คลังเก็บป้ายกำกับ: ความแปรปรวนระหว่างกลุ่ม

F-test คือ ANOVA (Analysis of Variance) ใช่ไหม

การทดสอบ F เป็นการทดสอบทางสถิติที่มักใช้ในการวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) เพื่อระบุว่ามีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างค่าเฉลี่ยของสองกลุ่มหรือมากกว่านั้นหรือไม่ ANOVA เป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้ในการทดสอบว่าค่าเฉลี่ยของข้อมูลสองกลุ่มหรือมากกว่านั้นมีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่ สามารถใช้เพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของสองกลุ่มหรือเพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของหลายกลุ่ม การทดสอบ F ใช้ใน ANOVA เพื่อทดสอบสมมติฐานว่างว่าค่าเฉลี่ยของกลุ่มทั้งหมดเท่ากัน เทียบกับสมมติฐานทางเลือกที่มีค่าเฉลี่ยอย่างน้อยหนึ่งค่าแตกต่างจากกลุ่มอื่น

การทดสอบ F ขึ้นอยู่กับอัตราส่วนของความแปรปรวนระหว่างกลุ่ม (หรือที่เรียกว่าผลรวมกำลังสองระหว่างกลุ่ม) กับความแปรปรวนภายในกลุ่ม (หรือที่เรียกว่าผลรวมกำลังสองภายในกลุ่ม) ความแปรปรวนระหว่างกลุ่มแสดงถึงความแปรผันระหว่างค่าเฉลี่ยของกลุ่ม ในขณะที่ความแปรปรวนภายในกลุ่มแสดงถึงความแปรผันภายในแต่ละกลุ่ม หากสมมติฐานว่างเป็นจริง และค่าเฉลี่ยของกลุ่มทั้งหมดเท่ากัน ความแปรปรวนระหว่างกลุ่มควรมีค่าน้อยเมื่อเทียบกับความแปรปรวนภายในกลุ่ม หากสมมติฐานทางเลือกเป็นจริง และค่าเฉลี่ยอย่างน้อยหนึ่งค่าแตกต่างจากค่าอื่น ค่าความแปรปรวนระหว่างกลุ่มควรมีค่ามากกว่าเมื่อเทียบกับค่าความแปรปรวนภายในกลุ่ม

การทดสอบค่า F ใช้เพื่อเปรียบเทียบอัตราส่วนของความแปรปรวนระหว่างกลุ่มกับความแปรปรวนภายในกลุ่มที่มีการแจกแจงที่ทราบ ซึ่งเรียกว่าการแจกแจงแบบ F ค่า F คำนวณโดยใช้อัตราส่วนของความแปรปรวนระหว่างกลุ่มกับความแปรปรวนภายในกลุ่ม จากนั้นจึงนำไปเปรียบเทียบกับค่าวิกฤตจากการแจกแจง F ถ้าค่า F ที่คำนวณได้มีค่ามากกว่าค่าวิกฤต แสดงว่าค่าเฉลี่ยของกลุ่มไม่เท่ากัน และปฏิเสธสมมติฐานว่าง ถ้าค่า F ที่คำนวณได้มีค่าน้อยกว่าค่าวิกฤต แสดงว่าค่าเฉลี่ยของกลุ่มมีค่าเท่ากัน และไม่มีการปฏิเสธสมมติฐานว่าง

โดยสรุป การทดสอบ F เป็นการทดสอบทางสถิติที่ใช้กันทั่วไปใน ANOVA เพื่อระบุว่ามีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างค่าเฉลี่ยของสองกลุ่มหรือมากกว่านั้นหรือไม่ มันขึ้นอยู่กับอัตราส่วนของความแปรปรวนระหว่างกลุ่มกับความแปรปรวนภายในกลุ่ม และใช้เพื่อทดสอบสมมติฐานว่างที่ว่าค่าเฉลี่ยของกลุ่มทั้งหมดเท่ากันกับสมมติฐานทางเลือกที่มีค่าเฉลี่ยอย่างน้อยหนึ่งค่าแตกต่างจากค่าอื่น ทีมบริการการวิจัยสามารถช่วยคุณในการทำความเข้าใจ F-test และวิธีการนำไปใช้ในการวิจัยของคุณ รวมทั้งช่วยคุณในการวิเคราะห์และตีความข้อมูล

ช่องทางติดต่อ
Tel: 0924766638 คุณอาจุ้ย
อีเมล: ichalermlarp@gmail.com
LINE: @impressedu
(หยุดทุกวันอาทิตย์)

แอดเพิ่มเพื่อน

ผู้วิจัยจะใช้สถิติ ANOVA อย่างไร

F-test หรือที่เรียกว่าการทดสอบอัตราส่วน F เป็นการทดสอบทางสถิติที่ใช้กันทั่วไปใน ANOVA (Analysis of Variance) เพื่อทดสอบความเท่าเทียมกันของความแปรปรวนระหว่างกลุ่ม สามารถใช้เปรียบเทียบทัศนคติของนักวิจัยมืออาชีพที่มีต่อการจัดการความเครียด

ตัวอย่างเช่น นักวิจัยอาจใช้ F-test เพื่อเปรียบเทียบทัศนคติของนักวิจัยมืออาชีพที่มีต่อการจัดการความเครียด เช่น นักวิชาการ นักวิจัยในอุตสาหกรรม และนักวิจัยของรัฐบาล ผู้วิจัยจะรวบรวมข้อมูลทัศนคติของนักวิจัยมืออาชีพในแต่ละกลุ่มที่มีต่อการจัดการความเครียดและใช้ F-test เพื่อพิจารณาว่ามีความแปรปรวนของทัศนคติระหว่างกลุ่มแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่

ผู้วิจัยจะใช้ขั้นตอนต่อไปนี้เพื่อทำการทดสอบ F:

ผู้วิจัยจะรวบรวมข้อมูลทัศนคติของนักวิจัยมืออาชีพในแต่ละกลุ่มที่มีต่อการจัดการกับความเครียดและจัดทำเป็นชุดข้อมูล
ผู้วิจัยจะใช้ซอฟต์แวร์ทางสถิติ เช่น SPSS หรือ R เพื่อทำการทดสอบ F
ผู้วิจัยจะเปรียบเทียบความแปรปรวนของทัศนคติของนักวิจัยมืออาชีพกลุ่มต่างๆ ต่อการจัดการความเครียด เพื่อพิจารณาว่ามีความแปรปรวนแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่
ผู้วิจัยจะตีความผลลัพธ์ของการทดสอบ F และสรุปว่ามีความแปรปรวนของทัศนคติของนักวิจัยมืออาชีพต่อการจัดการความเครียดระหว่างกลุ่มแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่
ผู้วิจัยจะนำผลที่ได้ไปเสนอแนะเพื่อปรับปรุงทัศนคติของนักวิจัยมืออาชีพต่อการจัดการความเครียด

โปรดทราบว่านี่เป็นเพียงตัวอย่างหนึ่งของวิธีที่นักวิจัยอาจใช้ F-test ในการศึกษาทัศนคติของนักวิจัยมืออาชีพที่มีต่อการจัดการความเครียด และการคำนวณและการตีความที่เฉพาะเจาะจงจะขึ้นอยู่กับข้อมูลและซอฟต์แวร์ทางสถิติที่ใช้ นอกจากนี้ F-test เป็นเพียงหนึ่งในเทคนิคทางสถิติมากมายที่สามารถใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลในการศึกษาทัศนคติต่อการจัดการความเครียด และเทคนิคที่เหมาะสมจะขึ้นอยู่กับคำถามการวิจัยเฉพาะและข้อมูลที่กำลังวิเคราะห์

ช่องทางติดต่อ
Tel: 0924766638 คุณอาจุ้ย
อีเมล: ichalermlarp@gmail.com
LINE: @impressedu
(หยุดทุกวันอาทิตย์)

แอดเพิ่มเพื่อน

4 ขั้นตอนง่ายๆ ในการวิเคราะห์สถิติ

ใส่ความเห็น

ผู้วิจัยมือใหม่ที่ทำงานวิจัยเกี่ยวกับเชิงปริมาณ จำเป็นจะต้องทำการวิเคราะห์สถิติจากข้อมูลแบบสอบถาม โดยใช้โปรแกรมสถิติเพื่อทำการวิเคราะห์ข้อมูลที่จะใช้ในการวิจัยและทดสอบสมมติฐานการวิจัย

ซึ่งหลายท่านมีพื้นฐานความรู้เกี่ยวกับสถิติที่จะใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลสถิติไม่เท่ากัน ดังนั้นการที่ใช้สถิติวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างถูกต้องนั้นควรเริ่มต้นอย่างไร เพื่อป้องกันข้อผิดพลาดได้โดยง่าย

1. ศึกษาตัวอย่างการวิเคราะห์สถิติที่ใช้จากงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง

การศึกษาสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลจากงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง จะทำให้ท่านทราบว่างานวิจัยที่ใกล้เคียงกับหัวข้อที่ท่านทำการศึกษาอยู่นั้นใช้สถิติใดในการวิเคราะห์ และใช้โปรแกรมใดในการวิเคราะห์สถิติ

วิเคราะห์ข้อมูลสถิติ_การวิเคราะห์ข้อมูล_สถิติการวิเคราะห์_วิเคราะห์ spss_โปรแกรม spss_สถิติ t – test แตกต่าง_Save ข้อมูล SPSS_ความแปรปรวนระหว่างกลุ่ม_ความแปรปรวนภายในกลุ่ม_วิเคราะห์ ANOVA_การวิเคราะห์ ANOVA_ One Way ANOVA_บริการรับทำวิจัย_รับทำวิจัย_การทำงานวิจัย_บริการรับทำวิจัย.com_การทำ spss_รับคีย์ข้อมูลแบบสอบถาม หน้าละ 1.50 บาท_รับคีย์ข้อมูลแบบสอบถาม_สถิติ t – test_สร้างแบบสอบถามงานวิจัย_การสร้างแบบสอบถาม — อ้างอิงจาก : www.unsplash.com

