SPSS for Windows

SPSS for Windows

รจนา เผ�อกจ�นท ก งานว�จ�ยและว�เทศส�มพ�นธ� คณะแพทยศาสตร� มหาว�ทยาล�ยเช ยงใหม"

ข�อม�ล (Data) คอ ลกษณะของส��งต�าง ๆ ท�� รวบรวม เพ�อท�าการศ กษา

ว�เคราะห" และหาข�อสร$ป ในข(นตอนว�เคราะห"ข�อม�ล การเลอก

สถ�ต�ว�เคราะห"ให�เหมาะสม จะข (นอย��กบลกษณะของข�อม�ล และ

มาตรการวดของข�อม�ล

1. 1. ข�อม�ลเช�งปร�มาณ ข�อม�ลเช�งปร�มาณ ((Quantitative dataQuantitative data)) เป.นเป.นลกษณะหรอค$ณสมบต�ของส��งต�าง ๆ ลกษณะหรอค$ณสมบต�ของส��งต�าง ๆ ท��รวบรวมได�ท��รวบรวมได�ในร�ปของตวเลขในร�ปของตวเลขโดยตรง โดยตรง เช�น อาย$ ส�วนส�ง น�(าหนก ราคา ฯลฯเช�น อาย$ ส�วนส�ง น�(าหนก ราคา ฯลฯ

ลกษณะข�อม�ลลกษณะข�อม�ล

2. 2. ข�อม�ลเช�งค$ณภาพ ข�อม�ลเช�งค$ณภาพ ((Qualitative dataQualitative data)) เป.นเป.นลกษณะหรอค$ณสมบต�ของส��งต�าง ๆ ลกษณะหรอค$ณสมบต�ของส��งต�าง ๆ ท��ท�� ไม�สามารถรวบรวมออกมาในร�ปไม�สามารถรวบรวมออกมาในร�ปของตวเลข ของตวเลข แต�เป.นข�อม�ลท��บอกแต�เป.นข�อม�ลท��บอกค$ณสมบต�ของส��งน(น เช�น เพศค$ณสมบต�ของส��งน(น เช�น เพศ((ชช//ญญ) ) การเก�ดโรคการเก�ดโรค((y/n)y/n) ฯลฯฯลฯ

มาตรการวดหรอสเกลการวดข�อม�ล มาตรการวดหรอสเกลการวดข�อม�ล1. 1. สเกลนามบญญต� สเกลนามบญญต� ((Nominal scaleNominal scale))

เป.นการวดท��หยาบท��ส$ด โดยจ�าแนกเป.นการวดท��หยาบท��ส$ด โดยจ�าแนกประเภทของส��งต�าง ๆ เพ�อให�เห4นประเภทของส��งต�าง ๆ เพ�อให�เห4นความแตกต�างเท�าน(น ไม�ม�ความความแตกต�างเท�าน(น ไม�ม�ความ

หมายในเช�งปร�มาณ เช�นหมายในเช�งปร�มาณ เช�น จ�าแนกคนจ�าแนกคนตามเพศตามเพศ ก�าหนดเป.นชายก�าหนดเป.นชาย-- หญ�ง หรอหญ�ง หรอ

จ�าแนกตามอาช�พจ�าแนกตามอาช�พ ก�าหนดเป.นแม�ก�าหนดเป.นแม�บ�านบ�าน-- ข�าราชการข�าราชการ-- ค�าขายค�าขาย-- รบจ�างรบจ�าง--

เกษตรกร เป.นต�นเกษตรกร เป.นต�น

2. 2. สเกลเร�ยงล�าดบ สเกลเร�ยงล�าดบ ((Ordinal scaleOrdinal scale))

เป.นสเกลการวดเช�นเด�ยวกบสเกลเป.นสเกลการวดเช�นเด�ยวกบสเกลนามบญญต� คอไม�ม�ความหมายในเช�งนามบญญต� คอไม�ม�ความหมายในเช�งปร�มาณ แต�สามารถเปร�ยบเท�ยบหรอปร�มาณ แต�สามารถเปร�ยบเท�ยบหรอ

บอกความแตกต�างภายในกล$�มได� บอกความแตกต�างภายในกล$�มได� กล�าวคอ เป.นการจดเร�ยงอนดบกล�าวคอ เป.นการจดเร�ยงอนดบ

ภายในกล$�ม ได�ว�าภายในกล$�ม ได�ว�า ส�งกว�า ด�กว�า หรอส�งกว�า ด�กว�า หรอด�อยกว�าด�อยกว�า เช�น การจดอนดบการเช�น การจดอนดบการ

แข�งขน แข�งขน ((อนดบท�� อนดบท�� 1 1 อนดบท�� อนดบท�� 2 2 อนดบอนดบท�� ท�� 3) 3) หรอทศนคต� หรอทศนคต� ((ชอบชอบ//พ งพอใจพ งพอใจมากท��ส$ด มาก ปานกลาง น�อย น�อยมากท��ส$ด มาก ปานกลาง น�อย น�อย

ท��ส$ดท��ส$ด))

3. 3. สเกลอนตรภาค สเกลอนตรภาค ((Interval scaleInterval scale))

ข�อม�ลอย��ในร�ปตวเลขหรอเป.นข�อม�ลเช�งข�อม�ลอย��ในร�ปตวเลขหรอเป.นข�อม�ลเช�งปร�มาณ เช�น คะแนนสอบ อ$ณหภ�ม� ซ �งปร�มาณ เช�น คะแนนสอบ อ$ณหภ�ม� ซ �งเป.นการวดข�อม�ลท��สามารถบอกได�ว�าม�เป.นการวดข�อม�ลท��สามารถบอกได�ว�าม�

ความแตกต�างกนมากน�อยเพ�ยงใด และความแตกต�างกนมากน�อยเพ�ยงใด และศ�นย" ศ�นย" ((00 ) ) ของข�อม�ลชน�ดน�(เป.นศ�นย"สมมต� ของข�อม�ลชน�ดน�(เป.นศ�นย"สมมต�

ไม�ใช�ศ�นย"แท� ไม�ใช�ศ�นย"แท� (Non - Absolute (Non - Absolute Zero)Zero) เช�น ท��อ$ณหภ�ม� เช�น ท��อ$ณหภ�ม� 0 0 องศาเซลเซ�ยส องศาเซลเซ�ยส ไม�ได�หมายความว�า ณ จ$ดน(นไม�ม�ความร�อนไม�ได�หมายความว�า ณ จ$ดน(นไม�ม�ความร�อนอย��เลย หรอนกศ กษาสอบได� อย��เลย หรอนกศ กษาสอบได� 0 0 คะแนน ไม�คะแนน ไม�ได�หมายความว�า ไม�ม�ความร��อย��เลย แต�เป.นได�หมายความว�า ไม�ม�ความร��อย��เลย แต�เป.น

เพ�ยงตวเลขท��บอกว�าเขาท�าข�อสอบไม�ได�เพ�ยงตวเลขท��บอกว�าเขาท�าข�อสอบไม�ได�เท�าน(นเท�าน(น

4. 4. สเกลอตราส�วน สเกลอตราส�วน ((Ratio Ratio scalescale))

ข�อม�ลอย��ในร�ปตวเลขหรอเป.นข�อม�ลข�อม�ลอย��ในร�ปตวเลขหรอเป.นข�อม�ลเช�งปร�มาณ โดยเป.นการวดในระดบเช�งปร�มาณ โดยเป.นการวดในระดบ

ส�งส$ด ท��ม�ส�งส$ด ท��ม�ศ�นย"แท� ศ�นย"แท� (Absolute (Absolute Zero)Zero) ซ �งหมายถ ง ไม�ม�อะไรเลย เช�นซ �งหมายถ ง ไม�ม�อะไรเลย เช�น ความยาว น�(าหนก ส�วนส�ง ระยะทาง ความยาว น�(าหนก ส�วนส�ง ระยะทาง

เวลา เป.นต�นเวลา เป.นต�น

สเกลอตราส�วนสเกลอตราส�วนRatio ScaleRatio Scale

สเกลอนตรภาคสเกลอนตรภาคInterval ScaleInterval Scale

สเกลนามบญญต�สเกลนามบญญต�Nominal Nominal

ScaleScale

ข�อม�ลเช�งข�อม�ลเช�งปร�มาณปร�มาณ

สเกลเร�ยงล�าดบสเกลเร�ยงล�าดบOrdinal ScaleOrdinal Scale

ข�อม�ลเช�งข�อม�ลเช�งค$ณภาพค$ณภาพ

DATADATA

การใช�โปรแกรม SPSS/FW เพ�อการว�เคราะห"ข�อม�ล

การเข�าส��โปรแกรม SPSS/FW การสร�างไฟล"ข�อม�ลและการแก�ไขข�อม�ลในไฟล"

1. ค#าส�$งบนหน&าต"างของ SPSS/FW ใน Data Editor Windowในหน&าต"างของ Data Editor Window ม เมน(ให&เล�อก

ท�)งหมด 10 เมน( ตามจ+ดประสงค�ของการใช&งาน ด�งน )File ใช&เป-ด/ป-ดหน&าต"างประเภทต"างๆ ใช&อ"านแฟ1มข&อม(ล บ�นท กข&อม(ล พ�มพ�ข&อม(ลออกทางเคร�$องพ�มพ� และเล�กการใช&งานโปรแกรมEdit ใช&ในการปร�บปร+งแก&ไขข&อม(ลโดยการย&าย ค�ดลอก ค&นหา และแทนท $ข&อม(ลภายในหน&าต"าง ต"างๆView ใช&แสดง/ซ"อน Status Bar หร�อ Toolbars ใช&จ�ดสถานะ และร(ปแบบการแสดงการเปล $ยนแปลง/เล�อกล�กษณะแบบอ�กษรหร�อต�วเลข ก#าหนดให&ม เส&นค�$นระหว"าง cell Data Editor Window ส�$งให&แสดงหน&าต"างต�วแปรหร�อหน&าต"างข&อม(ล

Data ใช&ด#าเน�นงานก�บข&อม(ล เช"น การสร&าง แก&ไข เร ยงล#าด�บข&อม(ลTransform ใช&ในการสร&างต�วแปรเพ�$ม หร�อจ�ดค"าต�วแปรใหม"Analyze ใช&เร ยกค#าส�$งในการว�เคราะห�ข&อม(ลทางสถ�ต�Graphs ใช&ในการสร&างกราฟ หร�อชาร�ทร(ปแบบต"างๆUtilities ใช&ในการก#าหนดต�วแปร กล+"มต�วแปร หร�อเร ยกใช&กล+"มต�วแปรเหล"าน�)นWindow ใช&ในการจ�ดเร ยงหน&าต"างในร(ปแบบต"างๆ การเล�อกแสดงสถานะต"างๆ และการเล�อกหน&าต"างใช&งานป7จจ+บ�นHelp เป8นค#าอธ�บายช"วยเหล�อในการใช&โปรแกรมหร�อร(ปแบบค#าส�$ง

2. การสร�างไฟล"ข�อม�ลในการเตร ยมไฟล�ข&อม(ลเพ�$อการว�เคราะห�โดย

โปรแกรม SPSS/FW สามารถท#าได& 2 ว�ธ ค�อเตร ยมไฟล�ข&อม(ลโดยตรงจากโปรแกรม SPSS/FWFile/Open/Data…

