(อาจารย์) สำหรับเนื้อหาที่เราคุยกันไปครั้งที่แล้วนี้เป็นเรื่องการทดสอบ ค่าเฉลี่ย 1 กลุ่ม กับการทดสอบค่าเฉลี่ย 2 กลุ่มใช่ไหมคะ แล้วก็ให้ทำการบ้าน มีใครอยากจะถามเกี่ยวกับการบ้านไหมคะ ครูให้ Print ส่งใช่ไหม มีคำถามไหมคะหรือข้อสงสัย มีไหม ถ้าไม่มีเดี๋ยวตอนที่เราใช้โปรแกรมสำเร็จรูปเดี๋ยวครูจะเฉลยให้ดูนะคะ มาดูเนื้อหาวันนี้ก่อน เนื้อหาวันนี้จะต่อเนื่องจากสัปดาห์ที่แล้วนะคะ จะเป็นการทดสอบค่าเฉลี่ย 2 กลุ่มเหมือนกัน แต่คราวนี้ 2 กลุ่มนี้จะมีการเก็บข้อมูลที่มีความสัมพันธ์กัน ข้อมูลที่มีความสัมพันธ์กันหมายถึง หน่วยตัวอย่างเดิมถูกเก็บข้อมูล 2 ครั้ง นะคะ อย่างเช่น ถ้าอย่างเป็นการวิจัยในชั้นเรียนนี่ ก่อนที่ครูจะมาสอนพวกเราน่ะ ครูก็ควรจะสอบวัดความรู้พื้นฐานพวกเราก่อนใช่ไหมคะ จากนั้นก็สอนไปตามวัตถุประสงค์การเรียนรู้ แล้วก็สอบอีกครั้งหนึ่ง ด้วยข้อสอบวัดความรู้แบบเดิม กับที่เราสอบไปตอนวัดพื้นฐานใช่ไหมคะ แบบนี้นักเรียน 1 คน ก็จะมีการสอบอยู่ 2 ครั้ง ก็คือก่อนเรียนกับหลังเรียนนะคะ เราจะเอาคะแนนก่อนเรียนกับหลังเรียนนี่มาทดสอบค่าเฉลี่ยกัน ว่า วิธีการสอนนี่ทำให้นักศึกษามีความรู้มากขึ้นไหมนะคะ แบบนี้ข้อมูล 2 ครั้งนี้ เราจะถือว่ามันมีความสัมพันธ์กันนะคะหรืออีกกรณีก็คือ 2 หน่วยตัวอย่างที่มีความทัดเทียมกันทุกประการ เราก็จะถือว่าการเก็บข้อมูลนั้นมีความสัมพันธ์กัน อย่างเช่นการเก็บข้อมูลจากฝาแฝดนะคะ ก็ถือว่าฝาแฝดนี่เป็นคน 2 คนที่คล้ายคลึงกันมากที่สุดเลยนะคะ แล้วหัวข้อที่ 2 ที่จะเรียนกันวันนี้ ก็คือ การวิเคราะห์ความแปรปรวนทางเดียว ซึ่งหัวข้อนี้ชื่อภาษาอังกฤษก็คือ One-Way ANOVA จะเป็นการทดสอบค่าเฉลี่ย ของประชากรหลายกลุ่มนะคะ ที่เก็บตัวอย่าง อย่างเป็นอิสระกัน จะเป็นการทดสอบที่ขยายผลจาก t-test กรณีที่ 2 กลุ่มเป็นอิสระกันนะคะ ลองดูเลย ตัวอย่างที่เขาใช้ สถิติทดสอบ t-test กรณีที่ข้อมูลมีความสัมพันธ์กันนะคะ ยกตัวอย่างเช่น การศึกษาผลสัมฤทธิ์การเรียนรู้รายวิชาเทคโนโลยี Web Service นะคะ อันนี้คงเป็นอาจารย์อยู่คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีนะคะ ของมหาวิทยาราชภัฏ อ๋อไม่ไช่ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลสุวรรณภูมิ เราจะสังเกตนะคะ ตรงสีแดง ๆ ที่ครูขีด Highlight ไว้ ผู้วิจัยเขาศึกษาผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนรู้รายวิชาเทคโนโลยี Web Service นะคะ ก็จะมีการสอบก่อนเรียนกับหลังเรียนใช่ไหมคะ ตรงสีแดงนี่จะบอกเลย พอเปรียบเทียบคะแนนก่อนเรียนและหลังเรียน โดยใช้ค่าสิถิติทดสอบ T ค่านี้นะคะสรุปเลยได้ว่าคะแนนก่อนและหลังนี่มีความสัมพันธ์กันนะคะ โดยที่พอเรียนแล้วนี่คะแนนหลังที่เรียนนะคะเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ เห็นไหมคะ อันนี้จะเป็น 2 กลุ่มที่มีความสัมพันธ์กัน อีกตัวอย่าง การศึกษานะคะ ค่าคาดหวัง หรือความคาดหวัง ความพึงพอใจของลูกค้าต่อการให้บริการ ศูนย์บริการลูกค้าการไฟฟ้าส่วนภูมิภาคเมืองพัทยา จังหวัดชลบุรี ตรงนี้เราจะสังเกตว่ามีการศึกษาความพึงพอใจโดยที่มีการเก็บข้อมูล 2 ครั้งที่มีความสัมพันธ์กันนะคะ เราอ่านบทคัดย่อนี่ เราจะเห็นว่าเขาใช่คำว่า Paired Sample t-test เห็นไหมคะ ตัวนี้ Paired Sample t-test ตัวนี้ก็หมายถึง ค่าสถิติทดสอบ t-test สำหรับข้อมูล 2 กลุ่มที่มีความสัมพันธ์กัน ข้อมูลที่มีความสัมพันธ์กัน ก็คือ ข้อมูลที่ถูกจับคู่ นะคะ เขาใช้คำว่า “Pair”  ตรงนี้เรามาดูว่าในหลักสถิตินี่ การทดสอบค่าเฉลี่ย 2 กลุ่มที่มีความสัมพันธ์กัน เราจะตั้งสมมติฐานหลักกับสมมติฐานแย้งดังนี้นะคะ อย่างแรกสมมติฐานหลัก เราจะบอกค่าเฉลี่ยก่อน ตอนนี้เราให้เป็น μ1 เท่ากับ μ2, μ2 ก็เป็นค่าเฉลี่ยหลังก็ได้แล้วแต่ละนิยาม ให้ค่าเฉลี่ยก่อนเท่ากับค่าเฉลี่ยหลังนะคะ แสดงว่าคะแนนก่อนสอบกับคะแนนหลังสอบนี่ไม่มีความแตกต่างกันมันจึงมีค่าเท่ากัน แย้งกับข้อสงสัยของเรานะคะ ผู้ที่ทำการทดสอบ ข้อสงสัยแบ่งออกเป็นได้ 3 อย่างก็คือ H1 สมมติฐานแย้งนะคะ อันนี้อันที่ 1 μ1 ไม่เท่ากับ μ2 อันนี้เป็นการทดสอบ 2 ทาง ส่วนอันที่ 2 H1, μ1 มากกว่า μ2 เป็นการทดสอบด้านขวานะคะ หรือแบบที่ 3 μ1 น้อยกว่า μ2 เป็นการทดสอบด้านซ้าย ยกตัวอย่างข้อมูลที่มีความสัมพันธ์กันนะคะ อย่างเช่น ถ้าเราอยากจะทดสอบว่าคะแนนก่อนเรียนกับหลังเรียนนี่แตกต่างกันหรือไม่ เราก็จะใช้สมมติฐานแย้งเป็น μ1 ไม่เท่ากับ μ2 แต่โดยปกติแล้ว ผู้ที่ทำการทดสอบหรือผู้สอนหรืออาจารย์เองนี่ อยากจะรู้ว่าคะแนนหลังเรียนนี่สูงกว่าคะแนนก่อนเรียนหรือไม่ ดังนั้นจะเป็นการทดสอบทางขวานะคะ สมมติฐานแย่ง จะแทนด้วยเครื่องหมายมากกว่า ถ้าเราต้องการทดสอบว่าคะแนนหลังเรียนสูงกว่าก่อนเรียนหรือไม่นะคะ หรือ ถ้าในทางสาธารณสุข จะมีโปรแกรมการออกกำลังกายที่ช่วยลดน้ำหนักให้กับคนที่เป็นกลุ่มเสี่ยงพวกคนอ้วนนะคะ เราก็เอาคนอ้วนมา มาเข้าโปรแกรมการออกกำลังกาย หรือออกกำลังสุขภาพนี้ ก่อนที่จะเข้าโปรแกรม เราก็ชั่งน้ำหนักเขาไว้ก่อนนะคะ จากนั้นก็ให้ออกกำลังกายตามโปรแกรมที่วางไว้ เมื่อเวลาผ่านไปครบกำหนดก็ชั่งน้ำหนักอีกครั้งหนึ่ง ดังนั้นสิ่งที่นักวิจัยคาดหวัง หรือผู้ที่ออกแบบโปรแกรมสุขภาพนี้คาดหวังนะคะ คือ คาดหวังว่าพอคนอ้วนเข้าโปรแกรมออกกำลังกายแล้ว น้ำหนักเขาจะเป็นอย่างไรคะ ลดลง ข้อคำถามก็จะเป็นว่า น้ำหนักหลังออกกำลังกายน้อยลงหรือลดลงจากก่อนนะคะ สมมติฐานแย้งก็จะแทนด้วยเครื่องหมายน้อยกว่าเป็นการทดสอบด้านซ้ายนะคะ แล้วข้อมูลที่ถูกจับคู่นี้นะคะ ถ้าเราเอาคะแนนก่อนกับหลังมาลบกัน จะเกิดความแตกต่างขึ้น คือตัว Different DI ในทางสถิติแล้วเราจะถือว่า DI นี้เป็นข้อมูลชุดใหม่ที่เกิดขึ้นเสมือนประชากรเดียวนะคะ สถิติทดสอบมีสูตรเดียวเดียวก็คือ t-test สูตรสีชมพูนี้นะคะ t-test เท่ากับ D บาร์ หารด้วย SD ส่วน Square Root N, D บาร์ ก็คือ ค่าเฉลี่ยของตัวความแตกต่างรายคู่นะคะ ส่วน SD ก็คือ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของความแตกต่างรายคู่นั้น N ก็คือ ขนาดตัวอย่างที่นับแบบจับคู่มา อันนี้เป็นตัวสูตรที่โปรแกรม SPSS เขาวิเคราะห์นะคะ แต่เราไม่ใช้เพราะเราจะดูจากค่าสถิติที่เกิดขึ้นใน Software เลย ตัวอย่าง ตอนนี้ขอใช้ตัวอย่างเดิม ต่อเนื่องจากแบบเดิมนะคะ ตัวอย่างเดิมที่เราใช้กันก็คือ อิฐมีกี่ชนิดคะ  5 ชนิด อิฐมี 5 ชนิด 1. ชนิดที่ 1 คืออะไรคะ อิฐมอญ 2 รู อิฐมอญ 4 รู อิฐบล็อก อิฐอะไรคะ ครูจำไม่ได้ อิฐบล็อกประสาน อิฐมวลเบาอันที่ 5 โอ.