น้องๆ เคยไหมครับ…
อาจารย์ถามว่า “ใช้ Pearson’s correlation เพราะอะไร?” แล้วสมองว่างเหมือน Wi-Fi หลุด 😅

ไม่ต้องกังวลครับ พี่เห็นเคสนี้มาเป็นสิบๆ รุ่น
บทความนี้พี่จะพาน้องๆ มาทำความเข้าใจว่า ผู้วิจัยจะใช้สถิติ Pearson’s correlation coefficient อย่างไร
ตั้งแต่แนวคิด การเก็บข้อมูล ไปจนถึงการแปลผลแบบที่อาจารย์อ่านแล้วพยักหน้าให้ผ่านครับ 👍

Pearson’s Correlation Coefficient คืออะไร ใช้ตอนไหนดี?

พูดกันแบบบ้านๆ เลยนะครับ
Pearson’s correlation coefficient (r) คือสถิติที่ใช้ดูว่า
👉 ตัวแปร 2 ตัว “สัมพันธ์กันไหม”
👉 ถ้าสัมพันธ์ ทิศทางเป็นบวกหรือลบ

ตัวอย่างคลาสสิกที่พี่เจอบ่อยมากคือ

ความพึงพอใจในการสอน กับ ค่าเล่าเรียนที่นักศึกษาจ่าย

ถ้าน้องอยากรู้ว่า พอพึงพอใจมากขึ้น ค่าเล่าเรียนสัมพันธ์ยังไง
Pearson’s correlation นี่แหละครับ เหมาะสุดแล้ว 👍

ขั้นตอนที่ผู้วิจัยใช้ Pearson’s Correlation (พี่เล่าให้เห็นภาพ)

พี่ขอสรุปเป็นขั้นๆ แบบที่ใช้เขียนบทที่ 3–4 ได้เลยนะครับ

1️⃣ ออกแบบแบบสอบถาม

ผู้วิจัยจะเริ่มจากการสร้างแบบสอบถาม

• วัด ความพึงพอใจในการสอน (เช่น Likert scale 1–5)
• เก็บข้อมูล ค่าเล่าเรียนที่จ่ายจริง

พี่แนะนำว่าเครื่องมือต้องผ่านความตรง (Validity) และความเชื่อมั่น (Reliability) ด้วยนะครับ อันนี้อาจารย์ชอบถามมาก 😅

2️⃣ เก็บข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่าง

เมื่อแบบสอบถามพร้อมแล้ว
ก็แจกให้กลุ่มตัวอย่างนักศึกษาตามขนาดกลุ่มที่คำนวณไว้
ตรงนี้อย่าลืมเช็กข้อมูลให้ครบก่อนเอาไปวิเคราะห์นะครับ ไม่งั้นต้องกลับมาแก้ใหม่เหนื่อยแน่ 😭

3️⃣ วิเคราะห์ด้วยโปรแกรมสถิติ

ขั้นตอนนี้คือของจริงครับ 💻
ผู้วิจัยจะใช้โปรแกรมอย่าง

• SPSS
• R

เพื่อคำนวณค่า Pearson’s correlation coefficient (r) ระหว่างตัวแปรทั้งสอง

แค่คลิกผิดช่องเดียว ค่า r เพี้ยนได้เลยนะครับ พี่เตือนด้วยความหวังดี 😅

ถ้าอ่านมาถึงตรงนี้แล้วยังรู้สึกมึนๆ หรืออยากหาคนช่วย [รับทำวิจัย] แบบมืออาชีพ ที่การันตีผลงาน ทักหาพี่ได้เลยนะครับ
พี่ดูให้ตั้งแต่เลือกสถิติยันแปลผลแบบไม่มั่วครับ ✅

การแปลผลค่า r แบบที่อาจารย์ไม่งง

อันนี้คือหัวใจของ Pearson’s correlation เลยครับ

• r > 0 → ความสัมพันธ์เชิงบวก
  👉 พึงพอใจมากขึ้น ค่าเล่าเรียนก็เพิ่มตาม
• r < 0 → ความสัมพันธ์เชิงลบ
  👉 พึงพอใจมากขึ้น แต่ค่าเล่าเรียนกลับลดลง
• ค่า r ยิ่งใกล้ 1 หรือ -1
  👉 ความสัมพันธ์ยิ่งชัด แข็งแรง

พี่ขอย้ำว่า

Pearson ดูแค่ “ความสัมพันธ์” ไม่ได้บอกว่าใครเป็นเหตุ ใครเป็นผลนะครับ ❗

มุมมองจากพี่ (ประสบการณ์ 15 ปี)

พี่เคยเจอน้องคนนึง ค่า r ออกมาแค่ 0.18
แต่นัยสำคัญทางสถิติ ✔️
น้องตกใจคิดว่าผิด

พี่บอกเลยว่า

“ไม่ผิดครับ แต่ต้องเขียนอธิบายให้เป็น”

ค่า r ต่ำ = ความสัมพันธ์อ่อน
ไม่ใช่งานพัง
ถ้าน้องอธิบายตามหลักวิชาการ อาจารย์รับได้แน่นอนครับ
นี่แหละประสบการณ์ที่ไม่มีในตำรา 😎

สรุปสั้นๆ ก่อนส่งอาจารย์

• Pearson’s correlation ใช้วัดความสัมพันธ์เชิงเส้นของตัวแปร 2 ตัว
• เหมาะกับข้อมูลเชิงปริมาณ ระดับช่วงหรืออัตราส่วน
• ค่า r บอกทิศทางและความแรงของความสัมพันธ์
• อย่าลืมอธิบายผล ไม่ใช่แค่รายงานตัวเลข
  พี่เชื่อว่าน้องๆ ทำได้แน่นอนครับ 💪

“ค่า r ออกแล้ว แต่ไม่รู้เขียนยังไง? รับวิเคราะห์ SPSS พร้อมแปลผลแบบอาจารย์ชอบครับ”

FAQ (คำถามที่น้องๆ ถามพี่บ่อยมาก)