งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ

งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ

03764491 ระเบียบวิธีวิจัยพื้นฐาน ทางการจัดการโลจิสติกส์ 03764491 ระเบียบวิธีวิจัยพื้นฐาน ทางการจัดการโลจิสติกส์ Basic Research Methods in Logistics Management.

งานนำเสนอที่คล้ายกัน


งานนำเสนอเรื่อง: "03764491 ระเบียบวิธีวิจัยพื้นฐาน ทางการจัดการโลจิสติกส์ 03764491 ระเบียบวิธีวิจัยพื้นฐาน ทางการจัดการโลจิสติกส์ Basic Research Methods in Logistics Management."— ใบสำเนางานนำเสนอ:

1

2 ระเบียบวิธีวิจัยพื้นฐาน ทางการจัดการโลจิสติกส์ ระเบียบวิธีวิจัยพื้นฐาน ทางการจัดการโลจิสติกส์ Basic Research Methods in Logistics Management 6 : 17 ก.พ. 58 กุสุมา พิริยาพรรณ เติมศักดิ์ สุขวิบูลย์ คณะวิทยาการจัดการ

3 เนื้อหา  ความหมายของข้อมูล (Data)  ประเภทข้อมูล 1. แบ่งตามแหล่งที่มา 2. แบ่งตามระดับการวัด 3. แบ่งตามลักษณะของข้อมูล 4. แบ่งตามช่วงเวลาอ้างอิง  วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทต่างๆ 1. สเกลนามกำหนด (Nominal Scales) 2. สเกลอันดับ (Ordinal Scales) 3. สเกลอันตรภาค (Interval Scales) 4. สเกลอัตราส่วน (Ratio Scales)  ประเภทตัวแปร ความสัมพันธ์ระหว่างตัว แปร 1. แบ่งตามอิทธิพลของตัวแปร 2. แบ่งตามการจัดกระทำของตัวแปร 3. แบ่งตามภาวการณ์แทรกซ้อนตัวแปร/ ภายนอก/ทดสอบ 4. แบ่งตามความต่อเนื่องของค่าตัวแปร 5. แบ่งตามการคัดเลือกตัวแปร  ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร 1. ที่มาและเหตุผลความสัมพันธ์ระหว่าง ตัวแปร 2. รูปแบบของความสัมพันธ์ 3. ทิศทางของความสัมพันธ์

4 ข้อเท็จจริงที่เกิดขึ้นเกี่ยวกับเรื่องใดเรื่องหนึ่ง หรือสิ่งที่แสดงถึง สถานภาพ สถานการณ์หรือปรากฏการณ์ โดยอาจอยู่ในรูปตัวเลขที่ ประมวลผลหรือข้อความที่ใช้เนื้อหาพิจารณา ภาพวาด/ภาพถ่าย และอื่นๆ ความหมาย ความหมายของข้อมูล (Data) ข้อมูลที่ได้จากการสังเกต วัด สอบถามจากหน่วยที่ศึกษา ค่าของ ตัวแปร คือ ข้อมูล ความหมายของตัวแปร (Data) สาเหตุที่ข้อมูลแตกต่างกัน 1. คุณลักษณะที่แตกต่างกันของบุคคลหรือสิ่งนั้น 2. เวลาที่แตกต่างกัน 3. สถานที่แตกต่างกัน

