สำหรับโปรแกรม SPSS ประกอบไปด้วยหน้าต่างหลัก 5 หน้าต่าง คือ 1. Data window 2. Syntax window 3. Output window 4. Draft output window 5. Script window
1. Data window/Data Editor
เป็นหน้าต่างสำหรับเก็บแฟ้มข้อมูลที่จะนำมาวิเคราะห์ด้วยโปรแกรม SPSS ซึ่งผู้ใช้อาจจะทำการป้อนข้อมูลลงในหน้าต่าง Data เลย หรือนำแฟ้มข้อมูลที่สร้างจากโปรแกรมอื่น ๆ มาใช้ในโปรแกรม SPSS โดยจะต้องใช้หน้าต่าง Data เป็นตัวเรียก ในหน้าต่าง Data ผู้ใช้สามารถเปลี่ยนแปลงแก้ไขข้อมูลได้ หน้าต่างนี้จะเปิดได้ครั้งละ 1 หน้าต่างเท่านั้น โดยปกติเมื่อเริ่มใช้โปรแกรม SPSS จะปรากฏหน้าต่าง Data ทันที ส่วนหน้าต่างอื่นๆ จะปรากฏให้เห็นภายหลัง นอกจากนี้หน้าต่าง Data ประกอบไปด้วย 2 แถบชีต คือ แถบชีต Data View ใช้สำหรับการป้อนข้อมูล และแถบชีต Variable View ใช้สำหรับกำหนดรายละเอียดเกี่ยวกับตัวแปร และค่าของข้อมูลแต่ละตัวแปรโดยจะอยู่ในลักษณะของกระดาษทำการ (Spread sheet)
แถบรายการหลัก (Menu Bar) ของโปรแกรม SPSS
รายละเอียดของแถบรายการหลัก (Menu Bar) ในหน้าต่าง Data มีดังนี้
1. การจัดการแฟ้มข้อมูล (File) ใช้สำหรับเปิด/ปิด หน้าต่างประเภทต่างๆ ใช้เรียกข้อมูลจากโปรแกรมอื่นๆ ใช้บันทึกข้อมูลในแต่ละหน้าต่างลงแฟ้ม พิมพ์ข้อมูลในแต่ละหน้าต่างออกทางเครื่องพิมพ์และเลิกการใช้โปรแกรม SPSS
2. การแก้ไขข้อมูล (Edit) ใช้ย้าย คัดลอก หรือค้นหา ข้อมูลภายในหน้าต่างต่างๆ รวมถึงการเปลี่ยนแปลงรายละเอียดต่างๆ ของหน้าต่าง
3. การแสดงข้อมูล (View) ใช้กำหนดรายละเอียดเกี่ยวกับการแสดงผลในหน้าต่าง เช่น ตัวอักษร (Font) การแสดงข้อความแทนค่า (Value label)
4. การจัดการข้อมูล (Data) ใช้ดำเนินงานกับข้อมูลในหน้าต่าง Data Editor เช่น สร้าง แก้ไข การรวมแฟ้มข้อมูล การเลือกข้อมูล เรียงลำดับข้อมูล
5. การปรับเปลี่ยนหรือเปลี่ยนแปลงข้อมูล (Transform) ใช้ในการเปลี่ยนแปลงเกี่ยวกับข้อมูล เช่น สร้างตัวแปรใหม่เพิ่มเติม หรือจัดค่าตัวแปรใหม่
6. การวิเคราะห์สถิติ (Analyze) ใช้เรียกคำสั่งสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ
7. กราฟ (Graphs) ใช้สร้างกราฟหรือ ชาร์ตในรูปแบบต่างๆ
8. การอำนวยความสะดวก (Utilities) ใช้ดูรายละเอียดของตัวแปร จัดกลุ่มตัวแปร การนำชุดคำสั่งที่เขียนในหน้าต่าง Script มาใช้งานการเพิ่มเมนู
9. หน้าต่าง (Window) ใช้จัดเรียงหน้าต่างในรูปแบบต่างๆ การเลือกแสดงสถานะต่างๆ ของหน้าต่าง การเลือกใช้งานหน้าต่างที่เปิดอยู่
10. การช่วยเหลือ (Help) ใช้ขอคำอธิบายการใช้โปรแกรม SPSS
แถบเครื่องมือ (Tool Bar) ของโปรแกรม SPSS
รายละเอียดของแถบเครื่องมือ (Tool Bar) โปรแกรม SPSS มีต่อไปดังนี้
2. Output
