สรุปเนื้อหา สถิติ ม.ต้น อธิบายครบทุกสูตร พร้อมแนวโจทย์และเฉลยละเอียด

ม.ต้น - สถาบันกวดวิชา OnDemand

Key Takeaways:

สถิติ ม.ต้น เน้นการศึกษาข้อมูล การเก็บรวบรวม การจัดหมวดหมู่ และการนำเสนอข้อมูลเพื่อนำไปใช้วิเคราะห์และตัดสินใจได้อย่างถูกต้อง ค่ากลางของข้อมูล ที่สำคัญมี 3 ชนิด ได้แก่ ค่าเฉลี่ยเลขคณิต, มัธยฐาน และ ฐานนิยม ซึ่งแต่ละชนิดเหมาะกับชุดข้อมูลที่มีลักษณะแตกต่างกัน การหาตำแหน่งของ มัธยฐาน และควอร์ไทล์ สำหรับข้อมูลที่ไม่แจกแจงความถี่ ใช้สูตรตำแหน่ง \frac{n+1}{2} และ \frac{r(n+1)}{4} ตามลำดับ แผนภาพกล่อง เป็นเครื่องมือช่วยสรุปและแสดงการกระจายของข้อมูลผ่านค่า 5 ค่า ได้แก่ ค่าน้อยสุด, Q_1, Q_2, Q_3 และค่ามากสุด การฝึกทำ โจทย์สถิติ ม.3 พร้อมเฉลย อย่างสม่ำเสมอ จะช่วยเพิ่มความแม่นยำทั้งในส่วนของการคำนวณและการตีความหมายจากกราฟ

Table of Contents

เรื่อง สถิติ ม.ต้น เป็นหนึ่งในบทเรียนวิชาคณิตศาสตร์ที่มีความสำคัญมาก เพราะไม่เพียงแต่จะออกสอบในโรงเรียนและข้อสอบเข้า ม.4 บ่อยครั้งเท่านั้น แต่ยังเป็นบทเรียนที่สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในชีวิตจริงได้มากที่สุด ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลยอดขาย การวิเคราะห์คะแนนสอบ หรือการสรุปข้อมูลวิจัย การทำความเข้าใจเกี่ยวกับสูตรคำนวณ วิธีการหาค่ากลาง และการอ่านกราฟจึงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักเรียน ม.ต้น ทุกคน

สมัครเรียนคอร์สคณิตศาสตร์ ม.ต้น : สถิติ กับ OnDemand

ความหมายและประเภทของข้อมูลทางสถิติ

สถิติ (Statistics) คือศาสตร์ที่เกี่ยวกับการเก็บรวบรวมข้อมูล การจัดระเบียบข้อมูล การนำเสนอข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล และการแปลความหมายข้อมูล เพื่อใช้ในการตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยในระดับ ม.ต้น ข้อมูลจะถูกจำแนกออกเป็นประเภทหลักๆ ดังนี้

จำแนกตามลักษณะของข้อมูล

  • ข้อมูลเชิงปริมาณ (Quantitative Data): ข้อมูลที่เป็นตัวเลขที่สามารถนำมาคำนวณ บวก ลบ คูณ หาร หรือเปรียบเทียบค่ากันได้ เช่น ส่วนสูง น้ำหนัก คะแนนสอบ รายได้ อายุ
  • ข้อมูลเชิงคุณภาพ (Qualitative Data): ข้อมูลที่ไม่ใช่ตัวเลข หรือเป็นตัวเลขที่ไม่สามารถนำมาคำนวณทางคณิตศาสตร์ได้โดยตรง แต่บอกลักษณะ กลุ่ม หรือประเภท เช่น เพศ สถานภาพ เบอร์โทรศัพท์ รหัสไปรษณีย์ ความคิดเห็น

จำแนกตามแหล่งที่มาของข้อมูล

  • ข้อมูลปฐมภูมิ (Primary Data): ข้อมูลที่ผู้ใช้เก็บรวบรวมมาจากแหล่งกำเนิดโดยตรง เช่น การสัมภาษณ์ การทดลอง การแจกแบบสอบถาม
  • ข้อมูลทุติยภูมิ (Secondary Data): ข้อมูลที่มีผู้อื่นเก็บรวบรวมไว้แล้ว แล้วเรานำมาใช้ต่อ เช่น สถิติจำนวนประชากรจากกรมการปกครอง รายงานจากกระทรวงสาธารณสุข

