Skip to main content

1  พื้นฐานที่ควรทราบเบื้องต้นก่อนใช้งาน jamovi

Modified

5 ตุลาคม 2569

ผู้อ่านสามารถโหลดข้อมูลได้ google drive นี้

1.1 การติดตั้ง jamovi

jamovi เป็นโปรแกรมสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติที่สามารถใช้งานได้ฟรีโดยไม่มีค่าใช้จ่าย ผู้ใช้งานสามารถดาวน์โหลดและติดตั้งได้จาก https://www.jamovi.org/download.html สำหรับระบบปฏิบัติการ Windows และ macOS ส่วนระบบอื่น เช่น Linux และ ChromeOS สามารถติดตั้งผ่าน Flatpak ได้ โดยต้องติดตั้งโปรแกรม flatpak ก่อน จากนั้นจึงติดตั้ง jamovi ด้วยคำสั่งดังนี้

นอกจากนี้ jamovi ยังมีบริการ jamovi Cloud สำหรับใช้งานผ่านเว็บเบราว์เซอร์ ซึ่งเหมาะสำหรับผู้ใช้ที่ไม่สะดวกติดตั้งโปรแกรมบนเครื่อง

flatpak install flathub org.jamovi.jamovi
Noteการ update โปรแกรม jamovi

โปรแกรม jamovi มีการปรับปรุงอย่างสม่ำเสมอ ผู้อ่านจึงควรตรวจสอบเวอร์ชันที่ใช้งานเป็นระยะว่ามีเวอร์ชันใหม่หรือไม่

ในกรณีของระบบปฏิบัติการ Linux สามารถตรวจสอบและปรับปรุงโปรแกรมผ่าน command line ได้ด้วยคำสั่งดังนี้

flatpak update

โปรแกรม jamovi เมื่อเปิดโปรแกรม

โปรแกรม jamovi เมื่อเปิดโปรแกรม

โดยหลักแล้ว พื้นที่การทำงานของ jamovi สามารถแบ่งออกได้เป็นหลายส่วน

  • ตารางการทำงาน(spreadsheet) ทางซ้ายมือ ก็คือตารางของข้อมูล ที่กำหนดมาเบื้องต้นมี 3 ตัวแปรคือ A B และ C เป็นตัวแปรประเภทกลุ่ม (categorical) ผู้ใช้งานสามารถสร้างตัวแปรและกรอกข้อมูลเองได้ตามต้องการ

  • พื้นที่แสดงผลทางขวามือ จะเป็นพื้นที่สำหรับการแสดงผลการวิเคราะห์หรือผลลัพธ์ของคำสั่งจากโปรแกรม jamovi ที่อยู่ในเมนูหรือ Ribbon ด้านบน

  • เมนูและชุดคำสั่งทางซ้ายมือ จะเป็นที่รวบรวมคำสั่งหรือเมนูต่างๆ เช่นการเปิดไฟล์ การบันทึกไฟล์ การส่งออกผลลัพธ์ เมนูทางสถิติต่างๆ เช่น สถิติเชิงพรรณนา การแสดงผลข้อมูลด้วยภาพ (Data Visualization) การทดสอบสมมุติฐานแบบต่างๆ การวิเคราะห์การทดถอย การคัดกรองข้อมูล การแปลงข้อมูล การลด/สร้างตัวแปรใหม่ การใส่รายละเอียดหรืออธิบายความหมายของตัวของตัวแปร เป็นต้น

  • เมนูและชุดคำสั่งทางขวามือ จะเป็นเมนูของชุดคำสั่งเสริมที่สามารถติดตั้งเพิ่มเติมได้ การเปลี่ยนพื้นหลังหรือชุดสีของภาพนิทัศน์ การแสดงผลของเลขทศนิยม เป็นต้น

1.2 เมนูสำหรับนำเข้า/ส่งออกข้อมูล

เลือกเมนูเป็น 3 ขีด(3 stacked)

เลือกเมนูเป็น 3 ขีด(3 stacked)

จะได้

เมนูย่อยที่เลือกได้

เมนูย่อยที่เลือกได้

1.2.1 ชนิดไฟล์ของข้อมูลที่ jamovi สามารถเปิดได้

ชนิดของไฟล์ข้อมูลที่ jamovi สามารถอ่านได้

ชนิดของไฟล์ข้อมูลที่ jamovi สามารถอ่านได้

ชนิดไฟล์ข้อมูลแบบตารางที่ jamovi สามารถเปิดเพื่อนำไปวิเคราะห์ทางสถิติได้ มีตัวอย่างดังต่อไปนี้

