คลังเก็บป้ายกำกับ: ANOVA

คำศัพท์ที่ใช้บ่อยในบทความวิจัย

บทความวิจัยมักมีศัพท์แสงทางเทคนิคและคำศัพท์เฉพาะที่ผู้อ่านเข้าใจได้ยาก บทความนี้จะให้ภาพรวมของคำศัพท์ทั่วไปที่ใช้ในบทความวิจัย รวมถึงคำจำกัดความและตัวอย่าง

การแนะนำ

บทความวิจัยเป็นส่วนสำคัญของวาทกรรมทางสังคมศาสตร์และวิชาการ พวกเขาสื่อสารการค้นพบ ทฤษฎี และแนวคิดใหม่ ๆ แก่ชุมชนสังคมศาสตร์ที่กว้างขึ้น อย่างไรก็ตาม บทความเหล่านี้มักมีภาษาทางเทคนิคที่ซับซ้อนซึ่งอาจเข้าใจได้ยาก โดยเฉพาะสำหรับผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ ในบทความนี้ เราจะให้ภาพรวมของคำศัพท์ทั่วไปที่ใช้ในบทความวิจัย โดยเน้นไปที่คำจำกัดความและตัวอย่างที่เข้าใจง่าย

คำศัพท์พื้นฐาน

การวิจัยเชิงปริมาณ

การวิจัยเชิงปริมาณเป็นวิธีการวิจัยที่ใช้ข้อมูลตัวเลขและการวิเคราะห์ทางสถิติ การวิจัยประเภทนี้มักใช้เพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผลและเพื่อทดสอบสมมติฐาน

การวิจัยเชิงคุณภาพ

การวิจัยเชิงคุณภาพเป็นวิธีการวิจัยที่ใช้ข้อมูลที่ไม่ใช่ตัวเลข เช่น การสัมภาษณ์ การสังเกต และกรณีศึกษา การวิจัยประเภทนี้มักใช้เพื่อสำรวจปรากฏการณ์ทางสังคมที่ซับซ้อนและเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมของมนุษย์อย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น

การวิจัยเชิงสำรวจ

การวิจัยเชิงสำรวจเป็นวิธีการวิจัยที่ใช้แบบสอบถามหรือการสัมภาษณ์บุคคลจำนวนมาก การวิจัยประเภทนี้มักใช้เพื่อรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับทัศนคติ ความคิดเห็น และพฤติกรรม

การวิจัยกรณีศึกษา

การวิจัยกรณีศึกษาเป็นวิธีการวิจัยที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์เชิงลึกของกรณีเดียว เช่น บุคคล กลุ่ม หรือองค์กร การวิจัยประเภทนี้มักใช้เพื่อสำรวจปรากฏการณ์ทางสังคมที่ซับซ้อนในบริบทของโลกแห่งความเป็นจริง

ความสัมพันธ์

ความสัมพันธ์คือการวัดทางสถิติที่ระบุถึงทิศทางของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัว ความสัมพันธ์เชิงบวกหมายความว่าเมื่อตัวแปรหนึ่งเพิ่มขึ้น ตัวแปรอื่นๆ ก็เพิ่มขึ้นด้วย ในขณะที่ความสัมพันธ์เชิงลบหมายความว่าเมื่อตัวแปรหนึ่งเพิ่มขึ้น ตัวแปรอื่นๆ จะลดลง

สาเหตุ

สาเหตุคือความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร 2 ตัว โดยที่ตัวแปรหนึ่งทำให้อีกตัวแปรหนึ่งเปลี่ยนแปลง ในการสร้างสาเหตุ นักวิจัยต้องแสดงให้เห็นว่ามีความสัมพันธ์ชั่วคราวระหว่างตัวแปรทั้งสอง มีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทั้งสอง และไม่มีคำอธิบายอื่นสำหรับความสัมพันธ์

สมมติฐาน

สมมติฐานคือคำอธิบายเบื้องต้นสำหรับปรากฏการณ์ ในการวิจัยทางสังคมศาสตร์ สมมติฐานมักจะใช้เพื่อทดสอบความสัมพันธ์เฉพาะระหว่างตัวแปรสองตัวหรือมากกว่า

ทฤษฎี

ทฤษฎีคือคำอธิบายอย่างเป็นระบบสำหรับปรากฏการณ์ที่ได้รับการสนับสนุนจากหลักฐานเชิงประจักษ์จำนวนมาก ในการวิจัยทางสังคมศาสตร์ ทฤษฎีมักถูกใช้เพื่อชี้นำคำถามการวิจัยและเพื่อเป็นกรอบสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

หลักฐานเชิงประจักษ์

หลักฐานเชิงประจักษ์คือข้อมูลที่เก็บรวบรวมผ่านการสังเกต การทดลอง หรือการวิจัยเชิงประจักษ์ในรูปแบบอื่นๆ หลักฐานประเภทนี้ใช้เพื่อสนับสนุนหรือหักล้างทฤษฎีและสมมติฐาน

