สรุปสถิติ ม.6 เนื้อหาสำคัญครบ! พร้อมตัวอย่างโจทย์!

สถิติ ม.6

Key Takeaways:

สถิติ เป็นอีกหนึ่งเนื้อหาที่น้อง ๆ น่าจะคุ้นชินกันมาตั้งแต่ตอน ม.ต้น ซึ่งเกี่ยวข้องกับการนำข้อมูลที่รวบรวมมาวิเคราะห์และสรุปผลเป็นค่าต่าง ๆ เพื่ออธิบายลักษณะของข้อมูลนั้น สำหรับสถิติในเนื้อหาคณิตศาสตร์ ม.ปลาย จะยากขึ้นกว่าใน ม.ต้น และยังเป็นอีกเนื้อหาที่ออกในข้อสอบ A-Level คณิตศาสตร์ประยุกต์ทั้ง 1 และ 2 ด้วย โดยในบทความนี้พี่ ๆ ได้นำสรุปเนื้อหาสถิติ ม.6 มาให้น้อง ๆ ได้อ่านเตรียมตัวสอบกันครับ พร้อมนำตัวอย่างโจทย์มาให้น้อง ๆ ได้ลองฝึกกันด้วย ถ้าพร้อมกันแล้วไปดูเนื้อหากันเลย!

Table of Contents

เบื้องหลังความสำเร็จของธุรกิจในยุคปัจจุบัน เช่น การบริหารจัดการร้านค้าให้เติบโตอย่างมั่นคง ไม่ใช่เพียงแค่เรื่องของการผลิตหรือจัดจำหน่ายสินค้าที่ดี แต่คือการนำข้อมูลดิบ ทั้งปริมาณวัตถุดิบ ข้อมูลต้นทุน พฤติกรรมการสั่งซื้อ และระดับความพึงพอใจของลูกค้ามาวิเคราะห์เพื่อใช้ประกอบการตัดสินใจอย่างมีกลยุทธ์ ซึ่งกระบวนการทั้งหมดนี้ขับเคลื่อนด้วยความรู้ทาง “สถิติศาสตร์” 

ในบทความนี้ เราจะเน้นทำความเข้าใจสถิติในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณเป็นหลัก ในมุมมองที่เข้าใจง่ายและนำไปประยุกต์ใช้ได้จริงทั้งในการเรียนและการสอบกัน

สมัครเรียนคอร์สคณิตศาสตร์ ม.ปลาย : สถิติ กับ OnDemand

สถิติคืออะไร ? มีคำสำคัญอะไรบ้างที่ควรรู้จัก ?

สถิติศาสตร์ คือ วิชาว่าด้วยการศึกษาวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมมาเพื่อช่วยให้เข้าใจภาพรวมของข้อมูล และสรุปผลออกมาเพื่อนำมาตอบคำถาม หรืออธิบายประเด็นที่สนใจ

สถิติถูกนำมาประยุกต์ใช้ในหลากหลายด้าน เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลทางการศึกษา การเกษตร วิทยาศาสตร์ เศรษฐศาสตร์ ธุรกิจ รวมถึงข้อมูลต่าง ๆ ในชีวิตประจำวัน เพื่อช่วยในการตัดสินใจได้อย่างมีเหตุผลและแม่นยำ

คำสำคัญทางสถิติศาสตร์

  • ประชากร (Population) : กลุ่มของหน่วยทั้งหมดในเรื่องที่สนใจศึกษา
  • ตัวอย่าง (Sample) : กลุ่มย่อยของประชากรที่ถูกเลือกมาเป็นตัวแทน เพื่อใช้เป็นตัวอย่างในการสรุปผลเกี่ยวกับลักษณะของประชากรที่สนใจ
  • ตัวแปร (Variable) : ลักษณะบางประการของประชากรหรือตัวอย่างที่สนใจศึกษา
  • ข้อมูล (Data) : ข้อความจริงที่สามารถใช้สรุปผลในเรื่องที่สนใจศึกษา อาจเป็นได้ทั้งตัวเลขหรือไม่ใช่ตัวเลข หรืออาจหมายถึงค่าของตัวแปรที่สนใจศึกษา
  • พารามิเตอร์ (Parameter) : ค่าวัดที่แสดงลักษณะประชากร คำนวณจากข้อมูลทั้งหมดของประชากร
  • ค่าสถิติ (Statistic) : เป็นค่าคงตัวที่พิจารณาจากข้อมูลของตัวอย่าง เพื่ออธิบายลักษณะของตัวอย่างนั้นหรือเพื่อประมาณค่าของพารามิเตอร์แล้วนำไปใช้ในการอธิบายลักษณะของประชากร

ค่ากลางของข้อมูลมีอะไรบ้าง ? คำนวณได้อย่างไร ?

