background knowledge base on spss software · ทดสอบความแตกต่าง...

พนความร background knowledge base on SPSS software

1

สถาบนวจยและพฒนาพนธกรรมสตวนำ

• สถตเชงพรรณนา

• คาแนวโนมสสวนกลาง ไดแก คาเฉลยเลขคณต

• การวดการกระจาย ไดแก สวนเบยงเบยนมาตรฐาน

• สหสมพนธ

• สถตอนมาน

• ประมาณคา

• การทดสอบสมมตฐาน

2


รปแบบทวไปการค านวณคาทดสอบสถต

• Test statistics = (estimate – hypothesized parameter)

standard error of estimate

3


ทดสอบคาเฉลยของประชากรหนงกลม • ทราบ ใช Z test

• ไมทราบ หรอ n มขนาดเลก ใช t test

4


ทดสอบความแตกตาง คาเฉลยของประชากรสองกลม

• ถาหนวยทดลองอสระ (Independent samples) เลอกใช Independent samples T test

• ถาหนวยทดลองไมเปนอสระ -แบบจบค (Paired samples) เลอกใช Paired samples T test

5


ขนตอนการทดสอบสมมตฐาน • 1. ก าหนดสมมตฐานทตองการทดสอบ เชน

• 2. ก าหนดระดบนยส าคญ มกก าหนด 0.01 , 0.05

• p value ยงมคานอยกจะเลอนไปทางดานหางของ H0 จงปฏเสธ H0 หรอกคอเลอนเขาไปใน H1 มากขนจงยอมรบ H1 ซงสอดคลองกบสมมตฐานการวจย

6


ขนตอนการทดสอบสมมตฐาน • 3. ก าหนดสตรสถตทดสอบ

• คาเฉลย : Z หรอ t

• คาความแปรปรวน : chi-square หรอ F

• สดสวน : Z

• 4. ก าหนดขอบเขตวกฤต

7


ขนตอนการทดสอบสมมตฐาน • 5. ค านวณคาสถต

• 6. ตดสนใจและสรปผล เชน

p-value < ระดบนยส าคญ .05 สรปวา ปฏเสธสมมตฐานหลกอยางมนยส าคญ(significant)

8


ทดสอบความแตกตาง คาเฉลยของประชากรมากกวาสองกลม

• ใชการวเคราะหความแปรปรวน (Analysis of Variance : ANOVA) กรณขอมลจ าแนกทางเดยว เลอกใช One-way ANOVA

ภายใตเงอนไข ตองทดสอบ(สวนใหญนกวจยละเลย )

1.สมตวอยางจากประชากรทมการแจกแจงแบบปกต เลอกใช Kolmogorov Smirnov test

2.การสมตวอยางแตละชดตองสมอยางเปนอสระกน ตรวจสอบจากการวจย -ใชวธการสม(จดการกระท าใหเปนอสระกน)

3.ความแปรปรวนแตละประชากรตองเทากน เลอกใช Homogeneity of Variance test-Levene Statistic 9


ANOVA (F-test): Analysis of Variance • ใชในการทดสอบความแตกตางของคาเฉลยเมอมจ านวนกลม (ตวแปรตน)

เทากบหรอมากกวา 2 กลมขนไป • สามารถใช F-test แทน t-test ไดในกรณมกลมตวอยาง 2 กลม • t2 = F

• ขอตกลงเบองตนเหมอน t-test

10


ANOVA (F-test) • ฐานการคดเหมอน t-test เพยงแตมการเปลยนแปลงไปใชคา variance ในการ

ค านวณแทน

• สตรค านวณคอ F = คาเฉลยความแปรปรวนระหวางกลม = MSB คาเฉลยความแปรปรวนภายในกลม MSW

11


ANOVA (F-test): ฐานการคด • ดตวอยางตอไปน: ผวจยตองการทดสอบผลการทดลอง 3 แบบ คอ ดนตร

(กลม 1) ดนตรและนวด (กลม 2) และการพยาบาลตามปกต (กลม 3) ตอคะแนนความวตกกงวล ผวจยท าการศกษากลมตวอยาง กลมละ 5 ราย และมคาคะแนนเกดขนดงน

12


ANOVA (F-test): ฐานการคด กลม 1

0 1 3 1 0

X1= 1

กลม 2 1 2 2 0 0

X2 = 1

กลม 3 4 3 6 3 4

X3 = 4 13


การก าหนดสมมตฐานการวจย

H0: u1 =u2 =u3

H1: u1≠ u2≠ u3 อยางนอย 1 ค

14


ANOVA (F-test): ฐานการคด

• จะเหนวาคาตวเลขในกลมตวอยางทงหมด 15 รายน มการกระจายและเราสามารถค านวณคาการกระจายของขอมลทงชดนได ตวเลขทค านวณไดบอกถง “ความแปรปรวนทงหมด” ของกลมตวอยาง (ทกคน) หรอเรยกวา total variance

