_edited_ed.png)
การทดสอบความน่าเชื่อถือของแบบสอบถามด้วย Cronbach's Alpha
การวิเคราะห์ Reliability Test หรือการทดสอบความน่าเชื่อถือ เป็นกระบวนการสำคัญในการตรวจสอบความสม่ำเสมอของผลลัพธ์ที่ได้จากเครื่องมือวัด เช่น แบบสอบถามหรือแบบประเมิน ในงานวิจัย ความน่าเชื่อถือหมายถึงความสามารถของเครื่องมือในการให้ผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอเมื่อทำการวัดซ้ำหลายครั้ง ความน่าเชื่อถือสามารถวัดได้โดยใช้วิธีต่างๆ เช่น การทดสอบแบบคู่ขนาน (Parallel-Forms), การทดสอบแบบทวนสอบ (Test-Retest), และการทดสอบแบบแบ่งครึ่ง (Split-Half) หนึ่งในวิธีที่นิยมใช้มากที่สุดคือการวิเคราะห์ด้วย Cronbach's Alpha
ความสำคัญของการทำ Reliability Test ในงานวิจัย
การทำ Reliability Test เป็นขั้นตอนสำคัญในการพัฒนาและตรวจสอบเครื่องมือวัด การวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือมีความสำคัญอย่างมาก เพราะถ้าเครื่องมือวัดมีความน่าเชื่อถือต่ำ ผลการวิเคราะห์ที่ได้จากการใช้เครื่องมือดังกล่าวอาจไม่น่าเชื่อถือและไม่สามารถนำไปใช้ในทางปฏิบัติได้อย่างถูกต้อง
หากไม่ทำ Reliability Test อาจเกิดผลกระทบดังนี้:
ข้อมูลที่ได้ไม่สม่ำเสมอ: ทำให้ยากต่อการตีความและนำไปใช้งาน
ผลการวิเคราะห์ไม่น่าเชื่อถือ: ทำให้ข้อสรุปที่ได้จากงานวิจัยอาจไม่ถูกต้อง
การตัดสินใจผิดพลาด: อาจทำให้การนำข้อมูลไปใช้ในการตัดสินใจหรือวางแผนผิดพลาด
การวิเคราะห์ Reliability Test ด้วย Cronbach's Alpha
หนึ่งในวิธีที่นิยมใช้ในการวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือของแบบสอบถามคือการวิเคราะห์ด้วย Cronbach's Alpha ซึ่งเป็นการวัดความสอดคล้องภายในของชุดคำถาม วิธีการคำนวณค่า Cronbach's Alpha จะช่วยให้เราทราบถึงระดับความสัมพันธ์ภายในของชุดคำถามว่ามีความสอดคล้องกันแค่ไหน เพื่อตรวจสอบว่าคำถามย่อยทั้งหมดที่ใช้ในการวัดปัจจัยเดียวกันมีความสัมพันธ์กันแค่ไหน โดยคำถามย่อยเหล่านี้ควรมีความคล้ายคลึงกันในเชิงเนื้อหาเพราะต่างใช้ในการวัดปัจจัยเดียวกัน เช่น ในการวัดความพึงพอใจของลูกค้า
ค่า Cronbach's Alpha มีค่าตั้งแต่ 0 ถึง 1 โดยค่าที่ยิ่งสูงจะบ่งบอกถึงความน่าเชื่อถือที่ดีขึ้น Cronbach's Alpha ถือเป็นการวิเคราะห์ความสัมพันธ์แบบ Correlation ประเภทหนึ่งที่ตรวจสอบว่าคำถามในแบบสอบถามมีความสัมพันธ์กันอย่างไร
การวิเคราะห์ Reliability Test ใช้ในสถานการณ์แบบใด
การวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือด้วย Cronbach's Alpha มักใช้กับแบบสอบถามที่มีคำถามหลายข้อที่ต้องการวัดตัวแปรเดียวกัน เช่น:
ตัวอย่าง:
แบบสอบถามวัดความพึงพอใจของลูกค้า: เช่น ความสะอาดของสถานที่, การให้บริการของพนักงาน, ความคุ้มค่าของสินค้า/บริการ
แบบสอบถามวัดความผูกพันของพนักงาน: เช่น การได้รับการสนับสนุนจากผู้บังคับบัญชา, โอกาสในการพัฒนา, ความรู้สึกภาคภูมิใจในการทำงาน
การใช้ Cronbach’s Alpha ไม่เหมาะสำหรับแบบสอบถามแบบใด?
