EBOOK เหตุและผล

43 แผนภาพ Table of Critical Values of Chi-Square (ดัดแปลงและย่อมาจากตาราง ค่าวิกฤตของการแจกแจงแบบไคสแควร์จาก Siegel , S. Non-Parametric Statistics for Behavioral Science. New York: Mc-Graw Hill.1956. p. 249.)

44 เขตแหง่ การยอมรบั และเขตแหง่ การปฏเิ สธสมมตฐิ าน ในการทดสอบสมมติฐานนั้นพื้นท่ีใต้เสน้ โค้ง2 ซึ่งเกิดจากการแจกแจงของ คา่ Test Statistic ถกู แบง่ ออกเป็น 2 เขต คอื เขตแห่งการยอมรับ (Acceptance Region) และเขตแหง่ การปฏิเสธ (Rejection Region) เขตทั้งสองน้ีถูกแบ่งด้วยค่าวิกฤต3(Critical Value) เช่น ค่า  2 ก็คือ คา่ ทีถ่ ูกกำหนดระบเุ อาไว้แล้วในตารางคา่ วกิ ฤตการแจกแจงของ  2 เรยี กย่อว่า  2tab.น่นั เอง ดังนั้นถ้าค่า  2cal.ที่คำนวณได้จากสูตรมีค่ามากกว่า  2tab.ก็ถือว่า Reject H0 (ค่า  2cal.ตกอยู่ใน Rejection Region)แต่ถ้าค่า  2cal.มีค่าน้อยกว่า  2tab. ก็จะถือไดว้ า่ Accept H0 (คา่  2cal.ตกอยู่ใน Acceptance Region) RAeccgeiopntance RReejgeicotnion ARcecgeiopntance RReejgeicotnion 2tab. 2cal. 2cal. 2tab. 2cal.> กรณี Reject H0 Region 2cal.< กรณี Accept H0 Region 2tab. ตกอยใู่ น Rejection 2tab..ตกอยใู่ น Acceptance 2 ลักษณะการแจกแจงของคา่ สถิติ Z เป็นโค้งปกติ ลักษณะการแจกแจงของค่า สถติ ิ t ใกล้เคยี งโคง้ ปกติ ลักษณะการแจกแจงของคา่ สถติ ิ  2 เบท้ างบวก(ขวา) ลักษณะการแจกแจงของค่า สถติ ิ F เบ้ทางบวก(ขวา) 3 คำว่า“วกิ ฤต/วิกฤติ” หมายถงึ หัวเลีย้ วหัวตอ่ คือ ภาวะหรือเหตุการณ์ท่อี ยใู่ นระยะตอ่ กนั ถอื วา่ เป็น ตอนสำคัญ (พจนานกุ รมฉบับเฉลมิ พระเกยี รติ พ.ศ.2530)

45 สว่ นท่ี 4 การใชส้ ถติ กิ ับ R&D: L.E. อาชีวศกึ ษาเกษตร การใช้สถิติกับ R&D: L.E.อาชีวศึกษาเกษตร จำเป็นต้องมีความเข้าใจใน หลักพนื้ ฐานต่อไปนีใ้ หต้ รงกนั เสยี กอ่ น คือ 1. ข้อมลู ในการวเิ คราะห์ต้องเปน็ Nominal Data 2. L.E. เนื้อหาความรู้ Doing ใช้กับแบบทดลอง OSC (One Shot Case Study) สำหรับ L.E.เนื้อหาความรู้ Knowing ใชไ้ ด้ทงั้ OSC และ OGPP (One Group Pretest-Posttest Design) 3. เมื่อใช้ OSC ชุดข้อมูลจะต้องเป็น Nominal Independent Data (ชุดข้อมูลที่มาจากคนๆเดียวกันหรือสิ่งๆเดียวกัน เป็นอิสระต่อ กัน ไม่เก่ยี วขอ้ งกนั ) และ มี 1 Variable ของกล่มุ เดยี วกัน เมื่อใช้ OGPP ชุดข้อมูลจะต้องเป็น Nominal Dependent Data (Matched, Paired) (ชุดข้อมูลเป็นคู่ที่มาจากคนๆเดียวกัน หรือสิ่งๆเดียวกัน มี ความเกีย่ วขอ้ งกนั ไมเ่ ปน็ อิสระตอ่ กัน) และมี 2 Variables ของกลมุ่ เดยี วกัน นัน่ คือ เป็นข้อมูลที่ได้จากการสอบวัดจากคนๆเดียวกัน/สิ่งๆเดี่ยวกัน 2 ครั้ง เช่น เป็นคะแนนที่เกิดจากการสอบคนเดียวกัน 2 ครั้ง แต่ละคนมีผลการวัดออกมา เปน็ 2 คา่ จึงถือวา่ ค่าทัง้ สองน้นั ไม่เป็นอิสระแกก่ ัน จากหลักพื้นฐานการใช้สถิติกับ R&D: L.E. อาชีวศึกษาเกษตร ดังกล่าว ข้างต้น นำมาจัด R&D: L.E. อาชีวศึกษาเกษตรออกเป็น 3 สถานการณ์หลัก ซึ่ง จะประกอบด้วยสถานการณ์ย่อย ดงั แสดงตามไดอะแกรม

