ใช้ SPSS เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยประชากรกับค่าคงที่

หลังจากที่ผมเขียนบทความความเชื่อมั่นของแบบสอบถามไปแล้ว ปรากฏว่ามีคนค้นหาข้อมูลด้านนี้อยู่เยอะมาก วันนี้ผมเลยอยากจะเขียนบทความอีกสักเรื่องที่เกี่ยวกับสถิติที่ตนเคยเรียนมาตอนศึกษาปริญญาโทด้านการศึกษา ไหนๆ ก็ได้เคยร่ำเรียนมา ถ้ายังพอมีประโยชน์ต่อคนอื่นที่กำลังทำวิจัยอยู่ก็จะดีไม่น้อยเลย

ผมเริ่มต้นอย่างนี้นะครับ ถ้าเราต้องการทดสอบค่าเฉลี่ยของประชากรกับค่าคงที่ มันเรียกอีกอย่างว่า การทดสอบทีแบบกลุ่มเดียว (One Sample t-test )

ข้อตกลงเบื้องต้น ถ้าเราจะทำการทดสอบนี้นะครับ เราต้องแน่ใจก่อนว่า ข้อมูลของเรามีการแจกแจงเป็นปกติ (Normality) ถ้าใน ม.ปลายก็เรียกว่าเส้นโค้งปกตินั่นเองครับ

เราจำเป็นต้องทดสอบก่อนว่ามันเป็นการแจกแจงปกติหรือไม่โดยการใช้สถิติของโคลโมโกรอฟ-สมินอฟ (Kolmogorov-Smirnov) และสถิติของ ซาปิโร-วิลค์ (Shapiro-Wilk) เมื่อเรามั่นใจแล้วว่าแจกแจงปกติเราค่อยทดสอบทีแบบกลุ่มเดียวต่อไปครับ

เพื่อให้เราเห็นภาพ ผมจะยกตัวอย่างโดยทำการเปรียบเทียบคุณภาพของวิธีการสอนกับเกณฑ์ร้อยละ 80 โดยทำการทดลองสอนกับนักเรียนกลุ่มหนึ่ง จำนวน 9 คน หลังจากทดลองแล้ววัดผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนคะแนนเต็ม 80 คะแนน นักเรียนแต่ละคนได้ดังนี้

64, 66, 70, 72, 79, 64, 74, 51, 65

โดยเราจะใช้ระดับนัยสำคัญที่ 0.05

อันดับแรกเปิดโปรแกรม SPSS ขึ้นมา เป็นหน้าเปล่าๆ เลือกไปที่ Variable View ทำการเซตค่าตัวแปรโดยพิมพ์ชื่อตัวแปรว่า score เลือก measure เป็น scale ครับ

จากนั้นไปที่ data view กรอกข้อมูลคะแนนในช่อง score เรียงลงมาทั้ง 9 คน ให้ครบครับ

กดที่ save as ตั้งชื่อไฟล์ของเราแล้วเลือกโฟลเดอร์ที่จะเก็บไฟล์ แล้วคลิก save ครับ

เราจะทำการตรวจสอบข้อตกลงว่าข้อมูลของเราเป็นแบบแจงแจงปกติหรือไม่ โดยตั้งสมมติฐานการทดสอบดังนี้

H0 : ประชากรมีการแจกแจงปกติ
H1 : ประชากรมีการแจกแจงไม่เป็นปกติ

การทดสอบสมมติฐานดังกล่าวทำได้ดังนี้ครับ

ไปที่ analyze > descriptive statistics > explore…

คลิกเลือก score แล้วคลิกที่ลูกศร เพื่อนำเข้าไปในช่อง Dependent list

คลิกที่ plots… > normality plots with test > Continue > OK

จะได้ผลดังภาพนี้

เราจะพบว่า ค่า Kolmogorov-Smirnov เท่ากับ .232 df=9 และ sig. = .180 ส่วนสถิติ Shapiro-Wilk เท่ากับ .939 df=9 และ sig. = .570 ค่า sig. ของทั้งสองมากกว่าระดับนัยสำคัญที่ตั้งไว้คือ \alpha=.05 จึงยอมรับ H0 หมายความว่า ประชาการมีการแจงแจงปกตินั่นเองครับ