เตร ยมไฟล�ข&อม(ลจากไฟล�อ�$นๆ เช"น Excel, dBase ฯลฯ แล&วใช& SPSS/FW เป-ดอ"านข&อม(ลจากไฟล�ท $ได&บ�นท กมาแล&ว โดยใช&ค#าส�$ง แล&วเล�อกช�$อไฟล�และชน�ดของไฟล�ท $ต&องการเป-ดด(

File/Open/Data

การจดท�าไฟล"ข�อม�ลในโปรแกรม การจดท�าไฟล"ข�อม�ลในโปรแกรม

SPSS for WindowsSPSS for Windows เม�อเข�าส��โปรแกรม เม�อเข�าส��โปรแกรม SPSS SPSS for for Windows Windows แล�ว แล�ว clickclickท�� ท�� Variable View Variable View เพ�อก�าหนดเพ�อก�าหนด

ส��งต�าง ๆ ในโปรแกรมส��งต�าง ๆ ในโปรแกรม

1. 1. การก�าหนดช�อตวแปร การก�าหนดช�อตวแปร ((Variable LablesVariable Lables))

ควรต(งช�อตวแปรท��สอดคล�องกบควรต(งช�อตวแปรท��สอดคล�องกบความหมายของของ ตวแปรน(น ๆ ความหมายของของ ตวแปรน(น ๆ เช�น เช�น เพศ ควรเป.น เพศ ควรเป.น sex, sex, อาย$ ควรอาย$ ควร

เป.นเป.น ageage ฯ ฯ

1. 1. ความยาวของช�อตวแปรไม�เก�น ความยาวของช�อตวแปรไม�เก�น 8 8 ตวอกษรตวอกษร2. 2. เร��มต�นด�วยตวอกษร ส�วนอ�น ๆ เร��มต�นด�วยตวอกษร ส�วนอ�น ๆ เป.นอกษร ตวเลข เป.นอกษร ตวเลข หรอสญลกษณ"พ�เศษได� หรอสญลกษณ"พ�เศษได�3. 3. ช�อตวแปรต�องไม�จบด�วยจ$ดช�อตวแปรต�องไม�จบด�วยจ$ด4. 4. ห�ามใช�สญลกษณ"พ�เศษต�อไปน�(ในห�ามใช�สญลกษณ"พ�เศษต�อไปน�(ในการต(งช�อ การต(งช�อ : ? . *: ? . *

กฎการต(งช�อกฎการต(งช�อตวแปรตวแปร

5. 5. ไม�ใช�ช�อซ�(ากนในแฟ9มข�อม�ลไม�ใช�ช�อซ�(ากนในแฟ9มข�อม�ลเด�ยวกนเด�ยวกน6. 6. อกษรตวเล4กหรอใหญ�จะถออกษรตวเล4กหรอใหญ�จะถอเป.นตวเด�ยวกนเป.นตวเด�ยวกน7. 7. ห�ามต(งช�อตวแปรตรงกบห�ามต(งช�อตวแปรตรงกบค�าต�อไปน�(ค�าต�อไปน�( All, NE, EQ, TO, All, NE, EQ, TO, LE, BY, OR, GT, LE, BY, OR, GT, AND, NOT, GE, AND, NOT, GE, WITHWITH

2. 2. การก�าหนดชน�ดของการก�าหนดชน�ดของตวแปร ตวแปร ((TypeType ) )

เม�อต(งช�อตวแปรแล�ว อาจจะต�องเม�อต(งช�อตวแปรแล�ว อาจจะต�องก�าหนดชน�ดของ ตวแปร หากไม�ก�าหนดชน�ดของ ตวแปร หากไม�

ก�าหนดโปรแกรมได�ก�าหนดเป.นแบบก�าหนดโปรแกรมได�ก�าหนดเป.นแบบชน�ดท��เป.นตวเลข ชน�ดท��เป.นตวเลข ((NumericsNumerics ) )

ไว�ให�ก�อนแล�วไว�ให�ก�อนแล�ว

3. 3. การก�าหนดความกว�างของการก�าหนดความกว�างของตวแปร ตวแปร ((WidthWidth))

สามารถเลอกความกว�างของคอลมน" สามารถเลอกความกว�างของคอลมน" ((ColumnColumn ) ) ถ�าข�อม�ลเป.นตวเลขให�ถ�าข�อม�ลเป.นตวเลขให�

นบรวมเคร�องหมาย นบรวมเคร�องหมาย - + - + , , . . และและจ�านวนหลกตวเลขหลงจ$ดทศน�ยม จ�านวนหลกตวเลขหลงจ$ดทศน�ยม

เช�น ข�อม�ลให�ค�าเป.น เช�น ข�อม�ลให�ค�าเป.น 150050, .150050, .

ในท��น�(ความกว�างในท��น�(ความกว�างควรจะควรจะก�าหนดก�าหนดมากกว�าหรอเท�ากบมากกว�าหรอเท�ากบ 88

4. 4. การก�าหนดตวเลขหลงการก�าหนดตวเลขหลงทศน�ยม ทศน�ยม ((DecimalsDecimals))

สามารถก�าหนดทศน�ยมได� โดยท�วไปสามารถก�าหนดทศน�ยมได� โดยท�วไปโปรแกรมจะก�าหนดโปรแกรมจะก�าหนด

เป.น เป.น 2 2 ต�าแหน�งไว�ก�อนแล�ว แต�ต�าแหน�งไว�ก�อนแล�ว แต�สามารถเปล��ยนแปลงได�สามารถเปล��ยนแปลงได�

5. 5. การก�าหนดการก�าหนดฉฉลากของตวแปร ลากของตวแปร ((Variable LabelsVariable Labels ) )

เป.นการอธ�บายความหมายของตวแปร เป.นการอธ�บายความหมายของตวแปร เป.นการขยายช�อเป.นการขยายช�อ

ตวแปรให�ละเอ�ยดย��งข (น ถ�าช�อตวแปรท��ตวแปรให�ละเอ�ยดย��งข (น ถ�าช�อตวแปรท��ต(งส�อความหมายชดเจนแล�ว ไม�จ�าเป.นต(งส�อความหมายชดเจนแล�ว ไม�จ�าเป.น

ต�องก�าหนดก4ได�ต�องก�าหนดก4ได�

6. 6. การก�าหนดค�าของตวแปรการก�าหนดค�าของตวแปร ((Value LablesValue Lables))

เป.นการระบ$ค�าเป.นการระบ$ค�า//รหสท��เป.นไปได�ของรหสท��เป.นไปได�ของตวแปร ตวแปร

ตามค��มอลงรหสท�� สร�างข (นตามค��มอลงรหสท�� สร�างข (น7. 7. การก�าหนดการก�าหนดค�าข�อม�ลท��ไม�ค�าข�อม�ลท��ไม�

สมบ�รณ"สมบ�รณ" (M(Missing Valueissing Value)) เป.นค�าท��ผ��ใช�ไม�สนใจน�ามาใช�ในเป.นค�าท��ผ��ใช�ไม�สนใจน�ามาใช�ใน

กระบวนการว�เคราะห" กระบวนการว�เคราะห" ซ �งสามารถก�าหนดให�เป.นค�าอ�น ๆ ท��ซ �งสามารถก�าหนดให�เป.นค�าอ�น ๆ ท��

นอกเหนอจากค�าท��เป.นไปได�ของนอกเหนอจากค�าท��เป.นไปได�ของตวแปรตวแปร

7.1 System-missing value7.1 System-missing value เป.นค�าไม�สมบ�รณ" กรณ�ท��ใน เป.นค�าไม�สมบ�รณ" กรณ�ท��ใน cell cell ของแฟ9มข�อม�ลไม�ม�ค�าข�อม�ลอย�� หรอของแฟ9มข�อม�ลไม�ม�ค�าข�อม�ลอย�� หรอเป.น เป.น cell cell ว�าง โปรแกรมจะให�ค�าเป.นว�าง โปรแกรมจะให�ค�าเป.นจ$ด จ$ด (.)(.)7.2 User-missing value 7.2 User-missing value เป.นค�าท��ไม�สมบ�รณ"ท��ผ��ใช�ก�าหนดเป.นค�าท��ไม�สมบ�รณ"ท��ผ��ใช�ก�าหนดข (นเองข (นเอง

ค�า ค�า Missing Value Missing Value แบ�งออกเป.น แบ�งออกเป.น 2 2 ชน�ด คอชน�ด คอ

8. 8. การก�าหนดการจดวางข�อม�ล การก�าหนดการจดวางข�อม�ล ((Column FormatColumn Format))

ผ��ใช�สามารถก�าหนดความกว�างของผ��ใช�สามารถก�าหนดความกว�างของข�อม�ลได� หรอความกว�างในคอลมน" ข�อม�ลได� หรอความกว�างในคอลมน" ((ColumnColumn ) ) ตามความต�องการ ตามความต�องการ

โดยท�วไปเคร�องจะต(งไว� โดยท�วไปเคร�องจะต(งไว� 8 8 ตวอกษรตวอกษร9. 9. การก�าหนดการวางค�าการก�าหนดการวางค�า

ข�อม�ล ข�อม�ล ((AlignAlign)) ก�าหนดให�วางค�าข�อม�ลไว� ร�มซ�าย ขวา ก�าหนดให�วางค�าข�อม�ลไว� ร�มซ�าย ขวา

หรอ กลาง คอลมน"ก4ได�หรอ กลาง คอลมน"ก4ได�

10. 10. การก�าหนดระดบการวด การก�าหนดระดบการวด (Measure) (Measure)

สามารถก�าหนดได� สามารถก�าหนดได� 3 3 ระดบ คอระดบ คอ1. Scale1. Scale หมายถ ง ค�าของข�อม�ลหมายถ ง ค�าของข�อม�ลชน�ดท��ม�ค�าวดเป.นตวเลข ชน�ดท��ม�ค�าวดเป.นตวเลข เป.นสเกลอนตรภาค เป.นสเกลอนตรภาค ((Interval ScaleInterval Scale ) ) หรอสเกลหรอสเกล อตราส�วน อตราส�วน ((Ratio ScaleRatio Scale ) )2. Ordinal2. Ordinal หมายถ ง ค�าของข�อม�ลหมายถ ง ค�าของข�อม�ลชน�ดท��เป.นสเกลชน�ดท��เป.นสเกล เร�ยงล�าดบ เร�ยงล�าดบ ((Ordinal Ordinal ScaleScale))3. Nominal3. Nominal หมายถ ง ค�าของหมายถ ง ค�าของข�อม�ลชน�ดท��เป.นกล$�ม หรอข�อม�ลชน�ดท��เป.นกล$�ม หรอ สเกลนามบญญต� สเกลนามบญญต� ((Nominal ScaleNominal Scale))

การบนท กแฟ9มข�อม�ลการบนท กแฟ9มข�อม�ลสามารถบนท กเป.น สามารถบนท กเป.น 2 2 ร�ปแบบ คอร�ปแบบ คอ

