บทที่1 ความรู้เกียวกับสถิติ

1.1 ความหมายของสถิติ

คำว่าสถิติ (Statistics) เป็นคำทีแปลงมาจากศัพท์บัญญัติในภาษาเยอรมันว่า  Statistik เป็นคำที่มีรากศัพท์มาจากคำว่า “State” ซึ่งหมายถึง  ข้อมูล หรือขาวสารซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อการบริหารงานของรัฐหรือประเทศในด้านต่างๆ  ต่อมาในปลายศตวรรษที่ 19 ความหมายของสถิติได้เปลี่ยนไป หมายถึง ข้อมูลที่เป็นตัวเลขเกี่ยวกับการบริหารงานของรัฐ เช่น การสำรวจสำมะโนครัว เพื่อทราบจำนวนและความมั่งคั่งของพลเมือง จนในศตวรรษที่ 20 “สถิติ” หมายถึง ข้อมูลในเรื่องต่างๆซึ่งได้มีการเก็บรวบรวมแล้วนำมาหาความหมาย เช่น ข้อมูลทางด้านธุรกิจ ข้อมูลสภาพภูมิอากาศ ข้อมูลการเดินทาง เป็นต้น

โดยทั่วไปแล้ว คำว่า สถิติมีความหมายได้ 2 นัย คือ สถิติที่เป็นตัวเลขและสถิติที่เป็นศาสตร์ในความหมายที่แตกต่างกันมีดังนี้

1. สถิติที่เป็นตัวเลข หมายถึง สถิติที่ได้มาจากกการเก็บรวบรวมข้อมูลด้วยวิธีการใดๆจากข้อมูลจำนวนมาก เช่น สถิติของผู้ป่วยโรคเอดส์ของประเทศไทยในรอบ 10 ปี สถิติการเพิ่มจำนวนรถยนต์ในเขตกรุงเทพมหานคร ปี 2552 สถิติการส่งออกของข้าวไทยในปี 2551

2. สถิติที่เป็นศาสตร์ หมายถึง วิชาที่ว่าด้วยการเก็บรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล การนำเสนอข้อมูลชุดใดชุดหนึ่ง และความรู้เกี่ยวกับอนุมานคุณลักษณะของประชากรเป้าหมายจากข้อมูลบางสวนที่สุ่มมา

  1.2 ประเภทของสถิติศาสตร์

สถิติศาสตร์สามารถจำแนกได้เป็น 2 ประเภท คือ สถิติเชิงพรรณนา (Descriptive Statistics) และสถิติเชิงอนุมาน (Inference Statistics)

1.2.1 สถิติเชิงพรรณนา คือ สถิติทีเกี่ยวกับระเบียบวิธีที่ใช้ในการอธิบายหรือบรรยายลักษณะของข้อมูล โดยเป็นการบรรยายลักษณะเฉพาะกลุ่มทีเก็บรวบรวมข้อมูลมา ไม่สามารถนำผลไปอ้างอิงหรือพยากรณ์ค่าของกลุ่มอื่นๆได้ สถิติประเภทนี้ส่วนใหญ่จะเป็นการบรรยายลักษณะของข้อมูลแบบง่ายๆและการจะมีการคำนวณเล็กน้อย การบรรยายลักษณะของสถิติเชิงพรรณนาอาจดำเนินการด้วยวิชาการใดๆต่อไปนี้

          1. การนำเสนอข้อมูล (Presentation)

                   (1) การนำเสนอในรูปบทความ

                   (2) การนำเสนอในรูปตารางร้อยละ

                   (3) การนำเสนอในรูปภาพหรือชาร์ต

          2. การแจกแจงความถี่ (Frequency)

                   (1) ตารางแจกแจงความถี่แบบทางเดียว

                   (2) ตารางแจกแจงความถี่แบบหลายทาง

          3. การวัดแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลาง (Central of Tendency)