เค. คือเราเปรียบเทียบที่ชนิดของอิฐแล้ว ตอนนี้เขาบอกว่ากำลังอัดของอิฐนี่มันไม่ได้ขึ้นกับชนิดของอิฐอย่างเดียวเท่านั้น สำหรับอิฐมอญนะคะ อิฐมอญนี่มันจะมีการเผา เขาก็เลยมองว่าไอ้วิธีการเผาอาจจะมีผลหรือไม่นะคะ ก็เลยศึกษาเฉพาะอิฐมอญ ว่าเอาอิฐมอญมาเผาด้วยแกลบกับเผาด้วยฟืน จะมีกำลังอัดโดยเฉลี่ยแตกต่างกันหรือไม่นะคะ ตอนนี้คือผู้ที่ทำการวิจัยนี่คาดหวังว่า แกลบนี่มันเป็นวัสดุที่เหลือจากการผลิตทางการเกษตรจริงไหมคะ บ้านใครทำนา พอสีข้าวเสร็จ ก็เอาข้าวมากินแกลบนี่ก็เป็นวัสดุเหลือทางการเกษตร เราจะเอาไปใช้ประโยชน์อะไรต่อได้บ้าง ก็ต้องมาหามูลค่าเพิ่มของมันโดยการที่ว่าเปลี่ยนเอาแกลบนี่มาเป็นเชื้อเพลิงในการเผาอิฐมอญสะ นะคะ แต่อิฐมอญนี่จะมีคุณภาพดีเหมือนกับเผาด้วยฟืนไหม ด้วยฟืนนี่คือการตัดกิ่งไม้นะคะ  ไปหากิ่งไม้มาตัด แต่แกลบเป็นวัสดุที่มันเหลือทางการเกษตรนะคะตรงนี้ ข้อคำถามก็คือ เขาอยากจะรู้ว่าอิฐมอญที่เผาด้วยแกลบนี่มีกำลังอัดโดยเฉลี่ยนี่สูงกว่าเผาด้วยฟืนหรือไม่ ถ้าใช่ปั๊บ ต่อไปก็แนะนำให้ชาวบ้านที่มีอาชีพเผาอิฐนี่ให้ใช้อะไรเผาแทนคะ ใช้แกลบ 1. ไม่ต้องไปตัดฟืน ไม่ต้องไปซื้อฟืน แต่เราเอาวัสดุที่เหลือใช้ทางการเกษตร มาใช้แทนนะคะ คราวนี้ เพื่อเป็นการทบทวนวิธีการคีย์ข้อมูลมันจะแตกต่างจาก Data Set เดิมนิดหนึ่งนะคะ สำหรับการคีย์ข้อมูล 2 กลุ่ม ที่มีความสัมพันธ์กัน เราจะต้องคีย์ข้อมูลเป็น 2 คอลัมน์ คือคอลัมน์แรกเป็นคะแนนก่อน คอลัมน์ที่สองเป็นคะแนนหลังแบบนี้นะคะ แต่สำหรับเรื่องนี้เราก็จะเป็น 2 คอลัมน์ หรือ 2 ตัวแปร โดยที่ ตัวแปร ตัวที่ 1 เราก็ตั้งชื่อว่า Compress 1 นะคะ หมายถึง กำลังอัดของอิฐมอญที่เผาด้วยฟืน ตัวแปร ตัวที่ 2 Compress 2 ก็ Label ก็ตั้งเป็นกำลังอัดของอิฐมอญที่เผาด้วยแกลบ เราจะสังเกตว่าข้อมูล 2 ตัวนี้มีความสัมพันธ์กัน เพราะอิฐก้อนเดียวกันตรงนี้นะคะ ถูกแบ่งครึ่ง พอปั้นอิฐขึ้นรูปเสร็จแล้วแบ่งครึ่ง เอาครึ่งหนึ่งไปเผาด้วยอะไรคะ แกลบ อีกครึ่งหนึ่งไปเผาด้วยฟืน โอ.เค. นะคะ ดังนั้นข้อมูลหน่วยตัวอย่างอิฐตัวนี้ถูกเก็บข้อมูล 2 แบบ นะคะที่แตกต่างกัน ตอนนี้เราก็จะทบทวนการสร้างแฟ้มข้อมูลก่อน เปิดโปรแกรมสำเร็จรูปเลยนะคะ สร้างแฟ้มข้อมูลที่ชื่อว่า “วิธีเผาอิฐ.save” ตอนนี้ทบทวนวิธีการคีย์ข้อมูลนะคะ Data Set จะอยู่ในสไลด์แล้วเห็นไหมคะ ให้ไปที่โปรแกรม SPSS แล้วไปที่มุมมองอะไรคะ มุมมองตัวแปร หรือ Variable View ก่อน ไปตั้งค่าชื่อตัวแปรให้เหมือนกับข้อมูลนี้ ทำเลยนะคะ ทำเลย นักศึกษาเปิดโปรแกรม SPSS ออกมาหรือยังคะ เปิดโปรแกรม SPSS แล้วไปที่หน้าต่างอะไรคะ Variable View ทำให้มีตัวแปร 2 ตัวนี้เหมือนครูนะคะ โดยการเข้าไปตั้งชื่อ Name Compress 1 ให้มีชนิดเป็นอะไรคะ Numeric เป็นตัวเลขทศนิยม 2 ตำแหน่ง คำอธิบายตัวแปรนะคะ ก็พิมพ์เป็นกำลังอัดของอิฐมอญที่เผาด้วยฟืน มาตรวัดนะคะเป็นสเกลพอตั้งตัวที่ 1 เสร็จ ก็ตั้งตัวที่ 2 ตามสไลด์นี้เลย พอเราตั้งตัวแปร 2 ตัวเสร็จเรียบร้อยแล้ว ให้ไปที่ Data View ไปที่ Data View แล้วกรอกข้อมูลดัง Sheet นี้นะคะ อย่างเช่น อิฐก้อนที่ 1 เผาด้วยฟืนมีกำลังอัดโดยเฉลี่ย 19.5 ส่วนที่ 2 ของมันนี่เผาด้วยแกลบ มีกำลังอัดเป็นเท่าไรคะ 36.50 กรอกข้อมูลก้อนที่ 1 เสร็จ ก็กรอกก้อนที่ 2 ไปเรื่อย ๆ จนถึงก้อนที่ 15 Data Set อยู่ตรงนี้นะคะ สร้างแฟ้มเลย สร้างเองค่ะ วันนี้ทบทวนการสร้างแฟ้มข้อมูลค่ะ ไม่มีไฟล์ให้นะคะ พอเราสร้างแฟ้มข้อมูลเสร็จแล้วให้ Save แฟ้มข้อมูลชื่อว่าอะไรคะ วิธีเผาอิฐ.save นะคะ 




ไฟล์นี้จตุรงค์ส่งให้เพื่อนทาง Facebook แล้วนะคะ นักศึกษาสามารถเปิดมาดูที่หน้าจอของตัวเองได้ ส่วนใครที่อยากจะทำไปพร้อมครูก็ดูที่หน้าจอครูเลยนะคะ ตอนนี้ครูจะไปสร้างแฟ้มงานนี้พร้อม ๆ กับพวกเรา ตอนนี้ครูมาที่โปรแกรม SPSS แล้ว ไปที่แถบ Variable View นะคะ มุมมองตัวแปร สร้างแฟ้มข้อมูลเองนะคะ ตอนนี้ครูจะประกาศตัวแปรตัวที่ 1 Compress 1, C-O-M-P-R-E-S-S-1 นะคะ Type เป็น Numeric Decimal ทศนิยมเป็น 2 Label พิมพ์ภาษาไทยนะคะ กำลังอัดของอิฐมอญที่เผาด้วยฟืน ข้อมูลไม่มีค่าสูญหายนะคะ Missing ก็เลยไม่ได้กำหนดค่าไว้ มาตรวัดอันนี้สำคัญ มันเป็น Unknow นะคะ ให้เปลี่ยนเป็นสเกลก็คือข้อมูลเป็นเชิงปริมาณ เสร็จแล้วตัวแปรตัวที่ 2 ก็ประกาศเช่นเดียวกัน นะคะ Compress 2 กำลังอัดของอิฐมอญที่เผาด้วยแกลบ มันจะเหมือนคำพูดข้างบนนะคะเรา Copy ได้  คลิกขวา Copy แล้วก็วาง Paste แล้วก็ดับเบิลคลิกเข้าไปแก้ไข ก็เปลี่ยนคำว่า “ฟืน” เป็นแกลบ อะไรนะคะ วิธีเผาอิฐ.save นะคะ ใครคีย์ข้อมูลเสร็จแล้วให้ Save เป็น ตอนนี้ครู Save ก่อนนะคะ ครูยังไม่ได้ Save นะ ครูเป็น Untitled อยู่ ครูเข้าแฟ้มหรือไฟล์ Save As เข้าไป Save ไว้ใน Folder งานของเรานะคะ ตอนนี้ครูจะ Save แฟ้มนี้ไว้ที่ Folder Stat Research For IT SPSS ตรงนี้ ครูตั้งชื่อ Filename ว่า “วิธีเผาอิฐ” แล้วก็ Save ตรงนี้นะคะ เห็นไหมคะ ครูบันทึกแฟ้มงานแล้วชื่อว่า “วิธีเผาอิฐ” นะคะตรงนี้ วิธีเผาอิฐ ตั้งชื่อแฟ้มงานไว้ก่อนแล้วค่อยไปคีย์ข้อมูลก็ได้ ต่อไปครูจะไปคีย์ข้อมูล ก็ไปที่ Data View, Compress 1 มีค่าเป็น 19.5 แล้วให้กดลูกศรไปด้านขวามือนะคะ วิธีการคีย์ข้อมูลที่ถูกต้องจะต้องคีย์ทีละแถวหรือว่าทีละระเบียน 19.5 แล้วกดลูกศรไปขวามือ แล้วก็กดอะไรคะ 36.5 แล้วค่อย Enter การคีย์ข้อมูลให้ใช้ทักษะนี้นะคะ คือคีย์ข้อมูลทีละแถวโอ.เค. นะคะ ต่อไป 24.5 คู่กับ 35.5, 28.4 คู่กับ 29.4 ถ้าเกิดเราอยู่ในข้อมูลบรรทัดใดนะคะ แล้วเราอยากจะกลับมาที่ตัวแปรตัวที่ 1 ให้เรากดปุ่ม Home มัน Curser หรือ Active Cell จะกระโดดมาที่ตัวแปรที่ 1 เสมอนะคะ เวลาคีย์ข้อมูล แต่ถ้ามันมีแค่ 2 ตัวแปรแบบนี้ เราใช้ลูกศรเลื่อนขึ้น เลื่อนลงได้นะคะ ต่อไปตัวแปรตัวที่ 4 26.4 คู่กับ 38.4 ตัวที่ 5 21.9 คู่กับ 43.9 ต่อไป 24 คู่กับ 26 ตัวที่ 7 28.2 คู่กับ 37.6 ตัวที่ 8 24.78 คู่กับ 28.66 ตัวที่ 9 34.83 คู่กับ 34 ตัวที่ 10 อิฐก้อนที่ 10 นะคะ 18.89 คู่กับ 19.45 อันนี้เป็นข้อมูลตัวเลขสมมตินะคะ 22.06 คู่กับ 27.6 ตัวที่ 12 23.23 คู่กับ 26.8 ต่อไป อิฐก้อนที่ 13 19.33 คู่กับ 25.6 ก้อนที่ 14 23.7 คู่กับ 31.35 ต่อไป ก้อนสุดท้ายที่ครูจะคีย์นะคะ 18.23 คู่กับ 28.6 คีย์ข้อมูลเสร็จแล้วครู Save ไว้ก่อน กลัวว่าข้อมูลมันจะหายนะคะ คีย์ข้อมูลเสร็จหรือยังคะ เดี๋ยวรอแป๊บหนึ่ง คีย์แล้ว บันทึกแฟ้มข้อมูลไว้ด้วย ตั้งชื่อว่า “วิธีเผาอิฐ.save” .save นี่มันจะให้อัตโนมัตินะคะ Software มันจะกำหนดให้ สังเกตนะคะ ถ้าข้อมูล 2 กลุ่มมีความสัมพันธ์กัน