(บาท)3.6 สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข

(บาท)3.6 สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล
การวิเคราะห์ข้อมูล แบ่งเป็น 2 ส่วน ได้แก่ สถิติเชิงพรรณนา และสถิติเชิงอนุมาน และในการประมวลผลข้อมูล
ใช้โปรแกรมทางสถิติสำเร็จรูปช่วยในการวิเคราะห์
3.6.1 สถิติเชิงพรรณนา (Descriptive Statistics)
เป็นสถิติที่ใช้ในการสรุปลักษณะเบื้องต้นของข้อมูลแต่ละตัวแปร ได้แก่ ความถี่และร้อยละ (Frequency and
Proportion) ค่าเฉลี่ยของข้อมูล (Mean) ค่าสูงสุดของข้อมูล (Maximum) ค่าตํ่าสุดของข้อมูล (Minimum) และส่วน
เบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation) เพื่อวัดการกระจายของข้อมูล
3.6.2 สถิติเชิงอนุมาน (Inferential Statistics)
โดยการวิเคราะห์ความสัมพันธ์โดยวิธีวิเคราะห์สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สัน (Pearson’s Correlation
Coefficient) เพื่อชี้วัดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตามและตัวแปรอิสระ เรียกว่า สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์
(Pearson’s – r) และทดสอบนัยสำคัญเพื่อการตัดสินใจเชิงสถิติและใช้การวิเคราะห์สมการถดถอยแบบพหุคูณ
(Multiple Regression Analysis) เป็นเทคนิคทางการวิเคราะห์ทางสถิติ เพื่อหาความสัมพันธ์ของแต่ละตัวแปร โดย
การทำนายตัวแปรตามหนึ่งตัวจากตัวแปรอิสระและตัวแปรควบคุม เพื่อศึกษาว่าการใช้ตัวแปรดังกล่าวจะช่วยอธิบาย
การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามได้มากกว่าการใช้ตัวแปรอิสระหรือไม่ และพิจารณาสมมติฐานจากค่าสถิติ โดยจะ
เป็นไปตามสมมติฐานเมื่อระดับนัยสำคัญที่ได้มีค่าน้อยกว่าระดับนัยสำคัญที่กำหนดคือ 0.05 และพิจารณาทิศทาง
ความสัมพันธ์จากค่าสัมประสิทธิ์ความถดถอยเชิงส่วน (Coefficient)

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 1:

(Baht) 3.6 The statistics are used to analyse the data.Data analysis is divided into two parts: a complex statistics to describe complex statistics and data processing, and to infer.Use statistical analysis to help in the finished3.6.1 strategic statistical description (Descriptive Statistics)As the statistics that are used to summarize the basic characteristics of each variable, i.e. frequency and percent (Frequency and.Proportion) the average (Mean), maximum value (Maximum) the minimum value of the data (Minimum) and.Standard deviation (Standard Deviation) to measure the distribution of the data.3.6.2 (Inferential Statistics) in statistics, quantitative assumes.By analyzing the relation by analyzing the correlation coefficient (Pearson's Correlation of Pearson.Coefficient) to measure the relationship between the independent variables and the variable is called the correlation coefficient.(Pearson's r – in) and a significant test to statistical decision analysis regression equation and the multiples.(Multiple Regression Analysis) is the official statistical analysis techniques. To determine the relationship of each variable byTo predict one variable from the variable, and the variable control to learn how to use these variables will help explain.Changes of variables as independent variables are used more, and consideration by the statistical assumptions.According to the hypothesis, when the significance level there was less than a given significance level was 0.05 and directions.The relationship from the strategic focus on regression coefficient value (Coefficient).

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 3:

(US) 3.6 statistical analysis
data analysis is divided into 2 sections: descriptive and inferential statistics. And in the data processing
statistics software package in the analysis of
3.6.1 descriptive statistics (Descriptive Statistics)
is the summary of basic characteristics of each data variables: frequency and percentage. (Frequency and
.Proportion) average data (Mean) the maximum value of the data (Maximum) ค่าตํ profit information (Minimum
) and the standard deviation. (Standard Deviation) to measure the distribution of information
3.6.2 inferential statistics (Inferential Statistics)
.The relationship analysis of the coefficient of correlation (Pearson 's Correlation
Coefficient). To measure the relationship between dependent and independent variables is called the coefficient correlation
.(Pearson 's - R) and significance tests for statistical decision and using multiple regression analysis,
(Multiple Regression Analysis). A technical analysis in statistics. To investigate the relationship of each variable by
.Prediction variable according to one from the independent variables and control variables To study whether these variables will help explain
changes of variables, rather than using independent variables. And consider the hypothesis of statistics by
.