                   (1) การคำนวณหาค่าตัวกลางต่างๆ

                             (ก) ตัวกลางเลขคณิต

                             (ข) ตัวกลางเรขาคณิต

                             (ค) ตัวกลางฮาร์โมนิค

                   (2) การหาค่าฐานนิยม (Mode)

                   (3) การหาตำแหน่งของข้อมูล

                             (ก) มัธยฐาน (Median)

                             (ข) ควอไทล์ (Quartiles)

                             (ค) เดไซล์ (Decile)

                             (ง) เปอร์เซ็นไทล์ (Percentiles)

                             (จ) N-ไทล์ (N-tiles)

          4. การวัดการกระจาย (Despersion)

                   (1) พิสัย (Range)

                   (2) ส่วนเบี่ยงเบนควอไทล์ (Quartile Deviation)

                   (3) ส่วนเบี่ยงเบนเฉลี่ย (Mean or Average Deviation)

                   (4) ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation)

                   (5) ค่าความแปรปรวน (Variance)

                   (6) สัมประสิทธิ์ของการกระจาย (Coeffcient of Variation)

                   (7) การวัดเกี่ยวกับโค้งปกติ

                             (ก) การวัดความเบ้ (Skewness)

                             (ข) การวัดความโด่ง (Kurtosis)

1.2.2 สถิติเชิงอนุมาน (Inference Statistics)

สถิติเชิงอนุมาน คือ สถิติที่เกี่ยวกับการนำข้อมูลที่ได้จากตัวอย่าง (Sample) ซึ่งเป็นการศึกษาจากข้อมูลเพียงบางกลุ่ม หรือบางส่วนของประชากรแล้วนำข้อเท็จจริงที่ได้นี้ไปอธิบาย หรือสรุปผลลักษณะของประชากร(Population) ทั้งกลุ่ม การสรุปผลดังกล่าวจะใช้หลักของความน่าจะเป็น (Probability) มาทำการทดสอบสมมติฐานตามที่ผู้วิจัยกำหนดไว้ สถิติอนุมานหรือการอนุมานทางสถิติจะถูกต้องเพียงใดนั้นขึ้นอยู่กับวิธีการเลือกข้อมูลซึ่งจะเรียกว่า การสุ่มตัวอย่าง (Random Sampling) ผู้วิจัยสามารถสรุปผลลักษณะของประชากรได้ถูกต้อง ถ้าข้อมูลตัวอย่างที่ได้มาบางส่วนมีวิธีการสุ่มที่ดี กล่าวคือ ได้ข้อมูลที่เป็นตัวแทนของประชากร

ดังนั้น การเก็บรวบรวมข้อมูลจากตัวอย่างนั้น ผู้วิจัยควรจะได้ศึกษาถึงทฤษฎีการสุ่มตัวอย่าง (Sampling Theory) เพื่อจะได้ตัวอย่างข้อมูลที่เป็นตัวแทนของประชากรและจะนำไปสู่การสรุปผลและอธิบายลักษณะของประชากรได้อย่างถูกต้อง

  

รูปที่ 1.1 สุ่มตัวอย่างเพื่อใช้ในสถิติเชิงอนุมาน

1.3ข้อมูลและข่าวสาร

         1.3.1 ความหมายและองค์ประกอบของงข้อมูล

         ข้อมูล หมายถึง ข่าวสารหรือข้อเท็จจริงที่เกิดขึ้น ซึ่งอาจเกี่ยวกับคนหรือสิ่งของข้อมูลอาจจะอยู่ในรูปของตัวเลขหรือข้อความซึ่งได้จากการนับ การวัด การสังเกต หรือการบันทึก ข้อมูลที่ได้รวบรวมไว้เป็นชุดมีการปรับปรุงแก้ไขให้ตรงกับข้อเท็จจริงที่เป็นอยู่ในปัจจุบัน ซึ่งจะเรียกชุดนั้นว่าฐานข้อมูล (Data Base) ซึ่งฐานข้อมูลนี้จะใช้เป็นหลักฐานอ้างอิงเพื่อค้นหาความจริงได้