เราต้องคีย์ข้อมูลแบบไหนคะ แนวแถวอย่างนี้แนวตั้งนะคะ ในแนวคอลัมน์ 2 คอลัมน์เป็นคู่กัน มันต้องเป็นค่าที่ 1 คู่กับค่าที่ 2 มันจะไม่เหมือนแบบอิฐมอญ 5 ประเภท ที่มีตัวรหัส ตัว Coding ที่บอกว่า 1 หมายถึง อิฐมอญชนิดใดนะคะ มันจะไม่มีตัว Coding นะคะ คราวนี้มาดู Concept ต่อนิดหนึ่ง วิธีทำ ดูตรงนี้ได้ไหมคะ เหมือนกันค่ะ ดูตรงนี้ได้ค่ะ ข้อมูล 15 ค่า อยู่อย่างนี้นะคะ อันนี้เป็นมุมมองของ Variable View อันนี้ Data View ดูในสไลด์ PowerPoint ได้นะคะ มันจะเหมือนกับในหน้าต่างโปรแกรม SPSS เปี๊ยบเลย เหมือนกันเดี๊ยะนะคะ เดี๋ยวครูรอนิดหนึ่งนะคะ หลายคน ครูได้ยินเสียงคีย์ข้อมูลอยู่ เดี๋ยวถ้าเสียงเงียบแล้ว เดี๋ยวครูจะอธิบายต่อ เสียงเงียบแล้ว คีย์ข้อมูลเสร็จทุกคนแล้วใช่ไหมคะ เพื่อนคู่ใครดูแลเพื่อนด้วยนะคะ ดูแลเพื่อนด้วยเวลาคีย์ข้อมูลนะคะ นักศึกษาอย่าจิ้มที่ละตัว ให้ฝึกใช้สมองกับสายตาให้มันสัมพันธ์กัน เราจะให้สมองจดจำตัวเลขเป็นชุด แล้วก็คีย์เป็นชุดนะคะ พยายามใช้ทักษะนี้แล้วมันจะจดจำตัวเลขได้มากขึ้น ๆ ๆ นะคะ อย่าลืมนะคะ ว่าเวลาเราวิเคราะห์ข้อมูลนี่ Data Set พวกเราต้องคีย์เอง จัดกระทำเองนะคะ โอ.เค. เรามาดูนะคะ สมมติว่าเราคีย์ข้อมูลเสร็จแล้ว เราจะทำอะไรต่อไป เรามาดูก่อน อย่างแรกเลยสถิติทดสอบ t-test มันมีกติกาการใช้งาน หรือ ที่เรียกว่าข้อตกลงเบื้องต้นนะคะ ก็คือข้อมูลจะต้องมีการแจงแจกแบบปกตินะคะ ดังนั้นสิ่งที่เราจะต้องทำปฏิบัติกันคือข้อ 1. เราจะต้องทดสอบ Normality ของมันทดสอบว่าข้อมูล 2 กลุ่มนี้ มีการแจกแจงแบบปกตินะคะ พอเราทดสอบ Normality ยอมรับแล้วว่ามันมีการแจกแจงแบบปกติ เราถึงจะทำการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยนะคะ Compare มีในที่นี้ เป็นการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยแบบจับคู่ สถิติทดสอบที่ต้องใช้ก็คือ Paired Sample t-test แล้วการแปรผลขึ้นอยู่กับสมมติฐานแย้งที่เราอยากจะทำการทดสอบ ถ้าเราทดสอบแบบ 2 ทาง สมมติฐานแย้ง แทนด้วย เครื่องหมายไม่เท่ากับนะคะ ให้เราไปดูค่า Sig. ในตารางผลลัพธ์ใน Software นะคะ ดูค่า Sig. เอาค่า Sig. ไปเปรียบเทียบกับระดับนัยสำคัญ α ซึ่งปกติสากลทั่ว ๆ ไปก็ใช้ α มีค่าเป็น 0.01 หรือ 0.05 2 ค่านี้นะคะ เป็นสากลนิยมเราเอาค่า Sig. ไปเปรียบเทียบกับ α ถ้าค่า Sig. มันน้อยกว่าหรือเท่ากับ α เราต้องตัดสินใจปฏิเสธ H0 ปฏิเสธ H0 แสดงว่าเรายอมรับอะไรคะ ยอมรับ H1 ตัวนี้ ยอมรับว่า μ1 ไม่เท่ากับ μ2 เห็นไหมคะ แบบที่ 1 นี่เป็นการทดสอบแบบ 2 ทาง แต่ถ้าเกิดผู้ทำการทดสอบต้องการทดสอบทางเดียวก็คืออาจจะตั้งว่า μ1 มากกว่า μ2 นะคะเป็นการทดสอบด้านขวา หรือ μ1 น้อยกว่า μ2 เป็นการทดสอบด้านซ้าย การตัดสินใจนะคะ ในกรณีที่เราทดสอบทางเดียว ให้เอาค่า Sig. (2-Tailed) ที่ได้จาก Software ไปหาร 2 เองก่อนนะคะ ไปหาร 2 จากนั้นจึงเอาไปเทียบกับ α ระดับนัยสำคัญ ถ้าค่า Sig. หาร 2 นี่ มันน้อยกว่าหรือเท่ากับ α เราก็จะตัดสินใจปฏิเสธ H0 นะคะ โอ.เค. ไหม ลองดูนะคะ มาดูผลลัพธ์การทดสอบการแจกแจงแบบปกติของกำลังอิฐมอญ ที่เผาด้วยฟืนกับแกลบนะคะอันนี้คือคำตอบ เดี๋ยวเราจะมาลองทดสอบดูว่า มันเป็นแบบนี้ไหมนะคะ แล้วกลับไปที่โปรแกรม SPSS นะคะ ต่อไปทวนการทดสอบการแจกแจงแบบปกติ ไปที่ไหนคะ Analyze แล้วไปที่ไหนเอ่ย Nonparametric Test ใช่ไหมคะ Legacy Dialog ชื่อสถิติทดสอบก็คือ One Sample Kolmogorov-Smirnov  ใช่ไหมคะ ชื่อมันยาว เขาก็เลยย่อเป็นอะไรคะ KS โอ.เค. เจอแล้วคลิกเลย คราวนี้ Test Variable  ที่เราจะ Test มีกี่ตัวเอ่ย 2 ตัว ให้เรากด Shift ค้างไว้ แล้วเลือก Compress 2 เห็นไหมคะ เราสามารถเลือกตัวแปรเป็นกลุ่มได้ หรือเลือกทีละตัวก็ได้นะคะ ส่งเข้าไปในที่ช่อง Test Variable List นะคะ ตอนนี้ Test Distribution นะคะ ก็คือทดสอบว่ามีการแจกแจงแบบ Normal หรือไม่ ก็เรียบร้อยแล้วก็ โอ.เค. เลย ตึ๊ง ๆ ๆ มาแล้ว คำตอบ นี่ครูเพิ่มตัวใหญ่ เธอทำตามครูได้นะคะ ถ้าเธออยาจะทำ Highlight สีในการอ่านผลลัพธ์ที่เราอยากจะเน้นไว้อ่านสอบนะคะ ถ้าเราอยากจะเน้นตัวส่วนใดไว้ เราก็เปลี่ยน Font ขยาย Font ได้ โอ.เค. ผลลัพธ์ตรงกันไหมคะ 






อะ ลองมาดูการอ่านค่าผลลัพธ์นี้ มาแล้วนะคะ One Sample Kolmogorov สมมติฐานหลักเราตั้งว่าอะไรคะ ข้อมูลกำลังอัดของอิฐมอญที่เผาด้วยฟืน มีการแจกแจงแบบปกติ นี่คือสมมติฐานหลัก สมมติฐานแย้งก็คือข้อมูลไม่มีการแจกแจงแบบปกติ เรามาดูค่าสถิติทดสอบตัวที่ 1 มีค่าในช่องนี้นะคะมีค่าเป็น 0.151 ค่า Sig., Sig. (2-Tailed) นะคะ มีค่าเป็น 0.2 มากกว่า 0.05 ก็ยอมรับสมมติฐานหลัก ยอมรับว่าข้อมูลชุดที่ 1 มีการแจกแจงแบบปกติ แล้วก็ใช้เกณฑ์การแปรผลนี้ แปรผลกำลังอัดของอิฐเผาด้วยแกลบนะคะ อันนี้ก็มีการแจกแจงแบบปกติเช่นเดียวกัน ข้อมูลมีการแจกแจงแบบปกติแล้วแสดงว่าใช้ t-test ได้ แต่ถ้าเกิดข้อมูลไม่มีการแจกแจงแบบปกติห้ามใช้ t-test นะคะ ต้องไปใช้สถิติทดสอบ Nonparametric ต่อไป ซึ่งมันก็จะอยู่อีกส่วนหนึ่งนะคะ แต่ว่าใน Course ครูไม่มั่นใจว่าเราจะมีเวลาพอที่จะพูดส่วนที่ 2 อีกหรือเปล่านะคะ ตอนนี้ ข้อมูลมีการแจกแจงแบบปกติแล้ว ทำการทดสอบ t-test กรณีที่ข้อมูลมีความสัมพันธ์กัน Analyze เลือกเมนู Compare Means นะคะ Compare Means คำสั่งที่ใช้ก็คือ Paired Sample t-test อยู่บรรทัดที่เท่าไรคะลองดูสิ Paired Sample t-test  อยู่ที่เท่าไร 5, 1, 2, 3, 4, 5 หนูบอกครูถูกต้องนะคะ ครูทำตามที่เราบอก เรียบร้อยแล้ว สังเกตนะคะว่า ใน Dialog Box คำสั่งของ Paired Sample t-test  นี้ช่องสีขาว ๆ ตรงนี้นะคะ ก็คือตัวแปรทั้งหมดที่อยู่ในแฟ้มงานเราบังเอิญมีแค่ 2 ตัว เราจะต้องเลือก 2 ตัวแบบจับคู่ สังเกตว่าด้านขวามือ เห็นไหมคะ ตรงช่องนี้ เขาเขียนคำว่า “Pair Variable” ก็คือตัวแปรที่ถูกจับคู่ที่จะเทียบกัน เหมือนกันกับครูนะ ต่อไปเราจะเลือกตัวแปรแบบจับคู่นะคะ ให้กด Shift ค้างไว้ ตอนนี้ Highlight ของเราสีเหลืองอยู่ที่ Compress 1 นะคะ กด Shift ค้างไว้แล้วก็คลิก Compress 2 เลือกเป็น 2 ตัว แล้วก็ส่งลูกศรเข้าไป สังเกตพอคู่ที่ 1 ถูกส่งเข้ามาเพื่อเปรียบเทียบกัน บรรทัดที่ 2 สร้างขึ้นอัตโนมัติ แสดงว่าเราสามารถเปรียบเทียบรายคู่ได้หลาย ๆ คู่ พร้อม ๆ กัน เห็นไหมคะ แล้วแต่ว่าเราจะเอาอะไรคู่กับอะไร เสร็จแล้วก็ โอ.