ประเภทของสถิติ ( Type of Statistics )

โดยทั่วไปแล้ว การที่จะนำสถิติไปใช้ให้เกิดประโยชน์นั้น ผู้ควรทราบว่าสถิติมีกี่แบบ แต่ละแบบเหมาะสำหรับใช้ในเรื่องใด และมีเทคนิควิธีการในการหาคำตอบของตนเองเหมือนกันหรือแตกต่างกันอย่างไร เราควรจะเลือกสถิติแบบไหนจึงเหมาะสมกับงานของเรา ฯลฯ

ในขั้นตอนนี้เราจึงควรทราบก่อนว่า สถิติแบ่งออกได้เป็นกี่ประเภท ซึ่งโดยทั่วไปแล้วสถิติจะถูกแบ่งได้เป็น 2 ประเภท คือ

  1. สถิติเชิงพรรณนา (Descriptive Statistics) เป็นเทคนิคที่ใช้ในการหาข้อสรุปของข้อมูล ( โดยข้อมูลส่วนใหญ่จะผ่านกระบวนการทางสถิติทำให้ลดขนาดของข้อมูลลงจนสามารถเข้าใจได้ ) ข้อสรุปหรือผลที่ได้ไม่สามารถนำไปใช้ในการอ้างอิง, เป็นตัวแทนหรือใช้ทรัพยากรกลุ่มอื่นๆหรือข้อมูลโดยทั่วไปได้ ซึ่งข้อสรุปและผลที่ได้จะพรรณนาลักษณะหรือแจกแจงข้อมูลตามที่ได้รวบรวมมาเท่านั้น มักนำเสนอในรูปของ ตาราง แผนภาพ แผนภูมิ ร้อยละ สัดส่วน เปอร์เซนไทล์ การแจกแจงความถี่ การหาค่าเฉลี่ย การวัดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ฯลฯ ซึ่งอาจเป็นข้อมูลที่รวบรวมไว้ในรูปของตัวแปรเชิงคุณภาพ (Qualitative Variables) เช่น เพศ, ความขยันของพนักงาน, ขวัญ หรือความพึงพอใจของผู้ปฏิบัติงาน ฯลฯ หรือตัวแปรเชิงปริมาณ (Quantitative Variables) เช่น อายุ, ความฉลาด, น้ำหนัก ฯลฯ
  2. สถิติเชิงสรุปอ้างอิง (Inferential Statistics) เป็นเทคนิคที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่าง (Sample) ซึ่งเป็นข้อมูลเพียงบางกลุ่มหรือบางส่วนของประชากร แล้วนำข้อสรุปที่ได้ไปคาดคะเนหรือสรุปอ้างอิงถึงลักษณะของประชากร (Population) ทั้งกลุ่ม ซึ่งเราเรียกกลุ่มตัวอย่างเหล่านี้ว่า ตัวแทนของประชากร เทคนิคที่ใช้ในสถิติประเภทนี้ได้แก่

    2.1 เทคนิคการประมาณค่าพารามิเตอร์ (Estimation) คือการนำค่าสถิติที่ได้จากกลุ่มตัวอย่างไปประมาณหรือคาดคะเนค่าพารามิเตอร์ (Parameter) ของประชากร ซึ่งค่าพารามิเตอร์ (Parameter) ก็คือค่าที่คำนวณหรือหามาได้จากหน่วยข้อมูลที่เราสนใจทั้งหมด (Population) แต่ถ้าเป็นการเก็บข้อมูลจากหน่วยที่เลือกมาเป็นบางส่วนที่เรียกว่า กลุ่มตัวอย่าง (Sample) นั้น ค่าที่ได้จะถูกเรียกว่า ค่าสถิติ (Statistics)

    ค่าที่ได้จากข้อมูล

    ค่าสถิติ

    ( Statistics )

    ค่าพารามิเตอร์

    ( Parameter )

    ค่าเฉลี่ย ( Mean )

    ค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ( Standard Deviation )

    ค่าความแปรปรวน ( Variance )

    ค่าสัดส่วน ( Proportion )

    ค่าสหสัมพันธ์ ( Correlation )

    ค่าอื่น ๆ

    S

    S2

    2

    หรือ

    ( rho )

    ที่มา : ศิริชัย ( 2537 : 67 )

    การประมาณค่าพารามิเตอร์ กระทำได้ 2 ลักษณะ คือ

      1. การประมาณค่าแบบเฉพาะจุด ( Point Estimation ) เป็นการประมาณโดยใช้ค่าเพียงค่าเดียวมาทำการประมาณค่าพารามิเตอร์เช่น คะแนนเฉลี่ยของนักศึกษาที่เรียนวิชาสถิติเท่ากับ 60 คะแนน ( ประมาณค่า )
      2. การประมาณค่าแบบช่วง ( Interval Estimation ) เป็นการประมาณโดยการกำหนดเป็นช่วง เช่น คะแนนเฉลี่ยของนักศึกษาที่เรียนวิชาสถิติอยู่ในระหว่าง 50 – 80 คะแนน
    1. เทคนิคการทดสอบสมมุติฐาน ( Hypothesis Testing ) เป็นการนำเอาค่าสถิติที่ได้จากกลุ่มตัวอย่างไปทดสอบสมมุติฐานทางสถิติเกี่ยวกับค่าพารามิเตอร์ของประชากร

ในแง่นี้มีคำ 2 คำที่ควรทำความเข้าใจไว้ในเบื้องแรก คือคำว่า “ ประชากร ” (Population) กับ “ กลุ่มตัวอย่าง ” ( Sample ) โดยที่ประชากรจะหมายถึงจำนวนหน่วยทุกหน่วยข้อมูลที่สนใจศึกษาซึ่งอาจเป็นจำนวนของข้อมูลทั้งหมอที่มีอยู่ เช่น ต้องการศึกษาถึงความพึงพอใจในการปฏิบัติงานของพนักงาน ในโรงงานอุตสาหกรรมประกอบรถยนต์ไทยเจริญ ประชากรในที่นี้ก็คือ พนักงานที่ทำงานในโรงงานอุตสาหกรรมประกอบรถยนต์ไทยเจริญทั้งหมด

ส่วนกลุ่มตัวอย่างจะหมายถึง จำนวนเพียงบางหน่วยที่ถูกเลือกมาเพียงบางส่วนของหน่วยข้อมูลทั้งหมดที่เราสนใจศึกษา เช่น ต้องกรศึกษาถึงความพึงพอใจในการปฏิบัติงานของสถาบันการเงิน ซึ่งบุคคลที่ทำงานอยู่ในสถาบันการเงินมีเป็นจำนวนมาก รวมทั้งมีสถาบันการเงินหลายแห่งด้วยกัน ทำให้เราไม่สามารถศึกษาจำนวนประชากรได้ทั้งหมด หรือศึกษาอย่างครอบคลุม เราอาจเลือกพนักงานจากสถาบันการเงินบางแห่ง ( โดยการสุ่มอย่างเป็นระบบ ซึ่งจะได้กล่าวถึงต่อไป ) มาเป็นตัวแทนได้ พนักงานจากสถาบันการเงินบางแห่งที่เรานำมาศึกษานี้ถือเป็นกลุ่มตัวอย่าง