1 / 154

Nitiphong.s@acc.msu.ac.th www.nitiphong.com

Mahasarakham Business School. Mahasarakham University, Thailand 44150. การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย SPSS. อ.ดร. นิติพงษ์ ส่งศรีโรจน์. Nitiphong.s@acc.msu.ac.th www.nitiphong.com. Dr. Nitiphong Songsrirote, nitiphong.s@acc.msu.ac.th, http://www.nitiphong.com .

tovah
Download Presentation

Nitiphong.s@acc.msu.ac.th www.nitiphong.com

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. Mahasarakham Business School Mahasarakham University, Thailand 44150 การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย SPSS อ.ดร. นิติพงษ์ ส่งศรีโรจน์ Nitiphong.s@acc.msu.ac.th www.nitiphong.com Dr. Nitiphong Songsrirote, nitiphong.s@acc.msu.ac.th, http://www.nitiphong.com

  2. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com การทดสอบค่าเฉลี่ยสำหรับประชากร 2 กลุ่ม • กรณีที่กลุ่มตัวอย่าง 2 กลุ่มเป็นอิสระกัน(Independent Sample) • กรณีที่กลุ่มตัวอย่าง 2 กลุ่มไม่เป็นอิสระกัน (Dependent Sample)

  3. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com การทดสอบกรณีที่กลุ่มตัวอย่าง 2 กลุ่มเป็นอิสระกัน สมมติฐาน แบบที่ 1 Ho: 1 = 2 และ H1 : 12 แบบที่ 2 Ho: 12 และ H1 : 12 แบบที่ 3 Ho: 12 และ H1 : 12

  4. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com ทดสอบกรณีที่กลุ่มตัวอย่าง 2 กลุ่มเป็นอิสระกันจะต้องตรวจสอบข้อตกลง 3 ข้อ • ประชากรทั้งสองกลุ่มจะต้องมีการแจกแจงแบบปกติ หรือขนาดตัวอย่างที่สุ่มแต่ละกลุ่มมีจำนวนมากกว่า 30 ค่า • ข้อมูลจะต้องเป็นข้อมูลเชิงปริมาณ • ทดสอบความแปรปรวนของประชากรทั้ง 2 กลุ่มว่ามีความแตกต่างกันหรือไม่

  5. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com 1. การทดสอบการแจกแจงแบบปกติกรณีที่กลุ่มตัวอย่าง 2 กลุ่มเป็นอิสระกัน Data8_2.sav Ex เป็นการทดสอบปริมาณการใช้คอมพิวเตอร์(ตัวแปร Freq1) ของกลุ่มตัวอย่าง(วัน/สัปดาห์) โดยจำแนกตามเพศ(ตัวแปร Sex) ลักษณะของคำถามในแบบสอบถาม 1. เพศ  ชาย หญิง 2. ปริมาณการใช้คอมพิวเตอร์ ............................ วัน/สัปดาห์ คำสั่ง Analyze Descriptive Statistics  Explore…

  6. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com

  7. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com ผลการวิเคราะห์ จากการวิเคราะห์ปริมาณการใช้คอมพิวเตอร์ต่อสัปดาห์เมื่อจำแนกตามเพศ พบว่า ปริมาณการใช้คอมพิวเตอร์ต่อสัปดาห์ทั้งเพศชายและเพศหญิงมีการแจกแจงแบบปกติ ซึ่งค่า Sig. ที่ได้จากการทดสอบเมื่อจำแนกตามเพศชายมีค่าเท่ากับ 0.603 และเพศหญิงมีค่าเท่ากับ 0.227 โดยทดสอบที่ระดับนัยสำคัญ 0.05

  8. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 คำสั่ง Analyze  Compare Means  2 Independent-Samples T Test… Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com 2.วิธีการทดสอบค่าเฉลี่ยกรณีที่กลุ่มตัวอย่าง 2 กลุ่มเป็นอิสระกัน สมมติฐานสำหรับการทดสอบความแปรปรวน H0 : ความแปรปรวนของประชากร 2 กลุ่มไม่แตกต่างกัน ( ) H1 : ความแปรปรวนของประชากร 2 กลุ่มแตกต่างกัน ( )

