Archive

Posts Tagged ‘Ordinal Scale’

แหล่งที่มาของข้อมูล

September 17th, 2008 No comments

แหล่งที่มาของข้อมูล

1.ข้อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
2.ข้อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

ข้อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
คือข้อมูลใดๆ ที่ผู้ศึกษาต้องเก็บขึ้นมาใหม่เพื่อวัตถุประสงค์ ของการวิจัยนั้นโดยเฉพาะ (ซึ่งอาจจะเป็นข้อมูลที่เกิดจากคำถามในการวิจัย)
1).การสำรวจภาคสนาม
-การสัมภาษณ์
-การสังเกต
-การใช้แบบสอบถาม
2).การทดลอง

ข้อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)
เป็นข้อมูลสถิติซึ่งเก็บรวบรวมมาก่อนแล้วเพื่อจุดมุ่งหมายอื่นซึ่งอาจจะเอามาใช้ประกอบในงานวิจัยได้ หรือหมายถึงข้อมูลที่ได้จัดพิมพ์มาแล้วเพื่อจุดมุ่งหมายอื่นไม่ใช่เพื่อจุดมุ่งหมายในการศึกษาปัจจุบัน

-ข้อมูลทุติยภูมิอาจจะอยู่ในระบบข้อมูลภายในธุรกิจ เช่น รายงานสำรวจการขายจากใบสั่งซื้อของลูกค้า อาจจะต้องอาศัยจากภายนอก เช่น ห้องสมุดธุรกิจ ข้อมูลสถิติของรัฐบาล รายงานจากสมาคมการค้า ฯลฯ


ประเภทของข้อมูลตามสถิติ

ข้อมูลเชิงคุณภาพ (Qualitative Data)
เป็นข้อมูลที่ไม่สามารถทำการวัดหรือให้ค่าที่เป็น ตัวเลขได้
ข้อมูลเชิงปริมาณ (Quantitative Data)
คือข้อมูลที่วัดออกมาเป็นตัวเลขแล้วผู้ศึกษาสามารถนำไปใช้ในการวิเคราะห์ทางสถิติต่อไปได้

หลักการวัดระดับข้อมูล (Scale of Measurement)

มาตรนามบัญญัติ (Nominal Scale)
-เป็นมาตรวัดที่หยาบที่สุด จัดข้อมูลออกเป็นกลุ่มๆ แยกตามประเภทหรือชนิด
-สถิติ : ความถี่ ร้อยละ ฐานนิยม หรือใช้สถิติแบบนอนพาราเมตริก
-ตัวแปร : เป็นตัวแปรที่ไม่มีขนาด ไม่มีความเท่ากันของช่วง และไม่มีศูนย์สมบูรณ์

มาตรเรียงลำดับ (Ordinal Scale)
-เป็นมาตรวัดที่ใช้กับข้อมูลที่สามารถจัดเรียงอันดับความสำคัญหรือสามารถเปรียบเทียบกันได้
-สถิติ : ฐานนิยม มัธยฐาน พิสัย เปอร์เซนต์ไทล์ และสถิติแบบนอนพาราเมตริก
-ตัวแปร : เป็นตัวแปรที่มีการจัดลำดับข้อมูลจากมากไปน้อย หรือจากน้อยไปมากได้ แต่ไม่ได้บอกถึงปริมาณแต่ละอันดับว่ามากน้อยเท่าใด ไม่มีความเท่ากันของช่วงคะแนน และไม่มีศูนย์สมบูรณ์

มาตรอันตรภาค (Interval Scale)
-เป็นมาตรวัดที่สามารถบอกได้ทั้งทิศทางและขนาดของ ความแตกต่างของข้อมูล มาตรวัดนี้ไม่มีศูนย์ที่แท้จริง (absolute zero)
-สถิติ : ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
-ตัวแปร : เป็นตัวแปรที่สามารถบอกระยะห่างของตัวเลข 2 ตัว ว่ามีความแตกต่างกันมากน้อยเท่าใด มีเกณฑ์อยู่กับสิ่งที่เรียกว่าศูนย์สมมติ

