- 22 -

การใชคําสั่ง Crosstabs ในโปรแกรม SPSS การเรียกใชคําสั่ง ในหนาตาง Data Editor หนาตาง Crosstabs...

การเลือกตัวแปร คลิกเลือกตัวแปรอิสระเขาไปในชอง Row(s): คลิกเลือกตัวแปรตามเขาไปในชอง Column(s): การแสดงรอยละของขอมูล คลิกที่ปุม จะแสดงหนาตาง Crosstabs: Cell Display

Counts เปนการเลือกวาจะใหแสดงคาอะไรบาง โดยที่ Observed คือ ใหแสดงคาความถี่ที่เกบ็รวบรวมมาได Expected คือ ใหแสดงคาความถี่ทีค่าดวาจะเกิดขึ้นในแตละชอง

Analyze > Descriptive Statistics > Crosstabs….

- 23 -

Percentages เปนการเลือกวาจะใหแสดงรอยละเทียบกบัอะไรบาง Row คือ แสดงรอยละตามแนวแถว Column คือ แสดงรอยละตามแนวคอลัมน Total คือ แสดงรอยละทั้งตามแนวแถวและคอลัมน Residuals Unstandardize คือ คาความคลาดเคลื่อน Observed - Expected Standardize คือ คาคลาดเคลื่อนมาตรฐาน Adj.Standardize คือ คาคลาดเคลื่อนมาตรฐานที่ปรับแลว การกําหนดใหคํานวณคาสถิติเพิ่มเติม

คลิกที่ปุม จะแสดงหนาตาง Crosstabs: Statistics

Chi – Square : ใชทดสอบความเปนอิสระของตัวแปร 2 ตัว โดยคํานวณออกมาให 3 คา ดังน้ี Pearson Chi-Square สวนใหญใชทดสอบความสัมพันธระหวางตัวแปรเชิงกลุมสองตัว และใชกับ

ตารางแจกแจงความถี่สองทาง Linear – by – Linear Association สามารถใชทดสอบความสัมพันธระหวางตวัแปรเชิงกลุม และ ใชไดกับตารางการแจกแจงตั้งแตสองทางขึน้ไป * เมื่อกลุมตัวอยางมีขนาดใหญ การใช Pearson Chi-Square และ Linear – by – Linear Association จะใหผลสรุปของการทดสอบไมแตกตางกัน Likelihood Ratio Chi-Square จะใชโดยมีเง่ือนไขดังน้ี ตัวแปรทั้งสองเปนตัวแปรเชิงปริมาณ H0 : ตัวแปรทั้งสองตัวเปนอิสระกัน H1 : ตัวแปรทั้งสองตัวมีความสัมพันธกนัในรูปเชิงเสน

- 24 -

Nominal : หมายถึงตัวแปรที่จะนํามาทดสอบความสัมพันธเปนขอมูลสเกล นามบัญญัติ ทั้งสองตัว หรือ ตัวแปรหนึ่งเปน Nominal อีกตวัแปรหนึ่งเปน Ordinal มีตัวสถติิทดสอบดังน้ี Contingency Coefficient : C ใชวัดความสัมพันธของตวัแปรนามบัญญัติสองตวั และสามารถวัด ระดับความสัมพันธไดแตไมสามารถระบุทศิทางได โดยที่ ถา C = 0 แสดงวาตวัแปรสองตัวเปนอิสระกัน หรือไมมีความสัมพันธกัน ถา C เขาใกล 1 แสดงวา ตวัแปรสองตัวมีความสัมพันธกันมาก คา C จะมากหรือนอย ขึ้นอยูกับขนาดของตาราง Lambda ใชวัดความสัมพันธของตัวแปรนามบัญญัติสองตัว โดยแบงคาดังน้ี Asymmetric Lambda ใชวัดเปอรเซ็นตความถูกตองของการพยากรณตัวแปรตามจาก ตัวแปรอิสระ โดยที่ 0 < Lambda < 1

ถา Lambda = 0 แสดงวา การพยากรณคาตัวแปรตามดวยตวัแปรอิสระ ไมใหความถูกตอง ถา Lambda => 1 แสดงวา การพยากรณคาตัวแปรตามดวยตัวแปรอิสระ มีความถูกตองสูง

Symmetric Lambda ไมมีการกําหนดวาตวัแปรใดเปนตวัแปรตาม หรือตัวแปรอิสระ ใชวัดความสัมพันธโดยภาพรวมเทานั้น Phi and Crammer’s V Phi : φ ใชวัดความสัมพันธของตัวแปรนามบัญญัติสองตัว และใชกบัตาราง 2 × 2 โดยที่ φ > 0 แตไมมีคาสูงสุด ความหมายเหมือนกันคา C

