การวิจัยเชิงปริมาณในสาขาสังคมศาสตร์ การศึกษา บริหารธุรกิจ การตลาด และสาธารณสุข ล้วนมีจุดร่วมสำคัญคือ การใช้แบบสอบถามเป็นเครื่องมือเก็บข้อมูล แบบสอบถามช่วยให้นักวิจัยสามารถรวบรวมข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างจำนวนมากได้อย่างเป็นระบบ ครอบคลุมทั้งข้อมูลส่วนบุคคล ทัศนคติ ความคิดเห็น และพฤติกรรม

อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จของงานวิจัยไม่ได้ขึ้นอยู่กับการออกแบบแบบสอบถามเพียงอย่างเดียว แต่ขึ้นอยู่กับ การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสอบถามอย่างถูกต้องและมีหลักวิชาการ ซึ่งเป็นขั้นตอนที่นักวิจัยจำนวนไม่น้อยรู้สึกกังวล โดยเฉพาะเมื่อต้องใช้สถิติหลายประเภท

หนึ่งในโปรแกรมที่ได้รับความนิยมสูงสุดในการวิเคราะห์ข้อมูลแบบสอบถาม คือ SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) เนื่องจากถูกออกแบบมาเพื่อรองรับข้อมูลจากแบบสอบถามโดยเฉพาะ ใช้งานง่าย และเป็นที่ยอมรับในระดับวิชาการ

บทความนี้จึงมุ่งอธิบาย การใช้ SPSS ในการวิเคราะห์ข้อมูลแบบสอบถาม อย่างครบถ้วน ตั้งแต่การเตรียมข้อมูล การตรวจสอบคุณภาพแบบสอบถาม การเลือกใช้สถิติที่เหมาะสม การใช้ Regression Analysis ไปจนถึงการแปลผลและเขียนรายงาน เพื่อให้นักวิจัยสามารถนำข้อมูลจากแบบสอบถามไปใช้สร้างองค์ความรู้ได้อย่างถูกต้อง น่าเชื่อถือ และเป็นมืออาชีพ

---

ความสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลแบบสอบถาม

ข้อมูลจากแบบสอบถามเป็นข้อมูลเชิงประจักษ์ที่สะท้อนมุมมอง ความรู้สึก และพฤติกรรมของกลุ่มตัวอย่าง หากการวิเคราะห์ข้อมูลขาดความรอบคอบ อาจทำให้

• สรุปผลคลาดเคลื่อน

• ตีความผลลัพธ์ผิดพลาด

• งานวิจัยขาดความน่าเชื่อถือ

การใช้ SPSS ช่วยให้นักวิจัยสามารถ

• จัดการข้อมูลจำนวนมากได้อย่างเป็นระบบ

• เลือกใช้สถิติที่เหมาะสมกับชนิดข้อมูล

• แสดงผลลัพธ์ในรูปแบบที่พร้อมนำไปเขียนรายงานวิจัย

---

ลักษณะข้อมูลจากแบบสอบถามที่พบได้บ่อย

ก่อนเริ่มใช้ SPSS นักวิจัยควรเข้าใจลักษณะข้อมูลจากแบบสอบถาม ซึ่งโดยทั่วไปแบ่งได้เป็น 3 ประเภทหลัก

1. ข้อมูลส่วนบุคคลของผู้ตอบแบบสอบถาม

เช่น เพศ อายุ ระดับการศึกษา อาชีพ
เป็นข้อมูลเชิงกลุ่ม (Categorical Data)

2. ข้อมูลจากมาตรประมาณค่า (Likert Scale)

เช่น ระดับความคิดเห็น ระดับความพึงพอใจ 5 ระดับ
เป็นข้อมูลเชิงปริมาณแบบอันดับ

3. ข้อมูลเชิงปริมาณ

เช่น คะแนน จำนวนครั้ง รายได้

SPSS สามารถจัดการข้อมูลทุกประเภทนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

---

เหตุผลที่นิยมใช้ SPSS วิเคราะห์ข้อมูลแบบสอบถาม

การใช้ SPSS ในการวิเคราะห์ข้อมูลแบบสอบถามได้รับความนิยมอย่างแพร่หลาย เนื่องจาก

1. เหมาะสมกับข้อมูลจากแบบสอบถาม
   รองรับข้อมูลเชิงกลุ่มและข้อมูลจากมาตรประมาณค่าได้ดี

