนสัปดาห์ที่ 2

1. สถิติและคอมพิวเตอร์เพื่อการวิจัยทางการศึกษา
1
สถิติเชิงอนุมานหรือสถิติเชิงอ้างอิง (Inferential Statistics)
1. การทดสอบความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ย 2กลุ่ม
2. การทดสอบความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยมากกว่า 2 กลุ่ม ใช้การวิเคราะห์ความแปรปรวน
(Analysis of Variance: ANOVA)
3. การทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร 2ตัว (ที่เป็นข้อมูลเชิงคุณภาพ) ใช้
การทดสอบไคสแควร์ (Chi-Square test)
1. การทดสอบความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ย 2 กลุ่ม
1.1 การทดสอบความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยของสองประชากรที่เป็นอิสระต่อกัน
เป็ นก าร ทดสอบ สมมุติฐ านว่า ปร ะชาก รสอ งก ลุ่มที่เป็ นอิสร ะต่อ กัน (independent)
มีค่าเฉลี่ยแตกต่างก ันหรือไม่เช่นต้องการทดสอบว่าผลการเรียนของนักเรียนห้อง Aและ Bแตกต่างก ันหรือไม่
โดยการทดสอบความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยของสองประชากรที่เป็นอิสระต่อก ันมีสมมุติฐานในการทดสอบดังนี้
H0 : 1 = 2 หรือ 1 –2 = 0
H1 : 1  2 หรือ 1 –2  0
หรือ H0 : 1  2 หรือ 1 –2  0
H1 : 1  2 หรือ 1 –2  0
หรือ H0 : 1  2 หรือ 1 –2  0
H1 : 1  2 หรือ 1 –2  0
ในก ารทดสอบความแ ตก ต่างระหว่างค่าเฉลี่ยขอ งสอ งปร ะชาก รที่เป็ นอิสระต่อ ก ัน
ส า ม า ร ถ วิ เ ค ร า ะ ห์ โ ด ย ใ ช้ โ ป ร แ ก ร ม SPSS for Windows ไ ด้
โ ด ย ใ น ผ ล ลั พ ธ์ ที่ ไ ด้ จ ะ แ ส ด ง ส่ ว น ข อ ง ก า ร ท ด ส อ บ ส ม มุ ติ ฐ า น ว่ า
ค ว า ม แ ป ร ป ร ว น ข อ ง ส อ ง ป ร ะ ช า ก ร มี ค่ า แ ต ก ต่ า ง ก ั น ห รื อ ไ ม่ ก ่ อ น
แล้วจึงแสดงส่วนของก ารทดสอบสมมุติฐานว่าค่าเฉลี่ยของสองประชากรแตกต่างก ันหรือไม่
ซึ่งมีทั้งกรณีที่ความแปรปรวนของสองประชากรแตกต่างก ันและไม่แตกต่างก ันสถิติทดสอบ จะเป็นค่าสถิติ t
ดังตัวอย่าง

2. สถิติและคอมพิวเตอร์เพื่อการวิจัยทางการศึกษา
2
ตัวอย่างที่ 1 นักวิจัยตลาดของบริษัทผู้ให้บริการโทรศัพท์เคลื่อนที่รายหนึ่ง
ต้องการสารวจความนิยมการใช้บริการรายการส่งเสริมการขายในชุด “ยิ่งโทร ยิ่งถูก” ของลูกค้า 2 กลุ่ม
คือกลุ่มพนักงานของรัฐ ก ับกลุ่มพนักงานบริษัทเอกชนว่าแตกต่างก ันหรือไม่
จากการสุ่มตัวอย่างลูกค้าที่ใช้บริการชุด “ยิ่งโทร ยิ่งถูก” ทั้ง 2 กลุ่มๆ ละ 20 คน เท่าๆ ก ัน
สอบถามถึงจานวนเงินค่าใช้บริการโทรศัพท์เคลื่อนที่ในเดือนที่ผ่านมา (หน่วยเป็นร้อยบาท)ปรากฏข้อมูลดังนี้
กลุ่มพนักงานของรัฐ 1.2 1.9 1.7 1.3 1.8 1.8 1.6 2.2 2.7 2.8
1.1 1.9 2.0 2.7 1.1 1.2 1.2 1.6 1.4 2.1
กลุ่มพนักงานบริษัทเอกชน 2.1 2.6 1.1 1.9 2.9 2.8 3.5 2.7 2.4 2.5
1.9 2.4 3.3 2.3 2.0 3.5 1.7 2.2 2.6 2.8
ให้ท่านทดสอบสมมุติฐานว่า จานวนเงินค่าใช้บริการโทรศัพท์เคลื่อนที่เฉลี่ย ของลูกค้า 2
กลุ่มแตกต่างก ันหรือไม่ ทดสอบที่ระดับนัยสาคัญ 0.05
วิธีทา
สมมุติฐานวิจัย : จานวนเงินค่าใช้บริการโทรศัพท์เคลื่อนที่เฉลี่ยของลูกค้า 2 กลุ่มแตกต่างก ัน
สมมุติฐานทางสถิติ คือ H0 : A = B
H1 : A  B
เมื่อ A แทนจานวนเงินค่าใช้บริการเฉลี่ยของลูกค้ากลุ่มพนักงานของรัฐ
B แทนจานวนเงินค่าใช้บริการเฉลี่ยของลูกค้ากลุ่มพนักงานบริษัทเอกชน
ผลลัพธ์ที่ได้จากการทดสอบความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยของสองประชากรที่เป็นอิสระต่อก ัน
Group Statistics
พนักงาน N Mean Std. Deviation Std. Error Mean
ค่าใช้บริการโทรศัพท์ รัฐ 20 1.765 .5363 .1199
เอกชน 20 2.460 .6021 .1346
ส่วนนี้เป็นส่วนที่แสดงค่าสถิติของจานวนเงินค่าใช้บริการของพนักงานรัฐ และพนักงานเอกชนตามลาดับดังนี้
N จานวนพนักงานรัฐ 20 คน
จานวนพนักงานเอกชน 20 คน
Mean จานวนเงินค่าใช้บริการของพนักงานรัฐ 1.765 ร้อยบาท
จานวนเงินค่าใช้บริการของพนักงานเอกชน 2.460 ร้อยบาท
Std. Deviation ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของจานวนเงินค่าใช้บริการของพนักงานรัฐ 0.5363 ร้อยบาท
ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของจานวนเงินค่าใช้บริการของพนักงานเอกชน 0.6021 ร้อยบาท
Std.Error Mean ค่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐานของจานวนเงินค่าใช้บริการของพนักงานรัฐ 0.1199 ร้อยบาท

