SlideShare a Scribd company logo
1 of 46
āļīāđ€ āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚ āđ‰āļ­ āļĄāļđāļĨ āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āđ‚ āļ›āļĢāđāļ
SPSS FOR W
INDOW
S
1. āļŠāļēāļĒ
2. āļŦāļāļīāļ‡
āļšāļāļēāļĢāļĻāļķāļ āļĐāļē
1. āļ›āļĢāļ°āļ–āļĄāļĻāļķāļ āļĐāļē
2. āļĄāļąāļ˜ āļĒāļĄāļĻāļķāļ
1. āļ™āļēāļĒāļĢāđ‰āļ­ āļĒ
2. āļ™āļēāļĒāļžāļąāļ™
3. āļ™āļēāļĒāļžāļĨ
â€Ķ30â€Ķâ€Ķāļ›āļĩ
āļēāļĄāļ„āļīāļ” āđ€āļŦāđ‡āļ™ āđ€āļāļĩāđˆāļĒ āļ§āļāļąāļš āļāļēāļĢāļĄāļĩāļŠ āļ‡ āļ†āļĢāļēāļŠ 2 āļ­āļ‡āļ„āđŒāļ­ āļĒāđˆāļē āļ‡āđ„āļĢ
āļą
āđ€āļŦāđ‡āļ™ āļ”āđ‰āļ§ āļĒāļ­āļĒāđˆāļē āļ‡āļĒāļīāđˆāļ‡
4. āđ€āļŦāđ‡āļ™ āļ”āđ‰āļ§ āļĒ
āđ„āļĄāđˆāđ€ āļŦāđ‡āļ™ āļ”āđ‰āļ§ āļĒ
1. āđ„āļĄāđˆāđ€ āļŦāđ‡āļ™ āļ”āđ‰āļ§ āļĒāļ­āļĒāđˆāļē āļ‡āļĒāļīāđˆāļ‡
āļēāļ™āļĄāļēāđāļĨāđ‰āļ§ â€Ķ 25â€Ķâ€Ķāļ›āļĩ
āļ”āļ·āļ­ āļ™ â€Ķ ..50,000â€Ķ..āļšāļēāļ—
āļ”āļ·āļ­ āļ™
5000 - 10000 āļšāļēāļ—
2. 10001 - 15000 āļšāļēāļ—
20001 - 25000 āļšāļēāļ—
5. 25001 - 30000 āļšāļēāļ—
āļĢāļ°āļ”āļąāļš āļāļēāļĢāļ§āļąāļ”

Ratio Scale (āļ­āļąāļ• āļĢāļēāļŠāđˆāļ§ āļ™
Interval Scale (āļ­āļąāļ™ āļ•āļĢāļ āļēāļ„
Ordinal Scale (āđ€āļĢāļĩāļĒ āļ‡āļĨāļģāļē āļ”āļąāļš )

Nominal Scale (āļ™āļēāļĄāļšāļąāļ āļāļąāļ• āļī)
istical
SPSS : Package for the Social
â€Ē MAINFRAME
â€Ē PC

OPERATING SYSTEM
â€Ē DOS (Disk operating System)
â€Ē WINDOWS (Menu)
āđāļšāļšāļŠāļ­āļšāļ–āļēāļĄ
1. āđ€āļžāļĻ_______
2. āļ­āļēāļĒāļļ_______
3.āļ„āļ°āđāļ™āļ™āļāđˆāļ­āļ™āļ­āļšāļĢāļĄ_______
4.āļ„āļ°āđāļ™āļ™āļŦāļĨāļąāļ‡āļ­āļšāļĢāļĄ_______

āļ•āļąāļ§ āđāļ›āļĢ
1.
2.
3.
4.

SE
X
AGE
P
RE
P
OST

1. āļ•āļąāļ§ āļ­āļąāļ āļĐāļĢāļœāļŠāļĄāļ•āļąāļ§ āđ€āļĨāļ‚āđ„āļĄāđˆāđ€ āļāļīāļ™ 8 āļ•āļąāļ§ āļ­āļąāļ āļĐāļĢ
2. āļŠāļ·āđˆāļ­ āļ„āļ§āļēāļĄāļŦāļĄāļēāļĒāļ–āļķāļ‡ āļ‚āđ‰āļ­ āļ„āļģāļē āļ–āļēāļĄāđƒāļ™āđāļšāļšāļŠāļ­āļš
āļāļēāļĢāđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āđ‰āļ­ āļ„āļģāļē āļ–āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™ āļ•āļąāļ§ āđāļ›āļĢ

1. āļŠāļ·āđˆāļ­ āļ•āļąāļ§ āđāļ›āļĢ (Variable Name)
2. āļŠāļ™āļīāļ” āļ‚āļ­āļ‡āļ•āļąāļ§ āđāļ›āļĢ (Variable T
ype)
3. āļĢāļŦāļąāļŠ āļ—āļĩāđˆāđ€ āļ›āđ‡āļ™ āđ„āļ›āđ„āļ”āđ‰ (Value)
4. āļ„āđˆāļē āđ„āļĄāđˆāļ• āļ­āļš (M
issing Value)
āļ•āļ­āļ™āļ—āļĩāđˆ āļ‚āđ‰āļ­ āļ—āļĩāđˆ
āļŠāļ·āļ­ āļ•āļąāļ§ āđāļ›āļĢ
āđˆ
āļŠāļ™āļīāļ” āļ‚āļ­āļ‡
āļ•āļąāļ§ āđāļ›āļĢ
āļ„āđˆāļē āļ—āļĩāđˆāđ€ āļ›āđ‡āļ™ āđ„āļ›āđ„āļ”āđ‰
āļ„āđˆāļē āđ„āļĄāđˆāļ• āļ­āļš
Name
T
ype
String
Value
M
issing ID
1
101-80GENDER
Numeric
2
EDU
1=Female
Numeric
1 = Lower than
2=Male
Bachelor

