การนำเข้าข้อมูล โปรแกรม Epidata

โปรแกรม นำเข้าข้อมูล

การสร้างแบบฟอร์มการบันทึกข้อมูลในโปรแกรม Epidata การสร้างใหม่ เลือก New.qes สร้างตัวแปรโดย # ใช้แทน ตัวเลข _ ใช้แทน ตัวอักษร ตัวอย่าง เช่น id ### sex # age ## ขั้นตอนที่ 1 Define DATA

ขั้นตอนที่ 2 Make data file      

ขั้นตอนที่ 3 การป้อนข้อมูล (Enter data)    

ขั้นตอนที่ 4 การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล ขั้นตอนที่ 4 การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล   

ขั้นตอนที่ 5 การ Export ข้อมูล   

โปรแกรม SPSS

   เลือก Run All

sex age status edu income disease exe

ฝึกสร้างและบันทึกข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูล โปรแกรม SPSS

SPSS Statistic

SPSS Statistic หน้าต่าง SPSS ประกอบด้วยหน้าต่างหลัก ๆ 3 หน้าต่าง ดังนี้ Data editor มี 2 Tab - Data view - Variable view 2. Output 3. Syntax

Data Editor Data View Variabel View

Output เป็นหน้าจอแสดงผลการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมด

SPSS Syntax Editor เป็นหน้าจอเก็บคำสั่งในกาววิเคราะห์

Questionnaire ข้อมูลทั่วไปของแบบสอบถาม หา BMI = weight(kg)/(height(cm)/(100))2 และหาจำนวนคนที่มีค่า BMI ตามนี้ < 18.5 ผอม 18.5 - 23.0 สมส่วน 23.1-25.0 ท้วม 25.1-30.0 อ้วน > 30.0 อ้วนมาก

Questionnaire (ต่อ) 3. เพศชายและเพศหญิงมีค่า BMI แตกต่างกันหรือไม่ 4.รอบเอวก่อนและหลังเข้าร่วมโครงการคนไทยไร้พุงแตกต่างกันหรือไม่ 5.ความสัมพันธ์ระหว่างการได้รับมลพิษทางอากาศกับอาการปวดศีรษะ 6.ความสัมพันธ์ระหว่างคะแนนความรู้และทัศนคติ

การวิเคราะห์ข้อมูล คำถามที่ 1. ข้อมูลทั่วไปของแบบสอบถาม - หาความถี่ (จำนวน) ร้อยละ - Mean, Median, SD, Max, Min

Frequencies Frequencies เป็นการทำตารางความถี่ ร้อยละของข้อมูลเชิงกลุ่ม Analyse  Descriptive Statistics  Frequencies Variable (s) : สามารถเลือกตัวแปรได้มากกว่า 1 ตัวแปร

Frequencies (output)

Descriptive Descriptives เป็นการหาค่าสถิติต่าง ๆ สำหรับข้อมูลเชิงปริมาณ Analyse  Descriptive Statistics  Descriptives Variable (s) : สามารถเลือกตัวแปรได้มากกว่า 1 ตัวแปร

Descriptive (Option) Mean : ค่าเฉลี่ย Std.deviation : ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน Minimum : ค่าต่ำสุด Maximum : ค่าสูงสุด

Descriptives (output)

Analyse  Report  Case summary

Case summary (output)

การวิเคราะห์ข้อมูล คำถามข้อที่ 2 : หา BMI = weight(kg)/(height(cm)/(100))2 และหาจำนวนคนที่มีค่า BMI ตามนี้ < 18.50 ผอม 18.50 - 23.00 สมส่วน 23.01-25.00 ท้วม 25.01-30.00 อ้วน > 30.0 อ้วนมาก

Compute : เป็นการคำนวณค่าตัวแปรใหม่ ซึ่งตัวแปรต้องเป็นตัวแปรเชิงปริมาณ

Transform  Recode into different variables เป็นการสร้างตัวแปรใหม่

Analyse  Compare Means  Independent sample t-test การวิเคราะห์ข้อมูล คำถามที่ 3 เพศชายและเพศหญิงมีค่า BMI แตกต่างกันหรือไม่ Analyse  Compare Means  Independent sample t-test

t-test (output)

Analyse  Compare Means  Paired sample t-test การวิเคราะห์ข้อมูล คำถามที่ 4 รอบเอวก่อนและหลังเข้าร่วมโครงการคนไทยไร้พุงแตกต่างกันหรือไม่ Analyse  Compare Means  Paired sample t-test

Paired t-test (output)

Analyse  Descriptive statistics  Crosstabs การวิเคราะห์ข้อมูล คำถามที่ 5 ความสัมพันธ์ระหว่างการได้รับมลพิษทางอากาศกับอาการปวดศีรษะ Analyse  Descriptive statistics  Crosstabs   

Crosstabs (output)

Analyse  Correlate  Bivariate การวิเคราะห์ข้อมูล คำถามที่ 6 ความสัมพันธ์ระหว่างคะแนนความรู้และทัศนคติ Analyse  Correlate  Bivariate

correlation (output)

การหาความเชื่อมั่น (Reliability) Analyse  Scale  Reliability analysis

Reliability (output)

สวัสดี