เอกสารประกอบการสอนวิจัย

134 4.2 การแจกแจงความถใ่ี นรูปของตารางหลายทาง เปน็ การจาแนกข้อมลู ตามลักษณะของข้อมูล ตง้ั แต่ 2 ลกั ษณะ มาแจกแจงพร้อมๆ กัน เรยี กวา่ การแจกแจงความถี่ร่วม (Crosstabs) เช่น ตารางแจกแจง ความถ่ี จาแนกตามเพศ และระดับการศึกษาสูงสุด มวี ิธีการดังนี้ 1. เลอื กเมนู และคาสงั่ ตามลาดบั ดงั น้ี Analyze → Descriptive Statistics → Crosstabs 2. เลือกตวั แปร ตัวที่ 1 (เพศ) ไปไว้ในกล่องของ Row (s) เลอื กตวั แปร ตวั ที่ 2 (การศึกษา) ไปไว้ในกล่องของ Column (s) 3. ถ้าตอ้ งการหาคา่ ร้อยละแบบตา่ งๆ ให้คลิกทีป่ ุม่ Cells จะปรากฏวนิ โดวสข์ อง Crosstabs : Cell Display ให้เลอื กค่าทตี่ อ้ งการเพม่ิ เติม 4. สมมตวิ า่ ต้องการรอ้ ยละทุกคา่ ใหเ้ ลือกกล่องของ  Row  Column  Total ใน ส่วนของ Percentages และคลิกท่ปี ุ่ม Continue 5. คลกิ ที่ปุม่ OK จะปรากฏผลลัพธ์ในวนิ โดวส์ Output รายละเอียดดังแสดงใน ภาพที่ 4 และตารางท่ี 2

135 ภาพที่ 4 แสดงหน้าจอ SPSSS แถบเมนู การแจกแจง ความถใี่ นรปู ของตารางหลายทาง ตารางท่ี 2 แสดงผลการวิเคราะหข์ ้อมูลแบบ แจกแจงความถ่ใี นรูปของตารางหลายทาง เพศ และ ระดับการศกึ ษา โดยใช้ Crosstabulation 4.3 การหาค่าเฉลย่ี ใชส้ าหรับขอ้ มูลท่ีหาค่าเฉลีย่ ได้ เชน่ อายุ รายได้ จานวนปีทท่ี างาน ดังตัวอย่าง 1. ขอ้ มลู ที่มีค่าตัวเลขอยู่แล้ว จาก Menu เลอื ก Analyze/Descriptive statistics/ แล้ว เลอื กข้อมลู อายุ รายได้ จานวนปีทีท่ างาน รายละเอยี ดดังแสดงในภาพที่ 6 จากนนั้ เลือก Option ค่าท่ีจาเปน็ คอื Mean/SD/Min/Max แลว้ Continue แลว้ OK

136 Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Age 10 22.00 40.00 29.2000 4.96208 Income 10 5000.00 15000.00 7700.0000 3020.30168 Duration 10 1.00 6.00 2.5000 1.58114 Valid N (listwise) 10

137 2. ตวั แปรที่เก็บมาเป็นชดุ คาถามหลาย ๆ ข้อ เชน่ ความรู้ ความเครยี ด ความวิตกกังวล ฯลฯ หากต้องการคะแนนเฉล่ียเปน็ รายข้อให้เลือกแต่ละข้อเข้ามาวิเคราะห์ หากต้องการทราบค่าคะแนนรวม และคะแนนเฉล่ียท้งั ฉบับ ให้ใช้คาสง่ั Compute ภายใต้ Tool bar: Transform เพ่ือรวมคะแนน ดังตวั อย่าง 1. ใชไ้ ฟล์ความรู้ของ อสม. Tansform/Compute 2. ต้ังช่อื ตวั แปรทจ่ี ะเกิดใหม่จากการรวมคะแนนทงั้ หมด เป็น Tknowledge 3. Click ข้อคาถามทุกข้อเข้ามาในกล่องขวามือขั้นด้วยเครื่องหมายบวก เช่น A1 + A2+……….จนกว่า จะหมดข้อคาถาม

138 จะได้คะแนนรวมของแต่ละตนอยู่ Column ท้ายสุด หากต้องการทราบคะแนนเฉล่ียของกลุ่มตัวอย่างให้ใช้ คาส่งั Analyze/Descriptive/เลอื ก Tknowledge เข้ามาวเิ คราะห์ Descriptive Statistics Mean Std. Deviation N Minimum Maximum Tknowledge 7.4000 2.36643 Valid N (listwise) 10 3.00 10.00 10 5.การตรวจสอบความเที่ยง/ความเชอื่ ถอื ได้ของเคร่อื งมือ ในที่น้ีจะฝึกการวิเคราะห์ความเที่ยงของเครื่องมือหรือความเช่ือถือได้ด้วยวิธีของ Kuder Richardson-20 (KR-20) และ วธิ ีโดยหาค่าสัมประสทิ ธิ์แอลฟา (Cronbach's alpha coefficient) 5.1 วิธีของ Kuder Richardson-20 (KR-20) วิธีน้ีเหมาะสาหรับแบบสอบถามท่ีมีคาตอบเป็น 2 ตวั เลอื ก และมีการให้คา่ คะแนนเป็น คือ 0 กบั 1 เช่น การถามอาการว่า ไมม่ /ี มี ถามความรวู้ า่ ตอบผิดหรือ ถูก เป็นต้น

139 การคานวณด้วยโปรแกรม SPSS ต้ังแต่ Version ที่ 12 เป็นต้นมา สามารถเลือกการวิเคราะห์ด้วย วธิ กี ารของ Alpha ซ่งึ จะได้คา่ ใกลเ้ คยี งกบั การคานวณด้วยมือ เพราะสตู รทใี่ ชค้ านวณมาจากพนื้ ฐานเดียวกัน 1. เปิด ไฟล์ ความรู้ของ อสม. เป็นแบบสอบถามวดั ความรุ้ แบบตอบถูกได้ 1 คะแนน ตอบผิดได้ 0 คะแนน 2. Click analyze 3. Click scale 4. Click reliability 5. Click ขอ้ คาถามทกุ ขอ้ จาก Box ซา้ ยมอื มาใส่ Box ขวามือ (A1-A10) 6. Click alpha (SPSS หากใช้ KR -20 ให้ใช้ alpha คานวณแทนได้แทน) ซงึ่ จะใหค้ า่ เช่นเดยี วกับ KR-20 (วฒั นา สนุ ทรชยั , 2547)

140 7. Click Staistics 8. Click Item, Scale, Scale if item delete 9. lick continue, Click OK Reliability Statistics Cronbach's N of Items Alpha .701 10 Item-Total Statistics Scale Mean if Scale Variance Corrected Item- Cronbach's Item Deleted if Item Deleted Total Alpha if Item Correlation Deleted A2 6.8000 5.067 .115 .725 A3 6.6000 4.044 .812 .600 A4 6.8000 6.400 -.408 .809 A5 6.7000 4.456 .447 .662 A6 6.6000 4.044 .812 .600 A7 6.6000 5.600 -.089 .746 A8 6.7000 5.122 .112 .722 A9 6.6000 4.044 .812 .600 A10 6.6000 4.044 .812 .600 A1 6.6000 4.044 .812 .600

141 สรปุ ได้ ค่าความเชื่อถือได้ของเคร่ืองมอื ดว้ ยวิธี KR-20 = .701 ซึ่งยอมรบั ได้สาหรับเครือ่ งมอื ท่ี สรา้ งใหม่ ส่วนตารางข้างล่างในหัวข้อ Cronbach's alpha if item deleted มปี ระโยชนค์ ือหากนักวจิ ยั ต้องการคา่ ความเชอื่ ถือได้ท่สี ูงขนึ้ ให้ตัดข้อท่ีมมี คี า่ สูงที่สุดออก จะทาให้เครื่องมือมีค่าเท่ากับค่าทต่ี ดั ข้อนน้ั ออก เช่น ถ้าตัดข้อ ที่ A4 ออกจาใหเ้ คร่ืองมือมีคา่ ความเช่ือถือได้เพิ่มข้ึนจาก .701 เป็น .809 ส่วนใหญ่หาก ได้คา่ ที่ยอมรับแลว้ จะไมน่ ิยมตัดขอ้ คาออกอีกเพราะจาใหใ้ หข้ อ้ คามน้อยลงไปโดยไมจ่ าเป็นและอาจทาใหว้ ดั ได้ ไมค่ รอบคลุม 5.2 วธิ กี ารของ Cronbach’s alpha coefficient ใชส้ าหรับแบบสอบถามที่มีข้อคาถามหลาย ๆ ข้อ วดั แนวคดิ เดียว ที่เปน็ Rating scale หรอื Likert’s scale เช่น พฤตกิ รรม ความวิตกกังวล ความเครียด คุณภาพชวี ติ การวเิ คราะหด์ ว้ ยโปรแกรม SPSS มวี ิธกี ารดงั น่ี 1. เปดิ ไฟล์ anxiety วดั ครั้งเดยี ว.save เปน็ แบบสอบถามแบบ rating scale 1-4 มี 20ข้อ 2. Click analyze 3. Click scale 4. Click reliability 7. Click ขอ้ คาถามทกุ ข้อจาก Box ซา้ ยมือมาใส่ Box ขวามือ (a1-a20) 8. Click alpha

142 7. Click Staistics 8. Click Item, Scale, Scale if item delete 9. Click OK Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items .920 20

143 Scale Mean if Item-Total Statistics Cronbach's Item Deleted Alpha if Item Corrected Item- Scale Variance if Total Deleted Item Deleted Correlation a1 44.3000 74.900 .505 .919 a2 44.7000 71.344 .587 .916 a3 44.5000 70.056 .702 .914 a4 45.4000 73.822 .568 .917 a5 44.7000 68.456 .688 .914 a6 44.9000 73.433 .455 .919 a7 44.7000 68.233 .705 .913 a8 44.5000 73.167 .604 .917 a9 44.7000 69.122 .787 .912 a10 44.6000 68.044 .713 .913 a11 45.1000 75.878 .156 .927 a12 44.4000 74.044 .285 .924 a13 45.1000 75.211 .269 .923 a14 45.1000 67.211 .690 .914 a15 44.3000 74.456 .568 .918 a16 44.6000 72.267 .499 .918 a17 44.6000 69.378 .755 .913 a18 45.1000 70.100 .737 .913 a19 44.8000 69.289 .803 .912 a20 44.8000 69.289 .803 .912 สรุป ค่าความเชื่อถือได้ = .92 ซ่ึงเป็นคา่ ท่ยี อมรบั ไดส้ าหรับเครื่องมอื ท่ีมีผ้สู รา้ งมาแลว้

144 บรรณานุกรม กลั ยา วานิชย์บญั ชา.(2552). สถติ สำหรบั งำนวิจัย. ภาควิชาสถิติ คณะพาณิชยศาสตรแ์ ละการบญั ชี จฬุ าลงกรณ์ มหาวิทยาลยั . กรงุ เทพมหานคร: ธรรมสารจากัด. กลั ยา วานิชย์บญั ชา. (2552). กำรใช้ SPSS for Wndows ในกำรวเิ ครำะหข์ ้อมูล. ภาควชิ าสถิติ คณะพาณิชยศาสตรแ์ ละการบัญชี จุฬาลงกรณ์ มหาวิทยาลยั . กรงุ เทพมหานคร: ธรรมสารจากดั . ดุสิต สจุ ริ ารตั น์. (2544). กำรวิเครำะห์ข้อมลู ดว้ ยโปรแกรม SPSS For Windows เล่ม 1. คณะสาธารณสุขศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหิดล ฉบบั ปรงุ ปรงุ ใหม่ ครัง้ ท่ี 2. กรเุ ทพมหานคร: เจริญดกี ารพิมพ.์ ดุสติ สจุ ริ ารัตน.์ (2544). กำรวเิ ครำะหข์ ้อมลู ด้วยโปรแกรม SPSS For Windows เล่ม 2. คณะสาธารณสุขศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหิดล ฉบบั ปรงุ ปรุงใหม่ ครง้ั ท่ี 2. กรเุ ทพมหานคร: เจรญิ ดีการพิมพ.์ ปารชิ าติ โรจน์พลากร – ก๊ชู และยุวดี ฤาชา. (2556). สถติ ิ สาหรบั งานวจิ ยั ทางการพยาบาลและการใช้ โปรแกรม SPSS for Windows. กรุงเทพฯ: บรษิ ัท จดุ ทอง จากัด. วชิ ติ อู่อ้น และอานวจ วังจนี . (2550). กำรวเิ ครำะห์ขอ้ มูลทำงสถิติด้วยโปรแกรมสำเร็จรูป SPSS. กรงุ เทพมหานคร: พรินท์แอทมี (ประเทศไทย) จากัด. วัฒนา สนุ ทรชยั . 2547). เรยี นสถิติดว้ ย SPSS: ภาคการวิเคราะหเ์ คร่ืองมือวิจยั และการวิเคราะห์ข้อสอบ. กรงุ เทพฯ: ;พิทยพัฒน์.

