หลักสูตร วิเคราะห์ข้อมูลยุคใหม่ใช้ R Commander

ดูตัวอย่างการใช้ R cmdr ได้ที่ไฟล์ VDO ด้านล่างครับ

สนใจติดต่อได้ที่ 089-7766306,amto15@hotmail.com

ภาพรวมของหลักสูตร

ในปัจจุบันสถาบันการศึกษาและองค์กรต่างๆ ทั้งภาครัฐและเอกชนมีการส่งเสริมการทำวิจัยกันมากขึ้น ทั้งในด้านการวิเคราะห์สถิติ วิจัยตลาด วิจัยด้านการแพทย์ การควบคุมคุณภาพการผลิต รวมทั้งการวิจัยเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของหน่วยงานต่างๆ ทำให้ซอฟท์แวร์ด้านการวิเคราะห์ข้อมูลถูกใช้กันอย่างแพร่หลาย โดยโปรแกรมที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในประเทศไทย คือ SPSS ส่วนโปรแกรม SAS, Stata , S-Plus, หรือ Statistica ก็มีผู้ใช้อยู่พอสมควร แต่ในประเทศชั้นนำของโลกกลับพบว่ามีแนวโน้มการใช้ Open source software เช่น R มากกว่า เพราะความสามารถในการวิเคราะห์และแสดงผลด้วยกราฟฟิกที่สวยงามมีความทันสมัย ประกอบกับการจัดหาโปรแกรมเชิงพาณิชย์นั้นมีค่าใช้จ่ายที่สูงมาก เป็นอุปสรรคในการสร้างงานวิจัยและไม่เหมาะกับการใช้งานในสถานศึกษาหรือ องค์กรที่มีข้อจำกัดด้านงบประมาณ ซึ่งอาจนำไปสู่การใช้โปรแกรมที่ละเมิดลิขสิทธิ์จนถึงขั้นถูกฟ้องร้องได้
โดยทางออกของปัญหาดังกล่าว คือ การใช้โปรแกรม Open source ที่ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องซื้อลิขสิทธิ์ ซึ่งโปรแกรมที่ได้รับความนิยมมากนั้น คือ โปรแกรม R ในแพ็คเกจของ R Commander จากแต่เดิมหลายคนจะบ่นว่าโปรแกรม R นั้นยากในการเรียนรู้เพราะเป็น command-line แต่โปรแกรม R Commander นี้มีรูปแบบที่ เป็นชุดเมนูคำสั่งสำเร็จรูปแบบ GUI ไม่ต้องเขียน script สั่งงาน (โปรแกรมจะ process ชุดคำสั่งแบบต้นฉบับ R ให้ดูด้วย) ประกอบกับมี Plug-in การใช้งานขั้นสูงให้ด้วย ดังนั้นผู้ใช้ทั่วไปจึงสร้างความคุ้นเคยได้ไม่ยาก สามารถดึงข้อมูลจาก text file (CSV), SPSS, Minitab, Stata, Excel, Access หรือโปรแกรมฐานข้อมูลต่างๆ ได้ และที่สำคัญโปรแกรม R นั้นได้รับการยอมรับอย่างสูงในความสามารถ มีผู้ใช้เพิ่มขึ้นจากทุกวงการ เช่น Google,Facebook,Twitter, Pfizer และ Shell หรือองค์กรของรัฐระดับนานาชาติมากมายพูดได้ว่า R เป็นอนาคตอันใกล้ของเรา ในฐานะภาษากลางของการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ
จากประสบการณ์ของผู้เชี่ยวชาญพบว่า การเรียนภาษา R แบบต้นฉบับ (command-line interface) ในครั้งแรกจะมี Learning curve ที่ชันเกินไปสำหรับผู้เริ่มต้น ดังนั้นเราจึงต้องหันมาเรียนรู้โปรแกรมรูปแบบที่เป็น GUI (just click) เสียก่อนจึงจะสามารถสร้างชุมชนการเรียนรู้โปรแกรม R ขึ้นได้ และเป็นพื้นที่ดีสำหรับผู้ที่ต้องการศึกษา R ขั้นก้าวหน้าต่อไป โปรแกรม R มีให้เลือกใช้ได้ทุก OS เช่น Windows ,Linux และ Mac OSX อีกทั้งยังมีเมนูใช้งานที่ง่ายพอที่จะใช้ทดแทน Commercials software ในการเรียนรู้สถิติ ทำวิจัยหรือวิเคราะห์ข้อมูลได้ไม่ยาก
ในการอบรมคอร์สนี้จะเน้นให้ผู้เข้าอบรมได้รับความรู้เกี่ยวกับสภาพแวดดล้อมของ R ในวงกว้างและทดลองใช้ งาน R Commander (R ในรูปแบบ GUI) ตั้งแต่เริ่มติดตั้ง จนถึงในฟังก์ชั่นต่างๆ รวมทั้งการแปลความหมายผลลัพธ์จากเมนูคำสั่งทางสถิติต่างๆ เพื่อนำไปประยุกต์ใช้ตามความต้องการได้อย่างถูกต้องเหมาะสม ซึ่งการอบรมหลักสูตรนี้มีความคุ้มค่ามาก เหมาะกับยุคเศรษฐกิจพอเพียง และถือเป็นการพัฒนาศักยภาพของนักวิเคราะห์ข้อมูลสู่ระดับสากลต่อไป