เป็นหน้าต่างสำหรับแสดงและเก็บบันทึกผลลัพธ์หรือรายละเอียดต่าง ๆ ที่เกิดขึ้น จากการใช้งานโปรแกรม SPSS โดยหน้าต่าง Output จะแสดงผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นเองโดยอัตโนมัติทุกครั้งที่มีการใช้งานในเมนูของโปรแกรม SPSS ผู้ใช้สามารถเปิดหน้าต่าง Output ได้มากกว่า 1 หน้าต่าง ซึ่งจะต้องมีการกำหนดหน้าต่างหนึ่งให้ทำหน้าที่แสดงผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจากการประมวลผล ครั้งล่าสุด แต่ถ้ามีหน้าต่างเดียวผลลัพธ์จะถูกแสดงต่อเนื่องไปเรื่อยๆ จนกว่าจะมีการสั่งให้แสดงผลลัพธ์ในหน้าต่าง Output อื่นๆ ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นในหน้าต่าง Output นี้ ผู้ใช้สามารถเลือกที่จะให้แสดงผลลัพธ์ในรูปแบบของ Text ที่เป็นมาตรฐานซึ่งจะเรียกว่า แบบ Draff และในรูปแบบของ Graphics
รายละเอียดของแถบรายการหลัก (Menu Bar) ในหน้าต่าง Output มีต่อไปดังนี้
1. การจัดการแฟ้มข้อมูล (File) ใช้สำหรับเปิด/ปิด สร้าง บันทึกแฟ้ม Output
2. การแก้ไขข้อมูล (Edit) ใช้แก้ไข คัดลอก ค้นหาข้อมูลผลลัพธ์ในแฟ้ม Output
3. การแสดงข้อมูล (View) ใช้ Customize toolbar, Status bar แสดง/ซ่อน item
4. การเพิ่มข้อมูล (Insert) ใช้เพิ่ม/แทรก Page break, Tittle, Chart, Graph ฯ
5. รูปแบบ (Format) ใช้เปลี่ยน Alignment ของ Output ที่เลือก
6. การวิเคราะห์สถิติ (Analyze) ใช้เรียกคำสั่งสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ
7. กราฟ (Graphs) ใช้สร้างกราฟหรือชาร์ตในรูปแบบต่างๆ
8. การอำนวยความสะดวก (Utilities) ใช้ดูรายละเอียดของตัวแปร จัดกลุ่มตัวแปร การนำชุดคำสั่งที่เขียนในหน้าต่าง Script มาใช้งานการเพิ่มเมนู
9. หน้าต่าง (Window) ใช้จัดเรียงหน้าต่างในรูปแบบต่างๆ การเลือกแสดงสถานะต่างๆ ของหน้าต่าง การเลือกใช้งานหน้าต่างที่เปิดอยู่
10. การช่วยเหลือ (Help) ใช้ขอคำอธิบายการใช้โปรแกรม SPSS
เริ่มต้นการใช้โปรแกรม SPSS 10.0 for windows
ขั้นตอนการสร้างแฟ้มข้อมูล
1. เข้าสู่โปรแกรม SPSS 10.0
2. เมื่อเปิดโปรแกรม SPSS โปรแกรมจะเปิดหน้าต่าง Data ซึ่งเป็นตารางปฏิบัติการให้ ดังนี้
สำหรับหน้าต่าง SPSS for Windows ที่ปรากฏขึ้นมานั้น ในกรณีที่เป็นการใช้งานครั้งแรกให้เลือก Cancel และครั้งต่อไปให้พิจารณาชื่อแฟ้มข้อมูลที่จัดเก็บในช่อง
3. เริ่มกำหนดชื่อของตัวแปรแต่ละตัวลงในหัวตารางปฏิบัติการ ตามลำดับวิธีการดังนี้
3.1 ให้ Click ที่ เพื่อเปิดแถบชีต Variable View
3.2 เมื่อเปิดหน้าต่าง Variable View แล้วให้กำหนดรายละเอียดของตัวแปรที่ต้องการในช่องต่างๆ ดังนี้
Name คือ ชื่อของตัวแปรหรือหัวข้อในแบบสอบถามแต่ละข้อ เช่น "เพศ" แทนในช่อง sex
Type คือ การกำหนดชนิดของตัวแปร
Wide คือ เป็นการกำหนดความกว้างหรือจำนวนหลักของตัวแปร
Decimal คือ การกำหนดจำนวนหลักหลังทศนิยมของค่าตัวแปร
Label คือ การอธิบายรายการหรือความหมายของตัวแปร
