Image Hosted by ImageShack.us สำนักงานป้องกันควบคุมโรคที่ 8 จ. นครสวรรค์
Group Blog
 
All blogs
 

การวิเคราะห์ข้อมูลในงานวิจัยวิทยาศาสตร์สุขภาพ

Data Analysis in Health Science Research Level 1 นำเสนอโดย นส. อุทัยพร อัครานุภาพพงศ์
การวิจัย หมายถึง การใช้ระเบียบวิธีทางวิทยาศาสตร์ในการแสวงหาความรู้ หรือข้อเท็จจริงในเรื่องใดเรื่องหนึ่ง ที่ต้องมีระเบียบแบบแผน ในการเก็บรวบรวมข้อมูล วิเคราะห์ ตีความหมายข้อมูล และต้องนำเสนอข้อค้นพบ
รูปแบบงานวิจัย แบ่งเป็น
1. การวิจัยแบบสังเกต (Observation Research)
- การวิจัยเชิงพรรณนา
- การวิจัยเชิงวิเคราะห์
2. การวิจัยแบบทดลอง (Experimental Research) ได้แก่ การทดลองในห้องปฏิบัติการ การทดลองในภาคสนาม
ประเภทของข้อมูล และตัวแปร
- ข้อมูลต่อเนื่อง Continuous data เช่น น้ำหนัก ส่วนสูง วัดจากตัวแปรที่มีลักษณะเป็นข้อมูลเชิงปริมาณ
- ข้อมูลไม่ต่อเนื่อง Discrete data เช่น เพศ อาชีพ การศึกษา วัดจากตัวแปรที่มีลักษณะเป็นข้อมูลเชิงคุณภาพ
ระดับการวัดข้อมูล แบ่งได้ 4 ระดับ
- ระดับกลุ่ม เป็นข้อมูลได้จากการจดนับค่า หรือระดับของตัวแปร สามารถจดนับได้เพียงแบ่งแยกเป็นประเภท หรือเป็นกลุ่มๆ ตามเกณฑ์ที่กำหนด เช่น เพศ
- ระดับอันดับ Ordinal scale เป็นข้อมูลที่บอกได้เพียงอันดับมากน้อย ของระดับตัวแปร และบอกได้ว่าระดับใดมีค่ามากกว่า หรือน้อยกว่ากันเท่านั้น เช่น ระดับการศึกษา
- ระดับช่วง ข้อมูลที่ได้เป็นตัวเลขที่มีลักษณะต่อเนื่อง เช่น อุณหภูมิ
- ระดับอัตราส่วน เช่นเดียวกับข้อมูลระดับช่วง เช่น น้ำหนัก
ประชากรที่ใช้ในการวิจัย (Population) หมายถึง หน่วยของข้อมูลทั้งหมดในสิ่งที่ต้องการศึกษาตามขอบเขตของการวิจัยที่ได้กำหนดไว้
กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการวิจัย (Sample) หมายถึง หน่วยของข้อมูลบางส่วนที่ผู้วิจัยได้เลือกมา เพื่อใช้เป็นตัวแทนของหน่วยข้อมูลทั้งหมด หรือประชากรในการวิจัยที่ต้องการศึกษา
การคำนวณขนาดของกลุ่มตัวอย่าง
- คำนวณจากสูตร การกำหนดค่าความคลาดเคลื่อน แบ่งได้ 2 วิธี