ทบทวนวรรณกรรม

การทบทวนวรรณกรรมเป็นการวิเคราะห์เชิงวิพากษ์งานวิจัยที่มีอยู่ในหัวข้อใดหัวข้อหนึ่ง การทบทวนประเภทนี้มักใช้เพื่อระบุช่องว่างในการวิจัยที่มีอยู่และเพื่อเป็นรากฐานสำหรับการวิจัยใหม่

คำศัพท์ขั้นสูง

การวิเคราะห์ความแปรปรวน

การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) เป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ความแตกต่างระหว่างกลุ่มในการศึกษา

การวิเคราะห์การถดถอย

การวิเคราะห์การถดถอยเป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้ในการจำลองความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไปกับตัวแปรตาม

ค่า p

ค่า p เป็นตัววัดทางสถิติที่บ่งชี้ความน่าจะเป็นที่จะได้ผลลัพธ์ที่สังเกตได้จากการทดลองโดยบังเอิญ ค่า p ที่น้อยกว่า 0.05 โดยทั่วไปถือว่ามีนัยสำคัญทางสถิติ

ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณของการแปรผันหรือการกระจายตัวในชุดข้อมูล ใช้เพื่ออธิบายการแพร่กระจายของชุดข้อมูล

คำศัพท์เฉพาะทางสัังคมศาสตร์

คำศัพท์เฉพาะทางทางสังคมศาสตร์แบ่งออกได้เป็นหลายแขนง ได้แก่

ศัพท์สังคมวิทยา

สังคมวิทยาคือการศึกษาสังคม พฤติกรรมทางสังคม และวัฒนธรรม คำศัพท์และแนวคิดที่สำคัญในสังคมวิทยา ได้แก่ โครงสร้างทางสังคม การขัดเกลาทางสังคม บรรทัดฐาน ค่านิยม และความเบี่ยงเบน

ศัพท์เฉพาะทางมานุษยวิทยา

มานุษยวิทยาคือการศึกษาสังคมและวัฒนธรรมของมนุษย์ คำศัพท์ทั่วไปที่ใช้ในมานุษยวิทยารวมถึงความสัมพันธ์ทางวัฒนธรรม ชาติพันธุ์นิยม วิวัฒนาการทางวัฒนธรรม และการสังเกตแบบมีส่วนร่วม

ศัพท์รัฐศาสตร์

รัฐศาสตร์ คือการศึกษาเกี่ยวกับการปกครอง พฤติกรรมทางการเมือง และระบบการเมือง ศัพท์แสงทางรัฐศาสตร์รวมถึงคำศัพท์ต่างๆ เช่น ประชาธิปไตย อำนาจนิยม เสรีนิยม อนุรักษนิยม และอุดมการณ์ทางการเมือง

ศัพท์ทางเศรษฐศาสตร์

เศรษฐศาสตร์คือการศึกษาเกี่ยวกับการผลิต การกระจาย และการบริโภคสินค้าและบริการ คำศัพท์และแนวคิดทางเศรษฐกิจ ได้แก่ อุปสงค์และอุปทาน เงินเฟ้อ ภาวะถดถอย และระบบเศรษฐกิจ

ศัพท์ทางจิตวิทยา

จิตวิทยาคือการศึกษาพฤติกรรมและกระบวนการทางจิต คำศัพท์และทฤษฎีทางจิตวิทยา ได้แก่ ความรู้ความเข้าใจ พฤติกรรมนิยม ทฤษฎีการเรียนรู้ทางสังคม และทฤษฎีจิตวิเคราะห์

บทสรุป

บทความวิจัยอาจอ่านได้ยากเนื่องจากภาษาทางเทคนิคที่ใช้ อย่างไรก็ตาม เมื่อเข้าใจคำศัพท์ที่พบบ่อยที่สุด ผู้อ่านสามารถเข้าใจงานวิจัยที่กำลังนำเสนอได้ดียิ่งขึ้น บทความนี้ให้ภาพรวมของคำศัพท์พื้นฐาน ขั้นสูง และเฉพาะที่ใช้ในบทความวิจัย พร้อมคำจำกัดความและตัวอย่างที่ชัดเจน การอ่านคำศัพท์เหล่านี้ให้เชี่ยวชาญ ผู้อ่านสามารถมีส่วนร่วมกับบทความวิจัยได้ดีขึ้น และมีส่วนช่วยในการพัฒนาความรู้ทางสัังคมศาสตร์