5 ข้อมูลปฐมภูมิ (Primary Data) -ข้อมูลปฐมภูมิ (Primary Data) -ข้อมูลใดๆ ที่เก็บจากแหล่งกำเนิด/ เจ้าของข้อมูลโดยตรง ซึ่งผู้วิจัยต้องเก็บขึ้นมาใหม่เพื่อวัตถุประสงค์ ของการวิจัยนั้นโดยเฉพาะ ไม่ใช่ เป็นการรวบรวมสถิติหรือข้อมูลที่ ผู้อื่นได้ทำการเก็บรวบรวมมา ข้อมูลทุติยภูมิ (Secondary Data) -ข้อมูลทุติยภูมิ (Secondary Data) - ข้อมูลต่างๆ ที่มีอยู่แล้ว ซึ่ง อาจจะอยู่ในรูปข้อมูลดิบที่ผู้อื่นรวบรวมไว้แล้ว /ข้อมูลที่ผ่านกรรมวิธี ทางข้อมูล (Data Processing) หรือการวิเคราะห์ (Data analysis) 1. แบ่งตามแหล่งที่มา 4 ประเภทข้อมูล

6 2. แบ่งตามระดับการวัด ข้อมูลระดับกลุ่ม/ประเภท (Nominal หรือ Categorical Scale)ข้อมูลระดับกลุ่ม/ประเภท (Nominal หรือ Categorical Scale) เป็นการแบ่งกลุ่มโดยถือว่าแต่ละหน่วยมีความเสมอภาคกัน/เท่า เทียมกัน (Equivalence) - สมาชิกกลุ่มเดียวกันมีความเท่าเทียมกัน คุณสมบัติและค่าเหมือนกัน - ตัวเลข/สัญลักษณ์ที่กำหนดเป็นกลุ่มมีลักษณะเป็นชื่อ (Name) - ไม่สามารถนำมาคำนวณเชิงปริมาณ + - X / - ตัวเลข/สัญลักษณ์ที่กำหนดให้แทนกลุ่มใด จะต้องใช้ตลอดไป - ตัวเลข/สัญลักษณ์มีคุณสมบัติเชิงคุณภาพและไม่ต่อเนื่อง Ex : - เพศ: ชาย: หญิง - สถานภาพสมรส: โสด : สมรส : แยก/หย่า : หม้าย 5 ประเภทข้อมูล

7 ข้อมูลระดับอันดับ (Ordinal Scale)ข้อมูลระดับอันดับ (Ordinal Scale) – เป็นข้อมูลที่แต่ละกลุ่มแสดง ความแตกต่างว่า มากกว่า น้อยกว่า ดีกว่า หรือแย่กว่า แต่ไม่ สามารถบอกปริมาณความแตกต่างกว่ากันเท่าไหร่ ข้อมูลระดับช่วง (Interval)ข้อมูลระดับช่วง (Interval) - ข้อมูลในระดับนี้ในแต่ละกลุ่มจะแสดง ความแตกต่างได้ และสามารถบอกปริมาณได้ว่าเท่าไหร่ ข้อมูลระดับอัตราส่วน (Ratio)ข้อมูลระดับอัตราส่วน (Ratio) - เป็นข้อมูลที่สมบูรณ์ที่สุด เพราะ สามารถบอกความแตกต่างหรือเปรียบเทียบความแตกต่างได้ เช่น ความสูง น้ำหนัก เป็นต้น 2. แบ่งตามระดับการวัด 6 ประเภทข้อมูล

8 3. แบ่งตามลักษณะของข้อมูล ข้อมูลเชิงปริมาณ (Quantitative Data) -ข้อมูลเชิงปริมาณ (Quantitative Data) - เป็นข้อมูลที่ แสดงได้ว่ามีค่ามากหรือน้อย แสดงค่าเป็นตัวเลขได้ ข้อมูลเชิงคุณภาพ (Qualitative Data) –ข้อมูลเชิงคุณภาพ (Qualitative Data) – เป็นข้อมูลที่ อยู่ในรูปของข้อความ สัญลักษณ์ ภาพ รูปปั้นและอื่นๆ 7 ประเภทข้อมูล

