ดาวน์โหลดงานนำเสนอ
งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ
1
การเตรียมข้อมูล (Data preparation)
ขั้นตอนการเตรียมข้อมูล 1. การตรวจสอบแก้ไขข้อมูลเบื้องต้น 2. การให้รหัสข้อมูล 3. การบันทึกข้อมูล 4. การตรวจสอบแก้ไขรหัสข้อมูลครั้งสุดท้าย
2
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
3
การให้รหัสข้อมูล (Coding)
ข้อมูลที่ได้จากการเก็บรวบรวม เรียกว่า ข้อมูลดิบ (raw data) เมื่อผ่านการตรวจสอบในขั้นแรกมาแล้ว จะนำมาให้รหัสตาม ความเหมาะสมของข้อมูล จึงเป็นการสร้างคู่มือลงรหัส (Coding manual) 1. ข้อมูลที่ใช้จำแนก (Identification or Reference Data) - ID เลขที่ของตัวอย่าง (No.) สถานที่
4
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
5
การบันทึกข้อมูล (Code Data Transfering)
การบันทึกข้อมูลในการวิเคราะห์ด้วยมือ อาจกระทำโดยการ ทำรอยคะแนน (tally mark) ส่วนการวิเคราะห์ด้วยเครื่อง คอมพิวเตอร์ มีให้เลือกได้หลายโปรแกรม คือ dBase Excell EPIINFO SPSS Wordstar
6
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
7
(Dummy Table) การสร้างตารางจำลอง แผนในการวิเคราะห์
1. แยกข้อมูลหรือตัวแปรจากคำถามแต่ละข้อออกมาเป็นกลุ่ม 2. แสดงคุณลักษณะทั่วไปของกลุ่มตัวอย่างที่ศึกษา 3. กลุ่มที่ต้องวิเคราะห์เพื่อตอบวัตถุประสงค์และสมมติฐาน
8
วิธีที่ดีที่สุด คือ การเขียนตารางจากคำถามเป็นข้อ ๆ
ช่วยให้นักวิจัยจัดกลุ่มได้ครบตามวัตถุประสงค์และสมมติฐาน และสร้างตารางจำลองได้
9
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
11
ชนิดของตาราง 1. ตารางอย่างง่าย (Univariate tabulation) เป็นตารางที่มีตัวแปรเดียว ในหัวตารางที่เป็นแถวตั้งจะมีเพียงจำนวน และร้อยละ มักจะนำเสนอ คุณลักษณะของตัวอย่าง ไม่ได้แสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
12
2. ตาราง 2 ตัวแปร (Bivariate tabulation) เป็นตารางที่มี 2 ตัวแปร ในหัวตารางที่
เป็นแถวนอนและแถวตั้งจะเป็นตัวแปรคนละพวก เช่น ตัวแปรอิสระ หรือตัวแปร ตาม มักเป็นการวิเคราะห์แบบตารางไขว้ การที่จะจัดตัวแปรตามหรือตัวแปรต้น เป็นแถวตั้งหรือแนวนอนแล้วแต่ความเหมาะสมของหน้ากระดาษ การคำนวณร้อยละ ใช้ตัวแปรต้นเป็นฐาน 100 ในการคำนวณ แต่แปลผลให้ แปลผลตามตัวแปรตาม
13
3. ตารางที่มีตัวแปรมากกว่า 2 ตัวแปร (Multivariate tabulation) เป็นตารางที่มีตัวแปร
มากกว่า 2 ตัว ในหัวตารางที่เป็นแนวนอนอาจแสดงตัวแปร 2 ตัว หรือมากกว่า หรือ ในแถวตั้งอาจแสดงตัวแปร 2ตัว หรือมากกว่าก็ได้
งานนำเสนอที่คล้ายกัน