คำถามที่พบบ่อย

ทำไมบทความวิจัยถึงใช้ภาษาทางเทคนิค?
บทความวิจัยใช้ภาษาทางเทคนิคเพื่ออธิบายวิธีการและผลลัพธ์ของการศึกษาอย่างถูกต้องและแม่นยำ และเพื่อสื่อสารกับผู้เชี่ยวชาญคนอื่นๆ ในสาขานั้น
อะไรคือความแตกต่างระหว่างสมมติฐานและทฤษฎี? สมมติฐานคือคำอธิบายที่เสนอสำหรับปรากฏการณ์หนึ่ง ในขณะที่ทฤษฎีคือคำอธิบายที่ได้รับการยอมรับอย่างดีซึ่งได้รับการสนับสนุนจากหลักฐานและได้รับการยืนยันผ่านการทดลองหลายครั้ง

ANOVA คืออะไร การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA)
เป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ความแตกต่างระหว่างกลุ่มในการศึกษา โดยจะเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของกลุ่มต่างๆ เพื่อพิจารณาว่ามีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญระหว่างกลุ่มเหล่านี้หรือไม่
เหตุใดการเข้าใจคำศัพท์ที่ใช้ในบทความวิจัยจึงมีความสำคัญ
การทำความเข้าใจคำศัพท์ที่ใช้ในบทความวิจัยเป็นสิ่งสำคัญสำหรับผู้อ่านในการทำความเข้าใจเกี่ยวกับการศึกษาที่นำเสนอ ช่วยให้มีการสื่อสารที่ชัดเจนยิ่งขึ้นระหว่างนักวิจัยและเพื่อความก้าวหน้าของความรู้ทางสังคมศาสตร์

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

แอดเพิ่มเพื่อน

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

สถิติสำหรับงานวิจัย คืออะไร

สถิติสำหรับการวิจัย หมายถึง การใช้วิธีการและเทคนิคทางสถิติในการรวบรวม วิเคราะห์ และตีความข้อมูลเพื่อให้ได้ข้อสรุปที่มีความหมายและทำการอนุมานเกี่ยวกับปรากฏการณ์หรือประชากรเฉพาะ

ในการวิจัย สถิติมีบทบาทสำคัญในการทำความเข้าใจข้อมูล และใช้เพื่อ:

สรุปและอธิบายข้อมูลโดยใช้มาตรการต่างๆ เช่น ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
ทดสอบสมมติฐานและอนุมานเกี่ยวกับประชากรตามกลุ่มตัวอย่าง
ระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ในข้อมูล
ประเมินความน่าเชื่อถือและความถูกต้องของผลการวิจัย

สถิติที่ใช้ในการวิจัยมี 2 สาขาหลัก ได้แก่ สถิติเชิงพรรณนาและสถิติเชิงอนุมาน

สถิติเชิงพรรณนามีวิธีการสรุปและอธิบายข้อมูล เช่น:

การวัดแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลาง (ค่าเฉลี่ย มัธยฐาน ฐานนิยม)
การวัดการแพร่กระจาย (ความแปรปรวน, ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน)
การแจกแจงความถี่

สถิติเชิงอนุมานใช้ในการอนุมานเกี่ยวกับประชากรตามข้อมูลตัวอย่าง โดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น:

การทดสอบสมมติฐาน: ตัดสินใจเกี่ยวกับพารามิเตอร์ประชากรตามสถิติตัวอย่าง
การประมาณค่า: การประมาณค่าพารามิเตอร์ประชากรตามสถิติตัวอย่าง
การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) : ใช้เพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของสองกลุ่มขึ้นไป
การวิเคราะห์การถดถอย (Regression): การสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร

สิ่งสำคัญคือต้องระบุว่านี่เป็นเพียงวิธีการบางส่วนที่นักสถิติใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล และยังมีวิธีอื่นๆ อีกมากมายที่ใช้ได้เช่นกัน เทคนิคทางสถิติที่เหมาะสมที่จะใช้ขึ้นอยู่กับคำถามการวิจัย ประเภทของข้อมูล และเป้าหมายของการวิจัย

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

แอดเพิ่มเพื่อน

หลักเกณ์การใช้ t-test และ ANOVA พร้อมตัวอย่าง

เมื่อใช้ t-test และ ANOVA สิ่งสำคัญคือต้องปฏิบัติตามหลักการบางอย่างเพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ถูกต้องและแปลผลได้

