spss_vichit

50





บทที่ 3

สถิติพรรณนา
(Descriptive Statistics)



สถิติพรรณนาเป็นสถิติที่ใช้เป็นหลักในการวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น

สําหรับการวิจัยโดยทั่วไป ได้แก่ ความถี่ ร้อยละ ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบน
มาตรฐาน ค่าสูงสุดค่าต่ําสุด การสร้างตารางคูณไขว้สองทาง เป็นต้น การ

ื่
วิเคราะห์ข้อมูลเพอหาค่าสถิติเหล่านี้ทําได้ไม่ยากโดยใช้โปรแกรมสําเร็จรูป
้
SPSS for Windows Version ซึ่งเราจะทําหลังจากที่ได้สร้างแฟมข้อมูลไว้
แล้ววินโดวส์ Data Editor ในบทที่ 1


3.1 การวิเคราะห์ Frequency

การวิจัยในหลายๆ สาขาตัวแปรที่ใช้ส่วนใหญ่เป็นตัวแปรเชิงคุณภาพ

เช่น เพศ สถานภาพสมรส ศาสนา ความนิยม ความรู้สึก ความคิดเห็นต่างๆ
ซึ่งต้องวิเคราะห์ด้วยความถี่ ซึ่งสามารถวิเคราะห์ด้วย SPSS ได้ดังนี้

เริ่มต้นจากการเปิดแฟมข้อมูลที่มีอยู่แล้ว เช่น ในตัวอย่างนี้ใช้
้
แฟมข้อมูล ที่ชื่อแฟมว่า แบบฝึกหัดดรวิชิต เมื่อเปิดแฟมข้อมูลแล้วให้ไปที่เมนู
้
้
้
Analyze/Descriptive/Frequency หน้าจอจะปรากฏรูปดังรูปที่ 3.1

51





















































รูปที่ 3.1

52





จากรูปที่ 3.1 ให้ดับเบิ้ลคลิกตัวแปรที่ Display Variable ต้องการจะ
หาความถี่ ตัวแปรที่ถูกดับเบิ้ลคลิกจะย้ายมาอยู่ทางด้านขวามือ ในตัวอย่างนี้

ตัวแปรที่ต้องการจะวิเคราะห์ คือ ตัวแปรที่ชื่อ เพศ การศึกษา และ
สถานภาพ เมื่อเลือกตัวแปรเสร็จให้คลิกที่คําว่า Statistics … หน้าจอจะขึ้น

รูปที่ 3.2





























รูปที่ 3.2

53





ไดอะล็อกบ๊อกซ์ของ Frequencies : Statistics แบ่งเป็นส่วนต่างๆ ดังนี้


Percentile Values
เป็นส่วนที่ใช้กําหนดการแสดงค่าของข้อมูล ที่เกี่ยวกับการแบ่งกลุ่ม

ด้วยค่าแสดงตําแหน่ง เช่น เปอร์เซ็นไทล์ ควอไทล์ และ n ไทล์โดยมีเช็คบ๊

อกซ์ต่างๆ ให้เลือกดังนี้

 Quartiles ให้แสดงข้อมูลที่ตรงกับเปอร์เซ็นไทล์ ต่อไปนี้คือ P
25
P และ P
75
50
 Cut points for n Equal Groups

 Percentile(S) ให้แสดงข้อมูลที่ตรงกับตําแหน่งเปอร์เซ็นไทล์ที่

ระบุซึ่งผู้ใช้สามารถระบุได้ตั้งแต่ P ถึง P โดย
1
99
ิ่
ผู้ใช้สามารถเปลี่ยนแปลงแก้ไขเพมเติมได้โดยใช้ปุ่ม Add
Change หรือ Remove


Dispersion

เป็นส่วนที่ใช้ก าหนดให้โปรแกรมแสดงค่าที่เกี่ยวกับการวดการ
ั
กระจายของข้อมูลโดยมีเช็คบ๊อกซ์ให้เลือกดังนี้

 Std. Deviation ให้แสดงค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

 Variance ให้แสดงค่าความแปรปรวน

 Range ให้แสดงค่าพิสัย

54





 Minimum ให้แสดงค่าต่ําสุด

 Maximum ให้แสดงค่าสูงสุด

 S.E. Mean ให้แสดงค่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐาน


Values are Group Midpoint

ํ
เป็นส่วนที่ใช้ให้โปรแกรมนําค่ากึ่งกลางของข้อมูลไปใช้ในการคานวณ
ค่าเปอร์เซ็นไทล์ และมัธยฐาน


Distribution

เป็นส่วนที่ใช้กําหนดโปรแกรมแสดงค่าที่เกี่ยวกับการวัดการแจกแจง

ของข้อมูล โดยมีเช็คบ๊อกซ์ให้เลือกดังนี้

 Skewness ให้แสดงค่าที่ใช้วัดความเป็นโค้งปกติของข้อมูล

 Kurtosis ให้แสดงค่าที่ใช้วัดการแจกแจงของโค้งปกติ


Central Tendency

เป็นส่วนที่ใช้กําหนดให้โปรแกรมแสดงค่าที่ใช้วัดแนวโน้มสู่ส่วนกลาง
โดยมีเช็คบ๊อกซ์ให้เลือกดังนี้

 Mean ให้แสดงค่าเฉลี่ย

 Median ให้แสดงค่ามัธยฐาน

 Mode ให้แสดงค่าฐานนิยม

55





 Sum ให้แสดงค่าผลรวม


ซึ่งถ้าข้อมูลเป็นเชิงคุณภาพค่าต่างๆ เหล่านี้มักจะไม่ถูกเลือกใช้

ยกเว้นกรณีที่ข้อมูลเป็นเชิงคุณภาพระดับ Ordinal Scale เช่น ระดับ
ความชอบที่กําหนดเป็น 5 4 3 2 1 ซึ่งเราอนุโลมให้ใช้สถิติเช่นเดียวกับ

ข้อมูลเชิงปริมาณที่มีระดับ Interval Scale สถิติเหล่านี้จึงเลือกใช้ ค่าเฉลี่ย

ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ค่าสูงสุด ค่าต่ําสุด ฯลฯ สําหรับตัวอย่างในข้อนี้เราจะ
ไม่เลือก เพราะเป็นข้อมูลเชิงคุณภาพที่ไม่ควรหาค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบน

มาตรฐาน ให้คลิกที่คําว่า Continue… หน้าจอจะกลับเป็นรูปที่ 2.1 ถ้าเรา
คลิกที่คําว่า Charts…หน้าจอจะปรากฏดังรูปที่ 3.3



















