บทที่ 7 การวิเคราะห์ความเชื่อถือได้ของเครื่องมือวัด บทที่ 7 การวิเคราะห์ความเชื่อถือได้ของเครื่องมือวัด เครื่องมือที่ใช้ในการวัดตัวแปรส่วนใหญ่ ได้แก่ คำถามหรือชุดของคำถามที่เกี่ยวข้องกับเรื่องที่ต้องการวัด แบ่งได้ 2 แบบ คือ 1. การวัดแบบรายการเดียว (Item) 2. การวัดแบบองค์ประกอบ (Composite Measure)

1. การวัดแบบรายการเดียว (Item) เป็นการวัดโดยใช้คำถามเพียงคำถามเดียว เพื่อนำมาวัดตัวแปรเพียงตัวเดียว เช่น เพศ อายุ อาชีพ ฯลฯ 1. เพศ [ ] 1.1 ชาย [ ] 1.2 หญิง 2. อายุ ……….. ปี 3. อาชีพ [ ] 3.1 ประกอบธุรกิจส่วนตัว [ ] 3.2 รับราชการ [ ] 3.3 พนักงานรัฐวิสาหกิจ [ ] 3.4 พนักงานบริษัท [ ] 3.5 อื่น ๆ (โปรดระบุ)………………………

2. การวัดแบบองค์ประกอบ (Composite Measure) เป็นการวัดโดยใช้คำถามหลาย ๆ คำถามมาประกอบกันเพื่อนำมาวัดตัวแปรเพียงตัวแปรเดียว ตัวแปรบางตัวอาจวัดได้จากคำถามเพียงคำถามเดียว เช่น …. ตัวแปรความนิยมพรรคการเมืองหรือตัวนายกรัฐมนตรี “ท่านเลือกพรรคใดในการเลือกตั้งครั้งนี้” “ท่านคิดว่าใครที่เหมาะสมจะเป็นนายกรัฐมนตรี”

ขณะที่ตัวแปรบางตัวไม่อาจใช้คำถามเพียงคำถามเดียวเพื่อวัดค่าของตัวแปรนั้นได้ เช่น ….. ต้องการวัดทัศนคติที่มีต่อการเสนอข่าวของหนังสือพิมพ์ ผู้วิจัยต้องใช้คำถามมาประกอบกัน เพื่อวัดระดับของ ทัศนคติที่มีต่อการเสนอข่าวของหนังสือพิมพ์ เพราะการ ใช้คำถามเพียงคำถามเดียวไม่เพียงพอที่จะทำให้ทราบว่าบุคคลนั้นมีทัศนคติอย่างไรต่อหนังสือพิมพ์

ปัจจัยสำคัญเกี่ยวกับการนำเข้า สำคัญน้อยที่สุด สำคัญน้อย สำคัญปานกลาง สำคัญมาก สำคัญมากที่สุด 1 2 3 4 5 1. ตรายี่ห้อและชื่อเสียงของสินค้า 2. วิธีการสั่งซื้อ/ วิธีการขนส่ง 3. รูปแบบ (style) / คุณลักษณะของสินค้า 4. การส่งมอบตรงเวลา 5. การหีบห่อ 6. วิธีการชำระเงิน 7. ราคา 8. ความแน่นอนในการส่งสินค้าให้ได้ ในระยะยาว 9. ปริมาณความต้องการซื้อสินค้า ภายในประเทศ

วิธีการวัดค่าของตัวแปรที่สร้างขึ้นจากคำถามหลาย ๆ คำถาม มี 2 วิธี 1. ดัชนี (Index) เป็นการกำหนดค่าของตัวแปรที่สร้างขึ้นจากคำถามหลาย ๆ คำถาม โดยพิจารณาจากคะแนนรวมของคำตอบทั้งหมดที่นำมาสร้างเป็นตัวแปรนั้น โดยคำถามนั้นไม่จำเป็นต้องจัดเรียงลำดับข้อคำถามจากง่ายไปหายากหรือยากไปหาง่าย การได้คะแนนจากการตอบคำถามข้อใดข้อหนึ่ง จะไม่มีผลต่อการการได้คะแนนในการตอบคำถามข้ออื่น เช่น ตอบถูกได้ 1 คะแนน ตอบผิด ได้ 0 คะแนน จากนั้นจึงรวมคะแนนตอบถูกออกมาเป็นดัชนีที่ใช้วัดความรู้ของเนื้อหาวิชานี้