กำหนดคำถามและสมมติฐานการวิจัยให้ชัดเจน: ก่อนดำเนินการวิเคราะห์ สิ่งสำคัญคือต้องมีความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับคำถามการวิจัยและสมมติฐานเฉพาะที่กำลังทดสอบ สิ่งนี้จะเป็นแนวทางในการเลือกการทดสอบทางสถิติที่เหมาะสมและการตีความผลลัพธ์
เลือกการทดสอบทางสถิติที่เหมาะสม: การทดสอบ T ใช้เพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของสองกลุ่ม และ ANOVA ใช้เพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของสองกลุ่มขึ้นไป สิ่งสำคัญคือต้องเลือกแบบทดสอบที่เหมาะสมที่สุดสำหรับคำถามการวิจัยและลักษณะของข้อมูล
ตรวจสอบสมมติฐานของการทดสอบ: การทดสอบ T และ ANOVA ทั้งสองถือว่าข้อมูลมีการกระจายตามปกติโดยประมาณและความแปรปรวนของกลุ่มเท่ากัน หากไม่เป็นไปตามสมมติฐานเหล่านี้ การทดสอบแบบไม่ใช้พารามิเตอร์อาจเหมาะสมกว่า
ใช้การออกแบบการทดลองที่เหมาะสม: สิ่งสำคัญคือต้องเลือกการออกแบบการทดลองที่เหมาะสม เช่น การทดลองแบบสุ่มที่มีกลุ่มควบคุม เพื่อลดโอกาสที่จะเกิดอคติในผลลัพธ์
ใช้ขนาดตัวอย่างที่เหมาะสม: สิ่งสำคัญคือต้องมีขนาดตัวอย่างที่ใหญ่พอที่จะตรวจพบความแตกต่างที่มีความหมายระหว่างกลุ่มที่กำลังเปรียบเทียบ
ใช้การควบคุมที่เหมาะสม: เมื่อใช้ตัวอย่างวิเคราะห์ สิ่งสำคัญคือต้องแน่ใจว่ากลุ่มที่กำลังเปรียบเทียบมีความสมดุลในแง่ของตัวแปรสำคัญอื่นๆ ที่อาจส่งผลต่อผลลัพธ์ของการวิเคราะห์
ตีความผลลัพธ์ในบริบทของคำถามการวิจัยและสมมติฐาน: ควรตีความผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ในบริบทของคำถามและสมมติฐานการวิจัย และในแง่ของข้อจำกัดของการศึกษา

ตัวอย่างเช่น

การศึกษากำลังตรวจสอบผลกระทบของวิธีการสอนแบบใหม่ที่มีต่อคะแนนสอบของนักเรียน คำถามการวิจัยคือ “คะแนนสอบระหว่างนักเรียนที่สอนด้วยวิธีใหม่กับนักเรียนที่สอนด้วยวิธีดั้งเดิมมีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่”

สมมติฐานสำหรับการศึกษานี้คือ:

H0: ไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในคะแนนการทดสอบระหว่างสองกลุ่ม

H1: มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในคะแนนการทดสอบระหว่างสองกลุ่ม

การทดสอบค่า t ใช้เพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของคะแนนการทดสอบสำหรับทั้งสองกลุ่ม รายงานผลดังนี้ “คะแนนสอบเฉลี่ยของกลุ่ม A เท่ากับ 85.3 (SD = 7.2) และกลุ่ม B เท่ากับ 82.5 (SD = 6.5) การทดสอบค่า t เผยให้เห็นความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญของคะแนนการทดสอบระหว่างสองกลุ่ม t(98) = 2.8, p = .006”

ในตัวอย่างนี้ การทดสอบค่า t เป็นการทดสอบทางสถิติที่เหมาะสม เนื่องจากเรากำลังเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของสองกลุ่ม เป็นไปตามสมมติฐานของการทดสอบและขนาดตัวอย่างใหญ่พอ การออกแบบการทดลองของการศึกษาเป็นการทดลองแบบสุ่มควบคุมและรายงานผลในบริบทของคำถามและสมมติฐานการวิจัย ค่า p-value .006 บ่งชี้ว่าความแตกต่างของคะแนนการทดสอบระหว่างสองกลุ่มมีนัยสำคัญทางสถิติ

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

10 เทคนิคในการวิเคราะห์แบบสอบถาม 5 ระดับด้วยโปรแกรมสำเร็จรูปแบทางสถิติ (spss)

เทคนิค 10 ข้อในการวิเคราะห์แบบสอบถาม 5 ระดับโดยใช้โปรแกรมซอฟต์แวร์ทางสถิติ

1. สถิติเชิงพรรณนา: คำนวณสถิติพื้นฐาน เช่น ค่าเฉลี่ย มัธยฐาน ฐานนิยม และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเพื่อสรุปข้อมูล

2. ตารางความถี่: สร้างตารางความถี่เพื่อดูจำนวนคำตอบสำหรับแต่ละระดับของแบบสอบถาม

3. ครอสแท็บ: ใช้ครอสแท็บเพื่อเปรียบเทียบคำตอบสำหรับระดับต่างๆ ของแบบสอบถาม และดูว่ามีรูปแบบหรือแนวโน้มหรือไม่

4. ฮิสโตแกรม: สร้างฮิสโตแกรมเพื่อให้เห็นภาพการกระจายของคำตอบสำหรับแต่ละระดับของแบบสอบถาม