1 .1 .บนท กในแฟ9มใหม� บนท กในแฟ9มใหม� File/Save File/Save as…as…

2.2. บนท กในแฟ9มเด�ม บนท กในแฟ9มเด�ม File/Save…File/Save…

การปรบปร$งการปรบปร$งแก�ไขข�อม�ลแก�ไขข�อม�ล

1. 1. การแก�ไขค�าข�อม�ลการแก�ไขค�าข�อม�ล- - คล�กเลอก คล�กเลอก cell cell ท��ต�องการท��ต�องการแก�ไขแก�ไข- - พ�มพ"ค�าท��ต�องการแก�ไขใน พ�มพ"ค�าท��ต�องการแก�ไขใน cell cell น(น ๆน(น ๆ- - กด กด EnterEnter

2. 2. การลบข�อม�ล การลบข�อม�ล ((ลบ ลบ case)case)

- - คล�กท��หมายเลข คล�กท��หมายเลข casecase ด�านด�านซ�ายส$ดของแถวน(นซ�ายส$ดของแถวน(น- - ใช�เมน�ค�าส�ง ใช�เมน�ค�าส�ง Edit / ClearEdit / Clear หรอ กด หรอ กด DeleteDelete

3. 3. การลบตวแปรการลบตวแปร- - คล�กท��ช�อตวแปร ตรงหว คล�กท��ช�อตวแปร ตรงหว ColumnColumn- - ใช�เมน�ค�าส�ง ใช�เมน�ค�าส�ง Edit / Clear Edit / Clear หรอ กด หรอ กด DeleteDelete4. 4. การคดลอกข�อม�ลการคดลอกข�อม�ล- - ท�าการ ท�าการ highlight highlight ข�อม�ลท��ข�อม�ลท��ต�องการคดลอก ต�องการคดลอก แล�วใช�ค�าส�ง แล�วใช�ค�าส�ง Edit / Edit / copy…copy… หรอ กด หรอ กด Ctrl + CCtrl + C- - เลอกต�าแหน�งท��ต�องการจะเลอกต�าแหน�งท��ต�องการจะวางข�อม�ลท��คดลอก วางข�อม�ลท��คดลอก แล�วใช�ค�าส�ง แล�วใช�ค�าส�ง Edit / Edit / paste…paste… หรอ กด หรอ กด Ctrl + VCtrl + V

5. 5. การเพ��มตวแปรการเพ��มตวแปร- - การเพ��มตวแปรต�อจากตวแปรการเพ��มตวแปรต�อจากตวแปรส$ดท�ายส$ดท�าย เป.นการเพ��มช�อตวแปรต�อจากเป.นการเพ��มช�อตวแปรต�อจากคอลมน"ส$ดท�ายท��ม�อย�� โดยดบบ�ลคล�ก คอลมน"ส$ดท�ายท��ม�อย�� โดยดบบ�ลคล�ก cell cell ในหวคอลมน"ถดจากคอลมน"ในหวคอลมน"ถดจากคอลมน"ส$ดท�าย แล�วต(งช�อตวแปรเพ��มใหม�ส$ดท�าย แล�วต(งช�อตวแปรเพ��มใหม�- - การแทรกตวแปรใหม�การแทรกตวแปรใหม�

ให�คล�กท�� ให�คล�กท�� cell cell ในคอลมน"ท��ในคอลมน"ท��ต�องการแทรกตวแปร เช�น ต�องการต�องการแทรกตวแปร เช�น ต�องการแทรกท��ตวแปรใหม�ท��แทนตวแปรท�� แทรกท��ตวแปรใหม�ท��แทนตวแปรท�� 3 3 ให�คล�กท�� ให�คล�กท�� cell cell ของตวแปรท�� ของตวแปรท�� 3 3 แล�วใช�แล�วใช�ค�าส�ง ค�าส�ง Data / Insert Data / Insert variable…variable…

6. 6. การเพ��ม การเพ��ม case case ข�อม�ลข�อม�ล สามารถพ�มพ"ต�อได� โดยคล�กท�� สามารถพ�มพ"ต�อได� โดยคล�กท�� cell cell ส$ดท�ายแล�วพ�มพ"ข�อม�ลได�เลย ส$ดท�ายแล�วพ�มพ"ข�อม�ลได�เลย แต�ถ�าหากต�องการเพ��ม แต�ถ�าหากต�องการเพ��ม case case โดยโดยแทรกใน แทรกใน cell cell ใด ๆ สามารถใช�ค�าส�ง ใด ๆ สามารถใช�ค�าส�ง Data / Insert case…Data / Insert case…

การปรบเปล��ยนการปรบเปล��ยนร�ปแบบข�อม�ลร�ปแบบข�อม�ลโดยใช�ค�าส�ง โดยใช�ค�าส�ง

TransformTransform

7.1 7.1 ค�าส�ง ค�าส�ง ComputeCompute เป.นค�าส�งเพ�อสร�างเป.นค�าส�งเพ�อสร�างตวแปรใหม� โดยการค�านวณตวแปรใหม� โดยการค�านวณด�วยน�พจน"ทางคณ�ตศาสตร" ด�วยน�พจน"ทางคณ�ตศาสตร" หรอน�าค�าใหม�ไปไว�ในตวแปรหรอน�าค�าใหม�ไปไว�ในตวแปรเด�มเด�ม

ปฏ�บต�การ ปฏ�บต�การ 11 จากไฟล"ช�อ จากไฟล"ช�อ ““Test_spss.sav”Test_spss.sav” ให�ให�หาคะแนนรวมหาคะแนนรวมของ ของ LAB_AST , LAB_AST , LAB_ALT , LAB_PROTEINLAB_ALT , LAB_PROTEIN ((แล�วต(งช�อเป.น แล�วต(งช�อเป.น ““Total_Lab”)Total_Lab”)

1. Click 1. Click ท�� ท�� TransformTransform

2. Click 2. Click ท�� ท�� ComputeCompute Variable…Variable…

3. 3. เม�อข (นหน�าต�างใหม� ให�คล�กในช�อง เม�อข (นหน�าต�างใหม� ให�คล�กในช�อง Target VariableTarget Variable ให�ต(งช�อใหม� ในท��น�(ก�าหนดเป.น ให�ต(งช�อใหม� ในท��น�(ก�าหนดเป.น Total_Lab Total_Lab แล�วคล�กท��ช�องแล�วคล�กท��ช�องNumeric Numeric Expression Expression เลอกตวแปร และเลอกตวแปร และสญลกษณ"ทางคณ�ตศาสตร" ดงน�(สญลกษณ"ทางคณ�ตศาสตร" ดงน�( LAB_AST + LAB_ALT + LAB_AST + LAB_ALT + LAB_PROTEINLAB_PROTEIN

4. Click 4. Click ท�� ท�� OKOK5. 5. จะได�ผลลพธ" จะได�ผลลพธ" Total_Lab Total_Lab เป.นตวแปรเป.นตวแปรใหม�ท��สร�างข (นใหม�ท��สร�างข (น ใน ใน Data ViewData View

7.2 7.2 ค�าส�ง ค�าส�ง RecodeRecode เป.นค�าส�งเพ�อปรบเปล��ยนเป.นค�าส�งเพ�อปรบเปล��ยนข�อม�ล เพ�อให�เหมาะสมกบการข�อม�ล เพ�อให�เหมาะสมกบการใช�สถ�ต�น(น ๆ สามารถใช�ค�าส�งใช�สถ�ต�น(น ๆ สามารถใช�ค�าส�งซ�(า ๆ กนหลายคร(งซ�(า ๆ กนหลายคร(ง

ปฏ�บต�การ ปฏ�บต�การ 22จากไฟล"ช�อ จากไฟล"ช�อ ““Test_spss.sav”Test_spss.sav” ”” ท��ท��บนท กไว� จากปฏ�บต�การ บนท กไว� จากปฏ�บต�การ 1 1 ให�ให�เปล��ยนค�าเปล��ยนค�าคะแนนรวมคะแนนรวมของ ของ Total_LabTotal_Lab โดยท�� โดยท��

Total_LabTotal_Lab น�อยกว�าหรอเท�ากบ น�อยกว�าหรอเท�ากบ 100 100 ให�จดเป.นกล$�มท�� ให�จดเป.นกล$�มท�� 11

Total_LabTotal_Lab มากกว�า มากกว�า 100 100 ให�จดให�จดเป.นกล$�มท�� เป.นกล$�มท�� 2 2

โดยให�ต(งช�อตวแปรใหม�ว�า โดยให�ต(งช�อตวแปรใหม�ว�า ““Grp_totlab”Grp_totlab”

1. Click 1. Click ท�� ท�� TransformTransform2. Click 2. Click ท�� ท�� RecodeRecode3. Click 3. Click ท�� ท�� Into Difference Into Difference Variables…Variables…

5. 5. คล�ก คล�ก Change Change

4. 4. เลอกตวแปร เลอกตวแปร Total_Lab Total_Lab จากจากซ�ายมอแล�วคล�ก ซ�ายมอแล�วคล�ก ต(งช�อตวแปรใหม�ช�อ ต(งช�อตวแปรใหม�ช�อ Grp_totlab Grp_totlab ในช�อง ในช�อง Output VariableOutput Variable6. Click 6. Click ท�� ท�� Old and New Old and New Values…Values…7. 7. ด�านซ�าย ด�านซ�าย Old Value Old Value คล�กท�� คล�กท�� Range, LOWEST through Range, LOWEST through value value ให�ใส�ตวเลข ให�ใส�ตวเลข 100100

8. Click 8. Click เลอก เลอก value value ด�านขวาบน ด�านขวาบน ก�าหนดในช�อง ก�าหนดในช�อง Value Value ด�วย ด�วย 11 แล�วคล�ก แล�วคล�ก AddAdd9. 9. ก�าหนดช�วงใหม�อ�กคร(ง ด�านซ�าย ก�าหนดช�วงใหม�อ�กคร(ง ด�านซ�าย Old Value Old Value คล�กเลอกคล�กเลอก Range , value through Range , value through HIGHEST HIGHEST ใส�ตวเลข ใส�ตวเลข 10110110. Click 10. Click เลอก เลอก value value ด�านขวาบน ด�านขวาบน ก�าหนดในช�อง ก�าหนดในช�อง Value Value ด�วย ด�วย 22 แล�วคล�ก แล�วคล�ก AddAdd11. Click 11. Click ท�� ท�� ContinueContinue12. Click OK12. Click OK13. 13. จะได�ผลลพธ" จะได�ผลลพธ" Grp_totlab Grp_totlab เป.นตวแปรใหม�ท��สร�างข (นเป.นตวแปรใหม�ท��สร�างข (น ใน ใน Data ViewData View

การตรวจสอบการแจกแจงของการตรวจสอบการแจกแจงของข�อม�ลข�อม�ล

ในการเล�อกใช&ต�วสถ�ต�ทดสอบ จะต&องด(ล�กษณะของข&อม(ลว"าม การกระจายแบบปกต�หร�อไม" ซ $งจะด(เฉพาะข&อม(ลเช�งปร�มาณเท"าน�)น โดยใช&ค#าส�$ง Explore ใน SPSS

Example : อยากทราบว"าต�วแปร Age, HpL และ LAB_PROTEIN ข&อม(ลม การกระจายแบบปกต�หร�อไม"1. Click ท�� Analyze – Descriptive

Statistics – Explore

2 .ใส�ตวแปร Age, HpL และ LAB_PROTEIN ใน Dependent list:

3. Click Plots…

4. Click ในช�อง Normality plots with test

5. Click Continue - OK

Tests of Normality

.129 51 .034 .961 51 .088

.142 51 .012 .898 51 .000

.187 51 .000 .888 51 .000

Agehospital lenghtLAB_PROTEIN

Statistic df Sig. Statistic df Sig.Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk

Lilliefors Significance Correctiona.

