การวิจัยเพื่อพัฒนาการเรียนรู้

การวจิ ยั เพื่อพฒั นาการเรยี นรู้ ๙๔ ๖.๔ ผลการวเิ คราะห์ T-Test Paired Samples Statistics Mean N Std. Std. Error 20 Deviation Mean Pair BEFORE 4.8000 20 .4078 1.8238 1 AFTER 5.9000 .4161 1.8610 จากตารางเปน็ การแสดงสถิติพรรณนา (ค่าเฉล่ยี และค่าเบ่ียงเบนมาตรฐาน) โดยที่ตัวแปร BEFORE มี ค่าเฉล่ยี ๔.๘๐ และ AFTER มคี ่าเฉลีย่ ๕.๙๐ Paired Samples Correlations Pair 1 BEFORE & AFTER N Correlation Sig. 20 .257 .273 จากตารางแสดงความสัมพนั ธร์ ะหวา่ งตวั แปร BEFORE และ AFTER ซ่ึงมีความสัมพันธ์ ๐.๒๕๗ แต่ว่า ไมม่ ีความสัมพันธ์กนั (Sig > ๐.๐๕) Paired Samples Test Paired Differences 95% Confidence Interval of the Std. Std. Error Difference Sig. (2-tailed) Mean Deviation Mean Lower Upper t df -1.1000 -2.191 19 .041 Pair 1 BEFORE - AFTER 2.2455 .5021 -2.1509 -4.91E-02 จากตารางเป็นการทดสอบสมมุติฐาน ดังนี้ H0 : ก่อน = หลงั H1 : ก่อน < หลงั ผลการทดสอบสมมติฐานด้วย t-test จะเห็นวา่ ค่า t คอื -๒.๑๙๑, df=๑๙ และ sig = ๐.๐๔๑(๒- tailed) แต่เราตอ้ งการทดสอบทางเดยี ว ดงั นัน้ ค่า sig = ๐.๐๔๑/๒=๐.๐๒๐๕ (๑-tailed) ซงึ่ น้อยกว่า ๐.๐๕ ดงั นน้ั จงึ ปฎเิ สธ สมมุตฐิ าน H๐ ยอมรับสมมตุ ฐิ าน H2 คอื H1 : ก่อน < หลงั ซึง่ หมายความว่า ผล

การวิจัยเพ่ือพฒั นาการเรยี นรู้ ๙๕ การเรียนรกู้ ่อนการเข้าค่ายของนกั ศึกษาน้อยกว่าผลการเรยี นรู้หลังการเข้าค่ายของนกั ศึกษาอยา่ งมีนัยสำคัญ ทางสถิตทิ ี่ ๐.๐๕ ๖.๕ การนำเสนอผลการวเิ คราะห์ ตาราง แสดงการเปรยี บเทยี บผลการเรยี นรู้ก่อนและหลงั การเข้าค่ายของนกั เรยี น การเรียนรู้ จำนวน คา่ เฉลย่ี คา่ เบ่ียงเบนมาตรฐาน คา่ t Sig. ก่อน ๒๐ ๔.๘๐ ๑.๘๒ -๒.๑๙๑* ๐.๐๒๑ หลงั ๒๐ ๕.๙๐ ๑.๘๖ * P<๐.๐๕ จากการทดสอบ พบวา่ ผลการเรยี นรู้ก่อนการเขา้ ค่ายของนักศึกษาน้อยกว่าผลการเรยี นรู้หลงั การเขา้ คา่ ยของนักศึกษาอย่างมนี ยั สำคัญทางสถิตทิ ่ี ๐.๐๕

บทท่ี ๗ การวิเคราะห์ One - way ANOVA วตั ถุประสงคก์ ารเรียนรปู้ ระจำบท เมือ่ ไดศ้ ึกษาเน้ือหาในบทนแี้ ล้ว ผ้เู รยี นสามารถ ๑. อธบิ ายขน้ั ตอนการทดสอบ ANOVA ได้ ๒. บอกข้ันตอนการวิเคราะหไ์ ด้ ๓. อธบิ ายการนำเสนอผลการวเิ คราะห์ได้ ขอบข่ายเนอ้ื หา • ข้นั ตอนการทดสอบ ANOVA • การวิเคราะห์ขอ้ มูล • การนำเสนอผลการวเิ คราะห์

การวิจัยเพือ่ พฒั นาการเรยี นรู้ ๙๗ ๗.๑ ความนำ การวเิ คราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดียว (One-way ANOVA) เปน็ การทดสอบความแตกตา่ งของ ประชากรทม่ี ลี ักษณะท่ีสนใจลกั ษณะเดียวแต่มขี ้อมูลจากหลายประชากร จากความหมายดังกล่าวอาจกล่าวได้ว่าเป็นการทดสอบความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยของประชากร ตั้งแต่สองประชากรข้ึนไปท่ีมีลักษณะที่ต้องการทดสอบเพียงลักษณะเดียว เช่น การทดสอบระหว่างคะแนน เฉลีย่ ของนักเรียนที่สอบคัดเลือกเข้ามหาวิทยาลัย ๔ โรงเรียน ว่ามีความแตกต่างกันหรือไม่ เป็นต้น ซ่ึงตัวแปร ท่ีใช้ในการวิเคราะห์ ตัวแปรตามจะต้องมีระดับการวัดอยู่ในระดับอันตรภาค (Interval scale) ข้ึนไป ส่วนตัว แปรอิสระจะมเี พียงตัวเดียวและต้องอยู่ในระดับนามบัญญัติ (Nominal scale) ซึง่ จะแบ่งออกเป็น k ระดับ สว่ นการทดสอบจะใชส้ ถิติ F-test ในการทดสอบ ซึ่งลักษณะการตั้งสมมุตฐิ านจะเปน็ ดังนี้ H0 :1 = 2 = 3 = ...... = k H1 :ค่า  อย่างนอ้ ย 1 คูแ่ ตกต่างกนั สถติ ิทใ่ี ชท้ ดสอบ F = MSb df = k −1 และ n − k MSw สามารถเขียนเปน็ ตารางวเิ คราะห์ความแปรปรวน ไดด้ งั น้ี แหล่งความแปรปรวน SS df MS F Between SSb Within SSw k-๑ MSb MSb n-k MSw MSw Total SSt n-๑ การพจิ ารณาหากค่าสถิติ F ท่ีคำนวณได้ไมม่ นี ัยสำคญั ทางสถติ ิ (Sig >  ) น่นั คือยอมรบั H๐ แสดงว่า ค่าเฉลีย่ ของกลุ่มไม่มคี วามแตกตา่ งกัน ถา้ คา่ F ที่คำนวณได้มีนยั สำคัญทางสถิติ (Sig <  ) นั่นคือปฏิเสธ H๐ ยอมรับ H๑ แสดงว่ามีค่าเฉลี่ยอย่างนอ้ ย ๑ คูท่ แ่ี ตกตา่ งกนั หากต้องการทราบวา่ คู่ใดบ้างท่แี ตกต่างกันให้ ดำเนนิ การเปรียบเทียบต่อไป ซึ่งก็มีวธิ เี ปรียบเทียบหลายวธิ ีดังน้ี ๑. วิธี Lease significance difference ๒. วิธี Duncan’s multiple-range test ๓. วิธี Student-Newman-Keuls test

