ข้อมูลเชิงปริมาณ

 

จาก คลังปัญญาไทย, สารานุกรมฟรี

         ข้อมูลเชิงปริมาณ หมายถึง ข้อมูลที่แสดงปริมาณ หรือขนาดที่สามารถเปรียบเทียบกันได้ในลักษณะมากกว่าหรือน้อยกว่าเป็นจำนวนเท่าไร ข้อมูลประเภทนี้มักเป็นข้อมูลที่แสดง ค่าเป็นตัวเลข เช่น จำนวนนักศึกษาในวิทยาลัยต่าง ๆ อายุการใช้งานของเครื่องใช้ไฟฟ้า อุณหภูมิของร่างกายของคนป่วยหลังจากการผ่าตัด เป็นต้น

[แก้ไข] ข้อมูลเชิงปริมาณ

[แก้ไข] ชนิดของข้อมูลเชิงปริมาณ (Quantitative Variable)

        แบ่งข้อมูลเชิงปริมาณ ออกเป็น 2 ชนิด คือ Counted ได้จากการนับ และ Measured ได้จากการ ชั่ง ตวง วัด

         1.ตัวเลขที่ได้จากการนับ เป็นเลขจำนวนเต็ม (Counted Variable) จะใช้สถิติ Non Parametric เช่น Chi Square เป็นเลขจำนวนเต็ม (Discrete Variable) %, Ratio, Proportion, Table, Bar, Pie, Pictogram Chi square, Fisher Exact test

         2.ตัวเลขที่ได้จากการชั่งตวงวัด มีค่าต่อเนื่อง (Continuous Variable) มีทศนิยมได้ หาค่า Means, Mode, Median, SD ใช้สถิติ Parametric เช่น T-test

[แก้ไข] ความสัมพันธ์ในข้อมูลเชิงปริมาณ

        เมื่อมีข้อมูลของตัวแปรสองตัวที่วัดค่าเป็นตัวเลข ซึ่งเรียกว่า ข้อมูลเชิงปริมาณ สิ่งที่น่าสนใจจากข้อมูลนี้ ได้แก่

• ตัวแปรทั้งสองเกี่ยวข้องกันหรือไม่
• ระดับความสัมพันธ์ของตัวแปรมีมากน้อยเพียงใด
• ความสัมพันธ์ของตัวแปรอยู่ในรูปแบบใด
• จะคาดคะเนค่าตัวแปรหนึ่งจากอีกตัวแปรได้หรือไม่

จากข้อมูลข้างต้น จะทำการกำหนดให้ตัวแปรหนึ่งเป็น x และอีกตัวแปรเป็น y

        ตัวอย่างเช่น การสมัครเข้าศึกษาต่อระดับปริญญาโทสาขาวิชาบริหารธุรกิจในหลาย ๆ สถาบัน มักมีข้อกำหนดว่า ผู้สมัครต้องมีคะแนนจากผลการสอบ GMAT (Graduate Management Attitude Test) ประกอบการสมัครด้วย คะแนน GMAT เป็นตัวที่ใช้วัดความรู้ความสามารถของผู้สมัครอย่างหนึ่ง จึงต้องการทราบว่า ผลการเรียนของผู้สมัคร (GPA) ในระดับปริญญาตรีมีความสัมพันธ์กับคะแนน GMAT หรือไม่ หรือจะคาดคะเนคะแนน GMAT จาก GPA ของผู้สมัครได้หรือไม่

        ฉะนั้นอาจกำหนดตัวแปร x คือ GPA และตัวแปร y คือ GMAT สมมติเราสังเกตค่าข้อมูลของ x และ y จากผู้สมัครเรียนจำนวน 36 คน ดังนั้นจึงมีคู่ลำดับของค่าสังเกต (x, y) จากผู้สมัครแต่ละคน นั่นคือจะมีค่าสังเกต (x1, y1), (x2, y2), … , (x36, y36) เช่น ผู้สมัครคนหนึ่งมี GPA เป็น 2.68 และได้คะแนน GMAT 414 คะแนน ค่าสังเกตของผู้สมัครก็จะเป็น (2.68, 414) เป็นต้น ข้อมูลของผู้สมัครทั้ง 36 คนแสดงในตาราง

        การพิจารณาค่าสังเกตุที่เป็นตัวเลขไม่สามารถช่วยให้เห็นความสัมพันธ์ระหว่าง x และ y ได้มากนัก วิธีที่ดีกว่าและเป็นขั้นตอนเริ่มแรกที่สำคัญในการศึกษาความสัมพันธ์ในข้อมูลของสองตัวแปรก็คือ การสร้างกราฟแสดงการกระจายของข้อมูล โดยให้ตัวแปร x อยู่ทางแกนนอน ส่วนตัวแปร y อยู่ทางแกนตั้ง และลงค่าสังเกตุ (x , y) แต่ละคู่ลำดับเป็นจุดบนกราฟนั้น แผนภาพที่ได้จะเรียกว่า แผนภาพการกระจาย (scatter diagram) แผนภาพการกระจายมีประโยชน์มากในการช่วยนำเสนอข้อมูลของสองตัวแปรที่เป็นเชิงปริมาณ ซึ่งจากการพิจารณาแผนภาพการกระจาย จะช่วยให้มองเห็นภาพของรูปแบบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรได้ดี

