มาตรฐานการวัด คุณภาพตัวชี้วัด และ สถิติ

1. มาตรฐานการวัด คุณภาพตัวชี้วัด และ สถิติ อาจารย์ นาวาโท ดร.บุญเรือง เกิดอรุณเดช สถาบันนวัตกรรมการจัดการ คณะบริหารธุรกิจ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่

2. แนวคิด Causal Relationship Model ตัวแปรภายใน (Endogenous Factors) I, J, K,... ตัวแปรมาก่อน (Antecedent Variables) A, B, C,... Z X ตัวแปรภายนอก (Exogenous Factors) Q, R, S,…. Y ตัวแปรอิสระ (X) คือ ตัวแปรต้น ตัวแปรที่มีค่าเปลี่ยนแปลงได้อย่างอิสระไม่ได้ถูกกำหนดจากตัวแปรอื่นๆ ที่ผู้วิจัยกำลังศึกษา หรือตัวแปรที่เป็นสาเหตุให้ตัวแปรอื่นเปลี่ยนแปลงตามตัวแปรตาม (Y)คือ ตัวแปรตาม หรือ ตัวแปรที่ผันแปรค่าไปตามการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรอื่นๆ (ตัวแปรอิสระ หรือ ตัวแปรต้น)

3. Effect/Relation การสร้างกรอบแนวคิดเพื่อพิสูจน์สมมุติฐานทางสถิติ หลักในการสร้างกรอบแนวความคิดเพื่อพิสูจน์สมมุติฐานทางสถิติ • สร้างแบบกรอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระ ตัวแปรกลาง ตัวแปรตาม Cause Consequence Direct Effect Indirect Effect X1 X1 X2 Y X3 Y X2 X3 Observed

4. การนำเสนอกรอบในการวิจัยการนำเสนอกรอบในการวิจัย ความรู้ ค่านิยม การติดเชื้อเอดส์ ฐานะทางบ้าน อิทธิพลเพื่อน ความรู้ การติดเชื้อเอดส์ ฐานะทางบ้าน ค่านิยม อิทธิพลเพื่อน Y = f(P, Q, R, S)

5. การนำเสนอกรอบในการวิจัยการนำเสนอกรอบในการวิจัย ลักษณะส่วนบุคคล • เพศ • อายุ • ระดับการศึกษา • ประสบการณ์ทำงาน ลักษณะงาน ความผูกพันต่อองค์กร • ความหลากหลายในงาน • ความมีอิสระในงาน • การรับรู้ลักษณะงาน • ความน่าสนใจของงาน บทบาทหน้าที่

6. ตัวแปร (Variable) • ความหมาย: • “สิ่งต่างๆ หรือลักษณะต่างๆ ที่แสดงให้เห็นถึงสถานการณ์ที่ปรากฏในประเด็นที่ต้องการศึกษา โดยมีค่าที่แปรเปลี่ยนกันไปในแต่ละหน่วยของประชากรที่ศึกษา”

7. การวัดตัวแปร • การนิยามตัวแปร • ตัวแปรที่มีลักษณะเป็นรูปธรรม รายได้ • ตัวแปรที่มีลักษณะเป็นนามธรรม ความยากของข้อสอบ • นิยามเชิงทฤษฎี:ความรู้สึกของผู้สอบที่ทำข้อสอบไม่ได้ • นิยามเชิงปฏิบัติการ: สัดส่วนของจำนวนผู้ที่ตอบข้อสอบถูกต่อจำนวนผู้สอบทั้งหมด

8. การวัดตัวแปร • ระดับมาตรวัดตัวแปร(Steven, 1960) • มาตรนามบัญญัติ (Nominal Scale) • ค่าตัวแปรเป็นการจำแนกประเภทหรือการจัดหมวดหมู่ของสิ่งต่างๆ • ไม่สามารถเรียงลำดับ หรือบอกปริมาณความแตกต่างได้ • เช่น เพศ (ชาย หญิง) • มาตรอันดับ (Ordinal Scale) • ค่าตัวแปรเรียงลำดับได้ แต่ไม่สามารถบอกปริมาณความแตกต่างระหว่างแต่ละค่าได้อย่างชัดเจน • การจัดลำดับต้องมีเกณฑ์ช่วย • เช่น ความสามารถในการร้องเพลง(การใช้เสียง ออกเสียงถูกต้อง การแสดงออกที่น่าประทับใจ)

9. การวัดตัวแปร • ระดับมาตรวัดตัวแปร(Steven, 1960) • มาตรอันตรภาค (Interval Scale) • ค่าตัวแปรสามารถเรียงลำดับและบอกปริมาณความแตกต่างระหว่างแต่ละค่าได้อย่างชัดเจน แต่ไม่มีค่าเป็นศูนย์แท้ • เช่น ความแตกต่างของคะแนนสอบ10-20 มีความแตกต่างของคะแนนสอบ 20-30 แต่นักเรียนสอบได้ 0 ไม่ได้หมายความว่านักเรียนคนนั้นไม่มีความรู้ เพราะคำถามไม่ตรงกับที่ตนรู้ • มาตรอัตราส่วน (Ratio Scale) • ค่าตัวแปรสามารถเรียงลำดับและบอกปริมาณความแตกต่างระหว่างแต่ละค่าได้อย่างชัดเจน และมีค่าเป็นศูนย์แท้ (บอกอัตราส่วนของค่าหนึ่งต่ออีกค่าหนึ่งได้) • เช่น ความสูง น้ำหนัก อายุ