46 สถานการณ์ที่ 1 o แบบการทดลอง OSC o Independent Data o เนอื้ หาความรู้ Doing o 1 variable สถานการณ์ 1a: ทำการทดลอง L.E. ในขณะทำ L.S. และกำหนดว่าผู้เรียนทุก คนต้องผา่ นเกณฑ์การประเมนิ ผล 1. ทำการทดสอบ L.E.และมีการปรับ L.S.ขณะทำการทดลองจนทำให้ ผู้เรียนทุกคนผา่ นเกณฑก์ ารประเมินผล 2. สถิติที่ใช้: ไม่ต้องใช้ Test Statistics (สถิติทดสอบ) ใช้การอธิบาย เนอ่ื งจากผลการทดลองนั้นชัดเจนเปน็ ไปตามเกณฑ์การประเมนิ ผลที่ได้กำหนดไว้ ดังนั้นจึงสามารถสรุปผลได้โดยทันที โดยไม่ต้องใช้ Test Statistics มาช่วยใน การอธบิ ายวา่ มีความแตกต่างหรอื ไม่แตกตา่ งอยา่ งมนี ัยสำคญั ทางสถิติหรือไม่แต่ อย่างใด

47 สถานการณ์ 1b: ทดสอบประสทิ ธภิ าพ L.E. หลงั การทดลองแล้ว สำหรับการพิสูจน์ประสิทธิภาพ L.E.นี้ จะจำแนกออกเป็น 2 สถานการณ์ คอื สถานการณ์ 1b.1 และสถานการณ์ 1b.2 ดงั ตวั อยา่ งตอ่ ไปนี้ สถานการณ์1b.1: ผลการทดสอบผู้เรียนทุกคนได้คะแนนเท่ากนั เช่น ได้ คะแนน 2 ทุกคนหรอื 1 ทุกคนหรือ 0 ทกุ คนตามเกณฑท์ ีก่ ำหนดไว้ เกณฑก์ ารให้คะแนน 1.ปฏิบตั ิถกู ทกุ ขัน้ ตอนในเวลาทกี่ ำหนดได้ 2 คะแนน 2.ปฏบิ ตั ถิ ูกทกุ ข้ันตอน แต่เกินเวลาทก่ี ำหนดได้ 1 คะแนน 3.ปฏิบตั ิไม่ถูกในขนั้ ตอนใดขน้ั ตอนหน่ึงได้ 0 คะแนน สถิติที่ใช้: ไม่ต้องใช้ Test Statistics ด้วยเหตุผลเชน่ เดยี วกับสถานการณ์ 1a สถานการณ์1b.2: ผลการทดสอบ ผู้เรยี นได้คะแนนแตกต่างกัน สถิติที่ใช:้ ใช“้ สถิตทิ ดสอบ”  2 -Test of Goodness of Fit ซง่ึ แบง่ ออกเป็น 2 กรณี กรณีที่ 1 เปรียบเทียบกับคา่ คะแนนเกณฑม์ าตรฐานทีก่ ำหนด เช่น คะแนนร้อยละ 80 ของคะแนนเตม็ กรณีท่ี 2 เปรียบเทยี บตามระดบั คะแนนของผู้เรียน ทั้ง 2 กรณีใช้สูตร  2 cal. = ∑ (O−E)2 E เม่อื O คือ ความถส่ี งั เกต E คือ ความถี่คาดหวัง

48 ต่อไปน้เี ปน็ โจทย์ตวั อยา่ งของสถานการณ์ 1b.2 กรณีท่ี 1 และ 2 ดงั นี้ กรณีที่ 1: เปรยี บเทยี บกบั ค่าคะแนนเกณฑ์มาตรฐานท่ีกำหนด โจทย์:ทำการทดลอง L.E. เนื้อหาความรู้ Doing คะแนน จำนวนผู้เรยี น เรื่องหนึ่ง กับผู้เรียนจำนวน 20 คน ผลการ 0 1 ทดลองได้คะแนนดังตารางเกณฑ์การให้คะแนน 1 3 เช่นเดยี วกบั สถานการณ์ 1.b1 2 16 รวม 20 1.ต้งั สมมติฐาน: แบบมที ิศทาง H0: จำนวนผูเ้ รยี นทไ่ี ด้คะแนนเทา่ กับหรอื มากกว่าคา่ คะแนนเกณฑม์ าตรฐาน กบั ผเู้ รียนท่ไี ด้คะแนนต่ำกวา่ เกณฑ์ ไม่แตกต่างกนั HA: จำนวนผู้เรยี นทีไ่ ดค้ ะแนนเทา่ กับหรือมากกว่าคา่ คะแนนเกณฑม์ าตรฐาน มากกว่า ผูเ้ รยี นท่ีได้คะแนนตำ่ กวา่ เกณฑ์ 2. กำหนด α=.05 3. สถติ ทิ ใ่ี ช้:  2 - Test of Goodness of Fit  2 cal. = ∑ (O−E)2 E 4.การคำนวณ 4.1 คำนวณค่าคะแนนเกณฑ์มาตรฐานในท่นี ี้ใช้เกณฑร์ ้อยละ 80 ของคะแนนเตม็ ค่าคะแนนเกณฑ์มาตรฐาน = 80× 2 = 1.6 คะแนน 100 คะแนน นักเรยี น(จำนวน) 4.2 แบ่งกลมุ่ ผู้เรียนออกเปน็ 2 กลุ่ม ดังนี้  1.6 16 4.3 คำนวณคา่ E = 20/2 =10  1.6 4 รวม 20