การวิจัยเพ่ือพฒั นาการเรยี นรู้ ๙๘ ๔. วธิ ี Turkey’s alternate test ๕. วธิ ี Scheffe’s test เปน็ ตน้ ๗.๒ ขน้ั ตอนการทดสอบ ANOVA เปิดโปรแกรม SPSS>Analyze > Compare Means > One-way ANOVA ดังภาพที่ ๓๓   ภาพท่ี ๓๓ ๒.ช่องสำหรับตัวแปรตามที่ หลงั จากนั้นให้ทำตามข้ันตอน ดงั ภาพท่ี ๓๔-๓๖ ต้องการทดสอบ (ข้อมลู เชงิ ประมาณ) ๑.เลือกตัวแปรอิสระและตัวแปรตาม ๓.ตวั แปรอสิ ระ (ข้อมลู เชิง ๔. Click ป่มุ Option เพ่อื คุณภาพ: ๒ กลมุ่ ข้นั ไป) กำหนดคา่ สถิติเพ่ิมเตมิ

การวจิ ยั เพอื่ พัฒนาการเรยี นรู้ ๙๙ ๕. ผลที่ไดจ้ ากการ Click ปมุ่ option ให้ check ที่ descriptive เพอื่ ให้ คำนวณค่าสถติ บิ รรยาย ภาพที่ ๓๔ ๖. Click ปมุ่ Post Hoc เพ่อื เลือกวธิ เี ปรยี บเทยี บพหุคูณ (multiple comparison) ซึ่ง สามารถเลอื กได้หลายวธิ ี แตเ่ วลานำเสนอผลการวเิ คราะห์ ใหน้ ำเสนอเพยี งวธิ ีเดียว ในทน่ี ี้ เลือก LSD กับ Scheffe ๗. Clickปุม่ Continue ภาพท่ี ๓๕

การวิจยั เพอื่ พฒั นาการเรียนรู้ ๑๐๐ ๘. กดป่มุ OK ภาพที่ ๓๖ ๗.๓ ผลทไี่ ด้จากการใชค้ ำส่งั One way ANOVA   จากตาราง ANOVA ๑. ตัวแปร Anxiety : พบว่า ค่า F = .๔๓๕ sig = .๖๔๙ (>๐.๐๕) ซง่ึ แสดงว่า ครอู าจารยท์ ีอ่ ยใู่ น โรงเรยี นขนาดการต่างกัน มีความวิตกกังวลในการทำงานไมแ่ ตกตา่ งกัน

การวจิ ยั เพอ่ื พัฒนาการเรียนรู้ ๑๐๑ ๒. ตวั แปร Eanxiety : พบว่า คา่ F = .๗๒๓ sig = .๔๘๘ (>๐.๐๕) แสดงว่า วา่ ครูอาจารยท์ ่ีอยใู่ น โรงเรียนขนาดการต่างกนั มีความวิตกกังวลในเหตกุ ารณ์ไม่แตกต่างหัน ซงึ่ ถา้ ผลการวเิ คราะห์ออกมาเช่นน้ี ไม่จำเปน็ ต้องไปดู ผลการเปรยี บเทยี บพหุคูณ เพราะการทดสอบ โดยภาพรวมไมม่ ีคใู่ ดแตกต่างกนั แต่ถ้าผลการวเิ คราะห์ออกมาว่ามคี ่าที่ไมเ่ ท่ากัน ๑ คู่ เราต้องการการทดสอบต่อไปวา่ คู่ใดแตกต่างกัน ซึ่งผลออกจะจะได้ดงั ภาพที่ ตวั อยา่ งที่ ๓ นักเรียนทีไ่ ด้รับการอบรมเลี้ยงดดู ้วยวธิ กี ารต่างกนั จะมวี นิ ัยในตนเองตา่ งกัน จากตัวอย่างท่ี ๓ มตี วั แปรท่ีเกี่ยวขอ้ ง ๒ ตวั คือ ๑) วิธีการอบรมเลย้ี งดู (มีหลายวธิ )ี ๒) วินัยในตนเอง (วดั ออกมาเปน็ ตัวเลข)

การวิจยั เพ่อื พฒั นาการเรียนรู้ ๑๐๒ คนท่ี วิธีการอบรมเล้ียงดู วินัยในตนเอง ๑๑๔ ๒๒๑ ๓๓๔ ๔๑๕ ๕๒๑ ๖๓๕ ๗๑๕ ๘๒๑ ๙๓๕ ๑๐ ๑ ๓ ๑๑ ๒ ๕ ๑๒ ๓ ๔ ๑๓ ๑ ๑ ๑๔ ๒ ๓ ๑๕ ๓ ๕ ๑๖ ๑ ๕ ๑๗ ๒ ๑ ๑๘ ๓ ๕ ๑๙ ๑ ๑ ๒๐ ๒ ๑ การตงั้ สมมุตฐิ าน H0 : 1 = 2 = 3 H1 : 1  2  3 หรือ มคี า่  อยา่ งน้อย ๑ คู่ท่ีไม่เท่ากนั โดยท่ี 1 คอื คา่ เฉล่ยี ของวนิ ยั ในตนเองของนักเรยี นที่ไดร้ ับการอบรมเลี้ยงดูดว้ ยวิธีท่ี ๑

การวิจยั เพือ่ พฒั นาการเรียนรู้ ๑๐๓ 2 คือ คา่ เฉลี่ยของวินยั ในตนเองของนักเรยี นท่ีไดร้ ับการอบรมเลยี้ งดดู ว้ ยวิธที ่ี ๒ 3คือ ค่าเฉลี่ยของวินัยในตนเองของนักเรยี นท่ีได้รบั การอบรมเลย้ี งดูด้วยวิธที ี่ ๓ สถิตทิ ่ีจะใช้ในการทดสอบ คือ ANOVA ๗.๔ ข้นั ตอนการวเิ คราะห์ ๗.๔.๑ เปิดโปรแกรม Spss จะไดภ้ าพที่ ๓๗ ภาพท่ี ๓๗ ๗.๔.๒ ทำการกำหนดช่อื ตวั แปรและลงรหสั ข้อมลู (ตามขัน้ ตอนข้างต้น) จะไดภ้ าพที่ ๓๘ ภาพท่ี ๓๘

