SPSS17_Manual_BPH_OrawanKeeratisiroj

เอกสาเgรvปdรlkะiกxiอtdบvก[dาkรiสl อน คู่มือปฏบิ ตั กิ าร การใช้โปรแกรมสาเร็จรูป SPSS Statistics 17.0 for windows สาหรับ การวเิ คราะห์ข้อมูล ในงานสาธารณสุข อรวรรณ กรี ตสิ โิ รจน์ คณะสาธารณสุขศาสตร์ มหาวทิ ยาลัยนเรศวร



คำนำ เอกสารประกอบการสอน เร่ืองคู่มือปฏิบัติการการใช้โปรแกรมสาเร็จรูป SPSS Statistics 17.0 for windows สาหรับการวิเคราะห์ข้อมูลในงานสาธารณสุขเล่มนี้ ได้ปรับปรุงเน้ือหามาแล้ว 2 ครั้ง โดย ครั้งแรกปรับปรุงจากเอกสารประกอบการสอน เรื่องคู่มือปฏิบัติการการใช้โปรแกรมสาเร็จรูป SPSS for windows สาหรับการวิเคราะห์ข้อมูลในงานด้านสาธารณสุขที่ได้ใช้สอนนิสิตในรายวิชา 551314 สถิติ สาธารณสุข ซ่ึงเป็นส่วนของภาคปฏิบัติให้แก่นิสิตหลักสูตรสาธารณสุขศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาสาธารณ- สุขศาสตร์ และนิสิตหลักสูตรวิทยาศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาแพทย์แผนไทยประยุกต์ ชั้นปีที่ 3 ในภาค การศึกษาที่ 1/2551 ของคณะสาธารณสุขศาสตร์ มหาวิทยาลัยนเรศวร โดยมีวตั ถุประสงค์ในการปรับปรุง เพื่อให้มีความเหมาะสมสาหรับการใช้สอนนิสิตทั้งในหลักสูตรสาธารณสุขศาสตรบัณฑิต และหลักสูตร วิทยาศาสตรบัณฑิต ในรายวิชา 551318 ชีวสถิติประยุกต์ในงานสาธารณสุข สาหรับภาคการศึกษาท่ี 2/2553 โดยปรับปรุงเนื้อหาและแบบฝึกปฏิบัติท้ายบทเรียนเพื่อให้นิสิตมีทักษะในการนาเข้าข้อมูลยิ่งขึ้น และปรับปรุงให้มีความทันสมัยยิ่งขึ้นโดยเปลี่ยนมาใช้โปรแกรมสาเร็จรูป SPSS Statistics 17.0 for windows (ลิขสิทธิ์ของมหาวิทยาลัยนเรศวร) แทน SPSS for windows version 11.5 และสาหรับการ ปรับปรุงครั้งนี้เพื่อใช้ในการเรียนการสอนรายวิชา 551314 ชีวสถิติประยุกต์ในงานสาธารณสุข สาหรับ นิสิตหลกั สูตรสาธารณสุขศาสตรบณั ฑิต ช้ันปีท่ี 4 ในภาคการศึกษาที่ 1/2558 น้ี โดยมีวัตถปุ ระสงค์ในการ ปรังปรุงเพื่อให้เหมาะสมกับนิสิตช้ันปีท่ี 4 ซึ่งกาลังศึกษารายวิชาวิทยานิพนธ์ระดับปริญญาตรี โดยเพิ่ม ตารางการนาเสนอผลการศึกษาและการอธิบายผล เพ่ือให้นิสิตสามารถนาไปประยุกต์ใช้ได้จริงในการทา วิทยานิพนธ์ระดับปริญญาตรี โดยยังคงใช้โปรแกรมสาเร็จรูป SPSS Statistics 17.0 for windows ตลอดจนได้มีการเพิ่มเติมเนื้อหาให้สมบูรณ์ย่ิงขึ้นสาหรับการสอนในระดับปริญญาตรีหลักสูตรปรับปรุง 2560 ของคณะสาธารณสขุ ศาสตร์ มหาวิทยาลยั นเรศวร ในปีการศึกษา 2562 เน้ือหาภายในคู่มือปฏิบัติการประกอบไปด้วย คาอธิบายแนะนาการใช้โปรแกรม SPSS for Windows การใช้คาส่ังเบื้องต้นสาหรับจัดการข้อมูล คาสั่งเพ่ือการวิเคราะห์ด้วยสถิติพรรณนา รวมไปถึง การวิเคราะห์ด้วยสถิติอนุมาน อันได้แก่ t-test, One-Way ANOVA, Simple Correlation and Regression, Chi-square test และการวิเคราะห์ด้วยสถิติไม่อิงพารามิเตอร์ ซ่ึงในแต่ละบทเรียนได้สรุป เน้ือหาจากการบรรยายในภาคทฤษฎี และแสดงข้ันตอนการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยโปรแกรม SPSS Statistics 17.0 for windows โดยละเอียดทั้งในส่วนของการใช้โปรแกรมและแปลผลการวิเคราะห์ พร้อมทั้งตารางการนาเสนอ ท้ายบทเรียนเป็นแบบฝึกหัดเพื่อการฝึกปฏิบัติใช้โปรแกรม โดยข้อมูลท่ี นามาใช้ในคู่มือปฏิบัติการเล่มนี้เป็นข้อมูลจริงของนิสิตที่ได้ลงทะเบียนเรียนรายวิชา 551314 และ 551423 ในภาคการศกึ ษาท่ี 1/2558 ท้ายนี้ ขอขอบคุณนิสิตทุกท่านท่ีมีความตั้งใจในการศึกษาเล่าเรียน รวมถึงนิสิตที่ลงทะเบียน รายวิชา 551314 และ 551423 ในภาคการศึกษาท่ี 1/2558 ที่อนุญาตให้ใช้ข้อมูลจริงสาหรับการฝึก ปฏิบัติ หวังว่าคู่มือเล่มนี้จะเป็นประโยชน์แก่นิสิตคณะสาธารณสุขศาสตร์ในรุ่นต่อๆ ไป รวมถึงผู้ท่ีสนใจ หรือมีความจาเปน็ จะต้องใช้โปรแกรม SPSS for Windows ในการวเิ คราะหข์ ้อมูลทุกท่าน อรวรรณ กรี ติสโิ รจน์ 21 มถิ ุนายน 2562



สารบญั หน้า 1 แบบฝกึ ปฏบิ ตั ทิ ี่ 1 เรยี นรเู้ บือ้ งตน้ กบั โปรแกรมสำเรจ็ รปู SPSS Statistics 17.0 for windows 29 แบบฝกึ ปฏบิ ตั ิท่ี 2 กำรเปรยี บเทยี บค่ำเฉลยี่ ระหวำ่ งประชำกร 53 แบบฝกึ ปฏิบัตทิ ี่ 3 กำรเปรยี บเทียบคำ่ เฉลย่ี ระหว่ำงประชำกรมำกกว่ำ 2 กลุ่ม 65 แบบฝกึ ปฏบิ ตั ิที่ 4 กำรวเิ ครำะหส์ หสมั พนั ธแ์ ละกำรถดถอยเชงิ เส้นอยำ่ งงำ่ ย 75 แบบฝกึ ปฏบิ ัติที่ 5 กำรวิเครำะหข์ ้อมลู แจงนบั 89 ภำคผนวก 1 แบบสำรวจข้อมูลพื้นฐำน 93 ภำคผนวก 2 ตำรำงแสดงข้อมลู ท่ีใชใ้ นกำรวเิ ครำะห์ของตัวอยำ่ งจำนวน 78 คน



สารบญั ตาราง ตำรำงท่ี 1.1 ข้อมูลของนสิ ติ จำนวน 78 คน หนา้ ตำรำงที่ 1.2 กำรประมำณค่ำควำมสงู นิสิตจำแนกตำมเพศ 16 20 ตำรำงที่ 1.3 ตำรำงจำแนกสองทำงแสดงจำนวนและร้อยละของสุขภำพจิตก่อนและหลังเข้ำเรียน 22 ของนิสิต 37 ตำรำงที่ 2.1 เปรียบเทยี บคำ่ เฉลย่ี ดชั นมี วลกำยของประชำกรนสิ ติ ท่ลี งทะเบียนรำยวชิ ำชวี สถิติฯ 43 กบั คำ่ มำตรฐำน ดว้ ย One Sample t-test ตำรำงที่ 2.2 เปรียบเทียบควำมแตกต่ำงระหว่ำงเกรดเฉล่ียสะสมเมื่อตอนมัธยมปลำยของนิสิตท่ี 49 สอบเขำ้ ด้วยวธิ โี ควตำและวธิ ีเอนทรำนซ์ ด้วย Independent Sample t-test 51 ตำรำงท่ี 2.3 กำรเปรียบเทียบควำมแตกต่ำงระหว่ำงเกรดเฉลี่ยสะสมตอนมัธยมปลำยกับเม่ือเข้ำ 58 มหำวิทยำลัยของนิสิตที่เรียนวิชำชีวสถิติฯ ด้วย Wilcoxon Matched-pair Signed-rank test 61 ตำรำงท่ี 2.4 กำรเปรียบเทียบควำมแตกต่ำงระหว่ำงเกรดเฉล่ียสะสมตอนมัธยมปลำยกับเมื่อเข้ำ มหำวทิ ยำลยั ของนิสิตทเ่ี รียนวิชำชีวสถติ ฯิ ด้วย Paired Sample t-test 62 ตำรำงท่ี 3.1 เปรียบเทียบควำมแตกต่ำงระหว่ำงเกรดเฉล่ียสะสมในมหำวิทยำลัยของนิสิตที่มี ระดับสถำนะสุขภำพทำงกำยดเี ยีย่ ม ดี และปำนกลำง ดว้ ย One-Way ANOVA 69 ตำรำงท่ี 3.2 เปรียบเทยี บควำมแตกตำ่ งของเกรดเฉลีย่ มหำวิทยำลยั ระหวำ่ งกลุ่มที่มสี ถำนะ สุขภำพทำงกำยแตกตำ่ งกัน ด้วยวธิ ีผลตำ่ งนัยสำคญั น้อยทีส่ ดุ ของฟิชเชอร์ (Fisher’s 78 Least Significant Difference: LSD) 81 ตำรำงที่ 3.3 เปรยี บเทยี บควำมแตกต่ำงระหวำ่ งเกรดเฉลี่ยสะสมในมหำวทิ ยำลัยของนสิ ติ ที่มี 84 ระดบั สถำนะสุขภำพทำงกำยดีเยีย่ ม ดี และปำนกลำง ด้วย Kruskall-Wallis test 86 ตำรำงที่ 4.1 ควำมสัมพันธร์ ะหวำ่ งควำมสูงและนำ้ หนักของนิสติ ท่ีเรยี นวิชำชวี สถติ ฯิ จำนวน 78 คน ตำรำงท่ี 5.1 ควำมสมั พันธ์ระหวำ่ งสุขภำพจิตกอ่ นและหลังเขำ้ เรียน ตำรำงที่ 5.2 ควำมสัมพนั ธ์ระหว่ำงเพศกับวิธกี ำรสอบเขำ้ มหำวทิ ยำลัย ตำรำงที่ 5.3 ควำมสมั พันธร์ ะหวำ่ งภมู ิภำคกบั วิธกี ำรสอบเข้ำมหำวทิ ยำลัย (Chi-square test) ตำรำงท่ี 5.4 ควำมสัมพันธร์ ะหวำ่ งภูมิภำคกับวิธกี ำรสอบเขำ้ มหำวิทยำลยั (Fisher Exact test)