Crammer’s V ใชวัดความสมัพันธของตัวแปรนามบัญญัติสองตวั และสามารถใชกับ ตารางที่มีขนาดใหญกวา สองคูณสองได

โดยที่ 0 < V < 1 ความหมายเหมือนกันคา C Uncertainty Coefficient ใชวดัความสัมพันธของตวัแปรนามบัญญัติสองตัว และมีคาระหวาง

0 – 1 ถาคาที่ไดเขาใกลหน่ึง แสดงวาตัวแปรทั้งสองตัวมีความสัมพันธกนัมาก Nominal by Interval : ใชเม่ือตัวแปรทีต่องการทดสอบความสัมพันธตัวหน่ึงเปนตวัแปรเชิงกลุม อีกตัวแปรหนึ่งเปนตวัแปรเชงิปริมาณ ตองใชตวัสถติิทดสอบ Eta Ordinal Data : เมื่อตัวแปรทั้งสองเปน Ordinal จะตองใชสถิตติอไปน้ีในการทดสอบ Gamma มีคาระหวาง -1 ถึง 1 ระบุความสมัพันธของตัวแปรไดทั้งขนาด และทิศทาง Sommers’d ใชวัดความสัมพันธระหวางตัวแปรเรียงอันดับสองตัว ที่มีคาที่เปนไปไดไมเทากัน เชน ตารางขนาด 3 * 5นิยมใหตัวแปรดาน Column เปนตัวแปรตาม และตัวแปรดาน Row เปนตัว แปรอิสระ Kendall’s tau-b ใชกบัตวัแปรสองตัวที่มีคาที่เปนไปไดเทากัน มีคาตั้งแต -1 ถึง 1 ระบุ ความสัมพันธไดทั้งขนาด ทิศทาง Kendall’s tau-c ใชกับตัวแปรสองตัวที่มีคาที่เปนไปไดไมเทากัน มีคาตั้งแต -1 ถึง 1 ระบุ ความสัมพันธไดทั้งขนาด ทิศทาง

- 25 -

Correlation (สหสัมพันธ) : ทดสอบความสัมพันธของตัวแปรสองตัวทีส่ามารถระบุทศิทางความสัมพันธได Pearson correlation coefficient (r) คือ สัมประสิทธิ์สหสัมพันธของ Pearson ใชคาน้ีเม่ือตัวแปรทั้งสองตัว เปนตวัแปรเชิงปริมาณ เชน อายุ นํ้าหนัก สวนสูง Spearman Correlation คือ สัมประสิทธิส์หสัมพันธของ Spearman ใชคาน้ีเม่ือตัวแปรทั้งสองตัวอยูใน Scale Ordinal เชน ระดับการศึกษา ระดับความพึงพอใจ Kappa : ใชกับตารางที่มีจํานวนแถวเทากับจํานวนคอลัมน โดยคาสถิติ Kappa ที่ไดเปนคาที่ใชวัดความ สอดคลอง ถา K > 0.75 ตัวแปรสองตวัมีความสอดคลองกันดีมาก 0.4 ≤ K ≤ 0.75 ตัวแปรสองตวัมีความสอดคลองกันปานกลาง K < 0.4 ตัวแปรสองตวัมีความสอดคลองกันนอย Risk : ใชกับตาราง 2 × 2 เพ่ือคํานวณคาประมาณของความเสี่ยงสัมพัทธ McNemar : ใชทดสองความเปนอิสระกันของตัวแปรเชิงกลุมสองตวั เม่ือตัวแปรทั้งสองตัวมีคาไดเพียงสองคา หรือตัวแปรทัง้สองตัวมีความสัมพันธกัน Cochran’s and Mantel-Haenzel statistics : Relative risk ใชวัดความสมัพันธของตัวแปรเชิงกลุม 2 ตัว โดยควบคุมตวัแปรอ่ืนๆ มีความสมัพันธกับตวัแปรทั้งสองตัว ซ่ึงจะทําใหผลการทดสอบมีความถูกตองมากขึ้น เม่ือเลือกสวนนี้แลว จะตองระบุคา Common Odds Ratio ที่ตองการทดสอบในชอง Test Common odds ratio equal โดยสวนมากจะกําหนดคาเปน 1 โดยที่ H0 : ตัวแปรเชิงกลุมสองตวัเปนอิสระกัน H1 : ตัวแปรเชิงกลุมสองตวัมีความสัมพันธกัน