การเตรียมข้อมูล (Data preparation) ขั้นตอนการเตรียมข้อมูล 1. การตรวจสอบแก้ไขข้อมูลเบื้องต้น 2. การให้รหัสข้อมูล 3. การบันทึกข้อมูล 4. การตรวจสอบแก้ไขรหัสข้อมูลครั้งสุดท้าย

การตรวจสอบแก้ไขข้อมูลเบื้องต้น 1. ความครบถ้วนสมบูรณ์ (Completeness) ตรวจสอบคำตอบที่ได้รับ ข้อใดไม่ตอบต้องมีเหตุผลว่าทำไมไม่ตอบ 2. ความสอดคล้องของคำตอบ (Consistency) เพื่อขจัดความบกพร่อง ข้อมูลนั้นอาจขัดแย้งไม่ตรงกับข้อเท็จจริง เช่น เพศหญิง อายุ 81 ปี อยู่ในระยะให้นมบุตร 3. ความสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ (Characteristics of sample) ดู ลักษณะความถูกต้องของหน่วยแจงนับ เช่น คุณลักษณะของตัวอย่าง คือ บุตรคนโตของครอบครัว การเก็บข้อมูลอาจไปเก็บในบ้านที่ไม่มีบุตร หรือบุตรคนโตไม่อยู่ในบ้าน

การให้รหัสข้อมูล (Coding) ข้อมูลที่ได้จากการเก็บรวบรวม เรียกว่า ข้อมูลดิบ (raw data) เมื่อผ่านการตรวจสอบในขั้นแรกมาแล้ว จะนำมาให้รหัสตาม ความเหมาะสมของข้อมูล จึงเป็นการสร้างคู่มือลงรหัส (Coding manual) 1. ข้อมูลที่ใช้จำแนก (Identification or Reference Data) - ID เลขที่ของตัวอย่าง (No.) สถานที่

2. ข้อมูลเชิงปริมาณ (Quantitative Data) อายุ รายได้ น้ำหนัก, ส่วนสูง, ความดันโลหิต ฯลฯ 3. ข้อมูลเชิงคุณภาพ (Qualitative Data) เพศ อาชีพ ฯลฯ บวก ลบ คูณ หาร ไม่ได้ ถ้าไม่ตอบ หรือไม่เข้าข่าย ให้รหัสเฉพาะ

การบันทึกข้อมูล (Code Data Transfering) การบันทึกข้อมูลในการวิเคราะห์ด้วยมือ อาจกระทำโดยการ ทำรอยคะแนน (tally mark) ส่วนการวิเคราะห์ด้วยเครื่อง คอมพิวเตอร์ มีให้เลือกได้หลายโปรแกรม คือ dBase Excell EPIINFO SPSS Wordstar

การตรวจสอบแก้ไขรหัสข้อมูลครั้งสุดท้าย (Final Editing) 1. เปรียบเทียบรหัสข้อมูลจากคู่มือลงรหัสกับ printout 2. พิมพ์ข้อมูลชุดเดียวกัน 2 คน เขียนโปรแกรมจับคู่ข้อมูล ทั้ง 2 ชุด 3. ตรวจรหัสโดยใช้โปรแกรมตรวจสอบ เช่น VS Edit การตรวจสอบข้อมูลเป็นสิ่งที่จำเป็นและสำคัญอย่างยิ่ง เพราะ ถ้าข้อมูลไม่ถูกต้อง ทำให้ผลการวิเคราะห์ผิดพลาด การแปลผล และสรุปผลจะผิดพลาดไปด้วย

(Dummy Table) การสร้างตารางจำลอง แผนในการวิเคราะห์ 1. แยกข้อมูลหรือตัวแปรจากคำถามแต่ละข้อออกมาเป็นกลุ่ม 2. แสดงคุณลักษณะทั่วไปของกลุ่มตัวอย่างที่ศึกษา 3. กลุ่มที่ต้องวิเคราะห์เพื่อตอบวัตถุประสงค์และสมมติฐาน

วิธีที่ดีที่สุด คือ การเขียนตารางจากคำถามเป็นข้อ ๆ ช่วยให้นักวิจัยจัดกลุ่มได้ครบตามวัตถุประสงค์และสมมติฐาน และสร้างตารางจำลองได้

ตารางจำลอง (Dummy table) ช่วยเป็นกรอบในการวิเคราะห์ รวมทั้งการแปลผล ทำให้การศึกษา มีข้อผิดพลาดน้อย ประหยัดค่าใช้จ่ายในการวิเคราะห์ด้วย Computer องค์ประกอบของตาราง 1. หมายเลขของตาราง เป็นการระบุลำดับที่ของตาราง กำหนดให้อยู่ซ้ายมือ 2. ชื่อของตาราง เป็นข้อความที่อยู่ถัดจากหมายเลขของตาราง และอยู่แถวเดียวกัน เป็นข้อความสั้น ๆ เพื่อให้ทราบว่าข้อมูลในตารางเป็นเรื่องอะไร ที่ไหน และเมื่อใด 3. หัวเรื่องแถว เป็นส่วนของตารางที่อธิบายข้อมูลที่อยู่ในแนวนอน 4. หัวเรื่องสดมภ์ เป็นส่วนของตารางที่อธิบายข้อมูลที่อยู่ในแนวตั้ง 5. ตัวเรื่อง เป็นส่วนของตารางที่เป็นตัวเลข และตัวเลขนี้จะจำแนกตามรายละเอียด ของหัวเรื่องแถว และหัวเรื่องสดมภ์

ชนิดของตาราง 1. ตารางอย่างง่าย (Univariate tabulation) เป็นตารางที่มีตัวแปรเดียว ในหัวตารางที่เป็นแถวตั้งจะมีเพียงจำนวน และร้อยละ มักจะนำเสนอ คุณลักษณะของตัวอย่าง ไม่ได้แสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร

2. ตาราง 2 ตัวแปร (Bivariate tabulation) เป็นตารางที่มี 2 ตัวแปร ในหัวตารางที่ เป็นแถวนอนและแถวตั้งจะเป็นตัวแปรคนละพวก เช่น ตัวแปรอิสระ หรือตัวแปร ตาม มักเป็นการวิเคราะห์แบบตารางไขว้ การที่จะจัดตัวแปรตามหรือตัวแปรต้น เป็นแถวตั้งหรือแนวนอนแล้วแต่ความเหมาะสมของหน้ากระดาษ การคำนวณร้อยละ ใช้ตัวแปรต้นเป็นฐาน 100 ในการคำนวณ แต่แปลผลให้ แปลผลตามตัวแปรตาม

3. ตารางที่มีตัวแปรมากกว่า 2 ตัวแปร (Multivariate tabulation) เป็นตารางที่มีตัวแปร มากกว่า 2 ตัว ในหัวตารางที่เป็นแนวนอนอาจแสดงตัวแปร 2 ตัว หรือมากกว่า หรือ ในแถวตั้งอาจแสดงตัวแปร 2ตัว หรือมากกว่าก็ได้