1

หน่วยที่ 3 การออกแบบการวิจัย ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร. สังวรณ์ งัดกระโทก

ชื่อ ผู้ช่วยศาสตราจารย ์ดร. สังวรณ์ งัดกระโทก

วุฒิ ค.บ. (มัธยมศึกษา-วทิยาศาสตร์) ค.ม. (การวัดและประเมินผลการศึกษา) จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

Ph.D. (Measurement and Quantitative Methods) Michigan State University ต าแหน่ง ผู้ช่วยศาสตราจารย์ประจ าสาขาวิชาศึกษาศาสตร์

มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช หน่วยที่ปรับปรุง หน่วยที่ 4

2

หน่วยที่ 3 การออกแบบการวิจัย เค้าโครงเนื้อหา ตอนที่ 3.1 แนวคิดเก่ียวกับการออกแบบการวิจัย

เรื่องท่ี 3.1.1 ความหมายและความส าคัญของการออกแบบการวิจัย เรื่องท่ี 3.1.2 หลักการออกแบบการวิจัย เรื่องท่ี 3.1.3 การตรวจสอบคุณภาพของการออกแบบการวิจัย

ตอนที่ 3.2 การออกแบบการวิจัยเชิงพรรณนา เรื่องท่ี 3.2.1 ค าถามวิจัยเชิงพรรณนา เรื่องท่ี 3.2.2 การออกแบบการวิจัยเชิงพรรณนา เรื่องท่ี 3.2.3 ตัวอย่างการออกแบบการวิจัยเชิงพรรณนา ตอนที่ 3.3 การออกแบบการวิจัยเชิงทดลอง เรื่องท่ี 3.3.1 ค าถามวิจัยวิจัยเชิงทดลอง เรื่องท่ี 3.3.2 หลักการออกแบบการวิจัยเชิงทดลอง เรื่องท่ี 3.3.3 การออกแบบการวิจัยเชิงทดลองและการวิจัยกึ่งทดลอง เรื่องท่ี 3.3.4 คุณภาพของการวิจัยเชิงทดลอง เรื่องท่ี 3.3.5 ตัวอย่างการออกแบบการวิจัยเชิงทดลอง ตอนที่ 3.4 การออกแบบการวิจัยเชิงคุณภาพ เรื่องท่ี 3.4.1 ค าถามวิจัยเชิงคุณภาพ เรื่องท่ี 3.4.2 การออกแบบการวิจัยเชิงคุณภาพ เรื่องท่ี 3.4.3 ตัวอย่างการออกแบบการวิจัยเชิงคุณภาพ ตอนที่ 3.5 การออกแบบการวิจัยแบบผสม เรื่องท่ี 3.5.1 ค าถามวิจัยแบบผสม เรื่องท่ี 3.5.2 การออกแบบการวิจัยแบบผสม เรื่องท่ี 3.5.3 ตัวอย่างการออกแบบการวิจัยแบบผสม ตอนที่ 3.6 การออกแบบวิจัยด้านการวัดและประเมินผลการศึกษา เรื่องท่ี 3.6.1 ขอบเขตของการวิจัยด้านการวัดและประเมินผลการศึกษา เรื่องท่ี 3.6.2 การออกแบบการวิจัยจ าลองข้อมูลเกี่ยวกับประเด็นทางการวัดและประเมินผลการศึกษา เรื่องท่ี 3.6.3 ตัวอย่างการออกแบบการวิจัยจ าลองข้อมูลเกี่ยวกับประเด็นทางการวัดและประเมินผลการศึกษา

3

แนวคิด 1. การออกแบบการวิจัย หมายถึง วิธีเชิงระบบที่นักวิจัยวางแผนไว้ส าหรับท าวิจัยโดยมีการก าหนด

จุดมุ่งหมายของการท าวิจัย วิธีการวิจัย และผลที่คาดว่าจะได้รับจากการท าวิจัย การออกแบบการวิจัยต้องออกแบบให้สามารถตอบค าถามวิจัยได้ และมีคุณภาพในด้านความตรงของการวิจัย

2. การวิจัยเชิงพรรณนาเป็นการสืบเสาะหาความรู้เชิงประจักษ์อย่างเป็นระบบ การวิจัยเชิงพรรณนาเป็นการวิจัยที่นักวิจัยไม่สามารถควบคุมตัวแปรได้ การออกแบบการวิจัยเชิงพรรณนามีความแตกต่างกันตามประเภทของการวิจัยเชิงพรรณนา ได้แก่ การวิจัยเชิงประวัติศาสตร์ การวิจัยเชิงส ารวจ และการวิจัยความสัมพันธ์ของตัวแปร

3. การวิจัยเชิงทดลองเป็นการวิจัยที่มีจัดกระท าตัวแปรอิสระเพ่ือศึกษาผลที่เกิดขึ้นจากการจัดกระท านั้น การวิจัยเชิงทดลองมักเปรียบเทียบผลของการจัดกระท าระหว่างกลุ่มทดลอง และกลุ่มควบคุม การออกแบบการวิจัยเชิงทดลองที่ดีจะช่วยให้สามารถระบุความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ-ผลลัพธ์ของตัวแปรที่ศึกษา การออกแบบการวิจัยเชิงทดลองที่มีคุณภาพจะต้องเพ่ิมความตรงภายนอก และความตรงภายใน

4. การวิจัยเชิงคุณภาพเป็นการศึกษาปรากฎการณ์ของสังคมจากสภาพแวดล้อมความเป็นจริงในทุกมิติ เพ่ือพิจารณาความสัมพันธ์ของปรากฎการณ์กับสภาพแวดล้อม ซึ่งเป็นการแสวงหาความรู้ที่เน้นความส าคัญของข้อมูลด้านความรู้สึกนึกคิด การออกแบบการวิจัยเชิงคุณภาพที่ดีต้องมีการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลด้วยการใช้ข้อมูลหลายแหล่ง

5. การวิจัยแบบผสมเป็นการวิจัยที่ผสมผสานการวิจัยเชิงปริมาณ และการวิจัยคุณภาพเข้าด้วยกันในขั้นตอนใดตอนหนึ่งของการท าวิจัย การที่นักวิจัยผสมผสานการวิจัยเชิงปริมาณ และการวิจัยคุณภาพเข้าด้วยกันก็เพ่ือให้ได้ข้อมูลที่ลึกซึ้งสามารถตอบค าถามวิจัยที่ซับซ้อนได้ การออกแบบการวิจัยแบบผสมมีหลายรูปแบบขึ้นอยู่กับการเน้นข้อมูลเชิงคุณภาพ หรือเชิงปริมาณ การใช้ข้อมูลเชิงปริมาณและคุณภาพในขั้นตอนต่างๆ ของการท าวิจัย

6. ประเด็นของการศึกษาวิจัยด้านการวัดและประเมินผลการศึกษาตามมาตรฐานการทดสอบทางการศึกษาและจิตวิทยา ประกอบด้วย การศึกษาด้านความเหมาะสมของการแปลผลการวัดและการใช้ผลการวัด ซ่ึงเป็นการศึกษาเพ่ือรวบรวมหลักฐานเพ่ือใช้ประเมินความเหมาะสมของการแปลผลและการใช้ การศึกษาประสิทธิภาพของการวัดและประเมินผลที่เหมาะสมที่สุด คือ การศึกษาด้วยข้อมูลจ าลอง

วัตถุประสงค์ เมื่อศึกษาหน่วยที่ 4 จบแล้ว นักศึกษาสามารถ

1. อธิบายแนวคิดของการออกแบบการวิจัยได้ 2. อธิบายวิธีการออกแบบการวิจัยเชิงพรรณนาได้ 3. อธิบายวิธีการออกแบบการวิจัยเชิงทดลองได้