เค. อันนี้เป็นผลลัพธ์ของ t-test กรณีที่ข้อมูลมีความสัมพันธ์กัน สิ่งที่เขาอิธิบายให้เรา ส่วนแรก Table นี้นะคะ เขาจะบอกค่าสถิติพื้นฐานมาให้ เห็นไหมคะ ตรงนี้ Paired Sample Statistic เห็นไหมตรงนี้ ดูนะคะ กำลังอัดของอิฐมอญที่เผาด้วยฟืนมีข้อมูล 15 ค่า 15 ค่านี้มีค่าเฉลี่ยเป็น 23.86 มีส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน 4.39925 เห็นไหมคะ ส่วนข้อมูลชุดที่ 2 กำลังอัดของอิฐมอญที่เผาด้วยแกลบ มีค่าเฉลี่ย 31.2 เห็นไหมคะ เราดูว่าตรงนี้ 23 กับ 31 นี่ มันเป็นค่าเฉลี่ยที่ได้จากตัวอย่างของอิฐนะคะ จากตัวอย่างนี้เพียงพอที่จะสรุปในระดับประชากรไหมว่ากำลังอัดของอิฐมอญที่เผาด้วยฟืนกับแกลบนี้มันต่างกันนะคะ เราก็มาดู Table ที่ 2 Table ที่ 2 อันนี้เขาจะบอกระดับความสัมพันธ์ของข้อมูลที่ถูกจับคู่นี้นะคะ ความสัมพันธ์มีค่า 0.33 ก็คือ ค่อนข้างน้อยนะคะ แล้วก็ไม่มีนัยสำคัญ ค่า Sig. 0.229 มันมากกว่า 0.05 ก็แสดงว่าความสัมพันธ์นี้ไม่มีนัยสำคัญนะคะ เรามาดูข้อมูลที่ถูกจับคู่ ค่าสถิติทดสอบนะคะ จะอยู่ตารางสุดท้าย Paired Sample Test เห็นไหมคะ ตรงนี้เรามาดู กำลังอัดของอิฐมอญที่เผาด้วยฟืน เห็นขีดลบไหมคะ ลบเล็ก ๆ เห็นไหมตรงนี้ ลบด้วยกำลังอัดของอิฐมอญที่เผาด้วยแกลบ เขาจะเอา 23.8633 ลบอะไรคะ 31.2907 Means Difference ก็คือความแตกต่างที่เกิดขึ้นตรงนี้มีค่าเป็นเท่าไรคะ -7.42733 อันนี้คือผลต่างของค่าเฉลี่ย 2 กลุ่ม ที่มีความสัมพันธ์กันนะคะ เมื่อเราเปรียบเทียบด้วยสถิติทดสอบ t-test จะพบว่า t-test มีค่าเป็น -4.513 ที่มันติดลบนี่แสดงว่ากลุ่มที่ 1 ข้อมูลชุดที่ 1 มันมีค่าเฉลี่ย น้อยกว่าชุดที่ 2 นะคะ ค่าสิทธ์ทดสอบ T จึงมีค่าติดลบ การแปรผลเรามาดูค่า Sig. ตอนนี้เราใช้การทดสอบแบบ 2 ทาง หรือทางเดียวคะ 2 ทาง เพราะเราอยากจะรู้ว่า อิฐมอญที่เผาด้วยแกลบมีกำลังอัดโดยเฉลี่ยสูงกว่าอิฐมอญที่เผาด้วยฟืนหรือไม่ เราเอาค่า Sig. (2-Tailed) ตรงนี้ไปทำไมเอ่ย หาร 2 หาร 2 เองในใจนะคะ ตอนนี้ค่า Sig. ที่เราเห็นมันมีค่าน้อยมาก ลู่เข้าใกล้ 0 จึงเห็นเป็น 0.000 เห็นไหมคะ พอหาร 2 ก็ยังเป็นเท่าไรคะ ยิ่งน้อยลงไปอีก ก็เป็น ก็คือ 0 นั่นเอง ก็คือลู่เข้าใกล้ 0 ค่า Sig. (2-Tailed) ตรงนี้นะคะ เอาไปหาร 2 แล้ว น้อยกว่า 0.05 ก็แสดงว่าปฏิเสธสมมติฐานหลัก ยอมรับสมมติฐานแย้ง โอ.เค. นะคะอันนี้ก็หมายความว่า อิฐมอญที่เผาด้วยแกลบนะคะ นี้นะคะค่าเฉลี่ยมันเป็น 31 นี่ในระดับประชากรนี่เรายอมรับได้ว่า กำลังอัดของอิฐมอญที่เผาด้วยแกลบสูงกว่ากำลังอัดของอิฐมอญที่เผาด้วยฟืน โอ.เค. นะคะ อันนี้คือลักษณะการทดสอบค่าเฉลี่ย 2 กลุ่มที่มีความสัมพันธ์กัน เรามาดูในเอกสารที่ครูให้ไป ไฟล์ PDF นะคะ เหมือนกันเดี๊ยะ แต่ว่าครูจะมีเทคนิคอยู่อย่างหนึ่งนะคะ สังเกตว่าเมื่อกี้เราได้ t-test เป็นลบใช่ไหมเพราะเราให้ตัวแปรตัวที่ 1 เป็นอะไรคะ Compress 1 ส่วนตัวที่ 2 มันเป็น Compress 2 ค่าที่ได้ก็เลยติดลบ แต่ถ้าเราอยากจะได้ผลลัพธ์เหมือนในสไลด์ตรงนี้  มีเทคนิคดังต่อไปนี้นะคะ มีคนตอบมาได้แล้วสลับกัน มาดูว่าการคลิกเมาส์ แบบสลับกันทำอย่างไร เป็นเรื่องเล็ก ๆ น้อย ๆ นะคะ มาที่ Data View เราจะใช้เครื่องมือเดิมนะคะ ให้เราไปคลิกที่ Recall Recently Used Dialog ตรงนี้ เลือกคำสั่ง Paired Sample t-test นะคะ ครูพยายามให้เราใช้หลาย ๆ ครั้งนะคะ ขอให้เรา Reset ก่อน Reset ว่าง ๆ แบบนี้ Reset หรือยังคะ Reset แล้ว เมื่อกี้ครูบอกให้เราจับเป็นคู่อย่างนี้ใช่ไหมคะ จับเป็นคู่แล้วส่งเข้าไป  Compress 1 จะมาอยู่ Variable 1, Compress 2 จะมาอยู่ Variable 2 ตอนนี้เราไม่เอาแล้ว เราอยากจะสลับ ให้เราเลือก ทีละตัว เลือก Compress 2 แล้วก็ส่งเข้ามา แล้วก็เลือก Compress 1 ส่งเข้ามาแบบนี้ เห็นไหมคะ Compress 2 จะมาอยู่ที่ Valiable 1 คำถาม แล้วเราจะรู้ได้อย่างไรว่าเราควรจะเอา Variable 1 เป็นตัวใด มีวิธีการง่าย ๆ ดังต่อไปนี้ก็คือ จริง ๆ น่ะ Cancle ก่อนนะคะ จริง ๆ เราจะ Analyze ก่อน Analyze แล้วก็ไปที่สถิติพื้นฐาน ไปดูค่าสถิติพื้นฐานเขาก่อน Descriptive นะคะ แล้วก็ส่งตัวแปร 2 ตัวนี้เข้าไปที่ช่อง Variable ในความเป็นจริงเราจะทำแบบนี้ก่อนนะคะ โอ.เค. พอเราดูค่าสีพื้นฐานเขาเราก็จะรู้ว่าอีก ตัวแปรตัวที่ 1 ควรจะเป็นอะไร อย่างเช่นตรงนี้นะคะ กำลังอัดของอิฐมอญที่เผาด้วยฟืน ค่าเฉลี่ยเป็นเท่าไรคะ 23.8 กำลังอัดของอิฐมอญที่เผาด้วยแกลบ ค่าเฉลี่ยเป็น 31.2 เราจะต้องเลือกกลุ่ม ชุดข้อมูลที่มีค่าเฉลี่ยสูง เป็นตัวที่ 1 ถึงจะทำให้ t-test มีค่าเป็นบวก โอ.เค. นะคะ อันนี้ตอนนี้ลองดู Paired Sample t-test ส่ง Compress 2 ไปที่ช่อง  Variable 1,  Compress 1 ส่งไปที่ Valiable 2 แล้วก็ โอ.เค. ตอนนี้เรามาดูค่า t-test เราเป็นบวกหรือยัง เป็นแล้วเห็นไหมคะ ตรงนี้เป็นบวก การแปรผลก็แปรเหมือนเดิม จะได้ตารางค่าสถิติที่ไม่ติดลบเท่านั้นเองนะคะ เหมือนกันนะในเอกสารที่พวกเราได้รับ เราสามารถไปทบทวนที่บ้านได้นะคะ มันจะมีวิธีการบอกอยู่ตรงนี้นะคะ เห็นไหมคะ Analyze คำสั่งนะคะ Analyze ไป  Compare Means แล้วก็เลือกอะไรคะ Paired Sample t-test นะคะ Paired Sample t-test ในช่อง Variable ที่จับคู่นะคะ ตัวแปรตัวที่ 1 ให้เป็น Compress 2 ตัวแปรตัวที่ 2 ให้เป็น Compress 1 แล้วก็ โอ.เค. เราก็จะได้ผลลัพธ์แบบนี้ โอ.เค. อย่างนั้นเราเรียนต่อเนื่องเลยนะคะ เพราะว่าจะไม่ต้องพัก เพราะว่าเราทดเวลาพักมาช่วงก่อนที่จะเข้าเรียนแล้ว โอ.เค. ต่อไปหัวข้อที่ 2 นะคะ โอ.เค. ทดสอบ ลืมทดสอบ เมื่อกี้เราทดสอบกำลังอัดของอิฐที่เผาด้วยฟืน กับเผาด้วยแกลบนะคะ ว่ามีกำลังอิฐแตกต่างกันหรือไม่ เราได้ข้อสรุปว่า กำลังอัดของอิฐมอญที่เผาด้วยแกลบมีกำลังอัดที่สูงกว่าที่เผาด้วยฟืน ตอนนี้ ทดสอบนะคะ จะเช็กจากหน้าจอคอมพิวเตอร์ ใครเสร็จยกมือนะคะ ก็คือ เราจะทดสอบอีกข้อมูลมิติหนึ่ง เป็นคุณสมบัติของอิฐมอญนะคะ เป็นเรื่องของการดูดซึมน้ำ ว่า อิฐมอญที่เผาด้วยแกลบกับฟืนนี่ มีการดูดซึมน้ำที่แตกต่างกันหรือไม่ สังเกตนะคะ ตอนนี้เราต้องการทดสอบว่า มันมีร้อยละการดูดซึมน้ำที่แตกต่างกันหรือไม่ คำว่า “แตกต่างกันหรือไม่” แทนด้วยเครื่องหมายอะไรคะในสมมติฐานแย้ง ไม่เท่ากับ เป็นการทดสอบกี่ทางคะ 2 ทาง โอ.เค. ค่ะ Save แฟ้มงานก่อนนะคะ Save แฟ้มงาน แล้วก็เปิดแฟ้มใหม่ แล้วก็สร้างแฟ้มข้อมูลขึ้นมา ดังต่อไปนี้นะคะ Absorb 1 นะคะการดูดซึม ตั้ง Label เป็นร้อยละการดูดน้ำของอิฐมอญที่เผาด้วยฟืน มาตรวัดเป็นสเกล ตัวแปรตัวที่  2  Absorb 2 หมายถึง ร้อยละการดูดน้ำของอิฐมอญที่เผาด้วยแกลบ แล้วก็คีย์ข้อมูลกี่ก้อนคะ 8 ก้อน แบบจับคู่แบบนี้นะคะ คีย์ข้อมูลเสร็จแล้วก็ทำสถิติทดสอบ Paired t-test ตอนนี้ขอให้เรา Skip Test Normality ไปนะคะ ถือว่าถ้าสมมติว่า ข้อมูล 2 ชุดนี้ มีการแจกแจงแบบปกติแล้วนะคะ ให้ทำ Paired t-test เลยอันนี้เป็นตัวอย่างสมมตินะคะ เพราะว่า Data Set มันน้อย จึง Skip Test การแจกแจงแบบปกติไว้นะคะ ให้คีย์ข้อมูล แล้วก็ทำ t-test กรณีที่ข้อมูลมีความสัมพันธ์กัน ใครทำเสร็จยกมือ ครูจะไปเช็กที่หน้าจอนะคะ 5 คนแรกเหมือนเดิมนะคะ ใครเสร็จก็ New Data ค่ะ สร้างแฟ้มข้อมูลใหม่นะคะ ตอนนี้พวกเราจะต้องเข้าใจการใช้ Software ได้แล้วนะคะ เพราะเรียนมาเกือบเดือนแล้ว ถ้าบอกว่าสร้างแฟ้มข้อมูลใหม่ เราก็ต้องไปที่ File New Data นะคะ แต่อย่าลืม Save ไฟล์เก่านะ ต้อง Save ไฟล์เก่า Close ไปก่อนแล้วก็เปิดแฟ้มใหม่ ใครเสร็จภายใน 5 นาทีนะคะ เดี๋ยวครูจับเวลา ครูมีคะแนนพิเศษ ให้นะคะ รีบทำ เดี๋ยวจะได้เรียนหัวข้อ One-Way ANOVA ต่อ 




