ดาวน์โหลดงานนำเสนอ
งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ
1
ประเด็นทางจริยธรรมสำหรับการวิจัยเชิงปริมาณทางสังคมศาสตร์ (Ethical Issues in Quantitative Methodology in Social Research ) ธีรเดช ฉายอรุณ หลักสูตรประชากรศึกษา ภาควิชาศึกษาศาสตร์ คณะสังคมศาสตร์และมนุษยศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหิดล
2
การวิจัยเชิงปริมาณทางสังคมศาสตร์
เชื่อในเรื่อง “Single reality” ปรากฎการณ์ทางสังคมนั้นมีความเป็นสากล เหมือนกันทั้งหมด เช่นเดียวกับ ปรากฎการณ์ทางธรรมชาติ วิธีการทางวิทยาศาสตร์ (วัด ควบคุม ทดลอง ทดสอบ) จึงใช้ศึกษาปรากฎการณ์ทางสังคมได้ Design, Measurement, Statistics เป็นกลไกหลักในการเข้าถึงความรู้ความจริง (ลดความลำเอียงจากผู้วิจัย) ประเด็นทางจริยธรรมจึงใช้วิธีคิดเดียวกับการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ในคนทั่วไป Adapted from Teddlie C., and Tashakkori, A. (2009). Foundations of Mixed Methods Research.
3
ความเชื่อเรื่องจริยธรรมของการวิจัยเชิงปริมาณ
เป็นจริยธรรมเชิงสัมบูรณ์ (Ethical absolutism) มีกฎเกณฑ์ตายตัว (single standard) ว่าด้วยเรื่องของ การเคารพมนุษย์ ความเสี่ยง และประโยชน์ ในการพิจารณาจริยธรรมการวิจัย ไม่ขึ้นกับบริบท ความเชื่อของผู้วิจัย หรือสังคมนั้นๆ คือมีความเป็นสากล ช่วยให้เราตัดสินเชิงจริยธรรมได้ง่ายขึ้น (มี code of conduct) มักถูกโต้แย้งว่า บางครั้งเราก็ไม่อาจพูดได้ชัดเจน 100% ว่าอะไรถูกหรือผิดเสมอไป
4
การตัดสินเชิงจริยธรรมการวิจัยเชิงปริมาณ
ความเสี่ยง ประโยชน์ ต่ำ สูง A B C D Ethical Dilemmas Adapted from: Panter, A.T., & Sterba, S.K. (2011).Handbook of Ethics in Quantitative Methodology. New York: Routledge.
5
การตัดสินใจเชิงจริยธรรมการวิจัยเชิงปริมาณ (ต่อ)
Panter, A.T., & Sterba, S.K. (2011). Handbook of Ethics in Quantitative Methodology. New York: Routledge. เชื่อว่าคุณภาพของวิธีวิทยา (Methodological quality) สะท้อนการมีจริยธรรมการวิจัย คุณภาพของวิธีวิทยานั้นครอบคลุม การกำหนดประเด็นปัญหา/ คำถามในการวิจัย การออกแบบการวิจัยและการสุ่มตัวอย่าง กระบวนการได้มาซึ่งข้อมูล การวิเคราะห์และรายงานผลการวิจัย งานวิจัยที่ได้แสดง/นำเสนอว่า ใช้วิธีวิทยาอย่างมีคุณภาพทุกขั้นตอน ถือว่าได้ควบคุมความเสี่ยงระดับหนึ่งแล้ว การตัดสินใจมีแนวโน้มไปทาง Zone D
6
การกำหนดประเด็นปัญหา/ คำถามการวิจัย
คำถามเชิงจริยธรรม คือ การวิจัยนี้ควรทำหรือไม่? หรือการวิจัยนี้เป็นประโยชน์ต่อใคร? แม้จะเกิดจากความคิดริเริ่มของผู้วิจัย แต่ก็ควรคำนึงถึงเรื่องต่อไปนี้ ผลกระทบในทางบวกที่จะเกิดขึ้นจากผลการวิจัยนี้ มีสถานการณ์ที่แสดงให้เห็นถึงปัญหา เป็นประเด็นที่อยู่ในกระแสสังคม หรือสอดคล้องกับนโยบาย (ท้องถิ่น รัฐ/ประเทศ โลก) และมีการขับเคลื่อน ทั้งในประเทศและต่างประเทศ ยิ่งมีมาก อาจไปอยู่ในพื้นที่ B หรือ D ขึ้นอยู่กับระดับความเสี่ยง แต่ก็มีแนวโน้นที่น่าจะทำ
