น้องๆ เคยไหมครับ…

นั่งเขียนบทที่ 3 อยู่ดีๆ
อาจารย์ถามว่า

“H0 กับ H1 ต่างกันยังไง?”

แล้วเรานี่นิ่งไป 3 วินาทีเต็มๆ 😅
พี่เข้าใจเลยครับ เพราะนี่คือ จุดที่นักวิจัยพลาดบ่อยที่สุด ทั้งระดับปริญญาตรี โท ยันเอก

บทความนี้พี่จะอธิบายให้แบบ “พี่สอนน้อง”
ไม่ใช้ศัพท์ยาก ไม่หลอกตัวเอง
อ่านจบแล้ว เขียน H0–H1 ได้ทันที ไม่มั่ว ไม่โดนท้วง ครับ

---

🔍 H0 และ H1 คืออะไร (อธิบายแบบไม่ตำราจ๋าครับ)

✅ H0 (Null Hypothesis)

H0 คือ สมมติฐานว่าง
แปลเป็นภาษาคนคือ

“ไม่มีอะไรเกิดขึ้น”
“ไม่แตกต่าง”
“ไม่สัมพันธ์”

พี่อยากให้น้องจำแบบนี้นะครับ
👉 H0 = ฝ่ายปฏิเสธผล

---

✅ H1 (Alternative Hypothesis)

H1 คือ สมมติฐานทางเลือก
เป็นสิ่งที่นักวิจัย “คาดหวังว่าจะเกิดขึ้น”

👉 H1 = ฝ่ายที่อยากพิสูจน์ให้เกิดผล

---

⚖️ สรุปความต่าง H0 vs H1 แบบเห็นภาพ

ประเด็น	H0	H1
แนวคิด	ไม่มีผล	มีผล
ความแตกต่าง	ไม่แตกต่าง	แตกต่าง
ความสัมพันธ์	ไม่สัมพันธ์	สัมพันธ์
ฝั่งใคร	ฝั่งศูนย์	ฝั่งนักวิจัย

จำแค่นี้ก่อนก็ได้ครับ เดี๋ยวพี่พาไปดูตัวอย่างจริง 👇

---

✍️ ตัวอย่าง H0 และ H1 ที่ใช้จริงในงานวิจัย

🔹 ตัวอย่างที่ 1: เปรียบเทียบก่อน–หลัง

โจทย์วิจัย:
ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนก่อนและหลังเรียนแตกต่างกันหรือไม่

H0:
ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนก่อนและหลังเรียน ไม่แตกต่างกัน

H1:
ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนก่อนและหลังเรียน แตกต่างกัน

📌 ใช้กับ T-Test Dependent บ่อยมากครับ

---

🔹 ตัวอย่างที่ 2: เปรียบเทียบสองกลุ่ม

โจทย์วิจัย:
นักศึกษาชายและหญิงมีความพึงพอใจต่างกันหรือไม่

H0:
นักศึกษาชายและหญิงมีความพึงพอใจ ไม่แตกต่างกัน

H1:
นักศึกษาชายและหญิงมีความพึงพอใจ แตกต่างกัน

📌 อันนี้สาย Independent T-Test ครับ

---

🔹 ตัวอย่างที่ 3: ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร

โจทย์วิจัย:
แรงจูงใจมีความสัมพันธ์กับผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนหรือไม่

H0:
แรงจูงใจ ไม่มีความสัมพันธ์ กับผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน

H1:
แรงจูงใจ มีความสัมพันธ์ กับผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน

📌 ใช้กับ Correlation / Regression ครับ

---

⚠️ ข้อผิดพลาดที่พี่เห็นบ่อย (เตือนจากประสบการณ์ตรงครับ)

• ❌ เขียน H0 กับ H1 เหมือนกัน
• ❌ เขียน H1 เป็นเชิงบรรยาย ไม่ใช่สมมติฐาน
• ❌ ใช้คำว่า “สูงขึ้น / ดีขึ้น” แต่ใช้สถิติที่ไม่รองรับ
• ❌ ลืมเขียน H0 แล้วมีแค่ H1

พี่บอกตรงๆ นะครับ

อาจารย์ดูออกทันที ว่าเราเข้าใจจริงหรือแค่ลอกมา

---

⚡ ขอแทรกนิดหนึ่งนะครับ

ถ้าอ่านมาถึงตรงนี้แล้วยังไม่แน่ใจว่า
สมมติฐานที่ตั้ง สอดคล้องกับสถิติและกรอบแนวคิดหรือยัง
หรือกลัวเขียนแล้วใช้สถิติไม่ตรง

อยากหาคนช่วย [รับทำวิจัย] แบบมืออาชีพ ตั้งแต่ตั้ง H0–H1 ยันเลือกสถิติ พี่ช่วยดูให้ครบครับ

---

💡 มุมมองจากพี่ (ประสบการณ์ 15 ปี)

พี่เคยเจองานหนึ่งครับ
ตั้ง H1 ว่า “มีอิทธิพลเชิงบวก”
แต่ดันใช้ T-Test แทน Regression

Reviewer ถามคำเดียว

“วัดอิทธิพลตรงไหน?”

สุดท้ายต้องรื้อสมมติฐานใหม่ทั้งชุดครับ
จำไว้นะครับ

สมมติฐานต้องไปด้วยกันกับสถิติ
ไม่ใช่เขียนเพราะดูเท่ครับ

---

🧾 Summary (สรุปให้จำขึ้นใจ)

• H0 = ไม่มีผล / ไม่แตกต่าง / ไม่สัมพันธ์
• H1 = มีผล / แตกต่าง / สัมพันธ์
• H0 กับ H1 ต้อง “ตรงข้ามกัน”
• สมมติฐานต้องสอดคล้องกับสถิติที่ใช้

เข้าใจจุดนี้ งานวิจัยน้องจะดูเป็นมืออาชีพขึ้นทันทีครับ 💪

“สมมติฐานพลาด งานวิจัยสะดุด ให้พี่ช่วยตั้ง H0–H1 และเลือกสถิติให้ตรง ปรึกษาฟรีครับ”

❓ FAQ: คำถามที่น้องๆ ถามบ่อยมาก