น้องๆ เคยไหมครับ…
วิเคราะห์สถิติไปตั้งหลายหน้า ผลออกมาดู “มีนัยสำคัญ” เต็มไปหมด
แต่พอกรรมการถามคำเดียวว่า
👉 “แล้วสรุปได้ไหมว่าอะไรเป็นสาเหตุจริง?”
เหงื่อตกทันที 😅

พี่เจอเคสแบบนี้มาเยอะมากในรอบ 15 ปี
ปัญหาไม่ได้อยู่ที่ “สถิติไม่เก่ง”
แต่อยู่ที่ ใช้สถิติยังไงให้ตอบคำถามเรื่องสาเหตุได้จริง ครับ

บทความนี้พี่จะพาน้องๆ มาดู
👉 กลยุทธ์การใช้ สถิติไขปริศนาค้นหาสาเหตุ แบบที่อาจารย์อ่านแล้วพยักหน้า ไม่ใช่ส่ายหัวครับ

1️⃣ เลือกการทดสอบทางสถิติให้ “ตรงโจทย์” ก่อนเสมอครับ

พี่ขอพูดตรงๆ เลยนะ
สถิติไม่ใช่บุฟเฟต์ อยากหยิบอะไรก็หยิบ 😆

พี่แนะนำว่าให้น้องๆ เริ่มจากคำถามวิจัยก่อน แล้วค่อยเลือกสถิติครับ เช่น

• ถ้าศึกษา ความสัมพันธ์ของตัวแปรต่อเนื่อง 2 ตัว
  👉 Pearson Correlation หรือ Regression จะตอบโจทย์กว่า
• ถ้าเป็น ตัวแปรเชิงกลุ่ม
  👉 Chi-square หรือ Fisher’s Exact Test จะเหมาะกว่า

จำง่ายๆ ครับ

❌ เลือกสถิติเพราะ “คุ้นมือ”
✅ เลือกสถิติเพราะ “ตอบคำถามได้จริง”

2️⃣ ออกแบบงานวิจัยให้ “เอื้อต่อการหาสาเหตุ” ครับ

พี่เจอบ่อยมาก…
ใช้ข้อมูลแบบภาคตัดขวาง (Cross-sectional)
แต่ดันอยากสรุปเชิงสาเหตุ 😭

พี่แนะนำว่า

• ถ้าอยากชี้ เหตุ–ผล จริงๆ
  👉 งานเชิงทดลอง หรือ Longitudinal Study จะน่าเชื่อถือกว่า
• งานเชิงสังเกต ใช้ได้ครับ
  👉 แต่ต้องระวังคำอธิบาย และอย่า overclaim

ออกแบบดี = สถิติง่าย
ออกแบบพลาด = วิเคราะห์เท่าไรก็เหนื่อยครับ

3️⃣ ใช้หลายวิธี เพื่อยืนยันผล (Triangulation) ครับ

ถ้าผลออกมาดีจาก “วิธีเดียว”
กรรมการยังลังเลได้ครับ

พี่แนะนำว่า

• ใช้ทั้ง เชิงทดลอง + เชิงสังเกต
• หรือหลายโมเดลสถิติเปรียบเทียบกัน

ถ้าผลไปในทิศทางเดียวกัน
👉 ความน่าเชื่อถือพุ่งทันทีครับ

4️⃣ ควบคุม “ตัวแปรรบกวน” ให้ดี ไม่งั้นพังทั้งงานครับ

ตัวแปรรบกวนคือผู้ร้ายเงียบๆ ของงานวิจัย
ไม่เห็น แต่ทำงานพัง 😱

พี่แนะนำว่า

• ใส่ตัวแปรร่วม (Covariates) ในโมเดล
• ปรับค่า (Adjustment) ให้ชัดเจน
• อธิบายในบทที่ 3–4 ให้กรรมการเห็นว่า “เรารู้ทัน”

✨ ถ้าอ่านมาถึงตรงนี้แล้วยังรู้สึกมึนๆ หรืออยากหาคนช่วย [รับทำวิจัย] แบบมืออาชีพ ที่การันตีผลงาน ทักหาพี่ได้เลยนะครับ

💡 มุมมองจากพี่ (ประสบการณ์ 15 ปี)

พี่เคยเจอน้อง ป.เอก คนหนึ่ง
ผล Regression ออกมาสวยมาก p < .001
แต่งานเกือบไม่ผ่าน เพราะ…

👉 ลืมควบคุมตัวแปร “ประสบการณ์ทำงาน”
ซึ่งเป็นตัวแปรรบกวนหลัก

พี่ช่วยเพิ่มตัวแปรนี้เข้าโมเดล
ผลเปลี่ยนทันที แต่ น่าเชื่อถือขึ้น 10 เท่า
กรรมการชมว่า “รู้จักคิดแบบนักวิจัยจริง” ครับ

จำไว้เลยนะน้องๆ

สถิติดี ≠ งานวิจัยดี
แต่ สถิติที่ใช้ถูกบริบท = งานผ่าน ครับ

✅ สรุป

• สถิติช่วยค้นหาสาเหตุได้ ถ้าเลือกใช้ให้ถูก
• การออกแบบวิจัยสำคัญพอๆ กับการวิเคราะห์
• อย่าลืมใช้หลายวิธีและควบคุมตัวแปรรบกวน
• คิดแบบกรรมการ แล้วงานจะไม่หลุดครับ

พี่เป็นกำลังใจให้น้องๆ ทุกคน งานวิจัยมันยากก็จริง แต่ไม่ได้ต้องสู้คนเดียวครับ 💪

“สถิติทำไม่ยาก แต่พลาดทีเดียว งานวิจัยพังทั้งเล่ม ให้พี่ช่วยดูให้ไหม? ปรึกษาฟรีครับ”

FAQ: คำถามที่น้องๆ ถามพี่บ่อยมาก