สารบัญภาพ ภำพที่ 1.1 เปดิ โปรแกรม SPSS Statistics 17.0 for windows หน้า ภำพท่ี 1.2 เปิดโปรแกรม SPSS Statistics 17.0 for windows 2 ภำพท่ี 1.3 กำรกำหนดรำยละเอยี ดตัวแปรในหนำ้ Variable View 2 ภำพที่ 1.4 นำเขำ้ ข้อมลู ดว้ ยโปรแกรม SPSS Statistics 17.0 for windows 3 ภำพท่ี 1.5 ผลลัพธจ์ ำกกำรนำเข้ำข้อมูลด้วยโปรแกรม SPSS Statistics 17.0 for windows 4 ภำพท่ี 1.6 นำเขำ้ ข้อมลู จำกโปรแกรม Excel 5 ภำพท่ี 1.7 ผลลพั ธ์จำกกำรนำเขำ้ ข้อมูลจำกโปรแกรม Excel 5 ภำพท่ี 1.8 กำรคำนวณโดยใช้เครอื่ งหมำยทำงคณิตศำสตร์ 6 ภำพที่ 1.9 กำรคำนวณโดยใชฟ้ งั กช์ นั่ 7 ภำพที่ 1.10 กำรสรำ้ งตวั แปรใหม่โดยกำรคำนวณแบบมีเง่ือนไข 8 ภำพที่ 1.11 กำรใช้คำส่งั recode 10 ภำพที่ 1.12 กำรใชค้ ำสงั่ Select Cases 11 ภำพที่ 1.13 กำรใชค้ ำส่งั Sort Cases 12 ภำพที่ 1.14 กำรใช้คำสง่ั Frequency สำหรบั ขอ้ มูลเชิงคุณภำพ 13 ภำพท่ี 1.15 กำรใช้คำสง่ั Frequency สำหรับข้อมลู เชงิ ปริมำณ 14 ภำพท่ี 1.16 กำรใชค้ ำส่ัง Descriptive 15 ภำพที่ 1.17 กำรใช้คำสงั่ Explore 17 ภำพที่ 1.18 กำรใชค้ ำสั่ง Crosstabs 18 ภำพท่ี 1.19 กำรสร้ำงกรำฟแท่ง 21 ภำพท่ี 1.20 ผลลัพธจ์ ำกกำรสร้ำงกรำฟเสน้ 23 ภำพท่ี 1.21 กำรสรำ้ งกรำฟเส้น 23 ภำพที่ 1.22 ผลลัพธจ์ ำกกำรสรำ้ งกรำฟเส้น 24 ภำพท่ี 1.23 กำรสร้ำงกรำฟวงกลม 24 ภำพที่ 1.24 ผลลัพธ์จำกกำรสร้ำงกรำฟวงกลม 25 ภำพท่ี 1.25 กำรสรำ้ งกรำฟ Scatter Plot 25 ภำพท่ี 1.26 ผลลพั ธ์จำกกำรสรำ้ งกรำฟ Scatter Plot 26 ภำพท่ี 1.27 กำรสรำ้ งกรำฟ Histogram 26 ภำพท่ี 1.28 ผลลัพธจ์ ำกกำรสร้ำงกรำฟ Histogram 27 ภำพที่ 2.1 กำรตรวจสอบกำรแจกแจงแบบปกติ กรณี One Sample t–test 27 ภำพท่ี 2.2 กำรตัดขอ้ มลู ดชั นมี วลกำยที่มำกกวำ่ 30 kg/m2 ออกจำกกำรวเิ ครำะห์ 31 ภำพที่ 2.3 กำรทดสอบค่ำเฉลี่ยประชำกรกลมุ่ เดยี ว ดว้ ย One Sample t-test 34 ภำพท่ี 2.4 กำรตรวจสอบกำรแจกแจงแบบปกติ กรณี Independent Sample t-test 36 ภำพท่ี 2.5 กำรทดสอบค่ำเฉล่ียประชำกรสองกลุม่ อสิ ระกนั ดว้ ย Independent Sample t-test 39 ภำพท่ี 2.6 กำรทดสอบค่ำเฉลี่ยประชำกรสองกล่มุ อิสระกนั ด้วย Mann - Whitney test 41 43



สารบญั ภาพ (ต่อ) ภำพท่ี 2.7 กำรตรวจสอบกำรแจกแจงแบบปกติ กรณี Paired Sample t-test หนา้ ภำพท่ี 2.8 กำรทดสอบค่ำเฉลี่ยประชำกรสองกลุ่มไม่อิสระกัน ดว้ ย Wilcoxon Matched-pair 46 47 Signed-rank test ภำพท่ี 2.9 กำรทดสอบค่ำเฉลี่ยประชำกรสองกล่มุ ไม่อิสระกัน ดว้ ย Paired Sample t-test 50 56 ภำพท่ี 3.1 กำรตรวจสอบควำมแปรปรวนดว้ ย Levene Statistic และวเิ ครำะห์ One-Way ANOVA 59 61 ภำพที่ 3.2 กำรเปรยี บเทยี บควำมแตกต่ำงระหว่ำงคู่ดว้ ย LSD, Bonferroni และ Scheffe 67 ภำพท่ี 3.3 กำรเปรียบเทยี บค่ำมัธยฐำนประชำกรมำกกวำ่ สองกล่มุ ด้วย Kruskall-Wallis test 68 ภำพที่ 4.1 กำรตรวจสอบควำมสมั พันธเ์ บอ้ื งต้นด้วย Scatter Plot (correlation) 72 ภำพท่ี 4.2 กำรวเิ ครำะห์สหสัมพนั ธ์เชงิ เสน้ อย่ำงง่ำย ด้วย Spearman Correlation 76 ภำพท่ี 4.3 กำรวิเครำะห์ถดถอยเชิงเสน้ อย่ำงง่ำย (Simple linear regression) ภำพท่ี 5.1 กำรทดสอบควำมสมั พันธร์ ะหว่ำงประชำกรสองกลมุ่ ไมอ่ ิสระกนั ด้วย McNemar chi- 79 82 square test ภำพที่ 5.2 กำรทดสอบควำมสมั พันธ์ระหวำ่ งประชำกรสองกลมุ่ อิสระกนั ดว้ ย Chi-square test 85 ภำพท่ี 5.3 กำรทดสอบควำมสมั พันธ์ระหวำ่ งประชำกรมำกกวำ่ สองกลมุ่ อสิ ระกนั ด้วย Chi-square test ภำพท่ี 5.4 กำรทดสอบควำมสมั พันธร์ ะหวำ่ งประชำกรมำกกวำ่ สองกลุม่ อิสระกัน ดว้ ย Fisher Exact test



แบบฝกึ ปฏบิ ตั ทิ ี่ 1 เรียนร้เู บือ้ งต้นกบั โปรแกรมสำเรจ็ รูป SPSS Statistics 17.0 for windows วตั ถุประสงค์ 1. อธบิ ายการใชโ้ ปรแกรม SPSS Statistics 17.0 for windows ในการจดั เตรยี มข้อมลู และการวเิ คราะห์ ขอ้ มูลได้ 2. สามารถนาข้อมูลจากแหล่งอ่ืนๆ และจัดเตรียมไฟล์ข้อมูลสาหรบั วิเคราะห์ด้วยโปรแกรม SPSS Statistics 17.0 for windows ได้ 3. สามารถใช้โปรแกรม SPSS Statistics 17.0 for windows ในการจดั การข้อมลู เบ้ืองตน้ ได้ 4. สามารถใชโ้ ปรแกรม SPSS Statistics 17.0 for windows ในการวเิ คราะห์สถติ ิพรรณนาได้ โปรแกรม SPSS Statistics for windows เป็นโปรแกรมสาเร็จรูปท่ีสามารถวิเคราะห์ข้อมูลทาง สถิติเบื้องต้นและขั้นสูงได้ รวมถึงสามารถสร้างแผนภูมิหรือกราฟต่างๆ ได้หลากหลายและสวยงาม เป็น โปรแกรมที่อานวยความสะดวกให้แก่ผู้ใช้ เพ่ือให้งา่ ยต่อการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติโดยการต้ังค่าพื้นฐาน ต่างๆ ในทางสถิติท่ีใช้งานบ่อยเป็นค่าเร่ิมต้นของโปรแกรม (Default) วิธีการใช้งานโปรแกรมเบ้ืองต้นมี ดังนี้ กิจกรรมที่ 1 เปดิ โปรแกรม SPSS Statistics 17.0 for windows 1. Double click ท่ี ไอคอน หรือ 2. ปฏบิ ตั ติ ามขน้ั ตอนดังภาพที่ 1.1 3. จะไดห้ น้าตา่ งข้นึ มาใหมด่ งั ภาพท่ี 1.2 4. เลือก Don’t show this dialog in the future เพอ่ื ไม่ให้แสดงหน้าตา่ งนอี้ ีกในคราวต่อไป 5. เลอื ก Open an existing data source เพ่ือเปดิ ไฟลข์ ้อมูล (กรณบี นั ทึกข้อมูลไว้แล้ว) 6. เลือก OK เพื่อเปิดไฟลข์ ้อมูล (กรณีบนั ทึกข้อมลู ไว้แล้ว) และหน้าตา่ งนี้จะไม่แสดงอีกในคราว ตอ่ ไป 7. เลือก Cancel หรอื เพ่ือปดิ หนา้ ต่าง SPSS Statistics 17.0 (กรณีไมม่ ีไฟล์ข้อมูลที่ บนั ทกึ ไว้)

แบบฝึกปฏบิ ตั ทิ ี่ 1: เรยี นรเู้ บ้อื งตน้ กับโปรแกรมสาเร็จรปู SPSS Statistics 17.0 for windows 2.2 2.4 2.5 2.3 2.1 ภำพท่ี 1.1 เปดิ โปรแกรม SPSS Statistics 17.0 for windows 7 5 47 6 ภำพท่ี 1.2 เปดิ โปรแกรม SPSS Statistics 17.0 for windows ~2~

แบบฝึกปฏิบตั ทิ ่ี 1: เรยี นรเู้ บอื้ งตน้ กบั โปรแกรมสาเร็จรูป SPSS Statistics 17.0 for windows กจิ กรรมที่ 2.1 นำเขำ้ ขอ้ มูลด้วยโปรแกรม SPSS Statistics 17.0 for windows 1. เปิดโปรแกรม SPSS Statistics 17.0 for windows 2. คลิกท่ี Variable View 3. ตั้งค่าต่างๆ ของขอ้ มลู ดังนี้ (ภาพท่ี 1.3) 3.10 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9 3.2 3.2 22 22 22 3.6 3.7 22 22 2 2 2 ภำพที่ 1.3 การกาหนดรายละเอยี ดตวั แปรในหนา้ Variable View 3.1 Name สาหรบั การตัง้ ชื่อตัวแปร นิยมต้งั เปน็ ตวั อักษรภาษาองั กฤษหรือตัวเลข 3.2 Type สาหรับบอกลักษณะของข้อมูล ตามปกติจะเป็น Numeric ที่กาหนดตัวเลขไว้ 8 ตวั (Width) และเป็นทศนิยม 2 ตาแหน่ง (Decimal Places) หากเป็นการกรอกขอ้ ความ ให้เลอื ก String และกาหนดจานวนตวั อกั ษรทเี่ ป็นข้อมูลที่ตอ้ งกรอก (Characters) 3.3 Width สาหรบั กาหนดจานวนตวั เลขหรือตวั อกั ษร 3.4 Decimals สาหรบั กาหนดตาแหนง่ ทศนิยม 3.5 Label สาหรับอธิบายรายละเอียดของตัวแปรท่ีเป็นข้อความยาวได้มากกว่าช่ือตัวแปร สามารถตั้งเปน็ ภาษาไทยได้ ~3~

