แต่ถ้า "ไม่มีเวลา" ให้เราช่วยดูแลให้ไหม?
น้องๆ เคยไหมครับ…ทำแบบสอบถามเสร็จแล้วส่งอาจารย์ด้วยความมั่นใจ
แต่โดนถามกลับว่า
“ข้อคำถามข้อนี้มันวัดอะไรแน่?” 😅
โอ๊ย…เหมือนโดนตบเบาๆ กลางใจครับ
ซึ่งหนึ่งในตัวช่วยสำคัญที่นักวิจัยต้องรู้เลยก็คือ Item-total correlation
วันนี้พี่จะอธิบายแบบง่ายที่สุด สไตล์พี่สอนน้อง อ่านจบคือเข้าใจทันทีครับ
Item-total correlation คืออะไร? (แบบเข้าใจง่าย)
Item-total correlation คือ
👉 “ค่าที่บอกว่าข้อคำถามแต่ละข้อ สอดคล้องกับคะแนนรวมของแบบสอบถามแค่ไหน” ครับ
พูดง่ายๆ คือ…
- ถ้าข้อนี้ตอบแล้วไปทางเดียวกับภาพรวม → ถือว่าดี
- ถ้าข้อนี้ตอบแล้วหลุดโลกไม่เข้าพวก → ต้องระวังครับ
ค่า Item-total correlation ดูยังไง?
ค่าจะอยู่ระหว่าง -1 ถึง 1 ครับ
✅ ค่าเป็นบวก (0 ถึง 1)
หมายถึง ข้อคำถามข้อนั้น “ไปในทิศทางเดียวกับคะแนนรวม”
เช่น ถ้าคนตอบมีความพึงพอใจสูง
ข้อนี้ก็ควรได้คะแนนสูงเหมือนกันครับ
👉 แบบนี้คือข้อคำถามคุณภาพดีครับ
❌ ค่าเป็นลบ (-1 ถึง 0)
อันนี้ต้องหยุดเลยครับ
เพราะมันหมายถึง ข้อคำถามข้อนี้ “สวนทางกับแบบสอบถามทั้งหมด”
เหมือนทุกคนตอบว่าชอบหมด
แต่ข้อนี้กลับตอบไม่ชอบซะงั้น
👉 อาจเป็นคำถามกลับด้าน หรือเขียนผิดความหมายครับ
😶 ค่าใกล้ศูนย์ (ประมาณ 0)
แปลว่า “ไม่เกี่ยวอะไรกับคะแนนรวมเลย”
ข้อคำถามนี้อาจไม่ได้วัดสิ่งเดียวกับข้ออื่นๆ
หรืออาจทำให้แบบสอบถามหลวมๆ ไม่แน่นครับ
ใช้ Item-total correlation ทำอะไรได้บ้าง?
1. หา “ข้อคำถามที่ไม่เข้าพวก”
ถ้าข้อไหนมีค่า Item-total correlation ต่ำมาก
พี่แนะนำว่าให้พิจารณาเลยครับว่า…
- ข้อนี้วัดตรงกับตัวแปรไหม
- คำถามกำกวมไหม
- คนตอบเข้าใจผิดหรือเปล่า
ข้อแบบนี้มักถูกตัดออกเพื่อเพิ่มคุณภาพครับ
2. ช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือของแบบสอบถาม
แบบสอบถามที่มีข้อคำถามสัมพันธ์กับคะแนนรวมดี
จะทำให้เครื่องมือดู “น่าเชื่อถือ” มากขึ้นครับ
พูดง่ายๆ คือ แบบสอบถามมีความสอดคล้อง วัดได้ตรงเป้า ไม่มั่วครับ
ถ้าอ่านมาถึงตรงนี้แล้วยังรู้สึกมึนๆ หรืออยากหาคนช่วย [รับทำวิจัย] แบบมืออาชีพ ที่การันตีผลงาน ทักหาพี่ได้เลยนะครับ
มุมมองจากพี่ (ประสบการณ์ 15 ปี)
พี่เคยเจอน้องคนนึงครับ ทำแบบสอบถามมา 40 ข้อ
ดูเผินๆ ดีมาก
แต่พอเช็ก Item-total correlation เจอว่า…
- มี 6 ข้อค่าติดลบ
- อีก 5 ข้อค่าใกล้ศูนย์
พี่ถามน้องว่า “เคยลองอ่านเองไหมว่ามันหลุดจากตัวแปรหรือเปล่า”
สรุปคือ น้องไปก็อปคำถามจากงานเก่า
แต่ไม่ได้ปรับให้เข้ากับบริบทตัวเองครับ 😅
พอแก้ใหม่ ค่า Cronbach’s Alpha ดีขึ้นทันที
อาจารย์ชมเลยครับ
👉 เพราะฉะนั้น Item-total correlation คือด่านแรกที่ช่วยเซฟงานทั้งเล่มครับ
บทสรุป
- Item-total correlation คือค่าที่บอกว่าข้อคำถามสัมพันธ์กับคะแนนรวมแค่ไหนครับ
- ค่าเป็นบวกสูง → ข้อคำถามดี วัดตรงกับข้ออื่นครับ
- ค่าติดลบหรือใกล้ศูนย์ → ข้อคำถามอาจหลุด ต้องรีบตรวจครับ
- ใช้เพื่อคัดข้อคำถามคุณภาพต่ำ และเพิ่มความน่าเชื่อถือของแบบสอบถามครับ
- เช็กให้ดี งานวิจัยจะผ่านง่ายขึ้นเยอะครับ
📌 “Item-total correlation ต่ำ งานวิจัยเสี่ยงพัง! ให้พี่ช่วยวิเคราะห์แบบสอบถามและ SPSS ได้ฟรีครับ”
❓ FAQ (คำถามที่พบบ่อย)
โดยทั่วไป ถ้ามากกว่า 0.30 ถือว่าใช้ได้ครับ
ให้ตรวจว่าข้อนั้นเป็นคำถามกลับด้าน หรือเขียนผิดความหมายครับ
ไม่เสมอครับ แต่ถ้าต่ำมากและทำให้ Alpha ลด พี่แนะนำให้ปรับหรือตัดครับ
เกี่ยวมากครับ เพราะข้อที่สัมพันธ์ต่ำจะทำให้ Alpha ลดลงครับ
ได้เลยครับ พี่รับดูผล SPSS พร้อมแนะนำว่าข้อไหนควรแก้หรือควรตัดครับ