การว�เคราะห"การว�เคราะห"ข�อม�ลข�อม�ล

สถ�ต�เช�งสถ�ต�เช�งพรรณนาพรรณนา

เป.นการค�านวณค�าสถ�ต�พ(นเป.นการค�านวณค�าสถ�ต�พ(น ฐานท�วไป เช�น ฐานท�วไป เช�น

- - ค�าเฉล��ย ค�าเฉล��ย (Mean) - (Mean) - ค�า ค�า MdnMdn- - ความแปรปรวน ความแปรปรวน (Variance)(Variance)

- - ค�าเบ��ยงเบนมาตรฐาน ค�าเบ��ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation)(Standard Deviation)

- - ค�าส�งส$ด ค�าส�งส$ด (Max(Maxiimumumm))

- - สมประส�ทธ�?ความเบ� สมประส�ทธ�?ความเบ� (Coefficient of Skewness) (Coefficient of Skewness)

- - สมประส�ทธ�?ความโด�ง สมประส�ทธ�?ความโด�ง (Coefficient of Kurtosis)(Coefficient of Kurtosis)

- - ความถ��ความถ��//จ�านวน จ�านวน (Frequency)(Frequency)- - ร�อยละ ร�อยละ ((PercentagePercentage))- - ค�าต��าส$ด ค�าต��าส$ด (Minimum)(Minimum)

จ�านวนและร�อยละ จ�านวนและร�อยละ ((ตารางตารางแบบทางเด�ยวแบบทางเด�ยว)) ปฏ�บต�การ ปฏ�บต�การ 33จากไฟล"ช�อ จากไฟล"ช�อ ““Test_spss.sav”Test_spss.sav” ท��บนท กไว�ท��บนท กไว�ให�หา ให�หา - - จ�านวนความถ��และร�อยละของจ�านวนความถ��และร�อยละของตวแปรเช�งกล$�มท(งหมดตวแปรเช�งกล$�มท(งหมด

1. Click 1. Click ท�� ท�� AnalyzeAnalyze2. Click 2. Click ท�� ท�� Descriptive Descriptive StatisticsStatistics3. Click 3. Click ท�� ท�� Frequencies...Frequencies...

5. Click OK5. Click OK

4. Click 4. Click ช�อตวแปรท��เป.นช�อตวแปรท��เป.นตวแปรเช�งกล$�มตวแปรเช�งกล$�มไว�ในช�องไว�ในช�องVariable BoxVariable Box

Statistics

62 62 62 62 62 62 62 620 0 0 0 0 0 0 0

ValidMissing

Nventilator Sex URI LRI GI Complecate

grp_prx_upgrd

grp_prx_leggrd

ventilator

43 69.4 69.4 69.419 30.6 30.6 100.062 100.0 100.0

äÁèãÊè·èÍãÊè·èÍTotal

ValidFrequencyPercentValid Percent

CumulativePercent

Sex

30 48.4 48.4 48.432 51.6 51.6 100.062 100.0 100.0

womenmenTotal


CumulativePercent

URI

45 72.6 72.6 72.617 27.4 27.4 100.062 100.0 100.0

01Total


CumulativePercent

LRI

59 95.2 95.2 95.23 4.8 4.8 100.0

62 100.0 100.0

01Total


CumulativePercent

GI

57 91.9 91.9 91.95 8.1 8.1 100.0

62 100.0 100.0

01Total


CumulativePercent

Complecate

49 79.0 79.0 79.013 21.0 21.0 100.062 100.0 100.0

01Total


CumulativePercent

grp_prx_upgrd

19 30.6 30.6 30.643 69.4 69.4 100.062 100.0 100.0

0-23-5Total


CumulativePercent

grp_prx_leggrd

24 38.7 38.7 38.738 61.3 61.3 100.062 100.0 100.0

0-23-5Total


CumulativePercent

ปฏ�บต�การ 4จากไฟล"ช�อ

“Test_spss.savTest_spss.sav” ท��บนท กไว� ให�หาจ�านวนและร�อยละของ

sex แยกตาม ventilator ของผ��

ป@วยท(งหมด

จ�านวนและร�อยละ จ�านวนและร�อยละ ((ตารางตารางแบบสองทางแบบสองทาง))

1. Click 1. Click ท�� ท�� AnalyzeAnalyze2. Click 2. Click ท�� ท�� Descriptive Descriptive StatisticsStatistics3. Click 3. Click ท�� ท�� Crosstabs...Crosstabs...4. Click 4. Click ช�อตวแปร ช�อตวแปร sex sex ไว�ไว�ใน ใน Row(s) BoxRow(s) Box


5. Click 5. Click ช�อตวแปร ช�อตวแปร ventilatorventilator ไว�ใน ไว�ใน Column(s) Column(s) BoxBox6. Click 6. Click ท�� ท�� Cells...Cells... เพ�อหาเพ�อหาค�าร�อยละท(งหมด ค�าร�อยละท(งหมด ท�� ท�� Percentage TotalPercentage Total

Case Processing Summary

62100.0% 0 .0% 62100.0%Sex * ventilatorN Percent N Percent N Percent

Valid Missing TotalCases

Sex * ventilator Crosstabulation

20 10 3032.3% 16.1% 48.4%

23 9 3237.1% 14.5% 51.6%

43 19 6269.4% 30.6% 100.0%

Count% of TotalCount% of TotalCount% of Total

women

men

Sex

Total

äÁèãÊè·èÍãÊè·èÍventilator

Total

ปฏ�บต�การ 5จากไฟล"ช�อ

“Test_spss.sav” ท��บนท กไว� ให�หาค�าเฉล��ย และค�าเบ��ยงเบน

มาตรฐานของข�อม�ลเช�งปร�มาณท(งหมด

การหาค�าเฉล��ย ค�าเบ��ยงเบนมาตรฐาน การหาค�าเฉล��ย ค�าเบ��ยงเบนมาตรฐาน ค�าต��าส$ด ค�าส�งส$ด ค�าต��าส$ด ค�าส�งส$ด ((ตารางแบบทางเด�ยวตารางแบบทางเด�ยว))

1. Click 1. Click ท�� ท�� AnalyzeAnalyze2. Click 2. Click ท�� ท�� Descriptive Descriptive StatisticsStatistics3. Click 3. Click ท�� ท�� Descriptives...Descriptives...4. Click 4. Click ช�อตวแปรเช�งปร�มาณช�อตวแปรเช�งปร�มาณ ไว�ใน ไว�ใน VVariable Boxariable Box


5. Click Options 5. Click Options เพ�อหาค�าเพ�อหาค�าสถ�ต�นอกเหนอจากท��สถ�ต�นอกเหนอจากท��โปรแกรมก�าหนดไว�โปรแกรมก�าหนดไว�

Descriptive Statistics

62 15 75 42.34 16.41162 2.00 100.0017.4194 16.3090559 3.00 293.0058.8475 53.7721359 3.00 393.0059.0169 61.1579351 10.50 366.00119.3824 87.7144050

Agehospital lenghtLAB_ASTLAB_ALTLAB_PROTEINValid N (listwise)

N MinimumMaximumMeanStd. Deviation

ปฏ�บต�การ 6จากไฟล"ช�อ “Test_spss.sav” ท��บนท กไว� ให�หาค�าเฉล��ย และค�าเบ��ยง

เบนมาตรฐานของอาย$ (age) ของผ��ป@วยแยกตามเพศ(sex)

ค�าเฉล��ย ค�าเบ��ยงเบนมาตรฐาน ค�าเฉล��ย ค�าเบ��ยงเบนมาตรฐาน ค�าต��าส$ด ค�าส�งส$ด ค�าต��าส$ด ค�าส�งส$ด ((ตารางแบบสองทางตารางแบบสองทาง) )

1. Click 1. Click ท�� ท�� AnalyzeAnalyze2. Click 2. Click ท�� ท�� Report , Case Report , Case Summaries…Summaries…3. Click 3. Click ช�อตวแปร ช�อตวแปร Age Age ใส�ใส�ใน ใน VariablesVariables4. Click 4. Click ช�อตวแปร ช�อตวแปร sex sex ไว�ใน ไว�ใน Grouping VariableGrouping Variable

6. Click Continue 6. Click Continue

5. Click statistics 5. Click statistics แล�วเลอก แล�วเลอก statistics statistics ท��ต�องการใส�ใน ท��ต�องการใส�ใน Cell Cell StatisticsStatistics ( (เลอก เลอก Mean, SD., Mean, SD., Min , Max)Min , Max)7. 7. ในช�อง ในช�อง display case display case ให�ให�เอาเคร�องหมาย เอาเคร�องหมาย ออก แล�ว ออก แล�ว click OKclick OK


62100.0% 0 .0% 62100.0%Age * SexN Percent N Percent N PercentIncluded Excluded Total

Cases

Case Summaries

Age

30 43.77 15 70 16.16732 41.00 15 75 16.78162 42.34 15 75 16.411

SexwomenmenTotal

N Mean MinimumMaximumStd. Deviation

การว�เคราะห"การว�เคราะห"ข�อม�ลข�อม�ล

สถ�ต�เช�งอน$มาน สถ�ต�เช�งอน$มาน กรณ�ข�อม�ลกระจายแบบกรณ�ข�อม�ลกระจายแบบ

ปกต�ปกต�

การทดสอบการทดสอบสมมต�ฐานสมมต�ฐาน

ของค�าเฉล��ยของค�าเฉล��ยประชากร ประชากร

Mean Group Mean GroupTestTest

- - ประชากรกล$�มเด�ยวประชากรกล$�มเด�ยว และ และประชากร ประชากร 2 2 กล$�มกล$�ม ใช�สถ�ต�ทดสอบ ใช�สถ�ต�ทดสอบ tt- - ประชากรมากกว�า ประชากรมากกว�า 2 2 กล$�มกล$�ม ใช�การว�เคราะห"ความใช�การว�เคราะห"ความแปรปรวน แปรปรวน ((Analysis of Analysis of VarianceVariance)) ใช�สถ�ต�ทดสอบ ใช�สถ�ต�ทดสอบ FF

การทดสอบสมมต�ฐาการทดสอบสมมต�ฐานของนของค�าเฉล��ยประชากรค�าเฉล��ยประชากร

ในการว�เคราะห"ข�อม�ลด�วยในการว�เคราะห"ข�อม�ลด�วยคอมพ�วเตอร" คอมพ�วเตอร" การพ�จารณายอมรบ การพ�จารณายอมรบ ((Accept) Accept) หรอปฏ�เสธ หรอปฏ�เสธ (Reject) (Reject) สมมต�ฐาน สมมต�ฐาน HH00 น(น จะไม�ต�องอาศยตารางสถ�ต�หาน(น จะไม�ต�องอาศยตารางสถ�ต�หาค�าว�กฤต�ค�าว�กฤต�

ข(นตอนในการทดสอบสมมต�ฐานข(นตอนในการทดสอบสมมต�ฐาน

แต�โปรแกรม แต�โปรแกรม SPSS SPSS จะน�าค�าจะน�าค�าสถ�ต�ท��ได�จากการค�านวณไปหาค�าความสถ�ต�ท��ได�จากการค�านวณไปหาค�าความน�าจะเป.น ท��เร�ยกว�า น�าจะเป.น ท��เร�ยกว�า

““P-value” P-value” หรอ หรอ““Sig.”Sig.”