แบบฝกึ ปฏบิ ตั ทิ ่ี 1: เรยี นรเู้ บ้อื งตน้ กับโปรแกรมสาเรจ็ รปู SPSS Statistics 17.0 for windows 3.6 Values สาหรับกาหนดตัวเลขท่ีใช้แทนค่าหรือข้อความของคาตอบหรือข้อมูล เช่น ต้องการกาหนดให้เลข 1 แทน เพศชาย และเลข 2 แทน เพศหญงิ ให้พมิ พ์ตัวเลขในชอ่ ง Value และพิมพ์ ความหมายในชอ่ ง Value Label ทลี ะตัว หลังจากนนั้ กด Add เมือ่ ครบทกุ ตวั แล้ว ให้กด OK 3.7 Missing สาหรับกาหนดค่าคาตอบบางขอ้ ทขี่ าดหายไป นิยมกาหนดเป็น 9 กรณีเลขหลัก เดียว เป็น 99 กรณีเลข 2 หลัก หรืออาจกาหนดเป็นช่วง ท้ังนี้ค่า Missing ต้องไม่ซ้ากับข้อมูล หรือปล่อย วา่ งไว้ คา่ ท่ีขาดหายน้ไี ปโปรแกรมจะกาหนดเปน็ missing system 3.8 Columns สาหรบั กาหนดความกว้างของคอลมั น์ ในหน้า Data View 3.9 Align สาหรับจัดวางข้อมูลในหน้า Data View ว่าจะให้ชิดซ้าย (Left) ชิดขวา (Right) หรือจัดกึง่ กลาง (Center) 3.10 Measure สาหรับกาหนดระดับของตัวแปร 3 ระดบั ได้แก่ 1) Scale คือตัวแปรในมาตราช่วงสเกล (Interval Scale) และอัตราส่วนสเกล (Ratio Scale) 2) Ordinal คือตัวแปรในมาตราอันดับสเกล (Ordinal Scale) 3) Nominal คอื ตวั แปรในมาตรานามสเกล (Nominal Scale) 4. ใหน้ สิ ิตต้ังค่าตวั แปรและข้อมูลในหนา้ ต่าง Variable View ดังภาพที่ 1.4 (การกาหนด Values ดจู ากแบบสารวจข้อมูลพน้ื ฐานในภาคผนวก ก) ภำพที่ 1.4 นาเข้าข้อมลู ดว้ ยโปรแกรม SPSS Statistics 17.0 for windows 5. คลิกท่ี Data View เพ่อื ปอ้ นขอ้ มูล ชดุ ที่ 1 – 10 ดงั ภาพที่ 1.5 ~4~

แบบฝึกปฏิบตั ิท่ี 1: เรยี นรเู้ บ้ืองตน้ กบั โปรแกรมสาเรจ็ รูป SPSS Statistics 17.0 for windows ภำพที่ 1.5 ผลลพั ธ์จากการนาเข้าข้อมูลด้วยโปรแกรม SPSS Statistics 17.0 for windows กจิ กรรมที่ 2.2 นำเข้ำขอ้ มลู จำกโปรแกรม Excel 1. เปิดโปรแกรม SPSS Statistics 17.0 for windows 2. ปฏบิ ัตติ ามข้ันตอนดงั น้ี (ภาพท่ี 1.6) 1 3 2 5 6 4 7 8 ภำพท่ี 1.6 นาเข้าข้อมลู จากโปรแกรม Excel ~5~

แบบฝกึ ปฏิบตั ิที่ 1: เรยี นรเู้ บ้ืองตน้ กับโปรแกรมสาเร็จรูป SPSS Statistics 17.0 for windows 1) เลอื กเมนู File 2) เลอื กคาสง่ั Open 3) เลอื กคาส่ัง Data… จะปรากฏหน้าต่าง Open Data 4) เลอื ก Files of type เปน็ Excel 5) เลือกไฟล์ข้อมลู stat_in_PH.xls 6) เลอื กOpen 7) เลอื ก Read variable names form the first row of data เพอื่ ใหโ้ ปรแกรมนาชอื่ ตัวแปร (variable name) จากโปรแกรม excel มาด้วย 8) เลอื ก OK ภำพท่ี 1.7 ผลลพั ธจ์ ากการนาเข้าข้อมูลจากโปรแกรม Excel กจิ กรรมที่ 3 กำรใช้คำสง่ั Compute ในการวิเคราะห์ข้อมูลส่วนมากมีความจาเป็นที่ต้องจัดกระทากับข้อมูลที่มีอยู่เพ่ือการนาเสนอให้ ครอบคลุมหรือเพ่ือการคานวณค่าบางอย่าง เช่น จากการสอบถามน้าหนักและความสูงของนิสิตคณะ สาธารณสุขศาสตร์ สามารถนาข้อมูลมาคานวณเพื่อหาค่าดัชนีมวลกาย (BMI) ได้โดยท่ีไม่ต้องเก็บข้อมูล BMI จากตัวอย่างโดยตรง จากตัวอย่างดังกล่าวจะต้องสร้างตัวแปรใหม่เพ่ิมเติม โดยกาหนดเป็นตัวแปร BMI ซง่ึ คานวณจาก น้าหนัก (กิโลกรัม) หารดว้ ย ความสงู (เมตร2) มวี ิธกี ารคานวณโดยใช้โปรแกรม SPSS ~6~

แบบฝกึ ปฏิบตั ทิ ี่ 1: เรยี นรเู้ บอื้ งตน้ กบั โปรแกรมสาเร็จรปู SPSS Statistics 17.0 for windows ด้วยคาส่ัง Compute ที่มีทั้งแบบการใช้เคร่ืองหมายทางคณิตศาสตร์ และการใช้ฟังก์ชั่น นอกจากนี้ยังมี การคานวณแบบมีเง่อื นไข การเลอื กตวั แปรยอ่ ย และการจัดกลมุ่ ข้อมูล ดังนี้ กิจกรรมที่ 3.1 กำรคำนวณโดยใช้เครือ่ งหมำยทำงคณิตศำสตร์ 1. เปิดโปรแกรม SPSS เปิดไฟลข์ ้อมลู stat_in_ph เลอื กหนา้ ตา่ ง Data View 2. ปฏบิ ตั ิตามข้นั ตอนดงั นี้ (ภาพที่ 1.8) 1 2 3 4 5 6 ผลลพั ธ์ 7 8 ภำพท่ี 1.8 การคานวณโดยใชเ้ ครอื่ งหมายทางคณิตศาสตร์ 1) เลอื กเมนู Transform 2) เลือกคาสง่ั Compute Variable จะปรากฏหน้าต่าง Compute Variable ~7~

แบบฝกึ ปฏิบตั ทิ ่ี 1: เรยี นรเู้ บ้ืองตน้ กบั โปรแกรมสาเรจ็ รปู SPSS Statistics 17.0 for windows 3) พิมพ์ช่ือตัวแปรที่ต้องการนาผลไปแสดง ในช่อง Target Variable: (ในที่น้ีสร้างตัว แปรใหมค่ ือ BMI) 4) คลิกปุ่ม Type and Label เพ่อื กาหนดคุณสมบัติของตวั แปรใหม่ 5) ท่ีชอ่ ง Label กาหนดเปน็ “ดัชนีมวลกาย” 6) เลอื ก Continue เพ่ือกลับหน้าต่างเดิม 7) เลือกตัวแปรในช่องตัวแปร (ใต้ปุ่ม Type and Label) ให้ไปอยู่ในช่องทางขวา (ช่อง Numeric Expression) พรอ้ มเคร่ืองหมายการคานวณ (ในที่นี้ตอ้ งการคานวณ BMI โดยคานวณจาก BMI = นา้ หนัก (กโิ ลกรมั ) / ความสงู (เมตร2) การสร้างคาสั่ง/สูตรการคานวณในช่อง Numeric Expression โดยการคลิกที่ตัวแปร ท่ีต้องการในช่องทางซ้ายมือ และคลิกสัญลักษณ์ ส่วนสัญลักษณ์ทางคณิตศาสตร์เลือกได้จากด้านล่าง หรืออาจใชก้ ารพมิ พ์ทง้ั หมดได้ 8) เลอื ก OK กิจกรรมที่ 3.2 กำรคำนวณโดยใชฟ้ งั กช์ ัน่ ปฏบิ ัติตามขัน้ ตอนดังน้ี (ภาพท่ี 1.9) 1 3 7 ผลลพั ธ์ 2 4 6 5 8 ภำพที่ 1.9 การคานวณโดยใชฟ้ ังกช์ ัน่ ~8~

แบบฝกึ ปฏบิ ตั ทิ ่ี 1: เรยี นรเู้ บ้ืองตน้ กบั โปรแกรมสาเรจ็ รูป SPSS Statistics 17.0 for windows 1. เลือกเมนู Transform 2. เลอื กคาสงั่ Compute Variable จะปรากฏหนา้ ตา่ ง Compute Variable 3. พิมพ์ชื่อตัวแปรท่ีต้องการนาผลไปแสดง ในช่อง Target Variable: (ในที่นี้สร้างตัวแปรใหม่คือ gpa3) 4. เลือกคาส่ังทต่ี ้องการในกรอบ Function group (ในท่ีน้ี เลอื กคาสงั่ เก่ียวกับการคานวณค่าทาง สถิติ หาคา่ เฉลี่ย เลอื ก Statistical) 5. เลือก Mean เพื่อหาค่าเฉล่ียตัวแปรเกรดเฉล่ียสะสม ในช่ือตัวแปร “gpa3” จาก gpa 2 ตัว แปร คือ ตวั แปร gpa1 และ gpa2 6. เลอื ก เพื่อให้ function ย้ายเข้าไปอย่ใู นชอ่ ง numeric Expression 7. ในชอ่ ง numeric Expression เลอื กตวั แปรมาแทนดังน้ี MEAN(gpa1, gpa2) 8. เลอื ก OK กิจกรรมที่ 3.3 กำรสร้ำงตัวแปรใหมโ่ ดยกำรคำนวณแบบมเี งือ่ นไข เช่น ต้องการรู้ผลรวมของ gpa3 ของเพศชายเท่านั้น จะใช้เมนู Transform ด้วยคาสั่ง Compute เช่นเดิม มีวิธีคิดผลรวมและค่าเฉลี่ยเช่นเดิม ไม่ว่าโดยการใช้สัญลักษณ์ทางคณิตศาสตร์หรือ เมนู Function กต็ าม แต่ใหเ้ ลอื กใช้การสร้างเง่อื นไขตามวธิ ีการดังนี้ (ภาพที่ 1.10) 1. สร้างคาสั่งที่ต้องการคานวณตามวิธีการในกิจกรรม 3.1 หรือ 3.2 (กรณีน้ีต้องการหาค่าเฉลี่ย ตัวแปรเกรดเฉลี่ยสะสม ได้แก่ตัวแปร gpa1 และ gpa2 จึงใช้ Functions MEAN(gpa1, gpa2) เฉพาะ ของเพศชาย) 2. เลอื กปุ่ม If… เลือก Include if case satisfies condition: 3. ป้อนเง่ือนไขที่ต้องการ โดยการเลือกตัวแปรและรหัสของข้อมูลน้ัน (ในกรณีนี้คือเพศ และเพศ ทตี่ ้องการเลือกคอื เพศชาย มรี หสั ทีก่ าหนดไวค้ อื หมายเลข 1 ดงั น้นั จงึ กาหนด เพศ=1) 4. เลือก Continue เพือ่ กลับสหู่ น้าตา่ ง Compute Variable: (เงื่อนไขจะปรากฏตอ่ จากปุม่ If…) 5. เลอื ก OK ~9~

แบบฝึกปฏบิ ตั ิที่ 1: เรียนรเู้ บอื้ งตน้ กับโปรแกรมสาเรจ็ รปู SPSS Statistics 17.0 for windows 3 7 ผลลพั ธ์ 1 4 2 6 5 8 9 10 ภำพที่ 1.10 การสรา้ งตัวแปรใหม่โดยการคานวณแบบมีเง่ือนไข กิจกรรมที่ 4 กำรใชค้ ำสัง่ recode ใช้ในการเปลี่ยนค่าของข้อมูล เช่น เดิมกาหนดค่าของข้อมูลให้มีทิศทางตรงข้ามกับทัศนคติ (1 = มากท่ีสุด, 2 = มาก, 3 = ปานกลาง, 4 = น้อย, 5 = น้อยที่สุด) แต่ต้องการกาหนดค่าของข้อมูลใหม่ให้มี ทิศทางเดียวกบั ทัศนคติ (5 = มากที่สุด, 4 = มาก, 3 = ปานกลาง, 2 = น้อย, 1 = น้อยท่สี ุด) เราสามารถ แปลงคา่ ของข้อมลู ใหมไ่ ดโ้ ดยใช้คาสงั่ recode ตามวธิ ีการดังนี้ (ภาพที่ 1.11) ~ 10 ~

