วันจันทร์ที่ 22 กรกฎาคม พ.ศ. 2562

การวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ (Multiple Linear Regression)



           

                    การวิเคราะห์การถดถอยเป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระ (Independent Variable) กับตัวแปรตาม (Dependent Variable) จะเป็นการศึกษาความสัมพันธ์เชิงเส้นตรง (Linearity) ถ้าศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระหนึ่งตัวกับตัวแปรตามหนึ่งตัว เรียกว่า การวิเคราะห์ถดถอยเชิงเส้นเชิงเดี่ยวหรือการวิเคราะห์ถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย (Simple Linear Regression Analysis) ถ้าตัวแปรอิสระมีมากกว่าหนึ่งตัวกับตัวแปรตามหนึ่งตัว เรียกว่า การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ (Multiple Linear Regression)

                (1) วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์การถดถอย (ตัวอย่าง)
                1) เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระกับตัวแปรตาม เช่น ศึกษาความสัมพันธ์ของอายุกับระดับคลอเลสเตอรอล
                2) เพื่อศึกษาปัจจัย (ตัวแปรอิสระ) ที่ร่วมกันทำนายหรือพยากรณ์ตัวแปรตาม เช่น การศึกษาปัจจัยที่มีผลต่อระดับน้ำตาลในเลือดของผู้ป่วยเบาหวาน
                การวิเคราะห์การถดถอยเพื่อหาความสัมพันธ์หรือสร้างสมการทำนายหรือพยากรณ์ตัวแปรตาม (Y) หนึ่งตัว จากกลุ่มตัวแปรอิสระ (X) หลายตัวนั้น ตัวแปรอิสระที่นำมาวิเคราะห์จะต้องมีหลักฐานตามทฤษีหรือรายงานการวิจัยที่เกี่ยวข้องว่าเป็นตัวแปรต้นเหตุที่ส่งผลต่อตัวแปรตาม

                (2) ข้อตกลงเบื้องต้น (Assumption) ในการวิเคราะห์การถดถอย
                1) ตัวแปรอิสระ (X) และตัวแปรตาม (Y) ต้องเป็นตัวแปรเชิงปริมาณ (Quantitative Variable) หรือ ตัวแปรต่อเนื่อง (Continuous Variable) หรือมีระดับการวัดเป็น Interval หรือ Ratio Scale เช่น น้ำหนัก ส่วนสูง ระดับความดันโลหิต ระดับคลอเลสเตอรอล รายได้ อายุ คะแนน เป็นต้น ในกรณีที่ตัวแปรอิสระ (X) บางตัวมีระดับการวัดเป็น Nominal หรือ Ordinal Scale จะต้องแปลงข้อมูลให้เป็นตัวแปรหุ่น (Dummy Variable) คือ มีค่า 0 กับ 1 ก่อนจึงจะนำไปวิเคราะห์ และตัวแปรหุ่นไม่ควรจะมีหลายตัว เพราะจะทำให้เกิดความคลาดเคลื่อนมากขึ้น
                2) ตัวแปรอิสระแต่ละตัวมีความสัมพันธ์เชิงเส้นตรงกับตัวแปรตาม
                3) ตัวแปรอิสระไม่ควรมีความสัมพันธ์กันหรือเป็นอิสระต่อกัน (ค่าสหสัมพันธ์ไม่ควรเกิน 0.7) ในกรณีการวิเคราะห์ถดถอยแบบพหุคูณเพราะจะทำให้เกิด Multicollinearity คือ การที่ตัวแปรอิสระมีความสัมพันธ์กันมาก ซึ่งจะมีผลกระทบทำให้ค่าสัมประสิทธิ์การตัดสินใจ (R2) สูงเกินความเป็นจริง
                4) การแจกแจงของตัวแปรตามเป็นแบบโค้งปกติ (Normal Distribution) ที่ทุกค่าของ X
                5) ค่าของ Y มีความแปรปรวนเท่ากันทุกค่าของ X
                6) ความแปรปรวนของค่าความคลาดเคลื่อนจากการพยากรณ์ (Residual) ที่ทุกจุดบน
เส้นถดถอยมีค่าเท่ากัน

