งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ

งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ

ปราณี นิลกรณ์ 1.  การวิจัยและสถิติมีความสัมพันธ์กันในเกือบทุกขั้นตอน ของการวิจัย โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การวิจัยเชิงปริมาณ  การวิจัยจะมีความเชื่อถือได้ ดำเนินไปอย่างมี

งานนำเสนอที่คล้ายกัน


งานนำเสนอเรื่อง: "ปราณี นิลกรณ์ 1.  การวิจัยและสถิติมีความสัมพันธ์กันในเกือบทุกขั้นตอน ของการวิจัย โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การวิจัยเชิงปริมาณ  การวิจัยจะมีความเชื่อถือได้ ดำเนินไปอย่างมี"— ใบสำเนางานนำเสนอ:

1 ปราณี นิลกรณ์ 1

2  การวิจัยและสถิติมีความสัมพันธ์กันในเกือบทุกขั้นตอน ของการวิจัย โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การวิจัยเชิงปริมาณ  การวิจัยจะมีความเชื่อถือได้ ดำเนินไปอย่างมี ประสิทธิภาพ และสรุปผลได้ถูกต้อง จำเป็นต้องเลือกใช้ สถิติให้เหมาะสม  นักวิจัยจึงควรทราบวิธีการใช้สถิติที่เหมาะสมและ สอดคล้องกับงานวิจัย 2

3  ความตรง(Validity) วิธีการศึกษานี้(การวัดค่าตัวแปร) ช่วยตอบคำถามการวิจัย หรือไม่ หรือตรงกับวัตถุประสงค์การวิจัยหรือไม่?  ความเชื่อมั่นของแบบทดสอบ/แบบสอบถาม(Reliability) เครื่องมือที่ใช้ เมื่อนำมาวัดซ้ำ ได้คำตอบเหมือนเดิมหรือไม่  การวิเคราะห์ (Analysis) ควรจะวิเคราะห์ข้อมูลอย่างไร ตีความผลการวิเคราะห์ อย่างไร รายงานผลอย่างไรจึงจะตอบคำถามการวิจัยและ ผลการวิจัยเป็นที่น่าเชื่อถือ  ประสิทธิภาพ(Efficiency) ควรวางแผนการวิจัยอย่างไร จึงจะมีประสิทธิภาพ (วาง แผนการทดลองแบบไหน? เลือกตัวอย่างอย่างไร ขนาด ตัวอย่างควรเป็นเท่าไร?) 3

4  ในทางพฤติกรรมศาสตร์ เราต้องชัดเจนว่าเรา ต้องการวัดอะไร  นิยามปฏิบัติการ Operational Definition คือนิยาม แนวคิด(concept)ในเทอมของการดำเนินการ (operations) ที่ใช้วัดแนวคิดนั้น  นิยามตัวแปรใหม่ในเทอมของขั้นตอนทางกายภาพ  ให้ความหมายของแนวคิดโดยการชี้ให้เห็นว่า มี operation อะไรบ้างที่ต้องทำให้สำเร็จจึงจะถือว่า เราวัด concept นั้นออกมา

5 l “ความจำ” operationalized โดยจำนวนคำที่ แต่ละคนจำได้จากเรื่องที่อ่านให้ฟัง l “ความไม่ไว้ใจมนุษย์”(misanthropy) วัดโดย ใช้แบบสอบถามที่พัฒนาขึ้นเกียวกับความไม่ ไว้วางใจคน

6 Theory or idea Reality Operational definition Self-esteem I feel good about myself SDDNASA

7  Content Validity ผู้ทรงคุณวุฒิตรวจสอบเครื่องมือ  Construct Validity เครื่องมือมีโครงสร้างตามแนวคิด ทฤษฎีที่เป็นฐานการวิจัยหรือไม่ Confirmatory Factor Analysis(CFA)  ฯลฯ 7

8  Cronbach’s Alpha  (Kuder Richardson กรณี 0,1) 8

9 9

10 10 ประชากร - พารามิเตอร์ ตัวอย่าง - ค่าสถิติ สถิติ อนุมาน ใช้ข้อมูลที่ ได้จาก ตัวอย่าง ไปสรุป ประชากร

