1 / 23

ศาสตราจารย์ ดร.สุชาติ ประสิทธิ์รัฐสินธุ์ ประธานอำนวยการ ศูนย์อบรมการวิจัย นานาชาติ

สถิติสำหรับการวิเคราะห์หลายตัวแปร ( Multivariate statistics). ศาสตราจารย์ ดร.สุชาติ ประสิทธิ์รัฐสินธุ์ ประธานอำนวยการ ศูนย์อบรมการวิจัย นานาชาติ (ไอ อาร์ ที ซี). สงวนลิขสิทธิ์ตามกฎหมาย. สถิติสำหรับการวิเคราะห์ตัวแปรหลายตัว (Multivariate statistics) (1) ความนำ

denna
Download Presentation

ศาสตราจารย์ ดร.สุชาติ ประสิทธิ์รัฐสินธุ์ ประธานอำนวยการ ศูนย์อบรมการวิจัย นานาชาติ

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. สถิติสำหรับการวิเคราะห์หลายตัวแปรสถิติสำหรับการวิเคราะห์หลายตัวแปร (Multivariate statistics) ศาสตราจารย์ ดร.สุชาติ ประสิทธิ์รัฐสินธุ์ ประธานอำนวยการ ศูนย์อบรมการวิจัย นานาชาติ (ไอ อาร์ ที ซี) สงวนลิขสิทธิ์ตามกฎหมาย

  2. สถิติสำหรับการวิเคราะห์ตัวแปรหลายตัวสถิติสำหรับการวิเคราะห์ตัวแปรหลายตัว (Multivariate statistics) (1) ความนำ (2) สถิติสำหรับตัวแปรตัวเดียว ความเป็นตัวแปรเชิงปริมาณ ความเป็นตัวแปรเชิงคุณภาพ

  3. (3) สถิติสำหรับตัวแปรสองตัว ความเป็นตัวแปรอิสระ/ตัวแปรตาม มาตรวัดเชิงปริมาณ/เชิงคุณภาพ (4) ความเชื่อมโยงระหว่างสถิติตัวแปรตัวเดียว/ตัวแปรสองตัว/ตัวแปรหลายตัว การเพิ่มตัวแปร ปัญหาที่เกิดจากการใช้ตัวแปรหลายตัว

  4. (5) หลักการสถิติสำหรับตัวแปรหลายตัว บทบาทของตัวแปรควบคุม คุณสมบัติของตัวแปร

  5. (6) การวิเคราะห์ถดถอยพหุแบบปกติ (ordinary multiple regression analysis) วัตถุประสงค์ ข้อมูลที่ต้องการ/คุณสมบัติของตัวแปร การนำเสนอที่ถูกต้องได้มาตรฐานสากล

  6. ตัวอย่างสมการ SAT = b0 + b1EDU + b2FEX+ B3KN + b4INC + b5MPS ในที่นี้ SAT = คะแนนความพึงพอใจในงานส่งเสริมหลังการส่งเสริม EDU = จำนวนชั้นปีการศึกษาของเกษตรกร FEX = รายจ่ายครอบครัวที่เพิ่มขึ้น KN = คะแนนความรู้ในด้านการดูแลพืช INC = รายได้ที่เพิ่มขึ้น MPS = คะแนนทรัพย์สินในครอบครองที่เพิ่มขึ้น

  7. SAT =0.548E-06 - 0.015EDU + 1.042E-05FEX (2.172) (-0.733) (2.881) - 3.47E-03KN- 4.669E-06INC - 4.639E-03MPS (-0.188) (-1.910)(-2.356) Rsq = 0.853 SEE = 0.992 F = 202.526 Sig. of F = .000 หมายเหตุ: ในวงเล็บคือ ค่าของ t ; E-03 หมายถึง ต้องหารเลข ข้างหน้าด้วย 1000, E-04 หารเลขข้างหน้าด้วย 10,000 เป็นต้น

  8. (7) การวิเคราะห์ถดถอยพหุแบบขั้นตอน (stepwise regression analysis) วัตถุประสงค์ ข้อมูลที่ต้องการ/คุณสมบัติของตัวแปร การนำเสนอที่ถูกต้องได้มาตรฐานสากล

  9. ตัวอย่างสมการ CHILD =b0 + b1AGE + b2REDU + b3SPEDU + b4WHITE + b5BLACK + b6MANG + b7TECH + b8SERV + b9PRE + b10OP ในที่นี้ CHILD = การมีบุตร AGE = อายุ REDU = การศึกษาสูงสุดของผู้ตอบ SPEDU = การศึกษาสูงสุดของคู่สมรส WHITE = ความเป็นคนผิวขาว BLACK = ความเป็นคนผิวดำ MANG = การประกอบอาชีพเป็นผู้จัดการ TECH = การเป็นช่างเทคนิค SERV = การมีอาชีพด้านบริการ PRE = การประกอบอาชีพที่อาศัยความชำนาญ OP = การประกอบอาชีพระดับผู้ปฏิบัติการ