4

4. อธิบายวิธีการออกแบบการวิจัยเชิงคุณภาพได้ 5. อธิบายวิธีการออกแบบการวิจัยแบบผสมได้ 6. อธิบายวิธีการออกแบบวิจัยด้านการวัดและประเมินผลการศึกษาได้

5

ตอนที่ 3.1 แนวคิดเกี่ยวกับการออกแบบการวิจัย โปรดอ่านแผนการสอนประจ าตอนที่ 3.1 แล้วจึงศึกษาเนื้อหาสาระ พร้อมปฏิบัติกิจกรรมในแต่ละเรื่อง หัวเรื่อง

เรื่องท่ี 3.1.1 ความหมายและความส าคัญของการออกแบบการวิจัย เรื่องท่ี 3.1.2 หลักการออกแบบการวิจัย เรื่องท่ี 3.1.3 การตรวจสอบคุณภาพของการออกแบบการวิจัย

แนวคิด 1. การออกแบบการวิจัย หมายถึง การก าหนดโครงสร้างต่างๆ ของการวิจัยหรือองค์ประกอบของการวิจัยให้สอดคล้องกันและอย่างเพียงพอเพ่ือให้นักวิจัยได้ข้อมูลหรือผลการวิจัยมาตอบค าถามวิจัยได้อย่างชัดเจน 2. หลักการส าคัญที่ใช้ในการออกแบบการวิจัย คือ หลักการที่เรียกว่า แมกซ์ มิน และคอน ซึ่งเป็นหลักการด าเนินการท าวิจัยที่ช่วยให้การออกแบบการวิจัยมีความรัดกุม เหมาะสม ท าให้ได้หลักฐานไปตอบค าถามวิจัยได้อย่างถูกต้อง และชัดเจน 3. การตรวจสอบคุณภาพของการออกแบบการวิจัยสามารถพิจารณาจากความน่าเชื่อถือ ความมีประโยชน์ ความเป็นไปได้ รวมถึงความชัดเจนในการก าหนดค าถามวิจัย และกระบวนการวิจัย วัตถุประสงค์ เมื่อศึกษาตอนที่ 3.1 จบแล้ว นักศึกษาสามารถ

1. บอกความหมายและความส าคัญของการออกแบบการวิจัยได้ 2. อธิบายหลักการส าคัญของการออกแบบการวิจัยได้ 3. อธิบายเกณฑ์ในการตรวจสอบคุณภาพของการออกแบบการวิจัยได้

6

เร่ืองที่ 3.1.1 ความหมายและความส าคัญของการออกแบบการวิจัย การท าวิจัยใดๆ ก็ตามควรมีการออกแบบการวิจัย (research design) เพ่ือเป็นการก าหนดแนวทางการท าวิจัยให้ชัดเจน และมีความเป็นไปได้ การออกแบบการวิจัยมีหลักการคล้ายกับการสร้างสิ่งปลูกสร้างที่ผู้อยู่อาศัยต้องการ เช่น หากต้องการสิ่งก่อสร้างส าหรับอยู่อาศัย สิ่งก่อสร้างที่ต้องการอาจเป็น บ้านสองชั้น บ้านชั้นเดียว คอนโดมีเนียม หรืออาคารรูปแบบอ่ืนๆ ก็ได้ การสร้างอาคารเหล่านี้ต้องการใช้วัสดุอุปกรณ์ต่างๆ มากมายหลายประเภท เช่น อิฐ หิน ทราย ปูน เหล็ก ไม้ และกระจก เป็นต้น เพ่ือใช้สร้างอาคารให้ใช้ประโยชน์ได้ตามต้องการ แต่ก่อนที่อาคารจะถูกสร้างขึ้นมา เราจะไม่สามารถระบุได้เลยว่าจะต้องใช้วัสดุอะไรบ้าง จนกว่าเราจะสามารถระบุได้ว่าเราต้องการอาคารประเภทใด รูปทรงใด ขนาดเท่าใด หรือต้องการบ้านแบบใหน เช่นเดียวกับการออกแบบการวิจัย นักวิจัยจะไม่สามารถบอกได้เลยว่าเขาจะต้องท าอะไรบ้าง หรือต้องใช้อะไรบ้างในระหว่างการท าวิจัย หากนักวิจัยไม่เริ่มต้นที่การออกแบบการวิจัยให้ชัดเจนเสียก่อน เช่น นักวิจัยอาจจะไม่ทราบว่าจะใช้กลุ่มตัวอย่างเป็นใคร ตัวแปรอะไรที่ต้องการวัด หรือเครื่องมือวิจัยที่ต้องใช้มีอะไรบ้าง ซึ่งเป็นเพราะนักวิจัยยังไม่ได้ออกแบบการวิจัย

1. ความหมายของการออกแบบการวิจัย

นักวิชาการหลายๆ ท่านได้ก าหนดความหมายของการออกแบบการวิจัยไว้จ านวนมาก เช่น เคอลิงเจอร์ และ ลี (Kerlinger & Lee, 2000: 449) กล่าวว่า การออกแบบการวิจัย หมายถึง การท า

แผนการท างาน (plan) และก าหนดโครงสร้าง (structure) ของการศึกษา/ตรวจสอบ เพ่ือให้ได้มาซึ่งค าตอบต่อค าถามวิจัยที่ก าหนดขึ้น ค าว่า “แผนการท างาน” หมายถึง แผนการ รายการ หรือโครงการการท าวิจัย ซึ่งเป็นโครงร่างที่นักวิจัยจะต้องท า เริ่มต้นจากการเขียนสมมติฐานการวิจัย ไปจนถึงแนวทางการวิเคราะห์ข้อมูล ส่วนค าว่า “โครงสร้าง” หมายถึง กรอบงาน (framework) หรือองค์ประกอบ (organization) หรือโครงร่าง (configuration) ของส่วนประกอบของโครงสร้าง ซึ่งต้องจัดวางให้สอดคล้อง/สัมพันธ์กัน เคอลิงเจอร์ และ ลีอธิบายเพ่ิมเติมว่า ถ้าอธิบายง่ายๆ โครงสร้างจะหมายถึง “โมเดล” ที่แสดงความสัมพันธ์ของตัวแปร โดยส่วนใหญ่การท าโมเดลการวิจัยมักจะท าไดอะแกรมหรือวาดภาพความสัมพันธ์ของตัวแปรที่น ามาศึกษา ซึ่งนักวิจัยต้องอธิบายว่าตัวแปรเหล่านั้นมาจากแนวคิดหรือทฤษฎีใด มีความสัมพันธ์กันอย่างไร นอกจากนี้ การออกแบบการวิจัยจะต้องแสดงโครงสร้างของปัญหาวิจัย และแผนการตรวจสอบหรือการวิเคราะห์ข้อมูลเพ่ือให้ได้ข้อมูลที่น ามาตอบปัญหาวิจัยได ้

โตรชิม (Trochim, 2001: 1) กล่าวว่า การออกแบบการวิจัย (research design) หมายถึง การก าหนดกลุ่มตัวอย่าง (sample) การวัด (measurement) และตัวแปรที่จะศึกษา (treatment) เข้าด้วยกัน ซึ่งต้องอธิบายให้เห็นถึงความสอดคล้องของทั้งสามส่วนนี้

แมคมินแลน และชูเมคเกอร์ (McMillan & Shumaker,1997:33) กล่าวว่า การออกแบบการวิจัย (research design) หมายถึง แผนและโครงสร้างของการศึกษาวิจัยที่ก าหนดขึ้นเพ่ือให้มีหลักฐานมาตอบค าถาม

7

วิจัยได้ การออกแบบการวิจัยมุ่งอธิบายกระบวนการศึกษาวิจัย กลุ่มตัวอย่าง และวิธีการรวบรวบข้อมูล (จากใคร ภายใต้สถานการณ์อะไร)

