น้องๆ เคยไหมครับ เปิด SPSS มา กด Pearson ได้ค่า r ออกมา
แล้วก็เกิดคำถามในใจว่า…

“เอ๊ะ มันเกี่ยวกันจริง หรือแค่ตัวเลขหลอกเรา?”

พี่เจอปัญหานี้แทบทุกสัปดาห์ครับ โดยเฉพาะน้องๆ ที่ทำบทที่ 4 แล้วโดนอาจารย์ถามแรงๆ ว่า
“สรุปความสัมพันธ์นี่ มันบอกอะไรเชิงวิจัย?”

บทความนี้พี่จะพาน้องๆ มาทำความเข้าใจ การวิเคราะห์สถิติ: ระบุความสัมพันธ์ในข้อมูลวิจัย แบบไม่งง ไม่หลง และไม่โดนกรรมการซักจนเหงื่อตกครับ

การวิเคราะห์สถิติ คือเครื่องมือดู “ความเกี่ยวข้อง” ของตัวแปร

พูดกันแบบบ้านๆ ก่อนนะครับ
ความสัมพันธ์ (Relationship / Correlation) คือการดูว่า

ตัวแปร A เปลี่ยน → ตัวแปร B เปลี่ยนตามไหม และไปทิศทางเดียวกันหรือสวนกัน

⚠️ สำคัญมาก:

• ความสัมพันธ์ ≠ เหตุและผล
• เจอสัมพันธ์ ไม่ได้แปลว่า “เป็นสาเหตุ” เสมอไปครับ

พี่เห็นน้องๆ หลายคนพลาดตรงนี้ แล้วโดนแก้เล่มยาวเป็นหางว่าวเลยครับ

เครื่องมือยอดฮิต สำหรับระบุความสัมพันธ์ในข้อมูลวิจัย

พี่สรุปให้แบบจำง่ายๆ นะครับ 👇

1. Pearson’s Correlation (ตัวแปรต่อเนื่อง – แจกแจงปกติ)

ใช้เมื่อ:

• คะแนนสอบ
• รายได้
• ระดับความคิดเห็น (Scale)

👉 บอกทั้ง ทิศทาง (+ / -) และ ความแรงของความสัมพันธ์ ครับ

2. Spearman’s Rank Correlation (ข้อมูลไม่ปกติ / อันดับ)

ใช้แทน Pearson เมื่อ:

• ข้อมูลไม่เป็น Normal
• เป็นลำดับ (อันดับ 1–5)

พี่ชอบใช้ตัวนี้เวลาอาจารย์ชอบถามเรื่องสมมติฐานข้อมูลครับ 😅

3. Chi-Square & Fisher’s Exact Test (ตัวแปรเชิงหมวดหมู่)

ใช้กับข้อมูลประเภท:

• เพศ
• สถานภาพ
• ใช่ / ไม่ใช่

👉 คำถามหลักคือ
“ตัวแปรสองตัวนี้เกี่ยวข้องกันไหม?”
ไม่สนแรงหรือเบา ขอแค่ “เกี่ยวหรือไม่” ครับ

4. Regression Analysis (ความสัมพันธ์เชิงทำนาย)

ถ้าน้องๆ อยากก้าวไปอีกขั้น
👉 การถดถอย (Regression) จะช่วยตอบว่า

ตัวแปรอิสระส่งผลต่อ ตัวแปรตาม “มากแค่ไหน”

พี่ขอบอกเลยครับ เทคนิคนี้คือไม้เด็ดของงานระดับปริญญาโท-เอก

ถ้าอ่านมาถึงตรงนี้แล้วยังรู้สึกมึนๆ หรืออยากหาคนช่วย [รับทำวิจัย] แบบมืออาชีพ ที่การันตีผลงาน ทักหาพี่ได้เลยนะครับ

มุมมองจากพี่ (ประสบการณ์ 15 ปี)

พี่เคยเจอเคสจริงครับ
น้องคนนึงได้ Pearson r = 0.82 ดีใจมาก เขียนสรุปว่า

“ตัวแปร A มีอิทธิพลต่อตัวแปร B อย่างมาก”

กรรมการวงแตกครับ ❌

พี่ต้องช่วยแก้ใหม่เป็น

“พบความสัมพันธ์เชิงบวกระดับสูง แต่ยังไม่สามารถสรุปเชิงเหตุและผลได้”

📌 บทเรียน:

• วิเคราะห์เก่งอย่างเดียวไม่พอ
• ต้อง “ใช้ภาษาเชิงวิจัยให้ถูก” ด้วยครับ

สรุปให้จำง่ายก่อนปิดเล่ม

• การวิเคราะห์สถิติช่วยให้เราเห็น “ความเกี่ยวข้อง” ของตัวแปร
• เลือกสถิติให้ตรงชนิดข้อมูล สำคัญกว่ากดมั่วครับ
• ความสัมพันธ์ ไม่ใช่เหตุและผล
• ถ้าอธิบายเป็น กรรมการเข้าใจ งานผ่านง่ายขึ้นเยอะครับ

“สถิติดูเหมือนเข้าใจ…แต่สรุปทีไรโดนแก้ทุกที ให้พี่ช่วยวิเคราะห์ความสัมพันธ์ในงานวิจัยไหมครับ?”