การใช้ IBM SPSS Statistics เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล

การใช้ SPSS เพือการวิเคราะห์ข้อมูล

ภาพประกอบ .
คลิกเลอื ก “Include If case satisfies condition:” ภายในช่องให้พิมพ์ “totalT >= 35” หรอื
อาจจะใช้ฟังกช์ ันทมี ีอย่ใู ห้เป็นประโยชน์ นันคอื คลิกตวั แปร totalT ในช่องทางซ้ายให้ย้ายมาทางขวา
แล้วคลิกทปี ่ มุ “>=” พิมพ์เลข “ ” ดังภาพประกอบ แล้วคลกิ ป่ ุม “Continue” และคลกิ “OK” โปรแกรม
จะเพมิ ตวั แปร grade ในหน้าต่างข้อมูล โดยผ้ทู ไี ด้คะแนนเจตคตติ งั แต่ คะแนนขึนไป จะได้เกรด
สญั ลักษณ์ หรือเครอื งหมายทางคณติ ศาสตร์ทใี ช้ได้ มดี ังนี

eq หรอื = (เทา่ กับ)
ne หรือ ~= (ไม่เท่ากบั )
lt หรือ < (น้อยกว่า)
gt หรือ > (มากกว่า)
le หรือ <= (น้อยกว่าหรือเท่ากบั )
ge หรอื >= (มากกว่าหรือเทา่ กับ)
เครอื งหมายทางตรรกศาสตรท์ ใี ช้ได้มดี งั นี
and หรือ & (และ)
or หรือ | (หรอื )
not หรอื ~ (ไม่ใช่)

2. การเลือกขอ มูล

คาํ สงั select cases
จากข้อมูลชุดที ผ้วู ิจยั ต้องการเลอื กเฉพาะกล่มุ ตัวอย่างทเี ป็นเพศชายมาคาํ นวณค่าสถิติ

ต่างๆ

บทที การจัดกระทาํ กบั ข้อมูล

ในการเลือกกล่มุ ตวั อย่างมาใช้ในการคาํ นวณเฉพาะกล่มุ ทสี นใจนัน สามารถทาํ ได้โดยใช้เมนู
“Data” และเมนูรอง “Select Cases…”

ภาพประกอบ .

จะปรากฏหน้าต่าง

ภาพประกอบ .

การใช้ SPSS เพือการวิเคราะห์ข้อมลู

สังเกตข้างล่างภายในกรอบ "Output" จะมใี ห้เลือก เมนูนนั คอื "Filter out unselected
cases" ข้อมูลใดทไี ม่ถูกเลือกจะให้ “เกบ็ ไว้” (Filtered) หรอื "Copy Selected cases to a new dataset"
ข้อมูลทถี ูกเลือกให้ไปเกบ็ ไว้ในไฟลท์ กี าํ หนด หรือ "Deleted unselected cases" ข้อมูลทไี ม่ถูกเลอื กให้
“ลบทงิ ” (Deleted) โดยปกติเราจะเลือกเมนูแรก เกบ็ ข้อมูลเอาไว้เผอื ใช้อีก

ให้คลกิ เลือก “If condition is satisfied” และคลกิ ทปี ่ ุม “If…” จะปรากฏหน้าต่าง “Select

Cases : If”

ภาพประกอบ .
ในทนี ีต้องการเลอื กเฉพาะกล่มุ ตัวอย่างทเี ป็นเพศชายมาใช้ในการคาํ นวณ ให้คลกิ ตัวแปร
“เพศ” ในช่องทางซ้ายให้ย้ายมาทางขวา คลกิ เครืองหมาย หรอื พิมพเ์ ครอื งหมาย “=” และพมิ พ์ “1” ใน
แล้วคลิก “Continue”
โปรแกรมจะแสดงผลการเลือกเฉพาะกลุ่มเพศชายโดยจะเพมิ ตวั แปรใหม่ชือ “Filter_$”
ดังภาพประกอบ . โดยจะมีรหัสข้อมูลเป็น และ รหัส คอื เลอื กกลุ่มตวั อย่างนันมาคาํ นวณ
(Select) และรหัส คอื ไม่เลอื กกลุ่มตวั อย่างนันมาคาํ นวณ (Not Select) หรอื สังเกตตรงตัวเลขทแี สดง
ลาํ ดับของกล่มุ ตัวอย่าง จะมเี ครืองหมายขดี อยู่ นันคอื กล่มุ ตวั อย่างลาํ ดับนันไม่ถูกเลอื กเข้ามาคาํ นวณ

บทที การจดั กระทาํ กบั ข้อมูล

ภาพประกอบ .
ในการกาํ หนดเงอื นไขสามารถกาํ หนดได้หลาย ๆ เงือนไข เช่น เลอื กกลุ่มตัวอย่างทเี ป็นเพศ
ชายและอายุตาํ กว่า ปี เรากส็ ามารถใส่เงอื นไขได้ว่า

sex = 1 & G_age = 1

ภาพประกอบ .
คําสงั sample

ใช้ในการส่มุ กล่มุ ตัวอย่างมาจาํ นวนหนึงจากประชากร เพือใช้ในการคาํ นวณค่าสถิติ เช่น
การสุ่มตวั อย่างขนาด คน จากกลุ่มตัวอย่างทงั หมด คน หรอื ส่มุ ตวั อย่าง คนจากกล่มุ
ตวั อย่างทงั หมด คน

จากข้อมูลชุดที สามารถเลือกกล่มุ ตัวอย่างมาใช้ในการคาํ นวณอย่างส่มุ ได้ ด้วยเมนูหลัก
“Data” เมนูรอง “Select Cases…” จะปรากฏหน้าต่าง “Select Cases”

การใช้ SPSS เพือการวิเคราะหข์ ้อมูล

ภาพประกอบ .
สาํ หรบั การส่มุ ตวั อย่างให้คลิกเลอื กข้อความ “Random sample of cases” และคลกิ ป่ มุ
“Sample…” จะปรากฏหน้าต่าง “Select Cases: Random Sample”

ภาพประกอบ .
จะปรากฏ หัวข้อให้เลอื กใช้
ในหัวข้อแรกนนั การส่มุ ตัวอย่างอาจจะเลอื กเป็นจาํ นวนเปอรเ์ ซน็ ต์ ว่าต้องการกล่มุ ตัวอย่าง
เพือใช้ในการคาํ นวณกเี ปอร์เซน็ ตข์ องจาํ นวนกลุ่มตัวอย่างทงั หมด
หัวข้อทสี องเป็นการกาํ หนดจาํ นวนกล่มุ ตวั อย่างทตี ้องการจากจาํ นวนกลุ่มตัวอย่างทรี ะบุ
ในทนี ีมีกล่มุ ตัวอย่าง คน เราต้องการส่มุ มาใช้ในการคาํ นวณเพียง คน เราสามารถทาํ
ได้โดยใส่เลข ในช่องแรก และใส่เลข ในช่องหลัง ดงั ภาพ

บทที การจดั กระทาํ กบั ข้อมูล

ภาพประกอบ .

จากนนั คลกิ ป่ มุ “Continue” และคลิกป่ ุม “OK” จะปรากฏตวั แปร “Filter_$” ในหน้าต่างข้อมูล
ข้อมูลของตวั แปรจะมี ค่าคอื หรอื “Selected” และ หรือ “Not Selected” กค็ ือกล่มุ ตัวอย่างคนนนั
“ถูกสุ่ม” หรอื “ไม่ถูกส่มุ ” มาใช้ในการคาํ นวณ

จากนันต้องการคาํ นวณสถติ ิอะไรกท็ าํ ได้ทนั ที

3. การเพมิ่ ลดขอ มลู

ในหัวข้อนจี ะกล่าวถึงการลบการแทรกตวั แปรและกล่มุ ตวั อย่าง ตลอดจนการแทรก
แฟ้ มข้อมูลเพือเพิมตัวแปรหรอื เพิมกล่มุ ตวั อย่าง และการแยกแฟ้ มข้อมูล ดังหัวข้อต่อไปนี

การลบตวั แปรและกล่มุ ตวั อย่าง
หากมตี ัวแปรทไี ม่ต้องการและอยากจะลบทงิ ไป ให้คลกิ ไปทชี ือของตัวแปร จะเกดิ แทบดาํ ทงั

สดมภ์ แล้วกดป่ มุ Delete ตัวแปรตัวนันกจ็ ะถูกลบทงิ
หากมีกลุ่มตัวอย่างทตี ้องการลบ ให้คลกิ ไปทตี ัวเลขในแถวของกล่มุ ตวั อย่างทตี ้องการลบ จะ

เกิดแทบดาํ ทงั แถว แล้วกดป่ มุ Delete กลุ่มตวั อย่างคนนนั กจ็ ะถูกลบทงิ

การแทรกตวั แปรและกล่มุ ตวั อย่าง
การแทรกตวั แปร ให้คลกิ ไปทตี าํ แหน่งของตัวแปรทตี ้องการแทรกจะเกดิ แถบดาํ ทงั สดมภ์

แล้วเลือกเมนู Data เมนูรอง Insert Variable จะเกิดตัวแปรว่างขนึ ณ ตาํ แหน่งทเี ลือก ส่วนตัวแปรทอี ยู่
ในตาํ แหน่งนนั กจ็ ะถูกเลอื นออกไปทางซ้าย

การแทรกกลุ่มตวั อย่าง ให้คลกิ ไปทตี าํ แหน่งทตี ้องการแทรก จะเกดิ แถบดาํ ทงั แถว เลอื ก
เลือกเมนู Data เมนูรอง Insert Case จะเกดิ แถวว่างขนึ ณ ตาํ แหน่งทเี ลือก ส่วนกล่มุ ตวั อย่างทอี ยู่ใน
ตาํ แหน่งนนั กจ็ ะถูกเลอื นลงไป

การรวมแฟ้ มขอ้ มูล : กรณีรวมตวั แปร
ในการแทรกกล่มุ ตัวอย่างหรอื แทรกตัวแปรในแฟ้ มข้อมูลทุกท่านกค็ งจะทาํ กันได้อย่าง

ง่ายดาย แต่ถ้าหากเรามีแฟ้ มข้อมูลอยู่ แฟ้ มซงึ บนั ทกึ กลุ่มตัวอย่างเหมอื นกนั แต่ตัวแปรต่างกนั และ

การใช้ SPSS เพือการวิเคราะหข์ ้อมูล

เราต้องการนาํ ตวั แปรจากแฟ้ มข้อมูลทงั สองแฟ้ มนมี าวเิ คราะห์รวมกัน เรากส็ ามารถจะทาํ ได้โดยง่าย
แต่มีข้อตกลงว่าจาํ นวนกล่มุ ตวั อย่างทบี ันทกึ ในแฟ้ มทงั สองจะต้องเทา่ กนั และอยู่ในลาํ ดบั เดยี วกนั

สมมติว่าเรามแี ฟ้ มข้อมูลชือว่า “ข้อมูลชุดที .sav” และ “ข้อมูลชุดที .sav” โดยแฟ้ ม “ข้อมูล
ชุดที .sav” บนั ทกึ ตัวแปร sex, age, level, x1 จนถงึ x1 ส่วนแฟ้ ม “ข้อมูลชุดที .sav” บันทกึ ตัวแปร
x ถึง x โดยทงั ตัวแปรทงั หมดนีได้มากจากลุ่มตวั อย่างกล่มุ เดียวกนั จาํ นวน คน ซงึ อยู่ใน
ลาํ ดบั ทเี ดยี วกัน เรามีวธี กี ารรวมแฟ้ มข้อมูลดังนี

. เปิ ดแฟ้ มข้อมูล “ข้อมูลชุดที .sav” ขึนมาก่อน
. จากนนั คลิกทเี มนูหลัก Data เมนูรอง Mearge file และเมนูย่อย Add Variables…
ดังภาพประกอบ .

