ศึกษาเกี่ยวกับการใช้การใช้โปรแกรม SPSS OF WINDOWS ทบทวนพื้นฐานโดยให้สรุปหัวข้อประเด็นดังนี้
1.ความหมายของสถิติ
สถิติมีความหมาย 2 อย่างคือ
1 หมายถึง ตัวเลขหรือกลุ่มของตัวเลขที่แสดงข้อเท็จจริงเกี่ยวกับเรื่องหนึ่งแรื่องใด เช่นสถิติเกี่ยวกับปริมานน้ำฝน สถิติการเกิดอัคคีภัย เป็นต้น
2 หมายถึง วิชาที่เป็นทั้งวิทยาศาสตร์และศิลป ว่าด้วยการศึกษาที่เกี่ยวกับข้อมูล ซึ่งประกอบด้วย การเก็บรวบรวมข้อมูล ( collection of date) การนำเสนอข้อมูล( presentation of date)
การวิเคราะข้อมูล (analysis of date) ความหมายข้อมูล (interpretation of data )
2.ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน ค่าฐานนิยม ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน มีความหมายว่าอย่างไร และแต่ละค่าเป็นสถิติประเภทใด
ค่าเฉลี่ย (Mean) หรือเรียกว่าค่ากลางเลขคณิต ค่าเฉลี่ย ค่ามัชฌิมเลขคณิต เป็นต้น ความหมายเป็นสถิติเชิงพรรณนา/บรรยาย
มัธยฐาน (Median) คือ คะแนนที่อยู่ตรงกลางที่แบ่งคะแนนออกเป็นสองกลุ่มเท่า ๆ กัน ทำโดยนำคะแนนที่ได้มาเรียงตามลำดับจากมากไปน้อยหรือจากน้อยไปหามาก มักเขียนแทนด้วย Mdn เป็นสถิติเชิงพรรณนา/บรรยาย
ฐานนิยม (Mode) คือ ค่าที่ซ้ำกันมากที่สุดหรือที่มีความถี่มากที่สุด เป็นสถิติเชิงพรรณนา/บรรยาย
ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation) เป็นการวัดการกระจายที่นิยมใช้กันมากเขียนแทนด้วย S.D. หรือ S เป็นสถิติเชิงพรรณนา/บรรยาย
3.ประชากรและกลุ่มตัวอย่างมีความหมายต่างกัน กล่าวคือ
ประชากร (Population) หมายถึง หน่วยทุกหน่วย (ซึ่งอาจมีชีวิตหรือไม่มีชีวิตก็ได้) ที่เรา สนใจเช่น จำนวนคนไทยที่เป็นเพศชาย ประชากรคือคนไทยทุกคนที่เป็นเพศชาย จำนวนรถยนต์ในจังหวัดพิษณุโลก ประชากรคือ รถยนต์ทุกคันที่อยู่ในจังหวัดพิษณุโลก ฯลฯ
กลุ่มตัวอย่าง (Sample) หมายถึง หน่วยย่อยของประชากรที่เราสนใจ เช่น จำนวนรถยนต์ที่วิ่งในจังหวัดพิษณุโลกซึ่งไม่สามารถจัดเก็บได้ทัน จึงต้องใช้ตัวอย่างซึ่งตัวอย่างจะต้องเป็น รถยนต์ที่กำลังวิ่งอยู่ในจังหวัดพิษณุโลก ฯลฯ
4.ข้อมูลระดับนามบัญญัติ (Nominal Scale) หมายถึง ข้อมูลที่แบ่งเป็นกลุ่มเป็นพวก เช่น เพศ อาชีพ ศาสนา ผิวสี ฯลฯ ไม่สามารถนำมาจัดลำดับ หรือนำมาคำนวณได้
-ข้อมูลระดับ อันดับ (Ordinal Scale) หมายถึง ข้อมูลที่สามารถแบ่งเป็นกลุ่มได้ แล้วยังสามารถบอกอันดับที่ของความแตกต่างได้ แต่ไม่สามารถบอกระยะห่างของอันดับที่แน่นนอนได้ หรือไม่สามารถเปรียบเทียบได้ว่าอันดับที่จัดนั้นมีความแตกต่างกันของระยะ ห่างเท่าใด เช่น อันดับที่ของการสอบของนักศึกษา อันดับที่ของผู้เข้าประกวดนางสาวไทย ฯลฯ
-ข้อมูลระดับช่วงชั้น,อันตรภาค (Interval Scale) หมายถึง ข้อมูลที่มีช่วงห่าง หรือระยะห่างเท่าๆ กัน สามารถวัดค่าได้แต่เป็นข้อมูลที่ไม่มีศูนย์แท้ เช่น อุณหภูมิ คะแนนสอบ GPA คะแนน I.Q. ฯลฯ
