ในการทำวิจัยเชิงปริมาณ “ระดับนัยสำคัญทางสถิติ” เป็นแนวคิดสำคัญที่นักวิจัยแทบทุกคนต้องเผชิญ ไม่ว่าจะเป็นการทดสอบสมมติฐาน การวิเคราะห์ความแตกต่าง หรือการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ คำถามที่พบบ่อยคือ ควรใช้ระดับนัยสำคัญเท่าใด ระหว่าง ระดับ .05 ระดับ .01 และระดับ .001 และแต่ละระดับมีความหมายแตกต่างกันอย่างไร

นักศึกษาและนักวิจัยจำนวนไม่น้อยมักใช้ระดับ .05 เป็นค่าเริ่มต้นโดยอัตโนมัติ โดยไม่ได้ทำความเข้าใจความหมายเชิงลึก หรือเหตุผลว่าทำไมบางงานจึงควรใช้ระดับ .01 หรือ .001 แทน การเลือกใช้ระดับนัยสำคัญอย่างไม่เหมาะสมอาจนำไปสู่การตีความผลที่คลาดเคลื่อน หรือการสรุปผลที่ไม่สอดคล้องกับบริบทของงานวิจัย

บทความนี้จะอธิบาย ความแตกต่างของระดับนัยสำคัญที่ระดับ .05 ระดับ .01 และระดับ .001 อย่างเป็นระบบ ตั้งแต่ความหมายพื้นฐาน หลักการทางสถิติ เหตุผลในการเลือกใช้ ตัวอย่างการตีความผล ไปจนถึงข้อควรระวัง เพื่อช่วยให้คุณใช้ระดับนัยสำคัญได้อย่างถูกต้องและเหมาะสมกับงานวิจัยของคุณ

---

ระดับนัยสำคัญทางสถิติคืออะไร

ระดับนัยสำคัญทางสถิติ (Significance Level) มักเขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ α (alpha) หมายถึง ความน่าจะเป็นสูงสุดที่นักวิจัยยอมรับได้ในการปฏิเสธสมมติฐานศูนย์ ทั้งที่สมมติฐานศูนย์นั้นเป็นจริง

กล่าวอีกนัยหนึ่ง ระดับนัยสำคัญคือ

“ระดับความเสี่ยงที่นักวิจัยยอมรับได้ในการสรุปผลผิดพลาด”

ระดับนัยสำคัญจึงเป็นเกณฑ์ที่ใช้เปรียบเทียบกับค่า p-value จากการทดสอบทางสถิติ หากค่า p-value น้อยกว่าหรือเท่ากับระดับนัยสำคัญที่กำหนดไว้ นักวิจัยจะสรุปว่า ผลการทดสอบมีนัยสำคัญทางสถิติ

---

ความสัมพันธ์ระหว่างระดับนัยสำคัญและ p-value

ในการรายงานผลวิจัย นักวิจัยมักกล่าวว่า

• “ผลการวิจัยมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05”

• “มีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .01”

• “มีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .001”

ข้อความเหล่านี้หมายความว่า ค่า p-value ที่ได้จากการวิเคราะห์ มีค่าน้อยกว่าระดับนัยสำคัญที่กำหนดไว้ เช่น

• p ≤ .05

• p ≤ .01

• p ≤ .001

ยิ่งระดับนัยสำคัญต่ำเท่าใด ยิ่งต้องการหลักฐานที่เข้มงวดมากขึ้นในการปฏิเสธสมมติฐานศูนย์

---

ทำไมต้องมีหลายระดับนัยสำคัญ

การมีหลายระดับนัยสำคัญ ไม่ได้เกิดขึ้นโดยบังเอิญ แต่สะท้อนถึงระดับความเข้มงวดในการตัดสินใจของนักวิจัย งานวิจัยบางประเภทอาจยอมรับความเสี่ยงในการสรุปผิดพลาดได้มากกว่า ขณะที่งานบางประเภทต้องการความแม่นยำสูงมาก