การวจิ ัยเพือ่ พัฒนาการเรยี นรู้ ๑๐๔ ๗.๔.๓ คลิก Analyze > Compare Means > One-way ANOVA จะได้ดังภาพที่ ๓๙ ภาพที่ ๓๙ ๗.๔.๔ จะได้หนา้ จอดงั ภาพที่ ๔๐ ทำการใสต่ วั แปรทต่ี ้องการวเิ คราะห์ ในชอ่ ง Dependent Variable เลือกตวั แปร discip ในช่อง Factor เลอื กตวั แปร care ภาพที่ ๔๐ ถา้ ตอ้ งการแสดงสถิติพ้นื ฐานคลกิ ท่ี แลว้ คลกิ ที่ Descriptive ดังภาพท่ี ๔๑ ภาพท่ี ๔๑

ถา้ ต้องการเปรยี บเทียบคทู่ ่ีแตกตา่ งกนั ใหค้ ลิก การวจิ ัยเพือ่ พฒั นาการเรียนรู้ ๑๐๕ แล้วคลิกทวี่ ธิ ี LSD ดงั ภาพที่ ๔๒ ภาพที่ ๔๒ แลว้ กด Continue ผลการวเิ คราะห์ดงั นี้ Oneway Descriptives DISCIP 95% Confidence Interval for Mean 1.00 2.00 N Mean Std. Std. Error Lower Upper Minimum Maximum 3.00 7 3.4286 Deviation .6851 Bound Bound 1.00 5.00 Total 7 1.8571 .5948 1.00 5.00 6 4.6667 1.8127 .2108 1.7521 5.1050 4.00 5.00 3.2500 1.5736 .4031 1.00 5.00 20 .4018 3.3125 .5164 1.8028 4.1247 5.2086 2.4063 4.0937 จากตารางแสดงคา่ สถติ ิพน้ื ฐาน (ค่าเฉลย่ี และคา่ เบ่ยี งเบนมาตรฐาน) พบวา่ คา่ เฉลย่ี วินัยในตนเอง ของนักเรยี นที่เลีย้ งดตู ามวธิ ที ี่ ๑ มคี า่ ๓.๔๒ สว่ นวธิ ีท่ี ๒ มวี นิ ัยในตนเองเฉลยี่ ๑.๘๕ และวธิ ีที่ ๓ มคี า่ เฉลย่ี ๔.๖๖ ANOVA DISCIP Sum of df Mean F Sig. Squares 2 Square 6.119 .010 Between Groups Within Groups 25.845 17 12.923 Total 19 35.905 2.112 61.750

การวจิ ยั เพอื่ พฒั นาการเรียนรู้ ๑๐๖ จากตารางเปน็ ตาราง ANOVA H0 : 1 = 2 = 3 เปน็ การทดสอบสมมตุ ฐิ านวา่ H1 : 1  2  3 หรือ มคี า่  อย่างน้อย ๑ คทู่ ี่ไม่เทา่ กัน พบว่า คา่ F = ๖.๑๑๙ sig = ๐.๐๑๐ (< ๐.๐๕) หมายความว่า ปฏเิ สธ H๐ ยอมรับ H๑ ซึง่ แสดงวา่ H1 : 1  2  3 หรอื มคี า่  อย่างนอ้ ย ๑ ค่ทู ี่ไมเ่ ท่ากนั ดังนั้นสรุปได้วา่ วธิ กี ารเล้ยี งดทู ่ี ต่างวธิ กี ันทำให้นักเรียนมีวินัยในตนเองแตกต่างกนั เม่อื เราพบวา่ วธิ กี ารเลี้ยงดูทีต่ ่างกนั ทำให้วนิ ัยในตนเองของนักเรียนตา่ งกนั กจ็ ะต้องดูตอ่ ไปวา่ แล้ว วธิ ีการเล้ยี งดูคูไ่ หนท่ีแตกตา่ งกนั จาก Post Hoc Tests Multiple Comparisons Dependent Variable: DISCIP LSD Mean 95% Confidence Difference Interval (I) CARE (J) CARE (I-J) Std. Error Sig. Lower Upper 1.5714 .7768 .059 Bound Bound 1.00 2.00 -6.75E-02 3.2104 3.00 -1.2381 .8085 .144 -2.9440 .4678 1.00 -1.5714 .7768 .059 2.00 -3.2104 6.751E-02 3.00 -2.8095* .8085 .003 -4.5154 -1.1037 3.00 1.00 1.2381 .8085 .144 -.4678 2.9440 2.00 2.8095* .8085 .003 1.1037 4.5154 *. The mean difference is significant at the .05 level. จากตารางเป็นตารางแสดงการเปรียบเทยี บความแตกตา่ งรายคูโ่ ดยวธิ ี LSD โดยมีสมมุติฐานดงั น้ี H0 :i =  j H1 :i   j วธิ ีท่ี ๑ กับวิธีท่ี ๒ พบวา่ sig = ๐.๐๕๙ (> ๐.๐๕) จะยอมรบั H๐ ซงึ่ แสดงว่า วธิ กี ารเลีย้ งดูวิธที ี่ ๑ และวิธีที่ ๒ ทำให้นักเรยี นมวี ินัยในตนเองไม่แตกตา่ งกัน (เทา่ กัน) วิธที ี่ ๑ กับวธิ ที ี่ ๓ พบว่า sig = ๐.๑๔๔ (> ๐.๐๕) จะยอมรบั H๐ ซง่ึ แสดงวา่ วธิ กี ารเลยี้ งดวู ธิ ีที่ ๑ และวธิ ที ี่ ๓ ทำใหน้ ักเรียนมีวินยั ในตนเองไม่แตกต่างกัน (เท่ากนั ) วิธที ี่ ๒ กบั วธิ ที ่ี ๓ พบว่า sig = ๐.๐๐๓ (< ๐.๐๕) จะปฏิเศษ H๐ ยอมรับ H๑ ซ่ึงแสดงวา่ วธิ ีการ เลย้ี งดูวธิ ีท่ี ๒ และวิธีที่ ๓ ทำใหน้ ักเรียนมีวินยั ในตนเองแตกตา่ งกนั

