สรุปการเขียนวัตถุประสงค์ในการวิจัย
1) เพื่อศึกษา/สำรวจสิ่งใหม่ๆ ที่ยังไม่ศึกษา
2) เพื่อพิจารณาสิ่งที่ศึกษาแล้ว ว่าคืออะไร อยู่ที่ไหน และเกิดขึ้นเมื่อไหร่ เกิดขึ้นอย่างไร
3) เพื่ออธิบายความเป็นเหตุเป็นผลเกี่ยวกับสิ่งที่ศึกษาว่า ทำไมจึงเป็นอย่างนั้น อะไรเป็นสาเหตุ ซึ่งจะพบเห็นในระดับวิทยานิพนธ์
หมายเหตุ 1. จำไว้ว่า กำหนดวัตถุประสงค์ไว้กี่ข้อ ก็ต้องทำให้ครบทุกข้อ
หมายเหตุ 1. จำไว้ว่า กำหนดวัตถุประสงค์ไว้กี่ข้อ ก็ต้องทำให้ครบทุกข้อ
2. วัตถุประสงค์ที่ดีต้องมีความเป็นไปได้ในการเก็บข้อมูล
ข้อแตกต่างระหว่างข้อมูลเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ
การวิจัยเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณต่างกันที่ข้อมูลว่า เป็นตัวเลขหรือไม่เป็นตัวเลขเช่น นาย ก. เป็นคนฉลาด เป็นข้อมูลเชิงคุณภาพ ส่วน นาย ข. มี IQ ๑๐๐ ถือเป็นข้อมูลเชิงปริมาณ
(ดูเอกสาร Babie หน้า 25 เรื่อง Pure and Applied Research หรือการวิจัยบริสุทธิ์)
สรุปการวิจัย
สรุปการวิจัย
การวิจัย คือ การเก็บข้อมูล รวบรวมข้อมูล และวิเคราะห์ข้อมูลในเรื่องที่เราต้องการทราบ มีการวิจัยอยู่ ๒ แบบ คือ เป็นงานวิจัยบริสุทธิ์ (Pure) สนองความอยากรู้ และเป็นงานวิจัยเชิงวิชาการ เพื่อศึกษาความเป็นไปได้ (Feasibility) และเพื่อทราบ
วัตถุประสงค์ของการวิจัย ๓ แบบ (Babie)
๑) การศึกษา วิเคราะห์สิ่งใหม่ๆ ที่ยังไม่มีใครศึกษามาก่อน (Exploration)
๒) การพรรณา - เขียนเหมือนเล่าเรื่องว่าปัญหาคืออะไร เช่น การทำโพลล์ (Poll) เพื่อสำรวจความคิดเห็นของประชาชนต่อเรื่องใดเรื่องหนึ่ง (Description)
๓) การศึกษาความเป็นเหตุเป็นผล (Explanation)
QUIZ #๑
๑. ตั้งหัวข้อการวิจัย จากคำว่า "ชุมชนแออัด"
๒. เขียนวัตถุประสงค์ ๓ ข้อ
๓. กำหนดขอบเขตของการวิจัย
๔. อธิบายคร่าวๆ ว่า จะเก็บรวบรวมข้อมูลจากใครหรือจากอะไร อย่างไร (ดูจากเอกสารภาษาไทยหน้า ๑๔-๑๖)
คำตอบ: คิดกันเอง แต่มีข้อแนะนำในการเขียนวัตถุประสงค์ คือ เริ่มต้นด้วย เพื่อการศึกษา..... เพื่อให้ทราบถึง.... และเพื่อเป็นแนวทางในการแก้ไขปัญหา......ในชุมชนแออัด (ประมาณนั้น) ส่วนขอบเขตก็กำหนดว่าจะใช้ชุมชนไหน กลุ่มตัวอย่างคือใคร จำนวนเท่าไหร่ที่จะเข้าไปเก็บข้อมูล และการเก็บข้อมูลก็ทำได้หลายรูปแบบ ทั้งการสัมภาษณ์ การออกแบบสอบถาม และอื่นๆ เลือกเอาอย่างใดอย่างหนึ่งให้ชัด
๑. ตั้งหัวข้อการวิจัย จากคำว่า "ชุมชนแออัด"
๒. เขียนวัตถุประสงค์ ๓ ข้อ
๓. กำหนดขอบเขตของการวิจัย
๔. อธิบายคร่าวๆ ว่า จะเก็บรวบรวมข้อมูลจากใครหรือจากอะไร อย่างไร (ดูจากเอกสารภาษาไทยหน้า ๑๔-๑๖)
คำตอบ: คิดกันเอง แต่มีข้อแนะนำในการเขียนวัตถุประสงค์ คือ เริ่มต้นด้วย เพื่อการศึกษา..... เพื่อให้ทราบถึง.... และเพื่อเป็นแนวทางในการแก้ไขปัญหา......ในชุมชนแออัด (ประมาณนั้น) ส่วนขอบเขตก็กำหนดว่าจะใช้ชุมชนไหน กลุ่มตัวอย่างคือใคร จำนวนเท่าไหร่ที่จะเข้าไปเก็บข้อมูล และการเก็บข้อมูลก็ทำได้หลายรูปแบบ ทั้งการสัมภาษณ์ การออกแบบสอบถาม และอื่นๆ เลือกเอาอย่างใดอย่างหนึ่งให้ชัด
๓. วิธีการวิจัย (Babie: Modes of Observation: Quantitative and Qualitative)
คำว่า Observation ไม่ได้หมายถึงเฉพาะการใช้ประสาทสัมผัสเพียงอย่างเดียว วิธีการวิจัย ๕ วิธีตามแบบของ Babie มีดังนี้
๑) การทดลอง ระบุตัวแปรอย่างชัดเจนว่า อะไรคือตัวแปรอิสระ (independent) ที่มีผลต่อตัวแปรอื่น และตัวแปรตาม (dependent) ที่ได้รับผลกระทบจากตัวแปรอื่น
๒) การวิจัย (Survey Research) แบบสอบถามที่ใช้ ประกอบด้วย คำถามปลายเปิด และคำถามปลายปิด
- คำถามปลายเปิด จะมีแต่คำถาม โดยให้ผู้ตอบคิดคำตอบเอง เช่น ท่านมีความคิดเห็นอย่างไรต่อการทำงานของรัฐบาล? คำตอบจะมีความละเอียด เหมาะกับการวิจัยเชิงคุณภาพ
