View of Factors Affecting Internal Control Effectiveness of Public Secondary Schools in Chiang Mai Province

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Factors Affecting Internal Control Effectiveness of Public Secondary Schools in Chiang Mai Province

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ǰMaster student, Master of accountancy, Faculty of Business Administration, Chiangmai University

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2,3 Assistant Professor , Accounting Department, Faculty of Business Administration, Chiangmai University

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ǰ Lecturer, Accounting Department, Faculty of Business Administration, Chiangmai University

ǰCorresponding author. E-Mail address: ohobear20@hotmail.com

Abstract

This research aimed to examine factors affecting internal control effectiveness of public secondary schools in Chiang Mai province. Data collection was completed through the distribution of questionnaires to 399 staffs of public secondary schools in Chiang Mai. All data obtained were, then, analyzed by using the Multiple Linear Regression.

The findings presented that in demographic factor, job position had negative relationship with the COSO’s internal control effectiveness at 0.05 significant level. In administrative factors, organizational management, organization policy, working regulations, training, coordination, and budget had positive relationship with the COSO’s internal control effectiveness at 0.01 significant level.

The results suggested that assigning internal policies to higher positions, school organizational structure, human resource management policies, working policies, internal coordination and expenditure budgeting may increase an effectiveness of public secondary schools.

Keywords: Internal control effectiveness, Public secondary schools, COSO

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COSO

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3. ª·›¸„µ¦—εÁœ·œ„µ¦ª·‹´¥

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­°™µ¤ ×¥°µ«´¥­™·˜·Á·Š¦¦¥µ¥ (Descriptive Statistics) ‡nµ­™·˜·š¸ÉčoĜ„µ¦ª·Á‡¦µ³®r ŗo„n ‡ªµ¤™¸É (Frequency) ¦o°¥¨³ (Percentage) ­nªœš¸É Ś ª´—¦³—´…°Šž´‹‹´¥—oµœ„µ¦¦·®µ¦Â¨³ž¦³­·š›·£µ¡„µ¦‡ª‡»¤£µ¥Äœ

…°Š­™µœ«¹„¬µ¦³—´¤´›¥¤«¹„¬µ…°Š¦´“Äœ‹´Š®ª´—Á¸¥ŠÄ®¤n ×¥°µ«´¥„µ¦ª·Á‡¦µ³®rčo¤µ˜¦ª´—Ä®o‡³Âœœ®¦º°

„µ¦ž¦³Á¤·œÂ Likert Scales ž¦³„°—oª¥ 5 ¦³—´ (»¤ «¦¸­³°µ—, 2554 : 103) ‡º° ¤µ„š¸É­»— ¤µ„ žµœ„¨µŠ

œo°¥ ¨³œo°¥š¸É­»— ×¥‡nµ­™·˜·š¸ÉčoĜ„µ¦ª·Á‡¦µ³®r ŗo„n ‡nµÁŒ¨¸É¥ (Mean) ®¨´Š‹µ„œ´ÊœœÎµ‡nµš¸Éŗo‹µ„…o°¤¼¨

ž¦³µ„¦«µ­˜¦r ¨³ž´‹‹´¥„µ¦¦·®µ¦Åžª·Á‡¦µ³®r‡ªµ¤™—™°¥Á·Š¡®» (Multiple Regression Analysis)

Ŝ. Ÿ¨¨´¡›r„µ¦ª·‹´¥Â¨³°£·ž¦µ¥Ÿ¨

4.1 …o°¤¼¨š´ÉªÅž…°ŠŸ¼o˜°Â­°™µ¤

Ÿ¨š¸Éŗo‹µ„­°™µ¤Â­—ŠÄ®oÁ®Èœªnµ »‡¨µ„¦­nªœÄ®n‹„µ¦«¹„¬µÄœ¦³—´ž¦·µ˜¦¸ ‹Îµœªœ ŚŜş

‡œ (¦o°¥¨³ ŞŜšř) ¤¸°µ¥»°¥¼nĜnªŠ¦³®ªnµŠ śŘ ™¹Š ŜŘ ž¸ ‹Îµœªœ řŞŝ ‡œ (¦o°¥¨³ ŜřśŞ) ¤¸˜ÎµÂ®œnŠŠµœÁžÈœ