9

2 = Bachelor

9

3 = Upper than
Bachelor
āļ•āļ­āļ™āļ—āļĩāđˆ āļ‚āđ‰āļ­ āļ—āļĩāđˆ
āļŠāļ·āļ­ āļ•āļąāļ§ āđāļ›āļĢ
āđˆ
āļŠāļ™āļīāļ” āļ‚āļ­āļ‡
āļ•āļąāļ§ āđāļ›āļĢ
āļ„āđˆāļē āļ—āļĩāđˆāđ€ āļ›āđ‡āļ™ āđ„āļ›āđ„āļ”āđ‰
āļ„āđˆāļē āđ„āļĄāđˆāļ• āļ­āļš
Name
T
ype
1
3M
Value
issing AGE
REASON1
Numeric
Numeric 4
18-60
0=Not Choose
99
REASON2
Numeric
1=Choose
REASON3
Numeric
REASON4
Numeric
5
PRE
Numeric
0-50
99
6
POST
Numeric
0-50
99
7
SES
Numeric
0-50,000
99999
āļ•āļ­āļ™āļ—āļĩāđˆ āļ‚āđ‰āļ­ āļ—āļĩāđˆ
āļŠāļ·āļ­ āļ•āļąāļ§ āđāļ›āļĢ
āđˆ
āļŠāļ™āļīāļ” āļ‚āļ­āļ‡
2
1āļē āļ—āļĩāđˆāđ€ āļ›āđ‡āļ™ āđ„āļ›āđ„āļ”āđ‰
KNOW1
Numeric
āļ•āļąāļ§ āđāļ›āļĢ
āļ„āđˆ
āļ„āđˆāļē āđ„āļĄāđˆāļ• āļ­āļš
1-4
Name
T 9
ype
2 issing
KNOW2
Numeric
Value
M
1-4
9
3
KNOW3
Numeric
3
11-4 ORDER1 9 Numeric
4 1-5 KNOW4
Numeric
9
1-4 ORDER2 9 Numeric
5 1-5 KNOW5
Numeric
9
1-4 ORDER3 9 Numeric
1-5
9
ORDER4
Numeric
1-5
9
āļ•āļ­āļ™āļ—āļĩāđˆ āļ‚āđ‰āļ­ āļ—āļĩāđˆ
āļŠāļ·āļ­ āļ•āļąāļ§ āđāļ›āļĢ
āđˆ
āļŠāļ™āļīāļ” āļ‚āļ­āļ‡
4
1
APPLY1
Numeric
āļ•āļąāļ§ āđāļ›āļĢ
āļ„āđˆāļē āļ—āļĩāđˆāđ€ āļ›āđ‡āļ™ āđ„āļ›āđ„āļ”āđ‰
āļ„āđˆāļē āđ„āļĄāđˆāļ• āļ­āļš
1-5
9
Name
T
ype
2
APPLY2
Numeric
Value
M
issing
1-5
9
3
APPLY3
Numeric
1-5
9
5
1
ATT1
Numeric
4
APPLY4
Numeric
1-5
9
1-5
9
2
ATT2
Numeric
5
APPLY5
Numeric
1-5
9
1-5
9
3
ATT3
Numeric
1-5
9
4
ATT4
Numeric
1-5
9
āļ‚āđ‰āļ­ āļĄāļđāļĨ āļ—āļĩāđˆāđ€ āļāđ‡āļš āļĢāļ§āļšāļĢāļ§āļĄāļĄāļēāđ„āļ”āđ‰(Raw Data)
āļŠāļĢāđ‰āļē āļ‡āđāļŸāđ‰āļĄ āļ‚āđ‰āļ­ āļĄāļđāļĨ (Data

āļ•āļąāđ‰āļ‡ āļŠāļ·āđˆāļ­ āļ•āļąāļ§ āđāļ›āļĢ
āļāļģāļē āļŦāļ™āļ”āļĨāļą
File) āļ āļĐāļ“āļ°āļ•āļąāļ§ āđāļ›āļĢ
āļžāļīāļĄ āļžāđŒāļ‚ āđ‰āļ­ āļĄāļđāļĨ āļ‚āļ­āļ‡āļ•āļąāļ§ āđāļ›āļĢāđāļ•

