เอกสารบรรยาย เรื่อง แนวทางการใช้สถิติเพื่อการวิจัยทางการศึกษาและการใช้คอมพิวเตอร์เพื่อการวิจัย
Download as PPTX, PDF1 like731 views
บรรยายให้นักศึกษาปริญญาโท สาขาบริหารการศึกษา มหาวิทยาลัยบูรพา วันที 24 เมษายน 2559
More Related Content
What's hot (20)
Viewers also liked (16)
Similar to เอกสารบรรยาย เรื่อง แนวทางการใช้สถิติเพื่อการวิจัยทางการศึกษาและการใช้คอมพิวเตอร์เพื่อการวิจัย (20)
เอกสารบรรยาย เรื่อง แนวทางการใช้สถิติเพื่อการวิจัยทางการศึกษาและการใช้คอมพิวเตอร์เพื่อการวิจัย
- 1. แนวทางการใช้สถิติเพื่อการวิจัยทางการศึกษาและ การใช้คอมพิวเตอร์เพื่อการวิจัย ชวนพบ เอี่ยวสานุรักษ์
- 3. แนวทางการใช้สถิติเพื่อการวิจัยทางการศึกษา • Basic concept • Frequency and percentage • Mean, Variance and Standard deviation • Simple correlation • t-Test
- 4. สถิติที่ใช้ในการวิจัยทางการศึกษา 1. ส ถิติบ ร ร ย า ย , ส ถิติพ ร ร ณ น า , ส ถิต พื้ น ฐ า น (Descriptive Statistic) ใช้อธิบายคุณลักษณะ เฉพาะกลุ่มที่ศึกษาเท่านั้น ไม่อ้างอิงผลสรุปที่ได้ไปสู่ ก ลุ่ ม อื่ น ๆ เ ช่ น ค ว า ม ถี่ ร้ อ ย ล ะ ค่ า เ ฉ ลี่ ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน เปอร์เซ็นต์ไทล์ ค่าความเบ้ ค่าความโด่ง สหสัมพันธ์ ฯลฯ 2. สถิติอ้างอิงหรือสถิติอนุมาน (Inferential Statistic) ใช้สรุปคุณลักษณะที่ได้จากการศึกษากลุ่มตัวอย่าง แล้วอ้างอิงผลที่ได้ไปสู่ประชากร คือ การประมาณค่า และการทดสอบสมมติฐาน
- 6. Frequency
- 7. Percentage
- 8. ค่าเฉลี่ยและค่าเบี่ยงเบนมาตราฐาน (Mean and Standard deviation)
- 9. Example You and your friends have just measured the heights of your dogs (in millimeters):
- 10. Example • The heights (at the shoulders) are: 600mm, 470mm, 170mm, 430mm and 300mm. • Find out the Mean, the Variance, and the Standard Deviation. • Your first step is to find the Mean: Answer:
- 11. Example Now we calculate each dog's difference from the Mean:
- 12. Example To calculate the Variance, take each difference, square it, and then average the result:
- 13. Example • So the Variance is 21,704 • And the Standard Deviation is just the square root of Variance, so:
- 14. Example
- 15. สหสัมพันธ์ (correlation) • หมายถึงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวแปร เช่น น้าหนัก กับ ส่วนสูง เจตคติต่อวิชาคณิตศาสตร์กับคะแนนวิชาคณิตศาสตร์ เป็นต้น น้าหนักตัว ส่วนสูง
