การวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ เพื่อการทำวิจัยอย่างง่าย

การวิจัย ? การวิจัย (Research) หมายถึง กระบวนการเสาะหาความจริงให้เป็นที่ปรากฏ เป็นการศึกษาค้นคว้าอย่างมีระเบียบ เพื่อแสวงหาคำตอบสำหรับปัญหาหรือคำถามการวิจัยที่กำหนดไว้ หรือเพื่อแสวงหาความรู้ใหม่ หรือ การวิจัย คือ กระบวนการค้นคว้าหาความรู้ที่เชื่อถือได้ โดยมีลักษณะ ดังนี้ 1. เป็นกระบวนการที่มีระบบ แบบแผน 2. มีจุดมุ่งหมายที่แน่นอนและชัดเจน 3. ดำเนินการศึกษาค้นคว้าอย่างรอบคอบ ไม่ลำเอียง 4. มีหลักเหตุผล 5. บันทึกและรายงานผลออกมาอย่างระวัง

วงจร / กระบวนการทำวิจัย

การวิจัย จะต้องมีองค์ประกอบ 4 ประการ ได้แก่ 1. มีประเด็นที่ต้องการแสวงหาคำตอบ แบ่งออกได้ 2 ประเภท คือ 1) เกิดขึ้นจากปัญหาที่ต้องการแสวงหาคำตอบ เช่น ประเด็น “มีปัจจัยใดบ้างที่มีผลทำให้เกิดปัญหาหนี้สินของบุคลากร” และ 2) ประเด็นที่ต้องการจะศึกษาเพื่อให้ได้คำตอบ ซึ่งอาจจะไม่ได้เกิดจากปัญหามาก่อน เช่น ประเด็น “นักศึกษาชอบดูรายการโทรทัศน์ประเภทไหน” ประเด็นในที่นี้ คือ คำถามที่ต้องการคำตอบนั่นเอง 2. ผ่านกระบวนการแสวงหาคำตอบที่เชื่อถือได้ การวิจัยจะต้องผ่านกระบวนการที่น่าเชื่อถือตามกระบวนการทางวิทยาศาสตร์ เช่น ในการเลือกขนาดตัวอย่าง จะต้องเลือกมาในจำนวนที่ยอมรับได้ทางสถิติ หรือ กรณีเลือกกลุ่มตัวอย่าง จะต้องให้ประชากรทั้งหมดมีโอกาสที่จะถูกเลือกขึ้นมาเป็นตัวอย่างได้อย่างเท่าเทียมกัน เป็นต้น

การวิจัย จะต้องมีองค์ประกอบ 4 ประการ ได้แก่ 3. ได้มาซึ่งคำตอบที่ถูกต้องแม่นยำ ผลการวิจัยที่ออกมาจะต้องให้ตรง หรือใกล้เคียงกับความเป็นจริงมากที่สุด ซึ่งในงานวิจัยทางสังคมศาสตร์ จะเน้นคำตอบที่จะต้องถูกต้องแม่นยำที่ประมาณ 95% หรือมีโอกาสคลาดเคลื่อนได้ 5% แต่ความถูกต้องแม่นยำโดยเฉพาะในงานวิจัยทางการแพทย์ จะต้องเน้นคำตอบที่ถูกต้องแม่นยำสูงถึง 99.99% เพราะมีความเกี่ยวข้องโดยตรงกับชีวิตคน 4. ผลประโยชน์ที่ได้รับจะต้องคุ้มค่า การวิจัยในแต่ละเรื่องจะต้องใช้กำลังคน งบประมาณและเวลา ดังนั้น ผลที่ได้จากการดำเนินการทำวิจัยควรจะมีผลประโยชน์ที่ได้รับคุ้มค่ามีประโยชน์ในภาพรวม