9 4. แบ่งตามช่วงเวลาอ้างอิง ข้อมูลอนุกรมเวลา (Time Series Data)-ข้อมูลอนุกรมเวลา (Time Series Data) - ข้อมูลที่ เกิดขึ้นตามคาบเวลาต่างๆ ที่ต่อเนื่องกันเป็นช่วงเวลา หนึ่ง เช่น ยอดขายสินค้ารายเดือน 5 ปี ย้อนหลัง ข้อมูลภาคตัดขวาง (Cross Sectional Data)ข้อมูลภาคตัดขวาง (Cross Sectional Data) – เป็น ข้อมูล ณ จุดใด จุดหนึ่งของเวลา เช่น จำนวนลูกค้า ณ วันที่ 1 มกราคม ประเภทข้อมูล

10 วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทต่างๆ ลักษณะข้อมูลและวิธีการวิเคราะห์ 1. สเกลนามกำหนด (Nominal Scales) - ความถี่ - เปอร์เซ็นต์ - ฐานนิยม - ตาราง - Chi–Square Test - Binomial Test 9 2. สเกลอันดับ (Ordinal Scales) - มัธยฐาน - ฐานนิยม - เปอร์เซ็นไทล์ - สหสัมพันธ์ของลำดับที่ (Rank–order Correlation) - Sign Test

11 3. สเกลอันตรภาค (Interval Scales) - ค่าเฉลี่ยเลขคณิต (Arithmetic mean) - ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation) - การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ (Correlation Analysis) - การวิเคราะห์การถดถอย (Regression Analysis) - การวิเคราะห์ความแปรปรวน (Analysis of Variance/ANOVA) - การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ย (Compare Means) วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทต่างๆ 10

12 4. สเกลอัตราส่วน (Ratio Scales) - ค่าเฉลี่ยเลขคณิต (Arithmetic mean) - ค่าเฉลี่ยเรขาคณิต (Geometric mean) - ค่าเฉลี่ยฮาร์โมนิค (Harmonic mean) - ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation) - ค่าสัมประสิทธิ์ความผันแปร (Coefficient of variation) - การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ (Correlation Analysis) - การวิเคราะห์การถดถอย (Regression Analysis) - การวิเคราะห์ความแปรปรวน(Analysis of Variance) - การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ย (Compare Means) วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทต่างๆ 11

13 ตัวแปรอิสระ (Independent variable) -ตัวแปรอิสระ (Independent variable) - ตัวแปรที่เกิดขึ้นโดย ไม่จำเป็นต้องมีตัวแปรอื่นเกิดขึ้นมาก่อน ตัวแปรตาม (Dependent variable)ตัวแปรตาม (Dependent variable) - ตัวแปรที่เป็นผลมาจาก การเกิดขึ้นของตัวแปรอื่น ประเภทตัวแปร ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร 1. แบ่งตามอิทธิพลของตัวแปร แบ่งตามการจัดกระทำของตัวแปร ตัวแปรจัดกระทำได้ (active variable) - ตัวแปรที่ผู้วิจัยสามารถ จัดกระทำได้ Ex. วิธีการสอนวิจัย ตัวแปรจัดกระทำไม่ได้ (attribute variable)ตัวแปรจัดกระทำไม่ได้ (attribute variable) - ตัวแปรที่เป็น คุณลักษณะ/ที่มีอยู่เดิม โดยจัดกระทำไม่ได้แต่ควบคุมได้ด้วย วิธีการทางสถิติ Ex. เพศ สีผิว

14 ตัวแปรแทรกซ้อน (Extraneous variable)-ตัวแปรแทรกซ้อน (Extraneous variable)- ตัวแปรที่ผู้วิจัยไม่ ต้องการศึกษา แต่มีอิทธิพลต่อตัวแปรที่วิจัย โดยผู้วิจัยทราบ ล่วงหน้าและพยายามควบคุม Ex. ตัวแปรที่ต้องการศึกษา X และ Y แต่ Z เป็นตัวแปรแทรก ซ้อนที่ไม่ต้องการศึกษา แต่มีผลต่อ X และ Y X Y Z แบ่งตามภาวะการแทรกซ้อนตัวแปร/ภายนอก/ทดสอบ

