การประมวลผลด้วย SPSS

1 การประมวลผลข้อมูลด้วยคอมพวิ เตอร์ : โปรแกรม SPSS for Windows การประมวลผลข้อมูล การประมลผลขอ้ มูลเป็นการจดั การกบั ขอ้ มูลอยา่ งมีระบบ เพอื่ ใหข้ อมูลท่ีไดร้ ับการ ประมวลผลแลว้ อยใู่ นรูปที่สามารถนาไปใชง้ านไดอ้ ยา่ งมีประสิทธิภาพ ซ่ึงมีข้นั ตอน ดงั น้ี 1. การเตรียมขอ้ มูลเพื่อการประมวลผล(Input Data) 2. การประมวลผลขอ้ มูล (Processing) 3. การนาเสนอผลลพั ธ์ (Output) การเตรียมข้อมูลเพอื่ การประมวลผล 1 การเก็บรวบรวมขอ้ มูล เป็ นการเก็บรวบรวมขอ้ มูลท่ีไดจ้ ากรูปแบบต่างๆเช่นแบบสอบถาม แบบทดสอบ แบบสมั ภาษณ์ ท้งั ท่ีเป็นขอ้ มูลปฐมภูมิและทุติยภูมิ 2. การเปล่ียนสภาพขอ้ มูล เป็ นการเปลี่ยนสภาพขอขอ้ มลู ท่ีเก็บรวบรวมมาไดใ้ ห้อยใู่ นรูปแบบ ท่ีสะดวกหรือเหมาะสมตอ่ การนาไปประมวลผล ซ่ึงประกอบดว้ ย 2.1 การลงรหสั (Coding) เป็ นการเปลี่ยนรูปแบขอ้ มูลโดยใหร้ หสั แทนขอ้ มูลเพือ่ ทาให้ สามารถจาแนกลกั ษณะขอ้ มลู รหสั ท่ีใชแ้ ทนขอ้ มูลอาจจะอยใู่ นรูปตวั เลข ตวั อกั ษร หรือขอ้ ความ ซ่ึง โดยปกตินิยมกาหนดรหสั ขอ้ มลู ใหเ้ ป็นตวั เลข (ยกเวน้ โปรแกรมท่ีใชป้ ระมวลผลขอ้ มูลในการวจิ ยั เชิง คุณภาพโดยเฉพาะ) ไมว่ า่ จะเป็นขอ้ มลู เชิงคุณภาพหรือเชิงปริมาณ แตก่ ารนาไปวิเคราะห์หรือ ประมวลผล และการตีความจะแตกตา่ งกนั ไป 2.2 การแกไ้ ข (Editing) เป็นการตรวจสอบความถูกตอ้ งของขอ้ มลู รวมท้งั ขอ้ มลู ท่ีได้ แปลงใหอ้ ยใู่ นรูปรหสั แลว้ รวมท้งั การตรวจสอบความสมบูรณ์ของขอ้ มูล และแกไ้ ขปรับปรุงให้ ถูกตอ้ ง 2.3 การเปล่ียนสภาพ (Transforming) เป็นการเปล่ียนรูปแบบของขอ้ มลู เพ่ือสะดวกใน การวเิ คราะห์ หรือประมวลผล 3. การประมวลผล (Data processing) เป็นการนาขอ้ มูลที่ไดจ้ ากการเปลี่ยนสภาพแลว้ มาทา การวเิ คราะห์ขอ้ มลู ซ่ึงในปัจจุบนั จะใชโ้ ปรแกรมสาเร็จรูปทางสถิติ ช่วยในการวเิ คราะห์ ซ่ึง การ วเิ คราะห์ อาจจะเป็นการวเิ คราะห์ข้นั ตน้ เช่น การเรียงลาดบั (Sorting) การรวบรวมขอ้ มูล (Merging) หรือการวเิ คราะห์ในระดบั ท่ีสูงข้ึนมาอีก เช่น การประมาณคา่ (Estimate) การทดสอบสมมติฐาน (Hypothesis testing) หรือการวเิ คราะห์โดยใชส้ ถิติช้นั สูงอ่ืนๆ

2 4. การแสดงผลลพั ธ์ (Output) เป็นการนาเสนอผลลพั ธ์จากการวเิ คราะห์ขอ้ มลู ใหอ้ ยใู่ นรูปที่ เขา้ ใจง่าย ซ่ึงอาจเป็ นรายงาน ตาราง กราฟ หรือแผนภมู ิอ่ืนๆ การสร้างรหสั สาหรับตัวแปร โดยปกติในการวจิ ยั ผวู้ จิ ยั จะออกแบบการวจิ ยั โดยกาหนดตวั แปรไวต้ ้งั แตก่ ่อนการเกบ็ รวบรวมขอ้ มูลแตถ่ า้ เป็นขอ้ มูลที่มีการรวบรวมเพื่อประมวลผลเพ่ือวตั ถุประสงคใ์ ดประสงคห์ น่ึงอาจ ไมไ่ ดก้ าหนดตวั แปรไวล้ ่วงหนา้ กไ็ ด้ ดงั น้นั เมื่อมีการเก็บรวบรวมขอ้ มูลแลว้ จะตอ้ งกาหนดตวั แปรหรือ ค่ารหสั ของตัวแปร การกาหนดชื่อตวั แปรน้นั จะตอ้ งกาหนดท้งั ขอ้ มลู ที่เป็นเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ ส่วนการใหค้ า่ รหสั น้นั มกั จะใชก้ บั ตวั แปรเชิงคุณภาพ เช่น เพศ อาชีพ ศาสนา วฒุ ิการศึกษาเป็นตน้ ส่วนตวั แปรเชิงปริมาณกใ็ ชค้ ่าที่ไดจ้ ากการเกบ็ รวบขอ้ มลู จริง เช่น อายุ กจ็ ะใส่คา่ รหสั ตามอายจุ ริงที่ได้ จากการเกบ็ รวบรวมขอ้ มูลมา ยกเวน้ แตม่ ีการกาหนดช่วงอายหุ รือจดั กลุ่มอายไุ วต้ ้งั แต่ก่อนการเก็บ ขอ้ มูล ในลกั ษณะอยา่ งน้ีจาเป็นตอ้ งกาหนดคา่ รหสั เช่นกนั ในบางคร้ังการกาหนดตวั แปรหรือกาหนดรหสั จะทาควบคูก่ บั เคร่ืองมือการวจิ ยั ซ่ึงคาถาม 1 คาถาม จะสามารถสร้างตวั แปรไดอ้ ยา่ งนอ้ ย 1 ตวั แปร และค่าของตวั แปรท่ีไดก้ ็คือขอ้ มูลนน่ั เอง สามารถแสดงตวั อยา่ งการกาหนดตวั แปรและการใหค้ า่ รหสั ตวั แปรจากแบบสอบถาม ดงั น้ี แบบสอบถามเพื่อการวจิ ยั หมายเลข ตอนท่ี 1 สถานภาพส่วนบุคคล ........... คาช้ีแจง กรุณากาเคร่ืองหมาย  ลงในช่อง  ที่ตรงกบั ความเป็ น สาหรับเจา้ หนา้ ที่ จริงของท่าน 1. เพศ  1.ชาย  2. หญิง SEX  AGE  2. อาย.ุ ........................ปี EXP  EDU  3. ประสบการณ์ในการทางาน........................ ปี SIZE  4. ระดบั การศึกษา  1. ต่ากวา่ ปริญญาตรี  2. ปริญญาตรี  3.ปริญญาโทข้ึนไป 5. ขนาดโรงเรียนที่ทางานอยปู่ ัจจุบนั  1. ขนาดเลก็  2. ขนาดกลาง  3. ขนาดใหญ่

