Bloggang.com : : Benjawan_B : บทที่ 6 ข้อมูลในการวิจัย

บทที่ 6 ข้อมูลในการวิจัย

ความหมายของข้อมูล

ข้อมูล (Data) : ข้อเท็จจริง หรือรายละเอียดที่เราสนใจศึกษา อาจอยู่ในรูป ตัวเลข เอกสารข้อความ ที่ผู้วิจัยรวบรวมมาจากแหล่งต่างๆ หรืออาจใช้วิธีสังเกต หรือวัด จากกลุ่มตัวอย่าง (ประชากร) ที่ศึกษา ใช้เป็นหลักฐานในการวิเคราะห์ อ้างอิงและทดสอบในกรรมวิธีการวิจัย
ข้อมูลที่ดี จะต้องมีความถูกต้องแม่นยำ และเป็นปัจจุบัน เช่น ปริมาณ ระยะทาง ชื่อ ที่อยู่ เบอร์โทรศัพท์ รายงาน บันทึก คะแนนผลการสอบ คำตอบในแบบสอบถาม

ประเภทของข้อมูล

1.แบ่งตามแหล่งที่มา
A.ข้อมูลปฐมภูมิ (Primary Data)
ข้อเท็จจริง หรือรายละเอียดที่ได้จากแหล่งกำเนิดที่แท้จริง เป็นข้อมูลเบื้องต้น
B.ข้อมูลทุติยภูมิ (Secondary Data)
ข้อเท็จจริงหรือรายละเอียดที่ผู้อื่นรวบรวมไว้แล้วเป็นข้อมูลสำรอง

2.แบ่งตามลักษณะของข้อมูล
A.ข้อมูลเชิงปริมาณ วัดออกมาเป็นตัวเลข คะแนน ความถี่ จำนวนครั้ง
B.ข้อมูลเชิงคุณลักษณะ ข้อความที่เป็นความคิดเห็น ผลการสังเกต เขียนในรูปบรรยาย

ข้อมูลเชิงปริมาณ (Quantitative Data) : ข้อมูลที่สามารถวัดค่าได้ว่ามีค่ามากหรือน้อย ซึ่งสามารถวัดค่าออกมาเป็นตัวเลขได้ เช่น คะแนนสอบ อุณหภูมิ ส่วนสูง น้ำหนัก ปริมาณต่างๆ
ตัวเลขที่บอกจำนวน เช่น กี่คน
ตัวเลขที่บอกลำดับที่ เช่นสอบได้ที่เท่าไหร่
ตัวเลขที่บอกเปรียบเทียบ เช่น 30 คะแนน กับ 50 คะแนน
(แบบทดสอบ แบบสอบถาม)

ข้อมูลเชิงคุณภาพหรือคุณลักษณะ (Qualitative Data) : ข้อมูลที่ไม่สามารถบอกได้ว่า มีค่ามากหรือน้อย แต่จะสามารถบอกได้ว่าดีหรือไม่ดี หรือบอกลักษณะความเป็นกลุ่มของข้อมูล ได้แก่ ข้อความ คำบรรยาย ลักษณะของสิ่งต่างๆ เช่น
ความสวยของนางงาม ความฉลาดของปลาวาฬ ความใหญ่ของตึก
เพศ ศาสนา สีผม คุณภาพสินค้า ความพึงพอใจ ฯลฯ
(แบบบันทึกการสังเกต แบบสัมภาษณ์)

3.แบ่งตามสภาพของข้อมูล
A.ข้อมูลส่วนบุคคล(Personal Data)ข้อมูลที่เกี่ยวกับข้อเท็จจริงส่วนตัว เช่น ชื่อสกุล อายุ เพศ อาชีพ ศาสนา
B.ข้อมูลสิ่งแวดล้อม(Environmental Data) ข้อมูลที่เป็นคุณลักษณะที่มีอยู่ในตัวของกลุ่มตัวอย่าง แบ่งเป็น 3 ประเภท ดังนี้