รูปที่ 3.3

จากรูปเป็นคําสั่งให้โปรแกรมแสดงชาร์ตในรูปแบบต่างๆ ตามที่ผู้ใช้

เลือก ซึ่งจะมีไดอะล็อกบ๊อกซ์ที่เป็นส่วนต่างๆ ดังนี้

56





Chart Type
 None ให้ยกเลิกการแสดงชาร์ต

 Bar chart (S) ให้แสดงชาร์ตแบบบาร์
 Pie charts ให้แสดงชาร์ตแบบวงกลม

 Histogram (S) ให้แสดงชาร์ตแบบฮตโตแกรมซึ่งสามารถ
ิ
เลือกให้แสดงโค้งปกติ

ประกอบฮิตโตแกรมด้วยการเช็คบ๊อกซ์ของ  With Normal Curve
Chart Value

 Frequency ให้แสดง Label ของชาร์ตเป็นจํานวนหรือ
ความถี่

 Percentages ให้ แ ส ด ง Label ข อ ง ช า ร์ ต เป็ น

Percentages


เมื่อเราเลือกเสร็จแล้วให้คลิกที่คําว่า Continue… หน้าจอจะกลับไป

ที่รูป 3.1 สําหรับในตัวอย่างนี้ต้องการให้โชว์ Pie Charts ให้คลิกในเช็คบ๊อกซ์
เสร็จแล้วคลิก Continue… ถ้าคลิกที่คําว่า Format…หน้าจอจะปรากฏดังรูป

ที่ 3.4

57






















รูปที่ 3.4


Order by

เป็นส่วนที่ให้ผู้ใช้เลือกการแสดงตารางแจกแจงความถี่เรียงตามลําดับ
โดยกฎเกณฑ์ใดกฎเกณฑ์หนึ่งต่อไปนี้

 Ascending Values เรียงลําดับตามค่าของตัวแปรจากน้อยไปมาก

 Descending Values เรียงลําดับตามค่าของตัวแปรจากมากไปน้อย
 Ascending Counts เรียงลําดับตามจํานวนความถี่จากน้อยไปมาก

 Descending Counts เรียงลําดับตามจํานวนความถี่จากมากไปน้อย


เสร็จแล้วคลิก Continue… หน้าจอจะปรากฏรูปที่ 3.1 ให้คลิกคําว่า

OK โปรแกรม SPSS จะทําการประมวลผลตามคําสั่งที่เราเลือกและให้ผลจาก
การประมวลใน Windows Output1 – SPSS Viewer ดังรูปที่ 3.5

58





1)Frequencies

Statistics

เพศ การศึกษา สถานภาพ

Valid 110 110 110
N
Missing 0 0 0
รูปที่ 3.5.a

จากรูปที่ 3.5 a แสดงจํานวนชุดข้อมูล (N) ที่ใช้ได้ (Valid) และ

จํานวนที่ใช้ไม่ได้ (Missing) ของแต่ละตัวแปรที่เราสั่ง ซึ่งจากตัวอย่าง ตัวแปร
ทั้ง 3 ได้แก่ เพศ การศึกษา และ สถานภาพ ข้อมูลที่นํามาวิเคราะห์ใช้ได้

จํานวน 110 ชุด ใช้ไม่ได้ 0 ชุด


2)Frequency Table

เพศ

Frequency Percent Valid Cumulative
Percent Percent

ชาย 56 50.9 50.9 50.9

Valid หญิง 54 49.1 49.1 100.0

Total 110 100.0 100.0

รูปที่ 3.5 b

59






จากรูปที่ 3.5 b จะพบว่า ในตารางมีคอลัมน์แสดง Frequency

(จํานวน) 1 คอลัมน์ มีคอลัมน์แสดงPercent 3 คอลัมน์ คือ Percent (ร้อยละ)
Valid Percent (ร้อยละคิดจากจํานวนที่ใช้ได้) และ Cumulative Percent

(ร้อยละสะสมคิดจากจํานวนที่ใช้ได้) ในกรณีที่ไม่มี Missing Percent และ

Valid Percent จะเท่ากันในการใช้เราจะเลือกใช้ตัวใดตัวหนึ่งเท่านั้นขึ้นอยู่
กับผู้วิจัยว่าให้ความสําคัญกับข้อมูล Missing หรือไม่ ถ้าไม่ให้ความสําคัญคิด

เฉพาะจํานวนข้อมูลที่ใช้ได้ก็จะใช้ คอลัมน์ Valid Percent แต่ถ้าให้

่
ความสําคัญต่อข้อมูล Missing ก็จะใช้คอลัมน์ Percent วิธีการอาน เช่น
“ตัวอย่างที่ใช้ศึกษาประกอบด้วย เพศชาย จํานวน 56 คน คิดเป็นร้อยละ 50.9

เพศหญิงจํานวน 54 คน คิดเป็นร้อยละ 49.1 รวมเป็น 110 คน คิดเป็นร้อยละ

100.0 เป็นต้น

การศึกษา
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

ต่ํากว่าปริญญาตรี 45 40.9 40.9 40.9
ปริญญาตรี 30 27.3 27.3 68.2
Valid ปริญญาโท 22 20.0 20.0 88.2

ปริญญาเอก 13 11.8 11.8 100.0
Total 110 100.0 100.0

รูปที่ 3.5 c

60





จากรูป 3.5 c เป็นตารางแสดงผลการวิเคราะห์หาความถี่ของระดับ
การศึกษาของตัวอย่างที่ใช้ในกรณีศึกษา ซึ่งพบว่า จบการศึกษาระดับต่ํากว่า

ปริญญาตรีร้อยละ 40.9 จบการศึกษาระดับปริญญาตรี ร้อยละ 27.3 จบ
การศึกษาระดับปริญญาโทร้อยละ 20.0 และจบการศึกษาระดับปริญญาเอก

ร้อยละ 11.8 เป็นต้น

การน าเสนอด้วย Pie Chart ให้คลิกคําว่า Pie Charts ในเช็คบ๊อกซ์
ในรูปที่ 3.3































รูปที่ 3.5 d

61





3.2. ค าสั่ง Descriptive


เป็นคําสั่งใช้กับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ เช่น อายุ เกรด รายได้
่
รายจ่าย เพื่อคํานวณคาสถิติเบื้องต้นของตัวแปร เช่น ค่าเฉลี่ย ค่าสูงสุด ต่ําสุด
ิ
ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ความแปรปรวน พสัย ฯลฯ ซึ่งผู้ใช้ควรจะเลือกตัว
แปรที่มีค่าต่อเนื่องกัน เช่น ในตัวอย่างการวิจัยเรื่องพฤติกรรมในการบริโภค
อาหารของคนกรุงเทพฯ ถ้าต้องการหาค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ื่
ค่าสูงสุด ค่าต่ําสุด พสัย ฯลฯ ของตัวแปรที่ชื่อ รายได้ ค่าอาหาร คชจอน f1
ิ
f2 f3 f4 และ f5 สามารถทําได้ตามขั้นตอนดังนี้ เริ่มต้นจากการเปิด
้
แฟมข้อมูลที่ชื่อ แบบฝึกหัดดรวิชิต (ถ้าแฟมข้อมูลเปิดอยู่แล้วก็สามารถ
้
ดําเนินการได้ทันที)


ขั้นที่ 1 เปิดไดอะล็อกซ์บ๊อกซ์ของ Descriptive ด้วยเมนูและคําสั่ง
ตามลําดับดังนี้ Analysis/Descriptive/Descriptive…หน้าจอจะปรากฏ ดัง