ภาพประกอบ .
. จะปรากฏหน้าต่าง “Add Variable : Read File” คลกิ ป่ ุม Browse… ให้เลอื ก
แฟ้ มข้อมูลอกี แฟ้ มหนงึ ทตี ้องการนาํ ตวั แปรมาเพิม ในตัวอย่างนีคือ “ข้อมูลชุดที .sav” แล้วคลิก
“Continue”
. เมือปรากฏหน้าต่าง “Add Variables from” แล้วตามด้วยชือแฟ้ มแล้ว ให้เราดวู ่า
จาํ นวนตัวแปรทงั หมดมคี รบตามทเี ราต้องการหรือไม่ ในทนี ีจะต้องมคี รบ ตัวแปรคอื sex, age,
level, x1 ถงึ x เมอื ครบแล้วให้คลกิ ป่ ุม “OK”

บทที การจดั กระทาํ กบั ข้อมูล

ภาพประกอบ .

. โปรแกรมกจ็ ะจัดการแทรกตวั แปรอกี ตัวแปรทอี ย่ใู นแฟ้ ม “ข้อมูลชุดท3ี .sav”
ต่อท้ายตัวแปรของแฟ้ ม “ข้อมูลชุดที .sav” ทนี เี รากจ็ ะได้ตวั แปรครบจาํ นวนตามต้องการคือ ตัว
แปรแล้ว จัดการจัดเกบ็ แฟ้ มข้อมูลตวั แปรทงั ตัวนี โดยตงั ชือใหม่ เช่น อาจตงั ชือว่า “ข้อมูลชุดที
.sav”

ถ้าหากเราแยกตัวแปรเอาไว้หลายแฟ้ ม เรากใ็ ช้วิธนี ีค่อย ๆ แทรกทลี ะแฟ้ มจนครบจาํ นวน
ตามทเี ราต้องการ

การรวมแฟ้ มขอ้ มูล : กรณีรวมกลุ่มตวั อย่าง
ในการแทรกกล่มุ ตวั อย่างหรือแทรกตัวแปรในแฟ้ มข้อมูลทุกทา่ นกค็ งจะทาํ กันได้อย่าง

ง่ายดาย แต่ถ้าหากเรามีแฟ้ มข้อมูลอยู่ แฟ้ มซงึ บันทกึ ตวั แปรเหมือนกนั แต่กลุ่มตวั อย่างต่างกัน และ
เราต้องการนาํ กลุ่มตวั อย่างจากแฟ้ มข้อมูลทงั สองแฟ้ มนมี าวิเคราะห์รวมกัน เรากส็ ามารถจะทาํ ได้
โดยง่าย แต่มีข้อตกลงว่าตวั แปรทบี นั ทกึ ในแฟ้ มทงั สองจะต้องเทา่ กนั และอยู่ในลาํ ดบั เดยี วกัน

สมมติว่าเรามแี ฟ้ มข้อมูลชือว่า “ข้อมูลชุดที .sav” และ “ข้อมูลชุดที .sav” บนั ทกึ ตัวแปร
ตวั แปรซึงอย่ใู นลาํ ดบั เดยี วกัน และแต่ละแฟ้ มบนั ทกึ กล่มุ ตัวอย่างแฟ้ มละ คน และเราต้องการ
นาํ ทงั สองแฟ้ มนีมารวมกันเพอื ให้เป็นจาํ นวน คน เรามีวิธีการดังนี

. เปิ ดแฟ้ มข้อมูล “ข้อมูลชุดที .sav” ขนึ มาก่อน
. จากนนั คลิกทเี มนูหลัก Data เมนูรอง Mearge file และเมนูย่อย Add Cases…
. จะปรากฏหน้าต่าง “Add Cases : Read File” แล้วให้พมิ พ์ชือแฟ้ มอีกแฟ้ มหนงึ ที
ต้องการนาํ มาแทรก ในตัวอย่างนีคอื “ข้อมูลชุดที .sav” ในช่อง “File name:” แล้วคลกิ “Open”
. เมือปรากฏหน้าต่าง “Add Cases from” แล้วตามด้วยชือแฟ้ มแล้ว ให้เราดวู ่าจาํ นวนตวั
แปรทอี ย่ใู นแฟ้ ม “ข้อมูลชุดที .sav เทา่ กบั จาํ นวนตัวแปรทอี ย่ใู นแฟ้ ม “ข้อมูลชุดที .sav” ทเี ราเปิ ดไว้

การใช้ SPSS เพือการวเิ คราะห์ข้อมูล

แต่แรกหรือไม่ ถ้าจาํ นวนตวั แปรในทงั แฟ้ มไม่เทา่ กนั หรือคุณลักษณะของตัวแปรบางตัวในทงั
แฟ้ มต่างกนั ตัวแปรจะไม่ถกู รวมอยู่ในไฟล์ นันคือตัวแปรจะไปอยู่ในช่องทางซ้ายมือ “Unpaired
Variables:” ตวั แปรทอี ย่ใู นช่องนีจะหายไปเมือคลิกป่ มุ OK ถ้าหากแน่ใจว่าตวั แปรถูกต้องแล้วให้คลิก
ป่ ุม “OK”

ภาพประกอบ .
. โปรแกรมกจ็ ะจัดการแทรกกลุ่มตวั อย่างอกี คนทอี ยู่ในแฟ้ ม “ข้อมูลชุดที .sav”
ต่อท้ายแฟ้ ม “ข้อมูลชุดที .sav” ทนี เี รากจ็ ะได้กลุ่มตวั อย่างครบจาํ นวนตามต้องการคือ คนแล้ว
จากนันให้บนั ทกึ แฟ้ มข้อมูลโดยตงั ชือใหม่ เช่น อาจตงั ชือแฟ้ มข้อมูลใหม่ว่า “ข้อมูลชุดที .sav”
ถ้าหากเราแยกกลุ่มตวั อย่างเอาไว้หลายแฟ้ ม เรากใ็ ช้วธิ นี คี ่อย ๆ แทรกทลี ะแฟ้ มจนครบ
จาํ นวนตามทเี ราต้องการ

4. การรับขอมูลจากแฟม ขอมลู ชนดิ อื่น

การรบั ขอ้ มูลจาก Text File
มบี ่อยครังทนี กั วจิ ัยป้ อนข้อมูลทเี กบ็ รวบรวมมาได้โดยใช้โปรแกรม Wordpad หรือ

Notepad ซึงจะจัดเกบ็ อยู่ในรปู ของ Text File เราสามารถจะนาํ มาวิเคราะห์หาค่าสถิตติ ่อด้วยโปรแกรม
SPSS for Windows ได้ ซึงการป้ อนข้อมูลนันจะมี แบบ แล้วแต่ว่าผู้วจิ ยั จะเลอื กใช้การป้ อนข้อมูล
แบบใด ซงึ แต่ละแบบมวี ธิ กี ารดังนี

บทที การจดั กระทาํ กบั ข้อมลู

1. บนั ทึกขอ้ มูลไวใ้ นรูปแบบ Fix Column

ภาพประกอบ .
จากรูปแบบเป็นการบนั ทกึ แบบ Fix Column มีจาํ นวนกลุ่มตัวอย่าง คน โดยใช้
Column ที - จะเป็นคะแนนของแบบวดั Rating Scale ระดับ จาํ นวน ข้อความ
ข้อมูลชุดนบี ันทกึ อยู่ในแฟ้ มชือ datafix.dat เราจะนาํ มาแปลงเข้า SPSS for Windows ได้
ดงั นี

. คลิกที file -> Open หรอื คลกิ ทปี ่ มุ จะปรากฏหน้าต่าง “Open Data” ที
ด้านล่าง Filed of type: ให้เลือกเป็น "Text (*.txt, *.dat, *.csv, *.tab)" จากนันเลือก Directory ทแี ฟ้ ม
datafix.dat ถูกจัดเกบ็ ในช่อง “Look in:“ และเลอื กแฟ้ มข้อมูล datafix.dat แล้วคลกิ ทปี ่ มุ Open

ภาพประกอบ .
. จะปรากฏหน้าต่าง “Text Import Wizard – Step 1 of 6” ให้คลกิ ทปี ่ มุ “Next >”

การใช้ SPSS เพือการวิเคราะห์ข้อมูล

ภาพประกอบ .
. จะปรากฏหน้าต่าง “Text Import Wizard – Step 2 of 6” แล้วถามว่าข้อมูลทจี ะ
นาํ เข้ามลี ักษณะ Fixed Width หรอื ไม่ ซึงข้อมูลนาํ เข้าไฟลน์ เี ป็นแบบ Fixed หากข้อมูลนาํ เข้าของเรา
ไม่ใช่แบบ Fixed คือเป็นข้อมูลทมี กี ารแบ่งตัวแปรแต่ละตวั ด้วยเครืองหมาย , หรอื เว้นวรรค ให้เลอื ก
เป็น Delimited และอกี คาํ ถามหนงึ มีว่า ให้รวมชือตัวแปรทอี ย่บู รรทดั บนสุดของแฟ้ มข้อมูลหรือไม่ ใน
กรณนี เี ราไม่มชี ือตวั แปร ให้เลือก “no” แล้วคลิก “Next >”

ภาพประกอบ .

บทที การจดั กระทาํ กบั ข้อมูล

. จะปรากฏหน้าต่าง “Text Import Wizard – Delimited Step 3 of 6” ให้ถามว่า
กล่มุ ตัวอย่างคนแรกเริมทบี รรทดั เทา่ ไหร่ ในทนี ีเราเรมิ บรรทดั แรก คือเลข และคาํ ถามถัดมาถามว่า
ในการนาํ เสนอในกล่มุ ตวั อย่างแต่ละคนนาํ เสนออย่างไร ในทนี หี นึงบรรทดั กค็ ือ คน ให้เลือก “Each
line represents a case” และคาํ ถามสุดท้าย จาํ นวนของกล่มุ ตัวอย่างทตี ้องการนาํ เข้ามา ในทนี เี รา
ต้องการทงั หมดให้เลือก “All of the cases” แล้วคลิก “Next >”

ภาพประกอบ .
. จะปรากฎหน้าต่าง “Text Import Wizard – Delimited Step 4 of 6” ถามว่า ใน
แต่ละตวั แปรจะเริมต้นสดมภอ์ ย่างไร โดยเราต้องแบ่งตัวแปรทงั หมด ตัว ซึง ตวั คอื สดมภ์
ด้านล่าง "Column Number:" สดมภ์ของตัวแปรตวั แรก คือสดมภ์แรก ใส่เลข และคลกิ Insert
Break จากนนั ใส่สดภม์ที , ... ไปเรอื ย ๆ จะเกดิ เส้นแบ่งตัวแปรจนแบ่งครบทงั ตวั แปร แล้ว
คลกิ “Next >”

การใช้ SPSS เพือการวเิ คราะห์ข้อมูล

ภาพประกอบ .

