Download
1 / 24
580 likes | 2.64k Views
การทดสอบ ไค - สแควร์. 1. ข้อมูลที่อยู่ในรูปความถี่ (Frequency Data). ข้อมูลที่อยู่ในรูปความถี่ หรือที่เรียกว่าข้อมูลจำแนกประเภท หมายถึง จำนวนหรือความถี่ของแต่ละระดับ หรือความถี่ของแต่ละกลุ่มของข้อมูลเชิงคุณภาพ.
E N D
1.ข้อมูลที่อยู่ในรูปความถี่ (Frequency Data) ข้อมูลที่อยู่ในรูปความถี่ หรือที่เรียกว่าข้อมูลจำแนกประเภท หมายถึง จำนวนหรือความถี่ของแต่ละระดับ หรือความถี่ของแต่ละกลุ่มของข้อมูลเชิงคุณภาพ การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพจะทำได้โดยการนับจำนวน หรือนับความถี่ของแต่ละระดับหรือแต่ละกลุ่มของข้อมูลเชิงคุณภาพแต่ละตัว
ข้อมูลที่อยู่ในรูปความถี่ แบ่งออกเป็น 2 ลักษณะดังนี้ • ข้อมูลจำแนกประเภททางเดียว(One-Way Frequency Table) เป็นข้อมูลที่จำแนกตามลักษณะใดลักษณะหนึ่งเพียงลักษณะเดียว เช่น จำแนกจำนวนทีวีสีที่ขายได้ตามยี่ห้อ จำแนกจำนวนนักศึกษาในแต่ละคณะที่เปิดสอนในมหาวิทยาลัย เป็นต้น • ข้อมูลจำแนกแบบสองทาง(A Two-Way table)เป็นข้อมูลที่จำแนกตามลักษณะ 2ลักษณะ เช่น จำแนกจำนวนทีวีสีที่ขายได้ตามยี่ห้อ และขนาด เป็นต้น
ตัวอย่างที่ 1 ข้อมูลความถี่ 1.1ข้อมูลจำแนกแบบทางเดียว
1.2ข้อมูลจำแนกแบบสองทาง1.2ข้อมูลจำแนกแบบสองทาง
2. การทดสอบสมมติฐานสำหรับข้อมูลจำแนกทางเดียว การทดสอบสมมติฐานสำหรับข้อมูลจำแนกทางเดียว บางครั้งเรียกว่า การทดสอบภาวะรูปสนิทดี (Goodness of Fit Test)เป็นการทดสอบเกี่ยวกับลักษณะหนึ่งของประชากร โดย พิจารณาจากความถี่ในแต่ละระดับ
2. การทดสอบสมมติฐานสำหรับข้อมูลจำแนกทางเดียว การทดสอบลักษณะต่างๆ ของประชากรเป็นการทดสอบสัดส่วนของลักษณะต่างๆ ของประชากรว่าเป็นไปตามที่คาดไว้หรือไม่ การตั้งสมมติฐาน เมื่อ Oi แทน ความถี่ที่ได้จากการสังเกตที่เกิดขึ้นในระดับที่ i Eiแทน ความถี่ที่คาดหวังที่จะเกิดขึ้นในระดับที่ i
สถิติทดสอบ เมื่อ Oi แทน ความถี่ที่ได้จากการสังเกตที่เกิดขึ้นในระดับที่ i Eiแทน ความถี่ที่คาดหวังให้เกิดขึ้นในระดับที่ i k แทน จำนวนกลุ่มตัวแปร
จะปฏิเสธ H0เมื่อ โดยค่า สามารถหาได้โดยเปิดตารางไคสแควร์ เขตปฏิเสธ H0 Acceptanceregion Rejectionregion
ตัวอย่างที่ 2 ในการสอบถามนักศึกษาคณะศึกษาศาสตร์ของวิทยาลัยแห่งหนึ่งจำนวน 200 คน เกี่ยวกับพฤติกรรมการสอนของอาจารย์พบว่านักศึกษาพอใจมาก 72 คน พอใจ 60คน เฉยๆ22 คน ไม่พอใจ 46 คน อยากทราบว่าความคิดเห็นของนักศึกษาต่อพฤติกรรมการสอนของอาจารย์มีสัดส่วนเท่ากันหรือไม่ ระหว่างพอใจมาก พอใจ เฉยๆ และไม่พอใจ ที่ระดับนัยสำคัญ 0.01