5. Boxplots: ใช้ boxplots เพื่อระบุค่าผิดปกติหรือการตอบสนองที่ผิดปกติสำหรับแต่ละระดับของแบบสอบถาม

6. Scatterplots: สร้าง scatterplots เพื่อดูว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างระดับต่างๆ ของแบบสอบถามหรือไม่

7. การวิเคราะห์สหสัมพันธ์: คำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เพื่อดูว่ามีความสัมพันธ์ทางสถิติระหว่างระดับต่างๆ ของแบบสอบถามหรือไม่

8. การวิเคราะห์การถดถอย: ใช้การวิเคราะห์การถดถอยเพื่อสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ระหว่างระดับต่างๆ ของแบบสอบถาม และดูว่าแบบจำลองเหมาะสมกับข้อมูลเพียงใด

9. ANOVA: ใช้การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) เพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของระดับต่างๆ ของแบบสอบถาม และดูว่ามีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญหรือไม่

10. การวิเคราะห์ปัจจัย: ทำการวิเคราะห์ปัจจัยเพื่อระบุปัจจัยพื้นฐานหรือมิติข้อมูลในข้อมูล และดูว่าปัจจัยเหล่านี้มีความสัมพันธ์กับระดับต่างๆ ของแบบสอบถามอย่างไร

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

แอดเพิ่มเพื่อน

ขั้นตอนการดำเนินการทดสอบค่า t- Test, ANOVA และการวิเคราะห์การถดถอยใน SPSS

การทดสอบ t- Test, ANOVA และการวิเคราะห์การถดถอยเป็นเทคนิคทางสถิติเชิงอนุมานทุกประเภทที่สามารถใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลใน SPSS (หรือซอฟต์แวร์ทางสถิติอื่นๆ) นี่คือภาพรวมของกระบวนการดำเนินการทดสอบแต่ละรายการใน SPSS:

1. การทดสอบค่า T ใช้เพื่อระบุว่ามีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างค่าเฉลี่ยของสองกลุ่มในการวัดเฉพาะหรือไม่ หากต้องการทำการทดสอบ t ใน SPSS ให้ทำตามขั้นตอนเหล่านี้
จากเมนูหลัก เลือก “วิเคราะห์” จากนั้นเลือก “เปรียบเทียบค่าเฉลี่ย” ในกล่องโต้ตอบ “เปรียบเทียบค่าเฉลี่ย” เลือกตัวแปรที่คุณต้องการเปรียบเทียบเป็นตัวแปรตามในช่อง “ตัวแปรการจัดกลุ่ม” เลือกตัวแปรที่กำหนดกลุ่มสองกลุ่มที่คุณต้องการเปรียบเทียบคลิก “ตกลง” เพื่อเรียกใช้การทดสอบ t

2. ANOVA (การวิเคราะห์ความแปรปรวน) ใช้เพื่อระบุว่ามีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างค่าเฉลี่ยมากกว่าสองกลุ่มในการวัดเฉพาะหรือไม่ ในการดำเนินการ ANOVA ใน SPSS ให้ทำตามขั้นตอนเหล่านี้ จากเมนูหลัก เลือก “วิเคราะห์” จากนั้นเลือก “เปรียบเทียบค่าเฉลี่ย”ในกล่องโต้ตอบ “เปรียบเทียบค่าเฉลี่ย” เลือกตัวแปรที่คุณต้องการเปรียบเทียบเป็นตัวแปรตามในช่อง “ปัจจัย” เลือกตัวแปรที่กำหนดกลุ่มที่คุณต้องการเปรียบเทียบคลิก “ตกลง” เพื่อเรียกใช้ ANOVA

3. การวิเคราะห์การถดถอย การวิเคราะห์การถดถอยใช้เพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไปกับตัวแปรตาม หากต้องการทำการวิเคราะห์การถดถอยใน SPSS ให้ทำตามขั้นตอนเหล่านี้จากเมนูหลัก เลือก “วิเคราะห์” จากนั้นเลือก “การถดถอย”ในกล่องโต้ตอบ “การถดถอย” เลือกตัวแปรตามในช่อง “อ้างอิง” และตัวแปรอิสระในช่อง “อิสระ”คลิก “ตกลง” เพื่อเรียกใช้การวิเคราะห์การถดถอย

โปรดทราบว่านี่เป็นเพียงขั้นตอนทั่วไปและรายละเอียดเฉพาะของการดำเนินการทดสอบเหล่านี้ใน SPSS อาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับคำถามการวิจัยเฉพาะของคุณและลักษณะของข้อมูลของคุณ

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

แอดเพิ่มเพื่อน

5 กฎข้อห้ามของ SPSS ที่หลายคนยังไม่รู้!

