1 / 84

การวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูล. ดร . สังวรณ์ งัดกระโทก 26 มีนาคม 2553. แนวทางการวิเคราะห์ข้อมูล. การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อบรรยายสภาพ -- สถิติเชิงพรรณา การวิคราะห์ข้อมูลเพื่อศึกษาความสัมพันธ์ของตัวแปร ---correlation การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเปรียบเทียบ ---t-test, z test, ANOVA, ANCOVA, MANOVA, MANCOVA

eliza
Télécharger la présentation

การวิเคราะห์ข้อมูล

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. การวิเคราะห์ข้อมูล ดร. สังวรณ์ งัดกระโทก 26 มีนาคม 2553

  2. แนวทางการวิเคราะห์ข้อมูลแนวทางการวิเคราะห์ข้อมูล • การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อบรรยายสภาพ--สถิติเชิงพรรณา • การวิคราะห์ข้อมูลเพื่อศึกษาความสัมพันธ์ของตัวแปร---correlation • การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเปรียบเทียบ ---t-test, z test, ANOVA, ANCOVA, MANOVA, MANCOVA • การวิเคราะห์ข้อมูลทำนาย ---regression, forecasting • การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตรวจสอบโมเดล—SEM • การวิเคราะห์ข้อมูลลดจำนวนตัวแปร---Factor Analysis

  3. Factor Analysis SEM

  4. การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของตัวแปรการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของตัวแปร • Pearson Correlation สำหรับตัวแปรต่อเนื่อง • Spearman Rank Correlation ตัวแปรจัดอันดับ • Chi-square ตัวแปรนามบัญญัติ

  5. สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (Correlation Coefficient, Rxy) • ระดับของความผันแปรร่วมกันของตัวแปร X และ Y เช่น ความสัมพันธ์ของจำนวนนักศึกษากับจำนวนอาจารย์ • จำนวนนักศึกษากับจำนวนอาจารย์อาจมีความสัมพันธ์กัน แต่ไม่บอกว่าอะไรเป็นเหตุ อะไรเป็นผล • ความสัมพันธ์มีค่าตั้งแต่ -1 ถึง +1 <.20 ความสัมพันธ์น้อยมาก .20-.40 ความสัมพันธ์น้อย .40-.70 ความสัมพันธ์ปานกลาง .70-.90 ความสัมพันธ์สูง > .90 ความสัมพันธ์สูงมาก

  6. การคำนวณสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สันการคำนวณสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สัน X=เงินเดือน Y= ประสบการณ์การทำงาน t วิกฤติ =2.31

  7. ผลการวิเคราะห์สหสัมพันธ์จาก SPSS

  8. Simple and Multiple Regression

  9. การวิเคราะห์การถดถอยอย่างง่าย (simple regression) 1. การวิเคราะห์การถดถอยอย่างง่าย (simple regression) : มีตัวแปรตามและตัวแปรอิสระอย่างละ 1 ตัว Y = a + bX + e

  10. Yi = b0 + b1x1 + Ei

  11. =๐ Ho : b=๐ H1: b=๐

  12. ใช้ทดสอบนัยสำคัญของHo : b=๐

  13. Multiple regression analysis คือ เทคนิค เชิงสถิติที่ใช้วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่าง ตัวแปรตาม 1 ตัวกับตัวแปรทำนายหลายตัว Y = a + b1X1 +b2X2 + … + bnXn + e

  14. ข้อตกลงของการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณข้อตกลงของการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ Linearity of the phenomenon measured Constant variance of the error terms Independence of the error terms Normality of the error term distribution

  15. + + 0 0 - - + + 0 0 - -

  16. สัมประสิทธิ์ของการทำนาย (R2) R2คือ ปริมาณความแปรปรวนของตัวแปรตาม ที่อธิบายได้ด้วยตัวแปรต้น JOBQUA = 0.928 + 0.189(GROWTH) + 0.427(JOBSAT) + 0.141(COMMIT) + 0.442 (16.68) (8.130)(15.335)(5.323) R2 = 0.558