…oµ¦µ„µ¦‡¦¼¤µ„š¸É­»— ‹Îµœªœ Śšś ‡œ (¦o°¥¨³ şśŜś) ¨³¤¸ž¦³­„µ¦–r„µ¦šÎµŠµœÄœ­™µœ«¹„¬µ°¥¼nĜnªŠ

¦³®ªnµŠ Ş ™¹Š řŘ ž¸ ‹Îµœªœ řŚŜ ‡œ (¦o°¥¨³ śřŘŠ) Ž¹ÉŠÄ„¨oÁ‡¸¥Š„´ž¦³­„µ¦–r„µ¦šÎµŠµœÄœ­™µœ«¹„¬µÅ¤nÁ„·œ ŝ ž¸

‹Îµœªœ řŚŘ ‡œ (¦o°¥¨³ śŘŘş)

Ŝ.Ś ‡ªµ¤‡·—Á®ÈœÁ„¸É¥ª„´ž´‹‹´¥—oµœ„µ¦¦·®µ¦

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„µ¦­œ´­œ»œ…°ŠŸ¼o¦·®µ¦¤¸‡nµÁŒ¨¸É¥­¼Š­»—ÁžÈœ¨Îµ—´Â¦„ ‡·—ÁžÈœ‡nµÁŒ¨¸É¥ 4.17 ¦°Š¨Š¤µÅ—o„n ž´‹‹´¥—oµœ„µ¦‹´—„µ¦Äœ

°Š‡r„¦ ¨³ ž´‹‹´¥—oµœœÃ¥µ¥…°Š°Š‡r„¦ ‡·—ÁžÈœ‡nµÁŒ¨¸É¥ 4.09 ž´‹‹´¥—oµœ„‘¦³Á¸¥Äœ„µ¦ž’·´˜·Šµœ ‡·—ÁžÈœ

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—oµœ‡ªµ¤¡¦o°¤…°Š»‡¨µ„¦ ‡·—ÁžÈœ‡nµÁŒ¨¸É¥ 3.97 ¨³ž´‹‹´¥—oµœ„µ¦ ¹„°¦¤ ‡·—ÁžÈœ‡nµÁŒ¨¸É¥ 3.92 ˜µ¤¨Îµ—´

Ŝ.ś ‡ªµ¤‡·—Á®ÈœÁ„¸É¥ª„´ž¦³­·š›·£µ¡„µ¦‡ª‡»¤£µ¥Äœ˜µ¤Âœª‡·—…°Š COSO

Ÿ¨š¸Éŗo‹µ„­°™µ¤Â­—ŠÄ®oÁ®Èœªnµ »‡¨µ„¦…°Š­™µœ«¹„¬µ¦³—´¤´›¥¤«¹„¬µ…°Š¦´“Äœ‹´Š®ª´—

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­£µ¡Âª—¨o°¤„µ¦‡ª‡»¤ ‡·—ÁžÈœ‡nµÁŒ¨¸É¥ 4.00 „µ¦˜·—˜µ¤ž¦³Á¤·œŸ¨ ‡·—ÁžÈœ‡nµÁŒ¨¸É¥ 3.97 „µ¦ž¦³Á¤·œ‡ªµ¤Á­¸É¥Š

‡·—ÁžÈœ‡nµÁŒ¨¸É¥ 3.83 ¨³…o°¤¼¨­µ¦­œÁš«Â¨³„µ¦­ºÉ°­µ¦ ‡·—ÁžÈœ‡nµÁŒ¨¸É¥ 3.80 ˜µ¤¨Îµ—´

‡nµ˜Îɵ­»— ‡nµ­¼Š­»— ‡nµÁŒ¨¸É¥ ¨³­nªœÁ¸É¥ŠÁœ¤µ˜¦“µœ …°Š˜´ªÂž¦š¸ÉčoĜ„µ¦«¹„¬µ‡¦´ÊŠœ¸ Ê ­µ¤µ¦™­¦»žÅ—o