49 4.4 สร้างตาราง Contingency Table ผู้เรียน ความถีส่ ังเกต ความถ่คี าดหวงั O-E (O-E)2 (O) (E) 6 36 คะแนน 1.6 16 (20/2) 10 -6 36 คะแนน 1.6 4 ( 20/2) 10 รวม 20 5. แทนคา่ ในสตู ร  2 cal. = 36 + 36 = 3.6 +3.6 = 7.2 10 10 6. เปิดตาราง  2 ท่ี ������������ = 1; α =.05;  2tab.=3.84 แสดงให้เห็นวา่  2 cal. 7.2 >  2 tab. 3.84 ซ่งึ หมายถึง ปฏเิ สธ H0 แตย่ อมรบั HA แสดงว่า จำนวนผู้เรยี นทไี่ ด้คะแนนเท่ากับและมากกว่าคา่ คะแนนเกณฑม์ าตรฐาน 1.6 คะแนน มมี ากกว่าจำนวนผู้เรียนทีไ่ ดค้ ะแนน น้อยกวา่ ค่าคะแนนเกณฑ์มาตรฐาน 1.6 อยา่ งมีนัยสำคญั ทางสถิติทร่ี ะดบั ความ เช่ือมนั่ .05 หรอื เชอ่ื ถอื ได้ 95 %

50 กรณที ่ี 2 เปรยี บเทียบตามระดบั คะแนนของผ้เู รยี น โจทย์:ทำการทดลอง L.E. เนื้อหาความรู้ คะแนน จำนวนผ้เู รยี น 1 Doing เรื่องหนึ่ง กับผู้เรียนจำนวน 20 คน 0 3 16 ผลการทดลองไดค้ ะแนนดงั ตาราง 1 20 2 รวม 1.ตงั้ สมมตฐิ าน: แบบมที ศิ ทาง H0: จำนวนผเู้ รียนที่ได้คะแนน 0,1 และ 2 ไม่แตกต่างกัน HA: จำนวนผเู้ รยี นทีไ่ ดค้ ะแนน 2 มีมากกว่าจำนวนผเู้ รียนท่ีไดค้ ะแนน 1 และ 0 2. กำหนด α=.05 3. สถิตทิ ี่ใช้:  2 - Test of Goodness of Fit  2 cal. = ∑ (O−E)2 E 4. การคำนวณ 4.1 คำนวณค่า E = 20 = 6.67 3 4.2 สร้างตาราง Contingency Table คะแนน ความถีส่ ังเกต (O) ความถี่คาดหวงั (E) O - E (O - E)2 32.14 01 20/3 = 6.67 -5.67 13.47 87.05 13 20/3 = 6.67 -3.67 2 16 20/3 = 6.67 9.33 รวม 20

51 5. แทนค่าในสตู ร  2 cal. = ∑ (O−E)2 E = 32.14 + 13.47 + 87.05 6.67 6.67 6.67 = 4.82 +2.02 +13.05 = 19.89 6. เปดิ ตาราง  2 ที่ ������������ = 2; α =.05;  2 tab.= 5.99 แสดงให้เห็นว่า  2cal.19.89 >  2tab.5.99 ซึ่งหมายถึงปฏเิ สธ H0 แตย่ อมรบั HA แสดงวา่ จำนวนผู้เรียนท่ีได้ คะแนนเทา่ กับ 2 มีมากกว่าจำนวน ผู้เรยี นที่ไดค้ ะแนน 1 และ 0 อย่างมี นัยสำคญั ทางสถติ ทิ ร่ี ะดบั ความเช่อื มัน่ .05 หรือเชอื่ ถอื ได้ 95 %

