แนวคิดเกี่ยวกับการวัดและข้อมูล
ในการวิจัยจำเป็นจะต้องใช้ข้อมูลควบคู่ไปกับแนวคิด โดยการเชื่องโยงแนวคิดเข้ากับข้อมูล ข้อมูลจึงเป็นสิ่งที่วัดได้ สิ่งที่นักวิจัยจะต้องทำความเข้าใจก็คือ
แนวคิดในการวัด
- การวัด (Measurement) คือ กระบวนการที่ระบุความแตกต่างของคุณสมบัติของหน่วยวิเคราะห์ว่ามีความแตกต่างกันหรือไม่ แตกต่างกันในลักษณะใด และมากน้อยเพียงใด
- เงื่อนไขสำคัญในการวัดตัวแปรมี ๒ ประการ คือ
- นิยามตัวแปรหรือสิ่งที่ต้องการจะวัดให้ชัดเจน
- มีมาตราและหน่วยที่ใช้วัด (Unit of measurement)
- การวัดในเชิงคุณลักษณะ (Qualitative measurement) การวัดคุณภาพหรือกายภาพที่แสดงลักษณะของปรากฏการณ์ที่สังเกต เช่น ร้อน – เย็น, ดี – ไม่ดี, หนัก – เบา เป็นต้น การวัดในลักษณะนี้จึงเป็นการวัดในเชิงเปรียบเทียบ เพื่อแยกระดับของตัวแปรให้มีความแตกต่างกัน เช่น ความพึ่งพอใจ ทัศนคติ รสนิยม เป็นต้น
- การวัดในเชิงปริมาณ (Quantitative measurement) การจำแนกความแตกต่างที่สามารถบอกจำนวน หรือขนาดที่แตกต่างกันได้อย่างชัดเจน จึงสามารถนำจำนวนมารวมกันหรือกระจายเป็นจำนวนย่อย ๆ ได้ เช่น รายได้ของประชาชน ปริมาณเงินออม เป็นต้น
ชนิดของข้อมูล
- ข้อมูลนามบัญญัติ (Nominal data)
- ข้อมูลที่ได้จากการวัดโดยการจำแนกตัวแปรออกตามลักษณะที่กำหนดขึ้น แล้วแทนแต่ละกลุ่มด้วยตัวเลข ตัวเลขเหล่านี้เป็นเพียงแต่ชื่อหรือนามไม่อาจนำมาใช้ในการคำนวณทางเลขคณิตได้ (การบวก ลบ คูณ หารข้อมูลชนิดนี้ไม่มีความหมาย)
- สถิติที่ใช้กับข้อมูลประเภทนี้ ได้แก่ ความถี่ อัตราร้อยละ ฐานนิยมส่วนสถิติที่นิยมใช้ในการทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลกลุ่มเดียวกันคือ Chi – square
- ข้อมูลเรียงอันดับ (Ordinal data)
- ข้อมูลที่ได้จากการวัดโดยการจัดอันดับให้เห็นความแตกต่าง โดยแทนค่าด้วยตัวเลข แต่ตัวเลขเหล่านี้ไม่มีค่าทางเลขคณิตที่แท้จริง คือ สามารถเปรียบเทียบค่า(มากกว่าน้อยกว่า) ระหว่างหน่วยที่ได้ทำการวัดได้ แต่ยังไม่สามารถบอกปริมาณของความแตกต่างของแต่ละอันดับได้แน่นอนข้อมูลประเภทนี้จึงเป็นข้อมูลเชิงคุณภาพ
- สถิติที่ใช้กับข้อมูลชนิดนี้ ได้แก่ ความถี่ อัตราร้อยละ ค่าสหสัมพันธ์ของสเปียร์แมน(Spearman rank correlation) หรือใช้ Chi-square
- ข้อมูลอันตรภาค (Interval data)
- ข้อมูลที่ได้จากการวัดโดยใช้มาตราและหน่วยการวัด แต่เป็นการวัดของตัวแปรเป็นช่วง ๆ โดยมีช่วงความห่างที่แน่นอน จึงมีคุณสมบัติทางเลขคณิต (บวก ลบ คูณ หาร) ครบถ้วน แต่ขาดคุณจุดศูนย์โดยธรรมชาติ เช่น คะแนนสอบ คะแนนทัศนคติ หรือระดับอุณหภูมิ
- สถิติที่ใช้กับข้อมูลประเภทนี้ คือ ค่าเฉลี่ยเลขคณิต (Mean) ค่าเบี่ยง- เบนมาตรฐาน (Standard deviation) การวิเคราะห์ถดถอย (Regression analysis)
- ข้อมูลอัตราส่วน (Ratio data)
- ข้อมูลที่ได้จากการวัดโดยใช้มาตราและหน่วยวัดเช่นเดียวกับข้อมูลอันตรภาค แต่มาตราและหน่วยวัดจำแนกค่าของตัวแปรแต่ละค่าออกเป็นปริมาณหรือจำนวนอย่างชัดเจน โดยแม้แต่ค่าศูนย์ก็สามารถวัดได้
- ข้อมูลชนิดนี้มีคุณสมบัติทางเลขคณิตครบถ้วน (สามารถบวก ลบ คูณ หารได้) และยังมีจุดศูนย์โดยธรรมชาติ