|
|
|
ordinal data
หาความสัมพันธ์ของข้อมูลประเภทอันดับ (Ordinal Data)
ก่อนทำการวิเคราะห์และแปลความหมาย
ข้อมูลเชิงอันดับส่วนใหญ่เวลานำมาวิเคราะห์และอ่านค่าจะทำเป็นตาราง 2 ทาง (Crosstabulation) วิธีนี้เหมาะที่จะใช้ในการพิจารณาค่าของตัวแปรต่างๆ ที่ต้องการทำการวิเคราะห์ต่อไปในอนาคตว่า ตัวแปรใดมีความสำคัญและน่าสนใจในการนำมาวิเคราะห์ เช่น อันดับความสุข กับ การจ้างงาน หาก อันดับความสุข แบ่งได้เป็น สุขมาก เฉยๆ ไม่สุข การจ้างงาน แบ่งเป็น ลูกจ้างประจำ ลูกจ้างชั่วคราว ลูกจ้างรายวัน หากค่าที่ได้ออกมาเป็นคนส่วนใหญ่ที่เป็นลูกจ้างประจำจะตอบว่า มีระดับความสุขอยู่ที่สุขมาก เป็นต้น
ทั้งนี้ ก่อนที่จะอ่านผลนี้ ควรที่จะดูความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรก่อนว่าสามารถทำนายได้หรือไม่ว่า ถ้าคนที่มีสถานภาพการจ้างงานประจำแล้วเค้าจะมีความสุขมาก หากความสัมพันธ์ต่ำ ก็ไม่ควรนำเสนอตาราง 2 ทางนี้ในการเขียนค่า เพราะอาจทำให้สังคมเข้าใจคลาดเคลื่อนได้
วิธีการหาค่าความสัมพันธ์ มี 2 วิธี คือ 1) คำนวณเอง 2) ใช้โปรแกรมทางสถิติ เช่น SPSS คำนวณค่าให้
ในที่นี้จะไม่ขอกล่าวถึงวิธีคำนวณเอง หากต้องการศึกษาเพิ่มเติม สามารถอ่านเพิ่มเติมได้ที่ George Argyrous.Statistics for Social & Health Research with a Guide to SPSS ใน บทที่ 9 เรื่อง Numerical Description of Ordinal Data
คำสั่งที่ใช้ในการคำนวณหาค่าความสัมพันธ์สำหรับข้อมูลเชิงอันดับ มี 4 คำสั่ง ได้แก่
1. Gamma
2. Somers d
3. Kendals tau-b
4. Kendals tau-c
1. Gamma
เป็นการหาค่าความสัมพันธ์ของตัวแปร 2 ตัว ประเภท Symmetric ที่ไม่จำเป็นต้องระบุว่าตัวแปรใดคือตัวแปรตามหรือตัวแปรอิสระ ดังนั้น จึงยังคงเป็นข้อด้อยของการใช้คำสั่งนี้ ค่าที่ได้จากคำสั่งนี้ มีค่าอยู่ระหว่าง -1 ถึง 1
-1 คือ ตัวแปร 2 ตัวนี้ มีความสัมพันธ์เชิงลบ เช่น คนที่มีความสุขมาก อาจเป็นคนที่มีสถานภาพรายวันก็ได้
+1 คือ ความสัมพันธ์เชิงบวก เช่น คนที่มีความสุขมาก ก็ มีสถานภาพการจ้างงานประจำ และ 0 คือ ไม่มีความสัมพันธ์กัน
Gamma ค่อนข้างถูกใช้งานบ่อย เนื่องจากวิธีการคำนวณที่ง่าย แต่ข้อจำกัดของการเลือกใช้คำสั่งนี้ คือ เป็นการวัดค่าความสัมพันธ์แบบ Symmetric และค่าที่ได้เป็นแค่การบอกทิศทางความสัมพันธ์เท่านั้น
2. Somersd
วัดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรแบบ asymmetric และต้องทรบว่าตัวแปรใดคือตัวแปรตามและตัวแปรอิสระ ดังนั้นเมื่อตัวแปรตามเปลี่ยนเป็นตัวแปรอิสระ ค่า Somersd ก็จะมีค่าเปลี่ยนไป ไม่เหมือนกับ Gamma ที่ไม่ว่าค่าใดจะเป็นตัวแปรตามหรือตัวแปรอิสระ ก็ได้ค่าคำนวณเดิมไม่เปลี่ยนแปลง คำสั่งนี้มีการนำค่า tied cases มาคำนวณเพิ่มด้วย โดยใช้ Cased tied on the dependent variable (Ty) คือ จำนวนตัวแปรตามระดับเดียวกันที่มีตัวแปรอิสระแต่ละระดับ เช่น จำนวนตัวอย่างที่มีระดับความสุขเดียวกัน แต่มีสถานภาพการจ้างงานต่างกัน เป็นต้น
3. Kendalls tau-b
เป็นการหาค่าความสัมพันธ์ของตัวแปร ประเภท Symmetric แต่ต้องทราบตัวแปรตามและตัวแปรอิสระ นอกจากนี้มีการนำค่า Ty และ Tx มาใช้ในการคำนวณหาค่าด้วย ค่า Tx คือ จำนวนตัวอย่างที่มีระดับของตัวแปรอิสระเดียวกัน แต่มีค่าตัวแปรตามในระดับต่างกัน โดยปกติตารางแสดงจะมี คอลัมภ์เดียวและถูกแบ่งเป็น 2 กลุ่ม และแบ่งเป็นหลายๆ แถว
4. Kendalls tau-c
เป็นการหาค่าความสัมพันธ์ของตัวแปร ประเภท Symmetric แต่จำนวนแถวและจำนวนคอลัมภ์ของแต่ละตัวแปร
| Create Date : 03 มิถุนายน 2551 | | |
| Last Update : 3 มิถุนายน 2551 16:38:07 น. |
| Counter : 1473 Pageviews. |
| |
|
 |
|
|
|
|
|
|
ฝากข้อความหลังไมค์
Rss Feed
ผู้ติดตามบล็อก : 1 คน [