หน่วยท่ี 10 สถิติท่ีใชใ้ นการวิจัย อาจารย์ ดร.สุรชาติ สิทธิปกรณ์ ผลการเรยี นรู้ จุดประสงค์การเรยี นรู้ เม่อื ศึกษาบทน้ีจบแลว้ นิสติ จะสามารถ 1.มีความรู้เกยี่ วกบั สถติ ิท่ใี ชใ้ นการวิจัย การแบง่ ประเภท ความหมายของสถติ ิทใ่ี ช้ในการวิจัย ความหมายและการใชส้ ถติ ิเชิงบรรยายและหมายและการใช้สถิตเิ ชงิ อา้ งอิงหรือเชงิ วิเคราะห์ 2. สามารถเลือกใชส้ ถติ ใิ นการวิจัยเบื้องต้นได้ถกู ต้อง บทนา หลังจากที่ได้เกบ็ หรือรวบรวมข้อมลู และดาเนินการจัดระเบียบขอ้ มลู ให้อยูใ่ นสภาพทเ่ี รียบร้อยพร้อมท่ีจะ นาไปวเิ คราะห์ไดแ้ ลว้ งานในข้นั ตอ่ ไปของผู้วิจัยคือการตัดสินใจว่าจะนาสถติ ิอะไรมาใช้ ซ่ึงในการน้ผี ูว้ ิจยั จะตอ้ ง ทราบตั้งแตแ่ รกวา่ ข้อมูลที่มีอย่ใู นลกั ษณะใดและต้องการเสนอผลการวิเคราะห์อะไร ข้อมูลท่ีเกบ็ รวบรวมมาไดบ้ างครั้งยงั มีรปู แบบท่กี ระจัดกระจายเป็นรายบุคคล ไม่เป็นระบบ จาเปน็ ต้องมี กระบวนการจดั กระทาข้อมลู เหล่านัน้ ใหเ้ ปน็ ระบบหรือเปน็ หมวดหมู่เกดิ เป็นสารสนเทศทส่ี ามารถนาไปใช้ประโยชน์ เพ่อื สรปุ อ้างองิ ไปยังประชากรต่อไป ศาสตร์ทีถ่ ูกนาเขา้ มาชว่ ยในขน้ั ตอนของการตรวจสอบคุณภาพของเครื่องมือไป จนถงึ การอา้ งองิ เหล่าน้ี เรียกวา่ สถติ ิ 10.1 ความหมายของสถติ ิ คาวา่ สถติ ิ (Statistics) มาจากภาษาเยอรมันว่า Statistics มรี ากศัพท์มาจาก Stat หมายถงึ ข้อมลู หรือ สารสนเทศ ซง่ึ จะอานวยประโยชน์ต่อการบริหารประเทศในด้านตา่ งๆ เชน่ การทาสามะโนครัวเพอ่ื จะทราบจานวน พลเมอื งในประเทศทัง้ หมด ในสมยั ต่อมา คาวา่ สถติ ิ ได้หมายถึง ตวั เลขหรือข้อมูลที่ไดจ้ ากการเกบ็ รวบรวม เช่น จานวนผ้ปู ระสบอุบตั ิเหตุบนท้องถนน อตั ราการเกดิ ของเดก็ ทารก ปริมาณนา้ ฝนในแตล่ ะปี เป็นตน้ สถิติใน ความหมายที่กลา่ วมานเ้ี รยี กอีกอยา่ งหน่ึงว่า ข้อมลู ทางสถิติ (Statistical data) อีกความหมายหน่ึง สถติ ิ หมายถึง วธิ ีการท่วี ่าดว้ ยการเก็บรวบรวมขอ้ มลู การนาเสนอ ข้อมูล การ วเิ คราะห์ข้อมลู และการตีความหมายข้อมูล สถติ ิในความหมายน้เี ป็นทงั้ วทิ ยาศาสตร์และศลิ ปศาสตร์ เรียกว่า สถิติศาสตร์

113 10.2 การวเิ คราะหข์ ้อมูลเชิงปริมาณ การวเิ คราะห์ข้อมลู หมายถงึ การนาข้อมลู ที่เก็บรวบรวมได้ จากกลุ่มตวั อย่างหรอื จากประชากรการวิจยั จานวนหน่ึง มาจาแนกเพือ่ ตอบประเด็นปญั หาการวิจัย หรอื ทดสอบสมมุตฐิ านการวิจยั ให้ครบทกุ ขอ้ ถา้ ข้อมลู เชิง ปริมาณหรอื เป็นตวั เลข ผ้วู จิ ยั จะใชว้ ิธีการทางสถิตสิ รุปรวมข้อมลู แต่ถา้ เป็นข้อมลู เชิงคณุ ภาพผู้วจิ ยั จะใชว้ ธิ ีการสรุป ความ หรือสงั เคราะหข์ ้อความ การวเิ คราะห์ขอ้ มลู เชิงปริมาณเป็นวิธีการวเิ คราะห์ทจี่ ะต้องใช้วธิ ีการทางสถิตชิ ว่ ยสรุปรวมขอ้ มูล เพื่อตอบ ประเด็นปญั หาการวจิ ยั ต่างๆ วธิ กี ารทางสถติ แิ บง่ ได้เปน็ 2 ประเภทคือ สถิติบรรยาย และสถติ ิอา้ งอิง การหาค่าสถิติ ต่างๆในปัจจบุ ันนิสติ ไม่จาเป็นตอ้ งคานวณหาคา่ โดยการแทนค่าลงในสูตร เพราะมีโปรแกรมคอมพวิ เตอร์สาเรจ็ รปู สาหรับคานวณหาค่าสถติ ิต่างๆ ทีผ่ ูว้ จิ ยั ตอ้ งการได้ โดยท่ีจะต้องมีมโนทัศน์ (Concept) ดังน้ี 1. นิสติ ตอ้ งเลือกใชว้ ธิ กี ารทางสถิติใหเ้ หมาะสมกับลกั ษณะของขอ้ มูล หรือสมมุติฐานการวิจยั เช่น นิสิต ตอ้ งมีความรู้วา่ ข้อมูลแบบต่อเนื่อง หรอื ไมต่ ่อเนือ่ งควรใชส้ ถิติอะไรท่ีเหมาะสม หรือสมมุติฐานการวจิ ัยอย่างน้ีควรใช้ สถติ ิอะไร เป็นต้น 2. นสิ ิตตอ้ งอ่านคา่ สถิติหรือแปลความหมายคา่ สถติ ิท่โี ปรแกรมคอมพิวเตอร์คานวณมาใหไ้ ดว้ า่ หมายความ อยา่ งไร เชน่ ค่าร้อยละ ค่าเฉล่ยี ท่ีไดห้ มายความว่าอย่างไร หรือค่าสถิติทดสอบท่ีได้นสิ ิตจะตัดสนิ ใจปฏเิ สธ หรือไม่ ปฏิเสธสมมตุ ิฐานการวจิ ยั เปน็ ตน้ แนวคิดพืน้ ฐานของการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถติ ิ ประชากร การสุ่มตวั อยา่ ง กลมุ่ ตัวอย่าง (population) (sample) อ้างองิ ขนาด n ขนาด N ค่าพารามิเตอร์ ค่าสถิติ (parameter) (statistic) 10.3 ประเภทของสถติ ิ 10.3.1. สถติ เิ ชงิ บรรยายหรอื สถิตเิ ชิงพรรณนา ( Descriptive statistics) เป็นสถิติที่ใช้บรรยาย คณุ ลกั ษณะ/คุณสมบัตขิ องส่ิงที่ตอ้ งการศึกษาจากกลมุ่ ใดกลมุ่ หนง่ึ ผลที่ไดจ้ ะอธิบายเฉพาะคณุ ลกั ษณะของกลุ่มที่ ศกึ ษาเทา่ นั้น ไม่นาผลที่ได้ไปอา้ งอิงค่าของกลุ่มอน่ื

114 10.3.2. สถติ ิเชงิ อ้างอิง ( Inferential statistics) เป็นสถิตทิ ี่เกย่ี วข้องกบั การศึกษาและวเิ คราะหข์ ้อมลู จากกลุ่มตัวอยา่ ง แล้วนาค่าสถิติ (statistic) ท่ไี ด้ ซง่ึ แสดงคุณลักษณะของกลมุ่ ตัวอยา่ งนั้นสรปุ อา้ งอิงไปสู่ พารามเิ ตอร(์ Parameter) ท่ีแสดงคุณลกั ษณะของประชากรท่สี มุ่ ตัวอยา่ งนนั้ มาศึกษา 10.3.1. สถติ บิ รรยายหรือสถิติเชงิ พรรณนา สถิติบรรยายทีจ่ ะกล่าวต่อไปนเ้ี ปน็ สถติ ิท่ใี ชก้ ันมากในการทาวจิ ยั มดี งั นี้ 10.3.1.1 รอ้ ยละหรอื เปอรเ์ ซ็นต์ 10.3.1.2 การวดั แนวโน้มเขา้ สู่สว่ นกลาง 10.3.1.3 การวดั การกระจาย 10.3.1.4 การวดั ความสมั พนั ธ์ 10.3.1.1 ร้อยละหรอื เปอร์เซ็นต์ คือ อัตราส่วนระหว่างจานวนท่สี ังเกตตอ่ จานวนทง้ั หมดคณู ด้วยรอ้ ย เขยี นเปน็ สูตรไดด้ ังน้ี ร้อยละ = ������ x 100 ������ เม่อื n คอื จานวนท่สี ังเกตได้ N คือ จานวนทงั้ หมด นาไปใชใ้ นการทดสอบสมมุติฐานของสัดสว่ นต่อไป ลกั ษณะของข้อมูล ลกั ษณะของข้อมลู ทีจ่ ะหาค่า รอ้ ยละได้จะเปน็ ข้อมลู เชงิ คุณภาพหรอื เชิงคุณลกั ษณะ เช่น เพศ ระดบั การศึกษา อาชพี ศาสนา เปน็ ตน้ 10.3.1.2 การวัดแนวโน้มเขา้ สู่ส่วนกลาง เป็นการหาค่าสถิติทเ่ี ปน็ ตวั แทนของข้อมลู ทั้งหมด คา่ สถติ ิทนี่ ิยมกนั ไดแ้ ก่ ค่าเฉลี่ย (Mean) มัธยฐาน (Median) และฐานนิยม (Mode) 1) คา่ เฉลีย่ (Mean) หมายถึง คา่ ท่ีไดจ้ ากการนาข้อมูลท้งั หมดมารวมกนั หารด้วยจานวนขอ้ มูล ท้ังหมด ใช้สญั ลักษณ์ มีสตู รดังน้ี ���̅��� 2) คา่ มธั ยฐาน (Median) หมายถงึ คา่ ของข้อมูลท่ีอยตู่ รงกลางข้อมูลทง้ั หมด เมื่อจัดเรียงข้อมูล จากน้อยไปมากหรอื จากมากมาน้อย ใช้สญั ลกั ษณ์ Mdn 3) คา่ ฐานนยิ ม (Mode) หมายถึง คา่ ของขอ้ มลู ทเี่ กิดขึ้นซา้ กันมากทส่ี ดุ หรือข้อมูลที่มีความถ่ี สูงสุด ใชส้ ญั ลักษณ์ Mo 10.3.1.3 การวัดการกระจาย การวดั แนวโนม้ เขา้ สู่ส่วนกลางบอกไดเ้ พียงค่าทเ่ี ป็นตวั แทนของขอ้ มูลชุด น้ันๆ แต่ไมส่ ามารถบอกได้ว่าข้อมลู เหลา่ น้นั มีค่าใกลเ้ คยี งกัน หรือแตกต่างกันมากน้อยเพียงใด สถิตทิ จ่ี ะบอกค่าการ

115 กระจายของขอ้ มลู มหี ลายชนดิ แตใ่ นทางการวิจัยเชงิ ปริมาณท่ใี ชก้ นั มากไดแ้ กค่ ่าความแปรปรวน และสมั ประสิทธิ์ การกระจายซง่ึ มวี ิธกี ารหาดังน้ี 1) คา่ ความแปรปรวน (Variance) หมายถึง ค่าเฉลีย่ ของความแตกต่างยกกาลังของข้อมลู แต่ ละตัวทเ่ี บยี่ งเบนไปจากคา่ เฉลี่ยของขอ้ มูลชดุ นน้ั ใช้สญั ลกั ษณ์ S.D.2 หรือ S2 ถ้าใส่รากที่สองของค่า แปรปรวนเราเรียกวา่ คา่ เบี่ยงเบนมามาตรฐาน (Standard deviation) 2) สัมประสิทธกิ์ ารกระจาย (Coefficient of variation) หมายถงึ ค่าเบีย่ งเบนมาตรฐานต่อ หนึง่ หน่วยคา่ เฉล่ยี ใชส้ ัญลักษณ์ C.V. 10.3.1.4 การวัดความสัมพันธ์ ดรรชนที ่เี ป็นตัวชี้ใหเ้ หน็ ถึงความสมั พนั ธร์ ะหวา่ งตวั แปรสองตวั หรือ มากกวา่ 2 ตัวเราเรยี กว่า ค่าสมั ประสทิ ธสิ์ หสัมพนั ธ์ (Correlation coefficient) ในทน่ี ี้จะกลา่ วถงึ ค่าสมั ประสทิ ธิ์ สหสมั พันธ์อย่างง่าย (Simple correlation) ซึ่งเปน็ คา่ ที่แสดงความสัมพันธร์ ะหวา่ งตวั แปร 2 ตวั ค่าสมั ประสทิ ธ์ิสหสมั พนั ธ์จะมีคา่ ระหว่าง –1 ถงึ +1 ถา้ ค่าสัมประสทิ ธ์ิสหสัมพนั ธม์ ีค่าเป็นลบ แสดงว่า คา่ ของตวั แปรหน่ึงมีค่าสูงอีกตัวแปรหน่ึงมีแนวโนม้ มีค่าตา่ ถ้าค่าสมั ประสทิ ธ์ิ สหสมั พันธ์มีค่าเปน็ บวกแสดงวา่ คา่ ของตัว แปรหนึ่งมคี า่ สูง อีกตวั แปรหนง่ึ มีแนวโนม้ จะมีคา่ สงู ดว้ ย แตถ่ ้าคา่ สัมประสิทธสิ์ หสัมพนั ธ์มคี ่าเป็นศนู ย์ก็แสดงว่าตัว แปร 2 ตวั ไม่มีความสมั พนั ธ์กนั เลย ดังรูปกราฟแสดงความสมั พันธ์ดงั น้ี ในการคานวณหาคา่ สัมประสิทธ์สิ หสมั พันธอ์ ย่างงา่ ยมหี ลายวิธีขนึ้ อยกู่ ับลักษณะข้อมูล ซ่ึงในทีน่ จี้ ะเสนอ เฉพาะวิธที ี่ใชก้ ันมากในการวิจัยดงั น้ี 1) สมั ประสทิ ธ์ฟิ ี (Phi coefficient) ใช้สาหรับหาคา่ สมั ประสิทธสิ์ หสมั พนั ธ์ของตัวแปร 2 ตวั ทข่ี ้อมลู มลี ักษณะไมต่ ่อเนื่อง (Discreat) และแปรคา่ ได้ 2 ค่า เทา่ นัน้ ใชส้ ัญลกั ษณ์ φ 2) สมั ประสิทธ์ิสหสัมพันธ์สเปยี ร์แมนแรงค์ (Spearman rank correlation ) ใชส้ าหรับหาคา่ สัมประสิทธ์สิ หสัมพันธ์ระหว่างตวั แปร 2 ตวั ทต่ี ัวแปรทั้งสองนนั้ เป็นข้อมลู แบบเรียงอนั ดับ (Ordinal data)ใช้ สัญลกั ษณ์ rs

116 3) สัมประสิทธสิ์ หสมั พนั ธ์เพยี รส์ ันโพดัคโมเมนต์ (Pearson product moment correlation coefficient: r) ใช้สาหรับหาคา่ สัมประสทิ ธสิ์ หสัมพันธ์ระหวา่ งตัวแปร 2 ตวั ที่ตวั แปรทั้งสองน้นั เป็นตัวแปรต่อเนื่อง (Continuous variable) หรอื เปน็ ข้อมูลแบบอันตรภาคชั้นหรือ อัตราส่วน rxy ตวั อยา่ ง ผลการคะแนนความร้แู ละพฤติกรรมการดูแลตนเองของผู้ป่วยเบาหวาน 10 คนได้ผลดงั น้ี - ความรู้ 10 12 15 17 18 11 12 16 15 14 - พฤติกรรมการดูแลตนเอง 13 14 16 18 17 10 13 15 16 15 จงหาความสัมพันธ์ระหว่าง คะแนนความรู้และพฤติกรรมการดูแลตนเองของผปู้ ว่ ยเบาหวาน วธิ ที า ให้ X เปน็ ผลคะแนนวดั ความรู้ Y เปน็ ผลคะแนนพฤตกิ รรมการดูแลตนเอง Pt. DM X Y X2 Y2 XY 1 10 13 100 169 130 2 12 14 144 196 169 3 15 16 225 256 240 4 17 18 289 324 306 5 18 17 324 289 306 6 11 10 121 100 110 7 12 13 144 169 156 8 16 15 256 225 240 9 15 16 225 256 240 10 14 15 196 225 210 Σ 140 147 2024 2209 2106