หลักสูตรนี้เหมาะ สำหรับ
• บุคคลทั่วไปที่สนใจหรือทำงานเกี่ยวข้องกับการใช้สถิติ เป็นนักวิจัย นักวิชาการ อาจารย์
• นิสิตระดับปริญญาตรี –โท-เอก ที่สนใจการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติด้วย Open source
• พนักงานภาครัฐและบริษัทเอกชนที่ต้องการวิเคราะห์ข้อมูลภายใน องค์กรของตนเองเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้กับองค์กรด้วย Open source
• ผู้เข้าอบรมควรมีพื้นฐานด้านทฤษฎีสถิติ หรือเคยใช้โปรแกรมสำเร็จรูปทางสถิติมาบ้าง
สิ่งที่จะได้รับจาก การอบรม
• ผู้ผ่านการอบรมจะสามารถใช้โปรแกรม R ที่ไม่มีค่าใช้จ่ายด้านลิขสิทธิ์ในการวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐานได้
• ผู้ผ่านการอบรมจะสามารถติดตั้งโปรแกรม / แพ็คเกจที่จำเป็น และเลือกใช้เทคนิคทางสถิติขั้นพื้นฐาน ในโปรแกรม R เวอร์ชั่น Commander รวมถึงสามารถแปลผล หรือนำผลลัพธ์ไปประยุกต์ใช้ได้อย่างถูกต้องเหมาะสม

วิธีการอบรม
• บรรยายเนื้อหาเชิงปฏิบัติการ
• ทดลองใช้โปรแกรม R Commander โดยทำตามตัวอย่างที่วิทยากรจัดไว้ให้ขณะบรรยาย
• Workshop การวิเคราะห์ข้อมูลจากงานวิจัยจริง ตั้งแต่นำเข้าข้อมูลจนถึงการสรุปผล

วิทยากร
อาจารย์อมรเทพ ทองชิว

ประวัติการ ศึกษา
• ปริญญาตรี วิศวกรรมเครื่องกล มหาวิทยาลัยนเรศวร
• ปริญญาโท การจัดการประยุกต์ (เกียรตินิยม) สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์ (นิด้า)

ประสบการณ์การทำงาน
• วิศวกรฝ่ายซ่อมบำรุง บริษัท เอ็ม บี เค ลอนดรี้ จำกัด
• วิศวกรแผนกติดตั้ง บริษัท ฟอร์เบส จำกัด
• วิศวกรฝ่ายผลิต บริษัท โอลีน จำกัด
• ผู้จัดการทั่วไป และผู้จัดการฝ่ายพัฒนาระบบ บริษัท พาร์เวล อินเตอร์เนชั่นแนล จำกัด

ผลงานที่เกี่ยวกับวิทยากรโปรแกรมสถิติ
• วิทยากรหัวข้อ “การใช้โปรแกรม OpenStat สําหรับงานวิจัย” จัดโดยมหาวิทยาลัยศิลปากร (ปี 2552)
• วิทยากรหัวข้อ “การใช้โปรแกรม OpenStat สําหรับงานวิจัย” จัดโดยมหาวิทยาลัยราชภัฎลำปาง (ปี 2553)
• วิทยากรและนักเขียนของนิตยสาร โอเพ่นซอสทูเดย์ (Opensource2Days) (ปี 2552-ปัจจุบัน)