การสร$ปผลการทดสอบด�วยค�า การสร$ปผลการทดสอบด�วยค�า P-value/Sig.P-value/Sig.ถ�า ถ�า P-value P-value ก4จะก4จะ

ปฏ�เสธสมมต�ฐาน ปฏ�เสธสมมต�ฐาน HH00

ถ�า ถ�า P-value P-value ก4ก4จะจะยอมรบสมมต�ฐาน ยอมรบสมมต�ฐาน HH00

การทดสอบค�าการทดสอบค�าเฉล��ยเฉล��ย

ประชากร ประชากร 2 2กล$�ม กล$�ม

Two Two Mean Mean Groups Test Groups Test

หมายเหต$ หมายเหต$ : : การทดสอบค�าเฉล��ยประชากร การทดสอบค�าเฉล��ยประชากร 11 กล$�ม จะไม�กล�าวในท��น�(กล$�ม จะไม�กล�าวในท��น�(

ปฏ�บต�การ ปฏ�บต�การ 77จากไฟล"ช�อ จากไฟล"ช�อ ““Test_spss.sav”Test_spss.sav”

ท��บนท กไว� ให�ทดสอบว�าคะแนนท��บนท กไว� ให�ทดสอบว�าคะแนนเฉล��ยของ เฉล��ยของ Age Age และ และ HPLHPL ของผ��ของผ��

ป@วยท��ใส�ท�อและไม�ใส�ท�อ ป@วยท��ใส�ท�อและไม�ใส�ท�อ (ventilator) (ventilator) แตกต�างกนหรอแตกต�างกนหรอ

ไม�ไม�

สมมต�ฐานในการสมมต�ฐานในการ ทดสอบ คอ ทดสอบ คอ

HH00 : : อาย$เฉล��ยของกล$�มใส�ท�อและกล$�มไม�ใส�ท�อเท�ากนอาย$เฉล��ยของกล$�มใส�ท�อและกล$�มไม�ใส�ท�อเท�ากน

HH11 : : อาย$เฉล��ยของกล$�มใส�ท�อและกล$�มไม�ใส�ท�อไม�อาย$เฉล��ยของกล$�มใส�ท�อและกล$�มไม�ใส�ท�อไม�เท�ากนเท�ากน

AgeAge

HpLHpL

HH00 : HpL : HpL เฉล��ยของกล$�มใส�ท�อและกล$�มไม�ใส�ท�อเท�ากนเฉล��ยของกล$�มใส�ท�อและกล$�มไม�ใส�ท�อเท�ากน

HH11 : HpL : HpL เฉล��ยของกล$�มใส�ท�อและกล$�มไม�ใส�ท�อเฉล��ยของกล$�มใส�ท�อและกล$�มไม�ใส�ท�อไม�เท�ากนไม�เท�ากน

1. Click 1. Click ท�� ท�� AnalyzeAnalyze2. Click 2. Click ท�� ท�� Compare Compare MeansMeans3. Click 3. Click ท�� ท�� Independent Independent Sample T-Test... Sample T-Test... 4. Click 4. Click ช�อตวแปร ช�อตวแปร Age, HpL Age, HpL ไว�ใน ไว�ใน Test Variable(s): Test Variable(s):6. Click 6. Click ท�� ท�� Define Define Groups...Groups...

5. Click 5. Click ช�อตวแปร ช�อตวแปร ventilator ventilator ไว�ในไว�ใน Grouping Variable: Grouping Variable:

9. Click OK9. Click OK8. Click 8. Click ContinueContinue

7. 7. ก�าหนดให� ก�าหนดให� Group 1: Group 1: เป.น เป.น 00 ( (ไม�ใส�ท�อไม�ใส�ท�อ))และ และ Group 2: Group 2: เป.น เป.น 11 ( (ใส�ท�อใส�ท�อ))

Group Statistics

43 41.47 16.782 2.55919 44.32 15.798 3.6244312.5116 10.742381.638201928.5263 21.080194.83613

ventilatoräÁèãÊè·èÍãÊè·èÍäÁèãÊè·èÍãÊè·èÍ

Age

hospital lenght

N MeanStd. DeviationStd. Error

Mean

Independent Samples Test

1.360 .248 -.627 60 .533 -2.851 4.543-11.939 6.237

-.643 36.534 .525 -2.851 4.437-11.844 6.143

2.666 .108 -3.973 60 .000-16.01469 4.03074-24.07736-7.95202

-3.136 22.242 .005-16.01469 5.10606-26.59731-5.43206

Equal variancesassumedEqual variancesnot assumedEqual variancesassumedEqual variancesnot assumed

Age

hospital lenght

F Sig.

Levene's Test forEquality of Variances

t df Sig. (2-tailed)Mean

DifferenceStd. ErrorDifferenceLower Upper

95% ConfidenceInterval of the

Difference

t-test for Equality of Means

11 22

การทดสอบค�าเฉล��ยการทดสอบค�าเฉล��ยประชากร ประชากร

มากกว�า มากกว�า 2 2 กล$�ม กล$�ม Mean Groups Mean Groups

TestTest

ปฏ�บต�การ ปฏ�บต�การ 88จากไฟล"ช�อ จากไฟล"ช�อ ““Test_spss.sav”Test_spss.sav” ท��บนท กไว� ให�ทดสอบว�าระยะเวลาท��บนท กไว� ให�ทดสอบว�าระยะเวลา

ในการอย��โรงพยาบาล ในการอย��โรงพยาบาล ((HpL) HpL) ของผ��ป@วยแต�ละช�วงอาย$ ของผ��ป@วยแต�ละช�วงอาย$

(Age_grp) (Age_grp) แตกต�างกนหรอไม�แตกต�างกนหรอไม�

ในท $น )ต&องท#าการแปลงข&อม(ล Age ให&เป8นช"วงก"อน(โดยก#าหนด 3 ช"วง ค�อ <=30, 31-50, >=51) โดยใช&ค#าส�$ง Transform : Recode into different variables…

1. Click 1. Click ท�� ท�� Transform : Transform : Recode into different Recode into different variables…variables…2. Click 2. Click ตวแปร ตวแปร Age Age ใส�ใน ใส�ใน Numeric Variable –Output Numeric Variable –Output VariableVariable3. 3. ใน ใน Output Variable Output Variable ให�ต(งช�อให�ต(งช�อตวแปรใหม�เป.น ตวแปรใหม�เป.น Age_grp Click Age_grp Click ChangeChange4. Click : Old and New 4. Click : Old and New Values…Values…5. 5. ด�านซ�าย ด�านซ�าย Old Value Old Value คล�กท�� คล�กท�� Range, LOWEST through value Range, LOWEST through value ให�ใส�ตวเลข ให�ใส�ตวเลข 3030 แล�วช�องขวา ใส�เลข แล�วช�องขวา ใส�เลข 1 1 Click AddClick Add6. 6. ด�านซ�าย ด�านซ�าย Old Value Old Value คล�กท�� คล�กท�� Range Range ให�ใส�ตวเลขช�องบนเป.น ให�ใส�ตวเลขช�องบนเป.น 31 31 และตวเลขและตวเลขช�องล�างเป.น ช�องล�างเป.น 5050 แล�วช�องขวา ใส�เลข แล�วช�องขวา ใส�เลข 2 2 Click AddClick Add

7. 7. ด�านซ�าย ด�านซ�าย Old Value Old Value คล�กท�� คล�กท�� Range , Value through Range , Value through Highest Highest ให�ใส�ตวเลข ให�ใส�ตวเลข 51 51 แล�วช�องแล�วช�องขวา ใส�เลข ขวา ใส�เลข 3 Click Add3 Click Add8. Click : Continue 8. Click : Continue และ และ OKOK

สมมต�ฐานในการสมมต�ฐานในการ ทดสอบ คอ ทดสอบ คอHH00 : : ระยะเวลาการอย��โรงพยาบาลเฉล��ยของแต�ละช�วงอาย$เท�ากนระยะเวลาการอย��โรงพยาบาลเฉล��ยของแต�ละช�วงอาย$เท�ากน

HH11 : : ระยะเวลาการอย��โรงพยาบาลเฉล��ยของแต�ละระยะเวลาการอย��โรงพยาบาลเฉล��ยของแต�ละช�วงอาย$ช�วงอาย$ไม�เท�ากนไม�เท�ากน

1. Click 1. Click ท�� ท�� AnalyzeAnalyze2. Click 2. Click ท�� ท�� Compare Compare MeansMeans3. Click 3. Click ท�� ท�� One-Way One-Way ANOVA...ANOVA...4. Click 4. Click ช�อตวแปร ช�อตวแปร HpL HpL ไว�ใน ไว�ใน Dependent List:Dependent List:6. Click 6. Click ท�� ท�� Options...Options... ใน ใน Statistics Statistics เลอก เลอก Descriptive Descriptive และ และ Homogeneity of Homogeneity of variancevariance

5. Click 5. Click ช�อตวแปร ช�อตวแปร Age_grp Age_grp ไว�ใน ไว�ใน Factor:Factor:

7. Click Continue , OK7. Click Continue , OK

Descriptives

hospital lenght

1818.8889 22.236405.24117 7.8310 29.9468 3.00 100.002116.6190 14.030243.06165 10.2326 23.0055 3.00 54.002317.0000 13.187462.74978 11.2973 22.7027 2.00 59.006217.4194 16.309052.07125 13.2776 21.5611 2.00 100.00

<=3031-50>=51Total

N MeanStd. DeviationStd. ErrorLower BoundUpper Bound

95% Confidence Interval forMean

MinimumMaximum

Test of Homogeneity of Variances

hospital lenght

.371 2 59 .691

LeveneStatistic df1 df2 Sig. ANOVA

hospital lenght

56.367 2 28.183 .103 .90216168.730 59 274.04616225.097 61

Between GroupsWithin GroupsTotal

Sum ofSquares df Mean Square F Sig.