117 การแปลความหมายค่าสัมประสทิ ธิ์สหสัมพนั ธ์ 4) สมั ประสิทธ์สิ หสัมพันธพ์ อยทไ์ บซเี รียล (Point biserial correlation) ใช้สาหรับหาค่า สมั ประสิทธส์ิ หสมั พันธ์ระหวา่ งตวั แปร 2 ตวั ที่ตวั แปรตัวหน่ึงเปน็ แบบต่อเนอ่ื ง (Continuous variable) และตัว แปรอีกตวั หนึง่ มคี า่ เปน็ สองค่าทแี่ บง่ กนั อย่างแท้จรงิ (True Dichotomous variable) เชน่ ตัวแปรเพศ แบ่งเป็น ชาย – หญิง ตัวแปรภูมลิ าเนาแบ่งเป็น ในเมือง - นอกเมอื ง ใช้สัญลักษณ์ rpbis 10.3.2 สถติ ิอ้างอิง สถติ ิอา้ งอิงทจ่ี ะกล่าวต่อไปนจ้ี ะกล่าวเฉพาะสถติ ิท่ีจาเปน็ และใช้กันมากในการทาวจิ ัย ซึ่งแบ่ง ออกได้เป็น 2 ประเภท ดังน้ี 10.3.2.1 สถติ ิประมาณค่า 10.3.2.2 สถิตทิ ดสอบสมมตุ ิฐาน 10.3.2.1 สถติ ิประมาณค่า การประมาณค่า หมายถงึ วิธกี ารทางสถิตใิ นการประมาณคา่ พารามเิ ตอร์ หรอื ค่าของประชากรโดยใช้ข้อมูลทร่ี วบรวมจากกลมุ่ ตัวอย่าง มีวิธีการประมาณคา่ 3 วิธี คอื 1) การประมาณค่าแบบจุด (Point estimation) คือ การประมาณคา่ โดยใชค้ ่าสถติ ิจากกลุ่ม ตัวอย่างกลุม่ เดียว เพ่อื ประมาณคา่ พารามเิ ตอร์ หรอื คา่ ของประชากร เชน่ ตอ้ งการทราบว่านักเรยี น ม.1 โรงเรียน สาธิตมหาวทิ ยาลยั มหาสารคามได้เกรดเฉลย่ี เท่าไร วธิ กี ารเราทาการสมุ่ นักเรียนมาจานวนหน่ึงเป็นกลมุ่ ตัวอย่าง เชน่ สุ่มมา 50 คน แลว้ นาเกรดของนกั เรยี น 50 คน มาหาเกรดเฉลยี่ หาไดเ้ ทา่ ไรกจ็ ะเป็นเกรดเฉล่ยี ของนักเรยี น ม.1 ทงั้ หมด 2) การประมาณค่าแบบจดุ รวมกลุ่ม (Pooled point estimation) คือ การประมาณค่าโดย ใชค้ ่าสถติ จิ ากกลมุ่ ตัวอย่างหลายๆ กลมุ่ มาเฉล่ียอกี คร้งั หนึ่ง เช่นการประมาณคา่ เฉลยี่ และค่าความแปรปรวนแบบ รวมกลมุ่

118 3) การประมาณค่าแบบช่วง (Interval estimation) คือ การประมาณค่า พารามเิ ตอรห์ รอื คา่ ของประชากรเป็นชว่ ง (Interval) ซ่งึ มี 2 คา่ คือ คา่ ขดี จากัดล่างและขดี จากัดบน เช่น เราบอกว่าคะแนนเฉลย่ี กลมุ่ สาระการเรียนรูค้ ณิตศาสตร์ของนักเรยี น ม.1 อยรู่ ะหว่าง 50.5 ถึง 52.5 วธิ ีการประมาณค่าแบบช่วงของ ค่าเฉล่ีย คา่ สัดสว่ นหรอื รอ้ ยละ และค่าความแปรปรวน 10.3.2.2 สถิติทดสอบสมมตุ ิฐาน การทดสอบสมมตุ ฐิ าน หมายถึง วิธีการทางสถิตทิ ี่ใชส้ าหรบั อา้ งอิงข้อมลู ตา่ งๆ จากกลุ่มตัวอย่างไปยังประชากร ซ่งึ เป็นวธิ กี ารหนึ่งนอกเหนือจากวธิ กี ารประมาณคา่ ท่ีกล่าว มาแลว้ ข้างต้น ก่อนทีจ่ ะกล่าวถึงสถติ ติ า่ งๆ ที่ใช้ในการทดสอบสมมตุ ิฐาน (ศัพท์ต่างๆ ทใี่ ช้ในการทดสอบสมมตุ ฐิ าน คาศพั ท์ทสี่ าคญั ๆ ทคี่ วรเขา้ ใจมดี งั น้ี ระดับนยั สาคญั ทางสถิติ (Level of significant: α) ค่าวิกฤต (Critical value) ความคลาด เคล่ือนชนดิ ที่ 1 (Type I error) ความคลาดเคล่อื นชนดิ ท่ี 2 (Type II error) อานาจการสอบ (Power) - ระดบั นัยสำคัญทำงสถติ ิ (α) หมายถึง ความน่าจะเป็นท่ีเรายอมให้เกดิ การสรุปผดิ พลาด คลาดเคลอื่ นเรานิยมกาหนด α ที่ .01 และ .05 - คำ่ วกิ ฤต คือ สถติ ทิ ี่เป็นเกณฑ์ในการตดั สินใจว่าจะยอมรบั หรือปฏเิ สธสมมตุ ิฐาน HΟ - ควำมคลำดเคลื่อนชนิดท่ี 1 (α) คือ ความคลาดเคล่ือนท่ีเกิดจากการปฏิเสธ HΟ ทั้ง ๆ ท่ี HΟ น้ันถูกต้อง - ควำมคลำดเคล่ือนชนดิ ท่ี 2 (β) คือ ความคลาดเคลื่อนที่เกดิ จากการยอมรบั HΟ ทั้ง ๆท่ี HΟ นั้นผดิ 1. ขอ้ ตกลงเบอ้ื งต้นหรอื เงื่อนไขทางสถิติ เมื่อเลอื กใชส้ ถิติท่ีจะวเิ คราะห์ขอ้ มูล สง่ิ ทผี่ ู้วิจยั ต้องคานงึ ถึงอกี ประการหนึ่งอย่างมาก คือ การ ตรวจสอบเงอื่ นไขในการใช้เครื่องมือทางสถติ ิน้ันเขา้ หลักเกณฑท์ ่ีกาหนดในการเลือกใช้สถิตแิ ตล่ ะอย่าง เช่น ข้อกาหนดในการเลอื กใช้สถติ ิทดสอบคา่ เฉล่ยี ของประชากรสองกล่มุ สัมพันธก์ นั (Paired T-test) จะตอ้ งตรวจสอบ เง่อื นไขตา่ งๆว่า เหมาะสมตามข้อกาหนด ได้แก่ ข้อมูลต้องได้มาจากการส่มุ มกี ารแจกแจงเป็นแบบปกตมิ ีความสมั พันธ์กนั ระหว่างกลุม่ ข้อมูล หาก ตรวจสอบแล้วไมเ่ ป็นไปตามเง่ือนไขท่เี ปน็ กฎเกณฑ์เบ้ืองตน้ ในการเลือกใช้สถิตแิ ต่ละแบบแล้วย่อมทาให้การ ทดสอบนน้ั ไม่ถูกตอ้ ง ไมส่ ามารถนาผลทไี่ ด้ไปอา้ งอิงหรือไปอธบิ ายเหตุการณ์ทสี่ นใจได้ ดังน้ันผู้วิจยั จะต้องรู้การ สถติ แิ ต่ละแบบมีเงื่อนไข อะไรบ้างและวิธกี ารตรวจสอบข้อกาหนดเหลา่ น้ีต้องใช้วิธกี ารใดจึงจะทาให้ผลการ วเิ คราะห์ถูกตอ้ ง 2. ข้ันตอนการทดสอบสมมตุ ฐิ าน มีขนั้ ตอนดังน้ี 1) ตงั้ สมมตุ ฐิ านทางสถิติ 2) กาหนดสถิติทดสอบ

119 3) กาหนดค่าวิกฤต 4) คานวณคา่ สถิติ 5) เปรียบเทยี บค่าสถิติจากการคานวณกับคา่ สถิติในตาราง 6) ตดั สนิ ใจ Reject HΟ หรอื Accept HΟ 10.4 สถติ ทิ ดสอบสมมุตฐิ านเก่ียวกับค่าเฉล่ยี การทดสอบสมมตุ ิฐานเก่ยี วกับคา่ เฉลี่ยของประชากรกรณี 1 2 กลุ่ม และมากกวา่ 2 กลมุ่ ในการวิจัย กรณที ่ผี ู้วิจยั มวี ตั ถปุ ระสงคท์ จี่ ะทาการทดสอบสมมุติฐานเก่ยี วกบั ค่าเฉลีย่ ของประชากร เมอ่ื ผู้วจิ ยั ไดท้ าการทดลองและเก็บขอ้ มลู จากกลุ่มตวั อย่างเพ่ือนามาทาการทดสอบสมมุติฐาน โดยท่วั ไปแนวทางในการ ทดสอบค่าเฉลี่ยของประชากร สามารถแบง่ เป็น 10.4.1 การทดสอบคา่ เฉลยี่ กรณกี ลุ่มตัวอย่าง 1 กลมุ่ 10.4.2 การทดสอบค่าเฉล่ยี กรณกี ลมุ่ ตวั อยา่ ง 2 กลุ่ม 10.4.3 การทดสอบค่าเฉล่ยี กรณีกลุ่มตวั อย่างมากกว่า 2 กล่มุ ขั้นตอนของการทดสอบ สามารดาเนินการไดด้ ังน้ี ขัน้ ท่ี 1 ต้งั สมมตุ ิฐาน เป็นการตง้ั สมมตุ ฐิ านทางสถิติ ซ่ึงประกอบดว้ ยสมมติฐานหลัก ( Null hypothesis ) (H0) และสมมตฐิ านรอง (Alternative hypothesis ) ( H1) ซง่ึ สมมติฐานรองต้ังได้ 2 แบบ คือ สมมติฐานรองแบบมีทศิ ทาง ซงึ่ จะต้องทาการทดสอบแบบทางเดยี ว (One-tailed test) และ สมมติฐานรองแบบ ไมม่ ีทิศทาง ซ่ึงจะทาการทดสอบแบบสองทาง (Two-tailed test) ข้ันที่ 2 กาหนดระดบั นัยสาคญั ซง่ึ เป็นการกาหนดความนา่ จะเป็นที่ผูว้ ิจัยจะยอมให้เกิดความ คลาดเคล่ือนประเภทท่ี 1 () จากการปฏเิ สธสมมติฐานหลักที่เป็นจริง ในการวิจัยทางการศึกษานยิ มกาหนดท่ี  = .01 และ  = .05 ข้นั ท่ี 3 เลอื กสถิตทิ ีใ่ ช้ในการทดสอบสมมุติฐาน ในการทดสอบค่าเฉลี่ย สถิตทิ ่ีใช้ในการทดสอบมี Z - test t - test และ การวเิ คราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) ซึง่ Z – test และ t - test ใช้ทดสอบกรณีมีกลุ่ม ตวั อยา่ งหนึ่งหรอื สองกลุ่ม สาหรับการวิเคราะหค์ วามแปรปรวน (ANOVA)ใช้ทดสอบกรณที มี่ ีกลุ่มตวั อยา่ ง มากกวา่ สองกลุม่ ขึน้ ไป โดยสถติ แิ ต่ละประเภทมีข้อตกลงเบือ้ งต้น ดงั นี้ ขอ้ ตกลงเบ้ืองตน้ ของการทดสอบ Z – test มดี งั น้ี 1) กลมุ่ ตวั อย่างได้มาโดยการสุ่ม 2) การแจกแจงของประชากรเปน็ โคง้ ปกติ (Normal distribution) 3) ข้อมูลอย่ใู นมาตราอันตรภาค (Interval Scale) ขน้ึ ไป 4) ทราบความแปรปรวนของประชากร (2)

120 ขอ้ ตกลงเบอ้ื งต้นของการทดสอบ t – test มดี งั น้ี 1) กลุ่มตวั อย่างได้มาโดยการสมุ่ 2) การแจกแจงของประชากรเปน็ โค้งปกติ 3) ข้อมลู อย่ใู นมาตราอันตรภาค (Interval Scale) ข้นึ ไป 4) ไม่ทราบความแปรปรวนของประชากร สาหรบั ข้อตกลงเบอ้ื งตน้ ของการวเิ คราะหค์ วามแปรปรวน (ANOVA) มดี ังนี้ 1) กล่มุ ตัวอย่างได้มาโดยการสุม่ 2) การแจกแจงของประชากรเป็นโค้งปกติ 3) ข้อมลู อยู่ในมาตราอนั ตรภาค(Interval Scale)ข้ึนไป 4) กลมุ่ ตัวอย่างแต่ละกลุ่มเป็นอสิ ระต่อกัน 5) มีความเปน็ อสิ ระภายในตัวอย่าง 6) ไม่ทราบความแปรปรวนของประชากร แตค่ วามแปรปรวนของประชากรแต่ละกลุม่ มีค่าเท่ากัน เน่ืองจากการเลือกใช้สถิตทิ ดสอบ ต้องพจิ ารณาเลือกใช้ให้สอดคล้องกบั ข้อตกลงเบื้องต้นของสถติ ิ ทดสอบนัน้ ๆ ดังนน้ั จะเห็นวา่ ในการทดสอบค่าเฉล่ยี กรณีหน่งึ หรือสองกลุ่ม ในทางปฏิบตั จิ ะมกี ารใช้ t–test เป็น ส่วนมาก ท้ังน้ีเพราะเหตผุ ลดังน้ี 1.ข้อตกลงเบื้องตน้ ของ Z-test มีการระบวุ ่า จะใช้ Z- testได้เมอ่ื ทราบคา่ ความแปรปรวนของ ประชากร แต่ในทางปฏบิ ตั ิ ผ้วู จิ ยั มกั จะไม่ทราบคา่ ความแปรปรวนของประชากรแต่ใช้ t – test ได้กรณที ี่ไม่ทราบ คา่ ความแปรปรวนของประชากร 2. เม่อื กลุ่มตวั อยา่ งมขี นาดใหญ่มาก จะทาใหค้ ่าองศาแหง่ ความเป็นอิสระ ( degree of Freedom : df ) มีค่ามากขนึ้ ตามลาดบั คา่ วกิ ฤตของ t กบั คา่ วิกฤตของ Z ก็จะมีคา่ ใกล้เคียงกนั มากขนึ้ ตามลาดบั เชน่ กนั จนในที่สดุ องศาแห่งความเป็นอสิ ระที่  ค่าวิกฤตของ t กับค่าวิกฤตของ Z ที่ ระดบั นยั สำคญั เดียวกนั จะมีค่ำเท่ำกนั พอดี เช่น Z(.05) = t(.05)(df =) = 1.645 เป็ นตน้ ขั้นที่ 4 กาหนดขอบเขตวิกฤติ การกาหนดขอบเขตวิกฤติ เปน็ การกาหนดพนื้ ทห่ี รือบรเิ วณในการแจกแจงตัวอยา่ งของสถิติ ทดสอบที่ใช้สาหรบั ปฏิเสธหรอื ยอมรับสมมตฐิ านหลัก (H0) ซึง่ ในการกาหนดขอบเขตวิกฤตจะพจิ ารณาสมมติ ฐานรอง (H1 ) ทีต่ งั้ ข้นึ วา่ เป็นแบบทางเดยี ว (one-tailed test) หรือแบบสองทาง ( two-tailed test) เพือ่ นาค่า ระดบั นยั สาคญั ()ไปหาค่าวกิ ฤต (critical value) มาใช้ในการเปรยี บเทยี บกบั ค่า ท่ีคานวณไดจ้ ากกลุ่มตวั อย่าง สาหรบั การตัดสนิ ใจว่า จะยอมรับ(Acceptance)หรือปฏเิ สธ (Rejection)