- 18. ตัวอย่าง การบริโภคไอศกรีมมีความสัมพันธ์ทางสถิติกับจานวนผู้จมน้าตายใน ช่วงเวลาหนึ่ง ๆ คือตัวแปรสองตัวนี้มีสหสัมพันธ์เชิงบวกต่อกันและกัน ผู้ประเมินเหตุการณ์ อาจจะอธิบายค่าสหสัมพันธ์โดยอนุมานความเป็น เหตุผลของตัวแปรสองตัวว่า ไอศกรีมทาให้จมน้าตาย หรือเหตุการณ์จมน้า ตายทาให้มีการบริโภคไอศกรีม X Y
- 19. ตัวอย่าง คาอธิบายที่เป็นไปได้มากกว่าก็คือ ความสัมพันธ์ระหว่างการบริโภค ไอศกรีมกับการจมน้าตายเป็ นเรื่องเทียม แต่มีตัวแปรที่สามซึ่งเป็ น ตัวแปรสอดแทรก (เช่นฤดูกาล) ที่มีอิทธิพลต่อตัวแปรสองตัวแรก คือ ในช่วงฤดูร้อน อุณหภูมิที่สูงเพิ่มการบริโภคไอศกรีม และก็เพิ่มจานวนคนที่ ไปเล่นน้าแล้วจมน้าตายด้วย
- 21. ตัวแปรแทรกซ้อนหรือตัวแปรเกิน (extraneous variable) ตัวอย่างเช่น การวิจัยเชิงทดลองการจัดสายตรวจแต่ละประเภทว่ามีผลต่อ การป้ องกันอาชญากรรมต่างกันหรือไม่ ตัวแปรอิสระ คือประเภทสายตรวจ ได้แก่ สายตรวจเดินเท้า สายตรวจจักรยาน สายตรวจจักรยานยนต์ และสาย ตรวจรถยนต์ หากผู้วิจัยไม่ได้กาหนดพื้นที่การศึกษาเป็นพื้นที่เดียวกัน ตัวแปร แทรกซ้อนจะได้แก่ จานวนประชากร อาชีพของประชากร ความกว้างของพื้นที่ สภาพความเป็นเมือง จานวนแหล่งชุมชนแออัด เป็นต้น ซึ่งสิ่งเหล่านี้จะเป็นตัว แปรแทรกซ้อนให้สถิติคดีอาญาในพื้นที่แตกต่างกันได้ แม้ว่าจะจัดสายตรวจ ประเภทเดียวกันก็ตาม การออกแบบเพื่อทาการวิจัยประเภทนี้หากผู้วิจัย ต้องการทาการทดลองใน 4 พื้นที่ ผู้วิจัยต้องหาพื้นที่ซึ่งมีสภาพของตัวแปรแทรก ซ้อนต่างๆ ดังกล่าวข้างต้น ให้เหมือนกันมากที่สุด จึงจะสามารถควบคุมผลของ ตัวแปรแทรกซ้อนต่อตัวแปรตามให้เหมือนกันได้
- 22. ตัวแปรสอดแทรก (intervening variable) เป็นตัวแปรอีกชนิดหนึ่ง ที่จะมีอิทธิพลต่อตัวแปรตามคล้ายๆ กับตัวแปร แทรกซ้อน แต่มีลักษณะต่างกันตรงที่ว่าตัวแปรชนิดนี้ผู้วิจัยไม่สามารถ คาดการณ์ได้ว่า มีอะไรบ้างที่จะมีผลต่อตัวแปรตามและจะเกิดขึ้น เมื่อใด หรือแม้จะรู้ ก็ไม่สามารถควบคุมได้ เช่น นโยบายของ รัฐบาล ภาวะเศรษฐกิจ การเปลี่ยนแปลงทางการเมือง การเปลี่ยน โครงสร้างการบริหารงาน การปกครอง สิ่งเหล่านี้ไม่สามารถควบคุมได้หรือ ในด้านพฤติกรรมของบุคคล เช่น ความวิตกกังวล ภาวะสุขภาพ ความคับ ข้ อ ง ใ จ ก็ เ ป็ น ตั ว แ ป ร ที่ ไ ม่ ส า ม า ร ถ ค ว บ คุ ม ไ ด้ เ ช่ น กั น จากการแบ่งประเภทของตัวแปรทั้ง 4 ประเภท สามารถเขียนถึง ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระ ตัวแปรตาม ตัวแปรแทรกซ้อน
- 23. Variable