สูตร ค่ากลางของข้อมูล ที่ต้องรู้

ค่ากลางของข้อมูล คือ ตัวแทนของข้อมูลชุดนั้นๆ ที่ใช้ในการสรุปภาพรวมของข้อมูล โดยในบทเรียน สถิติ ม.ต้น จะเน้นการศึกษาค่ากลาง 3 ชนิดหลัก ดังนี้

ประเภทค่ากลาง

สูตรคำนวณ / หลักการหา

ข้อดี / จุดเด่น

ค่าเฉลี่ยเลขคณิต

\bar{x} = \frac{\sum x}{n}

คำนวณง่าย ใช้ข้อมูลทุกตัวมาคิด เหมาะกับข้อมูลที่กระจายสม่ำเสมอ

มัธยฐาน

เรียงข้อมูลแล้วหาตำแหน่ง \frac{n+1}{2}

ไม่ได้รับกระทบจากค่าที่สูงหรือต่ำผิดปกติ (Outlier)

ฐานนิยม

เลือกข้อมูลที่มีความถี่มากที่สุด

ใช้กับข้อมูลเชิงคุณภาพได้ดี ไม่ต้องคำนวณ

ค่าเฉลี่ยเลขคณิต (Arithmetic Mean: \bar{x})

คือ ผลรวมของข้อมูลทั้งหมดหารด้วยจำนวนข้อมูลทั้งหมด

สูตรทั่วไป: \bar{x} = \frac{\sum_{i=1}^{n} x_i}{n} = \frac{x_1 + x_2 + x_3 + … + x_n}{n}

สูตรค่าเฉลี่ยเลขคณิตถ่วงน้ำหนัก (Weighted Mean): ใช้เมื่อข้อมูลแต่ละตัวมีความสำคัญหรือน้ำหนักไม่เท่ากัน (เช่น การคำนวณเกรดเฉลี่ย GPA)

สูตร: \bar{x} = \frac{\sum w_i x_i}{\sum w_i} = \frac{w_1 x_1 + w_2 x_2 + … + w_k x_k}{w_1 + w_2 + … + w_k}

มัธยฐาน (Median: \text{Med})

คือ ค่าที่อยู่ตรงกลางของข้อมูลหลังจากที่นำข้อมูลมา เรียงลำดับจากน้อยไปมาก (หรือมากไปน้อย) แล้ว

  • ขั้นตอนที่ 1: เรียงลำดับข้อมูลจากน้อยไปหามาก
  • ขั้นตอนที่ 2: หาตำแหน่งของมัธยฐาน โดยใช้สูตร: \text{ตำแหน่งของมัธยฐาน} = \frac{n + 1}{2}
  • ขั้นตอนที่ 3: หาค่าตรงกับตำแหน่งนั้น (ถ้าตำแหน่งเป็นจำนวนเต็ม เช่น ตำแหน่งที่ 4 ค่าตอบคือข้อมูลตัวที่ 4 แต่ถ้าเป็นทศนิยม เช่น 4.5 ให้นำข้อมูลตำแหน่งที่ 4 และ 5 มาบวกกันแล้วหารด้วย 2)

ฐานนิยม (Mode: \text{Mo})

คือ ข้อมูลที่มี ความถี่มากที่สุด หรือปรากฏซ้ำกันมากที่สุดในชุดข้อมูลนั้น

  • ข้อมูลหนึ่งชุดอาจมีฐานนิยม 1 ค่า หรือ 2 ค่าก็ได้
  • หากข้อมูลทุกตัวมีความถี่เท่ากันหมด หรือมีข้อมูลซ้ำกันเกิน 2 ค่า จะถือว่าชุดข้อมูลนั้น ไม่มีฐานนิยม

การวัดการกระจายของข้อมูล และ แผนภาพกล่อง

นอกจาก ค่ากลางของข้อมูล แล้ว การวัดการกระจายยังช่วยบอกความแตกต่างของข้อมูลแต่ละตัวในชุดข้อมูลด้วย

พิสัย (Range)