         ข้อมูลในระบบฐานข้อมูลหนึ่งๆจะมีส่วนประกอบย่อยหลายๆส่วน ซึ่งแบ่งออกเป็นระดับจากระดับย่อยที่สุดดังนี้

               1.อักขระ (Character) หมายถึง ตัวอักษร ตัวเลข หรือเครื่องหมายตัวใดตัวหนึ่ง

               2.เขตข้อมูล (Field) หมายถึง กลุ่มของอักขระหรือสัญลักษณ์ที่รวมกันเพื่อแทนความหมายของตัวเลข 1 จำนวน หรือข้อความ 1 ข้อความ

               3.ระเบียน (Record) หมายถึง กลุ่มของเขตข้อมูลที่มีความหมายเกี่ยวข้องกัน บันทึกอยู่ด้วยกันเพื่ออ้างอิงเรื่องใดเรื่องหนึ่ง

               4.แฟ้มข้อมูล (File) หมายถึง กลุ่มของระเบียนที่เกี่ยวข้องกับเรื่องเดียวกัน

         1.3.2 การแบ่งลักษณะของข้อมูล

         การแบ่งลักษณะของข้อมูล แบ่งได้เป็น 2 ประเภท ดังนี้

         1.ข้อมูลเชิงคุณภาพ (Qualitative Data) คือ ข้อมูลที่มีค่าไม่ต่อเนื่องและไมสามารถนำไปคำนวณทางคณิตศาสตร์ได้ เป็นลักษณะของข้อมูลที่บรรยายลักษณะของสิ่งที่ศึกษา จึงไม่อยู่ในรูปของตัวเลข ไม่สามารถบอกได้ว่ามีค่ามากน้อยเท่าไหร่ แต่สามารถกำหนดตัวเลขขึ้นแทนลักษณะของสิ่งที่ศึกษาได้ นั่นคือข้อมูลในมาตรานามบัญญัติ (Norminal Scale) และมาตราเรียงลำดับ (Ordinal Scale) เช่น การแบ่งกลุ่มข้อมูลนักศึกษาของวิทยาลัยอาชีวศึกษาร้อยเอ็ด ได้แก่ ระดับประกาศนียบัตรวิชาชีพ (ปวช.) และระดับประกาศนียบัตรวิชาชีพชั้นสูง (ปวส.) และให้ 1 แทนระดับประกาศนียบัตรวิชาชีพ (ปวช.) และให้ 2 แทนระดับประกาศนียบัตรวิชาชีพชั้นสูง (ปวส.) หรือตัวอย่างการแบ่งกลุ่มคณะสีของนักศึกษาวิทยาลัยอาชีวศึกษาร้อยเอ็ด ได้แก่ คณะสีแดงทับทิม คณะสีเหลืองอำพัน คณะสีน้ำเงินไพริน และคณะสีเขียวมรกต โดยให้นักศึกษาที่อยู่คณะสีแดงทับทิมแทนด้วยหมายเลข 1 คณะสีเหลืองอำพันแทนด้วยหมายเลข 2 คณะสีน้ำเงินไพรินแทนด้วยหมายเลข 3 และคณะสีเขียวมรกตแทนด้วยหมายเลข 4 เป็นต้น

         2.ข้อมูลเชิงปริมาณ (Quantitative Data) คือ ข้อมูลที่มีค่าต่อเนื่องกันและสามารถนำไปคำนวณทางคณิตศาสตร์ได้ สามารถเปรียบเทียบความแตกต่างได้ เป็นข้อมูลตัวเลขที่บอกค่าความมากและน้อย เปรียบเทียบในรูปของอัตราสวนได้ ซึ่งก็คือ ข้อมูลในมาตราอันตรภาค (Interval Scale) และมาตราอัตราส่วน (Ratio Scale) เช่น ข้อมูลอายุ น้ำหนัก ความสูง พื้นที่ เป็นต้น

