การวิเคราะห์แบบสอบถาม การวิเคราะห์แบบสอบถามด้วยโปรแกรม SPSS
เทคนิค แนวทาง การวิเคราะห์แบบสอบถาม การวิเคราะห์แบบสอบถามด้วย SPSS
การทำวิจัยเชิงปริมาณ (Quantitative Research) โดยทั่วไปจะมีการวิเคราะห์ข้อมูลตามรูปแบบหรือประเภทของข้อมูล คือ การวิเคราะห์ข้อมูลทุติยภูมิ (Secondary Data) เช่น ข้อมูลอนุกรมเวลา (Time Series Data) ข้อมูลจากการวางแผนการทดลอง และ การวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้แนวทางการสำรวจ (Survey) โดยใช้แบบสอบถาม เป็นเครื่องมือสำหรับการทำวิจัย ดังนั้น การวิเคราะห์แบบสอบถาม จึงเป็นสิ่งที่นักวิจัยต้องให้ความสำคัญและต้องเรียนรู้กับเทคนิคหรือวิธีการวิเคราะห์ข้อมูล ที่ทำการเก็บรวบรวมด้วยแบบสอบถาม
โปรแกรมสำเร็จรูปทางสถิติที่ได้รับความนิยมแพร่หลายที่สุด สำหรับการวิเคราะห์แบบสอบถาม คือ โปรแกรม SPSS และ โปรแกรม STATA อย่างไรก็ตาม โปรแกรม SPSS ถือได้ว่ามีข้อดีหรือข้อได้เปรียบโปรแกรม STATA ในเรื่องของความง่ายหรือความสะดวก การทำความเข้าใจโปรแกรม การทำความเข้าใจคำสั่งที่ใช้ในโปรแกรม SPSS สามารถทำได้ง่ายกว่า และตารางผลลัพธ์เป็นตารางที่นำไปปรับใช้สำหรับการเขียนผลการศึกษา หรือ การนำเสนอผลการศึกษาที่ง่ายและสวยงามกว่าโปรแกรม STATA
เทคนิค การวิเคราะห์แบบสอบถาม
การวิเคราะห์แบบสอบถาม ด้วยโปรแกรมสำเร็จรูปทางสถิติ เช่น SPSS หรือ STATA สามารถวิเคราะห์และนำเสนอผลการศึกษาได้ดังต่อไปนี้
- การวิเคราะห์ข้อมูลสถิติเชิงพรรณนา (Descriptive Analysis) เช่น ความถี่ (Frequency) ร้อยละ (Percentage) ค่าเฉลี่ย (Mean) ค่ามัธยฐาน (Median) ค่าสูงสุด (Maximum) ค่าต่ำสุด (Minimum) ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation : S.D) ค่าความโด่ง (Kurtosis) ค่าความเบ้ (Skewness) เป็นต้น การวิเคราะห์สถิติเชิงพรรณานา ที่สำคัญ คือ การวิเคราะห์การแจกแจงความถี่ของข้อมูลที่ทำการศึกษา frequency distribution เป็นวิธีการทางสถิติอย่างหนึ่งที่ใช้ในการจัดข้อมูลที่มีอยู่หรือเก็บรวบรวมมาได้ให้อยู่เป็นพวกๆเพื่อสะดวกในการวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านั้น การแจกแจงความถี่มักจะทำเมื่อข้อมูลที่จะวิเคราะห์มีเป็นจำนวนมากหรือข้อมูลมีค่าซำ้กันอยู่มาก เพราะจะช่วยให้ประหยัดเวลาและสรุปผลได้อย่างชัดเจนและเหมาะสมที่จะนำไปใช้ประโยชน์ต่อไป