ความรู้เกี่ยวกับสัญลักษณ์ตราสินค้าไทย ใช่ ไม่ใช่ ท่านมีความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับ “สัญลักษณ์ตราสินค้าไทย” ในเรื่องต่อไปนี้หรือไม่อย่างไร ความรู้เกี่ยวกับสัญลักษณ์ตราสินค้าไทย ใช่ ไม่ใช่ ตราสินค้าไทยเป็นตราสัญลักษณ์ที่ใช้รับรองคุณภาพสินค้าไทย ตราสินค้าไทยใช้กับสินค้า บรรจุภัณฑ์ และวัสดุอื่น ๆ ที่เกี่ยวกับสินค้าไทย ตราสินค้าไทยแสดงให้เห็นว่าเป็นสินค้าที่ผลิตจากประเทศไทย ตราสินค้าไทยเป็นสราสินค้าที่ใช้ชื่อเป็นภาษาไทย

2. มาตรวัด (Scale) เป็นการกำหนดค่าของตัวแปรที่สร้างขึ้นจากคำถามหลาย ๆ คำถาม โดยพิจารณาจากคะแนนรวมของคำตอบทั้งหมด แต่คำถามเหล่านั้นจะต้องเรียงลำดับความรุนแรงของข้อคำถาม (Internal Intensity Order) ซึ่งก็คือ แต่ละคำถามจะต้องถูกจัดเรียงตามลำดับที่แน่นอน หรือถูกจัดเรียงตามนิยามซึ่งจะมีผลต่อความแตกต่างของค่าตัวแปร

เกี่ยวกับราคาและการชำระเงิน ระดับความสำคัญ น้อยที่สุด น้อย ปานกลาง มาก มากที่สุด เกี่ยวกับราคาและการชำระเงิน 1. ราคาถูกกว่ายี่ห้ออื่น 2. ขายต่อมือสองได้ราคาดี 3. อัตราดอกเบี้ยในการผ่อนชำระต่ำ 4. ระยะเวลาการผ่อนชำระที่ยาวนาน 5. เงินดาวน์น้อย เกี่ยวกับช่องทางการจัดจำหน่าย 1. จำนวนโชว์รูมในท้องถิ่น 2. ความสะดวกในการติดต่อกับโชว์รูม 3. ศูนย์บริการหลังการขายมีบริเวณพื้นที่กว้างขวาง 4. ทำเลที่ตั้งของศูนย์บริการอยู่ใกล้แหล่งชุมชน 5. ความรวดเร็วในการให้บริการของศูนย์

ค่าดัชนี และมาตรวัด มีลักษณะที่เหมือนกัน 2 ประการ คือ 1. เป็นการวัดตัวแปรที่ประกอบด้วยคำถามหลาย ๆ คำถาม 2. ค่าทั้ง 2 นี้บ่งบอกถึงระดับคะแนนที่สามารถนำไปใช้วิเคราะห์ ค่าทางสถิติได้ แต่ลักษณะที่แตกต่างกัน คือ การกำหนดค่าดัชนีจะสร้างคำถามหลาย ๆ คำถามที่ไม่ได้ลำดับตามความรุนแรงของเนื้อหาในคำถาม ในขณะที่การกำหนดค่ามาตรวัดสร้างจากคำถามหลาย ๆ คำถามที่มีการจัดเรียงลำดับคำถามตามความรุนแรงของเนื้อหาในคำถาม