คือ ค่าที่ใช้วัดการกระจายอย่างง่าย คำนวณจากผลต่างระหว่างค่าสูงสุดและค่าน้อยที่สุด

สูตร: \text{พิสัย} = x_{\max} – x_{\min}

ควอร์ไทล์ (Quartiles: Q_r)

คือ การแบ่งข้อมูลที่เรียงจากน้อยไปมากออกเป็น 4 ส่วนเท่าๆ กัน แต่ละส่วนคิดเป็น 25% โดยมีจุดแบ่ง 3 จุดคือ Q_1, Q_2, Q_3

  • สูตรตำแหน่งของ Q_r: \text{ตำแหน่งของ } Q_r = \frac{r(n + 1)}{4} (เมื่อ r = 1, 2, 3)
  • Q_1 (ควอร์ไทล์ที่ 1): มีข้อมูลน้อยกว่าค่านี้นำอยู่ 25%
  • Q_2 (ควอร์ไทล์ที่ 2): มีข้อมูลน้อยกว่าค่านี้นำอยู่ 50% (ตรงกับค่า มัธยฐาน)
  • Q_3 (ควอร์ไทล์ที่ 3): มีข้อมูลน้อยกว่าค่านี้นำอยู่ 75%
  • พิสัยระหว่างควอร์ไทล์ (Interquartile Range: IQR): \text{IQR} = Q_3 – Q_1

แผนภาพกล่อง (Box Plot)

3107 แผนภาพกล่อง Box Plot - สถาบันกวดวิชา OnDemand

แผนภาพกล่อง คือ แผนภาพที่ใช้สรุปตำแหน่งและการกระจายของข้อมูลโดยอาศัยค่าสำคัญ 5 ค่า (Five-Number Summary) ได้แก่:

  1. ค่าน้อยที่สุด (x_{\min})
  2. ควอร์ไทล์ที่ 1 (Q_1)
  3. ควอร์ไทล์ที่ 2 หรือ มัธยฐาน (Q_2)
  4. ควอร์ไทล์ที่ 3 (Q_3)
  5. ค่ามากที่สุด (x_{\max})

⚠️ ข้อสังเกตสำคัญของแผนภาพกล่อง: ตัวกล่องครอบคลุมข้อมูลตรงกลาง 50% (Q_1 ถึง Q_3) หากกล่องหรือเส้นหนวดแมว (Whisker) ฝั่งใดมีความกว้างมาก แสดงว่าข้อมูลช่วงนั้นมีการกระจายตัวมาก (ชุกชุมน้อย) แต่ถ้าแคบ แสดงว่าข้อมูลกระจายตัวน้อย (หนาแน่นมาก)

ตะลุย โจทย์สถิติ ม.3 พร้อมเฉลย อย่างละเอียด

มาลองฝึกทำ โจทย์สถิติ ม.3 พร้อมเฉลย ที่พบบ่อยในห้องเรียนและข้อสอบแข่งขันกันครับ

ตัวอย่างที่ 1: การหาค่ากลางทั้ง 3 ชนิด

โจทย์: ข้อมูลคะแนนสอบวิชาคณิตศาสตร์ของนักเรียน 9 คน เป็นดังนี้: 12, 15, 18, 15, 20, 15, 14, 19, 21 จงหาค่าเฉลี่ยเลขคณิต มัธยฐาน และฐานนิยม

วิธีทำ:

  1. เรียงลำดับข้อมูลจากน้อยไปมาก: 12, 14, 15, 15, 15, 18, 19, 20, 21 (จำนวนข้อมูล n = 9)
  2. หาค่าเฉลี่ยเลขคณิต (\bar{x}):
    \bar{x} = \frac{12 + 14 + 15 + 15 + 15 + 18 + 19 + 20 + 21}{9} = \frac{149}{9} \approx 16.56 คะแนน
  3. หามัธยฐาน (\text{Med}):
    หาตำแหน่ง: \text{ตำแหน่ง} = \frac{9 + 1}{2} = 5
    ข้อมูลตำแหน่งที่ 5 คือ 15 ดังนั้น มัธยฐาน = 15 คะแนน
  4. หาฐานนิยม (\text{Mo}):
    คะแนนที่มีความถี่สูงสุดคือ 15 (ปรากฏ 3 ครั้ง) ดังนั้น ฐานนิยม = 15 คะแนน