ใส่ความเห็น

ในโปรแกรม SPSS มีกฎมากมายที่หลายยังไม่รู้ซ่อนอยู่ หากคุณเป็นมือใหม่ที่เพิ่งเริ่มใช้ SPSS แน่นอนคุณอาจจะไม่มีทางรู้เลยว่ามีกฎนี้อยู่ด้วย

ในบทความนี้ทางเราได้หยิบยก กฎข้อห้ามบางส่วน 5 ข้อจากผู้เชี่ยวชาญทางด้านสถิติ ที่คุณต้องพบเจอหากเป็นมือใหม่ที่ไม่เคยใช้โปรแกรม SPSS มาก่อน เพื่อเวลาเปิดใช้จะได้ไม่พบเจอปัญหา Eror หรือเปิดไฟล์ไม่ได้

1. คุณจะเปิดไฟล์นามสกุล .sav และ .spv ไม่ได้ถ้าเครื่องของคุณยังไม่ได้ลงโปรแกรม SPSS

ถ้าคุณเปิดมาเจอบทความนี้แสดงว่าคุณกำลังจะหาทางเปิดไฟล์ .spv และ .sav อยู่ใช่ไหม?

ถ้าหากว่าใช่ในหัวข้อนี้จะอธิบายให้กระชับและเข้าใจง่ายที่สุด

ไฟล์นามสกุล .sav และ .spv เป็นไฟล์ที่มาจากโปรแกรม SPSS ดังนั้นหากคุณจะเปิด 2 ไฟล์ นี้ควรลงโปรแกรม SPSS ก่อนถึงจะเปิดได้ตามปกติ

และนอกจากนั้น 2 ไฟล์นี้จะเปิดได้เฉพาะบนเครื่องคอมพิวเตอร์ PC เท่านั้น!! และเครื่องที่ใช้เปิดไฟล์ดังกล่าวจะต้องใช้ Windows ต่อไปนี้ Windows 10, Windows 7, Windows 8 / 8.1, Windows Vista หรือ Windows XP

2. คุณไม่สามารถเปิดไฟล์ SPSS เวอร์ชั่นล่าสุด บนเครื่องที่เวอร์ชั่นเก่ากว่าได้

ปัญหานี้มักจะเจอกับผู้ใช้โปรแกรมที่มีอายุ 40 ปีขึ้นไป หากคุณไม่รู้ไม่ใช่เรื่องที่ผิดเพราะว่าในปัจจุบันโปรแกรม SPSS มีการปรับประสิทธิภาพให้ดีขึ้นเสมอ จึงมีการอัพเดทเวอร์ชั่นใหม่ๆ อยู่เรื่อยๆ เพื่อช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการคำนวณให้รวดเร็ว และแม่นยำมากขึ้น

ดังนั้นคนที่ไม่ได้ใช้ทุกวันจึงใช้เวอร์ชั่นเดิมที่ตนเองเคยชิน เนื่องจากเมนูคุ้มมือ คุ้นตา ซึ่งเวอร์ชั่นเก่าสุดที่บริษัทเคยสอบถามลูกค้าคือ SPSS เวอร์ชั่น 17 จึงพบปัญหาเปิดไฟล์ไม่ได้เมื่อสลับเครื่องคอมพิวเตอร์มาใช้อีกเครื่องที่มีโปรแกรม SPSS เวอร์ชั่นใหม่กว่า

3. การกำหนดรหัสตัวแปรจะแทนค่าด้วยตัวอักษรไม่ได้

การกำหนดรหัสตัวแปรทุกครั้ง จะต้องกำหนดในช่อง Values หากตัวแปรเป็นตัวอักษรจะต้องแปลงเป็นรหัสตัวเลขก่อน เพื่อให้โปรแกรมนำตัวเลขไปวิเคราะห์ผลได้สะดวกขึ้น

เช่น ตัวแปร ‘เพศ’ กําหนดให้ ‘เพศชาย’ มีค่าเท่ากับ 1 และ ‘เพศ หญิง’ มีค่าเท่ากับ 2 เป็นต้น

4. การตั้งชื่อตัวแปรห้ามมีช่องว่าง และมีอักขระพิเศษ โดยเด็ดขาด

การตั้งชื่อตัวแปรในช่อง Name โปรแกรม SPSS อนุญาตให้ตั้งชื่อที่เป็นภาษาไทยหรือภาษาอังกฤษก็ได้ แต่สิ่งที่ห้ามทำอีก 2 อย่างในการตั้งคือ

– ห้ามมีการเคาะเพื่อให้เกิดช่องว่าง

– ใช้อักษรพิเศษอื่น ๆ ที่ไม่ใช่ตัวอักษรหรือตัวเลข เช่น ? , + , – , * , / , … ยกเว้นเครื่องหมาย _ (underscore)

หากฝืนกฎโปรแกรมจะแจ้ง Error ทันที!!