เครดิตภาพ: piratenproxy.nl 🙏

วันอาทิตย์ที่ 21 กรกฎาคม พ.ศ. 2562

การเลือกใช้สถิติในการทดสอบสมมติฐาน




            การวิจัยต้องใช้สถิติหลายกลุ่ม  ได้แก่
กลุ่มที่  1  สถิติที่ใช้หาคุณภาพเครื่องมือ ทั้งรายข้อ  และทั้งฉบับ  ที่เรียนมาในวิชาการประเมินผลการเรียน   หรือวัดผลประเมินผล   เช่น  กรณี
-  แบบทดสอบ     การหาคุณภาพรายข้อ  เช่น  ค่าความยากง่าย (p)  และค่าอำนาจจำแนก  (r)
การหาคุณภาพทั้งฉบับ  ได้แก่  การหาค่าความเที่ยง  เช่น  KR-20   และการหาค่าความตรง  ใช้  ดัชนี  IOC  (ความสอดคล้อง)
-  แบบสอบถามลักษณะที่เป็นแบบประมาณค่า  การหาคุณภาพรายข้อใช่ค่า ที  (T- value)   การหาค่าความเที่ยงใช้สูตร  Alpha   Coefficient (a )  ของ  Cronbach  และในการหาค่าความตรงของแบบสอบถามก็ใช้การหาดัชนี  IOC
            สำหรับเครื่องมือแบบอื่น เช่น แบบสัมภาษณ์ แบบสังเกต ฯลฯ มีวิธีการหาคุณภาพของเครื่องมือเช่นกัน ศึกษาได้จากตำราการวัดผลประเมินผลทั่วไป
            สรุปว่า  ผู้ที่จะทำวิจัยต้องมีทักษะพื้นฐานด้านการวัดผลประเมินผล และการหาคุณภาพของเครื่องมือที่จะใช้ในการวิจัยมาก่อน (ซึ่งมีสถิติมากมายหลายตัว) และสามารถใช้คอมพิวเตอร์ช่วยในการคำนวณค่าสถิติได้อย่างสะดวกรวดเร็ว
            กลุ่มที่  2  สถิติบรรยาย  (Descriptive  Statistics) เช่น ค่าเฉลี่ย (X) ความเบี่ยงเบนมาตรฐาน  ความถี่ ร้อยละ  สถิติวัดความสัมพันธ์  เป็นสถิติพื้นฐานที่ต้องใช้กับการวิจัยเกือบทุกเรื่อง
            กลุ่มที่  3  สถิติอ้างอิง  (Inferential  Statistics) หรือสถิติอนุมาน 
สถิติอ้างอิง เป็นสถิติที่ใช้สรุปค่าสถิติไปยังค่าพารามิเตอร์  ใช้ในกรณีทำการวิจัยกับกลุ่มตัวอย่าง โดยมากจะใช้ในการทดสอบสมมุติฐานที่นักวิจัยตั้งไว้ (Hypothesis  Testing) หรือการทดสอบความมีนัยสำคัญทางสถิติ  (Test  of  Significance)

หลักการเลือกสถิติให้เหมาะสม
           1. การวิจัยครั้งนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อ   บรรยายข้อมูล (กรณีทำกับประชากรทั้งหมด ใช้สถิติบรรยาย)  หรือสรุปอ้างอิงจากกลุ่มตัวอย่างไปยังค่าประชากร  (กรณีทำการวิจัยกับกลุ่มตัวอย่าง  ต้องใช้สถิติบรรยายและสถิติอ้างอิง)
2.  จำนวนกลุ่มตัวอย่างที่ใช้มีกี่กลุ่ม
- 1  กลุ่ม
-  2  กลุ่ม
- มากกว่า  2  กลุ่ม
3.   ข้อมูลที่เก็บรวบรวมมาอยู่ในระดับใด  หรือมาตราใด
-  นามบัญญัติ
-   จัดอันดับ
-    อันตรภาค
-    อัตราส่วน
4.  ตัวแปรที่ใช้มีกี่ตัว
- 1  ตัวแปร
- 2  ตัวแปร
- มากกว่า  2  ตัวแปร
เมื่อได้พิจารณาลักษณะสำคัญของข้อมูลที่เก็บรวบรวมมาได้แล้วก็ต้องเลือกสถิติอ้างอิงให้เหมาะกับลักษณะของข้อมูล และข้อตกลงเบื้องต้นของสถิติแต่และตัว (ศึกษาได้จากตาราง)  
ซึ่งสถิติที่ใช้ในการอ้างอิงข้อมูลมี  2 ประเภท  คือ สถิติแบบพาราเมตริก  (Parametric)  ใช้สำหรับข้อมูลอันตรภาค และอัตราส่วน  และแบบนอนพาราเมตริก (Nonparametric)  ใช้สำหรับข้อมูลที่อยู่ในระดับนามบัญญัติ  และจัดอันดับ