15


ANOVA (F-test): ฐานการคด • เมอสามารถหาคา “ความแปรปรวนทงหมด” แลว เราสามารถ

น ามาแตกยอยออกเปน 2 สวนคอ • ความแปรปรวนระหวางกลม (between-subjects variance)

และ • ความแปรปรวนภายในกลม (within-subjects variance)

16



• ความแปรปรวนระหวางกลม (between-subjects variance) ดคะแนนในตาราง จะเหนความแตกตางของคะแนนชดเจนในกลมทแตกตางกน โดยกลม 3 มคะแนนความวตกกงสงกวา (x3= 4) อก 2 กลม (x1 = x2 = 1) • ดงนนเราสามารถค านวณความแปรปรวนระหวางกลมทจะบอกถง

ความแตกตางระหวางกลมนได

17



• ความแปรปรวนภายในกลม (within-subjects variance) นอกจากนกลมตวอยางแตละคน ยงมความแตกตางกนอนเนองมาจากความเปนปจเจกบคคล (individual difference) ดตวอยางในตารางเดม จะเหนวาคะแนนในแตละกลมเอง กมความแตกตางกน • ดวยฐานการคดแบบนเรากสามารถคนหาไดวาความแตกตางทเกด

ขนมาจากไหน

18



Total Variance

Between-Groups Variance

Within-Groups Variance

19


วธค านวณ Analysis of Variance

• Conventional approach

• Matrix approach

20


Standard Deviation & Variance

ในการหาคา standard deviation (SD) ตอง ค านวณคา sum of the squared deviations กอน เรยกยอๆ วา sum of the squared (SS)

SS = ∑(X-µ)2 or SS = ∑X2 - (∑X)2 N

ค านวณคา variance = SS/N หรอ SS/df (n-1)

ค านวณคา SD = SS/n-1 21


ANOVA (F-test): ทมาของสตรค านวณ

SS Total

SS between SS within

df Total

df between df within

Variance Between = treatments

SS between

df between

Variance Within = treatments

SS within

df within

Mean squared = MS between

(MSB)

Mean squared = MS within

(MSW)

F = MSB MSW

SS ใดๆ ทหารดวย df จะมชอเรยกวา Mean Square (MS)

22


ANOVA (F-test): ทมาของสตรค านวณ

SS Total

SS between SS within

df Total

df between df within

df between = treatments

k -1

(k = จ ำนวนกลม)

df within = treatments

n-k (n = จ ำนวนตวอยำง)

df ของ F = k-1

n-k

n-1

23


ANOVA (F-test): ตวอยางการค านวณ

กลม 1

0 1 3 1 0

กลม 2

1 2 2 0 0

กลม 3

4 3 6 3 4

∑X2 = 106

G = 30

N = 15

K = 3

∑X=T1= 5 SS1 = 6 n1 = 5 X1 = 1

∑X=T2= 5 SS2 = 4 n2 = 5 X2 = 1

∑X=T3= 20 SS3 = 6 n3 = 5 X3 = 4

24


ANOVA (F-test): น าเสนอผลการวเคราะห

แหลงความแปรปรวน SS df MS F

ระหวางกลม 30 2 15 11.28*

ภายในกลม 16 12 1.33

รวมทงหมด 46 14

ผลการศกษาพบวากลมตวอยางทง 3 กลม มคะแนนความวตก กงวลแตกตางกนอยางมนยส าคญยง (F (2,12) = 11.28, p < .01)

* P < .01

25


ANOVA (F-test): Post Hoc Tests

• การ run ANOVA ทผานมา เปนการทดสอบ • H0: µ1 =µ2 =µ3 =…… =µk

• ถาเราปฏเสธ H0 เราทราบวากลมตวอยาง k กลม มความแตกตางกนระหวางกลม แตยงไมทราบวากลมไหนทตางไปจากกลมอนๆ อยางมนยส าคญ • จงตองท าการวเคราะหตอไปโดยการวเคราะหทละค (pairwise

comparisons) หลกการคอ การวเคราะหความแตกตางของคาเฉลยเปนคๆ โดยพยายามควบคมไมใหเกด Type I error (α) มากขน

26


วธการเปรยบเทยบคาเฉลยของ treatment แบงออกเปน 3 ประเภทใหญ คอ • Multiple comparison

เปรยบเทยบคาเฉลยของ treatment เปนคๆ

• Orthogonal comparison

เปรยบเทยบคาเฉลยของ treatment ทถกจดเปนกลม (1 หรอมากกวา 1 treatment)

