การวิเคราะห์ข้อมูลในงานวิจัยเชิงผสม

งานวิจัยเชิงผสม (Mixed Methods Research) เป็นวิธีการวิจัยที่ผสมผสานระหว่างวิธีการเชิงปริมาณ (Quantitative) และเชิงคุณภาพ (Qualitative) เข้าด้วยกันเพื่อศึกษาปัญหาอย่างลึกซึ้งและครอบคลุม ขั้นตอนสำคัญในงานวิจัยเชิงผสมคือการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งมีความซับซ้อนกว่างานวิจัยแบบดั้งเดิม บทความนี้มุ่งเน้นไปที่การอธิบายวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลในงานวิจัยเชิงผสม

1. ประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลในงานวิจัยเชิงผสมสามารถแบ่งออกได้เป็น 3 ประเภทหลัก ดังนี้

• การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ: วิเคราะห์ข้อมูลตัวเลขที่เก็บรวบรวมได้จากเครื่องมือวัดต่างๆ เช่น แบบสอบถาม สถิติ ข้อมูลประชากร โดยใช้สถิติเชิงพรรณนา สถิติเชิงอนุมาน และการสร้างแบบจำลอง
• การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ: วิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่ใช่ตัวเลข เช่น บทสัมภาษณ์ เอกสาร บันทึกการสังเกต โดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์เนื้อหา การวิเคราะห์แบบ Grounded Theory การวิเคราะห์วาทกรรม
• การวิเคราะห์ข้อมูลแบบผสมผสาน: เป็นการบูรณาการผลการวิเคราะห์ทั้งเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพเข้าด้วยกันเพื่อหาข้อสรุปที่ครอบคลุมและลึกซึ้ง

2. กลยุทธ์การวิเคราะห์ข้อมูล

กลยุทธ์การวิเคราะห์ข้อมูลในงานวิจัยเชิงผสมมีหลากหลาย ขึ้นอยู่กับรูปแบบการออกแบบงานวิจัย กลยุทธ์ที่นิยมใช้ ได้แก่

• การวิเคราะห์แบบคู่ขนาน (Parallel Analysis): วิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพแยกกัน then นำผลการวิเคราะห์มาเปรียบเทียบและหาข้อสรุป
• การวิเคราะห์แบบลำดับ (Sequential Analysis): วิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพตามลำดับ ผลการวิเคราะห์จากขั้นตอนก่อนหน้าจะใช้เป็นข้อมูลในการวิเคราะห์ขั้นตอนถัดไป
• การวิเคราะห์แบบผสมผสาน (Integrated Analysis): วิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพพร้อมกัน ผลการวิเคราะห์ทั้งสองแบบจะถูกรวมเข้าด้วยกันเพื่อหาข้อสรุป

3. เครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล

เครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลในงานวิจัยเชิงผสมมีหลากหลาย ขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูลและกลยุทธ์ที่ใช้ ตัวอย่างเครื่องมือที่ใช้ ได้แก่

• โปรแกรมสถิติ: เช่น SPSS, SAS, R ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ
• โปรแกรมวิเคราะห์เนื้อหา: เช่น QDA Miner, NVivo, MAXQDA ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ
• ซอฟต์แวร์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบผสมผสาน: เช่น MAXQDA Miner, QDA Miner ช่วยในการบูรณาการข้อมูลเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ

4. ประเด็นสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูล

• การรักษาความถูกต้องและเชื่อถือได้ของข้อมูล: ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล เก็บรวบรวมข้อมูลอย่างเป็นระบบ และใช้เทคนิคการวิเคราะห์ที่เหมาะสม
• การบูรณาการข้อมูล: หาจุดเชื่อมโยงระหว่างข้อมูลเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ และตีความผลการวิเคราะห์ทั้งสองแบบร่วมกัน
• การตีความผลอย่างรอบคอบ: อธิบายผลการวิเคราะห์อย่างชัดเจน เชื่อมโยงผลการวิจัยกับทฤษฎี และนำเสนอข้อเสนอแนะที่เป็นประโยชน์