แบบฝึกปฏิบตั ทิ ี่ 1: เรียนรเู้ บอ้ื งตน้ กบั โปรแกรมสาเรจ็ รูป SPSS Statistics 17.0 for windows 1 3 2 4 5 6 7 8 9 8 9 0 0 10 10 0 1111 12 0 12 0 ผลลพั ธ์ ภำพที่ 1.11 การใช้คาสง่ั recode 1. เลือกเมนู Transform 2. เลอื กคาสัง่ Recode into Different Variables (เมอื่ ต้องการสร้างตัวแปรใหม่) หรือเลือก Recode into Same Variables (เมอื่ ต้องการ save ขอ้ มูลทบั ตัวแปรเดมิ ) ในท่นี ้ีเลือก Recode into Different Variables จะปรากฏหนา้ ตา่ ง Recode into Different Variables 3. เลือกตวั แปรทต่ี ้องการแปลงค่าลงในชอ่ ง Numeric Variable-->Output Variable (ในที่นี้ เลือก attitude) 4. พิมพช์ ่อื ตวั แปรใหม่ลงในช่อง Name (ในที่น้ีพิมพช์ ่ือ atti_n) 5. กาหนดคาอธบิ ายตวั แปรลงในช่อง Label (ในท่ีน้ีพิมพ์ว่า ทศั นคติท่ปี รบั คา่ ใหม)่ 6. เลอื ก Change เพอื่ ให้ตวั แปรใหมย่ ้ายเขา้ ไปในชอ่ ง Numeric Variable-->Output Variable 7. เลือก Old and New Values เพ่ือกาหนดคา่ ของตวั แปรใหม่แทนที่ตวั แปรเกา่ ~ 11 ~

แบบฝึกปฏบิ ตั ิที่ 1: เรียนรเู้ บ้ืองตน้ กับโปรแกรมสาเรจ็ รูป SPSS Statistics 17.0 for windows 8. ช่อง Old Value สาหรับกาหนดค่าของตัวแปรเก่าทีต่ ้องการเปล่ียนแปลง สามารถกาหนดเป็น ตวั เลขเดย่ี วทชี่ อ่ ง Value หรอื กาหนดเป็นชว่ งท่ชี ่อง Range ซ่ึงมี 3 กรณี ไดแ้ ก่ ทราบขอบเขตลา่ ง-บน ทราบเฉพาะขอบเขตบน และทราบเฉพาะขอบเขตล่าง (ในที่นกี้ าหนดเป็นตวั เลขเดี่ยว) 9. ช่อง New Value สาหรับกาหนดค่าของตัวแปรใหม่ท่ีต้องการกาหนดให้เปน็ 10. เลือก Add เพอ่ื ให้คา่ ย้ายเข้าไปอยใู่ นชอ่ ง Old --> New 11. เลอื ก Continue 12. เลือก OK กจิ กรรมที่ 5 กำรใช้คำส่งั Select Cases เป็นการปฏิบัติท่ีมีความใกล้เคียงกับการสร้างตัวแปรใหม่โดยการคานวณแบบมีเง่ือนไขตาม กจิ กรรม 3.3 แต่เป็นการเรียกข้อมูลเฉพาะที่ต้องการขึ้นมาเพ่ือคานวณค่า หรือทาการวิเคราะห์ผลจากตัว แปรเดิม ไม่มีการสร้างตัวแปรใหม่ เช่น ต้องการเลือกตัวอย่างเฉพาะเพศหญิงเท่าน้ันมาวิเคราะห์ข้อมูล ตามวิธีการดงั น้ี (ภาพที่ 1.12) 1 ผลลพั ธ์ 3 4 2 5 67 ภำพท่ี 1.12 การใชค้ าสั่ง Select Cases ~ 12 ~

แบบฝึกปฏบิ ตั ิที่ 1: เรียนรเู้ บอ้ื งตน้ กับโปรแกรมสาเรจ็ รูป SPSS Statistics 17.0 for windows 1. เลอื กเมนู Data 2. เลือกคาส่งั Select Cases จะปรากฏหนา้ ต่าง Select Cases 3. เลอื กที่ If condition is satisfied (หากต้องการยกเลกิ การเลือก ให้เลือกที่ All cases) 4. เลือก If จะปรากฏหน้าต่าง If 5. เลือกตวั แปรท่ีต้องการเลือกพร้อมทง้ั กาหนดเง่ือนไข (ในท่ีน้ี เลือกตัวแปรเพศ มีรหัสที่กาหนด ไวค้ อื หมายเลข 2 ดังนน้ั จงึ กาหนด เพศ=2) 6. เลอื ก Continue เพ่ือกลบั สหู่ น้าต่าง Select Cases (เงื่อนไขจะปรากฏตอ่ จากปมุ่ If…) 7. เลอื ก OK กจิ กรรมที่ 6 กำรใชค้ ำส่ัง Sort case ใช้ในการจัดเรียงลาดับข้อมูลจากมากไปน้อย หรือจากน้อยไปมาก ตามลักษณะของตัวแปรต่างๆ เช่น ต้องการจัดเรียงข้อมูลทั้งหมดตามลาดับความสูง จากน้อยไปมาก สามารถใช้คาสั่ง Sort case ตาม วิธกี ารดงั นี้ (ภาพท่ี 1.13) 1. เลอื กเมนู Data 2. เลอื กคาสงั่ Sort Cases จะปรากฏหน้าตา่ ง Sort Cases 3. เลือกตวั แปร ความสงู (height) เข้าไปทีช่ ่อง Sort by: โดยกด 4. เลือก Ascending เพื่อจัดเรยี งขอ้ มูลจากนอ้ ยไปหามาก 5. เลือก OK 1 ผลลพั ธ์ 3 2 4 5 ภำพที่ 1.13 การใช้คาสงั่ Sort Cases กจิ กรรมที่ 7 กำรใชค้ ำส่ัง Frequency คาสั่ง Frequency ใช้สาหรับวิเคราะห์ค่าความถ่ีและร้อยละของแต่ละตัวแปร ในกรณีท่ีไม่เลือก คาสั่งย่อยเพิ่มเติม และนอกจากน้ียังมีเมนู Statistics เพ่ือใช้สาหรับวิเคราะห์ค่าสถิติพรรณนาอื่นๆ เช่น การวัดแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลาง (Mean, Median, Mode, Sum) การวัดการกระจาย (SD, Variance, ~ 13 ~

แบบฝกึ ปฏบิ ตั ิที่ 1: เรยี นรเู้ บอ้ื งตน้ กับโปรแกรมสาเร็จรปู SPSS Statistics 17.0 for windows Rang, Minimum, Maximum, SE) ดังนั้นจึงใช้ในการวิเคราะห์ได้ทั้งข้อมูลท่ีมีลักษณะเชิงคุณภาพและ เชิงปริมาณ โจทย์: 1. ตอ้ งการทราบวา่ จานวนและรอ้ ยละของการสอบเข้ามหาวทิ ยาลัยเปน็ เทา่ ไร ปฏิบัติ: รายละเอียดตามขัน้ ตอนดงั น้ี (ภาพท่ี 1.14) 1. เลอื กเมนู Analyze 2. เลอื กคาส่งั Descriptive Statistics 3. เลอื กคาสัง่ Frequencies…จะปรากฏหน้าต่าง Frequencies 4. เลือกตวั แปร วธิ กี ารสอบเข้า (enter) เข้าไปทชี่ ่อง Variable(s): โดยกด 5. เลือก OK 1 3 2 4 5 ภำพท่ี 1.14 การใช้คาส่ัง Frequency สาหรบั ข้อมูลเชงิ คณุ ภาพ ผลลพั ธ์: Statistics 76 วธิ กี ารสอบเขา้ มหาวทิ ยาลัย 2 N Valid Missing วธิ กี ารสอบเขา้ มหาวทิ ยาลยั Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid โควตา้ 41 52.6 53.9 53.9 เอ็นทรา้ นซ์ 35 44.9 46.1 100.0 Total 76 97.4 100.0 System 2 2.6 Missing Total 78 100.0 ~ 14 ~

แบบฝกึ ปฏิบตั ทิ ี่ 1: เรยี นรเู้ บื้องตน้ กับโปรแกรมสาเรจ็ รูป SPSS Statistics 17.0 for windows ผลลัพธ์จากโปรแกรม SPSS แปลผลได้ว่า นิสิตจานวน 76 คน มีนิสิตที่สอบเข้าด้วยวิธีโควตา จานวน 41 คน คิดเป็นร้อยละ 53.9 และมีนิสิตที่สอบเข้าด้วยวิธีเอนทรานซ์ จานวน 35 คน คิดเป็นร้อย ละ 46.1 ดังตารางที่ 1.1 โจทย์: 2. ต้องการทราบว่าค่าสถิติพรรณนา mean (sd) และ median (minimum, maximum) ของ ความสงู เป็นเท่าไร ปฏิบตั ิ: รายละเอยี ดตามข้ันตอนดงั นี้ (ภาพท่ี 1.15) 1. เลือกเมนู Analyze 2. เลือกคาสง่ั Descriptive Statistics 3. เลอื กคาสงั่ Frequencies…จะปรากฏหนา้ ตา่ ง Frequencies 4. เลอื กตวั แปร ความสูง (height) เขา้ ไปทช่ี อ่ ง Variable(s): โดยกด 5. เลอื กคาสั่งย่อย Statistics… 6. จะปรากฏหน้าต่าง Frequencies Statistics เลือกค่า Central Tendency เป็น Mean และ Mode 7. เลือกค่า Dispersion เป็น Std. deviation, Minimum และ Maximum 8. เลือก Continue 9. เลอื ก OK 1 3 5 2 4 6 9 7 8 ภำพท่ี 1.15 การใชค้ าส่ัง Frequency สาหรบั ขอ้ มลู เชงิ ปริมาณ ~ 15 ~

แบบฝกึ ปฏบิ ตั ทิ ่ี 1: เรยี นรเู้ บ้อื งตน้ กบั โปรแกรมสาเรจ็ รูป SPSS Statistics 17.0 for windows ผลลัพธ์: Statistics ความสงู N Valid 78 0 Missing Mean 162.64 Median 160.50 Std. Deviation Minimum 7.483 Maximum 150 181 ผลลัพธ์จากโปรแกรม SPSS แปลผลได้ว่า นิสิตจานวน 78 คน มีความสูงเฉล่ีย 162.64 เซนติเมตร (ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน เทา่ กับ 7.48) และมธั ยฐานเท่ากับ 160.5 เซนติเมตร (ค่าต่าสุด 150, คา่ สงู สดุ 181.00) ดงั ตารางท่ี 1.1 ตำรำงท่ี 1.1 ขอ้ มลู ของนิสิต จานวน 78 คน ตวั แปร จำนวน รอ้ ยละ วธิ ีการสอบเขา้ (n=76) 41 53.9 โควตา 35 46.1 เอน็ ทร้านซ์ 162.64 (7.48) ความสงู (เซนตเิ มตร) 160.50 (150, 181) คา่ เฉล่ีย (สว่ นเบยี่ งเบนมาตรฐาน) มธั ยฐาน (คา่ ต่าสุด, คา่ สงู สุด) กิจกรรมที่ 8 กำรใชค้ ำสง่ั Descriptive คาสั่ง Descriptive ใช้สาหรับพรรณนาลักษณะของข้อมูลแต่ละตัวแปร เช่น ค่าสูงสุด ค่าต่าสุด ค่าเฉล่ีย ค่าเบ่ียงเบนมาตรฐาน เป็นต้น ใช้ได้กับข้อมูลที่มีลักษณะเชิงปริมาณ เช่น อายุ ความสูง น้าหนัก เป็นตน้ โจทย์: ต้องการทราบวา่ คา่ เฉลยี่ ส่วนเบ่ียงเบนมาตรฐาน คา่ ต่าสุดและค่าสูงสดุ ของความสูงมีค่าเท่าไร ปฏิบัติ: รายละเอียดตามขั้นตอนดงั น้ี (ภาพที่ 1.16) ~ 16 ~