ค่ากลางของข้อมูลเป็นตัวแทนของข้อมูลทั้งหมด ซึ่งช่วยให้เข้าใจภาพรวมและสะดวกในการสรุปเกี่ยวกับข้อมูล

ค่าเฉลี่ยเลขคณิต (Arithmetic Mean; Mean)

เป็นค่าที่หาได้จากการรวมค่าข้อมูลทั้งหมดแล้วหารด้วยจำนวนข้อมูลที่มี 

สำหรับประชากร : \mu = \dfrac{\sum_{i=1}^{N} x_i}{N} = \dfrac{x_1 + x_2 + \dots + x_N}{N}

สำหรับตัวอย่าง : \bar{x} = \dfrac{\sum_{i=1}^{n} x_i}{n} = \dfrac{x_1 + x_2 + \dots + x_n}{n}

ค่าเฉลี่ยเลขคณิตถ่วงน้ำหนัก (Weighted Arithmetic Mean)

ใช้ในกรณีที่ข้อมูลมีความสำคัญหรือน้ำหนักไม่เท่ากัน 

\text{ค่าเฉลี่ยเลขคณิตถ่วงน้ำหนัก} = \dfrac{\sum_{i=1}^{N} w_i x_i}{\sum_{i=1}^{N} w_i} = \dfrac{w_1 x_1 + w_2 x_2 + \dots + w_N x_N}{w_1 + w_2 + \dots + w_N}

มัธยฐาน (Median; Med)

เป็นค่าที่อยู่ในตำแหน่งกึ่งกลางเมื่อเรียงลำดับของข้อมูลจากน้อยไปมากหรือมากไปน้อย มีหลักการหาดังนี้

  1. เรียงข้อมูลจากน้อยไปมากหรือมากไปน้อย
  2. ถ้าข้อมูลมีทั้งหมด N ตัว มัธยฐานจะอยู่ในตำแหน่งที่ N+12 
  • ถ้า N เป็นจำนวนคี่ มัธยฐานคือข้อมูลที่อยู่ตรงกลาง
  • ถ้า N เป็นจำนวนคู่ มัธยฐานคือค่าเฉลี่ยเลขคณิตของข้อมูล 2 ตัวที่อยู่ตรงกลาง

Youtube สถิติ ม.6 คณิตศาสตร์พื้นฐาน | เจอโจทย์มัธยฐานต้องคิดยังไง?

ฐานนิยม (Mode)

เป็นค่าของข้อมูลที่ซ้ำกันมากที่สุด

ตัวอย่างโจทย์เกี่ยวกับค่ากลางของข้อมูล

กำหนดข้อมูล 19, 19, 19, 2, 2, 5, 5, 1, 16, 6, 6, 6, 6, 7, 7

จงหาค่าเฉลี่ยเลขคณิต มัธยฐาน และฐานนิยมของข้อมูลชุดนี้

วิธีทำ ค่าเฉลี่ยเลขคณิต คือ \mu = \dfrac{19+19+19+2+2+5+5+1+16+6+6+6+6+7+7}{15} = \dfrac{126}{15} = \dfrac{42}{5} = 8.4

นำข้อมูลมาเรียงจากน้อยไปมาก ได้ดังนี้ 1, 2, 2, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 16, 19, 19, 19

ข้อมูลมีทั้งหมด 15 ตัว ตำแหน่งของมัธยฐานจะอยู่ในตำแหน่งที่ \dfrac{15+1}{2}

ตำแหน่งที่ 8 ของข้อมูลชุดนี้คือ 6 

ดังนั้น มัธยฐานของข้อมูลชุดนี้คือ 6

จากข้อมูล เลข 6 มีจำนวนซ้ำมากที่สุด คือ 4 ตัว

ดังนั้น ฐานนิยมของข้อมูลชุดนี้คือ 6

ค่าวัดตำแหน่งที่ของข้อมูลมีอะไรบ้าง ? คำนวณได้อย่างไร ?