  • omv เป็นไฟล์ข้อมูล และผลการวิเคราะห์จากโปรแกรม jamovi

  • csv, xls และ xlsx จาก Microsoft Excel

  • ods จากโปรแกรม LibreOffice

  • RData หรือ RDS จากภาษา R

  • sav จากโปรแกรม SPSS

  • dta จากโปรแกรม STATA

  • jasp จากโปรแกรม JASP

  • xpt จากโปรแกรม SAS

  • json จาก JSON

จะเห็นได้ว่าโปรแกรม jamovi รองรับไฟล์ตารางข้อมูลจากโปรแกรมที่หลากหลาย

ผู้อ่านสามารถทดลองเปิดไฟล์

score152.xlsx ด้วย jamovi โดยคลิกไฟล์เพื่อดาวน์โหลดลงเครื่องของตนเองได้ทันที

โดยเลือกเมนู Special Import จะได้

ข้อมูลจากไฟล์ score152.xlsx

ข้อมูลจากไฟล์ score152.xlsx

ข้อมูลชุดนี้ประกอบด้วยตัวแปร 4 ตัว ได้แก่ faculty, gender, age และ score ซึ่งแสดงเป็นคอลัมน์ในตารางข้อมูล โดย jamovi จะแสดงสัญลักษณ์ที่ช่วยบอกทั้ง ชนิดข้อมูล (Data Type) และ รูปแบบการวัด (Measure Type) ของตัวแปรแต่ละตัว

1.2.2 ชนิดข้อมูล (Data Type) และรูปแบบการวัด (Measure Type)

ใน jamovi ควรแยกแนวคิด 2 ส่วนนี้ออกจากกันให้ชัดเจน

ประเภท ตัวเลือกใน jamovi
Data Type Integer, Decimal, Text
Measure Type Nominal, Ordinal, Continuous, ID

Data Type หมายถึงรูปแบบของค่าที่จัดเก็บในตัวแปร เช่น จำนวนเต็ม จำนวนทศนิยม หรือข้อความ ส่วน Measure Type หมายถึงระดับหรือวัตถุประสงค์ของการวัด ซึ่งมี 4 แบบ ดังนี้

รูปแบบการวัด คำอธิบาย
Nominal ข้อมูลแบบกลุ่มที่ไม่มีลำดับ เช่น เพศ คณะ จังหวัด หรือประเภทสินค้า
Ordinal ข้อมูลแบบกลุ่มที่มีลำดับ เช่น ระดับความพึงพอใจ น้อย–ปานกลาง–มาก หรือระดับผลการเรียน
Continuous ตัวแปรเชิงปริมาณที่ค่าตัวเลขและระยะห่างระหว่างค่ามีความหมาย เช่น อายุ น้ำหนัก รายได้ หรือคะแนน
ID ใช้สำหรับตัวระบุแต่ละหน่วยข้อมูล เช่น รหัสนักศึกษา รหัสลูกค้า หรือชื่อบุคคล โดยปกติไม่ได้มีวัตถุประสงค์เพื่อนำไปวิเคราะห์ทางสถิติ

รูปแบบการวัดของตัวแปรจะแสดงด้วยสัญลักษณ์บริเวณส่วนหัวของคอลัมน์ ผู้ใช้งานควรตรวจสอบให้ Data Type และ Measure Type สอดคล้องกับความหมายของตัวแปร เนื่องจากบางรูปแบบไม่สามารถใช้ร่วมกันได้ เช่น ตัวแปรชนิด Text ไม่สามารถกำหนดเป็น Continuous ได้โดยตรง

ตัวแปรที่กำหนดเป็น ID โดยปกติจะไม่ถูกนำไปใช้ในรายการวิเคราะห์ทางสถิติ จึงเหมาะสำหรับข้อมูลที่ใช้ระบุหน่วยตัวอย่างมากกว่าการใช้เป็นตัวแปรสำหรับการคำนวณ

เมื่อเปิดชุดข้อมูล jamovi จะพยายามกำหนด Data Type และ Measure Type ให้อัตโนมัติ อย่างไรก็ตาม การกำหนดอัตโนมัติอาจไม่ตรงกับความหมายของตัวแปรเสมอไป ดังนั้นผู้ใช้งานควรตรวจสอบและปรับแก้ก่อนเริ่มวิเคราะห์ข้อมูล โดยเฉพาะตัวแปรที่ใช้ตัวเลขแทนกลุ่มหรือระดับ เช่น 1, 2, 3 และ 4 ซึ่งอาจต้องกำหนดเป็น Nominal หรือ Ordinal ตามความหมายของข้อมูล