การวจิ ัยเพ่อื พัฒนาการเรียนรู้ ๑๐๗ ๗.๕ การนำเสนอผลการวิเคราะหด์ ว้ ย One-way ANOVA ตาราง ๑ แสดงการวิเคราะห์ความแปรปรวนของความมีวินัยในตนเองของนักเรียนระหว่าง วธิ ีการเลย้ี งดู แหลง่ ความแปรปรวน SS df MS F Sig. ระหว่างกลุม่ ๒๕.๘๔๕ ๒ ๑๒.๙๒๓ ๖.๑๑๙* ๐.๐๑๐ ภายในกลุม่ ๓๕.๙๐๕ ๑๗ ๒.๑๑๒ รวม ๖๑.๗๕๐ ๑๙ * P<๐.๐๕ จากการวิเคราะห์คะแนนความมีวนิ ัยในตนเองของนักเรียนระหว่างวิธีการเลยี้ งดู พบวา่ วธิ ีการเลยี้ งดู ทีต่ า่ งกันทำให้วนิ ัยในตนเองของนักเรยี นต่างกันอย่างมนี ัยสำคัญทางสถติ ิที่ ๐.๐๕ ซ่ึงจะต้องมีการทดสองรายคู่ ต่อไปดงั แสดงผลในตารางท่ี ตาราง ๒ แสดงการเปรียบเทียบค่าเฉล่ียของความพึงพอใจในการทำงานของพนักงานในฝ่าย ตา่ งๆ วิธีการเลีย้ งดู ค่าเฉลยี่ วิธีการเลยี้ งดู ๑๒ ๓ ๑ ๓.๔๒ ๒ ๑.๘๕ * ๓ ๔.๖๖ * P<๐.๐๕ จากการเปรยี บเทียบรายคู่ พบว่า ค่าเฉลีย่ ของความมวี ินัยในตนเองของนกั เรียนวธิ กี ารเลย้ี งดวู ิธีที่ ๒ แตกตา่ งกับวธิ ีที่ ๓ อย่าง มนี ัยสำคญั ทางสถติ ทิ ่ี ๐.๐๕

บทท่ี ๘ การวิเคราะห์ค่าสหสัมพนั ธ์เพียร์สัน (Pearson Product Moment Correlation) วัตถุประสงค์การเรยี นรู้ประจำบท เมอื่ ได้ศึกษาเน้ือหาในบทน้ีแล้ว ผเู้ รียนสามารถ ๑. อธิบายการวิเคราะห์คา่ สหสมั พนั ธ์เพียร์สันได้ ๒. บอกขน้ั ตอนการทดสอบคา่ สหสมั พันธ์ได้ ๓. อธิบายขัน้ ตอนการวิเคราะหไ์ ด้ ๔. อธิบายการนำเสนอผลการทดสอบนยั สำคัญได้ ขอบขา่ ยเนือ้ หา • การวิเคราะหค์ ่าสหสัมพันธ์เพยี ร์สนั • ข้ันตอนการทดสอบค่าสหสมั พนั ธ์ • ขนั้ ตอนการวเิ คราะห์ • การนำเสนอผลการทดสอบนยั สำคัญ

การวจิ ยั เพ่ือพัฒนาการเรยี นรู้ ๑๐๙ ๘.๑ การวเิ คราะหค์ ่าสหสัมพันธเ์ พียร์สนั (Pearson Product Moment Correlation) การวิเคราะห์คา่ สหสัมพันธ์เพียร์สนั เป็นการวิเคราะหเ์ พอื่ หาความสมั พนั ธร์ ะหวา่ งตวั แปร โดยทง้ั สอง ตวั แปรจะต้องมีระดับการวัดตัง้ แต่อันตรภาคขึ้นไป เชน่ • ความสมั พันธข์ องคะแนนการสอบวิชาคอมพวิ เตอร์ (X) กบั วิชาสถติ ิ (Y) ของนักศึกษา • ความสัมพนั ธข์ องความสงู (X) กบั น้ำหนัก (Y) ของนักเรียน • ความสัมพันธข์ องราคาส่งออก (X) กับปรมิ าณส่งออก (Y) ของลำไย ความสมั พันธข์ องตัวแปร ๒ ตวั X และ Y อาจจะมคี วามสัมพนั ธอ์ ยู่ในรปู แบบต่างๆ เช่น ความสมั พนั ธท์ ี่มีลักษณะแนวโน้มเป็นเสน้ ตรง หรือเส้นโคง้ พาราโบลา หรอื แบบอน่ื ๆ ก็ได้ แตใ่ นท่นี ีจ้ ะกลา่ วถึง เฉพาะความสมั พนั ธ์ทีม่ ีลักษณะแนวโนม้ เปน็ เสน้ ตรง ซึ่งแบง่ ออกเป็น ๒ แบบ คือ ๑. ความสมั พนั ธ์เชิงบวก (positive Correlation) เปน็ ความสมั พันธ์ ทเ่ี รียกวา่ แปรผนั ตามกัน กล่าวคอื ถา้ X มีค่ามากขนึ้ ค่าของ Y ก็จะมแี นวโน้มมากข้ึนด้วย แต่ถ้า X มคี ่าน้อยลง คา่ ของ Y ก็จะมี แนวโนม้ นอ้ ยลงด้วย ๒. ความสมั พันธ์เชงิ ลบ (negative Correlation) เปน็ ความสัมพนั ธ์ ทเี่ รียกว่า แปรผันกลบั กนั หรือ แปรผกผัน กล่าวคือ ถ้า X มีค่ามากขึ้น ค่าของ Y ก็จะมแี นวโนม้ ลดลง แต่ถา้ X มคี า่ น้อยลง คา่ ของ Y ก็จะมี แนวโน้มเพม่ิ ขน้ึ ด้วย XX ๐ ๐๐ ๐ ๐๐ ๐ ๐ ๐๐ ๐ ๐๐ ๐ ๐ ๐๐ ๐ ๐๐ ๐ ๐๐ ๐๐ ๐ ๐ ๐ YY ความสัมพันธเ์ ชิงบวก ความสมั พันธ์เชงิ ลบ

การวิจยั เพอื่ พฒั นาการเรยี นรู้ ๑๑๐ การพิจารณาความสัมพันธ์เชิงเส้นตรงของ X และ Y ว่ามีความสัมพันธ์มากน้อยเพียงใดสามารถ คำนวณความสมั พนั ธน์ ั้นออกมาเปน็ ค่าของตัวเลข ในที่นจ้ี ะกล่าวถึงวิธีการของเพยี รส์ ัน ที่เรียกว่า สมั ประสิทธ์ิ สหสมั พันธ์ (Correlation Coefficient) ซง่ึ มีสตู รในการคำนวณคอื ถ้าสมมตุ ิให้ r แทน สัมประสิทธสิ์ หสัมพนั ธ์ ของข้อมลู ตัวแปรคู่ X และ Y ดังน้ันจะได้ว่า n  Xi Yi − nXY i=1 r= n  n  X 2i − nX 2 Y 2i − nY 2    i=1 i=1  n Xi Y i −  n  n  หรอื r= n Xi  Yi i=1 i=1 i=1 n 2i −  n 2  n Y 2i −  n 2  n  nX Xi    Yi  i=1  i=1 i=1 i=1 n (Xi − X)(Yi − Y) i=1 หรือ r = n  n  (X i − X )2  (Yi − Y )2    i=1 i=1  โดยสมั ประสิทธ์ิสหสัมพนั ธ์ (r) จะมคี า่ อยรู่ ะหวา่ ง -๑ ถึง ๑ ถา้ r = ๑ หมายความวา่ ตัวแปร X และ Y มีความสมั พนั ธเ์ ชิงบวกแบบตามกันโดยสมบรู ณ์ ถ้า r = ๐ หมายความวา่ ตวั แปร X และ Y ไมม่ ีความสมั พนั ธเ์ ชงิ เสน้ ตรง ถา้ r = -๑ หมายความว่า ตวั แปร X และ Y มคี วามสมั พันธเ์ ชงิ ลบกันโดยสมบูรณ์ การทดสอบสมมตุ ิฐานเกย่ี วกับค่าความสมั พนั ธ์ (สมประสิทธิ์สหสัมพนั ธ์) หรอื ลกั ษณะการตั้งสมมุตฐิ าน H0 :  = ๐ (ไม่มีความสมั พันธก์ ัน) H1 :   ๐ (มคี วามสมั พันธก์ ัน)