121 สมมติฐานหลัก (H0) ซง่ึ ในกรณกี ารทดสอบแบบสองทาง (Two-tailed test) การหาคา่ วิกฤตจะต้องหารค่า  ด้วย 2 ( /2) กอ่ น แลว้ ใชผ้ ลหารที่ได้ไปเปดิ ตารางการแจกแจงของตัวอย่างสถิติทดสอบ แต่กรณีทดสอบแบบ ทางเดยี ว ( One-tailed test ) สามารถใช้คา่  ไปเปิดตารางได้เลย ในการกาหนดขอบเขตวิกฤตเพื่อสรุปผลการทดสอบนั้นจะเหน็ วา่ สามารถพจิ ารณาได้ 2 แนวทาง ดว้ ยกัน คือ กรณีท่ี 1 พจิ ารณาจากค่าวกิ ฤตท่เี ปิดจากตารางเทยี บกับคา่ สถติ ิท่ีคานวณได้จากการเกบ็ ข้อมลู จากกลุ่ม ตวั อยา่ งเปน็ หลักโดยพิจารณาคา่ ทีอ่ ยู่ในแนวแกนนอนของการแจกแจงของค่าสถติ นิ ้ันๆ หรือ กรณีที่ 2 พจิ ารณา จากพน้ื ท่ีใตโ้ คง้ การแจกแจง ซึง่ เปน็ กรณีท่ีใช้กับการคานวณดว้ ยคอมพิวเตอร์ โดยพจิ ารณา คา่ Sig. ( คา่ P-value )ในตารางแสดงผลการคานวณ( Print out )เทยี บกับ ค่าความคลาดเคลอื่ นประเภทท่ี 1 () ตัวอยา่ งแสดงขอบเขตวิกฤติ กรณใี ช้ z-test เป็นสถิตทิ ดสอบสมมติฐานที่ระดับนัยสาคญั () เป็น .05 กรณกี ารทดสอบแบบทางเดียว เขตวิกฤตสิ าหรบั ปฏเิ สธ H0 ( Rejection region ) .95  = .05  = .05 .95 เขตยอมรับ H0 เขตยอมรับ H0 ค่ำวกิ ฤติ Z(.95) = 1.645 ค่ำวกิ ฤติ Z(.05) = -1.645 กรณกี ารทดสอบแบบสอง กำหนด  = .05 ทาง เขตวกิ ฤตสิ าหรบั ปฏเิ สธ H0 .95 เขตวกิ ฤตสิ าหรบั ปฏเิ สธ H0  = .025 เขตยอมรับ H0  = .025 2 2 คา่ วกิ ฤติ Z(.025) = -1.96 คา่ วกิ ฤติ Z(.975) = 1.96

122 คา่ วิกฤตของ Z จากตารางพื้นทภ่ี ายใตโ้ ค้งปกติ (Area under the normal curve) มคี ่าดงั นี้ การทดสอบ คา่ วกิ ฤตขิ อง Z ระดบั นยั สาคญั () .05 .01 .005 แบบทางเดียว (One-tailed test) - 1.645 หรือ 1.645 - 2.33 หรือ 2.33 - 2.58 หรือ 2.58 การทดสอบ คา่ วกิ ฤตขิ อง Z ระดบั นยั สาคญั () .025 .05 .0025 แบบสองทาง (Two-tailed test) - 1.96 และ 1.96 - 2.58 และ 2.58 - 2.81 และ 2.81 ข้นั ท่ี 5 คานวณคา่ สถติ ิทดสอบตามสตู ร เปน็ การคานวณค่าสถิติโดยนาขอ้ มลู ท่ไี ด้จากตัวอย่างทศ่ี ึกษา ไปแทนคา่ ต่าง ๆ ตามสูตรของสถิติทดสอบ ขนั้ ท่ี 6 สรปุ ตดั สินใจโดยนาค่าสถิตจิ ากการคานวณมาเปรียบเทยี บกับค่าที่ไดจ้ ากตาราง (คา่ วกิ ฤต)ิ แล้วจงึ จะตดั สนิ ใจเกย่ี วกับผลทดสอบ โดยมีหลักพจิ ารณา ดังนี้ 6.1 ถา้ สถติ ิทค่ี านวณได้ตกอย่ใู นขอบเขตค่าวิกฤติ (ค่าคานวณมากกว่าหรือเท่ากบั ค่าวิกฤติ โดย ไมค่ ดิ เครอื่ งหมาย) จะปฏิเสธสมมติฐานหลกั (H0) และยอมรับสมมตริ อง (H1) นัน่ คอื จะยอมรบั สมมติฐานการวิจัย ตามท่ีผู้วจิ ัยกาหนด 6.2 ถา้ คา่ สถติ ิท่ีคานวณไดต้ กอยู่นอกขอบเขตคา่ วิกฤติ (ค่าคานวณน้อยกว่าค่าวิกฤตโิ ดยไม่ คดิ เครื่องหมาย) จะยอมรบั สมมติฐานหลกั (H0) นอกจากนใ้ี นปัจจบุ ันมีการนาข้อมลู ท่ีเกบ็ รวบรวมได้จากกลุม่ ตวั อย่างไปวิเคราะหผ์ ลโดย ใช้ โปรแกรมสาเร็จรูปตา่ งๆในคอมพิวเตอร์ เช่นโปรแกรม SPSS for Window ซ่งึ ในการแสดงผลการวเิ คราะหจ์ ะมีการ คานวณค่า P-value มาให้ซง่ึ คา่ P-value เปน็ ค่าความน่าจะเปน็ ทจี่ ะเกิดคา่ สถิตทิ ดสอบทค่ี านวณได้ภายใต้ H0 โดยค่า P-value ในตารางจะแสดงในคอลัมท์ของ Sig(2-tailed) เราสามารถนาค่า Sig(2-tailed) มาพจิ ารณาเพ่ือ ปฏิเสธหรือยอมรับสมมติฐานหลัก (H0) ได้เชน่ กัน โดยมีหลักพิจารณา ดังนี้ ก. ปฏเิ สธสมมตฐิ านหลัก ( H0) และยอมรบั สมมตฐิ านรอง ( H1) ท่ีระดับนัยสาคญั  เมอ่ื ความน่าจะ เปน็ ท่ีจะเกดิ ค่าสถิติทดสอบที่คานวณได้ภายใต้ H0( Sig(2-tailed))มีค่าน้อยกวา่ หรือเทา่ กับ  (Sig(2-tailed)   ) ข. ยอมรับสมมตฐิ านหลัก ( H0) และปฏิเสธสมมติฐานรอง ( H1) ทีร่ ะดับนัยสาคัญ  เมอื่ ความน่าจะ เปน็ ท่จี ะเกิดคา่ สถิตทิ ดสอบท่ีคานวณได้ภายใต้ H0 มีคา่ มากกวา่  ( Sig(2-tailed)   ) อย่างไรก็ตามจะต้องพิจารณาลกั ษณะของการทดสอบสมมุติฐาน ควบคู่ไปดว้ ย กลา่ วคอื ถ้าการทดสอบน้ันเปน็ การทดสอบสมมตุ ิฐานแบบสองทางให้นาค่า Sig(2-tailed) มาเปรยี บเทยี บกับ  ไดเ้ ลย

123 แตถ่ ้าการทดสอบสมมตุ ฐิ านแบบทางเดยี ว กอ่ นจะเปรียบเทียบให้นาคา่ Sig(2-tailed) หารดว้ ย 2 ก่อนแลว้ จงึ นา ผลหารมาใช้เนตวั เปรยี บเทยี บโดยใช้หลกั การทก่ี ล่าวข้างต้น ซึง่ สามารถสรปุ แนวทางในการพิจารณาการตดั สินใจของการทดสอบสมมตุ ิฐาน ได้ดังนี้ 1) กรณีทเี่ ปรยี บเทียบโดยใชค้ า่ วกิ ฤตกบั คา่ ทค่ี านวณได้จากกล่มุ ตวั อยา่ ง ก. ถา้ ต้งั สมมุตฐิ านแบบทางเดียว การหาคา่ วิกฤตให้นาค่า  ไปใช้ในการเปิดหาคา่ ใน ตารางได้เลย ข. ถา้ ต้ังสมมุติฐานแบบสองทาง การหาค่าวิกฤตใหห้ าร  ดว้ ย 2 แลว้ นาผลหารทีไ่ ดไ้ ปใช้ในการ เปดิ ตาราง ค. การสรปุ เพื่อตดั สินใจ - ถ้าค่าคานวณมากกว่าหรือเท่ากับค่าวิกฤต(ไม่คิดเครอ่ื งหมาย) จะปฏเิ สธ H0 และยอมรบั H1 - ถา้ ค่าคานวณนอ้ ยกวา่ คา่ วิกฤต(ไม่คิดเครอ่ื งหมาย) จะยอมรบั H0 2) กรณีที่เปรยี บเทียบโดยใชค้ ่า Sig(2-tailed) จากตารางแสดงผลการวเิ คราะห(์ Print out ) ก. ถ้าตงั้ สมมตุ ิฐานแบบทางเดียว ใหน้ าค่า Sig (2-tailed) หารด้วย 2 แลว้ นาคา่ ผลหารที่ได้ไป เปรยี บเทยี บกับคา่  ข. ถ้าตั้งสมมตุ ฐิ านแบบสองทาง ใหน้ าคา่ Sig(2-tailed)ไปเปรียบเทยี บกบั  ได้เลย ค. การสรปุ เพอื่ ตดั สินใจ ถ้าคา่ Sig (2-tailed) ทน่ี ามาเปรยี บเทียบมากกว่า  จะยอมรบั H0 ถา้ คา่ Sig (2-tailed) ทน่ี ามาเปรยี บเทียบน้อยกวา่  จะปฏิเสธ H0 และ ยอมรบั H1 การทดสอบคา่ เฉล่ียกรณีกลุม่ ตัวอยา่ ง 1 กลุ่มและการทดสอบคา่ เฉล่ียกรณีกลุม่ ตัวอย่าง 2 กลมุ่ สามารถ ทาได้ท้ัง Z – test และ t-test ในท่นี จ้ี ะขอยกตวั อยา่ ง t-test ซง่ึ เปน็ กรณีที่นิยมปฏบิ ตั ิ ดังน้ี 10.4.1 การทดสอบค่าเฉลย่ี กรณีกลุม่ ตัวอย่าง 1 กลุ่ม ในการทดสอบค่าเฉล่ยี กรณที ่ีกลุ่มตวั อย่างมี 1 กลุ่มจะเปน็ การทดสอบความแตกต่างของคา่ เฉลี่ยกบั คา่ คงที่ค่าหนง่ึ ที่ผวู้ จิ ยั สนใจที่ตอ้ งการเปรียบเทียบ ซึ่งคา่ คงท่นี ีอ้ าจไดม้ าจากการกาหนดข้ึนหรอื การทบทวน วรรณกรรมทเ่ี กย่ี วขอ้ งในเรอื่ งนน้ั ๆ ซึง่ การใชส้ ถิตทิ ดสอบ t – test ทดสอบค่าเฉลีย่ กรณีกล่มุ ตวั อย่าง 1 กลุ่ม มี สูตรในการคานวณ ดงั นี้ t= X− ➔ t= X − Sn  n ; df2 = n2 - 1

124 ตวั อย่างที่ 1 การวิจัยเชิงทดลองเพ่ือศึกษาผลการใช้ชุดการสอนซ่อมเสรมิ การเรียนจติ วทิ ยา นสิ ติ พยบ.ปีที่ 1 ผวู้ ิจัยได้สุม่ ตวั อย่างนกั เรียนมาจานวน 25 คน ทม่ี ผี ลการเรียนจิตวิทยาต่า แล้วทดลองใช้ชดุ การสอนนี้ หลังการ ทดลองได้ทดสอบวัดผลสัมฤทธิว์ ชิ าจิตวิทยาของนสิ ิตกลุ่มน้ี ปรากฏว่าไดค้ ะแนนเฉลีย่ 22 คะแนน และส่วน เบีย่ งเบนมาตรฐาน 5.6 จงทดสอบว่าการใช้ ชดุ การสอนจะทาใหผ้ ลการเรยี นซอ่ มเสริมวิชาจิตวิทยาสงู กวา่ เกณฑท์ ี่ กาหนด คอื 17 คะแนนหรอื ไม่ ระดบั นยั สาคัญทางสถติ ทิ ี่ระดบั .05 ขน้ั ที่ 1 ต้ังสมมตุ ฐิ าน สมมุติฐานทางสถิติ H0 :   17 H1 :   17 ขน้ั ท่ี 2 กาหนดระดบั นยั สาคัญ  = .05 ข้ันท่ี 3 เลือกสถติ ิท่ใี ช้ในการทดสอบสมมตุ ิฐาน t= X− ; df = n-1 Sn ขน้ั ที่ 4 กาหนดขอบเขตวิกฤติ จาก กาหนด  = .05 และเปน็ การตง้ั สมมตุ ฐิ านแบบทางเดยี ว df = 25-1 = 24 เปิด ตาราง ท่ี  = .05 จะได้ค่าวิกฤต t = 1.711 ( t ตาราง = 1.711 ) ขั้นที่ 5 คานวณคา่ สถิติตามสตู ร t= X −  ; df = 25 - 1 = 24 S n t= 22−17 = 5 = 4.46 5.6 25 1.12 ขน้ั ที่ 6 สรปุ ตัดสนิ ใจ เม่ือ t คานวณ  t ตาราง จะ ปฏิเสธ H0 และ ยอมรบั H1 เม่อื t คานวณ  t ตาราง จะยอมรับ H0 เน่ืองจาก t คานวณ = 4.46 มากกว่า t ตาราง =1.711 ดงั นนั้ จึงปฏิเสธ H0 ยอมรบั H1 นน้ั คือ หลังการใชช้ ดุ การสอนจะทาใหผ้ ลการเรียนซ่อมเสริมวิชาคณติ ศาสตร์สงู กวา่ เกณฑ์ทกี่ าหนดไว้ คอื 17 คะแนนอย่าง มนี ัยสาคญั ทางสถิติทรี่ ะดบั .05