ดังนั้น ระดับนัยสำคัญจึงเป็นเครื่องมือที่ช่วยให้นักวิจัย

• ควบคุมความเสี่ยงในการตัดสินใจ

• ปรับความเข้มงวดให้เหมาะกับบริบทของงาน

• สื่อสารความน่าเชื่อถือของผลการวิจัย

---

ระดับนัยสำคัญที่ระดับ .05 คืออะไร

ความหมายของระดับ .05

ระดับนัยสำคัญที่ระดับ .05 หมายความว่า นักวิจัยยอมรับความเสี่ยงในการปฏิเสธสมมติฐานศูนย์ผิดพลาดได้ไม่เกิน 5% หรือ 5 ครั้งใน 100 ครั้ง

ในทางปฏิบัติ หมายถึง หากค่า p-value ≤ .05 นักวิจัยจะสรุปว่าผลการวิจัยมีนัยสำคัญทางสถิติ

เหตุผลที่ระดับ .05 ได้รับความนิยม

ระดับ .05 เป็นระดับที่นิยมใช้มากที่สุดในงานวิจัยด้านสังคมศาสตร์ การศึกษา และพฤติกรรมศาสตร์ เนื่องจาก

• เป็นจุดสมดุลระหว่างความเข้มงวดและความยืดหยุ่น

• ไม่เข้มงวดจนเกินไปสำหรับงานวิจัยเชิงมนุษย์

• เป็นมาตรฐานที่ได้รับการยอมรับอย่างแพร่หลาย

ตัวอย่างการตีความ

หากผลการทดสอบได้ p = .03 และกำหนดระดับนัยสำคัญที่ .05 นักวิจัยสามารถสรุปว่า

ผลการวิจัยมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05

---

ระดับนัยสำคัญที่ระดับ .01 คืออะไร

ความหมายของระดับ .01

ระดับนัยสำคัญที่ระดับ .01 หมายถึง นักวิจัยยอมรับความเสี่ยงในการสรุปผิดพลาดได้ไม่เกิน 1% หรือ 1 ครั้งใน 100 ครั้ง

กล่าวได้ว่า เป็นระดับที่เข้มงวดกว่าระดับ .05 ถึง 5 เท่า

เหตุผลในการใช้ระดับ .01

ระดับ .01 มักใช้ในกรณีที่

• งานวิจัยมีผลกระทบสูง

• ต้องการความน่าเชื่อถือมากขึ้น

• ต้องการลดโอกาสการสรุปผลผิดพลาด

ตัวอย่างการตีความ

หากค่า p = .008

• มีนัยสำคัญที่ระดับ .01

• มีนัยสำคัญที่ระดับ .05

แต่หาก p = .03

• มีนัยสำคัญที่ระดับ .05

• ไม่มีนัยสำคัญที่ระดับ .01

---

ระดับนัยสำคัญที่ระดับ .001 คืออะไร

ความหมายของระดับ .001

ระดับนัยสำคัญที่ระดับ .001 หมายถึง นักวิจัยยอมรับความเสี่ยงในการปฏิเสธสมมติฐานศูนย์ผิดพลาดได้ไม่เกิน 0.1% หรือ 1 ครั้งใน 1,000 ครั้ง

ถือเป็นระดับที่เข้มงวดมากที่สุดในบรรดาระดับที่นิยมใช้ทั่วไป

เหตุผลในการใช้ระดับ .001

ระดับ .001 มักใช้ในงานที่

• ต้องการความแม่นยำสูงมาก

• มีผลกระทบรุนแรงหากสรุปผิดพลาด

• ต้องการหลักฐานเชิงประจักษ์ที่แข็งแรง

ตัวอย่างการตีความ

หากค่า p = .0005
นักวิจัยสามารถสรุปว่า

ผลการวิจัยมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .001

---

เปรียบเทียบความแตกต่างของระดับ .05 .01 และ .001

จากตารางจะเห็นว่า ยิ่งระดับนัยสำคัญต่ำเท่าใด โอกาสที่จะพบผล “มีนัยสำคัญ” จะยิ่งยากขึ้น