—´ŠÂ­—ŠÄœ˜µ¦µŠš¸É Ś

˜µ¦µŠš¸É 2 ­—Š‡nµ˜Îɵ­»— ‡nµ­¼Š­»— ‡nµÁŒ¨¸É¥ ¨³­nªœÁ¸É¥ŠÁœ¤µ˜¦“µœ (S.D.) …°Š˜´ªÂž¦š¸ÉčoĜ„µ¦«¹„¬µ

®¤µ¥Á®˜» : ˜´ªÂž¦°µ¥» ž¦³­„µ¦–r„µ¦šÎµŠµœ ¦³—´„µ¦«¹„¬µ ˜ÎµÂ®œnŠÄœŠµœ ž¦´…o°¤¼¨ÁžÈœ­°ŠnªŠ¦³—´…°Š„µ¦ª´—

Ŝ.Ŝ ž´‹‹´¥š¸É¤¸Ÿ¨˜n°ž¦³­·š›·£µ¡„µ¦‡ª‡»¤£µ¥Äœ˜µ¤Âœª‡·—…°Š COSO

ž´‹‹´¥š¸É¤¸Ÿ¨˜n°ž¦³­·š›·£µ¡„µ¦‡ª‡»¤£µ¥Äœ˜µ¤Âœª‡·—…°Š COSO ­µ¤µ¦™Â­—ŠÅ—o˜µ¤˜µ¦µŠš¸É 3

˜µ¦µŠš¸É 3 ­—Š‡nµ­´¤ž¦³­·š›·Í™—™°¥¤µ˜¦“µœ (Standardized Coefficients ‡nµ„µ¦š—­°š¸ (t – value) ¨³

‡nµ„µ¦š—­°¡¸ (p – value) …°Š˜´ªÂž¦

˜´ªÂž¦°·­¦³ 6WDQGDUGL]HG

&RHIILFLHQWV WYDOXH SYDOXH

ž´‹‹´¥—oµœž¦³µ„¦«µ­˜¦r

¦³—´„µ¦«¹„¬µ -0.044 -1.660 0.098

°µ¥» -0.006 -0.166 0.868

˜ÎµÂ®œnŠŠµœ -0.070 -2.689 0.007*

ž¦³­„µ¦–r„µ¦šÎµŠµœ 0.023 0.638 0.524

ž´‹‹´¥—oµœ„µ¦¦·®µ¦

„µ¦­œ´­œ»œ…°ŠŸ¼o¦·®µ¦ 0.012 0.369 0.712

‡ªµ¤¡¦o°¤…°Š»‡¨µ„¦ 0.020 0.632 0.528

„µ¦‹´—„µ¦Äœ°Š‡r„¦ 0.173 4.600 0.000**

œÃ¥µ¥°Š‡r„¦ 0.155 3.895 0.000**

„‘¦³Á¸¥Äœ„µ¦ž’·´˜·Šµœ 0.262 7.116 0.000**

˜´ªÂž¦ ‡nµ˜Îɵ­»— ‡nµ­¼Š­»— ‡nµÁŒ¨¸É¥ 6'