- 26. หลักการในการกาหนดตัวแปร • การศึกษาจาเป็นต้องมีทฤษฏี หลักการ แนวคิด หรือกฏธรรมชาติ เพื่อ บอกว่าตัวแปรใดเป็นตัวแปรต้นหรือตัวแปรอิสระ (Independent variable) ตัว แ ป ร ใ ด เ ป็ น ตัว แ ป ร ต า ม ( Dependent variable)
- 27. หลักการในการกาหนดตัวแปร • เพื่อเป็นกรอบแนวคิดในการวิจัย (conceptual framework) • เพื่อใช้ในการอภิปรายผลการวิจัย (research discussion)
- 28. สหสัมพันธ์ (correlation) • หมายถึงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวแปร เช่น น้าหนัก กับ ส่วนสูง เจตคติต่อวิชาคณิตศาสตร์กับคะแนนวิชาคณิตศาสตร์ เป็นต้น • ความสัมพันธ์มีสองลักษณะ คือ ความสัมพันธ์เชิงเส้นตรงและ ความสัมพันธ์เชิงเส้นโค้ง • ค่าที่แสดงถึงระดับหรือขนาดของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัว แปร ว่ามีความสัมพันธ์กันมากน้อยเพียงใด เรียกว่า สัมประสิทธิ์ สหสัมพันธ์ (correlation coefficient) ซึ่งมักเขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ r หรือสัญลักษณ์อื่นๆ ตามที่นักสถิติกาหนดขึ้น
- 29. สหสัมพันธ์ (correlation) • สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ จะมีค่าตั้งแต่ -1 ถึง +1 ( -1 ≤ r ≤ +1 ) สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์จึงบอกทั้งขนาดและทิศทางของความสัมพันธ์ เช่น r = 0.92 และ r = -0.92 จะมีขนาดของความสัมพันธ์เท่ากันแต่มี ทิศทางตรงกันข้าม
- 30. สหสัมพันธ์ (correlation) r = 0 แสดงว่าตัวแปรทั้งสองไม่มีความสัมพันธ์กันเลย < 0.3 แสดงว่าตัวแปรมีความสัมพันธ์กันน้อย 0.5 < < 0.8 แสดงว่าตัวแปรทั้งสองมีความสัมพันธ์กันในระดับปานกลาง > 0.8 แสดงว่าตัวแปรทั้งสองมีความสัมพันธ์กันในระดับสูง r = 1 แสดงว่าตัวแปรทั้งสองมีความสัมพันธ์กันเป็นบวกสมบูรณ์ r = -1 แสดงว่าตัวแปรทั้งสองมีความสัมพันธ์กันเป็นลบสมบูรณ์ r r r
- 32. ตัวอย่างจากวัตถุประสงค์การวิจัย • เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างภาวะผู้นาเพื่อการเปลี่ยนแปลงของ ผู้บริหารกับสุขภาพองค์การโดยรวม โรงเรียนประถมศึกษา สังกัด สานักงานคณะกรรมการประถมศึกษาแห่งชาติเขตการศึกษา 12 • เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างผลการปฏิรูปการศึกษากับการ เปลี่ยนแปลงประสิทธิผลของโรงเรียนอาชีวศึกษาเอกชนประเภทพานิช ยกรรม ในเขตการศึกษา 12
- 34. การทดสอบที (t-Test) • ข้อตกลงเบื้องต้น 1. ตัวอย่างแต่ละหน่วยต้องเป็นอิสระจากกัน 2. กลุ่มตัวอย่างได้มาจากการสุ่มจากประชากรที่มีการ แจกแจงเป็นโค้งปกติ 3. ไม่รู้ค่าความแปรปรวจของประชากร ถ้ารู้ค่าความ แปรปรวนของประชากรควรใช้การทดสอบซี (z- Test)