ภาพประกอบ .
. จะปรากฎหน้าต่าง “Text Import Wizard – Step of ” ให้ตังชือตัวแปรและ
กาํ หนดคุณลกั ษณะของตวั แปร โดยคลกิ จากตาราง Data preview เมือกาํ หนดครบทุกตัวแปรแล้ว
คลกิ ป่ มุ “Next >”

บทที การจัดกระทาํ กบั ข้อมลู

ภาพประกอบ .
. จะปรากฎหน้าต่าง “Text Import Wizard – Step of ” ถามว่าจะ Save ข้อมูลที
แปลงแล้วหรือไม่ ถ้าใช่กค็ ลกิ ที “Yes” แล้วตงั ชือแฟ้ มข้อมูล ถ้ายังไม่ save กค็ ลกิ “No” อกี คาํ ถามหนงึ
จะให้แสดงผลการแปลงข้อมูลออกทาง “syntax” หรือไม่ ถ้าไม่กค็ ลิก “No” แล้วคลกิ “Finish”

ภาพประกอบ .

การใช้ SPSS เพือการวิเคราะหข์ ้อมูล

ข้อมูลทงั หมดจะปรากฏบนหน้าต่างข้อมูล Input ของ SPSS for Windows ถ้าหาก
พอใจกับผลการแปลงข้อมูล กใ็ ห้ “Save As...” ข้อมูลเพือใช้ในการวเิ คราะห์ต่อไป

ภาพประกอบ .

. บนั ทกึ ขอ้ มูลไวใ้ นรูปแบบ Free Column

ภาพประกอบ .

จากรปู แบบเป็นการบันทกึ แบบ Free Column มกี ารแบ่งตวั แปรด้วยการเว้นวรรค (space)
ข้อมูลชุดนีบันทกึ อย่ใู นแฟ้ มชือ datafree.dat เราจะนาํ มาแปลงเข้า SPSS for Windows ได้
ดังนี

. คลิกที file -> Open หรอื คลิกทปี ่ มุ จะปรากฏหน้าต่าง “Open Data” ที
ด้านล่าง Filed of type: ให้เลือกเป็น "Text (*.txt, *.dat, *.csv, *.tab)" จากนันคลิกเลอื ก Directory ที
แฟ้ ม datafree.dat ถูกจดั เกบ็ ในช่อง “Look in:“ และเลือกแฟ้ มข้อมูล datafree.dat แล้วคลิกทปี ่ มุ
Open

บทที การจดั กระทาํ กบั ข้อมูล

ภาพประกอบ .
2.2 จะปรากฏหน้าต่าง “Text Import Wizard – Step 1 of 6” ให้คลกิ ทปี ่ มุ “Next >”

ภาพประกอบ .
. จะปรากฏหน้าต่าง “Text Import Wizard – Step 2 of 6” แล้วถามว่าข้อมูลทจี ะ
นาํ เข้ามลี ักษณะ Delimited หรือไม่ ซึงข้อมูลนาํ เข้าไฟลน์ เี ป็นแบบ Free ทมี กี ารแต่งตัวแปรด้วยการ
เว้นวรรค จึงเลอื ก Delimited และอกี คาํ ถามหนึงมวี ่า ให้รวมชือตวั แปรทอี ยู่บรรทดั บนสุดของ
แฟ้ มข้อมูลหรอื ไม่ ในกรณนี ีเราไม่มีชือตัวแปร ให้เลอื ก “no” แล้วคลกิ “Next >”

การใช้ SPSS เพือการวเิ คราะห์ข้อมูล

ภาพประกอบ .
. จะปรากฏหน้าต่าง “Text Import Wizard – Delimited Step 3 of 6” ให้ถามว่า
กลุ่มตัวอย่างคนแรกเรมิ ทบี รรทดั เท่าไหร่ ในทนี เี ราเรมิ บรรทดั แรก คือเลข และคาํ ถามถัดมาถามว่า
ในการนาํ เสนอในกล่มุ ตวั อย่างแต่ละคนนาํ เสนออย่างไร ในทนี ีหนึงบรรทดั กค็ อื คน ให้เลือก “Each
line represents a case” และคาํ ถามสดุ ท้าย จาํ นวนของกล่มุ ตวั อย่างทตี ้องการนาํ เข้ามา ในทนี ีเรา
ต้องการทงั หมดให้เลอื ก “All of the cases” แล้วคลิก “Next >”

ภาพประกอบ .

บทที การจัดกระทาํ กบั ข้อมูล

. จะปรากฎหน้าต่าง “Text Import Wizard – Delimited Step 4 of 6” ถามว่า ใน
แต่ละตวั แปรจะแบ่งอย่างไร ซงึ ข้อมูลนแี บ่งด้วยการเว้นวรรค เลอื กเป็น Space ด้านล่าง Data
Preview จะแสดงการแบ่งตวั แปรให้เหน็ หากเหน็ ว่าแบ่งได้ถูกต้องแล้วคลิก “Next >”

ภาพประกอบ .
. จะปรากฎหน้าต่าง “Text Import Wizard – Step of ” ให้ตงั ชือตัวแปรและ
กาํ หนดคณุ ลกั ษณะของตัวแปร โดยคลิกจากตาราง Data preview เมอื กาํ หนดครบทุกตวั แปรแล้ว
คลกิ ป่ ุม “Next >”

การใช้ SPSS เพือการวิเคราะห์ข้อมลู

ภาพประกอบ .
. จะปรากฎหน้าต่าง “Text Import Wizard – Step of ” ถามว่าจะ Save ข้อมูลที
แปลงแล้วหรือไม่ ถ้าใช่กค็ ลิกที “Yes” แล้วตงั ชือแฟ้ มข้อมูล ถ้ายงั ไม่ save กค็ ลิก “No” อกี คาํ ถามหนงึ
จะให้แสดงผลการแปลงข้อมูลออกทาง “syntax” หรือไม่ ถ้าไม่กค็ ลกิ “No” แล้วคลกิ “Finish”

ข้อมูลทงั หมดจะปรากฏบนหน้าต่างข้อมูล Input ของ SPSS for Windows ถ้าหาก
พอใจกับผลการแปลงข้อมูล กใ็ ห้ “Save As...” ข้อมูลเพอื ใช้ในการวเิ คราะห์ต่อไป

การรบั ขอ้ มูลจาก Microsoft Excel File
มีบ่อยครงั ทนี กั วจิ ัยป้ อนข้อมูลทเี กบ็ รวบรวมมาได้ด้วยโปรแกรม Microsoft Excel แล้วไม่

สามารถจะนาํ มาวเิ คราะห์หาค่าสถิตติ ่อด้วยโปรแกรม SPSS for Windows หรอื นกั วจิ ัยบางท่านอาจจะ
ไม่ได้เป็นผ้ปู ้ อนข้อมูลเอง อาจจะให้ผ้ชู ่วยนักวิจัยเป็นผ้ปู ้ อนข้อมูล แต่ผ้ชู ่วยนกั วิจยั ใช้โปรแกรม SPSS
ไม่เป็น อาจให้ผู้ช่วยนักวจิ ยั ป้ อนข้อมูลด้วย Microsoft Excel กไ็ ด้ แล้วจึงนาํ มาแปลงเข้ากับโปรแกรม
SPSS for Windows

. เปิ ดแฟ้ มข้อมูลโดยเลือกเมนูหลกั Open เมนูรอง Data จะปรากฏหน้าต่าง "Open Data"
ด้านล่าง "files of type:" ให้เลือกเป็น "Excel(*.xls, *.xlsx, *.xlsm)" และเลอื กไฟล์ Excel ทตี ้องการ คลกิ

Open

บทที การจัดกระทาํ กบั ข้อมูล

ภาพประกอบ .
จะปรากฏหน้าต่าง "Opening Excel Data Source" โปรแกรมจะถามว่าจะอ่านชือตัวแปรจาก
แถวแรกของข้อมูลหรือไม่ ถ้าในไฟล์ Excel ของเรามชี ือตวั แปรอย่ดู ้านบนของแถว กส็ ามารถคลกิ เลอื ก
ให้โปรแกรมอ่านชือของตัวแปรเข้ามาได้ จากนนั เลอื ก Worksheet: ทเี ป็นข้อมูลทตี ้องการ และอาจ
เลือก Range ของข้อมูลภายในขอบเขตทกี าํ หนด แล้วคลิกป่ มุ OK

ภาพประกอบ .
ไฟลข์ ้อมูลใน Excel จะถูกแปลงมาเป็น SPSS สามารถ Save ไฟลเ์ พือเกบ็ ไว้วิเคราะห์ข้อมูล
ในโอกาสต่อไป

การทดสอบสมมตฐิ านของ
กลมุ ตัวอยา ง : การทดสอบ t

กระบวนการทางสถติ ิ t-test เป็นการแจกแจงแบบ Student’s t สาํ หรบั เปรียบเทยี บค่าเฉลยี
ค่า นอกจากนนั ยงั แสดงค่าเฉลยี ส่วนเบียงเบนมาตรฐาน และความคลาดเคลอื นมาตรฐานในแต่ละ
ตวั แปรด้วย จะนาํ เสนอใน หัวข้อคอื

. การวิเคราะห์กรณเี ปรียบเทยี บค่าเฉลียของกลุ่มตัวอย่างกับประชากรหรือค่าคงทใี น
ทฤษฎี

. การทดสอบสมมติฐานของกลุ่มตวั อย่าง กล่มุ ทเี ป็นอสิ ระจากกัน
. การทดสอบสมมติฐานของกล่มุ ตัวอย่าง กลุ่มทสี มั พันธ์กนั

1. การวเิ คราะหกรณีเปรียบเทยี บคา เฉล่ยี ของกลมุ ตวั อยา งกับประชากรหรือคา คงที่ในทฤษฎี

ใช้ทดสอบค่าเฉลยี ของกลุ่มตัวอย่างกบั ค่าเฉลียของกล่มุ ประชากร หรอื ค่าคงทจี ากทฤษฎใี ด
ทฤษฎีหนงึ หรือค่าคงทคี ่าใดค่าหนงึ ทผี ู้วิจัยต้องการเปรยี บเทยี บ

สมมติฐาน

H :=
H :
สตู รคาํ นวณ

t = X 0 ; df = n -

S/ n

ตวั อยา่ ง .

ตามทฤษฎีทางเคมขี องสารประกอบชนดิ หนึง มีส่วนประกอบของเหลก็ คดิ เป็น .

เปอรเ์ ซน็ ต์ เพือทดสอบทฤษฎีนีนักเคมีได้ทาํ การทดลองสารประกอบชนดิ นตี ่าง ๆ กนั ครัง ปรากฏ

ว่ามเี ปอรเ์ ซน็ ตข์ องเหลก็ ผสมอยู่ดังนี

., ., ., ., ., ., ., ., .

จะตัดสนิ ได้หรอื ไม่ว่า เปอร์เซน็ ต์เฉลยี ของเหลก็ ในสารประกอบจะแตกต่างไปจาก .

อย่างมีนัยสาํ คัญทางสถติ ิ

สมมติฐานทางสถิติ H0 : 1 = .
H1 : 1  .