  9. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com Ex ปริมาณการใช้ซอฟต์แวร์ผลิตสื่อการสอนต่อสัปดาห์(ตัวแปร Freq3) ระหว่างวิทยาเขตกล้วยน้ำไทและวิทยาเขตรังสิต มีความแตกต่างกันหรือไม่ Example.sav

  10. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com การทดสอบความแปรปรวนของประชากร 2 กลุ่ม 1. Ho : ความแปรปรวนของปริมาณการใช้ซอฟต์แวร์สื่อการสอนระหว่างวิทยาเขตกล้วยน้ำไทและวิทยาเขตรังสิตไม่แตกต่างกัน H1 : ความแปรปรวนของปริมาณการใช้ซอฟต์แวร์สื่อการสอนระหว่างวิทยาเขตกล้วยน้ำไทและวิทยาเขตรังสิตแตกต่างกัน 2. สถิติทดสอบ คือ F =7.063 3. ค่า Sig = 0.009 4. ระดับนัยสำคัญ() = 0.05 5. ค่า Sig<  แสดงว่าปฏิเสธสมมติฐานหลัก นั่นคือ ความแปรปรวนของปริมาณการใช้ซอฟต์แวร์สื่อการสอนระหว่างวิทยาเขตกล้วยน้ำไทและวิทยาเขตรังสิตแตกต่างกัน ที่ระดับนัยสำคัญ 0.05

  11. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com การทดสอบค่าเฉลี่ยของประชากร 2 กลุ่ม 1. Ho : ปริมาณการใช้ซอฟต์แวร์สื่อการสอนเฉลี่ยระหว่างวิทยาเขตกล้วยน้ำไทและวิทยาเขตรังสิตไม่แตกต่างกัน H1 : ปริมาณการใช้ซอฟต์แวร์สื่อการสอนเฉลี่ยระหว่างวิทยาเขตกล้วยน้ำไทและวิทยาเขตรังสิตแตกต่างกัน 2. สถิติทดสอบ คือ t =1.326 3.ค่า Sig = 0.188 4.ระดับนัยสำคัญ() = 0.05 5.ค่า Sig>  แสดงว่ายอมรับสมมติฐานหลัก นั่นคือ ปริมาณการใช้ซอฟต์แวร์สื่อการสอนเฉลี่ยระหว่างวิทยาเขตกล้วยน้ำไทและวิทยาเขตรังสิตไม่แตกต่างกัน ที่ระดับนัยสำคัญ 0.05

  12. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com ผลการวิเคราะห์ จากตาราง เป็นการวิเคราะห์หาความแตกต่างระหว่างปริมาณการใช้ซอฟต์แวร์สื่อการสอนต่อสัปดาห์จำแนกตามวิทยาเขตพบว่า วิทยาเขตกล้วยน้ำไทและวิทยาเขตรังสิตมีปริมาณการใช้ซอฟต์แวร์สื่อการสอนเฉลี่ยต่อสัปดาห์ไม่แตกต่างกัน ซึ่งค่า Sig. ที่ได้จากการทดสอบมีค่าเท่ากับ 0.188 โดยทดสอบที่ระดับนัยสำคัญ 0.05

  13. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com การทดสอบกรณีที่กลุ่มตัวอย่าง 2 กลุ่มไม่เป็นอิสระกัน สมมติฐาน แบบที่ 1 Ho: d = 0 และ H1 : d 0 แบบที่ 2 Ho: d 0 และ H1 : d 0 แบบที่ 3 Ho: d  0 และ H1 : d 0

  14. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com Ex คะแนนสอบของนักศึกษาก่อนและหลังการการเรียนปรับพื้นฐานทางด้านการเขียนโปรแกรมแตกต่างกันหรือไม่ คำสั่ง Analyze  Compare Means  Paired-Samples T test…

  15. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com Data8_10.sav

  16. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com ทดสอบสมมติฐาน • Ho : คะแนนสอบของนักศึกษาก่อนและหลังการการเรียนปรับพื้นฐานทางด้านการเขียนโปรแกรมไม่แตกต่างกัน H1 : คะแนนสอบของนักศึกษาก่อนและหลังการการเรียนปรับพื้นฐานทางด้านการเขียนโปรแกรมแตกต่างกัน 2. สถิติทดสอบ คือ t = -0.404 3. ค่า Sig = 0.696 4. ระดับนัยสำคัญ() = 0.05 5. ค่า Sig>  แสดงว่ายอมรับสมมติฐานหลัก นั่นคือ คะแนนสอบของนักศึกษาก่อนและหลังการการเรียนปรับพื้นฐานทางด้านการเขียนโปรแกรมไม่แตกต่างกัน ที่ระดับนัยสำคัญ 0.05

