หลักการเขียนรายงานการวิจัย

ระเบียบวิธีวิจัยทางรัฐศาสตร์

Research Methodology in Political Science 

 

การวิจัยเป็นการแสวงหาความรู้ซึ่งมีหลายวิธี คือการหาความรู้แบบเชิงอุปมานและเชิงอนุมาน ดังนี้

1.อุปมาน (Inductive Method) เป็นการวิจัยภาคสนาม (Field Research) ใช้การสังเกตเป็นหลักแล้วหาความรู้จากจุดย่อยแล้วเอาไปสรุปเป็นหลัก เป็นทฤษฎี หรือเป็นกฎ เช่น รายการกบนอกกะลาจะเป็นการเล่าเรื่องไปเรื่อยๆ เฝ้าดูปรากฏการณ์ต่างๆทีละขั้นตอน บางครั้งใช้เวลาเฝ้าดูเป็นปีกว่าจะอธิบายปรากฏการณ์นั้นๆได้

2.อนุมานหรือนิรนัย (Deductive Method) เป็นการหาความรู้โดยมีกรอบ ทฤษฎี และกฎเป็นหลัก แล้วนำกรอบดังกล่าวเอาไปตรวจสอบกับประชากรที่ต้องการศึกษา เพื่อเป็นการยืนยันกฎ ทฤษฎี และเป็นการขยายองค์ความรู้ในทฤษฎีนั้นๆ

ประเภทของการวิจัย  

1.ตามเหตุผลของการวิจัย

(1) วิจัยพื้นฐาน (Basic Research) เป็นการวิจัยเพื่อเผยแพร่ความรู้ให้กับสังคมโดยรวม ไม่มีวัตถุประสงค์เพื่อนำไปใช้ประโยชน์ทันที จะต้องนำไปเสนอในการประชุมวิชาการก่อน เช่น วิทยานิพนธ์ของนักศึกษาระดับต่างๆ งานวิจัยที่เกิดจากการสนับสนุนส่งเสริมให้เกิดการเผยแพร่องค์ความรู้

(2) วิจัยประยุกต์ (Apply Research) เป็นงานวิจัยที่มีผู้ว่าจ้างให้ไปศึกษา มีข้อผูกพัน/พันธสัญญาว่าจะให้ผู้ว่าจ้างนำไปใช้ประโยชน์ โดยทั่วไปจะไม่เผยแพร่โดยตรง ลิขสิทธิ์เป็นของผู้ว่าจ้างจึงสามารถพิจารณาเองว่าจะเผยแพร่เรื่องใดบ้าง

วิจัยเชิงปริมาณเป็นได้ทั้งวิจัยพื้นฐานและวิจัยประยุกต์ ขึ้นอยู่กับเหตุผลว่าทำเพื่อให้เกิดองค์ความรู้หรือว่าทำให้หน่วยงานไหน/นำไปใช้งานในหน่วยงานใด

2.ตามวัตถุประสงค์ของการวิจัย

(1) วิจัยเชิงพรรณนา (Descriptive Research) มีวัตถุประสงค์เพื่อพรรณนาความรู้อย่างเดียว เช่น อยากรู้ว่าพฤติกรรมทางการเมืองของนักการเมืองจ.อุทัยธานีเป็นอย่างไร จึงจัดกลุ่มนักการเมืองแล้วเอาแบบสอบถามไปถามตามประเด็นที่ต้องการศึกษา

(2) วิจัยเชิงอธิบาย (Explanatory Research) เป็นการนำตัวแปรหนึ่งมาอธิบายอีกตัวแปรหนึ่ง เช่น อยากรู้ว่าอะไรทำให้เกิดปัญหาสังคม สิ่งเหล่านั้นทำให้เกิดระดับของปัญหาอย่างไร

วิจัยเชิงคุณภาพจะเป็นได้ทั้งวิจัยเชิงพรรณนาและวิจัยเชิงอธิบาย ทำให้เกิดวัตถุประสงค์เชิงพรรณนากับวัตถุประสงค์เชิงเปรียบเทียบ

3.ตามวิธีการเก็บข้อมูล

(1) วิจัยแบบทดลอง (Experimental Research) มีข้อกำหนดให้มี 2 กลุ่มคือ กลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม ทั้งสองกลุ่มได้จากการสุ่ม กลุ่มทดลองจะได้รับการใส่นโยบายหรือสิ่งที่ต้องการศึกษาเข้าไปเพื่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่ดี ส่วนกลุ่มควบคุมจะทำให้มีสภาวะดั้งเดิม ถือเป็นการศึกษาเปรียบเทียบชนิดหนึ่ง เช่น Hawthorne Experiment

(2) วิจัยแบบไม่ทดลอง (Non-experimental) มักเก็บข้อมูลหลายครั้งแล้วนำตัวเลขมาเปรียบเทียบความแตกต่างระหว่างกลุ่ม ซึ่งตัวเลขเป็นเครื่องมือที่เปรียบเทียบแล้วเห็นความแตกต่างได้ดีกว่าการบรรยาย

4.ตามสภาวะที่วิจัย

(1) วิจัยในห้องทดลอง (Highly Controlled Settings)

(2) Partially Controlled Settings

(3) การวิจัยแบบไม่ควบคุม (Uncontrolled Settings) คือการวิจัยที่ปล่อยไปเป็นไปตามระบบของสังคม งานวิจัยทางรัฐศาสตร์จะนิยมประเภทนี้มากที่สุด เพราะไม่สามารถควบคุมสภาวะต่างๆได้