บทที การทดสอบสมมติฐานของกล่มุ ตัวอยา่ ง : การทดสอบ t

ตงั ชือตวั แปรว่า mix และป้ อนข้อมูลทงั Case นี เสรจ็ แล้วดาํ เนินการวเิ คราะห์ ใช้เมนู
หลัก “Analyze” เมนูรอง “Compare Means” เมนูย่อย “One-Samples T Test”

ภาพประกอบ .
จะปรากฏหน้าต่าง “One-Sample T Test” เลอื กตัวแปรทตี ้องการใส่ในช่อง “Test
Variable(s):” และพมิ พ์ค่าคงทใี ส่ในช่อง “Test value:” ในทนี คี ือค่า . ดังภาพประกอบ

ภาพประกอบ .
แล้วคลิก “OK” โปรแกรมจะประมวลผลแสดงผลลพั ธ์ในหน้าต่าง Output

การใช้ SPSS เพือการวเิ คราะห์ข้อมลู

One-Sample Statistics

N Mean Std. Deviation Std. Error Mean

mix 9 11.3778 .64957 .21652

One-Sample Test

Test Value = 11.8

95% Confidence Interval of the

Difference

t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Lower Upper

mix -1.950 8 .087 -.42222 -.9215 .0771

ภาพประกอบ .

ตารางแรกจะแสดงค่าสถติ พิ ืนฐานของตวั แปร และตารางทสี องจะแสดงค่าสถติ ิ t-test
สามารถนาํ เสนอผลการวเิ คราะห์ลงตารางได้ดงั นี

ตวั แปร ค่าเฉลีย ค่าเฉลียกลุ่ม ส่วนเบยี งเบน t Sig.
ประชากร ตวั อย่าง มาตรฐาน . .
เปอร์เซน็ ต์ ..
ของเหลก็ .

ผลการทดสอบปรากฏว่า Sig. มีค่า . ซงึ มากกว่าระดบั นยั สาํ คัญ . ยอมรบั H0 นนั
คือสารประกอบชนิดนมี สี ่วนผสมของเหลก็ แตกต่างไปจาก . อย่างไม่มนี ัยสาํ คญั ทางสถติ ิ

2. การทดสอบสมมตฐิ านของกลุมตัวอยา ง 2 กลุมทเี่ ปนอิสระจากกัน (t-test Independent)

ในการทดสอบสมมตฐิ านกรณที ตี ้องการหาความแตกต่างของค่าเฉลยี ของกลุ่มตวั อย่างกลุ่ม
หนึงว่าแตกต่างจากอกี กลุ่มหนงึ หรอื ไม่ เช่น ในการวจิ ัยเชิงทดลองต้องการทดสอบผลสมั ฤทธิทางการ
เรียนของกลุ่มทไี ด้รบั การสอนแบบทกั ษะกระบวนการว่าจะมีคะแนนเฉลียแตกต่างจากกล่มุ ควบคมุ
หรือไม่ ในกรณนี ีกล่มุ ตวั อย่างสองกลุ่มเป็นอสิ ระจากกัน เราสามารถตังสมมติฐานได้ดงั นี

สมมติฐาน
H : =
H : 

สตู รคํานวณ
ขันแรก คาํ นวณหาว่ากล่มุ ตัวอย่างทงั สองกล่มุ มีความแปรปรวนของคะแนนผล
สมั ฤทธทิ างการเรยี นแตกต่างกันหรอื ไม่ ด้วยสตู ร F-test มสี มมตฐิ านดงั นี

บทที การทดสอบสมมตฐิ านของกล่มุ ตวั อยา่ ง : การทดสอบ t

H : 12  22

H : 12  22
คาํ นวณด้วยสตู ร

ขันสอง F = S12 ; df = n - ; df = n -
ขนั สาม
S22

พจิ ารณาค่า F-test ถ้า F-test ทคี าํ นวณได้ไม่มีนัยสาํ คัญทางสถิตนิ ันคือ
ยอมรับ H แสดงว่าความแปรปรวนของทงั สองกลุ่มเทา่ กัน ใช้สูตร
(Pooled Variance) ถ้า F-test ทคี าํ นวณได้มนี ยั สาํ คญั ทางสถิตนิ ันคอื
ปฏเิ สธ H ยอมรบั H แสดงว่าความแปรปรวนของทงั สองกล่มุ ไม่เทา่ กัน
ใช้สตู ร (Separate Variance)
เลอื กใช้สูตรคาํ นวณค่า t-test

สตู ร เมือ 12  22

t= X1  X2

(n1 1)S12  (n 2 1)S22 1  1 
n1  n 2  2  n2 
 n1 

df = n + n -

สตู ร เมอื 12  22

t= X1  X2
df =
S12  S22
n1 n2

 (S12 / n1)2  (S22 / n 2 )2 2

(S12 / n1)2  (S22 / n 2 )2
n1 1 n2 1

ตวั อย่าง .
จากการทดลองกับเดก็ นักเรยี น กล่มุ ผลปรากฏว่า เดก็ แต่ละคนได้คะแนนดังนี
กลุ่ม ก.
กลุ่ม ข.
จงทดสอบคะแนนเฉลียระหว่าง กลุ่มนีว่าแตกต่างกันหรือไม่

สร้างตวั แปร ตัวแปร คอื group โดยกาํ หนดรหัส แทนกลุ่ม ก. และ แทนกลุ่ม ข.
และตวั แปร score แทนคะแนนของเดก็ แต่ละคน และป้ อนข้อมูลจาํ นวน Case ตามตัวอย่าง

การวเิ คราะห์ t-test จะใช้เมนูหลัก “Analyze” เมนูรอง “Compare Means” เมนูย่อย
“Independent-Samples T Test”

การใช้ SPSS เพือการวเิ คราะหข์ ้อมลู

ภาพประกอบ .

จะปรากฏหน้าต่าง “Independent-Samples T Test”

ภาพประกอบ .

เลือกตวั แปรตามใส่ช่อง “Test Variables(s) :” และตัวแปรอสิ ระใส่ในช่อง “Grouping
Variable :” ในทนี ีตวั แปรตามคือตัวแปร “score” และตวั แปรจัดกลุ่มคอื “group” จากนันคลิกป่ ุม
“Define Groups…” จะปรากฏหน้าต่าง

บทที การทดสอบสมมติฐานของกล่มุ ตัวอยา่ ง : การทดสอบ t

ภาพประกอบ .
ให้ใส่รหัสของตัวแปร “group” ทแี ทนกลุ่มที และรหัสทแี ทนกลุ่มที ซึงในทนี เี ราใช้รหัส
แทนกลุ่ม ก. และรหัส แทนกล่มุ ข. จากนันคลกิ ป่ มุ “Continue” และคลกิ ป่ มุ “OK” โปรแกรมจะ
แสดงผลลัพธใ์ นหน้าต่าง “Output”

ภาพประกอบ .
ผลลพั ธจ์ ากการประมวลผลจะแสดงค่าสถติ พิ นื ฐานของตัวแปรตาม (score) โดยจาํ แนก
ตามกลุ่ม (group) โปรแกรมจะทาํ การทดสอบความแปรปรวนโดยใช้สถติ ิ F-test ในทนี ีได้ค่า F-test
เท่ากับ . ปรากฏว่ามีนยั สาํ คัญที . ซึงมีค่ามากกว่า . (Sig. > . ) แสดงว่าความ
แปรปรวนของ กล่มุ นีไม่แตกต่างกัน จากนนั จึงทาํ การทดสอบค่าสถิติ t-test โดยเลอื กดูบรรทดั แรก
(Equal variances assumed) ค่าสถิติ t-test มคี ่าเท่ากบั - . , df = มนี ยั สาํ คญั ทางสถิติที
. ซึงมีค่าน้อยกว่า . (Sig. < . ) แสดงว่ามีคะแนนเฉลียแตกต่างกนั อย่างมนี ยั สาํ คัญทางสถิติ
ทรี ะดบั . นนั คือคะแนนของกลุ่มตัวอย่างทงั กล่มุ มคี ่าแตกต่างกนั โดยกล่มุ ข. (Mean = . )
มีค่าเฉลยี สูงกว่ากล่มุ ก. (Mean = . )
ถ้าหากผลการทดสอบ F-test ปรากฏว่ามีค่า Sig. ≤ . แสดงว่าความแปรปรวนของทงั
สองกล่มุ นีแตกต่างกันอย่างมนี ยั สาํ คญั ทางสถติ ิที . นนั คือความแปรปรวนของทงั สองกล่มุ แตกต่าง
กัน จะเลอื กดูค่าสถิติ t-test บรรทดั ทสี อง Equal Variances not assumed ถ้าค่า F-test มีค่า Sig >
. แสดงว่าไม่มีนยั สาํ คัญทางสถิติความแปรปรวนของทงั สองกลุ่มไม่แตกต่างกัน ให้เลอื กดทู บี รรทดั
Equal variances assumed

การใช้ SPSS เพือการวเิ คราะห์ข้อมูล

สาํ หรับนัยสาํ คัญทางสถิตขิ อง t-test กพ็ ิจารณาเช่นเดยี วกนั ถ้ามีค่า Sig. ≤ . แสดงว่ามี
นัยสาํ คัญทางสถิตทิ ี . ถ้ามีค่า Sig. ≤ . แสดงว่ามนี ยั สาํ คัญทางสถิตทิ ี . ถ้ามีค่า Sig. > .
แสดงว่าไม่มนี ัยสาํ คัญทางสถติ ิ

สังเกตในช่องช่วงความเชือมนั “95% Confidence Interval of the Difference” ถ้าค่าตาํ สดุ
(Lower) และสงู สดุ (Upper) คร่อมศูนย์แสดงว่ายอมรบั H0 แต่ในตารางนคี ่าไม่คร่อมศูนย์แสดงว่า
ปฏเิ สธ H0 ยอมรบั H1

การนาํ เสนอค่าลงตารางอาจทาํ ได้ดงั นี

กลุ่ม N X SD t Sig.

กล่มุ ก. . . ..

กล่มุ ข. ..

สามารถแปลความหมายได้ว่า กลุ่ม ก. มคี ่าเฉลีย . ส่วนเบยี งเบนมาตรฐาน . ส่วน
กลุ่ม ข. มีค่าเฉลยี . ส่วนเบียงเบนมาตรฐาน . เมือทดสอบความแตกต่างระหว่างค่าเฉลียพบว่า
คือ กล่มุ ข. มีค่าเฉลยี สงู กว่าค่าเฉลียกลุ่ม ก. อย่างมนี ัยสาํ คัญทางสถติ ิทรี ะดบั .

3. การทดสอบสมมติฐานของกลมุ ตวั อยาง 2 กลุมที่สัมพนั ธก นั (Paired Samples t-test)

ในการเปรียบเทยี บค่าเฉลียสองค่าว่ามีความแตกต่างกันหรอื ไม่ โดยค่าเฉลียทงั สองค่านีวัด
มาจากกล่มุ ตัวอย่าง กลุ่มทสี ัมพันธ์ โดยอาจจะวดั มาจากกลุ่มตัวอย่างกลุ่มเดยี วกนั ครัง หรือวัดมา
จากกล่มุ ตวั อย่าง กลุ่มทไี ด้มาจากการจับค่คู ุณลกั ษณะทเี ทา่ เทยี มกนั มวี ธิ กี ารคาํ นวณหาความ
แตกต่างของค่าเฉลียดงั นี

สมมติฐาน

H : =
H : 
สตู รคาํ นวณ

t= D
ND2  (D) 2

N1

df = n -

ตวั อยา่ ง .