3. สถิติและคอมพิวเตอร์เพื่อการวิจัยทางการศึกษา
3
ค่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐานของจานวนเงินค่าใช้บริการของพนักงานเอกชน 0.1346
ร้อยบาท
Independent Sample t-test
ส่วนของ Levene’s Test for Equality of Variances เป็นส่วนแสดงการทดสอบสมมุติฐานว่า
ความแปรปรวนของสองประชากรมีค่าแตกต่างก ันหรือไม่โดยมีสมมุติฐานทางสถิติดังนี้
H0 : 2 2
A B  
H1 : 2 2
A B  
F สถิติทดสอบ F มีค่าเท่ากับ 0.103
Sig. หรือ p–value เท่ากับ 0.750 ซึ่งมากกว่าระดับนัยสาคัญ 0.05 ดังนั้น จึงยอมรับ H0
หมายความว่า ความแปรปรวนของสองประชากรมีค่าไม่แตกต่างก ัน
Independent Sample t-test

4. สถิติและคอมพิวเตอร์เพื่อการวิจัยทางการศึกษา
4
ส่วนของ t-test for Equality of Means
เป็นส่วนแสดงการทดสอบสมมุติฐานว่าค่าเฉลี่ยของสองประชากรมีค่าแตกต่างกันหรือไม่
โดยมีสมมุติฐานทางสถิติดังนี้
H0 :A = B
H1 :A  B
เนื่องจากได้ผลการทดสอบว่าความแปรปรวนของ 2 ประชากร มีค่าไม่แตกต่างกัน
ดังนั้น การอ่านผลลัพธ์ในส่วนนี้จึงอ่านเฉพาะในส่วนของ Equal variances assumed
t สถิติทดสอบ t= –3.855
df องศาอิสระ 38
Sig. (2–tailed) หรือค่า p–value มีค่าเท่ากับ 0.000ซึ่งน้อยกว่าระดับนัยสาคัญ 0.05 ดังนั้นจึงปฏิเสธ H0
ส ม มุ ติ ฐ า น วิ จั ย เ ป็ น จ ริ ง ห ม า ย ค ว า ม ว่ า
จานวนเงินเฉลี่ยค่าใช้บริการโทรศัพท์เคลื่อนที่ของลูกค้า 2กลุ่มแตกต่างกัน
Mean Difference ผลต่างระหว่างจานวนเงินค่าใช้บริการเฉลี่ยของลูกค้า 2 กลุ่มมีค่าเท่ากับ 0.695 ร้อยบาท
ตัวอย่างที่ 2 จากการเก็บรวบรวมข้อมูลคะแนนภาวะผู้นาของผู้บริหารโรงเรียนในจังหวัดหนึ่ ง
ได้ข้อมูลดังตาราง
คะแนนภาวะผู้นา
ผู้บริหารชาย ผู้บริหารหญิง
17
10
14
15
20
20
21
19
22
24
17
17
23
16
13
15
18
17
18
14
13
15
18
17

5. สถิติและคอมพิวเตอร์เพื่อการวิจัยทางการศึกษา
5
จ า ก ข้ อ มู ล ข้ า ง ต้ น ต้ อ ง ก า ร ท ด ส อ บ ส ม มุ ติ ฐ า น ว่ า
ผู้บริหารชายและผู้บริหารหญิงมีภาวะผู้นาแตกต่างกันหรือไม่ ทดสอบโดยใช้ระดับนัยสาคัญ 0.05
สมมติฐานวิจัย ผู้บริหารชายและผู้บริหารหญิงมีภาวะผู้นาแตกต่างกัน
สมมติฐานทางสถิติ
H0: ผู้บริหารชายและผู้บริหารหญิงมีค่าเฉลี่ยของคะแนนภาวะผู้นาไม่แตกต่างกัน (=)
H1: ผู้บริหารชายและผู้บริหารหญิงมีค่าเฉลี่ยของคะแนนภาวะผู้นาแตกต่างกัน (≠)
GroupStatistics
gender N Mean Std. Deviation Std. Error Mean
ภาวะผู้นา ชาย 13 20.92 4.071 1.129
หญิง 11 16.09 3.145 .948
T-Test
Independent Samples Test
Levene's Test for
Equality of Variances t-test for Equality of Means
F Sig. t df
Sig.
(2-tailed)
Mean
Difference
Std. Error
Difference
ภาวะผู้
นา
Equal variancesassumed 1.428 .245 3.206 22 .004 4.832 1.507
Equal variancesnot assumed 3.277 21.852 .003 4.832 1.475

6. สถิติและคอมพิวเตอร์เพื่อการวิจัยทางการศึกษา
6
ตัวอย่างที่ 3 จากการศึกษาพฤติกรรมการใช้เวลาในห้องสมุดของนักศึกษาในมหาวิทาลัยแห่งหนึ่ง
บรรณารักษ์เชื่อว่านักศึกษาชายก ับนักศึกษาหญิงจะมีระยะเวลาในการเข้าใช้ห้องสมุดแตกต่างก ัน
จึงเก็บรวบรวมข้อมูลระยะเวลาในการเข้าใช้บริการในแต่ละครั้งของนักศึกษา(หน่วยเป็นชั่วโมง)
นาข้อมูลมาวิเคราะห์ด้วยโปรแกรมSPSS for Windows เพื่อทดสอบสมมติฐานวิจัยว่า
“นักศึกษาหญิงจะมีระยะเวลาในการใช้ห้องสมุดโดยเฉลี่ยมากกว่านักศึกษาชาย”
จากการวิเคราะห์ข้อมูลได้ผลลัพธ์ดังตาราง
Group Statistics
customer N Mean Std. Deviation
Std. Error
Mean
time
ชาย 15 2.92000 .689928 .178139
หญิง 18 3.46667 .658876 .155299
Independent Samples Test
Levene's Test for
Equality of
Variances
t-test for Equality of Means
F Sig. t df
Sig. (2-
tailed)
Mean
Difference
Std.
Error
Difference
time
Equal variances
assumed
1.003 .324 -2.323 31 .027 -.546667
.23531
0
Equal variances
not assumed
-2.313 29.388 .028 -.546667
.23632
8
ก. จงระบุค่าต่างๆ ต่อไปนี้
1) ในกลุ่มตัวอย่างมีนักศึกษาชายจานวน ............ คน มีรายละเอียดของการใช้เวลาในห้องสมุดดังนี้
มีการใช้เวลาเฉลี่ย เท่ากับ ..................... ชั่วโมง
มีส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของเวลา เท่ากับ ..................... ชั่วโมง
2) ในกลุ่มตัวอย่างมีนักศึกษาหญิงจานวน ............คน มีรายละเอียดของการใช้เวลาในห้องสมุดดังนี้
มีการใช้เวลาเฉลี่ย เท่ากับ ..................... ชั่วโมง
มีส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของเวลา เท่ากับ ..................... ชั่วโมง
3) กลุ่มตัวอย่างนักศึกษาชายและหญิงมีการใช้เวลาในห้องสมุดโดยเฉลี่ยแตกต่างกันอยู่เท่ากับ
.................. ชั่วโมง

