1.7 ระเบียบวิธีทางสถิติ

1. 1.7 ระเบียบวิธีทางสถิติ 1. การเก็บรวบรวมข้อมูล (Data Collection) 2. การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) 3. การนำเสนอข้อมูล (Data Presentation) 4. การตีความหมายข้อมูล (Data Interpretation)

2. 1. การเก็บรวบรวมข้อมูล (Data Collection) เป็นการเก็บรวบรวมข้อมูลเพื่อนำมาวิเคราะห์ ซึ่งอาจจะประกอบด้วยข้อมูลปฐมภูมิ ทุติยภูมิ และเป็น ข้อมูลทั้งเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ 1.1 การสำมะโน (Census) เป็นการเก็บรวบรวมข้อมูลจากทุกๆหน่วยใน ประชากรที่ทำการศึกษา 1.2 การสำรวจตัวอย่าง (Sample Survey) เป็นการเก็บรวบรวมข้อมูลจากเพียงบางหน่วยของประชากร เพื่อที่จะได้ตัวแทนที่ดีของประชากร

3. 1.3 การเก็บรวบรวมข้อมูลจากการทดลอง วิธีการเก็บรวบรวมข้อมูล • การสัมภาษณ์ (Interview) • การส่งไปรษณีย์ (Mail) • การทอดแบบ • โทรศัพท์ • การชั่ง ตวง วัด นับ • การสังเกต

4. 2. การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) หลังจากที่ได้ข้อมูลมาแล้ว นำมาวิเคราะห์โดย สถิติเชิงพิจารณา หรือ สถิติอนุมานแล้วแต่ความเหมาะสม

5. 3. การนำเสนอข้อมูล (Data Presentation) • การนำเสนอข้อมูลในรูปแบบของบทความ • การนำเสนอข้อมูลในรูปตาราง • การนำเสนอข้อมูลในรูปกราฟ • แผนภูมิแท่ง (Bar Chart) • แผนภาพวงกลม (Pie Chart) • แผนภาพเชิงเส้น (Line Chart) • ฮิสโตแกรม (Histogram) • แผนภาพลำต้นและใบ (Stem and Leaf) • แผนภูมิ Box plot

6. 3. การนำเสนอข้อมูล (Data Presentation) • การนำเสนอข้อมูลในรูปแบบของบทความ

7. 3. การนำเสนอข้อมูล (Data Presentation) • การนำเสนอข้อมูลในรูปตาราง

8. 3. การนำเสนอข้อมูล (Data Presentation) • การนำเสนอข้อมูลในรูปกราฟ • แผนภูมิแท่ง (Bar Chart)

9. 3. การนำเสนอข้อมูล (Data Presentation) • การนำเสนอข้อมูลในรูปกราฟ • แผนภูมิแท่ง (Bar Chart)

10. 3. การนำเสนอข้อมูล (Data Presentation) • การนำเสนอข้อมูลในรูปกราฟ • แผนภาพวงกลม (Pie Chart)

11. 3. การนำเสนอข้อมูล (Data Presentation) • การนำเสนอข้อมูลในรูปกราฟ • แผนภาพเชิงเส้น (Line Chart)

12. 3. การนำเสนอข้อมูล (Data Presentation) • การนำเสนอข้อมูลในรูปกราฟ • แผนภาพเชิงเส้น (Line Chart)

13. 3. การนำเสนอข้อมูล (Data Presentation) • การนำเสนอข้อมูลในรูปกราฟ • ฮิสโตแกรม (Histogram)

14. 3. การนำเสนอข้อมูล (Data Presentation) • การนำเสนอข้อมูลในรูปกราฟ • ฮิสโตแกรม (Histogram)

15. 3. การนำเสนอข้อมูล (Data Presentation) • การนำเสนอข้อมูลในรูปกราฟ • แผนภาพลำต้นและใบ (Stem and Leaf)