ตัวอย่างที่ 2: โจทย์การเปลี่ยนแปลงของค่าเฉลี่ยเลขคณิต

โจทย์: นักเรียนกลุ่มหนึ่งมี 10 คน ค่าเฉลี่ยเลขคณิตของอายุเท่ากับ 14 ปี ต่อมามีนักเรียนย้ายเข้ามาใหม่ 1 คน ทำให้ค่าเฉลี่ยเลขคณิตของอายุเพิ่มขึ้นเป็น 15 ปี จงหาอายุของนักเรียนที่ย้ายเข้ามาใหม่

วิธีทำ:

  1. หาผลรวมอายุของนักเรียน 10 คนเดิม:
    \sum x_{\text{เดิม}} = n_{\text{เดิม}} \times \bar{x}_{\text{เดิม}} = 10 \times 14 = 140 ปี
  2. เมื่อนักเรียนย้ายเข้ามาใหม่ 1 คน จำนวนนักเรียนรวมเป็น 10 + 1 = 11 คน
    หาผลรวมอายุของนักเรียน 11 คนใหม่:
    \sum x_{\text{ใหม่}} = n_{\text{ใหม่}} \times \bar{x}_{\text{ใหม่}} = 11 \times 15 = 165 ปี
  3. อายุของนักเรียนคนใหม่ = ผลรวมใหม่ – ผลรวมเดิม:
    \text{อายุคนใหม่} = 165 – 140 = 25 ปี

คำตอบ: นักเรียนที่ย้ายเข้ามาใหม่มีอายุ 25 ปี

ตัวอย่างที่ 3: การหาควอร์ไทล์จากชุดข้อมูล

โจทย์: กำหนดชุดข้อมูล: 3, 5, 7, 8, 10, 12, 15 จงหาค่า Q_1 และ Q_3

วิธีทำ:

  1. ข้อมูลเรียงจากน้อยไปมากเรียบร้อยแล้ว มีจำนวน n = 7 ตัว
  2. หา Q_1:
    ตำแหน่ง Q_1 = \frac{1(7 + 1)}{4} = \frac{8}{4} = 2
    ข้อมูลตำแหน่งที่ 2 คือ 5 ดังนั้น Q_1 = 5
  3. หา Q_3:
    ตำแหน่ง Q_3 = \frac{3(7 + 1)}{4} = \frac{24}{4} = 6
    ข้อมูลตำแหน่งที่ 6 คือ 12 ดังนั้น Q_3 = 12

สอบถามรายละเอียดคอร์สเรียนเพิ่มเติม

คำถามที่พบบ่อย (FAQs)

Q: เมื่อไหร่ควรเลือกใช้ มัธยฐาน แทน ค่าเฉลี่ยเลขคณิต?

A: ควรใช้ มัธยฐาน เมื่อชุดข้อมูลมีค่าที่สูงหรือต่ำกว่าข้อมูลส่วนใหญ่อย่างผิดปกติ (Outlier) เช่น รายได้ประชากร เนื่องจาก ค่าเฉลี่ยเลขคณิต จะถูกดึงให้สูงหรือต่ำตามค่านั้นๆ ทำให้ไม่สะท้อนความเป็นจริงของข้อมูลส่วนใหญ่

A: ได้ครับ ข้อมูลสามารถมี ฐานนิยม ได้สูงสุด 2 ค่า หากมีความถี่สูงสุดเท่ากัน แต่ถ้ามีความถี่เท่ากันตั้งแต่ 3 ค่าขึ้นไป หรือข้อมูลไม่ซ้ำกันเลย จะถือว่าชุดข้อมูลนั้น “ไม่มีฐานนิยม”

A: เท่ากันเสมอครับ เพราะ Q_2 หมายถึงจุดที่แบ่งข้อมูลออกเป็น 50% เท่ากัน ซึ่งตรงตามนิยามของ มัธยฐาน พอดี

A: คำนวณจาก \text{IQR} = Q_3 – Q_1 มีประโยชน์ในการวัดการกระจายของข้อมูลช่วงกลาง 50% และใช้ในการตรวจสอบหาค่าผิดปกติ (Outlier) ใน แผนภาพกล่อง

บทความอื่นๆ