การประมวลผลและการวิเคราะห์ข้อมูล

3. การประมวลผลและการวิเคราะห์ข้อมูล
3.1	เตรียมโปรแกรมการประมวลผล
3.2	ตรวจสอบความครบถ้วนของแบบที่ส่งเข้าประมวลผล
3.3	การบรรณาธิกรและลงรหัส
3.4	การบันทึกข้อมูล
3.5	การตรวจสอบการบันทึกข้อมูล
3.6	การบรรณาธิกรด้วยเครื่อง
3.7	การประมวลผลข้อมูล
3.8	การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล
3.9	การวิเคราะห์ข้อมูล

3.1

เตรียมโปรแกรมการประมวลผล

การประมวลผลด้วยเครื่องคอมพิวเตอร์ จะต้องเตรียมโปรแกรมเพื่อประมวลผลข้อมูลให้อยู่ในรูปตารางที่ต้องการนำเสนอผล โดยเขียนโปรแกรมตามเงื่อนไขและรายละเอียดที่กำหนดไว้ รวมถึง การเตรียมโปรแกรมการบรรณาธิกรด้วยเครื่องด้วย

3.2

ตรวจสอบความครบถ้วนของแบบที่ส่งเข้าประมวลผล

เมื่อได้รับแบบที่ส่งเข้าประมวลผลจะต้องทำการตรวจสอบว่าได้รับครบทุกเขตปฏิบัติงานหรือไม่ ถ้ามีเขตปฏิบัติงานใดขาดหายไป จะต้องแจ้งให้ผู้รับผิดชอบทราบเพื่อติดตามและหาสาเหตุ รวมถึงหาทางแก้ไขปัญหาดังกล่าว

3.3

การบรรณาธิกรและลงรหัส

การบรรณาธิกร เป็นการตรวจสอบรายการข้อมูลต่างๆ ในแบบสอบถามว่ามีความถูกต้องครบถ้วนและมีความแนบนัยกันหรือไม่ โดยตรวจสอบตามคู่มือการบรรณาธิกรและลงรหัส ถ้ารายการข้อมูลใดมีการบันทึกไม่ถูกต้อง ไม่ครบถ้วน หรือไม่สอดคล้องกัน เจ้าหน้าที่บรรณาธิกรจะต้องแก้ไขให้ถูกต้อง

การลงรหัส เป็นการแปลงข้อมูลในแบบสอบถามให้เป็นตัวเลข เพื่อใช้ในการประมวลผลด้วยเครื่องคอมพิวเตอร์ ซึ่งจะต้องลงรหัสให้ถูกต้องตามที่กำหนดไว้

3.4

การบันทึกข้อมูล

เป็นการนำข้อมูลที่เป็นตัวเลขจากแบบสอบถามลงสู่สื่อบันทึกข้อมูล เพื่อใช้ในการประมวลผลข้อมูลด้วยเครื่องคอมพิวเตอร์ต่อไป

3.5

การตรวจสอบการบันทึกข้อมูล

เป็นการตรวจสอบความผิดพลาดจากการบันทึกข้อมูล โดยทำการบันทึกข้อมูลซ้ำอีกครั้งหนึ่ง ซึ่งจะตรวจสอบกี่เปอร์เซ็นต์ของงานทั้งหมดนั้นขึ้นอยู่กับคุณภาพของเจ้าหน้าที่บันทึกข้อมูล

3.6

การบรรณาธิกรด้วยเครื่อง

เป็นการตรวจสอบข้อมูลด้วยเครื่องคอมพิวเตอร์ โดยการวิ่งโปรแกรมเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลดังนี้

การตรวจสอบโครงสร้าง (Structure Check) เป็นการตรวจสอบโดยรวมของแต่ละเขตปฏิบัติงานว่า จำนวนหน่วยนับจดครบถ้วนหรือไม่

การตรวจสอบรหัส (Range Check) เป็นการตรวจสอบรหัสว่าอยู่ในขอบเขตที่กำหนดหรือไม่

การตรวจสอบความแนบนัยหรือความสอดคล้อง (Consistency Check) เป็นการตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างรายการข้อมูลว่ามีความสอดคล้องกันหรือไม่

การตรวจสอบทุกขั้นตอนเมื่อพบความผิดพลาดจะต้องแก้ไขให้ถูกต้องก่อนนำข้อมูลไปประมวลผล

