การวิเคราะห์ข้อมูล เป็นขั้นตอนสำคัญในงานวิจัยเชิงทดลอง เพื่อช่วยให้เข้าใจผลลัพธ์ที่ได้จากการทดลอง ตีความความหมาย และนำไปสรุปผลการศึกษาได้อย่างมีประสิทธิภาพ
เครื่องมือและเทคนิค ที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลมีหลากหลาย ขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูล รูปแบบการทดลอง และวัตถุประสงค์ของงานวิจัย เครื่องมือและเทคนิคที่ใช้ทั่วไป ได้แก่
1. สถิติเชิงพรรณนา (Descriptive statistics)
- ใช้สำหรับสรุปข้อมูลเบื้องต้น เช่น ค่าเฉลี่ย มัธยฐาน โหมด ช่วงควอไทล์ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ฯลฯ
- เครื่องมือที่ใช้: โปรแกรมสำเร็จรูป เช่น SPSS, R, Excel
2. สถิติเชิงอนุมาน (Inferential statistics)
- ใช้สำหรับทดสอบสมมติฐาน ตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร และสรุปผลลัพธ์ไปยังประชากร
- เครื่องมือที่ใช้: โปรแกรมสำเร็จรูป เช่น SPSS, R, Excel
- ตัวอย่างการทดสอบ:
- t-test: เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยระหว่างสองกลุ่ม
- ANOVA: เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยระหว่างสามกลุ่มขึ้นไป
- Chi-squared test: ทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรประเภทกลุ่ม
- Regression analysis: วิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงเส้นตรงระหว่างตัวแปร
3. เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ
- ใช้สำหรับวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่ใช่ตัวเลข เช่น ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ ฯลฯ
- เทคนิคที่ใช้:
- การวิเคราะห์เนื้อหา (Content analysis)
- การวิเคราะห์วาทกรรม (Discourse analysis)
- ทฤษฎีพื้นฐาน (Grounded theory)
4. เครื่องมืออื่นๆ
- ซอฟต์แวร์เฉพาะทาง เช่น GraphPad Prism, JMP
- เทคนิคการจำลองข้อมูล (Data modeling)
- เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine learning)
การเลือกเครื่องมือและเทคนิค ที่เหมาะสม ขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ ดังนี้
- ประเภทของข้อมูล
- รูปแบบการทดลอง
- วัตถุประสงค์ของงานวิจัย
- ทักษะและความรู้ของผู้วิจัย
ตัวอย่างการวิเคราะห์ข้อมูล
- งานวิจัย: เปรียบเทียบผลของยาสองชนิดต่อระดับความดันโลหิต
- ข้อมูล: ระดับความดันโลหิตก่อนและหลังการใช้ยา
- เครื่องมือ: โปรแกรม SPSS
- เทคนิค: t-test
- ผลลัพธ์: ยาชนิดหนึ่งมีผลลดความดันโลหิตได้มากกว่ายาอีกชนิดหนึ่งอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