ž¦³­·š›·£µ¡„µ¦‡ª‡»¤£µ¥Äœ˜µ¤Âœª‡·—…°Š COSO 1.95 5.00 3.9295 0.52304

ž´‹‹´¥—oµœž¦³µ„¦«µ­˜¦r

°µ¥» 0.00 1.00 0.3058 0.46131

ž¦³­„µ¦–r„µ¦šÎµŠµœ 0.00 1.00 0.3885 0.48801

¦³—´„µ¦«¹„¬µ 0.00 1.00 0.3684 0.48298

˜ÎµÂ®œnŠÄœŠµœ 0.00 1.00 0.7870 0.40996

ž´‹‹´¥—oµœ„µ¦¦·®µ¦

„µ¦­œ´­œ»œ…°ŠŸ¼o¦·®µ¦ 2.00 5.00 4.1704 0.56357

‡ªµ¤¡¦o°¤…°Š»‡¨µ„¦ 2.00 5.00 3.9683 0.52635

„µ¦‹´—„µ¦Äœ°Š‡r„¦ 1.67 5.00 4.0911 0.55346

œÃ¥µ¥…°Š°Š‡r„¦ 2.00 5.00 4.0860 0.59036

„‘¦³Á¸¥Äœ„µ¦ž’·´˜·Šµœ 2.00 5.00 4.0627 0.69715

„µ¦ ¹„°¦¤ 1.67 5.00 3.9156 0.62905

„µ¦ž¦³­µœŠµœ 1.75 5.00 4.0063 0.63128

Šž¦³¤µ– 1.00 5.00 4.0100 0.59489

ž´‹‹´¥—oµœ„µ¦¦·®µ¦ ˜n°

„µ¦ ¹„°¦¤ 0.143 3.855 0.000**

„µ¦ž¦³­µœŠµœ 0.133 3.476 0.001**

Šž¦³¤µ– 0.157 4.286 0.000**

Adjusted R² = 0şşŞ Std. Error = ŘŚŜşşŞ N = 399

®¤µ¥Á®˜» :** ‡nµ­´¤ž¦³­·š›·Í­®­´¤¡´œ›r¤¸œ´¥­Îµ‡´šµŠ­™·˜·š¸É¦³—´ 0.01 * ‡nµ­´¤ž¦³­·š›·Í­®­´¤¡´œ›r¤¸œ´¥­Îµ‡´šµŠ­™·˜·š¸É¦³—´ 0.05

‹µ„˜µ¦µŠš¸É ś ¡ªnµ š¸É¦³—´œ´¥­Îµ‡´šµŠ­™·˜· ŘŘř ˜´ªÂž¦°·­¦³š¸ÉšÎµ„µ¦«¹„¬µ ‡º° ž´‹‹´¥—oµœ„µ¦¦·®µ¦

°´œÅ—o„n „µ¦‹´—„µ¦Äœ°Š‡r„¦ œÃ¥µ¥°Š‡r„¦ „‘¦³Á¸¥Äœ„µ¦ž’·´˜·Šµœ „µ¦ ¹„°¦¤ „µ¦ž¦³­µœŠµœ ¨³

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¦³—´œ´¥­Îµ‡´šµŠ­™·˜· ŘŘŝ ¤¸ž´‹‹´¥—oµœž¦³µ„¦«µ­˜¦r ŗo„n ˜ÎµÂ®œnŠŠµœ ¤¸‡ªµ¤­´¤¡´œ›rÁ·Š¨„´ž¦³­·š›·£µ¡

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šµŠ­™·˜·„´ž¦³­·š›·£µ¡„µ¦‡ª‡»¤£µ¥Äœ˜µ¤Âœª‡·—…°Š COSO

œ°„‹µ„œ¸ ÊĜ„µ¦ª·Á‡¦µ³®r‡ªµ¤­´¤¡´œ›r Á¡ºÉ°«¹„¬µ™¹Šž´‹‹´¥š¸É¤¸Ÿ¨˜n°ž¦³­·š›·£µ¡„µ¦‡ª‡»¤£µ¥Äœ…°Š

­™µœ«¹„¬µ¦³—´¤´›¥¤«¹„¬µ…°Š¦´“Äœ‹´Š®ª´—Á¸¥ŠÄ®¤nĜ‡¦´ÊŠœ¸ Ê°µ«´¥„µ¦ª·Á‡¦µ³®r‡ªµ¤™—™°¥Á·Š¡®» Ž¹ÉŠÁŠºÉ°œÅ……o°

®œ¹ÉŠ…°Š„µ¦ª·Á‡¦µ³®r—´Š„¨nµª ‡º° ˜´ªÂž¦°·­¦³˜o°ŠÁžÈœ°·­¦³˜n°„´œ —´Šœ´Êœ ‹¹ŠÅ—ošÎµ„µ¦ª·Á‡¦µ³®rÁ¡ºÉ°®µ‡ªµ¤­´¤¡´œ›r

