สถิติและวิจัยทางเทคโนโลยีสารสนเทศ ศจีมาจ ณ วิเชียร

ความหมายของการวิจัย การวิจัยเป็นกระบวนการทางวิทยาศาสตร์ที่เป็นระบบ เน้นการค้นคว้า วิเคราะห์ และสรุปผลข้อมูลที่เป็นองค์ความรู้ใหม่ หรือข้อค้นพบใหม่

จุดมุ่งหมายของการวิจัย เพื่อการทำนาย (Prediction) เพื่อการอธิบาย (Explanation) เพื่อการบรรยาย (Describe) เพื่อการควบคุม (Control) เพื่อการพัฒนา (Development)

ความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับการวิจัย ประเภทการวิจัย แบ่งตามความมุ่งหมายและวิธีวิจัย การวิจัยเชิงประวัติศาสตร์ (Historical Research) 1.1ศึกษา ทำความเข้าใจ อธิบายเหตุการณ์ในอดีต เพื่อหาข้อยุติเกี่ยวกับสาเหตุ หรือเพื่อพยากรณ์เหตุการณ์ในอนาคต การวิจัยตามสภาพข้อมูล ได้แก่ 2.1 การวิจัยเชิงสำรวจ (Survey Research) 2.2 การวิเคราะห์เอกสาร (Documentation Analysis) 2.3 การศึกษารายกรณี (Case Studying)

ความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับการวิจัย ประเภทการวิจัยแบ่งตามความมุ่งหมายและวิธีวิจัย (ต่อ) 3. การวิจัยเพื่อศึกษาความสัมพันธ์ 3.1 การวิจัยเชิงสหสัมพันธ์ (Correlation Research) ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตั้งแต่ 2 ตัวขึ้นไป 3.2 การวิจัยเชิงเปรียบเทียบ (Comparison Research) ศึกษาความแตกต่างระหว่างกลุ่ม

สมมติฐานการวิจัย (research hypothesis) สมมติฐานวิจัย : ข้อความที่แสดงถึงการคาดการณ์ ผลการวิจัยที่จะได้รับ ความสัมพันธ์ของตัวแปรในลักษณะต่างๆ เป็นประโยคบอกเล่า เข้าใจง่าย รัดกุมชัดเจน สมเหตุสมผลตามทฤษฎี หรือความรู้เกี่ยวกับเรื่องนั้นๆ บอกความสัมพันธ์ เชื่อมโยงของตัวแปรต้นและตัวแปรตามไว้อย่างชัดเจน สามารถทดสอบได้ด้วยวิธีการทางสถิติหรือหลักฐานอื่น

ประเภทของสมมติฐานการวิจัย ระบุทิศทางความสัมพันธ์ของตัวแปร 1. สมมติฐานแบบมีทิศทาง -ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์กับทักษะการใช้แป้นพิมพ์ มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับความสำเร็จในวิชาชีพด้านคอมพิวเตอร์ 2. สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง -ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ของกลุ่มผู้เรียนด้วยบทเรียนคอมพิวเตอร์ช่วยสอนแตกต่างจากกลุ่มผู้เรียนที่เรียนด้วยการเรียนในชั้นเรียน

ลักษณะของสมมติฐาน 1. สมมติฐานการวิจัย (research hypothesis) 2. สมมติฐานทางสถิติ (statistical hypothesis) Null hypothesis Alterative hypothesis

2.1 สมมติฐานหลัก (Null Hypothesis) H0: =, ≤, ≥ สมมติฐานทางสถิติ (Statistical Hypothesis) 2.1 สมมติฐานหลัก (Null Hypothesis) H0: =, ≤, ≥ 2.2 สมมติฐานทางเลือก (Alternative Hypothesis) H1: ≠, >, <

ค่าสถิติ และ ค่าพารามิเตอร์ 1. ค่าสถิติ (Statistic) หมายถึง ค่าที่แสดงคุณลักษณะของกลุ่มตัวอย่าง 2. พารามิเตอร์ (Parameter) หมายถึง ค่าที่แสดงคุณลักษณะของประชากร

การคัดเลือกกลุ่มตัวอย่าง การสุ่มตัวอย่างโดยอาศัย ความน่าจะเป็น 1.1 แบบง่าย 1.2 แบบแบ่งชั้น 1.3 แบบแบ่งกลุ่ม 1.4 แบบเป็นระบบ

การคัดเลือกกลุ่มตัวอย่าง (ต่อ) 2. การสุ่มตัวอย่างโดยไม่อาศัย ความน่าจะเป็น 2.1 แบบโควตา 2.2 แบบอาสาสมัคร 2.3 แบบเจาะจง 2.4 แบบบังเอิญ