Value คือ การกำหนดค่าของตัวแปร
Missing คือ การกำหนดค่าความผิดพลาด หรือการสูญหายของข้อมูล
Column คือ เป็นการกำหนดความกว้างของ Column ที่ใช้เก็บค่าตัวแปร
Alignment คือ การกำหนดตำแหน่งการวางข้อมูล
Measure คือ การกำหนดสเกลของข้อมูล
3.3 เมื่อกำหนดรายละเอียดเรียบร้อยแล้ว จะได้ดังนี้
3.4 จากนั้นให้ Click กลับมายังแถบชีต Data View ชื่อตัวแปรที่กำหนดไว้จะปรากฏที่หัวตารางปฏิบัติการ ดังตัวอย่าง
ขั้นตอนการป้อน และบันทึกข้อมูล
1. เมื่อกำหนดชื่อของตัวแปรครบทุกตัวแล้ว ขั้นตอนต่อมาคือ การป้อนข้อมูล ซึ่งการป้อนข้อมูลจะต้องป้อนตามที่กำหนดไว้ในคู่มือรหัส (Code book) เช่น ชื่อตัวแปร "sex" (แทนเพศ) กำหนดการป้อนข้อมูลในลักษณะของรหัส คือ กำหนดให้ 1) แทน ชาย 2) แทน หญิง 9) แทน ไม่ตอบ ดังนั้นในคอลัมน์ของรหัสตัวแปร "sex" จะมีตัวเลขปรากฏได้เพียง 3 ตัวเท่านั้นคือ 1 / 2 / 9 ดังตัวอย่าง หากมีตัวเลขอื่นปรากฏขึ้นมาแสดงว่ามีการป้อนข้อมูลผิดพลาด
2. เมื่อป้อนข้อมูลครบทุกคอลัมน์และทุกชุดแล้วให้ทำการบันทึกข้อมูล โดยเลือก File --> Save As ในกรณีที่เป็นการจัดเก็บแฟ้มข้อมูลครั้งแรก แต่หากเป็นการจัดเก็บข้อมูลในแฟ้มเดิมให้เลือก File -->Save หรือไปที่ Toolbar แล้วเลือก ก็ได้เช่นกัน จากนั้น ให้ตั้งชื่อไฟล์ ที่สื่อกับข้อมูลชุดนั้น ตัวอย่างเช่น ข้อมูลที่บันทึกเกี่ยวกับความพึงพอใจของนักท่องเที่ยวที่มีต่อบริษัทธนาวิทย์ทัวร์ จำกัด กำหนดชื่อไฟล์เป็น "ธนาวิทย์" จากนั้นให้ Click ที่ save เป็นอันสิ้นการบันทึกข้อมูล
ขั้นตอนการประมวลผลข้อมูล
เมื่อป้อนข้อมูลครบทุกตัวแปรแล้ว ขั้นตอนต่อมาคือ ประมวลผลข้อมูลเพื่อให้ทราบผลลัพธ์ของข้อมูลเหล่านั้น ซึ่งการประมวลข้อมูลจะต้องเกี่ยวข้องกับการใช้สถิติ ดังนี้ การใช้สถิติสำหรับการพรรณนาข้อมูล และการใช้สถิติสำหรับการทดสอบสมมติฐาน
1. การใช้สถิติสำหรับการพรรณนาข้อมูล
สำหรับการใช้สถิติสำหรับการพรรณนาข้อมูล ส่วนใหญ่จะกำหนดให้พรรณนาในรูปของตาราง ซึ่งแบ่งเป็น 1) ตารางทางเดียว 2) ตารางหลายทาง และการใช้สถิติพรรณนาแต่ละอย่างนั้นจะต้องขึ้นอยู่กับมาตรวัดของตัวแปร กล่าวคือ Nominal หรือ Ordinal Scale ส่วนใหญ่จะใช้ ค่าความถี่ และค่าร้อยละ ส่วน Interval หรือ Ratio Scale จะใช้ค่าเฉลี่ย และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพิ่มเติมอีก
1.1 การพรรณนาในรูปตารางทางเดียวโดยใช้คำสั่ง Frequencies
ขั้นตอนปฏิบัติการ
1. ไปที่ Menu bar เลือก Analyze -->Descriptive Statistics --Frequencies…
เมื่อเลือกตามลำดับแล้วจะเห็นได้หน้าต่าง Frequencies
2. เมื่อปรากฏหน้าต่าง Frequencies ให้เลือกตัวแปรที่ต้องการจากกล่องทางซ้าย โดยการ Click ที่ปุ่ม และเมื่อ Click เรียบร้อยแล้วตัวแปรที่เลือกก็ปรากฏยังกล่องทางขวา (Variable (s):) จากนั้นให้เลือก Statistics…….