การเลือกใช้สถิติอ้างอิงข้อมูลที่ใช้กันมาก  สรุปได้ดังตาราง

ระดับการวัด
ข้อมูล
                                          สถิติที่เหมาะสม
  กลุ่มตัวอย่าง   1  กลุ่ม
กลุ่มตัวอย่าง 2  กลุ่ม
กลุ่มตัวอย่างมากกว่า 2  กลุ่ม
นามบัญญัติ
Binomial  test
c2 - test
Mcnemar  test
c2 - test
Cocharn  Q-test
c2 - test
จัดอันดับ
Komogorovsminov  test

Runs  test
Sign  test

U - test
Friedman  two-way
Analysis of  variance
Kruskal –wallis  one –way
Analysis  of  variance
อันตรภาค
และ
อัตราส่วน
t –test
Z - test
T – test
Z – test
F - test
Analysis of  variance (ANOVA)
Analysis of  covariance (ANCOVA)
MANOVA



เครดิตภาพ: twitter.com/atmpamm🙏

วันพุธที่ 17 กรกฎาคม พ.ศ. 2562

รับทำ SPSS และ AMOS (รับงานด่วน)




 รับวิเคราะห์สถิติงานวิทยานิพนธ์ 

·ประสบการณ์การให้คำปรึกษาเกี่ยวกับสถิติ งานวิจัยการตลาด การศึกษา มากกว่า 10 ปี
·ไม่หนีงาน งานด่วน งานเร่ง ราคาเท่ากัน
·ยินดีให้คำปรึกษาเบื้องต้นโดยไม่มีค่าใช้จ่าย พร้อมคำแนะนำดีๆ เพื่อต่อยอดงานที่ประสบปัญหา
·รับติวตัวต่อตัวและสอนสถิติวิจัย เริ่มต้นที่ชั่วโมงละ 300 บาท

·จบจริง จบเร็ว จบชัวร์


089-9400801 พี่ปุ้ย
Line: pumpuy1984

เครดิตภาพ IG : GiftYourMemory 



รับปรึกษางานวิจัย ป.ตรี โท เอก รับงานด่วน






ปรึกษาฟรีไม่มีค่าใช้จ่ายนะคะ พร้อมคำแนะนำดีๆ เลือกให้เราดูแล แล้วจะไม่ผิดหวัง งานครบจบชัวร์ ใส่ใจทุกรายละเอียดงาน ด้วยทีมงานมืออาชีพ
**********************************
⬛ งานด่วน งานเร่ง ราคาเท่ากันค่ะ
⬛ งานเฉพาะบท เหมาทั้งเล่ม เราก็รับหมดนะคะ
⬛ เขียนบทความวิชาการ (journal) บทคัดย่อไทย-อังกฤษ (abstact)
⬛ หาค่าความเชื่อมั่น (alpha) ค่านวัตกรรม E1/E2 คะแนน pretest/posttest ก่อนเรียน/หลังเรียน
⬛ สถิติพื้นฐาน (Descriptive Statistics) ความถี่ ร้อยละ ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
⬛ สถิติทดสอบสมมติฐาน (Hypothesis Testing) ค่า t-test anova (f-test), chi-square, Multiple Regression Analysis: MRA, ค่า Correlation Coefficient (r) หรือ ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ ฯลฯ
⬛ ติวและแก้ไขให้จนผ่าน พร้อมมีแบบฝึกหัดให้ทำก่อนขึ้นสอบทุกครั้ง
⬛ รับงานทุกระดับตั้งแต่ ป.ตรี ป.โท และ ป.เอก
⬛ ร้านเราจะเก็บเป็นความลับทั้งหมดค่ะ 😊 ✔ลูกค้ามั่นใจทำงานกับเรา ด้วยประสบการณ์กว่า 10 ปีค่ะ
___________________________________ 


Line: pumpuy1984

Instagram: is_thesis_
หรือโทรปรึกษากันก่อนได้นะคะ 089-940-0801

เครดิตภาพ: www.pinterest.com 🙏

วันพฤหัสบดีที่ 11 กรกฎาคม พ.ศ. 2562

การกำหนดกลุ่มตัวอย่าง

            