7
การออกแบบการวิจัย บนประโยชน์ที่ไม่ต่างกันมาก การออกแบบการวิจัยที่ต่างกันช่วยเพิ่มความเสี่ยง (เข้าสู่พื้นที่ B) หรือลดความเสี่ยง (เข้าสู่พื้นที่ D) ให้กับผู้เข้าร่วมการวิจัย เช่น Survey vs. Experiment Single treatment vs. Combined treatment Single measure vs. Repeated measures การวิจัยที่ศึกษากับกลุ่มเปราะบาง เพิ่มความเสี่ยงให้กับผู้เข้าร่วมการวิจัย แต่เรามักจะเลี่ยงได้ยาก
8
ขนาดกลุ่มตัวอย่างกับจริยธรรมการวิจัย (1)
แม้ว่าจะเก็บข้อมูลจากทุกหน่วยของประชากร ผลที่ได้อาจไม่แม่นยำ เพราะมี Nonsampling Error
9
ขนาดกลุ่มตัวอย่างกับจริยธรรมการวิจัย (2)
ขาดกลุ่มตัวอย่างเกี่ยวข้องกับการสรุปผลการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมาก และขนาดกลุ่มตัวอย่างที่ไม่เหมาะสม ทำให้ข้อสรุปของการวิจัยขาดความน่าเชื่อถือ ขนาดกลุ่มตัวอย่างที่เหมาะสมช่วยสนับสนุนให้เกิด Statistical power และ Accuracy Statistical power ความน่าจะเป็นที่เราสรุปได้อย่างถูกต้องว่าตัวแปรมีความสัมพันธ์กันหรือ treatment นั้นได้ผล (กลุ่มตัวอย่างมาก power มาก) Accuracy ความแตกต่างที่น้อยที่สุดระหว่างค่าสถิติ และพารามิเตอร์ (ดูจากค่า Min-Max ของพารามิเตอร์ใน Confidence interval ที่กำหนด) มีเครื่องช่วยในการคำนวณขนาดกลุ่มตัวอย่างมากมายและควรเลือกให้เหมาะสม
10
กระบวนการเก็บรวบรวมข้อมูล
คำถามเชิงจริยธรรมคือ ผู้วิจัยได้ลดความเสี่ยง หรือ การคุกคาม (กายภาพ จิตใจ สังคม) ที่จะมีต่อผู้เข้าร่วมการวิจัยให้น้อยที่สุดได้อย่างไร? กระบวนการเก็บรวบรวมข้อมูลมี 3 ระยะ ต้นน้ำ: การพัฒนาเครื่องมือวิจัย กลางน้ำ: การเก็บข้อมูล ปลายน้ำ: การบันทึกข้อมูล การเก็บ/ทำลายข้อมูล
11
จริยธรรมในการเก็บรวบรวมข้อมูล (กลางน้ำ)
กระบวนการเชิญชวนให้เข้าร่วมการวิจัย การชี้แจงให้ผู้เข้าร่วมการวิจัยทราบถึงโครงการวิจัยโดยเฉพาะการเก็บรวบรวมข้อมูล การขอความยินยอมโดยเฉพาะกลุ่มเปราะบาง การจัดสภาพแวดล้อมเพื่อลดความเสี่ยง การดำเนินการหากมีผู้เข้าร่วมการวิจัยถอนตัวออกจากการวิจัย
12
จริยธรรมในการวิเคราะห์ข้อมูล
เลือกเทคนิคที่ช่วยตอบคำถาม/ วัตถุประสงค์การวิจัย สอดคล้องกับข้อมูล และ “พอเพียง” การเลือกใช้ Parametric statistics มีผลให้ Statistical power มากกว่า Non-parametric statistics การเลือกใช้ Multivariate statistics ช่วยควบคุม Type I error และเพิ่ม Statistical power ได้ดีกว่า Bivariate statistics ควรทำ Data screening ก่อนการวิเคราะห์ กรณีมีข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ (Missing data) ควรเลือก/ อธิบายวิธีการจัดการที่จะทำให้เกิดผลกระทบทางลบน้อยที่สุด
13
จากหลักการมาสู่หลักปฏิบัติ
การพัฒนาศักยภาพนักวิจัย (วิธีวิทยาการวิจัย, จริยธรรมการวิจัย) การมี IRB (Institution Review Board)
งานนำเสนอที่คล้ายกัน