7. สถิติและคอมพิวเตอร์เพื่อการวิจัยทางการศึกษา
7
ข. ในการทดสอบสมมติฐานว่า
“ความแปรปรวนของเวลาที่ใช้บริการในห้องสมุดระหว่างนักศึกษาชายและนักศึกษาหญิงเท่ากันหรือไม่”
จงเติมคาตอบต่างๆ ลงในช่องว่างต่อไปนี้
1) สถิติทดสอบใช้สัญลักษณ์คือ ……………มีค่าเท่ากับ ………………..
2) ค่าพีที่ใช้สรุปผลการทดสอบมีค่าเท่ากับ …………………….
3) สรุปผลการทดสอบได้ว่า ที่ระดับนัยสาคัญ 0.05
ความแปรปรวนของเวลาที่ใช้บริการในห้องสมุดระหว่างนักศึกษาชายและนักศึกษาหญิง  เท่ากัน
(Equal variancesassumed)  ไม่เท่ากัน(Equalvariances notassumed)
ค. จงทดสอบสมมติฐานวิจัยว่า
“นักศึกษาชายจะมีระยะเวลาในการใช้บริการห้องสมุดโดยเฉลี่ยน้อยกว่านักศึกษาหญิง”
จากโจทย์แสดงว่าเป็นการทดสอบแบบ  1-tailed Test  2-tailed Test
1) ตั้งสมมติฐาน
H0 : …………………………….............................................................................
H1 : ……………………………..............................................................................
2) กาหนดระดับนัยสาคัญ () = 0.05
3) สถิติทดสอบ คือ ……………………………………………….....
4) P-value เท่ากับ ……………………………………………………….
5) สรุปผล ..........................................
แสดงว่า ………….………………………………………………………………………………..
……………………………………………………………………………………………….

8. สถิติและคอมพิวเตอร์เพื่อการวิจัยทางการศึกษา
8
1.2 การทดสอบความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยของสองประชากรที่ไม่เป็นอิสระต่อกัน
เป็นการทดสอบสมมุติฐานเพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของประชากรสองกลุ่มที่มีการแจกแจงแบบปกติ
โ ดย ก า ร สุ่ม ตัวอ ย่า งข้อ มู ล ส อ งก ลุ่ม ให้มีค วา มเกี่ย วข้อ งสัม พัน ธ์ก ัน (dependent sample)
ซึ่งจะทาให้ได้ข้อมูลสองกลุ่มที่เป็นคู่ก ัน (paireddata)ข้อมูลที่เป็นคู่ก ันอาจได้มาจากประชากรเดียวก ันแต่สุ่ม2 ครั้ง
เช่นก ่อนการทดลองครั้งหนึ่ง และหลังการทดลองอีกครั้งหนึ่ง อีกกรณีหนึ่งคือข้อมูล 2 กลุ่มนั้นถูกสุ่มมาเป็นคู่ๆ
โดยอาศัยเกณฑ์อย่างเดียวก ัน เช่นเป็นเด็กที่อายุเท่าก ันหรือเด็กฝาแฝดหรือสัตว์เลี้ยงจากครอกเดียวก ันเป็นต้น
ถ้ากาหนดให้ X1i เป็นข้อมูลตัวที่ i ที่สุ่มมาจากประชากรที่ 1
ให้ X2i เป็นข้อมูลตัวที่ i ที่สุ่มมาจากประชากรที่ 2
ตัวแปรที่สนใจทดสอบคือ di
โดย di = ผลต่างระหว่างข้อมูลคู่ที่ i = X1i – X2i
1 แทนค่าเฉลี่ยของประชากรที่ 1
2 แทนค่าเฉลี่ยของประชากรที่ 2
การทดสอบสมมุติฐานมีดังนี้คือ
สมมุติฐานทางสถิติ
H0 : 1= 2
H1 : 1  2
หรือ H0 : 1  2
H1 : 1  2
หรือ H0 : 1  2
H1 : 1  2
ในการทดสอบความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยของสองประชากรที่ไม่เป็นอิสระต่อก ัน
สามารถวิเคราะห์โดยใช้โปรแกรมSPSS ได้ดังตัวอย่าง