3 จากตวั อยา่ งแบบสอบถาม จะเห็นวา่ ทางดา้ นขวามีช่ือตวั แปรกาหนดไว้ โดยการต้งั ช่ือตวั แปร จะเป็นภาษาไทยหรือองั กฤษก็ได้ การกาหนดชื่อตวั แปรที่จะใชป้ ระมวลผลดว้ ยคอมพิวเตอร์น้นั ควร กาหนดช่ือใหส้ อดคลอ้ งกบั ตวั ตวั แปรในการวิจยั ในเรื่องน้นั ๆ ซ่ึงจะทาใหส้ ะดวกตอ่ การจาและทาความ เขา้ ใจ ในกรณีที่ใชโ้ ปรแกรม SPSS for Window จะมีความยาวไม่เกิน 8 ตวั อกั ษรซ่ึงจะกล่าวถึงใน รายละเอียดต่อไป นอกจากน้ีจะมีชองส่ีเหลี่ยมสาหรับใส่ค่ารหสั ของตวั แปร ซ่ึงไดม้ าจากการตอบ แบบสอบถาม ผวู้ จิ ยั ควรทาสมุดคู่มือการกาหนดรหสั ใหต้ วั แปร โดยกาหนดช่ือตวั แปร ชนิดของตวั แปร ขนาดของตวั แปร และการใหค้ า่ รหสั ตวั แปร ตวั อย่างการจัดทาคู่มอื การลงรหสั คาถามท่ี ช่ือตวั รายการขอ้ มูล ขนาดตวั แปร ค่ารหสั ขอ้ สงั เกต แปร ชื่อ (จานวน อายุ หลกั ) 1 ชาย เลือกได้ 1 SEX 2หญิง คาตอบเดียว ประสบการณ์ 1 9ไมต่ อบ/ตอบสองขอ้ 2 AGE การศึกษา 20 – 60 ตามจริง อายจุ ริง 3 EXP 2 99 ไมต่ อบ 4 EDU ขนาดโรงเรียน 2 01 – 40 ตามจริง ประสบการณ์ 1 99  ไมต่ อบ/มากวา่ 40 จริง 5 SIZE 1 ต่ากวา่ ปริญญาตรี เลือกได้ 1 2 ปริญญาตรี คาตอบเดียว 3 ปริญญาโทข้ึนไป 9ไม่ตอบ/ตอบมากกวา่ 1 เลือกได้ ขอ้ คาตอบเดียว 1 ขนาดเลก็ 2ขนาดกลาง 3ขนาดใหญ่ 9ไม่ตอบ/ตอบมากกวา่ 1 ขอ้

4 การจดั ทาคู่มือลงรหสั จะทาใหก้ ารลงขอ้ มลู ไดไ้ ม่ผดิ พลาดโดยเฉพาะเมื่อตวั แปรมีจานวนมาก อยา่ งไรก็ตาม ในบา้ งคร้ังจะนาขอ้ มลู ที่ไดจ้ ากเครื่องมือการวจิ ยั ไปเขียนลงในกระดาษลงรหสั (Paper code) แลว้ ค่อยนาขอ้ มลู ที่ลงรหสั ในการกระดาษลงรหสั ไปลงในโปรแกรมคอมพิวเตอร์ ในกรณีอาจจะ เป็นการทาขอ้ มลู ซ้าซอ้ นแต่จะสะดวกตอ่ การลงรหสั ในโปรแกรม SPSS มากข้ึน และยงั สะดวกตอ่ การ ตรวจสอบในกรณีลงรหสั ในโปรแกรมผดิ เป็นประโยชน์กไ็ ด้ ซ่ึงในกระดาษลงรหสั น้ีจะมีลกั ษณะ คลา้ ยกบั หนา้ ตา่ ง Data editor ของ SPSS for window ซ่ึงจะประกอบดว้ ย หมายเลขแบบสอบถาม ตวั แปร และคา่ รหสั ของตวั แปร ดงั ตวั อยา่ ง หมายเลข SEX ตวั แปร (เท่ากบั จานวนขอ้ คาถามในเคร่ืองมือการวจิ ยั ) …. แบบสอบถาม AGE EXP EDU SIZE 1 …. 1 1 42 5 1 1 …. 2 0 35 7 1 1 …. 3 1 39 9 2 2 …. 4 0 48 10 3 3 …. 5 . 50 7 2 3 . . . .... . . . .... . . .... การใช้โปรแกรม SPSS for Windows โปรแกรม SPSS เป็นโปรแกรมท่ีใชใ้ นการวิเคราะห์ขอ้ มูลทางสถิติท่ีไดร้ ับความนิยมอยา่ ง แพร่หลายมานานต้งั แต่ ยงั ใช้ เวอร์ชนั DOS จนกระทงั่ เวอร์ชนั ท่ีใชใ้ น Windows ไดม้ ีการพฒั นาและ ปรับปรุงอยตู่ ลอด โปรแกรม SPSS มีความสามารถมากมายแต่สาหรับการใชโ้ ปรแกรม SPSS ใน เน้ือหาน้ีจะพดู ถึงส่วนท่ีจาเป็ นและเก่ียวขอ้ งกบั การเรียนการสอนเท่าน้นั