*** คำถามปลายปิด ผู้วิจัยจะกำหนดรายการคำถามคำตอบไว้ให้ผู้ตอบเลือกตอบ และข้อมูลที่ได้จะเป็นคำตอบสั้นๆ เป็นข้อมูลผิวเผิน เหมาะกับการวิจัยเชิงปริมาณ
(๓) กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ แบ่งเป็น ๒ กลุ่ม แล้วทำกลุ่มตัวอย่างทั้ง ๒ กลุ่มให้คล้ายกันมากที่สุด ได้แก่ กลุ่มควบคุม โดยไม่เข้าไปยุ่ง และกลุ่มทดลอง ที่จะต้องเข้าไปจัดการเกี่ยวกับตัวแปรตามต้องการ
- เมื่อจะเริ่มทดลอง จะต้องวัดผลความแตกต่างก่อน (Pre-test) และหลังการทำงาน (Post-test) ว่าทำงานแตกต่างกันอย่างไร
- ตัวอย่างการวิจัยนี้ได้แก่ การทดลอง Hawthrone Study
หลักของการออกแบบคำถาม-คำตอบที่ดีในกรณีคำถามปลายปิด มีหลัก ๒ ประการ ดังนี้
(๑) เมื่อเขียนคำถามเสร็จ จะต้องนึกว่าคำตอบที่อาจเป็นไปได้มีอะไรบ้าง เช่น เพศ [ ]ชาย [ ]หญิง เป็นต้น
(๒) คำตอบที่มีให้เลือกแต่ละข้อต้องมีความหมายแยกจากกันอย่างเด็ดขาด เพื่อให้ผู้ตอบไม่เกิดความพะว้าพะวัง หรือเกิดความไม่แน่ใจ
การนำแบบสอบถามไปใช้
(๑) แจกให้กลุ่มตัวอย่าง โดยให้กลุ่มตัวอย่างให้อ่านเองและตอบเอง
(๒) แบบเผชิญหน้าแล้วถาม-ตอบ (Face-to-Face)
(๓) การสัมภาษณ์ทางโทรศัพท์
(๔) ตอบผ่านเว็บไซต์แบบออนไลน์ (เฉพาะกลุ่มที่ใช้ Internet)
๓) การวิจัยภาคสนาม (Qualitative Field Research : Babie หน้า ๒๙๙) มีลักษณะสำคัญ คือ นักวิจัยอาจจะแสดงบทบาทสุดโต่งอย่างใดอย่างหนึ่ง ต่อไปนี้คือ
(๑) เข้าไปมีส่วนร่วมกับกิจกรรมนั้น ทำเสมือนว่าเป็นสมาชิกของชุมชนนั้น
(๒) เป็นนักวิจัยเต็มตัวแบบเปิดเผยหรือไม่ก็ได้
(๓) เป็นนักวิจัยเต็มตัวแบบเปิดเผย
สรุป - จะเข้าร่วมในกิจกรรม และจะเปิดเผยว่าเป็นนักวิจัยแบบเต็มตัวหรือไม่ก็ได้
สรุป - จะเข้าร่วมในกิจกรรม และจะเปิดเผยว่าเป็นนักวิจัยแบบเต็มตัวหรือไม่ก็ได้
นอกเหนือจากการเข้าไปพื้นที่เพื่อสังเกตุแล้ว ยังมีข้อมูลที่ต้องสัมภาษณ์จากคนในเชิงคุณภาพ หรือสัมภาษณ์เชิงลึก ผู้วิจัยเพียงแต่มีประเด็นที่อยากรู้โดยไม่ต้องตั้งคำถามที่แน่นอนตายตัวไว้ล่วงหน้า
นอกจากนั้น การสนทนากลุ่ม (Focus group) และการบันทึกข้อมูลก็เป็นอีกวิธีในการหาข้อมูล
สรุปการวิจัยสนาม จะต้องเข้าพื้นที่ และเก็บข้อมูล
สรุปการวิจัยสนาม จะต้องเข้าพื้นที่ และเก็บข้อมูล
การวิจัยทั้ง ๓ วิธีข้างต้น (ทดลอง สำรวจ และสนาม) ตัวนักวิจัยจะเข้าไปรุกล้ำผู้ถูกสำรวจ
๔) วิธีวิจัยแบบไม่สำรวจ (Unobtrusive Research) ตัวนักวิจัยจะต้องไม่พยายามเข้าไปเก็บข้อมูลจากคนหรือกลุ่มเป้าหมาย
๕) วิธีวิจัยแบบประเมินผล (Evaluation Research) เป็นการวิจัยเพื่อประเมินผลกระทบ เช่น ผลกระทบของโครงการ
๔. การเก็บรวบรวมข้อมูล
๔. การเก็บรวบรวมข้อมูล
- จะเก็บข้อมูลจากใคร เท่าไหร่
- จะเก็บอย่างไรเช่น พฤติกรรมการเข้าเรียนของนักศึกษา รป.ม. หน่วยการศึกษา: รป.ม. ทุกคน
หน่วยในการวิเคราะหืในการวิจัยเรื่องหนึ่งๆ ทุกหน่วยเป็นประชากรของการวิจัย
(Babie: หน้า ๑๙๙) การรวบรวมข้อมูลจากจากเรื่องใดๆ ถือ เป็นหน่วย (An element: คน องค์กร สิ่งของ)
หน่วยในการวิเคราะหืในการวิจัยเรื่องหนึ่งๆ ทุกหน่วยเป็นประชากรของการวิจัย
(Babie: หน้า ๑๙๙) การรวบรวมข้อมูลจากจากเรื่องใดๆ ถือ เป็นหน่วย (An element: คน องค์กร สิ่งของ)
หน่วยทุกหน่วยของการวิจัยหนึ่งๆ เรียกว่า ประชากรของการวิจัย (Population)
(Babie: หน้า ๒๐๘) กรอบของการสุ่มตัวอย่าง (Sampling frame) หมายถึง รายชื่อของหน่วยทุกหน่วยที่เป็นประชากรของการวิจัย จะเลือกกลุ่มตัวอย่างอย่างไร ให้เกิดความเชื่อได้ว่ามีความเป็นตัวแทนของประชากร เพื่ออธิบายให้เห็นว่า ทุกๆ หน่วยมีโอกาสถูกเลือก
วิธีการเลือกกลุ่มตัวอย่างเพื่อเป็นตัวแทนของประชากร ๔ วิธี ได้แก่