9. สถิติและคอมพิวเตอร์เพื่อการวิจัยทางการศึกษา
9
ตัวอย่างที่ 4 เพื่ อ เป รี ย บ เที ย บผ ล ผ ลิต ต่อ ชั่วโ มงข อ งพ นัก งา นใน บ ริ ษัทแ ห่งห นึ่ งว่า
หลังจาก ที่ได้มีก ารปรับค่าแรงเพิ่มขึ้ นแล้ว พนักงานจะมีค วามตั้งใจในก ารทางานมาก ขึ้ น
ส่งผลให้ได้ผลผลิตเพิ่มขึ้นหรือไม่ จากการเก็บข้อมูลการผลิตของพนักงาน 15 คนได้ข้อมูลดังตาราง
พนักงานคนที่ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
ก่อนขึ้นค่าแรง 42 38 48 45 35 30 44 58 32 40 35 36 37 41 40
หลังขึ้นค่าแรง 48 42 47 47 38 37 42 60 35 42 41 40 39 40 39
ให้ ท่า น ท ด ส อ บ ส ม มุ ติฐ า น ว่า ผ ล ผ ลิ ต เฉ ลี่ ย ต่อ ชั่ว โ ม งข อ งพ นัก งาน เพิ่ ม ขึ้ น
หลังจากที่ได้มีการปรับขึ้นค่าแรงทดสอบที่ระดับนัยสาคัญ 0.05
วิธีทา
สมมุติฐานวิจัย :การขึ้นค่าแรงมีผลทาให้ผลผลิตเฉลี่ยต่อชั่วโมงที่พนักงานผลิตได้เพิ่มขึ้นจากก่อนขึ้น
ค่าแรง
สมมุติฐานทางสถิติ HO : ก่อน  หลัง หรือ d  0
H1 : ก่อน  หลัง หรือ d  0
ผลลัพธ์ที่ได้จากการทดสอบความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยของสองประชากรที่ไม่เป็นอิสระต่อกัน
ส่วนนี้เป็นค่าสถิติเบื้องต้นของผลผลิตก่อนและหลังขึ้นค่าแรง ดังนี้
Mean ผลผลิตเฉลี่ยก่อนขึ้นค่าแรง 40.07 หน่วย
ผลผลิตเฉลี่ยหลังขึ้นค่าแรง 42.47 หน่วย
N จานวนพนักงาน 15 คน
Std.Deviation ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของผลผลิตก่อนขึ้นค่าแรง 6.954หน่วย
ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของผลผลิตหลังขึ้นค่าแรง 6.116หน่วย
Std.Error Mean ค่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐานของผลผลิตเฉลี่ยก่อนขึ้นค่าแรง 1.795หน่วย
ค่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐานของผลผลิตเฉลี่ยหลังขึ้นค่าแรง 1.579หน่วย
Paired Samples Statistics
40.07 15 6.954 1.795
42.47 15 6.116 1.579
ก่อน
หลัง
Pair
1
Mean N Std. Deviation
Std. Error
Mean

10. สถิติและคอมพิวเตอร์เพื่อการวิจัยทางการศึกษา
10
ส่วน PairedSamplesTest เป็นส่วนแสดงการทดสอบสมมุติฐานว่าค่าเฉลี่ยของ 2 ประชากร แตกต่างกันหรือไม่
ดังนี้
HO : ก่อน  หลัง หรือ d  0
H1 : ก่อน  หลัง หรือ d  0
Mean ค่าเฉลี่ยของผลต่างระหว่างผลผลิตก่อนและหลังขึ้นค่าแรง คือ d ในที่นี้ได้
d =–2.40
Std.Deviation ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของ d มีค่าเท่ากับ 2.772
Std.Error Mean ค่าคลาดเคลื่อนมาตรฐานของค่าเฉลี่ยของ d (SEของค่า d ) =0.716
t ค่าสถิติทดสอบt เท่ากับ –3.353
df องศาอิสระมีค่าเท่ากับ 14
Sig. (2–tailed) เนื่องจากต้องการทดสอบแบบ 1–tailed จึงนาค่า Sig.ที่ได้ไปหารด้วย 2 ได้
p-valueเท่ากับ 0.0025 ซึ่งน้อยกว่าระดับนัยสาคัญ 0.05 ดังนั้น จึงปฏิเสธ HO
สมมุติฐาน วิจัย เป็ น จริง ห มาย ถึง ผ ล ผลิ ต เฉลี่ย ต่ อชั่ว โมงเพิ่มขึ้น
หลังจากมีการปรับขึ้นค่าแรงที่ระดับนัยสาคัญ 0.05
Paired Samples Test
-2.400 2.772 .716 -3.353 14 .005
ก่อน -
หลัง
Pair
1
Mean
Std.
Deviation
Std.
Error
Mean
Paired Differences
t df
Sig.
(2-tailed)

11. สถิติและคอมพิวเตอร์เพื่อการวิจัยทางการศึกษา
11
2. การวิเคราะห์ความแปรปรวน (Analysis of Variance: ANOVA)
ก า ร ท ด ส อ บ ส ม ม ุต ิฐ า น ที ่ก ล ่า ว ม า แ ล ้ว ข ้า ง ต ้น
เ ป็น ก า ร ท ด ส อ บ ค ว า ม แ ต ก ต่า ง ร ะ ห ว่า ง ค่า เ ฉ ลี่ ย ข อ ง ป ร ะ ช า ก ร 2 ก ลุ่ ม
สาหรับในกรณีที่ผู้วิจัยต้องการทดสอบความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยของประชากรมากกว่า 2กลุ่ม
จะใช้วิธีการทดสอบที่เรียกว่า การวิเคราะห์ความแปรปรวน (Analysis of Variance) หรือเรียกโดยย่อว่า
ANOVA
ตัวอย่างที่ 5 จากการเก็บรวบรวมข้อมูลคะแนนภาวะผู้นาของผู้บริหารโรงเรียนในจังหวัดหนึ่ ง
ได้ข้อมูลดังตาราง
คะแนนภาวะผู้นาของผู้บริหารโรงเรียน
โรงเรียนขนาดเล็ก โรงเรียนขนาดกลาง โรงเรียนขนาดใหญ่
17
10
14
15
20
20
31
19
22
24
17
17
23
27
19
14
15
22
20
31
19
22
24
17
17
23
27
19
24
25
22
20
31
19
22
24
27
จ า ก ข้ อ มู ล ข้ า ง ต้ น ต้ อ ง ก า ร ท ด ส อ บ ส ม มุ ติ ฐ า น ว่ า
ผู้บริหารของโรงเรียนที่มีขนาดแตกต่างกันมีภาวะผู้นาแตกต่างกันหรือไม่ทดสอบโดยใช้ระดับนัยสาคัญ
0.05