1.2.3 เมนู Variable

ประกอบด้วยเมนูย่อย ได้แก่ Edit, Compute, Transform, Add, Delete และ Filters

เมนู variable

เมนู variable

  • ช่อง Name ผู้ใช้งานสามารถเปลี่ยนชื่อตัวแปรเป็นภาษาไทยหรืออังกฤษ หรือภาษาอื่นได้ และสามารถใช้ชื่อที่มีเว้นวรรคได้

  • ช่อง Description ผู้ใช้งานสามารถเขียนข้อมูลเพิ่มเติมเพื่ออธิบายความหมายของตัวแปรแต่ละตัวได้

1.2.4 เมนู Edit

สามารถทำการเปลี่ยนชื่อตัวแปร ชนิดของตัวแปร เปลี่ยนรูปแบบการวัด หรือเปลี่ยนลำดับจากก่อนไปหลังของตัวแปรชนิดกลุ่มได้

เมนู Edit

เมนู Edit

1.2.5 เมนู Compute

เป็นเมนูสำหรับสร้างตัวแปรใหม่จากตัวแปรเดิม โดยตัวแปรใหม่สามารถเกิดจากการคำนวณหรือเงื่อนไขที่กำหนด เช่น สร้างตัวแปร new score ขึ้นมา โดยให้ \[\text{new score }= \text{score} +5 \]

เมนู Compute

เมนู Compute

นอกจากนี้ยังสามารถแปลงค่าตัวเลขเป็นตัวแปรกลุ่มแบบไม่ซับซ้อนได้ เช่น สร้างตัวแปร grade โดยกำหนดว่า ถ้า score ต่ำกว่า 50 ให้เป็น “สอบตก” และถ้า score ตั้งแต่ 50 ขึ้นไปให้เป็น “สอบผ่าน”

\[ grade =\begin{cases}\text{ สอบตก }, score <50\\ \text{ สอบผ่าน} , score\geq 50\end{cases} \]

สามารถใช้ฟังก์ชัน IF() ในการกำหนดเงื่อนไขได้ โดยเลือกฟังก์ชันจากสัญลักษณ์ \(f_x\) ซึ่งมีฟังก์ชันให้เลือกใช้งานหลายประเภท

ฟังก์ชัน IF

ฟังก์ชัน IF

ผลลัพธ์ที่ได้

ตัวแปรเกรดและผลลัพธ์ที่ได้

ตัวแปรเกรดและผลลัพธ์ที่ได้
NoteLearning Check

หากต้องการสร้างตัวแปร passed โดยกำหนดให้ score >= 50 เป็น “Pass” และคะแนนต่ำกว่า 50 เป็น “Fail” ควรใช้เมนู Compute หรือ Transform?

1.2.6 เมนู Transform

เป็นเมนูสำหรับแปลงค่าจากตัวแปรเดิมไปเป็นค่าหรือกลุ่มใหม่ เช่น แปลงตัวแปร score ไปเป็นตัวแปร grade เมื่อมีหลายเงื่อนไข การใช้เมนู Transform จะช่วยให้กำหนดเงื่อนไขได้เป็นระบบและอ่านง่ายกว่าการใช้ IF() ซ้อนกันหลายครั้งในเมนู Compute

ช่วงคะแนน grade
80+ A
70-79 B
<70 C

สามารถทำได้ดังนี้

เมนู Transform

เมนู Transform

  1. ตั้งชื่อตัวแปรใหม่ที่ต้องการ

  2. เลือกตัวแปรเดิมที่ต้องการนำมาใช้ในการแปลง

  3. เลือก Create New Transform

ขั้นตอนการแปลง

ขั้นตอนการแปลง

จากตัวอย่างการแปลงคะแนนเป็นเกรด มีทั้งหมด 3 เงื่อนไข ให้กดปุ่ม Add recode condition จำนวน 2 ครั้ง แล้วกำหนดเงื่อนไขตามภาพ จะได้ตัวแปร grade ตามต้องการ

ผลลัพธ์

ผลลัพธ์
Cautionข้อควรระวัง

หากตัวแปรกลุ่มที่สร้างจากเมนู Compute หรือ Transform ยังไม่ได้เรียงระดับตามที่ต้องการ ให้ตรวจสอบ Measure Type และลำดับของ Levels ในเมนู Edit ของตัวแปรก่อนนำไปวิเคราะห์ โดยเฉพาะตัวแปรแบบ Ordinal ซึ่งควรกำหนดลำดับของระดับให้ถูกต้อง

1.2.7 เมนู Add หรือ Delete

เป็นเมนูสำหรับเพิ่มตัวแปรใหม่หรือลบตัวแปรเดิมออกจากตารางข้อมูล การเพิ่มตัวแปรอาจทำโดยสร้างคอลัมน์ใหม่ หรือคัดลอกข้อมูลมาจากโปรแกรมภายนอก เช่น Microsoft Excel