āļŠāļĢāđ‰āļē āļ‡ ASCII File, Excel File, Databa
āļ›āđ‰āļ­ āļ™āļ‚āđ‰āļ­ āļĄāļđāļĨ āđ€āļ‚āđ‰āļē
āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāđ‚āļ”āļĒāļ•āļĢāļ‡
āđ€āļāđ‡āļš āļšāļąāļ™ āļ—āļķāļ āđāļŸāđ‰āļĄ āļ‚āđ‰āļ­ āļĄāļđāļĨ (Save data file)
āđ€āļĨāļ·āļ­ āļāļ„āļģāļē āļŠāļąāđˆāļ‡ āļ›āļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļœāļĨ(Analyze/Graphs)
āđāļŠāļ”āļ‡āļœāļĨāļĨāļąāļž āļ˜āđŒāļ— āļŦ āļ™āđ‰āļē āļ•āđˆāļē āļ‡ Output
āļĩāđˆ
āļ­āđˆāļē āļ™āļœāļĨāļĨāļąāļž āļ˜āđŒ āđāļĨāļ°āđ€āļ‚āļĩāļĒ āļ™āļĢāļēāļĒāļ‡āļēāļ™
āļāļģāļē āļŦāļ™āļ” āļ„āļģāļē āļ­āļ˜āļīāļš āļēāļĒāļŠāļ·āđˆāļ­ āļ•āļąāļ§ āđāļ›āļĢ
āļ„āļ§āļēāļĄ
āļāļģāļē āļŦāļ™āļ”āļŠāļ™āļīāļ”
āļ„āļģāļē āļ­āļ˜āļīāļš āļēāļĒāļ„āđˆāļē āļĢāļ°āļ”āļąāļš āļāļēāļĢāļ§āļąāļ”
āļāļ§āđ‰āļē āļ‡āļ‚āļ­āļ‡ āļŦāļ™āļ”
āļāļģāļē
āļ‚āļ­āļ‡āļ•āļąāļ§ āđāļ›āļĢ
āļ‚āļ­āļ‡āļ•āļąāļ§ āđāļ›āļĢ
āļ‚āļ­āļ‡āļ•āļąāļ§ āđāļ›āļĢ
āļŠāļ”āļĄāļ āđŒ āļ‡ āļ—āļĻāļ™āļīāļĒ āļĄ
āļ•āļģāļē āđāļŦāļ™āđˆ

āļāļģāļē āļŦāļ™āļ”āļŠāļ·āđˆāļ­
āļ•āļąāļ§ āđāļ›āļĢ

āļāļģāļē āļŦāļ™āļ”
āļ„āđˆāļē āđ„āļĄāđˆāļ• āļ­āļš
āļāļēāļĢāļ„āļģāļē āļ™āļ§āļ“āļ„āđˆāļē āļŠāļ–āļīāļ• āļīāļž āļĢāļĢāļ“āļ™āļē

. āļ„āđˆāļē āļĢāđ‰āļ­ āļĒāļĨāļ°
. āļ„āđˆāļē āđ€āļ‰āļĨāļĩāđˆāļĒ āļĄāļąāļ˜ āļĒāļāļēāļ™ āđāļĨāļ°āļāļēāļ™āļ™āļīāļĒ āļĄ
. āļŠāđˆāļ§ āļ™āđ€āļšāļĩāļĒ āļ‡āđ€āļšāļ™āļĄāļēāļ•āļĢāļāļēāļ™
āđˆ
. āļāļēāļĢāđāļˆāļāđāļˆāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļ–āļĩāđ āļšāļšāļŦāļĨāļēāļĒāļ—āļē
āđˆ
āļˆāļģāļē āļ™āļ§āļ™āļ—āļĩāđˆāļŠ āļ™āđƒāļˆ x100
āļ„āđˆāļē āļĢāđ‰āļ­ āļĒāļĨāļ° =
āļˆāļģāļē āļ™āļ§āļ™āļ—āļąāđ‰āļ‡ āļŦāļĄāļ”
Analyze Descriptive Statistics
F
requencies...
āļœāļĨāļĢāļ§āļĄāļ‚āļ­āļ‡āļ—āļļāļ āļˆāļģāļē āļ™āļ§āļ™
āļ„āđˆāļē āđ€āļ‰āļĨāļĩāđˆāļĒ =
āļˆāļģāļē āļ™āļ§āļ™āļ—āļąāļ‡ āļŦāļĄāļ”
āđ‰
Analyze Descriptive Statistics
Descriptives...
āļ‚āļąāđ‰āļ™ āļ•āļ­āļ™āļāļēāļĢāđāļāđ‰āļ› āļąāļ āļŦāļē

. āļ•āļĢāļ§āļˆāđƒāļŦāđ‰āļ„ āļ°āđāļ™āļ™āļ‚āđ‰āļ­ āļŠāļ­āļšāđāļ•āđˆāļĨ āļ°āļ‚āđ‰āļ­
. āļĢāļ§āļĄāļ„āļ°āđāļ™āļ™āļ‚āļ­āļ‡āļœāļđāđ‰āđ€ āļ‚āđ‰āļē āļŠāļ­āļšāđāļ•āđˆāļĨ āļ°āļ„
1.āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāđƒāļŦāđ‰āļ„ āļ°āđāļ™āļ™
āļ„āļ™āļ—āļĩāđˆ
āđ€āļ‰āļĨāļĒ
1
2
3
4

āļ„āļģāļē āļ•āļ­āļšāļ‚āļ­āļ‡
āļ‚āđ‰āļ­ āļ—āļĩāđˆ
1 2 3 4 5
1
1
1
1
3

2
1
4
1
2

1
2
1
2
1

3
3
3
3
4

2
2
2
2
2
āļ„āļ™āļ—āļĩāđˆ
1
2
3
4

āļ„āļ°āđāļ™āļ™āļ—āļĩāđˆāđ„ āļ”āđ‰
āļ‚āļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­ āļ—āļĩāđˆ
1 2 3 4 5
1
1
1
0

0
0
0
1

0
1
0
1

1
1
1
0

1
1
1
1
T
ransform

āļ„āļģāļē āļŠāļąāđˆāļ‡ āļ—āļĩāđˆāđƒ āļŠāđ‰

Recode
Into Different Variables
2. āļāļēāļĢāļĢāļ§āļĄāļ„āļ°āđāļ™āļ™
āļ„āļ™āļ—āļĩāđˆ