5.ตามประเภทของวัตถุหรือสิ่งของที่ต้องการวิจัย เช่น

(1) วิจัยบุคคล ส่วนใหญ่จะถามคนเป็นหลัก หรือถามหน่วยงานก็ต้องเอาข้อมูลจากคน

(2) วิจัยเอกสาร ส่วนใหญ่เป็นการวิจัยเชิงคุณภาพโดยบรรยายสิ่งที่ค้นหาในเอกสาร อย่างไรก็ตาม การวิจัยเอกสารบางชนิดสามารถเป็นการวิจัยเชิงปริมาณได้ หากวัตถุประสงค์ในการจัดเก็บข้อมูลเป็นการค้นหาตัวเลข รายงาน หรือสถิติ แล้วนำตัวเลขมาเปรียบเทียบกัน

(3) วิจัยสถาบัน เป็นการศึกษาคุณสมบัติของสถาบันหรือองค์กร เช่น ดูโครงสร้างของหน่วยงาน ดูปัญหาของแผนกงานต่างๆ

(4) วิจัยพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ เช่น กำหนดขอบเขตเป็นปัญหาป่าชายเลน วิจัยชุมชน

(5) วิจัยสิ่งของ เช่น วิจัยว่าสิ่งของนั้นทำขึ้นในยุคใดสมัยใด

6.ตามระดับของหน่วยในการวิเคราะห์

(1) Micro Level ระดับจุลภาค

(2) Macro Level ระดับมหภาค

7.การแบ่งตามลักษณะของผู้จัดทำ ได้แก่

(1) ทำคนเดียว วิจัยทางการศึกษามักบังคับให้ทำคนเดียว ได้ปริญญาคนเดียว

(2) ทำเป็นทีม ส่วนใหญ่เป็นงานวิจัยที่ต้องขอทุน จึงต้องมีผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง

8.แบ่งตามลักษณะของการวิเคราะห์

(1) Quantitative Research การวิจัยเชิงปริมาณ ใช้ตัวเลขและสถิติในการวิเคราะห์

(2) Qualitative Research การวิจัยเชิงคุณภาพ

9.แบ่งตามวิธีการในการจัดเก็บข้อมูล

(1) Field Research เก็บข้อมูลด้วยการสังเกต โดยมีเครื่องมือช่วยสังเกต เช่น กล้องถ่ายภาพ เทป กระดาษ ดินสอ ใช้การบรรยายและตรรกะในการแปรผล

(2) Questionnaire Research มีลักษณะ Objective นักวิจัยต้องสร้างแบบสอบถามตามตัวแปรที่ต้องการศึกษา เป็นแบบสอบถามแบบปลายปิด และใช้สถิติในการแปรผล

กระบวนการวิจัย (ดูภาพในเอกสารหน้า 13-14 ประกอบ)

?      Y ไม่รู้ปัญหาที่ทำให้เกิดปรากฏการณ์ เช่น อะไรทำให้เกิดปัญหาทางการเมือง

Y      ? รู้ปัญหาแต่ไม่รู้เหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้น จึงศึกษาว่า Y ทำให้เกิดอะไรขึ้น

X      Y รู้ตัวแปรทั้งสองตัว จึงศึกษาว่าทั้งสองตัวเกี่ยวข้องสัมพันธ์กันหรือไม่ เป็นไปตามทฤษฎีหรือสมมติฐานที่กำหนดหรือไม่ การวิจัยส่วนใหญ่จะมีลักษณะนี้

       A      B       E      F            กรณีที่มีตัวแปรหลายตัว เป็นการทดสอบว่าตัวแปรเหล่านี้มี

C       D      X      Y       ความสัมพันธ์กันจริงหรือไม่

วิธีการทดสอบมีหลายวิธี เช่น ทดลอง สำรวจ สังเกต ศึกษาจากเอกสาร ดูข้อเท็จจริงเชิงประจักษ์ ศึกษาเปรียบเทียบ หรือวิจัยประเมินผล

การสร้างนิยามปฏิบัติการของตัวแปรต่างๆ เช่น ศึกษาเรื่องความสนใจทางการเมืองก็ต้องนิยามว่า ความสนใจทางการเมือง มีความหมายอย่างไรบ้าง จากนั้นจึงจะทราบว่าควรใช้วิธีวัดผลแบบใดจึงจะเหมาะสม

แหล่งข้อมูลมีเป็นจำนวนมาก ผู้วิจัยจะต้องกำหนดกลุ่มตัวอย่าง อาจจะกำหนดเป็นแหล่งข้อมูลบุคคล เอกสาร ชุมชน หน่วยงาน หรือระบบของสังคมก็ได้

หากได้แหล่งข้อมูลชัดเจน มีระเบียบวิธีวิจัย และเครื่องมือในการวัดผลแล้ว ก็สามารถกำหนดตัวแปรได้ ซึ่งจะทำให้เห็นภาพของวิธีการวัดผล สามารถเก็บข้อมูล นำข้อมูลมาจัดระเบียบเพื่อวิเคราะห์ตามระเบียบวิธีวิจัยที่เลือกแล้วนำข้อมูลมาเขียนรายงาน

สิ่งที่นักศึกษาต้องเข้าใจตรงกันคือ ตัวแปร (Variables) เป็นสิ่งที่อยู่ในแหล่งข้อมูลที่จะศึกษา ในการวิจัยเชิงปริมาณ แหล่งข้อมูลหลักคือคนประเภทต่างๆ เช่น ศึกษาจากเกษตรกร แหล่งข้อมูลก็คือเกษตรกร ศึกษาจากคนชราอายุ 70 ปีขึ้นไป แหล่งข้อมูลก็คือคนชราอายุ 70 ปีขึ้นไป คนจะแตกต่างกันไปตามคุณสมบัติเฉพาะของแหล่งข้อมูล