- ด้านพุทธพิสัย : ความสามารถทางสมอง ได้แก่ สติปัญญา ผลสัมฤทธิ์ทางวิชาการ การเรียนรู้ ความเข้าใจ การวิเคราะห์ ความถนัด
- ด้านจิตพิสัย : ด้านจิตใจ ได้แก่ ความรู้สึกนึกคิด ทัศนคติ ความสนใจ ความวิตกกังวล แรงจูงใจใฝ่สัมฤทธิ์
- ด้านทักษะพิสัย : ทางกาย ได้แก่การแสดงออก การปฏิบัติ การกระทำสิ่งต่างๆ

แบบทดสอบความเข้าใจ ตอบคำถามเหล่านี้ว่า ใช่ หรือ ไม่ใช่
1. คะแนนที่ได้จากการสังเกตทักษะการเลี้ยงลูกบาสเกตบอลเป็นข้อมูลอัตนัย
2. ผลการสอบของนักเรียนเป็นข้อมูลเชิงคุณภาพ
3. ข้อมูลทางด้านพฤติกรรมจะต้องใช้เทคนิคในการสร้างเครื่องมือเก็บรวบรวมข้อมูล
4. แบบสอบถามเป็นเครื่องมือในการเก็บรวมรวมข้อมูลด้านจิตพิสัย
5. บทเรียนการสอนผ่านเว็บเป็นเครื่องมือสำหรับเก็บรวบรวมข้อมูล

ระดับของการวัด (Level of Measurement)

การวัด (Measurement) หมายถึง การกำหนดตัวเลข หรือสัญญลักษณ์แทนปริมาณ คุณภาพ หรือคุณลักษณะ โดยแบ่งเป็น 4 ระดับ ดังนี้

1. มาตรานามบัญญัติ (Norminal Scale or Classification Scale)
เป็นการกำหนดตัวเลข หรือสัญลักษณ์แทนชื่อคน คุณลักษณะ เหตุการณ์ หรือแทนสิ่งต่างๆ ไม่สามารถจัดลำดับก่อนหลัง หรือบอกระยะห่างได้
***เป็นระดับการวัดที่ต่ำสุด นักจิตวิทยาไม่ยอมรับการวัดชนิดนี้ว่าเป็นการวัด (Measurement)

เช่น : กำหนดเบอร์ให้นางงามที่เข้าประกวด เบอร์ของนักฟุตบอล เลขทะเบียนรถ การกำหนดให้เลข 1 แทนเพศหญิง/เลข 2 แทนเพศชาย กำหนดสัญลักษณ์ เช่นการกำหนดสีให้กับทีมนักเรียนแข่งกีฬาสี ซึ่งอาจสับเปลี่ยนแทนค่ากันได้

เพศ o ชาย o หญิง
เชื้อชาติ o ไทย o จีน o ฯลฯ
ศาสนา o พุทธ o คริสต์ o อิสลาม o ฯลฯ
อาชีพ o หมอ o นักเรียน o ครู
หมายเลขโทรศัพท์ .........................
เลขที่บ้าน .............................
ระดับการศึกษา
ข้อมูลสีของรถ
o พอใจ o ไม่พอใจ
o สัตว์บก o สัตว์น้ำ
o ใช่ o ไม่ใช่

2. มาตราเรียงลำดับ (Ordinal Scale)
►สามารถเปรียบเทียบระหว่างกลุ่มได้ เช่น การตัดสินนางงามออกมาเป็น อันดับ 1 2 3 ก็ถือว่าเป็นการวัดในระดับนี้ ไม่สามารถบอกระยะห่างระหว่างกลุ่มได้
►ไม่สามารถบอกได้ว่าผู้ที่ประกวดได้รางวัลที่ 1 มีความเก่งมากกว่าผู้ที่ได้รางวัลที่ 2 ในปริมาณเท่าใด
►ตัวเลขเหล่านี้นำไปบวก ลบ คูณ หาร หรือ หาค่าเฉลี่ยไม่ได้

