ดร.ศริยามน ติรพัฒน์
บทเรียนที่ 1 สถิติประยุกต์สำหรับงำนวิจัยเชิงสุขภำพและสังคม อะไรคือกำรวิจัย? การวิจัย คือ กระบวนการค้นหาสาเหตุหรือที่มาของปัญหาอย่างมีขั้นตอนและเป็นระบบ ผลของการวิจัยที่ ถูกต้องสามารถนาไปใช้แก้ปัญหาหรือตอบคาถามของปรากฎการณ์ที่เกิดขึ้นได้ ขั้นตอนการทาวิจัย 1.กาหนดเรื่องที่จะทาวิจัย (Topic Identification) 2.วางแผนออกแบบงานวิจัย (Research Design) 3. เก็บรวบรวมข้อมูล (Data Collection) 4. วิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) 5. เขียนรายงานการวิจัย (Research Report) 1.กำหนดเรื่องที่จะทำวิจัย (Topic Identification) - เลือกปัญหา (Research problem) - ตั้งชื่อเรื่อง (Research title) - วิ เ คราะห์ ปั ญ หา (วิ เ คราะห์ สิ่ ง ที่ ต้ อ งการทราบจากการวิ จั ย ซึ่ ง จะน าไปสู่ ก ารเขี ย นค าถามในการวิ จั ย (Research question) วั ต ถุ ป ระสงค์ ใ นการวิ จั ย (Research objective) สมมติ ฐ านการวิ จั ย (Research hypothesis) ตัวแปรในการทาวิจัย (Independent-Dependent variables ตัวแปรต้น-ตาม) 2.วำงแผนออกแบบงำนวิจัย (Research Design) ระเบียบวิธีวิจัยเป็นแบบใด (เชิงทดลอง หรือเชิงบรรยาย) เครื่องมือวิจัยคืออะไร (แบบสอบถาม.....) วิธีการเก็บข้อมูลเป็นอย่างไร (คน โทรศัพท์)
1
ดร.ศริยามน ติรพัฒน์
ใช้วิธีวิเคราะห์ข้อมูลอย่างไร (ต้องการหาค่าอะไร) กาหนดแผนการดาเนินงานอย่างไร เขี ย นโครงการวิ จั ย อย่ า งไร – บทน า แนวคิ ด และทฤษฏี ตลอดจนงานวิ จั ย ที่ เ กี่ ย วข้ อ ง ระเบี ย บวิ ธี วิ จัย เอกสารอ้างอิง 3.เก็บรวบรวมข้อมูล (Data Collection) ภาคสนาม หรือ ห้องทดลอง 4.วิเครำะห์ข้อมูล (Data Analysis) 1. การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาค่าสถิติเบื้องต้น เช่น ค่าเฉลี่ยร้อยละ 2. การวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อตอบวัตถุประสงค์ – เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาค่าสถิติที่จะนามาใช้ทดสอบ สมมติฐานและตอบวัตถุประสงค์ที่ได้กาหนดไว้ -- การประมาณค่า (Estimation) -- การทดสอบสมมติฐาน (Testing Hypothesis) -- การหาความสัมพันธ์ (Association & Correlation) -- การพยากรณ์ (Prediction) 5.เขียนรำยงำนกำรวิจัย (Research Report) บทนา แนวคิดและทฤษฏี ตลอดจนงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง ระเบียบวิธีวิจัย รายงานผลการวิจัย สรุปผล อภิปราย เสนอแนะ เอกสารอ้างอิง
2
ดร.ศริยามน ติรพัฒน์
