น้องๆ เคยไหมครับ…
ทำสถิติแทบตาย กด SPSS จนมือสั่น พอถึงตอน “แปลผล” กลับงงกว่าเดิม 🤯
บางคน p-value ต่ำก็ดีใจ บางคน R² สูงก็รีบสรุป แต่สุดท้ายโดนอาจารย์ทักว่า

“ตีความผิดนะคะ/ครับ”

บทความนี้พี่จะพาน้องๆ มาทำความเข้าใจว่า ทำไมการตีความผลลัพธ์ทางสถิติในการวิจัยอย่างถูกต้อง ถึงสำคัญมาก
อ่านจบแล้ว น้องจะรู้ว่าอะไรควรสรุป อะไรห้ามมโน และทำยังไงให้งานวิจัย “น่าเชื่อถือ ไม่โดนแก้ยับ” ครับ

✅ ความถูกต้อง: รากฐานของงานวิจัยทุกชิ้น

พี่พูดตรงๆ เลยนะครับ
สถิติจะสวยแค่ไหน ถ้าแปลผลผิด = งานพัง

การตีความผลลัพธ์ทางสถิติอย่างถูกต้อง คือการทำให้ข้อสรุปของงานวิจัย “ตรงกับข้อมูลจริง”
ไม่ใช่ตีความตามความรู้สึก หรืออยากให้ผลออกมาเป็นแบบนั้น

ตัวอย่างง่ายๆ

• p < .05 ≠ ตัวแปรสำคัญในทุกบริบท
• ไม่พบความแตกต่าง ≠ ไม่มีผลกระทบเสมอไป

ลองดูนะครับ ถ้าตีความคลาดเคลื่อน ข้อสรุปทั้งหมดก็จะผิดตั้งแต่ต้นน้ำเลยครับ

✅ ความน่าเชื่อถือ: งานเราจะมีคนเชื่อไหม

งานวิจัยที่ดี ไม่ใช่แค่ “ทำเสร็จ” แต่ต้อง “เชื่อถือได้” ครับ

ถ้าน้องตีความผลสถิติไม่สอดคล้องกับวิธีวิจัย หรือใช้คำอธิบายเกินข้อมูลที่มี
กรรมการหรือผู้อ่านจะรู้สึกทันทีว่า

งานนี้…มีอะไรแปลกๆ

การตีความผลลัพธ์ทางสถิติอย่างแม่นยำ จะช่วยให้ผลการวิจัยมีความสม่ำเสมอ ตรวจสอบซ้ำได้ และอ้างอิงต่อได้จริงครับ

✅ นโยบายและการตัดสินใจ: ผิดนิดเดียว ผลกระทบเป็นวงกว้าง

น้องๆ หลายคนอาจคิดว่า

“แค่งานวิจัยเล่มเดียวเอง”

แต่ในโลกจริง งานวิจัยถูกเอาไปใช้กำหนด

• นโยบาย
• แนวทางปฏิบัติ
• การตัดสินใจเชิงบริหาร

ถ้าตีความผลสถิติผิด ผู้มีอำนาจตัดสินใจอาจเข้าใจข้อมูลผิด และเลือกทางที่ไม่เหมาะสม
ซึ่งพี่บอกเลยครับ… ผลกระทบมันแรงกว่าที่คิดเยอะ

⚡ ถ้าอ่านมาถึงตรงนี้แล้วยังรู้สึกมึนๆ หรืออยากหาคนช่วย [รับทำวิจัย] แบบมืออาชีพ ที่การันตีผลงาน ทักหาพี่ได้เลยนะครับ

✅ ความก้าวหน้าของการวิจัย: อย่าให้ความรู้ผิดๆ ถูกส่งต่อ

การตีความผลลัพธ์ทางสถิติ คือจุดเชื่อมระหว่าง “ข้อมูล” กับ “องค์ความรู้ใหม่” ครับ

ถ้าจุดนี้ผิด

• นักวิจัยรุ่นถัดไปอ้างอิงผิด
• ทฤษฎีถูกพัฒนาไปในทิศทางที่คลาดเคลื่อน
• สาขาวิชานั้นๆ อาจชะงักโดยไม่รู้ตัว

เพราะฉะนั้น การตีความให้ถูกต้อง ไม่ใช่แค่เพื่องานของเรา
แต่คือความรับผิดชอบต่อวงวิชาการโดยรวมครับ

💡มุมมองจากพี่ (ประสบการณ์ 15 ปี)

พี่เคยเจองานหนึ่งครับ
ค่า p ไม่ผ่าน แต่ผู้ทำดันสรุปว่า “ไม่มีความสัมพันธ์โดยสิ้นเชิง”

พอพี่ไล่ดูจริงๆ

• ขนาดกลุ่มตัวอย่างเล็ก
• ค่า effect size กลับสูง
• แนวโน้มข้อมูลไปในทิศทางเดียวกันหมด

สุดท้ายแก้แค่ “การตีความ” งานผ่านฉลุยโดยไม่ต้องรันสถิติใหม่เลยครับ

👉 เทคนิคที่ไม่มีในตำรา:
อย่าดูแค่ตัวเลขตัวเดียว ให้ดูบริบทของงานทั้งระบบ
สถิติคือเครื่องมือ ไม่ใช่ผู้ตัดสินขั้นสุดท้ายครับ

สรุป

• การตีความผลลัพธ์ทางสถิติอย่างถูกต้อง คือหัวใจของงานวิจัย
• ช่วยให้ผลการวิจัยถูกต้อง น่าเชื่อถือ และนำไปใช้ได้จริง
• ลดความเสี่ยงในการสรุปผิด ส่งต่อความรู้ผิด และโดนแก้งาน
• ถ้าไม่มั่นใจ อย่าฝืน พี่แนะนำให้ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญครับ

“สถิติเข้าใจยาก ตีความไม่มั่นใจ ให้พี่ช่วยดูงานวิจัยให้ผ่านแบบมืออาชีพครับ”

FAQ: คำถามที่น้องๆ ถามพี่บ่อยมาก