1 / 41

Introduction to SPSS - Frequencies - Descriptive - Compute variable - Chi-square

Introduction to SPSS - Frequencies - Descriptive - Compute variable - Chi-square. http://www.thaiall.com/spss https://www.facebook.com/groups/thaiebook/ http://www.ayhosp.go.th/ay-hosp/images/HA/R2R-HA/3r2r-analysis-and-interpretation.pdf

kamali
Download Presentation

Introduction to SPSS - Frequencies - Descriptive - Compute variable - Chi-square

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. Introduction to SPSS- Frequencies- Descriptive- Compute variable- Chi-square http://www.thaiall.com/spss https://www.facebook.com/groups/thaiebook/ http://www.ayhosp.go.th/ay-hosp/images/HA/R2R-HA/3r2r-analysis-and-interpretation.pdf http://www.kit2010.com/UserFiles/File/MarketingResearch/IntroductionSPSS.pdf http://www.slideshare.net/najeebahbt/spss-8609631 http://www.watpon.com/spss/ + http://www.docstoc.com/docs/25717230/http://202.28.25.163/mis/download/publication/459_file.pdfhttp://joomlas.ru.ac.th/km/uthai/images/knowledge_sharing/KM_SPSS.pdf July 14, 2014

  2. สิ่งที่ควรเข้าใจเกี่ยวกับสถิติ และการวิจัย • การวิจัย คือ การค้นคว้า ทดลอง หาคำตอบอย่างมีกระบวนการ แล้วสรุปผล • ดร.วิยดา เหล่มตระกูล บอกว่าการวิจัยต้องเริ่มต้นจากมีความเชื่อ เช่นเชื่อว่า marketing mix และเพศ มีความสัมพันธ์ต่อการตัดสินใจซื้อผลิตภัณฑ์ จึงตั้งคำถาม ตั้งสมมติฐาน แล้วไปหาข้อมูล ออกแบบเครื่องมือวิธีการ กลุ่มตัวอย่าง ออกเก็บข้อมูล นำมาประมวลผล เขียนผลการดำเนินงาน และอภิปรายผล

  3. ก่อนกำหนดประเด็นต้องมีความเชื่อก่อนกำหนดประเด็นต้องมีความเชื่อ เชื่อว่า อบรมแล้วทุกคนจะพอใจ จึงใช้แบบสอบถามประเมินฯ แล้วหาค่าเฉลี่ยmean หาค่า S.D. หา % แล้วตีความเป็นระดับ เชื่อว่า การสอบรูปแบบใหม่ จะทำให้ post-test สูงกว่า pre-test แล้วนำผลการเรียบเทียบมาอภิปรายว่า แบบใหม่ดีกว่าแบบเก่า สอดคล้องกับที่ นาย... ได้ศึกษาไว้

  4. Data types ระดับที่ 1 มาตราการวัดระดับนามบัญญัติ (Nominal Scale) เป็นระดับที่ใช้จำแนกความแตกต่างของสิ่งที่ต้องการวัดออกเป็นกลุ่ม เช่น การศึกษา จังหวัด อาชีพ สถานะสมรส เช่น ตัวแปรเพศ แบ่งออกเป็นกลุ่มเพศชายและกลุ่มเพศหญิง ระดับที่ 2 มาตราการวัดระดับเรียงอันดับ (Ordinal Scales) เป็นระดับที่ใช้สำหรับจัดอันดับที่หรือตำแหน่งของสิ่งที่ต้องการวัด ตัวเลขในมาตราการวัดระดับนี้เป็นตัวเลขที่บอกความหมายในลักษณะมาก-น้อย สูง-ต่ำ เก่ง-อ่อน กว่ากัน เช่น อันดับที่หนึ่ง หรือที่สอง หรือที่สาม ระดับที่ 3 มาตราการวัดระดับช่วง (Interval Scale) เป็นระดับที่สามารถกำหนดค่าตัวเลขโดยมีช่วงห่างระหว่างตัวเลขเท่า ๆ กัน สามารถนำตัวเลขมาเปรียบเทียบกันได้ว่าว่ามีปริมาณมากน้อยเท่าใด แต่ไม่สามารถบอกได้ว่าเป็นกี่เท่าของกันและกัน เพราะมาตราการวัดระดับนี้ไม่มี 0 (ศูนย์) แท้ มีแต่ 0 (ศูนย์) สมมติ เช่น การวัดความพึงพอใจมักแบ่งเป็น 5 ระดับ (5 4 3 2 1) ระดับที่ 4 มาตราการวัดระดับอัตราส่วน (Ratio Scale) เป็นระดับที่สามารถกำหนดค่าตัวเลขให้กับสิ่งที่ต้องการวัด มี 0 (ศูนย์) แท้ เช่น น้ำหนัก ความสูง อายุ เป็นต้น