11  สถิติพรรณนา(Descriptive statistics) ◦ เก็บรวบรวมข้อมูลและอธิบายข้อมูล เฉพาะส่วนที่เก็บมา  สถิติอนุมาน(Inferential statistics) ◦ สรุปหรือตัดสินใจเกี่ยวกับลักษณะของประชากรโดยใช้ ข้อมูลจากตัวอย่าง ◦ การประมาณค่า แบบจุด แบบช่วง(confidence interval, credible interval) ◦ การทดสอบสมมติฐาน ◦ การจำแนก การจัดกลุ่ม(classification, clustering) 11

12  เป้าหมาย ◦ เพื่อให้ได้ตัวแทนที่ดีของประชากร  ขั้นตอน ◦ กำหนดประชากรเป้าหมาย ◦ กำหนดกรอบตัวอย่าง ( ถ้าทำได้ ) ◦ กำหนดขนาดตัวอย่าง ◦ เข้าใจธรรมชาติของประชากรเพื่อเลือกวิธี สุ่มตัวอย่าง ◦ สุ่มตัวอย่าง 12

13 13 วัตถุประสงค์การ วิจัย ขอบเขตการวิจัย วิธีดำเนินการวิจัย ประชากรเป้าหมาย หน่วยวิเคราะห์, หน่วย ตัวอย่าง (unit of analysis, sampling unit) ความครอบคลุม เช่น เขต ภูมิศาสตร์ ขอบเขตด้าน คุณลักษณะของตัวอย่าง เช่นอายุ เพศ ฯลฯ

14 14  ขอบเขตทางภูมิศาสตร์ เช่น ภาค จังหวัด  ขอบเขตด้านคุณลักษณะของหน่วยตัวอย่าง เช่น อายุ เพศ เช่น เยาวชนในจังหวัดเชียงราย (อายุระหว่าง ปี) รวมต่างด้าว?

15  กรอบตัวอย่าง: รายการที่สมบูรณ์ของสมาชิกในประชากร เป้าหมายเพื่อนำมาใช้เลือกตัวอย่าง  รายการที่อยู่ในกรอบตัวอย่างต้องสอดคล้องกับประชากร เป้าหมาย  รายการที่กำหนดขึ้น ต้องสามารถนำมาใช้เลือกตัวอย่าง ในการปฏิบัติจริงได้ 15

16 16 ปัจจัยที่มีผลต่อขนาดตัวอย่าง (n)  ขนาดของประชากร (N)  ความแปรปรวนของประชากร (Variability of the population) (   )  ระดับความถูกต้องที่ต้องการ (accuracy  ค  ด  ค  นจ  กค  จ  ง  ท   ระดับความเชื่อมั่นที่ต้องการ ( Level of confidence (1-    ก  ป  ณค  จ  ช  ด  บค  ช  น  ท  ด 

17 17 นอกจากนั้น อาจมีปัจจัยด้านการจัดการที่มีผลต่อ การกำหนดขนาดตัวอย่างอีก เช่น  ระยะเวลา  งบประมาณ  จำนวนบุคลากรในการเก็บรวบรวมข้อมูล  ลักษณะของปัญหาและวัตถุประสงค์ของการ วิจัย

18 18  For larger population sizes it is not necessary to increase sample size  A sample size of 500 guarantees an error below 5% for any population size  Above a size of 500, it is better to consider spending money on reducing non-sampling errors Ref.:Mazzocchi(2008) Statistics for Marketing and consumer Research, Sage Plubications.

19  เปิดตาราง YAMANE  คำนวณจากสูตร ◦ คำนวณเอง ◦ โปรแกรม ( เช่น PASS WEB) เจาะ สำหรับแต่ละกรณี เช่น เปรียบเทียบ ค่าเฉลี่ย เปรียบเทียบสัดส่วน 19

20 Quota ตัวอย่าง Non-Probability Samples Judgement Probability Samples Simple Random Systematic Stratified Cluster convenient 20 (สุ่มตัวอย่างแบบ Non-Prabability Sampling มีปัญหาในแง่การอนุมาน)