- 35. ตัวอย่างจากวัตถุประสงค์การวิจัย • เพื่อเปรียบเทียบผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของนักเรียนด้วยบทเรียน สาเร็จรูปเรื่อง.... • เพื่อเปรียบเทียบศักยภาพด้านเทคโนโลยีทางการศึกษาของครูผู้สอนใน โรงเรียนมัธยมศึกษานอกพื้นที่พัฒนาชายฝั่งภาคตะวันออก เขต การศึกษา 12 ตามเพศ • เพื่อเปรียบเทียบความพึงพอใจและความคาดหวังต่อบริการสารนิเทศ ของนักศึกษาที่สาขาวิทยบริการ มหาวิทยาลัยรามคาแหง
- 36. มาตราการวัด หมายถึง การวัดเป็นการกาหนดตัวเลขให้กับสิ่งที่ต้องการศึกษาภายใต้ กฎเกณฑ์ที่แน่นอน ผู้วิจัยจาเป็นจะต้องทราบคุณลักษณะของข้อมูลที่ถูก วัด เพื่อใช้ในการพิจารณาว่าจะเลือกใช้วิธีการทางสถิติใดจึงจะเหมาะสม ดังนั้นจึงควรทราบว่าข้อมูลที่ถูกวัดมานั้นอยู่ในมาตราการวัดระดับใด ซึ่ง มาตราการวัดแบ่งออกเป็น 4 ระดับคือ
- 37. มาตราการวัด (ต่อ) • ระดับที่ 1 มาตราการวัดระดับนามบัญญัติ (Nominal Scale) เป็นระดับที่ใช้ จาแนกความแตกต่างของสิ่งที่ต้องการวัดออกเป็นกลุ่ม ๆ โดยใช้ตัวเลข เช่น ตัวแปร เพศ แบ่งออกเป็นกลุ่มเพศชายและกลุ่มเพศหญิง ในการกาหนดตัวเลขอาจจะใช้เลข 1 แทนเพศชาย และเลข 2 แทนเพศหญิง ถือเป็นตัวเลขในระดับนามบัญญัติไม่ สามารถนามาบวก ลบ คูณ หาร หรือหาสัดส่วนได้ • ระดับที่ 2 มาตราการวัดระดับเรียงอันดับ (Ordinal Scales) เป็นระดับที่ใช้ สาหรับจัดอันดับที่หรือตาแหน่งของสิ่งที่ต้องการวัด ตัวเลขในมาตราการวัดระดับนี้ เป็นตัวเลขที่บอกความหมายในลักษณะมาก-น้อย สูง-ต่า เก่ง-อ่อน กว่ากัน เช่น ด.ช. ดาสอบได้ที่ 1 ด.ช.แดงสอบได้ที่ 2 ด.ญ.เขียวสอบได้ที่ 3 เป็นต้นตัวเลขอันดับที่ แตกต่างกันไม่สามารถบ่งบอกถึงปริมาณความแตกต่างได้ เช่น ไม่สามารถบอกได้ว่า ผู้ที่ประกวดร้องเพลงได้รางวัลที่ 1 มีความเก่งมากกว่าผู้ที่ได้รางวัลที่ 2 ในปริมาณ เท่าใด ตัวเลขในระดับนี้สามารถนามาบวกหรือลบ กันได้
- 38. มาตราการวัด (ต่อ) • ระดับที่ 3 มาตราการวัดระดับช่วง (Interval Scale) เป็นระดับที่สามารถกาหนดค่าตัวเลข โดยมีช่วงห่างระหว่างตัวเลขเท่า ๆ กัน สามารถนาตัวเลขมาเปรียบเทียบกันได้ว่าว่ามีปริมาณ มากน้อยเท่าใด แต่ไม่สามารถบอกได้ว่าเป็นกี่เท่าของกันและกัน เพราะมาตราการวัดระดับนี้ไม่ มี 0 (ศูนย์) แท้ มีแต่ 0 (ศูนย์) สมมติ เช่น นายวิชัยสอบได้ 0 คะแนน มิได้หมายความว่าเขาไม่มี ความรู้ เพียงแต่เขาไม่สามารถทาข้อสอบซึ่งเป็นตัวแทนของความรู้ทั้งหมดได้ หรือ อุณหภูมิ 0 องศา มิได้หมายความว่าจะไม่มีความร้อน เพียงแต่มีความร้อนเป็น 0 องศาเท่านั้น จุดที่ไม่มี ความร้อนอยู่เลยก็คือที่ -273 องศา ดังนั้นอุณหภูมิ 40 องศาจึงไม่สามารถบอกได้ว่ามีความร้อน เป็น 2 เท่าของอุณหภูมิ 20 องศา เป็นต้น ตัวเลขในระดับนี้สามารถนามาบวก ลบ คูณ หรือหาร กันได้ • ระดับที่ 4 มาตราการวัดระดับอัตราส่วน (Ratio Scale) เป็นระดับที่สามารถกาหนดค่า ตัวเลขให้กับสิ่งที่ต้องการวัด มี 0 (ศูนย์) แท้ เช่น น้าหนัก ความสูง อายุ เป็นต้น ระดับนี้สามารถ นาตัวเลขมาบวก ลบ คูณ หาร หรือหาอัตราส่วนกันได้ คือสามารถบอกได้ว่า ถนนสายหนึ่งยาว 50 กิโลเมตร ยาวเป็น 2 เท่าของถนนอีกสายหนึ่งที่ยาวเพียง 25 กิโลเมตร
- 39. การวิเคราะห์ความแปรปรวนชนิดทางเดียว Analysis of Variance (ANOVA) เป็นการหาความแตกต่างของค่าเฉลี่ยระหว่างกลุ่มตัวอย่างตั้งแต่ 2 กลุ่ม ขึ้นไป โดยตัวแปรตามจะมีเพียง 1 ตัวอยู่ในมาตราการวัดระดับ Interval หรือ Ratio Scale และตัวแปรอิสระตั้งแต่ 1 ตัวขึ้นไปอยู่ใน มาตราการวัดระดับ Nominal Scale • ถ้าวิเคราะห์กับตัวแปรอิสระ 1 ตัว เรียกว่า One-way ANOVA • ถ้าวิเคราะห์กับตัวแปรอิสระ 2 ตัว เรียกว่า Two-way ANOVA • ถ้าวิเคราะห์กับตัวแปรอิสระ 3 ตัว เรียกว่า Three-way ANOVA
- 40. การวิเคราะห์ความแปรปรวนร่วม Analysis of Covariance (ANCOVA) เป็นการหาความแตกต่างของค่าเฉลี่ยระหว่างกลุ่มตัวอย่างตั้งแต่ 2 กลุ่ม ขึ้นไป โดยตัวแปรตามจะมีเพียง 1 ตัวอยู่ในมาตราการวัดระดับ Interval หรือ Ratio Scale ตัวแปรอิสระตั้งแต่ 1 ตัวขึ้นไปอยู่ใน มาตราการวัดระดับ Nominal Scale และตัวแปรร่วมตั้งแต่ 1 ตัวขึ้น ไปอยู่ในมาตราการวัดระดับ Interval หรือ Ratio Scale • ถ้าวิเคราะห์กับตัวแปรอิสระ 1 ตัว เรียกว่า One-way ANCOVA • ถ้าวิเคราะห์กับตัวแปรอิสระ 2 ตัว เรียกว่า Two-way ANCOVA • ถ้ าวิเคราะห์กับตัวแปรอิสระ 3 ตัว เรียกว่า Three-way ANCOVA
- 41. ตัวอย่างจากวัตถุประสงค์การวิจัย ที่ใช้การวิเคราะห์แบบ One-way ANOVA • เพื่อเปรียบเทียบศักยภาพด้านเทคโนโลยีทางการศึกษาของครูผู้สอนใน โรงเรียนมัธยมศึกษานอกพื้นที่พัฒนาชายฝั่งภาคตะวันออก เขตการศึกษา 12 จาแนกตาม ประสบการณ์ทางาน สาขาวิชาที่สาเร็จ การศึกษาและขนาดโรงเรียน • เพื่อเปรียบเทียบความต้องการสารสนเทศของผู้ใช้บริการใน สานักหอสมุด มหาวิทยาลัยบูรพา จาแนกตามอาจารย์ประจากลุ่มวิชา ระดับการศึกษาของนิสิต กลุ่มสาขาวิชาของนิสิต กลุ่มอาจารย์และนิสิต