ถ�าค�า sig >.05 ใช�สถ�ต� F ทดสอบต�อแต�ถ�าค�า sig <.05 ใช�สถ�ต� Welch ทดสอบ (ในท��น�(จะใช�สถ�ต� F ทดสอบ)

การทดสอบความการทดสอบความสมพนธ"ของข�อม�ลสมพนธ"ของข�อม�ลเช�งกล$�มหรอเช�งเช�งกล$�มหรอเช�ง

ค$ณภาพค$ณภาพ

ในการศ กษาความสมพนธ"ของตวแปร ในการศ กษาความสมพนธ"ของตวแปร 2 2 ตว โดยตวแปรท(งสองเป.นตวแปรตว โดยตวแปรท(งสองเป.นตวแปร

เช�งค$ณภาพ สถ�ต�ท��ใช�ทดสอบคอเพ�ยร"เช�งค$ณภาพ สถ�ต�ท��ใช�ทดสอบคอเพ�ยร"สนไคสแควร"สนไคสแควร" ( ) ( ) หรอ หรอ Fisher’s Exact TestFisher’s Exact Test

HH00 : : ตวแปรเช�งกล$�มท(ง ตวแปรเช�งกล$�มท(ง 2 2 ตวตวเป.นอ�สระกเป.นอ�สระกนน HH11

: : ตวแปรเช�งกล$�มท(ง ตวแปรเช�งกล$�มท(ง 2 2 ตวไม�ตวไม�เป.นอ�สระกน เป.นอ�สระกน

สมมต�ฐานในการทดสอบ คอ สมมต�ฐานในการทดสอบ คอ

2

-เง�อนไขของการใช�สถ�ต�ทดสอบเพ�ยร"สนไคสแควร" 1. ความถ��หรอค�า Eij >=5 กรณ�ท��ม�ค�า Eij < 5 ต�องไม�เก�น 20% ของจ�านวน cell ท(งหมด ถ�าเก�น 20% จะใช�สถ�ต�ทดสอบ Fisher’s Exact Test

2. กรณ�ท��ม�ตารางขนาด 2x2 จะต�องปรบค�าด�วย 0.5 ซ �งแสดงใน output คอค�าของ Continuity Correction หรอใช�สถ�ต�ทดสอบ Fisher’s Exact Test

การหาระด�บความส�มพ�นธ�หล�งจากทดสอบด&วย Pearson Chi-square Test

I : กรณ ต�วแปรท�)งค("เป8น nominal scaleII : กรณ ต�วแปร 1 ต�วเป8น nominal scale และอ ก 1 ต�วเป8น ordinal scale

สถ�ต�ท $ใช& ค�อ 1. Contingency Coefficient โดย 0 ≤ C ≤ 11. Crammer’s V(V) โดย 0 ≤ V

≤ 1

III. กรณ ต�วแปรท�)งสองเป8น ordinal scale

สถ�ต�ท $ใช& ค�อ 1 .แกมม"า(Gamma)โดย -

1≤Gamma≤+12. สถ�ต� Kendall’s tau โดย -1≤ K

≤+1 2.1 เม�$อ r ≠c ใช& Kendall’s

tau-c 2.2 เม�$อ r = c ใช& Kendall’s

tau-b 3. Spearman’s Rank

Correlation Coefficient โดย -1≤ r ≤ +1


ท��บนท กไว� ให�ทดสอบว�าการใส�ท��บนท กไว� ให�ทดสอบว�าการใส�ท�อท�อ((ventilator) ventilator) ของผ��ป@วยม�ของผ��ป@วยม�

ความสมพนธ"กบการเก�ดภาวะความสมพนธ"กบการเก�ดภาวะแทรกซ�อน แทรกซ�อน ((complication) complication)

หรอไม�หรอไม�

1. Click 1. Click ท�� ท�� AnalyzeAnalyze2. Click 2. Click ท�� ท�� Descriptive Descriptive StatisticsStatistics3. Click 3. Click ท�� ท�� Crosstabs...Crosstabs...4. Click 4. Click ช�อตวแปร ช�อตวแปร complicate complicate ไว�ใน ไว�ใน Row(s) BoxRow(s) Box

7. 7. ในช�อง ในช�อง Nominal Nominal ให� ให� Click Click ตรง ตรง Contingency Coeff.Contingency Coeff.

5. Click 5. Click ช�อตวแปรช�อตวแปร ventilatorventilator ไว�ไว�ใน ใน Column(s) BoxColumn(s) Box6. Click 6. Click ท�� ท�� Statistics...Statistics... Click Click ท�� ท�� Chi-SquareChi-Square8. Click 8. Click ContinueContinue10. Click 10. Click ContinueContinue11. 11. ในช�อง ในช�อง Exact Exact คล�กตรงท�� คล�กตรงท�� exact exact แล�วคล�ก แล�วคล�ก Continue , OKContinue , OK

9. Click 9. Click ท�� ท�� Cells.. Cells.. เพ�อหาค�าร�อยละท�� เพ�อหาค�าร�อยละท�� Percentages ColumnPercentages Column


62100.0% 0 .0% 62100.0%Complecate * ventilatorN Percent N Percent N Percent

Valid Missing TotalCases

Complecate * ventilator Crosstabulation

42 7 4997.7% 36.8% 79.0%

1 12 132.3% 63.2% 21.0%

43 19 62100.0%100.0%100.0%

Count% within ventilatorCount% within ventilatorCount% within ventilator

0

1

Complecate

Total

äÁèãÊè·èÍãÊè·èÍventilator

Total

Chi-Square Tests

29.427b 1 .000 .000 .00025.870 1 .00029.170 1 .000 .000 .000

.000 .000

28.952c

1 .000 .000 .000 .000

62

Pearson Chi-SquareContinuity Correctiona

Likelihood RatioFisher's Exact TestLinear-by-LinearAssociationN of Valid Cases

Value dfAsymp. Sig.

(2-sided)Exact Sig.(2-sided)

Exact Sig.(1-sided)

PointProbability

Computed only for a 2x2 tablea.

1 cells (25.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 3.98.b.

The standardized statistic is 5.381.c.

Symmetric Measures

.567 .000 .00062

Contingency CoefficientNominal by NominalN of Valid Cases

ValueApprox. Sig.Exact Sig.

Not assuming the null hypothesis.a.

Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.b.

การทดสอบความการทดสอบความสมพนธ"ของข�อม�ลสมพนธ"ของข�อม�ล

เช�งปร�มาณเช�งปร�มาณ

ต�วแปรท�)ง 2 ต�วเป8นต�วแปรเช�งปร�มาณ

กรณ ท $ท� )งต�วแปรอ�สระและต�วแปรตามเป8นต�วแปรเช�งปร�มาณท�)งค(" และต&องการหาความส�มพ�นธ�ของต�วแปรท�)ง 2 จะใช& Simple Linear Regression ในการว�เคราะห�ความส�มพ�นธ� และ Pearson correlation coefficients ในการว�ดระด�บและท�ศทางความส�มพ�นธ�

Simple Linear Regression

สมการ โดยท $ y เป8นต�วแปรตามซ $งเป8นต�วแปรเช�งปร�มาณ

x เป8นต�วแปรอ�สระซ $งเป8นต�วแปรเช�งปร�มาณa เป8นค"าคงท $b เป8นส�มประส�ทธ�;ความถดถอย

โดยการหาค"า a และ b หาได&จากส(ตรของเทคน�ค Ordinary Least Square

bxay ˆ

xbya

xx

yyxxb

i

ii

2)(

))((

ต�วอย"าง : ถ&าน�กว�จ�ยเช�$อว"าระด�บคลอเรสเตอรอลข )นก�บน#)าหน�กจะได&สมการสามารถแปลผลได&ด�งน ) (ต�วอย"าง)

- ถ&าค"า b = 0.1 kg หมายถ ง ถ&าน#)าหน�กเพ�$มข )น 1 kg จะท#าให&ระด�บคลอเรสเตอรอลเพ�$มข )นโดยเฉล $ย 0.1 mg/dl- ถ&าค"า b = -0.1 kg หมายถ ง ถ&าน#)าหน�กเพ�$มข )น 1 kg จะท#าให&ระด�บคลอเรสเตอรอลลดลงโดยเฉล $ย 0.1 mg/dl

weightbaesterollcho ˆ

ข�)นตอนการว�เคราะห�ความถดถอยเช�งเส&นอย"างง"าย

ข(นท�� 1 : plot graph เพ�$อด(ร(ปแบบความส�มพ�นธ�ระหว"างต�วแปรอ�สระ(x) และต�วแปรตาม(Y)

Ex. Nonlinear Regression graph

ข(นท�� 2 : การศ กษาความส�มพ�นธ�ระหว"าง x และ Y ในร(ปเช�งเส&น ด�งสมการส#าหร�บข&อม(ลประชากร

ข(นท�� 3 : ท#าการทดสอบความส�มพ�นธ�ระหว"างต�วแปร x และ Y โดยต�)งสมมต�ฐานเพ�$อการทดสอบH0 : = 0

H1 : ≠ 0

สถ�ต�ทดสอบ ค�อ F หร�อ t

bxay ˆ

exY

ส#าหร�บข&อม(ลต�วอย"าง

MSE

gMSF

Re

ข(นท�� 3 (ต�อ) -สถ�ต�ทดสอบ ซ $งได&จากตาราง ANOVA SOV df SS MS F

Regression

1 SSReg MSReg MSReg MSE

Error N-2 SSE MSE

Total N-1 SST

โดยท $

gSSSSTSSE

SSEgSSSST

YYgSS

YYSST

n

ii

n

ii

Re

Re

)ˆ(Re

)(

1

2

1

2

สร$ปผลการทดสอบจะ Rej.H0 ถ&า F > F1- ท $ df. = 1 , n-2 โดยท $ค"า F1- ได&

จากตาราง F หร�อด(ค"า Sig. < จากโปรแกรม

- สถ�ต�ทดสอบ

โดยท $

)(

0

bSE

bt

MSES

n

XX

SbSSE

;)(

)(2

2

สร$ปผลการทดสอบจะ Rej. H0 ถ&า | t | > t1-/2;n-2 หร�อค"า Sig(2-tailed) <

ข(นท�� 4 ศ กษาระด�บความส�มพ�นธ�ว"าต�วแปรท�)ง 2 ม ความส�มพ�นธ�ก�นมากหร�อน&อยเพ ยงใด ใช& ค"า R2

ข(นท�� 5 ตรวจสอบเง�$อนไขเก $ยวก�บค"าคลาดเคล�$อน (e) 1. e จะต&องม การแจกแจงแบบปกต� โดยท $2. ค"าแปรปรวนของ e ต&องคงท $ โดยการ plot graph ระหว"าง e ก�บ x หร�อ3. ei และ ej ต&องเป8นอ�สระก�น โดยการตรวจสอบจาก Durbin-watson (1.5<d< 2.5)

SST

gSSR

Re2 โดย 0 ≤ R2 ≤ 1

yye ˆy

Pearson Correlation Coefficient

เป8นค"าท $ใช&ว�ดความส�มพ�นธ�เช�งเส&นระหว"างต�วแปรเช�งปร�มาณ 2 ต�ว แต"ไม"ม การก#าหนดว"าต�วแปรใดเป8น x หร�อ y และเป8นค"าไม"ม หน"วย

n

i

n

iii

n

iii

YYXX

YYXXr

1 1

22

1

)()(

))(( โดย -1 < r < +1

การทดสอบความส�มพ�นธ� H0 : = 0

H1 : ≠ 0

สถ�ต�ทดสอบ

จะปฏ�เสธ H0 ถ&า | t | > t1-/2,n-2 หร�อ Sig.(2-tailed) < ท $ก#าหนด

21)(

02

nr

r

rSE

rt


ท��บนท กไว� ให�ทดสอบว�าผล ท��บนท กไว� ให�ทดสอบว�าผล Lab_AST Lab_AST และผล และผล Lab_ALT Lab_ALT ของผ��ป@วยม�ความสมพนธ"กนเช�งของผ��ป@วยม�ความสมพนธ"กนเช�ง

เส�นหรอไม�เส�นหรอไม�

สมมต�ฐานในการสมมต�ฐานในการ ทดสอบ คอ ทดสอบ คอHH00 : : ตวแปร ตวแปร x x และ และ y y ไม�ม�ความสมพนธ"กนเช�งเส�นไม�ม�ความสมพนธ"กนเช�งเส�น

HH11 : : ตวแปร ตวแปร x x และ และ y y ม�ความสมพนธ"กนม�ความสมพนธ"กนเช�งเส�นเช�งเส�น

1. Click ท�� Graphs : Interactive : Scatter plot… เพ�อด�ลกษณะกราฟ2. แกน X ใส�ตวแปร LAB_ALT แกน Y ใสตวแปร LAB_AST3. Click OK

4. Click Analyze : Regression : Linear 5. ใน Dependent ใส�ตวแปร LAB_AST ส�วน Independent(s) ใส�ตวแปร LAB_ALT 6. Click Statistics : ในส�วน Regression Coefficients ให� เพ��มในส�วน Confidence interval และ Descriptive ส�วน Residuals ให� Durbin watson แล�ว Click Continue7. Click Plots… ในช�อง Y : ใส� ZRESID ช�อง X : ใส� ZPRED8. Click Continue , OK


58.8475 53.77213 5959.0169 61.15793 59

LAB_ASTLAB_ALT

MeanStd. Deviation N

Correlations

1.000 .734.734 1.000

. .000.000 .