ตำแหน่ง (ที่ 1, ที่ 2, ที่ 3,....)
ระดับความพอใจ (มากที่สุด, มาก, ปานกลาง, น้อย, น้อยที่สุด)
กิจกรรมที่นิยมทำในวันหยุด (เรียงลำดับมากที่สุดเป็นลำดับ 1)
......... ดูหนัง
......... ฟังเพลง
......... เล่นกีฬา
......... ดูโทรทัศน์
......... ช๊อปปิ้ง

3. มาตราอัตรภาค (Interval Scale) หมายถึง ข้อมูลที่มีช่วงห่าง หรือระยะห่างเท่าๆกัน สามารถวัดค่าได้แต่เป็นข้อมูลที่ไม่มีศูนย์แท้

- มักวัดค่าเป็นปริมาณ เช่น อุณหภูมิ คะแนนสอบ ค่าความแตกต่างระหว่าง 20 และ 30 เท่ากับ 10 และเท่ากับความแตกต่างระหว่างค่า 30 กับ 40
- นักเรียนที่ได้คะแนนศูนย์ไม่ได้หมายความว่า เขาไม่มีความรู้เลยในวิชานั้น หรือถ้าสอบได้ 50 ก็ไม่ได้หมายความว่ามีความรู้เป็นสองเท่าของผู้ที่สอบได้ 25 คะแนน
- ข้อมูลระดับอันตรภาคนี้เป็นปริมาณอย่างแท้จริง สามารถนำไปบวก ลบ คูณ หารได้

4. มาตราอัตราส่วน (Ratio Scale) หมายถึง ข้อมูลที่มีมาตราวัดหรือระดับการวัดที่สมบูรณ์ที่สุด มีค่าในเชิงตัวเลขที่แท้จริง
- มักเป็นข้อมูลด้านวิทยศาสตร์ เช่น น้ำหนัก ส่วนสูง ระยะทาง รายได้ จำนวนต่างๆ
- เป็นข้อมูลที่มีศูนย์แท้ คือน้ำหนัก 0 คือไม่มีน้ำหนักเลย
- น.น. 40 กิโลกรัม จะหนักเป็น 2 เท่าของ 20 กิโลกรัม

รายได้ต่อเดือน ......................
อายุ ......................
ค่าใช้จ่าย .......................
น้ำหนัก ...................
ส่วนสูง .....................

สรุป

1.มาตรานามบัญญัติ (Nominal Scale)
จัดเป็นกลุ่มๆ ไม่สามารถจัดลำดับก่อนหลัง หรือบอกระยะห่างระหว่างกลุ่ม
เช่น เพศ สถานภาพสมรส
2.มาตราเรียงลำดับ (Ordinal Scale)
แบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่มๆ และ เรียงลำดับได้ แต่ไม่สามารถบอกระยะห่างระหว่างกลุ่ม
เช่น ชั้นปีที่เรียน ระดับความคิดเห็น
3.มาตราอันตรภาค (Interval Scale)
แบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่มๆ เรียงลำดับได้ และมี ช่วงห่างเท่ากัน แต่ไม่มีศูนย์แท้
เช่น คะแนนสอบ อุณหภูมิ
4.มาตราอัตราส่วน (Ratio Scale)
แบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่มๆ เรียงลำดับได้ มีช่วงห่างเท่ากัน และ มีศูนย์แท้
เช่น อายุ น้ำหนัก ส่วนสูง