แบบฝกึ ปฏิบตั ิท่ี 1: เรยี นรเู้ บือ้ งตน้ กับโปรแกรมสาเรจ็ รูป SPSS Statistics 17.0 for windows 12 3 45 7 6 ภำพท่ี 1.16 การใชค้ าสั่ง Descriptive 1. เลือกเมนู Analyze 2. เลอื กคาสง่ั Descriptive Statistics 3. เลอื กคาส่งั Descriptives…จะปรากฏหน้าต่าง Descriptives 4. เลือกตวั แปร ความสงู (height) เข้าไปทชี่ ่อง Variable(s): โดยกด 5. เลือกคาสัง่ ย่อย Options เพ่ือกาหนดสถติ ิพรรณนา จะปรากฏหน้าตา่ ง Descriptives: Options (โปรแกรมจะกาหนดค่า default ไว้ให้ คือ Mean, SD, Minimum, Maximum) หากไม่ ต้องการคา่ อื่นๆ เพิ่มเติมไมต่ ้องเลือกที่ Options ตามขน้ั ตอนท่ี 5 น้ี 6. เลอื ก Continue 7. เลือก OK ผลลัพธ์ : Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation ความสงู 78 150 181 162.64 7.483 Valid N (listwise) 78 ผลลัพธ์จากโปรแกรม SPSS แปลผลได้ว่า นิสิตจานวน 78 คน มีความสูงเฉลี่ย 162.64 เซนติเมตร ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน เท่ากับ 7.48 เซนติเมตร โดยมีความสูงต่าสุด เท่ากับ 150.00 เซนตเิ มตร และความสงู มากสดุ เทา่ กับ 181.00 เซนติเมตร ~ 17 ~

แบบฝกึ ปฏิบตั ทิ ี่ 1: เรยี นรเู้ บอ้ื งตน้ กบั โปรแกรมสาเรจ็ รูป SPSS Statistics 17.0 for windows กำรใชค้ ำสงั่ Explore กจิ กรรมที่ 9 ใช้สาหรับตรวจสอบลักษณะทั่วไปของข้อมูล และสามารถใช้คาส่ังสร้างกราฟ เพ่ือดูลักษณะ ความสัมพนั ธแ์ ละการกระจายตวั ของขอ้ มลู ได้ โจทย์: ต้องการทราบว่าค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ค่าต่าสุดและค่าสูงสุด ของส่วนสูงนิสิตเมื่อ จาแนกตามเพศมีค่าเท่าไร ปฏิบัติ: รายละเอียดตามข้ันตอนดังน้ี (ภาพท่ี 1.17) 1. เลอื กเมนู Analyze 2. เลอื กคาส่งั Descriptive Statistics 3. เลอื กคาสั่ง Explore…จะปรากฏหน้าตา่ ง Explore 4. เลือกตวั แปร ความสงู (height) เข้าไปทช่ี อ่ ง Dependent List: โดยกด 5. เลือกตัวแปร เพศ (sex) เข้าไปท่ีช่อง Factor List: โดยกด 6. เลือก Statistics เพื่อต้องการค่าสถิติเท่าน้ัน (หากต้องการกราฟเพียงอย่างเดียวเลือก Plots หรือหากต้องการท้งั ค่าสถิตแิ ละกราฟเลือก Both) 7. เลือกคาสั่งย่อย Statistics จะปรากฏหน้าต่าง Explore: Statistics เพื่อกาหนดค่าสถิติที่ ต้องการ (โปรแกรมต้ังค่า default ไว้เป็น Descriptive) หากไม่ต้องการค่าอื่นๆ เพิ่มเติมไม่ต้องเลือกท่ี Statistics ตามขนั้ ตอนท่ี 7 น้ี 8. เลือก Continue 9. เลือก OK 12 47 3 5 6 9 8 ภำพที่ 1.17 การใช้คาสัง่ Explore ~ 18 ~

แบบฝึกปฏิบตั ทิ ่ี 1: เรยี นรเู้ บ้ืองตน้ กับโปรแกรมสาเรจ็ รูป SPSS Statistics 17.0 for windows ผลลพั ธ์ : Explore Case Processing Summary Cases Valid Missing Total N Percent เพศ N Percent N Percent ชาย 16 100.0% ความสงู หญงิ 16 100.0% 0 .0% 62 100.0% 62 100.0% 0 .0% Descriptives เพศ Statistic Std. Error ชาย ความสงู Mean 171.19 1.681 95% Confidence Interval for Lower Bound 167.60 Mean Upper Bound 174.77 5% Trimmed Mean 171.26 Median 171.00 Variance 45.229 Std. Deviation 6.725 Minimum 160 Maximum 181 Range 21 Interquartile Range 11 Skewness -.140 .564 Kurtosis -.698 1.091 หญงิ Mean 160.44 .756 95% Confidence Interval for Lower Bound 158.92 Mean Upper Bound 161.95 5% Trimmed Mean 160.25 Median 159.50 Variance 35.463 Std. Deviation 5.955 Minimum 150 Maximum 175 Range 25 Interquartile Range 9 Skewness .538 .304 Kurtosis -.073 .599 ผลลัพธ์จากโปรแกรม SPSS จะได้ว่า ตัวอย่างนิสิตเพศชายจานวน 16 คน มีความสูงเฉลี่ย 171.19 เซนติเมตร ส่วนเบ่ียงเบนมาตรฐาน เท่ากับ 6.73 เซนติเมตร และท่ีช่วงความเช่ือม่ัน 95% ประชากรนสิ ติ ชายมคี วามสงู อย่รู ะหว่าง 167.60 ถึง 174.77 เซนติเมตร ~ 19 ~

แบบฝกึ ปฏิบตั ิที่ 1: เรียนรเู้ บอ้ื งตน้ กับโปรแกรมสาเรจ็ รปู SPSS Statistics 17.0 for windows ตวั อยา่ งนิสติ เพศหญิงจานวน 62 คน มีความสูงเฉลีย่ 160.44 เซนติเมตร ส่วนเบ่ียงเบนมาตรฐาน เท่ากับ 5.96 เซนติเมตร และท่ีช่วงความเชื่อม่ัน 95% ประชากรนิสิตหญิงมีความสูงอยู่ระหว่าง 158.92 ถึง 161.95 เซนติเมตร แสดงดังตารางที่ 1.2 ตำรำงท่ี 1.2 การประมาณค่าความสูงนิสติ จาแนกตามเพศ เพศ ควำมสูง (เซนตเิ มตร) ชาย (n = 16) ���̅���(sd) 95% ชว่ งเช่ือม่นั หญงิ (n = 62) 171.19 (6.73) 167.60 ถงึ 174.77 160.44 (5.96) 158.92 ถงึ 161.95 กจิ กรรมที่ 10 กำรใช้คำสัง่ Crosstabs ใช้สาหรับดูจานวนของข้อมูลที่มีค่าของตัวแปรตั้งแต่สองค่าขึ้นไปโดยอยู่ในหน่วยสังเกต (Observation) เดียวกัน ร่วมกันระหว่าง 2 ตัวแปร นั่นคือ ใช้สาหรับสร้างตารางจาแนกสองทาง (Two- Way Table) เพ่อื ดคู วามสมั พนั ธข์ องข้อมลู และการเกิดเหตุการณ์รว่ มกนั โจทย์: ต้องการสร้างตารางจาแนกสองทางเพ่ือแสดงจานวนและร้อยละของการเกิดเหตุการณ์ร่วมกัน ระหวา่ งสขุ ภาพจติ กอ่ นเขา้ เรยี นวชิ าสถติ ิสาธารณสุขและสขุ ภาพจติ หลังเขา้ เรียนวชิ าสถติ สิ าธารณสุข ปฏิบตั ิ: รายละเอียดตามข้ันตอนดังน้ี (ภาพที่ 1.18) 1. เลือกเมนู Analyze 2. เลอื กคาสงั่ Descriptive Statistics 3. เลอื กคาส่ัง Crosstabs…จะปรากฏหน้าต่าง Crosstabs 4. เลือกตัวแปร สุขภาพจิตก่อนเข้าเรียนวิชาสถิติสาธารณสุข (pre_mh) เข้าไปท่ีช่อง Row(s): โดยกด 5. เลือกตวั แปร สุขภาพจติ หลงั เข้าเรยี นวชิ าสถติ ิสาธารณสขุ (post_mh) เขา้ ไปที่ชอ่ ง Column(s): โดยกด 6. เลือก Cell จะปรากฏหน้าต่าง Cell Display 7. เลือก Total เพ่ือคานวณค่าเปอร์เซ็นต์รวมจากข้อมูลท้ังหมด (นอกจากน้ีในส่วนของ Percentages ยังสามารถเลือก Row เพอื่ คานวณเปอร์เซ็นต์ในแนวแถว หรือเลอื ก Column เพื่อคานวณ ในแนวคอลมั น์ 8. เลือก Continue 9. เลือก OK ~ 20 ~

แบบฝกึ ปฏิบตั ทิ ่ี 1: เรียนรเู้ บอ้ื งตน้ กับโปรแกรมสาเร็จรปู SPSS Statistics 17.0 for windows 12 3 4 6 5 7 98 ภำพท่ี 1.18 การใชค้ าส่งั Crosstabs ผลลพั ธ์ : Case Processing Summary Cases Valid Missing Total N Percent N Percent N Percent 78 100.0% สขุ ภาพจติ กอ่ นเรยี น * 78 100.0% 0 .0% สขุ ภาพจติ หลงั เรยี น สุขภาพจติ ก่อนเรียน * สุขภาพจติ หลังเรียน Crosstabulation สุขภาพจิตหลงั เรียน มีความเครียด ไม่มีความเครียด Total 32 สขุ ภาพจติ กอ่ นเรยี น มคี วามเครยี ด Count 25 7 Total 41.0% ไมม่ คี วามเครยี ด % of Total 32.1% 9.0% 46 Count 20 26 59.0% % of Total 25.6% 33.3% 78 Count 45 33 100.0% % of Total 57.7% 42.3% ~ 21 ~

แบบฝกึ ปฏบิ ตั ทิ ี่ 1: เรียนรเู้ บ้อื งตน้ กบั โปรแกรมสาเร็จรปู SPSS Statistics 17.0 for windows ผลลัพธ์จากโปรแกรม SPSS จะได้ว่า จากนิสิตจานวน 78 คน มีนิสิตท่ีก่อนเข้าเรียนเครียดและ หลังเข้าเรียนเครียด จานวน 25 คน (คิดเป็นร้อยละ 32.1 ของนิสิตท้ังหมด) มีนิสิตที่ก่อนเข้าเรียนเครียด แต่หลังเข้าเรียนไม่เครียด จานวน 7 คน (คิดเป็นร้อยละ 9.0 ของนิสิตทั้งหมด) มีนิสิตที่ก่อนเข้าเรียนไม่ เครยี ดแต่หลงั เข้าเรียนเครียด จานวน 20 คน (คิดเป็นรอ้ ยละ 25.6 ของนิสติ ทงั้ หมด) และมนี สิ ิตท่ีก่อนเข้า เรยี นไม่เครยี ดและหลังเข้าเรียนไมเ่ ครียด จานวน 26 คน (คิดเปน็ รอ้ ยละ 33.3 ของนิสิตท้ังหมด) แสดงดัง ตารางท่ี 1.3 ตำรำงที่ 1.3 ตารางจาแนกสองทางแสดงจานวนและรอ้ ยละของสุขภาพจิตกอ่ นและหลังเข้าเรยี นของนิสติ สขุ ภำพจิตกอ่ นเขำ้ เรยี น สุขภำพจติ หลงั เข้ำเรยี น (จำนวน, รอ้ ยละ) รวม เครียด เครียด ไมเ่ ครยี ด 32 (41.0) ไมเ่ ครยี ด 46 (59.0) รวม 25 (32.1) 7 (9.0) 78 (100) 20 (25.6) 26 (33.3) 45 (57.7) 33 (42.3) กิจกรรมที่ 11 กำรใชค้ ำส่ัง Graphs ในกำรสรำ้ งกรำฟ/แผนภูมิต่ำงๆ 11.1 กรำฟแท่ง (Bar graph) ใช้แสดงความถ่ีหรือร้อยละของข้อมูลเชิงคุณภาพ หรือข้อมลู เชิงปริมาณท่ี จดั กลุ่ม โจทย์: ต้องการสร้างกราฟแท่งเพือ่ แสดงจานวนของเพศชายและเพศหญิง ปฏบิ ตั ิ: รายละเอียดตามขนั้ ตอนดังน้ี (ภาพที่ 1.19) 1. เลอื กเมนู Graphs 2. เลือกคาส่งั Legacy Dialog 3. เลือกคาส่งั Bar…จะปรากฏหน้าตา่ ง Bar Charts 4. เลอื ก Simple เพื่อสร้างกราฟแท่งเชงิ เดย่ี ว 5. เลอื ก Define 6. เลือกตวั แปร เพศ (sex) ใสเ่ ข้าไปในช่อง Category Axis: 7. เลือก OK (อาจเลอื กคาสง่ั ยอ่ ยอืน่ ๆ เพ่ิมเตมิ เพื่อกาหนดรายละเอียดของกราฟ) ~ 22 ~