¦³®ªnµŠ˜´ªÂž¦°·­¦³ —oª¥‡nµ Tolerance ¨³ Variance Inflation Factor Á¡ºÉ°š—­°ªnµ˜´ªÂž¦°·­¦³¤¸‡ªµ¤­´¤¡´œ›r

„´œ®¦º°Å¤n Ž¹ÉŠ™º°ÁžÈœ„µ¦žo°Š„´œ„µ¦Á„·—ž´®µ Multicollinearity š¸É‹³šÎµÄ®oŸ¨¨´¡›r…°Š„µ¦ª·Á‡¦µ³®r‡ªµ¤™—™°¥

Ÿ·—ž„˜· ×¥‡nµš¸Éŗo­—ŠÄœ˜µ¦µŠš¸É Ŝ

˜µ¦µŠš¸É Ŝ ­—ŠŸ¨„µ¦š—­°‡ªµ¤ÁžÈœ°·­¦³…°Š˜´ªÂž¦—oª¥‡nµ Tolerance ¨³ Variance Inflation Factor

˜´ªÂž¦°·­¦³ 7ROHUDQFH 9,)

°µ¥» 0.458 2.185

ž¦³­„µ¦–r 0.422 2.372

¦³—´„µ¦«¹„¬µ 0.808 1.237

˜ÎµÂ®œnŠÄœŠµœ 0.147 6.781

„µ¦­œ´­œ»œ…°ŠŸ¼o¦·®µ¦ 0.551 1.816

‡ªµ¤¡¦o°¤…°Š»‡¨µ„¦ 0.592 1.689

„µ¦‹´—„µ¦Äœ°Š‡r„¦ 0.408 2.449

œÃ¥µ¥°Š‡r„¦ 0.356 2.805

„‘¦³Á¸¥Äœ„µ¦ž’·´˜·Šµœ 0.419 2.388

„µ¦ ¹„°¦¤ 0.409 2.447

„µ¦ž¦³­µœŠµœ 0.386 2.590

Šž¦³¤µ– 0.419 2.386

‹µ„˜µ¦µŠš¸É Ŝ ¡ªnµ Ÿ¨„µ¦š—­°‡ªµ¤ÁžÈœ°·­¦³…°Š˜´ªÂž¦—oª¥‡nµ Tolerance …°Š˜´ªÂž¦°·­¦³Â˜n¨³˜´ª Ťn¤¸‡nµÁ…oµÄ„¨o Ř Â¨³ Variance Inflation Factor ˜n¨³˜´ª¤¸‡nµÅ¤nÁ„·œ řŘ Â­—ŠªnµÅ¤n¤¸ž´®µ„µ¦­´¤¡´œ›r„´œÁ°Š…°Š

˜´ªÂž¦°·­¦³ (Multicolinearity) ‹¹Š­¦»žÅ—oªnµ˜´ªÂž¦°·­¦³Â˜n¨³˜´ªÁžÈœ°·­¦³˜n°„´œ Ťn¤¸‡ªµ¤­´¤¡´œ›r„´œÄœ¦³—´­¼Š Ž¹ÉŠ

ÁžÈœÅž˜µ¤ÁŠºÉ°œÅ…„µ¦ª·Á‡¦µ³®r‡ªµ¤™—™°¥Á·Š¡®»

‹µ„„µ¦ª·Á‡¦µ³®r…o°¤¼¨Ã—¥ÄoÁš‡œ·‡„µ¦ª·Á‡¦µ³®r­¤„µ¦™—™°¥Á·Š¡®» Á¡ºÉ°š—­°Ÿ¨„¦³š…°Šž´‹‹´¥

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­™µœ«¹„¬µ¦³—´¤´›¥¤«¹„¬µ…°Š¦´“Äœ‹´Š®ª´—Á¸¥ŠÄ®¤n ­µ¤µ¦™­¦»žŸ¨„µ¦«¹„¬µ˜µ¤…o°­¤¤»˜·“µœ­µ¤µ¦™Â­—ŠÅ—o