สถิติกับงำนวิจัย สถิติ คือ การเก็บรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล การแปรความหมาย และ การนาเสนอข้อมูล ข้อมูล ข้อมูล คือ ข้อเท็จจริงของสิ่งที่ต้องการศึกษา ซึ่งอาจมาจาก การนับ การวัด การสังเกตุ หรือ การสัมภาษณ์ ชนิดของข้อมูลอาจะเป็นตัวเลข หรือ คุณลักษณะ 1.ข้อมูลแบบตัวเลข (Numeric) หมายถึง ข้อมูลที่สามารถนาไปคานวณได้ เช่น ข้อมูลที่เป็นอายุ รายได้ น้าหนัก ระดับความชอบ 2. ข้อมูลแบบข้อความ (String) หมายถึง ข้อมูลที่ไม่สามารถนาไปคานวณได้ เช่น ข้อมูลที่เป็นชื่อ อาชีพ สถานภาพ ข้อมูลแบบนี้อาจเป็นได้ทั้งตัวเลขหรื่อตัวอักษร แต่เป็น ตัวเลขที่ไม่ควรจะนาไปคานวณ เช่น รหัสนักศึกษา เบอร์โทรศัพท์ ระดับของข้อมูล ผู้วิจัยจาเป็นจะต้องทราบคุณลักษณะของข้อมูลที่ถูกวัด เพื่อใช้ในการพิจารณาว่าจะเลือกใช้วิธีการทาง สถิติใดจึงจะเหมาะสม ดังนั้นจึงควรทราบว่าข้อมูลที่ถูกวัดมานั้นอยู่ในมาตราการวัดระดับใด ซึ่งมาตราการ วัดแบ่งออกเป็น 4 ระดับคือ ระดับที่ 1 ข้อมูลระดับนำมบัญญัติ (Nominal Scale) เป็นข้อมูลระดับคุณภาพต่าสุดที่ใช้จาแนกความ แตกต่างของสิ่งที่ต้องการวัดออกเป็นกลุ่ม ๆ โดยใช้ตัวเลข ซึ่งตัวเลข 1 หรือ 2 หรือ 3 ที่ใช้แทนกลุ่มต่าง ๆ นั้น ถือเป็นตัวเลขในระดับนามบัญญัติไม่สามารถนามาบวก ลบ คูณ หาร หรือหาสัดส่วนได้ -- ตัวอย่างเช่น ตัวแปรเพศ แบ่งออกเป็นกลุ่มเพศชายและกลุ่มเพศหญิง ในการกาหนดตัวเลขอาจจะใช้ เลข 1 แทนเพศชาย และเลข 2 แทนเพศหญิง ตัวแปรระดับการศึกษา แบ่งออกเป็นกลุ่มที่มีการศึกษาต่า กว่าปริญญาตรี อาจจะแทนด้วยเลข 1 กลุ่มที่มีการศึกษาระดับปริญญาตรี อาจจะแทนด้วยเลข 2 และ กลุ่มที่มีการศึกษาสูงกว่าระดับปริญญาตรี อาจจะแทนด้วยเลข 3 เป็นต้น ระดับที่ 2 ข้อมูลระดับเรียงอันดับ (Ordinal Scales) เป็นระดับที่ใช้สาหรับจัดอันดับที่ หรือตาแหน่ง ของสิ่งที่ต้องการวัด
3
ดร.ศริยามน ติรพัฒน์
-- ตัวเลขในมาตราการวัดระดับนี้เป็นตัวเลขที่บอกความหมายในลักษณะมาก-น้อย สูง-ต่า เก่ง-อ่อน กว่า กัน เช่น ประเทศที่มีความสุขมากที่สุด 5 อันดับแรก ได้แก่ เดนมาร์ก สวิตเซอร์แลนด์ ไอซ์แลนด์ นอร์เวย์ ฟินแลนด์ เป็นต้น -- ตัวเลขอันดับที่แตกต่างกันไม่สามารถบ่งบอกถึงปริมาณความแตกต่ างได้ เช่น ไม่สามารถบอกได้ว่าคน เดนมาร์กมีความสุขกว่าคนสวิตเซอร์แลนด์ ในปริมาณเท่าใด -- ตัวเลขในระดับนี้บางประเภทสามารถนามาคานวณได้ เช่น การวัดทัศนคติ ระดับความพึงพอใจ ซึ่งจะ อยู่ในลักษณะมากที่สุด มาก ปานกลาง น้อย น้อยที่สุด ระดั บที่ 3 ข้อมูล ระดั บ ช่ ว ง (Interval Scale) เป็นระดับที่ส ามารถกาหนดค่า ตัว เลขโดยมีช่ว งห่ า ง ระหว่างตัวเลขเท่า ๆ กัน สามารถนาตัวเลขมาเปรียบเทียบกันได้ว่าว่ามีปริมาณมากน้อยเท่าใด แต่ไม่ สามารถบอกได้ว่าเป็นกี่เท่าของกันและกัน เพราะมาตราการวัดระดับนี้ไม่มี 0 (ศูนย์) แท้ มีแต่ 0 (ศูนย์) -- สมมติ เช่น นายธานีสอบได้ 0 คะแนน ไม่ได้หมายความว่านายธานี ไม่มีความรู้ เพียงแต่เขาไม่สามารถ ทาข้อสอบซึ่งเป็นตัวแทนของความรู้ทั้งหมดได้ หรือ อุณหภูมิ 0 องศา