SPSS เป็นโปรแกรมที่ใช้สำหรับวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติที่ได้รับความนิยมอย่างกว้างขวางในหมู่นักวิจัย โปรแกรมนี้มีเครื่องมือมากมายที่ช่วยให้นักวิจัยสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ บทความนี้ขอนำเสนอ 5 เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย SPSS ที่นักวิจัยควรรู้
1. การวิเคราะห์เชิงพรรณนา (Descriptive Analysis)
การวิเคราะห์เชิงพรรณนาเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐาน เช่น ค่าเฉลี่ย มัธยฐาน โหมด ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน ความถี่ และร้อยละ ข้อมูลเหล่านี้ช่วยให้นักวิจัยสามารถเข้าใจลักษณะของข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น
2. การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ (Correlation Analysis)
การวิเคราะห์ความสัมพันธ์เป็นการวิเคราะห์ว่าตัวแปรสองตัวมีความสัมพันธ์กันอย่างไร ตัวอย่างของการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ ได้แก่ การวิเคราะห์ความสัมพันธ์แบบเพียร์สัน (Pearson correlation) และการวิเคราะห์ความสัมพันธ์แบบสเปียร์แมน (Spearman correlation)
3. การวิเคราะห์การถดถอย (Regression Analysis)
การวิเคราะห์การถดถอยเป็นการวิเคราะห์ว่าตัวแปรหนึ่ง (ตัวแปรตาม) ขึ้นอยู่กับตัวแปรอื่น (ตัวแปรอิสระ) อย่างไร ตัวอย่างของการวิเคราะห์การถดถอย ได้แก่ การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้น (Linear regression) และการวิเคราะห์การถดถอยแบบโลจิสติก (Logistic regression)
4. การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA)
การวิเคราะห์ความแปรปรวนเป็นการวิเคราะห์ว่าตัวแปรอิสระมีผลต่อตัวแปรตามหรือไม่ ตัวอย่างของการวิเคราะห์ความแปรปรวน ได้แก่ การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดียว (One-way ANOVA) และการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบทางสอง (Two-way ANOVA)
5. การวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis)
การวิเคราะห์ปัจจัยเป็นการวิเคราะห์เพื่อลดจำนวนตัวแปรลง โดยการรวมตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันเข้าเป็นกลุ่มเดียวกัน ตัวอย่างของการวิเคราะห์ปัจจัย ได้แก่ การวิเคราะห์ปัจจัยแบบหลัก (Principal component analysis) และการวิเคราะห์ปัจจัยแบบถดถอย (Factor regression)
สรุป
SPSS เป็นโปรแกรมที่มีเครื่องมือมากมายสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูล 5 เทคนิคที่นำเสนอในบทความนี้เป็นเพียงส่วนหนึ่งของเครื่องมือที่มีอยู่ใน SPSS นักวิจัยควรเลือกเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลที่เหมาะสมกับประเภทของข้อมูลและคำถามการวิจัย