หากสามารถหาตัวแปรหรืองานวิจัยที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรที่ทำการศึกษาได้ ว่างานวิจัยเล่มดังกล่าวนั้นใช้สถิติในการวิเคราะห์ประเภทใด จะทำให้ทราบแนวทางของการใช้สถิติ เพื่อนำมากำหนดสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลของเล่มงานวิจัยของท่านได้

2. ศึกษาคลิปวีดีโอสอนทำจาก YouTube

หลังจากทำการศึกษางานวิจัยที่เกี่ยวข้องในการศึกษาแนวทางหรือรูปแบบการใช้สถิติในการวิจัยแล้ว ขั้นตอนต่อไปควรจะต้องกำหนดสถิติใดในที่จะใช้ในการวิเคราะห์หรือทดสอบสมมติฐานการวิจัยสำหรับตัวแปรที่ท่านทำการศึกษาอยู่

ท่านสามารถพิมพ์ชื่อสถิติดังกล่าวใน YouTube เพื่อค้นหารูปแบบวิธีการทำ เรียนรู้และพัฒนาให้ตนเองดำเนินการวิเคราะห์ได้ตามตัวอย่างที่ทำการศึกษา ซึ่งจะทำให้ท่านป้องกันข้อผิดพลาดในการวิเคราะห์ข้อมูลได้

3. ฝึกฝนทดลองทำ

ขั้นตอนนี้เป็นขั้นตอนต่อเนื่องหลังจากการเรียนรู้จาก YouTube ว่ามีกระบวนการเบื้องต้นอย่างไร ต้องใช้สถิติใดในการทดสอบตัวแปรไหนจากเล่มงานวิจัยที่เกี่ยวข้องแล้ว การทดลองทำจะทำให้ท่านทราบว่าเป็นไปได้หรือไม่

ในการทดสอบตัวแปรด้วยสถิติที่ทำการศึกษาค้นคว้ามา จะทำให้ท่านทราบว่าการทดสอบที่ทำไปนั้นเกิดจุดบกพร่องขึ้นในกระบวนการหรือขั้นตอนใด เพื่อให้ท่านสามารถค้นหาแนวทางในการปรับปรุงแก้ไขให้สามารถรันผลสถิติที่ใช้ในการวิจัยได้อย่างตลอดรอดฝั่ง ซึ่งจะเป็นการเพิ่มพูนประสบการณ์เพื่อให้ท่านมีความเชี่ยวชาญในการทดสอบตัวแปรหรือวิเคราะห์ตัวแปรที่ใช้ในการวิจัยมากขึ้น

4. ให้อาจารย์ที่ปรึกษาช่วยตรวจสอบและปรับปรุง

เนื่องจากผู้วิจัยมือใหม่หลายท่านไม่มีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับสถิติที่ใช้ในการวิจัย จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องให้อาจารย์ที่ปรึกษาวิจัยตรวจสอบและให้คำแนะนำ ท่านจึงจะทราบแนวทางว่าสถิติที่นำมาใช้ในการวิเคราะห์นั้นถูกต้องหรือไม่ หรือควรแก้ไขปรับปรุงอย่างไร

การที่อาจารย์ที่ปรึกษาให้คำแนะนำให้แนวทางแก้ไขจะเป็นประโยชน์ต่อท่านในการที่จะเพิ่มพูนความรู้ที่จะใช้ในการวิเคราะห์สถิติที่ใช้ในการวิจัยให้มากยิ่งขึ้น

หากท่านทราบขั้นตอนที่กล่าวไปทั้งหมดแล้วนั้น ท่านจะทราบว่ากระบวนการทั้งหมดนี้เป็นสิ่งที่ท่านสามารถทำการเรียนรู้ได้ ดังนั้นหากท่านเป็นมือใหม่ด้านการวิจัยและไม่รู้ว่าจะทำการศึกษาวิจัยด้วยสถิติใด การประยุกต์ใช้ขั้นตอนทั้งหมดที่ได้กล่าวมากับงานวิจัยของท่านก็จะทำให้งานวิจัยของท่านนั้นสำเร็จไปได้ด้วยดี

ช่องทางติดต่อ
Tel: 0924766638 คุณอาจุ้ย
อีเมล: ichalermlarp@gmail.com
LINE: @impressedu
(หยุดทุกวันอาทิตย์)

แอดเพิ่มเพื่อน

เหตุผลอะไร ที่คนส่วนใหญ่จึงไม่เสียเวลานั่งวิเคราะห์ SPSS เอง

ใส่ความเห็น

การวิเคราะห์สถิติ หรือการวิเคราะห์ SPSS เป็นศาสตร์อย่างหนึ่งที่ต้องอาศัยความเข้าใจในสถิติพื้นฐาน โดยผู้ที่ใช้โปรแกรม SPSS เป็น ต้องรู้จักและเข้าใจการวิเคราะห์สถิติเบื้องต้นเป็นอย่างดี ไม่ว่าจะเป็น ค่าความถี่ ค่าร้อยละ ค่าเฉลี่ย

ค่าส่วนเบี่ยงมาฐาน ค่าต่ำสุด และค่าสูงสุด เพราะว่าค่าสถิติพื้นฐานจะเป็นการวิเคราะห์เริ่มต้น ที่นำไปสู่การทดสอบสมมติฐาน ตามที่วัตถุประสงค์การวิจัยได้ตั้งไว้

แต่สถิติ ไม่ใช่เรื่องที่ทุกคนจะเข้าใจ ซึ่งแน่นอนที่คุณจะต้องเจอกับตัวเลข เป็นจำนวนมาก หากบางคนไม่มีพื้นฐานทางด้านสถิติ จะทำให้เกิดการเบื่อหน่าย ปวดหัว และมึนงง เนื่องจากตัวเลขดังกล่าวไม่สามารถดูแล้วเข้าใจได้โดยทันที ดังที่มาร์ยัม เมอร์ซาคานี กล่าวไว้ว่า “คณิตศาสตร์ไม่ใช่เรื่องสำหรับทุกคน”

ดังนั้นจึงไม่แปลกใจที่คนส่วนใหญ่ไม่อยากจะเสียเวลาเข้าใจโปรแกรม SPSS บทความนี้จึงจะนำพาคุณมาวิเคราะห์ถึง 3 เหตุผลที่คนส่วนใหญ่ไม่เสียเวลานั่งวิเคราะห์ SPSS เอง เพื่อประมวลผลการวิจัยเองดังนี้

1. ไม่อยากทำความเข้าใจเกี่ยวเรื่องสถิติ

การวิเคราะห์สถิติ หรือการวิเคราะห์ SPSS สำหรับงานวิจัย สามารถแยกย่อยออกเป็น 2 ประเภทใหญ่ ได้แก่

ประเภทที่ 1 สถิติเชิงพรรณา คือ ค่าสถิติพื้นฐานที่ใช้กับข้อมูลง่ายๆ มีวิธีการที่ไม่ยุ่งยาก ได้แก่ ค่าความถี่ ค่าร้อยละ ค่าเฉลี่ย ค่าส่วนเบี่ยงมาฐาน ค่าต่ำสุด ค่าสูงสุด ค่ามัธยฐาน ค่าฐานนิยม เป็นต้น

ประเภทที่ 2 สถิติเชิงอนุมาน คือ สถิติที่ใช้ทดสอบสมมติฐาน โดยต้องใช้พื้นฐานของสถิติเชิงพรรณามาช่วยในการค้นหาคำตอบข้อเท็จจริงตามสมมติฐานที่ตั้งไว้ ได้แก่ การวิเคราะห์ความแปรปรวน (One Way ANOVA) การวิเคราะห์ไคสแควร์ (Chi-Square) การวิเคราะห์สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (Correlation) และการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ (Regression)

แค่ทั้ง 2 ประเภทใหญ่ที่กล่าวมาข้างต้นนี้ก็ยากต่อการเข้าใจแล้ว แต่ที่ยากไปกว่านั้นคือการเลือกใช้สถิติแต่ละตัว ซึ่งผู้วิจัยต้องดูประเภทข้อมูลของตัวแปรแต่ละตัวด้วยว่า ตัวแปรไหนสามารถนำมาทดสอบสมมติฐานได้บ้าง ซึ่งจะกล่าวในหัวข้อต่อไป

2. เลือกสถิติที่นำมาวิเคราะห์ไม่ตรงกับประเภทข้อมูล

คงเป็นเรื่องยาก ที่คุณต้องมานั่งศึกษาใหม่ว่าข้อมูลประเภทไหน สามารถนำไปทดสอบประเภทไหนได้บ้าง ถ้าเปรียบก็คงเหมือนการไปเริ่มเรียน ก-ฮ ใหม่ เพราะว่านอกจากภาระหน้าที่การงานที่ต้องรับผิดชอบแล้ว เรื่องที่ทำให้ปวดหัวอีกเรื่องหนึ่งก็คือ การวิเคราะห์สถิติ

เพราะ การวิเคราะห์สถิติ นั้นในข้อมูลแต่ละประเภทจะมีวิธีการคัดเลือกที่แตกต่างกันออกไป หากเลือกประเภทข้อมูลในการนำมาวิเคราะห์สถิติผิด โปรแกรมก็จะไม่แสดงผล หรือแสดงผล Error ออกมา ทำให้ผู้วิจัยไม่รู้จะสอบถามใคร ไปต่อไม่ได้

หากผู้วิจัยคนไหนต้องการจะวิเคราะห์ SPSS แปลผลข้อมูลเอง อันดับแรกควรจะทำการศึกษาประเภทของข้อมูลก่อนว่า ข้อมูลแต่ละประเภทเป็นอย่างไร และข้อมูลประเภทไหนใช้กับสถิติอะไรได้บ้าง

