วิธีการวิจัยเชิงปริมาณ

การเลือกระหว่างการทดสอบแบบพาราเมตริกและแบบไม่อิงพารามิเตอร์ในการวิจัยเชิงปริมาณ

เมื่อทำการวิจัยเชิงปริมาณ สิ่งสำคัญประการหนึ่งที่นักวิจัยต้องตัดสินใจก็คือว่าจะใช้การทดสอบแบบพาราเมตริกหรือแบบไม่อิงพาราเมตริก การตัดสินใจนี้อาจมีนัยสำคัญต่อความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ที่ได้ ในบทความนี้ เราจะสำรวจความแตกต่างระหว่างวิธีการทดสอบทั้งสองนี้ และให้คำแนะนำว่าควรใช้แต่ละวิธีเมื่อใด

การทดสอบพาราเมตริก

การทดสอบแบบพาราเมตริกถือว่าข้อมูลที่วิเคราะห์มีการกระจายตามปกติ ซึ่งหมายความว่าข้อมูลเป็นไปตามเส้นโค้งรูประฆัง โดยค่าส่วนใหญ่ใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ย การทดสอบแบบพาราเมตริกตั้งอยู่บนสมมติฐานบางอย่างเกี่ยวกับประชากร ซึ่งรวมถึงข้อมูลที่เป็นช่วงเวลาหรือระดับอัตราส่วน และความแปรปรวนนั้นเท่ากัน ตัวอย่างของการทดสอบพาราเมตริก ได้แก่ t-test และ ANOVA

ข้อดีหลักอย่างหนึ่งของการทดสอบแบบพาราเมตริกคือโดยทั่วไปมีประสิทธิภาพมากกว่าการทดสอบแบบไม่มีพารามิเตอร์ ซึ่งหมายความว่าการทดสอบแบบพาราเมตริกจะดีกว่าในการตรวจจับความแตกต่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติระหว่างกลุ่มหรือตัวแปร นอกจากนี้ การทดสอบพารามิเตอร์มักจะตีความได้ง่ายกว่าและมีเทคนิคทางสถิติที่หลากหลายสำหรับการวิเคราะห์

อย่างไรก็ตาม การทดสอบแบบพาราเมตริกก็มีข้อเสียเช่นกัน ตามที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ การทดสอบแบบพาราเมตริกกำหนดให้ข้อมูลที่วิเคราะห์มีการกระจายตามปกติ หากสมมติฐานนี้ถูกละเมิด ผลการทดสอบอาจไม่ถูกต้องหรือเชื่อถือได้ นอกจากนี้ การทดสอบแบบพาราเมตริกอาจไม่เหมาะสมสำหรับตัวอย่างขนาดเล็ก เนื่องจากอาจมีความไวต่อค่าผิดปกติหรือค่าที่มากเกินไป

การทดสอบแบบไม่อิงพารามิเตอร์

ในทางกลับกัน การทดสอบแบบไม่อิงพารามิเตอร์ไม่ได้ตั้งสมมติฐานใดๆ เกี่ยวกับการกระจายของข้อมูล การทดสอบประเภทนี้บางครั้งเรียกว่าการทดสอบแบบไม่มีการกระจาย การทดสอบแบบไม่อิงพารามิเตอร์มักใช้เมื่อข้อมูลที่วิเคราะห์เป็นลำดับหรือระดับเล็กน้อย หรือเมื่อข้อมูลไม่เป็นไปตามสมมติฐานของการทดสอบแบบพาราเมตริก

ตัวอย่างของการทดสอบแบบไม่อิงพารามิเตอร์ ได้แก่ การทดสอบอันดับผลรวมของ Wilcoxon และการทดสอบ Kruskal-Wallis การทดสอบแบบไม่อิงพารามิเตอร์โดยทั่วไปมีประสิทธิภาพน้อยกว่าการทดสอบแบบพาราเมตริก แต่มีประสิทธิภาพมากกว่าและสามารถใช้ได้ในสถานการณ์ที่หลากหลายกว่า การทดสอบแบบไม่อิงพารามิเตอร์ยังมีความไวน้อยกว่าต่อค่าผิดปกติหรือค่ามาก ทำให้เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับตัวอย่างขนาดเล็กหรือข้อมูลที่มีการแจกแจงแบบไม่ปกติ

