หลักสูตร

รายละเอียดหลักสูตร

ปีงบประมาณ 2562
ชื่อหลักสูตร การวิเคราะห์ข้อมูลสถิติยุคใหม่ด้วย R Gui
รายละเอียดหลักสูตร

เนื้อหาหลักสูตร

1. ทำความรู้จักกับฟังก์ชันต่าง ๆ ของ R Commander

    1.1 แนะนำโปรแกรม R และ R commander

    1.2 ประวัติความเป็นมาของ R

    1.3 หลักการทำงานของ R

    1.4 ครอบครัว R และ package ที่สำคัญ    

    1.5 ข้อดีข้อเสียของ R    

    1.6 ความสามารถของ R    

    1.7 ชุมชนผู้ใช้ R 

2. การติดตั้งโปรแกรม R รวมถึงแพ็คเกจที่จำเป็นและนำเข้าข้อมูลจากไฟล์ต่าง ๆ  

3. การจัดการเกี่ยวกับตัวแปร เช่น

    3.1 ตั้งชื่อตัวแปร

    3.2 การรวม หรือแยกไฟล์ข้อมูล

    3.3 การเปลี่ยนชื่อ

    3.4 กำหนดชื่อตัวแปรย่อย

    3.5 การคำนวนค่าตัวแปร

    3.6 การส่งออกชุดข้อมูล

4. การวิเคราะห์ทางสถิติ ด้วย R commander    

    4.1 การสรุปข้อมูลพื้นฐาน (Numerical summaries)    

    4.2 การกระจายตัวของข้อมูล (Frequency distributions)    

    4.3 การจัดการค่า Missing (Count missing observations)    

    4.4 การสรุปข้อมูลทางสถิติ (Table of statistics)    

    4.5 ตารางสหสัมพันธ์ (Correlation matrix)   

    4.6 การทดสอบความสัมพันธ์ (Correlation test) 

    4.7 การทดสอบการกระจายตัวแบบปกติ (Shapiro-Wilk test of normality)

5. การวิเคราะห์ข้อมูลสถิติ ด้วย R commander

    5.1 การทดสอบความสัมพันธ์แบบไคสแควร์ (Contingency tables)    

    5.2 การทดสอบความแตกต่าง (Single-sample t-test, Indepentent samples t-test , Paired t-test, One-way ANOVA, Multi-way ANOVA)    

    5.3 การทดสอบค่าสัดส่วน (Single-sample proportion test, Two-sample proportion test)    

    5.4 การทดสอบค่าความแปรปรวน (Two-variances F-test , Bartlett's test , Levene's test ) 

6. การวิเคราะห์สถิติที่ไม่ใช้พารามิเตอร์ (Non-Parametric Statistics)    

   6.1 Two-sample Wilcoxon test    

   6.2 Paired-samples Wilcoxon test   

   6.3 Kruskal-Wallis test    

   6.4 Friedman rank-sum test 

7. การวิเคราะห์เชิงมิติ (Dimensional analysis)    

    7.1 การหาค่าความเชื่อมั่น (Scale reliability) 

8. การหาความสัมพันธ์ด้วยวิธีวิเคราะห์การถดถอย (Regression)    

    8.1 การสร้างตัวแบบ เชิงเส้นตรง และไม่ใช่เส้นตรง    

    8.2 การตรวจสอบความเหมาะสมของตัวแบบ    

    8.3 การวิเคราะห์ความคลาดเคลื่อน (Residual Analysis) 

9. การสร้างกราฟแบบต่าง ๆ ด้วย R commander    

    9.1 Histogram

    9.2 Stem-and -leaf display

    9.3 Boxplot

    9.4 Quantile-comparison plot

    9.5 Scatterplot matrix   

    9.6 Line graph

    9.7 XY conditioning plot

    9.8 Plot of means Strip chart

    9.9 Bar graph &amp

    9.10 Pie chart 

10. วิเคราะห์ข้อมูลจากงานวิจัยจริงด้วย R commander

วิธีการฝึกอบรม 

          การบรรยายและการปฏิบัติ

ระยะเวลาการฝึกอบรม        

          วันที่ 7 – 9 สิงหาคม 2562 เวลา 09.00 – 16.00 น. จำนวน 3 วัน 

สถานที่ฝึกอบรม

           ณ ศูนย์ฝึกอบรมคอมพิวเตอร์ ชั้น 7  อาคารพระจอมเกล้า

คุณสมบัติผู้เข้ารับการอบรม

           ข้าราชการ และเจ้าหน้าที่สังกัด อว. จำนวน 40 คน และเป็นผู้ที่มีควรมีพื้นฐานด้านทฤษฎีสถิติ หรือเคยใช้โปรแกรมสำเร็จรูปทางสถิติ

วิทยากร

          วิทยากรภายนอก


 
ประเภทการจ้างวิทยากร OUTSOURCE
เอกสารประกอบหลักสูตร ชื่อไฟล์เดิม : 223_หลักการ rgui1.pdf