- 42. ตัวอย่างจากวัตถุประสงค์การวิจัย ที่ใช้การวิเคราะห์แบบ Two-way ANOVA • เพื่อเปรียบเทียบผลของการให้คาปรึกษาแบบกลุ่มตามแนวคิดพิจารณา ความเป็นจริงกับการเสนอตัวแบบ ที่มีต่อความวิตกกังกลในการ พยายาลผู้ป่วยโรคเอดส์ของนักศึกษาพยาบาลชั้นปีที่ 2 วิทยาลัย พยาบาลพระปกเกล้า จันทบุรี
- 43. Chapter 13 1. การหาค่าเฉลี่ยรวมจากตัวแปรหลายตัว* 2. การหาค่าสถิติบรรยาย* 3. การหาค่าสหสัมพันธ์* 4. การทดสอบที* 5. การวิเคราะห์ความแปรปรวนชนิดทางเดียว* 6. การทดสอบไค-สแควร์ 7. การวิเคราะห์การถดถอย
- 44. การหาคุณภาพของเครื่องมือ เครื่องมือในการวิจัยที่ดีควรมีคุณสมบัติอย่างน้อย 6 ประการ ดังนี้คือ 1. ความเที่ยงตรง (Validity) 2. ความเชื่อมั่น (Reliability)* 3. ความยากง่าย (Difficulty) 4. อานาจจาแนก (Discrimination) 5. ความเป็นปรนัย (Objectivity) 6. ความสะดวกในการใช้ (Usability)
- 46. Reliability คือ การที่เครื่องมือวัดได้ผลคงที่แน่นอนเมื่อมีการวัดซ้าอีก นั่นคือจะใช้ เครื่องมือนั้น ๆ วัดสิ่งเดิมกี่ครั้ง ก็ได้ผลเหมือนเดิมหรือใกล้เคียงของเดิม เช่น การวัดน้าหนักของหินก้อนหนึ่ง เมื่อเวลาผ่านไปใช้เครื่องชั่งเดิมวัดอีก ถ้าได้น้าหนักเท่าเดิม นั่นคือเครื่องชั่งมีความคงที่ในการวัดหรือมี ความเชื่อมั่น อย่างไรก็ตามในการวัดผลทางจิตวิทยาคงไม่สามารถทา ให้ผลการวัดคงที่ได้เท่ากับเครื่องชั่งน้าหนัก แต่เมื่อมีการวัดซ้าอีกควรให้ผล ใกล้เคียงของเดิม จึงจะเรียกว่าเครื่องมือชุดนั้นมีความคงที่ในการวัดหรือมี ความเชื่อมั่น นั่นเอง
- 47. Reliability
- 53. สหสัมพันธ์แบบต่างๆ สัญลักษณ์ ชนิดของตัวแปร x ชนิดของตัวแปร y Pearson Product Momet r, rxy ต่อเนื่อง ต่อเนื่อง Spearman rank order rsρ Phi (ฟี) ф Dichotomy แท ้ Dichotomy แท ้ Point Biserial rpbis ต่อเนื่อง Dichotomy แท ้ Biserial rbis ต่อเนื่อง ต่อเนื่องแต่ถูก ทำให ้เป็น Dichotomy การเลือกใช้วิธีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
- 54. 4.การทึϸอบที
- 56. วัตถุประสงค์ของการวิจัย • เพื่อเปรียบเทียบความเครียดระหว่างเพศ สถานภาพต่างกัน (t-Test) • เพื่อเปรียบเทียบความเครียดกับประสบการณ์ที่ต่างกัน (ANOVA)
- 61. งานวิจัยที่น่าสนใจ • การบาดเจ็บจากการเดินทางมาโรงเรียนของนักเรียน • รูปแบบโรงอาหารที่เหมาะสม • ภาวะการเจ็บป่วยของนักเรียน • บุคลิกภาพของครูกับการอ่านออกเขียนได้ของนักเรียน • การออกกาลังกายของพ่อแม่กับผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของนักเรียน • ผลการเรียนเฉลี่ยของครูกับการมีส่วนร่วมในกิจกรรมของโรงเรียน