วิธีการเลือกกลุ่มตัวอย่างเพื่อเป็นตัวแทนของประชากร ๔ วิธี ได้แก่
(๑) ใช้ประชากรทั้งหมดในกรณีถ้ามีประชากรจำนวนเล็กน้อย (Using consus for small population)
(๒) ดูจากผู้อื่นที่เคยใช้ ก็ใช้ขนาดกลุ่มตัวอย่างตามอย่างงานวิจัยอื่นที่ทำวิจัยในเรื่องคล้ายๆ กัน (Using a sample size of similar study)
(๓) ใช้ตารางสำเร็จรูป (Using published tables)
(๔) ใช้การคำนวณจากสูตรทางคณิตศาสตร์ (Using formulars to calculatate a sample size)
ตารางกลุ่มตัวอย่าง (Determining sample size)
ตารางกลุ่มตัวอย่าง (Determining sample size)
ตารางของ Krejcic และ Morgan มีความน่าเชื่อถือ ๙๕% โดยมีความคลาดเคลื่อน ๕% สามารถคำนวณโดยใช้สูตร n = N/1+Ne power 2 โดยที่ n คือ กลุ่มตัวอย่าง N คือ ประชากร และ e คือ ความคลาดเคลื่อน
ตารางของ Taro Yamane ก็ได้พิสูจน์มาแล้วเช่นเดียวกันว่ามีความเที่ยงตรง น่าเชื่อถือ
(ดูจากเอกสารฉบับภาษาไทยเพิ่มเติม เรื่อง ตารางของ Taro Yamane)
ตารางของ Taro Yamane ก็ได้พิสูจน์มาแล้วเช่นเดียวกันว่ามีความเที่ยงตรง น่าเชื่อถือ
(ดูจากเอกสารฉบับภาษาไทยเพิ่มเติม เรื่อง ตารางของ Taro Yamane)
QUIZ #๒ สมมติ ประชากรของการวิจัยหนึ่งมีจำนวน ๕๐,๐๐๐ คน จำแนกเป็นเพศชาย ๒๕,๐๐๐ คน และเพศหญิง ๒๕,๐๐๐ คน โดยเรียงลำดับปะปนกันในบัญชีรายชื่อ
คำถาม (๑) ถ้าใช้ตาราง Taro Yamane กำหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่างกำหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่าง จะต้องใช้กลุ่มตัวอย่างจำนวนกี่คน
คำตอบ ไม่ต้องคิดซับซ้อน เป็นคำถามหลอก ดังนั้น ไม่ต้องแยก ให้คิดเป็น ๕๐,๐๐๐ คน แล้วอ้างอิงว่ามีระดับความเชื่อมั่นที่เท่าไหร่ และระดับค่าความคาดเคลื่อนที่เท่าไหร่ และต้องใช้คำว่า "ขนาดของกลุ่มตัวอย่างจากจำนวนประชากร ๕๐,๐๐๐ คน คือ .... คน ไม่ใช่ใช้คำว่า “ขนาดของกลุ่มประชากร”
5. ขนาดประชากรของการวิจัย กับ ขนาดกลุ่มตัวอย่าง และวิธีการเลือกกลุ่มตัวอย่าง
- ขนาดของประชากรของการวิจัย จะหมายถึงกลุ่มประชากรที่มีจำนวนมากๆ
- ขนาดของกลุ่มตัวอย่าง คือ หน่วยของกลุ่มตัวอย่างโดยไม่สนใจว่าแยกเป็นกลุ่มย่อยอะไรบ้าง ใช้ภาพรวมเท่านั้น
วิธีการเลือกกลุ่มตัวอย่าง (Sampling Frame) (Babie:หน้า ๑๙๘)
- ความเป็นตัวแทนและความน่าจะเป็นของการเลือก: กลุ่มตัวอย่างที่จะเลือกจะมีความเหมือนกับประชากร
ความน่าจะเป็นของการเลือก
หลักพื้นฐาน คือ หน่วยแต่ละหน่วยที่เป็นสมาชิกในประชากรจะต้องมีโอกาสเท่าๆ กันในการที่จะถูกเลือกมาเป็นกลุ่มตัวอย่างโดยปราศจากอคติ
วิธีการเลือก
๑) วิธีการสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย (Simple Random Sampling: SRS) เช่น การจับฉลากโดยทำฉลากให้มีจำนวนเท่าจำนวนประชากรที่จะทำวิจัย หรือ การทำตารางเลขสุ่ม (Random Number) วิธีนี้มีความเป็นไปได้ที่จะได้ตัวแทนที่ไม่เหมือนประชากร
๒) วิธีสุ่มตัวอย่างแบบระบบ (Systematic Sampling: SS) โดยไม่ใช้เลขสุ่ม ไม่ต้องเขียนฉลาก มีเฉพาะรายชื่อประชากร จะใช้การคำนวณทุกๆ กี่คนในบัญชีจะถูกเลือกเป็นตัวอย่าง ๑ คน โดยใช้สูตร K=N/n โดย N คือ จำนวนประชากร และ n คือ ขนาดกลุ่มตัวอย่าง วิธีนี้ มีโอกาสถูกเลือกที่ไม่เหมือนประชากรเช่นกับ
๓) วิธีสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นภูมิ (Babie หน้า ๒๑๔ : Field Sampling) โดยนำบัญชีประชากรมาแบ่งเป็นบัญชีย่อย เช่น แบ่งบัญชีตามเพศชายกับหญิง
๔) วิธีสุ่มตัวอย่างแบบหลายขั้นตอน (Babie หน้า ๒๑๘: Multistage Cluster Sampling) โดยการ (๑) แบ่งกลุ่ม และ (๒) เลือกกลุ่มตัวแทนโดยจับฉลาก
สาเหตุที่ต้องเลือกกลุ่มตัวอย่างเนื่องจากนักวิจัยมีข้อจำกัดหลายอย่าง