การวิจัยที่ดี ควรมีลักษณะที่สำคัญดังนี้ 1. เป็นการค้นคว้าที่ต้องอาศัยความรู้ ความชำนาญ และความมีระบบ 2. เป็นงานที่มีเหตุมีผล และมีเป้าหมายที่แน่นอน 3. ต้องมีเครื่องมือ /เทคนิคในการเก็บรวบรวมข้อมูลที่มีความเที่ยงตรง เชื่อถือได้ 4. มีการรวบรวมข้อมูลใหม่ และได้ความรู้ใหม่ ความรู้ที่ได้อาจเป็นความรู้เดิมได้ในกรณีที่มุ่งวิจัยเพื่อตรวจสอบซ้ำ 5. เป็นการศึกษาค้นคว้าที่มุ่งหาข้อเท็จจริง เพื่อใช้อธิบายปรากฏการณ์ หรือพัฒนากฎเกณฑ์ ทฤษฏี หรือตรวจสอบทฤษฏี 6. อาศัยความเพียรพยายาม ความซื่อสัตย์ กล้าหาญ จะต้องเฝ้าติดตามผลบันทึกผลอย่างละเอียดใช้เวลานาน บางครั้งผลการวิจัยขัดแย้งกับบุคคลอื่น อันอาจทำให้ได้รับการโจมตีผู้วิจัยจำต้องใช้ความกล้าหาญนำเสนอผลตรงตามความเป็นจริงที่ค้นพบ 7. การวิจัยจะต้องมีการบันทึก และเขียนรายงานการวิจัยอย่างระมัดระวัง

วัตถุประสงค์ของการวิจัย 1. สอดคล้องกับชื่อเรื่องและความเป็นมาของปัญหาการวิจัย 2. เขียนเป็นประโยคบอกเล่า ใช้ภาษาที่เข้าใจง่าย 3. ควรกำหนดเป็นข้อๆ (มีหลายข้อ) 4. มักจะขึ้นต้นด้วยข้อความ  เพื่อศึกษา.....  เพื่อตรวจสอบ......  เพื่อเปรียบเทียบ......  เพื่อวิเคราะห์.......  เพื่อประเมิน.........

ประเภทของการวิจัย แบ่งตามประโยชน์ของการวิจัย 1. การวิจัยพื้นฐาน (Basic research) หรือการวิจัยบริสุทธิ์ (Pure research) หรือการวิจัยเชิงทฤษฎี (Theoretical research) เป็นการวิจัยที่เสาะแสวงหาความรู้ใหม่เพื่อสร้างเป็นทฤษฎี หรือเพื่อเพิ่มพูนความรู้ต่าง ๆ ให้กว้างขวางสมบูรณ์ยิ่งขึ้น 2. การวิจัยประยุกต์(Applied research) หรือการวิจัยเชิงปฏิบัติ (Action research) หรือการวิจัยเพื่อหาแนวทางปฏิบัติ (Operational research) เป็นการ วิจัยที่มุ่งเสาะแสวงหาความรู้ และประยุกต์ใช้ความรู้หรือวิทยาการต่าง ๆ ให้เป็นประโยชน์ในทางปฏิบัติหรือเป็นการวิจัยที่นำผลที่ได้ไปแก้ปัญหาโดยตรง

แบ่งตามลักษณะการวิเคราะห์ข้อมูล 1. การวิจัยเชิงคุณภาพ (Qualitative research)เป็นการวิจัยที่นำเอาข้อมูลทางด้านคุณภาพมาวิเคราะห์ ค้นหาความรู้ความจริงโดยอาศัยข้อมูลเชิงคุณลักษณะ 2. การวิจัยเชิงปริมาณ (Quantitative research) เป็นการวิจัยที่ค้นหาความรู้ความจริงโดยนำเอาข้อมูลเชิงปริมาณมาวิเคราะห์ ในการวิเคราะห์ข้อมูลต้องใช้วิธีการทางสถิติเข้ามาช่วย

แบ่งตามลักษณะวิชาหรือศาสตร์ 1. การวิจัยทางวิทยาศาสตร์ (Scientific research) เป็นการวิจัยที่เกี่ยวกับปรากฏการณ์ธรรมชาติของสิ่งมีชีวิตและไม่มีชีวิต ทั้งที่มองเห็นและมองไม่เห็น วิทยาศาสตร์อาจจำแนกตามสาขาต่าง ๆ เช่น - สาขาวิทยาศาสตร์กายภาพและคณิตศาสตร์ เช่น ฟิสิกส์ คณิตศาสตร์ ฯลฯ - สาขาวิทยาศาสตร์ เช่น ศัลยศาสตร์ รังสีวิทยา ฯลฯ - สาขาวิทยาศาสตร์เคมีและเภสัช เช่น อินทรีย์เคมี เภสัชศาสตร์ ฯลฯ 2. วิจัยทางสังคมศาสตร์ (Social research) เป็นการวิจัยที่เกี่ยวกับสภาพแวดล้อม สังคม วัฒนธรรม และพฤติกรรมของมนุษย์