ตัวแปรคือสิ่งที่อยู่ในคน เช่น ความรู้ พฤติกรรม ทัศนะ (เช่น ความเห็น ความเชื่อ ความพอใจ ความต้องการ) ภูมิหลัง (เช่น เพศ อายุ การศึกษา อาชีพ รายได้) คุณภาพชีวิต ปัญหาในการทำงาน ปัญหาในการดำเนินชีวิต การวิจัยเชิงปริมาณที่มีแบบสอบถามปลายปิด นักวิจัยจะกำหนดตัวเลือกเอาไว้ชัดเจน ผู้ตอบต้องตอบตามที่นักวิจัยกำหนด นักวิจัยจึงต้องพัฒนาเรื่องที่อยากรู้เหล่านี้เป็นข้อคำถามต่างๆ อะไรที่ไม่อยู่ในคนหรือสอบถามด้วย Questioner Research ไม่ได้ก็จะไม่สามารถทำวิจัยเชิงปริมาณได้ งานบางชิ้นจึงต้องทำวิจัยเชิงคุณภาพแทน เช่น สัมภาษณ์เจาะลึกแล้วบรรยาย โดยใช้แบบสอบถามปลายเปิด เนื่องจากการวิจัยคุณภาพมีลักษณะ Inductive จึงไม่มีกรอบทฤษฎีหรือไม่รู้ที่มา ผู้วิจัยจึงต้องถามผู้เชี่ยวชาญต่อกันไปเรื่อยๆ เหมือนรายการกบนอกกะลา หากอยากรู้ว่าเนื้อสดมีที่มาอย่างไรก็จะสืบไปเรื่อยๆ จนครบวงจรธุรกิจจึงจะบรรยายได้

ตัวแปรเป็นสิ่งที่นักวิจัยต้องการหาคำตอบ มีค่าที่ไม่คงตัวและมีค่าผันแปรได้มากกว่า 1 ค่า เช่น หากในห้องนี้มีผู้ชายทั้งหมด เพศก็จะไม่เป็นตัวแปร หรือหากอายุเท่ากันหมด อายุก็ไม่เป็นตัวแปร หรือหากถามนักศึกษาปริญญาโท ตัวแปรด้านการศึกษาก็ไม่ต้องถามเพราะทุกคนมีระดับการศึกษาเท่ากันทั้งหมด

แหล่งข้อมูลที่มีจำนวนมากจะเรียกว่าประชากร (Population) หากศึกษาทั้งหมดไม่ไหวก็ต้องกำหนดกลุ่มตัวอย่าง (Sampling) ในการวิจัยเชิงปริมาณ กลุ่มตัวอย่างจะมีความสำคัญมาก (ศึกษาหน่วยของการวิเคราะห์ได้เพิ่มเติมในเอกสารหน้า 116)

การกำหนดประชากรและกลุ่มตัวอย่าง

ในการทำวิจัยจะต้องกำหนดว่าประชากรที่จะศึกษาคือใคร ศึกษาที่ไหน ศึกษาจำนวนเท่าไร บางครั้งอาจต้องทำตารางเพื่อให้เห็นภาพของประชากรทั้งหมด จะศึกษาทั้งหมดของประชากรหรือไม่ หากทำไม่ได้ก็ต้องเลือกกลุ่มตัวอย่าง ตัวอย่างที่เลือกต้องทำให้เป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมดให้มากที่สุดเท่าที่จะทำได้

การกำหนดตัวอย่าง

1.จำนวนที่จะศึกษา ตัวอย่างที่ดีคือจำนวนที่สถิติทำงานได้ดี เช่น เลือกมา 150-500 คน หากเลือกน้อยเกินไป สถิติก็ทำงานได้ไม่ดี หรือหากเลือกมากเกินไปก็จะเกินความจำเป็น สถิติบางประเภทมีข้อจำกัดและทำงานได้ดีในช่วงของกลุ่มตัวอย่างจำนวนหนึ่งเท่านั้น

2.หากมีความเข้มงวดในการเป็นตัวแทนสูงก็ควรใช้หลักความน่าจะเป็นในการสุ่มตัวอย่าง (Probability Random Sampling) แต่หากยุ่งยากหรือทำไม่ได้ก็ไม่ใช้หลักความน่าจะเป็น (Non-probability Random Sampling)

หลักการกำหนดตัวอย่าง มี 2 อย่าง ได้แก่

1.หลักความน่าจะเป็น (Probability Random Sampling)มีลักษณะดังนี้

(1) การคำนึงถึงความน่าจะเป็นของแต่ละหน่วยประชากรที่ได้รับการเลือก

(2) ใช้การสุ่มแบบไม่เฉพาะเจาะจง

(3) แก้ปัญหาการลำเอียงจากการใช้ดุลยพินิจในการเลือก

(4) สามารถประมาณการความถูกต้องของการเป็นตัวแทนได้

หลักการสำคัญที่ช่วยลดการคลาดเคลื่อนคือ สุ่มเพื่อให้ได้ตัวอย่างจำนวนมาก และสุ่มจากประชากรที่มีความคล้ายกัน การประมาณความถูกต้องของตัวแทน โดยทั่วไปมักยอมให้ Error ได้ 5% หรือ α (อัลฟา) =.05 หนังสือสถิติบางเล่มจะมีตารางอยู่ท้ายเล่มบอกว่า ประชากรเท่าไหร่ควรสุ่มตัวอย่างเท่าไหร่

สูตรการคำนวณในการกำหนดตัวอย่างของทาโร่ ยามาเน่ (Taro Yamanee) คือ      

n = N / (1 + Ne2) เช่น ประชากร 10,000 ราย n = 10,000 / 1+ 10,000 (.05) 2 หากเข้มงวดขึ้นก็จะใช้ α =.01       เมื่อได้จำนวนตัวอย่างแล้วทำการสุ่มตัวอย่าง

