การใช้ SPSS ในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) เป็นโปรแกรมสำเร็จรูปทางสถิติที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในหลากหลายสาขา ช่วยให้นักวิจัยสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ บทความนี้มุ่งเน้นไปที่การอธิบายวิธีการใช้ SPSS ในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร

ประเภทของความสัมพันธ์

ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสามารถแบ่งออกได้เป็น 2 ประเภทหลักๆ คือ

• ความสัมพันธ์เชิงเส้นตรง: หมายถึง ความสัมพันธ์ที่ตัวแปรทั้งสองเปลี่ยนแปลงในแนวทางเดียวกัน ตัวอย่างเช่น เมื่อคะแนนสอบเพิ่มขึ้น คะแนนเฉลี่ยสะสมก็จะเพิ่มขึ้น
• ความสัมพันธ์เชิงเส้นโค้ง: หมายถึง ความสัมพันธ์ที่ตัวแปรทั้งสองเปลี่ยนแปลงในแนวทางตรงกันข้าม ตัวอย่างเช่น เมื่ออายุมากขึ้น สุขภาพโดยรวมก็จะลดลง

การวิเคราะห์ความสัมพันธ์

SPSS มีเครื่องมือมากมายสำหรับวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร เครื่องมือที่ใช้บ่อยที่สุด ได้แก่

• การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ (Correlation analysis): วิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงเส้นตรงระหว่างตัวแปรสองตัว ผลลัพธ์จะแสดงเป็นค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (correlation coefficient) ซึ่งมีค่าอยู่ระหว่าง -1 ถึง 1
• การวิเคราะห์การถดถอย (Regression analysis): วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระหนึ่งตัวหรือมากกว่ากับตัวแปรตาม ผลลัพธ์จะแสดงเป็นสมการการถดถอย (regression equation) ซึ่งสามารถใช้ทำนายค่าตัวแปรตาม

ตัวอย่าง

สมมติว่านักวิจัยต้องการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่าง เวลาที่ใช้ศึกษา กับ คะแนนสอบ นักวิจัยสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้:

1. เปิดโปรแกรม SPSS และป้อนข้อมูลเวลาที่ใช้ศึกษาและคะแนนสอบ
2. เลือก Analyze > Correlate > Bivariate
3. เลือกตัวแปร เวลาที่ใช้ศึกษา และ คะแนนสอบ
4. คลิก OK

SPSS จะแสดงผลลัพธ์ของการวิเคราะห์สหสัมพันธ์ ซึ่งรวมถึงค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (correlation coefficient) และค่า p-value (p-value)

การตีความผลลัพธ์

ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (correlation coefficient) บ่งบอกถึงความสัมพันธ์เชิงเส้นตรงระหว่างตัวแปรสองตัว

• ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ที่มีค่าใกล้เคียงกับ 1 แสดงว่ามีความสัมพันธ์เชิงบวกที่แข็งแกร่ง
• ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ที่มีค่าใกล้เคียงกับ 0 แสดงว่าไม่มีความสัมพันธ์
• ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ที่มีค่าใกล้เคียงกับ -1 แสดงว่ามีความสัมพันธ์เชิงลบที่แข็งแกร่ง

ค่า p-value (p-value) บ่งบอกถึงความน่าจะเป็นที่จะได้ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ที่เท่ากันหรือมากกว่าค่าที่สังเกตได้ โดยบังเอิญ

• ค่า p-value ที่น้อยกว่า 0.05 แสดงว่ามีความสัมพันธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติ
• ค่า p-value ที่มากกว่า 0.05 แสดงว่าไม่มีความสัมพันธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติ

ข้อควรระวัง

• การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ไม่สามารถบอกสาเหตุและผลได้
• ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอาจเกิดจากตัวแปรอื่นที่ไม่ได้รวมอยู่ในโมเดล
• ควรตรวจสอบสมมติฐานของสถิติก่อนการวิเคราะห์

สรุป

SPSS เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร นักวิจัยควรเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมกับประเภทของข้อมูลและสมมติฐานของการวิจัย