การวัดตำแหน่งที่ของข้อมูลเป็นการระบุหรือประเมินตำแหน่งที่ของข้อมูลใด ๆ ในชุดข้อมูลหนึ่งเมื่อเรียงข้อมูลทั้งหมดจากน้อยไปมาก

ควอร์ไทล์ (Quartile)

แบ่งข้อมูล n ตัวที่เรียงจากน้อยไปมากออกเป็น 4 ส่วนเท่า ๆ กัน โดยควอร์ไทล์ที่ i (Qi) เมื่อ i=1, 2, 3 เป็นค่าที่มีจำนวนข้อมูลที่มีค่าน้อยกว่าค่านี้อยู่ประมาณ i ส่วน และมีจำนวนข้อมูลที่มีค่ามากกว่าค่านี้อยู่ประมาณ 4-i ส่วน ดังแผนภาพกล่อง (Box Plot) ด้านล่างนี้

ตำแหน่งของ Q_i คือ ตำแหน่งที่ \dfrac{i(n+1)}{4}

เรื่องควอร์ไทล์จะนำไปประยุกต์ใช้ในการหาค่านอกเกณฑ์ซึ่งเป็นค่าที่ผิดปกติออกไปจากข้อมูลส่วนใหญ่ หากข้อมูลใดน้อยกว่า Q_1 – 1.5(Q_3 – Q_1) หรือมากกว่า Q_3 + 1.5(Q_3 – Q_1) จะถือเป็นค่านอกเกณฑ์

เปอร์เซ็นไทล์ (Percentile)

แบ่งข้อมูล n ตัวที่เรียงจากน้อยไปมากออกเป็น 100 ส่วนเท่า ๆ กัน โดยเปอร์เซ็นไทล์ที่ i (P_i) เมื่อ i = 1, 2, \dots , 99 เป็นค่าที่มีจำนวนข้อมูลที่มีค่าน้อยกว่าค่านี้อยู่ประมาณ i ส่วน หรือร้อยละ i และมีจำนวนข้อมูลที่มีค่ามากกว่าค่านี้อยู่ประมาณ ส่วน หรือร้อยละ

ตำแหน่งของ P_i คือ ตำแหน่งที่ \dfrac{i(n+1)}{100}

ตัวอย่างโจทย์เกี่ยวกับค่าวัดตำแหน่งที่ของข้อมูล

กำหนดข้อมูล 48, 36, 59, 42, 55, 37, 50, 44, 63
จงหา Q_1 และ P_60 ของข้อมูลชุดนี้

วิธีทำ เรียงข้อมูลจากน้อยไปมากได้ดังนี้ 36, 37, 42, 44, 48, 50, 55, 59, 63

ตำแหน่งของ Q_1 คือ ตำแหน่งที่ \dfrac{1(9+1)}{4} = 2.5

ตำแหน่งที่ 2.5 อยู่กึ่งกลางระหว่างตำแหน่งที่ 2 กับ 3

ดังนั้น ค่าของ Q_1 คือ \dfrac{37+42}{2} = 39.5

ตำแหน่งของ P_60 คือ ตำแหน่งที่ \dfrac{60(9+1)}{100} = 6

ดังนั้น ค่าของ P_60 คือ 50

  

  

ค่าวัดการกระจายของข้อมูลมีอะไรบ้าง ? คำนวณได้อย่างไร ?

ค่าวัดการกระจายใช้ในการบอกว่าข้อมูลมีการกระจายตัวมากหรือน้อยแค่ไหน ซึ่งช่วยให้เห็นลักษณะของข้อมูลและช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูล

การวัดการกระจายสัมบูรณ์

เป็นการวัดการกระจายของข้อมูลด้วยค่าที่มีหน่วยเดียวกับข้อมูลหรือเป็นกำลังสองของหน่วยของข้อมูล เพื่อพิจารณาว่าข้อมูลแต่ละตัวมีความแตกต่างกันมากหรือน้อยแค่ไหน

พิสัย (Range)

เป็นผลต่างระหว่างข้อมูลที่มีค่ามากที่สุดกับข้อมูลที่มีค่าน้อยที่สุด

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

พิสัยระหว่างควอร์ไทล์ (Interquartile Range)

เป็นผลต่างระหว่างควอร์ไทล์ที่ 3 กับควอร์ไทล์ที่ 1 ของข้อมูล

\text{IQR} = Q_3 – Q_1

ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation)