         1.3.3 แหล่งข้อมูล

         ข้อมูลที่เก็บรวบรวมมาได้สามารถจำแนกตามแหล่งที่มาได้ 2 ประเภท คือ

         1. ข้อมูลปฐมภูมิ (Primary Data) เป็นขอมูลที่ได้จาแหล่งข้อมูลโดยตรงหรือที่เรียกว่าแหล่งปฐมภูมิ(Primary Data) ซึ่งเป็นแหล่งที่เกิดของข้อมูล ข้อมูลปฐมภูมิที่ได้มานี้ถือว่าเป็นข้อมูลทีน่าเชื่อถือได้มากที่สุด เพราะได้จากแหล่งข้อมูลโดยตรงและยังไม่มีการเปลี่ยนรูป เปลี่ยนความหมาย เช่น ข้อมูลที่ได้จากแบบสอบถาม แบบสัมภาษณ์ แบบสังเกต แบบทดสอบ ฯลฯ

         2. ข้อมูลทุติยภูมิ (Secondary Data) เป็นข้อมูลทีได้จากแหล่งที่มีผู้เก็บข้อมูลมาแล้ว หรือที่เรียกว่า แหล่งทุติยภูมิ (Secondary Data) ข้อมูลที่ได้จากแหล่งทุติยภูมินี้อาจมีการเปลี่ยนรูปหรือเปลี่ยนความหมาย ซึ่งอาจมีความคลาดเคลื่อนจากความเป็นจริงได้ ในบางครั้งผู้วิจัยไม่สามารถนำข้อมูลจากแหล่งปฐมภูมิได้จึงจำเป็นต้องใช้ข้อมูลจากแหล่งทุติยภูมิ เช่น ข้อมูลในอดีต ผู้วิจัยจำเป็นต้องนำข้อมูลที่ได้จากการจดบันทึกไว้แล้วมาทำการวิจัย เป็นต้น

1.4 มาตรการวัด

         ในการเตรียมข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ จะต้องเข้าใจข้อมูลที่เก็บมาได้ ซึ่งข้อมูลที่เก็บรวบรวมมาได้นั้นอาจมีลักษณะต่างกันเพื่อการเลือกใช้สถิติที่เหมาะสมในการประมวลผล ซึ่งสามารถจัดระดับของข้อมูลได้ 4 ระดับ ตามวิธีการวัดค่าตังต่อไปนี้

         1.4.1 มาตรานามบัญญัติ (Norminal Scale)

                   มาตรานามบัญญัติ (Norminal Scale) เป็นระดับของข้อมูลที่ได้จากวัดแบบง่ายที่สุดคือ เป็นการแบ่งแยกประชากรที่จะศึกษาออกเป็นกลุ่มหรือเป็นพวก โดยแต่ละกลุ่มและแต่ละพวกมีความเท่าเทียมกัน เช่น

                   แบ่งประชากร โดยใช้เพศเป็นตัวแบ่ง คือ ชายและหญิง

                   แบ่งประชากร โดยใช้ภาคเป็นตัวแบ่ง คือ ภาคเหนือ ภาคใต้ ภาคกลาง ภาคตะวันออกเฉียงเหนือ และภาคตะวันออก

                   จะเห็นว่าแต่ละกลุ่มแยกออกจากกันและกันแสดงถึงความแตกต่างของประชากร ในการนำไปใช้อาจกำหนดตัวเลขหรือสัญลักษณ์แทนกลุ่ม เช่น ถ้าเป็นเพศชาย กำหนดให้เป็น M เพศหญิง กำหนดให้เป็น Fหรือการกำหนดเบอร์ให้กลับนักฟุตบอล ผู้รักษาประตูเป็น 1 กองหน้าเป็น 2, 3, ฯลฯ ตัวเลขหรือสัญลักษณ์เหล่านี้เป็นเพียงชื่อที่แทนกลุ่มเท่านั้น ไม่สามารถนำมาใช้ในการคำนวณทางคณิตศาสตร์ได้

         1.4.2 มาตราเรียงลำดับ (Ordinal Scale)