แบบฝกึ ปฏิบตั ทิ ี่ 1: เรียนรเู้ บอื้ งตน้ กบั โปรแกรมสาเร็จรปู SPSS Statistics 17.0 for windows 12 3 6 4 57 ภำพที่ 1.19 การสรา้ งกราฟแท่ง ผลลพั ธ์: ภำพที่ 1.20 ผลลัพธ์จากการสร้างกราฟแทง่ 11.2 กรำฟเสน้ (Line graph) ใชแ้ สดงความถี่ของขอ้ มลู เชงิ ปริมาณ โจทย:์ ตอ้ งการสรา้ งกราฟเส้นเพอื่ แสดงอายุของนิสติ ปฏบิ ัติ: รายละเอยี ดตามข้นั ตอนดงั นี้ (ภาพท่ี 1.21) ~ 23 ~

แบบฝกึ ปฏิบตั ิที่ 1: เรยี นรเู้ บ้อื งตน้ กบั โปรแกรมสาเร็จรูป SPSS Statistics 17.0 for windows 1. เลอื กเมนู Graphs 2. เลือกคาสง่ั Legacy Dialog 3. เลือกคาส่ัง Line…จะปรากฏหน้าต่าง Line Charts 4. เลอื ก Simple เพื่อสร้างกราฟเสน้ เชงิ เดย่ี ว 5. เลอื ก Define 6. เลือกตัวแปร อายุ (age) ใส่เขา้ ไปในช่อง Category Axis: 7. เลอื ก OK (อาจเลือกคาสั่งย่อยอ่นื ๆ เพ่ิมเติม เพอื่ กาหนดรายละเอียดของกราฟ) 1 2 3 6 4 ผลลพั ธ์: 57 ภำพท่ี 1.21 การสรา้ งกราฟเสน้ ภำพที่ 1.22 ผลลัพธ์จากการ สร้างกราฟเส้น ~ 24 ~

แบบฝึกปฏิบตั ทิ ่ี 1: เรียนรเู้ บ้อื งตน้ กับโปรแกรมสาเรจ็ รปู SPSS Statistics 17.0 for windows 11.3 กรำฟวงกลม (Pia graph) ใชแ้ สดงความถี่หรือร้อยละของขอ้ มลู เชิงคุณภาพ หรอื ข้อมูลเชิงปรมิ าณ ทจ่ี ัดกลมุ่ โจทย:์ ต้องการสรา้ งกราฟวงกลมเพ่ือแสดงร้อยละของนสิ ิตทอ่ี าศยั อยู่ตามภมู ิลาเนาตา่ งๆ ปฏบิ ตั ิ: รายละเอียดตามขน้ั ตอนดังนี้ (ภาพที่ 1.23) 1. เลอื กเมนู Graphs 2. เลอื กคาส่งั Legacy Dialog 3. เลอื กคาสง่ั Pie…จะปรากฏหน้าตา่ ง Pie Charts 4. เลือก Summaries for groups of cases 5. เลือก Define 6. เลือกตัวแปร ภูมลิ าเนา (district) ใส่เข้าไปในช่อง Category Axis: 7. เลอื ก OK (อาจเลอื กคาสั่งย่อยอน่ื ๆ เพิม่ เติม เพ่อื กาหนดรายละเอียดของกราฟ) 12 3 6 4 57 ภำพท่ี 1.23 การสรา้ งกราฟวงกลม ผลลัพธ์: ภำพที่ 1.24 ผลลัพธจ์ ากการ สร้างกราฟวงกลม ~ 25 ~

แบบฝึกปฏิบตั ิที่ 1: เรยี นรเู้ บือ้ งตน้ กบั โปรแกรมสาเร็จรูป SPSS Statistics 17.0 for windows 11.4 Scatter Plot ใชแ้ สดงความสมั พนั ธ์ระหวา่ งข้อมูลเชงิ ปริมาณ โจทย์: ตอ้ งการสร้าง Scatter Plot เพื่อแสดงความสมั พันธ์ระหว่างความสูงกับนา้ หนัก ปฏิบัติ: รายละเอยี ดตามขัน้ ตอนดังน้ี (ภาพที่ 1.25) 1. เลอื กเมนู Graphs 2. เลอื กคาสั่ง Legacy Dialog 3. เลือกคาสงั่ Scatter/Dot…จะปรากฏหน้าตา่ ง Scatter/Dot 4. เลอื ก Simple Scatter 5. เลอื ก Define 6. เลือกตวั แปร ความสูง (height) ใส่เขา้ ไปในช่อง Y Axis: 7. เลอื กตัวแปร นา้ หนัก (weight) ใสเ่ ขา้ ไปในชอ่ ง X Axis: 8. เลือก OK (อาจเลือกคาส่ังย่อยอน่ื ๆ เพ่มิ เติม เพอ่ื กาหนดรายละเอยี ดของกราฟ) 12 6 7 3 4 8 5 ภำพที่ 1.25 การสร้างกราฟ Scatter Plot ผลลพั ธ์: ภำพที่ 1.26 ผลลัพธ์จากการสรา้ ง กราฟ Scatter Plot ~ 26 ~

แบบฝึกปฏบิ ตั ทิ ่ี 1: เรยี นรเู้ บ้ืองตน้ กบั โปรแกรมสาเรจ็ รปู SPSS Statistics 17.0 for windows 11.5 Histogram ใชด้ ลู กั ษณะการกระจายหรอื การแจกแจงของขอ้ มลู เชงิ ปริมาณ โจทย:์ ต้องการสรา้ ง histogram เพ่อื ดูการกระจายของข้อมลู น้าหนกั ปฏบิ ตั ิ: รายละเอียดตามข้ันตอนดังนี้ (ภาพที่ 1.27) 1. เลอื กเมนู Graphs 2. เลอื กคาสง่ั Legacy Dialog 3. เลือกคาส่งั Histogram…จะปรากฏหนา้ ตา่ ง Histogram 4. เลือกตัวแปร น้าหนัก (weight) ใส่เข้าไปในชอ่ ง Variable: 5. เลอื ก Display normal curve เพอ่ื สร้างเส้นโค้งของการแจกแจงปกติ 6. เลอื ก OK 12 4 5 3 6 ภำพที่ 1.27 การสรา้ งกราฟ Histogram ผลลัพธ์: ภำพที่ 1.28 ผลลพั ธ์จากการสรา้ งกราฟ Histogram ~ 27 ~

แบบฝกึ ปฏิบตั ิท่ี 1: เรยี นรเู้ บ้ืองตน้ กบั โปรแกรมสาเรจ็ รูป SPSS Statistics 17.0 for windows แบบฝึกปฏิบัติ 1. จากขอ้ มลู ระดับไขมันในเลอื ดของผปู้ ่วยจานวน 50 คน จงใช้คาสั่งจากโปรแกรม SPSS คานวณหาคา่ คา่ เฉลี่ยเลขคณิต ค่ามัธยฐาน คา่ ฐานนยิ ม ค่าสว่ นเบยี่ งเบนมาตรฐานค่าพิสัย 270 240 200 210 202 245 228 245 225 269 243 150 300 306 331 285 296 208 358 263 189 215 282 306 295 222 245 181 260 262 245 281 185 419 235 316 365 256 289 185 273 239 273 185 335 325 245 328 256 275 2. จากตารางแสดงนา้ หนักและความสงู ของนิสติ จานวน 10 คน จงใช้คาสงั่ จากโปรแกรม SPSS เพื่อ คานวณค่าดชั นีมวลกาย คนท่ี 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ควำม 157.00 163.50 153.25 175.50 180.00 156.46 165.25 176.15 160.00 145.35 สูง น้ำหนกั 55.75 56.00 45.00 58.25 68.00 50.20 65.00 75.25 50.00 40.00 3. จากข้อ 2 คนทม่ี ดี ัชนมี วลกาย BMI = 18 - 23 kg/ m2 จัดอยู่ในกลุ่มน้าหนักตัวปกต,ิ BMI < 18 จดั อยู่ ในกลุ่มน้าหนักตัวน้อย และ BMI > 23 kg/ m2 จัดอยู่ในกลุ่มน้าหนักตัวมาก จงใช้คาส่ังจากโปรแกรม SPSS เพือ่ สรุปขอ้ มูลการจัดระดับนา้ หนักตัวของนิสิตทัง้ 10 คน พรอ้ มทง้ั นาเสนอดว้ ยกราฟทเี่ หมาะสม ~ 28 ~

แบบฝกึ ปฏบิ ตั ทิ ่ี 2 การเปรยี บเทยี บคา่ เฉล่ยี ระหวา่ งประชากร วัตถปุ ระสงค์ 1. สามารถใช้โปรแกรม SPSS for Windows ในการทดสอบขอ้ ตกลงเบ้อื งต้น (Assumption) ของ การใชส้ ถติ ิ t-test ได้ 2. สามารถใช้โปรแกรม SPSS for Windows ในการวเิ คราะห์ข้อมูลดว้ ย One Sample t-test ได้ 3. สามารถใช้โปรแกรม SPSS for Windows ในการวเิ คราะห์ข้อมูลด้วย Independent Samples t- test ได้ 4. สามารถใชโ้ ปรแกรม SPSS for Windows ในการวเิ คราะห์ข้อมลู ดว้ ย Paired Samples t-test ได้ 5. สามารถใชโ้ ปรแกรม SPSS for Windows ในการวเิ คราะหข์ อ้ มลู ดว้ ยสถติ ิไม่องิ พารามเิ ตอรไ์ ด้ ทบทวนความรจู้ ากการบรรยาย สถิติทดสอบ t–test กระทาอยู่บนการแจกแจงแบบที (t–distribution) เป็นการทดสอบความ แตกต่างของค่าเฉล่ียระหว่างข้อมูลของประชากรหน่ึงกลุ่มและสองกลุ่ม เพื่อใช้พิสูจน์ว่าค่าเฉลี่ยของกลุ่ม ตวั อย่างท่ีนามาเปรียบเทียบกันน้ันแตกต่างกันหรือไม่ การเลือกใช้สถิติทดสอบ t-test มีข้อตกลงเบ้ืองต้น (Assumption) ท่ีแตกต่างกันเป็น 3 กรณี คือ การทดสอบค่าเฉล่ียของประชากรกลุ่มเดียว การทดสอบ ความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยของประชากร 2 กลุ่มที่เป็นอิสระต่อกัน และการทดสอบความแตกต่าง ระหวา่ งคา่ เฉลยี่ ของประชากร 2 กล่มุ ทไ่ี ม่เป็นอิสระตอ่ กันหรอื สมั พนั ธ์กนั โดยข้อตกลงเบื้องต้นที่สาคัญของสถิติ t-test คือข้อมูลที่สุ่มมาจากตัวอย่างควรจะมีการแจกแจง แบบปกติ (Normal distribution) ซึ่งสามารถพิจารณาเบ้ืองต้นด้วยกราฟ histogram, stem & leaf plot หรือ Normal Q-Q plot แต่การพิจารณาจากกราฟด้วยตาเปล่าอาจไม่แน่นอนและมีข้อจากัดกรณี ข้อมูลมีขนาดเล็ก ดังนัน้ มวี ิธีการท่ชี ัดเจนกว่า คือการใช้สถิติทดสอบ ซึ่งมีนักสถิติไดค้ ดิ ค้นสถิติทดสอบการ แจกแจงแบบปกติของข้อมูลหลากหลายวิธี แต่สาหรับโปรแกรม SPSS จะแสดงผลการทดสอบด้วยสถิติ ทดสอบการแจกแจงแบบปกติ 2 วธิ ี คือ Kolmogorov-Smirnov และ Shapiro-Wilk โดยที่การเลือกอ่าน ผลจากสถิตทิ ดสอบชนดิ ใดนั้นยงั ไม่มีข้อกาหนดชัดเจน จากต้นฉบับของ Shapiro และ Wilk (1965)1 ระบุ วา่ การทดสอบจากัดเฉพาะกรณีขนาดตัวอย่างน้อยกว่า 50 แต่หลังจากน้ันมีผู้เปรียบเทียบอานาจของการ ทดสอบ (Power of test) การแจกแจงแบบปกติด้วยวิธีต่างๆ พบว่า Shapiro-Wilk test มีอานาจของ การทดสอบดีทส่ี ุดไม่วา่ ขนาดตัวอยา่ งมากหรือน้อย2 3 อีกท้งั โปรแกรมทางสถิตสิ ว่ นใหญ่จะแสดงผลเฉพาะ 1 Shapiro, S.S. & Wilk, M.B. (1965). An analysis of variance test for normality (complete samples). Biometrika, 52(3/4), 591-611 2 Razali, N.M. & Wah, Y.B. (2011). Power comparisons of Shapiro-Wilk, Kolomogorov-Smirnov, Lilliefors and Anderson-Darling tests. JOSMA, 2(1), 21-33. 3 Ghasemi, A., & Zahediasl, S. (2012). Normality tests for statistical analysis: a guide for non-statisticians. Int J Endocrinol Metab, 10(2), 486-489 29