59 5959 59

LAB_ASTLAB_ALTLAB_ASTLAB_ALTLAB_ASTLAB_ALT

Pearson Correlation

Sig. (1-tailed)

N

LAB_ASTLAB_ALT

Variables Entered/Removedb

LAB_ALTa . EnterModel1

VariablesEntered

VariablesRemovedMethod

All requested variables entered.a.

Dependent Variable: LAB_ASTb.

Model Summaryb

.734a .538 .53036.84988 2.138Model1

R R SquareAdjustedR Square

Std. Error ofthe Estimate

Durbin-Watson

Predictors: (Constant), LAB_ALTa.


ANOVAb

90302.556 190302.556 66.501 .000a

77401.071 57 1357.914167703.6 58

RegressionResidualTotal

Model1


Predictors: (Constant), LAB_ALTa.


Coefficientsa

20.771 6.695 3.103 .003 7.365 34.176.645 .079 .734 8.155 .000 .487 .804

(Constant)LAB_ALT

Model1

B Std. Error

UnstandardizedCoefficients

Beta

StandardizedCoefficients

t Sig. Lower BoundUpper Bound95% Confidence Interval for B

Dependent Variable: LAB_ASTa.

Multiple Regression Analysis

เป8นการว�เคราะห�ความส�มพ�นธ�ของต�วแปรหลายต�ว ประกอบด&วยต�วแปรตาม(Y) 1 ต�ว ซ $งเป8นต�วแปรเช�งปร�มาณ และต�วแปรอ�สระ(X) ต�)งแต" 2 ต�วข )นไป ซ $งเป8นได&ท� )งต�วแปรเช�งปร�มาณ หร�อต�วแปรเช�งกล+"ม

สมการในร(ปเช�งเส&น โดย e = ความคลาดเคล�$อนอย"างส+"ม

0 = ส"วนต�วแกน Y 1 ,…, k = Partial regression

coefficient

eXXXY kk ...22110

เง�$อนไขของการว�เคราะห�ความถดถอยเช�งพห+1. e จะต&องม การแจกแจงแบบปกต�ด&วยค"าเฉล $ย

เป8นศ(นย�2 .ค"าแปรปรวนของค"าความคลาดเคล�$อนต&องคงท $3. ค"าคลาดเคล�$อนท $ i และ j ต&องเป8นอ�สระก�น หร�อ

Ei และ Ej ต&องเป8นอ�สระก�น i, j = 1,2,…,n ; i ≠ j

4. ต�วแปรอ�สระ X’s ต&องไม"ม ความส�มพ�นธ�ก�น

การตรวจสอบเง�$อนไขของการว�เคราะห�ความถดถอย1. e จะต&องม การแจกแจงแบบปกต�ด&วยค"าเฉล $ยเป8นศ(นย�

ตรวจสอบโดยใช& Box plot หร�อ สถ�ต� Kolmogorov-Smirnov

2. Variance (e)ต&องคงท $ ตรวจสอบโดยการ plot graph ระหว"าง ก�บ e

3. Ei และ Ej เป8นอ�สระก�น ใช&สถ�ต�ทดสอบ Durbin-Watson ซ $งม ค"าระหว"าง 1.5 < d < 2.5

4. Multicollinearity ใช&ค"า Tolerance หร�อ VIF ตรวจสอบ ถ&าค"า Tolerance เข&าส(" 1 หร�อค"า VIF < 10 แสดงว"า X ไม"ม ความส�มพ�นธ�ก�นเอง

Y

ข�)นตอนการว�เคราะห�ความถดถอยเช�งพห+

ข�)นท $ 1 การพ�จารณาว"าต�วแปรอ�สระต�วใดบ&างท $ม ความส�มพ�นธ�ก�บต�วแปรตาม ข�)นท $ 2 การสร&างสมการแสดงความส�มพ�นธ� ถ&าคาดว"าต�วแปรตามและต�วแปรอ�สระม ความส�มพ�นธ�ก�นในร(ปเช�งเส&น จะได&

kk

kk

XbXbXbaY

eXXXY

...ˆ

...

2211

22110 กรณ ใช&ประชากรกรณ ใช&ต�วอย"าง

ข(นท�� 3 การใช&การว�เคราะห�ความแปรปรวนแบบทางเด ยว ตรวจสอบความส�มพ�นธ�ระหว"าง Y ก�บ X1,…,Xk

การต�)งสมมต�ฐาน H0 : 1= 2=…=k = 0

H1 : ม i ≠ 0 อย"างน&อย 1 ค"า ; i =1,2,…,k

สถ�ต�ทดสอบ F = MSRegMSE

1-WAY ANOVA ส#าหร�บการว�เคราะห�การถดถอย

SOV DF SS MS F

Xi

; i=1,…,k

k SSReg MSReg MSRegMSRes

Residual

n-k-1 SSRes MSRes

Total n-1 SST

การสร$ปผลการทดสอบถ&า Acc. H0 ไม"ม X ต�วใดท $ม ความส�มพ�นธ�ก�บ Yถ&า Rej. H0 แสดงว"าม ต�วแปร X อย"างน&อย 1 ต�ว ท $ม ความส�มพ�นธ�ก�บต�วแปร Y ข(นท�� 4 การตรวจสอบความส�มพ�นธ�ระหว"าง Y ก�บ Xi คร�)งละ 1 ต�ว H0 : i = 0

H1 : i ≠ 0

สถ�ต�ทดสอบ )( i

i

bSE

obt

สร$ปผลการทดสอบถ&า Acc H0 แสดงว"าต�วแปรตามไม"ข )นก�บต�วแปรอ�สระ Xi

ถ&า Rej H0 แสดงว"าต�วแปรตามข )นก�บต�วแปรอ�สระ Xi

ถ&า k = 6 และผลการทดสอบพบว"าจากต�วแปรอ�สระ 6 ต�วม เพ ยง 3 ต�วท $ม ความส�มพ�นธ�ก�บ Y ค�อ X1,X4,X6 สมการจะเป8น

664411ˆ XbXbXbaY

ข(นท�� 5 ศ กษาระดบความสมพนธ"จากข�)นท $ 4 ท#าให&ทราบว"าม X ต�วใดบ&างท $ม ความส�มพ�นธ�ก�บ Y จากน�)นจะศ กษาระด�บความส�มพ�นธ� ในท $น )จะใช& R2 หร�อ adjusted R2 ในการหาระด�บความส�มพ�นธ�โดยท $

ข(นท�� 6 การตรวจสอบเง�$อนไขของการว�เคราะห�ความถดถอยเช�งพห+22

22

1

)1(1

10,Re

Rkn

nRAdjusted

RSST

gSSR

เทคน�คการเล�อกต�วแปรอ�สระเข&าสมการความถดถอย

ม 4 เทคน�คด�งน )1. Enter2. Forward Selection3. Backward Elimination4. Stepwise

Enter

เป8นการเล�อกต�วแปรอ�สระเข&าสมการ โดยด(ความส�มพ�นธ�ของต�วแปร x แต"ละต�ว ว"าม ความส�มพ�นธ�ก�บ Y หร�อไม" ใช&สถ�ต� F-Test และ t –test

Forward Selection

เป8นว�ธ การพ�จารณาว"าต�วแปรอ�สระใดบ&างท $ม ความส�มพ�นธ�ก�บต�วแปรตามโดยจะเล�อก X เข&าสมการคร�)งละ 1 ต�ว เล�อกหลายคร�)ง โดยเล�อก X ท $ม ความส�มพ�นธ�ก�บ Y มากท $ส+ดเข&าเป8นล#าด�บแรก และเล�อก X ท $เหล�อเข&าสมการต"อไปท $ม ความส�มพ�นธ�ก�บ Y ซ $งพ�จารณาจากค"า partial F ถ&าไม"ม X ต�วใดท $ม ความส�มพ�นธ�ก�บ Y อ กจะหย+ดน#าต�วแปร X เข&าสมการ

สมมต�ฐาน H0 : i = 0

H1 : i ≠ 0

kiXbaY ii ,...,2,1;ˆ

Backward Elimination

เป8นว�ธ ตรงก�นข&ามก�บ Forward ค�อ จะต�ดต�วแปร X ท $ไม"ม ความส�มพ�นธ�ก�บ Y ออกจากสมการถดถอยคร�)งละ 1 ต�ว ข�)นท $ 1 น#าต�วแปรอ�สระท�)ง k ต�ว เข&าสมการ และทดสอบสมมต�ฐานว"าม X ต�วใดบ&างท $ไม"ม ความส�มพ�นธ�ก�บ Y และจะต�ด X ท $ไม"ม ความส�มพ�นธ�ก�บ Y ออก 1 ต�ว จะเหล�อ X ในสมการ k-1ข�)นท $ 2 ตรวจสอบว"าควรต�ดต�วแปร X ออกอ กหร�อไม" ถ&าไม"ม ก?จะหย+ดต�ดต�วแปร X ออก

Stepwise

เป8นว�ธ การเล�อกต�วแปรอ�สระเข&าสมการ โดยใช&หล�กการของท�)งว�ธ Forward และ backward โดยม ข�)นตอนค�อข�)นท $ 1 ใช&หล�กของ forward โดยเล�อกต�วแปร X ท $ม ความส�มพ�นธ�ก�บ Y มากท $ส+ดและทดสอบว"าม ความส�มพ�นธ�จร�ง(Acc. H1) ข�)นท $ 2 ใช&หล�กของ Forward โดยเล�อก X ต�วท $ 2 เข&าสมการซ $งพ�จารณาจากต�วแปรท $เหล�อท�)งหมดว"าต�วใดม ความส�มพ�นธ�ก�บ Y มากท $ส+ด และทดสอบว"าม ความส�มพ�นธ�ก�บYจร�งหร�อไม" หากจร�งน#าเข&าสมการ ข�)นท $ 3 ท#าซ#)าข� )นท $ 2 ค�อเล�อกต�วแปรอ�สระจากท $เหล�อเข&าสมการในขณะเด ยวก�นก?จะใช&หล�กการของว�ธ Backward ในการตรวจสอบว"าควรต�ด X ต�วใดท $อย("ในสมการออกบ&าง ถ&า X ม ความส�มพ�นธ�ก�นจะพ�จารณาต�ดต�วใดต�วหน $งออก ท#าเช"นน )ไปเร�$อยๆ จนกระท�$งไม"สามารถค�ดต�วแปรเข&าและต�ดต�วแปรออกจากสมการได&อ ก ก?จะหย+ด จะได&สมการท $เหมาะสม

