5 คำจำกัดความใหม่เกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติด้วย SPSS ที่คุณมักไม่อยากได้ยิน
สิ่งสำคัญคือต้องมีความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับแนวคิดและเทคนิคทางสถิติเมื่อใช้ SPSS สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ต่อไปนี้คือคำจำกัดความ 5 ข้อเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติด้วย SPSS ที่คุณอาจไม่ต้องการได้ยิน:
1. ข้อผิดพลาดประเภท I
ข้อผิดพลาดประเภท I เป็นข้อผิดพลาดทางสถิติที่เกิดขึ้นเมื่อคุณปฏิเสธสมมติฐานว่างที่เป็นจริง สิ่งนี้สามารถนำไปสู่ข้อสรุปและการตัดสินใจที่ไม่ถูกต้อง
2. ข้อผิดพลาด Type II
ข้อผิดพลาด Type II เป็นข้อผิดพลาดทางสถิติที่เกิดขึ้นเมื่อคุณไม่สามารถปฏิเสธสมมติฐานว่างที่เป็นเท็จ นอกจากนี้ยังสามารถนำไปสู่ข้อสรุปและการตัดสินใจที่ไม่ถูกต้อง
3. พลัง
พลังคือความน่าจะเป็นที่จะปฏิเสธสมมติฐานว่างที่เป็นเท็จ พลังงานต่ำอาจทำให้เกิดข้อผิดพลาด Type II
4. สมมติฐาน
การทดสอบทางสถิติจำนวนมากมีข้อสมมติฐานที่ต้องปฏิบัติตามเพื่อให้การทดสอบถูกต้อง หากไม่เป็นไปตามสมมติฐานเหล่านี้ ผลลัพธ์ของการทดสอบอาจไม่น่าเชื่อถือ
5. ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่าง
ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างคือความแตกต่างระหว่างสถิติตัวอย่างและพารามิเตอร์ประชากรจริง สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างเมื่อแปลผลการวิเคราะห์ของคุณ
การทำความเข้าใจแนวคิดและเทคนิคทางสถิติเหล่านี้มีความสำคัญต่อการวิเคราะห์ข้อมูลที่ถูกต้องและเชื่อถือได้ด้วย SPSS สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาคำจำกัดความเหล่านี้อย่างรอบคอบและตระหนักถึงผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นกับการวิเคราะห์ของคุณ
ช่องทางติดต่อ
Tel: 0924766638 คุณอาจุ้ย
อีเมล: ichalermlarp@gmail.com
LINE: @impressedu
(หยุดทุกวันอาทิตย์)