รูปที่ 3.6

62





























รูปที่ 3.6


ขั้นที่ 2 เลือกตัวแปรที่ต้องการคํานวณค่าสถิติมาไว้ในบ๊อกซ์ของ Variable

[S] ซึ่งในตัวอย่างนี้เลือกตัวแปรรายได้ ค่าอาหาร คชจอื่น f1 f2 f3 f4 และ f5


ื่
ขั้นที่ 3 คลิกที่คําว่า Option หน้าจอจะปรากฏรูปที่ 3.7 เพอให้เราเลือกค่า
ทางสถิติที่เราต้องการเพยงแต่เราคลิกไปที่เช็คบ๊อกซ์เท่านั้น ในตัวอย่างนี้เรา
ี
เลือก ค่าเฉลี่ย (Mean) ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Std. Deviation) พสัย
ิ
(Range) ค่าสูงสุด (Maximum) และค่าต่ําสุด (Minimum)

63





















รูปที่ 3.7

เมื่อเลือกเสร็จแล้วให้คลิกที่คําว่า Continue… หน้าจอจะกลับไปที่
รูป 3.6 ให้คลิกที่คําว่า OK ผลการวิเคราะห์จะแสดงใน Windows Output1-

SPSS Viewer ดังรูปที่ 3.8

Descriptive Statistics
N Range Minimum Maximum Mean Std. Variance
Deviation

จํานวนรายได้ต่อเดือน 110 45,900 3,000 48,900 19,843.73 10,218.003 104407594.237
รายจ่ายค่าอาหารต่อเดือน 110 8,800 1,000 9,800 4,993.18 2,181.078 4757100.792
รายจ่ายอื่นๆต่อเดือน 110 24,400 1,100 25,500 10,235.18 6,113.349 37373036.205
ราคา 110 4 1 5 4.16 1.146 1.312
บรรจุภัณฑ์ 110 4 1 5 4.04 1.125 1.265
ส่งเสริมการขายในการ 110 4 1 5 2.74 1.246 1.554
สถานที่ 110 4 1 5 3.49 1.297 1.683
การโฆษณา 110 4 1 5 3.55 1.216 1.480
Valid N (listwise) 110
รูปที่ 3.8

64






จากรูปที่ 3.8 เป็นผลการวิเคราะห์ที่ได้จากคําสั่งที่ผ่านมา ซึ่งพบว่า

ตัวแปรทุกตัว มีข้อมูลที่สมบูรณ์นํามาวิเคราะห์ได้ 110 ราย
รายได้ มีค่าพสัยเท่ากับ 45,900 ค่าสูงสุดเท่ากับ 48,900 ค่าต่ําสุด
ิ
เท่ากับ 3000 มีค่าเฉลี่ยเท่ากับ 19,843.73 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเท่ากับ

10,218.003 และมีค่าความแปรปรวนเท่ากับ 104407594.237 หรือ
(1.0x10 )
8
ื่
ส่วนตัวแปร อนๆ ก็สามารถแปรผลในทํานองเดียวกัน สําหรับการ
นําเสนอผลการวิเคราะห์ในการวิจัยทั่วๆ ไปนั้น มักจะเสนอเฉพาะค่าเฉลี่ย
และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเท่านั้น


การก าหนดรายละเอียดเพิ่มเติม

ส่วนอนๆ ในไดอะล็อกซ์บ๊อกซ์ของ Descriptive สามารถเลือกใช้ได้
ื่
ตามวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกันดังนี้

 ส่วนที่เป็นเช็คบ๊อกซ ์

Save Standardized Values as Variables
ใช้สั่งให้โปรแกรมคํานวณค่าคะแนนมาตรฐาน (Z-Score) ของตัว

แปรแต่ละตัวที่เลือกไว้แล้ว และเก็บค่าไว้ในตัวแปรใหม่โดยใช้ชื่อตามที่

โปรแกรมกําหนด แล้วนําไปบันทึกไว้ในวินโดวส์

Data Editor

Display Label

65





ให้แสดงข้อความขยายชื่อตัวแปรที่กําหนดไว้ล่วงหน้าแล้วไว้ใน
ผลลัพธ์ด้วย

Display Index

ให้แสดงดัชนีของผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น เรียงตามลําดับตัวอกษรของชื่อตัว
ั
แปร ซึ่งควรจะใช้เมื่อมีผล

ลัพธ์เกิดขึ้นหลายๆ หน้า

 Options…

ใช้สั่งให้โปรแกรมแสดงค่าสถิติเพมเติม และเลือกรูปแบบการแสดงผล
ิ่
ซึ่งจะมีไดอะล็อกบ๊อกซ์ของ Descriptive : Option ที่แบ่งเป็นส่วนๆ ดังนี้

 Std. Deviation ให้แสดงค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

 Variance ให้แสดงค่าความแปรปรวน

 Range ให้แสดงค่าพิสัย

 Minimum ให้แสดงค่าต่ําสุด

 Maximum ให้แสดงค่าสูงสุด

 S.E.Mean ให้แสดงค่าคลาดเคลื่อนมาตรฐาน

66





Distribution
เป็นส่วนที่กําหนดให้โปรแกรมแสดงค่า ที่เกี่ยวกับการวัดการแจกแจง

ของข้อมูล โดยมีเช็คบ๊อกซ์ต่างๆ ให้เลือกดังนี้

 Skewness ให้แสดงค่าที่ใช้วัดความเป็นโค้งปกติของข้อมูล

 Kurtosis ให้แสดงค่าที่ใช้วัดการแจกแจงของโค้งปกติ


Display Order

เป็นส่วนที่ให้ผู้ใช้เลือกการแสดงผลค่าสถิตเรียงตามลําดับโดย
กฎเกณฑ์ใดกฎเกณฑ์หนึ่งจากปุ่มทางเลือกต่อไปนี้

 Ascending Means เรียงลําดับตามค่าเฉลี่ยที่คํานวณได้จาก

น้อยไปมาก
 Descending Means เรียงลําดับตามค่าเฉลี่ยที่คํานวณได้จาก

มากไปน้อย
 Alphabetic เรียงลําดับตามตัวอักษรของชื่อตัวแปร

 Variable List เรียงลําดับตามตัวแปรที่เลือกมา

67





3.3 ค าสั่ง Explore


เป็นคําสั่งที่ใช้ในการตรวจสอบข้อมูลโดยวิธีการทางสถิติที่แตกต่างกัน
หลายวิธีเพอทําการเลือกข้อมูลที่ถูกต้องสมบูรณ์น่าเชื่อถือ นําไปวิเคราะห์
ื่
ต่อไป


ื่
การเรียกใช้คําสั่ง Explore เพอตรวจสอบข้อมูลโดยวิธีการทางสถิติ
สามารถทําได้โดยการดําเนินการตามลําดับดังนี้


ขั้นที่ 1 เปิดไดอะล็อกซ์บ๊อกซ์ของ Explore ด้วยเมนูและค าสั่งตามล าดับ

ดังนี้ Analysis Statistics/Descriptives/Explore…จะปรากฏไดอะล็อกซ์
บ๊อกซ์ของ Explore ดังรูปที่ 3.9




