3. สำหรับหน้าต่าง Frequencies: Statistics ให้เลือก Std. Deviation และ Menu จากนั้นให้ Click ที่ Continue
4. เมื่อกลับมายังหน้าต่าง Frequencies ให้ Click ที่ OK ก็จะได้ Output หรือผลลัพธ์ ดังนี้
5. สำหรับการบันทึก Output หรือ ผลลัพธ์ของข้อมูลนั้นก็ทำเช่นเดียวกับการบันทึกข้อมูล
1.2 การพรรณนาในรูปตารางหลายทางโดยใช้คำสั่ง Crosstab
ขั้นตอนการปฏิบัติการ
1. ไปที่ Menu bar เลือก Analyze --> Descriptive Statistics -- > Crosstab…
เมื่อเลือกตามลำดับแล้วจะได้หน้าต่าง Crosstab…
2. เมื่อปรากฏหน้าต่าง Crosstab ให้เลือกตัวแปรที่ต้องการจากกล่องทางซ้าย โดยการ Click ที่ปุ่ม และเมื่อ Click เรียบร้อยแล้วตัวแปรที่เลือกก็ปรากฏยังกล่องทางขวาตามกล่องที่ต้องการ ซึ่งมี 3 กล่อง คือ Row(s):, Column(s):, Layer 1 of 1:) จากนั้นให้เลือก Cells…..
3. สำหรับหน้าต่าง Crosstab: Cell Display ในกรอบ Percentages ให้เลือก แสดงร้อยละ ตามต้องการในแนวต่างๆ คือ Row Column หรือ Total จากนั้นให้ Click ที่ Column
4. เมื่อกลับมายังหน้าต่าง Crosstab ให้ Click ที่ OK ก็จะได้ Output หรือ ผลลัพธ์ ดังนี้
2. การใช้สถิติสำหรับการทดสอบสมมติฐาน
2.1 การทดสอบค่าเฉลี่ยหรือการเปรียบเทียบ
2.1.1 การทดสอบค่าเฉลี่ยสำหรับ 1 กลุ่มตัวอย่าง
เป็นการศึกษาโดยการตรวจสอบว่าคุณลักษณะใดคุณลักษณะหนึ่งของข้อมูลมี จำนวนเป็นไปตามที่คาดหวังหรือไม่ ตัวอย่างเช่น ผู้วิจัยต้องการทดสอบว่าอายุของนักท่องเที่ยวไม่น่าจะต่ำกว่า 35 ปี ที่ระดับนัยสำคัญ .10 สามารถทดสอบได้ดังนี้
ขั้นตอนการทดสอบ
1. ไปที่ Menu bar เลือก Analyze --> Compare Means --> One-Sample T Test…เมื่อเลือกตามลำดับแล้วจะได้หน้าต่าง One-Sample T Test
2. เลือกตัวแปร "อายุ[age]" จากกล่องทางซ้าย ไปยังกล่องทางขวา (Test Varible(s):) จากนั้นกำหนดค่าในกล่อง Test Value: เป็น 35 แล้วเลือก Option…
3. ในหน้าต่าง One-Sample T Test: Options ในกล่อง Confidence Interval ให้ใส่ค่า 90% จากนั้น Click ที่ Continue
4. เมื่อกลับมายังหน้าต่าง One-Sample T Test ให้ Click ที่ OK ก็จะได้ Output หรือ ผลลัพธ์ ดังนี้
2.1.2 การทดสอบค่าเฉลี่ยสำหรับ 2 กลุ่มตัวอย่างที่อิสระต่อกัน
เป็นการศึกษาเปรียบเทียบและตรวจสอบว่าคุณลักษณะใดคุณลักษณะหนึ่งของข้อมูลระหว่างสองกลุ่ม มีความแตกต่างกันหรือไม่ และถ้าแตกต่างกันนั้นแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่างเช่น ผู้วิจัยตั้งสมมติฐานว่า "เพศของนักท่องเที่ยวต่างกันจะมีความพึงพอใจที่มีต่อบริษัท ธนาวิทย์ทัวร์ จำกัด แตกต่างกัน"