วิธีสุ่มตัวอย่าง

1.การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย (Simple Random Sampling) ประชากรทุกหน่วยมีโอกาสถูกเลือกเท่าๆกัน โดยกำหนดรหัสให้กับประชากรทุกๆหน่วย เกิด Samplings Frame ขึ้น (บัญชีประชากร) และใช้ตารางเลขสุ่มหรือใช้การจับฉลากจนได้ตัวอย่างครบตามต้องการ (ดูตารางเลขสุ่มในเอกสารหน้า 222) ข้อเสียของการสุ่มตัวอย่างแบบง่ายคือหากไม่มีการจัดระเบียบที่ดี คุณสมบัติของประชากรก็จะไม่กระจายตัว วิธีที่จะทำให้เกิดการกระจายคุณลักษณะที่ดีคือการสุ่มตัวอย่างแบบมีระบบ

2.การสุ่มตัวอย่างแบบมีระบบ ดังนี้

-มีบัญชีรายชื่อของประชากรทั้งหมด

-กำหนดช่วงของการสุ่ม ซึ่งช่วงของการสุ่ม = จำนวนประชากรทั้งหมด / จำนวนตัวอย่าง เช่น ประชากร 1,000 คน ต้องการตัวอย่าง 100 คน (1,000/100=10) 10 จึงเป็นช่วงของการสุ่ม

-จุดเริ่มต้น นำประชากรที่อยู่ในช่วงของการสุ่มแรกมาสุ่มหาจุดกำเนิด แล้วนับไปตามช่วงของการสุ่มจนครบบัญชีรายชื่อ จะได้กลุ่มตัวอย่างจนครบ เช่น ใน 10 คนแรกจับสลากได้คนที่ 7 จากนั้นก็จะนับต่อไปอีกทีละ 10 จะได้ 17, 27, 37 ...... จนกระทั่งครบ 100 รายSampling Ratio = Sampling Size / Population Size ในที่นี้คือ 1 ต่อ 10 การสุ่มแบบเป็นระบบมักใช้ควบคู่กับการแยกประเภทสุ่ม

3.แบบแยกประเภทสุ่ม (Stratified Sampling) แยกประเภทของประชากรที่มีคุณสมบัติอย่างเดียวกันไว้ด้วยกัน ใส่รหัสประชากรแล้วเรียงลำดับจากประเภทที่มีจำนวนมากไปสู่ประเภทที่มีจำนวนน้อย แล้วใช้การสุ่มอย่างมีระบบ หรือใช้การสุ่มอย่างง่ายโดยคำนึงถึงสัดส่วนของประชากรแต่ละประเภท เช่น แยกชายหญิง ให้เข้าแถวเรียงตามอายุแล้วนับให้รหัส หรือใช้สิ่งใดสิ่งหนึ่งเป็นเกณฑ์แยกประเภท เมื่อนำไปสุ่มตัวอย่างแบบมีระบบแล้วจะทำให้ได้กลุ่มตัวอย่างที่กระจาย เช่น ได้สัดส่วนของผู้หญิงและผู้ชายตามสัดส่วนของประชากร หรือกระจายตามอายุของประชากร

4.การสุ่มแบบแบ่งกลุ่ม (Cluster Sampling) กรณีที่ไม่สามารถจัดทำบัญชีประชากรทุกๆ หน่วยได้ ให้พิจารณากลุ่มที่หน่วยของประชากรเหล่านั้นสังกัด เช่น หมู่บ้าน ประชาชนที่ไปวัด กำหนดคุณสมบัติของกลุ่มต่างๆ ที่เหมือนๆ กัน แล้วสุ่มกลุ่มมาศึกษาประชากรทั้งหมดที่สังกัดกลุ่มนั้น เช่น เกษตรกรอยู่กันเป็นหมู่บ้าน มีบัญชีรายชื่อหมู่บ้านจึงไม่ต้องไปสุ่มประชากร โดยตั้งสมมติฐานว่าเกษตรกรในหมู่บ้านที่คล้ายคลึงกันจะไม่แตกต่างกันนัก จึงเอาตัวหมู่บ้านมาสุ่ม

5.การสุ่มแบบแบ่งกลุ่มหลายขั้นตอน (Multi Stage Cluster Sampling) พิจารณาจากกลุ่มที่หน่วยประชากรเหล่านั้นสังกัด จากหน่วยที่เล็กไปสู่หน่วยที่ใหญ่ เช่น หมู่บ้าน ตำบล อำเภอ จังหวัด ภาค หรือสุ่มจากหน่วยที่ใหญ่ไปสู่หน่วยที่เล็กเพื่อให้ได้จำนวนตัวอย่างที่ต้องการศึกษา เช่น ภาคหนึ่งจะเอาตัวอย่างมากี่จังหวัด จังหวัดหนึ่งจะเอาตัวอย่างมากี่อำเภอ อำเภอหนึ่งจะเอาตัวอย่างมากี่ตำบล หรือตำบลหนึ่งจะเอาตัวอย่างมากี่หมู่บ้าน วิธีการสุ่มคือการจับสลาก ไม่ใช้ดุลพินิจของนักวิจัยเพื่อลดความลำเอียงของนักวิจัย

2.ไม่ใช้หลักความน่าจะเป็น (Non-probability Random Sampling)

1.การเลือกตัวอย่างแบบบังเอิญ (Accidental Sampling) คือเจอใครก็แจกแบบสอบถามให้กับคนนั้น วิธีนี้อาจ Error ได้ง่าย เพราะบางครั้งอาจเลือกคนแบบเดียวกัน

2.การเลือกตัวอย่างแบบกำหนดโควตา (Quota Sampling) ทำให้ได้กลุ่มตัวอย่างที่กระจายไปตามคุณลักษณะ เช่น ศึกษานักศึกษาม.รามคำแหงโดยมีโควตาไปแต่ละชั้นปี