สาเหตุที่ต้องเลือกกลุ่มตัวอย่างเนื่องจากนักวิจัยมีข้อจำกัดหลายอย่าง
การทำบัญชีรายชื่อ (List)
- การทำบัญชีรายชื่อจะทำกี่ครั้ง หรือกี่ขั้นตอนก็ได้ จนกว่าจะได้พื้นที่ขนาดเล็กที่เหมาะกับนักวิจัย แล้วจึงไปเอารายชื่อจากพื้นที่สุดท้าย (Final list) ที่เลือกไว้ เพื่อมาใช้ในการเลือกกลุ่มตัวอย่างทั้ง ๔ วิธีต้องมีบัญชีรายชื่ออ (Listing) อยู่เสมอ หน่วยทุกหน่วย ต้องมีโอกาสถูกเลือกเท่าๆ กัน
ในการทำวิจัยนั้น ในบางกรณีอาจไม่มีบัญชีราชื่อ (List) แต่จะรู้เพียงว่าประชากรหมายถึงใคร เช่น การช่วยเหลือประชากรภายใต้ผู้ประสบภัยน้ำท่วม จะใช้วิธีการทั้ง ๔ วิธีไม่ได้ และจะไม่ใช้หลักความน่าจะเป็น
Nonprobability sampling (Babie หน้า ๑๙๒) เช่น การสำรวจชาวกรุงเทพ ซึ่งไม่รู้ว่าใครบ้าง เพราะไม่มีรายชื่อ (List) จะได้วิธีการดังต่อไปนี้
๑) การสุ่มตัวอย่างแบบบังเอิญ หรือตามความสะดวก (Convenience) เช่น เมื่อกำหนดจำนวนกลุ่มตัวอย่างไว้แล้ว จะใช้แบบสอบถามในการเลือกกลุ่มตัวอย่าง เพราะมีค่าใช้จ่ายน้อย
๒) การสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง (Purposive of Judgmental Sampling) เป็นการสืบเสาะหาข้อเท็จจริงเพื่อให้ได้บัญชีรายชื่อ (List) ไม่ต้องใช้กลุ่มตัวอย่างจำนวนมาก วิธีการนี้ จะใช้กับคน/หน่วยที่มีความรู้ความเชี่ยวชาญในเรื่องที่เราจะทำการวิจัย เป็นผู้ให้ข้อมูลสำคัญ (Selecting Informants) ไม่จำเป็นต้องมีมาก ใช้กับการวิจัยเชิงคุณภาพ
๓) การสุ่มตัวอย่างแบบก้อนหิมะ (Snowball Sampling) เช่น การวิจัยคนขายหวยใต้ดิน เหมือนแชร์ลูกโซ่ คือ อาศัยความสัมพันธ์ระหว่างคนที่ถูกเลือกเป็นกลุ่มตัวอย่าง
๔) การสุ่มตัวอย่างแบบกำหนดโควต้า (Babie หน้า ๑๙๔: Quota Sampling) เช่น ประชากร ๒๐,๐๐๐ คน ประกอบด้วยชาย ๑๓,๐๐๐ คน และหญิง ๗,๐๐๐ คน ต้องการกลุ่มตัวอย่าง ๑,๐๐๐ คน เป็นชาย ๗๐๐ คน และหญิง ๓๐๐ คน จะใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบบังเอิญ โดยกำหนดให้เลือกกลุ่มตัวอย่างตามที่กำหนด
วิธีการเลือกกลุ่มตัวอย่างทั้ง ๘ วิธีข้างต้น จะเห็นว่ามี ๒ แบบที่ต่างกัน คือ แบบใช้ความน่าจะเป็น กับแบบไม่ใช้ความน่าจะเป็น ขึ้นอยู่กับเรื่องที่จะทำการวิจัยว่าจะทำ List หรือไม่ต้องทำ
- ถ้ามี List จะใช้วิธีการแบบความน่าจะเป็น (Probability)
- ถ้าไม่มี List จะใช้วิธีการแบบไม่ใช้ความน่าจะเป็น (Nonprobability)
- ในแง่วิชาการแล้ว ทั้ง ๒ วิธีดีพอๆ กัน มีจุดเด่นและจุดด้อยต่างกัน
ทบทวน:
- ประชากรของการวิจัย คือ หน่วยทุกหน่วยที่เกี่ยวข้องกับการวิจัย โดยปกติจะมีจำนวนมาก
- ขนาดของกลุ่มตัวอย่าง คือ หน่วยของกลุ่มตัวอย่างประชากรที่จะนำมาใช้ในการวิจัย มี ๒ แบบ คือ แบบมีบัญชีราชื่อ จะใช้หลักความน่าจะเป็น (probability) กับแบบไม่มีบัญชีรายชื่อ จะไม่ใช้หลักความน่าจะเป็น (nonprobability)
การเก็บรวบรวมข้อมูล
๑) เก็บจากประชากรของการวิจัย หรือจากกลุ่มตัวอย่าง (ขนาดของกลุ่ม และวิธีการสุ่มตัวอย่าง)
๒) เครื่องมือและวิธีการในการเก็บรวบรวข้อมูล มีดังนี้
(๑) แบบสอบถาม (Questioniar) คือ แบบสอบถามที่เป็นคำถามปลายปิด (มีคำตอบให้เลือก โดยผู้วิจัยเป็นผู้คิดคำถามและคำตอบไว้ และคำตอบจะต้องจะต้องครอบคลุมคำตอบทุกด้านที่ไม่ทำให้ผู้ตอบเกิดความลังเล หรือเข้าใจไม่ตรงกัน) และเป็นคำถามปลายเปิด (ไม่มีคำตอบให้เลือก มีแต่คำถามเพียงอย่างเดียว)
ตัวอย่างคำถามปลายปลายปิด เช่น ท่านคิดว่าตุลาการรัฐธรรมนูล มีลักษณะการดำเนินงานอย่างไร
- มีความเป็นอิสระ [ ]เห็นด้วย [ ]ไม่เห็นด้วย [ ]ไม่แน่ใจ
- มีความเป็นกลาง [ ]เห็นด้วย [ ]ไม่เห็นด้วย [ ]ไม่แน่ใจ
- มีความโปร่งใส [ ]เห็นด้วย [ ]ไม่เห็นด้วย [ ]ไม่แน่ใจ
