เพศเป็นหนึ่งในปัจจัยที่อาจส่งผลต่อผลการเรียนของนักเรียน การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างเพศและผลการเรียนสามารถช่วยให้เข้าใจถึงความแตกต่างของผลการเรียนระหว่างนักเรียนชายและหญิง บทความนี้จะแสดงตัวอย่างการใช้โปรแกรม SPSS ในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ดังกล่าว
ข้อมูล
ข้อมูลที่ใช้ในการวิเคราะห์นี้เป็นข้อมูลนักเรียนจำนวน 100 คน ประกอบด้วยข้อมูลเพศ (ชาย/หญิง) และผลการเรียน (คะแนนเฉลี่ย)
วิธีการวิเคราะห์
- เปิดโปรแกรม SPSS และป้อนข้อมูล
- ไปที่เมนู Analyze > Correlate > Bivariate
- เลือกตัวแปรเพศ (Sex) เป็นตัวแปร “Numeric” และตัวแปรผลการเรียน (GPA) เป็นตัวแปร “Numeric”
- กดปุ่ม OK
ผลการวิเคราะห์
จากผลการวิเคราะห์ พบว่าค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (Pearson Correlation) ระหว่างเพศและผลการเรียนมีค่าเท่ากับ 0.20 ซึ่งหมายความว่ามีความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างเพศชายและผลการเรียน นักเรียนชายมีแนวโน้มที่จะมีคะแนนเฉลี่ยสูงกว่านักเรียนหญิง
การทดสอบสมมติฐาน
เพื่อทดสอบว่าความสัมพันธ์ดังกล่าวมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่ จำเป็นต้องทำการทดสอบสมมติฐาน โดยใช้สถิติทดสอบ t-test
- ไปที่เมนู Analyze > Compare Means > Independent Samples T-Test
- เลือกตัวแปรเพศ (Sex) เป็นตัวแปร “Grouping Variable” และตัวแปรผลการเรียน (GPA) เป็นตัวแปร “Test Variable”
- กดปุ่ม OK
ผลการทดสอบสมมติฐาน
จากผลการทดสอบสมมติฐาน พบว่าค่า p-value เท่ากับ 0.05 ซึ่งน้อยกว่าค่า alpha ที่กำหนดไว้ (0.05) หมายความว่ามีความแตกต่างของผลการเรียนระหว่างนักเรียนชายและหญิงอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ
สรุป
จากการวิเคราะห์ พบว่าเพศมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับผลการเรียน นักเรียนชายมีแนวโน้มที่จะมีคะแนนเฉลี่ยสูงกว่านักเรียนหญิง และความสัมพันธ์ดังกล่าวมีนัยสำคัญทางสถิติ
ข้อควร
- ผลการวิเคราะห์นี้เป็นเพียงตัวอย่างเท่านั้น ผลลัพธ์อาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ใช้
- จำเป็นต้องพิจารณาปัจจัยอื่น ๆ ที่อาจส่งผลต่อผลการเรียน เช่น สถานะทางเศรษฐกิจ สภาพแวดล้อมทางครอบครัว และแรงจูงใจในการเรียน