3. ไม่เข้าใจการทดสอบสมมติฐาน

จากการที่ไม่เข้าใจการเลือกสถิติที่นำมาวิเคราะห์กับประเภทข้อมูลแต่ละประเภท ทำให้ผลโปรแกรมวิเคราะห์ SPSS ออกมา Error คนส่วนใหญ่จึงไม่รู้จะทำอะไรต่อ และไม่รู้จะแก้ไขอย่างไร ส่งผลให้ทดสอบสมมติฐานไม่ได้ด้วยเช่นกัน

ยกตัวอย่าง สถานการณ์ที่เจอปัญหา ดังเช่น ข้อคำตอบไหนที่มีกลุ่มตัวอย่างตอบเพียงคนเดียว ผลการทดสอบสมมติฐาน One Way ANOVA จะออกมา Error ดูจากรูปจะพบว่า มีกลุ่มตัวอย่างช่วงอายุ 50 ปีขั้นไป เพียงแค่ 1 ท่าน ที่มีการตัดสินใจเล่นกีฬา เมื่อนำมาวิเคราะห์ One Way ANOVA ผลตารางของ Post hoc จะไม่ออก

ดังนั้นถ้าผลออกมาว่าอายุเป็นตัวแปรที่ส่งผลทำให้กลุ่มตัวอย่างตัดสินใจเล่นกีฬา จะไม่สามารถตอบได้ว่ากลุ่มอายุไหนบ้างที่ตัดสินใจเล่นกีฬา แล้วกลุ่มตัวอย่างช่วงอายุไหนเล่นกีฬาอะไรบ้าง

การออกแบบ แบบสอบถาม_แบบสอบถามความพึงพอใจ_ตั้งคำถามแบบสอบถาม_เทคนิคการสร้างแบบสอบถาม_แบบสอบถามวิจัย_แบบสอบถามงานวิจัย_วิเคราะห์ข้อมูลสถิติ_การวิเคราะห์ข้อมูล_สถิติการวิเคราะห์_วิเคราะห์ spss_โปรแกรม spss_สถิติ t – test แตกต่าง_Save ข้อมูล SPSS_ความแปรปรวนระหว่างกลุ่ม_ความแปรปรวนภายในกลุ่ม_วิเคราะห์ ANOVA_การวิเคราะห์ ANOVA_ One Way ANOVA_บริการรับทำวิจัย_รับทำวิจัย_การทำงานวิจัย_บริการรับทำวิจัย.com_การทำ spss_รับคีย์ข้อมูลแบบสอบถาม หน้าละ 1.50 บาท_รับคีย์ข้อมูลแบบสอบถาม_สถิติ t – test_สร้างแบบสอบถามงานวิจัย_การสร้างแบบสอบถาม

จาก 3 เหตุผลดังกล่าวก็ทำให้หลายท่านตอบคำถามตัวเองได้แล้วว่า เราควรเสียเวลานั่งวิเคราะห์ SPSS เอง หรือไม่ หากเจอปัญหา ผลโปรแกรม Error จะแก้ไขปัญหาเองได้หรือไม่ เมื่อได้คำตอบนั้นแล้วลองปรึกษาบริษัทที่มีความเชี่ยวชาญทางด้านสถิติ เพื่อขอคำแนะนำและทำให้การทำงานวิจัยของคุณให้สำเร็จลุล่วงได้ด้วยดี

ช่องทางติดต่อ
Tel: 0924766638 คุณอาจุ้ย
อีเมล: ichalermlarp@gmail.com
LINE: @impressedu
(หยุดทุกวันอาทิตย์)

แอดเพิ่มเพื่อน

การสร้างแบบสอบถามงานวิจัย ไม่ยากอย่างที่คิด!

ใส่ความเห็น

แบบสอบถามงานวิจัย เป็นเครื่องมือการวิจัยอย่างหนึ่ง ที่ประกอบไปด้วยชุดคำถาม ที่เกี่ยวกับข้อเท็จจริง ความคิดเห็น ความรู้สึก ความเชื่อ และความสนใจต่างๆ ที่เตรียมไว้สำหรับให้ผู้ตอบแบบสอบถามได้เลือกตอบหรือเติมคำ เพื่อตอบวัตถุประสงค์ของการวิจัย

ซึ่งการสร้างแบบสอบถามงานวิจัยนั้น ข้อคำถามจะถูกสร้างขึ้นจากกรอบแนวความคิดทฤษฎีของตัวแปรที่ต้องการศึกษา หรือต้องการวัด ซึ่งข้อคำถามที่ใช้ถาม ต้องมีเหมาะสมกับประเด็นที่จะวัด โดยจะมีหลักการในการสร้างเพื่อตามขั้นตอนดังนี้

1. พิจารณาหัวข้อปัญหาและวัตถุประสงค์

ในปัจจุบันพบว่า มีหลายงานวิจัยที่ไม่สามารถเลือกใช้แบบสอบถามได้อย่างเหมาะสมกับงานวิจัยของตนเองได้ เนื่องจากตั้งคำถามไม่ตรงกับลักษณะ หรือพฤติกรรม ของผู้ตอบแบบสอบถามจึงทำให้ ผลการวิจัยที่ออกมาไม่ตอบกับวัตถุประสงค์การวิจัยที่ตั้งไว้ ดังนั้นการทราบปัญหาการวิจัย และการกำหนดวัตถุประสงค์การวิจัยที่ชัดเจน ถือเป็นเข็มทิศในการเดินทาง ที่จะทำให้ทราบจุดมุ่งหมายในการสร้างแบบสอบถามงานวิจัยเลยทีเดียว

ก่อนอื่นคุณต้องทราบปัญหาของงานวิจัยก่อน ว่างานวิจัยที่ทำอยู่นั้นมีปัญหาอะไร?

ตัวอย่างเช่น บริษัทหนึ่งพนักงานไม่มีแรงจูงใจในการทำงาน พนักงานจึงมีการขาด ลา และมาสาย อยู่เป็นประจำ ทำให้งานไม่เป็นไปตามเป้าหมาย จากปัญหาดังกล่าวอาจเป็นเพราะปัจจัยต่างๆ เช่น พนักงานรู้สึกว่าตนเองได้รับค่าจ้างที่ไม่คุ้มค่ากับงานที่ได้รับมอบหมาย เพื่อนร่วมงานไม่ดี หรือไม่มีความก้าวหน้าในหน้าที่การงาน ทำให้ผู้วิจัยสนใจที่จะศึกษาแรงจูงใจในการทำงานของพนักงานบริษัทแห่งนี้

จึงตั้งวัตถุประสงค์เพื่อที่จะศึกษาสาเหตุการขาด ลา และมาสายของพนักงาน และศึกษาปัจจัยที่เป็นแรงจูงใจในการทำงานของพนักงานบริษัทดังกล่าว

ดังนั้นสิ่งที่ผู้วิจัยจะต้องศึกษาเพื่อที่จะสร้างแบบสอบถามงานวิจัย โดยจะต้องศึกษา แนวคิด ทฤษฎี และงานวิจัยที่เกี่ยวข้องกับแรงจูงใจในการทำงาน ซึ่งจากปัญหาดังกล่าวสามารถนำทฤษฎีแรงจูงใจ ERG ของ Clayton Alderfer ที่ได้พัฒนามาจากทฤษฎีความต้องการ Maslow มาปรับใช้ได้ ซึ่งจะกล่าวถึงวิธีพิจารณารูปแบบการตั้งคำถามในขั้นตอนต่อไป

2. พิจารณารูปแบบของแบบสอบถามที่ใช้

ในการพิจารณารูปแบบของแบบสอบถามที่ใช้ คุณสามารถหยิบยกข้อคำถามจากการศึกษาแนวคิดทฤษฎี และงานวิจัยที่เกี่ยวข้องมาใช้ได้ เช่น ทฤษฎีแรงจูงใจ ERG ของ Alderfer สรุปว่า ความต้องการของมนุษย์สามารถแบ่ง ออกเป็น 3 กลุ่มได้แก่

E ตัวแรกคือ ความต้องการเพื่อการดำรงชีวิต (Existence needs = E) เป็นความต้องการจาก ค่าจ้างเงินโบนัส และผลประโยชน์ตอบแทน ตลอดจนสภาพการทำงานที่ดี ดังนั้นข้อคำถามที่ควรตั้ง อาจจะเป็นการสอบถาม ความพอใจที่ได้รับค่าจ้างหรือโบนัสสิ้นปี หรือสภาพการทำงานที่ได้รับว่าเหมาะกับค่าจ้างหรือไม่ เป็นต้น

R ตัวที่สองคือ ความต้องการทางด้านความสัมพันธ์ (Relatedness needs = R) เป็นความต้องการทางสังคมที่ต้องการการยอมรับจากหัวหน้า เพื่อนร่วมงาน ซึ่งข้อคำถามที่ควรตั้งเช่น ท่านสามารถทำงานกับเพื่อนร่วมได้เป็นอย่างดีหรือไม่ หรือท่านได้รับการยกย่องจากหัวหน้าเมื่อทำงานได้สำเร็จตามที่ตั้งเป้าหมายไว้ เป็นต้น

G ตัวที่สามคือความต้องการความเจริญก้าวหน้า (Growth needs = G) เป็นความต้องการเติบโตจากหน้าที่การงาน ข้อคำถามที่ควรตั้ง เช่น ท่านได้รับพิจารณาการเลื่อนตำแหน่งอยู่เสมอ เป็นต้น

ซึ่งทฤษฎีดังกล่าว ผู้วิจัยสามารถนำทฤษฎีมาปรับใช้เป็นแนวทางในการตั้งข้อคำถาม เพื่อตอบวัตถุประสงค์และแก้ไขปัญหาวิจัยได้ ซึ่งข้อคำถามที่ตั้งนั้น ควรสอบถามเพื่อให้ผู้ตอบแบบสอบถามแสดงระดับความคิดเห็น หรือเรียกว่าข้อคำถามแบบมาตรวัด scale ซึ่ง