นาํ เอาสกุ รทมี ีคุณสมบัตเิ หมอื น ๆ กันมาศกึ ษา คู่ แล้วแบ่งแต่ละค่อู อกเป็น กลุ่ม

กล่มุ แรกให้กนิ ราํ อย่างเดียว กลุ่มที ให้กนิ ราํ กับผัก เลียงไว้นาน เดอื น ได้นาํ หนกั เป็นกิโลกรมั ดงั นี

คู่ที

กลุ่มที

กล่มุ ที

บทที การทดสอบสมมติฐานของกลุ่มตวั อยา่ ง : การทดสอบ t

ทดสอบว่า การให้อาหารหมู ชนิด มีผลทาํ ให้นาํ หนักหมูแตกต่างกันหรอื ไม่
สร้างตัวแปร ตวั ชือว่า weight1 สาํ หรบั ข้อมูลกลุ่มที และชือ weight2 สาํ หรับข้อมูลกล่มุ
ที จากนันป้ อนข้อมูลทงั Case ลงในหน้าต่าง Data view ดาํ เนนิ การวเิ คราะห์โดยใช้เมนูหลัก
“Analyze” เมนูรอง “Compare Means” เมนูย่อย “Paired-Samples T Test” จะปรากฏหน้าต่าง
“Paired-Samples T Test”

ภาพประกอบ .
ให้เลือกค่ขู องตวั แปรทตี ้องการทดสอบให้มาอย่ใู นช่อง “Paired Variables:” โดยการคลิกที
ละตัวแปร ในตอนแรกให้คลกิ “weight ” จะปรากฏตวั แปร “weight ” เป็น “Variable :” ภายใน
กรอบ “Current Selections” และคลิกตวั แปร “weight ” จะปรากฏตวั แปร “weight ” เป็น “Variable
:” ภายในกรอบ “Current Selections” แล้วคลิกลกู ศรให้ตวั แปรทงั สองย้ายมาอย่ใู นกรอบ “Paired
Variables:” แล้วคลิกป่ มุ “OK”

ภาพประกอบ .

โปรแกรมจะแสดงผลการวิเคราะห์ในตาราง “Output”

การใช้ SPSS เพือการวิเคราะหข์ ้อมูล

ภาพประกอบ .

ตารางแรกจะเสนอค่าสถิติพืนฐานของทงั ตัวแปร ตารางทสี องจะแสดงค่าสหสัมพันธ์

ระหว่าง ตวั แปร และตารางทสี ามจะแสดงค่าสถติ ิ t-test
ในการวิเคราะห์ Paired Samples t-test ในขนั แรกโปรแกรมจะคาํ นวณค่าสถติ ิพนื ฐานของ

ตวั แปรค่ทู จี ะทาํ การทดสอบสมมติฐาน นนั คอื สกุ รในกล่มุ ที มีนาํ หนกั เฉลีย . ส่วนเบียงเบน
มาตรฐาน . ส่วนสกุ รในกล่มุ ที มนี าํ หนกั เฉลยี . ส่วนเบยี งเบนมาตรฐาน . จากนัน

โปรแกรมจะคาํ นวณหาค่าสถติ ิสหสมั พันธ์ในทนี ีได้ค่า . มคี ่า Sig. = . ซึงน้อยกว่า . แสดง
ค่าตวั แปรทงั สองตัวมคี วามสมั พนั ธก์ นั อย่างมีนัยสาํ คัญทางสถิติที . แล้วจึงทาํ การทดสอบสมมติฐาน

ด้วย Paired Samples t-test ให้ค่าเฉลียของความแตกต่าง (D = . ) ส่วนเบียงเบนมาตรฐานมคี ่า
. สถิติทดสอบ t-test ได้เทา่ กับ . , df = มคี ่า Sig. = . ซงึ น้อยกว่า . แสดงว่า
ค่าเฉลียนาํ หนกั สุกรของทงั สองกลุ่มมคี วามแตกต่างกนั อย่างมนี ัยสาํ คัญทางสถิติทรี ะดบั . นันคอื
การให้อาหารหมูทงั ชนิดมีผลทาํ ให้นาํ หนักหมูแตกต่างกนั โดยกลุ่มทสี องทใี ห้กินราํ กบั ผกั จะมี
นาํ หนักสงู กว่ากล่มุ ที ทใี ห้กินราํ อย่างเดียว

การนาํ เสนอผลการวิเคราะห์ลงตารางสามารถทาํ ได้ดงั นี

กลุ่ม X SD D SDD t Sig.
.
กินราํ . . . . .

กนิ ราํ กบั ผัก . .

แปลความหมายได้ว่า สุกรทกี ินราํ อย่างเดียวมนี าํ หนกั เฉลีย . ส่วนเบยี งเบนมาตรฐาน
. ส่วนสกุ รทกี ินราํ กบั ผักมนี าํ หนกั เฉลยี . ส่วนเบียงเบนมาตรฐาน . เมือทดสอบความ
แตกต่างของนาํ หนักสุกรทงั สองกล่มุ พบว่าแตกต่างกันอย่างมนี ัยสาํ คัญทางสถติ ทิ รี ะดบั . นันคือ
สกุ รกล่มุ ทกี นิ ราํ กบั ผกั มนี าํ หนกั มากกว่าสุกรกลุ่มทกี ินราํ อย่างเดียว

บทที การทดสอบสมมตฐิ านของกลุ่มตวั อยา่ ง : การทดสอบ t

เนืองจากการทดสอบ t-test มีข้อจาํ กัดตรงทสี ามารถทดสอบความแตกต่างของค่าเฉลยี
ระหว่างกลุ่มตวั อย่างได้เพียง กล่มุ เท่านัน ดังนนั หากเราศึกษากบั กลุ่มตัวอย่างทมี มี ากกว่า กล่มุ
เราจะสามารถใช้ t-test ทดสอบความแตกต่างระหว่างค่าเฉลยี ได้หรือไม่?

ไม่ว่ากลุ่มตัวอย่างจะมจี าํ นวนกีกล่มุ กต็ าม เราสามารถใช้ t-test ทดสอบความแตกต่างได้
ทงั หมด โดยการจบั เป็นคู่ ๆ หากมี กลุ่ม เรากต็ ้องทาํ การทดสอบ t-test ครงั คือทดสอบ
ความแตกต่างระหว่างกลุ่มที กับกล่มุ ที ทดสอบความแตกต่างระหว่างกล่มุ ที กบั กลุ่มที และ
ทดสอบความแตกต่างระหว่างกลุ่มที กบั กลุ่มที หากมี กล่มุ กต็ ้องทาํ การทดสอบ t-test ถงึ
ครงั หากมี กล่มุ กต็ ้องทาํ การทดสอบ t-test ถึง ครงั หากมีจาํ นวน n กล่มุ กต็ ้องทาํ การทดสอบ
t-test ถงึ n(n- )/ ครงั ซึงเป็นการยุ่งยากและเสยี เวลาเป็นอย่างยงิ วธิ ีการง่าย ๆ ในการทดสอบ
ความแตกต่างของค่าเฉลยี ระหว่างกล่มุ ตัวอย่างตังแต่ กลุ่มขนึ ไปคือ การวเิ คราะห์ความแปรปรวน
ซงึ จะได้กล่าวในบทถดั ไปนี

การวเิ คราะหความแปรปรวน
แบบทางเดยี ว

ในบททแี ล้วเราได้กล่าวถงึ การเปรียบเทยี บความแตกต่างระหว่างค่าเฉลีย ค่าโดยใช้ t-test
ทแี ตกต่างกนั ในแต่ละแบบ แต่ถ้าหากมคี ่าเฉลียมากกว่า ค่า การวิเคราะห์ด้วย t-test ทาํ ให้เสยี เวลา
และเกิดความคลาดเคลอื นได้มาก ดงั นันจึงมสี ถติ อิ กี ตวั หนึงทสี ามารถแก้ปัญหานไี ด้ ชือว่า การ

วเิ คราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดยี ว (One-way ANOVA)
ใช้คาํ สัง oneway ในการวเิ คราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดียว เป็นสถติ ใิ ช้สาํ หรบั วิเคราะห์

ความแตกต่างระหว่างค่าเฉลยี ตงั แต่ ค่าขึนไป โดยจะต้องมีตัวแปรตามมรี ะดับการวัดอยู่ในระดบั

Interval Scale และตวั แปรอสิ ระมเี พยี งตัวเดียวอยู่ในระดบั Nominal Scale แบ่งออกเป็น k ระดับ
โดยมีข้อตกลงเบืองต้นในการทดสอบ One-way ANOVA ดังนี

. กล่มุ ตัวอย่างแต่ละกลุ่มจะต้องส่มุ มาจากประชากรทมี กี ารแจกแจงเป็นปกติ
. กลุ่มตัวอย่างแต่ละกลุ่มจะต้องส่มุ มาจากประชากรทคี วามแปรปรวนไม่แตกต่าง
กนั
. หน่วยสมาชิกในกลุ่มตัวอย่างแต่ละหน่วยจะต้องส่มุ มาอย่างอิสระ
. กลุ่มตัวอย่างแต่ละกลุ่มจะต้องเป็นอิสระจากกนั
จากข้อตกลงเบืองต้นกล่มุ ตัวอย่างจะต้องส่มุ มาจากประชากรทมี ีความแปรปรวนไม่แตกต่าง
กนั เราสามารถทดสอบได้ด้วยสถิติต่อไปนี

. Hartley Fmax Test สาํ หรบั ทดสอบความแปรปรวนของกลุ่มตัวอย่างเพียง กลุ่ม
ซึงแต่ละกล่มุ จะมจี าํ นวนตัวอย่างเท่ากนั

สมมติฐาน

H : 12  22
H : 12  22
สตู รคํานวณ

Fmax = S 2 ; df = n -
max

S2min
ในสตู รนี ความแปรปรวนของกล่มุ ตวั อย่าง กล่มุ กลุ่มใดมคี ่ามากทสี ดุ ให้เป็น

ตัวตงั และหารด้วยอกี กล่มุ หนงึ หากค่าทคี าํ นวณ มากกว่าค่าจากตาราง จะปฏเิ สธ H

. Cochran Test สาํ หรบั ทดสอบความแปรปรวนของกล่มุ ตัวอย่างหลายกล่มุ ซงึ

กล่มุ ตวั อย่างแต่ละกล่มุ จะมจี าํ นวนตวั อย่างเท่ากนั หรอื ไม่เทา่ กันกไ็ ด้

บทที การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดียว

สมมติฐาน

H : 12   2  ...   2
2 k
H : มี  อย่างน้อย ค่ทู แี ตกต่างกัน

สตู รคาํ นวณ

C= S 2 ; df = n -
max

Si2
ถ้าค่า C ทคี าํ นวณมากกว่า C ตาราง จะปฏเิ สธ H

. Bartlett Test สาํ หรบั ทดสอบความแปรปรวนของกล่มุ ตวั อย่างหลายกล่มุ เหมาะ

สาํ หรบั กล่มุ ตวั อย่างทมี ขี นาดใหญ่ และจะมกี ารแจกแจงคล้ายการแจกแจงของไคสแคร์

สมมติฐาน

H : 12   2  ...   2
2 k
H : มี  อย่างน้อย ค่ทู แี ตกต่างกัน

สตู รคาํ นวณ

B= 1 [(N  k ) ln( SSW )  k j  1) ln S2j ]
C Nk
 (n

j1

เมอื N = k

nj
i 1

C= 1 1 k 1 ) 1 ]