2. ใช้งานง่าย
   มีเมนูแบบกราฟิก ไม่จำเป็นต้องเขียนโปรแกรม

3. เป็นที่ยอมรับในวงวิชาการ
   ตารางและสถิติจาก SPSS เป็นรูปแบบมาตรฐานของวิทยานิพนธ์และบทความวิจัย

4. ลดความผิดพลาดในการคำนวณ
   ช่วยให้นักวิจัยมุ่งเน้นการตีความและอภิปรายผลมากขึ้น

---

ขั้นตอนที่ 1 การเตรียมข้อมูลแบบสอบถามใน SPSS

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสอบถามอย่างถูกต้องเริ่มต้นจากการเตรียมข้อมูลที่มีคุณภาพ

1. การกำหนดตัวแปรใน Variable View

• ตั้งชื่อตัวแปรให้สื่อความหมาย

• กำหนดชนิดข้อมูล (Numeric / String)

• กำหนด Value Labels สำหรับข้อมูลเชิงกลุ่ม

• ระบุ Missing Values

2. การป้อนข้อมูลใน Data View

• ป้อนข้อมูลให้ครบถ้วน

• ตรวจสอบค่าผิดปกติ (Outliers)

• ตรวจสอบการป้อนข้อมูลผิดพลาด

การเตรียมข้อมูลอย่างรอบคอบช่วยลดปัญหาในขั้นตอนการวิเคราะห์

---

ขั้นตอนที่ 2 การตรวจสอบคุณภาพแบบสอบถามด้วย SPSS

ก่อนการวิเคราะห์เชิงลึก นักวิจัยควรตรวจสอบคุณภาพของแบบสอบถาม

การตรวจสอบความเชื่อมั่นของแบบสอบถาม

• ใช้สถิติ Cronbach’s Alpha

• ค่า Alpha ≥ 0.70 ถือว่าแบบสอบถามมีความเชื่อมั่นในระดับดี

ขั้นตอนนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในงานวิจัยเชิงปริมาณและวิทยานิพนธ์

---

ขั้นตอนที่ 3 การวิเคราะห์สถิติเชิงพรรณนา

สถิติเชิงพรรณนาใช้เพื่ออธิบายลักษณะทั่วไปของกลุ่มตัวอย่างและตัวแปรการวิจัย

สถิติเชิงพรรณนาที่ใช้บ่อย

• ความถี่และร้อยละ (ข้อมูลส่วนบุคคล)

• ค่าเฉลี่ย (Mean)

• ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (S.D.)

การวิเคราะห์ขั้นนี้ช่วยให้ผู้อ่านเข้าใจภาพรวมของข้อมูลแบบสอบถาม

---

ขั้นตอนที่ 4 การเลือกสถิติเชิงอนุมานให้เหมาะกับข้อมูลแบบสอบถาม

หลังจากเข้าใจข้อมูลเบื้องต้นแล้ว นักวิจัยจะใช้สถิติเชิงอนุมานเพื่อทดสอบสมมติฐาน

สถิติที่ใช้บ่อยกับข้อมูลแบบสอบถาม

• t-test: เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยระหว่าง 2 กลุ่ม

• ANOVA: เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยหลายกลุ่ม

• Correlation: วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร

• Regression: วิเคราะห์อิทธิพลของตัวแปร

SPSS รองรับสถิติเหล่านี้ได้อย่างครบถ้วน

---

การใช้ Regression Analysis กับข้อมูลแบบสอบถาม

Regression Analysis เป็นสถิติที่นิยมใช้มากที่สุดในการวิเคราะห์ข้อมูลแบบสอบถาม เนื่องจากสามารถอธิบายอิทธิพลของหลายตัวแปรพร้อมกันได้

ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ Regression

• วิเคราะห์ปัจจัยที่มีผลต่อความพึงพอใจ

• วิเคราะห์อิทธิพลของทัศนคติต่อพฤติกรรม

• วิเคราะห์ปัจจัยที่ส่งผลต่อการยอมรับนโยบายหรือเทคโนโลยี

SPSS ช่วยให้การใช้ Regression กับข้อมูลแบบสอบถามเป็นไปอย่างเป็นระบบ

---

การตรวจสอบข้อสมมติของ Regression ด้วย SPSS

การวิเคราะห์ Regression ที่มีคุณภาพต้องมีการตรวจสอบข้อสมมติทางสถิติ เช่น

• ความเป็นเชิงเส้น

• ความแปรปรวนคงที่

• การแจกแจงแบบปกติของค่าคลาดเคลื่อน

• Multicollinearity

การตรวจสอบสมมติฐานช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือของผลการวิเคราะห์

---

การแปลผลลัพธ์จาก SPSS ในงานวิจัยแบบสอบถาม

การแปลผลไม่ควรหยุดอยู่ที่การรายงานค่า p-value แต่ควรอธิบายความหมายเชิงวิชาการ เช่น

• ค่าเฉลี่ยสะท้อนระดับความคิดเห็นอย่างไร

• ตัวแปรใดมีอิทธิพลอย่างมีนัยสำคัญ

• ผลลัพธ์สอดคล้องกับทฤษฎีหรือไม่

ตัวอย่างการแปลผล

ผลการวิเคราะห์ Regression พบว่าคุณภาพการบริการมีอิทธิพลต่อความพึงพอใจของผู้ตอบแบบสอบถามอย่างมีนัยสำคัญ แสดงให้เห็นว่าการพัฒนาคุณภาพบริการเป็นปัจจัยสำคัญในการสร้างความพึงพอใจของผู้ใช้บริการ

---

การเขียนรายงานผลการวิเคราะห์ข้อมูลแบบสอบถาม

การใช้ SPSS จะมีคุณค่าอย่างแท้จริง เมื่อสามารถถ่ายทอดผลลัพธ์ออกมาเป็นรายงานวิชาการที่ชัดเจน

แนวทางการเขียนที่เหมาะสม

• รายงานสถิติอย่างครบถ้วน

• ใช้ภาษาทางวิชาการ ชัดเจน ไม่กำกวม

• เชื่อมโยงผลลัพธ์กับวัตถุประสงค์และสมมติฐานการวิจัย

---

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยในการใช้ SPSS วิเคราะห์ข้อมูลแบบสอบถาม

1. ใช้สถิติไม่เหมาะกับชนิดข้อมูล

2. ไม่ตรวจสอบคุณภาพแบบสอบถาม

3. แปลผลโดยดูเฉพาะค่า p-value

4. สรุปผลเชิงสาเหตุเกินขอบเขตข้อมูล

5. คัดลอกผลจาก SPSS โดยไม่อธิบาย

การหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดเหล่านี้ช่วยให้งานวิจัยมีคุณภาพสูงขึ้น

---

ข้อดีและข้อจำกัดของการใช้ SPSS กับข้อมูลแบบสอบถาม

ข้อดี

• เหมาะกับข้อมูลจากแบบสอบถาม

• ใช้งานง่าย

• เป็นที่ยอมรับในวงวิชาการ

ข้อจำกัด

• วิเคราะห์ขั้นสูงบางประเภทได้จำกัด

• ต้องอาศัยความเข้าใจทางสถิติควบคู่

นักวิจัยควรใช้ SPSS เป็น “เครื่องมือ” ไม่ใช่ “ตัวแทนความรู้ทางสถิติ”

---

บทสรุป

การใช้ SPSS ในการวิเคราะห์ข้อมูลแบบสอบถาม เป็นกระบวนการสำคัญที่ช่วยให้นักวิจัยสามารถเปลี่ยนข้อมูลจากแบบสอบถามให้กลายเป็นข้อค้นพบเชิงวิชาการที่มีความหมาย SPSS ช่วยจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างเป็นระบบ แต่คุณภาพของงานวิจัยยังขึ้นอยู่กับการออกแบบแบบสอบถาม การเลือกสถิติที่เหมาะสม และการตีความผลลัพธ์อย่างรอบคอบ

SPSS ที่ใช้อย่างมีประสิทธิภาพ ไม่ได้วัดจากจำนวนเมนูที่ใช้ แต่จากความสามารถของนักวิจัยในการ เชื่อมโยงข้อมูลแบบสอบถาม ตัวเลขทางสถิติ และทฤษฎีเข้าด้วยกันอย่างมีเหตุผล