รับวิเคราะห์ข้อมูลวิจัย SPSS&R

13/12/2025

😊เกณฑ์และการแปลผลในงานวิจัยเกี่ยวกับความพึงพอใจ⭐️⭐️⭐️

😊ลักษณะของแบบสอบถามเป็นมาตรวัดประเมินค่า (Rating Scale) แบบลิเคิรทสเกล (Likert Scale) โดยที่
5=พึงพอใจมากที่สุด
4=พึงพอใจมาก
3=พึงพอใจปานกลาง
2=พึงพอใจน้อย
1=พึงพอใจน้อยที่สุด

😊ความกว้างของอันตรภาคชั้น = (คะแนนสูงสุด –คะแนนต่ำสุด)/จำนวนระดับชั้น = (5-1)/5 = 0.80

😊จะได้เกณฑ์ในการแปลผลความพึงพอใจ ดังนี้
ค่าเฉลี่ยระหว่าง 4.21 – 5.00 หมายถึง พึงพอใจมากที่สุด
ค่าเฉลี่ยระหว่าง 3.41 – 4.20 หมายถึง พึงพอใจมาก
ค่าเฉลี่ยระหว่าง 2.61 – 3.40 หมายถึง พึงพอใจปานกลาง
ค่าเฉลี่ยระหว่าง 1.81 – 2.60 หมายถึง พึงพอใจน้อย
ค่าเฉลี่ยระหว่าง 1.00 – 1.80 หมายถึง พึงพอใจน้อยที่สุด

#รับวิเคราะห์ข้อมูลวิจัย #รับวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์
#วิเคราะห์ข้อมูล #รับวิเคราะห์ข้อมูล #สถิติ #ปรึกษาสถิติ #ทำวิจัย #งานวิจัย #วิจัย #จ้างทำวิจัย #ลิเคิรทสเกล #ระดับความพึงพอใจ #คะแนนความพึงพอใจ

15/11/2025

การเปรียบเทียบความเเตกต่างข้อมูล 3 กลุ่มขึ้นไป ที่ไม่อิสระกัน
(การวิเคราะห์ข้อมูลแบบวัดซ้ำ 3 กลุ่มขึ้นไป)

1️⃣step1: Test normality distribution >>> ใช้สถิติ Shapiro-Wilk หรือ Kolmogorov-Smirnov

📊SPSS → Analyze → Descriptive Statistics → Explore… → เลือกตัวแปรที่ต้องการทดสอบ Normality ใส่ในช่อง Dependent List → กดที่ปุ่ม Plots… → ติ๊กเลือก: Normality plots with tests
----------------------------------------

2️⃣step2: ใช้สถิติ Repeated measure anova (กรณีข้อมูล normal distribution) ใช้สถิติ Friedman (กรณีข้อมูล non-normal) เพื่อทดสอบว่ามีอย่างน้อย 1 คู่ เเตกต่างกัน ถ้าข้อมูล sig เเสดงว่ามีอย่างน้อย 1 คู่ต่างกัน

Repeated measure anova

📊SPSS → Analyze → General Linear Model → Repeated Measures… → Number of Levels: 3 (ถ้าวัด 3 ครั้ง) → Define → เลือกตัวแปรที่วัดซ้ำใส่ช่อง Within-Subjects Variables → ถ้าต้องการดู pairwise comparison กด Options → เลือก: Compare main effects (เลือก Bonferroni), Descriptive statistics, Estimates of effect size

Friedman test

📊SPSS → Analyze → Nonparametric Tests → Related Samples → Friedman Test
----------------------------------------

แล้ว “คู่ไหนต่างกัน” ล่ะ? 🤔

----------------------------------------

3️⃣step3: การทำ Post Hoc เพื่อเปรียบเทียบรายคู่ ว่าคู่ไหนต่างกัน
- ข้อมูล normal จะใช้สถิติ Tukey/ Bonferroni
- ข้อมูล non-normal จะใช้สถิติ Wilcoxon Signed-Rank Test

📊SPSS → Analyze → Nonparametric Tests → Legacy Dialogs → 2 Related Samples… → Test Type ให้เลือก: Wilcoxon

*** Post Hoc เป็นการทำ multiple comparisons (เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยแบบจับคู่ชนกันหมด) เพื่อหาว่า คู่ไหนบ้างที่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ
----------------------------------------

ตัวอย่างการเปรียบเทียบความเเตกต่างข้อมูล 3 กลุ่มขึ้นไป ที่ไม่อิสระกัน
📚เปรียบเทียบ ระดับความดันโลหิต ผู้ป่วยก่อน-หลังให้ยาหลายช่วงเวลา
📚เปรียบเทียบ ระดับความเครียด ของนักศึกษา ก่อนสอบ ระหว่างสอบ และหลังสอบ
📚เปรียบเทียบ ระดับอาการปวด หลังกินยา 1, 3 และ 6 เดือน
----------------------------------------