21 21 ลักษณะของประชากรคล้ายคลึงมากน้อยแค่ไหน มีกรอบตัวอย่างหรือไม่ ตัวแปรที่จะใช้ในการแบ่งชั้นภูมิ (stratification) มีอยู่ ในกรอบตัวอย่างหรือไม่ ( เช่น แบ่งตามรายได้ ครัวเรือน ) SRS หน่วยตัวอย่างในประชากรมี ลักษณะ คล้ายคลึงกัน Stratified หน่วยตัวอย่างของประชากร ในแต่ละ ชั้นภูมิ ( กลุ่ม ) คล้ายคลึงกัน และที่อยู่ในต่าง ชั้นภูมิ ( กลุ่ม ) แตกต่างกัน โดยเฉพาะในตัวแปรที่ ต้องการศึกษา

22  ทุกหน่วยมีความน่าจะเป็นที่จะ ถูกเลือกเท่ากัน 22

23  แบ่งหน่วยตัวอย่างเป็นกลุ่มที่ประชากรใน กลุ่มมีลักษณะคล้ายคลึงกันตามลักษณะ ใดลักษณะหนึ่ง  สุ่มตัวอย่างจากแต่ละกลุ่มให้ครบทุกกลุ่ม โดยจำนวนตัวอย่างที่สุ่มจากแต่ละกลุ่ม นิยมใช้ให้ผันแปรตรงกับขนาดประชากร ในกลุ่ม (proportional allocation)  ตัวอย่างเช่น ถ้าต้องศึกษากระบวนการ ตัดสินใจของผู้บริหาร อาจต้องแยก ประชากรเป็น 2 กลุ่ม คือ ชาย และ หญิง เนื่องจากการตัดสินใจของผู้บริหารชาย และหญิงไม่เหมือนกัน ถ้าไม่แบ่ง อาจได้ แต่ผู้บริหารชายมา ทำให้ได้ตัวแทนที่ไม่ ดีของประชากร 23

24 Sampling Silpchai Nilkorn24 - แบ่งประชากรออกเป็นกลุ่ม ๆ ตามพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ ตามสถาบัน หน่วยงาน ฯลฯ เลือกมาเพียงบางกลุ่ม - - ประชากรที่อยู่ในกลุ่มเดียวกันครอบคลุมทุกลักษณะของ ประชากร - - แต่ละกลุ่มมีลักษณะคล้ายคลึงกัน - สุ่มบางกลุ่มมาเป็นตัวแทนของทุกกลุ่ม ประชากรใน กลุ่มที่สุ่มมาได้อาจนำมาใช้เป็นตัวอย่างทั้งหมดหรืออาจ เลือกจากในกลุ่มอีกทีก็ได้ - ตัวอย่างเช่น แบ่งประชากรเป็นภาค และเป็นรายจังหวัด ในแต่ละภาค สุ่มจังหวัดมา 3 จังหวัด

25  การกำหนดค่าให้แก่ตัวแปร  เช่น ◦ ตัวแปร เพศ ค่า ชาย หญิง ◦ ตัวแปร ความสูง ค่า 150 ซ.ม. ◦ ตัวแปร อุณหภูมิ ค่า 100 องศาเซลเซียส 25

26 1. Nominal: (“categorical”) วัดหยาบสุด แบ่งกลุ่มตาม ลักษณะที่เหมือนกัน 2. Ordinal: กลุ่มต่าง + เรียงอันดับกลุ่มได้ ( เช่น จาก น้อยไปมาก ) 3. Interval: มีคุณสมบัติ (1+2) + มีหน่วยมาตรฐานบอก ความแตกต่างระหว่างกลุ่ม 4. Ratio: มีคุณสมบัติ (1+2+3) + มีศูนย์แท้ 26

27  ระดับการวัดเป็นปัจจัยสำคัญปัจจัยหนึ่งในกำหนดวิธีการ ทางสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล  สถิติพรรณนา ◦ ข้อมูลเชิงคุณภาพ (NO) ความถี่ ร้อยละ ◦ ข้อมูลเชิงปริมาณ (IR) ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน 27

28 ตัวแปรต้น เชิงคุณภาพเชิงปริมาณผสม ตัวแปรตามเชิง คุณภาพ ตารางความถี่ 2 ทาง ฯลฯ ไคสแควร์  การวิเคราะห์ จำแนก (Discriminant Analysis) Logistic regression เชิงปริมาณ T-test Anova Regression Pearson Correlation Regression with dummy variables ACOVA 28

