น้องๆ เคยงงไหมครับ?

ทำวิจัยไม่ใช่เชิงทดลอง แต่ดันต้องเลือกใช้ T-Test Dependent หรือ T-Test Independent แล้วนั่งเกาหัวว่า “เอ๊ะ… แบบนี้ต้องใช้ตัวไหน?” 🤯

พี่บอกเลยครับ เรื่องนี้เป็นจุดพังยอดฮิต! หลายคนไม่ได้พลาดตรงเก็บข้อมูล แต่พลาดตรง “เลือกสถิติผิด” แล้วผลทั้งบทที่ 4 เสียหายเป็นโดมิโน

วันนี้พี่จะเล่าให้ฟังแบบเข้าใจง่ายๆ ว่า

• งานไม่ใช่การทดลอง ใช้ T-Test ตัวไหนดี?
• ดูยังไงว่าข้อมูล “จับคู่” หรือ “อิสระ”?
• แล้วถ้าไม่เป็นปกติล่ะ ต้องทำยังไง?

อ่านจบแล้ว น้องๆ จะไม่เลือกผิดอีกครับ

1️⃣ เข้าใจก่อน: Dependent vs Independent ต่างกันตรงไหน?

🔹 T-Test Dependent (Paired T-Test)

ใช้เมื่อ “ข้อมูลจับคู่กัน”

แปลแบบบ้านๆ คือ คนเดิม วัดสองครั้ง
เช่น

• คะแนนก่อน–หลังอบรม
• ความเครียดก่อน–หลังใช้โปรแกรม
• น้ำหนักก่อน–หลังควบคุมอาหาร

หัวใจคือ “หน่วยตัวอย่างเดียวกัน” ครับ

แม้จะไม่ใช่งานทดลองเต็มรูปแบบ แต่ถ้าเป็นการวัดซ้ำในกลุ่มเดิม ก็ใช้ Dependent ได้เลยครับ

🔹 T-Test Independent

ใช้เมื่อ “สองกลุ่มแยกจากกัน”

เช่น

• นักเรียนโรงเรียน A vs โรงเรียน B
• เพศชาย vs เพศหญิง
• คนทำงานรัฐ vs เอกชน

คนละกลุ่ม ไม่เกี่ยวข้องกัน แบบนี้ใช้ Independent ครับ

2️⃣ แล้วถ้าเป็นงาน “ไม่ทดลอง” ล่ะ?

นี่แหละครับจุดที่น้องๆ สับสน

งานไม่ทดลอง (Non-experimental) เช่น งานเชิงสำรวจ งานเปรียบเทียบเชิงสาเหตุ ฯลฯ
ไม่ได้ดูว่าเป็นงานทดลองหรือไม่ทดลองเป็นหลัก

แต่ให้ดูว่า

✅ กลุ่มข้อมูล “จับคู่กันไหม?”
❌ หรือเป็น “คนละกลุ่มกัน?”

ถ้าไม่จับคู่ → ใช้ Independent
ถ้าจับคู่ → ใช้ Dependent

ง่ายกว่าที่คิดใช่ไหมครับ 😄

3️⃣ แต่เดี๋ยวก่อน! เรื่องการกระจายตัวสำคัญมาก

T-Test มีสมมติฐานว่า

• ข้อมูลเป็นแบบต่อเนื่อง
• กระจายแบบปกติ (Normal Distribution)
• ความแปรปรวนใกล้เคียงกัน

ถ้าเช็คแล้วข้อมูลไม่ปกติล่ะ?

พี่แนะนำว่าให้ดู Non-parametric test เช่น

• Mann-Whitney U (แทน Independent)
• Wilcoxon Signed-Rank (แทน Dependent)

อย่าฝืนใช้ T-Test เด็ดขาดครับ เพราะกรรมการจับได้แน่นอน 😅

4️⃣ เรื่อง “ขนาดตัวอย่าง” ที่คนเข้าใจผิด

หลายคนคิดว่า

“ตัวอย่างเล็กใช้ Dependent ดีกว่า”

อันนี้ไม่ถูกต้องเสมอไปนะครับ

การเลือก Dependent หรือ Independent ไม่ได้ขึ้นกับขนาดตัวอย่าง
แต่ขึ้นกับโครงสร้างข้อมูลครับ

แค่ตัวอย่างใหญ่จะช่วยให้ T-Test ทนทานต่อความไม่ปกติได้ดีขึ้นเท่านั้นเอง

ถ้าอ่านมาถึงตรงนี้แล้วยังรู้สึกมึนๆ หรืออยากหาคนช่วย รับทำวิจัย แบบมืออาชีพ ที่การันตีผลงาน ทักหาพี่ได้เลยนะครับ

พี่ทำงานสายนี้มากว่า 15 ปี รับผิดชอบทุกงาน ดูแลจนกว่าจะผ่าน ไม่ทิ้งกลางทางแน่นอนครับ

💡 มุมมองจากพี่ (ประสบการณ์ 15 ปี)

พี่เคยเจอเคสหนึ่งครับ

นักศึกษาปริญญาโท ทำวิจัยเปรียบเทียบ “คะแนนก่อน–หลังการอบรม”
แต่ดันใช้ Independent T-Test

ผลออกมาดูเหมือนไม่แตกต่าง
กรรมการถามคำเดียว

“นี่วัดคนเดิมหรือคนละคน?”

พอรู้ว่าเป็นคนเดิม… โดนให้แก้ทั้งบทที่ 4 ใหม่หมดครับ 😅

สาเหตุไม่ใช่ไม่เก่งนะครับ
แต่เพราะ “ไม่เข้าใจโครงสร้างข้อมูล”

เทคนิคลับที่พี่ใช้คือ

📌 ก่อนเลือกสถิติ ให้ถามตัวเอง 3 คำถาม

1. หน่วยตัวอย่างซ้ำไหม?
2. ข้อมูลต่อเนื่องหรือจัดอันดับ?
3. กระจายปกติหรือไม่?

ตอบ 3 ข้อนี้ได้ เลือกสถิติไม่พลาดครับ

🔎 สรุปสั้นๆ จำง่ายๆ

• เลือก T-Test ไม่ได้ดูว่างานทดลองหรือไม่ทดลอง
• ดูว่า “จับคู่” → Dependent
• “คนละกลุ่ม” → Independent
• ถ้าไม่ปกติ → ใช้ Non-parametric
• เช็คสมมติฐานก่อนเสมอ อย่าคิดเอาเองครับ

ทำถูกตั้งแต่ต้น งานผ่านง่าย ชีวิตไม่ต้องแก้เล่มหลายรอบครับ

วิเคราะห์สถิติไม่มั่นใจ? ให้พี่ช่วยดูให้ฟรีก่อนส่งเล่ม! รับวิเคราะห์ SPSS และให้คำปรึกษางานวิจัยครบวงจรครับ

❓ FAQ คำถามที่น้องๆ ถามบ่อย