สังเกตนะคะว่าใน Sheet ครูจะมี Test Normality ไว้ให้อยู่ ให้พวกเรา Skip ข้ามไปเลยไม่ต้องทำ ให้ทำ Paired Sample t-test ตรงนี้นะคะ สังเกตว่า ในตารางนี้ ครูเว้นช่องอะไรไว้คะ t-test  ไม่รู้ว่ามีค่าเท่าไร ค่า Sig. (2-Tailed) ไม่รู้มีค่าเท่าไร เราจะต้องวิเคราะห์ในผลลัพธ์เราแล้วก็จดออกมาว่า T กับค่า Sig. เรา คือ อะไร การแปรผล สุดท้ายนะคะ แปลผลอย่างไร เราจะยอมรับสมมติฐานหลัก หรือปฏิเสธสมมติฐานหลักนะคะ ครูมี Guideline คำตอบไว้ให้ แต่ว่าไม่ทั้งหมด เราจะต้องวิเคราะห์ด้วยตัวเราเองต่อนะคะ ต้องบอกค่า T กับค่า Sig. ใครเสร็จแล้ววิเคราะห์ข้อมูลให้บอกค่า T กับค่า Sig. แล้วก็เขียนการแปลผลนะคะ สำคัญจะต้องแปรผลได้ด้วยนะคะ อย่างเช่นนะคะ ตัวอย่างการแปรผลเห็นไหมคะ ในกรอบแดงนี่ เห็นไหมคะ แต่ตัวอย่างที่ให้หน้านี้นะคะ เป็นการทดสอบแบบทางเดียว แต่สอบปฏิบัติของเรานี้เป็นการทดสอบแบบ 2 ทาง นะคะ ให้ดูเกณฑ์การแปรผลแบบ 2 ทางนะคะ ใครเสร็จแล้วเขียนแปรผลด้วยนะคะ  เขียนใส่กระดาษไว้ให้ครูไปตรวจนะคะ แปรผลด้วย นี่ตัวอย่างการแปรผลตรงนี้ เขียนใส่กระดาษไว้ที่โต๊ะเรานั่นล่ะค่ะ เดี๋ยวครูจะไปตรวจ แต่อันนี้เป็นการแปรผลกรณีที่ทดสอบทางเดียว ของเราเป็นการทดสอบกี่ทางคะ 2 ทาง ไปดูเกณฑ์เงื่อนไข ในสไลด์ก่อนหน้า มี Sheet นี้ใช่ไหม ดูตามนี้นะคะ นี่เกณฑ์การแปรผลเห็นไหมคะ อะไรนะ แปรผลเขียนใส่กระดาษด้วยนะ ทำงานให้เรียบร้อยเลย ถ้ามั่นใจแล้วค่อยยกมือ เดี๋ยวครูไป ใช่ค่ะ ทำเหมือนครูนี่ล่ะ อันนี้แปรผลนะคะ ตอนนี้ครูจะแนะนำเรา สามารถพิมพ์การแปรผลเข้าไปใน Output SPSS ได้ดังต่อไปนี้นะคะ เดี๋ยวครูจะสอนรอนิดหนึ่ง สมมติว่าครูมีผลลัพธ์ดังต่อไปนี้ ครูจะแปรผลตรงนี้นะคะ อันนี้คือ Paired Sample t-test ค่า Sig. ตรงนี้นะคะ มันน้อยมาก เอาไปหาร 2 ก็น้อยกว่า 0.05 ให้เราแทรกนะคะ Insert New Text เห็นไหมคะ อ้อ แป๊บหนึ่ง New Text มันมาอยู่ตรงนี้แป๊บ ครูคลิกตรงนี้ก่อน คลิกอันข้างล่าง โอ.เค. ข้อความ มันจะมีบล็อกข้อความให้เราพิมพ์ได้ พิมพ์ลงเข้าไปใน Output เลยนะคะ ดูทันไหม ดูไม่ทันไหม ทันไหมเราดูใหม่อีกทีหนึ่งนะ ให้เราเลือกตารางสุดท้ายมีสีเหลืองอย่างนี้ใน Outline Preview ของ Output แบบนี้นะคะ อันนี้คือตารางสุดท้ายครูเลือกสีเหลือง สังเกตว่าตารางนี้ก็จะมีสีเหลืองคลุมอยู่จากนั้นครูไปเลือกคำว่าอะไรคะ Insert แล้วก็เลือก New Text ก็คือเราอยากจะพิมพ์ Comment อะไรเราก็พิมพ์เข้าไปได้นะคะ หรือพิมพ์คำอธิบาย ครูก็จะพิมพ์ ค่า Sig. เป็นอย่างไรคะ ในกรณีนี้เป็นการทดสอบทางเดียวนะคะ ค่า Sig. หาร 2 นะคะ ประมาณนะคะ โดยประมาณ มันไม่มีการพิมพ์เครื่องหมายประมาณครูก็เลยใช้เป็น Dot แล้วก็เท่ากับนะคะ ก็คือประมาณ 0.000 ซึ่งน้อยกว่า α หรือน้อยกว่าระดับนัยสำคัญ 0.05 ดังนั้นปฏิเสธ H0 มันพิมพ์ตัวห้อยไม่ได้ก็ช่างมันนะคะเราพิมพ์เป็นสัญลักษณ์เราเฉย ๆ นะคะ หมายความว่า อะไรคะ เดี๋ยวแป๊บหนึ่งนะ เมื่อกี้มีคนถามว่าจะพิมพ์ข้อความใต้ Output ทำอย่างไร ให้เราดูพร้อมกันเลยนะคะ ให้เราไปเลือกตารางผลลัพธ์ตัวสุดท้ายก็คือ Paired Sample t-test ตรงนี้นะคะ แล้วก็ไปที่ไหนคะ Insert ก็คือแทรก New อะไรคะ New Text ก็คือ New ข้อความ แล้วเราก็จะมีช่องข้อความที่เราจะพิมพ์ Comment หรือ สรุปผลที่เราอยากจะพิมพ์ลงไปนะคะ ทำแบบนี้เสร็จนะคะ ยกมือแล้วครูก็จะไปตรวจให้คะแนนนะคะ พิมพ์อย่างนี้เข้าไปเลย ในไฟล์งานนะคะ ไม่ต้องจดใส่กระดาษแล้ว ครูใช้ Dot เท่ากับนี่หมายความว่า โดยประมาณนะคะ คือลู่เข้าใกล้ 0.00 นะคะ คือการพิมพ์ข้อความใน Text ของ SPSS มันไม่เหมือนพิมพ์ใน Word สะทีเดียว ดังนั้นตัวเครื่องหมายโดยประมาณนี่มันก็เลยจะพิมพ์ยาก อย่าตามหมดนะคะ ให้ใช้หลักการนะ โอ.เค. ไหม อันนี้เป็นการทดสอบ 2 ทาง ใช่ไหม ที่เรากำลังทำนี่ เป็นการทดสอบ 2 ทาง แต่อันนี้เป็นการทดสอบกี่ทางคะ ทางเดียว แล้วคุณต้องเกณฑ์แปรผลตามความเป็นจริงที่คุณทำได้ด้วยนะคะ อันนี้เป็นตัวอย่าง ให้ดูเป็น Guideline นะคะ อย่าพิมพ์ตาม เหมือนกันตลอดไม่ได้นะคะ นักศึกษาจะต้องคิดว่าเราจะต้องทำอย่างไรนะคะ ปรึกษาเพื่อนได้นะคะ ใครทำเสร็จแล้วดูเพื่อนก่อนว่าเหมือนกับเพื่อนไหม ลองเดินไปดูกับเพื่อนคน คนไหนทำเสร็จแล้วบ้างคะ 2 คน 2 คน ใช่ไหม 3, 3 คนนี้ลองลุกไปดูของกันและกันดูสิ จะถามหรือคะ จะถามหรือจะส่ง (นักศึกษา) ถามค่ะ (อาจารย์) ถามว่า ถามเลย อะไรนะ ถามดัง ๆ หน่อย ค่ะ เดี๋ยวก่อน เราถามอย่างนี้เราเข้าใจอย่างไร ก็คือ ค่า Sig. ค่ะ ค่า Sig. จาก Software แสดงว่าหนูต้องมาดูตรงนี้ใหม่เลย ตั้งแต่เริ่มต้น นี่เวลาเราทำการทดสอบสมมติฐาน เราจะมีเกณฑ์การสรุปผลอยู่กี่แบบคะ 2 แบบขึ้นอยู่กับว่าเราเป็นการทดสอบ 2 ทางหรือทางเดียว ได้คำตอบหรือยังหนู ลองถามเพื่อนดู เราดูลายแทงตรงนี้นะคะ เพื่อนเราถามครูว่าค่า Sig. ของแต่ละคนจะไม่เหมือนกันใช่หรือไม่ คำถามนี้นะคะ ตอบถ้าข้อมูล 8 ค่า เราคีย์ข้อมูลเหมือนกันทุกประการ ตัวเลขที่ได้ต้องเป็นตัวเดียวกัน ถ้าเราสั่งเหมือนกันนะคะ สั่งเหมือนกันคือให้อะไรเป็น Variable 1 อะไรเป็น Variable 2, t-test  ก็จะเป็นตัวเดียวกัน ค่า Sig. ก็จะเท่ากันนะคะ แต่ถ้ามันไม่เท่ากัน เดี๋ยวยกมือบอกครู หนูดูตัวเลขเหมือนกันไหมคะ Data Set เหมือนกันทุกประการไหม ตอนแรกตอนคีย์ข้อมูลใช่ไหมคะ ครูจะบอกพวกเราก่อนว่า ไม่ต้องทำเร็ว เพราะ Step แรกคือต้องทำอะไรก่อน ต้องคีย์ให้มันถูกต้อง (นักศึกษา) หนูลืมดูค่ะ (อาจารย์) อธิบายเพิ่มเติมนะคะ หลังจากที่ไปดูผลลัพธ์พวกเราแล้วนะคะ เราจะเห็นว่าพอเราทำการทดสอบด้วยโจทย์คำถามนี้นะคะ คำถามถามว่าอะไรเอ่ย แตกต่าง แตกต่างนี้สมมติฐานแย้ง แทนด้วยเครื่องหมายอะไรคะ ไม่เท่ากับเป็นการทดสอบ 2 ทาง เวลาสรุปผล ต้องสรุปผลตามสมมติฐานที่เราตั้งนะคะ เราตั้งว่าสมมติฐานหลัก ข้อมูล 2 ชุดนี้ไม่ต่างกัน แย้งกับข้อมูล 2 ชุดนี้ ต่างกันนะคะ เราจะยอมรับข้อความไหนว่าเป็นจริงก็แล้วแต่ค่าสถิติที่เราวิเคราะห์ได้กับค่า Sig. นะคะ  เราจะไม่สามารถสรุปว่า มันสูงกว่าหรือน้อยกว่า เพราะเราไม่ได้ตั้งสมมติฐานแบบนั้นนะคะ หน้าอะไรนะคะ อ๋อ หน้าที่เขียน เขียนใน SPSS ใช่ไหมคะ ตรงนี้หนูได้หรือยัง เสร็จหรือยัง อะไรนะคะ อ๋อ เดี๋ยวแป๊บหนึ่งเพื่อนถาม ใจเย็น ๆ ๆ ใครจะให้ครูตรวจ ลองเดินลุกไปดูของเพื่อนคนอื่นที่ทำเสร็จแล้ว ว่าเหมือนกันหรือเปล่าถ้ามั่นใจ แล้วค่อยยกมือนะคะ ไม่ต้องรีบนะคะ  ไม่ต้องรีบ ๆ ๆ คีย์ข้อมูลให้ถูกต้องแล้วก็อธิบายผลให้มันชัวร์นะคะ อันนี้เป็นการทดสอบทางเดียว ครูจึงใช้คำพูดว่าสูงกว่าได้เพราะครูเปรียบเทียบ ทางขวานะคะตรงนี้ สังเกตนะคะ การเปรียบเทียบทางขวานี่เราเอาค่า Sig. ไปหาร 2 เสียก่อน โอ.