-ข้อมูลระดับอัตราส่วน (Ratio Scale) หมายถึง ข้อมูลที่มีมาตราวัดหรือระดับการวัดที่สูงที่สุด คือนอกจากสามารถแบ่งกลุ่มได้ จัดอันดับได้ มีช่วงห่างของข้อมูลเท่าๆกันแล้ว ยังเป็นข้อมูลที่มีศูนย์แท้เช่น น้ำหนัก ส่วนสูง ระยะทาง รายได้ จำนวนต่างๆ ฯลฯ
5.ตัวแปรต้น หรือตัวแปรอิสระ (Independent Variable) เป็นตัวแปรที่เป็นสาเหตุที่ก่อให้เกิดผล หรือก่อให้เกิดการแปรผันของปรากฏการณ์ เป็นตัวแปรที่ผู้วิจัยกำหนดหรือจัดกระทำได้ เพื่อศึกษาผลที่เกิดขึ้นจากตัวแปรนี้
ตัวแปรตาม (Dependent Variable) เป็นตัวแปรที่เป็นผลมากจากการเปลี่ยนแปลงค่าของตัวแปรอิสระ เป็นตัวแปรที่ผู้วิจัยมุ่งวัดเพื่อเป็นข้อมูลสำหรับนำมาวิเคราะห ์เพื่อตอบคำถามของการวิจัยว่าเป็นผลมากจากสิ่งใด
6. สมมุติฐาน หมายถึง ข้อความที่ผู้วิจัยคาดหวังหรือคิดเกี่ยวกับความแตกต่างที่อาจจะเป็นไปได้ ระหว่างตัวแปรต่าง ๆ หรือความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่าง ๆ ก่อนการเก็บรวบรวมข้อมูล เพื่ออธิบายปรากฏการณ์ หรือตอบปัญหาต่าง ๆ โดยอาศัย ประสบการณ์ ความรู้ ความสามารถ ฯลฯ เป็นการเสนอคำตอบชั่วคราวของปัญหาที่ยังไม่ได้ทำการตรวจสอบ โดยอาศัยข้อมูลจากการไปตรวจสอบเอกสาร หรือเป็นการเดาอย่างมีเหตุผลซึ่งสมมุติฐานนั้นไม่จำเป็นว่าจะต้องเป็นจริง เสมอไป
ประเภทของสมมุติฐาน ในวงการวิจัยนั้น สมมุติฐานมีอยู่ 2 ประเภท คือ
1. สมมุติฐานการวิจัย (Research Hypothesis or Descriptive Hypothesis) เป็นข้อความที่เขียนในลักษณะบรรยาย หรือคาดคะเนคำตอบของการวิจัย ซึ่งข้อความดังกล่าวจะแสดงถึงความเกี่ยวข้องกันของตัวแปรในรูปของความ สัมพันธ์ หรือในรูปของความแตกต่างที่ได้คาดคะเนไว้ เช่น การสอนซ่อมเสริมโดยการใช้คอมพิวเตอร์ช่วยสอน จะทำให้ผลสัมฤทธิ์ทาง
การเรียนวิชาเคมี ของนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 5 สูงกว่าการสอนซ่อมเสริมด้วยวิธีปกติ
2. สมมุติฐานทางสถิติ (Satirical Hypothesis) เป็นสมมุติฐานที่แปลงรูปจากสมมุติฐานการวิจัยมาอยู่ในรูปแบบทางคณิตศาสตร์ โดยมีการแทนค่าด้วยสัญลักษณ์ต่าง ๆ ซึ่งจะเกิดขึ้น ในกรณีที่ผู้วิจัยรวบรวมข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างและจะอ้างอิงไปสู่กลุ่ม ประชากร โดยการทดสอบสมมุติฐาน
7. T-test เป็นการทดสอบนัยสำคัญของค่าเฉลี่ย เหมาะสำหรับถ้าตัวแปรเป็นตัวแปรเชิงปริมาณที่สามารถวัดค่าได้
F – test (หรือ ANOVA) เป็นการทดสอบนัยสำคัญของค่าเฉลี่ยตั้งแต่สองกลุ่มขึ้นไป
T-test และ F – test เหมือนกันคือเป็นการทดสอบนัยสำคัญของค่าเฉลี่ย ต่างกันคือ F – test เป็นการทดสอบนัยสำคัญของค่าเฉลี่ยของข้อมูลตั้งแต่ 2 กลุ่มขึ้นไป
