สถิติเป็นเครื่องมือสำคัญในการวิจัย โดยช่วยให้นักวิจัยสามารถรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อตอบคำถามวิจัยที่ตั้งไว้ได้อย่างถูกต้องและเชื่อถือได้ อย่างไรก็ตาม การใช้สถิติอย่างถูกต้องนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย จำเป็นต้องมีความรู้และความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับสถิติ จึงจะสามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
บทความนี้จะนำเสนอสิ่งสำคัญที่ต้องรู้ก่อนเริ่มวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติการวิจัย เพื่อช่วยให้ผู้ที่กำลังทำวิจัยสามารถนำสถิติไปใช้งานได้อย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพ
1. เข้าใจวัตถุประสงค์ของการวิจัย
สิ่งสำคัญอันดับแรกก่อนเริ่มวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ คือ ต้องเข้าใจวัตถุประสงค์ของการวิจัยอย่างถ่องแท้ ว่าต้องการตอบคำถามวิจัยใด ต้องการทดสอบสมมติฐานใด หากเข้าใจวัตถุประสงค์ของการวิจัยอย่างถ่องแท้แล้ว ก็จะสามารถเลือกใช้สถิติที่เหมาะสมและวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
2. ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล
ข้อมูลที่ใช้วิเคราะห์สถิติควรมีความถูกต้อง ครบถ้วน และเชื่อถือได้ หากข้อมูลผิดพลาด ผลการวิเคราะห์ที่ได้อาจผิดพลาดตามไปด้วย ดังนั้นจึงจำเป็นต้องตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลก่อนใช้งาน
3. เลือกสถิติให้เหมาะสมกับข้อมูล
สถิติมีหลายประเภท แต่ละประเภทมีจุดประสงค์และข้อจำกัดที่แตกต่างกัน จึงจำเป็นต้องเลือกสถิติให้เหมาะสมกับข้อมูลที่กำลังใช้งานอยู่ ตัวอย่างเช่น หากข้อมูลเป็นข้อมูลเชิงปริมาณ สามารถเลือกใช้สถิติเชิงปริมาณ เช่น ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน ค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน เป็นต้น หากข้อมูลเป็นข้อมูลเชิงคุณภาพ สามารถเลือกใช้สถิติเชิงคุณภาพ เช่น ค่าความถี่ ค่าความน่าจะเป็น เป็นต้น
4. ตรวจสอบสมมติฐานของสถิติ
สถิติแต่ละประเภทมีสมมติฐานที่แตกต่างกัน หากสมมติฐานของสถิติไม่ถูกต้อง ผลการวิเคราะห์ที่ได้อาจไม่ถูกต้อง ดังนั้นจึงจำเป็นต้องตรวจสอบสมมติฐานของสถิติก่อนใช้งาน
5. เรียนรู้และอัปเดตความรู้อยู่เสมอ
สถิติเป็นศาสตร์ที่พัฒนาอยู่ตลอดเวลา นักวิจัยควรเรียนรู้และอัปเดตความรู้ด้านสถิติอยู่เสมอ เพื่อให้สามารถใช้งานสถิติได้อย่างมีประสิทธิภาพ
นอกจากสิ่งสำคัญทั้ง 5 ข้อที่กล่าวมาแล้ว นักวิจัยควรพิจารณาปัจจัยอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องด้วย เช่น ขนาดตัวอย่าง ความแปรปรวนของข้อมูล ระดับความเชื่อมั่น เป็นต้น เพื่อให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพ
หากนักวิจัยมีความรู้และความเข้าใจเกี่ยวกับสถิติอย่างถ่องแท้แล้ว ก็จะสามารถวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติการวิจัยได้อย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพ ซึ่งจะส่งผลดีต่อความน่าเชื่อถือของงานวิจัย