การทดสอบความถูกต้อง (Test of Validity) ความถูกต้องของเครื่องมือที่ใช้วัดตัวแปร จะเป็นตัวตัดสินว่าเครื่องมือที่ใช้วัดนั้นใช้ได้หรือไม่ นั่นคือสามารถวัดค่าของตัวแปรได้อย่างถูกต้องตามที่ต้องการวัด แบ่งได้เป็น 3 แบบ คือ 1. ความถูกต้องของเนื้อหา (Content Validity) 2. ความถูกต้องตามเกณฑ์มาตรฐาน (Criterion Related Validity) 3. ความถูกต้องในการวัดตัวแปรที่สร้างขึ้น (Construct Validity)

1. ความถูกต้องของเนื้อหา (Content Validity) การทดสอบว่าเครื่องมือที่ใช้วัดมีความถูกต้องของเนื้อหาหรือไม่ ต้องประเมินโดยผู้ที่มีความรู้เกี่ยวกับเรื่องนั้นอย่างถ่องแท้ โดยดูว่าคำถามที่ใช้วัดครอบคลุมเนื้อหาสาระหรือความหมายทั้งหมดของตัวแปรที่ต้องการวัดหรือไม่ การประเมินความถูกต้องของเนื้อหามีจุดอ่อน คือ ไม่มีวิธีการที่แน่ชัด การตัดสินว่าการวัดนั้นมีความถูกต้องของเนื้อหาหรือไม่นั้นขึ้นอยู่กับหลักเกณฑ์ที่ผู้ประเมินกำหนดขึ้น

2. ความถูกต้องตามเกณฑ์มาตรฐาน (Criterion Related Validity) (1) ความถูกต้องในการทำนาย (Predictive Validity) ถ้าการวัดมีความถูกต้องตามเกณฑ์มาตรฐานแล้ว ผู้วิจัยสามารถประเมินได้ว่า ผู้ที่ได้คะแนนในระดับใดจะมีพฤติกรรมเช่นใด ตัวอย่างเช่น… ถ้าเกณฑ์กำหนดว่า คะแนนเฉลี่ยของการวัดทัศนคติเกี่ยวกับการเสนอข่าวของหนังสือพิมพ์มีค่าอยู่ระหว่าง 1 - 5 ถ้าได้คะแนนเฉลี่ยเท่ากับ 1 แสดงว่าผู้นั้นมีทัศนคนิที่ไม่ดีอย่างยิ่งต่อการเสนอข่าวของหนังสือพิมพ์

ดังนั้นถ้าเครื่องมือมีความถูกต้องเราสามารถทำนายพฤติกรรมของผู้ตอบคนหนึ่งที่ได้คะแนนทัศนคติเกี่ยวกับเรื่องนี้เท่ากับ 1 ได้ว่า... เขามีแนวโน้มที่จะไม่ซื้อหนังสือพิมพ์อ่าน แต่สิ่งที่ยากต่อการวัดความถูกต้องในการทำนาย คือ เราไม่ทราบเกณฑ์ที่เป็นมาตรฐานในการวัดที่จะมาเป็นตัวกำหนดว่าคะแนนควรจะอยู่ในช่วงใด

(2) ความถูกต้องในความเห็นพ้องต้องกัน (Concurrent Validity) ถ้าการวัดมีความถูกต้องตามเกณฑ์มาตรฐานแล้ว ผู้วิจัยจะสามารถประเมินได้ว่า คนกลุ่มหนึ่งที่เราทราบแน่ชัด (Know Group) แล้วว่าเป็นกลุ่มคนที่มีแนวโน้มไปในทางใด และเมื่อนำเครื่องมือไปวัดกับคนกลุ่มนี้ก็จะพบว่า กลุ่มคนกลุ่มนี้มีแนวโน้มที่จะตอบคำถามไปในลักษณะที่เราคาดหวัง เช่น นำเครื่องมือที่ใช้วัดทัศนคติที่มีต่อการทำแท้งเสรีไปสอบถามกับกลุ่มคนที่เราทราบว่าจะต่อต้านเรื่องนี้คะแนนที่ได้ก็จะต่ำมาก ถ้านำเครื่องมือนี้ไปถามกลุ่มคนที่สนับสนุน เช่น ผู้หญิงที่ทำงานในสถานเริงรมย์ คะแนนเฉลี่ยของการวัดทัศนคติที่ได้จากกลุ่มนี้จะสูงมาก ถ้าผลที่ได้เป็นไปตามที่คาดหมายไว้เช่นนี้ก็แสดงว่าเครื่องมือที่ใช้วัดมีความถูกต้องในความเห็นพ้องต้องกัน