  • ในกรณีทราบจำนวนประชากร สูตร n = N/1+N (e)2
    • ในกรณีไม่ทราบจำนวนประชากร สูตร n = P(1-P)(Z)2/e2 โดย ค่าเปอร์เซ็นต์ที่ต้องการจะสุ่มจากประชากรทั้งหมด (P) ต้องไม่ต่ำกว่า 50% ค่า Z หมายถึงระดับความเชื่อมั่น มักนิยมใช้ที่ 95% และ 99%
      - คำนวณขนาดของกลุ่มตัวอย่างด้วยตารางสำเร็จรูป
      - การคำนวณขนาดตัวอย่างด้วยคอมพิวเตอร์
      วิธีการสุ่มตัวอย่าง
      การสุ่มตัวอย่าง โดยไม่ใช้ความน่าจะเป็น (Non Probability sampling) ได้แก่
      - การสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง
      - การสุ่มตัวอย่างโดยบังเอิญ
      - การสุ่มตัวอย่างแบบโควต้า
      - การสุ่มตัวอย่างแบบ Snow ball
      การสุ่มตัวอย่างโดยใช้ความน่าจะเป็น (Probability sampling) ได้แก่
      - การสุ่มตัวอย่างแบบสุ่มเชิงเดียว (Simple random sampling)
      - การสุ่มตัวอย่างแบบมีระบบ
      - การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น
      - การสุ่มตัวอย่างแบบเกาะกลุ่ม
      - การสุ่มตัวอย่างแบบหลายชั้น
      การทดสอบสมมติฐาน
      - การทดสอบสมมติฐานแบบทางเดียว เป็นการทดสอบแบบระบุทิศทาง
      Ho : u 1 < u 2 (สมมติฐานหลัก)
      Ha : u 1 > u 2 (สมมติฐานรอง)
      - การทดสอบสมมติฐานแบบสองทาง
      Ho : u 1 = u 2 (สมมติฐานหลัก)
      Ha : u 1 ไม่เท่ากับ u 2 (สมมติฐานรอง)
      เงื่อนไขการยอมรับ หรือปฏิเสธสมมติฐาน
      - ถ้า ค่า p-value > alpha ยอมรับสมมติฐานหลัก Ho แสดงว่า การทดสอบสมมติฐานไม่มีนัยสำคัญ
      - ถ้า ค่า p-value < alpha ปฏิเสธสมมติฐานหลัก แสดงว่า การทดสอบสมมติฐานมีนัยสำคัญ
      ชนิดของสถิติที่ใช้
      1. สถิติเชิงพรรณนา (Descriptive statistic) เป็นการสำรวจ และอธิบายข้อมูลที่รวบรวม มาสรุปเพื่อให้เห็นภาพรวม เช่น การแจกแจงความถี่, การวัดแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลาง, การวัดการกระจาย
      2. สถิติเชิงอนุมาน (Inferential statistic) การใช้ค่าประมาณที่ได้จากกลุ่มตัวอย่างเพื่ออธิบายลักษณะของประชากร
    สถิติอ้างอิงแบบมีพารามิเตอร์ ได้แก่ T-test , Z-test , ANOVA
สถิติแบบไม่มีพารามิเตอร์ ได้แก่ Chi-square , Correlation coefficient


ปัญหาและอุปสรรค
- การอบรมนี้เป็นการฝึกใช้โปรแกรม STATA ซึ่งเป็นโปรแกรมที่คณะเวชศาสตร์เขตร้อน มหาวิทยาลัยมหิดล ได้ซื้อลิขสิทธ์จากประเทศอังกฤษ ทำให้ผู้เข้ารับการอบรมซึ่งไม่เคยใช้โปรแกรมนี้มาก่อน ไม่เข้าใจ ทำให้เรียนรู้ช้า และไม่สามารถนำมาประยุกต์ใช้ในงานได้ดีเท่าที่ควร
ข้อเสนอแนะ
1. ผู้เข้ารับการอบรมควรมีการเตรียมตัวก่อน โดยการทบทวนเนื้อหาที่จะอบรม
2. ควรมีการสอบถามข้อมูลที่ผู้จัดการอบรม เกี่ยวกับรายละเอียดต่างๆ ให้ชัดเจน เพื่อนำมาใช้ในการตัดสินใจเข้ารับการอบรม
3. ควรได้ศึกษาเนื้อหาหลักสูตรก่อน ว่าสอนโปรแกรมอะไร เพื่อให้ผู้เข้ารับการอบรมสามารถเลือกได้ว่าสามารถนำมาใช้ในงานได้หรือไม่
ข้อเสนอแนะจากที่ประชุม
เนื่องจากพื้นฐานสถิติของเรายังไม่ดีพอ ทำให้เคยถูกต่อว่าเรื่องการเลือกใช้สถิติ สำหรับงานวิจัย มาก่อน จึงแนะนำว่า ในการทำวิจัย ให้ศึกษาสถิติ กับ รูปแบบงานวิจัย (Design) ให้ดีก็เพียงพอแล้ว นอกจากนี้ ทางสำนักงานควรจัดหลักสูตรเพิ่มเติม เพื่อให้ผู้เข้ารับการอบรมได้ทบทวน และฟื้นฟูสิ่งที่ได้เรียนไปแล้ว จากปัญหาและอุปสรรคของผู้เข้ารับการอบรม ทำให้มีความเห็นว่า ผู้รับผิดชอบงานพัฒนาบุคคลากรควรพิจารณาเนื้อหาของหลักสูตร ว่าเหมาะสม และนำมาใช้ในงานได้หรือไม่ และควรจะส่งไปเข้ารับการอบรมหลักสูตรนั้นๆ อีกหรือไม่




 

Create Date : 07 มิถุนายน 2551    
Last Update : 7 มิถุนายน 2551 14:07:28 น.
Counter : 361 Pageviews.  


MaNanYa
Location :
นครสวรรค์ Thailand

[Profile ทั้งหมด]

ให้ทิปเจ้าของ Blog [?]
ฝากข้อความหลังไมค์
Rss Feed

ผู้ติดตามบล็อก : 1 คน [?]


ผู้ติดตามบล็อก : 1 คน [?]




อย่าทำร้ายคนที่รักคุณ...เพราะคุณไม่มีทางนึกออกเลยว่า...คุณได้สูญเสียอะไรไปบ้าง...
Friends' blogs
[Add MaNanYa's blog to your web]
Links
 

 Pantip.com | PantipMarket.com | Pantown.com | © 2004 BlogGang.com allrights reserved.