กล่าวโดยสรุป การออกแบบการวิจัย หมายถึง การก าหนดโครงสร้างต่างๆ ของการวิจัย (structure of research) หรือองค์ประกอบของการวิจัย คือ ค าถามวิจัย สมมติฐานการวิจัย ตัวแปรที่จะศึกษา กลุ่มตัวอย่าง การวัด/เครื่องมือการเก็บข้อมูล และแนวทางการวิเคราะห์ข้อมูล ให้สอดคล้องกันและเพียงพอ เพ่ือให้นักวิจัยได้ข้อมูลหรือผลการศึกษามาตอบค าถามวิจัยได้อย่างชัดเจน และมีประสิทธิภาพ

โดยทั่วไปองค์ประกอบหรือโครงสร้างที่ควรระบุในการออกแบบการวิจัยได้แก่ ค าถามวิจัย วัตถุประสงค์ของการท าวิจัย กรอบแนวคิดของการวิจัย และผลการวิจัยที่คาดว่าจะได้รับจากการท าวิจัย การออกแบบการวิจัยมีความสัมพันธ์อย่างมากกับค าถามวิจัย เพราะค าถามวิจัยจะเป็นสิ่งที่ท าให้นักวิจัยคิดและเลือกแนวทางการท าวิจัย โดยมีหลักการว่านักวิจัยต้องออกแบบการวิจัย และกระบวนการวิจัยให้สามารถตอบค าถามวิจัยได้อย่างเหมาะสม การตั้งค าถามวิจัยต่างกันอาจจะออกแบบการวิจัยต่างกัน ถึงแม้ว่าจะศึกษาในประเด็นเดียวกัน ดังนั้นจะเห็นว่าในบางครั้ง การอธิบายเรื่องการออกแบบการวิจัยมักจะเริ่มต้นที่การตั้งค าถามวิจัยก่อน จากนั้นจึงเสนอวิธีการออกแบบการวิจัยที่สอดคล้องกับค าถามวิจัยต่อไป

ในการออกแบบการวิจัย สิ่งที่นักวิจัยควรยึดถือ คือ หลักของการใช้เหตุผลในการคิดและการท าวิจัยในแต่ละขั้นตอนของกระบวนการวิจัย เพราะองค์ประกอบหรือแผนการวิจัยที่นักวิจัยก าหนดขึ้นจากการออกแบบการวิจัยต้องมีความสัมพันธ์กันตามหลักตรรกะ หรือมีความสัมพันธ์กันตามหลักของเหตุผล หากนักวิจัยก าหนดองค์ประกอบที่ไม่เกี่ยวข้องกันมาเป็นแนวทางการท าวิจัย จะท าให้ไม่สามารถได้ข้อมูลมาตอบค าถามวิจัยได้ถูกต้อง ผลการวิจัยที่มาจากสิ่งที่ไม่เกี่ยวข้องกัน ก็ย่อมท าให้ไม่สามารถน าไปเชื่อมโยงกันได้อย่างมีเหตุผลด้วยเช่นกัน เช่น หากนักวิจัยต้องการศึกษาผลของนวัตกรรมที่ช่วยส่งเสริมการอ่านออกเขียนได้ของนักเรียน และตั้งค าถามวิจัยว่า นวัตกรรมที่พัฒนาขึ้นสามารถแก้ไขปัญหาการอ่านของนักเรียนได้หรือไม่ ในการนี้ นักวิจัยควรมีกลุ่มตัวอย่างทั้งที่เป็นกลุ่มทดลองที่ได้รับนวัตกรรม กับกลุ่มควบคุมซึ่งเป็นกลุ่มที่ไม่ได้รับนวัตกรรม จึงจะท าให้ทราบได้ว่านวัตกรรมที่ใช้มีประโยชน์มากน้อยแค่ใหน การที่ออกแบบการวิจัยโดยไม่มีกลุ่มควบคุมจะให้นักวิจัยสรุปผลการวิจัยไม่ชัดเจนว่านวัตกรรมที่สร้างขึ้นมีคุณภาพแค่ใหน

การออกแบบการวิจัยที่ดีจะท าให้ได้ผลการวิจัยที่มีคุณค่า ถูกต้อง ช่วยให้นักวิจัยพัฒนาองค์ความรู้ที่ได้จากการท าวิจัยได้มากข้ึน ซึ่งจะเกิดประโยชน์ต่อท้ังแวดวงวิชาการ และสังคม ต่อไป

8

2.วัตถุประสงค์ของการออกแบบการวิจัย วัตถุประสงค์หลักของการออกแบบการวิจัย คือ เพ่ือให้นักวิจัยสามารถตอบค าถามวิจัยที่ก าหนดขึ้นได้อย่างถูกต้อง และเหมาะสม เคอลิงเจอร์ และ ลี (2000: 450) อธิบายเกี่ยวกับวัตถุประสงค์ของการออกแบบการวิจัย ไว้อย่างละเอียด โดยกล่าวว่า การออกแบบการวิจัยมีวัตถุประสงค์ หรือเป้าหมายพ้ืนฐานส าคัญ 2 ประการ คือ 2.1 เพ่ือตอบค าถามวิจัย (to provide answer to research questions) ค าถามวิจัย หมายถึง สิ่งที่นักวิจัยสงสัยและต้องการหาค าตอบ หรือเป็นสิ่งที่นักวิจัยต้องการแก้ไข ค าถามวิจัยอาจเป็นค าถามที่ชัดเจน หรือค าถามตรงๆ เช่น วิธีการสอน X1 ดีกว่าวิธีการสอน X2 หรือไม่ หรือเป็นการอธิบายปัญหาวิจัย ซึ่งเป็นการอธิบายความตั้งใจของนักวิจัยที่ต้องการศึกษาประเด็นต่างๆ ก็ได้ (Meltzoff, 1998: 13) การออกแบบการวิจัยมีวัตถุประสงค์เพ่ือให้นักวิจัยตอบค าถามวิจัยได้อย่างเหมาะสม ชัดเจน ถูกต้อง และประหยัดมากท่ีสุดเท่าที่จะท าได้ 2.2 เพ่ือควบคุมความแปรปรวน (to control variance) ความแปรปรวนของความคลาดเคลื่อนที่นักวิจัยต้องการควบคุมด้วยการออกแบบการวิจัยที่ดี คือความแปรปรวนของความคลาดเคลื่อนจากการทดลอง ความคลาดเคลื่อนจากปัจจัยแทรกซ้อน และความคลาดเคลื่อนจากการวัด การออกแบบการวิจัยที่เหมาะสมจะช่วยให้นักวิจัยก าจัดความคลาดเคลื่อนของสิ่งเหล่านี้ได้ ซึ่งจะช่วยให้สามารถสรุปผลการวิจัยได้ชัดเจนมากขึ้น เคอร์ลิงเจอร์ และลี กล่าวโดยสรุปว่า วัตถุประสงค์ของการออกแบบการวิจัยทั้งสองข้อสามารถยุบเป็นวัตถุประสงค์หลักได้ข้อเดียว คือ เพ่ือควบคุมความแปรปรวน (control variance) ด้วยเหตุว่าการออกแบบการวิจัยถือว่าเป็นการจัดกระท าเงื่อนไขต่างๆ ของงานวิจัย ซึ่งถือเป็นกลไกของการควบคุมนั่นเอง โดยกลไกนี้มีหลักการพ้ืนฐาน 3 ประการ คือ การท าให้ความแปรปรวนเชิงระบบให้มากที่สุด (maximize systematic variance) การควบคุมความแปรปรวนเชิงระบบจากปัจจัยแทรกซ้อน (control extraneous system variance) และการลดความแปรปรวนของความคลาดเคลื่อน (minimize error variance)