1
k1

1
2
3
4
T
ransform

āļ„āļ°āđāļ™āļ™āļ—āļĩāđˆāđ„ āļ”āđ‰
āđˆ
2 āļ‚āļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­ āļ—āļĩ5
3
4
k2

k3

k4

āļĢāļ§āļĄ
k5 otal
T

1 0 0 1 1 3
1 0 1 1 1 4
1 0 0 1 1 3
0 1 1 0 1 3
Compute
T
otal=k1+k2+k3+k4+k
āļ‚āļąāđ‰āļ™ āļ•āļ­āļ™āļāļēāļĢāđāļāđ‰āļ› āļąāļ āļŦāļē

1. āļ„āļģāļē āļ™āļ§āļ“āļ„āđˆāļē āđ€āļ‰āļĨāļĩāđˆāļĒ āļ‚āļ­āļ‡
āļ•āļąāļ§ āđāļ›āļĢ AGE
ecode āļ•āļąāļ§ āđāļ›āļĢ AGE āđ„āļ›āđ€āļ›āđ‡āļ™ āļ•āļąāļ§ āđāļ›āļĢāđƒ
(GROUP
AGE āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŦāđ‰āļĢ āļŦāļąāļŠ
)
1 āđāļ—āļ™ āļāļĨāļļāđˆāļĄ āļ„āļ™āļ—āļĩāđˆāļ­ āļēāļĒāļļāļ• āļģāđˆāļē āļāļ§āđˆāļē āļ„āđˆāļē āđ€āļ‰āļĨ
2 āđāļ—āļ™ āļāļĨāļļāđˆāļĄ āļ„āļ™āļ—āļĩāđˆāļ­ āļēāļĒāļļāļŠ āļđāļ‡ āļāļ§āđˆāļē āļ„āđˆāļē āđ€āļ‰āļĨ
āļēāļŦāļ™āļ” Value āļ‚āļ­āļ‡āļ•āļąāļ§ āđāļ›āļĢ GROUP
A
1=L AGE 2=H
OW
IAGE
āđ„āļ”āđ‰āļĢ āļąāļšāļ•āļ­āļ™āļāļēāļĢāđāļāđ‰āļ› āļąāļ āļŦāļē
āđ€āļĨāļ·āļ­ āļāđ€āļ›āđ‡āļ™
āļ‚āļąāđ‰āļ™
āļ­āļąāļ™ āļ”āļąāļš āļ—āļĩāđˆ 1-5 āļĨāļģāļē āļ”āļąāļš āļĨāļ°
āđ€āļ—āđˆāļē āđ„āļĢ
2. āļ„āļģāļē āļ™āļ§āļ“āļ„āļ°āđāļ™āļ™āđāļšāļšāļ–āđˆāļ§ āļ‡āļ™āļģāđ‰āļē
āļŦāļ™āļąāļ
āļ­āļąāļ™ āļ”āļąāļš āļ—āļĩāđˆ 1 āđ„āļ”āđ‰ 5 āļ„āļ°āđāļ™āļ™
āļ­āļąāļ™ āļ”āļąāļš āļ—āļĩāđˆ 2 āđ„āļ”āđ‰ 4
āļ„āļ°āđāļ™āļ™
āļ­āļąāļ™ āļ”āļąāļš āļ—āļĩāđˆ 3 āđ„āļ”āđ‰ 3
āļ‚āļąāđ‰āļ™ āļ•āļ­āļ™āļāļģāļĢāđāļāđ‰āļ› āļąāļ āļŦāļģ(āļ•āđˆāļ­ )

āļ„āļ°āđāļ™āļ™āđ„āļ›āļ„āļđāļ“ āļāļąāļš āļ„āļ§āļģāļĄāļ–āļĩāļ‚ āļ­āļ‡āđāļ•āđˆāļĨ āļ°
āđˆ
āļ­āļ‡āđāļ•āđˆāļĨ āļ°āļŦāļąāļ§ āļ‚āđ‰āļ­
āļĄāļ„āļ°āđāļ™āļ™
āļĒāļ‡āļĨāļģāļģ āļ”āļąāļš āļ„āļ°āđāļ™āļ™
āļĢāļ°āļ”āļąāļš āļāļģāļĢāļĻāļķāļ āļĐāļģ

āļ•āļģāđˆāļģ āļāļ§āđˆāļģ āļ›.āļ•āļĢāļĩ
āļ›.āļ•āļĢāļĩ
āļŠāļđāļ‡ āļāļ§āđˆāļģ āļ›.āļ•āļĢāļĩ
āļŠāļģāļĒ

āđ€āļžāļĻ

āļˆāļģāļģ āļ™āļ§āļ™? āļˆāļģāļģ āļ™āļ§āļ™? āļˆāļģāļģ āļ™āļ§āļ™?

āļŦ
āļāļīāļ‡

āļˆāļģāļģ āļ™āļ§āļ™? āļˆāļģāļģ āļ™āļ§āļ™? āļˆāļģāļģ āļ™āļ§āļ™?
Analyze

āļ„āļģāļģ āļŠāļąāđˆāļ‡ āļ—āļĩāđˆāđƒ āļŠāđ‰
Descriptive Statistics
Crosstabs...
60

POST
50

40

POST

30

20
4

PRE

6

8

10

12

14

16

PRE

18
āļ„āļģāļģ āļŠāļąāđˆāļ‡ āļ—āļĩāđˆāđƒ āļŠāđ‰
Graphs

Scatter...