5 การเปิ ด File หรือ การสร้าง File ใหม่ ผลการเปิ ดโปรแกรมคร้ัง แรก สามารถเปิ ด file เดิม ที่มียแู่ ลว้ (เคยใชง้ าน) หรือ click ที่ cancel เพอ่ื เปิ ด หรือสร้าง file ใหม่ ภาพประกอบ 1 ในกรณีท่ีเรา กดป่ ุม cancel เราจะได้ หนา้ ตา่ ง SPSS Data Editor ซ่ึงเป็นหนา้ ต่างสาหรับกรอก และแกไ้ ขขอ้ มูล รวมท้งั การประมวลผลอื่นๆ

6 ภาพประกอบ 2 ในกรณีที่ตอ้ งการเปิ ด File ที่มีอยแู่ ลว้ ให้ Click ท่ี File Open Data หรือ Click ท่ี บน Tool Bar จะไดห้ นา้ จอ ดงั ภาพประกอบ 2 หลงั จากน้นั ใหเ้ ลือก File ทีเราตอ้ งการ และ Click ที่ Open ในภาพเป็นการเปิ ด File ช่ือ Forteach เปิ ด File ใหม่ : เลือก  file ท่ีตอ้ งการเปิ ด แลว้ click ที่ open  ภาพประกอบ 3 ผลการเปิ ด File จะไดด้ งั ภาพประกอบ 3

7 ในกรณีท่ีเปิ ด file เพอ่ื กรอกขอ้ มลู ผวู้ จิ ยั ตอ้ งกาหนดคา่ ตวั แปรต่างๆก่อน การกาหนดคา่ ตา่ งๆเกี่ยวกบั ตวั แปร click ที่ variable view ภาพประกอบ 4 การกาหนดค่าตวั แปร อยา่ งไรกต็ าม สิ่งท่ีเราตอ้ งทาก่อนวเิ คราะห์ขอ้ มลู กค็ ือ การกาหนดค่าต่างๆใหต้ วั แปร โดยการ Click ที่ Vairable View บริเวณดา้ นล่างขวาของหนา้ ต่าง SPSS Data Editor ซ่ึงในกรณีที่เป็น File ท่ียงั ไม่กรอกขอ้ มลู หรือ ยงั ไม่กาหนดค่าตวั แปรจะไดผ้ ลดงั ภาพประกอบ 5 ภาพประกอบ 5 แตถ่ า้ กาหนดแลว้ จะไดผ้ ลดงั ภาพประกอบ 6 ซ่ึงมาจาก File : Forteach

การกาหนดค่าของตวั 8 แปรประเภทต่างๆ ซ่ึง โดยปกติโปรแกรมจะ กาหนด Numeric ภาพประกอบ 6 ค่าต่างๆท่ีตอ้ งกาหนดใหก้ บั ตวั แปร Name : ช่ือตวั แปร Value : กาหนดค่าหรือความหมายของตวั แปร Type : ประเภทของตวั แปร Missing : กาหนดคา่ ผดิ พลาดใหก้ บั ตวั แปร Width : จานวนความกวา้ ง Colums : กาหนดความวา้ งของColumn (ตวั เลขพร้อมตาแหน่งทศนิยม)ตวั เลขท่ีตอ้ งกรอก Decimal : จานวนตาแหน่งทศนิยม Align : กาหนดการวางของขอ้ มลู Label : ฉลากตวั แปร Measure : ระดบั การวดั ของตวั แปร การกาหนดชื่อตวั แปร (Name) ในการกาหนดชื่อตวั แปรในโปรแกรม SPSS น้นั สามารถกาหนดไดท้ ้งั ที่เป็น ภาษาไทยและ ภาษาองั กฤษ แต่จะกาหนดไดเ้ พยี ง 8 ตวั อกั ษร และกากาหนดช่ือตวั แปรน้นั ควรกาหนดใหส้ อดคลอ้ ง กบั สภาพจริงของตวั แปร เช่น ตวั แปร เพศ กค็ วรกา เพศ หรือ SEX เป็นตน้ การกาหนดชื่อตวั แปรใน SPSS จะกาหนดไดไ้ มเ่ กิน 8 ตวั อกั ษร ทาไดโ้ ดย Click ท่ี Cell ในช่อง ของตวั แปรที่เรา ตอ้ งการกาหนดชื่อ Click แลว้ พมิ พช์ ื่อตวั แปร ภาพประกอบ 7 การกาหนดประเภท (Type)

