ปฏิบัติการใช้โปรแกรม SPSS 20 · PDF...

Post on 31-Jan-2018

266 views 0 download

Transcript of ปฏิบัติการใช้โปรแกรม SPSS 20 · PDF...

ปฏิบัติการใช้โปรแกรม SPSS 20.0 การสร้างไฟล์และการวเิคราะห์ T– test และ ANOVA

จุดมุ่งหมายของบทเรียน

เพ่ือให้ผู้เรียน

1. อธิบายจุดมุ่งหมายของการใช้ทีเทสทดสอบได้ 2. จ าแนกลักษณะของการทดสอบทีเทสได้ 3. ค านวณสถิติที่ใช้ทีเทสทดสอบได้ 4. ใช้โปรแกรมส าเร็จรูปเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ทีเทสได้ 5. แปลผลลัพธ์ที่ใช้จากการวิเคราะห์ข้อมูลเมื่อใช้โปรแกรมส าเร็จรูปได้

สถิติ T-test ใช้ในการทดสอบความแตกต่างหรือเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่าง 2 กลุ่ม โดยใช้การทดสอบแบบแจกแจงแบบปกติ (Normal Distribution)

การทดสอบ T-test ม 3 แบบคอื

1. One Sample T-test (การทดสอบค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่าง 1 กลุ่ม)

2. Independent Sample T-test (การทดสอบค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่าง 2 กลุ่มที่มีความเป็นอิสระต่อกัน)

3. Paired Sample T-test (การทดสอบความแตกต่างค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่าง 2 กลุ่มไม่อิสระ)

ต ัวอย่าง ถ้าต้องการทดสอบความชอบของผล ิตภัณฑน์มเปรี้ยวยี่ห้อหนึ่ง โดยวิธี 9-Point Hedonic Scale ใช้กลุ่มตัวอย่างทดสอบจ านวน 20 คน แล้วเกบ็ข ้อมูลด้านเพศของผู้ทดสอบ ซึ่งมผีลการทดสอบดั่งตารางที่ 1 ตารางที่ 1 ผลการเก็บข้อมูลความชอบของผล ิตภัณฑน์มเปรี้ยวยี่ห้อหนึ่ง

คนที่ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

เพศ ญ ญ ญ ช ช ญ ช ญ ญ ช ญ ช ญ ช ญ ช ช ญ ช ช

คะแนน 6 9 9 7 4 7 8 8 9 6 8 5 8 7 4 5 8 6 6 7

การวิเคราะห์ข้อมูล One Sample T-test ด้วยโปรแกรม SPSS

1. การปอ้นข ้อมูลลงในโปรแกรม SPSS ให้ไปก าหนดต ัวแปร ใน Variable View

2. ก าหนดชนิดต ัวแปร ตรงตำแหน่ง Name

3. ก าหนดค่าต ัวแปรตรงตำแหน่ง Values ของตัวแปรด้านเพศ โดยก าหนดให้ 1=mem และ 2=women ดังภาพที่ 1

ภาพที่ 1 การก าหนดค่าตัวแปรใน Variable View ใน โปรแกรม SPSS

4. น าข้อมลูตัวเลขไปป้อนใน Data View และสามารถตรวจสอบ Value labels จะไดดังภาพที่ 2

หรือ

ภาพที่ 2 การป้อนข้อมูลใน Data View ใน โปรแกรม SPS

หมายเหตุ: สามารถใช้ Script ป้อนข้อมูลอัตโนมัติ ดังภาพที่ 3

ภาพที่ 3 การป้อนข้อมูลแบบอัตโนมัติ ในโปรแกรม SPSS

จากข้อมูลดังกล่าว สามารถทดสอบได้ 2 แบบคือ

1. One sample T-test ทดสอบว่า การทดสอบนมเปรี้ยวยี่ห ้อหนึ่งมีคะแนนเฉลี่ยของเท่ากบั 6 หรอืไม่

2. Independent Sample T-test ทดสอบวา เพศชายและเพศหญิง มคีะแนนความชอบนมเปรี้ยวแตกต ่างกัน

หรอืไม่ การวิเคราะห์ข้อมูลแบบ One Sample T-test

ต้องการทดสอบว ่า นมเปรี้ยวยี่หอ้นี้มีคะแนนเฉลยของเทา่กบั 6 หรอืไม่ ก าหนดสมมติฐานในการ