รูปที่ 3.9

68





ขั้นที่ 2 เลือกตัวแปรที่ต้องการตรวจสอบค่ามาไว้ในบ๊อกซ์ของ
Dependent list จากตัวอย่างเลือกตัวแปร รายได้


ขั้นที่ 3 เลือกปุ่ม OK จะปรากฏผลลัพธ์ของค่าสถิติและกราฟ ที่

เรียกว่า Box Plot ในวินโดวส์ Output และวินโดวส์ Chart Editor


Case Processing Summary
Cases
Valid Missing Total

N Percent N Percent N Percent
จํานวนรายได้ต่อเดือน 110 100.0% 0 0.0% 110 100.0%


รูปที่ 3.9 a

69








Descriptives
Statistic Std. Error

Mean 19,843.73 974.248
95% Confidence Interval for Lower Bound 17,912.80
Mean Upper Bound 21,774.66

5% Trimmed Mean 19,535.45
Median 19,500.00
Variance 104407594.237

จํานวนรายได้ต่อเดือน Std. Deviation 10,218.003
Minimum 3,000
Maximum 48,900
Range 45,900
Interquartile Range 13,950

Skewness .411 .230
Kurtosis -.284 .457


รูปที่ 3.9 b

70






M-Estimators
Huber's M- Tukey's Biweight Hampel's M- Andrews' Wave d
b
Estimator a Estimator c
จํานวนรายได้ต่อเดือน 19,220.17 18,931.66 19,247.82 18,924.65

a. The weighting constant is 1.339.
b. The weighting constant is 4.685.
c. The weighting constants are 1.700, 3.400, and 8.500
d. The weighting constant is 1.340*pi.

รูปที่ 3.9 c
ื
จ ำนวนรำยได้ต่อเดอน Stem-and-Leaf Plot

Frequency Stem & Leaf

8.00 0 . 33333444
13.00 0 . 5666666779999
14.00 1 . 00112222333344
26.00 1 . 55555666777788888899999999
19.00 2 . 1111111222233334444
12.00 2 . 666667778999
6.00 3 . 112224
9.00 3 . 555599999
2.00 4 . 11
1.00 Extremes (>=48900)

Stem width: 10000
Each leaf: 1 case(s)
รูปที่ 3.9 d

71





จากรูปที่ 3.9 a จะแสดงจํานวนตัวอย่างที่ใช้ได้ 110 ชุด ใช้ไม่ได้ 0
ชุด (Case Processing Summary)

รูปที่ 3.9 b แสดงค่าสถิติพรรณนาของตัวแปรที่เราต้องการหา นั่นคือ
ค่าเฉลี่ย ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานช่วงความเชื่อมั่น 95% ของตัวแปร ฯลฯ

รูปที่ 3.9 c แสดงผลการทดสอบการแจกแจงของข้อมูลว่าเป็นแบบ

ปกติหรือไม่โดยใช้ Shapiro – Wilks (กรณีที่ข้อมูลมีจํานวนน้อยกว่า 50)
และ Kolmogorov – Smirnov Z (กรณีที่จํานวนข้อมูลมากกว่า 50) การ

แปรความหมายให้พจารณาที่ค่า Sig ถ้าค่า Sig มากกว่า ระดับนัยสําคัญที่
ิ
กําหนดไว้ จะสรุปได้ว่าข้อมูลมีการแจกแจงแบบปกติ
รูปที่ 3.9 d แสดงการกระจายของข้อมูลในรูป Stem-and-Leaf

ื่
Plot เพอประกอบการตัดสินใจว่าข้อมูลมีการแจกแจงแบบปกติหรือไม่และ
เพื่อพิจารณาค่าที่ผิดปกติ

72





การก าหนดรายละเอียดเพิ่มเติม
ส่วนอนๆ ในไดอะล็อกบ๊อกซ์ของ Explore สามารถเลือกให้ได้ตาม
ื่
วัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน ดังนี้
 Factor List

ใช้สําหรับกําหนดตัวแปรแบ่งกลุ่ม เพอตรวจสอบข้อมูลแยกตามกลุ่ม
ื่
ของตัวแปรที่ระบุในบ๊อกซ์นี้
 Label Cases by

ื่
ใช้สําหรับกําหนดตัวแปรที่มีค่าเป็นข้อความ เพอใช้เป็นค่าแสดง
ข้อความแทนลําดับที่ของชุดข้อมูลที่อยู่นอกช่วงข้อมูลที่ผ่านการตรวจสอบ
แล้ว (Outliners)

 Display

ใช้เลือกการแสดงผลลัพธ์จากปุ่มทางเลือกต่อไปนี้
Both ให้แสดงทั้งค่าสถิติและกราฟ

Statistics ให้แสดงเฉพาะค่าสถิติที่จําเป็นต้องใช้ในการ
ตรวจสอบข้อมูล

Plots ให้แสดงเฉพาะกราฟของ Box Plot
 Statistics…

ิ่
ใช้สั่งให้โปรแกรมแสดงค่าสถิติเพมเติมจากปกติ โดยจะมีไดอะล็อกบ๊อกซ์
ของ Explore : Statistics ซึ่งจะมีเช็คบ๊อกซ์ให้ผู้ใช้เลือกดังต่อไปนี้

 Descriptive
Confidence Interval for Mean : 95%

73





ให้แสดงค่าสถิติเบื้องต้นและเลือกกําหนดช่วงของความเชื่อมั่นของ
ค่าเฉลี่ย % ค่าสถิติเบื้องต้นที่จะแสดงมีดังต่อไปนี้

Mean, Median, Mode, 5% Trimmed Mean, Standard Error,
Variance, Standard Deviation, Minimum, Maximum, Rage,

Interquartile Range, Skewness and Standard Error, Kurtosis and

Standard Error

 M-Estimators


ให้แสดงค่าประมาณที่แตกต่างกัน 4 วิธี ดังต่อไปนี้ Huber’s, Andrew’s
ware, Hampel’s, Tukey’s


 Outliers

ให้แสดงค่าที่ไม่ได้อยู่ในช่วงของข้อมูลที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว โดยแสดง

ค่าที่น้อยและมากกว่าช่วงข้อมูลตรวจสอบอย่างละ 5 รวมทั้งหมด 10 ค่า


 Percentiles

ให้แสดงค่าที่ตรงกับตําแหน่งเปอร์เซ็นไทล์ที่ 5 10 25 50 75 90

และ 95

 Group Frequency Tables


ให้แสดงตารางแจกแจงความถี่สําหรับตัวที่มีค่าต่อเนื่อง โดยโปรแกรมจะ
จัดค่าตัวแปรไว้เป็นกลุ่มโดยอัตโนมัติ

74





 Plots…

ใช้กําหนดรายละเอียดต่างๆ เกี่ยวกับกราฟโดยประกอบด้วยส่วนต่างๆ ดังนี้

Boxplots


ใช้เลือกวิธีการแสดงกราฟของ Box Plot ในวินโดวส์ Chart ซึ่งจะมีผล
เฉพาะ กรณีที่มีการเลือก ตัวแปรในบ๊อกซ์ Dependent List มากกว่า 1 ตัว