P
RE --X Axis
P
OST -- Y Axis
āļ„āļ§āļģāļĄāļŠāļąāļĄ āļžāļąāļ™ āļ˜āđŒ
-āļ‚āļ™āļģāļ” â€Ķâ€Ķ .āļ„āđˆāļģ āļ—āļĩāđˆ
āļ„āļģāļģ āļ™āļ§āļ“āđ„āļ”āđ‰
-āļ—āļīāļĻ āļ—āļģāļ‡ â€Ķ ..āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­ āļ‡āļŦāļĄāļģāļĒ
āļ„āļģāļģ āļŠāļąāđˆāļ‡ āļ—āļĩāđˆāđƒ āļŠāđ‰
Analyze

Correlate
B
ivariateâ€Ķ
āļĢāļ—āļģāļģ āļ™āļģāļĒāļ„āļ°āđāļ™āļ™ P
OST āļˆāļģāļāļ„āļ°āđāļ™āļ™
P
OST = a +b(P )
RE
āļ„āļģāļģ āļŠāļąāđˆāļ‡ āļ—āļĩāđˆāđƒ āļŠāđ‰
Analyze

Regression
L
inearâ€Ķ
āļĢāļ—āļģāļģ āļ™āļģāļĒāļ„āļ°āđāļ™āļ™ P
OST āļˆāļģāļāļ„āļ°āđāļ™āļ™
P
OST = 21.254 + 1.738(P )
RE
ZPOST = 0.592(ZPRE)
āļŠāļ–āļīāļ• āļīāļ­ āļģ āļ‡āļ­āļīāļ‡
āđ‰
āļ›āļĢāļ°āļŠāļģāļāļāļģāļĢāļŠāļļāđˆāļĄ āļ•āļąāļ§ āļ­āļĒāđˆāļģ āļ‡ āđˆāļĄ āļ•āļąāļ§ āļ­āļĒāđˆāļģ āļ‡
āļāļĨāļļ
āļĢ
āļāļģāļĢāļĢāļ§āļĄāļĢāļ§āļĄ
āļāļģāļĢāļ›āļĢāļ°āļĄāļģāļ“āļ„āđˆāļģ

āļ„āđˆāļģ āļžāļģāļĢāļģāļĄāļīāđ€ āļ•āļ­āļĢāđŒ

āđāļĨāļ°
āļ§āļīāđ€ āļ„āļĢāļģāļ°āļŦāđŒāļ‚ āđ‰āļ­ āļĄāļđāļĨ

āļ„āđˆāļģ āļŠāļ–āļīāļ• āļī

āļāļģāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļŠāļĄāļĄāļļāļ• āļīāļ āļģāļ™
āļ‚āļąāđ‰āļ™ āļ•āļ­āļ™āļāļģāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļŠāļĄāļĄāļļāļ• āļīāļ āļģāļ™

āļ•āļąāđ‰āļ‡ āļŠāļĄāļĄāļļāļ• āļīāļ āļģāļ™āļ—āļģāļ‡āļŠāļ–āļīāļ• āļī
H : āļŠāļĄāļĄāļļāļ• āļīāļ āļģāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļ§āļģāļĄāđ„āļĄāđˆāđ āļ•āļāļ•
0
āļŠāļĄāļĄāļļāļ• āļīāļ āļģāļ™āļ§āđˆāļģ āļ‡
āļŠāļĄāļĄāļļāļ• āļīāļ āļģāļ™āļĻāļđāļ™ āļĒāđŒ
H : āļŠāļĄāļĄāļļāļ• āļīāļ āļģāļ™āļ—āļģāļ‡āđ€āļĨāļ·āļ­ āļ
1
āļŠāļĄāļĄāļļāļ• āļīāļ āļģāļ™āļāļģāļĢāļ§āļīāļˆ āļĒ
āļą
āļ‚āļąāļ™ āļ•āļ­āļ™āļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļŠāļĄāļĄāļļāļ• āļīāļ āļēāļ™ (āļ•āđˆāļ­
āđ‰
. āđ€āļĨāļ·āļ­ āļāļŠāļ–āļīāļ• āļīāļ— āļ”āļŠāļ­āļš āđāļĨāļ°
āļ„āļģāļē āļ™āļ§āļ“āļ„āđˆāļē āļŠāļ–āļīāļ• āļīāļ— āļ”āļŠāļ­āļš
Z-test
t-T
est
F
-test
ANOVA
Chi-square
āļ‚āļąāļ™ āļ•āļ­āļ™āļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļŠāļĄāļĄāļļāļ• āļīāļ āļēāļ™ (āļ•āđˆāļ­
āđ‰