3.ใช้ผู้เชี่ยวชาญระบุ (Expert Choice Sampling) ใช้ในกรณีที่กลุ่มตัวอย่างหากยาก จึงต้องสอบถามผู้เชี่ยวชาญว่าควรหาตัวอย่างจากใคร ผู้เชี่ยวชาญก็จะให้ข้อมูลตรงกับคุณสมบัติที่ต้องการ

4.การเลือกตัวอย่างแบบลูกโซ่ (Snowball Sampling) ผู้ให้ข้อมูลจะแนะนำให้ไปเก็บข้อมูลจากคนอื่นต่อไปเรื่อย ๆ

5.การเลือกตัวอย่างแบบผสม (Mixed Sampling) คือการใช้หลายๆ วิธีผสมกันโดยคำนึงถึงโอกาสที่จะได้ความเป็นตัวแทนให้มากที่สุด

ระเบียบวิธีวิจัย (Research Method) การวิจัยเชิงปริมาณควรมีหัวข้อการวิจัยดังนี้

1. รูปแบบการวิจัย เป็นการพรรณนารูปแบบการวิจัยที่สอดคล้องกับการวิจัยที่จะทำ ส่วนมากจะใช้แบบสอบปลายปิดมีโครงสร้างเชิงสำรวจ (Survey Research) แต่ไม่ควรเขียนสิ่งที่ขัดแย้งกัน

2. ประชากรและกลุ่มตัวอย่าง เช่น ประชากรคือใคร มีจำนวนทั้งหมดเท่าไหร่ มีลักษณะอย่างไร หรืออาจมีตารางมาประกอบ หากสามารถบรรยายให้ผู้อ่านเข้าใจลักษณะของประชากรได้ก็จะดี หากศึกษาประชากรทั้งหมดก็ไม่ต้องมีกลุ่มตัวอย่าง โดยบรรยายให้เห็นภาพว่าใช้หลักการสุ่มตัวอย่างใด ทำอย่างไรบ้าง เช่น ใช้หลักความน่าจะเป็นตามสูตรการคำนวณของทาโร่ ยามาเน่

3.เครื่องมือที่ใช้ในการจัดเก็บข้อมูล เช่น แบบสอบถามปลายปิดมีโครงสร้าง อาจมีหัวข้อย่อยเรื่องการพัฒนาเครื่องมือ เครื่องมือมีกี่ตอน แต่ละตอนวัดตัวแปรอย่างไร ใช้มาตรวัดแบบไหนและวัดอย่างไร

ประเภทของเครื่องมือในการวัดผล

1.การสังเกตการณ์ เป็นการเก็บข้อมูลในเชิงคุณภาพ การวิจัยเชิงปริมาณไม่นิยมนำมาใช้ เพราะเป็นรูปแบบของการวิจัยสนาม

2.การสอบถาม นักวิจัยต้องจูงใจประชากรหรือกลุ่มตัวอย่างให้ความร่วมมือในการตอบแบบสอบถาม เช่น ให้ค่าตอบแทน การสอบถามเป็นรูปแบบหลักของการวิจัยแบบสำรวจ มีการกำหนดคำถามอย่างชัดเจน และนำไปใช้เพื่อตอบวัตถุประสงค์ในการวิจัย

แนวทางการสร้างและพัฒนาเครื่องมือวัด

1.นิยามความหมายของตัวแปรแต่ละตัวให้ชัดเจน เช่น เขียนตารางการนิยามปฏิบัติของตัวแปร โดยให้ความหมาย ระบุตัวชี้วัดและแนวทางการวัดผล

2.ระบุแนวทางการวัดตัวแปรแต่ละตัวด้วยการกล่าวถึงสิ่งชี้วัด ระดับของการวัด และลักษณะของมาตรวัด

3.การจัดทำเครื่องมือในการวัด

ระดับของการวัด

1. แบ่งเป็นกลุ่ม (Nominal Scale) สิ่งที่ถูกจัดแบ่งกลุ่มจะต้องมีกลุ่มสังกัดให้ครบ แล้วมีกลุ่มอื่นๆ ให้เลือก เช่น อาชีพรับราชการ อาชีพธุรกิจ อาชีพเกษตรกร อาชีพลูกจ้าง และอาชีพอื่นๆ จะเอากลุ่มใดขึ้นก่อนก็ได้ ศักดิ์ศรีไม่ต่างกัน

2. จัดอันดับ (Ordinal Scale) ต้องเรียงจากน้อยไปมาก หรือมากไปน้อย หากจัดอันดับผิดก็จะเสียความหมาย เช่น จัดอันดับตามอายุ จากอายุน้อย 20-30, อายุปานกลาง 31-50, อายุมาก 51-60, อายุมากที่สุดคือมากกว่า 60 ปี

การจัดอันดับมี 3 ประเภท ได้แก่ (ศึกษาเพิ่มเติมในเอกสารหน้า 82)

(1) Rating Scale หรือการประมาณค่า ใช้วัดความรู้สึก ไม่มีตัวเลขกำกับ เช่น มากที่สุด มาก ปานกลาง น้อย น้อยที่สุด (ศึกษาเพิ่มเติมในเอกสารหน้า 302)

(2) Summated Scale มีคะแนนกำกับ ใช้รวมค่าได้ หรือเรียกว่า Interval Scale

(3) Likert Scale แบ่งออกเป็น 5 กลุ่ม ใช้ในการวัดความรู้สึกของจิตใจ ตรงกลางคือยังไม่ตัดสินใจ/ไม่แน่ใจ เช่น เห็นด้วยอย่างยิ่ง เห็นด้วย ไม่แน่ใจ ไม่เห็นด้วย ไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง เป็นการใช้ภาษาในการจัดกลุ่ม มีทัศนะทางบวก 2 กลุ่ม และมีทัศนะทางลบ 2 กลุ่ม