10. การใช้สถิติ.........ต้องใช้ให้เป็นการใช้สถิติ.........ต้องใช้ให้เป็น ภาคพรรณา ภาคอ้างอิง ค่าร้อยละฐานนิยมมัธยฐานค่าเฉลี่ยและค่าเบี่ยงเบน T-test/F-testPost Hoc testmancova/manovaCorrelationetc.

11. สถิติเบื้องต้นที่ใช้ในการประมวลผลสถิติเบื้องต้นที่ใช้ในการประมวลผล 1. ค่าความถี่ (Frequency) 2. ค่าเฉลี่ย (Mean) 3. ร้อยละ (Percentage) สถิติเหล่านี้ แสดงลักษณะทั่วไปของข้อมูลเท่านั้น หรือ เป็นเพียงผลการวิเคราะห์เบื้องต้น

12. แนวคิดเรื่องการใช้สถิติเพื่อการวิจัย 1.) เพื่อพิจารณาการกระจายของข้อมูล และพรรณนาผลเบื้องต้น • ค่าความถี่ (Frequencies) • ค่าร้อยละ (Percent) • ค่าเฉลี่ยมัชฌิมเลขณิต (Mean) • ค่ามัธยฐาน (Median) • ค่าฐานนิยม (Mode) • ค่าต่ำสุด (Minimum) • ค่าสูงสุด (Maximum) • ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard deviation)

13. การเลือกใช้สถิติ • เปรียบเทียบความแตกต่าง • ความถี่ หรือสัดส่วน • ค่าเฉลี่ย • ความแปรปรวน • 2 -test • t-test, One-way Anova • F-test • บรรยายความสัมพันธ์ • Correlation 4. เพื่อทำนาย • Trend analysis, Regression Analysis จุดมุ่งหมาย • บรรยายลักษณะตัวแปร • แจกแจงความถี่ • จัดลำดับเปรียบเทียบ • วัดแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลาง • วัดการกระจาย • วัดความสัมพันธ์ • แผนภูมิ ตาราง • Proportion, Ratio, Percent • Mean, Median, Mode • Standard Deviation, Variance • Correlation

14. การเลือกใช้สถิติ 2. Ordinal Scale บวกถึงความแตกต่างของหน่วยการวัด แต่ระยะห่างของแต่ละหน่วยไม่สามารถระบุได้ จึง บวก ลบ คูณ หาร กันไม่ได้ • แจกแจงความถี่ • ร้อยละ ตาราง แผนภูมิ • วัดแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลาง • Mode, Median • วัดการกระจาย • Range • วัดความสัมพันธ์ • Spearman Rank-order Correlation • 2 -test มาตรของตัวแปร Scale Descriptive Inferential 1. Nominal Scale บวก ลบ คูณ หาร กันไม่ได้ • แจกแจงความถี่ • ร้อยละ ตาราง แผนภูมิ • วัดแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลาง • Mode • วัดความสัมพันธ์ • Phi Correlation • 2 -test

15. การเลือกใช้สถิติ 2. Ratio Scale บวก ลบ คูณ หาร กันได้และมีศูนย์แท้ • แจกแจงความถี่ • ร้อยละ ตาราง แผนภูมิ • วัดแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลาง • Mean • วัดการกระจาย • Standard Deviation • วัดความสัมพันธ์ • Pearson Correlation • 2 –test • t-test, F-test, Anova มาตรของตัวแปร Scale Descriptive Inferential 1. Interval Scale บวก ลบ คูณ หาร กันได้ เพราะความแตกต่างของแต่ละหน่วยในตัวแปรมีระยะห่างเท่าๆ กัน • แจกแจงความถี่ • ร้อยละ ตาราง แผนภูมิ • วัดแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลาง • Mean • วัดการกระจาย • Standard Deviation • วัดความสัมพันธ์ • Pearson Correlation • 2 –test • t-test, F-test, Anova

16. Data Level & Measurement

17. สถิติบรรยาย ความถี่ของ A ความถี่ของ B • สัดส่วน (Proportion): • ร้อยละ (Percentage): สัดส่วน x 100 • มัชฌิมเลขคณิต (Mean)  X X = • มัธยฐาน (Median) n 6, 8, 12, 21, 24 ความถี่ของส่วนย่อย ความถี่ของทั้งหมด 2, 6, 8, 12, 21, 24 • ฐานนิยม (Mode) 2, 6, 8, 8, 12, 12, 12, 21, 24 • อัตราส่วน (Ratio):

