นางอุบลรัตน์ นำนาผล
รหัสประจำตัว 5246701031
--------------------------
สรุปการใช้โปรแกรมSPSS OF WINDOWS
1.ความหมายของคำว่าสถิติ (Statistics) หมายถึงตัวเลขที่ใช้บรรยายเหตุการณ์หรือข้อเท็จจริง (facts) ของเรื่องต่างๆ ที่เราต้องการศึกษา เช่น สถิติจำนวนผู้ป่วย สถิติจำนวนคนเกิด สถิติจำนวนคนตาย เป็นต้น
2.ค่าเฉลี่ย หรือค่ามัชฌิมเลขคณิต (Arithmetic mean) คือค่าเฉลี่ยของข้อมูลทั้งหมด ความหมายเป็นสถิติเชิงพรรณนา/บรรยายค่ามัธยฐาน (Median) คือค่าของข้อมูลที่จุดกึ่งกลางของการกระจายของข้อมูลโดย 50% ของข้อมูลมี ค่าสูงกว่าค่า มัธยฐาน และ 50% มีค่าต่ำกว่าค่ามัธยฐาน และมักใช้ในกรณีที่ การกระจายของข้อมูลมีลักษณะไม่เท่ากันทั้งสองข้าง (Asymmetry) หรือมีลักษณะเบ้ไปทางซ้ายหรือทางขวาเป็นสถิติเชิงพรรณนา/บรรยายค่าฐานนิยม (Mode) คือค่าของข้อมูลที่มีความถี่มากที่สุดในข้อมูลของชุดนั้นๆ ซึ่งอาจมีมากกว่าหนึ่งค่าหรือไม่มีเลยก็ได้ เป็นสถิติเชิงพรรณนา/บรรยายส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation) เป็นการวัดการกระจายของข้อมูลว่าจะเบี่ยงเบนไปจากค่าเฉลี่ยมากน้อยเท่าใด เป็นสถิติเชิงพรรณนาบรรยาย
3.ประชากร (Population) หมายถึง กลุ่มสมาชิก ทั้งหมดที่ต้องการศึกษา ใช้สัญลักษณ์ “N” แทนจำนวนประชากรกลุ่มตัวอย่าง (Sample) หมายถึง กลุ่มสมาชิกที่ถูกเลือกมาจากประชากรด้วยวิธีการใดวิธีการหนึ่งเพื่อเป็นตัวแทนในการศึกษาและเก็บข้อมูล ใช้สัญลักษณ์ “n” แทนสมาชิกของกลุ่มตัวอย่างประชากรและกลุ่มตัวอย่างต่างกัน เพราะกลุ่มตัวอย่างเป็นเพียงสมาชิกส่วนหนึ่งของประชากรที่ถูกคัดเลือกมาใช้ในการศึกษาด้วยวิธีการใดวิธีการหนึ่ง ทั้งตัวอย่าง
4. มาตรนามบัญญัติ (Nominal Scale) เป็นมาตรวัดที่หยาบที่สุด จัดข้อมูลออกเป็นกลุ่มๆ แยกตามประเภทหรือชนิด-สถิติ : ความถี่ ร้อยละ ฐานนิยม หรือใช้สถิติแบบนอนพาราเมตริก-ตัวแปร : เป็นตัวแปรที่ไม่มีขนาด ไม่มีความเท่ากันของช่วง และไม่มีศูนย์สมบูรณ์ มาตรเรียงลำดับ (Ordinal Scale)-เป็นมาตรวัดที่ใช้กับข้อมูลที่สามารถจัดเรียงอันดับความสำคัญหรือสามารถเปรียบเทียบกันได้-สถิติ : ฐานนิยม มัธยฐาน พิสัย เปอร์เซนต์ไทล์ และสถิติแบบนอนพาราเมตริก-ตัวแปร : เป็นตัวแปรที่มีการจัดลำดับข้อมูลจากมากไปน้อย หรือจากน้อยไปมากได้ แต่ไม่ได้บอกถึงปริมาณแต่ละอันดับว่ามากน้อยเท่าใด ไม่มีความเท่ากันของช่วงคะแนน และไม่มีศูนย์สมบูรณ์มาตรอันตรภาค (Interval Scale)-เป็นมาตรวัดที่สามารถบอกได้ทั้งทิศทางและขนาดของ ความแตกต่างของข้อมูล มาตรวัดนี้ไม่มีศูนย์ที่แท้จริง (absolute zero)-สถิติ : ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน-ตัวแปร : เป็นตัวแปรที่สามารถบอกระยะห่างของตัวเลข 2 ตัว ว่ามีความแตกต่างกันมากน้อยเท่าใด มีเกณฑ์อยู่กับสิ่งที่เรียกว่าศูนย์สมมติ มาตรอัตราส่วน (Ratio Scale)-เป็นมาตรวัดที่มีลักษณะสมบูรณ์ทุกอย่าง ดีกว่ามาตรวัดอันตรภาคตรงที่มาตรการวัดนี้มีศูนย์ที่แท้จริง-สถิติ : สถิติที่ใช้กับการวัดในระดับนี้ใช้ได้ทุกวิธีที่มีอยู่-ตัวแปร : เป็นตัวแปรที่มีระดับการวัดเหมือนมาตราอันตรภาค และมีศูนย์สมบูรณ์ ข้อมูลที่เป็นอัตราส่วนสามารถนำมาบวก ลบ คูณ หาร ได้ และสามารถใช้ได้กับสถิติทุกประเภท