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˜µ¦µŠš¸É ŝ ­—Š­¦»žŸ¨„µ¦«¹„¬µ˜µ¤…o°­¤¤»˜·“µœ

˜´ªÂž¦˜µ¤ …o°­¤¤˜·“µœ ˜´ªÂž¦°·­¦³ Ÿ¨„µ¦ª·Á‡¦µ³®r…o°¤¼¨

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COSO

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H1b °µ¥» Ťn¤¸‡ªµ¤­´¤¡´œ›r

H1c ˜ÎµÂ®œnŠŠµœ ¤¸‡ªµ¤­´¤¡´œ›rÁ·Š¨

H1d ž¦³­„µ¦–ršÎµŠµœÄœ­™µœ«¹„¬µ Ťn¤¸‡ªµ¤­´¤¡´œ›r

ž´‹‹´¥—oµœ„µ¦¦·®µ¦

H2a „µ¦­œ´­œ»œ…°ŠŸ¼o¦·®µ¦ Ťn¤¸‡ªµ¤­´¤¡´œ›r H2b ‡ªµ¤¡¦o°¤…°Š»‡¨µ„¦ Ťn¤¸‡ªµ¤­´¤¡´œ›r

H2c „µ¦‹´—„µ¦Äœ°Š‡r„¦ ¤¸‡ªµ¤­´¤¡´œ›rÁ·Šª„

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‹µ„„µ¦«¹„¬µ ¡ªnµ ž´‹‹´¥—oµœž¦³µ„¦«µ­˜¦r ŗo„n °µ¥» ¦³—´„µ¦«¹„¬µ ž¦³­„µ¦–ršÎµŠµœÄœ

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‡ªµ¤­´¤¡´œ›r°¥nµŠ¤¸œ´¥­Îµ‡´šµŠ­™·˜·„´ž¦³­·š›·£µ¡„µ¦‡ª‡»¤£µ¥Äœ˜µ¤Âœª‡·—…°Š COSO Ž¹ÉŠÅ¤n­°—‡¨o°Š

„´­»ª·œµ „µ¦¡´—Ž¸ (Śŝŝŝ) ¨³„¤¨ª¦¦– ¡»•µ˜ (2553) š¸É¡ªnµž´‹‹´¥—´Š„¨nµª ¤¸‡ªµ¤­´¤¡´œ›rĜš·«šµŠÁ—¸¥ª„´œ

„´ž¦³­·š›·£µ¡„µ¦‡ª‡»¤£µ¥Äœ˜µ¤Âœª‡·—…°Š COSO š´ÊŠœ¸ Ê°µ‹ÁžÈœÁ¡¦µ³ ‡ªµ¤Â˜„˜nµŠ…°Š…o°‡Îµ™µ¤Äœ

­°™µ¤µŠ‡Îµ™µ¤ °´œÁœºÉ°Š¤µ‹µ„„µ¦ž¦´ž¦»Š…o°‡Îµ™µ¤ Á¡ºÉ°Ä®o…o°‡Îµ™µ¤ÄœÂ˜n¨³…o°¤¸‡ªµ¤Á®¤µ³­¤„´

¦·š…°Š­™µœ„µ¦«¹„¬µ¦³—´¤´›¥¤«¹„¬µ…°Š¦´“ œ°„‹µ„œ¸ ÊÁ‡¦ºÉ°Š¤º°š¸ÉčoĜ„µ¦ª·Á‡¦µ³®rŸ¨¥´Š¤¸Â˜„˜nµŠ„´œ ‡º°

­™·˜·š¸ÉčoĜ„µ¦«¹„¬µ…°Š­»ª·œµ „µ¦¡´—¸ (2555) ¨³ „¤¨ª¦¦– ¡»•µ˜ (2553) ‡º° t-Test, F-Test ¨³„µ¦®µ‡nµ

­´¤ž¦³­·š›·Í­®­´¤¡´œ›r (Pearson’s Product-moment Correlation Coefficient) Ĝ…–³š¸É„µ¦«¹„¬µœ¸ Êčo­¤„µ¦