  5. สถิติเชิงพรรณา (Descriptive Statistics) • สถิติเชิงพรรณนา ง่ายกว่าสถิติเชิงอนุมาน เพราะตรงไปตรงมา • ในบรรดาค่าสถิติแล้ว ค่าสถิติเชิงพรรณนาน่าจะเป็นค่าพื้นฐานที่เข้าใจได้ง่าย แยกไว้ 4 กลุ่ม คือ 1) การแจกแจงความถี่ (Frequencies Distribution) 2) การวัดค่ากลางของข้อมูล (Measures of Central Tendency) 3) การวัดการกระจาย (Measure of Dispersion) 4) การวัดลักษณะของเส้นโค้ง (Curvature) • เช่น mean, s.d. , range, max, min, Skewness, Kurtosis

  6. ค่าเบ้ และ ความโด่ง • Skewnessใช้วัดค่าความเบ้ ถ้าค่าบวกแสดงว่าเบ้ซ้าย ถ้าค่าลบแสดงว่าเบ้ขวา • Kurtosis ใช้วัดค่าความโด่ง ถ้าค่าบวกแสดงว่าสูงกว่าปกติ ถ้าค่าลบแสดงว่าต่ำกว่าปกติ

  7. สถิติอ้างอิง หรือ สถิติเชิงอนุมาน(Inferential Statistics) • เป็นการใช้ศาสตร์ที่ว่าด้วยทฤษฎีและวิธีการทางสถิติ ในการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อตอบคำถามหรือปัญหาที่สนใจ โดยอาศัยข้อมูลเพียงส่วนหนึ่งที่มีอยู่ เพื่ออธิบายข้อมูลชุดที่สมบูรณ์หรือประชากร • ความแตกต่างจากสถิติเชิงพรรณนา คือ สถิติเชิงพรรณนาทำการสรุปสาระสำคัญในข้อมูลชุดที่มีอยู่ในมือหรืออธิบายลักษณะของข้อมูลชุดนี้เท่านั้น ไม่มีการอ้างอิงถึงข้อมูลชุดอื่น หรือพยายามไปอธิบายข้อมูลชุดสมบูรณ์ เรียกว่าไม่ทำการอนุมานไปสู่ข้อมูลชุดที่สมบูรณ์ • ในการวิจัยด้านสังคมหรือบริหาร มักสนใจข้อมูลกลุ่มตัวอย่าง เพื่ออนุมานลักษณะของประชากร • เช่น T-Test, Z-Test, One-way ANOVA, Chi-square

  8. Open Program เตรียมกรอกข้อมูลเพื่อประมวลผล เปิดโปรแกรมมาต้องเลือกว่าจะโหลดข้อมูลเดิม หรือกรอกข้อมูลใหม่

  9. Data 2 fields กรอกข้อมูลที่นี่ หรือคัดลอกข้อมูลจาก excel มา paste ก็ได้ http://www.thaiall.com/office/score_sample.xlsx

  10. Column name or Field name กำหนด Label ให้กับค่าของตัวแปร เวลาประมวลผลจะแสดง Label จะได้อ่านรู้เรื่อง

  11. Save data file เก็บไว้อย่าให้หาย ไม่งั้นต้องพิมพ์ใหม่ เมื่อ save ข้อมูล แฟ้มข้อมูลจะมีสกุลเป็น .sav

  12. แฟ้มผลลัพธ์มีสกุลเป็น .spvจะเปิดขึ้นมาภายหลังได้ ไม่ผูกติดกันระหว่าง .spvและ .sav เลือก export เป็น .doc ได้ Save output

  13. Menu, Analyze, Descriptive Statistics, Frequencies เมื่อเข้าไปแล้ว กำหนดค่า statistic ให้ออกเพิ่มได้ เช่น mean, s.d., mode, sum, range

