จะทำ Normality, Linearity หรือ Homoscedusticity ด้วยโปรแกรม SPSS คุณสามารถตรวจสอบความเป็นปกติ ความเป็นเชิงเส้น และความเป็นเอกภาพในข้อมูลของคุณโดยใช้ SPSS โดยทำตามขั้นตอนต่อไปนี้:
- ตรวจสอบความปกติใน SPSS: หากต้องการตรวจสอบความปกติใน SPSS คุณสามารถใช้ตัวเลือก “Descriptive Statistics” และ “Normality Plots with Tests” ภายใต้เมนู “Analyze” ตัวเลือก “Descriptive Statistics” จะให้ค่าความเบ้และค่าความคุ้ยเขี่ย ซึ่งระบุระดับของการออกจากค่าปกติ ตัวเลือก “Normality Plots with Tests” จะให้แผนความน่าจะเป็นปกติและการทดสอบ Shapiro-Wilk ซึ่งใช้ในการทดสอบค่าปกติ ค่า p สำหรับการทดสอบ Shapiro-Wilk ควรมากกว่า .05 เพื่อระบุว่าข้อมูลมีการกระจายตามปกติ
- ความเป็นเชิงเส้น: ในการตรวจสอบความเป็นเชิงเส้นใน SPSS คุณสามารถสร้างแผนภาพกระจายของข้อมูลของคุณได้โดยใช้ตัวเลือก “Chart Builder” ใต้เมนู “Graphs” พล็อตกระจายช่วยให้คุณเห็นภาพความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวและตรวจสอบความเป็นเส้นตรง หากคุณเห็นรูปแบบเชิงเส้นที่ชัดเจน แสดงว่าความสัมพันธ์เป็นแบบเส้นตรง
- ปัญหาความแปรปรวนของตัวคลาดเคลื่อนไม่คงที่: คุณสามารถตรวจสอบปัญหาความแปรปรวนของตัวคลาดเคลื่อนไม่คงที่ได้โดยใช้การทดสอบความเท่าเทียมกันของความแปรปรวนของ Levene คุณสามารถค้นหาได้ใน Analyze > Compare Means > Levene’s Test การทดสอบเปรียบเทียบความแปรปรวนของสองกลุ่มขึ้นไป ค่า p น้อยกว่า .05 แสดงว่าความแปรปรวนเท่ากันและข้อมูลเป็นแบบโฮโมซีเดสติก
สิ่งสำคัญคือต้องสังเกตว่า สมมติฐานเหล่านี้มีความสำคัญเนื่องจากการทดสอบทางสถิติส่วนใหญ่ รวมถึง SEM มีข้อสมมติฐานที่ต้องปฏิบัติตาม สมมติฐานเหล่านี้ช่วยให้แน่ใจว่าการอนุมานจากการทดสอบทางสถิตินั้นถูกต้องและเชื่อถือได้ นอกจากนี้ คุณควรตีความผลการทดสอบของคุณในบริบทของคำถามการวิจัยของคุณ และเข้าใจว่าการละเมิดสมมติฐานไม่ได้หมายความว่าผลการวิเคราะห์ไม่ถูกต้องเสมอไป
นอกจากนี้ SPSS ยังให้ผลลัพธ์ในตารางอีกด้วย คุณควรเรียนรู้วิธีตีความผลลัพธ์และผลลัพธ์ด้วย เพื่อให้แน่ใจว่าเป็นไปตามสมมติฐานและการวิเคราะห์นั้นเหมาะสมกับการศึกษาของคุณ
ช่องทางติดต่อ
Tel: 0924766638 คุณอาจุ้ย
อีเมล: ichalermlarp@gmail.com
LINE: @impressedu
(หยุดทุกวันอาทิตย์)