18. สถิติบรรยาย • พิสัย (Range): คะแนนที่มีค่าสูงสุด - คะแนนที่มีค่าต่ำสุด • Quartile Deviation: Q3 – Q1 2 • Standard Deviation: (X – X)2 • Variance: N (X – X)3 n • Coefficient of Variation: (X – X)2 100 x S.D. S3 N X • Skewness

19. การแสดงผล

20. กราฟที่นิยมใช้ กราฟแท่ง กราฟวงกลม กราฟเส้น

21. ตารางแจกแจงความถี่

22. ตารางแจกแจงความถี่

23. Sampling Instrument Pre-test Collecting Right Way วิธีการเก็บรวบรวมข้อมูล • การใช้แบบสอบถาม (Questionnaire) • การทดสอบ (Testing) • การสัมภาษณ์ (Interview) • การสังเกต (Observation) • การเข้าไปมีส่วนร่วมในชุมชน (Participation)

24. 3. เทคนิคการเขียนเครื่องมือการวิจัย 3.1 ความรู้เกี่ยวกับเครื่องมือการวิจัย ความสำคัญของเครื่องมือการวิจัย เครื่องมือการวิจัยมีบทบาทที่สำคัญในขั้นตอนของการเก็บรวบรวมข้อมูล ผลการวิจัยจะเชื่อถือได้มากน้อยเพียงใดขึ้นอยู่กับเครื่องมือการวิจัยที่ใช้ ถ้าผู้วิจัยเลือกเครื่องมือการวิจัยได้เหมาะสมกับเรื่องที่จะวิจัย และเครื่องมือการวิจัยนั้นมีคุณภาพสูงก็จะทำให้ได้ผลการวิจัยที่เชื่อถือได้มากด้วย เช่น ใช้การสังเกตแทนที่จะใช้การทดสอบกับเด็กเล็ก ใช้การสัมภาษณ์กับชาวบ้านแทนการใช้แบบสอบถาม ซึ่งอาจมีปัญหาเรื่องการอ่านหนังสือไม่ออก เป็นต้น ลักษณะของเครื่องมือการวิจัยที่ดี 1) ความเที่ยงตรงหรือความตรง (Validity)2) อำนาจจำแนก (Discrimination) 3) ความเชื่อมั่นหรือความเชื่อถือได้หรือความเที่ยง (Reliability)

25. การได้มาซึ่งเครื่องมือการวิจัยการได้มาซึ่งเครื่องมือการวิจัย 1) ผู้วิจัยสร้างเองทั้งหมด ตามที่นิยามศัพท์เฉพาะไว้ เนื่องจากตัวแปรตามที่สนใจจะศึกษายังไม่มีใครศึกษา 2) ผู้วิจัยสร้างเอง โดยใช้วิธีการปรับปรุงจากเครื่องมือการวิจัยของผู้วิจัยท่านอื่นที่วัดตัวแปรตามเดียวกันหรือคล้ายคลึงกัน 3) ผู้วิจัยใช้เครื่องมือการวิจัยของผู้วิจัยท่านอื่นโดยใช้ทั้งฉบับ เนื่องจากเป็นเครื่องมือวิจัยที่วัดได้ตรงตามนิยามและมีคุณภาพดี และลักษณะกลุ่มตัวอย่างก็เป็นลักษณะเดียวกันหรือคล้ายคลึงกัน

26. 3.2 วิธีการเลือกเครื่องมือ 1) แบบสอบถาม (Questionnaire) 2) การสัมภาษณ์ (Interview) 3) มาตราวัดเจตคติ หรือทัศนคติ (Attitude scale) 4) การสังเกต (Observation) 5) แบบทดสอบ (Test) ผู้วิจัยจะเลือกใช้เครื่องมือการวิจัยชนิดใด พิจารณาจากสิ่งที่ต้องการศึกษาโดยเฉพาะตัวแปรตาม เช่น 1) ตัวแปรตามประเภท ความคิดเห็น ทัศนะ หรือความพึงพอใจ ที่มีต่อสิ่งหนึ่งสิ่งใด ตัวแปรลักษณะเหล่านี้มักนิยมใช้แบบสอบถามแบบมาตราส่วนประมาณค่า (Rating scale)ซึ่งอาจเป็น 4 ระดับ หรือ 5 ระดับ แล้วแต่ความเหมาะสม

27. 2) ตัวแปรตามประเภท เจตคติ มักนิยมใช้แบบวัดเจตคติ แบบลิเคอร์ท หรือแบบออสกูด เช่น เจตคติต่อวิชาคอมพิวเตอร์ เจตคติต่อนักการเมือง เจตคติต่อสินค้า OTOP เป็นต้น 3) ตัวแปรตามประเภท พฤติกรรมบริโภค เช่น พฤติกรรมการใช้บริการของธนาคาร พฤติกรรมการใช้สบู่สมุนไพร พฤติกรรมการบริโภคไอศกรีม เป็นต้น ตัวแปรลักษณะเช่นนี้ นิยมใช้แบบสอบถามแบบเลือกตอบ ซึ่งจำนวนตัวเลือกในแต่ละข้อคำถามไม่จำเป็นต้องเท่ากันแต่ต้องครอบคลุมคำตอบที่เป็นไปได้ทั้งหมด