ปัจจัยที่ควรคำนึงถึงเมื่อต้องการเลือกวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ

ปัจจัยที่ควรคำนึงถึงในการเลือกวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ

การวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิตินับได้ว่าเป็นส่วนหนึ่งที่สำคัญอย่างยิ่งสำหรับการทำวิจัย การเลือกใช้วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่เหมาะสมนั้นขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย ไม่ว่าจะเป็นประเภทของคำถามการวิจัย ประเภทของข้อมูลที่นำมาวิเคราะห์ ขนาดของกลุ่มตัวอย่าง และข้อตกลงเบื้องต้น ในบทความนี้เราจะมาดูกันว่ามีปัจจัยใดบ้างที่ผู้วิจัยควรคำนึงถึงเมื่อต้องการเลือกวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ

1. คำถามการวิจัย

การคำนึงถึงคำถามการวิจัยควรจะเป็นจุดเริ่มต้นแรก เมื่อผู้วิจัยต้องการเลือกวิธีการวิเคราะห์ข้อมูล คำถามการวิจัยที่ดีนั้นควรจะชัดเจนและเข้าใจง่าย นอกจากนี้ควรจะสามารถบ่งบอกทิศทางของการทำวิจัยและวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลได้เช่นกัน ยกตัวอย่างเช่น ถ้าหากคำถามของการวิจัยของคุณต้องการศึกษาเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัว การวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Correlation จะมีความเหมาะสมมากกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ T-Test หรือ ANOVA ในทางกลับกันถ้าหากคุณต้องการศึกษาเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างกลุ่มหรือปัจจัย การวิเคราะห์ข้อมูลแบบ T-Test หรือ ANOVA จะเหมาะสมมากกว่า นอกจากนี้การบททวนบทวรรณกรรมหรือการศึกษางานวิจัยอื่นๆ ที่มีมาอยู่ก่อนแล้วมีส่วนช่วยในการเลือกวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างยิ่ง เนื่องจากจะช่วยทำให้เราทราบว่าในงานวิจัยที่มีจุดประสงค์หรือคำถามการวิจัยที่ใกล้เคียงกันเลือกใช้วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลแบบใด

2. ประเภทของข้อมูล

อีกปัจจัยที่ควรคำนึงถึงเมื่อต้องการเลือกวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลคือประเภทของข้อมูลซึ่งมีอยู่หลักๆ ด้วยกัน 2 ประเภทคือข้อมูลแบบจัดกลุ่มหรือ Categorical Data และข้อมูลแบบจำนวนจริง หรือ Continuous Data โดยข้อมูลแบบ Categorical Data คือข้อมูลที่ถูกแบ่งให้แบบกลุ่มหรือหมวดหมู่ ยกตัวอย่างเช่นข้อมูลเกี่ยวกับเพศ (ชายหรือหญิง) ข้อมูลเกี่ยวกับเชื้อชาติ (คนขาว คนดำ หรือคนเอเชีย) หรือประเภทของรถ (รถเก๋ง รถเอสยูวี หรือรถกระบะ เป็นต้น) โดยปกติแล้วข้อมูลแบบจัดกลุ่ม จะถูกวิเคราะห์ให้ออกมาเป็นจำนวนหรือร้อยละ การใช้ Cross Tabulation หรือการใช้ Chi-Square ในทางตรงกันข้ามข้อมูลที่เป็นจำนวนจริงหรือ Continuous data นั้น โดยปกติแล้วจะใช้การวัดด้วยสเกล ซึ่งอาจจะอยู่ในรูปแบบของจำนวนเต็มหรือจำนวนที่มีจุดทศนิยมก็ได้ ตัวอย่างของข้อมูลที่เป็นจำนวนจริง เช่น ส่วนสูง น้ำหนัก อุณหภูมิ หรือความดันโลหิตก็ได้เช่นกัน โดยปกติแล้วข้อมูลที่เป็นจำนวนจริงจะถูกวิเคราะห์ให้อยู่ในรูปของ Histograms Scatterplots หรือ Boxplots นอกจากนี้ สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงอนุมาน การวิเคราะห์ข้อมูลที่เหมาะกับข้อมูลประเภทนี้คือการวิเคราะห์ ข้อมูล T-Test ANOVA หรือ Regression