5 หมายถึง ให้คะแนนความคิดเห็นมากที่สุด
4 หมายถึง ให้คะแนนความคิดเห็นมาก
3 หมายถึง ให้คะแนนความคิดเห็นปานกลาง
2 หมายถึง ให้คะแนนความคิดเห็นน้อย
1 หมายถึง ให้คะแนนความคิดเห็นน้อยที่สุด

3. ร่างแบบสอบถาม

เมื่อได้ข้อคำถามที่สอบถามแล้ว ผู้วิจัยต้องทำการรวบรวมคำถามโดยแบ่ง เป็นด้านตามแนวคิด ทฤษฎี และงานวิจัยที่ศึกษา ซึ่งในขั้นตอนนี้ผู้วิจัยอาจจะร่างข้อคำถามในกระดาษ หรือสร้างข้อคำถามในโปรแกรม Word เลยก็ได้เช่นกัน

4. ตรวจสอบแบบสอบถาม

เมื่อร่างข้อคำถามเรียบร้อยแล้ว ผู้วิจัยควรตรวจทานข้อคำถามก่อนว่าอ่านรู้เรื่องหรือไม่ มีคำผิดหรือไม่ แล้วข้อคำถามสอดคล้องกับสถานการณ์จริงหรือไม่ หากตรวจทานดูแล้วควรส่งให้ผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบความคล้องอย่างน้อย 3 ท่าน เพื่อนำข้อเสนอแนะจากผู้เชี่ยวชาญมาปรับปรุงข้อคำถามต่อไป

ซึ่งกระบวนการนี้เรียกว่า วิธีการทำ IOC ในการทดสอบนี้หากคะแนนของผู้เชี่ยวชาญที่ให้คะแนนแต่ละข้อคำถามรวมกัน หารจำนวนผู้เชี่ยวชาญ แล้วได้ค่าคะแนนแต่ละข้อมากกว่า 0.5 จึงถือว่าผ่าน สามารถนำไปทดสอบแบบสอบถามกับกลุ่มตัวอย่างที่ใกล้เคียงกับกลุ่มที่ศึกษาได้

5. ทำการทดลองแบบสอบถาม (Try-out)

เมื่อตรวจสอบแบบสอบถามเสร็จแล้ว การทำการทดลองแบบสอบถามถือเป็นสิ่งสำคัญที่ผู้วิจัย จะต้องทำอีกกระบวนการหนึ่ง เพื่อให้ทราบถึงความชัดเจนในทุกๆ ด้านของข้อคำถาม หากข้อคำถามมีความชัดเจน ผู้ตอบแบบสอบถามที่อ่านจะเข้าใจตรงกัน เนื่องจากแบบสอบถามมีการใช้ภาษาที่เข้าใจง่าย รัดกุม ไม่มีความบกพร่องทางภาษา ทำให้การตรวจให้คะแนนมีเกณฑ์มาตรฐานเดียวกัน

ซึ่งวิธีการดังกล่าวเรียกว่า วิธีการ Try-out เป็นการทดสอบความเชื่อมั่นของแบบสอบถาม (Reliability) ซึ่งส่วนใหญ่จะใช้ กลุ่มตัวอย่างที่ใกล้เคียงกับกลุ่มที่ศึกษาประมาณ 30 คน ในการทดสอบครั้งนี้

หากคำตอบของกลุ่มตัวอย่างทุกคนมีการแปลความหมายมาแล้วว่ามีความสอดคล้องกัน จะต้องมีค่าคะแนนของค่า Reliability มากกว่า 0.7 ขึ้นไป จะทำให้การ Try-out ในครั้งนี้ผ่านเกณฑ์ที่กำหนด จึงจะสามารถนำแบบสอบถามนี้ไปสร้างเป็นแบบสอบถามฉบับสมบูรณ์ได้

หากค่าคะแนนของค่า Reliability น้อยกว่า 0.7 อาจเป็นเพราะข้อคำถามไม่ชัดเจนหรือยากเกินที่ผู้ตอบแบบสอบถามจะเข้าใจ ควรต้องมีการแก้ไขแล้วปรับปรุงในส่วนที่ยังมีข้อบกพร่องต่อไป

6. ปรับปรุงแบบสอบถาม

เมื่อทราบค่าคะแนนของค่า Reliability ว่าน้อยกว่า 0.7 ผู้วิจัยควรดูข้อเสนอแนะที่ผู้ตอบแบบสอบถามได้เสนอไว้ และนำมาปรับปรุง ซึ่งสาเหตุที่ทำให้ค่า Reliability น้อยกว่าเกณฑ์อาจเป็นเพราะข้อคำถามไม่ชัดเจน ยากเกินที่ผู้ตอบแบบสอบถามจะเข้าใจ หรือไม่ตรงกับพฤติกรรมของผู้ตอบแบบสอบถามก็เป็นได้ ดังนั้นผู้วิจัยจึงควรแก้ไข ปรับปรุงข้อคำถามใหม่ และนำไป Try-out อีกครั้ง

7. สร้างแบบสอบถามฉบับสมบูรณ์

เมื่อแบบสอบถามผ่านเกณฑ์ ผู้วิจัยสามารถสร้างแบบสอบถามฉบับสมบูรณ์ และนำไปสอบถามกับกลุ่มตัวอย่างได้ทันที

การสร้างแบบสอบถามงานวิจัยข้อคำถามจะดีหรือไม่ดีนั้น ขึ้นอยู่ว่าคุณตั้งคำถามได้ตรงจุดหรือไม่ หากคุณตั้งคำถามที่ยากเกินไป หรือไม่ตรงกับพฤติกรรมของผู้ตอบ จะทำให้ผู้ตอบไม่อยากตอบ เพราะไม่เข้าใจ ในขณะเดียวกันหากข้อคำถามมีปริมาณข้อคำถามที่เยอะเกินไป จนทำให้สร้างความกังวลใจกับผู้ตอบ จะส่งผลให้ไม่ตั้งใจตอบ ซึ่งเป็นผลเสียกับคุณเอง ทำให้ไม่ได้คำตอบที่แท้จริงในการแก้ไขปัญหานั้นๆ

ช่องทางติดต่อ
Tel: 0924766638 คุณอาจุ้ย
อีเมล: ichalermlarp@gmail.com
LINE: @impressedu
(หยุดทุกวันอาทิตย์)

แอดเพิ่มเพื่อน

งานวิจัยที่ใช้สถิติ T-test คืออะไร ทำอย่างไรบ้าง

ใส่ความเห็น

สถิติ T-test เป็นสถิตที่ใช้เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยระหว่างกลุ่มตัวอย่างสองกลุ่มที่เป็นอิสระจากกัน และสัมพันธ์กัน ซึ่ง สถิติ T-test ที่ใช้ในงานวิจัยมี 3 แบบ แต่ละแบบใช้งานแตกต่างกันออกไป ดังนี้

1. One sample T-test

ใช้กับกลุ่มตัวอย่างที่น้อยกว่า 30 คน ส่วนใหญ่ใช้ในงานวิจัย สายวิทยาศาสตร์

ตัวอย่างเช่น ต้องการทราบสารประกอบที่อยู่ในทองคำน้ำหนัก 1 บาท จากการวัดทั้ง 10 ครั้ง พบว่า ผู้วิจัยสามารถวัดได้ดังนี้

จากตามทฤษฎีสารประกอบที่อยู่ในทองคำ เมื่อรวมกันแล้วทองคำ 1 บาท ต้องมีน้ำหนัก 15.2 กรัม ดังนั้น สถิติ One sample T- test จะสามารถตัดสินใจได้ว่าน้ำหนักของสารประกอบที่อยู่ในทองจะแตกต่างไปจาก 15.2 อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่ เป็นต้น

ดังนั้นสูตรของ One sample T- test จึงสามารถเขียนได้ดังนี้

2. T-test Independent

ใช้กับงานวิจัยเชิงปริมาณที่มีกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่ส่วนใหญ่ใช้ในการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยระหว่างกลุ่มตัวอย่างสองกลุ่มที่เป็นอิสระจากกัน

ตัวอย่างเช่น กลุ่มผู้บริโภคที่มีเพศ ต่างกัน มีผลต่อการตัดสินใจซื้ออาหารสุขภาพต่างกัน ซึ่ง

เพศชาย จะแทนค่าด้วย 1

เพศหญิง จะแทนค่าด้วย 2

หากทั้ง 2 เพศที่เป็นอิสระต่อกันจะมีตัดสินใจซื้ออาหารสุขภาพที่ต่างกันหรือไม่นั้น จะทราบได้ก็ต่อเมื่อผลค่า Sig. ที่วิเคราะห์ออกมาต่ำกว่า 0.05 ถือว่า มีการซื้ออาหารสุขภาพที่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ และจะสามารถรู้ได้อีกว่าเพศไหนมีการตัดสินใจซื้ออาหารสุขภาพมากกว่ากัน

ดังนั้น สูตรของ T-test Independent จึงสามารถเขียนได้ดังนี้

3. Paired Sample T-test

ใช้กับงานวิจัยเชิงทดลอง ส่วนใหญ่ใช้ในงานวิจัยของครู ที่ต้องทำการทดลองผลคะแนนของนักเรียนกลุ่มตัวอย่างทั้งก่อนเรียน และหลังเรียน ว่ามีผลคะแนนแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่ เมื่อได้เรียนตามแผนการเรียนที่ครูพัฒนาขึ้น

ตัวอย่างเช่น ผลคะแนนที่นักเรียนได้ทั้งก่อนและหลังการเรียน จากคะแนนเต็ม 30 คะแนน นักเรียนสอบได้คะแนนดังนี้

จากผลคะแนนถ้าหลังเรียน นักเรียนมีการสอบแล้วได้คะแนนดีขึ้นแสดงว่า แผนการเรียนการสอนที่ครูพัฒนาขึ้นมา ทำได้นักเรียนได้รับความรู้ สนุก จนทำให้ตั้งใจเรียนมากขึ้น ส่งผลให้ผลการเรียนดีขึ้น อย่างมีนัยสำคัญทางสถิตินั่น