แบบฝกึ ปฏิบตั ิท่ี 2 : การเปรยี บเทียบคา่ เฉลย่ี ระหวา่ งประชากร สถิติ Shapiro-Wilk test เช่น โปรแกรม STATA โปรแกรม R เป็นต้น ดังนั้นคู่มือเล่มน้ีจะอ่านผลเฉพาะ สถิติ Shapiro-Wilk test โดยพิจารณาร่วมกบั กราฟ การวิเคราะห์ข้อมูลดว้ ยสถติ ิ t-test จาแนกเปน็ 3 กรณี ดงั ต่อไปน้ี 1. การทดสอบคา่ เฉลย่ี ของประชากรกลมุ่ เดียว (One Sample t-test) เป็นการทดความความแตกต่างระหว่างค่าเฉล่ียของประชากร 1 กลุ่มกับค่ามาตรฐานหรือค่าที่ ต้องการทดสอบ และประมาณค่าความแตกต่างน้ัน เช่น การทดสอบสมมติฐานว่าอายุเฉลี่ยของนิสิตท่ี ลงทะเบยี นรายวิชาชีวสถิติประยุกตใ์ นงานสาธารณสุข เทา่ กับ 21 ปี หรือไม่ ดัชนีมวลกายเฉลีย่ ของนิสติ ที่ ลงทะเบียนชีวสถิติฯ สงู กว่า 23.00 kg/m2 หรือไม่ เป็นต้น การใช้ One Sample t–test จะต้องพิจารณา ใหเ้ ปน็ ไปตามขอ้ ตกลงเบ้ืองตน้ (Assumption) ดงั ตอ่ ไปนี้ 1) กลุ่มตัวอยา่ งไดม้ าจากการสุม่ โดยอาศยั หลักความน่าจะเป็น 2) ไมร่ คู้ ่าความแปรปรวนของประชากร (2) แตร่ ูค้ า่ ความแปรปรวนของกลุ่มตวั อยา่ ง (S2) 3) การแจกแจงของประชากรเปน็ แบบโคง้ ปกติ (Normal Distribution) หมายเหตุ: หากข้อมูลไม่ผ่านข้อตกลงเบื้องต้นของการวิเคราะห์ด้วย One Sample t-test ในเร่ืองการ แจกแจงแบบปกติ ทางปฏิบัติจะต้องมีการแปลงค่าข้อมูลให้อยู่ในรูปอ่ืน เช่น นาไป take log, ยกกาลัง, ถอด Square root เป็นต้น เพื่อให้ข้อมูลมีการแจกแจงแบบปกติ หรืออาจเลือกใช้สถิติไม่อิงพารามิเตอร์ (Non-Parametric Statistics) ไดแ้ ก่ One-Sample Wilcoxon Signed Rank test สตู รการคานวณสถิตทิ ดสอบ One Sample t–test t  X   ,df  n 1 sn เมอ่ื x แทน ค่าเฉล่ยี ของข้อมูลจากกลุม่ ตวั อย่าง  แทน ค่าเฉลย่ี ของประชากรท่กี าหนดข้ึนในการทดสอบ S แทน ค่าส่วนเบีย่ งเบนมาตรฐานของกลุ่มตัวอยา่ ง n แทน จานวนกลุม่ ตัวอย่างทงั้ หมด df แทน องศาความเปน็ อิสระ (Degree of freedom) มีค่าเทา่ กับ n - 1 กิจกรรมที่ 1 การทดสอบคา่ เฉล่ียประชากรกล่มุ เดยี ว โจทย์: จาก data file ช่ือ “stat_in_ph.sav” ต้องการศึกษาว่าดัชนีมวลกายของนิสิตท่ีลงทะเบียน รายวิชาชีวสถติ ฯิ เท่ากับ 23 kg/m2 หรือไม่ ปฏิบัติ: เลือกใช้สถิติ One Sample t-test เนื่องจากต้องการทดสอบค่าเฉล่ียของประชากร 1 กลุ่ม เม่ือ ไม่ทราบความแปรปรวนของประชากร โดยจะตอ้ งตรวจสอบการแจกแจงของข้อมูลก่อนว่ามีการแจกแจง เปน็ แบบปกตหิ รือไม่ การทดสอบการแจกแจงปกตปิ ฏิบัติไดต้ ามขนั้ ตอนดังน้ี ~ 30 ~

แบบฝึกปฏิบตั ทิ ี่ 2 : การเปรียบเทียบคา่ เฉลยี่ ระหว่างประชากร 1.1 ตรวจสอบการแจกแจงแบบปกติ 1. ตงั้ สมมติฐาน H0: ขอ้ มูลดัชนีมวลกาย (BMI) มีการแจกแจงแบบปกติ HA: ขอ้ มูลดชั นมี วลกาย (BMI) มกี ารแจกแจงไมป่ กติ (มีการแจกแจงแบบอ่ืน) 2. กาหนดระดบั นยั สาคญั  = 0.05 3. คานวณค่าสถติ ทิ ี่ใช้ทดสอบและหาคา่ p-value ปฏบิ ตั ติ ามขัน้ ตอนได้ดังภาพที่ 2.1 1 4 2 3 5 6 7 8 9 ผลลพั ธ์ : ภาพที่ 2.1 การตรวจสอบการแจกแจงแบบปกติ กรณี One Sample t–test Explore กราฟ Histogram ใช้ดกู ารกระจายของขอ้ มูล BMI ว่าใกล้เคียงโค้งระฆังคว่า (Normal Distribution) หรือไม่ จาก histogram จะได้ ว่าข้อมูลมีแนวโน้มท่ีจะมีการแจกแจงแบบไม่ ปกติ คือ เบข้ วา (Skew to the right) ~ 31 ~

แบบฝึกปฏิบตั ทิ ่ี 2 : การเปรียบเทยี บค่าเฉลย่ี ระหว่างประชากร ดชั นีมวลกาย Stem-and-Leaf Plot แผนภาพ Stem & Leaf plot ใช้ดูการ Frequency Stem & Leaf กระจายของข้อมูล BMI ว่าใกล้เคียงโค้ง 2.00 1 . 45 ร ะ ฆั ง ค ว่ า (Normal Distribution) 14.00 21.00 1. 66666777777777 หรือไม่ และตรวจสอบดูค่าที่สูงหรือต่า 1. 888888888888999999999 17.00 2 . 00000000111111111 ผิดปกติของข้อมูล (Outlier) ซ่ึงจาก 12.00 2 . 222222223333 2 . 4444555 ข้อมูล BMI มีค่าที่สูงมาก คือ  31 อยู่ 7.00 2 . 66 2 ค่า ข้อมูลจึงมีแนวโน้มท่ีจะมีการแจก 2.00 2. 9 1.00 2.00 Extremes (>=31) แจงแบบไม่ปกติ คือ เบ้ขวา (Skew to Stem width: 10.00 the right) Each leaf: 1 case(s) นอกจากนี้ยังพิจารณาการกระจายของ ข้อมูล BMI และตรวจสอบดูค่าที่สูงหรือ ต่าผิดปกติของข้อมูล ได้จาก Box plot ซ่ึงจากข้อมูล BMI มีค่าที่สูงมาก อยู่ 2 ค่า คือตาแหน่ง (id) ท่ี 48 และ 65 จึง อาจย้อนไปดูข้อมูลรายท่ี 48 และ 65 ว่าข้อมูลสูงผิดปกติจริงหรือไม่ หรือเกิด จากการบันทกึ ข้อมลู ผดิ Case Processing Summary Cases Valid Missing Total N Percent N Percent N Percent 78 100.0% ดัชนมี วลกาย 78 100.0% 0 .0% จากตัวอย่างจานวน 78 คน สามารถวัดดัชนีมวลกายได้ 78 คน น่นั คือ ไมม่ ีขอ้ มูลสญู หาย (Missing data) ~ 32 ~

แบบฝึกปฏบิ ตั ทิ ่ี 2 : การเปรียบเทยี บคา่ เฉลย่ี ระหวา่ งประชากร Descriptives Statistic Std. Error ดัชนมี วลกาย Mean 20.8966 .46328 95% Confidence Interval for Lower Bound 19.9741 21.8191 Mean Upper Bound 5% Trimmed Mean 20.5196 Median 20.2969 Variance 16.741 Std. Deviation 4.09158 Minimum 14.34 Maximum 43.56 Range 29.21 Interquartile Range 4.61 Skewness 2.487 .272 Kurtosis 11.383 .538 ตารางแสดงคา่ สถติ ิพรรณนาของดัชนมี วลกายในนสิ ติ จานวน 78 คน เม่อื ใช้คาสั่ง Explore โปรแกรมจะสรา้ งตาราง Descriptives ให้ทุกครง้ั Tests of Normality Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. ดัชนมี วลกาย .117 78 .010 .823 78 .000 a. Lilliefors Significance Correction จากตาราง Tests of Normality แสดงสถิติที่ใชท้ ดสอบการแจกแจงแบบปกติของขอ้ มูล BMI จาก Shapiro-Wilk test จะได้ ค่า p-value < 0.001 (เมอ่ื คา่ ในตาราง เทา่ กบั 0.000 จะอา่ นวา่ < 0.001 เน่อื งจากคา่ p-value ไมม่ ีค่าเปน็ ศนู ย์ 4. เปรียบเทียบค่า p-value กบั ระดบั นยั สาคญั p-value < 0.001 น้อยกว่าระดบั นยั สาคัญ ( = 0.05) 5. ตัดสินใจและสรุปผล ปฏิเสธสมมติฐาน H0 ที่ระดับนัยสาคัญ 0.05 สรุปว่า ข้อมูลดัชนีมวลกายเฉลี่ยของนิสิตที่ ลงทะเบียนรายวชิ าชีวสถิติฯ มีการแจกแจงไม่ปกติ (p-value < 0.001) ~ 33 ~

แบบฝกึ ปฏบิ ตั ิที่ 2 : การเปรยี บเทยี บค่าเฉลยี่ ระหว่างประชากร หมายเหตุ: 1. เมื่อข้อมูลมีการแจกแจงแบบไม่ปกติ ไม่สามารถใช้ One Sample t-test ในการวิเคราะห์ ข้อมูลได้ ดังน้ันในทางปฏิบัติจะต้องมีการแปลงค่าข้อมูลให้อยู่ในรูปอ่ืน เช่น นาไป take log, ยกกาลัง, ถอด Square root เป็นต้น หรือตัดขอ้ มูลท่ีอยู่นอกช่วง (Outliner) ออกจากการวิเคราะห์ เพ่ือให้ข้อมูลมี การแจกแจงแบบปกติ หรืออาจเลือกใช้สถิติไม่อิงพารามิเตอร์สาหรับการเปรียบเทียบค่าเฉล่ียประชากร กลุ่มเดียว ได้แก่ One-Sample Wilcoxon Signed Rank test (โปรแกรม SPSS version 17.0 ไม่มีสถิติ One-Sample Wilcoxon Signed Rank test) ดังนน้ั ในท่นี ี้จึงพิจารณาตัดข้อมลู ท่ีเป็น Outliner ท้ิง และ ตรวจสอบการแจกแจงแบบปกตอิ ีกคร้ัง ดังน้ี 2. การเปรียบเทียบค่า p-value (ที่ได้จากโปรแกรมสาเร็จรูป) กรณีท่ีสมมติฐานเป็น 2 ทาง กับ ระดับนัยสาคัญ () ไม่ต้องเปรียบเทียบกับค่า /2 ให้นาค่า p-value ท่ีได้ไปเปรียบเทียบกับ  โดยตรง เนื่องจากโปรแกรมได้มีการปรับค่า p-value แล้ว แต่ให้เลือกพิจารณาอ่านค่า p-value ว่าเป็น แบบ 1-tail หรอื 2-tail ใหส้ อดคล้องกบั สมมตฐิ าน HA 1.2 พจิ ารณาตดั ข้อมูลดชั นีมวลกายที่มากกวา่ 30 kg/m2 ออกจากการวเิ คราะห์ หรือขอ้ มลู ที่  30 kg/m2 เข้าวิเคราะห์ เนือ่ งจากพจิ ารณาตาม Histogram ข้อมูลดชั นีมวลกายท่ี > 30 kg/m2 เปน็ ขอ้ มลู ที่อยู่นอกช่วง ดังนน้ั จงึ พจิ ารณาตดั ออกจากการวเิ คราะห์ ปฏิบตั ติ ามขน้ั ตอนไดด้ ังภาพที่ 2.2 1 4 3 8 5 2 ผลลพั ธ์ ภาพที่ 2.2 การตัดข้อมลู ดชั นีมวลกายทมี่ ากกวา่ 30 kg/m2 ออกจากการวเิ คราะห์ ~ 34 ~