แปรโดยมีปุ่มทางเลือกให้เลือกต่อไปนี้


Factor Levels Together ให้แสดงกราฟของBox Plot
สําหรับทุกตัวแปรที่มีการกําหนดไว้ในบ๊อกซ์ Dependent List โดยแสดง

กราฟแยกจากกัน
 Dependent Together ให้แสดงกราฟของ Box Plot สําหรับ

ทุกตัวแปรที่มีการกําหนดไว้ในบ๊อกซ์ Dependent List โดยแสดงกราฟไว้ใน
รูปเดียวกัน


None ให้ยกเลิกการแสดงกราฟ Box Plot



Descriptive

ให้สั่งให้โปรแกรมแสดงกราฟต่อไปนี้เพิ่มเติม


 Stem - and – Leaf

 Histogram

75







Normality Plots with Tests

ให้แสดงกราฟของความน่าจะเป็น (Normal Probability Plot &

Detrended Probability) และค่าสถิติที่เกี่ยวข้องดังนี้

Shapiro – Wilks และ Kolmogorov – Smirnov Z




Spread vs. Level with Levene Test


ให้แสดงกราฟที่เรียกว่า Spread Vs Level โดยมีปุ่มทางเลือกให้
เลือกการแสดงกราฟได้หลายลักษณะ ดังนี้


None
ยกเลิกการแสดงกราฟ Spread VS Level


Power Estimation
ให้แสดงกราฟ 2 แกน ของล็อกการิซึมธรรมชาติของมัธยฐานและ

ล็อกการิซึมธรรมชาติของอินเตอร์ควอไทล์

Report Values

ให้รวมค่าที่ไม่สมบูรณ์ของตัวแปรจากบ๊อกซ์ Factor List และจะ
ี่
แสดงค่าที่ไม่สมบูรณ์ในการแจกแจงความถแต่ไม่นําไปคํานวณค่าสถิติ

76





3.4 ค าสั่ง Crosstabs

เป็นคําสั่งที่ใช้ในการสร้างตารางแจกแจงความถี่ร่วมระหว่างตัวแปร

ตั้งแต่ 2 ตัวแปร ขึ้นไปนอกจากนี้ผู้ใช้ยังสามารถเลือกค่าสถิติที่เกี่ยวข้องกับ
ั
ข้อมูลระดับนามบัญญัติ (Nominal Scale) หรือระดับเรียงอนดับ (Ordinal
Scale)

การเรียกใช้ค าสั่ง Crosstabs


ื่
การเรียกใช้คําสั่ง Crosstabs เพอสร้างตารางแจกแจงความถี่ร่วม
และแสดงค่าสถิติที่เกี่ยวข้องสามารถทําได้โดยดําเนินการตามลําดับ ดังนี้


ี่
้
ขั้นที่ 1 หลังจากทเปิดแฟ้มขอมูลไว้แล้วเปิดไดอะล็อกบ๊อกซ์ของ Crosstabs
ด้วยเมนูและคําสั่งตามลําดับAnalysis/Descriptive Statistics/Crosstabs…
จะปรากฏไดอะล็อกบ๊อกซ์ของ Crosstabs ดังนี้





















รูปที่ 3.10

77





ขั้นที่ 2 จากรูปที่ 3.10 ให้เราเลือกตัวแปร 2 ตัว ที่ต้องการศึกษาการแจก
ี
แจงร่วมโดยให้ตัวหนึ่งอยู่ในบ๊อกซ์ของ Row (s) และอกตัวหนึ่งอยู่ใน
Column (s) เช่น ในตัวอย่างนี้เลือกตัวแปรที่ชื่อ เพศ ให้อยู่ใน Row และตัว
แปรชื่อ การศึกษา ใน Column


ขั้นที่ 3 คลิกที่คําว่า OK จะปรากฏผลลัพธ์ในวินโดวส์ Out Put ดังรูปที่
3.11



เพศ * การศึกษา Crosstabulation
Count

การศึกษา Total

ต่ํากว่า ปริญญา ปริญญา ปริญญา
ปริญญาตรี ตรี โท เอก

ชาย 21 16 10 9 56
เพศ
หญิง 24 14 12 4 54

Total 45 30 22 13 110



รูปที่ 3.11


จากรูปที่ 3.11 แสดงผลของการสั่งการแจกแจงร่วมของตัวแปรเพศ
ซึ่งจําแนกเป็นชายจํานวน 56 คน และหญิงจํานวน 54 คน ร่วมกับระดับ

การศึกษา เช่น เพศชายที่มีระดับการศึกษาต่ํากว่าปริญญาตรี 21 คน

78





ปริญญาตรี 16 คน ปริญญาโท 10 คนและ ปริญญาเอก 9 คน ฯลฯ ซึ่งเรา
ี
ิ่
สามารถหารายละเอยดเพมเติมได้หลายประการ เช่น ต้องการหาร้อยละ ตาม
ั
แนวแถว ตามแนวคอลัมน์หรือร้อยละจากทั้งหมด การศึกษาความสัมพนธ์
เช่น หาค่าไคสแควร์ เป็นต้น




การก าหนดรายละเอียดเพิ่มเติม


ื่
ส่วนอนๆ ในไดอะล็อกบ๊อกซ์ของ Cross Tabs สามารถเลือกใช้ได้
ตามวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกันดังนี้


 Layers

ี่
ิ่
์
ใช้กําหนดตัวแปรเพมจากทเลือกไว้ในบ๊อกซ Row (s) และ Column
(s) เป็นตัวแปรตัวที่ 3, 4, 5, ... เพอสร้างตารางแจกแจงความถี่แบบหลายทาง
ื่
ิ่
(มากกว่า 2 ทาง) ซึ่งเรียกตัวแปรที่เพมขึ้นนี้ว่า Layer เช่น 2, 3, ... การกําหนด
Layer เพิ่มขึ้นสามารถดําเนินการได้ตามลําดับต่อไปนี้

 เลือกตัวแปรมาไว้ในบ๊อกซ์ได้ Layer 1 of 1 ซึ่งตัวแปรที่ถูกเลือก

จะเรียกว่า Layer ที่ 1

 ถ้าต้องการเลือกตัวแปรที่จะเป็น Layer ต่อไปให้เลือกคลิก Next

และดําเนินการเลือกตัวแปรมาไว้ในบ๊อกซ์ของ Layer เช่นเดิม
จนกระทั่งครบตามที่ผู้ใช้ต้องการ

79





 การยกเลิกตัวแปรที่ Layer สามารถทําได้โดยเลือกคลิก
Previous จะปรากฏรายชื่อตัวแปรที่ถูกกําหนดเป็น Layer ให้ผู้ใช้

เลือกเพอยกเลิกโดยทําการย้ายตัวแปรนั้นกลับไปไว้ในบ๊อกซ์รายชื่อ
ื่
ตัวแปรการกําหนดตัวแปร Layer สามารถกําหนดได้ถึง 8 Layer