™—™°¥Á·Š¡®» (Multiple Regression Analysis) š´ÊŠœ¸ ÊÁ¡¦µ³Äœ„µ¦š—­°šµŠ­™·˜·Ã—¥Äo t-Test ®¦º° F-Test ÁžÈœ„µ¦®µ‡ªµ¤­´¤¡´œ›r¦³®ªnµŠ˜´ªÂž¦˜µ¤Â¨³˜´ªÂž¦°·­¦³š¸¨³‡¼n ץŤnŗo‡Îµœ¹Š™¹Š˜´ªÂž¦°·­¦³˜´ªÂž¦°ºÉœÇ

š¸É°µ‹­nŠŸ¨˜n°˜´ªÂž¦˜µ¤ Ž¹ÉŠšÎµÄ®oŤn­µ¤µ¦™®µ‡ªµ¤­´¤¡´œ›rÁ·ŠÁ®˜»Â¨³Ÿ¨Å—o Ĝ…–³š¸É„µ¦š—­°šµŠ­™·˜·Ã—¥Äo

­¤„µ¦™—™°¥Á·Š¡®»ÁžÈœ„µ¦®µ‡ªµ¤­´¤¡´œ›r¦³®ªnµŠ˜´ªÂž¦˜µ¤ ¨³˜´ªÂž¦°·­¦³®¨µ¥˜´ªÅž¡¦o°¤„´œ ˜´ªÂž¦°·­¦³ ˜n¨³˜´ª‹¹Š­µ¤µ¦™‡ª‡»¤Ÿ¨…°Š˜´ªÂž¦°·­¦³˜´ª°ºÉœÇ Ž¹ÉŠ°µ‹­nŠŸ¨…°Š‡ªµ¤­´¤¡´œ›r„´˜´ªÂž¦˜µ¤ ‹¹ŠšÎµÄ®o­µ¤µ¦™

®µ‡ªµ¤­´¤¡´œ›rÁ·ŠÁ®˜»Â¨³Ÿ¨Å—o —´Šœ´Êœ®µ„„µ¦«¹„¬µÄoª·›¸„µ¦šµŠ­™·˜·š¸É˜„˜nµŠ„´œ °µ‹šÎµÄ®oŸ¨¨´¡›rš¸Éŗo¤¸‡ªµ¤

˜„˜nµŠ„´œ—oª¥

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5.2 …o°Á­œ°Âœ³­Îµ®¦´„µ¦ª·‹´¥Äœ°œµ‡˜

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œ´„Á¦¸¥œ­Îµœ´„ŠµœÁ…˜¡ºÊœš¸É„µ¦«¹„¬µ¤´›¥¤«¹„¬µ Á…˜ 34 ‡oœÁ¤ºÉ° 15 ¡§«‹·„µ¥œ 2559, ‹µ„

http://www.secondary34.go.th/UserFile/File DOWNLOAD/datainfo

‹´œšœµ ­µ…µ„¦ ¨³‡–³ (2557). „µ¦‡ª‡»¤£µ¥ÄœÂ¨³„µ¦˜¦ª‹­°£µ¥Äœ „¦»ŠÁš¡¤®µœ‡¦ : «¼œ¥r®œ´Š­º°

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‹ÎµÁœ¸¥¦ ¡¦®¤»˜¦ (2551). œªšµŠ„µ¦¡´•œµž¦³­·š›·£µ¡„µ¦ž¦³­µœŠµœ…°Š­¤µ‡¤Ã¦ŠÁ¦¸¥œÁ°„œ ‹´Š®ª´—

Á¸¥Š¦µ¥. „µ¦‡oœ‡ªoµÂ°·­¦³‡¦»«µ­˜¦r¤®µ´–”·˜ ¤®µª·š¥µ¨´¥¦µ£´‘Á¸¥Š¦µ¥

œŠ„¦–r „»–”¨»˜¦ (2557) ®¨´„„µ¦‹´—„µ¦ °Š‡r„µ¦Â¨³„µ¦‹´—„µ¦­¤´¥Ä®¤n „¦»ŠÁš¡¤®µœ‡¦ : «¼œ¥r®œ´Š­º°