3. ความส าคัญของการออกแบบการวิจัย การออกแบบการวิจัยมีความส าคัญต่อนักวิจัย รวมถึงผู้เกี่ยวข้องกับการวิจัยมาก กล่าวคือ การออกแบบ

การวิจัยที่รัดกุมและเหมาะสมจะช่วยให้นักวิจัยสามารถได้หลักฐานหรือข้อมูลจากการท าวิจัยที่ตรงกับความต้องการของนักวิจัย สามารถน ามาใช้ตอบค าถามวิจัยได้อย่างชัดเจน ถ้าการออกแบบการวิจัยไม่สอดคล้องกับค าถามวิจัยจะท าให้นักวิจัยตอบค าถามวิจัยได้ไม่ครบถ้วน หรือไม่ชัดเจน เพราะข้อมูลที่ได้มาไม่มีสารสนเทศเพียงพอที่จะใช้ตอบค าถามวิจัยได้ครบทุกแง่มุม นอกจากนี้ การออกแบบการวิจัยยังเป็นการก าหนดแนวทางการท าวิจัยอย่างคร่าวๆ ให้นักวิจัยด าเนินการได้อย่างมีคุณภาพ กล่าวคือ การออกแบบการวิจัยที่ดีจะต้องมีรายละเอียดเกี่ยวกับกระบวนการ ขั้นตอน และสิ่งที่นักวิจัยต้องปฏิบัติ การมีข้อมูลเหล่านี้จะช่วยให้นักวิจัยรู้ทิศทางของการท า

9

วิจัย จะไม่เสียเวลา และประหยัดงบประมาณในการท าวิจัย แต่ถ้าหากนักวิจัยออกแบบการวิจัยไม่ชัดเจน จะท าให้นักวิจัยเองไม่รู้ว่าจะเริ่มต้นท าวิจัยอย่างไร และจะสิ้นสุดเมื่อไร ซึ่งจะต้องเสียเวลาค้นคว้าเพิ่มเติมอีกมาก

หลังจากศึกษาเนื้อหาสาระเรื่องที่ 3.1.1 แล้ว โปรดปฏิบัติกิจกรรม 3.1.1 ในแนวการศึกษาหน่วยที่ 3 ตอนที่ 3.1 เร่ืองที่ 3.1.1

10

เร่ืองที่ 3.1.2 หลักการออกแบบการวิจัย เพ่ือให้การออกแบบการวิจัยมีคุณภาพ คือ ช่วยให้นักวิจัยสามารถตอบค าถามวิจัยได้อย่างเหมาะสม

ชัดเจนและประหยัด นักวิจัยควรเข้าใจหลักการออกแบบการวิจัย เพราะความเข้าใจในหลักการของการออกแบบการวิจัยจะช่วยในการวางแผนการท าวิจัย และเลือกวิธีการท าวิจัยให้สามารถตอบค าถามวิจัยได้อย่างแท้จริง

จากที่กล่าวมาแล้วว่า การออกแบบการวิจัยมีวัตถุประสงค์ส าคัญ คือ ควบคุมความแปรปรวนทั้งสามแบบที่กล่าวมาข้างต้นตามค ากล่าวของเคอลิงเจอร์ และลี (Kerlinger & Lee, 2000) ซึ่งถือว่าเป็นหลักการส าคัญที่นักวิจัยควรค านึงถึงในการออกแบบการวิจัย เราเรียกหลักการนี้อย่างย่อๆ ว่า หลักแมกซ์ มิน คอน (Max min Con principle) ซึ่งมาจากค าว่า maximize system variance, control extraneous systematic variance, และ minimize error variance ตามล าดับ การอธิบายหลักการนี้ จะเห็นภาพได้ชัดเจนมากในการวิจัยเชิงทดลอง แต่อย่างไรก็ตาม การออกแบบการวิจัยประเภทอ่ืนๆ ก็ควรประยุกต์ใช้หลักการนี้ด้วยเช่นกัน เพราะเป็นหลักการส าคัญของการออกแบบการวิจัยที่ช่วยให้การท าวิจัยมีความรัดกุม และเหมาะสม ท าให้ผลการวิจัยมีความชัดเจน ซึ่งจะเกิดประโยชน์อย่างมากในการน าผลการวิจัยไปใช้ ไม่ว่าจะเป็นการน าไปใช้ด้านการก าหนดนโยบาย ด้านการปฏิบัติงาน และการปรับปรุงแก้ไขปัญหาต่างๆ

1. แมกซ์ (max) มาจากค าภาษาอังกฤษ maximize แปลว่า ท าให้เพิ่มขึ้น ในการออกแบบการวิจัย ค านี้ หมายถึง การออกแบบการวิจัยที่ท าให้ความแปรปรวนของตัวแปรตามเกิดมาจากตัวแปรอิสระที่ต้องการศึกษาให้มากที่สุด ตัวอย่างการออกแบบนี้ คือ การออกแบบการวิจัยเชิงทดลอง โดยให้เงื่อนไขของการทดลองต่างกันมากที่สุด เช่น ในการออกแบบการวิจัยเพ่ือเปรียบเทียบคุณภาพของวิธีสอนของครูสองห้องที่ใช้วิธีการสอนต่างกัน หลักการที่ควรจะท าในการเปรียบเทียบนี้ คือ นักเรียนทั้งสองห้องควรได้รับวิธีการสอนที่แตกต่างกัน เพ่ือให้สามารถตรวจสอบผลการเรียนของนักเรียนทั้งสองห้องที่เรียนด้วยวิธีการต่างกันได้ นักวิจัยควรออกแบบการวิจัยให้สามารถทราบว่าความแตกต่างของคะแนนสอบหลังเรียนของนักเรียนทั้งสองห้องเป็นผลมาจากวิธีสอนของครูที่แตกต่างกัน ไม่ใช่ผลจากปัจจัยอ่ืนๆ หากนักเรียนทั้งสองห้องได้คะแนนสอบต่างกันเนื่องมาจากปัจจัยอ่ืนๆ เช่น ครูห้องแรกเรียนจบตรงสาขาที่สอน ส่วนครูห้องที่สองสอนไม่ตรงสาขาที่เรียนมา จะไม่ช่วยให้ทราบได้เลยว่าวิธีการสอนใดมีประสิทธิภาพมากกว่ากัน เพราะนักเรียนทั้งสองห้องอาจมีคะแนนสอบต่างกันเพราะวุฒิการศึกษาของครูด้วย ไม่ใช่เพราะวิธีสอนอย่างเดียว

นอกจากนี้ การออกแบบการวิจัยที่มีการจัดกลุ่มตัวอย่างออกเป็นกลุ่มๆ และท าวิจัยเชิงทดลองกับกลุ่มเหล่านี้ เช่น การศึกษาเปรียบเทียบผลการสอนสองวิธี (A1 และ A2) นักวิจัยอาจทราบว่านอกจากวิธีสอนแล้ว ความสนใจในการเรียนของนักเรียนก็มีส่วนส าคัญต่อการเรียนรู้ของนักเรียน ซึ่งจะส่งผลต่อผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของนักเรียน ดังนั้นนักวิจัยจึงควรออกแบบการวิจัยโดยน าความสนใจในการเรียนมาวิเคราะห์ด้วย ดังภาพที่ 4.1 โดยวัดความสนใจของนักเรียนแล้วแบ่งนักเรียนออกเป็นสองระดับ คือ กลุ่มที่มีความสนใจสูง และต่ า แล้วสุ่มนักเรียนเหล่านี้เป็นกลุ่มด้วยวิธีการสอน A1 และ A2 ตามล าดับ ดังนั้นจะเห็นว่า มีกลุ่มที่ศึกษา 4 กลุ่ม กลุ่ม