การทดสอบว่าแจงแจงปกติเรียบร้อยไปแล้ว เป็นข้อตกลงเบื้องต้นของสถิติพาราเมตริกทุกตัวนะครับ ว่าจะต้องแจกแจงปกติก่อนเราค่อยทดสอบ อันนี้ต้องจำให้ขึ้นใจ

ขั้นตอนต่อไปเราจะทดสอบสมมติฐานของการทดลองนี้แล้วนะครับ เราจะตั้งสมมติฐานไว้ว่า นักเรียนมีผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนสูงกว่าเกณฑ์ (ร้อยละ 80) แต่เนื่องจากคะแนนเต็ม 80 ดังนั้นร้อยละ 80 ของคะแนนเต็มคือ 64 เราสามารถเขียนสมมติฐานของการทดลองในครั้งนี้ว่า

$$H_0 : \mu = 64$$
$$H_1 :\mu > 64$$

สถิติที่ใช้ทดสอบคือ One-sample t test

ไปที่ Analyze > Compare Means > One-Sample T Test…

เลือก score > คลิกลูกศร > พิมพ์ test Value : 64 > OK
หมายเหตุ : 64 มาจาก เกณฑ์ที่ตั้งไว้ตั้งแต่แรกว่า เทียบกับเกณฑ์ร้อยละ 80 ซึ่ง ร้อยละ 80 ของคะแนนเต็ม 80 คือ 64 นั่นเองครับ

ผลที่ได้ปรากฏดังภาพ

N คือ ขนาดกลุ่มตัวอย่างครับ ในที่นี้คือ 9

Mean คือ ค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่างมีค่าเท่ากับ 67.2222

std. Deviation คือ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน เท่ากับ 7.94949

std. Error Mean คือ ค่าคลาดเคลื่อนมาตรฐานจากค่าเฉลี่ย (S_{\bar{X}}) มีค่าเท่ากับ 2.64983 หาได้จาก S_{\bar{X}}=\frac{S}{\sqrt{n}}

ในส่วนของตาราง One-sample t-test แสดงการทดสอบแบบกลุ่มเดียว มีค่าสถิติดังนี้

Sig. (2-tailed) = 0.259 ซึ่งเป็นการทดสอบไม่มีทิศทาง (สองทาง) แต่สมมติฐานที่เราตั้งไว้เป็นแบบมีทิศทาง (ทดสอบทางเดียว) เราต้องปรับค่า sig. ให้เหลือแค่ทางเดียว โดยการนำ .259 มาหารด้วย 2 จะได้ sig. 1-tailed = .1259 ซึ่งมากกว่า \alpha=.05 จึงยอมรับ H_0 นั่นคือ สรุปได้ว่า ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของนักเรียนมีค่าเฉลี่ยไม่ต่างจาก 64 คะแนน หรือไม่ต่างจากเกณฑ์ ร้อยละ 80


อ้างอิง : ไพศาล วรคำ. (2559). การวิจัยทางการศึกษา (Education Research). มหาสารคาม: ตักสิลาการพิมพ์.


หากต้องการความช่วยเหลือในการคำนวณค่าสถิติโดยใช้ SPSS สามารถติดต่อผมได้โดยตรงนะครับ ถ้าพอจะช่วยเหลือหรือแนะนำเล็กๆ น้อยๆ ไม่คิดค่าบริการ แต่ถ้าจะให้ช่วยคำนวณให้ โดยส่งเป็นไฟล์ excel คะแนนดิบมาเพื่อให้ช่วยคำนวณ มีค่าบริการครั้งละ 200 บาทครับ โดยส่งไฟล์ excel เข้ามาทางไลน์ LineID: @682pjjhh หรือ อีเมล [email protected] ครับ

ใส่ความเห็น