แต่ถ้า "ไม่มีเวลา" ให้เราช่วยดูแลให้ไหม?
น้องๆ เคยไหมครับ ตั้งใจทำวิจัยแทบตาย แต่กรรมการถามคำเดียว
“ผลวิจัยเชื่อถือได้แค่ไหน?”
แล้วเรานี่เหงื่อตกทันที 😅
ปัญหานี้พี่เจอบ่อยมาก โดยเฉพาะงานที่ ลืมตรวจสอบความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของผลการวิจัย
บทความนี้พี่จะพาน้องๆ มาทำความเข้าใจแบบง่ายๆ ว่า
- ความถูกต้อง (Validity) คืออะไร
- ความน่าเชื่อถือ (Reliability) สำคัญแค่ไหน
- และทำยังไงให้งานวิจัยของเรา “ดูโปร” ตั้งแต่เปิดเล่มครับ
การรับรองความถูกต้องของผลการวิจัย คืออะไร ทำไมกรรมการซีเรียส
พูดง่ายๆ เลยนะครับ ความถูกต้องของผลการวิจัย คือ
งานเราวัด “สิ่งที่ตั้งใจจะวัด” จริงไหม
ถ้าน้องๆ จะวัด “ความพึงพอใจ”
แต่คำถามดันไปวัด “ความถี่ในการใช้” แบบนี้เรียกว่างานเริ่มมีปัญหาแล้วครับ
ประเภทของความถูกต้องที่พี่อยากให้น้องรู้
พี่สรุปให้แบบไม่ต้องเปิดตำรา 300 หน้าเลยครับ
- ความถูกต้องเชิงโครงสร้าง (Construct Validity)
วัดตรงแนวคิดที่ตั้งไว้จริงไหม เช่น ทัศนคติ = ความคิด + ความรู้สึก + พฤติกรรม ครับ - ความถูกต้องพร้อมกัน (Concurrent Validity)
ผลที่ได้สอดคล้องกับเครื่องมือหรือการวัดอื่นๆ ไหมครับ - ความตรงเชิงทำนาย (Predictive Validity)
ผลที่วัดวันนี้ เอาไปทำนายอนาคตได้จริงหรือเปล่าครับ
ถ้าขาดจุดใดจุดหนึ่ง งานจะดู “ไม่น่าเชื่อ” ทันทีครับ
ความน่าเชื่อถือของผลการวิจัย สำคัญไม่แพ้กัน
ถ้าความถูกต้องคือ “วัดตรงไหม”
ความน่าเชื่อถือ คือ “วัดซ้ำแล้วได้ผลเหมือนเดิมไหม” ครับ
พูดแรงนิดหนึ่งนะ
ถ้าวัดวันนี้ได้ A พรุ่งนี้ได้ B แบบไม่มีเหตุผล → งานเสี่ยงโดนท้วงหนักมากครับ
ประเภทของความน่าเชื่อถือที่ใช้บ่อย
- ความเชื่อถือได้ในการทดสอบซ้ำ (Test–retest Reliability)
วัดซ้ำกี่รอบ ผลใกล้เคียงกันไหมครับ - ความเชื่อถือได้ระหว่างผู้ประเมิน (Inter-rater Reliability)
คนให้คะแนนต่างกัน แต่ผลควรไปทางเดียวกันครับ
สองอย่างนี้คือของพื้นฐานที่กรรมการชอบถามมากครับ
ทำไมการรับรองความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของผลการวิจัยถึงห้ามมองข้าม
พี่ขอสรุปเป็นภาษาคนทำวิจัยจริงๆ นะครับ
- ทำให้งานดูมีคุณภาพ ไม่ใช่งานเดา
- ใช้อ้างอิงเชิงนโยบายหรือแนวปฏิบัติได้จริง
- งานสามารถทำซ้ำได้ ไม่ใช่งานเฉพาะกิจ
- สร้างความน่าเชื่อถือให้ตัวนักวิจัยเองครับ
และตรงนี้แหละครับ ที่หลายคนพลาด ทั้งที่แก้ได้ตั้งแต่ต้น
ถ้าอ่านมาถึงตรงนี้แล้วยังรู้สึกมึนๆ หรืออยากหาคนช่วย [รับทำวิจัย] แบบมืออาชีพ ที่การันตีผลงาน ทักหาพี่ได้เลยนะครับ
💡 มุมมองจากพี่ (ประสบการณ์ 15 ปี)
พี่เคยเจองานวิจัยเล่มหนึ่งครับ เนื้อหาดีมาก วิเคราะห์อลังการ
แต่พอถามว่า
“เครื่องมือผ่านการตรวจสอบความถูกต้องยัง?”
นักศึกษาตอบไม่ได้ งานโดนพักทันทีครับ
บทเรียนคือ
งานวิจัยไม่ใช่แค่เขียนเก่ง แต่ต้อง พิสูจน์ได้
พี่แนะนำเสมอว่า
- ตรวจ IOC ให้ชัด
- ทดสอบ Reliability ก่อนลงสนามจริง
- เขียนอธิบายเหตุผลให้กรรมการเห็นภาพ
แค่นี้ งานก็ดูโปรขึ้น 200% แล้วครับ
สรุปสั้นๆ ให้จำง่าย
- ความถูกต้อง = วัดตรงสิ่งที่ตั้งใจ
- ความน่าเชื่อถือ = วัดซ้ำแล้วผลสม่ำเสมอ
- สองอย่างนี้คือหัวใจของงานวิจัย
- ถ้าทำดี งานผ่านง่าย กรรมการเชื่อถือครับ
น้องๆ ทำได้แน่นอน พี่เป็นกำลังใจให้ทุกเล่มครับ 💪
“ผลวิจัยยังไม่น่าเชื่อถือ? ให้พี่ช่วยตรวจ Validity & Reliability แบบมืออาชีพ ทัก Line ได้ฟรีครับ”
FAQ: คำถามที่พี่โดนถามบ่อย
A: ความถูกต้องคือวัดตรงเป้า ส่วนความน่าเชื่อถือคือวัดซ้ำแล้วผลเหมือนเดิมครับ
A: ไม่โอเคครับ วัดแม่นแต่ไม่ตรงเป้า ก็ยังพังครับ
A: เลือกให้เหมาะกับงานครับ แต่ต้องมีเหตุผลรองรับชัดเจน
A: ต้องสนใจครับ แต่อยู่ในรูปแบบความน่าเชื่อถือเชิงกระบวนการครับ