มาตรอัตราส่วน (Ratio Scale)
-เป็นมาตรวัดที่มีลักษณะสมบูรณ์ทุกอย่าง ดีกว่ามาตรวัดอันตรภาคตรงที่มาตรการวัดนี้มีศูนย์ที่แท้จริง
-สถิติ : สถิติที่ใช้กับการวัดในระดับนี้ใช้ได้ทุกวิธีที่มีอยู่
-ตัวแปร : เป็นตัวแปรที่มีระดับการวัดเหมือนมาตราอันตรภาค และมีศูนย์สมบูรณ์ ข้อมูลที่เป็นอัตราส่วนสามารถนำมาบวก ลบ คูณ หาร ได้ และสามารถใช้ได้กับสถิติทุกประเภท

สรุปประเภทของข้อมูลจำแนกตามมาตราวัด


ประเภทของสถิติ

สถิติเชิงพรรณนา คือ เป็นสถิติที่ใช้ในการบรรยายหรืออธิบายลักษณะต่างๆ ในภาพรวมของกลุ่มตัวอย่างหรือประชากรที่ใช้ในการศึกษาเท่านั้น โดยไม่สนใจที่จะสรุปอ้างอิงไปยังประชากรอื่น
สถิติเชิงอนุมาน คือ เป็นสถิติที่ใช้ในการสรุปอ้างอิงค่าสถิติต่างๆ ที่เกิดขึ้นในกลุ่มตัวอย่างที่ศึกษาไปยังกลุ่มประชากรของกลุ่มตัวอย่างนั้น ซึ่งจำเป็นจะต้องมีการสุ่มตัวอย่างที่ถูกต้องและมีขนาดกลุ่มตัวอย่างที่เหมาะสม เป็นการอนุมานหรือสรุปอ้างอิงจากค่าสถิติของกลุ่มตัวอย่างไปยังค่าพารามิเตอร์ของประชากรโดยอาศัยหลักการการแจกแจงของค่าสถิติ เป็นสถิติที่ใช้ในการวัดความสัมพันธ์ของตัวแปร เช่น พวก

ตัวอย่างของสถิติเชิงพรรณนา
1.Frequency (ความถี่) จัดข้อมูลเป็นกลุ่ม โดยการทำตารางแจกแจงความถี่
2.Mean (ค่าเฉลี่ย)
นิยาม : ค่าที่เกิดจากการนำเอาค่าของหน่วยข้อมูลทุกๆหน่วยที่เก็บรวบรวมได้มาบวกกัน แล้วหารด้วยจำนวนหน่วย ข้อมูลทั้งหมด
3.Median(มัธยฐาน)
นิยาม : ค่าตัวเลขที่อยู่ตรงกลางของจำนวนเลขทุกๆหน่วย เมื่อเรียงกันตามลำดับ
4.Mode (ฐานนิยม)
นิยาม : ค่าของหน่วยข้อมูลที่มีอัตรา ความถี่สูงสุด หรือมีอัตราการซ้ำกันมากที่สุด

สถิติเชิงอนุมาน
1. (Chi-square) เป็นการทดสอบนัยสำคัญของสัดส่วนความถี่และความแปรปรวน จะใช้ในการทดสอบนัยสำคัญในการเปรียบเทียบสัดส่วนและทดสอบความสัมพันธ์แล้วยังใช้ในการทดสอบนัยสำคัญของความแปรปรวน () ของประชากร 1 กลุ่มอีกด้วย
2.T – test เป็นการทดสอบนัยสำคัญของค่าเฉลี่ย เหมาะสำหรับถ้าตัวแปรเป็นตัวแปรเชิงปริมาณที่สามารถวัดค่าได้ เช่น วัดยอดขายของ S&P เปรียบเทียบกันระหว่างสาขาชลบุรี และสาขางามวงศ์วาน
3. F – test (หรือ ANOVA) เป็นการทดสอบนัยสำคัญของค่าเฉลี่ยตั้งแต่สองกลุ่มขึ้นไป
4. Correlation เป็นการทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรว่ามีความสัมพันธ์กันหรือไม่ มากน้อยเพียงใดและสัมพันธ์กันในเชิงบวกหรือลบ ( -1 < r < +1 )