52 สถานการณท์ ี่ 2 o แบบการทดลอง OSC o Independent Data o เน้อื หาความรู้ Knowing o 1 variable สถานการณ์ 2a: ทำการทดลอง L.E. ในขณะทำ L.S. และกำหนดวา่ ผเู้ รยี นทกุ คนตอ้ งผา่ นเกณฑ์การประเมินผล 1. ทำการทดสอบ L.E. และมีการปรับ L.S.ขณะทำการทดลอง จนทำให้ ผ้เู รยี นทุกคนผ่านเกณฑก์ ารประเมินผล 2. สถติ ทิ ี่ใช้: ไม่ตอ้ งใช้สถิตทิ ดสอบ เหตุผลเช่นเดยี วกบั สถานการณ์ 1 a

53 สถานการณ์ 2b: ทดสอบประสทิ ธภิ าพ L.E.หลังการทดลองแลว้ สถานการณ์ 2b1: ผลการทดสอบ ผู้เรียนทุกคนได้คะแนนเท่ากันตาม เกณฑ์คะแนนมาตรฐานที่กำหนดไว้ เช่น ได้คะแนน 3 ทั้งหมด, 2 ทั้งหมด, 1 ท้งั หมด หรอื 0 ทั้งหมด ตัวอย่างเช่น L.E. ลักษณะการสบื พนั ธุ์แบบอาศยั เพศของไรแดง เกณฑ์การให้คะแนน 1. ตอบถูกต้องครบ 3 ประเดน็ ในเวลาทีก่ ำหนด ได้ 3 คะแนน 2. ตอบถกู ตอ้ ง 2 ประเด็นในเวลาทกี่ ำหนด ได้ 2 คะแนน 3. ตอบถูกตอ้ ง 1 ประเด็นในเวลาทีก่ ำหนด ได้ 1 คะแนน 4. ตอบไม่ถกู ต้องเลยในเวลาทีก่ ำหนด ได้ 0 คะแนน สถิติทใี่ ช้: ไม่ตอ้ งใชส้ ถติ ิทดสอบ เหตุผลเชน่ เดียวกบั สถานการณ์ 1 a สถานการณ์ 2b.2: ผลการทดสอบ ผู้เรียนได้ระดับคะแนนแตกต่างกัน เกณฑ์คะแนนเชน่ เดยี วกบั สถานการณ์ 2b.1 สถิติที่ใช้: ใช้“สถิติทดสอบ”  2- Test of Goodness of Fit ซึ่งแบ่ง ออกเป็น 2 กรณี กรณีที่ 1 เปรียบเทียบกับค่าคะแนนเกณฑ์มาตรฐานที่กำหนด เช่น คะแนนร้อยละ 80 ของคะแนนเต็ม กรณีที่ 2 เปรยี บเทยี บตามระดับคะแนนของผเู้ รียน ทง้ั 2 กรณีใชส้ ตู ร  2 cal. = ∑ (O−E)2 E เมื่อ O คอื ความถ่สี ังเกต E คือ ความถค่ี าดหวัง

54 ต่อไปนี้เป็นโจทย์ตวั อยา่ งของสถานการณ์2b.2กรณีที่ 1และกรณีท่ี 2ดังน้ี กรณีที่ 1: เปรียบเทียบกบั คา่ คะแนนเกณฑม์ าตรฐานทีก่ ำหนด โจทย์: ทำการทดลอง L.E.เรื่องลักษณะ คะแนน จำนวนผเู้ รียน การสืบพันธุ์แบบอาศัยเพศของไรแดง กับ 0 1 ผู้เรียน จำนวน 20 คน ผลการทดลองได้ 1 3 คะแนนดงั ตาราง 24 3 12 รวม 20 1.ตงั้ สมมติฐาน: แบบมที ิศทาง H0: จำนวนผ้เู รียนท่ไี ดค้ ะแนนเท่ากบั หรอื มากกวา่ คา่ คะแนนเกณฑ์มาตรฐาน กบั ผู้เรียนทไ่ี ด้ค่าคะแนนต่ำกวา่ เกณฑ์ ไม่แตกตา่ งกัน HA: จำนวนผู้เรียนที่ได้ค่าคะแนนเทา่ กับหรอื มากกว่าค่าคะแนนเกณฑ์ มาตรฐานมากกวา่ ผู้เรียนที่ได้คะแนนต่ำกวา่ เกณฑ์ 2. กำหนด α=.05 3. สถติ ิทีใ่ ช้:  2 - Test of Goodness of Fit  2 cal. = ∑ (O−E)2 E 4.การคำนวณ 4.1 คำนวณค่าคะแนนเกณฑม์ าตรฐาน ในท่ีนีใ้ ชเ้ กณฑร์ ้อยละ 80 ของคะแนน เตม็ ค่าคะแนนเกณฑม์ าตรฐาน = 80×3 = 2.4 คะแนน 100