3. āļāļģāļē āļŦāļ™āļ”āļĢāļ°āļ”āļąāļš āļ™āļąāļĒ āļŠāļģāļē āļ„āļąāļ āđāļĨāļ°
āļšāļĢāļīāđ€ āļ§āļ“āļ§āļīāļ āļĪāļ•āļī Îą = .05
Îą = .01
āļšāļĢāļīāđ€ āļ§āļ“āļĒāļ­āļĄāļĢāļąāļš H0
āļšāļĢāļīāđ€ āļ§āļ“āļ§āļīāļ āļĪāļ•āļī āļ„āđˆāļē āļ§āļīāļ āļĪāļ•āļī āđ€āļ›āļīāļ” āļ•āļēāļĢāļēāļ‡
āļ‚āļą4. āļ•āļ­āļ™āļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļŠāļĄāļĄāļļāļ• āļīāļ āļēāļ™ (āļ•āđˆāļ­
āļ™ āļ•āļąāļ” āļŠāļīāļ™ āđƒāļˆāļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ• āļī
āđ‰
(āļ™āļģāļē āļ„āđˆāļē āļŠāļ–āļīāļ• āļīāļ— āļĩāđˆāļ„ āļģāļē āļ™āļ§āļ“āļĄāļēāđ€āļ—āļĩāļĒ āļš
āļāļąāļš āļ„āđˆāļē āļ§āļīāļ āļĪāļ•āļī
āļ–āđ‰āļē āļ™āđ‰āļ­ āļĒāļāļ§āđˆāļē āļ„āļ‡āļŠāļĄāļĄāļļāļ• āļīāļ āļēāļ™
āļ§āđˆāļē āļ‡
āļ–āđ‰āļē āļĄāļēāļāļāļ§āđˆāļē āļ›āļāļīāđ€ āļŠāļ˜
āļŠāļĄāļĄāļļāļ• āļīāļ āļēāļ™āļ§āđˆāļē āļ‡)
5. āđāļ›āļĨāļ„āļ§āļēāļĄāļŦāļĄāļēāļĒ
āļ‰āļĨāļĩāđˆāļĒ āļŦāļĨāļąāļ‡ āļāļēāļĢāļ­āļšāļĢāļĄāļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļē āļ‡āļœāļđāļŠ āļēāļĒāļāļąāļš āļœāļđāļŦ āļāļīāļ‡ āļ•āđˆāļē āļ‡āļāļąāļ™ āļŦ
āđ‰
āđ‰

H0 : ÂĩPOST (Male ) = ÂĩPOST (Female )
H1 : ÂĩPOST (Male ) ≠ ÂĩPOST (Female )

eans
Analyze Compare M
Indepents Sample t-T
estâ€Ķ
āļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļ„āļ§āļēāļĄāđāļ›āļĢāļ›āļĢāļ§āļ™āļ‚āļ­āļ‡āļ›āļĢāļ°āļŠāļēāļ

H0 : σ 1 =σ 2
2

2

H1 :σ 1 ≠σ 2
2

2
āļ‰āļĨāļĩāđˆāļĒ āļŦāļĨāļąāļ‡ āļāļēāļĢāļ­āļšāļĢāļĄāļĄāļēāļāļāļ§āđˆāļē āļ„āļ°āđāļ™āļ™āđ€āļ‰āļĨāļĩāļš āļāđˆāļ­ āļ™āļāļēāļĢāļ­āļš
āđˆ

H0 : ÂĩPOST = ÂĩPRE
H1 : ÂĩPOST 〈 ÂĩPRE
eans
Analyze Compare M
P
aired Samples t-T
estâ€Ķ
āļĨāļĩāđˆāļĒ āļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ™āļģāļē āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āđ„ āļ›āđƒāļŠāđ‰āđƒ āļ™āđ€āļĢāļ·āđˆāļ­ āļ‡āđƒāļ”āļĄāļĩāļ„ āļē āļ•āļģāđˆāļē āļāļ§āđˆāļē 3
āđˆ

H0 : Âĩ APPLY1 = 3 .5
H1 : Âĩ APPLY1 âŒĐ 3 .5
Analyze

Compare M
eans
One-Sample t-T
estâ€Ķ
Analyze

Compare M
eans
M
eansâ€Ķ
āļĄāļĩāļĢ āļ°āļ”āļąāļš āļāļēāļĢāļĻāļķāļ āļĐāļēāļ•āđˆāļē āļ‡āļāļąāļ™ āđ„āļ”āđ‰āļ„ āļ°āđāļ™āļ™āđ€āļ‰āļĨāļĩāđˆāļĒ āļŦāļĨāļąāļ‡ āļ­āļšāļĢāļĄāļ•

H0 : Âĩ1 = Âĩ 2 = Âĩ 3
H1 : āļ„āđˆāļēāđ€āļ‰āļĨāļĩāļĒāļ‚ āļĄāļ›āļĢāļ°
āļ­āļ‡āļāļĨāļļāđˆ āļŠāļēāļāļĢāļ­āļĒāđˆāļēāļ­āļĒ āđˆāļĄāļ•āđˆāļēāļ‡āļˆ āđˆāļĄāļ­āļ·āđˆ
āđˆ
āđ‰āđ‰ āļ‡āļ™
1
āļāļĨāļļ āļēāļāļāļĨāļļāļ™

Analyze

Compare M
eans
One-W ANOVA
ay
ID sex GPA

011232
022300
DATA LIST FILE = ‘A:TEST3.DA
031256 /ID 1-2 (A) SEX 3 GPA 4-6
EXECUTE.
041312
052200
061250
062248

More Related Content

Similar to Spss

7 āļŠāļ–āļīāļ•āļīāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒ
7 āļŠāļ–āļīāļ•āļīāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒ7 āļŠāļ–āļīāļ•āļīāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒ
7 āļŠāļ–āļīāļ•āļīāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒNitinop Tongwassanasong
 
āļāļēāļĢāđāļˆāļāđāļˆāļ‡āļ›āļāļ•āļī
āļāļēāļĢāđāļˆāļāđāļˆāļ‡āļ›āļāļ•āļīāļāļēāļĢāđāļˆāļāđāļˆāļ‡āļ›āļāļ•āļī
āļāļēāļĢāđāļˆāļāđāļˆāļ‡āļ›āļāļ•āļīpattya0207
 
