การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ
การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญของการวิจัยที่ช่วยแปรผลข้อมูลดิบให้เป็นข้อค้นพบที่มีความหมาย ในเชิงปริมาณ (quantitative) นักวิจัยจะใช้สถิติในการอธิบายและทดสอบความสัมพันธ์ เพื่อสรุปผลให้ครอบคลุมชุมชนหรือกลุ่มตัวอย่างเป้าหมาย ส่วนการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ (qualitative) มุ่งทำความเข้าใจประสบการณ์ ความหมาย และบริบทของผู้ให้ข้อมูล บทความนี้จะอธิบายวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งสองประเภท พร้อมข้อควรคำนึงในการประยุกต์ใช้ การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ งานวิจัยเชิงปริมาณเริ่มจากการจัดระเบียบข้อมูลให้อยู่ในรูปตารางหรือสเปรดชีต จากนั้นใช้สถิติเชิงพรรณนา (descriptive statistics) เพื่อสรุปลักษณะพื้นฐานของข้อมูล เช่น ค่าเฉลี่ย (mean) ค่ามัธยฐาน (median) ฐานนิยม (mode) และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (standard deviation) สถิติขั้นพื้นฐานเหล่านี้ช่วยให้มองเห็นภาพรวมและกระจายของตัวแปร สำหรับการทดสอบสมมติฐาน นักวิจัยใช้สถิติเชิงอนุมาน (inferential statistics) เพื่อประเมินความแตกต่างหรือความสัมพันธ์ของตัวแปร การทดสอบที่พบได้บ่อยคือ – t-test สำหรับเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของสองกลุ่ม เช่น กลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม – ANOVA (การวิเคราะห์ความแปรปรวน) ใช้เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของหลายกลุ่มในเวลาเดียวกัน – การวิเคราะห์ถดถอย (regression analysis) เพื่อพยากรณ์ค่าตัวแปรตามและหาความสัมพันธ์เชิงเส้นกับตัวแปรอิสระ – การทดสอบไคสแควร์ (Chi-square) ใช้สำหรับข้อมูลนับเพื่อดูความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเชิงหมวดหมู่ การเลือกใช้สถิติใดขึ้นอยู่กับระดับการวัด (nominal, […]
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ Read More »