125 10.4.2 การทดสอบค่าเฉลีย่ กรณกี ล่มุ ตัวอย่าง 2 กลุ่ม ในการทดสอบค่าเฉลย่ี กรณกี ล่มุ ตวั อย่าง 2 กลุ่มน้ันจะพจิ ารณาวา่ กลมุ่ ตวั อยา่ งทงั้ สองกลมุ่ เปน็ อิสระจาก การหรือไม่ เพ่ือเลอื กใช้สตู รของสถติ ิทดสอบให้ถูกต้อง นอกจากนยี้ งั พจิ ารณาอกี ว่าความแปรปรวนของประชากร ของกลุ่มตัวอย่างเท่ากนั หรอื ไม่ ซึง่ ในการใช้สถิติ t-test ทดสอบกรณีกล่มุ ตัวอย่าง 2 กลุ่ม ที่เปน็ อิสระต่อกนั น้นั มี สูตรท่ใี ช้ทดสอบอยู่ 2 สตู รดว้ ยกัน กล่าวคือ สูตรท่ีใช้ในกรณคี วามแปรปรวนของประชากร 2 กลมุ่ มีค่าเท่ากนั ( 12 = 22 ) หรอื ในกรณกี ลุ่มตัวอย่างแต่ละกลุม่ มจี านวนเทา่ กัน (t-test แบบ Pooled variance) และสตู รทใ่ี ชใ้ นกรณี ความแปรปรวนของประชากร 2 กลุ่ม มีค่าไม่เท่ากนั ( 12 ≠ 22 ) ( t-test แบบ Separated variance) ดังน้นั เม่ือผ้วู จิ ัยจะใช้ t-test กรณีดังกลา่ วจะต้องทาการทดสอบกอ่ นว่า ความแปรปรวนของประชากรแตล่ ะกลุ่มมีคา่ เท่ากนั หรอื ไมโ่ ดยใช้ F-test เพื่อจะไดเ้ ลือกใชส้ ูตรของ t-test ไดอ้ ยา่ งถกู ตอ้ งและเหมาะสมต่อไป 10.4.2.1 กรณีกล่มุ ตวั อยา่ งเป็นอิสระต่อกัน 1) เมื่อสุ่มตัวอยำ่ งขนำด n1 และ n2 มำโดยอสิ ระจำกกัน มีการแจกแจงแบบปกติ ทีม่ ี คา่ เฉล่ยี 1 และ 2 ความแปรปรวน 12 และ 22 ซ่งึ ไมท่ ราบค่า แตท่ ราบว่า 12 = 22 โดย n1 และ n2 น้อยกวา่ 30 ใช้สูตร t – test ( t-test แบบ Pooled variance ) t= x1 − x2 df = n1 + n2 − 2 sp 2  1 + 1  n1 n2 เม่อื Sp2 = (n1 −1)s12 + (n2 −1)s22 n1 + n2 − 2 2) เมอ่ื สมุ่ ตัวอยำ่ งขนำด n1 และ n2 มำโดยอิสระจำกกนั มีการแจกแจงแบบปกติ ที่มี คา่ เฉล่ยี เทา่ กับ 1 และ 2 ความแปรปรวนเทา่ กบั 12 และ 22 ซึง่ ไม่ทราบคา่ แต่ทราบว่า 12  22 โดย n1 และ n2 น้อยกว่า 30 ใช้สตู ร t – test ( t-test แบบ Separated variance) t = x1 − x2 : df =  s12 + s22 2 s12 + s22  n1 n2  n1 n2  s12   s22   n1 + n2  n1−1 n2 −1

126 เน่อื งจากการทดสอบทั้ง 2 กรณีข้างตน้ เกย่ี วข้องกบั การทราบคา่ ของความแปรปรวน 12 และ 22 วา่ เท่ากนั หรอื ไม่ ดงั นนั้ ในการวิเคราะห์ข้อมลู กรณตี ัวยา่ ง 2 กลมุ่ เราจงึ จาเปน็ ตอ้ งทาการทดสอบความเทา่ กันของ ความแปรปรวนโดยใชส้ ถิตทิ ดสอบ F-test ก่อนเพื่อเลอื กใชใ้ หถ้ กู ต้อง ดงั น้ี F= S2 ; max S2 min df1 = n1-1 เม่ือ n1 = จานวนกลมุ่ ตัวอย่างท่ีมคี ่า S2 มคี า่ มาก df2 = n2-1 เมอ่ื n2 = จานวนกลุม่ ตวั อยา่ งท่ีมีค่า S2 มคี ่านอ้ ย เชน่ 1) ข้อมูลของกลุ่มตัวอย่างที่ 1 มคี า่ S2 = 9 และ n = 10 ข้อมลู ของกลมุ่ ตวั อยา่ งท่ี 2 มีคา่ S2 = 14 และ n = 16 จะได้ S2max = 14 df1 = 16-1 = 15 และ S2min = 9 df2 = 10-1 = 9 2) ขอ้ มลู ของกลุ่มตัวอย่างที่ 1 มีค่าส่วนเบ่ียงเบนมาตรฐาน( S.D) = 5 และ n = 14 ข้อมูลของกล่มุ ตวั อย่างที่ 2 มีค่า S2 = 9 และ n = 7 จะได้ S2max = 25 df1 = 14-1 = 13 และ S2min = 9 df2 = 7-1 = 8 ตัวอยา่ งท่ี 2 ผวู้ จิ ยั สนใจที่จะศึกษาว่า ผู้ป่วยโรคเบาหวานเพศชายและเพศหญงิ วา่ มีความสามารถในการดูแล ตนเองแตกต่างกันหรอื ไม่ จึงได้ส่มุ ตวั อย่างผปู้ ่วยเพศหญิงจานวน 8 คน และผู้ป่วยเพศชายจานวน 10 คน โดยแต่ละกลุ่มมีความเท่าเทียมกนั ในตัวแปรอ่นื ๆ ได้แก่ อายุ ระดับการศึกษา รายไดข้ องครอบครัว และ ระยะเวลาของการรักษาแตกต่างกันเฉพาะเพศเท่านนั้ ผ้วู ิจัยไดส้ มั ภาษณ์และสังเกตการดูแลตนเองของผปู้ ว่ ยและ ให้คา่ คะแนนตามเกณฑ์ทผี่ ู้วจิ ัยกาหนด ได้ค่าเฉลีย่ และความแปรปรวนของผู้ป่วยเพศหญิงเปน็ 25, 18 และของ ผ้ปู ว่ ยเพศชายเปน็ 20 และ 12 ตามลาดับ ผู้วจิ ัยต้องการทดสอบวา่ คา่ เฉล่ียคะแนน “ ความสามารถในการ ดแู ลตนเองของผปู้ ว่ ยเบาหวานระหว่างเพศหญงิ เพศชายมีความแตกตา่ งกนั หรือไม่ ” ข้นั ท่ี 1 ต้ังสมมุติฐาน สมมุตฐิ านทางสถิติ : H0 : 1 = 2 H1 : 1  2 ขนั้ ท่ี 2 กาหนดระดับนัยสาคัญ  = .05 ขัน้ ที่ 3 เลือกสถิติทใ่ี ชใ้ นการทดสอบสมมตุ ิฐาน เนือ่ งจาก t –test มี 2 สูตร ก่อนตดั สินใจ จะเลือกใช้สูตรใดใหท้ าการทดสอบ หาค่า ความแปรปรวนของท้ังสองกลมุ่ ว่าเทา่ กนั หรือไม่เทา่ กัน

127 การทดสอบ F - test ต้ังสมมตุ ิฐานทางสถติ ิ : H0 : 12 = 22 H1 : 12  22 จาก F= S12 S22 กาหนด  = .05 และเปน็ การกาหนดการทดสอบสมมุติฐานแบบสองทาง .05 ดงั นั้นตอ้ งใช้  = 2 =.025 ในการเปดิ ตาราง เมอ่ื df1 = 8 - 1=7, df2 = 10 – 1 = 9 จะไดค้ ่าวิกฤตของ F เทา่ กบั 4.20 ( Fตาราง = 4.20 ) 18 Fคานวณ = 12 = 1.5 พบว่า F คานวณ= 1.5 < F ตาราง = 4.20 ดงั น้ัน จึงยอมรบั H0 นั่นคือ 12 = 22 จากผลการทดสอบจงึ ตดั สินใจเลอื กใชส้ ถิติ t-test แบบ Pooled variance t = x1 − x2 , df = n1 + n2 − 2 sp2 1 + 1   n1 n2  ตามสูตร ดังนี้ ข้ันที่ 4 กาหนดขอบเขตวิกฤติ หาค่าวกิ ฤตของ t เมื่อ df = 8 + 10 - 2 = 16 ที่  =.05 เน่อื งจากเปน็ การทดสอบสมมุติฐานแบบสองทาง ( H1 : 1  2 ) .05 เปิดตารางหาคา่ วิกฤตท่ี  = 2 =.025 df = 16 จะไดค้ า่ วกิ ฤตของ t ( tตาราง ) = 2.12 ขน้ั ที่ 5 คานวณค่าสถิตติ ามสตู ร t= x1 − x2 df = n1 + n2 − 2 sp 2  1 + 1  n1 n2

128 แทนคา่ ในสูตร (n1 − 1)s12 + (n2 − 1)s2 2 S2 = n1 + n2 − 2 p Sp2 = (8 −1)18 + (10 −1)12 = 126+108 234 = 14.625 8 +10 − 2 16 = 16 t= 25- 20 1  = 5 55 14.625 1 10 14.625(0.23) = 3.36 = 1.83 8+ = 2.73 ข้ันที่ 6 สรปุ ตัดสนิ ใจ เนอ่ื งจาก tคานวณ = 2.73 > tตาราง = 2.12 ดังนน้ั จงึ ปฏเิ สธ H0 ยอมรับ H1 น่นั คือ ความสามารถในการดูแลตนเองของผปู้ ่วยเบาหวานระหว่างผูป้ ่วยเพศหญงิ และชายแตกต่างกนั อยา่ งมีนยั สาคญั ที่ ระดับ .05 ตวั อย่างการเขียนผลการทดสอบลงในตาราง ตารางท่ี 1 การเปรยี บเทยี บระหวา่ งความสามารถในการดูแลตนเองของผปู้ ่วยเบาหวานระหว่างผปู้ ว่ ยเพศหญงิ และ ชาย ผู้ปว่ ย Nx S.D. t เพศหญิง 8 25 4.24 2.73* เพศชาย 10 20 3.41 *มนี ัยสาคญั ทางสถิตทิ รี่ ะดบั .05 10.4.2.2 กรณีกลุ่มตัวอย่างมีความสัมพันธก์ นั การเปรียบเทยี บความแตกต่างของคะแนนเฉลยี่ 2 กล่มุ ท่ีมีความสมั พันธ์กัน(ไม่อสิ ระ จากกนั ) เชน่ ในกรณที ี่ทาการศกึ ษาทม่ี ีลกั ษณะเป็นคู่กัน เช่น ฝาแฝด หรือคนกลมุ่ เดยี วแต่มีการทดสอบสองคร้งั เชน่ ทดสอบก่อนการทดลองและทดสอบหลังการทดลอง โดยใช้ค่าแจกแจง t – test แบบ Dependent Samples ดงั นี้

129 t =  D ; df = n-1 N D2 − ( D)2 N −1 เมอื่ t แทน ค่าสถติ ทิ ใ่ี ชใ้ นการพิจารณาใน t – distribution D แทน ความแตกตา่ งของคะแนนแต่ละคู่ N แทน จานวนค่ขู องคะแนนหรือจานวนนักเรยี น  D แทน ผลรวมทงั้ หมดของผลตา่ งของคะแนนกอ่ นและหลังการทดลอง  D2 แทน ผลรวมของกาลังสองของผลต่างของคะแนนก่อนและหลงั การทดลอง ตวั อย่างท่ี 3 ในการจัดกิจกรรมการเรยี นการสอนโดยใช้ชุดการสอน โดยกอ่ นการจดั กจิ กรรมการเรียนการสอนได้ ทาการทดสอบความรู้ก่อนใช้ชดุ ฝึกและหลงั การใช้ชดุ ฝกึ โดยใชแ้ บบทดสอบฉบบั เดยี วกนั ปรากฏผลดังตาราง จง ทดสอบว่านสิ ิต พยบ. มผี ลสัมฤทธิ์ทางการเรยี นหลังใชช้ ดุ การสอนสูงกวา่ ก่อนการใช้ชุดการสอนหรอื ไม่ทีร่ ะดบั นยั สาคัญ .05 คนท่ี 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ก่อนเรยี น 20 18 20 15 8 3 10 15 18 19 รวม =146 หลังเรียน 30 25 28 30 20 19 20 25 28 29 รวม = 254 D 10 7 8 15 12 16 10 10 10 10 D = 108 D2 100 49 64 225 144 256 100 100 100 100 D2 = 1,238 ข้นั ที่ 1 ตัง้ สมมตุ ิฐาน ตั้งสมมุตฐิ านทางสถิติ H :0  post =  pre H :1  post >  pre ข้นั ที่ 2 กาหนดระดบั นัยสาคญั  = .05 ขัน้ ที่ 3 เลือกสถติ ิท่ใี ชใ้ นการทดสอบสมมตุ ิฐาน t=  D ; df = n-1 N  D2 − ( D)2 กาหนดขอบเขตวิกฤติ N −1 ขน้ั ท่ี 4 กาหนด  = .05 และเป็นการทดสอบแบบทางเดียว ( H1 :  post )>  pre ค่าวกิ ฤตของ t ณ df = 9 และ  = .05 จะไดค้ ่าวิกฤตของ t ( t ตาราง ) = 1.83

