หัวข้อ | วันที่ | เวลา | เนื้อหา |
1 | 19 – 20 ต.ค. 62 | 13:00-15:00 น. | § ความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม R ประกอบด้วย การแนะนำคุณสมบัติ และการติดตั้งโปรแกรม R และ Rstudio การเขียนคำสั่งและการคำนวณทางคณิตศาสตร์พื้นฐาน § มโนทัศน์ของตัวแปรและการสร้างตัวแปร ประเภทของข้อมูล |
2 | 26- 27 ต.ค. 62 | 13:00-15:00 น. | § การนำเข้าข้อมูลใน R ประกอบด้วย การกำหนด working directory การนำเข้าข้อมูลโดยตรง และการนำเข้าข้อมูลจากไฟล์ข้อมูล เช่น flat files, Microsoft excel file, SPSS files เป็นต้น § การจัดกระทำข้อมูลด้วยฟังก์ชันพื้นฐานของโปรแกรม R และ การจัดกระทำข้อมูลขนาดใหญ่ด้วย package-dplyr และ package-tidyr เช่น การคัดเลือกตัวแปร (selecting variables) การคัดกรองข้อมูล (filtering cases) การแปลงรหัสข้อมูล (recoding data) การแปลงข้อมูล (transforming data) การจัดอันดับข้อมูล (arranging data) และการสร้างข้อสรุปเบื้องต้นจากข้อมูล (summarizing data) การแบ่งส่วนข้อมูล (separating data) และการยุบรวมชุดข้อมูล (merging dataset) เป็นต้น |
3 | 2 – 3 พ.ย. 62 | 13:00-15:00 น. | § การวิเคราะห์และทดแทนข้อมูลสูญหาย (missing data analysis) |
4 | 9 – 10 พ.ย. 62 | 13:00-15:00 น. | § สถิติเชิงบรรยาย (descriptive statistics) § หลักการออกแบบการนำเสนอข้อมูลทัศนภาพ (data visualization) § การสร้างข้อมูลทัศนภาพด้วยฟังก์ชันกราฟิกพื้นฐาน (base graphic functions) ของโปรแกรม R |
5 | 16 – 17 พ.ย. 62 | 13:00-15:00 น. | § การวิเคราะห์เพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ย ประกอบด้วย การทดสอบที (t-test) สำหรับการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยหนึ่งและสองกลุ่มตัวอย่าง การวิเคราะห์ความแปรปรวนทางเดียว และการวิเคราะห์ความแปรปรวนสองทาง |
6 | 23 – 25 พ.ย. 62 | 13:00-15:00 น. | § การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร o การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ (correlation analysis) o การวิเคราะห์ความถดถอย (regression analysis) |
7 | 30 พ.ย. – 1 ธ.ค. 62 | 13:00-15:00 น. | § มโนทัศน์เบื้องต้นของการจำลองแบบมอนติคาร์โล (monte carlo simulation) § การจำลองข้อมูลสำหรับการวิจัยทางสถิติการศึกษา |
8 | 7 - 8 ธ.ค. 62 | 13:00-15:00 น. | § การวิเคราะห์ผลลัพธ์ที่ได้จากการจำลอง § การประยุกต์ใช้การจำลองสำหรับการวิจัยทางสถิติการศึกษา |