ตัวอย่างงานวิจัย: "การมีส่วนร่วมทางการเมืองของประชาชนชนบทในประเทศไทย ศึกษาเฉพาะกรณี อำเภอคำเขื่อนแก้ว จังหวัดยโสธร"
- สิ่งสำคัญ คือ จะต้องสร้างความชัดเจนในความหมายของเรื่องที่จะวิจัย โดยเฉพาะกรณีเป็นนามธรรม
- ทำได้โดยการอ้างอิงจากนักวิชาการผู้เชี่ยวชาญ
- จำนวนคำถามไม่มีการกำหนดไว้ตายตัว แต่มีหลักการ คือ ดูจากวัตถุประสงค์ของการวิจัยเป็นหลัก ว่าต้องการอะไร จึงตั้งคำถามที่เกี่ยวข้องเท่านั้น
- จำไว้ว่า คำถามทุกคำถาม เป็นการรบกวนหน่วยที่ถูกเลือกเป็นกลุ่มตัวอย่าง จึงควรตั้งคำถามที่นำมาใช้ประโยชน์ สื่อความหมายได้ชัดเจน และที่สำคัญ จะต้องสอดคล้องกับวัตถุประสงค์เท่านั้น
- ควรเป็นคำถามที่ถามเพียงเรื่องเดียวใน ๑ คำถาม คือ ต้องมี ๑ ประเด็น
- อย่าเป็นคำตอบที่ลำเอียง เช่น เห็นด้วยมากที่สุด เห็นด้วยมาก เห็นด้วยปานกลาง เห็นด้วยน้อย และไม่เห็นด้วย
คำถามปลายปิดประเภทสอบถามความคิดเห็น ไม่จำเป็นต้องตอบเห็นด้วย หรือไม่เห็นด้วยเสมอไป แต่จะอยู่ที่ประเด็นที่ถาม เช่น
- ถามว่า "การบริการของเจ้าหน้าที่
- ถามว่า "การบริการของเจ้าหน้าที่
( ) 1 สะดวกรวดเร็ว
( ) 2 ไม่สะดวก/ช้า
( ) 3 ………………
คำถามปลายปิด นิยมใช้กับความคิดเห็น ทัศนคติ โดยแบ่งพื้นที่เป็น ๒ ส่วน คือ คำถาม กับ คำตอบ
คำถามปลายปิด นิยมใช้กับความคิดเห็น ทัศนคติ โดยแบ่งพื้นที่เป็น ๒ ส่วน คือ คำถาม กับ คำตอบ
- แยกคำตอบให้ชัดเจนออกจากัน
- ไม่สร้างปัญญาให้ผู้ตอบต้องตีความต่างกัน
- คำถามแต่ละข้อต้องมีประเด็นเดียว
*** ตัวอย่างการอ้างอิงผู้เชี่ยวชาญ เช่น Likert Scale ของ Likert มีคำตอบที่กำหนดไว้เป็นมาตรฐาน ได้แก่ เห็นด้วยอย่างยิ่ง เห็นด้วย ไม่แน่ใจ ไม่เห็นด้วย และไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง
*** ตัวอย่างการอ้างอิงผู้เชี่ยวชาญ เช่น Likert Scale ของ Likert มีคำตอบที่กำหนดไว้เป็นมาตรฐาน ได้แก่ เห็นด้วยอย่างยิ่ง เห็นด้วย ไม่แน่ใจ ไม่เห็นด้วย และไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง
คำถามจะต้อง:
- ชัดเจน (Make items clear)
- คำถามทีีมี ๑ ประเด็นในคำถามข้อเดียวกันจะต้องหลีกเลี่ยงอย่าให้เกิดขึ้น
- เป็นคำถามที่ผู้ตอบสามารถตอบได้ อย่าถามเรื่องเก่ามาก
- เป็นเรื่องที่ผู้ตอบเต็มใจและยินดีตอบ
- ควรคำนึงว่าผู้ตอบมีส่วนเกี่ยวข้องกับเรื่องที่ถามหรือไม่ เพราะอาจได้รับคำตอบที่ไม่เป็นจริง
- ควรใช้ความสั้นๆ
- หลีกเลี่ยงการใช้ประโยคเชิงปฏิเสธ
- หลีกเลี่ยงคำถามแบลำเอียง
รูปแบบในการสร้างแบบสอบถาม (Babie หน้า ๒๖๒)
รูปแบบในการสร้างแบบสอบถาม (Babie หน้า ๒๖๒)
- ถ้าเป็นคำถามปลายเปิด open question ก็ไม่ต้องมีรูปแบบชัดเจนได้ ผู้ตอบคิดเอง
- แต่ถ้าเป็นคำถามปลายปิด close question จะต้องมีนิยามของคำถาม-คำตอบที่อธิบายไว้ให้ชัดและใช้สัญลักษณ์ในการเลือกตอบไว้ อาจมีการเชื่อมโยงประเด็นคำถามคำตอบ (Contingency question) ให้ครอบคลุมทุกคำตอบ
(Babie หน้า ๒๖๖) เมื่อออกแบบคำถามแล้วเสร็จ อย่าเพิ่งนำออกไปใช้ทันที เพราะอาจทำให้ผู้ตอบไม่เข้าใจ จึงควร ทดสอบแบบสอบถามกับกลุ่มที่มีลักษณะคล้ายกลุ่มตัวอย่างก่อน และตรวจสอบความสอดคล้องโดยผู้เชี่ยวชาญ
การออกแบบแบบสอบถามเชิงปริมาณ
การออกแบบแบบสอบถามเชิงปริมาณ
- ชื่อตัวแปร และค่าตัวแปรที่รับได้ เช่น ปัจจุบันอายุ ....... ปี Age [ ] [ ]
- เพศ
o 1) ชาย
o 2) หญิง
- การศึกษา (babie) หน้า 448 ต้องใส่ตัวเลยกำกับ ซึ่งเป็นค่าของตัวแปร
o 1 ต่ำกว่าปริญญาตรี
o 2 ปริญญาตรี
o 3 สูงกว่าปริญญาตรี
วิธีการทางสถิติ (Statistics Method)