55 คะแนน นกั เรียน(จำนวน)  2.4 12 4.2 แบ่งกลุม่ ผเู้ รียนออกเป็น 2 กลุ่ม ดังนี้  2.4 8 รวม 20 4.3 คำนวณค่า E = 20/2 =10 4.4 สร้างตาราง Contingency Table ผู้เรียน ความถี่สังเกต ความถ่คี าดหวัง O-E (O-E)2 (O) (E) คะแนน 2.4 12 (20/2) 10 24 คะแนน 2.4 8 ( 20/2) 10 -2 4 รวม 20 5. แทนคา่ ในสตู ร  2 cal. = 4 + 4 = 0.4 +0.4 = 0.8 10 10 6. เปิดตาราง  2 ที่ ������������ = 1; α =.05;  2 tab.= 3.84 แสดงใหเ้ หน็ ว่า  2cal. 0.8   2tab. 3.84 ซงึ่ หมายถึง ยอมรับ H0 แตป่ ฏเิ สธ HA แสดงว่า จำนวนผเู้ รียนทไ่ี ด้คะแนนเทา่ กับ และมากกว่าค่าคะแนนเกณฑ์ มาตรฐานกับผเู้ รียนทีไ่ ดค้ ะแนนตำ่ กวา่ เกณฑ์ ไม่แตกต่างกนั อย่างมี นัยสำคัญทางสถติ ทิ ร่ี ะดบั ความ เช่ือมน่ั .05 หรือเช่ือถอื ได้ 95 %

56 กรณีท่ี 2 เปรียบเทียบตามระดับคะแนนของผูเ้ รยี น โจทย์: เชน่ เดียวกับกรณีที่ 1 คะแนน จำนวนผ้เู รียน และผลการทดลองเช่นเดียวกนั 0 1 1 3 2 4 3 12 รวม 20 1. ตงั้ สมมตฐิ าน: แบบมที ศิ ทาง H0: จำนวนผเู้ รยี นทีไ่ ดค้ ะแนน 0,1 ,2 และ 3 ไมแ่ ตกตา่ งกัน HA: จำนวนผู้เรียนทไ่ี ดค้ ะแนน 3 มมี ากกวา่ จำนวนผเู้ รยี นทไ่ี ดค้ ะแนน 0, 1 และ 2 2. กำหนด α=.05 3. สถิตทิ ่ีใช้:  2 - Test of Goodness of Fit  2 cal. = ∑ (O−E)2 E 4. การคำนวณ 4.1 คำนวณคา่ E = 20 = 5 4

57 4.2 สร้างตาราง Contingency Table คะแนน ความถส่ี งั เกต (O) ความถีค่ าดหวัง (E) O-E (O-E)2 01 20/4 =5 -4 16 13 20/4= 5 -2 4 24 20/4 = 5 -1 1 3 12 20/4 = 5 7 49 รวม 20 5. แทนคา่ ในสตู ร  2 cal. = ∑ (O−E)2 E 2 = 16 + 4 + 1 + 49 5 55 5 = 3.2 +0.8 +0.2+9.8 = 14 6. เปิดตาราง  2 ที่ ������������ = 3; α =.05;  2tab.= 7.82 แสดงใหเ้ ห็นว่า  2cal.14>  2tab.7.82 ซึ่งหมายถึง ปฏิเสธ H0 แต่ ยอมรับHA แสดงวา่ จำนวน ผูเ้ รยี นที่ไดค้ ะแนนเท่ากับ 3 มีมากกวา่ จำนวนผูเ้ รยี นที่ไดค้ ะแนน 0,1และ 2 อย่างมีนยั สำคัญทางสถติ ิที่ระดับความ เช่ือมั่น .05 หรอื เช่อื ถอื ได้ 95 %

58 สถานการณ์ท่ี 3 o แบบการทดลอง OGPP o Dependent Data o เนื้อหาความรู้ Knowing (ไมใ่ ช้กับเนื้อหาความรู้ Doing) o 2 variables สถานการณ์ 3a: เปรียบเทยี บกบั ค่าคะแนนเกณฑม์ าตรฐานทกี่ ำหนด สถิตทิ ดสอบ: McNemar Test for the Significance of Change เพอื่ ทดสอบความมนี ยั สำคญั ของการเปลีย่ นแปลงของระดับคะแนนว่าจะมีหรอื ไม่ ระหว่าง Pretest กบั Posttest โจทย์: ทำการทดลอง L.E. เรือ่ ง ลักษณะการสบื พันธ์ุแบบอาศยั เพศของไร แดงกบั ผเู้ รียน 25 คน ผ้วู ิจยั ต้องการทราบว่า L.E. จะทำใหร้ ะดับคะแนนของ ผ้เู รยี นตอนทดสอบ Posttest สูงกวา่ Pretest หรือไม่ โดยกำหนดให้ Variable ระดับคะแนนเปน็  และ  คา่ คะแนนเกณฑ์มาตรฐานร้อยละ 80 ของคะแนน เต็ม