แบ่งตามระเบียบวิธีวิจัย 1. วิจัยเชิงประวัติศาสตร์ (Historical research) เป็นการวิจัยเพื่อค้นหาข้อเท็จจริงของเหตุการณ์ที่ผ่านมาแล้วในอดีต โดยมีจุดมุ่งหมายที่จะบันทึกอดีตอย่างมีระบบ และมีความเป็นปรนัยจากการรวบรวมประเมินผล ตรวจสอบ และวิเคราะห์เหตุการณ์เพื่อค้นหาข้อเท็จจริงในอันที่จะนำมาสรุปอย่างมีเหตุผล 2. วิจัยเชิงบรรยายหรือพรรณนา (Descriptive research)เป็นการวิจัยเพื่อค้นหาข้อเท็จจริงในสภาพการณ์หรือภาวการณ์ของสิ่งที่เป็นอยู่ในปัจจุบันว่าเป็น อย่างไร 3. วิจัยเชิงทดลอง (Experimental research) เป็นการวิจัยเพื่อค้นหาความรู้ความจริงที่ใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์มาช่วย เพื่อพิสูจน์ผลของตัวแปรที่ศึกษา มีการทดลองและควบคุมตัวแปรต่างๆ

การเก็บรวบรวมข้อมูล ลักษณะของข้อมูล(Types of Data) 1. ข้อมูลเชิงปริมาณ คือ เป็นข้อมูลที่แสดงตัวเลข ที่สามารถวัดเป็นอัตราส่วน และเป็นช่วงได้ เช่น ค่าใช้จ่ายของแต่ละครอบครัวน้ำหนักของสิ่งของ ส่วนสูงของนักศึกษา ปริมาณน้ำมันที่ใช้ 2. ข้อมูลเชิงคุณภาพ คือ เป็นข้อมูลที่ได้จากการแจงนับซึ่งข้อมูลดังกล่าวได้จากการจำแนกกลุ่ม เช่น จำนวนคนที่นับถือศาสนาต่างๆ จำนวนรถยนต์จำแนกตามยี่ห้อต่างๆ ความชอบ ข้อมูลปฐมภูมิ เป็นข้อมูลที่ได้จาก การสำรวจภาคสนาม หรือข้อมูลที่ได้จากการทดลองที่ผู้ต้องการข้อมูลจะต้องดำเนินการเก็บรวบรวมด้วยตนเอง สามารถใช้เครื่องมือต่างๆ เช่น แบบสอบถาม แบบฟอร์มต่างๆ การสัมภาษณ์ ข้อมูลทุติยภูมิ เป็นข้อมูลที่ผู้อื่นหรือหน่วยงานอื่นได้ทำการเก็บรวบรวมมาก่อนแล้วการเก็บรวบรวมข้อมูลทุติยภูมิทำได้โดยการทำเรื่องขออนุญาตใช้ข้อมูลที่ต้องการจากหน่วยงานที่เป็นเจ้าของข้อมูล แหล่งที่มาของข้อมูลประเภทนี้มาจากตำรา/เอกสารต่างๆหรือการบอกเล่าได้รับถ่ายทอดมาอีกต่อหนึ่ง รวมถึงข้อมูลที่ได้ถูกเก็บอยู่ในรูปแบบของรายงาน บทวิเคราะห์ สถิติ เป็นต้น

(Scale of measurement) มาตรการวัด (Scale of measurement) มาตราของการวัดข้อมูลแบ่งออกเป็น 4 ระดับ คือ 1. ข้อมูลระดับนามบัญญัติ(Nominal Scale) เป็นมาตรวัดที่หยาบที่สุด จัดข้อมูลออกเป็นกลุ่มๆ แยกตามประเภทหรือชนิดของข้อมูล โดยไม่มีการจัดอันดับ  เพศ ได้แก่ เพศชาย และเพศหญิง  สี เช่น แดง น้ำเงิน เหลือง  รหัสไปรษณีย์ เช่น 34000 33000 33130 เป็นต้น 2. ข้อมูลระดับเรียงลำดับ(Ordinal Scale) เป็นข้อมูลที่สามารถจัดเรียงอันดับความสำคัญได้ หรือเปรียบเทียบกันได้ว่า ดีกว่า สวยกว่า สูงกว่า ให้เป็นอันดับที่ 1 ที่ 2 หรือที่ 3 ตามลักษณะหรือคุณสมบัติของสิ่งนั้น ๆ ข้อมูลที่เป็นข้อมูลมาตรเรียงลำดับ  การตัดเกรด ได้แก่ เกรด A ,เกรด B ,เกรด C  ผลการประกวดนางงาม ได้แก่ ลำดับที่ 1, 2, 3  ความพึงพอใจ ได้แก่ มาก ปานกลาง และน้อย