#การเปรียบเทียบความเเตกต่างข้อมูล3กลุ่มขึ้นไป
#รับวิเคราะห์ข้อมูลวิจัย #รับวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์
#วิเคราะห์ข้อมูล #รับวิเคราะห์ข้อมูล #สถิติ #ปรึกษาสถิติ #ทำวิจัย #งานวิจัย #วิจัย #จ้างทำวิจัย

23/09/2025

Concepts for data analysis

1. Univariate analysis คือ การวิเคราะห์ที่มีตัวแปรเพียงตัวเดียว จะเป็นการจำนวน ค่าร้อยละ ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

2. Bivariate analysis คือ การวิเคราะห์เพื่อหาความสัมพันธ์ เปรียบเทียบระหว่างตัวแปรสองตัว ไม่ว่าจะเป็นตัวแปรเชิงกลุ่มกับปริมาณ(เช่น เพศกับน้ำหนัก) เชิงกลุ่มกับเชิงกลุ่ม (เช่น เพศกับการสูบบุหรี่) หรือเชิงปริมาณกับเชิงปริมาณ(เช่น น้ำหนักตัวกับส่วนสูง) ซึ่งในการศึกษาเรามักจะสมมติตัวแปรหนึ่งเป็นตัวแปรต้น ตัวแปรหนึ่งเป็นตัวแปรตาม

3. Multivariable analysis คือ การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตามหนึ่งตัวกับตัวแปรต้นหลายตัว จะใช้สถิติ regression analysis ตัวแปรจะเป็นประเภทใดก็ได้

4. Multivariate analysis คือ การวิเคราะห์ที่มีตัวแปรตามหลายตัว การวิเคราะห์พวกนี้มักอยู่ในรูปของการคำนวณด้วย Matrix เช่น การศึกษาผลกระทบของปัจจัยเสี่ยงต่อโรคต่างๆ / ปัจจัยที่มีผลต่อประสิทธิภาพของยา

อ้างอิง/อ่านเพิ่มเติม

(บทความนี้มาจากความเข้าใจส่วนตัวของผมซึ่งไม่ได้ร่ำเรียนสถิติมาอย่างถูกต้อง อาจมีผิดถูกบ้างชี้แนะได้นะ....

18/09/2025

การคำนวณขนาดตัวอย่างด้วย app n4Studies บน smartphone

Sample size calculation using n4Studies การคำนวณขนาดตัวอย่างในงานวิจัยด้วย n4Studies Download n4Studies: For iOS: https://apps.apple.com/th/app/n4studies/id6...

10/07/2025

รับปรึกษา & รับวิเคราะห์ & รับสอนโปรแกรม R / SPSS

- Descriptive Analysis
- การทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยของประชากร
- Chi-Square
- ANOVA analysis
- Fisher’s exact test
- Odds Ratio
- Non parametric test
- Diagnostic test
- Simple Linear regression analysis
- Multiple Linear regression analysis
- Simple Logistics regression analysis
- Multiple Logistics regression analysis

สนใจติดต่อสอบถามได้นะคะ

#รับวิเคราะห์ข้อมูลวิจัย #รับวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์
#วิเคราะห์ข้อมูล #รับวิเคราะห์ข้อมูล

#สถิติ
#ปรึกษาสถิติ #ทำวิจัย #งานวิจัย
#วิจัย #จ้างทำวิจัย

Send a message to learn more

25/02/2025

ท่านใดสนใจจะวิเคราะห์ข้อมูลวิจัย 📊📈💊🩺💡
ติดต่อทางแชทได้เลย....ให้คำปรึกษา สถิติ
ยังรับวิเคราะห์อยู่เรื่อยๆ เลยน้าาาาา ราคาไม่แรง😍..
#รับวิเคราะห์ข้อมูลวิจัย #รับวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์
#วิเคราะห์ข้อมูล #รับวิเคราะห์ข้อมูล

#สถิติ
#ปรึกษาสถิติ #ทำวิจัย #งานวิจัย
#วิจัย #จ้างทำวิจัย

Send a message to learn more

22/01/2025

McNemar Test ???

เป็นการทดสอบทางสถิติที่ใช้สำหรับวิเคราะห์ข้อมูลแบบ paired nominal data หรือข้อมูลเชิงคุณภาพที่เป็นแบบสองทางเลือก (binary outcomes) เช่น "ใช่/ไม่ใช่", "สำเร็จ/ล้มเหลว" โดยเฉพาะในกรณีที่มีการเก็บข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างเดียวกันในสองช่วงเวลา หรือภายใต้สองเงื่อนไขที่ต่างกัน (paired design)

>>> ใช้ในสถานการณ์แบบใดได้บ้าง ?