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«·¦·´¥ „µ‹œªµ­¸. (2544). š§¬‘¸„µ¦š—­°Â—´ÊŠÁ—·¤ ¡·¤¡r‡¦´ÊŠš¸É Ŝ „¦»ŠÁš¡¤®µœ‡¦ : ‹»¯µ¨Š„¦–r

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­»ª·œµ „µ¦¡´—¸ (2556) ž´‹‹´¥š¸É­nŠŸ¨˜n°ž¦³­·š›·£µ¡„µ¦‡ª‡»¤£µ¥Äœ…°Š­™µœž¦³„°„µ¦ÄœÁ…˜­µ¥Å®¤

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­Îµœ´„Šµœž¨´—„¦³š¦ªŠ«¹„¬µ›·„µ¦ (2559). ¦µ¥ŠµœŸ¨„µ¦—εÁœ·œŠµœœÃ¥µ¥¦´“µ¨ž¸š¸É 3 „¦»ŠÁš¡¤®µœ‡¦ : æŠ

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­Îµœ´„Šµœž¨´—„¦³š¦ªŠ«¹„¬µ›·„µ¦ (2555). Ÿœ¦·®µ¦‡ªµ¤Á­¸É¥Š…°Š­Îµœ´„Šµœž¨´—„¦³š¦ªŠ«¹„¬µ›·„µ¦

„¦»ŠÁš¡¤®µœ‡¦ : 抡·¤¡r‡»¦»­£µ¨µ—¡¦oµª

­Îµœ´„ŠµœÁ…˜¡º ʜš¸É„µ¦«¹„¬µ¤´›¥¤«¹„¬µ Á…˜ 34 (2559) …o°¤¼¨œ´„Á¦¸¥œ­Îµœ´„ŠµœÁ…˜¡ºÊœš¸É„µ¦«¹„¬µ¤´›¥¤«¹„¬µ Á…˜ 34. ‡oœÁ¤ºÉ° 10 ¤·™»œµ¥œ 2559, Á°„­µ¦°´—­ÎµÁœµ

­Îµœ´„Šµœ‡–³„¦¦¤„µ¦„µ¦«¹„¬µ…´Êœ¡º ʜ“µœ (2556). £µª³Ÿ¼oœÎµšµŠ„µ¦«¹„¬µ, Á°„­µ¦„µ¦Á¦¸¥œ¦¼o ǦŠ„µ¦¡´•œµ ª·µ¸¡Ÿ¼o¦·®µ¦šµŠ„µ¦«¹„¬µÂ¨³Ÿ¼o¦·®µ¦­™µœ«¹„¬µž¦³‹Îµ„µ¦. „¦»ŠÁš¡¤®µœ‡¦ : 抡·¤¡r»¤œ»¤­®„¦–r

„µ¦Á„¬˜¦Â®nŠž¦³Áš«Åš¥ ‹Îµ„´—.

­Îµœ´„Šµœ„µ¦˜¦ª‹ÁŠ·œÂŸnœ—·œ (2558) ‡ÎµÂœ³œÎµ: „µ¦œÎµ¤µ˜¦“µœ„µ¦‡ª‡»¤£µ¥ÄœÅžÄoĜÁ·Šž’·´˜·

„¦»ŠÁš¡¤®µœ‡¦ : 抡·¤¡r‡»¦»­£µ¨µ—¡¦oµª.

­Îµœ´„Šµœ„µ¦˜¦ª‹ÁŠ·œÂŸnœ—·œ (2556) œªšµŠ„µ¦‹´—ªµŠ¦³„µ¦‡ª‡»¤£µ¥ÄœÂ¨³„µ¦ž¦³Á¤·œŸ¨„µ¦‡ª‡»¤

£µ¥Äœ. „¦»ŠÁš¡¤®µœ‡¦: ¦·¬´š Ž¸­Á˜È¤Ã¢¦r „¦µ¢¢·‡ ‹Îµ„´—