G tp9q xhf7cauijj9bav6k9frkamazm3eqwgtwnpk81sxnf4pfubgdnuqndgcgnge
G tp9q xhf7cauijj9bav6k9frkamazm3eqwgtwnpk81sxnf4pfubgdnuqndgcgngeG tp9q xhf7cauijj9bav6k9frkamazm3eqwgtwnpk81sxnf4pfubgdnuqndgcgnge
G tp9q xhf7cauijj9bav6k9frkamazm3eqwgtwnpk81sxnf4pfubgdnuqndgcgngeThanakrit Muangjun
 
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1cookie47
 
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6noonatzu
 
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1Manas Panjai
 
āđ€āļ•āļĢāļĩāļĒāļĄāļŠāļ­āļš O net 57 āļ„āļ“āļīāļ•āļŠāļļāļ”1
āđ€āļ•āļĢāļĩāļĒāļĄāļŠāļ­āļš O net 57  āļ„āļ“āļīāļ•āļŠāļļāļ”1āđ€āļ•āļĢāļĩāļĒāļĄāļŠāļ­āļš O net 57  āļ„āļ“āļīāļ•āļŠāļļāļ”1
āđ€āļ•āļĢāļĩāļĒāļĄāļŠāļ­āļš O net 57 āļ„āļ“āļīāļ•āļŠāļļāļ”1jutarattubtim
 
āļ„āļ“āļīāļ•
āļ„āļ“āļīāļ•āļ„āļ“āļīāļ•
āļ„āļ“āļīāļ•prrimhuffy
 
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1JunyapornTakumnoi
 
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1ParattakornDokrueankham
 
āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļžāļĢāļĢāļ“āļ™āļēāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒāđ€āļŠāļīāļ‡āļ›āļĢāļīāļĄāļēāļ“ āļ›āļĢāļąāļšSlide-āđ€āļžāļīāđˆāļĄslideāļ‡āļēāļ™āļĄāļ­āļšāļŦāļĄāļēāļĒ
āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļžāļĢāļĢāļ“āļ™āļēāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒāđ€āļŠāļīāļ‡āļ›āļĢāļīāļĄāļēāļ“ āļ›āļĢāļąāļšSlide-āđ€āļžāļīāđˆāļĄslideāļ‡āļēāļ™āļĄāļ­āļšāļŦāļĄāļēāļĒāļŠāļ–āļīāļ•āļīāļžāļĢāļĢāļ“āļ™āļēāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒāđ€āļŠāļīāļ‡āļ›āļĢāļīāļĄāļēāļ“ āļ›āļĢāļąāļšSlide-āđ€āļžāļīāđˆāļĄslideāļ‡āļēāļ™āļĄāļ­āļšāļŦāļĄāļēāļĒ
āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļžāļĢāļĢāļ“āļ™āļēāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒāđ€āļŠāļīāļ‡āļ›āļĢāļīāļĄāļēāļ“ āļ›āļĢāļąāļšSlide-āđ€āļžāļīāđˆāļĄslideāļ‡āļēāļ™āļĄāļ­āļšāļŦāļĄāļēāļĒsomsur2001
 
Role math stat_cs
Role math stat_csRole math stat_cs
Role math stat_csLaongphan Phan
 
āļ”āļ­āļāđ„āļĄāđ‰āļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ§āļąāļ™āđ€āļāļīāļ”
āļ”āļ­āļāđ„āļĄāđ‰āļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ§āļąāļ™āđ€āļāļīāļ”āļ”āļ­āļāđ„āļĄāđ‰āļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ§āļąāļ™āđ€āļāļīāļ”
āļ”āļ­āļāđ„āļĄāđ‰āļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ§āļąāļ™āđ€āļāļīāļ”guestaecfb
 
āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļŠāļĄāļĄāļ•āļīāļāļēāļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļī
āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļŠāļĄāļĄāļ•āļīāļāļēāļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļŠāļĄāļĄāļ•āļīāļāļēāļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļī
āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļŠāļĄāļĄāļ•āļīāļāļēāļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļīguestaecfb
 
āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļŠāļĄāļĄāļ•āļīāļāļēāļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļī
āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļŠāļĄāļĄāļ•āļīāļāļēāļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļŠāļĄāļĄāļ•āļīāļāļēāļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļī
āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļŠāļĄāļĄāļ•āļīāļāļēāļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļīguestaecfb
 
āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļŠāļĄāļĄāļ•āļīāļāļēāļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļī
āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļŠāļĄāļĄāļ•āļīāļāļēāļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļŠāļĄāļĄāļ•āļīāļāļēāļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļī
āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļŠāļĄāļĄāļ•āļīāļāļēāļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļīguestaecfb
 
āļŠāļ–āļīāļ•āļīStat
āļŠāļ–āļīāļ•āļīStatāļŠāļ–āļīāļ•āļīStat
āļŠāļ–āļīāļ•āļīStatTupPee Zhouyongfang
 

Similar to Spss (20)

7 āļŠāļ–āļīāļ•āļīāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒ
7 āļŠāļ–āļīāļ•āļīāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒ7 āļŠāļ–āļīāļ•āļīāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒ
7 āļŠāļ–āļīāļ•āļīāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒ
 