ประเภทของเครื่องมือที่ใช้ในการวิจัย  เครื่องมือที่ใช้ในการรวบรวมข้อมูล เครื่องมือที่ผู้วิจัยสร้างขึ้นเอง หรือเครื่องมือที่มี อยู่เดิม แบ่งเป็น - เครื่องมือหลักสำหรับเก็บรวบรวมข้อมูล ได้แก่ แบบสอบถาม แบบสัมภาษณ์ - เครื่องมือทดลอง ได้แก่ เครื่องชั่งน้ำหนัก โปรแกรม เครื่องช่วยสอนบทเรียนคอมพิวเตอร์ เครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ โปรแกรมสำเร็จรูป SPSS Excel LISREL

การสังเกต เหมาะกับการวิจัยเชิงบรรยาย/ทดลอง แนวทางในการวิจัย การสังเกต เหมาะกับการวิจัยเชิงบรรยาย/ทดลอง ข้อดี – เก็บกับข้อมูลโดยตรงเหมาะสม กับบุคคลที่ไม่ค่อยมีเวลา การสัมภาษณ์ เป็นการหาข้อมูลจากการสนทนา อย่างมีความหมาย ข้อดี – ได้ข้อมูลละเอียด ลึกซึ้ง  การใช้แบบสอบถาม ไม่มีคำตอบถูกผิด สามารถตอบได้หลายประเด็น ข้อดี – เข้าถึงกลุ่มเป้าหมายจำนวนมาก และ รักษาความลับของแต่ละบุคคลได้

แบบแผนการทดลองขั้นต้น (Pre-experimental design) เป็นการวิจัยเชิงทดลองอย่างอ่อน (leaky design) ควบคุมอิทธิพลแทรกได้น้อยกว่าแบบอื่น ขาดน้ำหนักในการอธิบายความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ มีความเป็นธรรมชาติสูง ประกอบด้วย One-Shot Case Study One-Group Pretest-posttest Design Static Group Comparison Design

One-Shot Case Study X O ตัวอย่าง ข้อดี –ไม่ซับซ้อน ลักษณะ – ศึกษาเพียง 1 กลุ่ม - มีการวัดผลการทดลองครั้งเดียว X O ตัวอย่าง ข้อดี –ไม่ซับซ้อน ข้อจำกัด – ขาดข้อมูลสำหรับเปรียบเทียบกับตนเอง - ขาดข้อมูลการเปรียบเทียบกับกลุ่มอื่น

One-Group Pretest-posttest Design ลักษณะ – ศึกษาเพียง 1 กลุ่ม - มีการวัดผลการทดลองก่อน+หลัง O1 X O2 ตัวอย่าง ข้อดี –ไม่ซับซ้อน มีข้อมูลพื้นฐานเพื่อเปรียบเทียบ ข้อจำกัด - ขาดข้อมูลการเปรียบเทียบกับกลุ่มอื่น

Static Group Comparison Design X O1 ----------- O2 ลักษณะ – ศึกษามากกว่า 1 กลุ่ม - มีการวัดผลการทดลองหลังอย่างเดียว สุ่มไม่สมบูรณ์ ตัวอย่าง ข้อดี –มีการเปรียบเทียบระหว่างกลุ่ม ข้อจำกัด – ขาดข้อมูลสำหรับเปรียบเทียบกับตนเอง

แบบแผนการทดลองจริง (True-experimental design) เป็นการวิจัยเชิงทดลองเต็มรูปแบบ มีลักษณะสำคัญคือการสุ่มเข้ากลุ่มแบบสมบูรณ์ มีการควบคุมอิทธิพลแทรก เป็นรูปแบบที่แกร่ง (tight design) แต่มีความเป็นธรรมชาติน้อย ประกอบด้วย Posttest-Only Control Group Design Pretest Posttest Control Group Design Solomon Four Group Design

Posttest-Only Control Group Design ลักษณะ – เปรียบเทียบ 2 กลุ่มขึ้นไป - มีการวัดผลการทดลองหลังอย่างเดียว R X O R O สุ่มสมบูรณ์ R ตัวอย่าง R ข้อดี –มีการเปรียบเทียบระหว่างกลุ่ม -มีการสุ่มสมบูรณ์ ลดความแตกต่างระหว่างกลุ่ม ข้อจำกัด – ขาดข้อมูลสำหรับเปรียบเทียบกับตนเอง

Pretest Posttest Control Group Design R O1 X O2 R O1 O2 ลักษณะ – เปรียบเทียบ 2 กลุ่มขึ้นไป - มีการวัดผลการทดลองก่อน+หลัง สุ่มสมบูรณ์ R ตัวอย่าง R ข้อดี –มีการเปรียบเทียบระหว่างกลุ่ม และภายในกลุ่ม -มีการสุ่มสมบูรณ์ ลดความแตกต่างระหว่างกลุ่ม ข้อจำกัด – ยุ่งยากในการนำไปใช้