ทดสอบ คือ

H0: μ =6 (ค่าเฉลี่ยของคะแนนความชอบของนมเปรี้ยวเท่ากับ 6)

H1: μ ≠ 6 (ค่าเฉลี่ยของคะแนนความชอบของนมเปรี้ยวไม่เทา่กับ 6)

ขัน้ตอนการว ิเคราะห์ One sample T-test

1) คลิกเมนู Analyze => Compare means => One – Sample T test… ดังภาพที่ 4

ภาพที่ 4 การวิเคราะห์ขอมูลด้วย One Sample T-test

2) เลือกตัวแปรทีต้่องการทดสอบเข้าไปใน Test Variable(s) แล้วคลิกปุม่ OK ก็จะปรากฏขึน้ ซึ่งสามารถ

ทดสอบได้ครั้งละมากกว่า 1 ตัวแปร และ ก าหนดค่า Test Value เป็น 6 ตามสมมตฐาน μ =6 จากนัน้

คลิก OK ดังภาพที่ 5

ภาพที่ 5 การเลือกข้อมูลที่ต้องการวิเคราะห์

3) ผลการทดสอบไดดั้งภาพที่ 6

ภาพที่ 6 ผลการวิเคราะห์

4) จากผลการวิเคราะห์จะได้ค่าเฉลี่ย (Mean) = 6.85 ค่า T-test =19.571 และค่า Sig. = 0.000 (2-

tailed) ซ่ีงในการทดสอบ สมมติฐาน ถ้าคา่ Sig. < 0.000 แสดงว่า ปฏเสิธ H0 แต่ยอมรับ H1: μ ≠ 6

นั้นคอื ค่าเฉลี่ยของคะแนนความชอบของนมเปรี้ยวไม่เท่ากับ 6

หมายเหตุ : แนวทางวิเคราะห์

การวิเคราะหข้อมูล Independent Sample T-test

จุดประสงค์ของการทดสอบนี้คือต้องการทดสอบว่า เพศชายและเพศหญิง มคีะแนนความชอบนม

เปรี้ยวแตกตางกันหรอไม่ ก าหนดสมมติฐานในการทดสอบได้ดังนี้

H0: μชาย = μหญิง (ค่าเฉลี่ยของกล ุ่มเพศชายไม่แตกต่างจากกลุ่มเพศหญิง)

H1: μชาย ≠ μหญิง (คาเฉลี่ยของกล ุ่มเพศชายแตกต่างจากกลุ่มเพศหญง)

ขัน้ตอนการวิเคราะห์ Independent Sample T-test

1) คลิก Analyze => Compare means => Independent - Sample T test… ดังภาพที่ 7

ภาพที่ 7 การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Independent - Sample T test

2) เลือกต ้วแปรต้น (Gender) เขา้ไปใน Grouping Variable คลิก Define Groups… โดยใส่ 1(ชาย)

ใน Group 1 และ ใส่ 2 (หญิง) ใน Group 2 แล้วคลิกที่ปุ่ม Continue ดังภาพที่ 8

ภาพที่ 8 การก าหนดกลุ่มตัวอย่างในการวิเคราะห์

3) จากนั้นเลือกต ัวแปรตาม (Score) เขา้ไปใน Test Variable(s) ซ่ึงสามารถทดสอบได้ครัง้ละมากกว ่า 1

ต ัวแปร จากนัน้คลิกที่ปุ่ม OK ดังภาพที่ 9

ภาพที่ 9 การก าหนดตัวแปรในการทดลอบของกลุ่มตัวอย่าง

4) ผลการทดสอบในการวิเคราะห ์แบบ Independent Sample T-test จะสามารถกระท าได้ 2 กรณคืีอ

4.1) กรณทีดสอบความแปรปรวนเท่ากนั (Equal Variances Assumed)

4.2) กรณคีวามแปรปรวนไม่เทา่กัน (Equal Variances Not Assumed)

ดังภาพที่ 10

ภาพที่ 10 ผลการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Independent Sample T-test

5) การวิเคราะห์ข้อมูลจะวิเคราะห์ค่า F-test ซึงเป็นการทดสอบว ่า ความแปรปรวนของข้อมูล 2 กลุม่เทา่กนั