                   มาตราเรียงลำดับ (Ordinal Scale) เป็นระดับของข้อมูลที่กำหนดรายละเอียดของการวัดเพิ่มขึ้นจากระดับนามบัญญัติ กล่าวคือ นอกจากจะแบ่งแยกข้อมูลอออกเป็นกลุ่มแล้ว ยังสามารหาระดับความแตกต่างระหว่างกลุ่มได้ด้วย ซึ่งระบบการวัดแบบนี้ใช้หลักของความมากกว่า ความน้อยกว่า เช่น การแบ่งประชากรโดยใช้ความคิดเห็น ซึ่งอาจมีระดับต่างๆ เช่น เห็นด้วยอย่างยิ่ง เห็นด้วย ไม่มีความเห็น ไม่เห็นด้วย ไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง การแบ่งสินค้าโดยใช้คุณภาพของสินค้า คือ ดี พอใช้ ต้องปรับปรุง

                   จากตัวอย่างดังกล่าว สามารถบอกความแตกต่างของแต่ละกลุ่มข้อมูลได้โดยจัดอันดับของข้อมูล แต่ไม่สามารถกำหนดปริมาณความน้อยกว่าหรือมากกว่าออกมาเป็นตัวเลขที่แน่นอนได้ เช่น สามารถบอกได้ว่าสินค้าที่มีคุณภาพนั้นย่อมจะดีกว่าสินค้าพอใช้ แต่ไม่สามารถบอกได้ว่าดีกว่าเป็นตัวเลขเท่าไร การใช้ตัวเลขหรือสัญลักษณ์ใดๆ กำหนดอันดับความมากกว่าหรือน้อยกว่า จะไม่มีผลต่อข้อมูล เช่น การให้ร้อยตรีติดดาว 1ดวง ร้อยโทติดดาว 2 ดวง และร้อยเอกติดดาว 3 ดวง อาจกำหนดใหม่ให้ร้อยเอกติดดาว 1 ดวง ร้อยโทติดดาว2 ดวง และร้อยตรีติดดาว 3 ดวง โดยที่อันดับก่อน และหลังย่อมไม่เปลี่ยนแปลง ตัวเลขที่แทนข้อมูลระดับนี้ยังไมสามารถนำมาคำนวณทางคณิตศาสตร์ได้

         1.4.3 มาตราอันตรภาค (Intervel Scale)

                   มาตราอันตรภาค (Intervel Scale) เป็นระดับของข้อมูลที่มีคุณสมบัติที่เพิ่มเติมจากการวัดระดับเรียงระดับ กล่าวคือ สามารถกำหนดปริมาณของความแตกต่างระหว่างอันดับได้ เพราะการวัดแบบนี้หน่วยของการวัดมีลักษณะคงที่ซึ่งเป็นมาตรฐานในการกำหนดค่าเป็นตัวเลข เช่น ระดับอุณหภูมิ สามารถบอกได้ว่าอุณหภูมิ 30 องศา ร้อนกว่าอุณหภูมิ 20 องศา อยู่ 10 องศา แต่การวัดระดับนี้จุดเริ่มต้นถือวาไม่เป็นธรรมชาติ กล่าวคือ ไม่มีศูนย์สัมบูรณ์ (Absolute Zero) ซึ่งความหมายของศูนย์ในระดับนี้ไม่ได้หมายความว่าไม่มีค่า การวัดระดับนี้เป็นเพียงแต่ทราบระดับเปรียบเทียบเท่านั้น เช่น ในการวักอุณหภูมิถ้าใช้ระบบฟาเรนไฮต์จะเริ่มจาก 32 องศา แต่ถ้าใช้ระดับเซลเซียสจะเริ่มจาก 0 จะเห็นได้ว่าการกำหนดจุดเริ่มต้นนั้นเป็นการกำหนดตามใจชอบ ไม่มีจุดเริ่มต้นทีเป็นธรรมชาติ ถึงแม้ว่าการกไหนจุดเริ่มต้นไม่เหมือนกัน แต่ถ้าหน่วยของการวัดมีมาตรฐานคงที่แล้ว การเปรียบเทียบกลับกันก็อาจทำได้ ดังตารางที่ 1.1

