น้องๆ เคยไหมครับ วิเคราะห์สถิติออกมา “ตัวเลขสวย p-value ผ่าน” แต่โดนอาจารย์ทักกลับมาว่า

“ผลมันน่าเชื่อถือแค่ไหน?”

คำถามนี้แหละครับที่ทำเอาหลายคนเหงื่อตก 😅
เพราะปัญหามันไม่ได้อยู่ที่สถิติผิด แต่อยู่ที่ ความน่าเชื่อถือของผลวิจัย ต่างหากครับ

บทความนี้ พี่จะพาน้องๆ มาทำความเข้าใจว่า
👉 การวิเคราะห์สถิติกับความน่าเชื่อถือผลวิจัย สำคัญยังไง
👉 ต้องดูอะไรบ้าง
👉 และต้องอธิบายยังไงให้อาจารย์ “เชื่อ” ไม่ใช่แค่ “อ่านผ่าน” ครับ

📊 วิเคราะห์สถิติกับความน่าเชื่อถือผลวิจัย คืออะไรแน่?

พูดกันแบบภาษาชาวบ้านนะครับ
ความน่าเชื่อถือทางสถิติ (Statistical Reliability) คือการดูว่า

ผลที่เราได้ “เสถียร” แค่ไหน
วัดซ้ำแล้วได้ใกล้เคียงเดิมไหม
หรือเปลี่ยนคนวัดแล้วผลยังเหมือนเดิมหรือเปล่า

ถ้าผลมันแกว่งไปแกว่งมา แบบนี้ต่อให้ค่าเฉลี่ยสวยแค่ไหน อาจารย์ก็ไม่กล้าเชื่อครับ

🔁 1. ความน่าเชื่อถือของการทดสอบซ้ำ (Test–Retest Reliability)

อันนี้พี่เจอบ่อยมากในงานแบบแบบสอบถามครับ

หลักคิดง่ายๆ คือ

“วัดวันนี้ กับวัดอีกวันหนึ่ง ผลยังเหมือนเดิมไหม?”

วิธีทำคือ

• ใช้เครื่องมือเดิม
• วัดกลุ่มตัวอย่างเดิม
• ต่างกันแค่เวลา
  แล้วดู ค่าสหสัมพันธ์ (Correlation) ระหว่างคะแนนสองรอบครับ

📌 ถ้าค่าสหสัมพันธ์สูง = เครื่องมือเสถียร
📌 ถ้าต่ำ = ระวัง เครื่องมืออาจไม่นิ่งครับ

👥 2. ความน่าเชื่อถือระหว่างผู้ประเมิน (Inter-rater Reliability)

สายสังเกตพฤติกรรม หรือให้คะแนนงาน พี่ขอให้หยุดอ่านตรงนี้ก่อนเลยครับ 👀

คำถามคือ

“ถ้าเปลี่ยนคนให้คะแนน ผลจะยังเหมือนเดิมไหม?”

ถ้าผู้ประเมิน A ให้ 5
แต่ผู้ประเมิน B ให้ 2
แปลว่า…ปัญหาไม่ได้อยู่ที่กลุ่มตัวอย่าง แต่อยู่ที่ระบบการประเมินครับ

การวิเคราะห์ตรงนี้ช่วยยืนยันว่า
✔ เกณฑ์ชัด
✔ ผู้ประเมินเข้าใจตรงกัน
✔ ผลวิจัยไม่ขึ้นกับอารมณ์คนให้คะแนนครับ

🧩 3. ความน่าเชื่อถือความสอดคล้องภายใน (Internal Consistency)

ตัวนี้ดังสุดในโลกวิจัย 🎯
โดยเฉพาะคำว่า Cronbach’s Alpha ที่อาจารย์ชอบถามมากครับ

แนวคิดคือ

“คำถามแต่ละข้อ วัดเรื่องเดียวกันจริงไหม?”

ถ้าแบบสอบถามบอกว่าวัด “ทัศนคติ”
แต่แต่ละข้อไปคนละทิศ
ค่า Alpha จะฟ้องทันทีครับ 😅

📌 ค่าใกล้ 1 = ดี
📌 ต่ำเกินไป = ต้องกลับไปดูโครงสร้างเครื่องมือใหม่ครับ

ถ้าอ่านมาถึงตรงนี้แล้วยังรู้สึกมึนๆ หรืออยากหาคนช่วย [รับทำวิจัย] แบบมืออาชีพ ที่การันตีผลงาน ทักหาพี่ได้เลยนะครับ
พี่ดูตั้งแต่เลือกสถิติ วิเคราะห์ ไปจนถึงเขียนอธิบายให้อาจารย์ยิ้มได้เลยครับ 😄

💡 มุมมองจากพี่ (ประสบการณ์ 15 ปี)

พี่เคยเจองานหนึ่งครับ
นักศึกษาวิเคราะห์สถิติถูกหมด
ค่า Alpha = 0.91
แต่…โดนแก้ทั้งบท

เหตุผลคือ
👉 เขียนไม่เชื่อมโยงกับความน่าเชื่อถือของผลวิจัย

พี่เลยบอกน้องเขาไปว่า

“สถิติดีอย่างเดียวไม่พอ ต้องอธิบายให้คนอ่านเชื่อด้วย”

หลังแก้คำอธิบาย เพิ่มเหตุผลเชิงวิธีวิจัย
งานผ่านทันทีครับ
นี่แหละคือสิ่งที่ตำราไม่ค่อยสอน แต่คนทำงานจริงรู้ครับ

📝 สรุปให้จำง่ายๆ

• วิเคราะห์สถิติกับความน่าเชื่อถือผลวิจัย เป็นของคู่กันครับ
• ผลจะน่าเชื่อถือ ต้องเสถียร วัดซ้ำได้ ใครวัดก็ใกล้เคียง
• Test–Retest, Inter-rater และ Internal Consistency คือหัวใจหลัก
• อย่าลืม “อธิบาย” ไม่ใช่แค่ “รายงานตัวเลข” ครับ

พี่เชื่อว่าน้องๆ ทำได้ ถ้าเข้าใจแก่นจริงๆ ครับ 💪

“ผลสถิติดี แต่อาจารย์ไม่เชื่อ? ให้พี่ช่วยตรวจความน่าเชื่อถือวิจัย ดูให้ครบก่อนส่งครับ”

❓ FAQ: คำถามที่อาจารย์ชอบถาม