แต่ถ้า "ไม่มีเวลา" ให้เราช่วยดูแลให้ไหม?
น้องๆ เคยไหมครับ…
ทำวิจัยเชิงปริมาณมาจนเกือบเสร็จ
แต่พอถึงบทวิเคราะห์ข้อมูล
ดันไม่แน่ใจว่า
“งานนี้ใช้สถิติอะไรดี?”
“ต้องแค่ร้อยละ ค่าเฉลี่ย หรือไปถึง t-test, ANOVA?”
พี่ขอพูดตรงๆ เลยครับ 👉 งานวิจัยจำนวนมากไม่ได้พังเพราะเก็บข้อมูลผิด แต่พังเพราะเลือกสถิติผิด
บทความนี้พี่จะพาน้องๆ ทำความเข้าใจแบบชัดๆ ว่า
-
สถิติเชิงพรรณนา คืออะไร
-
สถิติเชิงอนุมาน ใช้ตอนไหน
-
และจะเลือกใช้ยังไงให้ “ตรงโจทย์วิจัย” แบบกรรมการไม่ทัก
งานวิจัยเชิงปริมาณ = ต้องเลือกสถิติให้ถูก
พี่ขอวางกรอบใหญ่ก่อนนะครับ
การวิจัยเชิงปริมาณ
คือการวิจัยที่ใช้ข้อมูลตัวเลข
และสถิติเป็นเครื่องมือในการอธิบายหรือทดสอบสมมติฐาน
ดังนั้น
สถิติไม่ใช่ของตกแต่ง แต่เป็น “แกนกลางของการตอบคำถามวิจัย” ครับ
สถิติเชิงพรรณนา (Descriptive Statistics) คืออะไร?
พี่ขอสรุปให้เข้าใจง่ายแบบภาษาคนนะครับ
สถิติเชิงพรรณนา
คือสถิติที่ใช้
👉 “อธิบายลักษณะของข้อมูลที่เก็บมา”
ไม่ทำนาย
ไม่อ้างอิงไปถึงประชากรทั้งหมด
แต่บอกว่า ข้อมูลชุดนี้มีหน้าตาแบบไหน
ตัวอย่างสถิติเชิงพรรณนา
-
ความถี่ (Frequency)
-
ร้อยละ (Percentage)
-
ค่าเฉลี่ย (Mean)
-
ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (S.D.)
เหมาะกับงานแบบไหน?
-
อธิบายข้อมูลทั่วไปของกลุ่มตัวอย่าง
-
วิเคราะห์ระดับความคิดเห็น
-
รายงานผลเชิงพรรณนา
ตัวอย่างเช่น
“กลุ่มตัวอย่างส่วนใหญ่เป็นเพศหญิง คิดเป็นร้อยละ 65”
แค่นี้ก็ถือว่าใช้สถิติเชิงพรรณนาแล้วครับ
สถิติเชิงอนุมาน (Inferential Statistics) คืออะไร?
มาถึงจุดที่หลายคนเริ่มเครียด 😅
สถิติเชิงอนุมาน
คือสถิติที่ใช้
👉 “อนุมานผลจากกลุ่มตัวอย่างไปยังประชากร”
หรือพูดง่ายๆ คือ
ใช้ ทดสอบสมมติฐาน และตอบคำถามเชิงเหตุ–ผล
ตัวอย่างสถิติเชิงอนุมาน
-
t-test
-
ANOVA
-
Correlation
-
Regression
เหมาะกับงานแบบไหน?
-
งานที่มีสมมติฐาน
-
งานที่ต้องการเปรียบเทียบ
-
งานที่ต้องการหาความสัมพันธ์หรืออิทธิพล
เช่น
“ปัจจัยด้านแรงจูงใจส่งผลต่อผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนหรือไม่”
คำถามแบบนี้
👉 ต้องใช้สถิติเชิงอนุมานครับ
เลือกสถิติยังไงไม่ให้พลาด?
พี่ให้สูตรคิดง่ายๆ เลยครับ
ถามตัวเอง 3 คำถามนี้ก่อน
1️⃣ งานนี้ แค่อธิบายข้อมูล หรือ ต้องการทดสอบสมมติฐาน
2️⃣ มีการเปรียบเทียบกลุ่มหรือไม่
3️⃣ ต้องการสรุปผลไปถึงประชากรหรือเปล่า
ถ้า
-
แค่อธิบาย → ใช้ สถิติเชิงพรรณนา
-
ต้องทดสอบ → ใช้ สถิติเชิงอนุมาน
หลายงานจริงๆ
👉 ต้องใช้ทั้งสองแบบควบคู่กัน ครับ
⚡ พี่ขอแทรกนิดหนึ่งนะครับ
ถ้าอ่านมาถึงตรงนี้แล้วยังไม่มั่นใจว่า งานของน้องควรใช้สถิติแบบไหน หรือกลัวเลือกผิดแล้วโดนทักยาว การมีผู้เชี่ยวชาญช่วย [รับทำวิจัย] และวางแผนสถิติให้ถูกตั้งแต่ต้น จะช่วยเซฟเวลาและลดการแก้ซ้ำได้เยอะมากนะครับ
ตัวอย่างงานวิจัยที่ใช้ “สถิติผิด” (และโดนแก้จริง)
พี่ขอยกเคสจริงจากประสบการณ์ครับ
น้องคนหนึ่งตั้งสมมติฐานว่า
“ความพึงพอใจส่งผลต่อความตั้งใจใช้บริการ”
แต่ใช้แค่
-
ค่าเฉลี่ย
-
ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
ผลคือ
❌ ตอบสมมติฐานไม่ได้
❌ กรรมการทักทันที
แก้ใหม่โดยใช้ Regression
👉 งานผ่านครับ
💡 มุมมองจากพี่ (ประสบการณ์ 15 ปี)
พี่พูดกับลูกศิษย์เสมอว่า
“สถิติไม่ใช่เรื่องยาก
แต่มันจะยากทันที ถ้าเราไม่รู้ว่า ‘ถามอะไร’”
งานที่โจทย์ชัด
คำถามวิจัยชัด
สถิติจะ “เลือกเองได้ง่ายมาก” ครับ
Summary: สรุปให้จำง่าย
-
สถิติเชิงพรรณนา = อธิบายข้อมูล
-
สถิติเชิงอนุมาน = ทดสอบสมมติฐาน
-
งานวิจัยส่วนใหญ่มักใช้ทั้งสองแบบ
-
เลือกสถิติผิด = ตอบคำถามวิจัยไม่ได้
เข้าใจตรงนี้ งานเชิงปริมาณจะไม่หลงทางครับ 👍
“เลือกสถิติผิด งานวิจัยทั้งเล่มอาจต้องแก้ใหม่ ให้พี่ช่วยวางแผนสถิติให้ตรงโจทย์ ปรึกษาฟรีครับ”
FAQ: คำถามที่น้องๆ ถามบ่อย
โดยหลักไม่จำเป็นครับ ใช้พรรณนาก็พอ
ไม่แนะนำครับ ควรมีพรรณนาอธิบายข้อมูลก่อน
ขึ้นกับโจทย์ครับ ไม่ได้บังคับเสมอไป
ไม่เสมอครับ ใช้ให้ “ตรง” สำคัญกว่า “ยาก”