3.7

การประมวลผลข้อมูล

สำหรับโปรแกรมที่เตรียมไว้เพื่อประมวลผลข้อมูลนั้น ควรมีการทดสอบความถูกต้องของโปรแกรมก่อนใช้งานจริง โดยใช้ข้อมูลตัวอย่างในการวิ่งโปรแกรม เพื่อตรวจสอบว่าตารางที่ได้จากการวิ่งโดยใช้ข้อมูลตัวอย่างนั้นถูกต้องหรือยัง ถ้ายังไม่ถูกต้องให้แก้ไขและทดสอบวิ่งโปรแกรมจนกว่าจะได้ตารางที่ถูกต้อง แล้วจึงวิ่งโปรแกรมโดยใช้ข้อมูลจริง เพื่อนำเสนอผลต่อไป

3.8

การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล

เมื่อประมวลผลข้อมูลเสร็จเรียบร้อยแล้ว ควรมีการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลในแต่ละตารางว่ามีความถูกต้องครบถ้วนและสอดคล้องกันหรือไม่ ถ้ามีตารางใดที่ยังไม่ถูกต้องให้แก้ไขก่อนนำเสนอผล

3.9

การวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อนำผลสรุปที่ได้ไปใช้ในการวางแผนและตัดสินใจนั้น จะต้องเลือกวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลให้ถูกต้องและเหมาะสม โดยพิจารณาว่าต้องการวิเคราะห์ข้อมูลแบบกี่ตัวแปร และต้องการเสนอผลในรูปสถิติเชิงพรรณนาหรือสถิติเชิงอนุมาน ซึ่งวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลแต่ละแบบจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับระดับข้อมูลและการเสนอผล ดังนี้

การวิเคราะห์ข้อมูลที่มีตัวแปรเดียว เป็นการศึกษาลักษณะต่างๆ ของข้อมูล

ข้อมูล	ระดับข้อมูล	สถิติเชิงพรรณนา	สถิติเชิงอนุมาน
ตัวแปรเดียว	นามบัญญัติ	- ฐานนิยม	- การทดสอบไคสแควร์
		- ความถี่สัมบูรณ์และ
		ความถี่สัมพัทธ์ในแต่ละพวก
	อันดับ	- มัธยฐาน	- การทดสอบของโครโมโกรอฟ-สมินอฟ
	อันดับ	- พิสัย ควอไทล์	สำหรับหนึ่งตัวอย่าง
	อันตรภาคชั้น	- ค่าเฉลี่ย	- การทดสอบโดยใช้ t
	อันตรภาคชั้น	- ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน	- การทดสอบโดยใช้ z

การวิเคราะห์ข้อมูลที่มีสองตัวแปร ส่วนใหญ่จะดูความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทั้งสองว่ามีความสัมพันธ์กันอย่างไร และมีความแตกต่างระหว่างตัวแปรทั้งสองหรือไม่

ข้อมูล	ระดับข้อมูล	สถิติเชิงพรรณนา	สถิติเชิงอนุมาน
สองตัวแปร	นามบัญญัติ	- สัมประสิทธิ์การจร	- การทดสอบไคสแควร์
	อันดับ	- สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์โดย	- การทดสอบแมนน์-วิทนี
		ใช้ลำดับที่	- การทดสอบของโครโมโกรอฟ-สมินอฟ
		- สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ	สำหรับสองตัวอย่าง
		เคนดอล
	อันตรภาคชั้น	- สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์อย่างง่าย	- การทดสอบสัมประสิทธิ์ความถดถอย
		- ความถดถอยอย่างง่าย	- การทดสอบความแตกต่างระหว่าง
			ค่าเฉลี่ยของสองประชากร

การวิเคราะห์ข้อมูลที่มีมากกว่าสองตัวแปร เป็นการวิเคราะห์ชั้นสูงเพื่อใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีตัวแปรมากกว่าสองตัวแปรพร้อมกัน ซึ่งจำแนกได้เป็น 2 วิธีคือ

การวิเคราะห์แบบขึ้นอยู่กับตัวแปรอื่น เป็นการวิเคราะห์ที่มีตัวแปรหนึ่งตัวหรือมากกว่าที่ถูกกำหนดให้ถูกพยากรณ์ด้วยตัวแปรอิสระตัวอื่นๆ ชุดหนึ่ง ได้แก่ การวิเคราะห์ความถดถอยพหุ (multiple regression analysis) การวิเคราะห์ความแปรปรวนพหุ (multivariate analysis) และการวิเคราะห์การจำแนก (discriminant analysis)

การวิเคราะห์แบบขึ้นอยู่ระหว่างตัวแปรด้วยกัน เป็นการวิเคราะห์ที่ไม่มีตัวแปรที่ถูกกำหนดให้ถูกพยากรณ์ด้วยตัวแปรตัวอื่นๆ แต่เป็นการดูความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรหลายๆ ตัวพร้อมๆ กัน ได้แก่ การวิเคราะห์ตัวประกอบ (factor analysis) การวิเคราะห์กลุ่ม (cluster analysis)