11

ตัวอย่างทั้งที่ 4 กลุ่มจะต้องมีความแตกต่างกันมากที่สุด จึงจะสรุปได้ว่าวิธีการสอนวิธีใดดีกว่ากัน การจะจ าแนกนักเรียนออกเป็นกลุ่มที่มีความสนใจสูงและต่ า ต้องใช้เครื่องมือวัดที่มีคุณภาพ ซึ่งการออกแบบการวิจัยส่วนหนึ่งเกี่ยวข้องกับการพัฒนาและเลือกใช้เครื่องมือวิจัยให้เหมาะสม

วิธีการสอน

A1 A2

ความสนใจ สูง กลุ่ม1: วิธีสอน A1 ความสนใจสูง กลุ่ม 2: วิธีสอน A2 ความสนใจสูง

ต่ า กลุ่ม 3: วิธีสอน A1 ความสนใจต่ า กลุ่ม 4: วิธีสอน A2 ความสนใจต่ า

ภาพที่ 4.1 ตัวอย่างการออกแบบการวิจัยเพ่ือเปรียบเทียบการสอน 2. มิน (min) มาจากค าภาษาอังกฤษว่า minimize แปลว่า ท าให้เล็กลง หรือท าให้ลดลง ในการออกแบบ

การวิจัย ค าว่า “มิน” หมายถึง การท าให้ความแปรปรวนของความคลาดเคลื่อนลดลง ความแปรปรวนของความคลาดเคลื่อนเป็นความแปรปรวนเชิงสุ่ม (random error) ซึ่งมีค่าเฉลี่ยเป็นศูนย์ แหล่งของความคลาดเคลื่อนเหล่านี้อาจเป็นความคลาดเคลื่อนในการวัด (measurement errors) ซึ่งอาจเกิดจากเครื่องมือวิจัยไม่มีคุณภาพในด้านความตรง และความเที่ยง ผู้ตอบแบบสอบถามไม่ตั้งใจตอบ มีการเดา ความสะเพร่า ความเหนื่อยล้า หรือปัจจัยอ่ืนๆ ของกลุ่มตัวอย่าง และสิ่งแวดล้อม นอกจากนี้ยังอาจเกิดจากความแตกต่างระหว่างกลุ่มตัวอย่าง (individual differences) ที่สุ่มมาด้วย เช่น กลุ่มตัวอย่างแต่ละกลุ่มมีความรู้ จิตใจ และภูมิหลัง ต่างกัน เพราะนักวิจัยอาจสุ่มตัวอย่างนี้ด้วยวิธีการที่ไม่เหมาะสม

วิธีการลดความคลาดเคลื่อนของการวัด คือ การออกแบบการสร้างเครื่องมือวัดให้มี ความตรง (validity) และความเที่ยง (reliability) สูงๆ และจัดสถานการณ์การวัดให้เหมาะสม ดังนั้น ประเด็นการสร้างเครื่องมือวิจัยจึงเป็นประเด็นส าคัญในการออกแบบการวิจัย ส่วนการลดความคลาดเคลื่อนจากความแตกต่างระหว่างกลุ่มตัวอย่างที่ดี คือ การใช้วิธีการเลือกกลุ่มตัวอย่างที่เหมาะสมเพ่ือให้ได้กลุ่มตัวอย่างที่เป็นตัวแทน และกลุ่มตัวอย่างแต่ละกลุ่มควรมีความคล้ายคลึงกันท้ังด้านความรู้ จิตใจ และภูมิหลัง

3. คอน (con) หมายถึง การควบคุม (control) ให้ความแปรปรวนของปัจจัยแทรกซ้อนให้คงที่ หรือการออกแบบการวิจัยที่ท าให้ความแปรปรวนในตัวแปรตามที่เป็นผลมาจากตัวแปรแทรกซ้อนให้มีปริมาณน้อยที่สุด ในการวิจัยทางการศึกษา ความแตกต่างของค่าคะแนนหรือผลการวัดตัวแปรของกลุ่มตัวอย่างที่นักวิจัยสนใจศึกษา แล้วความแตกต่างนั้นเกิดจากปัจจัยอ่ืนๆ ที่ไม่ใช่ปัจจัยที่เราสนใจศึกษา ถือว่าเป็นผลจากปัจจัยแทรกซ้อนที่มาจากปัจจัยที่ถือว่าเป็นตัวแปรแทรกซ้อน (extraneous หรือ confounding variable) ตัวแปรแทรกซ้อนหรือปัจจัย

12

อ่ืนๆ จะส่งผลให้ค่าของตัวแปรตามที่เราวัดบิดเบือนไป ผลของตัวแปรแทรกซ้อนจึงท าให้การสรุปผลการวิจัยไม่ชัดเจน จากตัวอย่างการเปรียบเทียบวิธีการสอน A1 และ A2 ข้างต้น ความรู้เดิม (prior knowledge) ของนักเรียนถือว่าเป็นตัวแปรแทรกซ้อนตัวแปรหนึ่ง ที่นักวิจัยไม่ได้น ามาศึกษา ในการออกแบบการวิจัยที่ดีต้องพยายามขจัดตัวแปรแทรกซ้อนต่างๆ ซึ่งอาจท าโดยเลือกนักเรียนที่มเีกรดเฉลี่ยเทอมก่อน เท่าๆ กันมาศึกษา เป็นต้น

ในการท าวิจัยทางการศึกษา ตัวแปรแทรกซ้อนมีจ านวนมาก และควบคุมได้ยาก เช่น ในการเปรียบเทียบวิธีการสอนของครู ความตั้งใจเรียนของนักเรียน หรือสถานภาพทางเศรษฐกิจของนักเรียน อาจเป็นตัวแปรแทรกซ้อนที่ส่งผลต่อคะแนนสอบของนักเรียน ในการออกแบบการวิจัยที่ด ีนักวิจัยต้องพยายามท าให้ตัวแปรเหล่านี้ส่งผลน้อยที่สุดเท่าที่จะท าได้ วิธีการที่ใช้ในการลดอิทธิผลของตัวแปรแทรกซ้อนมีหลายวิธี เช่น การเลือกกลุ่มตัวอย่างด้วยวิธีการสุ่ม (random sampling) หรือการจับคู่ (matching) กลุ่มตัวอย่างที่คล้ายคลึงกันเข้ากลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุมอย่างละเท่าๆ กัน เพ่ือท าให้ทั้งสองกลุ่มเท่าเทียมกัน เช่น ถ้ามีนักเรียนที่มีเกรดเฉลี่ย 3.00 สองคน คนแรกอาจให้เป็นกลุ่มทดลอง อีกคนเป็นกลุ่มควบคุม วิธีการนี้เรียกว่าการจับคู่ด้วยเกรดเฉลี่ย หากนักวิจัยไม่สามารถควบคุมความคลาดเคลื่อนจากตัวแปรแทรกซ้อนด้วยการสุ่มได้ อาจใช้วิธีการควบคุมทางสถิติ เช่น การวิเคราะห์ความแปรปรวนร่วม (Analysis of covariance, ANCOVA) เพ่ือปรับให้อิทธิพลของตัวแปรแทรกซ้อนเท่ากันทั้งกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม แต่ควรตระหนักว่าการควบคุมทางสถิติอาจช่วยแก้ปัญหาได้ไม่ถึง 100 %