แบบสอบถามที่มีคำถามเพียงคำถามเดียว: ในกรณีที่มีคำถามเพียงคำถามเดียวหรือมีจำนวนคำถามน้อยมาก การใช้ Cronbach's Alpha อาจไม่มีความหมาย เนื่องจากค่าทางสถิตินี้จะต้องการข้อมูลจากคำถามหลายๆ ข้อเพื่อทดสอบความสัมพันธ์ภายในชุดคำถาม
แบบสอบถามที่ไม่มีความสัมพันธ์กัน: หากคำถามทั้งหมดในแบบสอบถามไม่มีความสัมพันธ์กัน หรือมีความหมายแตกต่างกันมาก การใช้ Cronbach's Alpha อาจทำให้ได้ค่าที่ไม่แท้จริงและไม่มีความหมาย
การวิเคราะห์ Reliability Test ทำได้อย่างไร?
การวิเคราะห์ Reliability Test มักเริ่มจากการทำ Pilot Test ซึ่งเป็นการทดสอบแบบสอบถามกับกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็กก่อนการเก็บข้อมูลจริง ข้อมูลที่ได้จาก Pilot Test จะถูกนำมาวิเคราะห์เพื่อหาค่า Cronbach's Alpha
ขั้นตอนในการทำ Pilot Test:
การจัดทำแบบสอบถาม: สร้างแบบสอบถามที่ครอบคลุมหัวข้อที่ต้องการศึกษา
การเลือกกลุ่มตัวอย่างสำหรับ Pilot Test: เลือกกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็กที่มีลักษณะใกล้เคียงกับกลุ่มเป้าหมายจริง โดยทั่วไปแนะนำให้ใช้กลุ่มตัวอย่างประมาณ 30-50 คน
การเก็บข้อมูล: เก็บข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างที่เลือก
การวิเคราะห์ข้อมูล: ใช้โปรแกรมวิเคราะห์ทางสถิติ เช่น SPSS เพื่อคำนวณค่า Cronbach's Alpha
การตีความค่า Reliability Test
ค่า Cronbach's Alpha ที่ได้จากการวิเคราะห์จะบอกถึงความน่าเชื่อถือของแบบสอบถาม:
ค่า α > 0.9: ความน่าเชื่อถือสูงมาก
ค่า α 0.8-0.9: ความน่าเชื่อถือดี
ค่า α 0.7-0.8: ความน่าเชื่อถือพอใช้
ค่า α < 0.7: ความน่าเชื่อถือต่ำ ควรพิจารณาปรับปรุงแบบสอบถาม
หาก Reliability Test ไม่ผ่านควรทำอย่างไร?
หากค่า Cronbach's Alpha ต่ำกว่าเกณฑ์ที่ยอมรับได้ (เช่น ต่ำกว่า 0.7) ควรพิจารณาปรับปรุงแบบสอบถาม โดยสามารถทำได้ดังนี้:
ตรวจสอบและแก้ไขคำถามที่ไม่สอดคล้องหรือไม่ชัดเจน: คำถามที่อาจทำให้ผู้ตอบสับสนหรือไม่เข้าใจ
เพิ่มคำถามใหม่ที่มีความสัมพันธ์กับตัวแปรที่ต้องการวัด: เพิ่มคำถามที่เกี่ยวข้องเพื่อเพิ่มความสอดคล้อง
ทบทวนและปรับปรุงคำถามให้มีความชัดเจนและสอดคล้องกันมากขึ้น: แก้ไขคำถามให้ชัดเจนและตรงประเด็นมากขึ้น
สรุปความสำคัญของการทำ Reliability Test
การทำ Reliability Test เป็นขั้นตอนที่สำคัญในการประเมินความน่าเชื่อถือของแบบสอบถาม ช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่เก็บรวบรวมมีความสอดคล้องและแม่นยำ ทำให้ผลการวิจัยมีความถูกต้องและน่าเชื่อถือ หากไม่ทำ Reliability Test ข้อมูลที่ได้อาจไม่สอดคล้องและทำให้ผลการวิจัยไม่แม่นยำ ดังนั้น การทำ Reliability Test จึงเป็นสิ่งที่ไม่ควรมองข้ามในการทำงานวิจัยทุกครั้ง
สอบถามข้อมูลเพิ่มเติมกรุณาติดต่อ:
อีเมล์: info@datainvestigatorth.com
ไลน์: @datainvestigator
โทร: 063-969-7944
Comments