การวจิ ยั เพ่อื พฒั นาการเรียนรู้ ๑๑๑ H0 :  = ๐ (ไม่มคี วามสัมพนั ธ์กนั ) หรือ H1 :  > ๐ (มคี วามสมั พนั ธก์ นั ทางบวก) H0 :  = ๐ (ไม่มคี วามสมั พนั ธ์กัน) H1 :  < ๐ (มีความสมั พันธก์ นั ทางลบ) สถิตทิ ใ่ี ช้ทดสอบ t = r df = n − 2 (1 − r2 ) n−2 การพิจารณาหากค่าสถติ ิ t ท่ีคำนวณได้ไม่มนี ัยสำคัญทางสถติ ิ (Sig >  ) นั่นคอื ยอมรบั H๐ แสดงว่า ไมม่ ีความสัมพนั ธ์กนั ระหวา่ งตวั แปร แต่ถา้ คา่ t ท่ีคำนวณไดม้ นี ยั สำคัญทางสถิติ (Sig <  ) นั่นคือปฏิเสธ H๐ ยอมรับ H๑ แสดงว่ามคี วามสมั พนั ธก์ นั ระหวา่ งตัวแปร (สมั พันธท์ างบวก หรือสมั พนั ธ์ทางลบ) ๘.๒ ขั้นตอนการทดสอบค่าสหสมั พันธ์ ๘.๒.๑ เปดิ โปรแกรม SPSS> Analyze > Correlate > Bivariate ดังภาพที่ ๔๓ ภาพที่ ๔๓

การวจิ ยั เพื่อพัฒนาการเรยี นรู้ ๑๑๒ จะไดด้ ังรูปที่ ๔๔   ภาพที่ ๔๔ ให้เลือกตวั แปรที่เราตอ้ งการหาความสมั พนั ธใ์ นชอง  มาไว้ในช่อง  ในทนี ้ใี ห้ทา่ นเลือกตวั แปร eanxiety anxiety stress หลังจากนน้ั ให้ Click ที่ ปมุ่ OK ดงั ภาพที่ ๔๕  Correlation Coefficients หมายถงึ คา่ สหสมั พันธท์ เี่ ราตอ้ งปารวิเคราะห์ โดยปกตโิ ปรแกรมจะ เลือก ค่าสหสัมพันธ์ของเพียร์สนั Test of Significant หมายถึง เลือกว่าจะทดสอบนยั สำคญั ทาสถิตเิ ปน็ แบบ หางเดยี ว (One tailed) หรือ สองหาง (Two tailed) Flag Siginficant Correlations หมายถงึ ให้แสดงดอกจัน (*) ทค่ี ่าสหสมั พันธท์ ่ีมนี ัยสำคญั ทางสถติ ิ Click ภาพท่ี ๔๕

การวจิ ัยเพอื่ พฒั นาการเรยี นรู้ ๑๑๓ ๘.๒.๒ ผลการวิเคราะห์ จากการประมวลผล ดงั น้ี    Pearson Correlation หมายถงึ ค่าสหสัมพันธเ์ พยี ร์สัน  ระดับนัยสำคัญทางสถติ ิ (sig) ถา้ มคี า่ sig น้อยกว่าหรือเทา่ กบั .๐๕ แสดงว่าค่าสหสัมพนั ธ์น้ันมี นัยสำคญั ทางสถิติ แต่ถ้า sig มากกวา่ .๐๕ ค่าสหสมั พันธ์น้ันไมม่ นี ัยสำคัญทางสถติ ิ  N หมายถงึ จำกลุ่มตัวอย่างท่เี ข้ากระบวนการวเิ คราะห์ ๗.๒.๓ ผลการวิเคราะหค์ าสหสมั พันธพ์ บว่า ตัวแปร EANXIRTY มีความสัมพนั ธ์ทางบวกกับตวั แปร ANXIETY อยา่ งมนี ัยสำคญั ทางสถติ ทิ ร่ี ะดบั . ๐๕ (sig <๐.๐๕) โดยมีค่าสหสัมพนั ธเ์ พียรส์ นั เทา่ กับ .๒๖๙ ตัวแปร EANXIRTY ไม่มีความสมั พันธ์กับตวั แปร stress (r= .๐๔๗,sig >๐.๐๕) หรือมีความสัมพนั ธ์ กันอยา่ งไม่มีนัยสำคญั ทางสถิติ ANXIETY ไม่มคี วามสมั พนั ธ์กับตวั แปร STRESS (r= .๐๘๖, sig >๐.๐๕) หรือมคี วามสัมพนั ธ์กนั อยา่ งไมม่ นี ยั สำคญั ทางสถิติ ตวั อย่างท่ี ๔ ความถนัดทางการเรยี นมีความสมั พันธ์ทางบวกกับผลสัมฤทธ์ทิ างการเรียน จากตวั อยา่ งท่ี ๔ มตี ัวแปรที่เก่ยี วข้อง ๒ ตวั คือ ๑) ความถนดั ทางการเรยี น (วดั ออกมาเปน็ ตวั เลข) และ ๒) ผลสัมฤทธิท์ างการเรยี น (วดั ออกมาเปน็ ตัวเลข)