[ (
3(k 1) j1 n j 1 N  k

SSW = (n j 1)S2j จะปฏเิ สธ H
หากค่า B ทคี าํ นวณมากกว่าค่าจากตารางไคสแควร์ ที df = n -

ในการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดยี วมสี มมติฐานในการทดสอบดังนี

สมมติฐาน

H : m = m ... mN (เมือ n คือจาํ นวนกล่มุ ตัวอย่าง)
H : มคี ่าเฉลียอย่างน้อย ค่ทู แี ตกต่างกนั
สตู รทดสอบ

F = MSBG

MSWG

df = k - และ N - k
ค่าของ MSBG และ MSWG สามารถคาํ นวณได้จากสตู ร

MSBG = SSBG MSWG = SSWG

p 1 p(n 1)

บรรดาค่า Sum of Square (SS) ต่าง ๆ สามารถคาํ นวณได้ด้วยสูตรดังนี

การใช้ SPSS เพือการวิเคราะหข์ ้อมูล

p n  p n Yij 2

   

SSTO = Yi2j -  j1i 1 
SSBG =
SSWG = j1i 1 np

n 2  pn  2

p   Yij  -   Yij
 
 i 1 j1i 1

j1 n np

 n  2
 
p n Yi2j - p  Yij

   i 1

j1i 1 j1 n

จากนันนาํ ค่าทคี าํ นวณได้ใส่ตารางวิเคราะห์ความแปรปรวน

แหล่งความแปรปรวน SS df MS F
p-
. Between Groups SSBG p(n - ) MSBG MSBG
. Within Group SSWG np - MSWG MSWG
. Total SSTO

หากค่าสถติ ิ F ทคี าํ นวณได้มีค่ามากกว่า F จากตาราง จะปฏเิ สธ H ยอมรบั H แสดงว่ามี
ค่าเฉลยี อย่างน้อย คู่ทแี ตกต่างกันอย่างมีนยั สาํ คัญทางสถติ ิ

หากต้องการทราบว่ามีคู่ใดบ้างทแี ตกต่างกนั ให้ดาํ เนนิ การเปรียบเทยี บพหุคณู ต่อไป ซึงมี

วิธกี ารหลายวธิ ีดงั นี

. วิธี Least significance difference
. วิธี Duncan’s multiple-range test
. วิธี Student-Newman-Keuls test
. วิธี Turkey’s alternate test
. วิธี Scheffe’s test

ฯลฯ

วธิ กี ารคาํ นวณการเปรยี บเทยี บพหุคูณเหล่านี สามารถศึกษาได้จากหนังสือสถติ ิทวั ไป

ตวั อย่าง .
สุ่มนักเรียนมา คน แล้วแบ่งออกเป็น กลุ่ม แต่ละกล่มุ ได้รับตวั แปรทดลองต่างกัน ผล
ของการทดลอง มีดังนี

กล่มุ
กลุ่ม
กล่มุ

บทที การวเิ คราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดียว

ทาํ การทดสอบความแตกต่างของกลุ่มตัวอย่างทงั กลุ่ม
ใช้เมนูหลัก “Analyze” เมนูรอง “Compare Means” และเมนูย่อย “One-Way ANOVA”

ภาพประกอบ .

จะเกดิ หน้าต่าง

ภาพประกอบ .

ให้เลือกตวั แปรตามใส่ช่อง “Dependent List :” และตวั แปรอิสระใส่ช่อง “Factor :” ในทนี ี
ตัวแปรตามคือตวั แปร “score” และตวั แปรอสิ ระคือ “group”

หากต้องการเปรยี บเทยี บพหุคูณคลกิ ทปี ่ มุ “Post Hoc...” แล้วเลอื กวธิ กี ารเปรยี บเทยี บ
ดงั ภาพประกอบ

การใช้ SPSS เพือการวเิ คราะห์ข้อมลู

ภาพประกอบ .
ในทนี ีเลอื กการเปรียบเทยี บพหุคณู ด้วยวิธี “Scheff” จากนันคลิกป่ ุม “Continue” และคลิก
ป่ มุ “OK” โปรแกรมแสดงผลลพั ธ์ทคี าํ นวณได้ในหน้าต่าง “Output”
หากต้องการค่าสถิตพิ ืนฐานของตวั แปรและทดสอบความเป็นเอกพันธ์ของความแปรปรวน
ให้คลกิ ทปี ่ มุ “Options...” หากต้องการให้โปรแกรมสร้างกราฟแสดงค่าเฉลียของแต่ละกล่มุ กค็ ลิกที
ข้อความ “Means plot” ดงั ภาพประกอบ

ภาพประกอบ .
สาํ หรับการทดสอบความเป็นเอกพนั ธข์ องความแปรปรวนนัน จะแสดงการทดสอบความเป็น
เอกพันธ์ด้วยสูตรของ Levene ตวั อย่างผลลพั ธ์มดี งั นี

บทที การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดยี ว

Descriptives

score

95% Confidence Interval for

Mean

N Mean Std. Deviation Std. Error Lower Bound Upper Bound Minimum Maximum

1.00 10 7.4000 2.06559 .65320 5.9224 8.8776 4.00 11.00

2.00 10 12.5000 3.27448 1.03548 10.1576 14.8424 7.00 18.00

3.00 10 10.2000 2.82056 .89194 8.1823 12.2177 7.00 15.00

Total 30 10.0333 3.40874 .62235 8.7605 11.3062 4.00 18.00

Test of Homogeneity of Variances

score

Levene Statistic df1 df2 Sig.
.348
1.097 2 27

ANOVA

score Sum of Squares df Mean Square F Sig.
8.529 .001
Between Groups 130.467 2 65.233
Within Groups 206.500 27 7.648
Total 336.967 29

Multiple Comparisons

Dependent Variable: score
Scheffe

Mean Difference 95% Confidence Interval
(I-J) Std. Error
(I) group (J) group Sig. Lower Bound Upper Bound

1.00 2.00 -5.10000* 1.23678 .001 -8.3033 -1.8967

3.00 -2.80000 1.23678 .096 -6.0033 .4033
2.00 1.00 5.10000* 1.23678 .001
2.30000 1.23678 .197 1.8967 8.3033
3.00 2.80000 1.23678 .096
3.00 1.00 -.9033 5.5033

-.4033 6.0033

2.00 -2.30000 1.23678 .197 -5.5033 .9033

*. The mean difference is significant at the 0.05 level.

การใช้ SPSS เพือการวิเคราะหข์ ้อมูล

score

Scheffea

Subset for alpha = 0.05

group N 1 2

1.00 10 7.4000

3.00 10 10.2000 10.2000

2.00 10 12.5000

Sig. .096 .197

Means for groups in homogeneous subsets are displayed.

a. Uses Harmonic Mean Sample Size = 10.000.

ภาพประกอบ .

การทดสอบความเป็นเอกพันธ์ของความแปรปรวนนันพบว่าไม่มีนัยสาํ คัญทางสถติ นิ นั คอื
ความแปรปรวนของกลุ่มทงั มีความเป็นเอกพนั ธ์กัน ซึงเป็นไปตามข้อตกลงเบืองต้นของการ
วิเคราะห์ความแปรปรวน

ผลการวเิ คราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดียวปรากฏว่าค่า F-test คาํ นวณได้ . มี
นัยสาํ คัญทางสถติ ทิ ี . ซงึ น้อยกว่า . แสดงว่าทงั กล่มุ มีค่าเฉลียแตกต่างกันอย่างมนี ัยสาํ คัญ
ทางสถติ ิทรี ะดบั . จงึ ทาํ การเปรียบเทยี บพหุคูณด้วยวิธเี ชฟเฟ่ ผลปรากฏว่า กลุ่มที และกลุ่มที
แตกต่างกันอย่างมนี ัยสาํ คญั ทางสถติ ิ โดยกลุ่มที มีคะแนนเฉลยี สงู กว่ากลุ่มที

การคํานวณคา สหสัมพันธ

1. สหสัมพนั ธอยา งงา ย

คาํ สัง correlation ใช้ในการคาํ นวณความสมั พันธร์ ะหว่างตัวแปร ตวั จากสตู รสหสัมพนั ธ์
แบบเพยี ร์สัน (Pearson product moment Correlation Coefficient) มสี ตู รในการคาํ นวณว่า

r= NXY (X)( Y)
[NX2  (X) 2 ][NY2  (Y) 2 ]

ในการทดสอบนัยสาํ คญั ของสหสมั พันธใ์ ช้เมอื ต้องการอ้างอิงผลการคาํ นวณทไี ด้จากกล่มุ

ตัวอย่างไปยงั ประชากร เขยี นเป็นสมมติฐานได้ว่า

H0 :  = 0

H1 :   0
สามารถทดสอบสมมติฐานได้ด้วย t-test มสี มการคาํ นวณดงั นี

t = r N  2 ; df = N - 2

1 r2

คณุ สมบตั ิของ r
1. ค่าของ r ไม่ขึนกบั หน่วยในการวดั ของตัวแปรทงั สอง ถ้า X เป็นความสงู ซงึ อาจจะมี

หน่วยเป็นเมตร ถ้าหากเปลียนหน่วยมาเป็นนิว หรอื เซนติเมตรแล้ว ค่าสหสัมพนั ธท์ คี าํ นวณได้จะไม่
เปลียนแปลง หรือ y คืออณุ หภมู ิ อาจจะเป็นองศาเซลเซยี สหรือเปลยี นมาเป็นองศาฟาเรนไฮท์ ค่า
สหสัมพันธ์ทคี าํ นวณได้กย็ ังคงเดิม

. ค่าของ r อยู่ระหว่าง – . ถึง . ถ้าหากค่า r มีค่ามากกว่า แล้วจะเป็น
ความสัมพนั ธ์ทางบวก ถ้าหากมีค่าน้อยกว่า แล้วจะเป็นความสมั พันธท์ างลบ ตัวแปรจะสมั พันธ์กันสูง
ปานกลางหรือตาํ มีเกณฑ์ดงั นี

สัมพันธก์ นั สูง r  0.80 หรือ r  -0.
สัมพนั ธก์ นั ปานกลาง . < r < 0.80 หรอื –0.80 < r < -0.5

สมั พันธ์กันตาํ - .  r  0.50

การใช้ SPSS เพือการวเิ คราะห์ข้อมลู

ในการวิเคราะห์ด้วย SPSS โปรแกรมจะแสดงค่าสหสมั พนั ธ์ในรูปของเมตริกซ์สหสัมพันธ์
พร้อมกับค่าระดบั นัยสาํ คญั

ตวั อย่าง .
แบบทดสอบวิชาสถติ ิ ชุดคอื ชุดความเข้าใจกบั ชุดคาํ นวณ ทาํ การทดสอบนักเรียน คน
ได้คะแนนดงั นี
คนที
เข้าใจ (X)
คาํ นวณ (Y)
สามารถคาํ นวณหาความสัมพนั ธข์ องคะแนน ชุดได้ดงั นี
ใช้เมนู “Analyze” เมนูรอง “Correlations” และเมนูย่อย “Bivariate...”