9 การกาหนดประเภทของตวั แปร ทาได้ ตามข้นั ตอนที่ และ    ภาพประกอบ 8 Numeric : หมายถึงตวั แปรชนิดตวั เลข ซ่ึงรวมท้งั เครื่องหมายบวกหรือลบหนา้ ตวั เลข และ ทศนิยม ซ่ึงผวู จิ ยั ตอ้ งกาหนดความกวา้ ง (Width) และจานวนหลกั ของตวั เลขหลงั จุดทศนิยม(Decimal Places) เช่น 8 หมายถึง ความกวา้ ง ซ่ึงจะรวมถึง จุด และตาแหน่งทศนิยม ส่วน 2 หมายถึง ตาแหน่ง ทศนิยม โปรแกรม SPSS สามารถกาหนดความกวา้ งได้ 40 หลกั Comma : จะรวมตวั เลข เคร่ืองหมายบวกหรือลบ จุด และเครื่องหมาย Comma (,) ที่คนั ระหวา่ ง หลกั ร้อยกบั หลกั พนั Dot : จะรวมตวั เลข เครื่องหมายบวกหรือลบ เครื่องหมาย Comma สาหรับแสดงหรื่อคนั่ ทศนิยม และใชเ้ คร่ืองหมายจุด สาหรับคน่ั หลกั พนั Scientific Natation : เป็นตวั แปรท่ีมีคา่ เป็ นตวั เลขและสญั ลกั ษณ์ทางวทิ ยาศาสตร์ เช่น E รวมถึงเครื่องหมายบวกหรือลบ เช่น 123 123E4 123E+3 123E-3 เป็นตน้ Date : เป็นตวั แปรชนิด วนั ท่ี นน่ั คือขอ้ มลู อยใู่ นรูปวนั เดือน ปี Dollar : เป็นตวั แปรท่ีรวมเคร่ืองหมาย $ มีจุด 1 จุดสาหรับทศนิยม มี Comma สาหรับคน่ั เลข หลกั พนั Custom : Custom Currency แบง่ เป็น 5 รูปแบบ คือ CCA CCB CCC CCD และ CCE String : เป็นตวั แปรท่ีเป็ นตวั อกั ษร ตวั เลข หรือเครื่องหมายตา่ งๆ ได้

การกาหนดค่าฉลากให้ตวั แปร 10   ภาพประกอบ 9 กรอกคา่ ท่ีกาหนดใหก้ บั ตวั แปร ในทีน้ีตวั แปรเพศ กาหนดให้ เพศชาย เป็น 1 และ เพศหญิง เป็น 2 ขอ้ นตอนในกาหนดคา่ ฉลาก 1. พิมพ์ เลข 1 ลงในช่อง Value 2. พมิ พ์ male ลงในช่อง Value Label (สามารถกรอกเป็นภาษาไทยได)้ 3. กดป่ ุม Add ในกรณีกาหนดคา่ ใหเ้ พศหญิง ทาเช่นเดียวกบั เพศชาย เพียงเปล่ียนจาก 1 เป็น 2 และ เปลี่ยนจาก male เป็น female ส่วน ป่ ุม Change มีไวส้ าหรับแกไ้ ข และถา้ ตอ้ งการลบออก ใหก้ ด Remove โดยปกติ ตวั แปรที่ตอ้ งกาหนดคา่ ฉลากน้ี จะเป็นตวั แปรท่ีมีระดบั การวดั เป็น Norminal หรือ Ordinal ส่วนตวั แปรท่ีมีระดบั การวดั ต้งั แต่ Intervalข้ึนไปมกั ไม่นิยมกาหนดค่า ฉลาก

11 กาหนดคา่ ผดิ พลาด กาหนดจานวน columsn กาหนดตาแหน่ง แสดงขอ้ มูลใน cell กาหนดระดบั การวดั ใหต้ วั แปร ภาพประกอบ 10 การปรับเปลย่ี นข้อมูล 1.การปรับเปลี่ยนขอ้ มูลโดยใช้ Compute  Click ท่ี Transform  Click ท่ี compute ภาพประกอบ 11

 12    ภาพประกอบ 12 กาหนดตวั แปรใหมห่ รือตวั แปรเป้ าหมาย ตวั แปรเดิม ส่วนสาหรับนาตวั แปรเดิมมา compute ใหเ้ ป็นตวั แปรใหม่ Functions ทางคณิตศาสตร์ ตวั แปรใหม่ eanxiety มาจากการหาค่าเฉล่ียของตวั แปร e1 e2 e3 e4 และ e5 ภาพประกอบ 13

13 ผลที่ไดจ้ ากการ compute จะเกิดตวั แปร ใหม่ อยตู่ ่อจากตวั แปร เดิม ภาพปรกอบ 14 การทดสอบ t-test แบบกล่มุ ตัวอย่างเป็ นอสิ ระจากกนั    1 ภาพประกอบ 15 ข้นั ตอน Analyze > Compare Means > Independent-Sample T Test

14 ผลจะได้ หนา้ ตา่ ง Independent Sample T test หลงั จากน้นั ใหท้ าตามข้นั ท่ี 1 ถึง ข้นั ตอนที่ 8 1.เลือกตวั แปรที่ตอ้ งการ 3. ช่องสาหรับตวั แปรตามท่ีตอ้ งการ ทดสอบ สามารถใส่ไดม้ ากกวา่ หน่ึงตวั แปร ทดสอบ 2. click ภาพประกอบ 16 5. Click 4.ช่องสาหรับตวั แปรอิสระ ซ่ึง ตอ้ งเลือกมาจากช่องตวั แปร ดา้ นซา้ ย เมื่อเลือกแลว้ ใหก้ ด 6.กาหนดกุล่ม เพื่อ 7.ใส่คา่ ของตวั แปรลงไป ในที่น้ี 1 ป่ ุม 5 เป็ นระบุกลุ่มที่ หมายถึง เพศชาย 2 หมายถึงเพศหญิง หลงั จากน้นั click ป่ ุม Continue ตอ้ งการเปรียบ 8. Click ป่ ุม OK ภาพประกอบ 17