ความถนัดทางการเรียน การวจิ ัยเพอ่ื พัฒนาการเรยี นรู้ ๑๑๔ ๘๔.๐๐ ๔๕.๐๐ ผลสัมฤทธ์ิทางการเรียน ๗๖.๐๐ ๘๕.๐๐ ๙๘.๐๐ ๕๒.๐๐ ๘๕.๐๐ ๖๕.๐๐ ๘๖.๐๐ ๘๕.๐๐ ๖๙.๐๐ ๗๕.๐๐ ๖๓.๐๐ ๖๓.๐๐ ๗๓.๐๐ ๕๖.๐๐ ๗๙.๐๐ ๕๘.๐๐ ๗๔.๐๐ ๗๘.๐๐ ๕๘.๐๐ ๙๖.๐๐ ๗๕.๐๐ ๘๕.๐๐ ๙๕.๐๐ ๘๔.๐๐ ๘๖.๐๐ ๖๙.๐๐ ๖๒.๐๐ ๘๘.๐๐ ๕๓.๐๐ ๙๖.๐๐ ๘๓.๐๐ ๖๘.๐๐ ๗๑.๐๐ ๔๕.๐๐ ๙๔.๐๐ ๗๕.๐๐ ๘๕.๐๐ ๖๓.๐๐ การตงั้ สมมุตฐิ าน H0 :  = ๐ H1 :  > ๐ โดยท่ี  คือ ความสมั พันธ์ระหวา่ งความถนดั ทางการเรยี นกบั ผลสมั ฤทธท์ิ างการเรียน สถติ ิทีจ่ ะใชใ้ นการทดสอบ คือ คา่ สหสมั พนั ธ์แบบเพียรส์ ัน

การวิจัยเพ่ือพฒั นาการเรยี นรู้ ๑๑๕ ๘.๓ ขน้ั ตอนการวิเคราะห์ ๘.๓.๑ เปิดโปรแกรม Spss จะไดภ้ าพที่ ๔๖ ภาพท่ี ๔๖ ๘.๓.๒ ทำการกำหนดชอ่ื ตวั แปรและลงรหัสข้อมลู (ตามขั้นตอนข้างต้น) ดงั ภาพท่ี ๔๗ ภาพท่ี ๔๗

การวิจยั เพอ่ื พัฒนาการเรียนรู้ ๑๑๖ ๘.๓.๓ คลิก Analyze > Correlate > Bivariate ดังภาพที่ ๔๘ ภาพท่ี ๔๘ จะได้หน้าจอดังภาพที่ ๔๙ ทำการใสต่ ัวแปรทต่ี ้องการวิเคราะห์ ในชอ่ ง Variable เลือกตัวแปร skill และ ach (หาความสมั พนั ธข์ อง ๒ ตวั น)้ี แล้วคลิก OK ภาพที่ ๔๙

การวจิ ยั เพอื่ พัฒนาการเรียนรู้ ๑๑๗ ๘.๓.๔ ผลการวิเคราะห์จะได้ดังน้ี Correlations SKILL Pearson Correlation SKILL ACH 1.000 .530* Sig. (2-tailed) . .016 N 20 20 ACH Pearson Correlation .530* 1.000 Sig. (2-tailed) .016 . N 20 20 *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). จากตารางเป็นการการทดสอบคา่ สหสมั พันธ์ เป็นการทดสอบสมมตุ ฐิ าน H0 :  = ๐ H1 :  > ๐ พบวา่ คา่ sig = ๐.๐๑๖ (<๐.๐๕) หมายความว่า ปฏเิ ศษ H๐ ยอมรับ H๑ ซึง่ แสดงว่า H1 :  > ๐ ดงั น้ันสรุปไดว้ ่าความถนัดทางการเรยี นมคี วามสัมพนั ธท์ างบวกกบั ผลสมั ฤทธทิ์ างการ เรียน โดยมคี วามสมั พนั ธ์กนั ๐.๕๓๐ ๘.๔ การนำเสนอผลการทดสอบนัยสำคญั คา่ สมั ประสิทธิส์ หสัมพันธ์ ตาราง ๑ แสดงการทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างความถนัดทางการเรียนกับผลสัมฤทธ์ิทางการ เรียน ความสมั พนั ธ์ระหว่าง ค่าสมั ประสิทธ์สิ หสัมพนั ธ์ ความถนัดทางการเรียนกับผลสมั ฤทธ์ทิ างการเรียน ๐.๕๓* * P<๐.๐๕ จากการทดสอบพบว่า ความถนัดทางการเรียนมีความสัมพันธ์ทางบวกกับผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน อย่างมีนัยสำคัญทางสถติ ทิ ่ี ๐.๐๕ และมีความสัมพนั ธก์ นั สูงถึง ๕๓%

บทท่ี ๙ การวเิ คราะห์ ไคสแควร์ (Chi - Square) วัตถปุ ระสงคก์ ารเรียนรู้ประจำบท เมื่อไดศ้ กึ ษาเน้อื หาในบทนี้แลว้ ผเู้ รยี นสามารถ ๑. อธิบายการวิเคราะห์ไคสแควร์ ได้ ๒. อธิบายขั้นตอนการวเิ คราะห์ได้ ๓. อธบิ ายข้นั ตอนการทดสอบได้ ขอบข่ายเน้อื หา • การไคสแควร์ • ขั้นตอนการวิเคราะห์ • ข้ันตอนการทดสอบ

การวจิ ัยเพื่อพฒั นาการเรียนรู้ ๑๑๙ ๙.๑ การวิเคราะห์ ไคสแควร์ (Chi - Square) การทดสอบ ไค-สแควร์ มกี ารทดสอบ ๒ กรณีคอื ๑.กรณีตัวแปรเดียว เปน็ การทดสอบเพอื่ ดวู ่าความถ่ที ีส่ งั เกตได้แตกต่างจากความท่ที ่ี คาดหวงั หรอื ไม่ หรอื อาจกลา่ วได้ว่าจำนวน ความถ่หี รอื สัดสว่ นท่ปี รากฏในแตล่ ะกลุม่ นัน้ แตกตา่ งกนั หรือไม่ ๒.กรณี ๒ ตัวแปร เปน็ การทดสอบความสัมพันธร์ ะหว่างตัวแปรสองตัวทีข่ ้อมูลอยู่ในรูป จำนวน ความถี่ หรอื รอ้ ยละ ๙.๒ ข้นั ตอนการวิเคราะห์ ๑. กรณีตัวแปรเดยี ว Analyze > Nonparametric > Chi-Square สมมติฐานการวิจัย จำนวนครอู าจารย์มรี ะดับความวติ กกังวลในสถานการณ์แตกต่างกัน   ภาพประกอบ ๕๐

