การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของตัวแปร บทที่ 10 การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของตัวแปร BC428 Research in Business Computer

ทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตั้งแต่ 2 ตัวแปรขึ้นไป ลักษณะของตัวแปรที่ใช้ในการทดสอบจะมี 2 ชนิด ตัวแปรเชิงปริมาณ ตัวแปรเชิงคุณภาพ จะต้องวิเคราะห์ความสัมพันธ์ และหาขนาดความสัมพันธ์ของตัวแปร BC428 Research in Business Computer

การทดสอบสามารถทดสอบได้ 3 กรณี ตัวแปรเชิงปริมาณกับเชิงปริมาณ ตัวแปรเชิงคุณภาพกับเชิงคุณภาพ ตัวแปรเชิงปริมาณกับเชิงคุณภาพ BC428 Research in Business Computer

ตัวแปรเชิงปริมาณกับตัวแปรเชิงปริมาณ ข้อมูลจะอยู่ในมาตรวัด Interval Scale และ Ratio Scale วัดความสัมพันธ์ จากค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ ใช้ r แทนกลุ่มตัวอย่าง และ  แทนประชากร ค่าที่วัดได้จะอยู่ระหว่าง -1 ถึง 1 BC428 Research in Business Computer

ความหมายของค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ ค่า r ความหมาย ค่าบวก มีความสัมพันธ์ในทิศทางเดียวกัน ค่าลบ มีความสัมพันธ์ในทิศทางตรงกันข้าม ค่าเข้าใกล้ 1 มีความสัมพันธ์กันมาก และในทิศทางเดียวกัน ค่าเข้าใกล้ -1 มีความสัมพันธ์กันมาก และในทิศทางตรงกันข้าม ค่าเข้าใกล้ 0 มีความสัมพันธ์กันน้อย ค่าเท่ากับ 1 มีความสัมพันธ์กันอย่างสมบูรณ์ และในทิศทางเดียวกัน ค่าเท่ากับ -1 มีความสัมพันธ์กันอย่างสมบูรณ์ และในทิศทางตรงกันข้าม ค่าเท่ากับ 0 ไม่มีความสัมพันธ์กัน BC428 Research in Business Computer

ระดับความสัมพันธ์ ค่า r อยู่ระหว่าง ระดับความสัมพันธ์ 0.00 – 0.29 มีความสัมพันธ์กันต่ำ 0.30 – 0.69 มีความสัมพันธ์กันปานกลาง 0.70 – 0.99 มีความสัมพันธ์กันสูง BC428 Research in Business Computer

สมมติฐาน Ho : ตัวแปรทั้งสองตัวไม่มีความสัมพันธ์กัน( = 0) BC428 Research in Business Computer

Analyze  Correlate  Bivariate … Data10_1.sav ลักษณะของคำถามในแบบสอบถาม 1. เกรดเฉลี่ย ………………………………... 2. จำนวนชั่วโมงในการอ่านหนังสือ .........................ชั่วโมง/วัน ต้องการทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างเกรดเฉลี่ยของนักศึกษากับจำนวนชั่วโมงในการอ่านหนังสือว่ามีความสัมพันธ์กันหรือไม่ คำสั่ง Analyze  Correlate  Bivariate … BC428 Research in Business Computer

Correlations ผลลัพธ์ของโปรแกรม SPSS BC428 Research in Business Computer

ขั้นตอนการทดสอบสมมติฐาน Ho : เกรดเฉลี่ยของนักศึกษากับจำนวนชั่วโมงในการอ่านหนังสือไม่มีความสัมพันธ์กัน H1 : เกรดเฉลี่ยของนักศึกษากับจำนวนชั่วโมงในการอ่านหนังสือมีความสัมพันธ์กัน ค่า Sig = 0.028 ระดับนัยสำคัญ() = 0.05 ค่า Sig <  แสดงว่าปฏิเสธสมมติฐานหลัก นั่นคือ เกรดเฉลี่ยของนักศึกษากับจำนวนชั่วโมงในการอ่านหนังสือมีความสัมพันธ์กัน ที่ระดับนัยสำคัญ 0.05 ขนาดความสัมพันธ์ของเกรดเฉลี่ยและจำนวนชั่วโมงในการอ่านหนังสือมีค่าเท่ากับ 0.492 BC428 Research in Business Computer

