วิธีการทางสถิติพรรณา: ตัวแทนชุดข้อมูลที่สำคัญ
ตัวแทนของชุดข้อมูล หมายถึงค่าตัวเลขที่บอกถึงลักษณะเฉพาะของข้อมูลจากตัวแปรแต่ละตัว เช่น ค่ากลาง ค่าสัดส่วน และค่าวัดการกระจาย ในกรณีที่ชุดข้อมูลประกอบด้วยตัวแปรตั้งแต่สองตัวขึ้นไป คุณลักษณะของข้อมูลชุดนี้อาจรวมถึงค่าวัดระดับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ ด้วย
สัญลักษณ์และความหมายของตัวแทนชุดข้อมูล
ทั้งนี้ ถ้าตัวแทนชุดข้อมูลคำนวณได้จากข้อมูลระดับประชากร จะมีชื่อเรียกโดยรวมว่าค่าพารามิเตอร์ (Parameters) และถ้าคำนวณจากข้อมูลที่เป็นกลุ่มตัวอย่าง จะใช้ชื่อเรียกว่าค่าสถิติ (Statistics) ค่าสถิติหรือค่าพารามิเตอร์ที่ใช้บรรยายลักษณะข้อมูลของตัวแปรต่างๆ แบ่งเป็น 4 กลุ่ม ดังนี้
1) Measure of Central Tendency: ค่ากลาง หมายถึงค่าวัดที่แสดงแนวโน้มเข้าสู่ศูนย์กลางของข้อมูลทั้งชุดที่เกิดจากตัวแปรแต่ละตัว แสดงได้ด้วยมาตรวัด 3 แบบ คือ ค่าเฉลี่ย (Mean หรือ Average) มัธยฐาน (Median) และฐานนิยม (Mode) ซึ่งต้องเลือกใช้ให้เหมาะกับประเภทของข้อมูลว่าเป็นข้อมูลเชิงปริมาณหรือเชิงคุณภาพ มัธยฐานและฐานนิยมใช้ได้กับทั้งข้อมูลเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ แต่ค่าเฉลี่ยจะใช้ได้กับข้อมูลเชิงปริมาณเท่านั้น เช่น รายได้เฉลี่ยของร้านสาขาต่างๆ มีค่า 1.5 ล้านบาทต่อเดือน
2) Measure of Dispersion: ค่าวัดการกระจาย หมายถึงค่าวัดที่แสดงระดับความผันผวนของข้อมูล มาตรวัดนี้จะใช้กับข้อมูลเชิงปริมาณเท่านั้น และแสดงได้ด้วยมาตรวัดได้หลายแบบ เช่น พิสัย (Range) ค่าพิสัยควอไทล์ (Interquartile Range) ค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation) และค่าความแปรปรวน (Variance) ค่าวัดการจายควรใช้ควบคู่กับการวัดค่าเฉลี่ย
เช่น ถ้าทราบว่ารายได้เฉลี่ยเป็น 1.5 ล้านบาท/เดือน แสดงว่ามีบางร้านที่สามารถทำรายได้มากกว่านั้น แต่บางร้านก็ต่ำกว่านั้น ถ้าดูรายละเอียดต่อไปว่าร้านที่ขายได้สูงสุด-ต่ำสุด ขายได้เป็นเท่าไร ขนาดความแตกต่างระหว่างค่าสูงสุด-ต่ำสุด เรียกว่าค่าพิสัยจะทำให้เราเข้าใจได้ว่าแต่ละร้านมียอดขายใกล้เคียงกัน หรือว่ามียอดขายต่างกันมากนั่นเอง ยอดขายที่ใกล้เคียงกันหมายถึงข้อมูลมีการกระจายตัวต่ำ ถ้ายอดขายต่ำสุด-สูงสุดแตกต่างกันมาก จะแสดงให้เห็นว่าข้อมูลยอดขายมีแนวโน้มที่จะกระจายตัวสูง
3) Measure of Proportion: ค่าสัดส่วน เป็นค่าวัดที่เกิดจากการนับจำนวนข้อมูลที่มีลักษณะตรงกับปรากฏการณ์ที่สนใจ เทียบกับข้อมูลทั้งหมดที่ได้จากการสังเกต การวัดค่าสัดส่วนสามารถประยุกต์ใช้ได้กับทั้งปรากฏการณ์ที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ เช่น สัดส่วนของลูกค้าที่เป็นเพศทางเลือก และสัดส่วนของร้านสาขาที่ทำรายได้สูงกว่า 1.5 ล้านบาท/เดือน
4) Measure of Association: ค่าวัดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ใช้เมื่อต้องการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลของตัวแปรเชิงปริมาณตั้งแต่ 2 ตัวขึ้นไป ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรแสดงให้เห็นได้จากการที่ค่าของตัวแปรตั้งแต่ 2 ตัว เปลี่ยนแปลงไปในทิศทางที่สอดคล้องกันหรือตรงข้ามกันก็ได้ แต่ความสัมพันธ์นี้ไม่จำเป็นต้องอธิบายได้ในเชิงเหตุผล ค่าวัดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเรียกว่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (Coefficient of correlation)
การศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรมีประโยชน์ต่อการตัดสินใจอย่างมาก เช่น ถ้าทราบว่ายอดขายของสินค้าชนิดหนึ่งมีความสัมพันธ์กับยอดขายของสินค้าชนิดใดชนิดหนึ่ง หรือสัมพันธ์กับลูกค้ากลุ่มใดกลุ่มหนึ่ง เราก็จะพอทราบได้ว่าควรจัดการส่งเสริมขายสินค้านั้นอย่างไร
คุ้นๆ มั้ยนะ เคยเห็นใครใช้ข่าวสารทางสถิติ 4 เรื่องนี้ มาโฆษณาจูงใจเราบ้าง จำได้มั้ย 😅
- 1
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2024 Blockdit