 Suppress Tables

ใช้กําหนด/ยกเลิก ตารางแจกแจงความถี่ ซึ่งจะใช้ในกรณีที่ต้องการให้

โปรแกรมแสดงเฉพาะค่าสถิติ

 Statistics…


ิ่
ใช้สั่งให้โปรแกรมแสดงค่าสถิติเพมเติมโดยจะมีไดอะล็อกบ๊อกซ์ของ
Crosstabs : Statistics ที่ประกอบไปด้วยส่วนต่างๆ ดังนี้


 Chi – Square ให้แสดงค่าไคสแควร์และค่าสถิติต่างๆ ดังนี้

Pearson Chi-Square


Likelihood-Ratio Chi-Square

Mentel-Haenszel Linear Association Chi-Square

Fisher สําหรับตาราง 2 x 2 และแต่ละช่องมีความถี่ไม่น้อยกว่า 5


Yates’ Corrected Chi-Square สําหรับตาราง 2 x 2

80





 Correlation ให้แสดงค่าสัมประสิทธิ์ของ Pearson’s และ Spearman’s

 Kappa ให้แสดงค่าสัมประสิทธิ์ของ Cohen’s Kappa


 Risk ให้แสดงค่าอัตราส่วนสัมพันธ์ของ Risk

Nominal Data ให้แสดงค่าสถิติต่อไปนี้สําหรับข้อมูลระดับนามบัญญัติ

Contingency Coefficient
Phi and Cram_r’s V

Lambda
Uncertainty Coefficient

Ordinal Data ให้แสดงค่าสถิติต่อไปนี้สําหรับข้อมูลระดับเรียงลําดับ

Gamma
Somers’d

Kendall’s Tau_b
Kendall’s Tau_c

Nominal by Interval ให้แสดงค่าสถิติต่อไปนี้สําหรับข้อมูลในตารางที่ตัว

แปรตัวหนึ่งเป็นข้อมูลระดับนามบัญญัติและตัวแปรอื่นๆ เป็นระดับช่วง
Eta

81





 Cell…
ิ่
ใช้สั่งให้โปรแกรมแสดงค่าต่างๆ เพมเติมในแต่ละช่อง (Cell) ซึ่งโดยปกติ
โปรแกรมจะแสดงเฉพาะจํานวน (ความถี่) เมื่อผู้ใช้เลือกปุ่ม Cell…
จะมีไดอะล็อกบ๊อกซ์ของ Crosstabs : Cell ที่ประกอบไปด้วยส่วนต่างๆ

ดังนี้

Counts ให้แสดงความถี่ (จํานวน) ได้ 2 ชนิด ดังนี้

 Observed ให้แสดงความถี่ที่นับได้จากข้อมูลหรือความถี่สังเกต

 Expected ให้แสดงความถี่ที่คาดหวังหรือที่ได้จากการคํานวณ


Percentages ให้แสดงค่าสถิติต่อไปนี้สําหรับข้อมูลระดับนามบัญญัติ

 Row ให้แสดงร้อยละของความถี่จากยอดรวมในแต่ละแถว

 Column ให้แสดงร้อยละของความถี่จากยอดรวมในแต่ละคอลัมน์

 Total ให้แสดงร้อยละของความถี่จากยอดรวมทั้งหมด


Residuals ให้แสดงค่าผลต่างระหว่างความถี่ที่ได้จากค่าสังเกตกับ

ความถี่ที่ได้คํานวณ โดยสามารถให้แสดงค่าผลต่างในรูปแบบต่างๆ ดังนี้
 Unstandardized ให้แสดงค่าผลต่างในรูปปกติ

 Standardized ให้แสดงค่าผลต่างในรูปคะแนนมาตรฐาน

 Adj. Standardized ให้แสดงค่าผลต่างในรูปคะแนนมาตรฐาน ที่มีการ

ปรับปรุงแล้ว

82





 Format…
ใช้สั่งให้โปรแกรมเลือกแสดงผลของตารางแจกแจงความถี่ ในลักษณะ

ต่างๆ ซึ่งจะมีไดอะล็อกบ๊อกซ์
ของ Crosstabs ; Table Format ที่ประกอบได้ด้วยส่วนต่างๆ ดังนี้

Labels เป็นส่วนที่ให้ผู้ใช้เลือกการแสดงข้อความต่างๆ ดังนี้

 Variable and value ให้แสดงทั้งข้อความขยายชื่อตัวแปรและ
ข้อความอธิบายค่าตัวแปร

 Variable only ให้แสดงเฉพาะข้อความขยายชื่อตัวแปร

 None ให้ยกเลิกการแสดงข้อความทั้งสอง


Row Order

เป็นส่วนที่ให้ผู้เลือกการแสดงค่าของตัวแปรในด้านแถวแบบเรียงลําดับ
์
โดยกฎเกณฑใดกฎเกณฑ์หนึ่ง
 Ascending เรียงตามลําดับค่าของตัวแปรจากน้อยไปมาก
 Descending เรียงตามลําดับค่าของตัวแปรจากมากไปน้อยเช็คบ๊อกซ์

อื่นๆ

 Boxes Around Cellsให้แสดงกรอบล้อมรอบช่องต่างๆ ของตาราง

 Index of Tables ให้แสดงดัชนีของตารางที่เกิดขึ้น

83





ตัวอย่างเช่น ต้องการศึกษาการแจกแจงร่วมของเพศและปริมาณกาแฟที่ดื่ม
ต่อวันโดยให้แสดง % หรือร้อยละตามแถวและคอลัมน์ หลังจากที่เราเลือกตัว

แปร 2 ตัว ที่ชื่อ Sex ให้อยู่ใน Row และตัวแปรชื่อ จํานวน_ว ใน Column
แล้ว ให้คลิกที่คําว่า Cells… หน้าจอจะปรากฏรูปที่ 3.12























รูปที่ 3.12


จากรูปที่ 3.12 ให้เลือก Row Column และ Total ในเช็คบ๊อกซ์

แล้วคลิกที่คําว่า Continue…หน้าจอจะกลับไปดังรูปที่ 3.10 คลิกที่คําว่า OK
จะปรากฏผลลัพธ์ในวินโดวส์ Out Put ดังรูปที่ 3.13

84






เพศ * การศกษา Crosstabulation
ึ
การศึกษา Total
ต่ํากว่าปริญญา ปริญญาตรี ปริญญาโท ปริญญาเอก
ตรี

Count 21 16 10 9 56
% within เพศ 37.5% 28.6% 17.9% 16.1% 100.0%
ชาย
% within การศึกษา 46.7% 53.3% 45.5% 69.2% 50.9%
% of Total 19.1% 14.5% 9.1% 8.2% 50.9%
เพศ
Count 24 14 12 4 54

% within เพศ 44.4% 25.9% 22.2% 7.4% 100.0%
หญิง
% within การศึกษา 53.3% 46.7% 54.5% 30.8% 49.1%
% of Total 21.8% 12.7% 10.9% 3.6% 49.1%
Count 45 30 22 13 110