12. สถิติและคอมพิวเตอร์เพื่อการวิจัยทางการศึกษา
12
สมมติฐาน ผู้บริหารของโรงเรียนที่มีขนาดแตกต่างกันมีภาวะผู้นาแตกต่างกัน
สมมติฐานทางสถิติ
H0: ผู้บริหารของโรงเรียน 3 ขนาด มีค่าเฉลี่ยของคะแนนภาวะผู้นาไม่แตกต่างกัน (=)
H1: ผู้บริหารของโรงเรียน 3 ขนาด มีค่าเฉลี่ยของคะแนนภาวะผู้นาแตกต่างกันอย่างน้อย 2 ขนาด (≠)
Oneway
ANOVA
ภาวะผู้นา
N Mean SD Minimum Maximumขนาดรร.
เล็ก 13 18.92 4.716 10 28
กลาง 13 20.54 4.313 14 28
ใหญ่ 11 23.64 3.749 19 31
Total 37 20.89 4.611 10 31
ภาวะผู้นา
SumofSquares df Mean Square F Sig.
BetweenGroups 134.868 2 67.434 3.635 .037
Within Groups 630.699 34 18.550
Total 765.568 36

13. สถิติและคอมพิวเตอร์เพื่อการวิจัยทางการศึกษา
13
Post HocTests
Multiple Comparisons
ภาวะผู้นา
LSD
(I)
ขนาดโรงเรี
ยน
(J)
ขนาดโรงเรี
ยน Mean Difference (I-J) Std. Error Sig.
95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound
เล็ก กลาง -1.615 1.689 .346 -5.05 1.82
ใหญ่ -4.713*
1.764 .012 -8.30 -1.13
กลาง เล็ก 1.615 1.689 .346 -1.82 5.05
ใหญ่ -3.098 1.764 .088 -6.68 .49
ใหญ่ เล็ก 4.713*
1.764 .012 1.13 8.30
กลาง 3.098 1.764 .088 -.49 6.68
*. The mean difference is significant at the 0.05 level.

14. สถิติและคอมพิวเตอร์เพื่อการวิจัยทางการศึกษา
14
3. การทดสอบไค-สแควร์ (Chi-Square Test)
ในการอ้างอิงทางสถิติโดยการทดสอบสมมุติฐานเช่น t-test หรือ F-test
ข้อมูลที่นามาใช้ทดสอบต้องมีระดับการวัดอยู่ในมาตรอัตราส่วน
หรืออย่างน้อยที่สุดก็ต้องอยู่ในมาตรอันตรภาค แต่ในที่นี้จะกล่าวถึงการทดสอบสมมุติฐาน
ในกรณีที่ข้อมูลที่เก็บรวบรวมมามีระดับการวัดอยู่ในมาตรนามบัญญัติ หรือ มาตรอันดับ ก็ได้
การทดสอบไค-สแควร์ เป็นการทดสอบสมมุติฐานเมื่อข้อมูลที่เก็บรวบรวมมา ถูกจัดเป็นกลุ่มๆ
แล้วแจงนับความถี่ (frequency) ในแต่ละกลุ่ม เช่น นักศึกษาในห้องเรียนหนึ่ง มีจานวนผู้ที่สอบได้เกรด A
B และ C มีอย่างละกี่คน เป็นต้น
การทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร 2ตัว โดยข้อมูลที่นามาทดสอบเป็นข้อมูลเชิงคุณภาพ
คาว่า “ ความสัมพันธ์” อาจใช้ในความหมายอื่น ๆเช่น “มีอิทธิพลต่อกัน” “เกี่ยวข้องกัน” “ขึ้นอยู่กับ”
ตัวอย่างที่ 6 เพื่อทดสอบสมมติฐานวิจัย
“เพศมีอิทธิพลต่อการให้คะแนนประเมินภาวะผู้นาของผู้บริหารโรงเรียน” ว่าเป็นจริงหรือไม่
จึงสารวจโดยให้บุคคลากรในโรงเรียน 260 คน ประเมินภาวะผู้นาของผู้บริหารโรงเรียน
จากนั้นนาคะแนนประเมินที่ได้มาจัดระดับได้เป็น 3 กลุ่ม คือ ระดับสูง กลาง และต่า
ได้ข้อมูลแสดงเพศของบุคลากรผู้ประเมินกับระดับการประเมินแสดงดังตาราง
เพศ ระดับการประเมินภาวะผู้นา
รวม
ต่า กลาง สูง
ชาย 30 40 40 110
หญิง 50 70 30 150
รวม 80 110 70 260
ส ม ม ติ ฐ า น วิ จั ย
“เพศของบุคคลากรมีอิทธิพลต่อการให้คะแนนประเมินภาวะผู้นาของผู้บริหารโรงเรียน”
สมมติฐานทางสถิติ
H0: เพศของบุคคลากรไม่มีอิทธิพลต่อการให้คะแนนประเมินภาวะผู้นาของผู้บริหารโรงเรียน
H1: เพศของบุคคลากรมีอิทธิพลต่อการให้คะแนนประเมินภาวะผู้นาของผู้บริหารโรงเรียน

15. สถิติและคอมพิวเตอร์เพื่อการวิจัยทางการศึกษา
15
เพศ*ภาวะผู้นาCrosstabulation
ผลประเมินภาวะผู้นา
Totalต่า กลาง สูง
เพศ ชาย Count 30 40 40 110
%within เพศ 27.3% 36.4% 36.4% 100.0%
หญิง Count 50 70 30 150
%within เพศ 33.3% 46.7% 20.0% 100.0%
Total Count 80 110 70 260
%within เพศ 30.8% 42.3% 26.9% 100.0%
Chi-Square Tests
Value df Asymp. Sig. (2-sided)
PearsonChi-Square 8.662a
2 .013
Likelihood Ratio 8.595 2 .014
Linear-by-LinearAssociation 5.524 1 .019
N ofValid Cases 260