ผลการใช้คำส่งั การวจิ ยั เพ่อื พฒั นาการเรียนรู้ ๑๒๐    ภาพประกอบ ๕๑  Test Variable List หมายถึงตัวแปรท่ีเราตอ้ งการทดสอบ สามารถเลือกได้ ๑ ตวั ตัวแปรทใ่ี ช้ ควรเปน็ ตวั แปรชนิด category เชน่ เพศ อาชพี ศาสนา หรอื ตัวที่มขี ้อมูลเปน็ จำนวนหรอื ความถ่ี ใน ที่น้ีเลือกตัวแปร e๑ ซึ่งเป็นข้อคำถามเก่ียวกับความวิตกกังวลในสถานการณ์ของครูอาจารย์ โดยมี ระดับความวิตกกังวลต้ังแต่น้อยที่สุด (๑) จนถึงมากที่สุด (๕) โดยข้อมูลที่ได้ในแต่ละระดับจะเป็น ความถ่ี  Expect Range หมายถึง เป็นการระบุช่วงของค่าตัวแปรท่ีต้องการวิเคราะห์ สามารถเลือกได้ทางใดทาง หนง่ึ Get from data หมายถงึ จะวิเคราะห์ทกุ ค่าของตวั แปร เช่น อาชีพ มี ๕ อาชพี ก็จะนำ ตัวแป รอาชีพ ที่ มีค่าท้ัง ๕ มาวิเคราะห์ ในกรณี นี้ นำตัวแป ร e๑ มา วเิ คราะหซ์ ึ่งมีทงั้ หมด ๕ ระดบั Use Specific range หมายถึง เลือกค่าบางค่าของตัวแปรมาวิเคราะห์ ซ่ึงต้องระบุค่าต่ำสุด และสูงสุดของตัวแปร เช่น อาชีพ กำหนดค่าต่ำสุด (Lower) มีค่าเป็น ๑ และค่าสูงสุด (Uper) มีค่าเป็น ๓ หมายถึงนำเฉพาะ ๓ อาชีพแรกเท่านั้น มาวเิ คราะห์  Expected Value เปน็ การระบุคา่ ท่คี าดหวัง (E) ของแต่ละค่าตัวแปร หรือระบุคา่ สัดสว่ นของแต่ละค่า ของตัวแปร โดยมีทางเลือก ๒ ทาง คอื

การวิจัยเพ่อื พัฒนาการเรียนรู้ ๑๒๑ All Categories equal หมายถงึ ต้องการทดสอบว่าจำนวน ความถหี่ รอื สดั สว่ นของระดับตา่ ง ของตัวแปร ในแตล่ ะกลุ่มเทา่ กันหรอื ไม่ Value หมายถึง ต้องการทดสอบวา่ สัดส่วนของแตล่ ะระดับหรือกลมุ่ เป็นไปตามท่คี าดไว้ หรือไม่ โดยตอ้ งระบุสัดสว่ น จำนวน หรือความถี่ลงไปในแตร่ ะดับหรือกลุม่ โดย กำหนดทลี ะคา่ ของแตร่ ะละดับหรือกล่มุ แลว้ Click ทป่ี ุ่ม Add ในที่นจี้ ะเป็นการทดสอบ ตวั แปร e๑ โดยใช้ All categories equal ซงึ่ เปน็ การทดสอบวา่ จำนวน ของครอู าจารย์ในแต่ละระดบั เทา่ กันหรือไม่ เม่ือกำหนดคา่ ตา่ งเสร็จแลว้ ให้ Click ท่ี ปุ่ม OK ผลท่ไี ด้ดงั ปรากฏดงั น้ี    ตาราง แสดงความถี่ โดย Observed N หมายถงึ จำนวนความถจี่ ากการสงั เกต (O) หรอื ความถ่ีทีไ่ ดจ้ ากการเก็บรวบรวม ขอ้ มูล Expectd N หมายถงึ ความถี่คาดหวัง (E) ซึง่ ในทน่ี ้ีในแตล่ ะระดับมคี ่าเท่ากนั หมดคือ ๑๘ คน Residual หมายถงึ ผลตา่ งระหวา่ งความถ่จี าการสังเกตกบั ความถี่คาดหวงั (O -E) ผลการวิเคราะห์ Chi – square หมายถงึ คา่ สถติ ิไคสแควร์ ซึ่งพบว่ามีค่าเท่ากบั ๒๓.๓๓๓

การวิจัยเพื่อพฒั นาการเรยี นรู้ ๑๒๒ df หมายถงึ ค่าองศาอสิ ระ มาจาก K-๑ (จำนวนกลุ่มหรอื ระดับลบด้วยหน่งึ ) Asymp.Sig หมายถงึ ระดบั นยั สำคัญทางสถติ ิ ของค่าไคสแควร์ (๒๓.๓๓) ซง่ึ พบว่ามีคา่ ต่ำกว่า .๐๕ (Sig = .๐๐๐) จึงปฏเิ สธ H๐ : จวนของครูอาจารย์ในแตล่ ะระดับมคี า่ เท่ากนั และยอมรบั H๑ : จำนวนครูอาจารย์ในแต่ละระดับแตกต่างกัน ผลการทดสอบสมมตฐิ าน สรุปไดว้ า่ จำนวนครูอาจารยใ์ นละระดบั (กลุ่ม)แตกต่างกันอย่างมนี ยั สำคญั ทางสถติ ิทร่ี ะดบั .๐๑ ๒. การทดสอบกรณี ๒ ตัวแปร เปน็ การทดสอบเพ่ือดูวา่ ตัวแปรสองตวั มีความสัมพันธ์กันหรอื ไม่ ๙.๓ ขน้ั ตอนการทดสอบ Analyze > Descriptive Statistics > Crosstabs ภาพประกอบ ๕๒

ผลท่ไี ดจ้ าการใช้คำส่งั ดงั ภาพประกอบ ๕๓ การวจิ ัยเพอื่ พัฒนาการเรยี นรู้ ๑๒๓     ภาพประกอบ ๕๓  ตวั แปรทม่ี อี ยทู่ งั้ หมดใน File ขอ้ มลู  Row หมายถึง ตัวแปรท่ีเราต้องการทดสอบหาความสัมพันธ์ แต่กำหนดให้เป็นส่วนแถวของตาราง ผลการวเิ คราะห์  Colums หมายถึง ตัวแปรท่ีเราต้องการทดสอบหาความสัมพันธ์ แต่กำหนดให้เป็นส่วนColumnของ ตารางผลการวเิ คราะห์ ในภาพประกอบ ๕๓ นี้ผู้วิจัยสนใจที่จะทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างเพศกับความวิตกกังวล ในสถานการณ์ (Geanxie) ซ่ึงเดิมตัวแปรนี้มีการ Recode ให้มีข้อมูลเป็นความความถ่ี ซึ่งจะทำให้ตัวแปรเป็น ตัวแปรชนิด Category โดยกำหนดให้เพศ อยู่ใน Row(s) และ geanxie อยู่ท่ี Column(s) หลังจากนั้น ให้ Click ที่ ปมุ่ Statistics...