         ตัวอย่างเช่น จะสังเกตุเห็นได้ว่า จุดต่าง ๆ มีลักษณะการกระจายเป็นแนวเส้นตรง เส้นโค้ง หรือเห็นเป็นเพียงกลุ่มของข้อมูลที่ไม่มีรูปแบบความสัมพันธ์ใด ๆ สำหรับในตัวอย่างเรื่อง GPA และ GMAT ข้างต้น จะสร้างแผนภาพการกระจายของข้อมูลในตาราง ได้ดังภาพ จุดแต่ละจุดแสดงค่า GPA และคะแนน GMAT ของผู้สมัครแต่ละคน จะเห็นว่าจุดกระจายเป็นแนวจากมุมล่างซ้าย สูงขึ้นไปยังมุมบนขวา ซึ่งแสดงว่า ผู้สมัครที่มี GPA ต่ำ ส่วนใหญ่จะได้คะแนน GMAT ต่ำ ในขณะที่ผู้สมัครที่มี GPA สูงส่วนใหญ่จะได้คะแนน GMAT สูง

        ข้อสังเกตสำหรับข้อมูลเชิงคุณภาพและข้อมูลเชิงปริมาณ จะพบว่า ข้อมูลบางอย่างมีลักษณะคล้ายกันมากแต่จัดอยู่คนละประเภท ลองพิจารณาตัวอย่างต่อไปนี้ จากการสำรวจความรู้สึกของลูกค้าที่เข้ามารับบริการของโรงแรม โดยใช้แบบสอบถามเป็นคำถามปลายปิด เซตของกระทงคำถามกลุ่มหนึ่งให้ผู้ตอบเลือกคำตอบได้ 2 ประการคือ “พอใจ” กับ “ไม่พอใจ” เซตของกระทงคำถามอีกกลุ่มหนึ่งกำหนดลำดับของความรู้สึกเรียงจากมากไปหาน้อยดังนี้ “พอใจมาก” “พอใจ” “ไม่ค่อยพอใจ” และ “ไม่พอใจเลย” จากตัวอย่างที่ยกมา ข้อมูลจากกระทงคำถามทั้งสองกลุ่มมีลักษณะคล้ายกันมาก คือเป็นระดับความรู้สึกของผู้ตอบที่มีต่อบริการของโรงแรม แต่จะเห็นว่ามี ข้อแตกต่างกันที่ คำตอบ ในกลุ่มแรกจะแสดงถึงความแตกต่างของความรู้สึก ส่วนคำตอบในกลุ่มที่สองจะแสดงน้ำหนักของความรู้สึกซึ่งเปรียบเทียบกันในลักษณะมาก - น้อยได้ ดังนั้นข้อมูลจากคำถามกลุ่มแรกจึงจัดเป็นข้อมูลเชิงคุณภาพ และข้อมูลจากคำถามในกลุ่มที่สองเป็นข้อมูลเชิงปริมาณ นอกจากนี้ถ้าพิจารณาจากความแตกต่างของค่าของตัวเลขที่ได้จากการวัดค่าของข้อมูลยังสามารถจำแนกได้เป็น 2 อย่าง คือ

         ข้อมูลแบบไม่ต่อเนื่อง เป็นข้อมูลที่แสดงค่าด้วยจำนวนจำกัด เช่น จำนวนสินค้า มีตำหนิ จำนวนเงินค่าใช้จ่ายประจำเดือนของนักศึกษา ข้อสังเกตง่าย ๆ สำหรับข้อมูลประเภทนี้คือ สามารถบอกค่าที่ถัดจากค่าของข้อมูลนั้นได้ทั้งทางมากกว่าหรือน้อยกว่า

         ข้อมูลแบบต่อเนื่อง เป็นข้อมูลที่แสดงค่าด้วยจำนวนต่อเนื่องมักเป็นข้อมูลที่ได้จากการวัดด้วยมาตรวัดต่าง ๆ เช่น ความยาว น้ำหนัก ปริมาตร อุณหภูมิ เวลา เป็นต้น ซึ่งการกำหนดค่าของข้อมูลที่ถูกต้อง จะต้องกำหนดเป็นช่วง เนื่องจากไม่สามารถกำหนดค่าของข้อมูลเป็นค่าหนึ่ง ค่าใดได้ แต่ในทางปฏิบัติมักจะกำหนดเป็นค่าเดียวโดยอนุโลมเพื่อความสะดวกในการนำไปใช้

---

ขอขอบคุณข้อมูลจาก

• คณะสาธารณสุขศาสตร์ มหาวิทยาลัยนเรศวร
• มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์