16. สถิติและคอมพิวเตอร์เพื่อการวิจัยทางการศึกษา
16
แบบฝึกหัด
1. จากการจดบันทึกเวลาที่อยู่ในห้องสมุดของนักศึกษาโดยบรรณารักษ์คนหนึ่งนาข้อมูลเวลาที่บันทึกได้
(หน่วยเป็นนาที) ไปวิเคราะห์ด้วยโปรแกรมSPSS for Windows ปรากฏผลลัพธ์ดังตารางข้างล่างนี้
ให้ท่านใช้ผลลัพธ์ข้างต้นตอบคาถามต่อไปนี้
ก) เก็บข้อมูลมาจากนักศึกษาชายหญิงและนักศึกษาชายหญิงจานวนอย่างละกี่คน
(ชาย 8 คน, หญิง 10 คน)
ข) ให้ท่านทดสอบสมมุติฐานว่า
ความแปรปรวนของเวลาที่อยู่ในห้องสมุดของนักศึกษาชายและนักศึกษาหญิงแตกต่างก ันหรือไม่
ทดสอบที่ระดับนัยสาคัญ 0.05 (ยอมรับ H0)
ค) ให้ท่านทดสอบสมมุติฐานว่า
ค่าเฉลี่ยของเวลาที่อยู่ในห้องสมุดของนักเรียนหญิงมากกว่านักศึกษาชายหรือไม่
ทดสอบที่ระดับนัยสาคัญ 0.01 (ปฏิเสธ H0)
Group Statistics
10 26.4000 6.09554 1.92758
8 16.2500 3.57571 1.26421
SEX
Female
Male
Library Hour
N Mean Std. Deviation
Std. Error
Mean
Independent Samples Test
3.978 .063 4.157 16 .001 10.1500 2.44154
4.403 14.870 .001 10.1500 2.30516
Equal
variances
assumed
Equal
variances not
assumed
Library Hour
F Sig.
Levene's Test
for Equality of
Variances
t df
Sig.
(2-tailed)
Mean
Difference
Std. Error
Difference
t-test for Equality of Means

17. สถิติและคอมพิวเตอร์เพื่อการวิจัยทางการศึกษา
17
Independent Samples Test
6.546 .016 .218 29 .829 1.1458 5.25066
.225 17.146 .825 1.1458 5.09994
Equal
variances
assumed
Equal
variances not
assumed
SALARY
F Sig.
Levene's Test for Equality
of Variances
t df
Sig.
(2-tailed)
Mean
Difference
Std. Error
Difference
t-test for Equality of Means
2. ผู้จัดการฝ่ายบุคคลากรของบริษัทโฆษณาแห่งหนึ่งต้องการทดสอบว่า
รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายสูงกว่าหญิงจริงหรือไม่ จึงสุ่มตัวอย่างข้อมูลรายได้ (หน่วยเป็นพันบาท)
ของพนักงานชายและหญิงมาจานวนหนึ่ง นาข้อมูลที่ได้มาวิเคราะห์ด้วยโปรแกรม SPSS for Windows
ได้ผลการวิเคราะห์ดังนี้
จากผลลัพธ์ข้างต้น ให้ท่านตอบคาถามต่อไปนี้
ก) เก็บข้อมูลพนักงานชายหญิง มาจานวนอย่างละกี่คน (ชาย 16คน, หญิง 15 คน)
ข) รายได้เฉลี่ยของพนักงานเพศชายและหญิงต่างก ันอยู่เท่าใด (1.1458)
ค) ให้ท่านทดสอบสมมุติฐานว่า ความแปรปรวนของรายได้ของพนักงานชาย
และพนักงานหญิงแตกต่างก ันหรือไม่ ทดสอบที่ระดับนัยสาคัญ 0.05
(ปฏิเสธ H0)
ง) ให้ท่านทดสอบสมมุติฐานว่า รายได้เฉลี่ยของพนักงานเพศชายสูงกว่าพนักงานหญิงจริงหรือไม่
ทดสอบที่ระดับนัยสาคัญ 0.01 (ยอมรับ H0)
Group Statistics
15 30.3333 5.12231 1.32258
16 29.1875 19.70184 4.92546
SEX
Female
Male
SALARY
N Mean Std. Dev iation
Std. Error
Mean

18. สถิติและคอมพิวเตอร์เพื่อการวิจัยทางการศึกษา
18
3. ใน ก าร ศึก ษ า ปร ะสิท ธิผ ล ข อ งโ ป ร แ ก ร มอ บ ร มทัก ษ ะก าร ขา ย ให้พนัก งาน ขา ย
สุ่ ม ตั ว อ ย่ า ง พ นั ก ง า น ที่ เ ข้ า รั บ ก า ร อ บ ร ม ม า 10 ค น
เก็บข้อมูลคะแนนทดสอบทักษะการขายก ่อนและหลังการอบรมได้ดังนี้
พนักงานคนที่ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
ก ่อนอบรม 20 22 18 25 20 23 17 20 21 20
หลังอบรม 27 19 18 27 25 29 20 25 24 22
จากนั้นจึงนาข้อมูลที่ได้มาวิเคราะห์ด้วยโปรแกรมSPSSfor windows ได้ผลการวิเคราะห์ดังนี้
ให้ท่านทดสอบสมมติฐานว่า การอบรมครั้งนี้ทาให้พนักงานขายมีความรู้ทักษะการขายมากขึ้นหรือไม่
ที่ระดับนัยสาคัญ 0.05 (ปฏิเสธ H0)
Paired Samples Statistics
20.60 10 2.319 .733
23.60 10 3.718 1.176
ก่อนอบรม
หลังอบรม
Pair 1
Mean N Std. Deviation
Std. Error
Mean
Paired Samples Test
-3.00 2.981 .943 -5.13 -.87 -3.182 9 .011ก่อนอบรม - หลังอบรมPair 1
Mean Std. Deviation
Std. Error
Mean Lower Upper
95% Confidence
Interval of the
Difference
Paired Differences
t df Sig. (2-tailed)