แบบฝึกปฏบิ ตั ิท่ี 2 : การเปรียบเทยี บค่าเฉลยี่ ระหว่างประชากร 1.3 ตรวจสอบการแจกแจงแบบปกติ คาส่ัง Analyze >>> Descriptive Statistics >>> Explore ผลลัพธ์ : Explore จากกราฟ Histogram การกระจายของ ข้อมูล BMI พบว่าใกล้เคียงโค้งระฆังคว่า (Normal Distribution) Tests of Normality Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. mbi .076 76 .200* .977 76 .172 a. Lilliefors Significance Correction *. This is a lower bound of the true significance. จากตาราง Tests of Normality พบว่าเม่ือตัดข้อมูลออกจานวน 2 ราย การแจกแจงแบบปกติของ ข้อมูล BMI จาก Shapiro-Wilk test จะได้ ค่า p-value = 0.172 มากกว่าระดับนัยสาคัญ ( = 0.05) ยอมรับสมมติฐาน H0 ที่ระดบั นัยสาคัญ 0.05 สรุปวา่ ข้อมูลดัชนีมวลกายของนสิ ิตจานวน 76 คน มีการแจกแจงแบบปกติ (p-value = 0.172) ดังนั้นเม่ือข้อมูลมีการแจกแจงแบบปกติจึงใช้การ ทดสอบคา่ เฉลี่ยประชากรกลมุ่ เดียว ด้วย One Sample t-test ดงั น้ี 1.4 การทดสอบคา่ เฉล่ียประชากรกลมุ่ เดยี ว ด้วย One Sample t-test 1. ต้งั สมมติฐาน H0:  = 23 kg/m2 HA:   23 kg/m2 เมอ่ื  คอื ค่าเฉล่ยี ดัชนมี วลกายของประชากรนสิ ติ ทล่ี งทะเบยี นรายวิชาชวี สถิติฯ 2. กาหนดระดบั นยั สาคัญ  = 0.05 3. คานวณค่าสถิตทิ ่ใี ชท้ ดสอบและหาคา่ p-value ปฏิบัตติ ามขั้นตอนได้ดงั ภาพท่ี 2.3 ~ 35 ~

แบบฝกึ ปฏิบตั ิที่ 2 : การเปรยี บเทยี บคา่ เฉลย่ี ระหว่างประชากร 1 46 2 3 5 7 9 8 ภาพที่ 2.3 การทดสอบคา่ เฉลี่ยประชากรกลมุ่ เดียว ดว้ ย One Sample t-test ผลลพั ธ์ : One-Sample Statistics N Mean Std. Deviation Std. Error Mean mbi 76 20.4674 2.97209 .34092 ตารางแสดงค่าสถติ ิพรรณนาของข้อมลู BMI จะไดว้ ่ากลุ่มตวั อยา่ ง 76 ราย มดี ัชนมี วลกายเฉล่ีย 20.45 kg/m2 (ส่วนเบ่ียงเบนมาตรฐาน เท่ากับ 2.97 kg/m2) One-Sample Test Test Value = 23 95% Confidence Interval of the Difference t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Lower Upper mbi -7.429 75 .000 -2.53259 -3.2117 -1.8534 ตารางแสดงค่าสถิติทดสอบ One Sample t-test และการประมาณชว่ งเช่อื มนั่ ของความแตกต่าง ซึง่ แสดงคา่ p-value แบบสองทาง เม่ือมกี ารทดสอบทางเดียวจะตอ้ งนาคา่ p-value ที่ปรากฏใน ตารางไปหารสอง 4. เปรยี บเทียบคา่ p-value กบั ระดบั นัยสาคัญ p-value < 0.001 นอ้ ยกว่าระดบั นัยสาคญั ( = 0.05) 5. ตดั สินใจและสรปุ ผล ~ 36 ~

แบบฝกึ ปฏิบตั ิที่ 2 : การเปรียบเทยี บคา่ เฉลย่ี ระหวา่ งประชากร ปฏิเสธสมมติฐาน H0 ท่ีระดับนัยสาคัญ 0.05 สรุปว่า ค่าเฉลี่ยดัชนีมวลกายของประชากรนิสิตที่ ลงทะเบียนรายวชิ าชวี สถิติฯ แตกตา่ งจาก 23 kg/m2 อย่างมีนัยสาคญั ทางสถิติ (p-value < 0.001) โดยนิสิตมีดัชนีมวลกายเฉล่ีย 20.45 kg/m2 (ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน เท่ากับ 2.97 kg/m2) ซ่ึง น้อยกว่า 23 อยู่ 2.53 kg/m2 (95% ช่วงเช่ือม่ันค่าเฉล่ียของความแตกต่าง อยู่ระหว่าง 1.85 ถึง 3.21 kg/m2) นาเสนอผลการวเิ คราะห์ข้อมูลดว้ ย One Sample t-test ได้ดงั ตารางที่ 2.1 ตารางท่ี 2.1 เปรยี บเทยี บคา่ เฉล่ียดัชนีมวลกายของประชากรนสิ ิตทีล่ งทะเบยี นรายวชิ าชีวสถิติฯ กับคา่ มาตรฐาน ดว้ ย One Sample t-test ดัชนมี วลกาย (kg/m2) ���̅��� (sd) ���̅��������������������������� (95% CI) p-value 2.53 (1.85 - 3.21) < 0.001 ค่ามาตรฐาน 23 นิสติ ทีล่ งทะเบียนรายวชิ าชวี สถิติฯ (n=76) 20.45 (2.97) 2. การเปรียบเทียบความแตกต่างระหว่างค่าเฉลย่ี ประชากรสองกลุ่มที่อิสระต่อกัน (Independent Sample t-test) เป็นการทดสอบเพอื่ ต้องการทราบว่าค่าเฉลีย่ ของกลุ่มตัวอย่าง 2 กลุ่มมคี ่าต่างกันหรือไม่ และเพื่อ ประมาณค่าความแตกต่างระหว่างกลุ่ม เช่น ดัชนีมวลกายระหว่างเพศชายและเพศหญิงต่างกันหรือไม่ เกรดเฉล่ียในมหาวิทยาลัยระหวา่ งนิสติ ท่ีสอบเข้าด้วยวิธีโควตาและเอนทรานซ์ตา่ งกนั หรือไม่ เปน็ ต้น โดย มขี อ้ ตกลงเบอ้ื งต้นดังต่อไปนี้ 1) กลุ่มตัวอย่างทั้งสองกลุ่มตอ้ งเป็นอสิ ระต่อกนั นัน่ คือเป็นคนละกล่มุ 2) ไม่รคู้ ่าความแปรปรวนของประชากร แต่รู้ค่าความแปรปรวนของกล่มุ ตวั อยา่ ง 3) ตวั อยา่ งแต่ละกลุม่ ได้มาจากการสมุ่ จากประชากรท่ีมีการแจกแจงเป็นแบบโค้งปกติ หมายเหตุ: หากข้อมูลไม่ผ่านข้อตกลงเบ้ืองต้นของการวิเคราะห์ด้วย Independent Sample t-test ในทางปฏิบัติจะต้องมีการแปลงค่าข้อมูลให้อยู่ในรูปอื่น เช่น นาไป take log, ยกกาลัง, ถอด Square root เป็นต้น เพ่ือให้ข้อมูลมีการแจกแจงแบบปกติ หรืออาจเลือกใช้สถิติไม่อิงพารามิเตอร์ (Non- Parametric Statistics) ได้แก่ Mann - Whitney test 1. สตู รการคานวณสถติ ิทดสอบ Independent Sample t–test กรณคี วามแปรปรวนเท่ากนั    t  X1  X 2  1  2 , df  n1  n2  2 s 2  n1 1s12  n2 1s22 p s 2 s 2 n1  n2  2 p  p n1 n2 ~ 37 ~

แบบฝึกปฏิบตั ิที่ 2 : การเปรยี บเทียบค่าเฉลย่ี ระหวา่ งประชากร 2. สูตรการคานวณสถติ ิทดสอบ Independent Sample t–test กรณคี วามแปรปรวนไม่เทา่ กนั   t  X1  X 2  1  2  s12  s22 2 s12  s22  n1 n2  n1 n2 df     s12 2   s22 2 n1 n2 n1 n2 เม่อื x1  x2 แทน ความแตกต่างระหวา่ งค่าเฉล่ยี ของข้อมลู จากตัวอยา่ งกลมุ่ ที่ 1 และกล่มุ ท่ี 2 1  2 แทน ความแตกตา่ งระหว่างคา่ เฉลย่ี ของประชากรกลมุ่ ท่ี 1 และกลุ่มที่ 2 ทก่ี าหนดข้ึนใน การทดสอบ S 2 แทน ความแปรปรวนรว่ ม (Pool Variance) ของกลุ่มตัวอย่าง p S12 แทน ความแปรปรวนของตัวอยา่ งกลุม่ ท่ี 1 S 2 แทน ความแปรปรวนของตวั อยา่ งกลมุ่ ท่ี 2 2 n1 แทน จานวนตวั อย่างกลุม่ ท่ี 1 n2 แทน จานวนตัวอย่างกล่มุ ท่ี 2 df แทน องศาความเปน็ อิสระ (degree of freedom) กจิ กรรมที่ 2 การเปรยี บเทียบความแตกตา่ งระหวา่ งค่าเฉล่ยี ประชากรสองกลุ่มอิสระกัน โจทย์: จาก data file ช่ือ “stat_in_ph.sav” ต้องการศึกษาว่าเกรดเฉล่ียสะสมเมื่อตอนมัธยมปลาย ระหวา่ งนสิ ติ ทสี่ อบเขา้ ด้วยวิธโี ควตาและเอนทรานซ์แตกตา่ งกนั หรือไม่ ปฏิบตั ิ: การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติ Independent Sample t-test จะต้องตรวจสอบก่อนว่าข้อมูลแต่ ละกลมุ่ มีการแจกแจงเป็นแบบปกติหรอื ไม่ ดงั น้ี 2.1 ตรวจสอบการแจกแจงแบบปกติ 1. ต้ังสมมติฐาน H0: ข้อมูลเกรดเฉลี่ยสะสมเมื่อตอนมธั ยมปลายในกลุ่มนิสิตทส่ี อบเขา้ ด้วยวิธี โควตา/เอนทรานซ์ มกี ารแจกแจงแบบปกติ HA: ขอ้ มูลเกรดเฉลีย่ สะสมเมื่อตอนมธั ยมปลายในกลุ่มนิสิตทีส่ อบเข้าด้วยวิธี โควตา/เอนทรานซ์ มกี ารแจกแจงแบบไมป่ กติ (มีการแจกแจงแบบอ่ืน) 2. กาหนดระดับนัยสาคญั  = 0.05 3. คานวณค่าสถิตทิ ใี่ ชท้ ดสอบและหาคา่ p-value ปฏิบตั ติ ามข้ันตอนได้ดังภาพท่ี 2.4 ~ 38 ~