3. ขนาดของกลุ่มตัวอย่าง

อีกปัจจัยหนึ่งที่มีความสำคัญสำหรับการเลือกวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่เหมาะสมคือ การคำนึงถึงขนาดของกลุ่มตัวอย่าง ถ้าหากกลุ่มตัวอย่างของคุณมีจำนวนน้อย การวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Non-Parametric จะมีความเหมาะสมมากกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Parametric แต่ถ้าหากกลุ่มตัวอย่างของคุณมีจำนวนมาก การวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Parametric ก็จะมีความเหมาะสมมากกว่า นอกจากนี้ขนาดของกลุ่มตัวอย่างยังมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการใช้ผลการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการอนุมาน ขนาดของกลุ่มตัวอย่างที่ค่อนข้างเล็กหรือน้อย สามารถใช้เพื่อให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์ต่อการวิจัยได้แต่อาจจะต้องระมัดระวัดเรื่องการนำไปใช้เพื่อการอนุมาน

4. ข้อตกลงเบื้องต้น

ข้อตกลงเบื้องต้นหรือ Research Assumptions เป็นข้อกำหนดในการนำข้อมูลไปวิเคราะห์ด้วย วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลแบบต่างๆ โดยมากแล้ววิธีการวิเคราะห์ข้อมูลจะมีการกำหนดข้อตกลงเบื้องต้น มาอยู่แล้วและก่อนนำข้อมูลไปวิเคราะห์ผู้วิจัยควรจะตรวจสอบก่อนว่าผ่านข้อตกลงในเบื้องต้นหรือไม่ เนื่องจากว่าผลการวิเคราะห์ข้อมูลจะเที่ยงตรงและแม่นยำก็ต่อเมื่อผ่านข้อตกลงแล้วเท่านั้น ถ้าหากมีข้อตกลงใดที่ไม่ผ่านเกณฑ์ที่กำหนด ผลการวิเคราะห์ข้อมูลจะไม่มีความน่าเชื่อถือและทำให้นำไปใช้งานอย่างไม่เหมาะสม ดังนั้นผู้วิจัยควรจะตรวจสอบข้อตกลงเบื้องต้นก่อนทุกครั้งเมื่อต้องการเลือกวิธีการวิเคราะห์ข้อมูล โดยข้อตกลงที่มักพบเห็นได้บ่อยคือการกระจายตัวของข้อมูลอย่างปกติและความเป็นเส้นตรงของข้อมูล

สำหรับการกระจายตัวของข้อมูลอย่างปกติ เป็นข้อตกลงเบื้องต้นของการวิเคราะห์ข้อมูลหลายวิธี ไม่ว่าจะเป็น T-Test, ANOVA หรือ Regression การกระจายตัวของข้อมูลแบบปกตินั้นถ้าหากพูดให้เข้าใจง่ายๆ คือการที่ข้อมูลเมื่อวิเคราะห์แบบ Histogram ออกมาแล้วมีลักษณะเหมือนระฆังคว่ำ คือข้อมูลโดยมากจะกระจุกตัวอยู่บริเวณค่าเฉลี่ยและค่อยๆ กระจายออกไปทั้งฝั่งซ้ายและฝั่งขวา ถ้าหากข้อมูลที่ผู้วิจัยมีไม่กระจายตัวอย่างปกติจะส่งผลต่อการนำผลการวิเคราะห์ข้อมูลไปใช้ทำให้ไม่เที่ยงตรง โดยผู้วิจัยสามารถทดสอบการกระจายตัวของข้อมูลได้โดยการรัน Shapiro-Wilk หรือ Kolmogorov-Smirnov ซึ่งเป็นวิธีที่มีการใช้กันอย่างแพร่หลาย

สำหรับความเป็นเส้นตรงของข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Linear Regression จะมีข้อกำหนดว่าความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรควรจะเป็นเส้นตรง ถ้าหากข้อมูลไม่เป็นเส้นตรงผลการวิเคราะห์ข้อมูลอาจจะไม่แม่นยำและไม่ถูกต้อง ดังนั้นการเช็คข้อมูลก่อนการนำไปใช้ด้วยวิธี Scatterplots สามารถช่วยให้เห็นว่าข้อมูลมีความสัมพันธ์อย่างไร

หวังว่าเช็คลิสต์นี้จะช่วยให้ผู้วิจัยสามารถเลือกวิธีการวิเคราะห์ข้อมุลที่เหมาะสมสำหรับงานของคุณได้นะคะ

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมกรุณาติดต่อ:

• ไลน์: @datainvestigatorth

• โทร: 063-969-7944

• อีเมล์: info@datainvestigatorth.com