เป็นค่าที่บอกว่าข้อมูลแต่ละตัวอยู่ห่างจากค่าเฉลี่ยเลขคณิตโดยเฉลี่ยประมาณเท่าใด 

สำหรับประชากร : \sigma = \sqrt{\dfrac{\sum_{i=1}^{N} (x_i – \mu)^2}{N}} = \sqrt{\dfrac{\sum_{i=1}^{N} x_i^2}{N} – \mu^2}

สำหรับตัวอย่าง : s = \sqrt{\dfrac{\sum_{i=1}^{N} (x_i – \bar{x})^2}{n-1}}

  

  

ความแปรปรวน (Variance)

คำนวณจากกำลังสองของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

สำหรับประชากร : \sigma^2 = \dfrac{\sum_{i=1}^{N} (x_i – \mu)^2}{N} = \dfrac{\sum_{i=1}^{N} x_i^2}{N} – \mu^2

สำหรับตัวอย่าง : s^2 = \dfrac{\sum_{i=1}^{N} (x_i – \bar{x})^2}{n-1}

การวัดการกระจายสัมพัทธ์

เป็นการวัดการกระจายของข้อมูลในชุดหนึ่งเพื่อนำไปเปรียบเทียบกับข้อมูลชุดอื่นว่าข้อมูลชุดไหนมีการกระจายมากหรือน้อยกว่ากัน ซึ่งไม่สามารถเปรียบเทียบกันโดยใช้ค่าที่ได้จากการการวัดการกระจายสัมบูรณ์ได้

สัมประสิทธิ์การแปรผัน (Coefficient of Variation)

เป็นอัตราส่วนของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานกับค่าเฉลี่ยเลขคณิต

สำหรับประชากร : \text{CV} = \dfrac{\sigma}{|\mu|}  หรือ  \text{CV} = \dfrac{\sigma}{|\mu|}\times 100%

สำหรับตัวอย่าง : \text{CV} = \dfrac{s}{|\bar{x}|}  หรือ  \text{CV} = \dfrac{s}{|\bar{x}|}\times 100%

Youtube สถิติ ม.6 คณิตศาสตร์พื้นฐาน | สัมประสิทธิ์การแปรผัน ต้องคิดยังไง?

  

 

ตัวอย่างโจทย์เกี่ยวกับค่าวัดการกระจายของข้อมูล

กำหนดข้อมูล 4, 6, 8, 12, 15
จงหาส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ความแปรปรวน และสัมประสิทธิ์การแปรผันของข้อมูลชุดนี้

วิธีทำ ค่าเฉลี่ยเลขคณิต คือ \mu = \dfrac{4+6+8+12+15}{5} = \dfrac{45}{5} = 9

ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน คือ \begin{aligned} \sigma &= \sqrt{\dfrac{\sum_{i=1}^{N} x_i^2}{N} – \mu^2} \\ &= \sqrt{\dfrac{4^2+6^2+8^2+12^2+15^2}{5} – 9^2} \\ &= \sqrt{\dfrac{485}{5} – 81} \\ &= \sqrt{97 – 81} \\ &= 4 \end{aligned}

ความแปรปรวน คือ \sigma^2 = 16

สัมประสิทธิ์การแปรผัน คือ \text{CV} = \dfrac{\sigma}{|\mu|} = \dfrac{4}{|9|} \approx 0.44 หรือประมาณ 44%

  

  

ตะลุยโจทย์แนวข้อสอบสถิติ ม.6

ตัวอย่าง ให้ x1, x2, …, x12 เป็นข้อมูลชุดหนึ่งที่มีค่าเฉลี่ยเลขคณิตคือ 50

ถ้าตัด x1 และ x2 ออกไป จะทำให้ค่าเฉลี่ยเลขคณิตของข้อมูลชุดนี้เหลือ 46

ถ้าตัดเพียง x1 ออกไป จะทำให้ค่าเฉลี่ยเลขคณิตของข้อมูลชุดนี้เหลือ 49

จงหาว่า |x_1 – x_2| มีค่าเท่ากับข้อใด

1. 6
2. 12
3. 18
4. 24
5. 30 

ตอบ 3.18

วิธีทำ จากสูตรหาค่าเฉลี่ยเลขคณิต \mu = \dfrac{\sum_{i=1}^{N} x_i}{N}

จะได้ผลรวมของข้อมูลเป็น \sum_{i=1}^{N} x_i = \mu N

ผลรวมของข้อมูลทั้งหมดคือ \sum_{i=1}^{12} x_i = (50)(12) = 600

ถ้าตัดเพียง x1 ออกไป ผลรวมของข้อมูลจะเหลือ \sum_{i=2}^{12} x_i = (49)(11) = 539

แสดงว่า x_1 = 600 – 539 = 61

ถ้าตัด x1 และ x2 ออกไป ผลรวมของข้อมูลจะเหลือ \sum_{i=3}^{12} x_i = (46)(10) = 460