29 คำถาม วิจัย การให้บริการรูปแบบ A และรูปแบบ B มีประสิทธิภาพ แตกต่างกันหรือไม่? วัตถุประ สงค์การ วิจัย เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของรูปแบบการให้บริการ แบบ A และแบบ B แผนแบบ การ ทดลอง สองประชากร? อิสระ? จับคู่? การวัด ระยะเวลา ? งบประมาณ? 29

30 การ วิเคราะห์ t-test อิสระ/จับคู่ ? ไคสแควร์ ? การตีความ ผลการ วิเคราะห์ มีนัยสำคัญ/ไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ มีนัยสำคัญ/ไม่มีนัยสำคัญในทางปฏิบัติ สรุป ผลการวิจัย รูปแบบการให้บริการแบบ A มีประสิทธิภาพ ดีกว่ารูปแบบการให้บริการแบบ B? 30

31 คำถามวิจัย ปัจจัยใดบ้างที่มีผลต่อการใช้อินเตอร์เน็ต ของผู้บริหาร? วัตถุประสง ค์การวิจัย เพื่อศึกษาปัจจัยที่มีผลต่อการใช้ อินเตอร์เน็ตของผู้บริหาร วิธีการวิจัย การวิจัยเชิงสำรวจ 31

32 การวัด ปัจจัยส่วนบุคคล -เพศ อายุ การศึกษา ฯลฯ ปัจจัยด้านระบบ - ความพร้อมของอุปกรณ์ เครื่องมือ ระบบ ฐานข้อมูล ฯลฯ การ วิเคราะห์ ข้อมูล การวิเคราะห์การถดถอย? การทดสอบไคสแควร์ การ ตีความ/ การ สรุปผล ปัจจัยที่มีนัยสำคัญ/ไม่มีนัยสำคัญ 32

33 คำถามวิจัย ภาวะผู้นำส่งผลต่อคุณภาพเทคโนโลยีสารสนเทศและการ ให้บริการประชาชนด้วยระบบ e-government หรือไม่ คุณภาพเทคโนโลยีสารสนเทศส่งผลต่อการให้บริการประชาชน ด้วยระบบ e-government หรือไม่ วัตถุประสงค์ การวิจัย เพื่อศึกษาผลกระทบของภาวะผู้นำต่อคุณภาพเทคโนโลยี สารสนเทศและการให้บริการประชาชนด้วยระบบ e-government เพื่อศึกษาผลกระทบของคุณภาพเทคโนโลยีสารสนเทศและการ ให้บริการประชาชนด้วยระบบ e-government 33

34 การเก็บ รวบรวม ข้อมูล เก็บข้อมูลด้วยแบบสอบถามจากเมือง …… โดยเก็บจาก เจ้าหน้าที่ของรัฐ และ ประชาชนผู้ใช้บริการ การวิ เตราะห์ ข้อมูล Path analysis Regression Analysis Correlation Analysis สรุปผล รูปแบบจากข้อมูลเชิงประจักษ์สอดคล้องกับรูปแบบตาม สมมติฐาน? 34

35 Y X2X2 X1X1 X3X3 X4X4 Observed Variables Y เชิงปริมาณ, Normal

36 Y X1X1 X3X3 X2X2 X4X4 Observed Variables

37 Y X1X1 X3X3 X2X2 X4X4 Latent Variables

38 X1X1 X2X2 X3X3 X4X4 Y1Y1 Y2Y2 Y3Y3 Y4Y4 Z Z1Z1 Z2Z2 Z3Z3 Z4Z4 X Y Latent Variable Observed Variables Factor Models +Path Models

39  ปัจจัยด้านการบริหาร (X1, X2, X3,…,Xk) ที่มีผลต่อ ความสำเร็จขององค์กร (y สำเร็จ / ไม่สำเร็จ ) 39 X1X1 X2X2 Y 0/1 X4X4 X3X3


ดาวน์โหลด ppt ปราณี นิลกรณ์ 1.  การวิจัยและสถิติมีความสัมพันธ์กันในเกือบทุกขั้นตอน ของการวิจัย โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การวิจัยเชิงปริมาณ  การวิจัยจะมีความเชื่อถือได้ ดำเนินไปอย่างมี

งานนำเสนอที่คล้ายกัน


Ads by Google