130 ข้ันที่ 5 คานวณค่าสถติ ติ ามสตู ร t= D N  D2 − ( D)2 N −1 108 12380−11664 t= 108 = 10(1,238) − (108)2 10 -1 9 t = 108 = 108 = 108 716 79.56 8.92 9 t = 12.11 ขนั้ ท่ี 6 สรุปตัดสินใจ พจิ ารณา เมอ่ื t คานวณ  t ตาราง จะปฏิเสธ H0 ยอมรับ H1 เมอ่ื t คานวณ  t ตาราง จะยอมรบั H0 ปฏเิ สธ H1 เนอ่ื งจาก tคานวณ =12.11 > tตาราง =1.83 ดงั นน้ั จึงปฏิเสธ H0 ยอมรบั H1 น่นั คอื หลงั ใช้ ชดุ การสอนนกั เรียนมผี ลสัมฤทธ์ิทางการเรยี นสงู กว่าก่อนการใช้ชดุ การสอนได้อยา่ งมีนัยสาคญั ท่ีระดับ .05 ตวั อยา่ งการเขียนผลการทดสอบลงในตาราง ตารางท่ี 3 การเปรยี บเทียบผลสมั ฤทธ์ทิ างการเรียนระหว่างก่อนใชช้ ดุ ฝกึ และหลังการใช้ชุดฝึก นักเรยี น Nx D D2 t ก่อนใช้ชดุ ฝึก 10 14.60 108 1,238 12.11* หลงั ใช้ชุดฝกึ 10 25.40 * มีนยั สาคัญทางสถติ ิทรี่ ะดบั .05 บทสรุป 1. สถติ ิเชงิ อ้างอิง เป็นเทคนิคทางสถิติทีศ่ ึกษาข้อมูลจากกล่มุ ตัวอย่างหรอื ค่าสถิตเิ พื่อใชส้ รุป อา้ งองิ ข้อมลู ไปส่ปู ระชากรหรือคา่ พารามิเตอร์ แต่จะตอ้ งมวี ธิ ีการได้กลุ่มตวั อยา่ งท่เี ปน็ ตวั แทนทดี่ ีของประชากร ท่มี ีความ สอดคล้องกบั หลักการอ้างอิงที่มปี ระสทิ ธภิ าพจากกลุม่ ตวั อย่างสู่ประชากร มวี ธิ ีการทางสถิตเิ ชงิ อ้างอิง ดงั น้ี 1) การประมาณค่าพารามเิ ตอร์ เปน็ เทคนคิ ทางสถิตใิ นการคานวณคา่ สถติ ิของ กลุ่มตัวอย่างไปคาดคะเน ค่าพารามเิ ตอร์ของประชากรท่ีสามารถดาเนินการได้ คือ การประมาณค่าเปน็ จุด และการประมาณคา่ เป็นช่วง

131 2) การทดสอบสมมุติฐาน เปน็ เทคนิคทางสถติ ิทน่ี าคา่ สถิติของ กลุ่มตวั อย่างไปทดสอบสมมตุ ิฐานทาง สถิตเิ ก่ียวกับค่าพารามิเตอรข์ องประชากร 2. การแจกแจงแบบปรกติ เป็นการแจกแจงแบบต่อเนื่องท่ีมีลักษณะเป็นโค้งปรกติ (Normal Curve) แบบ ระฆงั คว่าทจ่ี ะพบเสมอ ๆ ในปรากฏการณ์/พฤติกรรมทางธรรมชาติ อาทิ ความสูง ของมนุษย์ ระดบั สติปัญญา ฯลฯ 3. ระดับความมนี ยั สาคัญ เป็นค่าของความน่าจะเป็นท่ีกาหนดขนึ้ เพ่ือนาไปเปรยี บเทียบกับ ความน่าจะ เปน็ ท่ีผลทไ่ี ดร้ บั ตามข้อมูลจากกลมุ่ ตัวอย่างจะเกดิ ขึ้น เพ่ือจะยอมรบั หรือปฏเิ สธสมมตุ ฐิ าน หลกั โดยจะปฏิเสธ สมมติฐานหลักก็ต่อเม่ือความนา่ จะเป็นของผลที่ได้รับจะน้อยกว่าหรอื เท่ากับระดับ นัยสาคัญที่กาหนดไว้ โดยที่ ระดบั นยั สาคัญทีก่ าหนดในการวิจัยทางสังคมศาสตรส์ ่วนมากจะอยทู่ รี่ ะดบั .05 หรอื .01 4. ขอบเขตวกิ ฤต เป็นขอบเขตท่จี ะปฏเิ สธสมมุตฐิ านหลกั ที่ระดับนยั สาคัญทางสถิติท่กี าหนดไว้ โดยจะอยู่ ทางด้านซ้ายหรือขวามือในกรณีท่ีเป็นการทดสอบแบบทางเดียว และจะอยู่ทง้ั สองด้านในกรณี เป็นการทดสอ สมมตุ ฐิ านทางเลือกท่ีแสดงว่าผลการทดสอบสมมุตฐิ านมรี ะดบั นัยสาคัญท่ีกาหนดหรือไม่ 5. การทดสอบคา่ ที (t-test) เปน็ การทดสอบความแตกต่างระหว่างคา่ เฉลย่ี ของประชากรที่ มีการแจกแจง แบบปกติ และมขี นาดเลก็ (n < 30 ) โดยท่ีไม่ทราบความแปรปรวนของประชากร (������2) ดังน้ันในการคานวณหาคา่ ที จึงใชค้ ่าความแปรปรวนของกลุ่มตวั อย่างแทน (S2) 6. การทดสอบค่าทแี บบกล่มุ เดียว เป็นการทดสอบโดยนาค่าเฉล่ียของกลุม่ ตัวอย่างเพียงกลมุ่ เดยี ว เปรียบเทียบกบั เกณฑท์ ่คี าดหวงั ทกี่ าหนดขึ้นหรือเกณฑ์มาตรฐาน 7. การทดสอบคา่ ทีแบบ 2 กลมุ่ เป็นการนาคา่ เฉลี่ยของข้อมลู 2 ชดุ จากกล่มุ ตัวอย่าง 2 กลุ่มมา เปรียบเทยี บกนั โดยท่กี ลุ่มตวั อยา่ งมีขนาดน้อยกวา่ 30 หน่วย จาแนกเปน็ 1) การทดสอบค่าทีแบบสองกลมุ่ ทเ่ี ป็นอิสระจากกนั ทเี่ ปน็ การทดสอบค่าเฉลยี่ ของกลุ่มตัวอยา่ งท่ี ไดจ้ ากประชากร 2 กลุ่ม ทีเ่ ป็นอิสระจากกัน/ไม่เก่ียวข้องกัน 2) การทดสอบค่าทแี บบสองกลุ่มท่ีไม่เปน็ อิสระจากกนั ที่เป็นการทดสอบคา่ เฉลยี่ ของกลุ่ม ตวั อย่างท่ีไดจ้ ากประชากร 2 กลุ่ม ท่ไี ม่เป็นอสิ ระจากกนั บรรณานุกรม กัลยา วานิชย์บญั ชา.(2552). สถติ สำหรับงำนวิจัย. ภาควิชาสถติ ิ คณะพาณิชยศาสตรแ์ ละการบญั ชี จฬุ าลงกรณ์ มหาวทิ ยาลยั . กรุงเทพมหานคร: ธรรมสารจากัด. บุญใจ ศรีสิถติ ย์นรากรู . (2550). ระเบียบวิธวี จิ ัยทำงกำรพยำบำลศำสตร.์ กรงุ เทพมหานคร: ยแู อนไอ อนิ เตอร์ มเี ดีย. ประกาย จโิ รจนก์ ลุ . (2548). กำรวจิ ยั ทำงกำรพยำบำล: แนวคดิ หลักกำรและวิธปี ฏิบัติ. กรงุ เทพมหานคร: สรา้ ง สอ่ื จากดั .

หนว่ ยท่ี 11 การวเิ คราะห์ขอ้ มูลทางสถติ ิและการประมวลผลข้อมลู หน่วยที่ 11.1 การวเิ คราะห์ขอ้ มูลสถติ ิพื้นฐานและการตรวจสอบความเทย่ี งของเคร่ืองมอื ด้วยโปรแกรม SPSS ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร.อภญิ ญา วงศพ์ ิริยโยธา ผลการเรียนรู้ 1. เพอ่ื ให้นสิ ิตสามารถบอกวธิ ีการใช้โปรแกรมคอมพวิ เตอรส์ าเร็จรปู ไดถ้ ูกต้อง 2. เพือ่ ให้นิสิตสามารถอธบิ ายการบนั ทกึ หรือลงรหสั ข้อมูลไดถ้ ูกต้อง 3. เพอื่ ให้นสิ ิตสามารถบอกวธิ ีการวิเคราะหข์ ้อมูลและการประมวลผลข้อมูลด้วยใช้โปรแกรม คอมพวิ เตอร์สาเรจ็ รปู ไดถ้ ูกต้อง 1. การวิเคราะหข์ ้อมลู ทางสถติ ดิ ้วยโปรแกรมคอมพวิ เตอรส์ าเร็จรปู (SPSS) โปรแกรม SPSS (Statistical Package for the Social Science for Windows) เป็นโปรแกรม สาเร็จรปู ทางสถิตทิ ี่ใชใ้ นการวเิ คราะห์ขอ้ มูลทีม่ ีประสิทธิภาพ และมกี ารจดั การข้อมลู อยา่ งมีระบบ โดยจะมกี าร แสดงคา่ สถติ ิต่างๆพรอ้ มกราฟและตาราง ฯลฯ (กัลยา วานิชย์บญั ชา, 2552) โปรแกรม SPSS เป็นที่นิยมใช้กันอย่างกว้างขวางในหน่วยงานทางวิชาการต่างๆ ในการวิเคราะห์ ข้อมูลทางด้านสังคมศาสตร์ การแพทย์และสาธารณสุข เพราะมีคุณสมบัติเด่นและมีประสิทธิภาพสูง ในการ วิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ และการจัดการข้อมูลต่างๆ ผู้ใช้โปรแกรมสามารถวเิ คราะห์ข้อมูลโดยใชส้ ถิติประเภท ตา่ งๆ และแสดงผลการวเิ คราะห์ข้อมลู ออกมาในรูปของตาราง หรือแผนภูมชิ นิดต่างๆ ไดท้ งั้ แบบ 2 มติ ิ และ 3 มิติ การใช้งานโปรแกรมไม่ซับซ้อน เหมาะสาหรับผู้ใช้ที่ต้องการประมวลผลข้อมูลท่ีถูกต้องแม่นยาและรวดเรว็ แต่ก็ยังมีคนอยู่จานวนไม่น้อยท่ียังมีแนวคิดที่ว่า การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยโปรแกรม SPSS เป็นเรื่องที่ยากและ ต้องใช้ความรู้ทางสถิติเป็นอย่างดีบ้าง โอกาสในการนาไปใช้ในการปฏิบัติงานค่อนข้างน้อยบ้าง แต่จริงๆแล้ว การใช้โปรแกรม SPSS ไม่จาเป็นต้องมีความรู้พื้นฐานทางสถิติเป็นอย่างดีเสมอไป เพียงแต่ขอให้มีความรู้ พ้ืนฐานเก่ียวกับการนาเสนอข้อมูลด้วยสถิติเบ้ืองต้น เช่น ค่าความถี่ (Frequency) ค่าร้อยละ (Percentage) ค่าเฉล่ียเลขคณิต (Mean) และค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation) เป็นต้น โดยส่วนใหญ่แล้ว การใช้งานโปรแกรม SPSS มักจะเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลท้ังในงานวิจัยและงานวิชาการทั่วไป และ นอกจากน้ี SPSS ยังสามารถนาไปประยุกต์ใช้ในการดาเนินชีวิตได้เป็นอย่างดี เช่น การทาบัญชีและคานวณ

127 รายรับรายจ่ายในครอบครัว ใช้สาหรับการวิเคราะห์เพื่อประเมินการปฏิบัติงานของบุคลากรในหน่วยงาน วิเคราะหท์ ศั นคติ และความพึงพอใจตอ่ ส่ิงต่าง ๆ 2. วิธกี ารใชโ้ ปรแกรมคอมพวิ เตอรส์ าเร็จรปู (SPSS) ในการใช้โปรแกรมคอมพวิ เตอรส์ าเรจ็ รูป SPSS เพื่อการวเิ คราะห์ข้อมูลต่างๆ ขนั้ ตอนของการใช้ โปรแกรมน้ีจะเร่ิมต้นจากการเตรียมข้อมลู สาหรบั ที่จะนามาวเิ คราะห์ ซง่ึ ข้อมูลน้ีอาจจะได้จากการเกบ็ รวบรวม ข้อมลู โดยการสัมภาษณ์ การสงั เกต หรอื การเก็บขอ้ มลู จากแบบสอบถาม ฯลฯ (วชิ ติ อูอ่ ้น, 2550) ขั้นตอนมี ดงั น้ี 2.1 การเตรยี มข้อมลู เม่อื เก็บข้อมลู เสร็จเรียบรอ้ ยแล้ว ตอ้ งนาข้อมูลเหล่านม้ี าจดั ระเบียบ เพอื่ ทจ่ี ะนาไปวิเคราะหท์ างสถติ ดิ ว้ ยโปรแกรมคอมพวิ เตอร์สาเรจ็ รูป ซงึ่ เปน็ ขน้ั ตอนการประมวลผล ทมี่ ี ความสาคัญมาก วธิ ีการมดี งั น้ี 1) การตรวจสอบความสมบูรณ์ของแบบสอบถามหรือแบบบนั ทึกข้อมลู โดยการตรวจสอบวา่ มกี ารบนั ทึกข้อมูลครบถว้ นสมบรู ณ์หรือไม่ 2) ความแม่นยา และความสอดคล้อง เพอื่ ตรวจสอบความถูกตอ้ ง เชน่ คาขนึ้ ตน้ เปน็ นาย แต่ บนั ทึกเปน็ เพศหญงิ หรือในกรณสี อบถามถึงสทิ ธิการรกั ษาพยาบาล อายุ 2 ขวบ แต่บนั ทกึ สิทธกิ าร รกั ษาพยาบาลเป็น สิทธิประกันสังคม จะเห็นไดว้ า่ คาตอบไม่สอดคล้องกนั จึงต้องตรวจสอบความแมน่ ยาและ ความสอดคล้องกอ่ นนาไปประมวลผล 3) ความเป็นเอกภาพ โดยการตรวจสอบตวั แปรทท่ี าการศกึ ษาหรือวัดให้ถูกต้องเปน็ หนว่ ย เดียวกัน เช่น รายได้ของกลมุ่ ตัวอยา่ ง บางคนตอบ หนว่ ยเปน็ บาท / เดอื น บางคนตอบหน่วยเปน็ บาท / ปี หรือ หน่วยเป็นสกลุ เงนิ อ่นื 2.2 การสร้างคู่มือลงรหัส เป็นการเปล่ียนรูปแบบข้อมูลโดยให้รหัสแทนข้อมูลเพื่อทาให้สามารถ จาแนกลักษณะของขอ้ มูล รหัสท่ใี ชแ้ ทนขอ้ มูลอาจจะอยูใ่ นรปู ตัวเลข ตัวอักษร หรอื ข้อความ (กลั ยา วา นิชย์บัญชา, 2552) ข้ันตอนการสร้างคู่มือลงรหัสจะทาเมื่อตรวจสอบข้อมูลในแบบสอบถามหรือแบบบันทึก เรยี บร้อยแลว้ โดยแปลงข้อมลู จากแบบสอบถามหรือแบบบันทึกเป็นรหัสตัวเลข ทจ่ี ะนามาใช้ในการวิเคราะห์ ประมวลผลดว้ ยโปรแกรมคอมพิวเตอร์สาเร็จรูป และสร้างโครงสรา้ งฐานขอ้ มูล การสร้างคู่มือลงรหัสสามารถทาก่อนหรือหลังเก็บรวบรวมข้อมูลก็ได้ ถ้ามีการสร้างคู่มือลงรหัสก่อน เก็บข้อมูลจะทาให้มีความสะดวกในการบันทึกข้อมูลโดยมีการลงรหัสในแบบบันทึกได้ทันที แต่มีหลายคนที่ สร้างคู่มือลงรหัสภายหลังการเก็บรวบรวมข้อมูล ซึ่งในข้ันตอนนี้นับว่ามีความสาคัญมาก เพราะจะเป็น ตวั กาหนดถงึ กระบวนการ วิธกี ารและสถติ ิทใ่ี ช้ในการวเิ คราะห์ข้อมลู ดว้ ย ลกั ษณะคูม่ อื ลงรหสั ประกอบดว้ ย 1) ลาดบั ของแบบสอบถามหรือเลขทีแ่ บบสอบถาม ผู้วิจัยสามารถกาหนดขน้ึ มาเองได้ ตวั แปรนีไ้ ม่ไดน้ าไปใชใ้ นการวิเคราะห์ แตม่ ีความสาคัญต่อการตรวจสอบความถูกตอ้ งของข้อมลู การแก้ไข และ การคน้ หา 2) รายละเอยี ดของคาถามหรือตัวแปร คือ ขอ้ ความของคาถาม

