วิธีอ่านผล t-test และ ANOVA จาก SPSS ให้เข้าใจ (พร้อมวิธีเขียนบทที่ 4)

หลังเก็บข้อมูลและวิเคราะห์สถิติพรรณนาเสร็จ ขั้นต่อไปในบทที่ 4 คือการ ทดสอบสมมติฐาน ด้วยสถิติเชิงอนุมาน ซึ่ง t-test และ ANOVA คือสองตัวที่นักศึกษาไทยใช้บ่อยที่สุด บทความนี้จะสอนอ่านผล SPSS แบบเข้าใจง่ายครับ

หัวใจสำคัญ: ค่า Sig. (p-value)

ไม่ว่าจะเป็นสถิติตัวไหน สิ่งที่คุณต้องดูคือคอลัมน์ Sig. (บางที่เขียน p) โดยเทียบกับระดับนัยสำคัญ 0.05:

• Sig. < 0.05 → แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ → ปฏิเสธ H0 / ยอมรับ H1
• Sig. ≥ 0.05 → ไม่แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ → ยอมรับ H0

1. Independent Samples t-test (เปรียบเทียบ 2 กลุ่ม)

ใช้เมื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของ 2 กลุ่มอิสระ เช่น “เพศชายและหญิงมีความพึงพอใจต่างกันหรือไม่”

วิธีอ่าน:

1. ดู Levene’s Test ก่อน — ถ้า Sig. > 0.05 ให้อ่านแถวบน (Equal variances assumed); ถ้า Sig. ≤ 0.05 อ่านแถวล่าง
2. ดูค่า Sig. (2-tailed) ของแถวที่เลือก — ถ้า < 0.05 แสดงว่าสองกลุ่มต่างกันจริง

2. One-way ANOVA (เปรียบเทียบ 3 กลุ่มขึ้นไป)

ใช้เมื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของ ตั้งแต่ 3 กลุ่ม เช่น “ระดับการศึกษา (ต่ำกว่าปริญญาตรี / ปริญญาตรี / สูงกว่า) มีความคิดเห็นต่างกันหรือไม่”

วิธีอ่าน:

1. ดูตาราง ANOVA ที่ค่า Sig. — ถ้า < 0.05 แสดงว่ามีอย่างน้อย 1 คู่ที่ต่างกัน
2. ถ้าพบความแตกต่าง ให้ดู Post Hoc (เช่น LSD หรือ Scheffé) เพื่อระบุว่า “คู่ไหน” ที่ต่างกัน โดยดูเครื่องหมาย * หรือค่า Sig. < 0.05 ในแต่ละคู่

วิธีเขียนรายงานในบทที่ 4

ผลการทดสอบพบว่า ผู้ตอบที่มีเพศต่างกันมีความพึงพอใจโดยรวมแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 (t = …, p < .05) จึงยอมรับสมมติฐานที่ตั้งไว้

เขียนในรูปแบบนี้ทุกสมมติฐาน โดยแทนค่าสถิติและค่า p ที่ได้จริง

อ่านต่อ

• อ่านผลสหสัมพันธ์และการถดถอย (Regression) จาก SPSS
• วิธีคำนวณค่าเฉลี่ย Mean/S.D. และแปลผล Likert
• ระเบียบวิธีวิจัย 7 ขั้นตอน

---

ข้อมูลไม่พอวิเคราะห์ หรือกลุ่มตัวอย่างไม่ครบ? ปรึกษาทีมงานเราได้ที่ LINE: @244nybfx