ตารางที่ 1.1 การเปรียบเทียบจำนวนองศาของเซลเซียสกับฟาเรนไฮต์

ชนิดองศา	จำนวนองศา
เซลเซียส	0	10	30	100
ฟาเรนไฮต์	32	50	86	212

ไม่ว่าจะใช้ระบบใด ผลต่างของการเปรียบเทียบอัตราส่วนยังคงเป็น 2 แม้ว่าจุดเริ่มต้นจะไม่เท่ากันตัวเลขที่ได้จากการวัดระดับชั้นสามารถนำมาบวกลบกันได้

1.4.4 มาตรฐานอัตราส่วน (Ratio Scale)

            มาตรฐานส่วน Ratio Scale เป็นระดับของข้อมูลที่ถือว่ามีความสมบูรณ์ที่สุดและเป็นการวัดระดับสูงสุดมีจุดเริ่มต้นเป็นธรรมชาติ คือ มีศูนย์แท้ที่หมายความถึงการไม่มีค่า เช่น น้ำหนัก ส่วนสุง อายุ ฯลฯ ข้อมูลบางชนิดไม่สามารถวัดได้ถึงระดับนี้ เช่น ข้อมูลทางพฤติกรรม ทัศนคติ ข้อมูลในระดับนี้สามารถนำไปคำนวณทางคณิตศาสตร์ได้

1.5 ระเบียบวิธีทางสถิติ

ระเบียบวิธีทางสถิติ เป็นการศึกษาถึงขั้นตอนวิธีการดำเนินการทางสถิติ ซึ่งประกอบด้วยขั้นตอนต่างๆ ดังนี้

          1.5.1 การเก็บรวบรวมข้อมูล (Collection of Data)

การเก็บรวบรวมข้อมูล หมายถึง การเก็บรวบรวมข้อความหรือตัวเลขที่ต้องการจากประชากรที่มีคุณสมบัติสอดคล้องตามความต้องการ เช่น

จะศึกษาจำนวนชาวเขาที่มีอยู่ในจังหวัดเชียงใหม่ก็ต้องรวบรวมตัวเลขจำนวนชาวเขาที่มีอยู่ในจังหวัดเชียงใหม่ เป็นต้น การเก็บรวบรวมข้อมูล จำแนกได้เป็น 4 วิธีการที่สำคัญ ดังนี้

1.การเก็บรวบรวมจากทะเบียนประวัติ เป็นการเก็บรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่มีข้อมูลเหล่านี้อยู่ เช่น จากกองทะเบียนกรมตำรวจจากทะเบียนประวัติคนไข้ของโรงพยาบาลต่างๆ

2. การเก็บรวบรวมโดยวิธีการสำรวจ เป็นการเก็บรวบรวมข้อมูลโดยใช้แบบสำรวจ ซึ่งผู้ทำการสำรวจได้จัดเตรียมไว้ล่วงหน้า โดยสามารถทำได้ 4 วิธี คือ

(1) การสำรวจโดยการสำสัมภาษณ์ ผู้สำรวจต้องออกไปสัมภาษณ์ผู้เกี่ยวข้องกับข้อมูล

(2) การสำรวจโดยการสร้างแบบสอบถาม ผู้สำรวจเป็นผู้ส่งแบบสอบ การสำรวจโดยการสร้างแบบสอบถาม ผู้สำรวจเป็นผู้ส่งแบบสอบถามไปยังผู้ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล เพื่อตอบคำถามแล้วส่งกลับคืนมายังผู้ทำการสำรวจ

(3) การเก็บรวบรวมข้อมูลโดยใช้วิธีการทดลอง เป็นการเก็บรวบรวมข้อมูลที่เป็นผลจากการทดลอง เช่น การทดลองทางวิทยาศาสตร์ในโรงเรียนการสอบสมรรถภาพของนักเรียนในด้านพลศึกษา เช่น การวิ่ง การกระโดด การทุ่มน้ำหนัก เป็นต้น