นักศึกษาคิดว่าข้อมูลต่อไปนี้อยู่ในระดับการวัดประเภทใด
1. คะแนนสอบวิชาคณิตศาสตร์
2. ความสูงของนักเรียนวัดเป็นเซนติเมตร
3. อาชีพของผู้ปกครองนักเรียนแบ่งเป็น 4 กลุ่ม
4. ผลการประเมินการปฏิบัติงานของผู้บริหารแบ่งเป็น 3 ระดับ
5. ผลการวัดเจตคติของครู (ใช่ หรือไม่)
6. ความคิดเห็นของกรรมการสถานศึกษาเกี่ยวกับการบริหารงานของ โรงเรียน (ให้ตอบเห็นด้วย กับ ไม่เห็นด้วย)
7. ทักษะการพูดของนักเรียนที่วัดโดยการประเมินของครู (ผ่าน กับ ไม่ผ่าน)
8. ทักษะการอ่านภาษาอังกฤษของนักเรียน ที่ครูวัดออกมาเป็นคะแนนจากการใช้แบบทดสอบการอ่าน

ขั้นตอนการรวบรวมข้อมูล
1. วิเคราะห์จุดมุ่งหมายของการวิจัย เพื่อกำหนดวิธีการเก็บข้อมูล
2. กำหนดลักษณะของข้อมูล ประเภท ลักษณะ
3. พิจารณาเครื่องมือ หรือเทคนิคในการเก็บ
4. วางแผนสร้างเครื่องมือ กำหนดระยะเวลาขั้นตอน
5. สร้างเครื่องมือ
6. ทดลองใช้
7. เก็บรวบรวม

แหล่งที่เกิดความผิดพลาดในการวัดข้อมูล
1. จากผู้ตอบ : ไม่มีความรู้ ไม่อยากแสดงข้อคิดเห็น (ควรตั้งคำถามให้เหมาะสม) มีสภาพไม่พร้อมที่จะตอบ(ติดต่อนัดวันเวลาที่สะดวก)
2. สภาพของสถานการณ์ : ก่อให้เกิดความตึงเครียดในระหว่างสัมภาษณ์ เช่นมีบุคลที่สามอยู่ด้วย (ควรเลือกสถานที่ที่เหมาะสม)
3. จากผู้สัมภาษณ์ การจัดเตรียม และวิเคราะห์ : วิธีตั้งคำถาม การลำดับคำถาม ลักษณะท่าทีกิริยาของผู้สัมภาษณ์ การลงรหัส การเลือกใช้วิธีการคำนวณ
4. จากเครื่องมือที่ใช้วัด : แบบสอบถามไม่ชัดเจน สับสน การพิมพ์
แผนการสุ่มตัวอย่าง ไม่เป็นตัวแทนของประชากรที่เกี่ยวข้อง

ลักษณะของการวัดที่ดี
1. ความเที่ยงตรง ถูกต้อง ( Validity ) หมายถึง
- การที่วิธีการที่ใช้วัดสามารถวัดค่าของลักษณะหรือคุณสมบัติของสิ่งที่ต้องการวัดได้ตรงตามที่ต้องการมากที่สุด
- สามารถชี้ให้เห็นความแตกต่างที่แท้จริงที่เกิดขึ้นระหว่างกลุ่มผู้ให้ข้อมูล

แบ่งออกเป็น
ความเที่ยงตรงภายนอก(External Validity) : ผลการวิจัยสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้ในกรณีทั่วไปกับกลุ่มบุคคลทั้งหมด
ความเที่ยงตรงภายใน(Internal Validity) : ความสามารถของเครื่องมือที่จะใช้วัดคุณสมบัติของสิ่งที่ต้องการวัดเท่านั้น