มิได้หมายความว่าจะไม่มีความร้อน เพียงแต่มีความร้อนเป็น 0 องศาเท่านั้น จุดที่ไม่มีความร้อนอยู่เลยก็คือที่ -273 องศา ดังนั้นอุณหภูมิ 40 องศาจึงไม่สามารถบอกได้ว่ามีความร้อนเป็น 2 เท่าของอุณหภูมิ 20 องศา เป็นต้น ตัวเลขในระดับนี้ สามารถนามาบวก ลบ คูณ หรือหารกันได้ ระดั บที่ 4 –ข้อมูล ระดั บอัต รำส่วน (Ratio Scale) เป็นระดับที่ส ามารถกาหนดค่าตัวเลขให้กับสิ่งที่ ต้องการวัด มี 0 (ศูนย์) แท้ เช่น น้าหนัก ความสูง อายุ เป็นต้น --ระดับนี้สามารถนาตัวเลขมาบวก ลบ คูณ หาร หรือหาอัตราส่วนกันได้ คือสามารถบอกได้ว่า นางสาวสุด สวย มีน้าหนัก 80 กิโลกรัม ซึ่งคิดเป็น 2 เท่าของนางสาวสวยสุดซึ่งมีน้าหนัก 40 กิโลกรัม
4
ดร.ศริยามน ติรพัฒน์
ตัวแปร (variable) ตัวแปร คือ ลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ขึ้นอยู่กับลักษณะเฉพาะของบุคคลหรือกลุ่ม เช่น รายได้ การศึกษา อายุ เพศ ตัวแปรจาแนกเป็น 2 ประเภท คือ 1.ตัวแปรอิสระ (Independent variable (IV)) เป็นตัวแปรที่เป็นสาเหตุของสิ่งที่ต้องการศึกษา 2.ตัวแปรตาม (Dependent variable (DV)) เป็นตัวแปรผลที่แปรค่าตามตัวแปรอิสระ ตัวอย่าง การศึกษาปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการเป็นโรคความดันโลหิตสูงในผู้สูงอายุ ตัวแปรสาเหตุ คือ การ กินอาหารเค็ม การไม่ออกกาลังกาย ความเครียด การพักผ่อนไม่เพียงพอ ความอ้วน ตัวแปรตาม คือ ภาวะความดันโลหิตสูง ประเภทของสถิติ 1.
สถิติเชิงบรรยาย หรือ พรรณา (Descriptive statistics)
สถิติที่ใช้ในการบรรยาย หรือพรรณาคุณลักษณะของข้อมูล ได้แก่ ความถี่ ร้อยละ สัดส่วน อัตราส่วน ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตราฐาน ค่ามัธยฐาน ค่าฐานนิยม เป็นต้น 2.
สถิติอ้างอิง (Inferential statistics)
- เป็นสถิติที่ใช้ศึกษาข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่าง (sample) แล้วนาผลสรุปที่ได้จากกลุ่มตัวอย่างสรุปอ้างอิงไป ยังลักษณะประชากร (population) - การอ้างอิง หรือการอนุมานด้วยวิธีการทางสถิติสามารถจาแนกได้ 2 ประเภท 2.1 สถิติพารามิเตอร์ (Parametric test) -- ข้อมูลที่ศึกษาควรอยู่ในระดับช่วงหรืออัตราส่วน --ข้อมูลควรมีการแจกแจงแบบปกติ -- ตัวอย่างที่ถูกเลือกควรจะต้องมีความอิสระต่อกัน 2.2 การอนุมานแบบน็อนพาราเมตริก (Nonparametric test) คุณสมบัติไม่เป็นไปตามเงื่อนไขของการอนุมานแบบพาราเมตริก
5
ดร.ศริยามน ติรพัฒน์