  17. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com ผลการวิเคราะห์ จากตาราง เป็นการวิเคราะห์หาความแตกต่างของคะแนนสอบก่อนและหลังการเรียนปรับพื้นฐานทางด้านการเขียนโปรแกรม พบว่า คะแนนสอบของนักศึกษาก่อนและหลังการการเรียนปรับพื้นฐานทางด้านการเขียนโปรแกรมไม่แตกต่างกัน ซึ่งค่า Sig. ที่ได้จากการทดสอบมีค่าเท่ากับ 0.696 โดยทดสอบที่ระดับนัยสำคัญ 0.05

  18. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com Ex ต้องการทดสอบไอคิวของฝาแฝด โดยเก็บข้อมูลทั้งหมด 13 คน เพื่อทดสอบว่าไอคิวของแฝดพี่จะน้อยกว่าไอคิวของแฝดน้องจริงหรือไม่ Data8_11.sav

  19. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com การทดสอบสมมติฐาน 1. Ho : ไอคิดของแฝดพี่ไม่น้อยกว่าไอคิวของแฝดน้อง H1 : ไอคิดของแฝดพี่น้อยกว่าไอคิวของแฝดน้อง 2. สถิติทดสอบ คือ t = -1.399 3. ค่า Sig = 0.187 / 2 = 0.0935 4. ระดับนัยสำคัญ() = 0.05 5. ค่า Sig >  แสดงว่ายอมรับสมมติฐานหลัก นั่นคือ ไอคิวของแฝดพี่ไม่น้อยกว่าไอคิวของแฝดน้อง ที่ระดับนัยสำคัญ 0.05

  20. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com ผลการวิเคราะห์ จากตาราง เป็นการวิเคราะห์ไอคิวระหว่างแฝดพี่และแฝดน้อง ไอคิวของแฝดพี่ไม่น้อยกว่าไอคิวของแฝด ซึ่งค่า Sig. ที่ได้จากการทดสอบมีค่าเท่ากับ 0.0935 โดยทดสอบที่ระดับนัยสำคัญ 0.05

  21. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com การวิเคราะห์ความแปรปรวน

  22. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 One Way ANOVA ANOVA Two Way ANOVA Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com ANOVA เป็นวิธีการทดสอบสมมติฐานทางสถิติ เพื่อทดสอบความแตกต่างของค่าเฉลี่ยของประชากรที่มีตั้งแต่ 3 กลุ่มขึ้นไป

  23. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com One way ANOVA • เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตัวแปรหรือปัจจัยที่จะมีผลกระทบกับตัวแปรหลักเพียงแค่ 1 ตัวเท่านั้น เช่น อาชีพ  ทหาร  อาจารย์  วิศวกร ค่าใช้จ่าย …………………………. บาท/เดือน

  24. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com ข้อตกลงเบื้องต้นของ ANOVA • กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ทดสอบในแต่ละกลุ่มจะต้องมีการแจกแจงแบบปกติ • กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ทดสอบจะต้องมีความแปรปรวนไม่แตกต่างกัน • กลุ่มตัวอย่างที่ใช้แต่ละกลุ่มจะต้องเป็นอิสระกัน

  25. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com ตาราง ANOVA

  26. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com สมมติฐาน ANOVA Data9_1.sav Ho : 1 = 2 = … = k H1 : มี iอย่างน้อย 1 คู่ที่แตกต่างกัน • ลักษณะของคำถามในแบบสอบถาม • 1. ชั้นปี •  ชั้นปี 1  ชั้นปี 2  ชั้นปี 3  ชั้นปี 4 • 2. จำนวนชั่วโมงในการเล่นเกมออนไลน์ ……………….. ชั่วโมง/วัน ต้องการทดสอบจำนวนชั่วโมงในการเล่นเกมออนไลน์ของนักศึกษาทั้ง 4 ชั้นปีว่ามีความแตกต่างกันหรือไม่

  27. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com ทดสอบการแจกแจงแบบปกติ และการทดสอบความแปรปรวนของข้อมูล คำสั่ง Analyze  Descriptive Statistics  Explore… ทดสอบการแจกแจงปกติ

