รับวิเคราะห์STATA

ศูนย์บริการด้านงานวิจัยและวิเคราะห์ข้อมูล รับวิเคราะห์STATA

รับวิเคราะห์STATA งานด่วน เสร็จเร็ว ทันเวลา ราคาไม่แพง

ให้คำปรึกษางานวิจัย รับวิเคราะห์STATA เราคือผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูลทุกโปรแกรม โดยเฉพาะโปรแกรม STATA ซึ่งเป็นโปรแกรมวิเคราะห์ข้อมูล ที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ทุกประเภท ทั้งข้อมูลที่รวบรวมได้จากแบบสอบถาม (Questionnaire) และข้อมูลประเภททุติยภูมิ (Secondary Data) ข้อมูลอนุกรมเวลา ครอบคลุมงานวิจัยเกือบทุกสาขา

รับวิเคราะห์ข้อมูลด้วยโปรแกรม STATA สำหรับข้อมูลจากแบบสอบถาม

วิเคราะห์สถิติ ความถี่ (Frequency) ค่าเฉลี่ย (Mean) ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation) และร้อยละ (Percentage)
ทดสอบสมมุติฐานค่าเฉลี่ย การทดสอบค่าซี (Z-test) และการทดสอบค่าที (T-test)
การวิเคราะห์ความแปรปรวน F-Test (ANOVA)
ทดสอบสถิติแบบพาราเมตริกและนอนพาราเมตริก (Parametric and nonparametric statistics)
การทดสอบไคร์สแควร์ (Chi-Square)
ทดสอบความเป็นอิสระ (Testof independent)
การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ (correlation)
การวิเคราะห์การถดถอยอย่างง่าย (Sample Regression Analysis)
ตรวจสอบคุณภาพเครื่องมือ

รับวิเคราะห์ข้อมูลด้วยโปรแกรม STATA สำหรับข้อมูลทุติยภูมิ (Secondary Data) และ ข้อมูลอนุกรมเวลา (Time Series Data)

ในการวิเคราะห์ข้อมูลทุติยภูมิ หรือ Secondary Data แบบอนุกรมเวลา หรือ Time Series Data ทั้งแบบรายปี รายไตรมาส รายเดือน รายสัปดาห์ หรือแม้กระทั่งรายวัน ที่ทำการเก็บรวบรวมข้อมูลจำนวนมาก อาจจะ10 ปี 5 ปี 3 ปี เป็นต้น ซึ่งการวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลา ที่มีช่วงระยะเวลาติดต่อกันยาวนาน นักวิจัย จะต้องทำการทดสอบปัญหาตัวแบบเศรษฐมิติ ที่สำคัญ ซึ่งปัญหาเหล่านี้ หากไม่มีการทดสอบ วิเคราะห์ หรือกำจัดปัญหาเหล่านี้ให้หมดไป ก่อนการไปวิเคราะห์ตามแบบจำลองที่กำหนด เช่น Multiple Regression ด้วยวิธี OLS จะทำให้ประสิทธิภาพของค่าพยากรณ์หรือตัวแบบเหล่านั้นเกิดปัญหาด้านความน่าเชื่อถือได้

(1) การทดสอบปัญหา multicollinearity

ปัญหา Multicollinearity เกิดขึ้น เมื่อตัวแปรอิสระ หรือ Independent Variable สองตัว มีค่าสหสัมพันธ์ค่อนข้างสูงแต่ไม่สมบูรณ์ ซึ่งจะส่งผลต่อค่าสัมประสิทธฺ์การกำหนดและค่าประมาณการกำลังสองน้อยที่สุด(R – square) มีค่าสูง และค่าทดสอบ t มีค่าตํ่ามากจนทำให้ผู้ใช้อาจแปรค่าได้ว่าตัวแปรอิสระไม่มีความสัมพันธ์ทางสถิติ ซึ่งเป็นการตัดสินใจที่ผิดพลาด

การตรวจสอบข้อมูลว่ามีปัญหา Multicollinearity หรือไม่

การสังเกตว่าข้อมูลมีปัญหา Multicollinearity หรือไม่สังเกตุได้ดังนี้

ตัวประมาณค่าสัมประสิทธิ์ของตัวเเปรแต่ละคู่(r)มีค่าความแตกต่างจาก 0 อย่างมีนัยสำคัญ
ตัวสถิติทดสอบ t เกือบทั้งหมดไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ แต่ตัวทดสอบ F มีนัยสำคัญ
ค่าสัมประสิทธิ์ความชันและจุดตัดแกนมีเครื่องหมายบวกหรือลบแตกต่างที่คาดไว้

การแก้ปัญหา Multicollinearity

การแก้ปัญหา Multicollinearity เป็นปัญหาตัวแบบเบื้องต้นทางเศรษฐมิติ ซึ่งสามารถทดสอบปัญหานี้ได้ด้วยโปรแกรม EVIEW ทำได้โดยนำตัวแปรอิสระที่ไม่มีนัยสำคัญบ้างตัวออกจากแบบจำลองเชิงถดถอยจนไม่เกิดปัญหา Multicollinearity การที่จะเลือกตัวแปรใหนออกอาจสามารถทำได้โดยใช้การสร้างแบบจำลอง Stepwise Regression โดยสามารถวิเคราะห์ปัญหา นี้ได้จากการใช้โปรแกรม EVIEW หรือ โปรแกรมอื่นๆได้เช่นกัน เช่น โปรแกรม SPSS หรือ STATA เป็นต้น