  14. Frequencies : Statistics ต้องการค่าใดก็เลือกได้ มีเยอะจนใช้กันไม่หมด

  15. Frequencies output ผลลัพธ์จะออกมาในหน้าต่างใหม่ และเพิ่มต่อท้ายรายงานเดิม ไม่ทับรายงานเดิม

  16. Export Output to word ออกเป็น .doc ก็ได้ โดยเลือก Export

  17. Output in word หน้าตาผลลัพธ์ที่พบใน Microsoft word

  18. Menu, Analyze, Descriptive Statistics, Descriptives(ไม่ใช่ Frequencies) รายงานจะไม่มีค่าความถี่ มีเฉพาะค่าสถิติที่เลือกให้แสดงเท่านั้น

  19. Descriptives output ผลลัพธ์ของการใช้ descriptives สำหรับผลลัพธ์ 2 ตัวแปร

  20. Open data file with new output file เปิดแฟ้มข้อมูลเดิม จะมีรายงานแจ้งทันที ในหน้า output เป็นแฟ้มใหม่

  21. ต.ย. ตาราง Frequency ของ อุบล จินดาธรรม p.26 ตารางนี้ใช้ frequency อย่างเดียว เมื่อได้ตารางแล้ว ก็เขียนบรรยายสรุปผล ท้ายตาราง

  22. ต.ย. การแปลผลท้ายตาราง ของ ชวิกา จันทร์ตาฝั้น • เรื่อง การศึกษาพฤติกรรมการเลือกซื้อครีมบำรุงผิวของกลุ่มสตรีวัยทำงาน ในเขตอำเภอเมือง จังหวัดลำปาง จากตารางที่ xxx พบว่า ปัจจัยส่วนประสมทางการตลาดด้านราคา ที่มีผลต่อการเลือกซื้อครีมบำรุงผิวของกลุ่มสตรีวัยทำงาน ในภาพรวมอยู่ในระดับมากที่สุด มีค่าเฉลี่ย 4.35 เมื่อพิจารณาเป็นรายข้อ พบว่า ราคาเหมาะสมกับปริมาณสินค้า เป็นอันดับ 1 มีค่ามากที่สุด มีค่าเฉลี่ย 4.38 รองลงมาได้แก่ ราคาเหมาะสมกับคุณภาพ มีค่าเฉลี่ย 4.36 และสามารถชำระเงินได้ทั้งเงินสดและบัตรเครดิต มีค่าเฉลี่ย 4.32 ตามลำดับ

  23. 3 column นี้เป็นกลุ่มเดียวกัน ถ้าต้องนำไปเปรียบเทียบกับ sex ก็ต้องรวมค่าเป็นตัวแปรใหม่ Group of Data

  24. Compute variable สร้างชื่อตัวแปร และเขียน expression ตามต้องการ

  25. ต้องเลือกสถิติพาราเมตริก กับ สถิตินอนพาราเมตริก เงื่อนไขของสถิติพาราเมตริก มีมาก หากผิดเงื่อนไขก็ไปใช้สถิตินอนพาราเมตริก โดยเงื่อนไข หรือข้อตกลงเบื้องต้นของสถิติพาราเมตริก มีดังนี้ 1. มาจากประชากรที่มีการแจกแจงปกติ (Normal distribution) 2. เป็นกลุ่มตัวอย่างที่ได้มาโดยการสุ่ม ที่เชื่อถือได้ว่าผลจะกระจาย 3. ข้อมูลต้องอยู่ในมาตราอันตรภาค (Interval Scale) หรืออัตราส่วน (Ratio scale) กลุ่มตัวอย่าง กับ ประชากร สัมพันธ์กับสถิติเชิงอนุมาน

  26. สถิติพาราเมตริก คืออะไร (1/2) สถิติพาราเมตริก หรือพารามิตริก (Parametric statistic) เป็นสถิติที่ทดสอบเกี่ยวกับการแจกแจงของประชากรขนาดใหญ่ และเป็นโค้งปกติ มักใช้กับข้อมูลแบบอันตรภาคชั้น (interval scale) หรืออัตราส่วน (ratio scale) และเป็นการทดสอบค่าเฉลี่ยไม่ใช่ค่าความถี่ ค่าสถิติที่ใช้มักเป็น T-test, F-test, Z-test, One-way ANOVA