วิธีกำรทำงสถิติอ้ำงอิงเพื่อหำข้อสรุปจำกข้อมูลตัวอย่ำง - สถิติอ้างอิงจะเกี่ยวกับการประมาณค่า การทดสอบสมมติฐาน การหาความสัมพันธ์ และการพยากรณ์ 1. การประมาณค่า (Estimation) เป็ น การน าค่าของข้ อ มูล ที่ ไ ด้จากตัว อย่า งไปประมาณค่า ของประชากรที่ มีอ ยู่จริ ง แต่เราไม่ สามารถหาค่ามาได้ เช่น ประมาณปริมาณน้ามันที่ใช้แต่ละวันของคนไทย 2. การทดสอบสมมติฐาน (Hypothesis testing) เป็นการนาค่าของข้อมูลที่ได้จากตัวอย่างไปทดสอบข้อสมมติ เช่น การทดสอบสมมติฐานว่าคนใน จังหวัดสมุทรสาครที่เป็นโรคเอดส์มีจานวนไม่เท่ากันในแต่ละอาเภอ 3. การหาความสัมพันธ์ (Correlation and Association) เป็นการศึกษารูปแบบของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร 2 ตัวแปรขึ้นไป เช่น การศึกษาว่าโรค ภาวะสมองเสื่อมขึ้นอยู่กับเพศหรือไม่ 4. การพยากรณ์ (Forecasting and Prediction) เป็นการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร 2 ตัวแปรขึ้นไปและนาไปสร้างแบบ (model) เพื่อใช้ พยากรณ์ข้อมูลประชากรในอนาคตที่ยังไม่เกิดขึ้น
สมมติฐำน หมายถึง คาตอบที่ผู้วิจัยคาดการณ์ล่วงหน้าก่อนทาการวิจัย โดยคาตอบที่คาดการณ์ไว้ล่วงหน้านี้ อาจมา จากทฤษฎีที่เกี่ยวข้อง งานวิจัยก่อนหน้า หรือ ประสบการณ์จากผู้วิจัยเอง สมมุตฐิ านแบ่งออกได้เป็น 2 ประเภท คือ 1. สมมุติฐานการวิจัย (Research hypothesis) เป็นสมมุติฐานที่เขียนอยู่ในรูปของข้อความที่แสดงถึง ความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษากับคาตอบที่ผู้วิจัยคาดคะเนโดยใช้ภาษาที่เข้าใจง่ายสามารถสื่อ ความหมายได้โดยตรง
6
ดร.ศริยามน ติรพัฒน์
ตัวอย่าง การสูบบุหรี่กับการเป็นโรคหัวใจ ไม่มีความสัมพันธ์กัน ไม่มีความแตกต่างของโรคความดันโลหิตสูงในเพศชายและหญิง รายได้เฉลี่ยเพศชายสูงกว่ารายได้เฉลี่ยเพศหญิง คุณภาพชีวิตของแรงงานข้ามชาติขึ้นอยู่กับการศึกษา 2. สมมุติฐานทางสถิติ(Statistical hypothesis) เป็นสมมุติฐานที่เปลี่ยนรูปมาจากสมมุติฐานการวิจัย โดยใช้สัญลักษณ์ทางคณิตศาสตร์ที่แทนคุณลั กษณะเกี่ยวกับค่าพารามิเตอร์ของประชากร (population parameter) มาเขียนอธิบ ายความสัมพันธ์ของตัว แปร สมมุติฐานทางสถิติจะประกอบด้วย 2 ลักษณะ ควบคู่ไปเสมอ คือ 2.1 สมมุ ติ ฐ านว่ า ง หรื อ สมมุ ติ ฐ านหลั ก (Null hypothesis) แทนสั ญ ลั ก ษณ์ ด้ ว ย Ho เป็ น สมมุติฐานแสดงข้อความที่เป็นกลาง โดยระบุถึงความสัมพันธ์ของตัวแปรว่าเท่ากัน ไม่แตกต่างกันหรือไม่มี ความสัมพันธ์กัน 2.2 สมมุติฐานทางเลือกหรือสมมุติฐานรอง (Alternative hypothesis) แทนสัญลักษณ์ด้วย H1 หรือ Ha เป็นสมมุติฐานแตกต่างหรือตรงข้ามกับสมมุติฐานหลัก โดยระบุถึงความสัมพันธ์ของตัวแปรว่าไม่ เท่ากัน แตกต่างกัน มากกว่า น้อยกว่า หรือมีความสัมพันธ์กัน
7
ดร.ศริยามน ติรพัฒน์