  28. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com การทดสอบการแจกแจงแบบปกติ เมื่อจำแนกตามชั้นปีที่ 1 1)Ho : จำนวนชั่วโมงในการเล่นเกมส์ออนไลน์ของนักศึกษาชั้นปีที่ 1 มีการแจกแจงแบบปกติ H1 : จำนวนชั่วโมงในการเล่นเกมส์ออนไลน์ของนักศึกษาชั้นปีที่ 1 ไม่มีการแจกแจงแบบปกติ 2)สถิติทดสอบ คือ Shapiro-Wilk = 0.924 3)ค่า Sig = 0.355 4)ระดับนัยสำคัญ() = 0.05 5)ค่า Sig>  แสดงว่ายอมรับสมมติฐานหลัก นั่นคือ จำนวนชั่วโมงในการเล่นเกมส์ออนไลน์ของนักศึกษาชั้นปีที่ 1 มีการแจกแจงแบบปกติที่ระดับนัยสำคัญ 0.05

  29. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com ผลการวิเคราะห์การแจกแจงปกติ จากการวิเคราะห์จำนวนชั่วโมงในการเล่นเกมออนไลน์เมื่อจำแนกตามชั้นปี พบว่า จำนวนชั่วโมงในการเล่นเกมออนไลน์ของแต่ละชั้นปี มีการแจกแจงแบบปกติ ซึ่งค่า Sig. ที่ได้จากการทดสอบเมื่อจำแนกตามชั้นปีที่ 1 มีค่าเท่ากับ 0.355 ชั้นปีที่ 2 มีค่าเท่ากับ 0.094 ชั้นปีที่ 3 มีค่าเท่ากับ 0.331 ชั้นปีที่ 4 มีค่าเท่ากับ 0.372 โดยทดสอบที่ระดับนัยสำคัญ 0.05

  30. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 การทดสอบความแปรปรวน Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com

  31. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com การทดสอบความแปรปรวนของข้อมูล • Ho : จำนวนชั่วโมงในการเล่นเกมส์ออนไลน์ของนักศึกษาทั้ง 4 ชั้นปี มีความแปรปรวนไม่แตกต่างกัน H1 : จำนวนชั่วโมงในการเล่นเกมส์ออนไลน์ของนักศึกษาอย่างน้อย 2 ชั้นปี มีความแปรปรวนแตกต่างกัน • สถิติทดสอบ คือ Levence statistic = 0.411 • ค่า Sig = 0.746 • ระดับนัยสำคัญ() = 0.05 • ค่า Sig>  แสดงว่ายอมรับสมมติฐานหลัก นั่นคือ จำนวนชั่วโมงในการเล่นเกมส์ออนไลน์ของนักศึกษาทั้ง 4 ชั้นปี มีความแปรปรวนไม่แตกต่างกันที่ระดับนัยสำคัญ 0.05

  32. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com ผลการวิเคราะห์ความแปรปรวน จากการวิเคราะห์ความแปรปรวนของจำนวนชั่วโมงในการเล่นเกมส์ออนไลน์ของนักศึกษาทั้ง 4 ชั้นปี พบว่า มีความแปรปรวนไม่แตกต่างกัน ค่า Sig ที่ได้จากการทดสอบมีค่าเท่ากับ 0.746 โดยทดสอบที่ระดับนัยสำคัญ 0.05

  33. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com ทดสอบ One-WayANOVA คำสั่ง Analyze  Compare Means  One-Way ANOVA…

  34. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com

  35. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com ทดสอบ ANOVA • Ho : จำนวนชั่วโมงในการเล่นเกมส์ออนไลน์เฉลี่ยของนักศึกษาทั้ง 4 ชั้นปี ไม่แตกต่างกัน H1 : จำนวนชั่วโมงในการเล่นเกมส์ออนไลน์เฉลี่ยของนักศึกษาอย่างน้อย 2 ชั้นปี แตกต่างกัน • สถิติทดสอบ คือ F = 3.044 • ค่า Sig = 0.041 • ระดับนัยสำคัญ() = 0.05 • ค่า Sig <  แสดงว่าปฏิเสธสมมติฐานหลัก นั่นคือ จำนวนชั่วโมงในการเล่นเกมส์ออนไลน์เฉลี่ยของนักศึกษาอย่างน้อย 2 ชั้นปี แตกต่างกัน ที่ระดับนัยสำคัญ 0.05 ในกรณีที่ Reject H0จะต้องดูตาราง Post Hoc ต่อ