  27. สถิตินอนพาราเมตริก คืออะไร (2/2) สถิตินอนพาราเมตริก หรือนอนพารามิตริก (Nonparametric statistic) เป็นสถิติที่ไม่สนใจการแจกแจงของประชากร มักใช้กับข้อมูลแบบนามบัญญัติ (Norminal scale) หรือแบบเรียงลำดับ (Ordinal scale)เป็นการทดสอบค่าความถี่ไม่ใช่ค่าเฉลี่ย ค่าสถิติที่ใช้มักเป็น Chi-square

  28. แผนภาพแสดงการเลือกใช้ค่าสถิติแผนภาพแสดงการเลือกใช้ค่าสถิติ http://hsmi.psu.ac.th/upload/forum/t-test_Thai_version-Dec_11_new_version.pdf

  29. Chi-Square เหมาะกับข้อมูลแบบใด ค่าสถิติที่ตัวแปรจะต้องอยู่ในระดับการวัด Nominal Scale ใช้ทดสอบต่อไปนี้ 1. กรณีกลุ่มเดียว - ทดสอบความแตกต่างของ ความแปรปรวนระหว่าง กลุ่มตัวอย่าง กับ ประชากร - ทดสอบความแตกต่างของ ความถี่ที่คาดหวัง กับ ความถี่ที่สังเกตได้ - ทดสอบความข้อมูลว่ามีการแจกแจงเป็น โค้งปกติหรือไม่ (Goodness of fit) 2. ใช้ทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร 2 ตัวที่เป็นอิสระจากกัน http://www.watpon.com/stat/statch60.htm

  30. ต.ย. สมมติฐาน [6 ธานินทร์] • ตัวแปรตาม แบบนามบัญญัติ เช่น รายการเพลง ช่วงเวลา ประเภท • ตัวแปรอิสระ แบบนามบัญญัติ เช่น เพศ อายุ ภูมิลำเนา อาชีพ • สมมติฐาน • การเลือกประเภทเพลงที่ชอบขึ้นอยู่กับสถานภาพด้านเพศ • รายการเพลงที่ชอบแตกต่างกันไปตามอายุ • ช่วงเวลาที่ฟังเพลงกับอาชีพมีความสัมพันธ์กัน • การเลือกรายการเพลงที่สอดคล้องกับ อายุ อาชีพ เพศ และภูมิลำเนา • การเลือกห้างสรรพสินค้ามีความสัมพันธ์กับ อายุ อาชีพ เพศ และภูมิลำเนา

  31. Chi-Square Test ทดสอบการแจกแจงทีละตัวแปรท่านว่าตัวใดปกติ ถ้า Asymp. Sig. <0.05 แสดงว่าแจกแจงไม่ปกติ การวัดการกระจายหรือการแจกแจงทีละตัว พบว่ามีสองตัวที่แจกแจงไม่ปกติ

  32. Nonparametic TestsUse chi-squareเพื่อทดสอบการกระจายหรือการแจกแจง ถ้าทดสอบ ท่านว่าตัวใดมีการแจกแจงปกติ และไม่ปกติ

  33. Chi-Square : Asymp. Sig. <0.05 แสดงว่าแจกแจงไม่ปกติAsymp. Sig. >=0.05 แสดงว่าแจกแจงปกติ a คือ faculty และ b คือ scoreค่าองศาอิสระ ( degree of freedom : df ) จากค่า sig ที่ได้สรุปได้ว่าอะไร Ob. คือ จำนวน Ex. คือ จำนวนคาดหวัง Re. คือ ผลต่างกับที่หวัง

  34. Chi-square with 2 variables ถ้าใช้ Chi. แทน One. Sig <0.05 แสดงว่าแจกแจงไม่ปกติ

  35. ต.ย.การใช้Chi-squareของ ชวิกา จันทร์ตาฟั่น p.37 • สมมติฐานการวิจัย ปัจจัยส่วนบุคคลด้านอายุ มีผลต่อพฤติกรรมด้านสถานที่ในการเลือกซื้อ ครีมบำรุงผิวของกลุ่มสตรีวัยทำงาน • สมมติฐานทางสถิติ H0 : สถานที่ในการเลือกซื้อครีมบำรุงผิว [ไม่] แตกต่างกันตามอายุ H1 : สถานที่ในการเลือกซื้อครีมบำรุงผิว แตกต่างกันตามอายุ • ใช้ Chi-square ทดสอบการแจกแจงปกติ ถ้า Asymp. Sig. >= 0.05 หมายถึง แจกแจงปกติ แสดงว่าไม่แตกต่าง ถ้า Asymp. Sig. < 0.05 หมายถึง แจกแจงไม่ปกติ แสดงว่าแตกต่าง