เค. สัญลักษณ์นี้เขียนในสมมติฐานแต่เวลาเราอธิบายเราใช้คำว่า แตกต่างกัน (นักศึกษา) แตกต่างกัน (อาจารย์) แตกต่างจาก ใช่อิฐมอญที่เผา ข้อมูลของเราเป็นอะไรคะ คำถามเราคืออะไร ข้อมูล ๆ (นักศึกษา) ข้อมูลก็ (อาจารย์) เดี๋ยวนะแป๊บหนึ่ง นี้คือคำถามใช่ไหมคะ นี่เอาคำถามนี้มา เอาตรงนี้มาเลย มาตอบนี่ เขาถามว่าใช่หรือไม่ เราก็ตอบว่าอะไรคะ อิฐมอญที่เผาด้วยแกลบมีร้อยละการดูดซึมของน้ำโดยเฉลี่ยแตกต่าง แตกต่างหรือไม่แตกต่าง แตกต่างจากอิฐมอญที่เผาด้วยฟืนที่ระดับนัยสำคัญเท่าไรก็ว่าไป โอ.เค. ไหม มีคนจะเสร็จแล้วนะคะ จตุพล ใช่ไหม 
(นักศึกษา) สุรเชษฐ์ ครับ  (อาจารย์) สุรเชษฐ์ ครูจำผิดอีกละ ใครจะเสร็จแล้วลองลุกไปดูของ สุรเชษฐ์ นะคะว่าเหมือนกันไหม คิดเหมือนกันหรือเปล่า ถ้ามั่นใจแล้วค่อยยกมือนะคะ เราแลกเปลี่ยนเรียนรู้กันนะคะ เราทำเสร็จแล้วเราลองไปดูเพื่อนสิว่าคิดเหมือนเราไหม ปฏิบัติการของเรานี้เป็นการทดสอบ 2 ทางนะคะ 2 ทาง Sig., Sig.nificant, Sig.nificant ค่ะ เห็นไหมคะ เพื่อนหลังห้องบอกแค่นี้เอง ง่ายนิดเดียว 




อันนี้เป็นการทดสอบ 2 ทาง กาญจนศิริ ใช่ไหม โอ.เค. สุรเชษฐ์ เธอส่งไฟล์นี้ให้ครูทาง Facebook หน่อย ไฟล์นี้ค่ะ (นักศึกษา) ไฟล์ตัวนี้หรือครับ (อาจารย์) ส่งให้ครูทาง Facebook หน่อยของเธอนั่นล่ะ (นักศึกษา) ส่งให้ครู (อาจารย์) ส่งให้ครูทาง Facebook น่ะค่ะ  (นักศึกษา) อ๋อไฟล์ตัวนี้ (อาจารย์) ตัวนี้น่ะค่ะ การดูดซึม (นักศึกษา) อ๋อ ที่ผมคีย์เข้าไป (อาจารย์) จ๊ะ ๆ โอ.เค. ตั้งชื่อแฟ้มข้อมูลนะคะ เป็นการดูดซึมน้ำนะคะ แล้วก็ผลลัพธ์เราก็ Save ไว้ เราจะได้ดูเป็นตัวอย่างครั้งต่อไป เดี๋ยวอีก 2 นาที ครูจะเฉลยนะคะ อ๋อ เดี๋ยวครูเฉลย แป๊บหนึ่ง เดี๋ยวรอดูพร้อมกันเลย แป๊บหนึ่ง ๆ เดี๋ยว เดี๋ยวครูเฉลยเลยนะคะ เดี๋ยวคนอื่นที่ยกมือนี่ เดี๋ยวรอดูเฉลยพร้อมกันกับเพื่อนเลย ครูเฉลยนะคะ อันนี้เป็นข้อมูลที่เราคีย์ ครู Test ให้แล้วว่าข้อมูล 2 ชุดนี้มีการแจกแจงแบบปกติ พวกเราไม่ต้อง Test Kolmogorov-Smirnov นะคะ เราก็ไปเปรียบเทียบค่าเฉลี่ย 2 กลุ่ม เลย Compare Means แล้วก็ Paired Sample t-test ตอนนี้เราอยากจะรู้ว่า ร้อยละการดูดซึมน้ำของอิฐมอญที่เผาด้วยฟืนกับแกลบนี่ต่างกันหรือไม่นะคะ เราไปที่ Paired Sample t-test แล้วก็เลือก 2 ตัวนี้ ค่าเฉลี่ยที่มากสุดกว่ากันนี่คือตัวที่ 1 หรือตัวที่ 2 คะ ค่าเฉลี่ย 2 ตัวนี้ ถ้าไม่รู้ก็ Descriptive ดูก่อน ตอนนี้ครูดูแล้วนะคะ ร้อยละการดูกซึมน้ำของอิฐที่เผาด้วยฟืนมีการดูดซึมน้ำที่สูงกว่า เพราะว่าค่า Min มันเป็น 26.5 นะคะ โอ.เค. ตอนนี้ครูก็จะเริ่มวิเคราะห์ได้   Absorb 1 เป็นตัวแปรตัวที่ 1  Absorb 2 เป็นตัวแปรตัวที่ 2 ส่งเข้าไปเลย แล้วก็ โอ.เค. ผลลัพธ์มาแล้วนะคะ เหมือนกันไหมค่า T มีค่าเท่าไรคะ 1.841 ค่า Sig. (2-Tailed) เป็น 0.108 ตอนนี้ครูจะพิมพ์คำอธิบายผลลัพธ์นะคะ ให้เมาส์ของเราเลือกที่ตารางผลลัพธ์อันสุดท้าย แล้วก็ไปที่ไหนคะ Insert แล้วก็ New Text ตอนนี้ครูจะเขียนคำอธิบายทุกอย่างเลยนะคะ การตั้งสมมติฐาน ตอนนี้สมมติฐานหลักของเรา H0, H0 ก็คือ ร้อยละ การดูดซึมน้ำนะคะ แป๊บหนึ่งนะ ตอนนี้ครูตั้งสมมติฐานนะคะ แบบนี้พวกเราสามารถพิมพ์เพิ่มเข้าไปในผลลัพธ์ของเราได้นะคะ เพื่อที่ว่าเราจะได้เข้าใจมากขึ้น ไม่ทราบว่ามองเห็นไหมคะข้างหลัง เดี๋ยวครูเพิ่ม Font ให้ใหญ่ขึ้น 18 สมมติฐานหลัก H0 กล่าวว่า ร้อยละการดูดซึมน้ำโดยเฉลี่ยของอิฐมอญที่เผาด้วยฟืน ไม่ต่างจากอิฐมอญที่เผาด้วยแกลบ ถ้าสัญลักษณ์ก็คือ μ1 เท่ากับ μ2 นะคะ ต่อไปสมมติฐานแย้ง สมมติฐานแย้ง H1 กล่าวว่า ร้อยละการดูดซึมน้ำโดยเฉลี่ยของอิฐมอญที่เผาด้วยฟืนต่างจากนะคะ ตรงนี้ ข้อความนี้ตรงกันข้ามเลย เห็นไหมคะ สัญลักษณ์ที่ใช้ก็คือ ไม่เท่ากับ ไม่เท่ากับครูไม่สามารถพิมพ์เครื่องหมายไม่เท่ากับ แบบที่เราคุ้นเคยได้นะคะ ครูก็เลยต้องพิมพ์เป็นน้อยกว่า มากกว่า แบบนี้หมายถึงไม่เท่ากับนะคะ พอเราตั้งสมมติฐานเสร็จแล้ว เรากำหนดระดับนัยสำคัญ 0.05 นะคะ ตรงนี้อันนี้เรากำหนดไว้เกณฑ์ในการเปรียบเทียบนะคะ จากตารางผลลัพธ์ตรงนี้ จากการทดสอบ Pair t-test นะคะ ครูใช้คำพูดสั้น ๆ กรณีนี้เราทดสอบแบบกี่ทางคะ สมมติฐานแย้งต่างจากก็คือ  2 ทาง กรณี 2 ทาง สถิติทดสอบ T, t-test มีค่าเท่ากับเท่าไรคะ 1.841 มีค่า Sig. ค่า Sig. ตรงนี้ เราต้องใช้ Sig. (2-tailed) ไปเลย แต่ถ้าไปพิมพ์ Sig. (2-tailed) มันยาวเกินไป เราก็พิมพ์ค่า Sig. สั้น ๆ ก็พอนะคะ แต่เมื่อไรก็ตามที่เราทำการทดสอบกรณีทดสอบทางเดียวต้องเอาค่า Sig. ไปหาร 2 แต่ตอนนี้เราไม่ต้องหาร 2 นะคะ ค่า Sig. ของเรามีค่าโดยประมาณเท่าไรคะ 0.108 เอาไปเปรียบเทียบกับ α 0.05 เพราะว่ามันเป็นอย่างไรเอ่ย มากกว่า α ใช่ไหมคะ ตอนนี้ α ครูพิมพ์ภาษาอังกฤษนะคะ α เท่ากับ  0.05 พอเราพบเงื่อนไขของการเปรียบเทียบสมมติฐานหลักกับแย้งของเรานี่ จากผลลัพธ์นะคะ ค่า Sig. มันมากกว่า α ดังนั้นเราต้องยอมรับ H0 ยอมรับ H0 ว่าเป็นจริงอยู่นะคะ หมายความว่าอะไรหมายความว่า ข้อความนี้เป็นจริง ครูก็ Copy มาเลย ข้อความยอมรับนะคะ ตรงนี้  ๆ ยังคงเป็นจริงอยู่ โอ.เค. เรียบร้อยแล้ว พวกเราพิมพ์ได้ไหมคะ สังเกตนะคะ อันนี้ค่าสถิติทดสอบมีค่า อันนี้คือสิ่งที่เราจะเอามาเขียนผลลัพธ์อันนี้คือเกณฑ์เปรียบเทียบที่เราต้องตัดสินใจ จากผลลัพธ์ของเรานั่นเอง แล้วเราก็ต้องบอกเขาไปว่าเรายอมรับหรือปฏิเสธ แล้วหมายความว่าอย่างไร โอ.เค. พอครูย่อแล้วมันนี่นิดหนึ่งนะคะ โอ.เค. ไม่เป็นไร โอ.เค. เรียบร้อยนะคะ โอ.