การวิจัยเชิงคุณภาพมักเกี่ยวข้องกับการสำรวจการสังเกตแบบคู่ ทำให้การทดสอบขึ้นอยู่กับเครื่องมือที่เกี่ยวข้อง ในส่วนนี้จะให้ความกระจ่างว่า t test dependent: ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพอย่างไร? และเพื่อให้นักวิจัยเชิงคุณภาพสามารถใช้ประโยชน์จากวิธีการทางสถิตินี้เพื่อเป็นสิ่งสำคัญต่อการใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพ
t test dependent มีข้อดีหลายประการ ประการแรก t test dependent นั้นใช้ง่ายและสามารถคำนวณได้ง่าย ประการที่สอง t test dependent นั้นมีความแม่นยำสูง ประการที่สาม t test dependent นั้นสามารถนำไปใช้ได้กับข้อมูลเชิงปริมาณประเภทต่างๆ เช่น ข้อมูลตัวเลข ข้อมูลคะแนน และข้อมูลคะแนนแบบ Likert
t test dependent: ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพอย่างไร?
หลักการใช้ t test dependent ในการวิเคราะห์ข้อมูลการวิจัยเชิงคุณภาพ มีอยู่ 3 ข้อหลักๆ ดังนี้
- ข้อมูลต้องเป็นข้อมูลเชิงปริมาณ
t test dependent เป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้เพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของสองกลุ่ม ดังนั้น ข้อมูลที่ใช้จึงต้องเป็นข้อมูลเชิงปริมาณ เช่น ข้อมูลตัวเลข ข้อมูลคะแนน และข้อมูลคะแนนแบบ Likert
- ข้อมูลมีสองกลุ่มที่เกี่ยวข้องกัน
ข้อมูลทั้งสองกลุ่มต้องมาจากกลุ่มเดียวกันหรือมีความเกี่ยวข้องกัน เช่น ข้อมูลคะแนนสอบของนักเรียนกลุ่มเดียวกันก่อนและหลังการจัดการเรียนรู้รูปแบบใหม่
- ข้อมูลมีการกระจายตามปกติ
หากข้อมูลทั้งสองกลุ่มมีการกระจายตามปกติ t test dependent จะมีความแม่นยำสูง อย่างไรก็ตาม หากข้อมูลทั้งสองกลุ่มไม่เป็นไปตามการกระจายปกติ สามารถใช้การทดสอบ t test dependent ได้ แต่ผลลัพธ์ที่ได้อาจไม่แม่นยำเท่า
นอกจากหลักเกณฑ์ข้างต้นแล้ว t test dependent ยังสามารถใช้ได้ในวิจัยเชิงคุณภาพได้ โดยพิจารณาจากคำถามการวิจัยและวัตถุประสงค์ของการวิจัย ตัวอย่างเช่น หากนักวิจัยต้องการเปรียบเทียบคะแนนสอบของนักเรียนกลุ่มเดียวกันก่อนและหลังการจัดการเรียนรู้รูปแบบใหม่ t test dependent สามารถใช้เพื่อตอบคำถามการวิจัยนี้ได้ โดยพิจารณาจากผลการวิเคราะห์ว่าคะแนนสอบของนักเรียนก่อนและหลังการจัดการเรียนรู้รูปแบบใหม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่
อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญที่นักวิจัยต้องพิจารณาคือ t test dependent เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ ดังนั้น ผลการวิเคราะห์ของ t test dependent ควรใช้ประกอบกับการวิเคราะห์เชิงคุณภาพอื่นๆ เพื่ออธิบายความหมายของผลการวิเคราะห์และตอบคำถามการวิจัยได้อย่างลึกซึ้ง
ตัวอย่างการใช้ t test dependent ในวิจัยเชิงคุณภาพ
สมมติว่านักวิจัยต้องการเปรียบเทียบคะแนนสอบของนักเรียนกลุ่มเดียวกันก่อนและหลังการจัดการเรียนรู้รูปแบบใหม่ นักวิจัยรวบรวมข้อมูลคะแนนสอบของนักเรียนกลุ่มนี้ก่อนและหลังการจัดการเรียนรู้รูปแบบใหม่ แล้วนำข้อมูลมาวิเคราะห์โดยใช้ t test dependent
ผลการวิเคราะห์พบว่าค่า t ที่ได้จากการคำนวณมีค่าเท่ากับ 2.50 และระดับนัยสำคัญที่กำหนดไว้คือ 0.05 เมื่อพิจารณาจากตาราง t-table พบว่าค่า t อยู่ภายใต้ระดับนัยสำคัญที่กำหนด ดังนั้น นักวิจัยจึงสรุปได้ว่ามีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติระหว่างคะแนนสอบของนักเรียนก่อนและหลังการจัดการเรียนรู้รูปแบบใหม่
นักวิจัยสามารถอธิบายความหมายของผลการวิเคราะห์นี้เพิ่มเติมได้ โดยพิจารณาจากบริบทของการวิจัย เช่น การจัดการเรียนรู้รูปแบบใหม่มีประสิทธิภาพในการเพิ่มคะแนนสอบของนักเรียนหรือไม่ การจัดการเรียนรู้รูปแบบใหม่ส่งผลต่อพฤติกรรมการเรียนรู้ของนักเรียนอย่างไร เป็นต้น
นอกจากนี้ นักวิจัยยังสามารถใช้การวิเคราะห์เชิงคุณภาพอื่นๆ เพื่ออธิบายความหมายของผลการวิเคราะห์นี้เพิ่มเติมได้ เช่น การสัมภาษณ์นักเรียน การสังเกตนักเรียน และการสนทนากลุ่ม เป็นต้น
วิธีทำ t test dependent
t test dependent สามารถคำนวณได้โดยใช้สูตรต่อไปนี้
t = (x̄1 - x̄2) / sd√(1/n1 + 1/n2)
โดยที่
- x̄1 และ x̄2 คือค่าเฉลี่ยของกลุ่มที่ 1 และกลุ่มที่ 2 ตามลำดับ
- sd คือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของกลุ่มที่ 1 และกลุ่มที่ 2 ตามลำดับ
- n1 และ n2 คือขนาดของกลุ่มที่ 1 และกลุ่มที่ 2 ตามลำดับ
การตีความผล t test dependent
ผลของ t test dependent จะถูกตีความโดยใช้ตาราง t-table โดยพิจารณาจากค่า t ที่ได้จากการทดสอบ ระดับนัยสำคัญที่ต้องการ และขนาดของกลุ่มตัวอย่าง
หากค่า t ที่ได้จากการคำนวณอยู่ภายใต้ระดับนัยสำคัญที่ต้องการ แสดงว่ามีความน่าจะเป็นน้อยกว่าระดับนัยสำคัญที่กำหนดว่าความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยของทั้งสองกลุ่มนั้นเกิดขึ้นโดยบังเอิญ ในกรณีนี้ เราสามารถสรุปได้ว่ามีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติระหว่างค่าเฉลี่ยของทั้งสองกลุ่ม
สรุปได้ว่า t test dependent เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพที่มีประสิทธิภาพและใช้งานง่าย t test dependent สามารถใช้เพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของสองกลุ่มที่เกี่ยวข้องกัน ซึ่งสามารถนำไปใช้ในการศึกษาเชิงคุณภาพได้หลากหลายสาขา เช่น การศึกษาทางการศึกษา การศึกษาทางจิตวิทยา และการศึกษาทางสังคมศาสตร์