ดังนั้น สูตรของ Paired Sample T-test จึงสามารถเขียนได้ดังนี้

จะเห็นได้ว่าสถิติ T-test มีการใช้งานที่แตกต่างกันออกไป ซึ่งผู้วิจัยควรจะเลือกใช้ให้เหมาะสมกับงานวิจัยของคุณถึงจะได้คำตอบที่ถูกต้อง และนำผลวิจัยไปต่อยอดในงานอื่นต่อไป

ช่องทางติดต่อ
Tel: 0924766638 คุณอาจุ้ย
อีเมล: ichalermlarp@gmail.com
LINE: @impressedu
(หยุดทุกวันอาทิตย์)

แอดเพิ่มเพื่อน

รับคีย์ข้อมูลแบบสอบถาม หน้าละ 1.50 บาท

ใส่ความเห็น

นอกเหนือจากการรับทำวิจัย รับทำวิทยานิพนธ์ หรือรับทำดุษฎีนิพนธ์ แบบครอบวงจร ทางบริษัทฯ เรายังมีบริการรับคีย์ข้อมูลแบบสอบถาม ไว้รองรับและอำนวยความสะดวกสบายให้แก่ผู้วิจัยอีกทางหนึ่ง

เพราะแบบสอบถามเป็นหนึ่งในเครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ (Quantitative data) ซึ่งการจะนำข้อมูลมาวิเคราะห์ผลการศึกษาได้นั้น ต้องแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบของตัวเลขเสียก่อน ถึงจะนำมาวิเคราะห์ผลได้ ซึ่งข้อมูลตัวเลขนั้นอาจจะเป็นค่าที่ต่อเนื่อง ค่าจำนวนเต็ม หรือเป็นค่าจำนวนนับก็ได้ แล้วแต่การออกแบบแบบสอบถามของผู้วิจัย

เช่น จุดทศนิยม น้ำหนัก ส่วนสูง เพศ อายุ สถานภาพ รายได้เฉลี่ยต่อเดือน หรือแม้กระทั่งการแสดงความคิดเห็นในระดับต่างๆ ที่ผู้วิจัยมักเห็นอยู่เป็นประจำ ได้แก่ ระดับความคิดเห็นมากที่สุด ระดับความคิดเห็นมาก ระดับความคิดเห็นปานกลาง ระดับความคิดเห็นน้อย ระดับความคิดเห็นน้อยที่สุด หรือบางงานวิจัยอาจจะมากกว่า 5 ระดับความคิดเห็น

และ หนึ่งในบริการของบริษัทฯ คือการรับคีย์ข้อมูลแบบสอบถามดังกล่าว ซึ่งหากผู้วิจัยไม่มีความชำนาญ หรือมีภาระงานที่ต้องรับผิดรับชอบอาจจะทำให้คีย์ข้อมูลได้ช้า และผิดพลาดได้

ทางบริษัทฯ จึงมีบริการส่วนนี้ไว้คอยรองรับและดูแลท่านในส่วนนี้ เนื่องจากเรามีความเชี่ยวชาญและความชำนาญ ถือว่าเป็นบริการเสริมเพื่อทำให้งานวิจัยของท่านเสร็จได้อย่างรวดเร็วที่สุด ทันตามกำหนดเวลาที่จะส่งงานขึ้นสอน

โดยผู้วิจัยที่สนใจในการใช้บริการรับคีย์ข้อมูลแบบสอบถามกับทางบริษัทฯ สามารถใช้บริการกับเราได้โดยติดต่อเข้ามาทางไลน์ที่ขึ้นด้านบน เมื่อตกลงรับงานท่านสามารถส่งแบบสอบถามมาให้เราทาง EMS เรามีทีมงานไว้คอยคีย์ข้อมูลตรงส่วนนี้ให้กับท่าน

ดังนั้นสิ่งที่ท่านจะได้จากการนำแบบสอบถามมาคีย์ข้อมูลกับบริษัทฯ ทางทีมงานจะสำรองข้อมูลของท่านใส่ลงใน Excel เพื่อส่งให้กับท่านทางอีเมล ในการนำส่งอาจารย์

หรือหากท่านจะทำบท 4-5 ต่อเพื่อวิเคราะห์ผล สรุปผล อภิปรายผล และข้อเสนอในงานวิจัย บริษัทฯ มีบริการส่วนนี้เพิ่มเติม บริษัทฯ สามารถนำข้อมูลส่วนนี้ไปวิเคราะห์ต่อได้เลยตามที่ท่านต้องการโดยไม่เสียเวลา และท่านจะได้รับงานเสร็จเร็ว ตรงเวลา แน่นอน

ช่องทางติดต่อ
Tel: 0924766638 คุณอาจุ้ย
อีเมล: ichalermlarp@gmail.com
LINE: @impressedu
(หยุดทุกวันอาทิตย์)

แอดเพิ่มเพื่อน

3 เทคนิคการออกแบบ แบบสอบถามลักษณะที่ดี!

ใส่ความเห็น

การออกแบบ แบบสอบถามที่ดีได้นั้น นอกจากคุณจะได้คำตอบที่ตอบวัตถุประสงค์การวิจัยแล้ว ผู้มีส่วนเกี่ยวข้อง ยังสามารถทราบพฤติกรรมของผู้ตอบแบบสอบถามได้อย่างชัดเจนขึ้น และนำผลการศึกษาไปปรับปรุงตามข้อเสนอแนะ หรือเป็นแนวทางในการทำการตลาดได้อีกด้วย

ด้วยเหตุนี้ ลักษณะแบบสอบถามที่ดีสามารถทำให้ผู้ตอบแบบสอบถามเข้าใจได้ง่าย และผู้วิจัยได้คำตอบที่ตรงกับคำถาม จะต้องการออกแบบ แบบสอบถามให้มีลักษณะ ดังนี้

1. ข้อคำถามต้องกระชับเข้าใจง่าย

ในการตั้งคำถามนั้น ข้อคำถามที่ดีผู้อ่านต้องอ่านแล้วเข้าใจได้เลย ซึ่งนี่ถือเป็นศิลปะอย่างหนึ่งของนักวิจัย ในการตั้งคำถาม เพราะคำถามที่ตั้งมานั้นจะต้องชัดเจน ไม่ถามกว้างเกินไป และไม่กำกวม เพราะจะทำให้ผู้ตอบเข้าใจผิด ส่งผลให้ไม่ตั้งใจตอบก็เป็นได้

เช่น ต้องการจะสอบถามพนักงานบริษัทแห่งหนึ่ง ว่ามีปัจจัยใดบ้างที่จะเป็นแรงผลักดันให้งานมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ซึ่งแรงจูงใจในการทำงานตามหลักทฤษฎีของ Herzberg ประกอบด้วย 2 ปัจจัย คือ ปัจจัยค้ำจุน และปัจจัยจูงใจ เป็นทฤษฎีที่สามารถจัดองค์ประกอบแรงจูงใจได้อย่างชัดเจนและครอบคลุมที่สุด เมื่อพนักงานเกิดความพึงพอใจในปัจจัย ต่างๆ เหล่านี้ ก็จะทำให้พวกเขาเกิดความตั้งใจและมุ่งมั่น เพื่อความสำเร็จตามวัตถุประสงค์ของบริษัทได้เป็นอย่างดี

ดังนั้นผู้วิจัยอาจจะทำการตั้งคำถาม สอบถามพนักงานว่า
– เงินเดือนที่ท่านได้รับเหมาะสมกับตำแหน่งงานที่ท่านได้รับหรือไม่?
– บริษัทของท่านสนับสนุนให้ท่านแสดงออกความคิดเพื่อแก้ไขปัญหางานสำคัญหรือไม่?
– หรือหัวหน้างานของท่านมีความยุติธรรมกับลูกน้องใต้บังคับชาหรือไม่? เป็นต้น

จึงกล่าวได้ว่าหลักการตั้งคำถามที่ดีนั้น จะต้องสรุปได้ว่า ใคร ทำอะไร ที่ไหน และอย่างไร ถึงจะเป็นลักษณะคำถามที่ดี แต่จะมีนักวิจัยสักกี่คนที่ทำได้ดี เพราะการตั้งคำถามถือได้ว่าเป็นการศิลปะผสมกับจิตวิทยา โดยจะกล่าวในหัวข้อต่อไป

2. คำถามต้องตรงกับสถานการณ์ที่ผู้ตอบแบบสอบถามพบเจอ

ในการตั้งคำถามที่ดีนั้น จากโจทย์ข้างต้น หากตั้งคำถามที่ไม่ตรงกับสถานการณ์ที่พนักงานพบเจอผู้วิจัยจะไม่ได้คำตอบที่ชัดเจนเลย ผู้วิจัยควรศึกษาก่อนว่ากลุ่มตัวอย่างเป็นใคร ทำงานลักษณะไหน และบรรยากาศการทำงานเป็นอย่างไร หรืออาจจะต้องศึกษาเพิ่มเติมว่าบริษัทที่พนักงานทำงานอยู่นั้นขายผลิตภัณฑ์ เพื่อที่จะเข้าใจพฤติกรรมของเขาและตั้งคำถามให้ตรงกับสถานการณ์ที่พนักงานพบเจอ

3. จำนวนหน้าของแบบสอบถามไม่เยอะจนเกินไป

ในจำนวนหน้าของแบบสอบถามหากเยอะเกินไป ผู้ตอบแบบสอบถามจะรู้สึกว่าเสียเวลา และเบื่อหน่าย จนทำให้ผลของข้อมูลที่ได้ไม่น่าเชื่อถือและน่าไว้วางใจ เพราะการตอบแบบสอบถามแต่ละครั้งส่วนใหญ่จะใช้เวลาประมาณ 20-25 นาที