15 ตัวแปรสอดแทรก (Intervening variable)-ตัวแปรสอดแทรก (Intervening variable)- ตัวแปรที่ผู้วิจัยไม่ ต้องการศึกษา แต่มีอิทธิพลต่อตัวแปรที่วิจัย โดยผู้วิจัยไม่ทราบ ล่วงหน้า ตัวแปรที่ต้องการศึกษา X และ Y แต่ Z เป็นตัวแปร สอดแทรก X Z Y แบ่งตามภาวะการแทรกซ้อนตัวแปร/ภายนอก/ทดสอบ

16 ตัวแปรกดดัน (Suppressive variable)-ตัวแปรกดดัน (Suppressive variable)- ตัวแปรที่ผู้วิจัยไม่ ต้องการศึกษา แต่มีอิทธิพลต่อตัวแปรอิสระให้เกิดผลกับตัวแปร ตามตามมา ตัวแปรที่ต้องการศึกษา X และ Y แต่ Z เป็นตัวแปร กัดดันที่มีผลต่อตัวแปร X Z X Y 3. แบ่งตามภาวะการแทรกซ้อนตัวแปร/ภายนอก/ทดสอบ 15

17 ตัวแปรทดสอบ 16 ตัวแปรภายนอก (Extraneous Variables) 1 ตัวแปรองค์ประกอบ (Component Variables) 2 ตัวแปรแทรก (Intervening Variables) 33 ตัวแปรที่มาก่อน (Antecedent Variables) 44 ตัวแปรกด (Suppressor Variables) 5 ตัวแปรบิดเบือน (Distorter Variables) 6

18 ตัวแปรภายนอก (Extraneous Variables) 1 17 ตัวแปรทดสอบ ตัวแปรภายนอก (extraneous variable) ในกรณีที่พบความสัมพันธ์ระหว่าง ตัวแปร x กับตัวแปร y แต่เมื่อนำเอาตัวแปร z เข้ามาพิจารณาแล้วทาให้ความสัมพันธ์นั้น หายไป สาเหตุเกิดจากตัวแปร x และ y มิได้มี ความสัมพันธ์ต่อกันจริงแต่ความสัมพันธ์ ดังกล่าวเกิดจากสาเหตุเดียวกันคือ ตัวแปร z ซึ่งถือว่าเป็นตัวแปรจากภายนอก

19 ตัวแปรภายนอก (Extraneous Variables) 1 ตัวแปรอิสระ ตัวแปรอิสระ ตัวแปรภายนอก ตัวแปรตาม ตัวแปรตาม 18 ตัวแปรทดสอบ

20 ตัวแปรองค์ประกอบ (Component Variables) 2 19 ตัวแปรทดสอบ ตัวแปรองค์ประกอบ (component variables) ในกรณีที่ตัวแปรต้น ประกอบด้วยตัวชี้วัดหลายตัว และตัวชี้วัด บางตัวเท่านั้นที่มีผลต่อตัวแปรตาม ส่วน ตัวชี้วัดที่เหลือไม่มีความสัมพันธ์กับตัว แปรตาม ดังนั้นเมื่อนาตัวชี้วัดทั้งหมดมา ทดสอบ ตัวชี้วัดที่เหลือจึงเป็นตัวแปร องค์ประกอบ

21 ตัวแปรองค์ประกอบ (Component Variables) 2 องค์ประกอบที่ 1 องค์ประกอบที่ 2 องค์ประกอบที่ 3 องค์ประกอบที่ 4 องค์ประกอบที่ 5. องค์ประกอบที่ N ตัวแปรอิสระ ตัวแปรตาม 20 ตัวแปรทดสอบ