คำว่า สถิติ (Statistics) มาจากภาษาเยอรมันว่า Statistik มีรากศัพท์มาจาก Stat หมายถึงข้อมูล หรือสารสนเทศ ซึ่งจะอำนวยประโยชน์ต่อการบริหารประเทศในด้านต่าง ๆ เช่น การทำสำมะโนครัว เพื่อจะทราบจำนวนพลเมืองในประเทศทั้งหมด ในสมัยต่อมา คำว่า สถิติ ได้หมายถึง ตัวเลขหรือข้อมูลที่ได้จากการเก็บรวบรวม เช่น จำนวนผู้ประสบอุบัติเหตุบนท้องถนน อัตราการเกิดของเด็กทารก ปริมาณน้ำฝนในแต่ละปี เป็นต้น สถิติในความหมายที่กล่าวมานี้เรียกอีกอย่างหนึ่งว่า ข้อมูลทางสถิติ (Statistical data)
อีกความหมายหนึ่ง สถิติหมายถึง วิธีการที่ว่าด้วยการเก็บรวบรวมข้อมูล การนำเสนอข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล และการตีความหมายข้อมูล สถิติในความหมายนี้เป็นทั้งวิทยาศาสตร์และศิลปศาสตร์ เรียกว่า "สถิติศาสตร์"
ประเภท
สถิติแบ่งออกเป็น 2 ประเภทคือ
1. สถิติพรรณนา (Descriptive Statistics) เป็นสถิติที่ใช้อธิบายคุณลักษณะต่าง ๆ ของสิ่งที่ต้องการศึกษาในกลุ่มใดกลุ่มหนึ่ง วิธีการทางสถิติที่อยู่ในประเภทนี้ เช่น
§ การจัดกระทำกับข้อมูลโดยนำเสนอในรูปของตารางหรือรูปภาพ
§ การแปลงคะแนนให้อยู่ในรูปแบบอื่น ๆ เช่น เปอร์เซ็นต์ไทล์ คะแนนมาตรฐาน ฯ
§ การคำนวณหาค่าเฉลี่ยหรือการกระจายของข้อมูล เช่น มัชฌิมเลขคณิต มัธยฐาน ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน พิสัย ฯ
การอ่านค่าทางสถิติ
1. Frequencies คือ จำนวนกลุ่มตัวอย่างที่พบข้อมูลและที่หายไป คิดค่าเป็นร้อยละ
2. ค่า mean X- คือค่าเฉลี่ยกลาง “วิธีอ่าน คือ ค่าเฉลี่ยอายุของกลุ่มตัวอย่างนี้ เท่ากับ .............(สมมติเท่ากับ 40 ปี)
3. ค่า เบี่ยงเบนมาตรฐาน Standard deviation (สมมติเท่ากับ 6 %)
4. Mean+SD = สามารถนำมาบรรยาได้ว่าร้อยละ 68 % มีค่าบวกลบแตกต่างจากค่า Mean มากกว่าหรือน้อยกว่ากัน
วิธีคิด ค่าลบ = mean-1sd(40-6=34) ,ค่าบวก mean+1sd (40+6=46)
วิธีอ่าน คือ “สามารถวิเคราะห์ได้ว่า ร้อยละ 68 ของกลุ่มตัวอย่างนี้ จะมีอายุอยู่ระหว่าง ..34..ถึง..46 ปี...
5. Crosstabs คือการวิเคราะห์ ตัวแปรมากกว่า 1 ตัวแปร เพื่อเปรียบเทียบความแตกต่าง (หน้า 86)
6. Chi-square test (ไค-สแคว เทส) X2 คือ การแสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร 2 ตัว เป็นสถิติที่ตัวแปรจะต้องอยู่ในระดับการวัด Nominal Scale ต้อง Nominal Scale เหมือนกัน ถ้า Ordinal scale ต้อง Ordinal scale เหมือนกัน ใช้ทดสอบต่อไปนี้
1. กรณีกลุ่มเดียว
- ทดสอบความแตกต่างของความแปรปรวนระหว่างกลุ่มตัวอย่างกับประชากร
- ทดสอบความแตกต่างของความถี่ที่คาดหวังกับความถี่ที่สังเกตได้
- ทดสอบความข้อมูลว่ามีการแจกแจงเป็นโค้งปกติหรือไม่ (Goodness of fit)
2. ใช้ทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร 2 ตัวที่เป็นอิสระจากกัน
เงื่อนไขการใช้ ไคสแคว ดังนี้ 2 scale ข้างล่างนี้
1. ระดับการแบ่งกลุ่ม Nominal scale คือ ซึ่งไม่สามารถวัดค่าได้ว่าแต่ละกลุ่มมีค่าเท่าไร อย่างไหนมากน้อยกว่ากลุ่มใด เช่น กลุ่มพรรคการเมือง
2. ระดับจัดอันดับ Ordinal scale คือ สามารถวัดคุณสมบัติของตัวแปรแต่ละกลุ่ม ว่ากลุ่มใดมีค่ามากหรือน้อยกว่าเท่านั้น แต่ไม่สามารถระบุว่ามากน้อยกว่าเท่าไหร่
3. ระดับช่วง Interval scale คือตัวแปรสามารถวัดค่าได้ที่เป็นตัวเลข ตามมาตรฐานวัดที่แน่นอน เช่นความแตกต่างระหว่างช่วงได้ ค่าใดมากน้อยกว่ากันได้ สเกลช่วง ศูนย์ มีค่า ต่ำกว่าได้ (-1,-2 ,-3 เป็นต้น) เรียกว่า ไม่มีค่าศูนย์สมบูรณ์(absolute zoro)
4. ระดับสัดส่วน Ratio scale คือ ตัวแปรสามารถวัดค่าได้ที่เป็นตัวเลข ตามมาตรฐานวัดที่แน่นอน เช่นความแตกต่างระหว่างช่วงได้ ค่าใดมากน้อยกว่ากันได้ เหมือน interval scale ต่างกันที่สเกลช่วง ศูนย์ มีค่าศูนย์จริงๆ เรียกว่า ศูนย์สมบูรณ์(absolute zoro) ไม่สามารถวัดให้ต่ำกว่าศูนย์ได้อีกแล้ว
หมายเหตุ Nominal scale และ Ordinal scale ไม่สามารถนำมาวัดเป็นค่าตัวเลขได้ ส่วน Interval scale และ Ratio scale สามารถนำมาวัดเป็นค่าตัวเลขได้