เมื่อใดควรใช้แต่ละรายการ

การตัดสินใจว่าจะใช้การทดสอบแบบพาราเมตริกหรือไม่อิงพารามิเตอร์นั้นขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ รวมถึงประเภทของข้อมูลที่กำลังวิเคราะห์ ขนาดตัวอย่าง และคำถามการวิจัยที่ถูกถาม โดยทั่วไป หากข้อมูลที่วิเคราะห์มีการกระจายตามปกติและขนาดตัวอย่างใหญ่พอ การทดสอบแบบพาราเมตริกจะดีกว่า อย่างไรก็ตาม หากข้อมูลไม่ปกติหรือขนาดตัวอย่างมีขนาดเล็ก การทดสอบแบบไม่ใช้พารามิเตอร์อาจเหมาะสมกว่า

อีกปัจจัยที่ต้องพิจารณาคือคำถามการวิจัยที่ถูกถาม หากคำถามการวิจัยมุ่งเน้นไปที่ความแตกต่างระหว่างกลุ่มหรือตัวแปร การทดสอบแบบพาราเมตริกอาจเหมาะสมกว่า อย่างไรก็ตาม หากคำถามการวิจัยมุ่งเน้นไปที่ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรหรือการทำนายผลลัพธ์ การทดสอบแบบไม่อิงพารามิเตอร์อาจเหมาะสมกว่า

บทสรุป

โดยสรุป การตัดสินใจว่าจะใช้การทดสอบแบบพาราเมตริกหรือไม่ใช้พาราเมตริกนั้นขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ นักวิจัยควรพิจารณาอย่างรอบคอบถึงประเภทของข้อมูลที่กำลังวิเคราะห์ ขนาดของกลุ่มตัวอย่าง และคำถามการวิจัยที่ถูกถามเมื่อทำการตัดสินใจนี้ แม้ว่าโดยทั่วไปแล้วการทดสอบแบบพาราเมตริกจะมีประสิทธิภาพมากกว่า แต่การทดสอบแบบไม่อิงพารามิเตอร์นั้นมีประสิทธิภาพมากกว่าและสามารถใช้ได้ในสถานการณ์ที่หลากหลายกว่า เมื่อเข้าใจความแตกต่างระหว่างวิธีการทดสอบทั้งสองนี้ นักวิจัยสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลประกอบและได้รับผลลัพธ์ที่ถูกต้องและเชื่อถือได้ในการวิจัยเชิงปริมาณ

ช่องทางติดต่อ
Tel: 0924766638 คุณอาจุ้ย
อีเมล: ichalermlarp@gmail.com
LINE: @impressedu
(หยุดทุกวันอาทิตย์)

Related posts:

การวิเคราะห์สถิติในบทความวิจัยของคุณ
ใช้ตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมเพื่อแสดงประเด็นวิทยานิพนธ์ของคุณและทำให้สัมพันธ์กันมากขึ้น
ผลกระทบของโลกาภิวัตน์ต่อการวิจัยและการเขียน" ที่ไม่เหมือนใคร
อยากมีผลงานวิชาการที่มีคุณภาพต้องทำอย่างไร?
ความสำคัญของการใช้หลักฐานและตัวอย่างในการแนะนำวิทยานิพนธ์เพื่อสนับสนุนคำถามหรือปัญหาการวิจัย
เคล็ดลับในการตอบกลับความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญเกี่ยวกับเนื้อหาบทความวิจัยของคุณ
การทำความเข้าใจเกี่ยวกับการออกแบบเชิงสังเกตในการวิจัยเชิงปริมาณ
ผลกระทบของโซเชียลมีเดียต่อการเห็นคุณค่าในตนเองและคุณค่าในตนเองในยุคดิจิทัล