ภาพประกอบ .

จะปรากฏหน้าต่าง

บทที การคาํ นวณค่าสหสมั พันธ์

ภาพประกอบ .

เลอื กชุดตัวแปรทตี ้องการหาความสัมพันธใ์ ส่ช่อง “Variables :” แล้วเลือกสัมประสิทธิ
สหสมั พนั ธ์ทตี ้องการคาํ นวณ มีให้เลอื ก วิธคี ือ Pearson, Kendall’s Tau-b และ Spearman แต่ละ
วิธีกข็ ึนอยู่กับคณุ ลกั ษณะของข้อมูลด้วย

ถ้าสหสัมพันธ์ Pearson ข้อมูลต้องเป็นเชิงปรมิ าณ
ถ้า Kendall’s Tau-b และ Spearman ข้อมูลต้องอยู่มาตราการวดั เรียงอันดบั
ป่ มุ “Options...” ใช้เมือต้องการค่าสถิติพนื ฐานของตวั แปรแต่ละตัว

Correlations

x y
.742**
x Pearson Correlation 1 .006

Sig. (2-tailed) 12
1
N 12
12
y Pearson Correlation .742**

Sig. (2-tailed) .006

N 12

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

ภาพประกอบ .

ผลลัพธ์ทไี ด้จะอยู่ในรูปของเมตรกิ ซ์สหสัมพนั ธ์ระหว่างตวั แปร X และ Y ได้ค่าสหสัมพันธ์
. จาํ นวนข้อมูล ค่า และมีระดบั นัยสาํ คัญทางสถิติทรี ะดบั . ซึงน้อยกว่า . แสดงว่าตวั
แปรทงั สองตวั มคี วามสัมพันธ์กนั อย่างมนี ัยสาํ คญั ทางสถิติที .

การใช้ SPSS เพือการวเิ คราะห์ข้อมูล

2. สหสัมพนั ธแ ยกสวน

การวเิ คราะห์สมั ประสิทธสิ หสมั พนั ธ์เป็นการหาความสมั พนั ธร์ ะหว่างตัวแปร ตวั เช่น หา

ความสมั พันธร์ ะหว่างตัวแปร X1 กับ X2 เราใช้สญั ลกั ษณว์ ่า r12 แต่ถ้ามตี วั แปร X3 เพิมขึนมาอกี ตัวหนึง
ซึงตัวแปร X3 มีความสมั พันธ์กับตัวแปร X1 และ X2 ทาํ ให้ค่าสมั ประสทิ ธิสหสมั พันธ์ r12 ได้รวม
ความสมั พันธ์ของตวั แปร X3 เอาไว้ด้วย ทาํ ให้ r12 มีความสัมพันธก์ ันสงู กว่าปกติ ดงั นันจึงต้องมีการ
ควบคุมตัวแปร X3 เอาไว้ โดยใช้สถิตสิ หสมั พันธแ์ ยกส่วน เขยี นเป็นสมการได้ดังนี

R12.3 = r12  r13r23
1  r123 1  r223

สหสัมพนั ธแ์ ยกส่วนระหว่าง ตัวแปรทไี ม่ได้ควบคมุ ตวั แปรใด ๆ เอาไว้จะเรยี กว่า zero-

order partial correlation เช่น r12 เป็นต้น สหสมั พันธแ์ ยกส่วนระหว่าง ตัวแปรทไี ด้ควบคมุ ตวั แปร
เอาไว้ ตัว จะเรยี กว่า first-order partial correlation เช่น r12.3 จะเป็นความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
และ ทคี วบคุมตัวแปร เอาไว้ และสหสัมพันธแ์ ยกส่วนระหว่าง ตวั แปรทไี ด้ควบคุมตัวแปรเอาไว้

มากกว่า ตวั แปรจะเรยี กว่า higher-order partial correlation เช่น r12.34 จะเรียกว่า second-order
partial correlation เป็นความสัมพนั ธร์ ะหว่างตัวแปร และ ทไี ด้ควบคุมตวั แปร และ เอาไว้

หรือ r12.345 จะเรียกว่า third-order partial correlation เป็นความสมั พนั ธร์ ะหว่างตัวแปร และ ทไี ด้
ควบคุมตัวแปร , และ เอาไว้ ดังนนั order ของสหสมั พันธ์แยกส่วนจะบอกให้ร้วู ่ามกี ารควบคุม

ตัวแปรไว้กตี วั โดยดูจากจาํ นวนตัวแปรทอี ยู่หลงั จุด

ตวั อย่าง .

ในการสอบคัดเลอื กเพือเข้าศกึ ษาต่อในสถาบันการศึกษาแห่งหนงึ ได้ใช้แบบทดสอบวดั

ความถนดั ทางการเรยี น แบบคอื แบบทดสอบความถนดั ทางด้านภาษา (X ) และแบบทดสอบความ

ถนัดทางด้านเหตผุ ล (X ) และแบบทดสอบวัดผลสัมฤทธทิ างการเรียน (Y) ผลการทดสอบทงั ชุด

ปรากฏผลดังนี

นกั เรยี น

X
X
Y

ดาํ เนินการป้ อนข้อมูลตัวแปรทงั ตวั แปร
วเิ คราะห์ข้อมูลโดยใช้เมนู “Analyze” เมนูรอง “Correlations” และเมนูย่อย “Partial...”

บทที การคาํ นวณค่าสหสมั พันธ์ ภาพประกอบ .

จะปรากฏตาราง

ภาพประกอบ .

เลอื กตวั แปรทตี ้องการหาความสัมพนั ธ์ใส่ในช่อง “Variables:” และเลือกตัวแปรทตี ้องการ
ควบคุมหรอื ขจดั ออกใส่ช่อง “Controlling for:”

ป่ มุ “Options…” ใช้เมอื ต้องการค่าสถติ พิ นื ฐานของตวั แปรและค่าสหสมั พันธ์ (Zero-order
Correlation)

ผลการประมวลได้ดังนี

Control Variables Correlations x1 x2
y x1 1.000 .335
Correlation .161
Significance (2-tailed) . 17
df 0

การใช้ SPSS เพือการวิเคราะหข์ ้อมลู

x2 Correlation .335 1.000
Significance (2-tailed) .161 .
df
17 0

ภาพประกอบ .

ค่าสหสัมพันธข์ องแบบทดสอบวัดความสามารถทางภาษาและตวั เลข มีค่าเท่ากบั . ,
df = มรี ะดับนยั สาํ คัญ . แสดงว่าผลการสอบของแบบทดสอบความถนดั ทางภาษากบั ด้าน
เหตผุ ลเมอื ควบคุมหรือขจัดอิทธพิ ลของแบบทดสอบวดั ผลสมั ฤทธทิ างการเรยี นแล้วมคี วามสมั พันธก์ ัน

อย่างไม่มนี ัยสาํ คญั ทางสถิติ

การหาคณุ ภาพเคร่ืองมือวดั

ในการหาคุณภาพของเครืองมือวัดนันแบ่งออกเป็นคณุ ภาพรายข้อและคณุ ภาพทงั ฉบับ หาก
เป็นแบบทดสอบวดั ผลสมั ฤทธทิ างการเรยี นไม่ว่าจะเป็นแบบปรนัย หรืออัตนยั การหาคณุ ภาพรายข้อ
จะต้องหาทงั ความยากและอาํ นาจจาํ แนก หากเป็นแบบสอบถามหรือเครอื งมอื ชนิดอนื ๆ เช่น แบบวดั
มาตราส่วนประมาณค่า อาจจะหาเฉพาะอาํ นาจจาํ แนกเท่านัน สาํ หรับคณุ ภาพทงั ฉบบั ไม่ว่าจะเป็น
เครอื งมือวัดแบบใดกต็ าม จะต้องมที งั ความเทยี งตรงและความเชือมัน วธิ กี ารคาํ นวณหาคณุ ภาพแบบ
ต่าง ๆ ของเครืองมือ เราจะกล่าวในบทนี

1. การหาอาํ นาจจาํ แนกโดยใช t-test

การหาอาํ นาจจาํ แนกโดยใช้สถิติ t-test จะใช้กบั แบบสอบถามแบบมาตราส่วนประมาณค่า
(Rating Scale) โดยแบ่งกลุ่มสงู และกลุ่มตาํ ออกเป็นกล่มุ ละ % แล้วคาํ นวณโดยใช้ t-test ทดสอบ
ความแตกต่างระหว่างกล่มุ สูงและกลุ่มตาํ ค่า t-test ทไี ด้คือค่าอาํ นาจจาํ แนก คณุ ภาพด้านอาํ นาจ
จาํ แนกรายข้อจะถอื ว่าข้อคาํ ถามใช้ได้กต็ ่อเมือ t-test มีนัยสาํ คญั ทางสถติ ิ

สูตรในการคาํ นวณ t-test มีดงั นี

t  XH  XL
SH2  SL2
nH nL

เมือ XH คือ คะแนนเฉลยี ของกลุ่มได้คะแนนสูง
XL คือ คะแนนเฉลียของกลุ่มได้คะแนนตาํ
S2H คอื ความแปรปรวนของกล่มุ ได้คะแนนสูง
SL2 คอื ความแปรปรวนของกล่มุ ได้คะแนนตาํ

nH, nL คือ จาํ นวนผู้ตอบแบบสอบถามในกล่มุ สงู และกลุ่มตาํ ตามลาํ ดบั

บทที การคาํ นวณหาคุณภาพเครอื งมอื

ตวั อย่าง .
ในตวั อย่างข้อมูลบทที การสาํ รวจเจตคติต่อโรงเรยี นของนักเรยี น คน ด้วยข้อสอบวัด
เจตคติ ข้อ สามารถคาํ นวณหาอาํ นาจจาํ แนกรายข้อคาํ ถาม ด้วย t-test โดยมีรายละเอียดขันตอน
การวเิ คราะห์ดงั นี
. ในขนั แรกจะต้องแบ่งกลุ่มสูงกล่มุ ตาํ กลุ่มละ % โดยใช้คาํ สัง frequencies

คาํ นวณหาตาํ แหน่งเปอร์เซน็ ไทลท์ ี และ
. กาํ หนดค่าทตี าํ กว่าตาํ แหน่งเปอรเ์ ซน็ ไทลท์ ี ลงมาให้เป็นกลุ่มตาํ และกาํ หนด

ค่าทสี ูงกว่าตาํ แหน่งเปอรเ์ ซน็ ไทลท์ ี ขึนไปให้เป็นกล่มุ สูง โดยใช้คาํ สัง recode
. คาํ นวณหาความแตกต่างของกลุ่มสงู และกล่มุ ตาํ โดยใช้ t-test

ขันแรก สร้างตวั แปรคะแนนรวมก่อน ใช้เมนูหลกั Transform เมนูรอง Compute เพอื

สร้างตวั แปรใหม่ทชี ือว่า total โดยพิมพใ์ ส่ช่อง Target Variable: ซึงเกดิ จากการนาํ คะแนนของข้อสอบ
ข้อมาบวกกัน โดยใส่ x1+x2+x3+…+x10 ใส่ช่อง Numeric Expression: หรือ sum(x1 to x10)

ดังภาพประกอบ . แล้วคลกิ ป่ ุม OK

ภาพประกอบ .
จากนันใช้เมนูหลกั Analyze เมนูรอง Descriptive Statistics เมนูย่อย frequencies... จะ
ปรากฏหน้าต่าง Frequencies ซึงเราจะใช้เพอื คาํ นวณหาตาํ แหน่ง Percentile ของตวั แปรคะแนนรวม
โดยคลกิ เลอื กตัวแปร total จากช่องทางซ้ายมอื ใส่ช่อง Variable(s): ทางขวามือ ดังภาพประกอบ .