หรอืไม ่จากสมมติฐานที่ได้ก าหนดไว้ จึงสามารถท าการทดสอบได้ดังนี้

ดังนั้น ผลการวิเคราะห์ได้ค่า Sig. 0.537 ซึ่งมากกว่า 0.05 แสดงว่า ยอมรับ

และได้จากการอ่านผล T-test โดยดูผลคะแนนส่วนของ Equal variances assumed และ ค่า t - 1.640 และ ค่า

Sig. 0.118 ซึ่งมีมากกว่า 0.05 แสดงว่า ยอมรับ H0: μชาย = μหญิง (ค่าเฉลี่ยของกล ุ่มเพศชายไม่แตกต่างจากกลุ่ม

เพศหญิง)

การวิเคราะหข้อมูล Paired Sample T-test เนื่องจากการวิเคราะห์แบบ Paired Sample T-test กลุ่มข้อมูลจะต้องมีความสัมพันธ์ก้นดังนั้นจึงของก าหนด

ตัวอย่างข้อมูลใหม่ ดังนี้ การเก็บรวบรวมข้อมูลความชอบของผลิตภัณฑ์นมเปรี่ยว 2 ยี่ห้อ โดยวิธ ี9-Point Hedonic Scale ใช้ผู้ทดสอบตัวอย่างละ 20 คน ไดด้ังตารางที่ 2 ตารางที่ 2 ผลการเก็บข้อมูลความชอบของผล ิตภัณฑน์มเปรี้ยวยี่ห้อหนึ่ง

คนที่ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

ยี่ห้อ A 6 7 7 7 4 7 8 8 9 6 8 5 8 7 4 5 8 6 6 7 ยี่ห้อ B 6 6 4 4 6 6 5 5 3 4 4 6 7 5 5 4 3 3 6 7

ท าการก าหนดตัวแปรและป้อนข้อมูล 2 ตัวแปรคือ คนที่ ยี่หอ้ และ ยี่หอ้ B คกน รวมถึงผลความชอบของแต่ผู้ทดสอบดังภาพที่ 10 (ก) และ 10(ข)

(ก)

(ข) ภาพที่ 10 การป้อนข้อมูลเพ่ือทดสอบ Paired Sample T-test

ขั้นตอนการวิเคราะห์ Paired - Sample T test

ในการวิเคราะห์ต้องก าหนดสมมติฐานในการทดสอบวาได้ดังนี้

H0: μA = μB (คะแนนความชอบย ี่ห้อ A ไมแตกต ่างจากยี่หอ้ B)

H1: μA ≠ μB (คะแนนความชอบยี่ห้อ A แตกตางจากยี่หอ้ B)

1) คลิก Analyze => Compare means => Paired - Sample T test… ดังภาพที่ 11

ภาพที่ 11 การวิเคราะห์ Paired Sample T-test 2) คลิกทีตั่วแปร ยี่หอ้ A ซ่ึงจะไปปรากฏอยู่ใน Variable 1 และ คล ิกตัวแปร ยี่ห้อ B ก็จะไปปรากฏอยูใ่น

Variable 2 แล้วคลิกท่ีปุม่ล ูกศรเพ่ือให้ตัวแปรท ี่ต้องการทดสอบไปอยู่ใน Paired Variables แล้วคลิกท่ีปุม่

OK ดังภาพที่ 12

ภาพที่ 12 การก าหนดตัวแปรงเพ่ือวิเคราะห์

5) ผลการทดสอบได้ดังภาพที่ 13

ภาพที่ 13 ผลการวิเคราะห์ Paired Sample T-test จากผลการวิเคราะห์ดังภาพที่ 13 สามารถวิเคราะห์ได้ว่า ค่า t 3.655 และ คา่ Sig. 0.002 ซ่ึงน้อยกว่า 0.05

แสดงว ่าปฏิเสธ H0 นั้นคอื ยอมรับ H1: μA ≠ μB (คะแนนความชอบยี่หอ้ A แตกต่างจากยี่หอ้ B) โดยที่ยี้หอ้ A