3. ข้อมูลระดับอันตรภาค (Interval Scale) เป็นข้อมูลที่สามารถบอกได้ทั้งทิศทางและขนาดของความแตกต่างของข้อมูลมาตรวัดนี้ไม่มีศูนย์ที่แท้จริง (absolute zero)  ข้อมูลอุณหภูมิ การวัดอุณหภูมิน้ำ ซึ่งการที่น้ำมีอุณหภูมิ 0 องศาไม่ได้หมายความว่าน้ำไม่มีความร้อนอยู่เลย  ข้อมูลการสอบ คะแนนการสอบนักศึกษาที่สอบได้ 0 คะแนนไม่ได้หมายความว่าเขาไม่มีความรู้ 4. ข้อมูลระดับอัตราส่วน (Ratio Scale) เป็นมาตรวัดที่มีลักษณะที่มีศูนย์ที่แท้จริง หมายถึง ไม่มีอะไรอยู่เลย เช่น มีความสูง 0 เซนติเมตรหมายความว่าไม่มีความสูงเลย

1. Nominal Scale ข้อมูลเชิงคุณภาพ 2. Ordinal Scale 3. Interval Scale ข้อมูลเชิงปริมาณ 4. Ratio Scale ระดับการวัด คุณสมบัติ นามบัญญัติ ความแตกต่างกัน เรียงลำดับ ความแตกต่างกัน + ทิศทาง อันตรภาค ความแตกต่างกัน + ทิศทาง + ช่วงเท่ากัน + ศูนย์สมมุติ อัตราส่วน ความแตกต่างกัน + ทิศทาง + ช่วงเท่ากัน + ศูนย์แท้

ลักษณะสำคัญและสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล ที่อยู่ในมาตราแต่ละระดับ มาตรการวัด ลักษณะสำคัญ ตัวอย่างการวัด ตัวอย่างสถิติที่ใช้ นามบัญญัติ 1. จำแนกประเภท 2. ตัวเลขนำมา บวก ลบ คูณ หาร ไม่ได้ หมายเลขประจำตัวนักฟุตบอล หมายเลขประจำตัวผู้เสียภาษี เพศ ศาสนา สถานภาพ การแจกแจงความถี่ ฐานนิยม ไค - สแควร์ เรียงลำดับ 1. จำแนกประเภทและจัดอันดับ ตำแหน่งการสอบ ยศของทหาร มัธยฐาน ส่วนเบี่ยงเบนควอไทล์ สัมประสิทธิสหสัมพันธ์ อันตรภาค 1. ระยะห่างแต่ละหน่วยเท่ากัน 2. ไม่มีศูนย์แท้ 3. ตัวเลขนำมา บวก ลบได้ คูณ หารไม่ได้ คะแนนสอบ อุณหภูมิระบบองศาเซลเซียส และองศาฟาเรนไฮต์ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน มัชฌิเลขคณิต สัมประสิทธิสหสัมพันธ์แบบเพียร์สัน อันตราส่วน 2. มีศูนย์แท้ 3. สามารถนำตัวเลข บวก ลบ คูณ หารกันได้ ความสูง น้ำหนัก เวลา ระยะทาง ความเร็ว ใช้สถิติได้ทุกประเภท

