การนำเข้าข้อมูล โปรแกรม Epidata.

งานนำเสนอเรื่อง: "การนำเข้าข้อมูล โปรแกรม Epidata."— ใบสำเนางานนำเสนอ:

1 การนำเข้าข้อมูล โปรแกรม Epidata

2 โปรแกรม นำเข้าข้อมูล

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

4 ขั้นตอนที่ 2 Make data file
     

5 ขั้นตอนที่ 3 การป้อนข้อมูล (Enter data)
   

6 ขั้นตอนที่ 4 การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล
ขั้นตอนที่ 4 การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล   

7

8 ขั้นตอนที่ 5 การ Export ข้อมูล
  

9 โปรแกรม SPSS

10    เลือก Run All

11 sex age status edu income disease exe

12 ฝึกสร้างและบันทึกข้อมูล

13 การวิเคราะห์ข้อมูล โปรแกรม SPSS

14 SPSS Statistic

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

16 Data Editor Data View Variabel View

17 Output เป็นหน้าจอแสดงผลการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมด

18 SPSS Syntax Editor เป็นหน้าจอเก็บคำสั่งในกาววิเคราะห์

19 Questionnaire ข้อมูลทั่วไปของแบบสอบถาม
หา BMI = weight(kg)/(height(cm)/(100))2 และหาจำนวนคนที่มีค่า BMI ตามนี้ < ผอม สมส่วน ท้วม อ้วน > อ้วนมาก

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

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

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

23 Frequencies (output)

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

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

26 Descriptives (output)

27 Analyse  Report  Case summary

28 Case summary (output)

29 การวิเคราะห์ข้อมูล คำถามข้อที่ 2 : หา BMI = weight(kg)/(height(cm)/(100))2 และหาจำนวนคนที่มีค่า BMI ตามนี้ < ผอม สมส่วน ท้วม อ้วน > อ้วนมาก

30 Compute : เป็นการคำนวณค่าตัวแปรใหม่ ซึ่งตัวแปรต้องเป็นตัวแปรเชิงปริมาณ

31 Transform  Recode into different variables เป็นการสร้างตัวแปรใหม่

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

33 t-test (output)

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

35 Paired t-test (output)

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

37 Crosstabs (output)

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

39 correlation (output)

40 การหาความเชื่อมั่น (Reliability)
Analyse  Scale  Reliability analysis

41 Reliability (output)

42 สวัสดี