(4) การเก็บรวบรวมข้อมูลโดยวิธีการสังเกต การเก็บรวบรวมข้อมูลโดยวิธีนี้ ผู้ทำการสำรวจต้องทำการบันทึกข้อมูลที่สนใจจากการสังเกต เช่น จดบันทึกรถยนต์ที่ผ่านสี่แยกปทุมวัน เป็นต้น

1.5.2 การนำเสนอข้อมูล (Presentation of Data)

การนำเสนอข้อมูล คือ การนำข้อมูลที่รวบรวมมาจัดเป็นหมวดหมู่ให้เรียบร้อย ง่ายต่อการเข้าใจและสะดวกในการวิเคราะห์ และตีความหมาย วิธีการนำเสนอข้อมูลมี 2 วิธี ดังนี้

1 การนำเสนอข้อมูลอย่างไม่เป็นแบบแผน InformaPresentation คือ การนำเสนอข้อมูลไม่มีกฎเกณฑ์หรือแบบอย่างแน่นอนที่ใช้กันมี 2 วิธี คือ

                (1) การนำเสนอในรูปบทความ Text Presentationเป็นการนำเสนอข้อมูลแบบบรรยายรูปสั้นๆ ซึ่งเหมาะสำหรับข้อมูลที่ไม่มากจนเกินไป เช่น ปริมาณไม้ชนิดต่างๆ ที่สำคัญซึ่งผลิตได้ในปี2521 จากกรมป่าไม้ มีดังนี้ ไม้สัก ผลิตได้ 112,270 ลูกบาศก์เมตร ไม้ยาง 476,988 ลูกบาศก์เมตรไม้อื่น 019,499 ลูกบาศก์เมตร

(2) การนำเสนอในรูปข้อความกึ่งตาราง Semi-Presentation เป็นการนำเสนอข้อมูลโดยแยกตัวเลขและบทความ เพื่อให้มองเห็นการเปรียบเทียบได้ชัดเจน เช่น ปริมาณไม้ชนิดต่างๆสำคัญซึ่งผลิตได้ในปี2521 จากกรมป่าไม้ มีดังนี้

ชนิดของไม้	ผลผลิต (ลบ.ชม.)
ไม้สัก	112,270
ไม้ยาง	476,988
ไม้อื่นๆ	2,019,449

2. การนำเสนออย่างเป็นแบบแผน FomalPresentation คือ การเสนอข้อมูลตามกฎเกณฑ์หรือแบบอย่างที่กำหนดไว้ ได้แก่ การนำเสนอในรูปต่างๆ ดังนี้

(1) การนำเสนอข้อมูลในรูปตาราง เป็นการนำเสนอข้อมูลโดยจัดข้อมูลให้อยู่ในรูปที่อ่านความหมายได้ทั้งแนวนอน แถว หรือ Row และแนวดิ่ง สดมภ์ หรือ Column ทั้งนี้เพื่อให้ข้อมูลอยู่ในรูปที่เข้าใจง่ายและสะดวกต่อการวิเคราะห์

องค์ประกอบของตารางสถิติโดยทั่วไป มีดังนี้

(ก) หมายเลขตารางที่แสดงลำดับตารางในกรณีที่มีตารางสถิติมากกว่าหนึ่งตาราง

(ข) ชื่อเรื่อง อยู่แถวเดียวกับหมายเลขตาราง ชื่อเรื่องต้องสั้นกะทัดรัดและได้ใจความสมบูรณ์

(ค) หมายเหตุคำนำ เป็นข้อความที่อยู่ได้ชื่อเรื่อง ซึ่งเป็นข้อความที่ทำให้เข้าใจตารางยิ่งขึ้น

(ง) ต้นขั้ว ประกอบด้วย หัวขั้วและตัวขั้ว หัวขั้วจะอธิบายถึงตัวขั้วต่างๆ และตัวขั้วแต่ละอันจะอธิบายถึงข้อมูลที่ปรากฏในแต่ละแถวตามแนวนอน