15 ผลการวเิ คราะห์ขอ้ มูลจะได้ หนา้ ต่างที่เรียกวา่ SPSS Viewer ซ่ึงนา้ ตา่ งน้ีสามารถ วเิ คราะห์ขอ้ มูลได้ โดยไม่ตอ้ งกลบั ไปหนา้ ต่าง SPSS Data Editor ภาพประกอบ 18 ตวั แปรตาม ตวั แปรอิสระ ภาพประกอบ 19

16 ภาพประกอบ 20  การทดสอบความเทา่ กนั ของความแปรปรวน โดยใช้ F –test การพจิ ารณาวา่ ความ แปรปรวนเท่ากนั หรือไมใ่ หด้ ูไดจ้ ากช่อง Sig (หมายถึงระดบั นยั สาคญั ทางสถิติ) ถา้ ค่า > .05 แสดงวา่ ความแปรปรวนเทา่ กนั แต่ถา้ < .05 แสดงวา่ ความแปรปรวนแตกตา่ งกนั อยา่ งมีนยั สาคญั ทางสถิติ  ผลการทดสอบสมมติฐานดว้ ย t-test จะเห็นวา่ คา่ t มี 2 คา่ จะใชค้ ่าใดข้ึนอยกู่ บั ผลการ ทดสอบความเท่ากนั ของความแปรปรวน ถา้ F-test ไมม่ ีนยั สาคญั ทางสถิติใหใ้ ชค้ า่ บน แต่ถา้ มีนยั สาคญั ทางสถิติใหใ้ ชค้ ่าล่าง จากตาราง ในกรณีตวั แปร EANXIETY พบวา่ คา่ F ไมม่ ีนยั สาคญั ทางสถิติ (Sig >.05) แสดงวา่ ความแปรปรวนเทา่ กนั ค่า t ท่ีใช้ คือ -5.393 ,df=88 และ sig = .000 (sig <.001) ซ่ึง หมายความวา่ ครูอาจารยท์ ี่มีเพศต่างกนั มีความวิตกกงั วลในเหตุการณ์แตกตา่ งกนั อยา่ งมีนยั สาคญั ทาง สถิติท่ีระดบั .001 ส่วนตวั แปร PERFOM ก็อา่ นค่าในลกั ษณะเดียวกนั

17 การวเิ คราะห์ One - way ANOVA   ภาพปรกอบ 21 ข้นั ตอน Analyze > Compare Means > One-way ANOVA หลงั จากน้นั ใหท้ าตามข้นั ตอน ที่ 1 ถึง ข้นั ตอนท่ี 8 ดงั ภาพประกอบ 22 - 25 2.ช่องสาหรับตวั แปรตามที่ ตอ้ งการทดสอบ 1.เลือกตวั แปรอิสระและตวั แปร ตาม ภาพประกอบ 22 3.ตวั แปรอิสระ 4. Click ป่ ุม Option เพ่อื กาหนดค่าสถิติเพิ่มเติม

18 5. ผลท่ีไดจ้ ากการ Click ป่ ุม option ให้ check ที่ descriptive เพอ่ื ใหค้ านวณคา่ สถิติ บรรยาย ภาพประกอบ 23 6. Click ป่ ุม Post Hoc เพอื่ เลือกวธิ ีเปรียบเทียบพหุคูณ (multiple comparison) ซ่ึงสามารถเลือกไดห้ ลายวธิ ี แต่เวลานาเสนอผลการวเิ คราะห์ ใหน้ าเสนอเพียง วธิ ีเดียว ในที่น้ีเลือก LSD กบั Scheffe ภาพประกอบ 24 7. Clickป่ ุม Continue

19 8. กดป่ ุม OK ภาพประกอบ 25 ผลท่ีไดจ้ ากการใชค้ าสง่ั One way ANOVA  ภาพประกอบ 26  จากตาราง ANOVA 1. ตวั แปร Anxiety : พบวา่ คา่ F = .435 sig = .649 (>.05)ซ่ึงแสดงวา่ ครูอาจารยท์ ่ีอยใู่ น โรงเรียนขนาดการตา่ งกนั มีความวติ กกงั วลในการทางานไม่แตกตา่ งหนั (หรือแตกต่างกนั อยา่ งไม่มี นยั สาคญั ทางสถิติ)

20 2. ตวั แปร Eanxiety : พบวา่ คา่ F = .723 sig = .488 (>.05) แสดงวา่ วา่ ครูอาจารยท์ ่ีอยใู่ น โรงเรียนขนาดการต่างกนั มีความวติ กกงั วลในเหตุการณ์ไม่แตกตา่ งหนั (หรือแตกต่างกนั อยา่ งไม่มี นยั สาคญั ทางสถิติ) ซ่ึงถา้ ผลการวเิ คราะห์ออกมาเช่นน้ี ไมจ่ าเป็ นตอ้ งไปดู ผลการเปรียบเทียบพหุคูณ เพราะการ ทดสอบโดยภาพรวมไม่ไมค่ ู่ใดแตกต่างกนั ในบางคร้ังถึงเราอาจพบวา่ การทดสอบโดยรวมไมม่ ีนยั สาคญั ทางสถิติ แต่เราอาจพบวา่ ผลการ เปรียบเทียบพหุคูณ มีบางคู่แตกตา่ งกนั อยา่ งมีนยั สาคญั ทางสถิติ ในกรณีอยา่ งน้ีเราก็จะไมน่ ามาสรุปวา่ มี นยั สาคญั ทางสถิติ ภาพประกอบ 27

21 การวเิ คราะห์ Two –Way ANOVA 1. Analyze > General Linear Model > Univariate ภาพประกอบ 28 จะได้ หนา้ จอดดงั ภาพประกอบ 28 ภาพประกอบ 29 ใหเ้ ลือกตวั แปร morale(morel) ไปไวท้ ่ีช่อง Dependent Variable เพื่อเป็นตวั แปรตาม และเลือก sex และ experience groups เพือ่ เป็นตวั แปรอิสระ ในช่อง Fixed Factor(s)