ดังนั้นจำนวนหน้าของแบบสอบถามที่เหมาะสมจึงไม่ควรเกิน 3 – 4 หน้ากระดาษ A4 หากจำนวนหน้าเยอะมากกว่านี้ ควรพิจารณาขอบข่ายการวิจัยหากข้อคำถามใดไม่ตรงกับวัตถุประสงค์ของการวิจัยจริงๆ ควรตัดรายการข้อคำถามทิ้ง ฉะนั้นผู้วิจัยจึงควรร่วมกันพิจารณาเรื่องเหล่านี้ด้วย

เมื่อทำการออกแบบ แบบสอบถามออกมาสมบูรณ์แล้วผู้วิจัยควรให้ผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบความถูกต้องครบถ้วน ว่ามีคำถามใดบ้างที่ควรแก้ไขให้ถูกต้องตามทฤษฎีหรือไม่ รวมทั้งตรวจดูว่าข้อคำถามดังกล่าวยากเกินไปสำหรับผู้ตอบระดับนี้หรือไม่ และเหมาะสมเพียงไร มีลักษณะเป็นคำถามชี้นำหรือไม่

อีกทั้งยังควรพิจารณาตรวจสอบด้วยข้อข้อคำถามนี้จะได้ประโยชน์อย่างไรบ้าง ถ้าไม่ถามจะขาดประโยชน์อย่างไรบ้าง รวมถึงตรวจดูการจัดหน้า เว้นวรรค และตัวสะกดการันต์ว่าถูกต้อง และเหมาะสมแล้วหรือไม่ เป็นต้น

แอดเพิ่มเพื่อน

5 ขั้นตอนกับการวิเคราะห์ ANOVA

ใส่ความเห็น

การวิเคราะห์ ANOVA คือ เทคนิคการวิเคราะห์ที่ใช้ทดสอบสมมติฐานของตัวแปรที่มากกว่า 2 กลุ่ม ขึ้นไป ซึ่งส่วนใหญ่ใช้ในการวิเคราะห์วิจัยเชิงปริมาณ

บทความนี้จึงจะนำคุณมาสู่ 5 ขั้นตอนในการเริ่มต้นวิเคราะห์ ANOVA ดังนี้

1. การตั้งสมมติฐาน

การตั้งสมมติฐานเป็นส่วนหนึ่งของการอธิบายผลที่ต้องการจะศึกษา เนื่องมาจากการตั้งสมมติฐานต้องคาดคะเนคำตอบ อย่างมีเหตุมีผล โดยจะต้อง ระบุให้ชัดเจนว่าอะไรสัมพันธ์กับอะไร สัมพันธ์กันอย่างไร หรืออะไรเป็นเหตุ อะไรเป็นผล เนื่องจากสมมติฐานเป็นข้อยืนยัน เกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวหรือเกินกว่านั้น ดังนั้นการวิเคราะห์ ANOVA จึงมีสูตรการตั้งสมมติฐานดังนี้

ตัวอย่างการตั้งสมมติฐาน

– ความถี่ในการสูบบุหรี่ ที่แตกต่างกัน ส่งผลต่อการเป็นโรคมะเร็งปอด แตกต่างกัน สามารถเขียนสมมติฐานได้ดังนี้

H0 : ความถี่ในการสูบบุหรี่ ที่แตกต่างกัน ส่งผลต่อการเป็นโรคมะเร็งปอด
H1 : ความถี่ในการสูบบุหรี่ ที่แตกต่างกัน ไม่ส่งผลต่อการเป็นโรคมะเร็งปอด

– อายุของผู้บริโภคที่แตกต่างกัน ส่งผลต่อการซื้อกระเป๋าแบรนด์เนม แตกต่างกัน สามารถเขียนสมมติฐานได้ดังนี้

H0 : อายุของผู้บริโภคที่แตกต่างกัน ส่งผลต่อการซื้อกระเป๋าแบรนด์เนม แตกต่างกัน
H1 : อายุของผู้บริโภคที่แตกต่างกัน ส่งผลต่อการซื้อกระเป๋าแบรนด์เนม ไม่แตกต่างกัน

2. กำหนดระดับนัยสำคัญ

เมื่อตั้งสมมติฐานได้แล้ว สิ่งที่จะสามารถบอกถึงความเป็นไปได้ของผลที่กำลังศึกษาได้ ก็คือระดับนัยสำคัญถ้าสมมติฐานหลักเป็นความจริง ระดับนัยสำคัญมักมีค่าน้อยกว่า 0.05 เสมอ

ดังนั้นระดับนัยสำคัญ มักตั้งไว้ที่ 0.05 ซึ่งหมายถึง ความเป็นไปได้ของข้อมูลที่จะเป็นความจริง หากระดับนัยสำคัญต่ำกว่า 0.01 นั่นหมายความว่า ความเป็นไปได้ของข้อมูลที่จะเป็นความจริงมีมากขึ้น นั่นเอง

แต่กระนั้นระดับนัยสำคัญที่ 0.05 ถือว่าเป็นสิ่งที่สามารถยอมรับได้แล้ว

3. เลือกวิธีการทางสถิติ

ต่อมาคุณจะต้องเลือกวิธีการสถิติเพื่อทำการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยรายคู่ โดยส่วนใหญ่จะใช้การเปรียบเทียบพหุคูณ (Multiple comparison test) ตามวิธีของเชฟเฟ่ (Scheffe’s method) หรือการทดสอบ HSD ของทูกีย์ (Tukey’s HSD test) หรือ วิธีของนิวแมนคูลส์ (Newman Keuls method)

ซึ่งเคยกล่าวไว้ในบทความก่อนหน้านี้ ซึ่งการทดสอบค่าเฉลี่ยรายคู่ที่นิยมมากที่สุดก็คือ วิธีของเชฟเฟ่ (Scheffe’s method) นั่นเอง

4. หาค่า Sig. หรือค่า P-Value

ค่า Sig. หรือบางมหาลัยเรียก ค่า P-Value เป็นตัวเลขที่จะบอกว่าตัวแปรต้นส่งผลต่อตัวแปรตามหรือไม่ หากค่า Sig. ต่ำกว่า 0.05 แสดงว่าตัวแปรต้นส่งผลต่อตัวแปรตาม ตรงกันข้าม หากค่า Sig. มากกว่า 0.05 แสดงว่า ตัวแปรต้นไม่ส่งผลต่อตัวแปรตามเช่นกัน ซึ่งผลการวิเคราะห์สามารถศึกษาได้จากหัวข้อต่อไป

5. วิเคราะห์ผลและสรุป

จากตัวอย่างการตั้งสมมติฐานข้างต้น สามารถวิเคราะห์ผลและสรุปผลได้ดังนี้

– ความถี่ในการสูบบุหรี่ ที่แตกต่างกัน ส่งผลต่อการเป็นโรคมะเร็งปอด แตกต่างกัน

หากค่า Sig. มีระดับนัยสำคัญต่ำกว่า 0.05 แสดงว่า ยอมรับสมมติฐาน H0 ปฏิเสธสมมติฐาน H1 นั่นหมายความว่า ความถี่ในการสูบบุหรี่ ที่แตกต่างกัน ส่งผลต่อการเป็นโรคมะเร็งปอด อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.05

– อายุของผู้บริโภคที่แตกต่างกัน ส่งผลต่อการซื้อกระเป๋าแบรนด์เนม แตกต่างกัน

หากค่า Sig. มีระดับนัยสำคัญมากกว่า 0.05 แสดงว่า ยอมรับสมมติฐาน H1 ปฏิเสธสมมติฐาน H0 นั่นหมายความว่า อายุของผู้บริโภคที่แตกต่างกัน ส่งผลต่อการซื้อกระเป๋าแบรนด์เนม ไม่แตกต่างกัน

จะเห็นได้ว่าการวิเคราะห์ ANOVA คงไม่ใช่เรื่องยากอีกต่อไปหากคุณได้เทคนิคดีๆ จากบริษัทเรา

ช่องทางติดต่อ
Tel: 0924766638 คุณอาจุ้ย
อีเมล: ichalermlarp@gmail.com
LINE: @impressedu
(หยุดทุกวันอาทิตย์)

แอดเพิ่มเพื่อน

ข้อคำถามเด็ดโดนใจ ในการสร้างแบบสอบถามความพึงพอใจ

ใส่ความเห็น

แบบสอบถามความพึงพอใจ ส่วนใหญ่เป็นการสอบถามพฤติกรรมของผู้บริโภค ว่ามีการใช้ผลิตภัณฑ์อย่างไร มีการสืบค้นข้อมูลในการซื้อผลิตภัณฑ์อย่างไร มีความถี่ในการใช้ผลิตภัณฑ์อย่างไร และใครเป็นผู้มีอิทธิพลในการตัดสินใจซื้อผลิตภัณฑ์นั้น

เนื่องจากทุกๆ พฤติกรรมของผู้บริโภคที่เปลี่ยนแปลงไป ไม่ว่าจะเป็นการสื่อสาร สังคม หรือเทคโนโลยี ในปัจจุบันจะส่งผลให้เกิดความพึงพอใจในผลิตภัณฑ์ทั้งสิ้น

ดังนั้น ผู้ประกอบการหรือผู้วิจัยหลายท่านจึงต้องวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภค เพื่อทราบความพึงพอใจในการนำข้อมูลมาปรับปรุง เปลี่ยนแปลงผลิตภัณฑ์ ให้ตอบสนองต่อความต้องการของผู้บริโภคมากที่สุด

บริการรับทำวิจัย_รับทำวิจัย_บริการรับทำวิจัย_การทำงานวิจัย_งานวิจัย_ข้อมูลงานวิจัย_จ้างทำวิจัย 5 บท_รับทำวิทยานิพนธ์_รับทำวิทยานิพนธ์ ราคา_บริการรับทำวิจัย.com_การทำ Thesis (ธีสิส)_การทำธีสิส_การทำทีสิส_วิเคราะห์ข้อมูลสถิติ_การวิเคราะห์ข้อมูล_สถิติการวิเคราะห์_วิเคราะห์ spss_โปรแกรม spss_สถิติ t – test แตกต่าง_Save ข้อมูล SPSS_ความแปรปรวนระหว่างกลุ่ม_ความแปรปรวนภายในกลุ่ม_วิเคราะห์ ANOVA_แบบสอบถามความพึงพอใจ_ตั้งคำถามแบบสอบถาม

ทฤษฎี 6W1H เป็นหนึ่งในการนำมาวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้บริโภค ในบทความนี้ เราจะนำคุณไปสู่การตั้งข้อคำถามเด็ดโดนใจ ตามทฤษฎีการสร้างแบบสอบถามความพึงพอใจ เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภคที่ส่งผลต่อความพึงพอใจ โดยใช้ทฤษฎี 6W1H ซึ่งจะต้องถามด้วยคำถามต่อไปนี้

1. Who

ข้อคำถามนี้จะตอบได้ว่าผู้บริโภคจริงๆ ของธุรกิจคือใคร เช่น

– ท่านมีเพศอะไร?
– ท่านมีอายุอยู่ในเจนเนอเรชั่นไหน?
– ท่านทำอาชีพอะไร?
– ท่านมีรายได้เฉลี่ยต่อเดือนเท่าไร?
– ท่านจบการศึกษาชั้นไหน?