3. ความถูกต้องในการวัดตัวแปรที่สร้างขึ้น (Construct Validity) ผู้วิจัยควรจะตรวจสอบความถูกต้องของการวัดค่าของตัวแปรที่ผู้วิจัยสร้างขึ้นจากคำถามหลาย ๆ คำถาม โดยพิจารณาจากผลของการทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่สร้างขึ้นกับตัวแปรอื่นที่เกี่ยวข้องกันในเชิงทฤษฎี ถ้าผลการทดสอบพบว่ามีความสัมพันธ์กัน แสดงว่าการวัดตัวแปรนั้นมีความถูกต้อง แต่ถ้าผลการทดสอบพบว่าไม่มีความสัมพันธ์กัน แสดงว่าการวัดตัวแปรนั้นไม่มีความถูกต้อง

การทดสอบความเชื่อถือได้ (Test of Reliabiliity) นิยมใช้กันมากมีอยู่ 4 วิธี คือ 1. วิธีการทดสอบซ้ำ (Test - Retest Method) 2. วิธีการใช้แบบทดสอบคู่ขนาน (Parallel Form Method) 3. วิธีการแบ่งครึ่ง (Split - Half Method) 4. วิธีการวัดความสอดคล้องภายใน (Internal - Consistency Reliablility)

1. วิธีการทดสอบซ้ำ (Test - Retest Method) เป็นวิธีการพื้นฐานที่ใช้หาค่าความเชื่อถือได้ของเครื่องมือที่ใช้ในการวัด โดยทำการวัดกลุ่มตัวอย่างเดียวกัน 2 ครั้ง ภายในช่วงเวลาหนึ่ง อย่างไรก็ตามการวัดซ้ำครั้งที่ 2 ไม่ควรทิ้งช่วงเวลาจากการวัดครั้งแรกนานเกินไป เพราะจะทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในตัวผู้ตอบ

r = r = 0 หมายความว่า เครื่องมือที่ใช้ในการวัดไม่มีความเชื่อถือ สูตรที่ใช้ในการคำนวณหาค่าสัมประสิทธิ์ของความเชื่อถือได้ของเครื่องมือที่ใช้วัดมีดังนี้ 2 r = T 2 O เมื่อ r = สัมประสิทธิ์ความเชื่อถือได้ของเครื่องมือที่ใช้วัด 2 T = ค่าความแปรปรวน ( Variance) ของคะแนนที่แท้จริง = ค่าความแปรปรวน ( Variance) ของคะแนนที่วัดได้ 2 O ถ้า r = 1 หมายความว่า เครื่องมือที่ใช้ในการวัดมีความเชื่อถือได้มาก r = 0 หมายความว่า เครื่องมือที่ใช้ในการวัดไม่มีความเชื่อถือ

ในสภาพความเป็นจริงแล้วเราจะไม่ทราบความแปรปรวนของคะแนนของคะแนนที่แท้จริง ดังนั้นการหาค่าสัมประสิทธิ์ของความเชื่อถือได้ของเครื่องมือที่ใช้วัด จึงนิยมใช้สูตร ของ Pearson Product Moment Correlation ดังนี้ n XY - ( X) ( Y) r = [ n X2 - ( X)2 ] [n Y2 - ( Y)2 ] r = สัมประสิทธิ์ความเชื่อถือได้ของเครื่องมือที่ใช้วัด n = จำนวนผู้ตอบ X = คะแนนที่วัดได้แต่ละข้อจากการวัดครั้งแรก Y = คะแนนที่วัดได้แต่ละข้อจากการวัดครั้งหลัง