ข้อมูล วิธีวิเคราะห์ Nominal Scale ความถี่ , เปอร์เซ็นต์ , ฐานนิยม, ตาราง Crosstab, Chi – Square, Binomin Test Ordinal Scale ค่ามัธยฐาน , ฐานนิยม , เปอร์ไทล์, สหสัมพันธ์ของลำดับที่ (Rank – oeder Correlation) Sign Test , ตาราง Crosstab , Chi – Square Tset, Nonmetric multidmensional scaling Interval Scale ค่าเฉลี่ยเลขคณิต (Arthmetic mean), ค่าเบี่ยงเบนมาตราฐาน (Standard Deviation) การทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับค่าเฉลี่ย, Correlation Analysis , Discriminant Analysis Regression Analysis , Analysis of Variance , Metric multidimensional Scaling Ratio Scale ค่าเฉลี่ยเลขคณิต , ค่าเฉลี่ยเรขาคณิต , ค่าเฉลี่ยฮาร์โมนิค , ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน ค่าสัมประสิทธิ์ความแปลผัน , การวิเคราะห์ความถดถอย , การวิเคราะห์ความแปรปรวน ,การทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับค่าเฉลี่ย , ค่าแปรปรวน , Discriminant Analysis , Factor Analysis , Cluster Analysis , Metric multidimensional Scaling

โปรแกรมสำเร็จรูป เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล SPSS

SPSS S = Statistical P = Package S = Social S = Scientists

ทำความรู้จักโปรแกรม SPSS มีคำสั่งหลากหลายคำสั่ง เป็นโปรแกรมย่อยๆ อยู่ภายใต้โปรแกรมใหญ่

โปรแกรม SPSS ได้พัฒนาและปรับปรุงแก้ไขมาตลอดจนถึง version 17 (SPSS x) ถือได้ว่าเป็นโปรแกรมสำเร็จรูปในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ประสบความสำเร็จอย่างยิ่งในวงการวิจัย การวิจัยมีโปรแกรม สำเร็จรูปในการวิเคราะห์ข้อมูล ที่ใช้กันอยู่มากมาย อาทิเช่น SAS BMDP MINITAB STATPAX EPI-INFO MICROSTAT SPIDA TSP etc.

SPSS for Windows และมีหลาย versions จนปัจจุบันเป็น versions 17 SPSS ที่ใช้กับเครื่อง Micro หรือ Laptop หรือ Notebook ก็ตามมีความสามารถใช้งานได้อย่างเต็มที่

ข้อดีของโปรแกรมสำเร็จรูป SPSS ง่าย สะดวก ถูก และรวดเร็วในการใช้ ใช้ได้กับทั้ง Dos และ Windows ได้อย่างเหมาะสม หากโปรแกรมมีความผิดพลาด หรือข้อบกพร่อง ผู้ใช้สามารถตรวจสอบข้อผิดพลาด/บกพร่องได้เอง มีรายละเอียดวิธีการใช้ทั้งในลักษณะหนังสือ หรือทางเมนูของโปรแกรมเอง

สามารถ run โปรแกรมได้หลายรูปแบบ สามารถป้อนข้อมูลเข้าโปรแกรมได้เลยโดยไม่ต้องอาศัยโปรแกรมอื่น ๆ สามารถใช้ร่วมกับโปรแกรม อื่น ๆ ได้ มีตัวอย่างข้อมูลให้ทดลองใช้ มีคำอธิบายอยู่ในโปรแกรม สามารถเปิดดูได้

สิ่งจำเป็นในการใช้โปรแกรม SPSS เครื่อง Computer โปรแกรม SPSS รุ่นใดก็ได้ มีข้อมูล มีคู่มือลงรหัส มีความรู้ ความเข้าใจโปรแกรม และสถิติที่จะใช้

ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูล 1. การคำนวณค่าสถิติเบื้องต้น(Descriptive Statistics) ข้อมูลเชิงปริมาณสามารถคำนวณค่าสถิตพื้นฐานทั่วๆไป เช่น ค่าเฉลี่ย(Mean), มัธยฐาน(Median), ฐานนิยม(Mode), พิสัย(Range), ความแปรปรวน(Variance), ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน(Standard deviation) เป็นต้น 2. การแจกแจงความถี่(Frequency Distributions) ข้อมูลเชิงกลุ่มสามารถแจกแจงค่าของตัวแปรตามจำนวนที่นับได้ทั้งแบบทางเดียวและแบบหลายทางพร้อมทั้งแสดงค่าสถิติที่เกี่ยวข้องเช่น ค่าเฉลี่ย(Mean), มัธยฐาน(Median), ฐานนิยม(Mode), พิสัย(Range), ความแปรปรวน(Variance), ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน(Standard deviation), เปอร์เซ็นต์ไทล์(Percentiles) กราฟแท่งหรือค่าสถิติที่เกี่ยวข้องกับการทดสอบทางสถิติ 3. การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ย(Mean Groups Comparison) สามารถทำการเปรียบเทียบและทดสอบค่าเฉลี่ยระหว่าง 2 กลุ่มตัวอย่างโดยค่าสถิติ t (Student’s t) และสำหรับหลายกลุ่มตัวอย่างโดยสถิติ F ด้วยการวิเคราะห์ความแปรปรวน (Analysis of Variance: ANOVA) ทั้งแบบทางเดียวและแบบหลายทาง

ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูล 4. การหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร(Correlation) สามารถคำนวณหาค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปลแบบต่างๆ 5. การวิเคราะห์การถดถอย (Regression Analysis) 6. การทดสอบแบบนอนพาราเมตริก 7. การวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับคำตอบแบบหลายคำตอบ สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากจากแบบสอบถามที่มีตัวเลือกมาให้ และผู้ตอบสามารถตอบได้มากกว่า 1 คำตอบ

การติดตั้งโปรแกรม SPSS

ฟังก์ชั่นที่เหมาะสมกับการวิเคราะห์ข้อมูล 1. การแจกแจงความถี่แบบทางเดียว Analyze / Descriptive Statistics / Frequencies  เลือกตัวแปรไว้ในกรอบของ Variable(s)  กำหนดรายละเอียดเพิ่มเติมปุ่ม Statistics, Chart, หรือ Format  คลิกปุ่ม OK 2. การคำนวณค่าสถิติเบื้องต้น Analyze / Descriptive Statistics / Descriptive  กำหนดรายละเอียดเพิ่มเติมปุ่ม Options

3. การตรวจสอบข้อมูล Analyze / Descriptive Statistics / Explore  เลือกตัวแปรไว้ในกรอบของ Dependent List  กำหนดรายละเอียดเพิ่มเติมที่ Statistics, Plots, หรือ Options  คลิกปุ่ม OK 4. การแจกแจงความถี่ตั้งแต่ 2 ทาง Analyze / Descriptive Statistics / Crosstabs  เลือกตัวแปรอย่างน้อย 1 ตัวที่ต้องการให้อยู่ด้านแถวไว้ในกรอบของ Row(s)  เลือกตัวแปรอย่างน้อย 1 ตัวที่ต้องการให้อยู่ด้านหลักไว้ในกรอบของ Column(s)  กำหนดรายละเอียดเพิ่มเติมปุ่ม Statistics, Cell หรือ Format

5. คำนวณค่าสถิติเบื้องต้นจำแนกตามกลุ่ม Analyze / Compare Means / Means  เลือกตัวแปรไว้ในกรอบของ Dependent List และ Impendent List  กำหนดรายละเอียดเพิ่มเติมที่ Options คลิกปุ่ม OK 6. การทดสอบค่าเฉลี่ย 1 กลุ่ม Analyze / Compare Means / One-Sample T Test  เลือกตัวแปรไว้ในกรอบของ Test Variable(s)  กำหนดรายละเอียดเพิ่มเติมปุ่ม Options คลิกปุ่ม OK 7. ทดสอบค่าเฉลี่ย 2 กลุ่มที่เป็นอิสระต่อกัน Analyze / Compare Means / Impendent -Sample T Test  เลือกตัวแปรไว้ในกรอบของ Test Variable(s) และ Grouping Variable

8. การทดสอบค่าเฉลี่ย 2 กลุ่มที่เป็นอิสระต่อกัน Analyze / Compare Means / Paired-Sample T Test  เลือกตัวแปรไว้ในกรอบของ Paired Variable  กำหนดรายละเอียดเพิ่มเติมที่ Options คลิกปุ่ม OK 9. การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบจำแนกทางเดียว Analyze / Compare Means / One-Way ANOVA  เลือกตัวแปรอย่างน้อย 2 ตัวไว้ในกรอบของ Dependent List และ Factor(s)  กำหนดรายละเอียดเพิ่มเติมที่ปุ่ม Contrasts, Options  การทดสอบหาคู่ที่ค่าเฉลี่ยต่างกัน Post Hoc เสร็จแล้ว  คลิกปุ่ม OK

แบบฝึกหัด 1.จงอธิบายคุณสมบัติของโปรแกรม SPSS พร้อมยกตัวอย่างฟังก์ชั่นมา 1 ฟังก์ชันพร้อมอธิบายฟังก์ชันนั้น