19. สถิติและคอมพิวเตอร์เพื่อการวิจัยทางการศึกษา
19
4. ในการทดลองใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์ช่วยสอนวิชาภาษาไทยของอาจารย์ท่านหนึ่ง
โดยแบ่งนักเรียนเป็น 2 กลุ่มคือ กลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม
ภายหลังจบภาคเรียนได้มีการเก็บรวบรวมข้อมูลคะแนนสอบผลสัมฤทธิ์วิชาภาษาไทยของนักเรียนกลุ่มทดล
องและกลุ่มควบคุม นาคะแนนที่ได้มาวิเคราะห์โดยใช้โปรแกรมสาเร็จรูปทางสถิติ SPSS พบว่า
ได้ผลการวิเคราะห์แสดงดังตาราง
Group Statistics
group N Mean Std. Deviation Std. ErrorMean
คะแนนสอบ กลุ่มควบคุม 30 23.23 2.192 .400
กลุ่มทดลอง 28 24.46 1.753 .331
IndependentSamples Test
Levene's Testfor
Equality ofVariances t-test for Equality ofMeans
F Sig. t df Sig. (2-tailed) MeanDifference
Std. Error
Difference
คะแนนสอบ Equalvariances
assumed
2.342 .132 -2.351 56 .022 -1.231 .524
Equalvariances
not assumed
-2.369 54.747 .021 -1.231 .520
ให้ท่านใช้ข้อมูลข้างต้นทดสอบว่า
นักเรียนที่เรียนด้วยโปรแกรมคอมพิวเตอร์ช่วยสอนวิชาภาษาไทยมีผลการเรียนดีกว่านักเรียนที่เรียนด้วยวิธี
ปกติหรือไม่ ให้ทดสอบที่ระดับนัยสาคัญ 0.05

20. สถิติและคอมพิวเตอร์เพื่อการวิจัยทางการศึกษา
20
5. อาจารย์ผู้สอนวิชาสถิติท่านหนึ่งยืนยันว่า
คะแนนสอบวิชาสถิติโดยเฉลี่ยของนักศึกษาสาขาการบัญชีสูงกว่าคะแนนสอบเฉลี่ยของนักศึกษาสาขาคอม
พิวเตอร์ เพื่อทดสอบคายืนยันดังกล่าว จึงสุ่มตัวอย่างนักศึกษาทั้งสองสาขามาจานวนหนึ่ง
ให้นักศึกษาทั้งสองสาขาทาแบบทดสอบที่เป็นชุดเดียวกัน
นาคะแนนสอบที่ได้มาวิเคราะห์โดยใช้โปรแกรมสาเร็จรูปทางสถิติ SPSS พบว่า
ได้ผลการวิเคราะห์แสดงดังตาราง
Group Statistics
สาขา N Mean Std. Deviation Std. Error Mean
คะแนนสอบ บัญชี 20 58.0500 6.96967 1.55847
คอมพิวเตอร์ 30 58.7333 9.73771 1.77785
Independent Samples Test
Levene's Test for
Equality of
Variances t-test for Equality of Means
F Sig. t df Sig. (2-tailed)
Mean
Difference
Std. Error
Difference
คะแนนสอบ Equal variances
assumed
2.533 .118 -.271 48 .788 -.68333 2.52516
Equal variances
not assumed
-.289 47.701 .774 -.68333 2.36423
ให้ท่านใช้ข้อมูลข้างต้นทดสอบคายืนยันของอาจารย์ผู้สอนวิชาสถิติท่านนี้
โดยให้ทดสอบที่ระดับนัยสาคัญ 0.05

21. สถิติและคอมพิวเตอร์เพื่อการวิจัยทางการศึกษา
21
6. ในการทดลองใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์ช่วยสอนวิชาภาษาไทยของอาจารย์ท่านหนึ่ง
อาจารย์ได้สอบเก็บคะแนนความรู้วิชาภาษาไทยของนักเรียนในห้องทั้งก่อนและหลังการทดลองใช้โปรแกร
มคอมพิวเตอร์ช่วยสอน นาคะแนนที่ได้มาวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้โปรแกรมสาเร็จรูปทางสถิติ SPSS พบว่า
ได้ผลการวิเคราะห์แสดงดังตาราง
Paired Samples Statistics
Mean N Std. Deviation Std. Error Mean
Pair 1 pretest 21.73 30 2.100 .383
posttest 22.80 30 2.455 .448
Paired Samples Test
Paired Differences
t df Sig. (2-tailed)Mean Std. Deviation Std. Error Mean
Pair 1 pretest - posttest -1.067 2.149 .392 -2.719 29 .011
ให้ท่านใช้ข้อมูลข้างต้นทดสอบว่า
โปรแกรมคอมพิวเตอร์ช่วยสอนวิชาภาษาไทยมีผลทาให้นักเรียนมีความรู้วิชาภาษาไทยเพิ่มขึ้นหรือไม่
ให้ทดสอบที่ระดับนัยสาคัญ 0.05

22. สถิติและคอมพิวเตอร์เพื่อการวิจัยทางการศึกษา
22
7. อาจารย์ผู้สอนวิชาสถิติท่านหนึ่งต้องการทดสอบว่า นักศึกษาที่เรียนสาขาวิชาแตกต่างกัน 4 สาขา
(สาขาการบัญชี สาขาคอมพิวเตอร์ สาขาการเงิน และสาขาศึกษาศาสตร์)
มีคะแนนสอบโดยเฉลี่ยวิชาสถิติแตกต่างกันหรือไม่ จึงสุ่มตัวอย่างนักศึกษาทั้ง 4
สาขามาแล้วให้นักศึกษาทาแบบทดสอบที่เป็นชุดเดียวกัน
นาคะแนนสอบที่ได้มาวิเคราะห์โดยใช้โปรแกรมสาเร็จรูปทางสถิติ SPSS พบว่า
ได้ผลการวิเคราะห์แสดงดังตาราง
Descriptives
คะแนนสอบ
N Mean Std. Deviation Minimum Maximum
1 30 23.23 2.192 19 28
2 28 24.64 1.660 21 28
3 18 24.06 2.014 21 28
4 28 22.96 1.990 19 26
Total 104 23.68 2.063 19 28
ANOVA
คะแนนสอบ
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups 48.825 3 16.275 4.176 .008
Within Groups 389.704 100 3.897
Total 438.529 103