  36. Post Hoc Tests Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com

  37. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com ตรวจสอบว่าคู่ใดแตกต่างกันมาก วิธีหาจำนวนคู่ = k(k-1)/2 เมื่อข้อมูลถูกจำแนกเป็น 4 กลุ่ม จะต้องทดสอบข้อมูล = 4(4-1) /2 = 6 คู่

  38. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com ตัวอย่าง การทดสอบความแตกต่างระหว่างจำนวนชั่วโมงในการเล่นเกมส์ออนไลน์ ระหว่าง ชั้นปีที่ 1 กับปีที่ 2 • Ho : จำนวนชั่วโมงในการเล่นเกมส์ออนไลน์เฉลี่ยของนักศึกษาชั้นปีที่ 1 และ 2 ไม่แตกต่างกัน H1 : จำนวนชั่วโมงในการเล่นเกมส์ออนไลน์เฉลี่ยของนักศึกษาชั้นปีที่ 1 และ 2 แตกต่างกัน • ค่า Sig = 0.493 • ระดับนัยสำคัญ() = 0.05 • ค่า Sig >  แสดงว่ายอมรับสมมติฐานหลัก นั่นคือ จำนวนชั่วโมงในการเล่นเกมส์ออนไลน์เฉลี่ยของนักศึกษาชั้นปีที่ 1 และ 2 ไม่แตกต่างกัน ที่ระดับนัยสำคัญ 0.05

  39. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com ผลการวิเคราะห์ ANOVA จากตาราง เป็นการวิเคราะห์หาความแตกต่างระหว่างจำนวนชั่วโมงในการเล่นเกมส์ออนไลน์ของนักศึกษา 4 ชั้นปี พบว่า มีอย่างน้อย 2 ชั้นปีที่มีจำนวนชั่วโมงในการเล่มเกมส์ออนไลน์แตกต่างกันที่ระดับนัยสำคัญ 0.05 ซึ่งค่า Sig ที่ได้จากการทดสอบครั้งนี้มีค่าเท่ากับ 0.041 ดังนั้น จึงต้องทดสอบเพื่อหาความแตกต่างระหว่างชั้นปี โดยใช้วิธีการทดสอบ Multiple Comparison Test และเลือกใช้ค่าสถิติ LSD ในการทดสอบ ซึ่ง แสดงผลลัพธ์ในตาราง ดังนี้

  40. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com *แสดงชั้นปีที่มีจำนวนชั่วโมงในการเล่นเกมออนไลน์ที่แตกต่างกัน จากตารางพบว่า มีจำนวนชั้นปีที่มีจำนวนชั่วโมงในการเล่นเกมส์ออนไลน์ที่แตกต่างกัน2 คู่ ดังนี้คือ ชั้นปีที่ 1 กับ ชั้นปีที่ 4 และ ชั้นปีที่ 2 กับชั้นปีที่ 4 โดยทดสอบที่ระดับนัยสำคัญ 0.05 และคู่ที่มีจำนวนชั่วโมงในการเล่นเกมส์ออนไลน์ที่แตกต่างกันมากที่สุดคือ ชั้นปีที่ 2 และชั้นปีที่ 4 ซึ่งมีค่าความแตกต่างเท่ากับ 3.485 ชั่วโมง

  41. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com Two-Way ANOVA เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตัวแปรหรือปัจจัยที่จะมีผลกระทบกับตัวแปรหลัก 2 ตัว เช่น อาชีพ  ทหาร  อาจารย์  วิศวกร อายุ  ต่ำกว่า 20 ปี  21-35 ปี  ตั้งแต่ 36 ปี ค่าใช้จ่าย …………………………. บาท/เดือน

  42. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com ตาราง Two-Way ANOVA

  43. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com สมมติฐาน Two-Way ANOVA ทดสอบ 3 เรื่อง • เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยระหว่างกลุ่มตัวอย่างที่เกิดขึ้นจากการมีความผันแปรร่วมระหว่างแถวกับคอลัมน์ • เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยระหว่างกลุ่มตัวอย่างที่เกิดขึ้นในแถว • เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยระหว่างกลุ่มตัวอย่างที่เกิดขึ้นในคอลัมน์