(2) การตรวจสอบปัญหา heteroscedasticity

นักวิจัย สามารถตรวจสอบปัญหา Heteroskedasticity ด้วย การทดสอบ Breusch — Pagan. Breusch and Pagan (1979) แนะนำให้ทดสอบ Regress the squared residuals จากสมการการถดถอยโดยประมาณของตัวแปรอิสระในการถดถอย หากไม่มีปัญหา conditional heteroskedasticity ตัวแปรอิสระจะไม่สามารถอธิบายค่าคลาดเคลื่อนได้ ซึ่งโปรแกรม EVIEW สามารถวิเคราะห์ปัญหาและแก้ไขปัญหานี้ได้เป็นอย่างดี

Breusch และ Pagan เป็นการทดสอบ เพื่อพิสูจน์ ว่าภายใต้สมมติฐานหลักนั้น ไม่มีความแตกต่างแบบมีเงื่อนไข nR2 (จากการถดถอยของส่วนที่เหลือกำลังสองบนตัวแปรตามจากการถดถอยเดิม) และเป็นตัวแปรสุ่มχ2ที่มีจำนวนองศาอิสระเท่ากับ จำนวนตัวแปรอิสระในการถดถอย ดังนั้น สมมติฐานว่าง จึงระบุว่า ข้อผิดพลาด กำลังสองของการถดถอย ไม่เกี่ยวข้องกับตัวแปรอิสระ สมมติฐานทางเลือก ระบุว่า ข้อผิดพลาดกำลังสอง มีความสัมพันธ์กับตัวแปรอิสระ

(3) การตรวจสอบปัญหา autocorrelation

อีกหนึ่งปัญหาที่พบบ่อยการทำสมการถดถอย คือ ค่าคลาดเคลื่อนมีความสัมพันธ์กันเมื่อค่าคลาดเคลือนการถดถอยมีความสัมพันธ์กันในการสังเกตเราจะบอกว่ามีความสัมพันธ์ตามลำดับ (หรือสัมพันธ์อัตโนมัติ) ความสัมพันธ์แบบอนุกรมมักเกิดขึ้นในการถดถอยข้อมูลอนุกรมเวลา ทำนองเดียวกันกับ การทดสอบปัญหา heteroskedasticity

ปัญหาหลักที่เกิดจาก Serial Correlation ในการถดถอยเชิงเส้นคือการประมาณค่าคลาดเคลื่อนของค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยที่ไม่ถูกต้องซึ่งคำนวณโดยโปรแกรมสำเร็จรูปทางสถิติ โดยตัวปรอิสระมักมีความสัมพันธ์กับตัวแปรก่อนหน้า อย่างไรก็ตามหากตัวแปรอิสระตัวใดตัวหนึ่งเป็นค่าที่ล้าหลังของตัวแปรตามตัวอย่างเช่นหากผลตอบแทน T-bill จากเดือนก่อนหน้าเป็นตัวแปรอิสระในการถดถอยผลของฟิชเชอร์

สหสัมพันธ์แบบอนุกรมในเงื่อนไขข้อผิดพลาดจะทำให้เกิด พารามิเตอร์ทั้งหมดที่ประมาณค่าจากการถดถอยเชิงเส้นไม่สอดคล้องกันและจะไม่ใช่ค่าประมาณที่ถูกต้องของพารามิเตอร์จริง

เนื่องจาก การพัฒนาตัวแบบการประมาณค่าในสมการถดถอย ดำเนินการตามข้อตกลงการถดถอย ทั้งนี้ การตกลงก็ไม่สามารถทำได้ตามใจ แต่เป็นไปตามเหตุผลดงัไดก้ล่าวมาแลว้ ดงัน้ันผลการวิเคราะห์ การถดถอยในขั้นปฏิบัติ จึงต้องสอดคล้องกันกับข้อตกลง มิเช่นนั้น ผลการศึกษาจะคลาดเคลื่อนและ
นำไปสู่การสรุปผลผิดพลาด (miss-leading)

ทั้งนี้ หากนำผลการศึกษาไปใช้ในระดับนโยบายหรือในระดับปฏิบัติการ อาจก่อให้เกิดความเสียหายได้ หากกระบวนการวิเคราะห์การถดถอยนั้น มีข้อผิดพลาด ดั้งนั้น ก่อนการนำตัวแปรต่างๆ เข้าสู่ตัวแบบจำลองหลัก เช่น กระบวนการวิเคราะห์การถดถอย จะต้องมีการวิเคราะห์ปัญหาตัวแบบที่สำคัญและจำเป็นตามที่ได้กล่าวไปแล้ว ซึ่งโปรแกรม EVIEW สามารถทำการวิเคราะห์ได้อย่างถูกต้อง ครบถ้วน และใช้งานไม่ยากลำบากนัก

ขอบคุณข้อมูลดีๆ

รับทำวิจัย รับทำวิทยานิพนธ์

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 รับวิเคราะห์STATA จ้างทำSTATA รับวิเคราะห์ข้อมูล ด้วย โปรแกรม STATA