  10. CHILD =2.608 + 2.772E-02 AGE – 9.252E-02 REDU (7.532) (7.930) (-4.978) - .326TECH - .368WHITE (-2.811) (-2.212) R = .379, Rsq = .144, SEE = 1.48, F = 32.834 , Sig. = .000 หมายเหตุ:ในวงเล็บคือค่าของ t

  11. (8) การวิเคราะห์ถดถอยพหุแบบเชิงชั้น (hierarchical regression analysis) วัตถุประสงค์ ข้อมูลที่ต้องการ/คุณสมบัติของตัวแปร การนำเสนอที่ถูกต้องได้มาตรฐานสากล

  12. ตัวอย่างสมการ

  13. ตาราง การวิเคราะห์ถดถอยแบบเชิงชั้นความต้องการบริการคำแนะนำเพื่อส่งเสริมสุขภาพของประชาชน หมายเหตุ: * มีนัยสำคัญทางสถิติ p .05

  14. (9) การวิเคราะห์เส้นทาง (path analysis) วัตถุประสงค์ ข้อมูลที่ต้องการ/คุณสมบัติของตัวแปร การนำเสนอที่ถูกต้องได้มาตรฐานสากล

  15. อายุ + + พฤติกรรมการให้บริการ + การศึกษา การปรับปรุงคุณภาพ + + ความพอใจในบริการ รายได้ + ภาพ 1 ความสัมพันธ์ระหว่างความต้องการให้มีการปรับปรุงศูนย์สาธารณสุขกับตัวแปรต่างๆ

  16. ตัวอย่างสมการ IMPROVE = β1 INCOME + β2 EDU + β3 SERBEH + β4 + SERSAT ...(1) SERVSAT = β5 INCOME + β6 AGE + β7 SERVBEH ...(2) SERVBEH = β8 AGE + β9 EDU + β10 INCOME ...(3) INCOME = β11 EDU + β12 AGE ...(4)

  17. ผลลัพธ์ที่ได้จากการวิเคราะห์ผลลัพธ์ที่ได้จากการวิเคราะห์ IMPROVE = .286 EDU + .296 INCOME - .145 SERVSAT (4.838) (5.102) (-2.676) R = .520, R2 = .271, SEE = 1.291, F = 32.390, Sig of F = .000 SERVSAT = .608 SERVBEH + .120 AGE (12.755) (2.523) R = .629, R2 = .396, SEE = 6.542, F = 87.483, Sig of F = .000 SERVBEH = -.231 EDU (-2.291) R = 0.139, R2 = .019, SEE = 7.597, F = 5.249, Sig of F = .023 INCOME = .289 EDU (7.769) R = .289, R2 = .084, SEE = 36914.723, F = 60.357, Sig of F = .000

  18. AGE SERVBEHH -.139 EDU .286 IMPROVE -.145 SERSAT .054 .296 INCOME ภาพ 2 เส้นทางความสัมพันธ์ระหว่างความต้องการให้มีการปรับปรุงศูนย์บริการ สาธารณสุขกับตัวแปรต่างๆที่ได้จากการวิเคราะห์

  19. ตาราง 1 ผลของตัวแปรอิสระทั้งทางตรงและทางอ้อมที่มีต่อความต้องการ ให้มีการปรับปรุงศูนย์บริการสาธารณสุข หมายเหตุ (ก) ผลทางอ้อมของรายได้เท่ากับ (.054 x - .145)= - (ข) ผลทางอ้อมของการศึกษาเท่ากับ (.289 x .296) + (.054 x[-.145]) = (ค) ผลรวมคือค่าของสัมประสิทธ์ความสัมพันธ์จาก correlation matrix ระหว่างตัวแปรอิสระตัวนั้นๆ กับตัวแปรตาม (IMPROVE) (ง) ผลที่ไม่ใช่สาเหตุ คือผลต่างระหว่าง (1) ผลรวม ลบออกจาก (2) ค่าของผลรวม ของผลเชิงสาเหตุ

  20. (10) การวิเคราะห์ปัจจัย (factor analysis) วัตถุประสงค์ ข้อมูลที่ต้องการ/คุณสมบัติของตัวแปร การนำเสนอที่ถูกต้องได้มาตรฐานสากล

  21. ตาราง เมตริกองค์ประกอบที่ได้หมุนแกนแล้ว Rotated Component Matrix

  22. ANOMIE INC SES RESTLESS EDU POWLESS ALIEN FAMIN DISCRI MINORI MOMIN SOVIO ANTIBEH BREL POVIO RELIGIO ATREL RBEH (11) แบบจำลองสมการโครงสร้าง (Structural equation modeling) ตัวอย่างสมการโครงสร้าง SEM

More Related