ประเภทของการสุ่มกลุ่มตัวอย่าง

วิธีการสุ่มตัวอย่างแบ่งเป็น 2 ประเภทใหญ่ๆ คือ
1. การสุ่มตัวอย่างโดยไม่ใช้ความน่าจะเป็น Nonprobability sampling )
เป็นการเลือกตัวอย่างโดยไม่คำนึงว่าตัวอย่างแต่ละหน่วยมีโอกาสถูกเลือกมากน้อยเท่าไร
ทำให้ไม่ทราบความน่าจะเป็นที่แต่ละหน่วยในประชากรจะถูกเลือก การเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบนี้ไม่สามารถนำผลที่ได้อ้างอิงไปยังประชากรได้ แต่มีความสะดวกและประหยัดเวลาและค่าใช้จ่ายมากกว่า  ซึ่งสามารถทำได้หลายแบบ ดังนี้
1.1 การเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบบังเอิญ (Accidental sampling) เป็นการเลือกกลุ่มตัวอย่าง
เพื่อให้ได้จำนวนตามต้องการโดยไม่มีหลักเกณฑ์ กลุ่มตัวอย่างจะเป็นใครก็ได้ที่สามารถให้ข้อมูลได้
1.2 การเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบโควต้า ( Quota  sampling ) เป็นการเลือกกลุ่มตัวอย่างโดย
คำนึงถึงสัดส่วนองค์ประกอบของประชากร เช่นเมื่อต้องการกลุ่มตัวอย่าง 100 คน ก็แบ่งเป็นเพศชาย 50 คน หญิง 50 คน แล้วก็เลือกแบบบังเอิญ คือเจอใครก็เลือกจนครบตามจำนวนที่ต้องการ
            1.3 การเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง ( Purposive  sampling ) เป็นการเลือกกลุ่มตัวอย่างโดยพิจารณาจากการตัดสินใจของผู้วิจัยเอง ลักษณะของกลุ่มที่เลือกเป็นไปตามวัตถุประสงค์ของการวิจัย การเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบเจาะจงต้องอาศัยความรอบรู้ ความชำนาญและประสบการณ์ในเรื่องนั้นๆของผู้ทำวิจัย การเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบนี้มีชื่อเรียกอีกอย่างว่า Judgement sampling
2. การสุ่มตัวอย่างโดยใช้ความน่าจะเป็น ( Probability sampling )
          เป็นการสุ่มตัวอย่างโดยสามารถกำหนดโอกาสที่หน่วยตัวอย่างแต่ละหน่วยถูกเลือก ทำให้ทราบความน่าจะเป็นที่แต่ละหน่วยในประชากรจะถูกเลือก การเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบนี้สามารถนำผลที่ได้อ้างอิงไปยังประชากรได้  สามารถทำได้หลายแบบ ดังนี้
            2.1 การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย  (Simple random sampling) เป็นการสุ่มตัวอย่างโดยถือว่าทุกๆหน่วยหรือทุกๆสมาชิกในประชากรมีโอกาสจะถูกเลือกเท่าๆกัน การสุ่มวิธีนี้จะต้องมีรายชื่อประชากรทั้งหมดและมีการให้เลขกำกับ วิธีการอาจใช้วิธีการจับสลากโดยทำรายชื่อประชากรทั้งหมด หรือใช้ตารางเลขสุ่มโดยมีเลขกำกับหน่วยรายชื่อทั้งหมดของประชากร
            2.2 การสุ่มตัวอย่างแบบเป็นระบบ ( Systematic sampling) เป็นการสุ่มตัวอย่างโดยมีรายชื่อของทุกหน่วยประชากรมาเรียงเป็นระบบตามบัญชีเรียกชื่อ การสุ่มจะแบ่งประชากรออกเป็นช่วงๆที่เท่ากันอาจใช้ช่วงจากสัดส่วนของขนาดกลุ่มตัวอย่างและประชากร แล้วสุ่มประชากรหน่วยแรก ส่วนหน่วยต่อๆไปนับจากช่วงสัดส่วนที่คำนวณไว้       
            2.3 การสุ่มตัวอย่างแบบชั้นภูมิ (Stratified sampling) เป็นการสุ่มตัวอย่างโดยแยกประชากรออกเป็นกลุ่มประชากรย่อยๆ หรือแบ่งเป็นชั้นภูมิก่อน โดยหน่วยประชากรในแต่ละชั้นภูมิจะมีลักษณะเหมือนกัน (homogenious)    แล้วสุ่มอย่างง่ายเพื่อให้ได้จำนวนกลุ่มตัวอย่างตามสัดส่วนของขนาดกลุ่มตัวอย่างและกลุ่มประชากร                                                        
            2.4 การสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม (Cluster sampling ) เป็นการสุ่มตัวอย่างโดยแบ่งประชากร
ออกตามพื้นที่โดยไม่จำเป็นต้องทำบัญชีรายชื่อของประชากร และสุ่มตัวอย่างประชากรจากพื้นที่ดังกล่าวตามจำนวนที่ต้องการ แล้วศึกษาทุกหน่วยประชากรในกลุ่มพื้นที่นั้นๆ หรือจะทำการสุ่มต่อเป็นลำดับขั้นมากกว่า 1ระดับ โดยอาจแบ่งพื้นที่จากภาค เป็นจังหวัด จาก จังหวัดเป็นอำเภอ และเรื่อยไปจนถึงหมู่บ้าน
นอกจากนี้การสุ่มตัวอย่างยังสามารถเลือกสุ่มตัวอย่างผสมระหว่างแบบง่ายแบบชั้นภูมิและแบบกลุ่มด้วยก็ได้