- การวิเคราะห์แบบ crosstab เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลในแบบสอบถามที่มีการเลือกตอบแบบ checklist เช่น ข้อมูลประชากรศาสตร์ (Demographics) ข้อมูลด้านพฤติกรรมต่างๆ ซึ่งสามารถนำตัวแปรต่างๆเหล่านี้มาทำการ cross เพื่อจำแนกข้อมูลให้มีความละเอียดลงไป เช่น การ cross ระหว่างปัจจัยหรือตัวแปรด้าน “เพศ” และ พฤติกรรมการรับประทานอาหารนอกบ้าน ซึ่งผลจากการวิเคราะห์แบบ crosstab จะทำให้ทราบรายละเอียดเชิงลึกของข้อมูลมากยิ่งขึ้น
- การสร้างฮิทโตแกรม (Histrogram) ประโยชน์สำคัญของการใช้ฮิสโตแกรม(Histogram) คือ การใช้เพื่อวิเคราะห์ความถี่ของข้อมูลแล้วตัดสินใจว่าการแจกแจงหรือการกระจายข้อมูลแบบใดมีผลต่อผลิตภัณฑ์ไปในทิศทางที่ดีหรือไม่และยังสามารถใช้ในการเปรียบเทียบข้อมูลจากการผลิตก่อนและหลังการปรับปรุงและนำมาใช้วิเคราะห์หาความสามารถของกระบวนการผลิต (Process capability) ได้อีกด้วย
- การสร้าง box plot การสร้างแผนภาพ Box Plot สามารถใช้เป็นข้อสังเกตเชิงสถิติที่น่าสนใจได้มากกมาย และสามารถสังเกตได้ง่ายกว่า Histograms ในหลาย ๆ มิติ นอกจากนี้ยังประหยัดพื้นที่ มีความยืดหยุ่นในการนำเสนอ และยังสามารถเปรียบเทียบการกระจายตัวระหว่างประเภทข้อมูลเชิงคุณภาพได้อีกด้วย
- การสร้าง scatter plot แผนภูมิจุดแบบกระจัดกระจาย หรือ Scatter plot คือ Chart ที่นำเอาจุดตัดกันของค่าในแนวแกน X และแกน Y ของทั้งสองข้อมูลมาแสดง แต่ละจุดจะแทนข้อมูลแต่ละตัว จึงเหมาะกับงานที่ต้องการวิเคราะห์ความสัมพันธ์กับระหว่างข้อมูลจะเป็นการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่าง ตัวแปรอิสระสองตัว ซึ่งก็คือจุดเด่นของแผนภูมินี้
- การวิเคราะห์ anovaหรือ การวิเคราะห์ความแปรปรวนทางเดียว การทดสอบ t-test และ f-test ANOVA จะช่วยให้นักวิจัยค้นพบความแตกต่างระหว่างกลุ่มข้อมูลว่ามีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่ เป็นลักษณะของการวิเคราะห์ระดับความแปรปรวนภายในกลุ่มโดยใช้ตัวอย่างที่ได้มาจากแต่ละกลุ่ม
- การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร (Correlation) การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ (correlation analysis) เป็นการศึกษาระดับหรือขนาดของความสัมพันธ์เชิงเส้นตรงระหว่างตัวแปรสองตัวแปร (ตัวแปร x และ y) ว่ามีมากน้อยเพียงใด และมีทิศทางความสัมพันธ์อย่างไร เมื่อ x เป็นตัวแปรอิสระ และ y เป็นตัวแปรตาม
- การวิเคราะห์การถดถอย (Regression) การวิเคราะห์การถดถอย เป็นวิธีการทางสถิติใช้เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตั้งแต่ 2 ตัวขึ้น
