การเปรียบเทียบการใช้โปรแกรมสำเร็จรูปทางสถิติ SPSS, MINITAB, PSPP และ R สำหรับสถิติศาสตร์ไม่อิงพารามิเตอร์

Main Article Content

ธนัชพร งามสุข
พัชราภา นาไชย
สายชล สินสมบูรณ์ทอง

Abstract

The objective of this research was to compare four computer statistics program packages – SPSS, MINITAB, PSPP, and R – in terms of test statistics and p-value from nonparametric statistical analyses. The nonparametric analyses performed were the following: one sample test, two independent sample tests, two related sample tests, a k-independent sample test, and a k-related sample test. For each test in the nonparametric analyses of three examples of problems. Our findings may directly benefit future developers of comprehensive guidelines for using these computer statistics programs. The results revealed that, for one sample test, the R program was the most suitable for use. For two independent sample and two related sample tests, the SPSS program was the most suitable for use. For the k-independent sample test, the R program was the most suitable for use. For the k-related sample test, SPSS and R programs were the most suitable for use. SPSS and R programs provided the most ideal for service to the nonparametric.

Article Details

How to Cite
งามสุข ธ., นาไชย พ., & สินสมบูรณ์ทอง ส. (2021). การเปรียบเทียบการใช้โปรแกรมสำเร็จรูปทางสถิติ SPSS, MINITAB, PSPP และ R สำหรับสถิติศาสตร์ไม่อิงพารามิเตอร์. Thai Journal of Science and Technology, 9(6), 741–751. https://doi.org/10.14456/tjst.2020.77
Section
วิทยาศาสตร์กายภาพ
Author Biographies

ธนัชพร งามสุข

ภาควิชาสถิติ คณะวิทยาศาสตร์ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง ถนนฉลองกรุง เขตลาดกระบัง กรุงเทพมหานคร 18520

พัชราภา นาไชย

ภาควิชาสถิติ คณะวิทยาศาสตร์ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง ถนนฉลองกรุง เขตลาดกระบัง กรุงเทพมหานคร 18520

สายชล สินสมบูรณ์ทอง

ภาควิชาสถิติ คณะวิทยาศาสตร์ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง ถนนฉลองกรุง เขตลาดกระบัง กรุงเทพมหานคร 18520

References

กมล บุษบา, สายทอง อมรวิเชษฐ์ และสารตรัย วัชราภรณ์, 2552, การเปรียบเทียบความน่าเชื่อถือของโปรแกรมสำเร็จรูปสำหรับงานวิเคราะห์ทางสถิติ, ว.วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี 17(3): 32-41.
เกตุวดี กัมพลาศิริ, 2551, สถิตินอนพาราเมตริกกับการวิจัย, น. สสวท. 36(153): 7-10.
ชญานิน แพทย์วงศ์, จักรพงษ์ สายหงษ์, วรวัฒน์ เจียมภิรมย์สุข และวิวรรธน์ ไวยศ, 2550, การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงกลุ่มเบื้องต้น, แหล่งที่มา : http://project.astyleplus.net.
นิรมล พันสีมา และอนัตต์ เจ่าสกุล, 2557, การเปรียบเทียบการทำงานโปรแกรม R และโปรแกรม SPSS กรณีการจำแนกประเภทข้อมูลเงินยืมทดรองจ่ายของมหาวิทยาลัย ขอนแก่น ภายใต้แนวความคิดการทำเหมืองข้อมูล, ว.วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยอุบลราชธานี 16(1): 16-31.
ปรีดาภรณ์ กาญจนสำราญวงศ์, 2555, การเปรียบ เทียบการใช้โปรแกรม Minitab, Instat และ R Commander กรณีการทดสอบด้วยไคกำลังสอง, สาขาวิชาคณิตศาสตร์และสถิติ คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยทักษิณ, สงขลา.
ราชบัณฑิตยสภา, 2561, พจนานุกรม ศัพท์สถิติ ศาสตร์, พิมพ์ครั้งที่ 2, โรงพิมพ์แห่งจุฬาลง กรณ์มหาวิทยาลัย, กรุงเทพฯ.
ศุภามณ จันทร์สกุล และสุชาดา บวรกิติวงศ์, 2560, สถิตินอนพาราเมตริกและการประยุกต์ใช้ในงานวิจัยทางการพยาบาล, ว.วิชาการมหา วิทยาลัยอีสเทิร์นเอเชีย ฉบับวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี 11(1): 38-48.
สายชล สินสมบูรณ์ทอง, 2563, สถิติที่ไม่ใช้พารา มิเตอร์, จามจามจุรีโปรดักส์, กรุงเทพฯ.
สุวิมล ติรกานันท์, 2553, สถิตินันพาราเมตริก, โรงพิมพ์แห่งจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, กรุงเทพฯ.
อมรรัตน์ แมกไม้รักษา, 2550, สถิติไม่อิงพารา มิเตอร์, ภาพพิมพ์, กรุงเทพฯ.
Conover, W.J., 1980, Practical Nonparametric Statistics, 2nd Ed., John Wiley and Sons, New York.
Daniel, W.W., 1990, Applied Nonparametric Statistics, 2nd Ed., PWS-KENT Publishing Company, Boston.
Hollander, M. and Wolfe, D.A., 1999, Nonpara metric Statistical Methods, 2nd Ed., John Wiley and Sons, New York.
Kaur, A. and Kumar, R., 2015, Comparative Analysis of parametric and non-parametric tests, J. Comp. Math. Sci. 6: 336-342.
Siegel, S. and Castellan, N.J., 1989, Nonparametric Statistics for the Behavioral Sciences, 2nd Ed., McGraw Hill, New York.
Sprint, P., 1993, Applied Nonparametric Statistical Methods, 2nd Ed., Chapman and Hill, London.
Wild, C.J. and Seber, G.A.F., 1999, Chance Encounters: A First Course in Data Analysis and Inference, John Wiley and Sons, New York.