แสดงว่า x_1 + x_2 = 600 – 460 = 140

x_2 = 140 – 61 = 79

ดังนั้น |x_1 – x_2| = |61 – 79| = 18

  

  

เรียนสถิติ ม.6 กับ OnDemand

เป็นยังไงกันบ้างครับกับเนื้อหาสถิติ ม.6 ที่พี่ ๆ นำมาฝากน้อง ๆ ในวันนี้ เนื้อหาสถิติ ม.6 อาจจะยากขึ้นกว่า ตอนที่น้อง ๆ เรียนใน ม.ต้น พอสมควร ถ้าน้องไม่เข้าใจตรงไหนสามารถกลับมาดูบทความนี้ได้เสมอเลย หรือถ้าน้อง ๆ รู้สึกว่าอ่านแค่บทความนี้แล้วไม่พอ ทาง OnDemand ก็มีคอร์สคณิตศาสตร์ ม.ปลาย : สถิติ เพื่อเป็นอีกทางเลือกหนึ่งที่ช่วยให้น้อง ๆ ได้เข้าใจเนื้อหามากขึ้นด้วยเทคนิคการสอนที่ช่วยให้ไม่ต้องท่องจำ และพร้อมตะลุยโจทย์ทุกข้อเลยครับ

 Youtube สถิติและความสัมพันธ์เชิงฟังก์ชันระหว่างข้อมูล ม.6 | ตัวอย่างคอร์สเรียน เลข ม.ปลาย | OnDemand

สอบถามรายละเอียดคอร์สเรียนเพิ่มเติม

อ้างอิง

  • สถาบันส่งเสริมการสอนวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี. (2563). หนังสือเรียนรายวิชาเพิ่มเติมวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี คณิตศาสตร์ ชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 6 เล่ม 2. พิมพ์ครั้งที่ 1. สกสค. ลาดพร้าว.

  

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับสถิติ ม.6 (FAQs)

Q: สถิติ ม.6 เรียนเกี่ยวกับอะไรบ้าง ?

A: สถิติ ม.6 ตามหลักสูตรแกนกลางการศึกษาขั้นพื้นฐาน พุทธศักราช 2551 (ฉบับปรับปรุง พ.ศ. 2560) จะแบ่งเนื้อหาหลักออกเป็น 3 ส่วนใหญ่ ๆ คือ ความหมายของสถิติศาสตร์และข้อมูล (เรียนรู้คำศัพท์พื้นฐาน เช่น ประชากร ตัวอย่าง พารามิเตอร์ รวมไปถึงการแบ่งประเภทของข้อมูล) การวิเคราะห์และนำเสนอข้อมูลเชิงคุณภาพ (เช่น การแจกแจงความถี่ ความถี่สัมพัทธ์ การนำเสนอด้วยแผนภูมิ) การวิเคราะห์และนำเสนอข้อมูลเชิงปริมาณ (เช่น การหาค่ากลาง การวัดการกระจาย ตารางแจกแจงความถี่) 

A: หากตำแหน่งที่คำนวณได้เป็นทศนิยม (ไม่ลงตัว) ให้ใช้วิธี “เทียบบัญญัติไตรยางค์” หรือการเฉลี่ยน้ำหนักระหว่างข้อมูลที่อยู่ในตำแหน่งขนาบข้างตำแหน่งที่คำนวณได้ เช่น หากตำแหน่งคือ 2.75 ให้หาผลต่างของข้อมูลตำแหน่งที่ 2 และ 3 แล้วนำไปคูณกับส่วนเกินทศนิยม 0.75 จากนั้นนำไปบวกเพิ่มจากค่าของข้อมูลตำแหน่งที่ 2

A: การเลือกใช้ค่ากลางของข้อมูลขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูล ดังนี้