Solomon Four Group Design R O1 X O2 R O1 O2 R X O2 R O2 ลักษณะ – เปรียบเทียบ 4 กลุ่ม - มีการวัดผลการทดลองก่อน+หลัง /หลัง สุ่มสมบูรณ์ R ตัวอย่าง R R R ข้อดี –มีการเปรียบเทียบระหว่างกลุ่ม และภายในกลุ่ม -มีการสุ่มสมบูรณ์ ลดความแตกต่างระหว่างกลุ่ม ข้อจำกัด – ยุ่งยากในการทดลอง

แบบแผนการทดลองกี่งการทดลอง (Quasi-experimental design) เป็นการวิจัยเชิงทดลองมีลักษณะกึ่งกลางระหว่าง pre กับ true experiment มีการควบคุมอิทธิพลแทรกดีกว่า pre experiment แต่มีความเป็นธรรมชาติมากกว่า true experiment ได้แก่ Quasi-Equivalent Control Group Design

Quasi-Equivalent Control Group Design O1 X O2 ลักษณะ – เปรียบเทียบ 2 กลุ่ม - มีการวัดผลการทดลองก่อน+หลัง O1 O2 o1 o1 ข้อดี –มีการเปรียบเทียบระหว่างกลุ่ม และภายในกลุ่ม - เหมาะสำหรับกลุ่มตัวอย่างจำนวนน้อย ๆ ข้อจำกัด – ไม่มีการสุ่ม

สถิติสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล มาตราการวัด (measurement scales) สถิติเชิงบรรยาย (descriptive statistics) การแจกแจงความถี่ การวัดแนวโน้มสู่ส่วนกลาง การกระจายของข้อมูล การหาค่าสหสัมพันธ์

มาตราการวัด มาตรานามบัญญัติ (nominal scale) มาตราเรียงอันดับ (ordinal scale) มาตราอันตรภาค (interval scale) มาตราอัตราส่วน (ratio scale)

มาตรานามบัญญัติ (nominal scale) เป็นการวัดขั้นพื้นฐานที่ใช้สำหรับจัดประเภท เป็นการกำหนดชื่อให้กับวัตถุสิ่งของต่าง ๆ ที่แบ่งกันด้วยลักษณะ/คุณภาพ ตัวอย่าง การนับถือศาสนา โดยกำหนดให้ พุทธ = 1 คริสต์ = 2 อิสลาม = 3 สถิติที่ใช้ ความถี่ ร้อยละ ฐานนิยม การทดสอบไคสแควร์

มาตราเรียงอันดับ (ordinal scale) เป็นการวัดที่แสดงความเกี่ยวพันของสิ่งต่าง ๆ ที่คำนึงถึงการจัดประเภท จัดลำดับหรือตำแหน่งของสิ่งต่าง ๆ การจัดลำดับบอกทิศทางของความมากกว่าน้อยกว่าแต่ไม่สามารถบอกความละเอียดของการแตกต่างกันได้อย่างแท้จริง ตัวอย่าง อันดับเพลงยอดนิยมประจำสัปดาห์ การจัดอันดับการประกวดนางงาม สถิติที่ใช้ ความถี่ ร้อยละ ฐานนิยม มัธยฐาน เปอร์เซ็นต์ไทล์ การทดสอบไคสแควร์

มาตราอันตรภาค (interval scale) เป็นมาตราการวัดที่มีคุณสมบัติเชิงตัวเลขที่มีระยะห่างของหน่วยที่ใช้ในการวัดเท่ากัน ค่าที่ได้สามารถนำมาบวก ลบกันได้ ไม่มีศูนย์ (0) แท้ จึงนำมาเปรียบเทียบเชิงสัดส่วนไม่ได้ ตัวอย่าง อุณหภูมิ คะแนนจากการสอบ ระดับความพึงพอใจ ปี พ.ศ. สถิติที่ใช้ ค่าเฉลี่ยเลขคณิต ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน การวิเคราะห์ความแปรปรวน สหสัมพันธ์

มาตราอัตราส่วน (ratio scale) เป็นมาตรการวัดที่มีคุณสมบัติเหมือนมาตราอันตรภาค และมีจุดเริ่มต้นที่ศูนย์แท้ ซึ่งหมายความว่าที่จุดศูนย์นั้นไม่มีค่าของสิ่งนั้น ๆ อยู่เลย สามารถเปรียบเทียบเชิงสัดส่วนได้ ตัวอย่าง น้ำหนัก ส่วนสูง ระยะทาง ความเร่ง ความเร็ว สถิติที่ใช้ สถิติบรรยาย สถิติเชิงอ้างอิง