โปรแกรม SPSS เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ หนึ่งในฟังก์ชันหลักคือการวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) ซึ่งใช้เพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่างมากกว่าสองกลุ่ม
ขั้นตอนการใช้ SPSS ในการวิเคราะห์ความแปรปรวน:
1. เตรียมข้อมูล:
- ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลของคุณอยู่ในรูปแบบที่ถูกต้อง ตัวแปรควรมีรูปแบบตัวเลข และแต่ละกลุ่มควรมีจำนวนข้อมูลเท่ากัน
- กำหนดตัวแปร:
- ตัวแปรตาม (Dependent variable): ตัวแปรที่คุณต้องการวิเคราะห์
- ตัวแปรอิสระ (Independent variable): ตัวแปรที่คุณคิดว่าส่งผลต่อตัวแปรตาม
- ตัวแปรควบคุม (Control variable): ตัวแปรที่อาจส่งผลต่อตัวแปรตาม แต่ต้องการควบคุมไว้
2. เลือกวิธีการวิเคราะห์:
SPSS มีหลายวิธีสำหรับการวิเคราะห์ความแปรปรวน วิธีการที่เหมาะสมจะขึ้นอยู่กับ:
- จำนวนตัวแปรอิสระ
- การออกแบบการทดลอง
- ประเภทของข้อมูล
วิธีการวิเคราะห์ความแปรปรวนที่พบบ่อย:
- ANOVA ทางเดียว: ใช้เมื่อมีตัวแปรอิสระหนึ่งตัว
- ANOVA สองทาง: ใช้เมื่อมีตัวแปรอิสระสองตัว
- MANOVA: ใช้เมื่อมีตัวแปรตามมากกว่าหนึ่งตัว
3. เปิด SPSS และเลือกการวิเคราะห์:
- ไปที่ Analyze > General Linear Model > Univariate
- เลือกตัวแปรตามของคุณจาก Dependent Variable
- เลือกตัวแปรอิสระของคุณจาก Fixed Factors
- เลือกตัวแปรควบคุมของคุณ (ถ้ามี) จาก Covariates
- คลิก OK
4. ตีความผลลัพธ์:
- ตรวจสอบค่า Sig. (Significance) :
- ค่า Sig. น้อยกว่าระดับนัยสำคัญ (α) ที่กำหนด (โดยทั่วไปคือ 0.05) แสดงว่ามีความแตกต่างที่่มีนัยสำคัญทางสถิติ
- ตรวจสอบค่า Eta squared:
- บอกสัดส่วนของความแปรปรวนของตัวแปรตามที่อธิบายได้โดยตัวแปรอิสระ
- ตรวจสอบค่า Means และ Standard Deviation ของแต่ละกลุ่ม:
- เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของกลุ่มต่างๆ