Please use this identifier to cite or link to this item: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/5483
Title: การประยุกต์การวิเคราะห์กลุ่มแฝงเพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างการได้เรียนหัวข้อกับทักษะด้านสถิติวิเคราะห์และคอมพิวเตอร์ของนิสิตปริญญามหาบัณฑิตทางการศึกษา
Other Titles: An application of the latent class analysis in studying the relationship between statistical analysis and computer topics learned and skills of master degree in education students
Authors: จุฑาทิพย์ นงค์นวล
Advisors: นงลักษณ์ วิรัชชัย
Other author: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะครุศาสตร์
Advisor's Email: wnonglak@chulal.ac.th
Subjects: สถิติวิเคราะห์ -- การศึกษาและการสอน
การวิเคราะห์กลุ่มแฝง
Issue Date: 2546
Publisher: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Abstract: การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) ศึกษาความแตกต่างของหัวข้อทางสถิติวิเคราะห์และคอมพิวเตอร์ระหว่างโปรแกรมการเรียนการสอนระดับบัณฑิตศึกษาที่เป็นอยู่ในปัจจุบันของไทยกับโปรแกรมการเรียนการสอนตามความก้าวหน้าของวิชาสถิติ และ 2) ศึกษาปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อขอบข่ายหัวข้อและทักษะด้านสถิติวิเคราะห์และคอมพิวเตอร์ของนิสิตปริญญามหาบัณฑิตทางการศึกษา กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการวิจัย คือ นิสิตระดับปริญญามหาบัณฑิตทางการศึกษา จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ ประสานมิตร และสถาบันราชภัฏ 6 แห่งในกรุงเทพมหานคร จำนวน 336 คน ข้อมูลที่ใช้ในการวิจัยประกอบด้วยตัวแปรแฝง 4 ตัว คือ การสังกัดสาขาวิชา ความพร้อมของนิสิตด้านสถิติวิเคราะห์และคอมพิวเตอร์ หัวข้อและทักษะด้านสถิติวิเคราะห์และคอมพิวเตอร์ และตัวแปรสังเกตได้ 20 ตัวแปร ซึ่งใช้วัดตัวแปรทั้ง 4 ตัว การรวบรวมข้อมูลใช้แบบสอบถาม 4 ตอนมีความเที่ยงตั้งแต่ 0.84 ถึง 0.93 การวิเคราะห์ข้อมูลใช้การวิเคราะห์กลุ่มแฝงสำหรับโมเดลการวัดที่มีทั้งตัวแปรสังเกตได้และตัวแฝงเป็นตัวแปรจัดประเภท และการวิเคราะห์โมเดลสมการโครงสร้างเชิงสาเหตุ ผลการวิจัยที่สำคัญสรุปได้ดังนี้ 1) หัวข้อและทักษะด้านสถิติวิเคราะห์และคอมพิวเตอร์ระหว่างโปรแกรมการเรียนการสอนระดับบัณฑิตศึกษาที่เป็นอยู่ในปัจจุบันของไทย มีความแตกต่างกับสภาพที่ควรจะเป็นตามความก้าวหน้าของวิชาสถิติ หัวข้อสถิติวิเคราะห์และคอมพิวเตอร์ที่มีในตำราและวารสารของต่างประเทศ แต่ไม่มีการเรียนการสอนหรือมีการเรียนการสอนน้อยมากในประเทศไทย คือ multivariate dynamic linear regression model, constrained principal component analysis (CPCA), Markov Chain Monte Carlo (MCMC), multidimensional scaling, data mining, neural networks และ loglinear models 2) ปัจจัยที่มีอิทธิพลสูงสุดต่อขอบข่ายหัวข้อสถิติวิเคราะห์และคอมพิวเตอร์ที่ได้เรียน คือ ความพร้อมของนิสิตด้านสถิติวิเคราะห์และคอมพิวเตอร์ รองลงมาคือ การสังกัดสาขาวิชาปัจจัยที่มีอิทธิพลสูงสุดต่อทักษะด้านสถิติวิเคราะห์และคอมพิวเตอร์ คือ ขอบข่ายหัวข้อสถิติวิเคราะห์และคอมพิวเตอร์ รองลงมาคือ ความพร้อมของนิสิตด้านสถิติวิเคราะห์และคอมพิวเตอร์ และการสังกัดสาขาวิชา ตามลำดับ
Other Abstract: The purposes of this research were 1) to study the difference of statistical analysis and computer topics between the Thai current graduate instruction program and the instruction program as it should be, based on the statistical progress, and 2) to study factors affecting the statistical analysis and computer topics and skills of graduate student in education. The research sample consisted of 336 Master's degree students from Chulalongkorn University, Srinakharinwirot University at Prasarnmit Campus and 6 Rajabhat Institutes in Bangkok. Data for the research consisted of 4 latent variables: students' major, students' mathematical and computer readiness, statistical analysis and computer topics and skills, and 20 observed variables measuring those 4 latent variables. Data were collected by the 4 part questionnaire having reliabiligy ranging from 0.84-0.93. Data analyses employed latent class analyses for measurement models with both observed variables and latent variables measuring as categorical variables,and the analyses of the causal structural equation model. The major finding were as follows: 1) Statistical analysis and computer topics studied in the Thai current graduate instruction program were different from those in the program as it should be, based onthe statistical program. The statistical analysis and computer topics in foreign books and journals that were rarely or were not available for teaching and learning in Thailand were: multivariate dynamic linear regression model, constrained principal component analysis (CPCA), Markov Chain Monte Carlo (MCMC), multidimensional scaling, data mining, neural networks and loglinear models. 2) Factors affecting mostly the learned statistical analysis and computer topics was students' mathematical and computer readiness and next was students' major. Factors affecting mostly the statistical analysis and computer skills were students' major, learned statistical analysis and computer topics, students' mathematical and computer readiness, respectively.
Description: วิทยานิพนธ์ (ค.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2546
Degree Name: ครุศาสตรมหาบัณฑิต
Degree Level: ปริญญาโท
Degree Discipline: สถิติการศึกษา
URI: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/5483
ISBN: 9741755937
Type: Thesis
Appears in Collections:Edu - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Jutathip.pdf5.73 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.