การประเมินลักษณะความเที่ยงตรง
1. ความเที่ยงตรงในเนื้อหา (Content Validity)
ความสามารถของเครื่องมือวัดที่จะให้ค่าครอบคลุมขอบเขตของหัวข้อที่ศึกษา
แบบสอบถามต้องประกอบด้วยหัวข้อที่เป็นตัวแทนที่เหมาะสมของประชากรทั้งหมด
2. ความเที่ยงตรงในแนวคิค(Construct Validity)
การวัดหรือศึกษาถึงการเกิดลักษณะที่จับต้องไม่ได้ เช่น การวัดความรู้สึก ข้อคิดเห็นส่วนบุคคล ต้องหาแนวทางเพื่อให้เกิดความเที่ยงตรง ใกล้เคียงกับความรู้สึกของผู้ให้ข้อมูลมากที่สุด
3. ความเที่ยงตรงเชิงพยากรณ์ ( Predictive Validity )
สามารถนำผลที่ได้ไปใช้ทำนายหรือพยากรณ์ เหตุการณ์ในอนาคตได้ถูกต้องมากที่สุด
Ex:การสำรวจคะแนนนิยมต่อผู้สมัครในการเลือกตั้งผู้ว่าฯ กทม. โดยการสอบถามสอบถามจากบุคคลผู้มีสิทธิเลือกตั้งก่อนถึงเวลาเลือกตั้งจริง หากสามารถพยากรณ์คะแนนนิยมต่อผู้สมัครแต่ละคนในอนาคตได้อย่างถูกต้อง แสดงว่าเครื่องมือมี Predictive Validity

ความเที่ยงตรงตามสภาพ ( Concurrent Validity )
สามารถสรุปผลได้ตรงกับความเป็นจริงในปัจจุบัน
Ex: การสังเกตค่าใช้จ่ายของแต่ละครอบครัวเป็นกลุ่มตัวอย่าง
ทำให้นักวิจัยสามารถจัดกลุ่มครอบครัวตามกลุ่มรายได้ในปัจจุบันได้อย่างถูกต้อง

ความไม่เที่ยงตรงในการพยากรณ์
- Relevant เครื่องมือไม่สามารถวัดเรื่องที่เกี่ยวข้องกับสิ่งที่ศึกษาได้
- Bias มีความลำเอียง
- Unstability ไม่คงที่
- Unavailability ไม่มีข้อมูลในเรื่องที่ศึกษา

2.ความสม่ำเสมอหรือคงที่ (Reliability) หมายถึง ผลที่ได้จากการวัดมีความสม่ำเสมอ คงที่ ไม่ว่าจะวัดกี่ครั้งก็ตาม ผลที่ได้จะตรงกัน (ความสม่ำเสมอ / คงที่ในคำตอบ)

ตัวอย่าง
ในการชั่งน้ำหนักของมะม่วง 2 ผล ด้วยเครื่องชั่ง A ได้น้ำหนัก 1.1 กก. ทุกครั้ง
ในการชั่งน้ำหนักของมะม่วง 2 ผล ด้วยเครื่องชั่ง B ได้น้ำหนัก 1 กก. ทุกครั้ง
ในการชั่งน้ำหนักของมะม่วง 2 ผล ด้วยเครื่องชั่ง C ได้น้ำหนัก 1.2 กก. ทุกครั้ง
ถาม : เครื่องชั่งใดมี Reliability บ้าง

3.ความสะดวกในการวัด (Practicality) หมายถึง
การประหยัด : การวัดค่าข้อมูลไม่สิ้นเปลืองงบประมาณทั้งเงิน เวลา และกำลังคน
ความสะดวก : ง่ายต่อการจัดการที่จะให้ได้ข้อมูลมา
การตีความได้ง่าย : เครื่องมือวัดควรให้ค่าที่แปลความหายได้ง่าย สามารถบอกถึงความแตกต่างของค่าที่ได้ระหว่างกลุ่ม

แบบทดสอบท้ายบท
1. ข้อมูลปฐมภูมิ และข้อมูลทุติยภูมิ คืออะไร แต่ละอย่างมีลักษณะเด่น และข้อจำกัดอย่างไร
2. เครื่องมือการวิจัยมีความสำคัญต่องานวิจัยอย่างไร

Create Date : 04 มกราคม 2553

Last Update : 4 มกราคม 2553 13:34:08 น.

0 comments

Counter : 28038 Pageviews.