(จ) หัวเรื่อง ประกอบด้วย หัวสดมภ์ จะมีหัวสดมภ์อันเดียวหรือหลายอันก็ได้และภายในหัวสดมภ์แต่ละอันอาจแบ่งให้ย่อยลงไปอีกก็ได้หัวเรื่องจะอธิบายเกี่ยวกับข้อมูลที่ปรากฏอยู่ในแต่ละสดมภ์ตามแนวตั้ง

(ฉ) ตัวเรื่อง ประกอบด้วย ข้อมูลที่เป็นตัวเลข

(ช) หมายเหตุล่าง เป็นคำอธิบายข้อความบางตอนในตารางให้ชัดเจนขึ้น

(ซ) หมายเหตุแหล่งที่มา เป็นเหตุที่บอกให้ทราบว่าข้อมูลที่มานั้นได้มาจากไหน ซึ่งจะช่วยให้ผู้อ่านสามารถค้นคว้าเพิ่มเติมได้

          (2) การนำเสนอข้อมูลโดยใช้แผนภูมิและแผนภาพต่างๆ

          แผนภูมิแท่ง (Bar Chart) คือแผนภูมิที่ประกอบด้วยสี่เหลี่ยมผืนผ้า ซึ่งอาจอยู่ในแนวตั้งก็ได้ โดยเรียกสี่เหลี่ยมผืนผ้าว่าแท่งความสูง และความกว้างของแต่ละแท่งจะต้องไดสัดส่วนกับขนาดของข้อมูล และความกว้างของทุกๆแท่งจะต้องเท่ากันทั้งหมด

                   แผนภูมิแท่งแบ่งออกเป็น 6 ชนิดคือ

(ก)    แผนภูมิแท่งเชิงเดี่ยว คือ แผนภูมิแท่งที่แสดงลักษณะของข้อมูลเพียงชุดเดียว

(ข) แผนภูมิแท่งเชิงซ้อน คือ แผนภูมิที่แสดงการเปรียบเทียบให้เห็นถึงลักษณะของข้อมูลตั้งแต่ชุดขึ้นไป

(ค) แผนภูมิแท่งส่วนประกอบ คือแผนภูมิแท่งที่ใช้แสดงรายละเอียดส่วนย่อยของข้อมูลที่นำเสนอ

(ง) แผนภูมิแท่งบวก – ลบ คือ แผนภูมิแท่งที่ใช้กับข้อมูลซึ่งมีค่าบวกและค่าลบ

(จ) แผนภูมิแท่งซ้อนกัน คือ แผนภูมิแท่งเชิงซ้อน เพียงแต่ให้เห็นแท่งสี่เหลี่ยมแต่ละแท่งซ้อนเหลี่ยมกัน ทั้งนี้เพื่อประหยัดเนื้อที่ในการนำเสนอด้วย

(ฉ) แผนภูมิแท่งพีระมิด คือ แผนภูมิแท่งเรียงซ้อนกันเป็นรูปสามเหลี่ยม

          1.5.3 การวิเคราะห์ข้อมูล (Analysis of Data)

          การวิเคราะห์ข้อมูล (Analysis of Data) เมื่อข้อมูลถูกนำเสนอแล้วโดยวิธีใดวิธีหนึ่ง ซึ่งทำให้เกิดความสะดวกในการอ่านและการวิเคราะห์แล้ว หลังจากขั้นตอนของการวางแผนจะศึกษาอะไรก็จะทำการวิเคราะห์ในสิ่งที่ต้องการศึกษานั้นในขั้นตอนตอนนี้

          1.5.4 การแปลความหมายของข้อมูล (Interpretation of Data)

          การแปลความหมายของข้อมูล (Interpretation of Data) เป็นขั้นตอนของการแปลความหมาย ผลการวิเคราะห์ เพื่อให้บุคคลทั่วไปเข้าใจและเพื่อให้ได้ข้อยุติที่อาจเป็นประโยชน์ยิ่งขึ้นไป