ไป ประกอบด้วย ตัวแปรที่เราทราบค่า เรียกว่าตัวประมาณการหรือตัวแปรต้น (Predictor, Independent variable, X) และตัวแปรที่เราต้องการทราบค่า เรียกว่าตัวตอบสนองหรือตัวแปรตาม (Response , Dependent variable , Y) ว่าเป็นตัวแปรที่เป็นปัจจัยหรือเป็นเหตุผลของกันและกันหรือไม่ - การวิเคราะห์องค์ประกอบ (factor analysis) หรือบางครั้ง เรียกว่า การวิเคราะห์ปัจจัยเป็นเทคนิคที่จะจับกลุ่มหรือรวม กลุ่มหรือรวมตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันไว้ในกลุ่มหรือปัจจัย เดียวกัน ตัวแปรที่อยู่ในปัจจัยเดียวกันจะมีความสัมพันธ์ กันมาก โดยความสัมพันธ์นั้นอาจจะเป็นในทิศทางบวก (ไปในทิศทางเดียวกัน) หรือทิศทางลบ (ไปในทางตรงกันข้าม)
- สถิติสำหรับการทดสอบสมมติฐาน อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต้น (ตัวแปรอิสระ) และตัวแปรตาม อื่นๆ เช่น Chi-square, MANOVA, ANACOVA เป็นต้น
สำหรับการทำวิจัยเชิงปริมาณ การทำวิทยานิพนธ์ ดุษฎีนิพนธ์ สารนิพนธ์ และผลงานวิชาการประเภทต่างๆ ที่มุ่งเน้น การทำวิจัยเชิงปริมาณ ด้วยการสำรวจโดยใช้แบบสอบถามเป็นเครื่องมือสำหรับการทำวิจัย สามารถใช้แนวทางการวิเคราะห์แบบสอบถาม ด้วยสถิติต่างๆ ดังกล่าว ขึ้นอยู่กับสมมติฐาน การกำหนดตัวแปรในกรอบแนวคิดสำหรับงานวิจัย (Conceptual Framework) ที่ผู้วิจัยได้กำหนดความสัมพันธ์ของตัวแปรอิสระ และตัวแปรตามไว้ ซึ่งต้องมีการทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ให้ตรงหรือสอดคล้องกับลักษณะหรือรูปแบบของตัวแปรต่างๆ
Professionaldatas ให้บริการด้านการทำวิจัย การวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติทุกประเภท รับวิเคราะห์แบบสอบถาม รับวิเคราะห์SPSS รับวิเคราะห์ STATA และโปรแกรมสถิติอื่นๆ ทุกประเภท ในเวลาอันรวดเร็ว ปลอดภัย ไม่แพง
ขอบคุณข้อมูลดีๆ
Tag : การทำ is จ้างทำ is จ้างทำวิจัย จ้างทำวิทยานิพนธ์ จ้างทํางานวิจัย จ้างทําวิจัย ป.ตรี ราคา จ้างทําวิจัยราคา จ้างทําวิจัยราคาประหยัด จ้างทําวิจัย ราคาเท่าไหร่ จ้างทําวิทยานิพนธ์ จ้างทําวิทยานิพนธ์ราคา จ้างวิจัย ทําวิทยานิพนธ์ ทำงานวิจัย ทำงานวิทยานิพนธ์ บริการรับทำวิจัย รับจัดหน้าวิทยานิพนธ์ รับจ้างทำ is รับจ้างทํางานวิจัย ราคาถูก รับจ้างทํารายงาน รับจ้างทําวิทยานิพนธ์ รับจ้างทําวิทยานิพนธ์ ราคาถูก รับจ้างเขียนรายงาน รับทำ is รับทำ powerpoint รับทำ spss รับทำ thesis รับทำดุษฎีนิพนธ์ รับทำวิจัย รับทำวิจัยราคาถูก รับทำวิทยานิพนธ์ รับทำสารนิพนธ์ รับทำแบบสอบถาม รับทำโปรเจคจบ รับทํา thesis รับทํางานวิจัย รับทําปริญญานิพนธ์ รับทํารายงาน รับทําวิจัย ป.ตรี รับทําวิทยานิพนธ์ รับทําวิทยานิพนธ์ ป.โท รับทําวิทยานิพนธ์ ราคา รับทําวิทยานิพนธ์ราคาเท่าไหร่ รับทํา สารนิพนธ์ รับแปลงานวิจัย ราคารับทำวิทยานิพนธ์ วิจัย