จำนวนชั่วโมงการอ่านหนังสือ ผลการวิเคราะห์ เกรดเฉลี่ย จำนวนชั่วโมงการอ่านหนังสือ - 0.492* *p<.05 จากตาราง แสดงค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างเกรดเฉลี่ยและจำนวนชั่วโมงในการอ่านหนังสือ เมื่อทดสอบที่ระดับนัยสำคัญ 0.05 โดยพบว่าเกรดเฉลี่ยมีความสัมพันธ์กับจำนวนชั่วโมงในการอ่านหนังสือของนักศึกษาในทิศทางเดียวกัน(r=0.492) BC428 Research in Business Computer

ในกรณีที่ทดสอบตัวแปรพร้อมกันมากกว่า 2 ตัวแปร Example.sav ในกรณีที่ทดสอบตัวแปรพร้อมกันมากกว่า 2 ตัวแปร ตัวแปรสำหรับการทดสอบมีดังนี้ Exp, Amount1, Amount2 และ Amount3 ต้องการทดสอบว่าตัวแปรทั้ง 4 ตัว มีความสัมพันธ์กันหรือไม่ BC428 Research in Business Computer

ผลลัพธ์ของโปรแกรม SPSS BC428 Research in Business Computer

จะต้องทดสอบสมมติฐาน โดยจำนวนคู่ที่ต้องทดสอบ เป็น = 4(4-1)/2 = 6 คู่ จะต้องทดสอบสมมติฐาน โดยจำนวนคู่ที่ต้องทดสอบ เป็น = 4(4-1)/2 = 6 คู่ ตัวอย่างขั้นตอนการทดสอบสมมติฐานระหว่างตัวแปร Exp กับ Amount1 ดังนี้ 1. Ho : ประสบการณ์กับจำนวนวันในการใช้ IT เพื่อการสอนไม่มีความสัมพันธ์กัน H1 : ประสบการณ์กับจำนวนวันในการใช้ IT เพื่อการสอนมีความสัมพันธ์กัน ค่า Sig = 0.144 ระดับนัยสำคัญ() = 0.01 ค่า Sig >  แสดงว่ายอมรับสมมติฐานหลัก นั่นคือประสบการณ์กับจำนวนวันในการใช้ IT เพื่อการสอนไม่มีความสัมพันธ์กัน ที่ระดับนัยสำคัญ 0.01 BC428 Research in Business Computer

ผลการวิเคราะห์ **p<.01 Exp Amount1 Amount2 Amount3 - -.159 -.077 .267** -.074 .419** .365** **p<.01 BC428 Research in Business Computer

จากตาราง แสดงค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทั้ง 4 ตัวแปร พบว่ามีจำนวน 3 คู่ที่มีความสัมพันธ์กัน โดยเมื่อทดสอบที่ค่าระดับนัยสำคัญ 0.01 พบว่า จำนวนวันในการใช้ IT สำหรับการสอน(Amount1) มีความสัมพันธ์ในทิศทางเดียวกับจำนวนชั่วโมงในการใช้ IT สำหรับการเตรียมสอนของอาจารย์ (Amount2; r=0.267) และ มีความสัมพันธ์ในทิศทางเดียวกับจำนวนชั่วโมงในการใช้ IT สำหรับการสอน(Amount3; r=0.419) ส่วนจำนวนชั่วโมงในการใช้ IT สำหรับการเตรียมสอนของอาจารย์(Amount2) มีความสัมพันธ์ในทิศทางเดียวกับจำนวนชั่วโมงในการใช้ IT สำหรับการสอน(Amount3; r=0.365) BC428 Research in Business Computer

ตัวแปรเชิงคุณภาพกับเชิงคุณภาพ ข้อมูลจะอยู่ในมาตรวัด Nominal Scale และ Ordinal Scale ข้อมูลจัดอยู่ในรูปแบบของตารางสองทาง (Crosstab) สถิติทดสอบ คือ Chi-square โดยการทดสอบจะต้องกระทำ 2 ขั้นตอน ดังนี้ ทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรทั้ง 2 ตัว หาขนาดความสัมพันธ์ของตัวแปรทั้งสองตัว BC428 Research in Business Computer

 ขั้นตอนการทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรเชิงคุณภาพกับเชิงคุณภาพ คำสั่ง Analyze  Descriptive Statistics  Crosstabs... ลักษณะข้อมูลที่เก็บรวบรวมได้มี 2 แบบ ข้อมูลปฐมภูมิ ข้อมูลทุติยภูมิ BC428 Research in Business Computer

