top of page
ค้นหา
รูปภาพนักเขียนData Investigator Team

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบไคสแควร์ (Chi-Square) คืออะไรและควรใช้เมื่อใด

อัปเดตเมื่อ 13 มิ.ย.


การวิเคราะห์ข้อมูลแบบไคสแควร์
การวิเคราะห์ข้อมูลแบบไคสแควร์

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบไคสแควร์ (Chi-Square) คืออะไร


การวิเคราะห์ข้อมูลแบบไคสแควร์นั้น เป็นเครื่องมือการวิเคราะห์ข้อมูลที่เหมาะสำหรับการหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร 2 ตัวที่มีข้อมูลเป็นแบบตัวเลือก ในบทความนี้เราจะมาทำความรู้จักกับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบไคสแควร์และ ตัวอย่างของสมมติฐานการวิจัยที่สามารถใช้การวิเคราะห์ข้อมูลแบบไคสแควร์ โดยไคสแควร์จะถูกแทนด้วย χ² ซึ่ง สามารถนำมาหาว่าตัวแปรทั้งสองตัวแปรมีความสัมพันธ์กันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่ โดยการเปรียบ เทียบความถี่และร้อยละ เพื่อประเมินว่าความสัมพันธ์ของทั้งสองตัวแปรมีนัยสำคัญหรือความแตกต่างเกิดขึ้น จากความบังเอิญ


การวิเคราะห์ข้อมูลแบบไคสแควร์ (Chi-Square) ควรใช้เมื่อใด


การวิเคราะห์ข้อมูลแบบไคสแควร์ สามารถใช้ได้ในสมมติฐานหลากหลายรูปแบบ ยกตัวอย่างเช่น

  • หาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรประวัติการสูบบุหรี่ (สูบบุหรี่ หรือ ไม่สูบบุหรี่) และความเป็นไปได้ที่จะเกิด ความผิดปกติในระบบทางเดินหายใจ (มีปัญหาระบบทางเดินหายใจ และ ไม่มีปัญหาระบบทางเดินหายใจ)

  • หาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรการใช้โซเชียลมีเดีย (น้อย ปานกลาง และมาก) มีความสัมพันธ์กับการเลือกตั้งหรือไม่ (พรรค A, พรรค B และพรรค C)

  • หาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรระดับการศึกษา (มัธยม ปริญญาตรี และปริญญาโท) มีความสัมพันธ์กับการได้รับการจ้างงานหรือไม่ (ได้รับการจ้างงาน และไม่ได้รับการจ้างงาน)

  • หาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรการสูบบุหรี่ (สูบบุหรี่ หรือไม่สูบบุหรี่) มีความสัมพันธ์กับการเป็นมะเร็งปอดหรือไม่ (เป็นมะเร็งปอด และไม่เป็นมะเร็งปอด)


การวิเคราะห์ข้อมูลแบบไคสแควร์ เป็นเครื่องมือการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติที่มีประสิทธิภาพที่ใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่มีคำตอบเป็นแบบตัวเลือก ซึ่งการเปรียบเทียบความถี่และร้อยละชองตัวแปรทำให้เราสามารถทำความเข้าใจเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปล ทำให้นักวิจัยสามารถทำการตัดสินได้อย่างรอบด้านและสามารถนำผล การวิเคราะห์ข้อมูลไปใช้พัฒนากลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพ


เมื่อคุณต้องการหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่เป็นแบบตัวเลือก การวิเคราะห์ข้อมูลแบบไคสแควร์ถือว่าเป็นวิธี การวิเคราะห์ข้อมูลที่เหมาะสมที่สามารถช่วยให้ซึ่งช่วยให้นักวิจัยสามารถศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Comentarios


bottom of page