การทดสอบสมมติฐานในครั้งนี้ ตัวแปรต้น/X คือ เพศ และตัวแปรตาม/Y คือ ความพึงพอใจที่มีต่อบริษัท ธนาวิทย์ทัวร์ จำกัด ซึ่งตัวแปรตาม/Y นั้นมีลักษณะเป็นชุดคำถามกล่าวคือ ตัวแปรความพึงพอใจของนักท่องเที่ยวประกอบด้วยด้านต่างๆ ดังนี้ [hlth1]ด้านการจอง คำแนะนำ [hlth2]ด้านอาหาร [hlth3]ด้านบริการของไกด์ [hlth4]ด้านความสามารถของไกด์ [d5]ด้านพาหนะ ฉะนั้นก่อนการทดสอบจะต้องทำการประมวลหรือเปลี่ยนแปลงข้อมูล โดยจะต้องแปลงข้อมูลทั้ง 5 ด้านให้เป็นด้านเดียวหรือเป็นตัวแปรตัวใหม่ซึ่งก็คือ ความพึงพอใจ โดยกำหนดในโปรแกรม SPSS ว่า "m_hlth"
ขั้นตอนปฏิบัติการ
1. ไปที่ Menu bar เลือก Analyze --> Descriptive Statistics -- > Crosstab…
เมื่อเลือกตามลำดับแล้วจะได้หน้าต่าง Compute Variable
2. ในกล่อง Target Variable: ตั้งชื่อตัวแปรใหม่คือ "m_hlth" จากนั้นเลือกคำสั่ง MEAN(??) จากกล่อง Functions: หรือพิมพ์ว่า "mean()" ก็ได้แล้วให้ใส่ตัวแปรซึ่งเป็นองค์ประกอบของความพึงพอใจเข้าไปคือ hlth1, hlth2, hlth3, hlth4 และ hlth5 ตัวแปรแต่ละตัว โดยเลือกจากกล่องทางซ้าย หรือพิมพ์เข้าไปก็ได้ และจะต้องคั่นด้วยเครื่องหมายจุลภาค "," เสมอ เมื่อทำครบทุกขั้นตอนแล้ว Click ที่ OK ก็จะได้ตัวแปรตัวใหม่คือ "m_hlth" ดังนี้
ขั้นตอนการทดสอบ
1. ไปที่ Menu bar เลือก Analyze --> Compare Means --> Independent-Sample T Testเมื่อเลือกตามลำดับแล้วจะได้หน้าต่าง Independent-Sample T Test
2. เลือกตัวแปรต้น "sex" จากกล่องทางซ้าย ไปยังกล่องทางขวา (Grouping Variable:) แล้วเลือก Define Group…
3. สำหรับหน้าต่าง Define Groups ให้กำหนดดังนี้ กล่อง Group 1: 1 และ Group 2: 2 จากนั้น Click ที่ Continue
4. เมื่อกลับมายังหน้าต่าง Independent-Sample T Test ให้เลือกตัวแปรตาม "m_hlth" จากกล่องทางซ้าย ไปยังกล่องทางขวา (Test Variable(s):) แล้วเลือก Option…
5. สำหรับหน้าต่าง Independent-Sample T Test: Options ในกล่อง Confidence Interval ให้ใส่ค่า 95% จากนั้น Click ที่ Continue
6. เมื่อกลับมายังหน้าต่าง Independent-Sample T Test อีกครั้งให้ Click ที่ OK ก็จะได้ Output หรือผลลัพธ์ ดังนี้
2.1.3 การทดสอบค่าเฉลี่ยสำหรับหลายกลุ่มโดยการวิเคราะห์ความแปรปรวนทางเดียว
เป็นการศึกษาเปรียบเทียบ และตรวจสอบว่าคุณลักษณะใดคุณลักษณะหนึ่งของข้อมูล ตั้งแต่สามกลุ่มขึ้นไปมีความแตกต่างกันหรือไม่ และถ้าแตกต่างกันนั้นแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่างเช่น ผู้วิจัยสมมติฐานว่า "จุดประสงค์ของการเดินทางของนักท่องเที่ยวต่างกันจะมีความพึงพอใจที่มีต่อบริษัท ธนาวิทย์ทัวร์ จำกัด แตกต่างกัน"