ดูจากตาราง Crosstabs ที่มีตาราง Chi-square
กรณีที่ 1
สมมติฐานการวิจัย
มีความสัมพันธ์ระหว่างการสูบบุหรี่กับการเป็นโรคหัวใจ
วิธีการดูผล
1. ดูตาราง Chi-Square Tests ในแถว Pearson Chi-square คอลัมภ์ Asymp.Sig.(2-sided) ซึ่งเป็นค่าที่บอก “ค่านัยสำคัญทางสถิติที่คำนวณได้” ( สัญญลักษณ์ทางสถิติใช้ “p” ) ในตารางมีค่าเท่ากับ 0.000 ซึ่งถ้าในงานวิจัย เรากำหนดเกณฑ์การวิเคราะห์ไว้ 0.05 (ระดับความเชื่อมั่น 95 %) แสดงว่าค่าที่คำนวณได้ มีค่าน้อยกว่าเกณฑ์ที่กำหนดไว้ ดังนั้น จึงมีนัยสำคัญทางสถิติ แสดงว่ายอมรับสมมติฐานการวิจัย
2. ดูความเข้มของความสัมพันธ์ของตัวแปรที่เราศึกษา โดยใช้ตาราง Symmetric Measures ที่ Phi หรือ Cramer’s V คอลัมภ์ Value
ค่า 0.1 – 0.3 ความเข้มของความสัมพันธ์น้อย
0.4 – 0.6 ความเข้มของความสัมพันธ์ปานกลาง
0.7 – 1.0 ความเข้มของความสัมพันธ์มาก
รายงานผลการวิเคราะห์
ผลการวิเคราะห์โดยใช้ Chi-square test พบว่า ค่านัยสำคัญทางสถิติที่คำนวณได้ มีค่าไม่เกินกว่าเกณฑ์การวิเคราะห์ที่กำหนดไว้ (0.05) ถือว่า มีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับไม่เกิน 0.05 (c2 = 18.015 , df =1 ,Sig< 0.05) ดังนั้น สามารถปฏิเสธ Null hypothesis จึงยอมรับสมมติฐานการวิจัยที่ว่า มีความสัมพันธ์ระหว่างการสูบบุหรี่กับการเป็นโรคหัวใจ
และเมื่อพิจารณาจากค่าร้อยละในตารางพบว่า มีความแตกต่างกันในอัตราส่วนของผู้เป็นโรคหัวใจ ระหว่างกลุ่มผู้ที่สูบบุหรี่กับไม่สูบบุหรี่ กลุ่มผู้ที่สูบบุหรี่ มีอัตราส่วนเป็นโรคหัวใจมากกว่า (ร้อยละ 10 ) กลุ่มที่ไม่สูบบุหรี่ (ร้อยละ 5)
และพบว่า ความเข้มของความสัมพันธ์ระหว่างระหว่างการสูบบุหรี่กับการเป็นโรคหัวใจ อยู่ในระดับสัมพันธ์กันน้อย (Phi = 0.095)
กรณีที่ 2
สมมติฐานการวิจัย
มีความสัมพันธ์ระหว่างระดับการศึกษา กับพรรคการเมืองที่เลือก
วิธีการดูผล
1. ดูตาราง Chi-Square Tests ในแถว Pearson Chi-square คอลัมภ์ Asymp.Sig.(2-sided) ซึ่งเป็นค่าที่บอก “ค่านัยสำคัญทางสถิติที่คำนวณได้” ( สัญญลักษณ์ทางสถิติใช้ “p” ) ในตารางมีค่าเท่ากับ 0.120 ซึ่งถ้าในงานวิจัย เรากำหนดเกณฑ์การวิเคราะห์ไว้ 0.05 (ระดับความเชื่อมั่น 95 %) แสดงว่าค่าที่คำนวณได้ มีค่ามากกว่าเกณฑ์ที่กำหนดไว้ ดังนั้น จึงไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ แสดงว่าปฏิเสธสมมติฐานการวิจัย
2. ไม่ต้องดูความเข้มของความสัมพันธ์ของตัวแปรที่เราศึกษา
รายงานผลการวิเคราะห์
ผลการวิเคราะห์โดยใช้ Chi-square test พบว่า ค่านัยสำคัญทางสถิติที่คำนวณได้ มีค่าเกินกว่าเกณฑ์การวิเคราะห์ที่กำหนดไว้ (0.05) ถือว่า ไม่มีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับไม่เกิน 0.05 (c2 = 10.107 , df =6 ,p = 0.120) ดังนั้น (ต้องยอมรับ Null hypothesis) จึงปฏิเสธสมมติฐานการวิจัยที่ว่า มีความสัมพันธ์ระหว่างระดับการศึกษา กับพรรคการเมืองที่เลือก หรือสรุปได้ว่า ไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างระดับการศึกษากับพรรคการเมืองที่เลือก
Phi Coefficient เป็นการหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร 2 ตัวที่อยู่ในมาตรการวัดระดับ Nominal Scale ที่แบ่งออกเป็น 2 กลุ่มเท่านั้น (คือการทดสอบระดับความเข้มของ chi-scale)
สมมติฐานทางสถิติ Statistical Hypothesis
สาระสำคัญเกี่ยวกับการทดสอบสมมติฐานการวิจัย สรุปได้เป็น 3 ประเด็น
ก. สมมติฐาน(hypothesis)
ข. การทดสอบสมมติฐาน Hypothesis test โดยใช้วิธีการทางสถิติ
ค. ระดับนัยสำคัญทางสถิติ Statistical significance level (Sig) หรือ ∞ หรือ p