ไดจ้ ะปรากกฎดังภาพประกอบ ๕๔ การวิจัยเพอื่ พฒั นาการเรยี นรู้ ๑๒๔   ภาพประกอบ ๕๔ จากภาพประกอบ ๕๔ ให้ check ที่ Chi-square และ Click ที่ Continue จะได้ผลกลับไปเหมือน ภาพประกอบ ๕๓ แล้ว Click ที่ ปุ่ม Cells... จะปรากฏผลดงั ภาพประกอบ ๕๕ ภาพประกอบ ๕๕ จากภาพประกอบ ๕๕ ให้ Check ท่ี Observed และ Expected เพ่ือให้แสดงคา่ ที่สังเกตได้กับค่า คาดหวัง แต่ถา้ ต้องการให้แสดงคา่ ร้อยละดว้ ยให้ Check ท่ี กลุ่ม Percentage หลังจากนั้นให้ Click ที่ Continue

การวิจยั เพ่ือพัฒนาการเรยี นรู้ ๑๒๕ ๙.๔ ผลการวิเคราะห์  เปน็ การแสดงค่าความถท่ี ไี่ ดจ้ ากสังเกต()และคา่ ความถี่ทค่ี าดหวัง() จำแนกตามกลุ่มของตวั แปร ทงั้ สองตัวแปร เปน็ ผลการวิเคราะห์ คา่ ไคสแควร์ (ดู Pearson Chi-Square) พบวา่ มคี า่ เท่ากบั ๑๙.๔๖๙ , df = ๔ sig = .๐๐๑ แสดงว่า ตัวแปรเพศและความวติ กกังวลมีความสมั พันธ์กนั อยา่ งมนี ัยสำคัญทางสถิติที่ระดบั . ๐๐๑ หรอื กลา่ วไดว้ า่ ความวิตกกังวลใสถานการณ์ขึน้ อยู่กับเพศ

บรรณานุกรม งามนติ ย์ ธาตุทอง. (๒๕๒๘). สถติ ปิ ระยุกต์ทางการศกึ ษา ๑ (ฉบบั แกไ้ ขปรับปรุง). ขอนแกน่ : คณะ ศึกษาศาสตร์ มหาวทิ ยาลัยขอนแกน่ . จรยิ า เสถบตุ ร. (๒๕๒๖). ระเบยี บวธิ วี ิจัยทางการศึกษา. ขอนแกน่ : คณะศกึ ษาศาสตร์ มหาวทิ ยาลยั ขอนแกน่ . ชชั วาลย์ เรืองประพนั ธ์. (๒๕๔๓). สถติ ิพ(ื นฐาน (ฉบับปรับปรุง ครั้งท่ี ๕). ขอนแกน่ : คณะวทิ ยาศาสตร์ มหาวทิ ยาลัยขอนแกน่ . นงนชุ ภทั ราคร. (๒๕๓๘). สถติ กิ ารศกึ ษา. กรงุ เทพมหานคร : สุวีรยิ าสาส์น. บัณฑิตวทิ ยาลยั มหาวทิ ยาลัยขอนแก่น. (๒๕๔๒). คมู่ อื การทำวิทยานิพนธแ์ ละการศกึ ษาอสิ ระ. ขอนแก่น : ขอนแก่นการพมิ พ์. พรศักดิ๕ ผอ่ งแผ้ว. (๒๕๒๙). ศาสตร์แหง่ การวจิ ัย.กรงุ เทพมหานคร : ไทยวฒั นาพานชิ . ไพฑรู ย์ สนิ ลารตั น์ และ สำลี ทองทิว (บรรณาธกิ าร). (๒๕๓๘). การวจิ ัยทางการศกึ ษา : หลกั และ วธิ กี ารสำหรับนกั วิจัย.(พมิ พ์ครงั้ ๕). กรุงเทพมหานคร : สำนกั พิมพ์จุฬาลงกรณ์ มหาวทิ ยาลัย. วรเทพ ฉิมทิม. (๒๕๔๕).สถิติเบ้ืองต้น(เอกสารประกอบการสอน). ขอนแกน่ : คณะศกึ ษาศาสตร์ มหาวิทยาลยั ขอนแกน่ . วเิ ชียร เกตุสิงห์. (๒๕๒๖). สถติ วิ ิเคราะห์สำหรบั การวจิ ัย. กรงุ เทพมหานคร : ไทยวัฒนาพานิช. สมพงษ์ พนั ธุรตั น์. (๒๕๔๗). การประยุกตใ์ ชค้ อมพิวเตอร์สำหรับวเิ คราะหข์ ้อมูลทางสถิตเิ พ่ือการ วิจยั ทางการศกึ ษา. (เอกสารประกอบการสอน รายวชิ าระเบยี บวธิ วี จิ ยั ทางการศกึ ษา). ขอนแกน่ : คณะศึกษาศาสตร์ มหาวทิ ยาลัยขอนแกน่ . สมหวงั พิธิยานุวัฒน์. (๒๕๒๕). การวิจยั เชงิ บรรยาย. กรุงเทพมหานคร : บารมีการพิมพ์. สมั พนั ธ์ พันธ์ุพฤกษ์. (๒๕๓๙).สถติ ปิ ระยกุ ต์เพื่อการวจิ ัย : ฉบับปรบั ปรงุ : พร้อมสตู รและการแปล ผล Computer printout. ขอนแก่น : ขอนแกน่ การพิมพ์. สุชา จนั ทนเ์ อม และ สุรางค์ จนั ทน์เอม. (๒๕๒๑). วจิ ยั ทางการศกึ ษา. กรงุ เทพมหานคร : แพรพ่ ทิ ยา. สภุ างค์ จนั ทวานิช. (๒๕๔๙).วธิ ีการวิจัยเชิงคุณภาพ.(พมิ พค์ ร้ังที่ ๑๔) กรุงเทพมหานคร : สำนักพิมพ์ จฬุ าลงกรณ์มหาวทิ ยาลยั . สวุ มิ ล ติรกานนั ท.์ (๒๕๔๓). การประเมินโครงการ:แนวทางส่กู ารปฏิบตั ิ. กรงุ เทพมหานคร : คณะศึกษาศาสตร์ มหาวิทยาลยั รามคำแหง. อานนท์ แยม้ ตรี. (๒๕๒๕). สถติ กิ ารศกึ ษา (เอกสารประกอบการสอน). ขอนแก่น : คณะศึกษาศาสตร์ มหาวทิ ยาลัยขอนแกน่ . อำนวยวทิ ย์ ชวู งษ์. (๒๕๒๕). ระเบียบวธิ ีการวจิ ยั ทางสังคมศาสตร์. กรงุ เทพมหานคร : แพร่พิทยา. อรุ วดี รจุ ิเกียรติกำจร. (๒๕๓๕). ปรชั ญาการศกึ ษาเบื้องต้น. ขอนแก่น : ขอนแก่นการพิมพ์. Donald H. McBurney. (2001). Research methods. Belmont, Calif. : Wadsworth. John W. Best and James V. Kahn (2006). Research in education. Boston : Allyn and Bacon. Patrick McNeill and Steve Chapman. (2005). Research methods. New York, N.Y. : Routledge. Sherri L. Jackson. (2006). Research methods and statistics : a critical thinking approach. Australia ; Belmont, CA : Thomson/Wadsworth.