น้องๆ เคยไหมครับ… วิเคราะห์สถิติเสร็จแล้ว ตัวเลขสวย p-value ต่ำ กราฟปัง แต่พอสอบปากเปล่า อาจารย์ถามแค่คำถามเดียว

“รู้ไหมว่าสถิติที่ใช้ มีข้อจำกัดอะไร?”

เท่านั้นแหละครับ เหงื่อตก มือเย็น ใจหวิว 😅
เพราะหลายคน “ใช้สถิติเป็น” แต่ ไม่เข้าใจข้อจำกัดของสถิติ

บทความนี้พี่จะพาน้องๆ มาทำความเข้าใจว่า
👉 ข้อจำกัดของการวิเคราะห์ทางสถิติในการวิจัย มีอะไรบ้าง
👉 ทำไมรู้ไว้แล้ว งานเราจะดูเป็นนักวิจัยตัวจริง
👉 และอาจารย์อ่านแล้วไม่กล้าฟันเราแรงครับ

เข้าใจข้อจำกัดสถิติ = รากฐานของงานวิจัยที่น่าเชื่อถือ

พี่ขอพูดตรงๆ แบบพี่ชายนะครับ
สถิติ ไม่ใช่เวทมนตร์ 🧙‍♂️
มันเป็นแค่ “เครื่องมือ” ที่มีเงื่อนไข มีสมมติฐาน และมีจุดอ่อนของมัน

ถ้าเราไม่เข้าใจข้อจำกัดเหล่านี้ ผลวิจัยที่ออกมาอาจ

• ดูเหมือนถูกต้อง แต่จริงๆ บิดเบือน
• วิเคราะห์ได้ แต่ตีความผิด
• หรือหนักสุด… โดนแก้ทั้งบทที่ 4–5 ครับ 😭

เดี๋ยวพี่พาไล่ดูทีละจุดแบบภาษาคนทำวิจัยจริงๆ ครับ

1️⃣ สมมติฐานของสถิติ: เงื่อนไขที่ห้ามมองข้าม

การทดสอบทางสถิติแทบทุกตัว
มี “สมมติฐาน” แถมมาด้วยครับ

เช่น

• ข้อมูลต้องแจกแจงแบบปกติ
• ตัวอย่างต้องมากพอ
• ความแปรปรวนต้องใกล้เคียงกัน

พี่เจอบ่อยมาก น้องๆ ใช้ t-test หรือ ANOVA
👉 ทั้งที่ข้อมูล ไม่ปกติ
👉 แต่ไม่ตรวจ assumption ซักตัว

ผลคืออะไรครับ?
ตัวเลขออกมาได้ แต่เชื่อไม่ได้ ครับ

พี่แนะนำว่า ก่อนเลือกสถิติ

“อย่าเพิ่งรีบกด Analyze ให้ลองเช็ก assumption ก่อนนะครับ”

2️⃣ ขนาดตัวอย่าง: เล็กไป = เสี่ยงโดนถามหนัก

ขนาดตัวอย่าง (Sample Size)
คือหัวใจของพลังทางสถิติเลยครับ

ถ้าตัวอย่างเล็กเกินไป

• ความแตกต่างมีจริง แต่สถิติมองไม่เห็น
• เกิด ผลลบปลอม (False Negative)
• หรือบางเคส โชคร้าย ได้ ผลบวกลวง อีก

พี่เคยเห็นงานที่ผลไม่ significant
ไม่ใช่เพราะไม่มีความแตกต่าง
แต่เพราะ ตัวอย่างน้อยเกินไป ครับ

อาจารย์ถามเมื่อไหร่

“คำนวณขนาดตัวอย่างมายังไง?”

ถ้าตอบไม่ได้… พี่บอกเลยว่าเหนื่อยครับ 😅

3️⃣ ข้อมูลขาดหาย: จุดเล็กๆ ที่ทำงานเอียงได้

Missing Data เป็นอะไรที่น้องๆ มองข้ามกันเยอะมากครับ

ข้อมูลหายไปนิดเดียว
แต่ผลกระทบ ไม่ได้นิดตาม

เพราะการแทนค่าข้อมูล (Imputation)
ถ้าทำไม่ถูกหลัก
👉 จะสร้างความลำเอียง (Bias) ทันที

พี่แนะนำว่า

• ต้องอธิบายให้ชัดว่าข้อมูลหายแบบไหน
• หายเพราะอะไร
• และจัดการอย่างไร

เขียนไว้ชัดๆ อาจารย์อ่านแล้วสบายใจครับ

4️⃣ ความสัมพันธ์ซับซ้อน: สถิติบางตัว “มองไม่เห็น”

สถิติพื้นฐานหลายตัว
เหมาะกับความสัมพันธ์แบบเส้นตรง

แต่ในโลกจริง…

• ตัวแปรรบกวนเพียบ
• ความสัมพันธ์ไม่เป็นเส้นตรง
• บางอย่างต้องใช้โมเดลขั้นสูงกว่านั้น

ถ้าเราใช้สถิติไม่เหมาะ
ผลที่ได้อาจ
👉 ตื้นเกินจริง
👉 หรืออธิบายความจริงไม่ครบ

ตรงนี้แหละครับ ที่ทำให้งาน “ธรรมดา” กับ “งานดี” ต่างกัน

ถ้าอ่านมาถึงตรงนี้แล้วยังรู้สึกมึนๆ หรืออยากหาคนช่วย [รับทำวิจัย] แบบมืออาชีพ ที่การันตีผลงาน ทักหาพี่ได้เลยนะครับ
พี่ดูให้ตั้งแต่เลือกสถิติ ยันตอบคำถามอาจารย์ครับ 😄

💡 มุมมองจากพี่ (ประสบการณ์ 15 ปี)

พี่เคยเจองานหนึ่ง
ใช้สถิติถูกทุกตัว ตัวเลขสวยมาก

แต่…
ไม่เขียน “ข้อจำกัดของการวิจัย” ไว้เลย

ผลคืออะไรครับ?
อาจารย์คอมเมนต์สั้นๆ แต่เจ็บ

“นักวิจัยควรตระหนักถึงข้อจำกัดของวิธีที่ใช้”

โดนแก้ทั้งบทที่ 5 ครับ 😅

ตั้งแต่นั้นพี่สอนน้องๆ เสมอว่า

งานวิจัยที่ดี ไม่ใช่งานที่อวดว่าตัวเองสมบูรณ์
แต่คือ งานที่รู้จักยอมรับข้อจำกัดของตัวเองครับ

สรุปส่งท้าย: รู้ข้อจำกัด = งานดูโปรขึ้นทันที

สรุปสั้นๆ ให้จำง่ายนะครับน้องๆ

• สถิติมีสมมติฐาน ต้องตรวจให้ครบ
• ขนาดตัวอย่างเล็กไป งานจะอ่อนแรง
• ข้อมูลขาดหายต้องอธิบายให้ชัด
• ความสัมพันธ์ซับซ้อน สถิติบางตัวอาจไม่พอ

เข้าใจสิ่งเหล่านี้
👉 งานน่าเชื่อถือขึ้น
👉 อาจารย์เชื่อมือ
👉 น้องสอบผ่านแบบยิ้มได้ครับ 😊

“สถิติมันไม่ยาก ถ้ามีคนเตือนจุดพลาดให้ก่อน – ปรึกษาพี่วิจัยได้ฟรีครับ”

FAQ: คำถามยอดฮิตเรื่องข้อจำกัดสถิติ