มาตรการวัด สิ่งสำคัญในการเลือกใช้สถิติวิจัย

 สถิติ กับ มาตราการวัด 

จะเลือกใช้สถิติวิจัยอย่างไร 1. ให้ดูจากมาตรการวัด

 

              ทุกวันนี้การวิจัยเชิงปริมาณยังเป็นที่นิยมในวงการวิจัยทั้งในภาคการศึกษา และองค์กรธุรกิจ อาจเป็นเพราะความเชื่อมั่นและความสามารถในการวัดได้ ต่างจากการวิจัยเชิงคุณภาพที่บางกลุ่มยังมองในรูปของการพรรณนาที่ไม่สามารถยืนยันได้ทางสถิติ แต่ในความเป็นจริงการวิจัยทั้งเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพต่างก็มีความเหมาะสมและลงตัวกับการนำไปใช้ประโยชน์ในรูปแบบที่แตกต่างกัน

               บทความวันนี้ ผู้เขียนได้นำเสนอถึงการวิจัยเชิงปริมาณที่หลายปีมานี้นักวิจัยหลาย ๆ คน ประมาทในการเลือกใช้สถิติวิจัย อาจเป็นเพราะการใช้สืบต่อกันมา เช่นถ้าจะเปรียบเทียบความแตกต่างของกลุ่มตัวอย่างก็ยังนิยม t-test หรือ z-test  หรือ F-test  หรืออีกประการหนึ่งอาจเป็นเพราะต้องการหาความแปลกใหม่ เช่นถ้าจะเปรียบความแตกต่างของกลุ่มตัวอย่าง เพื่อไม่ให้เหมือนใคร จึงเลือกใช้ The Mann - Whitney Test เป็นต้น แม้สถิติวิจัยจะถูกนำมาใช้เพื่ออธิบายข้อมูลในลักษณะเดียวกันแต่การนำไปใช้ย่อมมีความแตกต่างกัน หนึ่งในสิ่งที่เราต้องคำนึงถึงคือ “มาตราการวัด”

              มาตราการวัด ( Measurement Scales ) การกำหนดตัวเลขให้กับสิ่งที่ต้องการศึกษาภายใต้กฎเกณฑ์ที่แน่นอน ซึ่งสามารถจำแนกมาตราการวัดข้อมูลออกได้เป็น 4 มาตรา คือ

              มาตรานามบัญญัติ ( Nominal Scales ) เป็นมาตรา การที่ใช้กับข้อมูลที่มีลักษณะหยาบหรือต่ำที่สุด เป็นการกำหนดสัญลักษณ์หรือตัวเลขเพื่อจำแนกประเภทสิ่งของหรือคุณลักษณะต่างๆ เท่านั้น ไม่สามารถแสดงให้เห็นปริมาณมากน้อยหรือสูงต่ำแต่อย่างใด ดังนั้นจึงไม่สามารถนำตัวเลขเหล่านั้นมาบวก ลบ คูณ หาร ได้ เช่น เพศ ที่แบ่งออกได้เป็นแค่ 2 ประเภท เท่านั้น คือ ชายและหญิง โดยให้ 1 เป็นสัญลักษณ์แทนเพศชาย และ 2 เป็นสัญลักษณ์แทนเพศหญิง เท่านั้น ไม่สามารถนำสัญลักษณ์ที่เป็นตัวเลข 1 กับ 2 มาบวก ลบ คูณ หรือหารได้แต่อย่างใด หรือไม่สามารถสรุปได้ว่า 2 มากกว่า 1 เป็นต้น

              มาตราอันดับ ( Ordinal Scale ) เป็นมาตรา การวัดที่มีความละเอียดการวัดเพิ่มขึ้น หรือสูงกว่ามาตรานามบัญญัติ เพราะสามารถบอกลำดับและความแตกต่างแต่ไม่สามารถบอกได้ว่าคุณลักษณะหรือคุณสมบัติเหล่านี้มีปริมาณมากน้อยกว่ากันเท่าใด กล่าวอีกนัยหนึ่ง ข้อมูลในระดับนี้ไม่สามารถนำมาคำนวณทางคณิตศาสตร์ได้เช่นเดียวกับมาตรานามบัญญัติ เช่น การประกวดนางสาวไทย เราได้อันดับที่ 1 คือ นางสาวไทย, อันดับ 2 คือ รองนางสาวไทยคนที่ 1 และอันดับ 3 คือ รองนางสาวไทยคนที่ 2 เช่นนี้เรารู้ถึงอันดับและความแตกต่างของความสวยของนางสาวไทยทั้ง 3 คน เราไม่สามารถจัดจำแนกได้ว่า อันดับ 1 สวยมากว่าอันดับ 2 เท่าใด เป็นต้น