2. วิธีการใช้แบบทดสอบคู่ขนาน (Parallel Form Method) วิธีการนี้จะแก้ปัญหาของวิธีการทดสอบและทดสอบซ้ำในกรณีที่ผู้ตอบจำคำตอบที่เคยตอบไปในครั้งแรกได้ ขั้นตอนของวิธีนี้เหมือนกับวิธีการแรกเกือบทุกอย่าง ส่วนที่แตกต่างกัน คือ เครื่องมือที่ใช้ในการวัดครั้งที่ 2 เป็นคนละชุดกับการวัดครั้งแรก แต่เครื่องมือที่ใช้วัดทั้ง 2 ชุดใช้แทนกันได้ ความน่าเชื่อถือของเครื่องมือที่ใช้วัดพิจารณาจากค่าสหสัมพันธ์ระหว่างคะแนนที่วัดได้ครั้งแรกและครั้งหลัง โดยใช้สูตร Pearson Product Moment Correlation Coefficient เช่นเดียวกับวิธีแรก

3. วิธีการแบ่งครึ่ง (Split - Half Method) วิธีนี้จะแก้ปัญหาของ 2 วิธีแรกในกรณีที่ผู้วิจัยไม่อาจทำการวัดซ้ำได้ โดยทำการวัดเพียงครั้งเดียวและมีเครื่องมือที่ใช้ในการวัดเพียงชุดเดียว ผู้วิจัยจะต้องสร้างเครื่องมือหรือแบบสอบถาม 2 ส่วน ในลักษณะคู่ขนานหรือคล้ายกัน เช่น สร้างเครื่องมือวัดทัศนคติซึ่งประกอบด้วยจำนวนคำถาม 20 ข้อ จะต้องแบ่งแบบสอบถามออกเป็น 2 ส่วน ส่วนแรก ได้แก่ แบบสอบถาม 10 ข้อแรก และส่วนที่ 2 แบบสอบถาม 10 ข้อหลัง โดยทั้งสองส่วนจะถามในเรื่องเดียวกันหรือคล้ายกันในลักษณะจับคู่กัน ถ้าแบบสอบถามมีความเชื่อถือได้สูงจะพบว่าคำตอบที่ได้จากส่วนแรกกับคำตอบที่ได้จากส่วนหลังจะมีความสัมพันธ์กันสูง

r ' = โดยใช้สูตรของ Spearman & Brown 2 r 1 + r หรือค่าสัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์ที่ปรับค่าแล้วของคะแนนที่ได้จาก การวัดในส่วนที่ 1 และส่วนที่ 2 r = ค่าสัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์ระหว่างคะแนนที่ได้จากการวัดใน ส่วนที่ 1 และส่วนที่ 2 ซึ่งยังไม่ได้ปรับค่า โดยคำนวณจากสูตรของ Pearson ที่กล่าวไว้ในวิธีแรก

4. วิธีการวัดความสอดคล้องภายใน (Internal - Consistency Reliablility) เป็นการวัดความเชื่อถือได้ของเครื่องมือที่ใช้โดยไม่ต้องวัดซ้ำ การวัดความสอดคล้องภายในเพื่อหาความเชื่อถือได้ของเครื่องมือที่ใช้ในการวัดทั้งชุด สามารถคำนวณได้จากสูตรต่าง ๆ ดังนี้ 1. Cronbach Alpha Formula 2. Kuder Richardson Formula 20

1. Cronbach Alpha Formula ใช้ในกรณีที่ให้คะแนนแต่ละข้อคำถามเป็นจำนวนเต็มใด ๆ ที่ไม่ใช่เฉพาะแต่ 0 กับ 1 เท่านั้น ใช้สูตรนี้ = N N - 1 1 - S2 i T

2. Kuder Richardson Formula 20 สูตรนี้ใช้ในกรณีที่คำตอบของแต่ละคำถามมีเพียง 2 คำตอบ คือ 0 กับ 1 เท่านั้น ( เช่น ถูกหรือผิด ใช่หรือไม่ใช่ ) ค่าสัมประสิทธิ์ความเชื่อถือได้ที่คำนวณจากสูตรนี้จะเท่ากับค่าที่คำนวณจาก สูตรของ Cronbach Alpha p q N i i = 1 - N - 1 2 T