% within เพศ 40.9% 27.3% 20.0% 11.8% 100.0%
Total
% within การศึกษา 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%
% of Total 40.9% 27.3% 20.0% 11.8% 100.0%


รูปที่ 3.13

จากตารางจะพบว่า โปรแกรมจะคํานวณร้อยละมาให้ตามที่เรา

ต้องการทั้งตามแนวแถว คอลัมน์และในภาพรวม ซึ่งหน้าที่ของเราก็คือ อาน
่
ร้อยละที่ได้ วิธีการอาน เช่น ผู้ชายร้อยละ 37.5 จบการศึกษาระดับต่ํากว่า
่
ปริญญาตรี ส่วนผู้หญิงร้อยละ 44.4 การศึกษาระดับต่ํากว่าปริญญาตรี เป็น

ต้น

85





ส่วนการวิเคราะห์ความสัมพนธ์ของตารางแจกแจง 2 ทาง จะกล่าว
ั
ต่อไปในบทที่ 3 สําหรับตัวอย่าง

การสร้างตารางแจกแจง 3 ทาง เช่น ต้องการศึกษาการแจกแจงร่วม
ของตัวแปร เพศ ระดับการศึกษา และตัวแปร สถานภาพ ใช้คําสั่งดังรูปที่

3.14 และได้ผลการวิเคราะห์ดังตารางในรูปที่ 3.15






















รูปที่ 3.14

86






เพศ * การศึกษา * สถานภาพ Crosstabulation
Count

สถานภาพ การศึกษา Total
ต่ํากว่าปริญญาตรี ปริญญาตรี ปริญญาโท ปริญญาเอก

ชาย 14 9 7 4 34
เพศ
โสด หญิง 13 10 5 3 31
Total 27 19 12 7 65
ชาย 7 5 3 5 20
เพศ
สมรส หญิง 8 4 6 1 19
Total 15 9 9 6 39
ชาย 0 2 0 2
เพศ
หม้าย หญิง 3 0 1 4
Total 3 2 1 6
ชาย 21 16 10 9 56
เพศ
Total หญิง 24 14 12 4 54

Total 45 30 22 13 110

รูปที่ 3.15

จากรูปที่ 3.15 พบว่า เป็นการแจกแจงร่วมของตัวแปร 3 ตัว ซึ่งส่วน
ใหญ่ไม่ค่อยมีการใช้มากนักเนื่องจากการอ่านลําบากนิยมใช้สองตัวแปรเท่านั้น

87





3.5. การเรียกใช้ค าสั่ง Multiple Response


เป็นคําสั่งที่ใช้ในการสร้างตารางแจกแจงความถี่ของคําถามที่สามารถ
ตอบได้มากกว่า 1 คําตอบ เช่น คําถามดังตัวอย่างในบทที่ 1 เรื่องอาหาร


ข้อที่ 9 อาหารที่ชอบรับประทาน (เลือกให้มากกว่า 1 ข้อ)

 1. อาหารไทยภาคกลาง  2. อาหารไทยภาคอีสาน
 3. อาหารไทยภาคใต้  4. อาหารจีน

 5. อาหารญี่ปุ่น  6. อาหารตะวันตก

ผู้ตอบสามารถจะตอบได้ตั้งแต่ข้อเดียวจนถึง 6 ข้อ ในการสร้าง
ตารางแจกแจงความถี่เราจะคํานวณร้อยละจากผู้ที่ตอบในแต่ละข้อหารด้วย

ั
จํานวนที่ตอบทั้ง 6 ข้อ หรืออาจจะใช้กับคําถามประเภทให้จัดอนดับก็ได้ เช่น
ตอนที่สาม



ื้
ตอนที่ 3 ในการเลือกซออาหารปรุงสําเร็จท่านใช้ปัจจัยใดต่อไปนี้เป็นเหตุผล
ในการตัดสินใจ (ให้ใส่ตัวเลขด้านหน้าข้อเรียงลําดับจากมากที่สุดไปถึงน้อย

ที่สุดโดย 1 หมายถึงมากที่สุด)

……………………..ความสะอาด
……………………..ราคา

……………………..รสชาติ

……………………..ความสะดวก

88






การเรียกใช้ค าสั่ง Multiple Response การจะใช้คําสั่งนี้จะต้องดําเนินการ

2 ขั้นตอน คือ

1. Define Sets เพื่อสร้างตัวแปร Set


2. หาความถี่หรือ Crosstabs ตัวแปร Set ทําได้ดังนี้

้
ขั้นที่ 1 หลังจากที่เปิดแฟมข้อมูลไว้แล้วเปิดไดอะล็อกบ๊อกซ์ของ Multiple
Response ด้วยเมนูและคําสั่งตามลําดับ

Analysis/Multiple Response/Define Sets

จะปรากฏไดอะล็อกบ๊อกซ์ ดังนี้


เลือกตัวแปรในข้อคําถามที่ให้เลือกตอบได้มากกว่า 1 คําตอบ ในที่นี้
คือ V1 ถึง V6 ไว้ใน Variable in Set กําหนดค่าใน Variables are Coded

as ในที่นี้ตอนลงรหัสเราใช้

1 = เลือก และ


0 = ไม่เลือก

ํ
เราจึงต้องกาหนดรหัสเป็น 1 ใน Dichotomies Counted Value =
1 ตั้งชื่อตัวแปรใหม่ แล้วคลิก Add จะได้ผลดังรูปที่ 3.16

89















































รูปที่ 3.16

จากรูปเมื่อได้ตัวแปรใหม่ใน Mult Response Sets แล้วคลิกซ์ Close

90





ขั้นที่ 2 เปิดไดอะล็อกบ๊อกซ์ของ Multiple Response ด้วยเมนูและคําสั่ง
ต าม ลํ าดั บ Analysis/Multiple Response/Frequency จ ะ ป ร าก ฏ

ไดอะล็อกบ๊อกซ์





















รูปที่ 3.17

จากรูปที่ 3.17 ให้เลือกตัวแปรที่ต้องการจะวิเคราะห์แจกแจงความถี่

แล้วคลิก OK จะได้ดังรูปที่ 3.18

91






$food Frequencies
Responses Percent of

N Percent Cases
อาหารที่ชอบ-ไทยภาคกลาง 107 19.7% 97.3%

อาหารที่ชอบ-ไทยภาคอีสาน 71 13.1% 64.5%
อาหารที่ชอบ-ไทยภาคใต้ 95 17.5% 86.4%
a
$food
อาหารจีน 98 18.0% 89.1%
อาหารญี่ปุ่น 89 16.4% 80.9%

อาหารตะวันตก 84 15.4% 76.4%
Total 544 100.0% 494.5%

a. Dichotomy group tabulated at value 1.
รูปที่ 3.18

จากรูปที่ 3.18 จากรูปผลรวมของความถี่ทั้งหมดเท่ากับ 544 ซึ่ง
มากกว่า จํานวน Case ทั้งหมด (110 Case) เป็นผลมาจากการนับซ้ํา กรณีที่