59 เกณฑ์การให้คะแนน: ตอบถูกตอ้ งครบ 3 ประเดน็ ในเวลาท่กี ำหนดได้ 3 คะแนน, ตอบถกู ต้อง 2 ประเดน็ ได้ 2 คะแนน, ตอบถกู ตอ้ ง1 ประเด็นได้ 1 คะแนน,ตอบไม่ถูกเลยได้ 0 คะแนน ค่าคะแนนเกณฑม์ าตรฐาน คำนวณหาค่าคะแนนเกณฑ์มาตรฐาน = 80x3/100 = 2.4 คะแนน ผลการทดสอบมีดงั น้ี ผู้เรียนมีคะแนน  2.4 ตอนPretestแต่  2.4 ตอนPosttest = 0 คน(A) ผเู้ รยี นมีคะแนน  2.4 ตอนPretestและ  2.4 ตอนPosttest = 3 คน(B) ผู้เรียนมคี ะแนน 2.4 ตอนPretestและ  2.4 ตอนPosttest = 1 คน(C) ผูเ้ รียนมีคะแนน  2.4 ตอนPretestและ  2.4 ตอนPosttest =21 คน(D) 1. ต้งั สมมติฐาน: แบบมีทศิ ทาง H0: การเปล่ียนแปลงระดับคะแนนจาก 2.4 Pretest เปน็  2.4Posttest และจาก 2.4Pretest เป็น  2.4 Posttest เปน็ การเปลย่ี นแปลงที่มี โอกาสเทา่ กนั HA: การเปลีย่ นแปลงระดบั คะแนนจาก 2.4 Pretest เป็น  2.4 Posttest มีโอกาสมากกวา่ การเปล่ยี นแปลงระดับคะแนนจาก 2.4Pretest เป็น  2.4 Posttest 2. กำหนด α= .05

60 3. สรา้ ง Contingency Table 2x2 Pretest Posttest รวม  2.4  2.4 3  2.4 0(A) 3(B) 22 25  2.4 1(C) 21(D) รวม 1 24 หมายเหตุ: การกำหนด A:ระดับคะแนน Pretest ( 2.4) ต้องตรงข้ามกับระดับคะแนน Posttest (< 2.4) การกำหนด D:ระดับคะแนน Pretest (< 2.4) ตอ้ งตรงข้ามกับระดบั คะแนน Posttest ( 2.4) 4. สถิตทิ ่ีใช้: McNemar-Test 4.1 ตรวจสอบเงอ่ื นไข ������ +D=0+21 =21 ซ่ึงมากกวา่ 20 4  2 cal. = (������−������)2 McNemar-Test (������ +������) 5. แทนคา่ ในสตู ร  2 cal. = (0−21)2 = 21.0 (0 +21) 4 1) เง่อื นไข ถา้ A+Dมีคา่ อยรู่ ะหวา่ ง 10-20 ใชส้ ูตร  2 cal. = {(������−������) −1 }2 (������ +������) 2) เงื่อนไข ถ้า A+Dมคี ่าเทา่ กบั 10 หรือนอ้ ยกว่าใช้ Binomial Test ผ้อู ่านศึกษาเพ่ิมเติมไดจ้ ากหนังสอื “สถิติไมม่ ีพารามิเตอร์:ประยุกต์เพ่อื งานวิจัยสิ่งแวดลอ้ มการเกษตร” (2563) โดย ผศ.ดร.ศกั ดิ์ศรี รักไทย

61 6. เปิดตาราง  2 ท่ี ������������ = 1; α =.05;  2 tab.= 3.84 แสดงให้เห็นว่า  2 cal. 21.0 >  2 tab. 3.84 ซึง่ หมายถึงปฏเิ สธ H0 แตย่ อมรับ HA ทต่ี ้งั ไวว้ ่า การเปล่ยี นแปลงคะแนนจาก 2.4 Pretest มาเปน็  2.4 Posttest มี โอกาสมากกวา่ การเปล่ยี นแปลง คะแนนจาก 2.4 Pretest มาเป็น 2.4 Posttest น่ันคือ สรุปไดว้ ่าหลังจากการทดลอง L.E.แล้วมีการเปลี่ยนแปลงตอน Posttest โดยผู้เรยี นได้ระดับคะแนนสงู กวา่ ตอน Pretest อยา่ งมีนยั สำคัญทาง สถิติทีร่ ะดับความเชือ่ มั่น .05 หรอื เชอื่ ถือได้ 95 %