• Trend comparison

เปรยบเทยบแนวโนมในการเปลยนแปลงผลตอบสนองตอtreatment ของหนวยทดลอง ใชเฉพาะ treatment เปนเชงปรมาณ เชน ปยอตราตางๆ อณหภมระดบตางๆ

27


1. Multiple comparison

• มวธมากมาย แตไมวาวธใดลวนใชหลกการเดยวกน คอ ค านวณคา critical value เพอมาใชเปรยบเทยบกบคาความแตกตางระหวางคาเฉลยของ treatment ถา | 𝑦 𝑖. - 𝑦 𝑗. |>= คาวกฤต จะถอวา treatment i และ j มความแตกตางกน

28



• Lsd วธนใชคาวกฤตเพยงคาเดยวเปรยบเทยบกบคาความแตกตางระหวางคาเฉลยของทกคของ treatment (เรยงล าดบคาเฉลย treatment)

• Tukey’s เชนเดยวกบ Lsd แตจ านวน treatment ทงหมดทใชในการทดลองจะถกน ามาค านวณดวย (n แตละกลมเทากน)

• Scheffe’s เชนเดยวกบ Lsd , Tukey’s ใชทดสอบอทธพลของ treatment มารวมในการค านวณ (n แตละกลมเทากนหรอไมเทากน)

29



• Dunnett’s

วธเปรยบเทยบคาเฉลยของ treatment ทผานมาจะกระท ากบทกคของ treatment แตบางการทดลองตองการทราบวา treatment ทเปน treatment ควบคม จะใหผลทแตกตางไปจาก treatment อนหรอไม ในวธน จะมความเหมาะสมมากกวาวธอนๆ

30


2. Orthogonal comparison

• ในบางการทดลอง เราอาจแยก treatment เปนกลมได มลกษณะบางประการรวมกน

• การเปรยบเทยบความแตกตางระหวางกลมของ treatment จะใชวธทเรยกวา Orthogonal comparison

31


Multiple Comparisons

Dependent V ariable: A NXIETY

Scheffe

.0000 .73030 1.000 -2.0358 2.0358

-3.0000* .73030 .005 -5.0358 -.9642

.0000 .73030 1.000 -2.0358 2.0358

-3.0000* .73030 .005 -5.0358 -.9642

3.0000* .73030 .005 .9642 5.0358

3.0000* .73030 .005 .9642 5.0358

(J) GR

massage

control

music

control

music

massage

(I) GR

music

massage

control

Mean

Difference

(I-J) S td. E rror S ig. Low er Bound Upper Bound

95% C onfidence Interv al

The mean difference is significant at the .05 lev el.* .

GR

controlmassagemusic

Mean o

f AN

XIE

TY

4.5

4.0

3.5

3.0

2.5

2.0

1.5

1.0

.5

ANOVA

PAIN

30.000 2 15.000 11.280 .002

16.000 12 1.333

46.000 14

Between Groups Within Groups

Total

Sum of Squares df Mean Square F Sig.

ตวอยางทผานมา เลอกใช SPSS วเคราะห

32


Overall F-Non-significant คอไมพบความแตกตาง (ไมตองวเคราะหตอ)

33


ผลสรปจากการวเคราะหจะเปนจรงกตอเมอขอมลมลกษณะตามทก าหนด • การวเคราะหขอมลทไมเปนตามขอก าหนดจะมผลกระทบตอระดบ

นยส าคญ(level of significance) และพลงของการทดสอบ (Power of the test) ฉะนน ขอมลจงควรไดรบการตรวจสอบเสยกอนวาเปนไปตามขอก าหนดหรอไม

• ในกรณขอมลไมเปนไปตามขอก าหนดอาจใชวธแปลงขอมล (Transformation of data) หรอมฉะนนจะตองใชการวเคราะหนอนพารามเตอร

34


วธการแปลงขอมล • แปลงโดยใชรากทสอง มกใชกบขอมลมการแจกแจงแบบพวซอง จะม

คาเฉลยเทากบ variance มกใชกบขอมลทมคาสงเกตเปนจ านวนนบ เชนจ านวนแมลง หรอจ านวนตวหนอนตอแปลง

• แปลงโดยใช logarithm มกใชกบขอมลมคาสงเกตเปนระยะเวลาตอบสนอง

• แปลงโดยใชสวนกลบ มกใชกบขอมลทเปนระยะเวลาตอบสนอง

35


background knowledge base on spss software · ทดสอบความแตกต่าง...

Documents