ปฏ�บต�การ ปฏ�บต�การ 1010จากไฟล"ช�อ จากไฟล"ช�อ ““Test_spss.sav”Test_spss.sav” ท��บนท กไว� ท��บนท กไว�

ถ&าคาดว"า HpL (Y) ข )นก�บป7จจ�ยต"างๆ ด�งน ) Age, Sex, ventilator, LAB_AST, complicate, GI

ต�วแปรเช�งปร�มาณม 2 ต�ว ค�อ Age , LAB_AST ต�วแปรเช�งกล+"มม 4 ต�ว ค�อ Sex, Ventilator, Complicate, GIสมการจะเป.น

HpL = 0 + 1Age + 2Sex + 3Ventilator +4LAB_AST+ 5Complicate + 6GI + eการประมาณ

HpL = a + b1Age + b2Sex+ b3Ventilator + b4LAB_AST+ b5Complicate + b6GI

เน�$องจากต�วแปรเพศ และการม โรคประจ#าต�ว เป8นต�วแปรเช�งกล+"ม ต&องท#าให&อย("ในร(ปต�วแปรเท ยม(Dummy variable) ก"อนแล&วจ งน#าไปว�เคราะห�ต"อไป

เช"น เพศ = 1 ชาย

0 หญ�งcomplicate = 1 yes

0 No

1. Click ท�� Graphs : Interactive : Scatter plot… เพ�อด�ลกษณะกราฟ2. Click Analyze : Regression : Linear 3. ใน Dependent ใส�ตวแปร HpL ส�วน Independent(s) ใส�ตวแปร Age, Sex, ventilator, LAB_AST, complicate, GI

4. Click Statistics : ในส�วน Regression Coefficients ให� เพ��มในส�วน Confidence interval , Descriptive และ Collinearity diagnostics ส�วน Residuals ให� Durbin watson แล�ว Click Continue5. Click Plots… ในช�อง Y : ใส� ZRESID ช�อง X : ใส� ZPRED6. Click Continue , OK


16.3729 12.52019 59.31 .464 59.53 .504 59

42.29 16.197 5958.8475 53.77213 59

.07 .254 59

.20 .406 59

hospital lenghtventilatorSexAgeLAB_ASTGIComplicate

MeanStd. Deviation N

Correlations

1.000 .437 .056 .151 -.022 -.062 .290.437 1.000 -.034 .151 .171 -.032 .671.056 -.034 1.000 -.122 .014 .121 .059.151 .151 -.122 1.000 .089 .176 .096

-.022 .171 .014 .089 1.000 .048 .172-.062 -.032 .121 .176 .048 1.000 .031.290 .671 .059 .096 .172 .031 1.000

. .000 .337 .127 .435 .319 .013.000 . .400 .127 .098 .404 .000.337 .400 . .178 .459 .180 .330.127 .127 .178 . .250 .092 .235.435 .098 .459 .250 . .360 .096.319 .404 .180 .092 .360 . .407.013 .000 .330 .235 .096 .407 .

59 59 59 59 59 59 5959 59 59 59 59 59 5959 59 59 59 59 59 5959 59 59 59 59 59 5959 59 59 59 59 59 5959 59 59 59 59 59 5959 59 59 59 59 59 59

hospital lenghtventilatorSexAgeLAB_ASTGIComplicatehospital lenghtventilatorSexAgeLAB_ASTGIComplicatehospital lenghtventilatorSexAgeLAB_ASTGIComplicate

Pearson Correlation

Sig. (1-tailed)

N

hospitallenghtventilator Sex Age LAB_AST GI Complicate

Model Summaryb

.471a .221 .13211.66728 1.758Model1

R R SquareAdjustedR Square


Durbin-Watson

Predictors: (Constant), Complicate, GI, Sex, LAB_AST, Age, ventilatora.

Dependent Variable: hospital lenghtb.

ANOVAb

2013.273 6 335.545 2.465 .036a

7078.524 52 136.1259091.797 58


Model1


Predictors: (Constant), Complicate, GI, Sex, LAB_AST, Age, ventilatora.


Coefficientsa

9.323 4.983 1.871 .067 -.676 19.32111.801 4.525 .438 2.608 .012 2.722 20.881 .532 1.8812.384 3.114 .096 .766 .447 -3.865 8.633 .954 1.048.092 .099 .119 .934 .354 -.106 .290 .922 1.085

-.024 .029 -.105 -.841 .404 -.083 .034 .959 1.043-3.745 6.229 -.076 -.601 .550 -16.245 8.756 .941 1.063-.008 5.145 .000 -.002 .999 -10.331 10.315 .538 1.859

(Constant)ventilatorSexAgeLAB_ASTGIComplicate

Model1

B Std. Error


Beta



Tolerance VIFCollinearity Statistics

Dependent Variable: hospital lenghta.

เน�องจากในสมการค�า constant ไม� sig. จ งต�องว�เคราะห"ใหม�โดยการตดค�า constant ออกโดย click option แล�ว คล�กเคร�องหมาย ออกจาก Include constant in equation หล�งจากต�ดค"า constant ออกแล&วจะได&ผลล�พธ�

ด�งน ) Descriptive Statisticsb

16.372920.54676 59.31 .552 59.53 .725 59

42.29 45.235 5958.847579.40691 59

.07 .260 59

.20 .451 59

hospital lenghtventilatorSexAgeLAB_ASTGIComplicate

Meana

Root MeanSquare N

The observed mean is printeda.

Coefficients have been calculated through the origin.b.

Correlationsa

1.000 .660 .601 .777 .582 .171 .516.660 1.000 .381 .561 .505 .118 .748.601 .381 1.000 .648 .544 .269 .363.777 .561 .648 1.000 .714 .304 .452.582 .505 .544 .714 1.000 .224 .437.171 .118 .269 .304 .224 1.000 .144.516 .748 .363 .452 .437 .144 1.000

. .000 .000 .000 .000 .098 .000.000 . .001 .000 .000 .187 .000.000 .001 . .000 .000 .020 .002.000 .000 .000 . .000 .010 .000.000 .000 .000 .000 . .044 .000.098 .187 .020 .010 .044 . .138.000 .000 .002 .000 .000 .138 .

59 59 59 59 59 59 5959 59 59 59 59 59 5959 59 59 59 59 59 5959 59 59 59 59 59 5959 59 59 59 59 59 5959 59 59 59 59 59 5959 59 59 59 59 59 59

hospital lenghtventilatorSexAgeLAB_ASTGIComplicatehospital lenghtventilatorSexAgeLAB_ASTGIComplicatehospital lenghtventilatorSexAgeLAB_ASTGIComplicate

Std. Cross-product

Sig. (1-tailed)

N

hospitallenghtventilator Sex Age LAB_AST GI Complicate

Coefficients have been calculated through the origin.a.

Variables Entered/Removedb,c

Complicate, GI, Sex,LAB_AST,ventilator,Age

a

. Enter

Model1

VariablesEntered




Linear Regression through the Originc.

Model Summaryc,d

.835b .697 .66211.93933 1.632Model1

R R SquareaAdjustedR Square


Durbin-Watson

For regression through the origin (the no-intercept model), R Squaremeasures the proportion of the variability in the dependent variableabout the origin explained by regression. This CANNOT be comparedto R Square for models which include an intercept.

a.

Predictors: Complicate, GI, Sex, LAB_AST, ventilator, Ageb.

Dependent Variable: hospital lenghtc.

Linear Regression through the Origind.

ANOVAc,d

17352.974 6 2892.162 20.289 .000a

7555.026 53 142.54824908.000b 59


Model1


Predictors: Complicate, GI, Sex, LAB_AST, ventilator, Agea.

This total sum of squares is not corrected for the constant because the constant iszero for regression through the origin.

b.



Coefficientsa,b

12.207 4.625 .328 2.640 .011 2.931 21.483 .370 2.7014.897 2.875 .173 1.703 .094 -.871 10.664 .556 1.798.243 .058 .534 4.165 .000 .126 .359 .348 2.872

-.011 .029 -.042 -.376 .708 -.069 .047 .461 2.168-5.210 6.324 -.066 -.824 .414 -17.894 7.475 .891 1.122-.272 5.262 -.006 -.052 .959 -10.827 10.283 .429 2.331

ventilatorSexAgeLAB_ASTGIComplicate

Model1

B Std. Error


Beta





Linear Regression through the Originb.

เน�องจากค�า adjusted R2 ท��ได�จากสมการน(นมาจากตวแปรท(งหมด 6 ตว แต�ม�เพ�ยงตวแปร 2 ตว(ventilator, age) เท�าน(นท�� sig. จ งต�องว�เคราะห"ใหม�โดยใส� independent เพ�ยง 2 ตว คอ ventilator และ age เท�าน(น จ งจะได�สมการท��ม� R2 ท��แท�จร�ง

ว�เคราะห"ใหม� ได�สมการดงน�(

Descriptive Statisticsb

17.419423.77244 62.31 .554 62

42.34 45.360 62

hospital lenghtventilatorAge

Meana

Root MeanSquare N

The observed mean is printeda.

Coefficients have been calculated through the origin.b.

Correlationsa

1.000 .664 .672.664 1.000 .541.672 .541 1.000

. .000 .000.000 . .000.000 .000 .

62 62 6262 62 6262 62 62

hospital lenghtventilatorAgehospital lenghtventilatorAgehospital lenghtventilatorAge

Std. Cross-product

Sig. (1-tailed)

N

hospitallenghtventilator Age

Coefficients have been calculated through the origin.a.

Variables Entered/Removedb,c

Age,ventilator

a . Enter

Model1

VariablesEntered




Linear Regression through the Originc.

Model Summaryc,d

.761b .579 .56515.67313 1.520Model1

R R SquareaAdjustedR Square


Durbin-Watson

For regression through the origin (the no-intercept model), R Squaremeasures the proportion of the variability in the dependent variableabout the origin explained by regression. This CANNOT be comparedto R Square for models which include an intercept.

a.

Predictors: Age, ventilatorb.



ANOVAc,d

20299.171 210149.586 41.318 .000a

14738.829 60 245.64735038.000b 62


Model1


Predictors: Age, ventilatora.

This total sum of squares is not corrected for the constant because the constant iszero for regression through the origin.

b.



Coefficientsa,b

18.266 4.275 .425 4.273 .000 9.715 26.817 .707 1.413.232 .052 .442 4.438 .000 .127 .336 .707 1.413

ventilatorAge

Model1

B Std. Error


Beta





Linear Regression through the Originb.

Documents

SPSS for Windows