2. What

ข้อคำถามนี้จะตอบได้ว่าอะไรคือสิ่งที่ผู้บริโภคต้องการซื้อ เช่น

– ท่านชอบใส่ชุดออกกำลังกายยี่ห้ออะไร?
– สื่อสังคมออนไลน์ใด ที่ทำให้ท่านได้ข้อมูลในการตัดสินใจซื้อสินค้า?
– ท่านใส่เสื้อผ้าไซต์อะไร?
– ท่านชอบใส่เสื้อผ้าสไตส์ไหน?
– ท่านชอบชุดออกกำลัยกายที่มีลักษณะอย่างไร?

3. Where

ข้อคำถามนี้จะตอบได้ว่าผู้บริโภคซื้อสินค้าของเราจากที่ไหนบ้าง เช่น

– ท่านซื้ออาหารที่ไหนบ้าง?
– ท่านออกกำลังกายที่ไหน?
– ท่านชอบช้อปปิ้งห้างไหน?
– ท่านอยากไปฮันนีมูนที่ไหน?
– ท่านชอบไปเที่ยวประเทศไหน?

4. When

ข้อคำถามนี้จะตอบได้ว่าส่วนใหญ่ผู้บริโภคจะซื้อสินค้าของเราเมื่อไหร่ เวลาไหน เช่น

– ท่านใช้บริการ FOOD PANDA ในการสั่งซื้ออาหารส่วนใหญ่เวลากี่โมง?
– ท่านซื้อสินค้าออนไลน์เวลาไหน?
– ท่านเข้างานเวลากี่โมง?
– ท่านเลิกงานเวลากี่โมง?
– ท่าน ดู YouTube เวลาไหน?

5. Why

ข้อคำถามนี้จะตอบได้ว่าทำไมผู้บริโภคถึงตัดสินใจซื้อสินค้าหรือบริการ เช่น

– เหตุใดท่านถึงชอบซื้อสินค้าออนไลน์?
– ทำไมท่านถึงเลือกซื้อหมอนยางพารา?
– ทำไมท่านเลือกใช้บริการธนาคารกสิกรไทย?
– ทำไมท่านถึงเลือกให้บุตรหลานเรียนภาษาจีนเพิ่มเติม?
– ทำไมท่านถึงเลือกซื้อสินค้าออนไลน์ผ่านแอพพลิเคชั่น LAZADA?

6. Whom

ข้อคำถามนี้จะตอบได้ว่าใครมีอิทธิพลในการตัดสินใจในการซื้อ ของผู้บริโภคบ้าง เช่น

– ใครที่มีอิทธิพลในการตัดสินใจซื้อเสื้อผ้าของท่าน?
– ใครที่มีอิทธิพลในการตัดสินใจให้ท่านอ่านหนังสือ?
– ใครที่มีอิทธิพลในการทำช่อง YouTube ของท่าน?
– ท่านมีแบบอย่างมาจากใครในการใช้ชีวิต?
– ใครเป็นแรงบันดาลใจในการทำธุรกิจจองท่าน?

7. How

ข้อคำถามนี้จะตอบได้ว่าผู้บริโภคซื้อสินค้าอย่างไรบ้าง เช่น

– ท่านซื้อสินออนไลน์ผ่านแอพพลิเคชั่นใดบ้าง?
– ส่วนใหญ่ท่านเรียกแท็กซี่ผ่านแอพพลิเคชั่น Grab อย่างไร?
– ท่านซื้ออาหารสุขภาพอย่างไร?
– ท่านเลือกชำระสินค้าอย่างไรในการซื้อสินค้าออนไลน์?
– ก่อนซื้อตั๋วเครื่องบินท่านหาข้อมูลอย่างไรบ้าง

จากข้อคำถาม 6W1H คุณจะรู้ได้เลยว่า ผู้บริโภคคือใคร ซื้อสินค้าอะไรบ้าง ซื้อจากที่ไหนบ้าง ซื้อเมื่อไหร่ ทำไมถึงซื้อ ตัดสิใจซื้อจากใคร และซื้ออย่างไร

ซึ่งเป็นประโยชน์อย่างมากในการสร้างแบบสอบถามความพึงพอใจ สำหรับผู้ประกอบการทั้งหลายที่จะทราบว่าพฤติกรรมของผู้บริโภคที่ซื้อสินค้าของท่านมีลักษณะอย่างไร เพื่อที่จะได้ทำการตลาดให้ตอบสนองความพึงพอใจผู้บริโภคให้ได้มากที่สุด

ดังคำสุภาษิตที่ว่า “รู้เขา รู้เรา รบร้อยครั้ง ชนะร้อยครั้ง”

ช่องทางติดต่อ
Tel: 0924766638 คุณอาจุ้ย
อีเมล: ichalermlarp@gmail.com
LINE: @impressedu
(หยุดทุกวันอาทิตย์)

แอดเพิ่มเพื่อน

ระหว่างกลุ่ม กับ ภายในกลุ่ม สำหรับการวิเคราะห์ ANOVA คืออะไร?

ใส่ความเห็น

การวิเคราะห์ ANOVA นั้น คือการเปรียบเทียบตัวแปรที่มากกว่า 2 กลุ่มดังนั้นการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยระหว่างตัวแปรหลายๆ กลุ่ม จึงมีความแปรปรวนที่ต้องคำนวณอยู่ 2 ตัว คือ ความแปรปรวนระหว่างกลุ่ม และความแปรปรวนภายในกลุ่ม

หลักในการทดสอบความแปรปรวนของ ANOVA จึงแบ่งความแปรปรวนของข้อมูลออกตามสาเหตุที่ทำให้ข้อมูลนั้นแตกต่างกัน จึงมีสูตรว่า

ความแปรปรวนทั้งหมด = ความแปรปรวนภายในกลุ่ม + ความแปรปรวนระหว่างกลุ่ม

ดังนั้นความแปรปรวนระหว่างกลุ่ม กับภายในกลุ่มจึงแตกต่างกันดังนี้

1. ระหว่างกลุ่ม (Between groups)

เป็นความแปรปรวนที่สามารถอธิบายได้ด้วยตัวแปรที่ศึกษา เช่น อายุ สถานภาพ อาชีพ ระดับการศึกษา รายได้ เป็นต้น หากความแปรปวนระหว่างกลุ่ม มีค่าเฉลี่ยของกลุ่มต่างๆ สูง สังเกตุที่ค่า Mean Square (MS) แสดงว่าแต่ละกลุ่มมีความแตกต่างกันมาก

2. ภายในกลุ่ม (Within groups)

เป็นความแปรปรวนตามธรรมชาติที่ไม่สามารถอธิบายได้ด้วยตัวแปรใดๆ หากมีค่าเฉลี่ยน้อย แสดงว่า ข้อมูลมีความกระจุกตัว หากมีค่าเฉลี่ยสูงแสดงว่าข้อมูลในกลุ่มมีการกระจายตัวมาก หรืออาจจะหมายถึงค่าข้อมูลที่มีความคลาดเคลื่อนมากเช่นกัน

ตัวอย่างเช่น กลุ่มอายุใด ที่ส่งผลต่อการตัดสินใจซื้อเสื้อผ้าแฟชั่น?