22 ตัวแปรแทรก (Intervening Variables) 33 ตัวแปรอิสระ ตัวแปรแทรก ตัวแปรตาม 21 ตัวแปรทดสอบ ตัวแปรแทรก (intervening variable) ในกรณีที่พบว่า x มีความสัมพันธ์กับ y และ เมื่อนาตัวแปร z ทดสอบ พบว่าเป็นตัวแปรที่ เกิดจาก x ขณะเดียวกัน z ก็เป็นสาเหตุของ y ด้วย

23 ตัวแปรที่มาก่อน (Antecedent Variables) 44 ตัวแปรที่มาก่อน ตัวแปรอิสระ ตัวแปรตาม 22 ตัวแปรทดสอบ ตัวแปรมาก่อน (antecedent) ใน การศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต้น x และตัวแปรตาม y มาทดสอบพบว่ามี ความสัมพันธ์กัน แต่เมื่อมีการนพตัวแปร ทดสอบ z มาพิจารณาด้วยพบว่าตัวแปร z มี ผลต่อตัวแปรต้น x ดังนั้น ตัวแปร z ถือเป็นตัว แปรมาก่อน

24 ตัวแปรกด (Suppressor Variables) 5 23 ตัวแปรทดสอบ ตัวแปรกด (suppressor variables) ในกรณีที่พบว่า x กับ y ไม่มีความสัมพันธ์ กัน ( ทั้งๆที่จริงแล้วมีความสัมพันธ์กัน ) เมื่อ นาตัวแปรที่สาม (z) เข้าร่วมพิจารณาด้วย พบว่า x กับ y มีความสัมพันธ์กัน ทั้งนี้ เนื่องจาก x และ y มีความสัมพันธ์กับ z โดยที่ x มีความสัมพันธ์กับ z ในทิศทางที่ ตรงกันข้ามกับ y ที่มีต่อ z

25 ตัวแปรกด (Suppressor Variables) 5 (+)(-) ตัวแปรกด ตัวแปร อิสระ ตัวแปรตาม 24 ตัวแปรทดสอบ

26 ตัวแปรบิดเบือน (Distorter Variables) 6 (+) (-) ตัวแปรบิดเบือน ตัวแปรอิสระ ตัวแปรตาม 25 ตัวแปรทดสอบ เป็นตัวแปรที่ทำ ให้ความสัมพันธ์ ระหว่างตัวแปรอิสระและตัวแปรตาม เปลี่ยนไปในทิศทางตรงกันข้ามกล่าวคือ แทนที่จะมีความสัมพันธ์ในเชิงบวกกับ เปลี่ยนไปมีความสัมพันธ์ในเชิงลบ

27 ตัวแปรต่อเนื่อง (Continuous variable)-ตัวแปรต่อเนื่อง (Continuous variable)- ตัวแปรที่มีค่าอย่าง ต่อเนื่อง เช่น ความสูง ความยาว น้ำหนัก ระยะทาง ฯลฯ ที่มีค่า ทศนิยมติดต่อกัน Ex - ระยะทาง 1-2 หน่วยเป็น กม. ค่าอาจจะ เกิดขึ้นได้ตั้งแต่ จนถึง 2.0 ตัวแปรไม่ต่อเนื่อง (Discrete variable)-ตัวแปรไม่ต่อเนื่อง (Discrete variable)- ตัวแปรที่มี ค่าเป็น ไปได้ขาดตอน เช่น เพศ = ชาย หญิง - ค่าวัดได้ 2 ค่า Dichotomous Variable เพศ - ค่าวัดได้มากกว่า 2 ค่า Polychotomous Variable สีผิว 4. แบ่งตามความต่อเนื่องของค่าตัวแปร 26