3. การวัดแบบช่วง (Interval Scale) แต่ละกลุ่มจะมีความห่างเท่ากัน เช่น 4-3 = 1-0 ได้ 1 เท่ากัน (ศึกษาเพิ่มเติมในเอกสารหน้า 301) หรือวัดจากความเป็นจริง เช่น อายุ.....ปี ประสบการณ์จากการทำงาน.......ปี สิ่งที่วัดจะมีหน่วยนับที่สามารถรวมค่าได้ มีความห่างกันระหว่างหน่วยต่างๆเป็นคะแนน Interval Scale มี 2 ลักษณะ เช่น Ratio เป็นตัวเลขที่ไม่ต่ำกว่า 0 เช่น น้ำหนักคน ปีเกิด อายุ

4. Dichotomy Scale การวัดแบบแบ่งเป็น 2 เช่น เคย =1 ไม่เคย = 0 จากนั้นก็หาค่าเฉลี่ยจากตัวเลขที่ได้

สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์

1.สถิติเชิงพรรณนา (Descriptive Statistic) ใช้บรรยายคุณลักษณะของตัวแปรที่ศึกษา ได้แก่ จำนวน ร้อยละ ค่าเฉลี่ย ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน (S.D.) ฐานนิยม (Mode: บอกแนวโน้มตัวแปรที่แบ่งกลุ่ม) มัธยฐาน (Median)

2.สถิติอนุมาน (Inferential Statistic) ใช้พิสูจน์สมมติฐานที่ต้องการเปรียบเทียบความเกี่ยวพันของตัวแปร หรือใช้ในการอธิบายความเกี่ยวพันกันของตัวแปร เช่น การทำนาย

 

ระดับของการวัดและสถิติที่เหมาะสม

1. Nominal Scale จะใช้จำนวน ร้อยละ ฐานนิยม เช่น ตาราง A1 ในเอกสารหน้า 290 บรรยายได้ว่า จากการศึกษาพบว่าคุณสมบัติของนักศึกษาปริญญาตรีภาคพิเศษส่วนใหญ่เป็นหญิง อายุอยู่ในกลุ่ม 40-50 ปี สถานภาพสมรส เกิดในกทม. อาชีพเจ้าของกิจการ รายได้มากกว่า 1 แสนบาทต่อเดือน สนับสนุนฝ่ายรัฐบาล และสนใจนโยบายด้านเศรษฐกิจ ในตารางจะเป็นตัวแปรที่มีการแบ่งกลุ่มเป็นหลัก แต่มี 2 แบบที่แบ่งตามลำดับคืออายุและรายได้ สถิติอาจแสดงด้วยกราฟรูปต่างๆเพื่อความเข้าใจมากยิ่งขึ้น

2. Ordinal Scale ส่วนใหญ่ใช้สถิติ Likert Scale, Rating Scale, Guttman Scale, Median วิธีหาค่ามัธยฐานคือ (จำนวนทั้งหมด + 1) / 2 เช่น ค่ามัธยฐานของอายุอยู่ในกลุ่ม 40-50 ปี ค่ามัธยฐานของรายได้คือกลุ่ม 30,000-49,999 บาท

3. Interval Scale สถิติที่ใช้คือ

-Mean, Standard Deviation (ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานจะใช้วัดการกระจายของค่าเฉลี่ย ค่าเฉลี่ยในทางสถิติจึงต้องมีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานกำกับเอาไว้เสมอ)

-Range, Minimum, Maximum เช่น อายุต่ำสุด 20 ปี อายุสูงสุด 80 ปี

ตาราง A2 ในเอกสารหน้า 291 เป็นค่าเฉลี่ยและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานความสนใจการเมืองของนักศึกษา บรรยายได้ว่า นักศึกษามีความสนใจทางการเมืองในภาพรวมเฉลี่ย .53 จากมาตรวัด 0-1 เรื่องที่มีความสนใจสูงสุดคือการติดตามข่าวปัญหาความไม่สงบในภาคใต้ เรื่องที่มีความสนใจต่ำสุดคือการส่งงานเขียนข้อวิจารณ์ทางการเมืองลงหนังสือพิมพ์

องค์ประกอบของแบบสอบถาม

นักวิจัยต้องเข้าใจระดับของการวัดเพื่อนำไปสร้างแบบสอบถาม แบบสอบถามที่ดีควรมีองค์ประกอบสำคัญ 2 อย่างคือ

1.ความตรงในเนื้อหา เกิดจากการให้นิยามปฏิบัติการ การให้ความหมาย ดูเหตุผลสัมพันธ์ระหว่างตัวชี้วัดกับตัวแปร และความเชี่ยวชาญของผู้ศึกษาในเรื่องนั้นๆ

2.ความสามารถในการจำแนก เป็นการหาความน่าเชื่อถือของมาตรวัด เช่น การวัดความรู้ที่มีหลายข้อและมีคำตอบแบบเดียวกัน สามารถใช้สถิติมาช่วยในการจำแนก เช่น ข้อสอบวัดความรู้ คนที่คะแนนต่ำจะทำข้อยากไม่ได้ คนที่ทำคะแนนดีก็จะทำข้อยากได้ แต่ข้อที่ง่ายจะทำได้ทั้งคนไม่เก่งและคนเก่ง (ศึกษาเพิ่มเติมในตารางหน้า 91-94)

 

ตัวแปรในการศึกษา

1.คุณสมบัติเบื้องต้นของประชาชน เช่น เพศ อายุ ระดับการศึกษา และอาชีพ ใช้เพื่อศึกษาเปรียบเทียบกรณีที่คิดว่าจะเกิดผลแตกต่างต่อตัวแปรตาม หรือใช้อธิบายลักษณะของกลุ่มตัวอย่างที่ศึกษา คุณสมบัติเหล่านี้มักวัดแบบแบ่งกลุ่ม เช่น เพศ แบ่งเป็นชายและหญิง หรืออายุ แบ่งเป็นกลุ่มอายุน้อย (ต่ำกว่า 30) อายุปานกลาง (ตั้งแต่ 30-50) อายุมาก (มากกว่า 50)