เขียนเค้าโครงวิทยานิพนธ์_อาจารย์ที่ปรึกษา ปัญหา_อาจารย์ที่ปรึกวิจัย_บริการจ้างทำวิทยานิพนธ์_ปัญหางานวิจัย_ข้อผิดพลาดในการทำวิจัย_การทำงานวิทยานิพนธ์_ดุษฎีนิพนธ์_การทำดุษฎีนิพนธ์_งานดุษฎีนิพนธ์_หัวข้อวิจัย_งานวิทยานิพนธ์_จ้างทําวิจัย_ตั้งหัวข้อเรื่องงานวิจัย_หัวข้อวิจัย_ตั้งหัวข้อเรื่องงานวิจัย_การเขียน Proposal งานวิจัย_การเขียนโครงร่างงานวิจัย_กำหนดปัญหางานวิจัย_การเลือกหัวข้องานวิจัย_บริการรับทำวิจัย_รับทำวิจัย_บริการรับทำวิจัย_การทำงานวิจัย_งานวิจัย_ข้อมูลงานวิจัย_จ้างทำวิจัย 5 บท_รับทำวิทยานิพนธ์_รับทำวิทยานิพนธ์ ราคา_บริการรับทำวิจัย.com_การทำ Thesis (ธีสิส)_การทำธีสิส_การทำทีสิส_วิเคราะห์ข้อมูลสถิติ_การวิเคราะห์ข้อมูล_สถิติการวิเคราะห์_วิเคราะห์ spss_โปรแกรม spss_สถิติ t – test แตกต่าง_Save ข้อมูล SPSS_ความแปรปรวนระหว่างกลุ่ม_ความแปรปรวนภายในกลุ่ม_วิเคราะห์ ANOVA — รับทำวิจัย รับทำวิทยานิพนธ์ รับทำ is รับทำดุษฎีนิพนธ์

จากรูปจะเห็นได้ว่า โจทย์ต้องการทราบว่า กลุ่มอายุไหนที่ส่งผลต่อความแปรปรวนในการตัดสินใจซื้อเสื้อผ้าแฟชั่น

ดังนั้น ความแปรปรวนระหว่างกลุ่ม จะตอบได้ว่าในแต่ละช่วงอายุ มีการตัดสินใจซื้อเสื้อแฟชั่น จำนวนเท่าไหร่

ส่วน ความแปรปรวนภายในกลุ่ม จะตอบได้ว่า กลุ่มอายุใดมีการตัดสินใจซื้อเสื้อผ้าแฟชั่นแบบกระจุกตัวหรือกระจายตัว หากการตัดสินใจเป็นแบบกระจุกตัว สิ่งนี้จะทำให้ผู้วิจัยทราบว่าสินค้านั้นอาจจะเป็นสินค้าที่กำลังมีกระแสอยู่ ณ ตอนนั้น

เช่น กระแสเสื้อผ้าแฟชั่นที่วง K-POP ใส่อยู่ โดยกลุ่มผู้บริโภคดังกล่าว จะมีการตัดสินใจไปในแนวทางเดียวกัน หากการตัดสินใจซื้อ มีการตอบแบบกระจายตัว เช่นตอบมากที่สุดบ้าง มากบ้าง ปานกลางบ้าง น้อยบ้าง แสดงว่าการตัดสินใจซื้อเสื้อผ้าแฟชั่นนั้น อาจจะเป็นสินค้าเฉพาะกลุ่ม เช่น เสื้อผ้าแนวโบฮีเมียน ซึ่งการตัดสินใจจะขึ้นอยู่ความชอบของแต่ละคน

จากข้อมูลดังกล่าวผู้ประกอบการจะได้ประโยชน์เป็นอย่างมาก ในการทำการตลาดให้ตรงกลุ่มเป้าหมาย ตามคำกล่าวที่ว่า “น้ำขึ้นให้รีบตัก” หากสินค้าแฟชั่นใดมีการตัดสินใจแบบกระจุกตัว แสดงว่าสินค้านั้นกำลังได้รับความนิยมต้องรีบทำการตลาด เพื่อให้สินค้าปล่อยออกได้เร็วที่สุด เพราะสินค้าดังกล่าวมาตามกระแส มาเร็วและไปเร็ว

ดังนั้นความแตกต่างของระหว่างกลุ่มกับภายในกลุ่มจึงแตกต่างกันแต่ 2 กระบวนการต้องทำงานร่วมกันเพื่อให้ได้คำตอบ นั่นเอง

ช่องทางติดต่อ รับทำวิจัย
Tel: 0924766638
อีเมล: ichalermlarp@gmail.com
LINE: @impressedu
(หยุดทุกวันอาทิตย์)

สแกนคิวอาร์โค้ด
เพื่อติดต่อ**รับทำวิจัย**

แอดเพิ่มเพื่อน

SPSS ไม่ยาก หากเข้าใจและมีเวลา

ใส่ความเห็น

ในการศึกษางานวิจัยในแต่ละหัวข้อนั้น อาจจำเป็นต้องใช้สถิติขั้นสูงสำหรับการวิเคราะห์ SPSS ข้อมูลทางสถิติในงานวิจัย เช่น สมการพยากรณ์ โดยการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ (Multiple Regression Analysis) เป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติเพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตามกับตัวแปรอิสระ หาความสัมพันธ์ลักษณะทางประชากรศาสตร์กับพฤติกรรมการเลือกซื้อสินค้าต่างๆ

และ วิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ Factor Analysis เพื่อเป็นการลดรูปตัวแปร สำหรับ วิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ T-Test , F-Test เพื่อเปรียบเทียบข้อมูลทางสถิติตัวแปรต้นที่มีผลต่อตัวแปรตาม อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ 0.05 เป็นต้น

วิเคราะห์ข้อมูล SPSS ไม่ยาก หากมีเวลามากพอ

เชื่อว่าหลายๆ ท่าน ก่อนที่จะทำการตัดสินใจเริ่มบริการวิเคราะห์ผลข้อมูล SPSS นั้น หลายคนต่างก็ต้องศึกษาข้อมูลในขั้นตอนบริการ เพื่อให้ได้ผลการวิเคราะห์ข้อมูล SPSS ตามกำหนด รวมถึงประวัติการการบริการของบริษัทฯ เรามาแล้วทั้งนั้น

ซึ่งทางบริษัทฯ เราเข้าใจในความกังวลของทุกท่าน เพราะราคาสำหรับบริการ SPSS นั้นค่อนข้างสูงพอสมควร และต้องเป็นบริการที่น่าเชื่อถือและไว้ใจได้

ซึ่งการวิเคราะห์ผลข้อมูล SPSS นั้นก็ไม่ใช่เรื่องยาก เพราะพื้นฐานในการใช้โปรแกรม SPSS นั้นมีขั้นตอนที่ไม่ยุ่งยากเท่าไหร่ แต่ส่วนใหญ่ที่ใช้ในบริการงานวิจัย งานวิทยานิพนธ์นั้น เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงเกือบทั้งสิ้น

เว้นเสียแต่ว่าคุณมีความเข้าใจในขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล SPSS อยู่ก่อนแล้ว แต่ที่สำคัญคือ เวลา ที่ต้องใช้ในการเก็บข้อมูล เพื่อนำมาประมวลผลในงานวิจัยนั้นๆ ต้องมีมากพอ และยิ่งหากคุณทำงานประจำ คุณอาจจะต้องเสียเวลามากในการความเข้าใจ และออกไปเก็บข้อมูลเพื่อนำมาวิเคราะห์เอง

การวิเคราะห์ข้อมูล SPSS ประเมินราคาจริงตามขั้นตอนและระยะเวลา

จากที่กล่าวมาข้างต้น สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล SPSS นั้น มีขั้นตอนและต้องใช้เวลาในการเก็บข้อมูลและการวิเคราะห์ประมวลผล จึงมีราคาที่ค่อนข้างสูงพอสมควร แต่หากเทียบกับขั้นตอนกับระยะเวลาที่คุณต้องเสียในการวิเคราะห์ข้อมูลเองนั้นถือว่าคุ้มค่ามาก

ทางบริษัทฯ เราสามารถวิเคราะห์ข้อมูลสถิติผ่านโปรแกรม SPSS ในราคาที่สมเหตุสมผล ได้ข้อมูลสถิติที่มีคุณภาพ ถูกต้องตามหลักสถิติ และยังทำให้คุณไม่ต้องเสียเวลาในการศึกษาโปรแกรมในการอ่านผลวิเคราะห์ข้อมูล SPSS ด้วยตนเอง

และไม่ส่งผลต่อหน้าที่การงานประจำต้องเสียเวลาวิเคราะห์ข้อมูล SPSS เป็นอย่างมาก หรืออาจจะทำผิดหลักการวิเคราะห์ข้อมูลสถิติในงานวิจัย และส่งผลให้เสียเวลาในการแก้ไขงานวิจัย งานวิทยานิพนธ์ที่อาจารย์ที่ปรึกษาให้แก้ไขปรับปรุง

สำหรับราคาบริการ SPSS มีเกณฑ์ที่หลากหลายเกณฑ์ โดยทางบริษัทฯ จะประเมินราคาบริการ SPSS ตามขั้นตอนและระยะเวลาตามที่กำหนดเป็นเกณฑ์มาตราฐาน

รับประกันในความเป็นมืออาชีพ ราคาเหมาะสม และส่งงานตรงตามเวลากำหนด

หากคุณกำลังตัดสินใจสำหรับการบริการ SPSS กับทางบริษัทฯ เรา คุณสามารถมั่นใจและคลายความกังวลต่างๆ ลงได้

เนื่องจากทางบริษัทฯ มีทีมงานที่มีประสบการณ์ในการวิเคราะห์ข้อมูลสถิติ มีความสามารถในการใช้โปรแกรม SPSS ผ่านการฝึกอบรมและการลงมือในการวิเคราะห์ข้อมูลงานวิจัยที่หลากหลาน ซึ่งรับรองได้ว่าคุณจะได้ผลการวิเคราะห์งานวิจัยที่มีวามถูกต้องตามหลักการวิเคราะห์ข้อมูลสถิติ SPSS สำหรับงานวิจัย หรืองานวิทยานิพนธ์ และตรงตามกำหนดระยะเวลาอย่างแน่นอน

ทางบริษัทฯ บริการ SPSS การันตีผลงานวิจัยทุกชิ้นงาน ทางบริษัทฯ เรามอบสิทธิแก้ไขงานฟรี 2 ครั้งต่อการวิเคราะห์ข้อมูล กรณีแก้ไขผลงานวิจัยให้เป็นครั้งที่ 3 ทางเราจะประเมินการตามเกณฑ์ราคาที่ตัวกำหนดตามจริง

ช่องทางติดต่อ รับทำวิจัย
Tel: 0924766638
อีเมล: ichalermlarp@gmail.com
LINE: @impressedu
(หยุดทุกวันอาทิตย์)

รับทำวิจัย รับทำวิทยานิพนธ์ รับทำ is รับทำดุษฎีนิพนธ์ — สแกนคิวอาร์โค้ด
เพื่อติดต่อ**รับทำวิจัย**

แอดเพิ่มเพื่อน