128 3) รหัสหรือคาตอบของแต่ละคาถาม คอื การกาหนดตวั เลขแทนที่คาตอบในแต่ละข้อคาถาม หรือตัวแปร ซ่ึงวิธีการกาหนดรหัสท่ีนิยมใช้กัน มีหลายวิธีอาจจะใช้ตัวเลขหรือตัวอักษรก็ได้ แต่ข้อมูลที่จะ นาไปใช้ในการวิเคราะห์ทางสถิติจะรับข้อมูลท่ีเป็นระบบตัวเลข ดังน้นั จึงนยิ มกาหนดรหัสเป็นตัวเลข เชน่ รหสั ตัวเลข 0 จะนยิ มใชส้ าหรับกลุม่ คาตอบที่เป็น Negative เช่น ไมอ่ าบน้า, ไม่ไดเ้ รียน, ไมแ่ ปรงฟัน รหัสตัวเลข 1 นิยมใช้สาหรับกลุ่มคาตอบที่เป็น Positive กรณีคาตอบที่ไม่เกี่ยวข้องหรือกรณีไม่ตอบคาถาม ให้กาหนดเป็น ค่าสูญหาย ซ่ึงส่วนใหญ่จะนิยมใช้ 99 หรือ 999 แทนข้อคาถามที่ไม่มีคาตอบหรือคาตอบไม่เก่ียวข้อง หากเรา เว้นช่องว่าง (Bank) สาหรับคาถามท่ีไม่มีคาตอบ จะเป็น System Missing มักจะเกิดปัญหาเม่ือนาข้อมูล ดังกล่าวไปวิเคราะหส์ ถิติ 4) ช่ือตวั แปรท่ีใชใ้ นการประมวลผล (Field name) คอื การตง้ั ช่ือตวั แปรตา่ งๆ แทนข้อความ ของตวั แปรท่ีศึกษา ความยาวไมเ่ กนิ 8 ตัวอักษร ต้องขึ้นตน้ ด้วยตวั อกั ษร A – Z ลงท้ายด้วยตวั อักษรหรอื ตัวเลขก็ได้ เชน่ เพศ ต้ังชอ่ื วา่ Sex, ระดบั การศกึ ษา = Edu, การรบั ประทานอาหารครบ 3 ม้อื = a1, รบั ประทานอาหารสุกๆดิบๆ = a2 3. การบนั ทึกหรือลงรหัสข้อมูลในโปรแกรมคอมพวิ เตอร์สาเร็จรปู (SPSS) หลังจากสร้างคู่มือลงรหัสเรียบร้อยแล้ว เราสามารถนาข้อมูลเหล่านั้นมากรอกลงในโปรแกรม คอมพิวเตอร์สาเร็จรูป เพื่อนาไปสู่การวิเคราะห์และแปลผลต่อไป โดยปกติโปรแกรมจะกาหนดช่ือตัวแปรไว้ เป็น Var 00001, Var 00002 ทุกๆ คอลัมน์ เม่ือมีการป้อนข้อมูลในเซลล์ใดๆ โดยค่าของตัวแปรจะถูกกาหนด ไว้ให้มีค่าแบบตัวเลข (วิชิต อู่อ้น. 2550) (ปาริชาติ โรจน์พลากร – กู๊ช และยุวดี ฤาชา, 2556) ในโปรแกรม ดงั กล่าวจะมแี ถบเมนู 2 เมนู คอื Data View และ Variable View วิธีการลงรหัสขอ้ มูลมีดังน้ี 11.3.1. การสร้างแฟ้มข้อมูล คอื การบันทึกข้อมูลท่ีเก็บรวบรวมไดล้ งในโปรแกรม SPSS Data View, Variable View ซ่งึ การสรา้ งแฟม้ ข้อมลู ในส่วนของ Variable View โดยมีเมนูยอ่ ย ดงั น้ี - Name ใชส้ าหรับตัง้ ชอื่ ตวั แปร เปน็ สว่ นท่ผี ู้ใช้ป้อนชื่อตัวแปรทต่ี ้องการลงไป โดยชื่อตวั แปร ตอ้ งเร่มิ ต้นดว้ ยตวั อักษร ห้ามมเี ครอ่ื งหมายพิเศษ เช่น @, #, $ เราสามารถพิมพช์ ่ือตวั แปรลงไปได้ แต่ต้องไม่ เกิน 64 ตวั อกั ษร เชน่ อายุ ควรตง้ั ช่อื เป็น age - Type ใชส้ าหรบั กาหนดชนิดของตัวแปร โดยแบ่งตวั แปรออกเปน็ 8 ชนดิ คือ 1) Numeric เปน็ ตวั แปรชนดิ ตวั เลข 2) Comma เปน็ ตัวแปรชนิดตัวเลข และโปรแกรม จะใสเ่ ครอื่ งหมาย Comma 3) Dot เป็นตัวแปรชนิดตัวเลข และมี Comma หน่ึงอัน สาหรับคั่นทศนิยม และ โปรแกรม SPSS จะใส่เครอ่ื งหมาย (.) คั่นเลขหลกั พนั 4) Scientific Notation เป็นตัวแปรชนิดตัวเลข และสัญลักษณ์ทางวิทยาศาสตร์ เช่น 22 E-2 5) Date เปน็ ตัวแปรชนิดวนั ท่ี คือ ขอ้ มูลอยู่ในรูป วนั เดอื น ปี

129 6) Dollar เป็นตัวแปรท่ีมีเครื่องหมาย $ มีจุด 1 จุด สาหรับทศนิยม มี comma สาหรับคั่นเลขหลกั พนั 7) Custom Currency สกลุ เงินที่ผู้ใช้กาหนดเอง 8) String เป็นตัวแปรทีม่ คี ่าเป็นตวั อกั ษร (ขอ้ ความ) - Width คือ ความกว้างของข้อมูลโดยรวมจุดและจานวนหลักหลังจุดทศนิยมด้วย สามารถ กาหนดความกวา้ งของข้อมลู ไดส้ ูงสุด 40 หลกั - Decimals คอื จานวนหลกั หลงั จุดทศนยิ ม กาหนดทศนยิ มได้สงู สุด 10 หลกั - Label เป็นสว่ นที่ใช้อธิบายความหมายช่ือตัวแปร เนื่องจากการกาหนดช่ือตัวแปรท่ี Name กาหนดได้เพียง 8 ตัวอกั ษร เพอ่ื ประโยชนต์ อนแสดงผลลพั ธ์ - Values กรณีที่ข้อมูลเป็นตัวแปรเชิงคุณภาพ ต้องกาหนดค่าตัวเลข (Value) และ Value Label เพ่ืออธิบายความหมายที่แท้จริงของตัวเลขน้ัน เช่น คาถามเกี่ยวกับ เพศ (เป็นตัวแปรเชิงคุณภาพ) มี คาตอบใหเ้ ลอื ก ดังนี้ เพศชาย เพศหญิง ถ้าผู้ตอบคาถามเป็น เพศชาย กาหนดให้เพศชายมีค่าเป็น 1 ดังน้ัน Value จะใส่ 1 Value Label จะใส่ ชาย ถ้าผู้ตอบคาถามเป็น เพศหญิง กาหนดให้เพศหญิงมีค่าเป็น 2 ดังนั้น Value จะใส่ 2 Value Label จะใส่ หญงิ - Missing เปน็ การกาหนดคา่ ทีไ่ มส่ มบูรณ์ ดงั น้นั ผู้วิจัยเลือก Discrete Missing Values แล้ว พิมพ์ตัวเลขลง ใช้แทนความหมายบางค่าท่ีไม่สมบูรณ์ เช่น 9, 99, 999 คาถามเกี่ยวกับเพศ มีคาตอบให้เลือก ดงั น้ี เพศชาย เพศหญงิ โดยผูว้ ิจยั จะกาหนดค่าท่ีเป็นไปไม่ไดส้ งู สุดของตัวแปรนน้ั มาเป็นรหัส เชน่ 9 หรือ 99 - Columns เป็นการกาหนดความกว้างของ Column เพื่อใช้บรรจุค่าตัวแปรท้ังตัวเลขหรือ ตัวอักษร - Align เปน็ การกาหนดให้คา่ ของขอ้ มูลแสดงชิดซา้ ย ขวา หรอื กลาง - Measure การกาหนดลักษณะข้อมูลว่าเป็น Scale, Ordinal หรือ Nominal Scale คือ ข้อมลู ที่ใช้วัด Ordinal คอื เลขแสดงลาดับ Nominal คือ ขอ้ มูลนามบญั ญัติ

130 รายละเอยี ดในส่วนของ Variable View แสดงในภาพที่ 1 ภาพที่ 1 แสดงหนา้ จอ SPSSS แถบเมนู Variable view เม่ือสร้างตวั แปรทกุ ตัวใน Variable View แลว้ จะพมิ พข์ ้อมูลจากแบบสอบถาม ให้คลกิ ท่ี Data View ซึ่งอยมู่ ุมดา้ นล่างซ้ายของจอ Data Editor จะพบว่าตวั แปรจะอยูใ่ นแตล่ ะ Colum (กลั ยา วาณิชย์บัญชา. 2552) เชน่ ในช่อง File name คาถามเกี่ยวกบั เพศ ซ่งึ ไดต้ ั้งชอ่ื เปน็ A1 และกาหนดคา่ (Value) ว่าเพศชาย ใหเ้ ป็น 1 เพศหญิงให้เปน็ 2 ดังน้ัน ถ้าผู้ตอบแบบสอบถามเปน็ เพศหญิง ให้กรอกข้อมลู เป็น 2 หน้าจอของ Data View ประกอบด้วย (กลั ยา วาณชิ ย์บญั ชา, 2552) - Row หรอื บรรทดั โดยที่ 1 row หรอื 1 บรรทัด คือ 1 case ซง่ึ หมายถึง แบบสอบถาม 1 ชดุ ทไ่ี ด้จากการสอบถามตวั อย่าง 1 คน ถ้าแบบสอบถาม 300 ชุด ในหน้าจอนีจ้ ะต้องมี 300 บรรทดั - Colum หรือคอลัมน์ จะหมายถงึ ตัวแปร โดยท่ี 1 คอลัมน์ คอื 1 ตัวแปร ซง่ึ จะมีตัว แปรทสี่ ร้างไว้ใน Variable View อยู่ทห่ี ัว Colum - Cell หรือเซลล์ เป็นส่วนตัดของ row กับ colum แต่ละเซลล์ จะต้องมีคา่ ของตวั แปรเพยี งค่าเดยี วเท่าน้นั นอกจากน้นั ในเซลลไ์ มส่ ามารถเขยี นเปน็ สตู รไดเ้ หมือนในโปรแกรม Exell - แฟ้มข้อมลู จะต้องเปน็ รูปสี่เหลย่ี ม ขนาดของรปู สเ่ี หลยี่ มจะขน้ึ กับจานวน row และ จานวน colum เช่น ถา้ จานวนแบบสอบถาม 100 ชดุ หมายถงึ มี 100 rows และถ้าตวั แปรมี 5 ตัว ขนาดของ แฟม้ ขอ้ มลู จะเปน็ 100 x 5

131 - ทกุ cell จะต้องมขี ้อมลู นนั่ คือหา้ มมี cell ว่าง ผ้ใู ช้สามารถเข้าข้อมลู ท่ี cell ใดก็ได้ ถา้ เจาะขอ้ มูลนอกขอบเขตของแฟม้ ข้อมูล เชน่ ถา้ ขนาดของแฟ้มข้อมลู เปน็ 100 x 10 ถ้าพิมพ์ค่าของขอ้ มูลที่ cell (120, 10) ขนาดของแฟ้มขอ้ มูลจะขยายเป็น 120 x 10 ซงึ่ ทาให้เกิดเซลลว์ ่าง กรณีท่ีเป็นตวั แปรเชิง ปริมาณ หรอื ชนดิ Numeric จะทาใหเ้ กดิ cell ท่ีวา่ ง จะมีค่าของข้อมูลเป็น system – missing value หรอื มีคา่ เปน็ จดุ (.) รายละเอยี ดแถบเมนู Data View ดงั แสดงในภาพที่ 2 ภาพท่ี 2 แสดงหนา้ จอ SPSSS แถบเมนู Data view 4. การวิเคราะห์ขอ้ มูลและการประมวลผลข้อมูลจากโปรแกรมคอมพวิ เตอรส์ าเร็จรปู (SPSS) เมือ่ บนั ทึกข้อมลู ลงในโปรแกรมเรียบรอ้ ยแลว้ กส็ ามารถทาการวเิ คราะห์ขอ้ มลู เหล่านัน้ ได้เลย ซ่งึ สามารถวิเคราะหไ์ ดห้ ลายรปู แบบ เชน่ - การแจกแจงความถใ่ี นรปู ของตารางทางเดียว - การแจกแจงความถใี่ นรูปของตารางหลายทาง - การวิเคราะหข์ ้อมลู ดว้ ยสถติ ิเบ้ืองต้น - การวเิ คราะหข์ ้อมลู ดว้ ยสถิติข้ันสูง

132 ในที่นี้จะกล่าวถึงเฉพาะการวเิ คราะหข์ ้อมูลในรปู แบบการแจกแจกความถด่ี ว้ ยสถติ ิเบื้องต้น ในรปู ของ ตารางทางเดยี วและตารางหลายทาง การหาค่า KR – 20 และการหาค่า Reliability รายละเอยี ดดังน้ี 4.1 การแจกแจงความถใ่ี นรปู ของตารางทางเดียว เปน็ การแจกแจงขอ้ มูลโดยใช้ ตวั แปรเพยี งตัว เดียว มีวิธกี ารดงั นี้ 1) เลอื กเมนูและคาส่งั ตามลาดับ ดงั นี้ Analyze → Descriptive Statistics → Frequencies จะปรากฏวินโดวส์ของ Frequencies 2) เลอื กตัวแปรท่ตี ้องการศึกษาไปไวใ้ นกล่องของ Variable(s) เชน่ ถา้ ตอ้ งการวิเคราะห์ ข้อมลู ตวั แปร เพศ สถานภาพสมรส …….ก็เลอื กตัวแปรดังกลา่ วกล่องของ Variable(s) 4.3. คลิกทีป่ มุ่ OK จะปรากฏผลลัพธ์ในวินโดวส์ Output รายละเอยี ดดังแสดงใน ภาพท่ี 3 และตารางที่ 1 ภาพที่ 3 แสดงหนา้ จอ SPSS แถบเมนู การแจกแจงความถ่ีในรูปของตารางทางเดียว