รับทำวิทยานิพนธ์ ดุษฎีนิพนธ์ (รับงานด่วน)


               รับทำ SPSS และ AMOS รับวิเคราะห์สถิติวิทยานิพนธ์ IS                                 งานวิจัยในชั้นเรียน (รับงานด่วน)

·ประสบการณ์การให้คำปรึกษาเกี่ยวกับสถิติ งานวิจัยการตลาด การศึกษา มากกว่า 10 ปี
·ไม่หนีงาน งานด่วน งานเร่ง ราคาเท่ากัน
·ยินดีให้คำปรึกษาเบื้องต้นโดยไม่มีค่าใช้จ่าย พร้อมคำแนะนำดีๆ เพื่อต่อยอดงานที่ประสบปัญหา
·รับติวตัวต่อตัวและสอนสถิติวิจัย เริ่มต้นที่ชั่วโมงละ 300 บาท
·จบจริง จบเร็ว จบชัวร์

เลือกให้เราดูแลนะคะ ไม่ทิ้งงาน ใส่ใจจนจบค่ะ


·ประสบการณ์การให้คำปรึกษาเกี่ยวกับสถิติ งานวิจัยการตลาด การศึกษา มากกว่า 10 ปี
·ไม่หนีงาน งานด่วน งานเร่ง ราคาเท่ากัน
·ยินดีให้คำปรึกษาเบื้องต้นโดยไม่มีค่าใช้จ่าย พร้อมคำแนะนำดีๆ 
·รับติวตัวต่อตัวและสอนสถิติวิจัย เริ่มต้นที่ชั่วโมงละ 300 บาท
·จบจริง จบเร็ว จบชัวร์

1. รับทำ SPSS และ AMOS รับวิเคราะห์สถิติงาน วิทยานิพนธ์ งานค้นคว้าอิสระ ดุษฎีนิพนธ์

2. รับวิเคราะห์คุณภาพของเครื่องมือ อาทิ ค่าความเชื่อมั่น (Reliability) ด้วยค่าสัมประสิทธิ์แอลฟา (Alpha Coefficient) ของครอนบาค (Cronbach) และค่าดัชนีวัดความสอดคล้อง IOC  

3. การวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น ได้แก่ ความถี่ ร้อยละ Mean, S.D. และการทดสอบสมมติฐาน สถิติ t- test, One – way ANOVA (LSD, Scheffe), Chi-square

4. การวิเคราะห์สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ ได้แก่ สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เพียร์สัน (Pearson’s Product Moment Correlation Coefficient: r)

5. การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA)

6. การวิเคราะห์การถดถอย ได้แก่ Simple และ Multiple Regression Analysis

7. การวิเคราะห์จำแนกกลุ่มตัวแปร ได้แก่ Factor Analysis

8. รับเขียน Proposal เพื่อเสนอโครงงาน ตั้งแต่ชื่อเรื่อง

9. รับทำงานนำเสนอวิจัย วิทยานิพนธ์ ดุษฎีนิพนธ์ ด้วย PowerPoint

10. รับประมวลผลคะแนนนวัตกรรม ก่อนเรียน/หลังเรียน E1/E2

11. รับคีย์แบบสอบถามและลงพื้นที่แจกแบบสอบถาม

12. รับแก้ไขเฉพาะบทที่ลูกค้าต้องการ

13. รับเขียนและแปลบท Abstract

14. รายงานฝึกประสบการณ์วิชาชีพ

*****************************************************************
Contact 089-9400801 คุณปุ้ย
Line: pumpuy1984
Instagram: is_thesis_