5. ตัวแปร หมายถึง สิ่งที่เปลี่ยนค่าไปได้หลายค่า เป็นลักษณะคุณภาพ คุณสมบัติของบุคคล สิ่งของ หรือสิ่งที่สนใจจะนำมาศึกษาที่สามารถนับได้ วัดได้ หรือหมายถึง สิ่งที่แปรเปลี่ยนไปตามระยะเวลา แปรเปลี่ยนได้หลายค่า หรือมากกว่า 1 ลักษณะ เช่นเชื้อชาติ แปรค่าได้เป็น ไทย , จีน , ….ตัวแปรต้น หรือตัวแปรอิสระ (independent variable) เป็นตัวแปรเหตุที่ทำให้ผลตามมา หรือทำให้สิ่งที่เกี่ยวข้องอยู่ด้วยเปลี่ยนแปลงคุณลักษณะ หรือ แปรสภาพไป ตัวแปรต้นจะมีลักษณะ เป็นตัวแปรเหตุ เป็นตัวแปรที่มาก่อน เป็นตัวแปรที่จัดกระทำในการทดลอง มีลักษณะเป็นตัวทำนาย เป็นตัวกระตุ้นหรือ มีความคงทน ถาวรตัวแปรตาม (dependent variable) เป็นตัวแปรที่มีผลมาจากตัวแปรต้น ซึ่งตัวแปรตามจะมีลักษณะ เป็นตัวแปรที่เป็นผลเกิดขึ้นภายหลัง เกิดขึ้นเองไม่สามารถจัดกระทำได้ในการทดลอง เป็นตัวถูกทำนาย เป็นตัวตอบสนอง เปลี่ยนแปลงได้ง่ายตัวอย่าง เช่น การเปรียบเทียบผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนวิชาภาษาอังกฤษของนักเรียนชั้น ม.2 โดยใช้การสอนตามคู่มือครูกับการสอนโดยการใช้ชุดกิจกรรมพัฒนาทักษะทางภาษาอังกฤษแบบมุ่งประสบการณ์ทางภาษาตัวแปรต้น คือ การสอนตามคู่มือครูกับการสอนโดยการใช้ชุดกิจกรรมพัฒนาทักษะทางภาษาอังกฤษแบบมุ่งประสบการณ์ทางภาษาตัวแปรตาม คือ ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนวิชาภาษาอังกฤษ
6.สมมติฐาน คือ การคาดการณ์ผลการวิจัยไว้ล่วงหน้าโดยมีทฤษฎีหรือข้อค้นพบจากผลงานวิจัยที่ผ่านมามารองรับ เป็นคำตอบที่คาดการณ์ไว้ก่อนที่จะดำเนินการวิจัยจริง แบ่งออกเป็น 2 ประเภท คือ - สมมติฐานการวิจัย เป็นข้อความที่แสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ที่ผู้วิจัยคาดว่าจะเกิดขึ้นมักจะเขียนในเชิงความเรียงธรรม- สมมติฐานทางสถิติ เป็นการนำข้อความจากสมมติฐานการวิจัยมาเขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ทางสถิติ
7. T-test เป็นการทดสอบนัยสำคัญของค่าเฉลี่ย เหมาะสำหรับถ้าตัวแปรเป็นตัวแปรเชิงปริมาณที่สามารถวัดค่าได้ F – test (หรือ ANOVA) เป็นการทดสอบนัยสำคัญของค่าเฉลี่ยตั้งแต่สองกลุ่มขึ้นไป T-test และ
F – test เหมือนกันคือเป็นการทดสอบนัยสำคัญของค่าเฉลี่ย ต่างกันคือ F – test เป็นการทดสอบนัยสำคัญของค่าเฉลี่ยของข้อมูลตั้งแต่ 2 กลุ่มขึ้นไป
แหล่งอ้างอิง
htt://www.watpon.com
http://www.tutormaths.com/
http://pibul2.psru.ac.thhttp://pibul2.psru.ac.thhttp://th.wikipedia.org/
www.suphet.com/index.php?lay=show&ac=article
pirun.ku.ac.th/~iscwnc/training/20090808/index.html