              มาตราช่วง ( Interval Scale ) ในระดับเราสามารถทราบได้ว่าสิ่งที่จะวัดมีช่วงห่างกันมากน้อยเท่าใด โดยแต่ละช่วงมาตรานี้มีค่าเท่าๆ กัน ทำให้เราทราบถึงความแตกต่างที่ห่างกันเป็นช่วงได้ และค่าที่ได้จากการวัดสามารถนำมาคำนวณทางคณิตศาสตร์ได้ ซึ่งเป็นที่นิยมใช้เป็นการแบ่งมาตราเป็น 5 ระดับ (5 4 3 2 1) หรือ 6 ระดับเป็นต้น

              มาตราอัตราส่วน ( Ratio Scale ) เป็นมาตราวัดที่ดีที่สุด และวัดได้อย่างละเอียดที่สุด ตัวเลขที่วัดได้สามารถสื่อความหมายตรงตามค่าของสิ่งที่วัด และเป็นมาตราวัดที่ข้อมูลมีค่าเป็นศูนย์แท้ คือถ้าค่าตัวเลขที่วัดได้มีค่าเป็นศูนย์ ก็แปลว่าสิ่งที่วัดนั้นมีค่าเป็นศูนย์ด้วย ข้อมูลที่อยู่ในมาตราวัดระดับนี้ได้แก่ เวลา อายุ น้ำหนัก ความสูง ระยะทาง เป็นต้น ข้อมูลที่วัดได้สามารถนำมาทำการคำนวณทางคณิตศาสตร์ได้ ตัวอย่างเช่น อายุ 60 ปี ย่อมแปลว่ามีอายุมากกว่า คนที่มีอายุ 40 ปี เป็นต้น

              สถิติที่จะนำมาใช้ก็ต้องให้ความสำคัญกับมาตรการวัดที่เราเลือกใช้เช่นกัน ดังตัวอย่างสถิติที่ใช้ในการเปรียบเทียบ ดังตัวอย่าง

Analysis of Variance  เป็นการหาความแตกต่างของค่าเฉลี่ยระหว่างกลุ่มตัวอย่างตั้งแต่ 2 กลุ่มขึ้นไป โดยตัวแปรตามจะมีเพียง 1 ตัวอยู่ในมาตราการวัดระดับ Interval หรือ Ratio Scale และตัวแปรอิสระตั้งแต่ 1 ตัวขึ้นไปอยู่ในมาตราการวัดระดับ Nominal Scale

 

Analysis of Covariance เป็นการหาความแตกต่างของค่าเฉลี่ยระหว่างกลุ่มตัวอย่างตั้งแต่ 2 กลุ่มขึ้นไป โดยตัวแปรตามจะมีเพียง 1 ตัวอยู่ในมาตราการวัดระดับ Interval หรือ Ratio Scale ตัวแปรอิสระตั้งแต่ 1 ตัวขึ้นไปอยู่ในมาตราการวัดระดับ Nominal Scale และตัวแปรร่วมตั้งแต่ 1 ตัวขึ้นไปอยู่ในมาตราการวัดระดับ Interval หรือ Ratio Scale

 

Analysis of variance with Repeated measures เป็นรูปแบบการวิเคราะห์ความแปรปรวนที่มีการวัดซ้ำมากกว่า 1 ครั้งในช่วงเวลาที่แตกต่างกัน  กลุ่มตัวอย่างตั้งแต่ 1 กลุ่มขึ้นไป โดยตัวแปรตามจะมีเพียง 1 ตัวอยู่ในมาตราการวัดระดับ Interval หรือ Ratio Scale ที่มีการวัดซ้ำมากกว่า 1 ครั้ง ถ้ากลุ่มตัวอย่าง 1 กลุ่มจะไม่ปรากฏตัวแปรอิสระ

 

Hotelling T2 เป็นการทดสอบความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่าง 2 กลุ่ม โดยมีตัวแปรอิสระ 1 ตัวอยู่ในมาตราการวัดระดับ Nominal Scale ที่แบ่งออกเป็น 2 กลุ่ม และตัวแปรตามมากกว่า 1 ตัวอยู่ในมาตราการวัดระดับ Interval หรือ Ratio Scale

