🍄MATH
QUEST
🪙0
📊

ม.6 เล่ม 2 · บทที่ 3

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ

Quantitative Analysis — ค่ากลาง การกระจาย และ Box Plot

🎯 จุดประสงค์การเรียนรู้ (ตาม สสวท.)

  • ▸สร้างตารางแจกแจงความถี่และฮิสโตแกรมของข้อมูลเชิงปริมาณได้
  • ▸หาค่ากลาง: ค่าเฉลี่ยเลขคณิต มัธยฐาน ฐานนิยม ได้
  • ▸หาควอร์ไทล์และเปอร์เซ็นไทล์ และอ่าน Box Plot ได้
  • ▸หาค่าการกระจาย: พิสัย ส่วนเบี่ยงเบนควอร์ไทล์ ความแปรปรวน และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานได้
  • ▸เปรียบเทียบชุดข้อมูลสองชุดด้วยค่ากลางและการกระจายเพื่อตัดสินใจได้
STEP 1/6
1/6
🧩

ตัวอย่างใกล้ตัว — Moneyball กับราคานักฟุตบอล

  • สโมสรฟุตบอล ⚽ ใช้นักวิเคราะห์ข้อมูลเปรียบเทียบนักเตะ: ยิงเฉลี่ยกี่ประตูต่อเกม? ความสม่ำเสมอ (SD) เป็นอย่างไร?
  • คะแนนสอบของห้อง 📝: ค่าเฉลี่ยบอก “ภาพรวม” แต่ SD บอกว่าคะแนน “กระจายหรือเกาะกลุ่ม”
  • แอปวัดการนอนหลับให้ค่าเฉลี่ยชั่วโมงนอน + ช่วงความแปรปรวน 🌙
  • Box Plot ในรายงานการเงินบอกว่า “ครึ่งกลางของข้อมูลอยู่ระหว่างเท่าไร” และมีค่าผิดปกติไหม

📏 สูตรประจำบท (5)

  • ค่าเฉลี่ยเลขคณิต

    xˉ=∑xin\bar x=\frac{\sum x_i}{n}

    🧠 รวมทั้งหมดแล้วหารด้วยจำนวนตัว

  • ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

    s=∑(xi−xˉ)2n−1s=\sqrt{\frac{\sum(x_i-\bar x)^2}{n-1}}

    🧠 ระยะห่างเฉลี่ยจากค่าเฉลี่ย (ยกกำลังสองเพื่อกำจัดเครื่องหมาย)

  • พิสัยระหว่างควอร์ไทล์

    IQR=Q3−Q1IQR=Q_3-Q_1

    🧠 ความกว้างของ “ครึ่งกลาง” ของข้อมูล (กล่องใน Box Plot)

  • เกณฑ์ค่าผิดปกติ

    x<Q1−1.5 IQR หรือ x>Q3+1.5 IQRx<Q_1-1.5\,IQR\ \text{หรือ}\ x>Q_3+1.5\,IQR

    🧠 เกินรั้ว 1.5 เท่าของกล่อง = outlier

  • เปอร์เซ็นไทล์

    Pk=ค่าที่ตำแหน่ง kn100P_k=\text{ค่าที่ตำแหน่ง}\ \frac{kn}{100}

    🧠 เปอร์เซ็นไทล์ที่ k = มีข้อมูลต่ำกว่า k%

📚 เปิดคลังสูตรทั้งหมด

🕹️ มินิเกมประจำบท

Moneyball Manager ⚽

วิเคราะห์ Box Plot ค่าเฉลี่ย มัธยฐาน และ SD ของนักเตะ เพื่อตั้งค่าตัวและจัดทีมให้คุ้มงบ

👹 บอสท้ายบท

ผู้จัดการตลาดนักเตะ STAT-SCOUT

สเกาต์จอมวิเคราะห์ยิงข้อมูลมหาศาลมา! อ่าน Box Plot และ SD ให้ขาดก่อนเสียเงินฟรี