การทดสอบสมมติฐานในครั้งนี้ ตัวแปรต้น/X คือ อาชีพ และตัวแปรตาม/Y คือความพึงพอใจที่มีต่อบริษัท ธนาวิทย์ทัวร์ จำกัด ซึ่ง ตัวแปรตาม/Y นั้นมีลักษณะเป็นชุดคำถามเช่นเดียวกับ การทดสอบจากการทดสอบค่าเฉลี่ยสำหรับ 2 กลุ่มตัวอย่างที่อิสระต่อกัน ดังนั้นขั้นตอนปฏิบัติการสามรถดูได้จากการทดสอบดังกล่าว
ขั้นตอนการทดสอบ
1. ไปที่ Menu bar เลือก Analyze --> Compare Means --> One-Way ANOVA…เมื่อเลือกตามลำดับแล้วจะได้หน้าต่าง One-Way ANOVA
2. เลือกตัวแปรต้น "จุดประสงค์ของการเดินทาง[happy]" จากกล่องทางซ้าย ไปยังกล่องทางขวา (Factor:) แล้วเลือกตัวแปรตาม "ความพึงพอใจ[m_hlth]" จากกล่องทางซ้าย ไปยังกล่องทางขวา (Dependent list:) จากนั้นเลือก Option…
3. สำหรับหน้าต่าง One-Way ANOVA: Option ในกรอบ Statistics ให้เลือก Descriptive แล้ว Click ที่ Continue
4. เมื่อกลับมายังหน้าต่าง One-Way ANOVA ให้ Click ที่ Post Hoc…
สำหรับหน้าต่างนี้ ในกรอบ Equal Variances Assumed ให้เลือก LSD หรือ Seheffe และกำหนดค่า Sighificance level: เท่ากับ .05 จากนั้นให้ Click ที่ Continue
5. เมื่อกลับมายังหน้าต่าง One-Way ANOVA อีกครั้งให้ Click ที่ OK ก็จะได้ Output หรือ ผลลัพธ์
2.2 การทดสอบความสัมพันธ์ระหว่าง 2 ตัวแปร
การทดสอบหาความสัมพันธ์ เป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติอนุมานอีกวิธีหนึ่ง ที่นิยมใช้ในการ ทดสอบความสัมพันธ์คุณลักษณะของข้อมูลตั้งแต่ 2 คุณลักษณะ หรือ 2 ตัวแปรขึ้นไป ว่ามีความสัมพันธ์เกี่ยวข้องกันหรือไม่ ซึ่งจะมีประโยชน์ในการสรุปผลข้อมูลงานวิจัย
ตัวอย่างเช่น ผู้วิจัยตั้งสมมติฐานว่า "รายได้ต่อเดือนของนักท่องเที่ยวมีความสัมพันธ์กับความพึงพอใจที่มีต่อบริษัท ธนาวิทย์ทัวร์ จำกัด"
การทดสอบสมมติฐานในครั้งนี้ ตัวแปรต้น/X คือ เพศ และตัวแปรตาม/Y คือ ความพึงพอใจ ที่มีต่อบริษัท ธนาวิทย์ทัวร์ จำกัด ซึ่งตัวแปรตาม/Y นั้นมีลักษณะเป็นชุดคำถามเช่นเดียวกับ การทดสอบจากการทดสอบค่าเฉลี่ยสำหรับ 2 กลุ่มตัวอย่างที่อิสระต่อกัน ดังนั้นขั้นตอนปฏิบัติการสามารถดูได้จากการทดสอบดังกล่าว และนอกจากนี้ตัวแปรตาม/Y (ความพึงพอใจ [m_hlth]) ที่เกิดจากการปรับเปลี่ยนแล้วนั้นมีมาตรวัดตัวแปรเป็น Interval scale ยังไม่สามารถนำมาทดสอบความสัมพันธ์จึงต้องทำการปรับเปลี่ยนอีกครั้งให้มีมาตรวัดตัวแปรเป็น Nominal/Ordinal scale โดยใช้คำสั่ง recode เพื่อจัดกลุ่มใหม่ ก่อนนำไปทดสอบ