ความคิดเห็นของนักศึกษาในระดับต่างๆ มีจำนวนไม่แตกต่างกัน ความคิดเห็นของนักศึกษาในระดับต่างๆ มีจำนวนแตกต่างกัน วิธีทำ ขั้นที่ 1ตั้งสมมติฐาน ขั้นที่ 2เลือกสถิติทดสอบ
ขั้นที่ 3คำนวณค่าสถิติทดสอบ
จะปฏิเสธสมมติฐานว่างเมื่อจะปฏิเสธสมมติฐานว่างเมื่อ ขั้นที่ 4กำหนดระดับนัยสำคัญ a= 0.01 ขั้นที่ 5เขตปฏิเสธสมมติฐาน a= 0.01
ขั้นที่ 6สรุป ปฏิเสธสมมติฐานว่าง และสรุปผลได้ว่าความคิดเห็นของนักศึกษาแตกต่างกันหรือสัดส่วนความคิดเห็นไม่เท่ากัน ที่ระดับนัยสำคัญ 0.01
ลักษณะทั้งสองเป็นอิสระต่อกันหรือไม่สัมพันธ์กันลักษณะทั้งสองเป็นอิสระต่อกันหรือไม่สัมพันธ์กัน ลักษณะทั้งสองไม่เป็นอิสระต่อกันหรือสัมพันธ์กัน 3.การทดสอบสมมติฐานสำหรับข้อมูลจำแนกสองทาง การทดสอบสมมติฐานสำหรับข้อมูลจำแนกสองทางจะเป็นการทดสอบความสัมพันธ์ของลักษณะสองลักษณะ เช่น ความสัมพันธ์ระหว่างเพศกับความสนใจทางการเมือง โดยลักษณะที่หนึ่งคือ เพศ และลักษณะที่สองคือ ความสนใจทางการเมือง การตั้งสมมติฐาน
สถิติทดสอบ เมื่อ Oij แทน ความถี่ที่ได้จากการสังเกตจากแถว i คอลัมน์j Eijแทน ความถี่ที่คาดหวังของแถว i คอลัมน์ j rแทน จำนวนแถว c แทน จำนวนคอลัมน์
จะปฏิเสธ H0เมื่อ โดยค่า สามารถหาได้โดยเปิดตารางไคสแควร์ เขตปฏิเสธ H0 Acceptanceregion Rejectionregion
ตัวอย่างที่ 3 เพื่อที่จะตรวจสอบว่ามีความสัมพันธ์กันบ้างหรือไม่ ระหว่างผลสัมฤทธิ์ของพนักงานในขณะที่เข้าโครงการฝึกอบรมกับผลสัมฤทธิ์ของพนักงานในการปฏิบัติหน้าที่ในองค์กร จึงได้มีการเลือกตัวอย่างพนักงานมา 400 คน แล้วเก็บข้อมูลได้ดังนี้
จงทดสอบสมมติฐานว่างที่ว่าผลสัมฤทธิ์ในโครงการฝึกอบรมกับผลสัมฤทธิ์ในหน้าที่การงานนั้นเป็นอิสระต่อกันที่ระดับนัยสำคัญ 0.01 วิธีทำ ขั้นที่ 1 ตั้งสมมติฐาน H0 : ผลสัมฤทธิ์ในโครงการฝึกอบรมและในหน้าที่การงานไม่มีความสัมพันธ์กัน H1 : ผลสัมฤทธิ์ในโครงการฝึกอบรมและในหน้าที่การงานมีความสัมพันธ์กัน
โดยที่ คือค่าที่สังเกตได้จากตารางเช่น ส่วน เป็นค่าคาดหมายหาได้ดังนี้ ขั้นที่ 2 เลือกสถิติทดสอบ ขั้นที่ 3คำนวณสถิติทดสอบ
ขั้นที่ 4กำหนดระดับนัยสำคัญ a = 0.01 ดังนั้น ขั้นที่ 5สร้างเขตปฏิเสธสมมติฐาน H0 โดยจะปฏิเสธ H0 เมื่อค่าสถิติทดสอบ ขั้นที่ 6สรุป จะได้ว่า ปฏิเสธ H0หมายความว่าผลสัมฤทธิ์ในโครงการฝึกอบรมและในหน้าที่การงานมีความสัมพันธ์กัน ที่ระดับนัย สำคัญ 0.01
ข้อตกลงเบื้องต้นในการใช้สถิติทดสอบไคสแควร์ข้อตกลงเบื้องต้นในการใช้สถิติทดสอบไคสแควร์ 1. ความถี่ที่คาดไว้ของแต่ละระดับ Ei ไม่ควรต่ำกว่า 5 ถ้ามีระดับใดต่ำกว่า 5ให้ทำการรวมข้อมูลความถี่กับความถี่ที่อยู่ในระดับที่ติดกัน 2. ไม่สามารถใช้ได้กับ repeated measures design