ตามหลักการแล้ว วิธีการส าคัญที่จะช่วยให้นักวิจัยสามารถออกแบบการวิจัยได้ประสบความส าเร็จตามหลักของ แมกซ์ มิน และคอน คือ การใช้กระบวนการสุ่ม (randomization) ซึ่งประกอบด้วย การเลือกตัวอย่างแบบสุ่ม (random selection) และการเลือกกลุ่มตัวอย่างเข้ากลุ่มการทดลองอย่างสุ่ม (random assignment) เพราะกระบวนการสุ่มสามารถควบคุมความแปรปรวนของความคลาดเคลื่อนได้ การใช้กระบวนการสุ่มจึงเป็นวิธีการส าคัญส าหรับการวิจัยทุกประเภท และถือว่า กระบวนการสุ่มนี้เป็นวิธีการที่สามารถใช้บอกผลในเชิงสาเหตุ-ผลลัพธ์ (causal effect) ได้ดีที่สุด แต่อย่างไรก็ตาม ในบางสถานการณ์ นักวิจัยไม่สามารถใช้กระบวนการสุ่มได้ เช่น การวิจัยทางสังคมศาสตร์ โดยเฉพาะการวิจัยทางการศึกษาที่ไม่สามารถสุ่มนักเรียนมาศึกษาทดลองอย่างสุ่มได้ หรือกรณีที่มีประชากรจ านวนน้อยก็ไม่เหมาะที่จะใช้กระบวนการสุ่ม เพราะมีโอกาสที่กลุ่มที่ศึกษาอาจแตกต่างกันได้มากกว่าเมื่อกลุ่มตัวอย่างมีจ านวนมาก ในสถานการณ์เช่นนี้ควรใช้วิธีการจับคู่ ตัวอย่างเป็นคู่ๆ (matching) ซึ่งเป็นการน ากลุ่มตัวอย่างที่มีลักษณะเหมือนกัน หรือคล้ายคลึงกันมาจับคู่กัน การจับคู่มีจุดมุ่งหมายเพ่ือให้กลุ่มที่ศึกษามีความเท่าเทียมกัน ซึ่งวิธีการจับคู่สามารถท าได้ 5 วิธี (Kerlinger & Lee, 2000) คือ

1. การจับคู่โดยเลือกคนหรือสิ่งของที่เหมือนกันมาศึกษา (Matching by equating participations) ตัวอย่างเช่น ในการวิจัยที่คาดว่าตัวแปร IQ อาจส่งผลต่อผลการวิจัย เช่น การเปรียบเทียบวิธีการสอนสองวิธี ที่คะแนนสอบอาจเป็นผลมาจากวิธีสอนและ IQ ของนักเรียน ดังนั้นจึงต้องมีการควบคุม IQ ไม่ให้ส่งผล ถ้าใช้วิธีการนี้ ผู้วิจัยอาจจับคู่นักเรียนที่มี IQ เท่ากัน หรือใกล้เคียงกัน เป็นคู่ๆ เช่น นักเรียนที่ IQ 100, 110, 120, 130 และ 140 อย่างละ 2 คน รวม 10 คน แล้วจัดแบ่งนักเรียนออกเป็นสองกลุ่ม แต่ละกลุ่มให้มีนักเรียน IQ 100, 110,

13

120, 130 และ 140 เหมือนกัน ประเด็นส าคัญของการใช้วิธีนี้ คือ ตัวแปรที่ใช้จับนักเรียนเป็นคู่ๆ ต้องเป็นตัวแปรที่ส่งผลต่อตัวแปรตาม กลุ่มตัวอย่างท่ีไม่สามารถจับคู่ได้จะไม่น ามาวิเคราะห์ข้อมูล

2. การจับคู่โดยใช้การแจกแจงความถี่ (The frequency distribution matching method) วิธีการนี้ต้องการกลุ่มที่มีการแจกแจงของตัวแปรเหมือนกัน เช่น กลุ่มสองกลุ่มที่มีการแจกแจงของคะแนน IQ เหมือนกัน ในการนี้ จะต้องเลือกกลุ่มตัวอย่างที่ท าให้แต่ละกลุ่มมีค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ความโด่ง และความเบ้ ใกล้เคียงกัน กลุ่มตัวอย่างที่ไม่ท าให้การกระจายของตัวแปรเหมือนกัน จะไม่น ามาวิเคราะห์ข้อมูล ส าหรับวิธีการนี้ ส่วนใหญ่จะพิจารณาการแจกแจงของตัวแปรเดียว หากมีตัวแปรมากข้ึนจะท าได้ยากข้ึน

3. การจับคู่โดยท าให้ตัวแปรคงที่ (matching by holding variable constant) ในการเปรียบเทียบวิธีสอน หากนักวิจัยพบว่ามีตัวแปรแทรกซ้อน เช่น ประสบการณ์การสอนของครู ที่อาจส่งผลต่อตัวแปรตาม คือ ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน ถ้าไม่ควบคุมตัวแปรประสบการณ์การสอนของครู จะท าให้ผลการวิจัยไม่ชัดเจน ในประเด็นว่าคะแนนของนักเรียนที่แตกต่างกันเป็นผลมาจากวิธีสอน หรือประสบการณ์การสอนของครู? ดังนั้นถ้านักวิจัยทราบแต่แรกแล้วว่าตัวแปรนี้เป็นตัวแปรแทรกซ้อน นักวิจัยอาจควบคุมโดยเลือกเฉพาะครูที่มีประสบการณ์การสอนเท่ากัน เช่น 5 ปี มาศึกษา วิธีการแบบนี้เรียกว่า การจับคู่โดยท าให้ตัวแปรคงที่ ในกรณีเช่นนี้ ตัวแปรประสบการณ์การสอนของครูจะส่งผลต่อกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุมเท่ากัน ซึ่งเราถือว่าเป็นค่าคงที่

4. การจับคู่โดยการน าตัวแปรแทรกซ้อนมาศึกษาด้วย (Matching by incorporating nuisance variables into research design) วิธีการท าให้กลุ่มเท่าเทียมกันอีกวิธีการหนึ่ง คือ การน าเอาตัวแปรแทรกซ้อนนั้นมาเป็นตัวแปรอิสระด้วย นอกเหนือจากตัวแปรอิสระที่นักวิจัยต้องการศึกษา เช่น ในการวิจัยเปรียบเทียบวิธีการสอนสองแบบ ถ้าพบว่าตัวแปร IQ มีผลต่อคะแนนหลังเรียน (posttest) แต่ผู้วิจัยไม่สามารถท าให้กลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุมเท่าเทียมกันด้วยวิธีการอ่ืน ดังนั้นผู้วิจัยอาจท าการวัด IQ ของนักเรียนทั้งสองกลุ่มแล้วน าคะแนน IQ มาเป็นตัวแปรอิสระในการวิเคราะห์ข้อมูล เทคนิคทางสถิติที่ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลเช่นนี้ ได้แก่ การวิเคราะห์ความแปรปรวนร่วม (ANCOVA) และการวิเคราะห์การถดถอย (regression analysis) เป็นต้น โดยใช้ตัวแปร IQ เป็นตัวแปรร่วม (covariate) วิธีการสอนเป็นตัวแปรอิสระ และคะแนนหลังเรียนเป็นตัวแปรตาม

5. การควบคุมโดยใช้หน่วยตัวอย่างคนเดิม (participant as own control) ในบางกรณีที่ไม่สามารถจับคู่กลุ่มตัวอย่างที่เหมือนหรือคล้ายคลึงกันได้ นักวิจัยอาจท าการวิจัยโดยใช้กลุ่มตัวอย่างคนเดียว และให้กลุ่มตัวอย่างคนเดิมนี้ได้รับเงื่อนไขของการวิจัยทุกเงื่อนไขที่นักวิจัยออกแบบ ดังนั้นตัวแปรแทรกซ้อนจึงเกิดขึ้นน้อยมาก เพราะเป็นการใช้กลุ่มตัวอย่างคนเดียวกันในทุกเงื่อนไข การวิจัยแบบนี้มีใช้จ านวนมาก เช่น การวิจัยทางจิตวิทยาที่ศึกษาปฏิสัมพันธ์ของคนกับเครื่องจักร แต่การควบคุมแบบนี้ใช้ไม่ได้กับงานวิจัยอย่างอ่ืนที่กลุ่มตัวอย่างมีการพัฒนาจากการเข้ารับการทดลองหนึ่ง ซึ่งอาจจะส่งผลต่อผลของการทดลองอ่ืนได้ เช่น การวิจัยทางการศึกษา ที่นักเรียนจะเกิดการเรียนรู้ ซึ่งจะส่งผลต่อการทดลองในเงื่อนไขอ่ืน ดังนั้นการจะเลือกใช้วิธีการนี้จึงต้องพิจารณาประเด็นเช่นนี้ด้วย