23. สถิติและคอมพิวเตอร์เพื่อการวิจัยทางการศึกษา
23
Multiple Comparisons
คะแนนสอบ
LSD
(I)
group
(J)
group
Mean
Difference (I-J) Std. Error Sig.
95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound
1 2 -1.410*
.519 .008 -2.44 -.38
3 -.822 .589 .166 -1.99 .35
4 .269 .519 .605 -.76 1.30
2 1 1.410*
.519 .008 .38 2.44
3 .587 .596 .327 -.60 1.77
4 1.679*
.528 .002 .63 2.73
3 1 .822 .589 .166 -.35 1.99
2 -.587 .596 .327 -1.77 .60
4 1.091 .596 .070 -.09 2.27
4 1 -.269 .519 .605 -1.30 .76
2 -1.679*
.528 .002 -2.73 -.63
3 -1.091 .596 .070 -2.27 .09
*. The mean difference is significant at the 0.05 level.
จากตารางผลลัพธ์ที่ได้ให้ท่านตอบคาถามต่อไปนี้
ก) คะแนนสอบของนักศึกษา 4 สาขา สาขาใดมีค่าสูงสุด สาขาใดมีค่าต่าสุด และมีคะแนนสอบเป็นเท่าไร
………………………………………………………………………………………………………………
ข) คะแนนสอบของสาขาคอมพิวเตอร์ก ับสาขาศึกษาศาสตร์ต่างก ันอยู่เท่าไร………………………….
ค) ให้ท่านทดสอบสมมุติฐานว่า คะแนนสอบโดยเฉลี่ยของนักศึกษาทั้ง 4สาขา แตกต่างก ันหรือไม่
ทดสอบที่ระดับนัยสาคัญ 0.05
……………………………………………………………………………………………………………………..
………………………………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………………………..
………………………………………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………………………………………

24. สถิติและคอมพิวเตอร์เพื่อการวิจัยทางการศึกษา
24
ง) ถ้าใช้การเปรียบเทียบเชิงซ้อน (Multiple Comparison Test) ทดสอบสมมุติฐานที่ระดับนัยสาคัญ
0.05อยากทราบว่าคะแนนสอบโดยเฉลี่ยของนักศึกษาสาขาใดบ้างที่แตกต่างก ัน
………………………………………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………………………………………

25. สถิติและคอมพิวเตอร์เพื่อการวิจัยทางการศึกษา
25
8. เพื่อศึกษาเปรียบเทียบการรับบุคคลเข้าเป็นอาจารย์สอนคอมพิวเตอร์ของโรงเรียนเอกชน 2 แห่ง
จากการสารวจอาจารย์สอนคอมพิวเตอร์ของโรงเรียน A จานวน 200 คน
พบว่าเรียนจบสาขาคอมพิวเตอร์มา 120 คน
และจากการสารวจอาจารย์สอนคอมพิวเตอร์ของโรงเรียน B จานวน 160 คน พบว่า
เรียนจบสาขาคอมพิวเตอร์มา 80 คน ให้ท่านแสดงการทดสอบสมมุติฐานว่า
สัดส่วนของอาจารย์สอนคอมพิวเตอร์ที่เรียนจบสาขาคอมพิวเตอร์ของโรงเรียนเอกชน 2
แห่งแตกต่างกันหรือไม่ ทดสอบที่ระดับนัยสาคัญ 0.05
จากตารางข้างต้นให้ท่านทดสอบสมมุติฐานว่า สัดส่วนของอาจารย์สอนคอมพิวเตอร์ที่เรียนจบสาขาคอมพิวเตอร์
ของโรงเรียนเอกชน2 แห่งแตกต่างก ันหรือไม่ทดสอบที่ระดับนัยสาคัญ 0.05
………………………………………………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………………………………….
………………………………………………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………………………………………………
Chi-Square Tests
3.600b 1 .058
3.206 1 .073
3.601 1 .058
.070 .037
3.590 1 .058
360
Pearson Chi-Square
Continuity Correction a
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
Linear-by-Linear Association
N of Valid Cases
Value df
Asymp. Sig.
(2-sided)
Exact Sig.
(2-sided)
Exact Sig.
(1-sided)
Computed onlyfor a 2x2 tablea.
0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 71.11.b.
สาขาที่เรียนจบ * โรงเรียน Crosstabulation
80 80 160
50.0% 50.0% 100.0%
120 80 200
60.0% 40.0% 100.0%
200 160 360
55.6% 44.4% 100.0%
Count
% within สาขาที่เรียนจบ
Count
% within สาขาที่เรียนจบ
Count
% within สาขาที่เรียนจบ
Computer
orthers
สาขาที่เรียนจบ
Total
A B
โรงเรียน
Total

26. สถิติและคอมพิวเตอร์เพื่อการวิจัยทางการศึกษา
26
………………………………………………………………………………………………………………………………
9. จากการสารวจความคิดเห็นของประชาชนในเรื่องเกี่ยวก ับนโยบายของกระทรวงศึกษาธิการเรื่อง
“การยุบรวมโรงเรียนขนาดเล็ก” นาข้อมูลที่ได้มาจาแนกความคิดเห็นตามระดับการศึกษาของประชาชน
แล้ววิเคราะห์ด้วยโปรแกรมSPSSfor Windows ได้ผลลัพธ์ดังตารางต่อไปนี้
ให้ท่านใช้ผลลัพธ์ข้างต้นทดสอบสมมุติฐานว่า ความคิดเห็นของประชาชนเกี่ยวกับนโยบายเรื่อง
“การยุบรวมโรงเรียนขนาดเล็ก” ขึ้นอยู่กับระดับการศึกษาของประชาชนหรือไม่ ทดสอบที่ระดับนัยสาคัญ
0.05
Chi-Square Tests
1.389a
2 .499
1.384 2 .500
.217 1 .641
100
Pearson Chi-Square
Likelihood Ratio
Linear-by-Linear
Association
N of Valid Cases
Value df
Asymp. Sig.
(2-sided)
0 cells(.0%) have expected count lessthan 5. The
minimum expected count is8.00.
a.
ความคิดเห็น * ระดับการศึกษา Crosstabulation
20 10 10 40
20.0 8.0 12.0 40.0
50.0% 25.0% 25.0% 100.0%
30 10 20 60
30.0 12.0 18.0 60.0
50.0% 16.7% 33.3% 100.0%
50 20 30 100
50.0 20.0 30.0 100.0
50.0% 20.0% 30.0% 100.0%
Count
ExpectedCount
% within ความคิดเห็น
Count
ExpectedCount
% within ความคิดเห็น
Count
ExpectedCount
% within ความคิดเห็น
ไม่เห็นด้วย
เห็นด้วย
ความคิดเห็น
Total
ประถมศึกษามัธยมศึกษา อุดมศึกษา
ระดับการศึกษา
Total

27. สถิติและคอมพิวเตอร์เพื่อการวิจัยทางการศึกษา
27