  17. Multicollinearity : เกิดจากตัวแปรทำนายมีความสัมพันธ์กันเองสูง ทำให้ 1. สัมประสิทธิ์การถดถอยต่ำ หรือเปลี่ยนทิศทางจากลบเป็นบวก, บวกเป็นลบ 2. สัมประสิทธิ์การถดถอยไม่คงที่ 3. ตีความยากและไม่สามารถสรุปอ้างอิงได้ ๔.ค่า R2สูง แต่สัมประสิทธิ์การถดถอยไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ แก้ไขได้โดยรวมตัวแปร หรือเลือกตัวแปรเพียงตัวเดียว

  18. การวิเคราะห์การถดถอยเมื่อตัวทำนายการวิเคราะห์การถดถอยเมื่อตัวทำนาย เป็นตัวแปรนามบัญญัติ เช่น ใช้วุฒิการศึกษาทำนายคะแนนสอบ เมื่อวุฒิการศึกษา คือ ปริญญาตรี โท และเอก เปลี่ยนตัวแปรทำนายเป็นตัวแปรดัมมี่ (dummy variables)

  19. ตัวแปรวุฒิการศึกษามี 3 ค่า จะสร้างเป็นตัวแปรดัมมี่ได้ 3 - 1 = 2 ตัวแปร ระดับปริญญาตรี (bachelor) กำหนดให้มีค่า เป็น 00 ระดับปริญญาโท (master) กำหนดให้ค่าเป็น 01 ระดับปริญญาเอก (doctor) กำหนดให้มีค่าเป็น 11 Score = a + b1(master) + b2 (doctor) + e

  20. Score = a +b1(master)+b2 (doctor) + error Score = 50 + 10(master)+ 20(doctor) + error แปลผลอย่างไร ???

  21. การวิเคราะห์เปรียบเทียบค่าเฉลี่ย: T-test

  22. แนวทางการใช้ t-test • Independent t-test: ใช้เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่างสองกลุ่มที่เป็นอิสระต่อกัน เช่น ค่าเฉลี่ยของรายได้ระหว่างชายและหญิง • Dependent t-test: ใช้เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่างสองกลุ่มที่ไม่เป็นอิสระต่อกัน เช่น ค่าเฉลี่ยคะแนนก่อนเรียน และหลังเรียน ค่าเฉลี่ยความคิดเห็นของสามี-ภรรยา

  23. เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของคะแนนระหว่างโรงเรียนของรัฐ vs. โรงเรียนเอกชน

  24. Independent t-test • เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของคะแนนระหว่างโรงเรียนของรัฐ vs. โรงเรียนเอกชน

  25. การคำนวณ: ความแปรปรวนของสองกลุ่มเท่ากัน

  26. การคำนวณ: ความแปรปรวนของสองกลุ่มเท่ากัน

  27. ข้อตกลงเบื้องต้น • กลุ่มตัวอย่างเป็นอิสระต่อกัน (independence) • ความแปรปรวนของสองกลุ่มเท่ากัน (Homogeneity of variance)

  28. ผลการวิเคราะห์ t-test ด้วย SPSS

  29. ค่า Effect Size ของ t-test

  30. เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของคะแนนระหว่างโรงเรียนของรัฐ vs. โรงเรียนเอกชน

  31. Dependent t-test

  32. การคำนวณ

  33. การเปรียบเทียบความนิยมต่อรัฐบาลระหว่างเดือนมกราคมและมีนาคมการเปรียบเทียบความนิยมต่อรัฐบาลระหว่างเดือนมกราคมและมีนาคม

  34. การวิเคราะห์ความแปรปรวน (Analysis of Variance: ANOVA)

  35. ANOVA • ใช้เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของประชากรตั้งแต่สามกลุ่มขึ้นไป • ถ้ามีกลุ่ม A BC ถ้าใช้ t-test ต้องเปรียบเทียบ AB, AC, BC ซึ่งแต่ละครั้งมีความคลาดเคลื่อน 0.05 ดังนั้นมีความคลาดเคลื่อนรวม 3(.05)=0.15

  36. ANOVA • One-way ANOVA: มีตัวแปรต้น 1 ตัว (3 ระดับขึ้นไป)เช่น ภูมิภาค (ก.ท.ม. เหนือ กลาง ใต้ อีสาน) • Two-way ANOVA: มีมีตัวแปรต้น 2 ตัว (2 ระดับขึ้นไป) เช่น เพศ และ สถานภาพสมรส • Fixed variable : ศึกษาทุกระดับ • Random variable: ศึกษาบางระดับ

  37. การตั้งสมมติฐาน: One-way ANOVA • ถ้ามี k กลุ่ม

More Related