133 ตารางที่ 1 ตวั อย่างผลการวเิ คราะหค์ วามถแี่ ละรอ้ ยละในรูปของตารางทางเดยี ว เมื่อทาการวเิ คราะหข์ ้อมูลในรูปแบบการแจกแจงความถีใ่ นรูปของตารางทางเดยี วผลลพั ธท์ ไี่ ด้จาก โปรแกรม SPSS ดังนี้ 1. Valid คอื ขอ้ มูลท่นี ามาแจกแจงความถี่ 2. Missing คอื ข้อมลู ทีข่ าดหายไปหรอื ไม่สมบรู ณ์ 3. Total คอื ขอ้ มูลท้งั หมดท่ีนามาแจกแจงความถี่ 4. Frequency คอื คา่ ทแ่ี สดงจานวน หรอื ความถี่ทน่ี บั ได้ 5. Percent คอื ค่าท่ีแสดงจานวน หรือความถ่ที นี่ บั ได้ ในรูปร้อยละ 6. Valid Percent คือ คา่ ท่ีแสดงจานวนทน่ี บั ไดใ้ นรปู ร้อยละ โดยไม่นาจานวน ขอ้ มลู ที่เปน็ missing มารวม 7. Cumulative Percent คือ ค่าท่ีแสดงจานวนสะสมในรูปร้อยละ โดยนาจานวน ขอ้ มลู ท่ีเป็น missing มารวม การแปลผลจากตาราง Out put จะพบว่าการศึกษาน้ีกลุ่มตัวอย่าง เพศชายและเพศหญิงเท่ากัน คือ ร้อยละ 50 ในสว่ นของสถานภาพสมรส พบวา่ ส่วนใหญ่เปน็ โสดรอ้ ยละ 50 สถานภาพโสด

134 4.2 การแจกแจงความถใ่ี นรูปของตารางหลายทาง เปน็ การจาแนกข้อมลู ตามลักษณะของข้อมูล ตง้ั แต่ 2 ลกั ษณะ มาแจกแจงพร้อมๆ กัน เรยี กวา่ การแจกแจงความถี่ร่วม (Crosstabs) เช่น ตารางแจกแจง ความถ่ี จาแนกตามเพศ และระดับการศึกษาสูงสุด มวี ิธีการดังนี้ 1. เลอื กเมนู และคาสงั่ ตามลาดบั ดงั น้ี Analyze → Descriptive Statistics → Crosstabs 2. เลือกตวั แปร ตัวที่ 1 (เพศ) ไปไว้ในกล่องของ Row (s) เลอื กตวั แปร ตวั ที่ 2 (การศึกษา) ไปไว้ในกล่องของ Column (s) 3. ถ้าตอ้ งการหาคา่ ร้อยละแบบตา่ งๆ ให้คลิกทีป่ ุม่ Cells จะปรากฏวนิ โดวสข์ อง Crosstabs : Cell Display ให้เลอื กค่าทตี่ อ้ งการเพม่ิ เติม 4. สมมตวิ า่ ต้องการรอ้ ยละทุกคา่ ใหเ้ ลือกกล่องของ  Row  Column  Total ใน ส่วนของ Percentages และคลิกท่ปี ุ่ม Continue 5. คลกิ ที่ปุม่ OK จะปรากฏผลลัพธ์ในวนิ โดวส์ Output รายละเอียดดังแสดงใน ภาพที่ 4 และตารางท่ี 2

135 ภาพที่ 4 แสดงหน้าจอ SPSSS แถบเมนู การแจกแจง ความถใี่ นรปู ของตารางหลายทาง ตารางท่ี 2 แสดงผลการวิเคราะหข์ ้อมูลแบบ แจกแจงความถ่ใี นรูปของตารางหลายทาง เพศ และ ระดับการศกึ ษา โดยใช้ Crosstabulation 4.3 การหาค่าเฉลย่ี ใชส้ าหรับขอ้ มูลท่ีหาค่าเฉลีย่ ได้ เชน่ อายุ รายได้ จานวนปีทท่ี างาน ดังตัวอย่าง 1. ขอ้ มลู ที่มีค่าตัวเลขอยู่แล้ว จาก Menu เลอื ก Analyze/Descriptive statistics/ แล้ว เลอื กข้อมลู อายุ รายได้ จานวนปีทีท่ างาน รายละเอยี ดดังแสดงในภาพที่ 6 จากนนั้ เลือก Option ค่าท่ีจาเปน็ คอื Mean/SD/Min/Max แลว้ Continue แลว้ OK

136 Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Age 10 22.00 40.00 29.2000 4.96208 Income 10 5000.00 15000.00 7700.0000 3020.30168 Duration 10 1.00 6.00 2.5000 1.58114 Valid N (listwise) 10

137 2. ตวั แปรที่เก็บมาเป็นชดุ คาถามหลาย ๆ ข้อ เชน่ ความรู้ ความเครยี ด ความวิตกกังวล ฯลฯ หากต้องการคะแนนเฉล่ียเปน็ รายข้อให้เลือกแต่ละข้อเข้ามาวิเคราะห์ หากต้องการทราบค่าคะแนนรวม และคะแนนเฉล่ียท้งั ฉบับ ให้ใช้คาสง่ั Compute ภายใต้ Tool bar: Transform เพ่ือรวมคะแนน ดังตวั อย่าง 1. ใชไ้ ฟล์ความรู้ของ อสม. Tansform/Compute 2. ต้ังช่อื ตวั แปรทจ่ี ะเกิดใหม่จากการรวมคะแนนทงั้ หมด เป็น Tknowledge 3. Click ข้อคาถามทุกข้อเข้ามาในกล่องขวามือขั้นด้วยเครื่องหมายบวก เช่น A1 + A2+……….จนกว่า จะหมดข้อคาถาม

138 จะได้คะแนนรวมของแต่ละตนอยู่ Column ท้ายสุด หากต้องการทราบคะแนนเฉล่ียของกลุ่มตัวอย่างให้ใช้ คาส่งั Analyze/Descriptive/เลอื ก Tknowledge เข้ามาวเิ คราะห์ Descriptive Statistics Mean Std. Deviation N Minimum Maximum Tknowledge 7.4000 2.36643 Valid N (listwise) 10 3.00 10.00 10 5.การตรวจสอบความเที่ยง/ความเชอื่ ถอื ได้ของเคร่อื งมือ ในที่น้ีจะฝึกการวิเคราะห์ความเที่ยงของเครื่องมือหรือความเช่ือถือได้ด้วยวิธีของ Kuder Richardson-20 (KR-20) และ วธิ ีโดยหาค่าสัมประสทิ ธิ์แอลฟา (Cronbach's alpha coefficient) 5.1 วิธีของ Kuder Richardson-20 (KR-20) วิธีน้ีเหมาะสาหรับแบบสอบถามท่ีมีคาตอบเป็น 2 ตวั เลอื ก และมีการให้คา่ คะแนนเป็น คือ 0 กบั 1 เช่น การถามอาการว่า ไมม่ /ี มี ถามความรวู้ า่ ตอบผิดหรือ ถูก เป็นต้น

139 การคานวณด้วยโปรแกรม SPSS ต้ังแต่ Version ที่ 12 เป็นต้นมา สามารถเลือกการวิเคราะห์ด้วย วธิ กี ารของ Alpha ซ่งึ จะได้คา่ ใกลเ้ คยี งกบั การคานวณด้วยมือ เพราะสตู รทใี่ ชค้ านวณมาจากพนื้ ฐานเดียวกัน 1. เปิด ไฟล์ ความรู้ของ อสม. เป็นแบบสอบถามวดั ความรุ้ แบบตอบถูกได้ 1 คะแนน ตอบผิดได้ 0 คะแนน 2. Click analyze 3. Click scale 4. Click reliability 5. Click ขอ้ คาถามทกุ ขอ้ จาก Box ซา้ ยมอื มาใส่ Box ขวามือ (A1-A10) 6. Click alpha (SPSS หากใช้ KR -20 ให้ใช้ alpha คานวณแทนได้แทน) ซงึ่ จะใหค้ า่ เช่นเดยี วกับ KR-20 (วฒั นา สนุ ทรชยั , 2547)

140 7. Click Staistics 8. Click Item, Scale, Scale if item delete 9. lick continue, Click OK Reliability Statistics Cronbach's N of Items Alpha .701 10 Item-Total Statistics Scale Mean if Scale Variance Corrected Item- Cronbach's Item Deleted if Item Deleted Total Alpha if Item Correlation Deleted A2 6.8000 5.067 .115 .725 A3 6.6000 4.044 .812 .600 A4 6.8000 6.400 -.408 .809 A5 6.7000 4.456 .447 .662 A6 6.6000 4.044 .812 .600 A7 6.6000 5.600 -.089 .746 A8 6.7000 5.122 .112 .722 A9 6.6000 4.044 .812 .600 A10 6.6000 4.044 .812 .600 A1 6.6000 4.044 .812 .600

141 สรปุ ได้ ค่าความเชื่อถือได้ของเคร่ืองมอื ดว้ ยวิธี KR-20 = .701 ซึ่งยอมรบั ได้สาหรับเครือ่ งมอื ท่ี สรา้ งใหม่ ส่วนตารางข้างล่างในหัวข้อ Cronbach's alpha if item deleted มปี ระโยชนค์ ือหากนักวจิ ยั ต้องการคา่ ความเชอื่ ถือได้ท่สี ูงขนึ้ ให้ตัดข้อท่ีมมี คี า่ สูงที่สุดออก จะทาให้เครื่องมือมีค่าเท่ากับค่าทต่ี ดั ข้อนน้ั ออก เช่น ถ้าตัดข้อ ที่ A4 ออกจาใหเ้ คร่ืองมือมีคา่ ความเช่ือถือได้เพิ่มข้ึนจาก .701 เป็น .809 ส่วนใหญ่หาก ได้คา่ ที่ยอมรับแลว้ จะไมน่ ิยมตัดขอ้ คาออกอีกเพราะจาใหใ้ หข้ อ้ คามน้อยลงไปโดยไมจ่ าเป็นและอาจทาใหว้ ดั ได้ ไมค่ รอบคลุม 5.2 วธิ กี ารของ Cronbach’s alpha coefficient ใชส้ าหรับแบบสอบถามที่มีข้อคาถามหลาย ๆ ข้อ วดั แนวคดิ เดียว ที่เปน็ Rating scale หรอื Likert’s scale เช่น พฤตกิ รรม ความวิตกกังวล ความเครียด คุณภาพชวี ติ การวเิ คราะหด์ ว้ ยโปรแกรม SPSS มวี ิธกี ารดงั น่ี 1. เปดิ ไฟล์ anxiety วดั ครั้งเดยี ว.save เปน็ แบบสอบถามแบบ rating scale 1-4 มี 20ข้อ 2. Click analyze 3. Click scale 4. Click reliability 7. Click ขอ้ คาถามทกุ ข้อจาก Box ซา้ ยมือมาใส่ Box ขวามือ (a1-a20) 8. Click alpha

142 7. Click Staistics 8. Click Item, Scale, Scale if item delete 9. Click OK Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items .920 20

143 Scale Mean if Item-Total Statistics Cronbach's Item Deleted Alpha if Item Corrected Item- Scale Variance if Total Deleted Item Deleted Correlation a1 44.3000 74.900 .505 .919 a2 44.7000 71.344 .587 .916 a3 44.5000 70.056 .702 .914 a4 45.4000 73.822 .568 .917 a5 44.7000 68.456 .688 .914 a6 44.9000 73.433 .455 .919 a7 44.7000 68.233 .705 .913 a8 44.5000 73.167 .604 .917 a9 44.7000 69.122 .787 .912 a10 44.6000 68.044 .713 .913 a11 45.1000 75.878 .156 .927 a12 44.4000 74.044 .285 .924 a13 45.1000 75.211 .269 .923 a14 45.1000 67.211 .690 .914 a15 44.3000 74.456 .568 .918 a16 44.6000 72.267 .499 .918 a17 44.6000 69.378 .755 .913 a18 45.1000 70.100 .737 .913 a19 44.8000 69.289 .803 .912 a20 44.8000 69.289 .803 .912 สรุป ค่าความเชื่อถือได้ = .92 ซ่ึงเป็นคา่ ท่ยี อมรบั ไดส้ าหรับเครื่องมอื ท่ีมีผ้สู รา้ งมาแลว้

144 บรรณานุกรม กลั ยา วานิชย์บญั ชา.(2552). สถติ สำหรบั งำนวิจัย. ภาควิชาสถิติ คณะพาณิชยศาสตรแ์ ละการบญั ชี จฬุ าลงกรณ์ มหาวิทยาลยั . กรงุ เทพมหานคร: ธรรมสารจากัด. กลั ยา วานิชย์บญั ชา. (2552). กำรใช้ SPSS for Wndows ในกำรวเิ ครำะหข์ ้อมูล. ภาควชิ าสถิติ คณะพาณิชยศาสตรแ์ ละการบัญชี จุฬาลงกรณ์ มหาวิทยาลยั . กรงุ เทพมหานคร: ธรรมสารจากดั . ดุสิต สจุ ริ ารตั น์. (2544). กำรวิเครำะห์ข้อมลู ดว้ ยโปรแกรม SPSS For Windows เล่ม 1. คณะสาธารณสุขศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหิดล ฉบบั ปรงุ ปรงุ ใหม่ ครัง้ ท่ี 2. กรเุ ทพมหานคร: เจริญดกี ารพิมพ.์ ดุสติ สจุ ริ ารัตน.์ (2544). กำรวเิ ครำะหข์ ้อมลู ด้วยโปรแกรม SPSS For Windows เล่ม 2. คณะสาธารณสุขศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหิดล ฉบบั ปรงุ ปรุงใหม่ ครง้ั ท่ี 2. กรเุ ทพมหานคร: เจรญิ ดีการพิมพ.์ ปารชิ าติ โรจน์พลากร – ก๊ชู และยุวดี ฤาชา. (2556). สถติ ิ สาหรบั งานวจิ ยั ทางการพยาบาลและการใช้ โปรแกรม SPSS for Windows. กรุงเทพฯ: บรษิ ัท จดุ ทอง จากัด. วชิ ติ อู่อ้น และอานวจ วังจนี . (2550). กำรวเิ ครำะห์ขอ้ มูลทำงสถิติด้วยโปรแกรมสำเร็จรูป SPSS. กรงุ เทพมหานคร: พรินท์แอทมี (ประเทศไทย) จากัด. วัฒนา สนุ ทรชยั . 2547). เรยี นสถิติดว้ ย SPSS: ภาคการวิเคราะหเ์ คร่ืองมือวิจยั และการวิเคราะห์ข้อสอบ. กรงุ เทพฯ: ;พิทยพัฒน์.