5. ห้ามตั้งชื่อที่มีความยาว 8 ตัวอักษร

การตั้งชื่อตัวแปรในช่อง Name นั้นนอกจาก SPSS จะไม่ให้มีการเคาะช่องว่างและตัวอักษรพิเศษแล้ว สิ่งสำคัญคือการตั้งชื่อต้องมีความยาวไม่เกิน 8 ตัวอักษร ดังนั้นข้อคำถามที่ยาวมากๆ จะต้องใช้รหัสแทน ผู้วิจัยควรมีตารางกำหนดรหัสดังนี้

ข้อคำถาม	ลงรหัส
ด้านราคา	Price
สินค้าที่ท่านซื้อมีราคาเหมาะสม	A1
สินค้าที่ท่านซื้อมีราคาถูกเมื่อเทียบกับร้านอื่น	A2

อย่างไรแล้วกฎข้อห้ามบางข้อที่กล่าวมาข้างต้น อาจมีเปลี่ยนแปลงได้ขึ้นอยู่กับการพัฒนาของโปรแกรม SPSS ดังเช่น SPSS รุ่นเก่าๆ ที่ไม่สามารถตั้งชื่อตัวแปรเป็นภาษาไทยได้เลย แต่ปัจจุบันมีการปรับปรุงให้ใช้ภาษาไทยได้แล้ว อนาคตอาจจะมีการปรับปรุงให้มีการตั้งชื่อตัวแปรที่ยาวกว่า 8 ตัวอักษรก็เป็นไปได้

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

สแกนคิวอาร์โค้ด
เพื่อติดต่อ**รับทำวิจัย**

แอดเพิ่มเพื่อน

งานวิจัย ANOVA ทำอย่างไร ที่นี่มีคำตอบ!

ใส่ความเห็น

ANOVA, One Way ANOVA, หรือ F-test เป็นชื่อเรียกที่หลายๆ คนสับสน ว่ามันคือสถิติตัวเดียวกันหรือไม่ มีวิธีการทำอย่างไร แล้วต้องดูอย่างไรว่าตัวแปรดังกล่าวสามารถใช้สถิติ ANOVA ในการวิเคราะห์ได้

ซึ่งบทความนี้จะมีคำตอบให้คุณ ด้วยคำอธิบายในฉบับที่เข้าใจง่ายค่ะ

1. คำอธิบายของ ANOVA ฉบับเข้าใจง่าย

ANOVA หรือ One Way ANOVA นั้นมีชื่อเรียกย่อๆ ว่า F-test

ซึ่งในบทความนี้จะขอเรียกว่า ANOVA เพื่อให้เข้าใจตรงกันนะคะ จากข้อคำถามข้างต้นที่บทความได้กล่าวนำคุณมาถึงตรงนี้ คงตอบข้อสงสัยแล้วใช่ไหมคะว่า ANOVA, One Way ANOVA, หรือ F-test คือสถิติตัวเดียวกันนั่นเอง ซึ่งทั้งสามชื่อที่กล่าวมานั้นจะเรียกแตกต่างกันไป แล้วแต่นักสถิติท่านใดจะถนัดเรียก สาเหตุที่มีชื่อย่อเรียกแบบนี้ก็เพราะว่าผลที่แสดงในตาราง ANOVA นั้นจะมีตัวย่อคือตัว F นั่นเอง

ANOVA_One Way ANOVA_F-test_วิเคราะห์ ANOVA_วิเคราะห์ข้อมูลสถิติ_การวิเคราะห์ข้อมูล_สถิติการวิเคราะห์_รับทำวิจัย_บริการรับทำวิจัย_การทำงานวิจัย_งานวิจัย — รับทำวิจัย แอดไลน์ @impressedu

ซึ่งหน้าที่ของ ANOVA นั้น มีไว้เพื่อทดสอบสมมติฐานทางสถิติของตัวแปรที่มากกว่า 2 กลุ่ม ที่เป็นอิสระต่อกัน กับตัวแปรตาม ว่ามันมีความแตกต่างกันหรือไม่ อย่างไร ดังเช่น ตัวอย่างในรูปที่ 1 ด้านบน

ตัวอย่างในรูปที่ 1 ต้องการรู้ว่า สถานภาพ (ตัวแปรต้น) ที่แตกต่างกัน ส่งผลต่อ ปัจจัยทั้ง 6 ได้แก่ ความเหลื่อมล้ำทางอำนาจ ความเป็นปัจเจกบุคคล มิติความแตกต่าง การหลีกเลี่ยงไม่แน่ การมุ่งเน้นเป้าหมาย การสนับสนุนองค์กร (ตัวแปรตาม) หรือไม่

โดยจุดมุ่งหมายของการทดสอบ ANOVA จริงๆ นั้นต้องการทดสอบเพื่อให้รู้ว่าค่าเฉลี่ยของตัวแปรที่มาก
กว่า 2 กลุ่มนั้นแตกต่างกันคู่ไหนนั่นเอง ซึ่งก่อนอื่นต้องขออธิบายก่อนว่า ตัวแปรที่มากกว่า 2 กลุ่ม คืออะไร