22 2. ให้ Click ท่ี Model จะได้ ภาพประกอบ 30 1) Specify Model มีเลือก 2 ทาง คือ Full factorial และ Custom ซ่ึงตอ้ งเลือกเพยี งอยา่ งเดียว 1.1 ) Full factorial : จะไดค้ า่ อิทธิพลของแตล่ ะตวั แปร(Main effects) และ ปฏิสมั พนั ธ์(Interaction)ครบทุกแบบ 1.2) Custom : ตอ้ งกาหนดเองวา่ ตอ้ งการวเิ คราะห์ค่าอิทธิพลใดบา้ ง ท้งั Main effect และ Interaction ซ่ึงตอ้ งกาหนดใน ช่องของ Model เอาเอง ในท่ีน้ี กาใหเ้ ลือก Full factorial และ Click ท่ี Continue จะกลบั ไปยงั หนา้ จอดงั ภาพประกอบ 29 - Post Hoc.. จะเป็นการเปรียบเทียบพหุคูณ เช่นเดียวกบั One – Way ANOVA ในกรณีที่ตวั แปรอิสระตวั ใดแบง่ ออกเพียง 2 กลุ่ม ก็ไม่จาเป็นตอ้ งนาไปเปรียบเทียบพหุคูณ เพราะผลท่ีไดจ้ ากากรวิ เคราะห์ Main effect ก็จะบอกอยแู่ ลว้ วา่ แตกตา่ งกนั อยา่ งมีนยั สาคญั ทางสถิติหรือไม่ (ไดผ้ ลเช่นเดียวกบั การทดสอบ t-test ) ในตวั แปร SEX และ Experience groups แตล่ ะตวั แปรมีเพียงสองกลุ่ม ดงั น้นั ในที น้ีเราจึงไมจ่ าเป็ นตอ้ งนาไป เปรียบเทียบพหุคูณ - Contrasts เป็นการระบุตวั แปรเพ่ือทดสอบความแตกต่าง โดยสามารถเลือกชนิดของ Contrast ได้

23 3.ให้ Click ท่ี Plot จะไดด้ งั ภาพประกอบ 31 ภาพประกอบ 31 ใหเ้ ลือก SEX ไปที่ Horizontal Axis (แกนนอน) และเลือก Exp2 ไปที่ Separate Line (เส้นกราฟแยกตามประสบการณ์) และ Click ที่ Add หลงั จากน้นั ให้ Click ที่ Continue จะกลบั ไปยงั หนา้ จอ Univariate ภาพประกอบ ดงั ภาพประกอบ 29 4. Click ท่ี Options ภาพประกอบ 32

24 จากภาพประกอบ 32 เลือก Over all ไปที่ Display mean for : เพ่ือดูคา่ เฉลี่ย และที่ Display ให้ เลือก Descriptive statistics เพื่อดู่ค่าสถิติพรรณนา หลงั จากน้นั ให้ Click ท่ี Continue จะกลบั ไปท่ี ภาพประกอบ 29 และให้ Click ที่ป่ ุม OK จะไดผ้ ลการวเิ คราะห์ดงั น้ี Univariate Analysis of Variance Between-Subjects Factor s SE X 0 V alue Label N 1 female 108 experiance 1.00 male 162 groups 2.00 low 123 high 147 Descr iptive Statistics Dependent Variable: morale Mean Std. Dev iation N 4.4286 1.51646 42 SE X experiance groups 4.7273 2.19472 66 female low 4.6111 1.95670 5.9630 2.11213 108 high 4.4815 2.23109 81 Total 5.2222 2.28959 81 male low 5.4390 2.05716 high 4.5918 2.21067 162 Total 4.9778 2.17955 123 Total low 147 high 270 Total T ests of Between-Subjects Effects Dependent Variable: morale Source Ty pe III Sum df Mean Square F Sig. C orrected Model of S quares 3 38.460 8.800 .000 115.379a 1381.031 .000 5.029 .026 I nt ercept 6035.457 1 6035.457 5.969 .015 11.392 .001 EXP 2 21.978 1 21.978 SE X 26.087 1 26.087 SE X * E XP2 49.787 1 49.787 Error 1162.488 266 4.370 Total 7968.000 270 C orrected Total 1277.867 269 a. R S quared = .090 (A djusted R Squared = .080) Estimated Marginal Means Grand Mean Dependent Variable: morale 95% C onfidence Interv al Mean Std. Error Low er Bound U pper Bound 4.900 .132 4.640 5.160

25 Profile Plots Estimated Marginal Means of morale 6. 5 6. 0 5. 5 5. 0 exper iance gr oups 4. 5 low 4. 0 high f em ale male SEX

26 การวเิ คราะห์ค่าสหสัมพนั ธ์เพยี ร์สัน(Pearson Product Moment Correlation) การวเิ คราะห์คา่ สหสมั พนั ธ์เพยี ร์สันเป็นการวเิ คราะห์เพอ่ื หาความสมั พนั ธ์ระหวา่ งตวั แปร โดย ท้งั สองตวั แปรจะตอ้ งมีระดบั การวดั ต้งั แต่อนั ตรภาคข้ึนไป ภาพประกอบ 28 ข้นั ตอนการวเิ คราะห์ Analyze > Correlate > Bivariat ผลการใชค้ าส่ังตามข้นั ตอน

27  ภาพประกอบ 29  ใหเ้ ลือกตวั แปรที่เราตอ้ งการหาความสมั พนั ธ์ในชอง  มาไวใ้ นช่อง  ในทีน้ีใหท้ ่าน เลือกตวั แปร eanxiety anxiety stress หลงั จากน้นั ให้ Click ท่ี ป่ ุม OK  Correlation Coefficients หมายถึง คา่ สหสมั พนั ธ์ที่เราตอ้ งปารวเิ คราะห์ โดยปกติ โปรแกรมจะเลือก คา่ สหสัมพนั ธ์ของเพียร์สนั Test of Significant หมายถึง เลือกวา่ จะทดสอบนยั สาคญั ทาสถิติเป็นแบบ หางเดียว (One tailed) หรือ สองหาง (Two tailed) Flag Siginficant Correlations หมายถึง ใหแ้ สดงดอกจนั (*) ที่ค่าสหสัมพนั ธ์ท่ีมีนยั สาคญั ทาง สถิติ