ระดับนัยสำคัญ (Level of Significance, สัญลักษณ์ คือ α) คือ ค่าแสดงการกาหนดความคลาดเคลื่อนที่ยอมให้เกิดขึ้นได้ในการทดสอบสมมติฐาน สัญลักษณ์ คือ α โดยกาหนดให้เป็นค่าของโอกาสหรือความน่าจะเป็นที่จะปฏิเสธสมมุติฐานศูนย์ (null hypothesis) เช่น เมื่อ α =0.05 แสดงว่าผู้วิจัยยอมให้มีโอกาสปฎิเสธสมติฐานหลัก Ho เท่ากับ 5% หรือ ยอมรับสมติฐานหลัก 95% การสรุ ป ผลการศึ ก ษา ถ้ า ความน่ า จะเป็ น จากการวิ จั ย มี ค่ า มากกว่ า ระดั บ นั ย ส าคั ญ ที่ ตั้ ง ไว้ ก็ จ ะยอมรั บ สมมุติฐานศูนย์ แต่ถ้าความน่าจะเป็นจากการวิจัยมีค่าน้อยกว่าหรือเท่ากับระดับนัยสาคัญที่ตั้งไว้ ก็จะปฏิเสธ สมมุติฐานศูนย์ ดังนั้น ผลที่ได้ จากการศึกษาเดียวกัน อาจจะยอมรับหรือปฏิเสธสมมุติฐานศูนย์หรือไม่ก็ได้ ขึ้นอยู่กับระดับนัยสาคัญที่ตั้งไว้ ระดับนัยสาคัญที่ใช้กันทั่วไป คือ ระดับ .05 และ .01 การปฏิเสธ หรือ การยอมรับสมมติฐาน เกณฑ์การยอมรับ หรือปฏิเสธสมมติฐานจากผลการคานวณที่ได้ จากโปรแกรม SPSS จะเป็นการเปรียบเทียบ ค่าทาง สถิติ 2ตัว 1. ค่าสถิติ ที่คานวณได้จากโปแกรมซึ่งเป็นค่าความน่าจะเป็น (Probability) ใชสัญลักษณ์ P 2. ค่าระดับนัยสาคัญทางสถิติใช้สัญลักษณ์ α ถ้า P< α ที่กาหนด จะปฎิเสธ Ho หรือ ยอมรับความแตกต่างจาก H1
กำรทดสอบสมมติฐำน 1. การทดสอบสมมติฐานด้วยตัวแปร 1 ตัว (Univariate test) -- สถิติพารามิเตอร์ (Parametric test) สถิติที่ใช้ทดสอบคือ t-test (one sample t-test or z-test) ตัวอย่าง อายุเฉลี่ยของการตั้งครรภ์ในแรงงานต่างด้าวน้อยกว่าหรือเท่ากับ 18 ปี -- สถิตินอนพารามิเตอร์ (Nonparametric test) สถิติที่ใช้ทดสอบคือ Chi-square ตัวอย่าง ในการสอบถามคนไข้ในโรงพยาบาลแห่งหนึ่งจานวน 200 คน เกี่ยวกับพฤติกรรมการรักษาของแพทย์ พบว่า คนไข้พอใจมาก 72 คน พอใจ 60 คน เฉยๆ 22 คน ไม่พอใจ 46 คน อยากทราบว่าความคิดเห็นของ
8
ดร.ศริยามน ติรพัฒน์
คนไข้ต่อพฤติกรรมการรักษาของแพทย์ มีสัดส่วนที่เท่ากันหรือไม่ ระหว่างพอใจมาก พอใจเฉยๆ และไม่พอใจ ที่ระดับนัยส าคัญ 0.01 2. การทดสอบสมมติฐานด้วยตัวแปร 2 ตัว (Bivariate test) เป็นการทดสอบสมมติฐานเมื่อมีตัวแปรอิสระ 1 ตัวแปร ตัวแปรตาม 1 ตัว -- สถิติพารามิเตอร์ (Parametric test) สถิติที่ใช้ทดสอบคือ Independent t-test , Paired t-test, One – way Anova, Pearson correlation, Simple regression ตัวอย่าง อายุเฉลี่ยของการตั้งครรภ์ในแรงงานต่างด้าวกัมพูชา และแรงงานต่างด้าวพม่ามีค่าแตกต่างกันหรือไม่ --สถิ ติ น อนพารามิ เ ตอร์ (Nonparametric test) สถิ ติ ที่ ใ ช้ ท ดสอบคื อ Mann-Whitney, Wilcoxon test, Kruskal-Wallis test, Spearman correlation, Chi-square test of independent 3. การทดสอบสมมติฐานด้วยตัวแปรมากกว่า 2 ตัว (Multivariate test) เป็นการทดสอบขั้นสูงที่วิเคราะห์ตัวแปรมากกว่า 2 ตัวสถิ ติที่ใช้ทดสอบคือ การวิเคราะห์ความถดถอยเชิงพหุ (Multiple regression analysis) การวิเคราะห์องค์ประกอบ(Factor analysis) การวิเคราะห์กลุ่ม (Cluster analysis) การวิเคราะห์จาแนกกลุ่ม(Discriminant analysis)
9