62 สถานการณ์ท่ี 3b: เปรยี บเทียบกบั ระดบั คะแนนของผเู้ รียน สถิตทิ ดสอบ: Sign Test for the Significance of Change เพ่อื ทดสอบ ความมีนัยสำคัญของการเปลี่ยนแปลงของระดับคะแนนว่าจะมีหรือไม่ ระหว่าง Pretest กับ Posttest โจทย์: ทำการทดลอง L.E. เรอื่ ง ลกั ษณะการสืบพนั ธแ์ุ บบอาศัยเพศของไร แดงกับผู้เรียน 12 คน ผู้วิจัยต้องการทราบว่า L.E.จะทำให้ระดับคะแนนของ ผู้เรยี นตอนทดสอบ Posttest สงู กว่า Pretest อย่างมนี ัยสำคัญทางสถิติหรือไม่ ผลการทดสอบดังน้ี ผู้เรยี นคนที่ Pretest ระดบั คะแนน Posttestระดับคะแนน การเปลย่ี นแปลง 10 2+ 21 3+ 31 2+ 42 3+ 50 2+ 62 3+ 71 3+ 80 2+ 90 2+ 10 0 3+ 11 1 3+ 12 1 2+ 1. ตั้งสมมตฐิ าน: แบบมที ศิ ทาง H0: ผเู้ รยี นมรี ะดบั คะแนน Pretest กบั Posttest ไมแ่ ตกตา่ งกัน HA: ผู้เรยี นมีระดบั คะแนน Posttest สงู กวา่ Pretest 2. กำหนด α= .05



64 จะขอยกอกี 1 ตวั อย่างในการใช้ Sign Test โดยจะใชแ้ นวทางตัวอยา่ งเดมิ โจทย์: ผู้วิจัยต้องการทราบว่าผู้เข้าประชุมเชิงปฏิบัติการ L.E. 12 คนน้ัน กอ่ นและหลังการประชุมมีความกระตือรอื ร้นทจ่ี ะทำ L..E.ต่อกันหรอื ไม่ ผลการทดสอบ ดังน้ี ผู้เขา้ ประชุม ก่อนการประชุม หลงั การประชมุ การเปล่ียนแปลง คนท่ี ความรูส้ กึ ความรู้สึก 1 1(ไมก่ ระตอื รอื รน้ ) 1(ไม่กระตอื รือร้น) 0 (ไม่เปลี่ยนแปลง) 2 1(ไมก่ ระตอื รอื ร้น) 2(กระตอื รือรน้ ) + 3 2(กระตือรือรน้ ) 1(ไมก่ ระตอื รือร้น) - 4 2(กระตอื รือรน้ ) 2(กระตือรอื รน้ ) 0 (ไม่เปลย่ี นแปลง) 5 2(กระตือรือรน้ ) 1(ไมก่ ระตอื รือรน้ ) - 6 1(ไมก่ ระตือรือร้น) 2(กระตอื รอื ร้น) + 7 1(ไม่กระตือรือรน้ ) 1(ไมก่ ระตอื รือร้น) 0 (ไม่เปลีย่ นแปลง) 8 1(ไม่กระตอื รอื รน้ ) 2(กระตือรอื ร้น) + 9 1(ไมก่ ระตอื รอื ร้น) 2(กระตือรอื ร้น) + 10 1(ไมก่ ระตือรือร้น) 1(ไมก่ ระตอื รอื รน้ ) 0 (ไม่เปลย่ี นแปลง) 11 1(ไมก่ ระตือรอื รน้ ) 2(กระตอื รือร้น) + - 12 2(กระตอื รอื รน้ ) 1(ไม่กระตอื รอื ร้น) 1. ตง้ั สมมติฐาน: แบบมีทศิ ทาง H0: ก่อนและหลังการประชมุ ผู้เขา้ รว่ มประชุมที่มคี วามรสู้ กึ ไมก่ ระตอื รือรน้ กบั กระตือรือร้นไมแ่ ตกตา่ งกัน HA: หลังการประชมุ ผูเ้ ข้ารว่ มประชุมทีม่ ีความรู้สกึ กระตอื รือรน้ มี มากกวา่ ผ้เู ขา้ ร่วมประชุมทไ่ี มก่ ระตือรอื ร้น 2. กำหนด α= .05



66 สรปุ : การใชส้ ถิติกบั R&D: L.E. อาชวี ศกึ ษาเกษตร 1.ต้องมคี วามเข้าใจวา่ 1.1 ข้อมลู ต้องเป็น Nominal Data 1.2 L.E. Doing ใช้แบบการทดลอง OSC L.E. Knowing ใชแ้ บบการทดลอง OSC และ OGPP 1.3 เม่ือใช้ OSC ชดุ ข้อมลู ต้องเปน็ Nominal Independent Data เม่อื ใช้ OGPP ชดุ ข้อมูลต้องเป็น Nominal Dependent Data 1.4 เมือ่ ใช้ OSC ต้องมี 1 Variable ของกล่มุ เดยี วกัน เม่อื ใช้ OGPP ตอ้ งมี 2 Variables ของกล่มุ เดียวกนั 2.สถานการณก์ ารใช้สถติ ิกับ R&D: L.E. อาชีวศกึ ษาเกษตร 2.1 สถานการณท์ ่ี 1: แบบการทดลอง OSC : Independent Data : เน้ือหาความรู้ Doing : 1 Variable 2.2 สถานการณ์ท่ี 2: แบบการทดลอง OSC : Independent Data : เนอื้ หาความรู้ Knowing : 1 Variable 2.3 สถานการณท์ ่ี 3: แบบการทดลอง OGPP : Dependent Data : เนื้อหาความรู้ Knowing (ไม่ใช้กับเนอ้ื หา Doing) : 2 Variables