Multivariate Analysis of Variance เป็นการทดสอบความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่างตั้งแต่ 2 กลุ่มขึ้นไป โดยตัวแปรอิสระจะมีตั้งแต่ 1 ตัวขึ้นไปอยู่ในมาตราการวัดระดับ Nominal Scale และตัวแปรตามมากกว่า 1 ตัวอยู่ในมาตรการวัดระดับ Interval หรือ Ratio Scale

 

Kolmogorov Smirnov Two-Sample Test เป็นการทดสอบความแตกต่างระหว่างกลุ่มตัวอย่าง 2 กลุ่มที่เป็นอิสระจากกัน โดยตัวแปรที่นำมาทดสอบจะต้องอยู่มาตราการวัด Ordinal Scale

 

Wilcoxon matched-pairs Test เป็นการทดสอบความแตกต่างระหว่างกลุ่มตัวอย่าง 2 กลุ่มที่สัมพันธ์กัน โดยข้อมูลที่นำมาทดสอบต้องอยู่ในมาตราการวัด Ordinal Scale

 

Sign Test เป็นการทดสอบความแตกต่างระหว่างกลุ่มตัวอย่าง 2 กลุ่มที่สัมพันธ์ โดยข้อมูลที่นำมาทดสอบต้องอยู่ในมาตราการวัด Ordinal Scale

 

McNemar Test เป็นการทดสอบความแตกต่างระหว่างข้อมูลก่อนและหลังของกลุ่มตัวอย่างกลุ่มเดียวกัน ข้อมูลที่นำมาทดสอบอยู่ในมาตราการวัด Nominal หรือ Ordinal Scale

 

Mann Whitney U Test เป็นการทดสอบความแตกต่างระหว่างกลุ่มตัวอย่าง 2 กลุ่มที่เป็นอิสระจากกัน โดยข้อมูลที่นำมาทดสอบต้องอยู่ในมาตราการวัด Ordinal Scale

 

Median Test เป็นการทดสอบความแตกต่างระหว่างกลุ่มตัวอย่างตั้งแต่ 2 กลุ่มขึ้นไปที่เป็นอิสระจากกัน โดยข้อมูลที่นำมาทดสอบต้องอยู่ในมาตราการวัด Ordinal Scale

 

Fisher exact test เป็นการทดสอบความแตกต่างระหว่างกลุ่มตัวอย่าง 2 กลุ่มที่เป็นอิสระจากกัน โดยข้อมูลที่นำมาทดสอบต้องอยู่ในมาตราการวัด Nominal Scale ที่แบ่งเป็น 2 กลุ่ม

 

Friedman Test เป็นการทดสอบความแตกต่างระหว่างกลุ่มตัวอย่างมากกว่า 2 กลุ่มที่สัมพันธ์กัน โดยข้อมูลที่นำมาทดสอบต้องอยู่ในมาตราการวัด Ordinal Scale

 

Cochran Q Test เป็นการทดสอบความแตกต่างระหว่างกลุ่มตัวอย่างมากกว่า 2 กลุ่มที่สัมพันธ์กัน โดยข้อมูลที่นำมาทดสอบต้องอยู่ในมาตราการวัด Nominal Scale

 

Kruskal Wallis Test เป็นการทดสอบความแตกต่างระหว่างกลุ่มตัวอย่างมากกว่า 2 กลุ่มที่เป็นอิสระจากกัน โดยข้อมูลที่นำมาทดสอบต้องอยู่ในมาตราการวัด Ordinal Scale

 

                   ฉบับหน้าติดตาม มาตรการวัดที่เราเลือกใช้ในการหาความสัมพันธ์นะคะ

บันทึกนี้เขียนที่ GotoKnow โดย 

 หมายเลขบันทึก: 431764
 เขียน:  
 ดอกไม้:  อ่าน: คลิก 
 สัญญาอนุญาต: ครีเอทีฟคอมมอนส์แบบ แสดงที่มา-ไม่ใช้เพื่อการค้า-อนุญาตแบบเดียวกัน
 แจ้งลบ
 
 แจ้งลบ

ความเห็น

 อนุญาตให้แสดงความเห็นได้เฉพาะสมาชิก
 ไม่อนุญาตให้แสดงความเห็น
{{ kv.current_user.preferred_name }} - เพิ่มความเห็นเพิ่มความเห็น
 ใส่รูปหรือไฟล์
 
บันทึกก่อนนี้
บันทึกใหม่กว่า