---

ระดับนัยสำคัญสัมพันธ์กับข้อผิดพลาดแบบที่ 1 อย่างไร

ข้อผิดพลาดแบบที่ 1 (Type I Error) คือ การปฏิเสธสมมติฐานศูนย์ ทั้งที่สมมติฐานศูนย์เป็นจริง

ระดับนัยสำคัญคือค่าที่กำหนดโอกาสเกิดข้อผิดพลาดแบบที่ 1

• ระดับ .05 → โอกาสผิดพลาด 5%

• ระดับ .01 → โอกาสผิดพลาด 1%

• ระดับ .001 → โอกาสผิดพลาด 0.1%

ดังนั้น การเลือกระดับนัยสำคัญที่ต่ำลง จะช่วยลดโอกาสเกิดข้อผิดพลาดแบบที่ 1 แต่ก็อาจเพิ่มความเสี่ยงของข้อผิดพลาดแบบที่ 2

---

ควรเลือกใช้ระดับนัยสำคัญระดับใด

ไม่มีระดับนัยสำคัญที่ “ดีที่สุด” สำหรับทุกงานวิจัย การเลือกควรพิจารณาจาก

• วัตถุประสงค์ของงานวิจัย

• สาขาวิชา

• ผลกระทบของการสรุปผิดพลาด

• มาตรฐานที่สาขานั้นยอมรับ

แนวทางทั่วไป

• งานวิจัยทางสังคมศาสตร์และการศึกษา → มักใช้ .05

• งานที่ต้องการความเข้มงวดมากขึ้น → อาจใช้ .01

• งานที่มีผลกระทบสูงมาก → อาจใช้ .001

---

ข้อควรระวังในการใช้ระดับนัยสำคัญ

• ระดับนัยสำคัญไม่ใช่ตัวบ่งชี้ “ความสำคัญเชิงปฏิบัติ”

• ผลที่มีนัยสำคัญทางสถิติ อาจไม่มีนัยสำคัญทางการใช้งานจริง

• ไม่ควรเปลี่ยนระดับนัยสำคัญหลังดูผลแล้ว

• ควรระบุระดับนัยสำคัญไว้ล่วงหน้าในแผนการวิจัย

---

ตัวอย่างการรายงานผลอย่างถูกต้อง

ตัวอย่างการเขียนรายงานผล เช่น

ผลการวิเคราะห์พบว่า ตัวแปร X มีความสัมพันธ์กับตัวแปร Y อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .01 (p = .008)

การรายงานลักษณะนี้ช่วยให้ผู้อ่านเข้าใจทั้งระดับนัยสำคัญและค่า p-value

---

ความเข้าใจผิดที่พบบ่อยเกี่ยวกับระดับนัยสำคัญ

• คิดว่าระดับ .001 “ดีกว่า” เสมอ

• คิดว่าผลที่ไม่มีนัยสำคัญคือผลที่ไม่มีค่า

• คิดว่าระดับนัยสำคัญคือความน่าจะเป็นที่สมมติฐานศูนย์เป็นจริง

ความเข้าใจผิดเหล่านี้อาจทำให้การตีความผลวิจัยคลาดเคลื่อน

---

สรุป

ความแตกต่างของระดับนัยสำคัญที่ระดับ .05 ระดับ .01 และระดับ .001 อยู่ที่ระดับความเข้มงวดในการตัดสินใจและความเสี่ยงในการสรุปผลผิดพลาด ระดับ .05 เป็นมาตรฐานที่นิยมใช้ทั่วไป ระดับ .01 และ .001 ให้ความเข้มงวดมากขึ้นตามลำดับ การเลือกใช้ระดับใดควรพิจารณาจากบริบท วัตถุประสงค์ และผลกระทบของงานวิจัย

การเข้าใจความหมายของระดับนัยสำคัญอย่างถูกต้อง จะช่วยให้นักวิจัยตีความผลได้อย่างมีเหตุผล รายงานผลได้อย่างเป็นมืออาชีพ และสร้างความน่าเชื่อถือให้กับงานวิจัยในระยะยาว