  36. ต.ย.การใช้ Chi-squareของ ชวิกา จันทร์ตาฟั่นp.37

  37. ต.ย.การใช้ Chi-squareของ วรุณกาญจน์ สุริยะ p.45 • สมมติฐานการวิจัย เพศของผู้ออกกำลังกาย มีความสัมพันธ์กับพฤติกรรมการตัดสินใจซื้อผลิตภัณฑ์เครื่องดื่มเพื่อสุขภาพ ด้านประเภทของผลิตภัณฑ์เพื่อสุขภาพ ด้านสถานที่หรือแหล่งซื้อผลิตภัณฑ์เพื่อสุขภาพ ด้านระยะเวลาในการใช้ผลิตภัณฑ์เพื่อสุขภาพ และ ด้านเหตุผลที่เลือกบริโภคผลิตภัณฑ์เครื่องดื่มเพื่อสุขภาพเวย์โปรตีน • สมมติฐานทางสถิติ H0 : เพศกับการตัดสินใจเลือกซื้อตามประเภทของผลิตภัณฑ์ [ไม่] มีความสัมพันธ์กัน H1 : เพศกับการตัดสินใจเลือกซื้อตามประเภทของผลิตภัณฑ์ มีความสัมพันธ์กัน • ใช้ Chi-square ทดสอบการแจกแจงปกติ ถ้า Asymp. Sig. >= 0.05 หมายถึง แจกแจงปกติ แสดงว่าไม่แตกต่าง ถ้า Asymp. Sig. < 0.05 หมายถึง แจกแจงไม่ปกติ แสดงว่าแตกต่าง

  38. ต.ย.การใช้ Chi-squareของ วรุณกาญจน์ สุริยะ p.45

  39. ดร.ลภัสรดา จ่างแก้ว แนะนำกรอบแนวคิด น.ศ. MBA(1/3) • ถ้า 4Ps หรือ 7Ps เป็นตัวแปรอิสระ จะกำหนดพฤติกรรมเป็นตัวแปรตามก็ได้ แต่ต้องมีพฤติกรรมไม่น้อยว่า 2 แบบเปรียบเทียบกันคือ การรับรู้ แล้ว การปฏิบัติ • ตัวอย่างคำถาม การรับรู้ ไปใช้บริการมีสินค้าใหม่เข้าร้านทุกวันที่ 15 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5ราคาลด 50% ทุกวันที่ 1 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5บริการ delivery เมื่อสั่งก่อนห้าโมง 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 • โดยใช้ Crosstab + Chi-square เป็นค่าสถิติในทดสอบพิสูจน์สมมติฐานได้

  40. ตัวอย่างข้อมูลเทียบการรับรู้ กับการปฏิบัติ (2/2) • ตัวอย่างข้อมูลชุดนี้มี 3 กลุ่มคำถาม- คำตอบที่แนวโน้มรับรู้แล้วปฏิบัติบ้าง- คำตอบที่แนวโน้มรับรู้แล้วไม่ชอบ- คำตอบที่แนวโน้มรับรู้แล้วปฏิบัติ • ผลจะแสดงในรูปตาราง crosstab • แล้วมีค่า sig แสดงความสัมพันธ์ http://www.thaiall.com/spss/chisquare_crosstab.xlsx

  41. ผลในรูป Crosstab เปรียบเทียบพฤติกรรม (3/3) • ตารางนี้ทำให้ทราบว่าคำถามข้อใดที่แสดงความสัมพันธ์ของการรับรู้ และการปฏิบัติได้อย่างชัดเจน • มีหลายสถานการณ์จากคำตอบนี้ - รู้แล้ว และไปปฎิบัติ - ไม่รู้ จึงไม่ไปปฏิบัติ - รู้แล้ว แต่ไม่ไปปฏิบัติ - ไม่รู้ และไม่คิดไปปฏิบัติ

More Related