28 5. แบ่งตามการคัดเลือกตัวแปร ตัวแปรมาตรฐานตัวแปรมาตรฐาน หรือตัวแปรที่ไม่มีความหมายเชิง นโยบาย เช่น คุณสมบัติทางเศรษฐกิจ สังคมและ ประชากร เช่น เพศ อายุ สถานภาพสมรส อาชีพหลัก อาชีพรองและระดับการศึกษา ซึ่งเป็นคุณสมบัติของ บุคคลที่เปลี่ยนแปลงไม่ได้ ตัวแปรเชิงนโยบายตัวแปรเชิงนโยบาย เป็นตัวแปรที่สามารถเปลี่ยนแปลง ได้โดยใช้มาตรการต่างๆ เช่น การมีส่วนร่วมในกิจกรรม บางประเภท การได้รับฟังข่าวสาร การใช้เวลาว่าง 27

29 ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ที่มาและเหตุผลเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่มาและเหตุผลเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร รูปแบบของความสัมพันธ์รูปแบบของความสัมพันธ์ ทิศทางของความสัมพันธ์ทิศทางของความสัมพันธ์ 28

30 รูปแบบความสัมพันธ์ ความสัมพันธ์อสมมาตรความสัมพันธ์อสมมาตร - ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร 2 ตัวที่มีทิศทางไปในทางเดียวกันเท่านั้น (Asymmetrical relationship) XYXY ความสัมพันธ์สมมาตร - ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร 2 ตัวที่ ผู้วิจัยไม่สามารถระบุได้ชัดเจนว่า ตัวแปรใดเป็น ตัวแปรอิสระและตัวแปรตามทราบแต่ว่าทั้ง 2 ตัวแปรมี ความสัมพันธ์กัน (Symmetrical relationship) XYXY 29

31 ความสัมพันธ์แบบตอบโต้ - คล้ายอสมมาตร โดย ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร 2 ตัวมีผลต่อกัน แต่ไม่มี ตัวใดเป็นอิสระตลอดไป (Interactive relationship) XYXY ความสัมพันธ์เชิงเส้นตรง - อาจจะเป็นอสมมาตร สมมาตรหรือตอบโต้ แต่รูปแบบการเปลี่ยนค่าของตัว แปรตามและตัวแปรอิสระ มีลักษณะเส้นตรง (Linear relationship) รูปแบบความสัมพันธ์ 30

32 รูปแบบความสัมพันธ์ ความสัมพันธ์เชิงเส้นโค้งความสัมพันธ์เชิงเส้นโค้ง - อาจจะเป็นอสมมาตร สมมาตร ตอบโต้แต่รูปแบบการเปลี่ยนค่าของตัวแปร หนึ่งเปลี่ยนไป ค่าของตัวแปรตามจะเปลี่ยนแปลงตามไป ในรูปแบบหนึ่ง แต่ไม่ตลอดเส้นความสัมพันธ์ (Curvilinear relationship) ความสัมพันธ์เชิงเหตุและผลความสัมพันธ์เชิงเหตุและผล - ความสัมพันธ์ระหว่างตัว แปร 2 ตัว ตัวแปรหนึ่งเป็นอิสระเป็นสาเหตุการ เปลี่ยนแปลงตัวแปรตาม (Causal relationship) 31

33 รูปแบบความสัมพันธ์ ความสัมพันธ์ที่ไม่ใช่เชิงเหตุและผลความสัมพันธ์ที่ไม่ใช่เชิงเหตุและผล - ความสัมพันธ์ ระหว่าง ตัวแปร 2 ตัว แต่ระบุไม่ได้ว่าเป็นเพราะอะไร แต่รู้ว่าสัมพันธ์กัน (Non-causal relationship)ทิศทางความสัมพันธ์ ความสัมพันธ์เชิงบวก (Positive relationship) ความสัมพันธ์เชิงลบ (Negative relationship) 32


ดาวน์โหลด ppt 03764491 ระเบียบวิธีวิจัยพื้นฐาน ทางการจัดการโลจิสติกส์ 03764491 ระเบียบวิธีวิจัยพื้นฐาน ทางการจัดการโลจิสติกส์ Basic Research Methods in Logistics Management.

งานนำเสนอที่คล้ายกัน


Ads by Google