ก. สมมติฐาน(hypothesis) แบ่งเป็น 2 ประเภท
1) สมมติฐานการวิจัย Research hypothesis คือความคาดหวังเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ ที่กำหนดขึ้นบนพื้นฐานของทฤษฎีหรือแนวทฤษฎี เช่น สมมติฐานการวิจัย ; “มีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร A กับตัวแปร B”
2) สมมติฐานทางสถิติ Statistical hypothesis แบ่งออกเป็น 2 ประเภท
2.1 Null hypothesis (Ho) คือสมมติฐานที่ว่าไม่มีความสัมพันธ์กันระหว่างตัวแปรต่างๆ
2.2 Alternative hypothesis (Ha) คือ สมมติฐานการวิจัยที่ตรงข้ามกับ Null hypothesis(Ho) ซึ่งสมมติบานการวิจัยที่ตั้งไว้นั้นถือเป็นสมมติฐานอันหนึ่งในชุด Alternative hypothesis(Ha)
ข. การทดสอบสมมติฐาน Hypothesis test โดยใช้วิธีการทางสถิติ คือ วิธีการทางสถิติ สำหรับการทดสอบที่ไม่ใช่เป็นการทดสอบสมมติฐานการวิจัยโดยตรง แต่เป็นการทดสอบ Null hypothesis (Ho)
ตัวอย่าง เช่น ตั้งสมมติฐานการวิจัยว่า “มีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร A กับ B” สมมติฐานที่จะถูกทดสอบโดยวิธีการทางสถิติ คือ Null hypothesis (Ho) ซึ่งเนื้อหาตรงข้ามกับ Alternative hypothesis (Ha) และสมมติฐานการวิจัยดังนี้ “ไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร A กับ B”
ค. ระดับนัยสำคัญทางสถิติ Statistical significance level (Sig) หรือ ∞ หรือ p หมายถึง ค่าความน่าจะเป็น หรือโอกาสของการเกิดความคลาดเคลื่อนแบบ type I Error (คือความคลาดเคลื่อนที่เกิดจาการปฏิเสธ Hoที่เป็นจริง ) ซึ่งค่าอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 (0.00 % ถึง 100 %) ตัวอย่างเช่น
ค่า Sig = .01 หมายถึง นักวิจัยปฏิเสธ Ho มีโอกาสผิดพลาดไม่เกิน 1 %
การสรุปผลการทดสอบขึ้นอยู่กับ
1. เกณฑ์การวิเคราะห์ที่นักวิจัยตั้งไว้ล่วงหน้า
2. ค่า Sig ที่คำนวณได้
(กรณี ตั้งค่า Ho ไว้ที่ .05)
ถ้าค่า Sig = .06 กรณีนี้ถ้านักวิจัยปฏิเสธ Ho จะมีโอกาสผิดพลาด 6% ดังนั้นนักวิจัย จะไม่ปฏิเสธ Ho คือการยอมรับ Hoนั่นเอง
การสรุปค่า
· ระดับนัยสำคัญทางสถิติ Statistical significance level (Sig) ไม่เกินกว่าค่าที่กำหนดไว้ นักวิจัยจะปฏิเสธ Ho
· ถ้าระดับนัยสำคัญทางสถิติ Statistical significance level (Sig) เกินกว่าค่าที่กำหนดไว้ นักวิจัยจะไม่ปฏิเสธ Ho เท่ากับยอมรับ Ho
· โดยทั่วไปนักวิจัยก่อนการทดสอบ Ho นิยมกำหนดระดับนัยสำคัญทางสถิติ Statistical significance level (Sig) ไม่เกิน 0.05(5%)
Chi-square test
| | Value | df | Asymp.Sig (2-sides) |
| Percent Chi-square | 13.414a | 2 | .001 |
ถ้าเราตั้งเกณฑ์การวิเคราะห์ที่ระดับไม่เกิน 0.05 ผลการทดสอบ chi-square test (x2 = 13.414 , df = 2 , Sig = .001)หรือ Sig < 0.05 เราจะสามารถปฏิเสธ Ho ดังนั้น เรายอมรับสมมติฐานการวิจัยที่ตั้งไว้นั่นคือ สรุปว่า มีความสัมพันธ์ระหว่างเพศกับความคิดเห็นหวยออนไลน์
ถ้ามีการยอมรับ Ho ก็ไม่ต้องทำ ระดับความเข้ม ของ chi-square test คือ Cramer’sV
Symmetric Measure
| | Value | Approx .Sig |
| Nominal by Phi | .151 | .001 |
| Nominal Cramer’sV | .151 | .001 |
ค่า Cramer’s V = .151 หมายความว่า จะมีค่าอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 (ถ้าค่า 0 แสดงว่าไม่มีความสัมพันธ์กันเลย ถ้าค่า 1 แสดงว่ามีความสัมพันธ์กันสมบูรณ์ ใกล้ 0 มีความสัมพันธ์กันน้อย
ข้อสอบ ปลายวิชา ดูจากตารางหน้า 85-86 ในหนังสือ อ.เฉลิมพล
1. ในนักศึกษานำผลจากตาราง frequencies มาเขียนเป็นรายงาน
2. ให้เขียนรายงานจากตาราง Descriptive statistical
3. ตาราง crosstabs chi-square & cramer’sV
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น