28 Click ภาพประกอบ 30 ผลการวเิ คราะห์ จากการประมวลผล ดงั ปรากฏในภาพประกอบ 31   ภาพประกอบ 31  Pearson Correlation หมายถึง คา่ สหสมั พนั ธ์เพียร์สนั  ระดบั นยั สาคญั ทางสถิติ ถา้ มีค่า นอ้ ยกวา่ หรือเทา่ กบั .05 แสดงวา่ คา่ สหสมั พนั ธ์น้นั มี นยั สาคญั ทางสถิติ แต่ถา้ หมากกวา่ .05 คา่ สหสัมพนั ธ์น้นั ไมม่ ีนยั สาคญั ทางสถิติ  N หมายถึง จากลุ่มตวั อยา่ งที่เขา้ กระบวนการวเิ คราะห์ จากภาพประกอบ 31 ผลการวเิ คราะห์คาสหสัมพนั ธ์พบวา่

29 ตวั แปร EANXIRTY มีความสมั พนั ธ์ทางบวกกบั ตวั แปร ANXIETY อยา่ งมีนยั สาคญั ทางสถิติ ที่ระดบั .05 โดย มีค่าสหสมั พนั ธ์เพยี ร์สันเท่ากบั .269 ตวั แปร EANXIRTY ไมม่ ีความสมั พนั ธ์กบั ตวั แปร stress (r= .047,sig >.05) หรือมี ความสัมพนั ธ์กนั อยา่ งไมม่ ีนยั สาคญั ทางสถิติ ANXIETY ไม่มีความสมั พนั ธ์กบั ตวั แปร STRESS (r= .086,sig >.05) หรือมีความสมั พนั ธ์กนั อยา่ งไมม่ ีนยั สาคญั ทางสถิติ การวเิ คราะห์ ไค-สแควร์ (Chi - Square) การทดสอบ ไค-สแควร์ มีการทดสอบ 2 กรณคี ือ 1. กรณีตวั แปรเดียว เป็ นการทดสอบเพือ่ ดูวา่ ความถี่ที่สงั เกตไดแ้ ตกตา่ งจากความท่ีท่ี คาดหวงั หรือไม่ หรือ อาจกล่าวไดว้ า่ จานวน ความถี่หรือสดั ส่วนท่ีปรากฏในแตล่ ะ กลุ่มน้นั แตกตา่ งกนั หรือไม่ 2. กรณี 2 ตวั แปร เป็นการทดสอบความสมั พนั ธ์ระหวา่ งตวั แปรสองตวั ท่ีขอ้ มลู อยใู่ น รูปจานวน ความถ่ี หรือร้อยละ ข้นั ตอนการวเิ คราะห์ กรณตี วั แปรเดยี ว Analyze > Nonparametric > Chi-Square สมมตฐิ านการวจิ ัย จานวนครูอาจารยม์ ีระดบั ความวติ กกงั วลในสถานการณ์แตกต่างกนั 

30  ภาพประกอบ 32 ผลการใชค้ าส่งั   ภาพประกอบ 33

31  Test Variable List หมายถึงตวั แปรที่เราตอ้ งการทดสอบ สามารถเลือกได้ 1 ตวั ตวั แปรที่ใช้ ควรเป็ นตวั แปรชนิด category เช่น เพศ อาชีพ ศาสนา หรือตวั ที่มีขอ้ มูลเป็นจานวนหรือความถี่ ในที่น้ีเลือกตวั แปร e1 ซ่ึงเป็ นขอ้ คาถามเกี่ยวกบั ความวิตกกงั วลในสถานการณ์ของครูอาจารย์ โดยมีระดบั ความวติ กกงั วลต้งั แต่นอ้ ยท่ีสุด (1) จนถึงมากที่สุด (5) โดยขอ้ มลู ที่ไดใ้ นแต่ละ ระดบั จะเป็นความถี่  Expect Range หมายถึง เป็นการระบุช่วงของคา่ ตวั แปรที่ตอ้ งการวเิ คราะห์ สามารถเลือกไดท้ าง ใดทางหน่ึง Get from data หมายถึง จะวเิ คราะห์ทุกคา่ ของตวั แปร เช่น อาชีพ มี 5 อาชีพ กจ็ ะนา ตวั แปรอาชีพ ที่มีค่าท้งั 5 มาวเิ คราะห์ ในกรณีน้ีนาตวั แปร e1 มาวเิ คราะห์ซ่ึงมี ท้งั หมด 5 ระดบั Use Specific range หมายถึง เลือกคา่ บางคา่ ของตวั แปรมาวเิ คราะห์ ซ่ึงตอ้ งระบุค่าต่าสุดและ สูงสุดของตวั แปร เช่น อาชีพ กาหนดคา่ ต่าสุด (Lower) มีคา่ เป็น 1 และ คา่ สูงสุด(Uper) มีคา่ เป็น 3 หมายถึงนาเฉพาะ 3 อาชีพแรกเท่าน้นั มาวเิ คราะห์  Expected Value เป็ นการระบุคา่ ที่คาดหวงั (E) ของแต่ละค่าตวั แปร หรือระบุค่าสัดส่วนของแต่ ละค่าของตวั แปร โดยมีทางเลือก 2 ทาง คือ All Categories equal หมายถึง ตอ้ งการทดสอบวา่ จานวน ความถี่หรือสัดส่วนของระดบั ตา่ ง ของตวั แปร ในแตล่ ะกลุ่มเท่ากนั หรือไม่ Value หมายถึง ตอ้ งการทดสอบวา่ สดั ส่วนของแตล่ ะระดบั หรือกลุ่มเป็นไปตามท่ีคาดไว้ หรือไม่ โดยตอ้ งระบุสัดส่วน จานวน หรือความถ่ีลงไปในแตร่ ะดบั หรือกลุ่ม โดย กาหนดทีละค่าของแตร่ ะละดบั หรือกลุ่ม แลว้ Click ที่ป่ ุม Add ในที่น้ีจะเป็นการทดสอบ ตวั แปร e1 โดยใช้ All categories equal ซ่ึงเป็นการทดสอบวา่ จานวนของครูอาจารยใ์ นแต่ละระดบั เท่ากนั หรือไม่ เมื่อกาหนดคา่ ตา่ งเสร็จแลว้ ให้ Click ที่ ป่ ุม OK ผลท่ีไดด้ งั ปรากฏในภาพประกอบ 34