1.2.8 เมนู Filter

เป็นเมนูสำหรับกรองแถวข้อมูลตามเงื่อนไขที่กำหนด คล้ายกับการใช้คำสั่ง Filter ใน Microsoft Excel เช่น หากต้องการเฉพาะข้อมูลของนักศึกษาที่มีอายุ 20 ปีขึ้นไป สามารถกำหนดเงื่อนไขได้ดังนี้

ตัวอย่างการใช้งาน filter

ตัวอย่างการใช้งาน filter

ผลลัพธ์ที่ได้

ข้อมูลที่มีค่า Age น้อยกว่า 20 จะถูกกรองออก

ข้อมูลที่มีค่า Age น้อยกว่า 20 จะถูกกรองออก

1.3 เงื่อนไขและการเชื่อมเงื่อนไข

  • ตัวแปร == เงื่อนไข (ข้อมูลในตัวแปรมีค่าเท่ากับเงื่อนไข)

  • ตัวแปร != เงื่อนไข (ข้อมูลในตัวแปรมีค่าไม่เท่ากับเงื่อนไข)

  • ตัวแปร >= เงื่อนไข (ข้อมูลในตัวแปรมีค่ามากกว่าหรือเท่ากับเงื่อนไข)

  • ตัวแปร > เงื่อนไข (ข้อมูลในตัวแปรมีค่ามากกว่าเงื่อนไข)

  • ตัวแปร <= เงื่อนไข (ข้อมูลในตัวแปรมีค่าน้อยกว่าหรือเท่ากับเงื่อนไข)

  • ตัวแปร < เงื่อนไข (ข้อมูลในตัวแปรมีค่าน้อยกว่าเงื่อนไข)

การใช้เชื่อมเงื่อนไข

ในกรณีที่มีมากกว่า 1 เงื่อนไข สามารถเชื่อมเงื่อนไขด้วยหลักตรรกศาสตร์ คือ and และ or

and หมายถึง เงื่อนไขทั้งสองต้องเป็นจริง

or หมายถึง ต้องมีอย่างน้อยหนึ่งเงื่อนไขที่เป็นจริง

ตัวอย่างเช่น

  1. ต้องการเฉพาะนักศึกษาจากคณะ ICDI หรือ ECON
  2. เป็นเพศชาย
  3. อายุ 20 ปีขึ้นไป
  4. คะแนนอยู่ระหว่าง 60–80 คะแนน

การกรองข้อมูลที่มีหลายเงื่อนไข

การกรองข้อมูลที่มีหลายเงื่อนไข
NoteLearning Check

หากต้องการเฉพาะนักศึกษาที่มี age >= 20 และ score >= 60 ควรเชื่อมสองเงื่อนไขด้วย and หรือ or?

Tipสิ่งที่ควรตรวจสอบก่อนเริ่มวิเคราะห์ข้อมูล

ก่อนเริ่มการวิเคราะห์ ผู้ใช้งานควรตรวจสอบอย่างน้อย 5 ประเด็นต่อไปนี้

  1. ตรวจสอบ Data Type ของตัวแปรว่าถูกต้องหรือไม่
  2. ตรวจสอบ Measure Type ว่าสอดคล้องกับความหมายของตัวแปร
  3. ตรวจสอบค่าที่หายไป (Missing Values) และการกำหนดรหัสข้อมูล
  4. ตรวจสอบลำดับของ Levels สำหรับตัวแปรแบบ Ordinal
  5. ตรวจสอบ Filter ว่ามีการกรองข้อมูลใดค้างอยู่ก่อนเริ่มวิเคราะห์หรือไม่

1.4 เมนู Data

มีคำสั่งสำหรับจัดการข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรและแถวข้อมูล ซึ่งมีบางส่วนทำงานใกล้เคียงกับเมนู Variable จึงจะไม่กล่าวซ้ำในส่วนนี้

เมนู Data

เมนู Data

1.5 เมนู Analyses

เป็นเมนูสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น สถิติเชิงพรรณนา การทดสอบสมมติฐาน การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ การถดถอย และการวิเคราะห์ทางสถิติอื่น ๆ รวมทั้งสามารถติดตั้งโมดูลเพิ่มเติมเพื่อเพิ่มความสามารถของโปรแกรมได้

เมนู Analyses

เมนู Analyses

1.6 เมนู Edit

ใช้สำหรับเขียนข้อความประกอบหรืออธิบายผลลัพธ์จากการวิเคราะห์ และสามารถส่งออกผลลัพธ์เป็นเอกสาร เช่น PDF หรือ HTML ได้

เมนู Edit

เมนู Edit