- ใช้ตรวจสอบความแตกต่างของสัดส่วนระหว่างสองเงื่อนไขที่เกี่ยวข้องกัน (dependent).
- ใช้ในกรณีที่แต่ละตัวอย่างในกลุ่มเป็นการเปรียบเทียบข้อมูลของตัวเอง เช่น การเปรียบเทียบก่อน-หลังการรักษา หรือผลของการทดลองสองแบบในกลุ่มเดียวกัน.

>>> ตัวแปรที่ใช้ใน McNemar Test เป็นอย่างไร

-ตัวแปรต้น (Independent Variable): เป็นตัวแปรที่ถูกควบคุมหรือเปลี่ยนแปลงเพื่อดูผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นกับตัวแปรตาม ในกรณีของ McNemar Test ตัวแปรต้นมักจะเป็นช่วงเวลาหรือสภาวะที่แตกต่างกัน เช่น ก่อนและหลังการแทรกแซง ตัวอย่างเช่น เวลา (ก่อนการรักษา/หลังการรักษา)

-ตัวแปรตาม (Dependent Variable): เป็นตัวแปรที่ได้รับผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรต้น ในกรณีของ McNemar Test ตัวแปรตามจะเป็นข้อมูลประเภทที่มีสองระดับ ตัวอย่างเช่น สถานะสุขภาพ (ดีขึ้น/ไม่ดีขึ้น), ความชอบ (ชอบ/ไม่ชอบ)

>>> ตัวอย่างสมมติฐาน

กรณีศึกษา: ผลของการรักษา
สถานการณ์: เปรียบเทียบอาการ "ป่วย" และ "หายป่วย" ก่อนและหลังการรักษา
สมมติฐาน:
H0: การรักษาไม่มีผลต่ออัตราการหายป่วย
H1: การรักษามีผลต่ออัตราการหายป่วย

>>>ผลการวิเคราะห์

p-value น้อยกว่า 0.05 (sig.): ปฏิเสธ H0 แสดงว่ามีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติระหว่างสัดส่วนหรือความถี่ของตัวแปรตามในสองช่วงเวลาหรือสองสภาวะ



#วิเคราะห์งานวิจัย
#รับวิเคราะห์ข้อมูลวิจัยSPSSandR

Send a message to learn more

03/12/2024

ยังคงรับวิเคราะห์ข้อมูล ทักแชทพร้อมส่งรายละเอียดมาได้เลย...🥰

29/08/2024

Abstract🔑🔑

โครงสร้างของบทคัดย่อ คือ กระชับ (น้อยกว่า 250 คำ) สัดส่วนของเนื้อหาแบ่งเป็น การระบุถึงปัญหา (10%) วัตถุประสงค์ของการศึกษา (20%) เทคนิค (10%) ผลการศึกษาที่สำคัญที่สุด (40%) และบทสรุป (20%)
#บทคัดย่อ (Abstract) แสดงถึงเป้าหมายของการศึกษา ความสำคัญของผลการศึกษา และความเที่ยงตรงของบทสรุป
กฎทั่วไปสำหรับการเขียนบทคัดย่อ คือ ไม่รวมรายการอ้างอิง ตัวย่อ ศัพท์เฉพาะ/คำสแลง และตัวเลข/สถิติที่ไม่สำคัญ

ที่มา
Srivastav, S. (2020, August 26). How to get your research published [Webinar]. Springer Nature.

----------
Facebook: CMMU Library
Website: https://library.cm.mahidol.ac.th
Line@:

29/07/2024

💕♥️บริการให้คำปรึกษาวิจัยและวิเคราะห์ข้อมูล
โดยทีมงานที่มีประสบการณ์ด้านสถิติวิจัยและการวิเคราะห์ข้อมูล

ทักมาสอบถามพูดคุยได้นะคะ
#บริการให้คำปรึกษาวิจัย #วิเคราะห์ข้อมูล
#รับวิเคราะห์ข้อมูลวิจัยSPSS&R

20/07/2024

✅ บริการให้คำปรึกษาวิจัยและวิเคราะห์ข้อมูล
โดยทีมงานที่มีประสบการณ์ด้านสถิติวิจัยและการวิเคราะห์ข้อมูล

ไม่ทิ้งงาน เชื่อถือได้! 📊📈
ให้คำปรึกษาและแนะนำในทุกขั้นตอน💕💕

💬 ทักแชทเพจของเราได้เลย!
#บริการให้คำปรึกษาวิจัย #วิเคราะห์ข้อมูล
#รับวิเคราะห์ข้อมูลวิจัยSPSS&R