เค. ค่ะ เดี๋ยวหัวข้อที่ 2 วันนี้นะคะ เดี๋ยวเราทำไปพร้อมกันเลย อันนี้การทดสอบค่าเฉลี่ย 2 กลุ่มที่สัมพันธ์กันจบไปแล้วนะคะ คราวนี้เรามาดู Concept การทดสอบค่าเฉลี่ยหลายกลุ่ม ดูใน PowerPoint ก่อน การทดสอบค่าเฉลี่ยหลายกลุ่ม ณ ที่นี้ เป็นการขยายความจากการทดสอบ t-test คือ t-test นี่มันทดสอบค่าเฉลี่ยได้กี่กลุ่มคะ 1 กลุ่ม กับ 2 กลุ่ม แต่ถ้าเดิข้อมูลเราแบ่งออกเป็น 3 กลุ่มปั๊บ t-test มันจะต้องเปรียบเทียบรายคู่เยอะมาก มันทำให้อำนาจของการทดสอบมันลดลงนะคะ ก็เลยมีการนักสถิติเขาคิดวิธีการทดสอบค่าเฉลี่ย 3 กลุ่ม แบบที่ยกตัวอย่างเมื่อสักครู่นี่ พร้อม ๆ กันเลยนะคะ โดยมีกติกาอยู่ว่า จะต้องมีข้อมูลตัวแปรตาม 1 ตัว ตัวนี้จะเป็นข้อมูลเชิงปริมาณนะคะ ตัวแปรอิสระก็คือตัวแปรเชิงกลุ่ม ต้องอยู่ในมาตรวัด Nominal Scale นะคะ ยกตัวอย่าง เมื่อกี้ เดี๋ยวเราใช้อิฐมอญ 5 ชนิด ก็เสมือนว่ามีข้อมูลอยู่กี่กลุ่มคะ 5 กลุ่ม เราจะเปรียบเทียบว่าอิฐมอญ 5 กลุ่มนี้ มีกำลังอัดโดยเฉลี่ยของอิฐต่างกันหรือไม่ ก็เหมือนเดิมนะคะ สถิติ Parametric มันจะมีข้อตกลงเบื้องต้นก็คือ ข้อมูลทุกกลุ่มต้องมีการแจกแจงแบบปกติ เมื่อกี้อิฐมี 5 กลุ่ม 5 กลุ่มนี้ก็ต้องมีการแจกแจงแบบปกติ พอปกติไม่พอ 5 กลุ่มนี้จะต้องมีความแปรปรวนเท่ากันด้วยนะคะ ซึ่งสถิติที่ใช้ทดสอบความแปรปรวนว่าเท่ากันหรือไม่ก็คือ Levene’s Test 






สมมติฐานหลักในการทดสอบของ ANOVA นะคะ เราจะตั้งเป็นค่าเฉลี่ยนทุกกลุ่มเท่ากัน ไม่ต่างกัน เราจะเขียนเป็นสมมติฐานหลัก H0 นะคะ μ1 ค่าเฉลี่ยกลุ่มที่ 1 เท่ากับค่าเฉลี่ยกลุ่มที่ 2 เท่ากับไปเรื่อย ๆ จนถึงค่าเฉลี่ยกลุ่มที่ K ความหมายของมันก็คือ ค่าเฉลี่ยของทุกกลุ่มเป็นอย่างไรกันคะ ไม่แตกต่างกัน อันนี้สมมติฐานหลักนะคะ แต่ข้อความนี้จะเป็นเท็จหรือไม่เป็นจริงก็ต่อเมื่อมีอย่างน้อยคู่หนึ่งคู่ใดที่มันต่างกันนะคะ เราก็จะเขียนแบบนี้ มี μI ไม่เท่ากับ μJ อย่างน้อย 1 คู่ ยกตัวอย่างเช่น มันมี 5 กลุ่ม นะคะ กลุ่มที่ 1, 2, 3, 4, 5  5 กลุ่มนี้ อิฐมอญ 2 รู, อิฐมอญ 4 รู, อิฐบล็อก, อิฐบล็อกประสาน, อิฐมวลเบา มีกำลังอัดโดยเฉลี่ยแตกต่างกันหรือไม่ สมมตินะคะ 3 กลุ่มแรกมีกำลังอัดโดยเฉลี่ยเป็น 20 กิโลกรัม 20, 20, 20 อันนี้เป็น 20 อันนี้เป็น 30 ถ้าเอากลุ่มที่ 5 กับกลุ่มที่ 4 เทียบกันไม่เท่ากันละ เห็นไหมคะ มีแค่คู่หนึ่งที่ต่างกันปั๊บ สมมติฐานหลักจะถูกตก ปัดทิ้งทันทีว่าไม่จริงนะคะ อันนี้คือการตั้งสมมติฐานหลักกับสมมติฐานแย้งของ One-Way ANOVA สถิติที่ใช้ทดสอบก็คือ F-Test นะคะ คราวนี้พอเราเปรียบเทียบ เมื่อไหร่ก็ตามที่เรา ตรงนี้ครูแก้ไม่หมดนะคะนักศึกษาช่วยแก้ในสไลด์ด้วยนะคะ หรือแก้ใน Short Note ของเรา H1 ตรงนี้ต้องเป็นอะไรคะ H1, H1 โอ.เค. เมื่อไรก็ตามที่เราปฏิเสธสมมติฐานหลัก มายอมรับสมมติฐานแย้ง เราจะต้องทำการสืบสวนต่อว่า ค่าเฉลี่ยกลุ่มใดที่มันต่างกันนะคะ เราอาจจะใช้การทดสอบที่มันมีอยู่หลากหลาย แต่ใน Course นี้จะแนะนำเฉพาะวิธี LSD วิธีอย่างง่ายนะคะ ลองดูข้อมูลเดิมเลย เปิดข้อมูลแรงอัดนะคะ แรงอัด.save ค่ะ แรงอัด ข้อมูลเก่านะคะ เปิดข้อมูลแรงอัดออกมานะคะ ข้อมูลแรงอัดตัวนี้เราทดสอบแล้วว่ามันมีการแจกแจงแบบปกติทั้ง 5 กลุ่ม ในวันนั้นจำได้ใช่ไหมคะ ก็เหลือ Exemption ข้อเดียวก็คือ จะทดสอบว่ามันมีการแจกแจงแบบปกติที่มีความแปรปรวนเท่ากันหรือไม่นะคะ เลือกเปิดขึ้นมาหรือยัง เปิดขึ้นมาแล้วตอนนี้ให้เราใช้คำสั่งในการวิเคราะห์นะคะ ก็คือ ไปที่ไหนคะ Analyze ตรงนี้เห็นไหม แล้วไปเลือกอะไรคะ Compare Means เลือกคำสั่งย่อย One-Way ANOVA คลิกเลย คลิกแล้วหน้าต่างไหนมา หน้าต่าง One-Way มา หน้าต่าง One-Way มันจะมีตัวแปรเยอะ ๆ ให้เราส่งตัวแปรอะไรเข้าไปคะ Compression ส่ง Compression เข้าไป จากนั้น ให้จากนั้นให้คลิกที่ Option ตรงนี้นะคะ ปุ่ม Option ทำตามสไลด์เลย ปุ่ม Option คลิกที่ Option หรือยังคะ คลิกหรือยังหนู เบอร์ 11 คลิกหรือยังคะ คลิกหรือยัง ตรงนี้ค่ะ คลิก Option หรือยัง คลิก Analyze Compare means แล้วเลือกอะไรคะ One-Way ANOVA จากนั้นส่งตัวแปร Compression เข้าไปที่ Dependent List เปิดแฟ้มเก่ามานะคะ เพราะแฟ้มเก่าสามารถอธิบายได้หลายสถิติทดสอบอยู่นะคะ คลิก Option หรือยัง ที่ Factor แล้วส่ง Type เข้ามานะคะ ชนิดกลุ่ม เห็นไหมคะ ชนิดของอิฐนี่มันเป็น Factor นะคะ ส่งตัวแปร Type เข้ามาเห็นไหมคะ Compression อยู่ที่ข้างบน Type อยู่ที่ Factor แล้วก็ค่อยคลิกปุ่ม Option นะคะ พอเราคลิก Option แล้ว Option คือการเลือกสถิติเพิ่มเติมนะคะ ให้เรามาติ๊กเลือกเอาค่าสถิติ ตัวนี้ Note ไว้นะคะ ติ๊กช่องที่ 3 ที่เขียนคำว่า “Homogeneity of Variance Test” อันนี้คือ การทดสอบว่าความแปรปรวนของข้อมูล 5 กลุ่มนี่มันเท่ากันหรือไม่นะคะ เป็นการทดสอบ Exemption ของ ANOVA  เราต้องติ๊กนะคะ อันนี้จะติ๊กก็ได้ ไม่ติ๊กก็ได้นะคะ เอาที่สำคัญ เอาแค่ตรงนี้ก่อน จากนั้นก็คลิกปุ่ม Continue แล้วก็ โอ.เค. จากนั้นก็ โอ.เค. เรามาดูพร้อมกันนะ ครูมี ครูเปิดข้อมูลแรงอัดมาแล้วนะคะ ตอนนี้เราจะไปวิเคราะห์ One-Way ANOVA คลิกที่ Analyze Compare Means แล้วก็เลือกอะไรคะ One-Way ANOVA ส่งตัวแปร Type เข้าไปที่ Factor แล้วก็ส่ง Compression เข้าไปที่ Dependent ตอนนี้เหมือนกันกับครูหรือยัง เหมือนแล้วนะคะ จากนั้นคลิกปุ่ม Option ให้ติ๊กถูกที่ Homogeneity นะคะ Homogeneity of Variance Test กับ ค่าสถิติพื้นฐาน Descriptive พอแล้วก็ Continue แล้วก็ โอ.เค. เรามาดูผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น ผลลัพธ์แรกจะบอกค่าสถิติพื้นฐาน เห็นไหมคะข้อมูล 5 กลุ่มนี้ แต่ละกลุ่มมีค่าเฉลี่ยเท่าไรก็ดูช่องนี้นะคะ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานดูช่องที่ 3 Standard Deviation ก่อนที่เราจะอ่านผลลัพธ์ ANOVA ให้มาดู Table ตัวที่ 2 ที่สำคัญมาก ตรงนี้นะคะเราจะเห็นว่า กำลังอัดของอิฐ 5 กลุ่มนี้ สถิติทดสอบ Levene's อยู่ช่องนี้นะคะ มีค่า 7.381 ค่า Sig. ตรงนี้ เดี๋ยวครูพิมพ์แทรกเข้าไปให้แป๊บหนึ่ง แทรกคำอธิบาย Insert New Text ตรงนี้นะคะ ตรงนี้คือใต้ตารางนี้นะคะ ค่า Sig. มีค่าเท่าไรคะ เท่ากับ 0.001 มันเป็นอย่างไรเอ่ย น้อยกว่า α ไหมคะ น้อยกว่า α 0.05 ดังนั้นปฏิเสธ ปฏิเสธสมมติฐานหลัก หมายความว่า ข้อมูล 5 กลุ่มนี้ ตรงนี้นะคะ ปฏิเสธสมมติฐานหลักแสดงว่าข้อมูล 5 กลุ่มนี้ มีความอาจจะมีบางคู่ บางกลุ่มนะคะ ที่มีความแปรปรวนไม่เท่ากัน โอ.