16. 3. การนำเสนอข้อมูล (Data Presentation) • การนำเสนอข้อมูลในรูปกราฟ • บ็อกพลอต (Box Plot or Box and Whisker plot)

17. 4. การตีความหมายข้อมูล (Data Interpretation) เป็นการสรุปค่าตัวเลขทางสถิติ ว่ามีความหมายอย่างไร

18. 1.8 การวัดแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลาง (Measure of central tendency) เป็นการหาค่าตัวกลางซึ่งเป็นเครื่องมือทางสถิติเบื้องต้น ที่มีประโยชน์มากในบางครั้งข้อมูลที่เก็บรวบรวมมาได้ ผู้วิเคราะห์อาจต้องการทราบว่าค่ากลางของข้อมูลเป็นเท่าใด ซึ่งจะช่วยให้เข้าใจโดยสรุปเกี่ยวกับข้อมูล โดยพิจารณาจากค่ากลางเพียงค่าเดียว

21. ตัวอย่าง 1.6 โรงงานแห่งหนึ่งมีพนักงาน 36, 45, 28 และ 41 คน ที่ได้รับค่าจ้างรายวันเฉลี่ย 162.5, 170.2, 159.5 และ 167 บาท ตามลำดับ จงหาค่าจ้างรายวันเฉลี่ยโดยรวมของพนักงานทั้ง 4 กลุ่มนี้

23. ตัวอย่าง 1.7

27. 47 L5 = 49.5

31. L5 = 49.5

33. ความสัมพันธ์ระหว่าง Mean , Median และ Mode

35. 1.9 การวัดการกระจายของข้อมูล หลัก เป็นการวิเคราะห์ว่าข้อมูลมีลักษณะเป็นอย่างไร การวัดการกระจายของข้อมูลแบ่งเป็น 2 แบบ คือ 1. การวัดการกระจายสัมบูรณ์ 2.การวัดการกระจายสัมพัทธ์

36. 1. การวัดการกระจายสัมบูรณ์ • เป็นการวัดการกระจายข้อมูลเพียงชุดเดียว • พิสัย • ส่วนเบี่ยงเบนควอร์ไทล์ • ส่วนเบี่ยงเบนเฉลี่ย • ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

37. 2.การวัดการกระจายสัมพัทธ์2.การวัดการกระจายสัมพัทธ์ เป็นการวัดการกระจาย เมื่อต้องการเปรียบเทียบ การกระจายของข้อมูลแต่ละกลุ่ม 1. สปส.ของพิสัย 2. สปส.ของส่วนเบี่ยงเบนควอร์ไทล์ 3. สปส.ของส่วนเบี่ยงเบนเฉลี่ย 4. สปส.ของการแปรผัน

38. 1.9.1 พิสัย 1. กรณีข้อมูลไม่ได้แจกแจงความถี่ พิสัย = ค่าสูงสุด - ค่าต่ำสุด 2. กรณีข้อมูลแจกแจงความถี่ พิสัย = ขอบบนของอันตรภาคชั้นค่ามากสุด - ขอบล่างของอันตรภาคชั้นน้อยสุด

41. 1.9.2 ส่วนเบี่ยงเบนเฉลี่ย 1. กรณีข้อมูลไม่ถูกจัดเป็นอันตรภาคชั้น ให้ X1,X2,…,Xnเป็นข้อมูลมีค่าเฉลี่ยเป็น

45. 1.9.3 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน กรณีข้อมูลไม่จัดเป็นอันตรภาคชั้น

46. กรณีข้อมูลจัดเป็นอันตรภาคชั้นกรณีข้อมูลจัดเป็นอันตรภาคชั้น

47. 1.9.4 ความแปรปรวน กรณีข้อมูลไม่ได้จัดเป็นอันตรภาคชั้น

48. กรณีข้อมูลจัดเป็นอันตรภาคชั้นกรณีข้อมูลจัดเป็นอันตรภาคชั้น