วันเวลาและสถานที่อบรม
วัน : วันที่ 28-29 สิงหาคม 2553 จำนวน 2 วัน
เวลา : ตั้งแต่เวลา 9.00-16.00 น.
สถานที่ : ห้องอบรมศูนย์อบรมสถิติ อาคารพี.เอ็ม.ทาว์เวอร์ ชั้น 6 (ฝั่งธนาคารยูโอบี)
ราคา : 4,500 บาท/ท่าน/หลักสูตร

โครงสร้างหลักสูตร
วันที่ 1 ทำความรู้จักกับฟังก์ชั่นต่างๆ ของ R Commander เวลา 9.00 น.-16.00 น.
ช่วงเช้า 9.00 – 12.00 น.
1.แนะนำโปรแกรม R และ R commander
• ประวัติความเป็นมาของ
• หลักการทำงานของ R
• ครอบครัว R และ package ที่สำคัญ
• ข้อดีข้อเสียของ R
• ความสามารถของ R
• ชุมชนผู้ใช้ R
2.การติดตั้งโปรแกรม R รวมถึงแพ็คเกจที่จำเป็นและนำเข้าข้อมูลจากไฟล์ต่างๆ
ช่วงบ่าย 13.00 – 16.00 น.
3.การจัดการเกี่ยวกับตัวแปร เช่น ตั้งชื่อตัวแปร การรวม หรือแยกไฟล์ข้อมูล การเปลี่ยนชื่อ กำหนดชื่อตัวแปรย่อย การคำนวนค่าตัวแปร การส่งออกชุดข้อมูล เป็นต้น
4.การวิเคราะห์ทางสถิติด้วย R commander
• การสรุปข้อมูลพื้นฐาน (Numerical summaries)
• การกระจายตัวของข้อมูล (Frequency distributions)
• การจัดการค่า Missing (Count missing observations)
• การสรุปข้อมูลทางสถิติ (Table of statistics)
• ตารางสหสัมพันธ์ (Correlation matrix)
• การทดสอบความสัมพันธ์ (Correlation test)
• การทดสอบการกระจายตัวแบบปกติ (Shapiro-Wilk test of normality)

วันที่ 2 ต่อเนื่องจากวันแรก ของ R commander. เวลา 9.00. น.-16.00 น.
ช่วงเช้า 9.00 – 12.00 น.
4.การวิเคราะห์ทางสถิติด้วย R commander (ต่อ)
• การทดสอบความสัมพันธ์แบบไคสแควร์ (Contingency tables)
• การทดสอบความแตกต่าง (Single-sample t-test, Indepentent samples t-test , Paired t-test, One-way ANOVA, Multi-way ANOVA)
• การทดสอบค่าสัดส่วน (Single-sample proportion test, Two-sample proportion test)
• การทดสอบค่าความแปรปรวน (Two-variances F-test , Bartlett's test , Levene's test )
5.การวิเคราะห์สถิติที่ไม่ใช้ พารามิเตอร์ (Non-Parametric Statistics)
• Two-sample Wilcoxon test
• Paired-samples Wilcoxon test
• Kruskal-Wallis test
• Friedman rank-sum test
6. การวิเคราะห์เชิงมิติ (Dimensional analysis)
• การหาค่าความเชื่อมั่น (Scale reliability)
ช่วงบ่าย 13.00 – 16.00 น.
7.การหาความสัมพันธ์ด้วยวิธีวิเคราะห์การถดถอย (Regression)
• การสร้างตัวแบบ เชิงเส้นตรง และไม่ใช่เส้นตรง
• การตรวจสอบความเหมาะสมของตัวแบบ
• การวิเคราะห์ความคลาดเคลื่อน (Residual Analysis)
8.การสร้าง กราฟแบบต่างๆ ด้วย R commander
Histogram ,Stem-and -leaf display ,Boxplot ,Quantile-comparison plot ,Scatterplot matrix
Line graph ,XY conditioning plot ,Plot of means Strip chart ,Bar graph & Pie chart