การทดสอบ One Sample t Test ด้วย SPSS

     t-test คือการเปรียบเทียบความแตกต่างของกลุ่มตัวอย่างโดยใช้ค่าเฉลี่ยมาเป็นตัวเปรียบเทียบ หรือกรณีกลุ่มตัวอย่างหนึ่งกลุ่ม ใช้ทดสอบความแตกต่างของค่าเฉลี่ยระหว่างกลุ่มตัวอย่างกับประชากร  การทดสอบค่าเฉลี่ยของประชากรกลุ่มเดียว เราเรียกว่า one - sample t-test
    The t distribution provides a good way to perform one sample tests on the mean when the population variance is not known provided the population is normal or the sample is sufficiently large so that the Central Limit Theorem applies
    ตัวอย่าง โปรแกรมลดน้ำหนักอ้างว่ามีประสิทธิภาพในการลดน้ำหนัก โดยใช้ผู้ทดลอง า 12 คนเข้าคอร์สลดน้ำหนัก โดยมีการบันทึกน้ำหนักไว้หลังจาก 2 ปี จงคำนวณหาประสิทธิภาพของโปรแกรมลดนำหนัก ข้อมูลดังรูป

การทดสอบ One Sample t Test ด้วย MiniTab

    One Sample t-test คือการเปรียบเทียบความแตกต่างของกลุ่มตัวอย่างโดยใช้ค่าเฉลี่ยมาเป็นตัวเปรียบเทียบ หรือใช้ทดสอบความแตกต่างของค่าเฉลี่ยระหว่างกลุ่มตัวอย่างกับประชากร  หรือการทดสอบเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยของประชากรกลุ่มเดียว หรือทรีตเมนต์เดียว เป็นการทดสอบว่าค่าเฉลี่ยของประชากรนั้นแตกต่างจากค่าเฉลี่ยที่กำหนดไว้ในสมมติฐานอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่
    The t distribution provides a good way to perform one sample tests on the mean when the population variance is not known provided the population is normal or the sample is sufficiently large so that the Central Limit Theorem applies
    ตัวอย่าง โปรแกรมลดน้ำหนักอ้างว่ามีประสิทธิภาพในการลดน้ำหนัก โดยใช้ผู้ทดลอง 12 คนเข้าคอร์สลดน้ำหนัก โดยมีการบันทึกน้ำหนักไว้หลังจาก 2 ปี จงคำนวณหาประสิทธิภาพของโปรแกรมลดนำหนัก ข้อมูลดังรูป

การทดสอบการแจกแจงแบบปกติ (Normal Distribution) ด้วย MiniTAB

    สมมติว่ามีข้อมูลอยู่ 1 ชุด คือชุด A (เช่นคะแนนสอบ) เราจำเป็นต้องทำการทดสอบการแจกแจงของข้อมูลก่อนว่ามีการแจกแจงแบบปกติหรือไม่ เพื่อเลือกสถิติที่จะใช้ในการทดสอบข้อมูลต่อไป สำหรับการทดสอบว่าข้อมูลมีการแจกแจงแบบปกติ หรือแจกแจงไม่ปกติ
    ตัวอย่าง มีคะแนนสอบอยู่ชุดหนึ่ง ได้แก่ 28 29 32 30 37 34 39 25 30 35 33 35 37 ต้องการทราบว่าข้อมูลมีการแจกแจงแบบปกติหรือไม่
    1.เปิดโปรแกรม MiniTAB ขึ้นมาแล้วทำการป้อนข้อมูลลงไป

การทดสอบการแจกแจงแบบปกติ (Normal Distribution) ด้วย SPSS

    สมมติว่ามีข้อมูลอยู่ 1 ชุด (เช่นคะแนนสอบ) เราจำเป็นต้องทำการทดสอบการแจกแจงของข้อมูลก่อนว่ามีการแจกแจงแบบปกติหรือไม่ เพื่อเลือกสถิติที่จะใช้ในการทดสอบข้อมูลต่อไป สำหรับการทดสอบว่าข้อมูลมีการแจกแจงแบบปกติ หรือแจกแจงไม่ปกตินั้น สามารถทดสอบด้วยสถิติ Kolmogorov-Smirnov Test หรือ Shapiro-Wilk W test
    หมายเหตุ Kolmogorov-Smirnov Test (K-S Test) จะใช้เมื่อข้อมูลมีมากว่า 50 case และ Shapiro-Wilk Test จะใช้เมื่อมีข้อมูลน้อยกว่า 50 case

    การวิเคราะห์ กำหนดให้  H0 (Null Hypothesis) : มีการแจกแจงแบบปกติ
                                    H1 (Alternative Hypothesis) : ไม่มีการแจกแจงแบบปกติ
        สถิติ Kolmogorov-Smirnov ค่า Sig. ต้องมากกว่าค่าระดับนัยสำคัญแอลฟา แสดงว่ายอมรับสมมติฐานหลัก H0 ข้อมูลมีการแจกแจงแบบปกติ
        สถิติ Shapiro-Wilk Test ค่า Sig. ต้องมากกว่าค่าระดับนัยสำคัญแอลฟา แสดงว่ายอมรับสมมติฐานหลัก H0 ข้อมูลมีการแจกแจงแบบปกติ
    ตัวอย่าง มีคะแนนสอบอยู่ชุดหนึ่ง ได้แก่ 28 29 32 30 37 34 39 25 30 35 33 35 37 ต้องการทราบว่าข้อมูลมีการแจกแจงแบบปกติหรือไม่
      ทดสอบด้วยสมมติฐาน
          H0 (Null Hypothesis) : มีการแจกแจงแบบปกติ
          H1 (Alternative Hypothesis) : มีการแจกแจงแบบไม่ปกติ
    1.เปิดโปรแกรม SPSS ขึ้นมาแล้วทำการป้อนข้อมูลลงไป

การหาค่าความเชื่อมั่น (Reliability) แบบวิธีแบ่งครึ่ง (Split Half Method) ด้วย SPSS

    วิธีแบบแบ่งครึ่งฉบับ (Split-half Method)    เป็นการหาค่าความเชื่อมั่นของแบบทดสอบโดยนำแบบทดสอบไปสอบครั้งเดียวกับกลุ่มตัวอย่าง นำผลการวัดที่ได้มาแบ่งครึ่งหรือแบ่งเป็นสองส่วนแล้วหาความสัมพันธ์กันโดยใช้สูตรของเพียร์สัน แล้วทำการปรับขยายให้เป็นค่าความเชื่อมั่นของแบบทดสอบเต็มฉบับโดยใช้สูตรของ สเปียร์แมนบราวน์
    Example 1: นักเรียน12 คน ทำแบบทดสอบจำนวน 50 ข้อ โดยนักเรียนแต่ละคนทำคะแนนได้ดังตาราง (คะแนนรวม คะแนนข้อคู่ คะแนนข้อคี่) ให้หาค่าความเชื่อมั่นของแบบทดสอบด้วยวิธี split-half methodology.

การสร้างเมนู ในหน้าบล็อกของ Blogspot

1. คลิกที่ หน้าเว็บ จากนั้นทำการสร้างเมนูโดยคลิกไปที่ หน้าเว็บใหม่

2.ตรงหน้าเว็บ ตั้งชื่อเมนูตามต้องการ ตรงพื้นที่ว่า เขียนข้อความตามต้องการ เสร็จแล้วกด เผยแพร่