เค. เราดูนะคะ ว่าการทดสอบข้อตกลงเบื้องต้นข้อที่ 2 ของ One-Way ANOVA ก็คือ ค่า Sig. มันมีค่าเป็น 0.001 มันน้อยกว่า α 0.05 นะคะ แสดงว่าข้อมูล 5 กลุ่มนี้ อาจจะมีบางกลุ่มที่มันมีค่าความแปรปรวนไม่เท่าเพื่อนนะคะ เป็นการฝ่าฝืน Exemption ของ ANOVA จึงไม่สามารถทำงานได้นะคะ ก็ต้องจบหัวข้อนี้ แค่ตรงนี้ คือ ดู ANOVA ต่อไม่ได้ โอ.เค. ไหมคะ ถ้าจะวิเคราะห์ ANOVA ต่อได้ค่า Sig. ตรงนี้จะต้องทำไมคะ มากกว่า 0.05 โอ.เค. คราวนี้เรามาดูตัวอย่างที่มันสามารถวิเคราะห์ได้นะคะ สมมติตรงนี้มันมีแล้ว เราไป Print ดูได้นะคะ โอ.เค. สมมติว่า ข้อมูลแรงอัดนี่ล่ะมีอิฐบล็อกอยู่ 5 กลุ่ม ตอนนี้เอามา 5 กลุ่ม ความแปรปรวนมันไม่เท่ากัน มันทำ One-Way ANOVA ไม่ได้ แต่ครูจะเลือกมาแค่ 4 กลุ่ม ก็คืออะไรคะ อิฐมอญ 2 รู, อิฐบล็อก, อิฐประสาน, อิฐมวลเบา ถาม Code มันสิ ถามรหัส อิฐมอญ 2 รู Code เป็นเลขอะไรคะ Type เป็นเลข 1 อิฐบล็อก Type เป็นเลข 3 อิฐประสานเลข 4 อิฐมวลเบาเป็นเลข 5 เลขไหนที่เราไม่เอา เลขอะไรคะ เลข 2 ดังนั้นเราจะไป Select Case ก่อนนะคะ คำสั่งก็คือ เราจะ Select Case ก่อน เลือกทุก Case ยกเว้น Case Type เป็นเลขอะไรคะ เลข 2 ไม่เอา เลือกอิฐมาแค่ 4 กลุ่มนี้ จากนั้นค่อยมาทำการทดสอบ One-Way ANOVA ดูสิว่าอิฐ 4 กลุ่มนี้กำลังอัดโดยเฉลี่ยจะแตกต่างกันหรือไม่ ทำพร้อมกันเลยนะคะ ทำพร้อมกันแล้วเราค่อยไปทบทวนที่บ้านนะคะ ว่ามันทำอย่างไรนะคะ ตอนนี้ทำพร้อมกันก่อนนะ จะต้องทบทวนนะคะ เราจะได้เข้าใจยิ่งขึ้น คือมันเป็นเรื่องใหม่ แล้วเราก็ต้องใช้ Concept Stat เยอะพอสมควร โอ.เค. ข้อมูลนี้นะคะ Select Case ไปที่ไหนคะ Data Select Case ตอนนี้มันอยู่ที่ All Case ใช่ไหมคะ ครูจะเลือกเงื่อนไขที่เราสนใจเท่านั้น ก็คือ if Condition is Satisfied, if Type, Type ชนิดอะไรที่เราไม่เอาเมื่อกี้ เลข 1 เอาไหม 2 เอาไหม ไม่เอา 3 เอาไหม 4 เอาไหม 5 เอาไหม 5 เอา โอ.เค. อย่างนั้นเราบอกว่า Type ที่เราไม่เอาก็คือ Type ไม่เท่ากับเลขอะไรคะ เลข 2 ตามนี้เลยนะ เอาทุก Type ยกเว้นเลขอะไรคะ เลข 2 อันนี้คือวิธีการเลือก Case อีกแบบหนึ่งนะคะ ใช้ตัวนิเสธเขาเรียกนะคะ สัญลักษณ์ตัวนี้คือนิเสธ ไม่เท่ากับ จากนั้นก็ Continue แล้วก็ โอ.เค กลับไปดูผลงานเรา เห็นไหมคะ มันขีดเลขอะไรออกคะ เลข 2 Status ก็มี Filter on เห็นไหมคะ มีการกรองข้อมูลเกิดขึ้น จากนั้นเราก็ไป Analyze Compare Means, One-Way ANOVA คำสั่งเดิมมาแล้ว วิเคราะห์ได้ทันทีเลยนะคะ เพราะว่า Type ที่เป็น Factor หรือปัจจัยนี่ จะเหลืออยู่กี่กลุ่มคะ 4 กลุ่ม โอ.เค. เลยค่ะ มาแล้วนะคะ ผลลัพธ์มาแล้ว ค่า Levene’s Test เราได้เท่ากับครูไหมคะ 6.561 ค่า Sig. เป็นเท่าไรคะ 0.004 เท่าไหม แสดงว่า Exemption ผ่านไหมคะ ก็ไม่ผ่านอีก ใช่ไหม ไม่ผ่าน โอ.เค. ถ้าอย่างนั้นเราลองเลือกเอา เดี๋ยวนะครูขอดูก่อน เอาอิฐมอญ จดนะคะ ครูอยากจะเลือกอิฐมอญ 4 รู อิฐบล็อกและอิฐมวลเบา เอาแค่ 3 กลุ่มนี้ มาเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยกันนะคะ โดยใช้การวิเคราะห์ One-Way ANOVA ครูไป Select Case ใหม่แล้ว Case ไหนที่ครูไม่เอาคะ 1 กับ 3 ครูไม่เอา ไม่ใช่สิ 4 หรือเปล่าบล็อกประสาน 1 กับ 4 ครูไม่เอา โอ.เค. เราไป Select Cases ใหม่ เดี๋ยวครูลองดูก่อนนะ ได้ไหม 


โอ.เค. อย่างนั้น Select Case แบบนี้ดีกว่านะคะ แป๊บหนึ่ง Select Case ครู Delete ก่อนนะคะ Delete ทิ้งก่อนแป๊บหนึ่ง เราเอา Type บ้างคะ Type เท่ากับเลขอะไรเอ่ย เลข 2 ใช่ไหมคะ หรือ เท่ากับเลขอะไร 3 หรือเท่ากับเลข 5 โอ.เค. เราเลือก Case แบบนี้นะคะ มันขีดเลขอะไรออกคะ เลข 1 กับ เลข 4 ออกให้แล้ว เหลือข้อมูลอยู่กี่กลุ่มคะ 3 กลุ่ม โอ.เค. จากนั้นทำการวิเคราะห์ One-Way ANOVA คำสั่งเดิมเลยนะคะ แล้วก็ โอ.เค. ข้อมูลเหลือแค่ 3 กลุ่มนี้ เรามาดูค่า Sig. เป็นอย่างไรเอ่ย 2, 3 Type  เท่ากับ 2 หรือ Type  เท่ากับ 3 หรือ Type เท่ากับ 5 นะคะ ใช่ค่ะ เอาเท่ากับดีกว่า ค่า Sig. ที่ได้ที่ครูได้ตัวนี้ ค่า Sig. มีค่าเท่ากับ 0.193 นะคะ ค่า Sig. ของ Lavane’s มันมากกว่า α 0.05 ดังนั้นยอมรับสมมติฐานหลัก หมายความว่าข้อมูลกี่กลุ่มคะตอนนี้ 3 กลุ่มนี้มีความแปรปรวนเท่ากัน จึงสามารถทำการวิเคราะห์ ANOVA ต่อไปได้นะคะ พอได้แล้วเราก็มาดูผลลัพธ์ ANOVA ตัวนี้ สำหรับผลลัพธ์ ANOVA ตัวนี้นะคะ ค่า Sig. มีค่า 0.00 น้อยกว่า α 0.05 เปรียบเทียบกับ α ได้ลยนะคะ ค่า Sig. น้อยกว่า α ก็ปฏิเสธ H0 ปฏิเสธ H0 ก็แสดงว่า ข้อมูล 3 กลุ่มนี้ มีอย่างน้อย 2 กลุ่มนะคะ ที่มีค่าเฉลี่ยต่างกัน เดี๋ยวเราจะจบแค่ตรงนี้นะคะ จากการทดสอบข้อมูล 3 กลุ่มนี้นะคะ อิฐมอญ 4 รู, อิฐบล็อก, อิฐมวลเบา จะพบว่าความแปรปรวนของข้อมูล 3 กลุ่มนี้ เป็นอย่างไรกันคะ เท่ากัน พอเท่ากัน เราจึงอ่านผลลัพธ์ ANOVA ตรงนี้ได้ ผลลัพธ์ ANOVA ค่า F มีค่าเป็น 71.959 ค่า Sig. เท่ากับ 0.00 น้อยมากนะคะ เอาเปรียบเทียบกับ กับ α มีค่าพบว่าค่า Sig. นี่มันน้อยกว่า α ดังนั้นปฏิเสธสมมติฐานหลัก ยอมรับ H1 ยอมรับว่ามี μI ไม่เท่ากับ μJ อย่างน้อย 1 คู่ โอ.เค. นะคะ เราจะต้องทำการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยภายหลังต่อ เดี๋ยวเรามาเรียนกันสัปดาห์หน้าว่าหลังจากที่เรา Reject H0 แล้ว เราจะมาค้นหาว่าคู่ไหนที่ค่าเฉลี่ยมันต่างกันต่อนะคะ อันนี้ฝากให้เราไปทบทวน Concept การวิเคราะห์ความแปรปรวนไว้นะคะ ตรงนี้ให้เราไปลองทำที่บ้าน ทำซ้ำอีกครั้งหนึ่ง มัน Select Cases ด้วยนะคะ วันนี้มีใครไม่มาไหม เดี๋ยวครูเรียกชื่อแป๊บหนึ่ง ฌริกานต์ อยู่ไหนคะ ฌริกานต์ ยกมือหน่อยค่ะ อชิรญา ศิริชัย ปาย ปายอยู่ไหนคะ กาญจนา หนูใช่ไหม อ๋อ หนูคนนี้ นันท์สินี (นักศึกษา) มาค่ะ (อาจารย์) ยกมือหน่อยค่ะ ฟ้า ฟ้ามาไหม นิลวรรณ ใครเป็น Partner ช่วยบอกเขาด้วยนะคะ เต้ เต้อยู่ไหนคะ จุฑามาศ อภิสิทธิ์ เต่า เต่ามานะ อรสา (นักศึกษา) มาค่ะ (อาจารย์) วันวิสา วิภาภรณ์ พัชราภา ณัฐสุดา โอ.เค. เดี๋ยววันนี้คงเรียนการวิเคราะห์การแปรปรวนเพียงเท่านี้ก่อน ก็ฝากพวกเราให้ไปดูที่สไลด์ทบทวนเนื้อหานะคะ แล้วสัปดาห์หน้าจะเป็นการเปรียบค่าเฉลี่ยภายหลังโดยวิธี LSD โอ.เค. นะคะ เดี๋ยว Concept การยอมรับสมมติฐานกับการปฏิเสธ พวกเราจะต้องทบทวนให้จำและให้เข้าใจ ให้ขึ้นใจเลยนะคะ วันนี้มีคำถามไหม บางทีครูอาจจะเสียงดังบ้าง ดุบ้าง ก็บางทีอยากให้เราได้นะคะ แต่จริง ๆ ก็ไม่ได้ดุจริงหรอกนะคะ เพราะดุจริงมันก็ไม่มีประโยชน์อะไร มันหน้าแก่ หน้าเหี่ยวเฉย ๆ นะคะ ก็ดุหลอก ๆ ไปอย่างนั้นล่ะ โอ.เค นะคะ วันนี้สวัสดีค่ะ (นักศึกษา) ขอบคุณค่ะ/ครับ


[สิ้นสุดการถอดความ]