ขั้นตอนปฏิบัติการ
1. ไปที่ Menu bar เลือก Transform --> Recode --> Into Different Variables
เมื่อเลือกตามลำดับแล้วจะได้หน้าต่าง Recode into Different Variables
2. ให้เลือกตัวแปรที่จะทำการเปลี่ยนแปลงหรือจัดกลุ่มใหม่ซึ่งก็คือ ความพึงพอใจ [m_hltlh] จากกล่องซ้ายไปยังกล่องขวา (Numeric Variables --> Output) จากนั้นกำหนดชื่อตัวแปรใหม่เป็น "hlths" ที่กล่อง Name: ในกรอบ Output Variable แล้ว Click ที่ Change ต่อจากนั้น Click ที่ Old and New Values…. ก็จะปรากฏหน้าต่างดังนี้
3. สำหรับหน้าต่าง Recode into Different Variables: Old and New Values กำหนดกลุ่มย่อยของตัวแปร "satis" ซึ่งเป็นตัวแปรใหม่ ออกเป็น 2 กลุ่มย่อยดังนี้ กรอบ Old Value ให้เลือก Range: แล้วใส่ค่า -2.00 though ใส่ค่า 0.00 จากนั้นกำหนดในกรอบ New Value โดยเลือก Value: แล้วใส่ค่า 1 ซึ่งหมายถึงกลุ่มย่อยที่ 1 แล้ว Click ที่ add เมื่อกำหนดเสร็จแล้วผลของการจัดลุ่มจะปรากฏที่กล่อง Old --> New: สำหรับกลุ่มย่อยที่ 2 ก็ปฏิบัติการแบบเดียวกันแต่ให้กำหนดค่าเป็น 0.01 though 2.00 ในกรอบ Old Value และกรอบ New Value ให้กำหนด Value เป็น 2 จากนั้น Click ที่ Continue
ขั้นตอนการทดสอบ
1. ไปที่ Menu bar เลือกไปที่ Menu bar เลือก Analyze --> Descriptive Statistics --> Crosstab…
เมื่อเลือกตามลำดับแล้วจะได้เห็นหน้าต่าง Crosstabs
2. เลือกตัวแปรต้น "รายได้ต่อเดือน[inc]" จากกล่องทางซ้าย ไปยังกล่องทางขวา (Row(s):) ต่อมาเลือกตัวแปรตามคือ "ความพึงพอใจ[satis]" จากกล่องทางซ้าย ไปยังกล่องทางขวา (Column(s):) แล้ว Click ที่ Statistics….
3. เมื่อปรากฏหน้าต่าง Crosstab: Statistics ให้เลือก Chi-square จากนั้นให้ Click ที่ Continue
4. เมื่อกลับมาหน้าต่าง Crosstab ให้ Click ที่ Cell…
5. สำหรับหน้าต่าง Crosstab: Cell Display ในกรอบ Counts ให้เลือก Observed และ Expected ส่วนกรอบ Percentage ให้เลือก Total จากนั้นให้ Click ที่ Continue
6. เมื่อกลับมายังหน้าต่าง Crosstab ให้ Click ที่ OK ก็จะได้ Output หรือผลลัพธ์
ที่มา : http://classroom.hu.ac.th/courseware/ComApp/System/ch7_4.html
สำหรับความต้องการศึกษาเพิ่มเติมโปรแกรม SPSS FOR WINDOWS คือการวิเคราะห์ชั้นสูง เช่น การถดถอยเชิงเส้นเดียวและสัมประสิทธ์สหสัมพันธ์ การทดสอบสมมติฐาน Ho: m1=m2 การหาช่วงความเชื่อมั่น (1-a)100% ของผลต่างค่าเฉลี่ย m1-m2 ด้วย SPSS เป็นต้น
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น