32   ภาพประกอบ 34  ตาราง แสดงความถี่ โดย Observed N หมายถึง จานวนความถี่จากการสงั เกต(O) หรือความถี่ที่ไดจ้ ากการเกบ็ รวบรวมขอ้ มูล Expectd N หมายถึง ความถ่ีคาดหวงั (E) ซ่ึงในที่น้ีในแตล่ ะระดบั มีค่าเทา่ กนั หมดคือ 18 คน Residual หมายถึง ผลต่างระหวา่ งความถี่จาการสงั เกตกบั ความถ่ีคาดหวงั (O -E) ผลการวเิ คราะห์ Chi – square หมายถึง ค่าสถิติไคสแควร์ ซ่ึงพบวา่ มีค่าเท่ากบั 23.333 df หมายถึง ค่าองศาอิสระ มาจาก K-1 (จานวนกลุ่มหรือระดบั ลบดว้ ย หน่ึง) Asymp.Sig หมายถึงระดบั นยั สาคญั ทางสถิติ ของคา่ ไคสแควร์ (23.33) ซ่ึงพบวา่ มีคา่ ตากวา่ .05 (Sig = .000) จึงปฏิเสธ H0 : จวนของครูอาจารยใ์ น แตล่ ะระดบั มีคา่ เทา่ กนั และยอมรับ H1 : จานวนครูอาจารยใ์ นแตล่ ะ ระดบั แตกตา่ งกนั ผลการทดสอบสมมติฐาน สรุปไดว้ า่ จานวนครูอาจารยใ์ นละระดบั (กลุ่ม)แตกตา่ งกนั อยา่ งมี นยั สาคญั ทางสถิติที่ระดบั .01

33 การทดสอบกรณี 2 ตัวแปร เป็นการทดสอบเพอ่ื ดูวา่ ตวั แปรสองตวั มีความสมั พนั ธ์กนั หรือไม่ ข้นั ตอนการทดสอบ Analyze > Descriptive Statistics > Crosstabs ภาพประกอบ 35 ผลที่ไดจ้ าการใชค้ าสั่ง ดงั ภาพประกอบ 36

34     ภาพประกอบ 36  ตวั แปรท่ีมีอยทู่ ้งั หมดใน File ขอ้ มลู  Row หมายถึง ตวั แปรท่ีเราตอ้ งการทดสอบหาความสัมพนั ธ์ แต่กาหนดให้เป็นส่วนแถวของตาราง ผลการวเิ คราะห์ Colums หมายถึง ตวั แปรที่เราตอ้ งการทดสอบหาความสมั พนั ธ์ แตก่ าหนดใหเ้ ป็ นส่วนColumnของ ตารางผลการวเิ คราะห์ ในภาพประกอบ 36 น้ีผวู้ จิ ยั สนใจท่ีจะทดสอบความสมั พนั ธ์ระหวา่ งเพศกบั ความวติ กกงั วลใน สถานการณ์ (Geanxie) ซ่ึงเดิมตวั แปรน้ีมีการ Recode ใหม้ ีขอ้ มูลเป็นความความถี่ ซ่ึงจะทาใหต้ วั แปร เป็นตวั แปรชนิด Category โดยกาหนดใหเ้ พศ อยใู่ น Row(s) และ geanxie อยทู่ ี่ Column(s) หลงั จากน้นั ให้ Click ท่ี ป่ ุม Statistics... ไดจ้ ะปรากกฎดงั ภาพประกอบ 37

35   ภาพประกอบ 37 จากภาพประกอบ 37 ให้ check ที่ Chi-square และ Click ที่ Continue จะไดผ้ ล กลบั ไปเหมือนภาพประกอบ 36 แลว้ Click ท่ี ป่ ุม Cells... จะปรากฏผลดงั ภาพประกอบ 38 ภาพประกอบ 38 จากภาพประกอบ 38 ให้ Check ท่ี Observed และ Expected เพ่อื ใหแ้ สดงค่าที่สงั เกตไดก้ บั ค่า คาดหวงั แต่ถา้ ตอ้ งการใหแ้ สดงค่าร้อยละดว้ ยให้ Check ท่ี กลุ่ม Percentage หลงั จากน้นั ให้ Click ท่ี Continue

36 ผลการวเิ คราะห์ดงั ภาพประกอบ 39 - 40  ภาพประกอบ 39 เป็นการแสดงค่าความถ่ีท่ีไดจ้ ากสงั เกต()และคา่ ความถ่ีที่คาดหวงั () จาแนกตามกลุ่มของ ตวั แปรท้งั สองตวั แปร ภาพประกอบ 40 จากภาพประกอบ 40 เป็นผลการวเิ คราะห์ ค่า ไคสแควร์ (ดู Pearson Chi-Square) พบวา่ มีค่า เทา่ กบั 19.469 , df = 4 sig = .001 แสดงวา่ ตวั แปรเพศและความวติ กกงั วลมีความสัมพนั ธ์กนั อยา่ งมี นยั สาคญั ทางสถิติท่ีระดบั .001 หรือกล่าวไดว้ า่ ความวติ กกงั วลใสถานการณ์ข้ึนอยกู่ บั เพศ