14

หลักการส าคัญอ่ืนๆ ที่ควรค านึงในการออกแบบการวิจัย 1. ความคลาดเคลื่อนในการทดสอบสมมติฐาน และอ านาจของการทดสอบ

ในการทดสอบทางสถิติจะมีความคลาดเคลื่อนเกิดขึ้นจากการทดสอบสมมติฐาน สองประเภท คือ ความคลาดเคลื่อนประเภทที่ I (Type I error) และความคลาดเคลื่อนประเภทที่ II (Type II error) ความคลาด

เคลื่อนประเภทที่ I หรือ α เกิดเมื่อผู้วิจัยปฏิเสธสมมติฐานศูนย์ (null hypothesis, H0) ทั้งที่สมมติฐานศูนย์

ถูกต้อง นักวิจัยนิยมก าหนดระดับของความคลาดเลื่อนประเภทที่ I เป็น α =0.01 หรือ α =0.05 ส่วนความคลาดเคลื่อนประเภทที่ II หรือ เกิดข้ึนเมื่อผู้วิจัยยอมรับสมมติฐานศูนย์ ทั้งท่ีสมมติฐานศูนย์ไม่ถูกต้อง ซึ่งสรุปได้ใน

ตาราง 4.1 ความคลาดเคลื่อนในการทดสอบสมมติฐาน

การตัดสินใจ ความจริง

H0 ถูก, H1 ผิด H0 ผิด, H1 ถูก ปฏิเสธ H0, ยอมรับ H1 Type I error ตัดสินใจถูกต้อง ยอมรับ H0, ปฏิเสธ H1 ตัดสินใจถูกต้อง Type II error

แต่ถ้านักวิจัยยอมรับสมมติฐาน H0 เมื่อ สมมติฐาน H0 ถูกต้อง หรือ ปฏิเสธสมติฐาน H0 เมื่อ H0 ไม่ถูกต้อง เป็นการตัดสินใจที่ถูกต้องทั้งสองกรณี ในทางสถิติ เราสามารถค านวณว่าโอกาสที่นักวิจัยจะตัดสินใจได้ถูกต้องมีมากน้อยเพียงใด ดัชนีนี้ เรียกว่า อ านาจของการทดสอบสมมติฐาน (power) ซึ่งหมายถึง ความน่าจะเป็นในการปฏิเสธสมมติฐานศูนย์ เมื่อสมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ถูกต้อง หรืออาจพูดได้ว่า อ านาจของการทดสอบสมมติฐาน คือ ความน่าจะเป็นในการตัดสินใจได้ถูกต้อง เมื่อสมมติฐานศูนย์ไม่ถูกต้อง อ านาจของการทดสอบสมมติฐาน ค านวณมาจาก 1- การอธิบายความหมายของอ านาจของการทดสอบสมมติฐาน อยู่ในตัวอย่างในภาพที่ 3.2 ทีมี่การแจกแจง

ของค่าคะแนนเมื่อสมมติฐานศูนย์ถูกต้อง ( = 0) และการแจกแจงของค่าคะแนนเมื่อสมมติฐานทางเลือกถูกต้อง

( > 0 ) เมื่อ แสดงความคลาดเคลื่อนประเภทที่ I หรือระดับนัยส าคัญ (α) ส่วน แสดงความคลาดเคลื่อนประเภทที่สอง หรือ และ แสดงอ านาจของการทดสอบ ซึ่งตามแผนภาพนี้ ค านวณจาก1- ณ ต าแหน่งของค่าวิกฤต (critical value) บนแกนของค่าคะแนน จะเห็นว่า ถ้าการกระจายของค่าคะแนนห่างกันมาก

เท่าไร อ านาจของการทดสอบก็จะมากข้ึนด้วย ถ้าก าหนด α ให้น้อยลง เช่น จาก α =.05 เป็น α =.01 ก็จะท าให้อ านาจของการทดสอบลดลง เพราะความคลาดเคลื่อนประเภทที่ II จะสูงขึ้น

15

ภาพที่ 3.2 ความสัมพันธ์ของความคลาดเคลื่อนประเภทที่ 1 2 และอ านาจการทดสอบ

2. ขนาดอิทธิพล (effect size) ขนาดอิทธิพล (effect size) หมายถึง ระดับของปรากฏการณ์ที่ เกิดขึ้นในประชากร หรือ ระดับที่สมมติฐาน H0 ไม่ถูกต้อง (Cohen, 1988) การรายงานขนาดอิทธิพลในรายงานการวิจัยเป็นแนวทางในการวิเคราะห์ข้อมูล และรายงานข้อค้นพบจากการวิจัย นอกเหนือจากการทดสอบนัยส าคัญทางสถิติ นักวิจัยหลายท่านเสนอให้รายงานค่าขนาดอิทธิพลในรายงานการวิจัยด้วย เพราะเชื่อว่าการทดสอบสมมติฐานด้วยการทดสอบนัยส าคัญทางสถิติมีข้อบกพร่อง 2 ประการ คือ 1) ปัญหาด้านปรัชญาของการทดสอบ นักวิชาการกลุ่มนี้ เชื่อว่า การปฏิเสธสมมติฐานศูนย์ ไม่สามารถน าไปอ้างได้ว่า สมมติฐานทางเลือกถูก หรือการยอมรับสมมติฐานศูนย์ ไม่ใช่การยืนยันว่าสมมติฐานทางเลือกผิด เพราะหลักของการทดสอบสมติฐานไม่ใช่ต้องการให้น าผลการตรวจสอบไปจ าแนกการตัดสินใจออกเป็นประเภทๆ แต่เป็นเรื่องของความน่าจะเป็นมากกว่า (Morgan, 2003) 2) ปัญหาด้านการน าไปปฏิบัติ ผลการทดสอบสมมติฐานทางสถิติบางครั้งให้ผลการวิเคราะห์ที่ขัดกับความรู้สึกของนักวิจัย เช่น ผลการทดสอบพบว่าค่าเฉลี่ยสองค่า (1 vs. 2) ไม่มีนัยส าคัญทางสถิติ แต่เมื่อพิจารณาผลต่างของค่าเฉลี่ยทั้งสอง พบว่ามีค่าต่างกันมาก ในกรณีเช่นนี้ นักวิจัยต้องพิจารณาว่าจะเสนอผลการวิจัยอย่างไร ทางเลือกหนึ่งคือการรายงานขนาดอิทธิพล หรือ ในบางครั้ง นักวิจัยพบว่าค่าสหสัมพันธ์ของตัวแปรสองตัวมีนัยส าคัญทางสถิติ แต่ขนาดของความสัมพันธ์น้อย เช่นเดียวกัน นักวิจัยก็ต้องตัดสินใจจะการรายงานผลการวิจัยอย่างไรจึงจะเหมาะสม การค านวณขนาดอิทธิพลท าได้หลายวิธี และการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยวิธีการต่างกัน ก็จะมีการค านวณขนาดอิทธิพลต่างกันด้วย เช่น การทดสอบความต่างของค่าเฉลี่ยสองค่า เช่น 1 vs. 2 ดัชนีขนาดอิทธิพลที่ใช้อาจเป็น d ที่เสนอโดย Cohen (1988, 1992) เป็นต้น ตัวอย่างของขนาดอิทธิพล และการแปลผลขนาดอิทธิพลอยู่ในตารางที่ 4.2 ซึ่งสรุปมาจาก Cohen (1988,1992) ตารางท่ี 3.2 ขนาดอิทธิพล และการแปลผลขนาดอิทธิพล