การใช้ SPSS เพือการวเิ คราะห์ข้อมลู

ภาพประกอบ .
และคลกิ ป่ ุม statistics... จะปรากฏหน้าต่าง Frequencies: Statistics เพอื กาํ หนดให้
โปรแกรมประมวลค่าเปอรเ์ ซน็ ต์ไทล์ที และ โดยคลกิ ให้เกดิ เครืองหมายถูกทหี น้าคาํ สัง
percentile(s): แล้วใส่ตัวเลข ในช่องหลังคาํ สัง Percentile(s): จากนนั คลิกทปี ่ มุ Add แล้วใส่ตวั เลข
แล้วคลิกป่ ุม Add ตวั เลข และ จะไปปรากฏในช่องด้านล่าง คลิกป่ มุ Continue และคลกิ ป่ มุ
OK โปรแกรมจะทาํ การประมวลผลแสดงค่าตาํ แหน่ง Percentile ที และ (หรอื คลกิ Quartiles
กไ็ ด้ โปรแกรมจะแสดงค่าตาํ แหน่ง Percentile ที และ )

ภาพประกอบ .

บทที การคาํ นวณหาคณุ ภาพเครอื งมอื

ในทนี ีได้ค่าคะแนนทตี าํ แหน่ง Percentile ที คอื . และได้ค่าคะแนนในตาํ แหน่ง
Percentile ที คือ .

ขันสอง ให้ทาํ การแปลงค่าคะแนนทตี าํ กว่าตาํ แหน่งเปอรเ์ ซน็ ตไ์ ทลท์ ี และแปลงค่า

คะแนนทสี ูงกว่าตาํ แหน่งเปอร์เซน็ ตไ์ ทล์ที โดยใช้เมนูหลัก Transform เมนูรอง Recode into
Different Variables ใช้ตัวแปร total ในการแปลงค่า โดยเลือกตวั แปร total ทอี ย่ใู นช่องทางซ้ายคลกิ
เลือกให้อย่ใู นช่อง Numeric Variable -> Output เมือแปลงค่าแล้วให้เกบ็ ไว้ในตัวแปรใหม่คือ group
ให้พิมพช์ ือตวั แปร group ในกรอบของ Output Variable ภายในช่อง Name: อาจจะใส่คาํ บรรยายตวั
แปรในช่อง Label : กไ็ ด้ คลกิ Change ตวั แปร group จะย้ายไปอย่ใู นช่อง Numeric Variable ->
Output หมายถงึ นาํ ข้อมูลจากตวั แปร total มาแปลงแล้วเกบ็ ไว้ในตวั แปร group จากนนั ให้คลิกทปี ่ ุม
old and new values เพอื การแปลงค่า

ภาพประกอบ .
ดาํ เนินการแปลงค่าโดยคลิกที range,LOWEST through value: ซงึ อยู่ในอันดับที และใส่
ค่าในตาํ แหน่งเปอร์เซน็ ต์ไทลท์ ี ในทนี คี ือค่าคะแนน . และให้แปลงค่าเป็น โดยใส่
หมายเลข ที New Value คลิกป่ ุม Add จะได้ดังภาพประกอบ .

การใช้ SPSS เพือการวเิ คราะห์ข้อมลู

ภาพประกอบ .
จากนันคลกิ Range,value throught HIGHEST: ซึงอย่ใู นอันดบั ที ใส่ค่าคะแนนทอี ยู่ใน
ตาํ แหน่งเปอร์เซน็ ต์ไทล์ที ในทนี ีคอื . ให้แปลงเป็นค่า โดยใส่หมายเลข ไว้ที New
Value แล้วคลิกที Add

ภาพประกอบ .
หมายความว่าให้กลุ่มตัวอย่างทไี ด้คะแนนคะแนนตงั แต่ . ลงไปให้เป็นกล่มุ ที หรือก็
คือกลุ่มตาํ และกลุ่มตวั อย่างทไี ด้คะแนนตงั แต่ . ขนึ ไป ให้เป็นกลุ่มที หรอื กค็ ือกล่มุ สูง
เมือคลิก continue และ OK โปรแกรมจะสร้างตัวแปรใหม่คอื group ซงึ เป็นค่าทเี กดิ จากการแปลง
คะแนนทอี ย่ตู ังแต่ . ลงไปให้มคี ่าเป็น และคะแนนทอี ย่ตู งั แต่ . ขนึ ไปให้มคี ่าเป็น
จากนนั ทาํ การวิเคราะห์ผล t-test Independent เพอื หาความแตกต่างระหว่างกล่มุ สูงและ
กล่มุ ตาํ โดยใช้เมนูหลกั Analyze เมนูรอง Compare Means เมนูย่อย Independent-Samples T
Test ใช้ตวั แปร x to x เป็นตวั แปรตาม และตัวแปร group เป็นตวั แปรอิสระ โดยกาํ หนด Define
Groups... ค่าตาํ สุดเป็น และค่าสงู สุดเป็น เมอื คลิก OK โปรแกรมจะประมวลผล t-test ซึงเป็นค่า
อาํ นาจจาํ แนกของข้อสอบแต่ละข้อ

บทที การคาํ นวณหาคุณภาพเครอื งมอื

ภาพประกอบ .
แล้วเรากจ็ ะได้ค่าอาํ นาจจาํ แนก (t-test) รายข้อของแบบทดสอบมาตราส่วนประมาณค่าราย
ข้อ จากนนั เรากม็ าดาํ เนนิ การคัดเลือกข้อความทใี ช้ได้โดยคดั เลอื กที t-test มีนยั สาํ คญั โดยพจิ ารณาจาก
ค่าในช่อง sig. ทมี ีค่าตาํ กว่า . โดยค่าเฉลียกล่มุ สูงจะต้องมากกว่าค่าเฉลียกล่มุ ตาํ อย่างมีนยั สาํ คญั
ทางสถติ ิ จึงจะถอื ว่าจาํ แนกได้

2. การหาความเช่ือม่ัน (Reliability)

ในตอนต้นได้กล่าวถงึ การหาอาํ นาจจาํ แนกของแบบวดั มาตราส่วนประมาณค่า ซงึ เป็นการหา
คณุ ภาพรายข้อของข้อคาํ ถาม ในหัวข้อนีจะกล่าวถึงการหาคุณภาพของแบบวัดทงั ฉบบั ในด้านความ
เชือมนั

การหาคุณภาพเครืองมอื ดา้ นความเชือมนั
การหาความเชือมนั ของเครืองมือทใี ช้ในการวิจยั ใช้วิธหี าแบบตรวจค่าคณุ ภาพทางสถิติ เป็น

การตรวจคุณภาพของเครืองมือว่า เครอื งมือนันสามารถให้คะแนนได้อย่างแน่นอน คงเส้นคงวา
เพยี งใด ในเชิงปฏบิ ตั ิ มีวิธีทนี ยิ มใช้ วิธคี ือ

. การสอบซํา (test-retest)
เป็นการหาความเชือมนั ของเครืองมอื วัด โดยการนาํ เครืองมอื นนั ไปสอบวัดเดก็ กล่มุ หนึง
ครัง เพือตรวจสอบว่าคะแนนหรอื ผลการวัดทงั สองครงั นนั ให้ผลสอดคล้องสัมพันธ์กันเพียงใด โดยการ
นาํ คะแนนของเดก็ ทงั สองครังมาคาํ นวณค่าสมั ประสิทธสิ หสัมพนั ธ์ ค่า rXY ทไี ด้นันจะเป็นค่าความ
เชือมนั ของเครอื งมอื ฉบับนนั สรุปวิธกี ารหาความเชือมนั โดยการสอบซาํ มดี ังนี
) นาํ เครืองมือนนั ไปสอบวดั ผู้เรยี นกลุ่มเดมิ ครัง โดยทงิ ช่วงห่างกนั พอสมควร
ประมาณ สัปดาห์

การใช้ SPSS เพือการวิเคราะห์ข้อมูล

) การสอบ ครังนัน ต้องใช้เครืองมือวดั ผลชุดเดมิ ผู้เรยี นกล่มุ เดมิ จะทาํ ให้ผ้เู รยี นแต่
ละคนได้คะแนนการสอบ ครัง มลี ักษณะดงั นี

สอบครงั ที สอบครงั ที

คนที X Y

X1 Y1

X2 Y2

X3 Y3
:::

:::

) คาํ นวณค่าสัมประสทิ ธสิ หสัมพนั ธร์ ะหว่างคะแนนการสอบทงั สองครงั โดยใช้
สหสมั พนั ธ์เพยี รส์ นั ค่าสหสมั พนั ธ์นีจะชีให้เหน็ ถึงความคงทขี องคะแนนซงึ จะเป็นค่าความเชือมนั ของ
เครืองมือนัน

. แบบแบ่งครึงฉบบั (split-half method หรือ odd-even method)
เป็นการหาค่าความเชือมนั ของเครอื งมือในด้านความคงทภี ายใน หาได้จากการนาํ เครืองมอื
ไปสอบวัดเพียงครงั เดียว แล้วนาํ ผลการตอบของผ้สู อบมาแบ่งตรวจให้คะแนนครังละครึงฉบับ โดย
แบ่งเป็นคะแนนข้อค่แู ละข้อคี จากนันหาค่าสมั ประสิทธสิ หสัมพันธร์ ะหว่างคะแนนข้อคู่ข้อคีนัน จะได้
ค่าความเชือมนั ของเครืองมือเพยี งครึงฉบับเท่านนั แล้วขยายค่าความเชือมนั ให้เป็นความเชือมนั ของ
เครืองมือทงั ฉบบั ซึงสรปุ วธิ ีการได้ดงั นี
) นาํ เครอื งมอื ไปสอบวัดกับผู้สอบกลุ่มหนงึ เพียงครังเดียว
) แบ่งการตรวจให้คะแนน โดยแบ่งผลการตอบออกเป็นคะแนนจากข้อคู่และข้อคี ทาํ ให้
ผ้สู อบคนหนงึ ๆ มคี ะแนน ค่า มลี กั ษณะดังนี

คะแนนข้อคู่ คะแนนข้อคี

คนที X Y

X1 Y1

X2 Y2

X3 Y3
:::

:::

) หาค่าสมั ประสิทธิสหสัมพันธ์ระหว่างคะแนนข้อค่แู ละข้อคี ค่าทไี ด้จะเป็นค่าความ
เชือมนั ของเครอื งมือวัดผลเพียงครึงฉบับ