āļāļēāļĢāđāļˆāļāđāļˆāļ‡āļ›āļāļ•āļī
āļāļēāļĢāđāļˆāļāđāļˆāļ‡āļ›āļāļ•āļīāļāļēāļĢāđāļˆāļāđāļˆāļ‡āļ›āļāļ•āļī
āļāļēāļĢāđāļˆāļāđāļˆāļ‡āļ›āļāļ•āļī
 
s
ss
s
 
Epi info unit08
Epi info unit08Epi info unit08
Epi info unit08
 
G tp9q xhf7cauijj9bav6k9frkamazm3eqwgtwnpk81sxnf4pfubgdnuqndgcgnge
G tp9q xhf7cauijj9bav6k9frkamazm3eqwgtwnpk81sxnf4pfubgdnuqndgcgngeG tp9q xhf7cauijj9bav6k9frkamazm3eqwgtwnpk81sxnf4pfubgdnuqndgcgnge
G tp9q xhf7cauijj9bav6k9frkamazm3eqwgtwnpk81sxnf4pfubgdnuqndgcgnge
 
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1
 
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6
 
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1
 
āđ€āļ•āļĢāļĩāļĒāļĄāļŠāļ­āļš O net 57 āļ„āļ“āļīāļ•āļŠāļļāļ”1
āđ€āļ•āļĢāļĩāļĒāļĄāļŠāļ­āļš O net 57  āļ„āļ“āļīāļ•āļŠāļļāļ”1āđ€āļ•āļĢāļĩāļĒāļĄāļŠāļ­āļš O net 57  āļ„āļ“āļīāļ•āļŠāļļāļ”1
āđ€āļ•āļĢāļĩāļĒāļĄāļŠāļ­āļš O net 57 āļ„āļ“āļīāļ•āļŠāļļāļ”1
 
āļ„āļ“āļīāļ•
āļ„āļ“āļīāļ•āļ„āļ“āļīāļ•
āļ„āļ“āļīāļ•
 
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1
 
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O-net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O-net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O-net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O-net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1
 
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1
āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļš O net āļ„āļ“āļīāļ• āļĄ.6 āļŠāļļāļ” 1
 
āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļžāļĢāļĢāļ“āļ™āļēāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒāđ€āļŠāļīāļ‡āļ›āļĢāļīāļĄāļēāļ“ āļ›āļĢāļąāļšSlide-āđ€āļžāļīāđˆāļĄslideāļ‡āļēāļ™āļĄāļ­āļšāļŦāļĄāļēāļĒ
āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļžāļĢāļĢāļ“āļ™āļēāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒāđ€āļŠāļīāļ‡āļ›āļĢāļīāļĄāļēāļ“ āļ›āļĢāļąāļšSlide-āđ€āļžāļīāđˆāļĄslideāļ‡āļēāļ™āļĄāļ­āļšāļŦāļĄāļēāļĒāļŠāļ–āļīāļ•āļīāļžāļĢāļĢāļ“āļ™āļēāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒāđ€āļŠāļīāļ‡āļ›āļĢāļīāļĄāļēāļ“ āļ›āļĢāļąāļšSlide-āđ€āļžāļīāđˆāļĄslideāļ‡āļēāļ™āļĄāļ­āļšāļŦāļĄāļēāļĒ
āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļžāļĢāļĢāļ“āļ™āļēāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒāđ€āļŠāļīāļ‡āļ›āļĢāļīāļĄāļēāļ“ āļ›āļĢāļąāļšSlide-āđ€āļžāļīāđˆāļĄslideāļ‡āļēāļ™āļĄāļ­āļšāļŦāļĄāļēāļĒ
 
Role math stat_cs
Role math stat_csRole math stat_cs
Role math stat_cs
 
āļ”āļ­āļāđ„āļĄāđ‰āļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ§āļąāļ™āđ€āļāļīāļ”
āļ”āļ­āļāđ„āļĄāđ‰āļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ§āļąāļ™āđ€āļāļīāļ”āļ”āļ­āļāđ„āļĄāđ‰āļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ§āļąāļ™āđ€āļāļīāļ”
āļ”āļ­āļāđ„āļĄāđ‰āļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ§āļąāļ™āđ€āļāļīāļ”
 
āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļŠāļĄāļĄāļ•āļīāļāļēāļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļī
āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļŠāļĄāļĄāļ•āļīāļāļēāļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļŠāļĄāļĄāļ•āļīāļāļēāļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļī
āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļŠāļĄāļĄāļ•āļīāļāļēāļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļī
 
āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļŠāļĄāļĄāļ•āļīāļāļēāļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļī
āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļŠāļĄāļĄāļ•āļīāļāļēāļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļŠāļĄāļĄāļ•āļīāļāļēāļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļī
āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļŠāļĄāļĄāļ•āļīāļāļēāļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļī
 
āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļŠāļĄāļĄāļ•āļīāļāļēāļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļī
āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļŠāļĄāļĄāļ•āļīāļāļēāļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļŠāļĄāļĄāļ•āļīāļāļēāļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļī
āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļŠāļĄāļĄāļ•āļīāļāļēāļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļī
 
āļŠāļ–āļīāļ•āļīStat
āļŠāļ–āļīāļ•āļīStatāļŠāļ–āļīāļ•āļīStat
āļŠāļ–āļīāļ•āļīStat
 

Spss