อาชีพและรายได้มีความสัมพันธ์กันหรือไม่ ข้อมูลปฐมภูมิ Data10_2P.sav 1. อาชีพ  ข้าราชการ  พนักงานบริษัท  หมอ 2. รายได้  ต่ำกว่า 10,000 บาท  10,000 – 25,000 บาท  มากกว่า 25,000 บาท อาชีพและรายได้มีความสัมพันธ์กันหรือไม่ BC428 Research in Business Computer

BC428 Research in Business Computer

ขั้นตอนการทดสอบสมมติฐาน 1. Ho : อาชีพไม่มีความสัมพันธ์กันกับรายได้ (=0) H1 : อาชีพมีความสัมพันธ์กันกับรายได้ (  0) สถิติทดสอบ คือ Chi-Square = 21.450 ค่า Sig = 0.000 ระดับนัยสำคัญ() = 0.05 ค่า Sig <  แสดงว่าปฏิเสธสมมติฐานหลัก นั่นคือ อาชีพมีความสัมพันธ์กันกับรายได้ ที่ระดับนัยสำคัญ 0.05 BC428 Research in Business Computer

ข้อมูลทุติยภูมิ อาชีพ รายได้ ข้าราชการ พนักงานบริษัท หมอ รวม Data10_2S.sav ข้อมูลทุติยภูมิ อาชีพ รายได้ ข้าราชการ พนักงานบริษัท หมอ รวม ต่ำกว่า 10,000 บาท 21 8 5 34 10,000-25,000 บาท 11 15 9 35 มากกว่า 25,000 บาท 6 7 18 31 38 30 32 100 BC428 Research in Business Computer

ลักษณะการป้อนข้อมูล ปฐมภูมิ ทุติยภูมิ BC428 Research in Business Computer

การหาความสัมพันธ์ของข้อมูลทุติยภูมิ ใช้ 2 คำสั่ง คำสั่ง Data  Weight Cases… คำสั่ง Analyze  Descriptive Statistics  Crosstabs... จะได้ผลลัพธ์เหมือนกรณีข้อมูลปฐมภูมิ BC428 Research in Business Computer

 การหาขนาดความสัมพันธ์ของตัวแปรเชิงคุณภาพกับเชิงคุณภาพ วิธีการวัดขนาดความสัมพันธ์ ทำได้ 2 แบบ แบบ Symmetric  ไม่คำนึงว่าตัวแปรใดเป็นตัวแปรอิสระหรือตัวแปรใดเป็นตัวแปรตาม แบบ Asymmetric  จะต้องคำนึงว่าตัวแปรใดเป็นตัวแปรอิสระหรือตัวแปรใดเป็นตัวแปรตาม คำสั่ง Analyze  Descriptive Statistics  Crosstabs... BC428 Research in Business Computer

เลือกลักษณะความสัมพันธ์ Symmetric Asymmetric BC428 Research in Business Computer

BC428 Research in Business Computer

อธิบายไว้แล้ว BC428 Research in Business Computer

วัดขนาดความสัมพันธ์แบบ Uncertainty coefficient มีค่าเท่ากับ 0 ในกรณีที่กำหนดให้รายได้เป็นตัวแปรตาม ขนาดความสัมพันธ์มีค่าเท่ากับ 0.094 แสดงว่า อาชีพและรายได้มีความสัมพันธ์กันในระดับน้อย เนื่องจากค่าที่วัดได้มีค่าต่ำ ในกรณีที่กำหนดให้อาชีพเป็นตัวแปรตาม ขนาดความสัมพันธ์มีค่าเท่ากับ 0.095 แสดงว่า อาชีพและรายได้มีความสัมพันธ์กันในระดับน้อย เนื่องจากค่าที่วัดได้มีค่าต่ำ BC428 Research in Business Computer

วัดขนาดความสัมพันธ์แบบ Phi and Cram_r’s V มีค่าเท่ากับ 0. 463 และ 0 BC428 Research in Business Computer

ผลการวิเคราะห์ อาชีพ รายได้ - 0.327* *p<.05 จากตาราง แสดงค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างอาชีพและรายได้ เมื่อทดสอบที่ระดับนัยสำคัญ 0.05 โดยพบว่าอาชีพมีความสัมพันธ์กับรายได้ในทิศทางเดียวกัน(r=0.327) BC428 Research in Business Computer

ตัวแปรเชิงปริมาณกับเชิงคุณภาพ ต้องทดสอบ 2 ขั้นตอน 1. ทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรทั้ง 2 ตัว 2. หาขนาดของความสัมพันธ์ว่ามากน้อยเพียงใด BC428 Research in Business Computer

 ทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรเชิงปริมาณกับเชิงคุณภาพ โดยคำสั่งในการทดสอบในหัวข้อนี้จะใช้คำสั่งเดียวกับการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดียว(One Way ANOVA) คำสั่ง Analyze  Compare Means  One-Way ANOVA… BC428 Research in Business Computer

จำนวนชั่วโมงในการดูโทรทัศน์(ชั่วโมง/วัน) Data10_3.sav Ex ต้องการตรวจสอบว่าจำนวนชั่วโมงในการดูโทรทัศน์มีความสัมพันธ์กันกลุ่มอายุหรือไม่ 1. อายุ  ต่ำกว่า 25 ปี  26 – 50 ปี  ตั้งแต่ 46 ปี ขึ้นไป 2. จำนวนชั่วโมงในการดูโทรทัศน์ ............................ ชั่วโมง/ วัน จำนวนชั่วโมงในการดูโทรทัศน์(ชั่วโมง/วัน) วัยรุ่น 15- 25 ปี วัยทำงาน 26 – 45 ปี คนสูงอายุ ตั้งแต่ 46 ปี ขึ้นไป 1 15 8 7 6 4 3 5 2 BC428 Research in Business Computer

จากผลลัพธ์ของโปรแกรม สามารถเขียนขั้นตอนการทดสอบสมมติฐานได้ ดังนี้ Ho : จำนวนชั่วโมงในการดูโทรทัศน์ไม่มีความสัมพันธ์กับกลุ่มอายุ H1 : จำนวนชั่วโมงในการดูโทรทัศน์มีความสัมพันธ์กับกลุ่มอายุ สถิติทดสอบ คือ F = 3.806 ค่า Sig = 0.035 ระดับนัยสำคัญ() = 0.05 ค่า Sig <  แสดงว่าปฏิเสธสมมติฐานหลัก นั่นคือ จำนวนชั่วโมงในการดูโทรทัศน์มีความสัมพันธ์กับกลุ่มอายุ ที่ระดับนัยสำคัญ 0.05 BC428 Research in Business Computer

 การหาขนาดความสัมพันธ์ของตัวแปรเชิงปริมาณกับเชิงคุณภาพ คำสั่ง Analyze  Descriptive Statistics  Crosstabs... BC428 Research in Business Computer

จากผลลัพธ์ของโปรแกรม SPSS สามารถอธิบายขนาดความสัมพันธ์ของตัวแปรทั้ง 2 ตัวแปร ได้ดังนี้ ในกรณีที่กำหนดให้จำนวนชั่วโมงในการดูโทรทัศน์เป็นตัวแปรตาม ขนาดความสัมพันธ์มีค่าเท่ากับ 0.469 แสดงว่า จำนวนชั่วโมงในการดูโทรทัศน์และกลุ่มอายุมีความสัมพันธ์กันในระดับปานกลาง ในกรณีที่กำหนดให้กลุ่มอายุเป็นตัวแปรตาม ขนาดความสัมพันธ์มีค่าเท่ากับ 0.669 แสดงว่า จำนวนชั่วโมงในการดูโทรทัศน์และกลุ่มอายุมีความสัมพันธ์กันในระดับปานกลาง จากผลลัพธ์ที่ได้ จะเห็นว่าตัวแปรทั้ง 2 ตัว ตัวแปรที่ควรจะเป็นตัวแปรตาม คือ จำนวนชั่วโมงในการดูโทรทัศน์ ดังนั้นขนาดความสัมพันธ์ของตัวแปร ควรจะมีค่าเท่ากับ 0.469 BC428 Research in Business Computer

จำนวนชั่วโมงในการดูโทรทัศน์ ผลการวิเคราะห์ กลุ่มอายุ จำนวนชั่วโมงในการดูโทรทัศน์ - 0.469* *p<.05 จากตาราง แสดงค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างจำนวนชั่วโมงในการดูโทรทัศน์และกลุ่มอายุ เมื่อทดสอบที่ระดับนัยสำคัญ 0.05 โดยพบว่าจำนวนชั่วโมงในการดูโทรทัศน์มีความสัมพันธ์กับกลุ่มอายุในทิศทางเดียวกัน(r=0.469) BC428 Research in Business Computer

สัปดาห์หน้า ส่งผลการวิเคราะห์ Pretest การบ้าน บทที่ 10 สัปดาห์หน้า ส่งผลการวิเคราะห์ Pretest BC428 Research in Business Computer