ถ้าจะอธิบายให้เข้าใจง่ายๆ เลย ตัวแปรที่มากกว่า 2 กลุ่ม ก็คือ ตัวแปรในแบบสอบถามที่มากกว่า 2 ตัวเลือก นั่นเอง หากนึกไม่ออกให้ดูรูปภาพ ที่อยู่ในกรอบสี่เหลี่ยม

คุณคงเข้าใจมากขึ้นแล้วใช่ไหมคะว่าตัวแปรที่มากกว่า 2 กลุ่ม คืออะไร ต่อไป คงสงสัยกันแล้วใช่ไหมคะว่า ตัวแปรตามคืออะไร ตัวแปรตามก็คือ ตัวแปรที่เป็นผลที่ทำเกิดขึ้นภายหลังนั่นเอง

ซึ่งตัวแปรนี้จะเป็นตัวที่ถูกทำนาย ตอบสนอง หรือเปลี่ยนแปลงได้ง่าย ให้สังเกตจากกรอบแนวความคิดแล้วกันนะคะ เข้าใจง่ายดีค่ะ

2. วิธีการตรวจสอบว่าตัวแปรดังกล่าวสามารถทดสอบ ANOVA ได้หรือไม่

จากการอธิบายข้างต้นคุณคงเข้าใจแล้วว่าตัวแปรที่มากกว่า 2 กลุ่มคืออะไร ตัวแปรตามคืออะไร ดังนั้นวิธีการตรวจสอบว่าตัวแปรดังกล่าวสามารถนำไปทดสอบ ANOVA ได้หรือไม่นั้น ให้คุณตรวจสอบก่อนว่าค่าความถี่ของการตอบนั้น มีการตอบมากกว่า 1 คน หรือไม่ เหตุที่ต้องให้ตรวจสอบเช่นนี้เพราะว่า ถ้ามีคนตอบเพียง 1 คน จะนำทดสอบ ANOVA ไม่ได้

3. คำสั่งที่ใช้ในการวิเคราะห์ ANOVA

เลือกคำสั่ง Analyze>Compare Means>One Way ANOVA หน้าต่างจะปรากฎหน้าตาแบบนี้

ใส่ตัวแปรตามที่มากกว่า 2 ตัวแปรเข้าไปในช่อง Dependent List ใส่ตัวแปรต้นเข้าไปในช่อง Factor

กดปุ่ม Post Hoc เพี่อเลือกวิธีเปรียบเทียบรายคู่ จากนั้นเลือกวิธีเปรียบเทียบรายคู่ที่คุณใช้ ในที่นี้ เลือกวิธีของ Scheffe’s

จากนั้นเลือก Continue>OK ถือเป็นอันเสร็จสิ้นกระบวนการทำ ANOVA

4. วิธีอ่านค่า ANOVA ในโปรแกรม spss

เมื่อนำตัวแปรเข้าทดสอบ จะได้ตาราง ANOVA ขึ้นมา

จากรูปจะเห็นว่าค่า Sig. ต่ำกว่า 0.05 ทุกด้านซึ่งวิธีที่จะรู้ว่าค่าเฉลี่ยคู่ไหนแตกต่างกันนั้น ต้องทำการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยรายคู่ โดยส่วนใหญ่จะใช้การเปรียบเทียบพหุคูณ (Multiple comparison test) ตามวิธีของเชฟเฟ่ (Scheffe’s method) หรือการทดสอบ HSD ของทูกีย์ (Tukey’s HSD test) รวมถึงวิธีของนิวแมนคูลส์ (Newman Keuls method) ซึ่งการทดสอบค่าเฉลี่ยรายคู่ที่นิยมมากที่สุดก็คือ วิธีของเชฟเฟ่ (Scheffe’s method) นั่นเอง จะมีหน้าตาดังนี้

จากรูปจะเห็นได้ว่าตัวแปรต้นที่ส่งผลต่อตัวแปรตามได้ ก็ตือตัวแปรที่มีเครื่องหมายดอกจัน (*) ในช่องของ Mean Difference นั่นเอง

จากบทความคุณคงเข้าใจวิธีการทำงานวิจัยด้วยสถิติ ANOVA มากขึ้น ดังนั้นการเริ่มใช้สถิติ ANOVA เบื้องต้นคุณคงพิจารณาข้อกำหนดดังกล่าวได้บ้าง แต่อย่างไรก็ตามการใช้สถิติต้องดูความเหมาะสมและดูวัตถุประสงค์อีกที เพื่อให้คุณสามารถเลือกสถิติได้ตอบวัตถุประสงค์มากขึ้น

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

แอดเพิ่มเพื่อน