กำหนดขนาด

กรอกข้อมูล

ผลการวิเคราะห์

Step 1 — กำหนดขนาดตาราง

จำนวนกลุ่ม (แถว)

กรุณาระบุจำนวนกลุ่ม (2–10)

จำนวนตัวแปร (คอลัมน์)

กรุณาระบุจำนวนตัวแปร (2–10)

ระดับนัยสำคัญ (α)

ควรกำหนดไว้ล่วงหน้าตามแผนการวิจัย ไม่ควรเปลี่ยนหลังเห็นผล

ระดับการวัดของตัวแปร

ตัวแปรแถวเป็นมาตราเรียงอันดับ (Ordinal)

ตัวแปรคอลัมน์เป็นมาตราเรียงอันดับ (Ordinal)

เลือกทั้งสองข้อเมื่อทั้งคู่เรียงอันดับ (เช่น ระดับการศึกษา × ระดับความพึงพอใจ) และกรอกหมวดตามลำดับจากน้อยไปมาก จะได้สถิติ Linear-by-Linear, Gamma และ Kendall's τ_b เพิ่ม

ใช้งานครั้งแรก? อ่านคู่มือการใช้งาน

หลักการและทฤษฎี — Chi-Square Test of Independence

การทดสอบไคสแควร์ (Chi-Square Test) เป็นสถิติทดสอบแบบไม่อิงพารามิเตอร์ ใช้วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเชิงกลุ่มสองตัว โดยทดสอบว่าตัวแปรทั้งสองเป็นอิสระต่อกัน (Independent) หรือมีความสัมพันธ์กัน (Associated) อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ

สูตรพื้นฐาน

χ² = Σ[(O−E)²/E]

O = ความถี่สังเกต · E = ความถี่คาดหวัง

องศาอิสระ

df = (r−1)(c−1)

r = จำนวนแถว · c = จำนวนคอลัมน์

ขนาดอิทธิพล

V = √[χ²/(n·min(r−1, c−1))]

Cramér's V วัดระดับความสัมพันธ์

ข้อตกลงเบื้องต้น

ความถี่คาดหวังแต่ละเซลล์ ≥ 5 · ข้อมูลเป็นอิสระ · ตัวแปรเชิงกลุ่ม · สุ่มตัวอย่างอย่างเหมาะสม

การประยุกต์ในงานวิจัย

การแพทย์ · การศึกษา · การตลาด · สังคมศาสตร์ · พฤติกรรมศาสตร์

คำแนะนำสำหรับนักวิจัย

กำหนดสมมติฐานก่อนเก็บข้อมูล · ตรวจสอบ Missing Values · รายงานทั้ง p-value และ Effect Size

ข้อจำกัดสำคัญ

ไม่บอกทิศทางความสัมพันธ์ · ไม่สรุปเป็นเหตุ-ผล · ต้องปฏิบัติตามข้อตกลงเบื้องต้น

หากข้อตกลงเบื้องต้นไม่เป็นไปตามเกณฑ์ — พิจารณาใช้ Fisher's Exact Test (ตาราง 2×2) หรือ Monte Carlo Simulation สำหรับตารางขนาดใหญ่