  44. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com Data9_2.sav • ลักษณะของคำถามในแบบสอบถาม • .ชั้นปี •  ชั้นปี 1  ชั้นปี 2 •  ชั้นปี 3  ชั้นปี 4 • .คณะ • บริหารธุรกิจ บัญชี วิทยาศาสตร์ • .จำนวนชั่วโมงในการสนทนาออนไลน์ ……………….. ชั่วโมง/วัน จากแบบสอบถามเป็นการเก็บรวบรวมข้อมูลจำนวนชั่วโมงในการเล่นสนทนาออนไลน์(Chat) ของนักศึกษาทั้ง 4 ชั้นปี จากนักศึกษาทั้งหมด 3 คณะ เพื่อทดสอบ Two-way ANOVA

  45. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com Univariate Analysis of Variance คำสั่ง Analyze  General Linear Model  Univariate…

  46. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com

  47. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com

  48. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com การทดสอบการมีความผันแปรร่วมระหว่างชั้นปีและคณะ • Ho : ความผันแปรร่วมระหว่างชั้นปีและคณะไม่มีผลต่อจำนวนชั่วโมงในการสนทนาออนไลน์ของนักศึกษา H1 : ความผันแปรร่วมระหว่างชั้นปีและคณะมีผลต่อจำนวนชั่วโมงในการสนทนาออนไลน์ของนักศึกษา • สถิติทดสอบ คือ F = 0.647 • ค่า Sig = 0.692 • ระดับนัยสำคัญ() = 0.05 • ค่า Sig >  แสดงว่ายอมรับสมมติฐานหลัก นั่นคือ ความผันแปรร่วมระหว่างชั้นปีและคณะไม่มีผลต่อจำนวนชั่วโมงในการสนทนาออนไลน์ของนักศึกษา ที่ระดับนัยสำคัญ 0.05

  49. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com การทดสอบค่าเฉลี่ยของการสนทนาออนไลน์ระหว่างนักศึกษาทั้ง 4 ชั้นปี • Ho : จำนวนชั่วโมงในการสนทนาออนไลน์เฉลี่ยของนักศึกษาทั้ง 4 ชั้นปี ไม่แตกต่างกัน H1 : จำนวนชั่วโมงในการสนทนาออนไลน์เฉลี่ยของนักศึกษาอย่างน้อย 2 ชั้นปี แตกต่างกัน • สถิติทดสอบ คือ F = 2.495 • ค่า Sig = 0.080 • ระดับนัยสำคัญ() = 0.05 • ค่า Sig >  แสดงว่ายอมรับสมมติฐานหลัก นั่นคือ จำนวนชั่วโมงในการสนทนาออนไลน์เฉลี่ยของนักศึกษาทั้ง 4 ชั้นปี ไม่แตกต่างกัน ที่ระดับนัยสำคัญ 0.05 ในกรณีที่ Accept H0ไม่ต้องดูตาราง Post Hoc ต่อ

  50. Faculty of Accountancy and Management Mahasarakham University, Thailand 44150 Dr. Nitiphong Songsrirote, econ555@gmail.com, http://www.nitiphong.com การทดสอบค่าเฉลี่ยของการสนทนาออนไลน์ระหว่างนักศึกษาทั้ง 3 คณะ • Ho : จำนวนชั่วโมงในการสนทนาออนไลน์เฉลี่ยของนักศึกษาทั้ง 3 คณะ ไม่แตกต่างกัน H1 : จำนวนชั่วโมงในการสนทนาออนไลน์เฉลี่ยของนักศึกษาอย่างน้อย 2 คณะ แตกต่างกัน • สถิติทดสอบ คือ F = 6.380 • ค่า Sig = 0.005 • ระดับนัยสำคัญ() = 0.05 • ค่า Sig <  แสดงว่าปฏิเสธสมมติฐานหลัก นั่นคือ จำนวนชั่วโมงในการสนทนาออนไลน์เฉลี่ยของนักศึกษาอย่างน้อย 2 คณะ แตกต่างกัน ที่ระดับนัยสำคัญ 0.05 ในกรณีที่ Reject H0จะต้องดูตาราง Post Hoc ต่อ

More Related