2.ความรู้ในระบบประชาธิปไตย มีรายละเอียด 3 เรื่อง

- ความรู้ในแนวคิดเสรีนิยม เช่น นักวิชาการกลุ่มนี้ ที่มาของแนวคิด เนื้อหาของความรู้

-ความรู้ในรูปแบบการปกครองแบบประชาธิปไตย เช่น ระบบประธานาธิบดี ระบบรัฐสภา (ทั้งสองกรณีพิจารณาจาก 3 ประเด็นคือ การเข้าสู่อำนาจ การใช้อำนาจ และการควบคุมการใช้อำนาจ)

-ความรู้ในเศรษฐกิจและสังคมแบบประชาธิปไตย เช่น ระบบทุนนิยม พิจารณาที่ความรู้ในลักษณะของปัจจัยการผลิตและที่มา และวิธีการครองเรือนพิจารณาที่วิธีการเลี้ยงดูบุตรและการใช้จ่ายของครัวเรือน

ทั้ง 3 เรื่องจะออกข้อคำถามโดยพิจารณาเกณฑ์ตามทฤษฎี หากตอบถูกจะได้ 1 คะแนน เมื่อเอาคะแนนทั้งหมดมารวมกันจะได้ดัชนีความรู้ในระบบประชาธิปไตย ซึ่งเป็นการวัดผลแบบช่วง (Interval Scale)

3.ความเชื่อมั่นต่อรัฐบาล เป็นการวัดแบบ Likert Scale ซึ่งเป็นการวัดแบบเรียงลำดับ 5 ระดับคือ เห็นด้วยอย่างยิ่ง เห็นด้วย ยังไม่ตัดสินใจ ไม่เห็นด้วย และไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง โดยพัฒนาข้อคำถามที่เกี่ยวข้องในด้านนั้นๆ ด้านละ 10 คำถาม เช่น ความมีเสถียรภาพ 10 ข้อ ความสามารถในการบริหารงาน 10 ข้อ ความถูกต้องของนโยบาย 10 ข้อ โดยวัดว่าผู้ตอบเชื่อมั่นต่อรัฐบาลในเรื่องนี้อย่างไร

4.ความเชื่อมั่นต่อตนเอง พิจารณาจาก

-ความเชื่อมั่นในการประกอบอาชีพ

-ความเชื่อมั่นในการใช้ชีวิตครอบครัว

-ความเชื่อมั่นในความสามารถของตนเอง

ทั้ง 3 กรณีใช้มาตรวัดแบบ Likert Scale โดยบรรยายด้วยร้อยละและมัธยฐาน บางกลุ่มจะยกระดับให้เป็น Interval Scale ด้วยการให้คะแนน แต่อีกกลุ่มหนึ่งแย้งว่ายังมีกลุ่มที่ไม่ตัดสินใจ ผลเฉลี่ยที่ได้อาจจะเป็นกลาง

5.การมีส่วนร่วมทางการเมืองของประชาชนในเรื่องการรับรู้ข่าวสารทางการเมือง กำหนดมาตรวัดด้วย Rating Scale โดยให้คะแนนจากมากที่สุดไปยังน้อยที่สุดเป็น 5, 4, 3, 2, 1 หากถามเชิงปฏิเสธก็ต้องกลับค่าของการให้คะแนนก่อน

4.วิธีการวัดผล (วิธีการเก็บข้อมูล)การ Survey Research ธรรมดา วิธีการเก็บข้อมูลจะไม่ยุ่งยากนัก แต่การวิจัยแบบทดลอง วิธีการจัดเก็บข้อมูลจะต้องเก็บทั้งจากกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม เก็บทั้งก่อนและหลังทดลอง วิธีการจัดเก็บข้อมูลต้องมีความสัมพันธ์สอดคล้องกับระเบียบวิธีวิจัย โดยบรรยายแผนการจัดเก็บอย่างละเอียด เช่น จะเก็บจากใคร แจกอย่างไร ระบุตัวผู้ที่จะสุ่มได้อย่างไร การจัดเก็บข้อมูลมีความสำคัญต่อการวิจัยเชิงปริมาณทั้งเรื่องความน่าเชื่อถือและความร่วมมือของผู้ตอบ วิธีที่จะทำให้ผู้ตอบร่วมมือคือจ้างตอบ ให้รางวัล

5.การวิเคราะห์ข้อมูล การวิจัยเชิงปริมาณจะใช้สถิติเป็นเครื่องมือในการวิเคราะห์ ประกอบด้วย

1.สถิติเชิงพรรณนา (Descriptive Statistics) ได้แก่

-ความถี่ ร้อยละ ฐานนิยม มัธยฐาน

-ค่าเฉลี่ย ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน ค่าพิสัย จำนวนตัวอย่าง

-แผนภูมิแบบต่างๆ

2.สถิติอนุมาน (Inferential Statistics) เพื่อพิสูจน์สมมติฐานหรือทำนายความสัมพันธ์/เกี่ยวข้องกันของตัวแปร ได้แก่ Chi-square (ไคสแคว), T-test, F-test, Correlation, Coefficient (r) ตัวแปรจะต้องแบ่งออกเป็น 2 กลุ่ม ตัวแปรที่เป็นหลักในการศึกษาคือตัวแปรตาม ส่วนตัวแปรที่นำมาอธิบายคือตัวแปรต้น

Chi-square ใช้เมื่อต้องการอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร โดยตัวแปรต้นและตัวแปรตามมีระดับการวัดเป็นกลุ่มทั้งคู่ ผลจะออกมาเป็นตารางไขว้ เช่น ตารางไขว้ 4x2 ในเอกสารหน้า 294 ฝ่ายชายมีแนวโน้มเป็นรัฐบาลมากกว่าฝ่ายหญิง โดย Chi-square จะเป็นตัวพิสูจน์ว่ามีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญกันทางสถิติหรือไม่

T-test และ F-test ใช้เมื่อตัวแปรต้นเป็นกลุ่มแล้วตัวแปรตามเป็นช่วงซึ่งจะมีค่าเฉลี่ย สถิติทั้งสองจึงพิสูจน์ความแตกต่างของค่าเฉลี่ย หากตัวแปรต้นมี 2 กลุ่มจะใช้ T-test เช่น

Xช  =  Xญ     แต่หากตัวแปรมากกว่า 2 กลุ่มใช้ F-test เช่น X1 = X2 = X3 = X4

r = 0-1

80

            Coefficient (r) (สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์) เป็นความเข้มของความสัมพันธ์ มีค่า 0-1 ใช้เมื่อตัวแปรต้นและตัวแปรตามเป็นช่วง เพื่อเปรียบเทียบตัวแปรสองตัวว่ามีค่าประสิทธิ์สหสัมพันธ์กันหรือไม่ เช่น อายุกับความสนใจทางการเมือง โดยให้อายุ = 20-80 ความสนใจทางการเมืองให้ 0-1 หากข้อมูลสะเปะสะปะ เช่น อายุมากบ้างน้อยบ้างที่สนใจทางการเมือง ก็จะไม่สามารถหาค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ได้ แต่หากอายุน้อยสนใจน้อย อายุมากสนใจมาก ก็แสดงว่ามีสหสัมพันธ์ หากสหสัมพันธ์มากๆจะกลายเป็นเส้นตรง แต่ความสัมพันธ์ติดลบจะเรียกว่าความสัมพันธ์ที่ผกผัน เช่น อายุมากสนใจน้อย อายุน้อยสนใจมาก อธิบายเพิ่มเติมจากกราฟ

20

0

1

อายุ

ความสนใจทางการเมือง

ความสัมพันธ์ผกผัน

 

chi-square เป็นสถิติอนุมานชนิด Non Parametric คือไม่ใช้หลักการกระจายของโค้งปกติเป็นสมมติฐานเบื้องต้นในการทำนาย ส่วนสถิติที่เหลือจะใช้หลักการกระจายของโค้งปกติ (รูประฆังคว่ำ) โดยเชื่อว่าหากมีข้อมูลมากจะมีการกระจายข้อมูลแบบโค้งปกติแล้วนำการกระจายนั้นมาทำนาย เรียกสถิติชนิดนี้ว่า Parametric ซึ่ง Parametric จะมีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเข้ามาเกี่ยวข้องเสมอ เพราะหากไม่มีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานก็ไม่สามารถหาค่า T, F และ r ไม่ได้

สถิติอนุมานทุกประเภทจะใช้ในการทำนาย ซึ่งเป็นเรื่องของหลักความน่าจะเป็น (Probability) ทำให้มีโอกาสผิด ทางสถิติยอมให้ผิดได้ร้อยละ 5 (P < .05) หาก Error ไม่เกิน .05 ก็แสดงว่าเชื่อถือได้ ถ้าผิดมากกว่านี้ก็แสดงว่าไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ Sig. (Significant) หรือไม่มีความสัมพันธ์กัน ซึ่ง P, Sig. และ α จะมีค่าเท่ากัน หากมาตรฐานที่เข้มงวดกว่านี้ก็จะเป็น .01 (ร้อยครั้งผิดได้ครั้งเดียว) หรือ .001 (พันครั้งผิดได้ครั้งเดียว) เช่น ตั้งสมมติฐานว่าเพศที่แตกต่างกันจะสนใจทางการเมืองไม่แตกต่างกัน สถิติที่ใช้พิสูจน์คือ T-test โดย

H0       Xช   =   Xญ แต่ถ้าทดสอบแล้วพบว่า α > .05 แสดงว่าความสนใจทางการเมืองไม่ต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ แต่หาก α < .05 แสดงว่าแตกต่างกัน โอกาสที่จะไม่ต่างกันมีไม่ถึง 5%

หาก P ≥ .05 แสดงค่าเฉลี่ยไม่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ แต่หากต่างกันคือ P < 0.5 สมมติฐานก็ไม่จริง

หาก Ha           Xช ≠ Xญ = X แสดงว่ากลุ่มใดกลุ่มหนึ่งต่างกัน เช่น อายุที่แตกต่างกันจะมีค่าเฉลี่ยของความสนใจทางการเมืองที่ต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ α = .01 (ศึกษาเพิ่มเติมในตาราง A4 เอกสารหน้า 292)

สถิติที่ใช้ควบคู่กับ F-test คือการเปรียบเทียบความแตกต่างระหว่างกลุ่ม ได้แก่ Scheffe หรือ LSD คอมพิวเตอร์จะคำนวณตัวเลขให้ (ศึกษาเพิ่มเติมในเอกสารหน้า 289)

นักศึกษาจะต้องอ่านตารางหน้า 292 เป็น เช่น การเปรียบเทียบสมบัติของนักศึกษากับระดับความสนใจทางการเมือง พบว่าคุณสมบัติของนักศึกษาที่แตกต่างกันจะมีระดับความสนใจทางการเมืองที่ต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ α = .01 กรณีอายุ และแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ α = .05 กรณีสถานภาพ กรณีอื่นๆไม่พบความแตกต่าง (เพราะ α ไม่น้อยกว่า .05) ค่า T และ F ในตารางเป็นการเปรียบเทียบความแตกต่างของค่าเฉลี่ย งานบางชิ้นอาจจะตัดตารางช่อง D.F. ออกไป โดยใช้สัญลักษณ์ * แทน เช่น ** คือ α < .01, *