67 3. สถิตทิ ดสอบ: Nonparametric Statistics ในหนงั สอื เล่มน้ผี ้เู ขยี นเสนอการใช้ 1.  2- Test of Goodness of Fit 2. McNemar - Test for the Significant of Change 3. Sign Test for the Significant of Change สถิติทดสอบท้ังสามนจ้ี ดั เป็น Nonparametric Statistic ทัง้ สนิ้ ซง่ึ เหมาะสม กับแบบการทดลอง OSC และ OGPP สำหรับ R&D: LE.อาชวี ศึกษาเกษตร

68 บรรณานุกรม บุญชม ศรีสะอาด. 2543. การวจิ ัยเบ้ืองตน้ . พิมพ์ครัง้ ที่ 6. สวุ รี ิยาสาสน์. บญุ ธรรม จติ ต์อนันต.์ 2540. การวจิ ยั ทางสังคม. สำนักพมิ พ์ มหาวิทยาลยั เกษตรศาสตร์ พิมพ์ครงั้ ท่ี 2. กรงุ เทพฯ: โรงพมิ พ์ชวนพิมพ์. พรศรี ศรอี ษั ฎาพร และยวุ ดี วัฒนานนท (บรรณาธิการ). 2529. สถิตแิ ละการ วจิ ยั เบอื้ งตน้ . 2529. พิมพ์คร้ังที่ 1. กรุงเทพฯ: โรงพมิ พ์สามเจรญิ พานิช. พวงรตั น์ ทวีรัตน์. 2543. วธิ กี ารวจิ ัยทางพฤติกรรมศาสตร์และสงั คมศาสตร์. พิมพค์ ร้ังท่ี 8. สำนกั ทดสอบทางการศึกษาและจติ วิทยา มหาวิทยาลยั ศรีนครินทรวิโรฒประสานมิตร. ไพฑรู ย์ สินลารตั น์. และสำลี ทองธิว.(บรรณาธิการ). 2517. ชดุ รวมบทความ เลม่ ที่ 2. การวิจัยทางการศกึ ษา: หลักและวิธีการสำหรับนักวจิ ยั . กรุงเทพฯ: สำนักพมิ พจ์ ุฬาลงกรณม์ หาวิทยาลยั . ภาควิชาการศึกษา คณะศกึ ษาศาสตร์ มหาวิทยาลยั เกษตรศาสตร์เอกสาร ประกอบการประชุมเชิงปฎบิ ตั ิการ เรือ่ ง การเลอื กใช้สถติ ทิ ี่เหมาะสมใน การทำวจิ ยั . (19-23 กรกฎาคม 2525). ระพี สาครกิ . 2512. การวางแผนและสถติ วิ ิจัยทางการเกษตร เอกสารโรเนียว เย็บเลม่ . ล้วน สายยศ และอังคณา สายยศ. 2538. เทคนิคการวิจยั ทางการศึกษา พิมพ์ คร้ังที่ 5. กรงุ เทพฯ: สุวีรยิ าสาสน์. ลาวัณย์ วิจารณ.์ 2557. การจัดประสบการณเ์ พือ่ การเรยี นรู้ทางส่ิงแวดลอ้ ม (A Design of Environmental Learning Experience). เอกสาร ประกอบการฝกึ อบรม วิทยากรโครงการเสรมิ สร้างศักยภาพและขยาย เครอื ขา่ ยยวุ ชนจติ อาสาเฝา้ ระวงั คุณภาพนำ้ คลองเชอื่ มต่อแม่นำ้ เจา้ พระยา ในตำบลเชียงรากน้อย อำเภอสามโคก จงั หวดั ปทุมธาน.ี (ถ่ายสำเนา)

69 ลาวัณย์ วิจารณ์. 2561. R&D: L.E. อาชวี ศกึ ษาเกษตร: แนวทางสู่การปฏิบตั ิ. ปทมุ ธานี: โรงพิมพ์มหาวทิ ยาลัยรงั สิต. ลิขิต เทิดสถริ ศักดิ์. 2513. หลกั สถติ .ิ พมิ พ์คร้งั ที่ 2 วัชราภรณ์ สรุ ิยาภิวัฒน์. 2529. สถติ ิเบื้องตน้ และการวิเคราะห์ข้อมูลทาง วทิ ยาศาสตร์. สำนกั พิมพ์จุฬาลงกรณ์มหาวทิ ยาลัย. Siegel, S. Non-Parametric Statistics for Behavioral Science. New York: Mc-Graw Hill.1956. Williams, Frederick, 1986. Reasoning with Statistics Simplified Examples in Communications Research. New York: New York: Holt, Rinehart & Winston.