บางคนชอบอาหารมากกว่า 1 ประเภท การคํานวณร้อยละจึงคิดจากความถี่

รวมหรือ Total responses การอ่านผลทําได้ดังนี้
การวิเคราะห์พบว่า มีคนชอบอาหารภาคกลางจํานวน 107 คน คิด

ี
เป็นร้อยละ 19.7 มีคนชอบอาหารภาคอสานจํานวน 71 คน คิดเป็นร้อยละ
13.1 เป็นต้น

92





สําหรับกรณีให้เรียงลําดับสามารถทําได้โดยผู้วิจัยจะต้องกําหนดว่าจะ
พิจารณาจากลําดับที่เท่าใด เช่น จะเลือกพิจารณาเฉพาะลําดับที่ 1 ของปัจจัย

ความสะอาด ราคา รสชาติ และความสะดวก ทําได้ดังนี้
้
ขั้นที่ 1 หลังจากที่เปิดแฟมข้อมูลไว้แล้วเปิดไดอะล็อกบ๊อกซ์ของ Multiple
Response ด้วยเมนูและคําสั่งตามลําดับ

Analysis/Multiple Response/Define Sets


จะปรากฏไดอะล็อกบ๊อกซ์ ดังนี้

เลือกตัวแปรในข้อคําถามที่ให้จัดลําดับ ในที่นี้ คือ d1 ถึง d4 ไว้ใน

Variable in Set กําหนด ค่าใน Variables are Coded as ในที่นี้ตอนลง
ั
รหัสเราใช้ 1 = เลือกอนดับที่ 1 และ 2 3 4 = เลือกเป็นอนดับที่ 2 3 และ 4
ั
ํ
ตามลําดับ เราจึงต้องกาหนดรหัสเป็น 1 ใน Dichotomies Counted Value
= 1 ตั้งชื่อตัวแปรใหม่ แล้วคลิก Add จะได้ผลดังรูปที่ 3.19

















รูปที่ 3.19

93






จากรูปเมื่อได้ตัวแปรใหม่ใน Mult Response Sets ชื่อ $range แล้วคลิก

Close
ขั้นที่ 2 เปิดไดอะล็อกบ๊อกซ์ของ Multiple Response ด้วยเมนูและคําสั่ง

ต าม ลํ าดั บ Analysis/Multiple Response/Frequency จ ะป ราก ฏ

ไดอะล็อกบ๊อกซ์ ดังรูปที่ 3.20

































รูปที่ 3.20

จากรูปเมื่อ คลิก OK แล้วจะได้ผลการวิเคราะห์ดังรูปที่ 3.21

94






$range Frequencies

Responses Percent of
N Percent Cases

ความสะอาด 31 28.2% 28.2%

ราคา 32 29.1% 29.1%
a
$range
รสชาติ 25 22.7% 22.7%
ความสะดวก 22 20.0% 20.0%
Total 110 100.0% 100.0%

a. Dichotomy group tabulated at value 1.

รูปที่ 3.21

จากรูปที่ 3.21 ผลการวิเคราะห์อ่านเหมือนกับรูปที่ 3.18


การสร้างตาราง Crosstabs กรณี Multiple Response ทําได้โดย
การสร้างตัวแปรที่ต้องการจะสร้างตาราง Crosstabs Multi Response Set

แล้วเลือกคําสั่ง เปิดไดอะล็อกบ๊อกซ์ของ Multiple Response ด้วยเมนูและ

คําสั่งตามลําดับ Analysis/Multiple Response/Crosstabs จะปรากฏ
ไดอะล็อกบ๊อกซ์ ดังรูปที่ 3.22

95




























รูปที่ 3.22
จากรูปให้เลือกตัวแปรไปไว้ Row (s) และ Column (s) แล้วเลือก

Options ในที่นี้สมมติเลือกตัวแปร เพศ ใน Row เมื่อเลือกตัวแปรที่ไม่ใช่
Mult Response Sets แล้ว จะต้อง Define Ranges ว่าต้องการทั้งหมดทุก

ค่าหรือต้องการบางช่วงในที่นี้เลือกทั้งชายและหญิง นั่นคือ นิยาม 1, 2

ต่อจากนั้นเลือกตัวแปร Food ใน Column จะได้ดังรูปที่ 3.23

96





































รูปที่ 3.23


ื่
จากรูปที่ 3.23 ให้เลือก Options เพอกําหนดร้อยละ พร้อมทั้งฐาน
ของการคิดร้อยละ ดังรูปที่ 3.24

97


























รูปที่ 3.24

จากรูปที่ 3.24 ให้เลือก Cell Percentages และ Percentages
Based on อะไร ในที่นี้จะเลือก Row และ Case เมื่อคลิก Continue และ

OK จะได้ผลดังรูปที่ 3.25

98






เพศ*$food Crosstabulation
$food a Total
อาหารท ี่ อาหารท ี่ อาหารท ี่ อาหาร อาหาร อาหาร
ชอบ-ไทย ชอบ-ไทย ชอบ-ไทย จีน ญี่ปุ่น ตะวันตก
ภาคกลาง ภาคอีสาน ภาคใต ้

Count 56 39 45 48 45 44 56
ชาย % within 100.0% 69.6% 80.4% 85.7% 80.4% 78.6%
เพศ
เพศ
Count 51 32 50 50 44 40 54
หญิง % within 94.4% 59.3% 92.6% 92.6% 81.5% 74.1%
เพศ
Total Count 107 71 95 98 89 84 110

Percentages and totals are based on respondents.
a. Dichotomy group tabulated at value 1.

รูปที่ 3.25
จากรูปที่ 3.25 แสดงตาราง Cross Tab ระหว่างตัวแปร Sex และ

Food อานค่าได้ดังนี้ จากรูป พบว่า ในจํานวนคนที่ชอบรับประทานอาหาร
่
ภาคกลาง เป็นเพศชายมากกว่าเพศหญิง เพศชายมีจํานวน 56 คนเพศหญิง มี
จํานวน 54 คน เป็นต้น

99





บทที่ 4


การทดสอบความสัมพันธ์



ในบทนี้จะกล่าวถึงการศึกษาความสัมพันธ์และการทดสอบ

สมมติฐานเกี่ยวกับความสัมพันธ์ทางสถิติที่ใช้กันในงานวิจัย ได้แก่ การ
ทดสอบความสัมพนธ์ระหว่างตัวแปร 2 ตัว ที่เป็นข้อมูลเชิงคุณภาพ และการ
ั
ั
ทดสอบความสัมพนธ์ระหว่างตัวแปร 2 ตัว ที่มีมาตรวัดสูงกว่านามบัญญัติ
โดยใช้โปรแกรมสําเร็จรูป SPSS for Windows


4.1. ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ั
การศึกษาความสัมพนธ์ของข้อมูลประเภทนี้ศึกษาได้โดยใช้สถิติ
ทดสอบที่เรียกว่า ไคสแควร์ การทดสอบความสัมพนธ์โดยใช้ไคสแควร์นั้น
ั
ประกอบด้วย 5 ขั้นตอน ดังนี้