  • ค่าเฉลี่ยเลขคณิต : เหมาะกับข้อมูลเชิงปริมาณทั่วไปที่กระจายตัวใกล้เคียงกัน ไม่มีข้อมูลตัวใดตัวหนึ่งที่ “สูงหรือต่ำผิดปกติ” (Outlier) 
  • มัธยฐาน : เหมาะกับข้อมูลที่มีค่าสูงมาก ๆ หรือต่ำมาก ๆ จนหลุดกลุ่ม เพราะมัธยฐานจะยึดค่าตรงกลาง ไม่ถูกดึงโดยค่าที่ผิดปกติ
  • ฐานนิยม : เหมาะกับข้อมูลเชิงคุณภาพ เช่น สีที่ชอบ แบรนด์เสื้อผ้า หรือข้อมูลที่มีค่าซ้ำกันเยอะ ๆ
เหลือเวลาอีก
วัน
ชั่วโมง
นาที

เหลือเวลา

วัน
ชั่วโมง
นาที

เหลือเวลา

ชั่วโมง
นาที

เหลือเวลา

ชั่วโมง
นาที

เหลือเวลา

ชั่วโมง
นาที
เหลือเวลาอีก
ขั่วโมง
นาที

เหลือเวลา

ชั่วโมง
นาที

เหลือเวลา

ชั่วโมง
นาที

บัตรติว 100 ที่นั่งสุดท้าย เท่านั้น

วัน
ชั่วโมง

เหลือเวลา

ชั่วโมง
นาที
ชั่วโมง
นาที
วัน
ชั่วโมง
นาที

เหลือเวลา

ชั่วโมง
นาที

พบกับข้อเสนอพิเศษสำหรับลูกค้าเก่า

เหลือเวลา

ชั่วโมง
นาที

เหลือเวลา

ชั่วโมง
นาที

เหลือเวลา

ชั่วโมง
นาที

เหลือเวลา

ชั่วโมง
นาที

วันนี้เท่านั้น! รับ ID Book ฟรีทันที

ที่สาขาออนดีมานด์

พี่ออนดี้ส่งโมเมนต์สุดพิเศษให้น้อง

ต้อนรับวันวาเลนไทน์

ดีลดี ดีลเดียวก่อนหมดวันแห่งความรัก สมัครเลย

เหลือเวลา

ชั่วโมง
นาที

โค้งสุดท้ายแล้ว เหลือเวลา

00
ชั่วโมง
00
นาที

ข้อเสนอพิเศษมีเวลา

วัน
ชั่วโมง
นาที

เหลือเวลา

00
ชั่วโมง
00
นาที

โค้งสุดท้าย TPAT3 เหลือเวลา

วัน

พี่ออนดีมานด์มีตัวช่วยพิเศษ

00
วัน
00
ชั่วโมง

ข้อเสนอพิเศษมีเวลา

วัน
ชั่วโมง
นาที

เหลือเวลา

00
วัน
00
ชั่วโมง
เหลือเวลา
00
วัน
00
ชั่วโมง

เหลือเวลา

00
ชั่วโมง
00
นาที

วันสุดท้ายแล้ว

สิ้นสุดการรอคอย สิทธิพิเศษเฉพาะคุณ TCAS DEK68 เวอร์ชั่นใหม่ มาแล้ว !

นับถอยหลังก่อนสอบเข้าเตรียมอุดม (9 มี.ค. 67)

Days
ส่วนลดสูงสุด 500 บาท
3 ชม สุดท้ายแล้วสมัครคอร์เลย
ส่วนลดสูงสุด 1,000 บาท
รับฟรี! ชุดแนวข้อสอบ TPAT3
วันสุดท้ายแล้ว
สิ้นสุดการรอคอย สิทธิพิเศษเฉพาะคุณ TCAS DEK68 เวอร์ชั่นใหม่ มาแล้ว !
สิ้นสุดการรอคอย สิทธิพิเศษเฉพาะคุณ TCAS DEK68 เวอร์ชั่นใหม่ มาแล้ว !
สิ้นสุดการรอคอย สิทธิพิเศษเฉพาะคุณ TCAS DEK68 เวอร์ชั่นใหม่ มาแล้ว !
โปรสุดท้าย NETSAT
เพื่อน้องมข. อีก 14 วันก่อนสอบ
โปรสุดท้าย เพื่อน้อง TU
อีก 1 เดือน ก่อนสอบ
ด่วน LIVEติว เลข โค้งสุดท้าย
ก่อนสอบเตรียมอุดมฯ