จะมีคะแนน เฉลี่ย 6.65 และ ยี่หอ้ B มีคะแนนเฉลี่ย 4.95

การวิเคราะห์ความแปรปรวนด้วยแอนโนวา

เป็นการทดสอบค่าเฉลี่ยจากข้อมูลที่ได้จากกลุ่มตัวอย่างหลายกลุ่ม เพ่ือเปรียบเทียบความแตกต่างตั้งแต่ 3 กลุ่มตัวอย่างขึ้นไป ตัวอย่าง วิธีการสอน 3 แบบ ส่งผลต่อจ านวนการเข้าชั้นเรียนของนักศึกษาแตกต่างกันหรือไม่ อย่างไร โดยมีการเก็บข้อมูลการเข้าเรียนของนศ. 4 สัปดาห์ จ านวน 10 คน ดังนี้

คนที่ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

วิธีการ 3 2 3 3 1 1 1 2 1 2

ชั่วโมง 17 5 15 19 5 5 5 15 5 17

สมมติฐานการวิจัย วิธีการสอน 3 แบบ ส่งผลต่อจ านวนการเข้าเรียนของนักศึกษาแตกต่างกัน

สมมติฐานในการทดสอบคือ

Ho : μ1=μ2= μ3

Ha : มีวิธีการสอนอย่างน้อย 1 คู่ที่ให้ผลต่างกัน

ก าหนด ระดับนัยส าคัญท่ี .05

การวิเคราะห์ ANOVA ด้วย SPSS

จากตัวอย่าง สามารถวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้โปรแกรม ได้ดังนี ้

1. การปอ้นข ้อมูลลงในโปรแกรม SPSS ให้ไปก าหนดต ัวแปร ใน Variable View ดังภาพที่ 14

ภาพที่ 14

2. ท าการป้อนข้อมูลลงในส่วนของ Data View ดังภาพที่ 15

ภาพที่ 15

3. เลือกเมนู Analyse->Compare Means ->One way ANOVA ดังภาพที่ 16

ภาพที่ 16

4. ในหน้าต่าง One-Way ANOVA ก าหนดให้ตัวแปร Score อยู่ในตัวแปรต้น (Dependent List) และ ก าหนดให้ ตัวแปร Method อยู่ในปัจจัยที่ผลต่อตัวแปรต้น (Factor) ดังภาพที่ 17

ดังภาพที่ 17

5. จากนั้นให้คลิกที่ปุ่ม Option ก าหนดให้มีการอธิบายผลแบบพรรณนา (Descriptive) โดยท าเครื่องหมายถูกหน้าค าว่า Descriptive และ Homogeneity of variance test (การก าหนดHomogeneity of Variances เพ่ือดูความสม่ าเสมอของค่าตัวแปร ถ้าคา Sig. > 0.05 นั้นคือ variance ของกลุมตัวอยางทุกกลุมมี คาไมแตกตางกันอยางมีนัยส าคัญทางสถิต) แล้วคลิกท่ีปุ่ม Continue ดังภาพที่ 18

ดังภาพที่ 18

6. ให้คลิกท่ีปุ่ม Post Hoc เพ่ือก าหนดระดับนัยส าคัญ เท่ากับ 0.05 ดังภาพที่ 19 แล้วคลิกท่ีปุ่ม Continue

ภาพที่ 19

7. ต่อจากนั้นให้คลิกที่ OK จะได้ผลลัพธ์การวิเคราะห์ข้อมูลแบบ One-Way ANOVA ดังต่อไปนี้

การแปลผล

ค่า F ที่ค านวณ มีค่า 9.918

ค่า Sig = .009 < ค่า α.05 ดังนั้น ปฏิเสธ Ho หรือ ยอมรับ H1

สรุปได้ว่า “ มีวิธีการสอนอย่างน้อย 1 คู่ ที่มีผลต่อจ านวนการเข้าเรียนของนักศึกษาแตกต่างกัน”

ผลการเปรียบเทียบรายคู่

จ านวนการเข้าเรียนในวิธีการสอนแบบที่ 1 เท่ากับ 5.00 ชั่วโมง

จ านวนการเข้าเรยีนในวิธีการสอนแบบที่ 2 เท่ากับ 12.33 ชั่วโมง

จ านวนการเข้าเรียนในวิธีการสอนแบบที่ 3 เท่ากับ 17.00 ชั่วโมง

โดยการสอนแบบที่ 3 ท าให้ นศ. เข้าเรียนมากที่สุด (มากกว่าการสอนแบบ 2 และ 1)