การอ่านผลการวิเคราะห์ข้อมูล SPSS

11 กุมภาพันธ์ 2568

การอ่านผลการวิเคราะห์ข้อมูลจาก SPSS ขึ้นอยู่กับประเภทของการวิเคราะห์ที่คุณทำ เช่น การวิเคราะห์เชิงพรรณนา (Descriptive Statistics), การทดสอบสมมติฐาน (Hypothesis Testing), การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ (Correlation, Regression) และอื่นๆ ต่อไปนี้เป็นแนวทางในการอ่านผลลัพธ์จาก SPSS ตามประเภทของการวิเคราะห์ที่พบบ่อย:

1. สถิติเชิงพรรณนา (Descriptive Statistics)

ใช้สำหรับอธิบายลักษณะของข้อมูล เช่น ค่าเฉลี่ย (Mean), ค่ามัธยฐาน (Median), ค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation)

การอ่านผลลัพธ์จาก SPSS

• Mean = ค่าเฉลี่ยของข้อมูล

• Std. Deviation = ค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ใช้วัดความกระจายของข้อมูล

• Minimum, Maximum = ค่าต่ำสุดและค่าสูงสุดในชุดข้อมูล

2. การทดสอบสมมติฐาน (Hypothesis Testing)

2.1 การทดสอบค่าเฉลี่ย (T-Test)

ใช้เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของกลุ่มข้อมูล 2 กลุ่ม เช่น การทดสอบค่าเฉลี่ยระหว่างเพศชายและเพศหญิง

การอ่านผลลัพธ์จาก SPSS

• Levene's Test for Equality of Variances → ตรวจสอบว่าความแปรปรวนของสองกลุ่มเท่ากันหรือไม่

  • ถ้า Sig. < 0.05 → ความแปรปรวนไม่เท่ากัน (ใช้ค่า "Equal variances not assumed")

  • ถ้า Sig. ≥ 0.05 → ความแปรปรวนเท่ากัน (ใช้ค่า "Equal variances assumed")

• Sig. (2-tailed) → ค่าความน่าจะเป็น (p-value)

  • ถ้า p-value < 0.05 → ปฏิเสธสมมติฐานว่าง (มีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ)

  • ถ้า p-value ≥ 0.05 → รับสมมติฐานว่าง (ไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ)

2.2 การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA)

ใช้เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของมากกว่า 2 กลุ่ม

การอ่านผลลัพธ์จาก SPSS

• F-Value = ค่าทางสถิติที่ใช้ตรวจสอบความแตกต่างของกลุ่ม

• Sig. (p-value)

  • ถ้า Sig. < 0.05 → มีความแตกต่างกันระหว่างกลุ่ม

  • ถ้า Sig. ≥ 0.05 → ไม่มีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ

3. การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ (Correlation & Regression)

3.1 การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ (Correlation)

ใช้ตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร

การอ่านผลลัพธ์จาก SPSS

• Pearson Correlation (r) → ค่าความสัมพันธ์

  • ค่า r ใกล้ 1 หรือ -1 → มีความสัมพันธ์สูง

  • ค่า r ใกล้ 0 → ไม่มีความสัมพันธ์

• Sig. (2-tailed)

  • ถ้า Sig. < 0.05 → มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญ

  • ถ้า Sig. ≥ 0.05 → ไม่มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญ

3.2 การวิเคราะห์ถดถอย (Regression)

ใช้ตรวจสอบผลกระทบของตัวแปรอิสระที่มีต่อตัวแปรตาม

การอ่านผลลัพธ์จาก SPSS

• R Square (R²) → อธิบายว่าตัวแปรอิสระสามารถทำนายตัวแปรตามได้ดีแค่ไหน

• Unstandardized Coefficients (B) → ค่าคงที่และค่าสัมประสิทธิ์ของตัวแปรอิสระ

• Sig. (p-value) → ตรวจสอบว่าตัวแปรอิสระมีผลต่อตัวแปรตามหรือไม่

  • ถ้า Sig. < 0.05 → ตัวแปรอิสระมีอิทธิพลต่อการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตาม

  • ถ้า Sig. ≥ 0.05 → ตัวแปรอิสระไม่มีอิทธิพลอย่างมีนัยสำคัญ

4. การวิเคราะห์จำแนกประเภท (Chi-Square Test)

ใช้ตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรประเภทเชิงคุณภาพ (Categorical Variables)

การอ่านผลลัพธ์จาก SPSS

• Pearson Chi-Square → ค่า Chi-Square สำหรับทดสอบสมมติฐาน

• Sig. (p-value)

  • ถ้า Sig. < 0.05 → มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญระหว่างตัวแปร

  • ถ้า Sig. ≥ 0.05 → ไม่มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญ

สรุปการอ่านผลจาก SPSS

1. ดูค่า Sig. (p-value) เป็นหลัก

   • ถ้า Sig. < 0.05 → มีความแตกต่างหรือความสัมพันธ์ที่มีนัยสำคัญ

   • ถ้า Sig. ≥ 0.05 → ไม่มีความแตกต่างหรือความสัมพันธ์ที่มีนัยสำคัญ

2. ดูค่าเฉลี่ยและค่าความสัมพันธ์ เพื่อตีความแนวโน้มของข้อมูล

3. ตรวจสอบค่า R² (สำหรับ Regression) เพื่อดูว่ารูปแบบสามารถทำนายผลลัพธ์ได้ดีเพียงใด