ความแปรปรวนทางเดียวระหว่างกลุ่มและภายในกลุ่มคืออะไรควรใช้เมื่อใด

การวิเคราะห์ความแปรปรวนทางเดียวระหว่างกลุ่มภายในกลุ่ม

ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) หรือที่เรียกว่าการวิเคราะห์ความแปรปรวนทางเดียว (One Way Analysis of Variance) คือการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ย ซึ่ง สามารถแบ่งออกเป็นความแปรปรวนทางเดียวระหว่างกลุ่มและภายในกลุ่ม หรือ ANOVA Between Groups และ ANOVA with Repeated Measures ในบทความนี้ เราจะมาทำความเข้าใจว่าการวิเคราะห์ความแปรปรวนระหว่างกลุ่มและการวิเคราะห์ความแปรปรวน ภายในกลุ่มคืออะไร สามารถใช้ในกรณีใดได้บ้าง

การวิเคราะห์ความแปรปรวนระหว่างกลุ่ม หรือ ANOVA Between Groups

การวิเคราะห์ความแปรปรวนระหว่างกลุ่ม จะใช้เมื่อผู้วิจัยต้องการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยระหว่างกลุ่ม เพื่อหาว่าในกลุ่มที่ผู้วิจัยสนใจอยากจะศึกษานั้นมีความแตกต่างในปัจจัยต่างๆ แตกต่างกันอย่างมี นัยสำคัญทางสถิติหรือไม่ การวิเคราะห์ข้อมูลประเภทนี้มีความเหมาะสมเมื่อกลุ่มที่ต้องการศึกษา เป็นกลุ่มที่สามารถจำแนกได้อย่างชัดเจน ยกตัวอย่างเช่น การเปรียบความระดับความพึงพอใจของ ลูกค้า โดยแบ่งตามสัญชาติ (ไทย อเมริกัน ญี่ปุ่น จีน และ เกาหลี) เป็นต้น

เมื่อใดที่ผู้วิจัยควรเลือกใช้การวิเคราะห์ความแปรปรวนระหว่างกลุ่ม หรือ ANOVA Between Groups

การวิเคราะห์ความแปรปรวนระหว่างกลุ่มมักถูกใช้เมื่อผู้วิจัยต้องการศึกษาเปรียบเทียบความแตก ต่างในปัจจัยใดปัจจัยหนึ่งระหว่างกลุ่มผู้ตอบแบบสอบถามที่มี 2 กลุ่มหรือมากกว่า โดยสามารถ ใช้ได้ในหลายกรณี ยกตัวอย่างเช่น:

• การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของระดับคอลเรสเตอรอลในเลือดของกลุ่มคนไข้ที่ได้รับการรักษา แตกต่างกัน (ทรีทเมนต์ A, ทรีทเมนต์ B และ ทรีทเมนต์ C)

• การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของระดับคะแนนสอบของเด็กนักเรียนที่มีจากประเภทโรงเรียนที่ แตกต่างกัน (โรงเรียนรัฐบาล โรงเรียนเอกชน และการเรียนจากบ้าน)

• การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของระดับประสิทธิภาพในการทำงานของพนักงานบริษัทที่อยู่ต่าง แผนกกัน (แผนก A, แผนก B และแผนก C)

การวิเคราะห์ความแปรปรวนภายในกลุ่มหรือการวิเคราะห์ความแปรปรวนเมื่อมีการวัดซ้ำ

การวิเคราะห์ความแปรปรวนภายในกลุ่มหรือการวิเคราะห์ความแปรปรวนที่มีการวัดซ้ำ หรือที่รู้จักกันในชื่อของ ANOVA with Repeated Measure หรือ Within-Subjects ANOVA มักจะใช้เมื่อคุณต้องมีการวัดปัจจัยที่ต้องการศึกษาซ้ำในกลุ่มผู้เข้าร่วมการวิจัยกลุ่มเดิมที่มีสิ่งแวดล้อมที่แตกต่างกัน หรือวัดคนละช่วงเวลา เพื่อดูว่าความแตกต่างของสิ่งแวดล้อมหรือช่วงเวลาที่แตกต่างกัน ส่งผลให้เกิดความแตกต่างในปัจจัยนั้นๆ อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่

เมื่อใดที่คุณควรเลือกใช้การวิเคราะห์ความแปรปรวนที่มีการวัดซ้ำ

การวิเคราะห์ความแปรปรวนที่มีการวัดซ้ำสามารถใช้ได้ในหลากหลายสมมติฐานการวิจัย เช่น

• การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของระดับความวิตกกังวลใน 4 ช่วงเวลา ในกลุ่มทดลองกลุ่มเดิม (โดยมีการวัด 4 ช่วงเวลา คือช่วงเวลาที่ 1 ช่วงเวลาที่ 2 ช่วงเวลาที่ 3 และช่วงเวลาที่ 4)

• การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของคะแนนความจำโดยมีการใช้เทคนิคพัฒนาความจำที่แตกต่างกัน (เทคนิคที่ 1 เทคนิคที่ 2 และเทคนิคที่ 3) โดยวัดในกลุ่มผู้เข้าร่วมการวิจัยกลุ่มเดียวกัน

• การเปรียบเทียบระดับค่าเฉลี่ยของระดับความดันก่อนการออกกำลังกาย ระหว่างการออกกำลังกาย และหลังการออกกำลังกาย โดยวัดในกลุ่มผู้เข้าร่วมการวิจัยกลุ่มเดียวกัน

การวิเคราะห์ความแปรปรวนทางเดียวเป็นเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลที่สามารถใช้ได้ในหลากหลายสถานการณ์ การใช้ ANOVA Between Groups จะมีความเหมาะสมเมื่อใช้ในการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของกลุ่มที่แยกออกจากกันโดยสิ้นเชิงในขณะที่การวิเคราะห์ข้อมูลแบบ ANOVA with Repeated Measures จะเหมาะสมเมื่อวัดความแตกต่างของกลุ่มเดิมในสถานการณ์หรือช่วงเวลา ที่แตกต่างกัน การทำความเข้าใจเกี่ยวกับการใช้งานของทั้งสองวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลนี้มีความสำคัญ อย่างยิ่งต่อการวิเคราะห์ข้อมูลและแปลผลอย่างแม่นยำ