16

การทดสอบ ดัชนีขนาดอิทธิพล การแปลผลขนาดอิทธิพล เล็ก ปานกลาง ใหญ่

1. การทดสอบผลต่างของค่าเฉลี่ยกลุ่ม Aและ B ที่เป็นอิสระต่อกัน

BA mmd

.20 .50 .80

2. สหสัมพันธ์ของเพียร์สัน r .10 .30 .50 3. การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดียว

mf .10 .25 .40

4. การวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ 2

22

1 R

Rf

.02 .15 .35

5. การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบหลายทาง 2

22

1

f

.01 .06 .14

ความรู้เรื่องอ านาจของการทดสอบ และขนาดอิทธิพลมีประโยชน์มากในการสรุปผลการวิจัย และการก าหนดขนาดกลุ่มตัวอย่างที่เหมาะสมในการวิจัย ซึ่งจะได้อธิบายต่อไปในเรื่องการออกแบบการวิจัย

หลังจากศึกษาเนื้อหาสาระเรื่องที่ 3.1.2 แล้ว โปรดปฏิบัติกิจกรรม 3.1.2

ในแนวการศึกษาหน่วยที่ 3 ตอนที่ 3.1 เร่ืองที่ 3.1.2

17

เร่ืองที่ 3.1.3 การตรวจสอบคุณภาพของการออกแบบการวิจัย หลังจากที่นักวิจัยก าหนดค าถามวิจัยได้แล้ว นักวิจัยต้องมีการคัดเลือกรูปแบบการวิจัยที่เหมาะสมกับ

ค าถามวิจัยและข้อจ ากัดของการท าวิจัย Hedrick, Bickman, และ Rog (1993) อธิบายหลักของการตรวจสอบคุณภาพการออกแบบการวิจัย โดยอีกนัยหนึ่ง ถือว่าเป็นหลักในการคัดเลือกรูปแบบการวิจัยให้เหมาะสมกับการวิจัยที่ก าลังจะด าเนินการ โดยประกอบด้วยหลักการ 3 ด้าน คือ หลักของความน่าเชื่อถือ (credibility) หลักของความมีประโยชน์ (usefulness) และหลักของความเป็นไปได้ (feasibility) โดยการออกแบบการวิจัยที่ดี นักวิจัยควรค านึงถึงประเด็น 3 ด้านนี้ ซึ่งมีรายละเอียดต่อไปนี้

1. ความน่าเชื่อถือ (credibility) หมายถึง ระดับของความเหมาะสม(validity) ของการท าวิจัย และระดับที่การออกแบบการวิจัยนั้นเอ้ือให้นักวิจัยสามารถสรุปผลการวิจัยได้อย่างเพียงพอ เหมาะสม และสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ของการวิจัย

2. ความมีประโยชน์ (usefulness) หมายถึง ระดับที่การออกแบบการวิจัยนั้นช่วยให้สามารถตอบค าถามวิจัยได้อย่างเหมาะสม

3. ความเป็นไปได้ (feasibility) หมายถึง การออกแบบการวิจัยและแผนการท าวิจัยมีความเหมาะสมกับข้อจ ากัดด้านเวลา และทรัพยากรในการท าวิจัย

ส่วน ฟลิค (Flick, 2007) กล่าวว่า การที่จะประเมินว่าการวิจัยใดๆ ได้ออกแบบการวิจัยอย่างเหมาะสมหรือไม่ ให้พิจารณาจากประเด็นดังต่อไปนี้

1. การก าหนดจุดเน้นในการท าวิจัยอย่างชัดเจน (clear focus) ซึ่งการก าหนดจุดเน้นนี้รวมไปถึงการมีค าถามวิจัยที่ชัดเจน

2. การออกแบบการวิจัยที่ดีจะช่วยให้ผู้วิจัยสามารถบริหารการวิจัยในด้านทรัพยากรส าหรับการวิจัย และเวลาได้อย่างเหมาะสม

3. การออกแบบการวิจัยที่ดีต้องระบุวิธีการเลือกกลุ่มตัวอย่าง และวิธีการที่ใช้ในการวิจัยไว้อย่างชัดเจน 4. การออกแบบการวิจัยที่ดีต้องมีการเชื่อมโยงให้เห็นกรอบทฤษฎี และมาจากการศึกษางานวิจัยที่

เกี่ยวข้อง 5. การออกแบบการวิจัยที่ดีต้องสะท้อนให้เห็นแนวทางการสรุปอ้างอิงผลการวิจัย และระบุผู้ใช้ผลการวิจัย 6. การออกแบบการวิจัยที่ดีต้องมีความยืดหยุ่น สามารถเปลี่ยนแปลงได้หากได้ข้อมูลที่เหมาะสมกว่า และ

การออกแบบการวิจัยที่ดีต้องเหมาะสมกับเงื่อนไขท่ีศึกษา เคอรล์ิงเจอร์ และ ลี (Kerlinger & Lee, 2000) กล่าวถึงเกณฑ์ของการออกแบบการวิจัยที่ดีไว้ 4 ประการ

ดังนี้ 1. การออกแบบการวิจัยต้องตอบค าถามวิจัยได้ชัดเจน

18

2. มีการควบคุมปัจจัย หรือตัวแปรแทรกซ้อน หรือตัวแปรอิสระที่ไม่ใช่ตัวแปรที่น ามาศึกษาในการวิจัย ด้วยวิธีการที่เหมาะสม

3. ความสามารถในการสรุปอ้างอิง (generalizability) หมายถึง ความสามารถในการสรุปผลการวิจัยไปสู่กลุ่มตวัอย่างกลุ่มอ่ืนๆ หรือบริบทอ่ืนๆ ได ้อย่างกว้างขวาง

4. มีความตรงภายใน และความตรงภายนอก (internal and external vaidity) การประเมินความตรงภายใน คือ การประเมินว่าตัวแปรทดลองมีผลเกิดขึ้นต่อตัวแปรตามจริงหรือไม่ ส่วนความตรงภายนอก หมายถึง ความสามารถในการสรุปผลการวิจัยไปสู่ประชากรกลุ่มอ่ืนๆ เช่น หากพบว่าวิธีการสอนโดยใช้บทเรียนส าเร็จรูปดีกว่าการสอนแบบบรรยาย ประเด็นที่ต้องพิจารณาในด้านความตรงภายนอก คือ วิธีการสอนโดยใช้บทเรียนส าเร็จรูปดีกว่าการสอนแบบบรรยายในทุกโรงเรียน ทั้งโรงเรียนขนาดกลาง เล็ก ใหญ่หรือไม่ ถ้าผลการวิจัยบอกได้ ก็อาจจะบ่งชี้ว่าการวิจัยนั้นมีความตรงภายนอก

กล่าวโดยสรุป คุณภาพของการออกแบบการวิจัย พิจารณาได้จาก หลักฐานที่แสดงว่าการออกแบบการวิจัยสามารถตอบค าถามของการวิจัยได้ดีเพียงใด ซึ่งเกี่ยวข้องกับการควบคุมตัวแปรแทรกซ้อนให้คงที่ หรือไม่ให้ส่งผลต่อการวิจัย การเลือกกลุ่มตัวอย่าง เครื่องมือวิจัยที่มีคุณภาพ และวิธีการวิเคราะห์ข้อมูล โดยต้องมีความสอดคล้องกับข้อจ ากัด และทรัพยากรที่ใช้ในการวิจัย การออกแบบการวิจัยที่ดีจะส่งผลให้มีความตรงภายใน และความตรงภายนอก

หลังจากศึกษาเนื้อหาสาระเรื่องที่ 3.1.3 แล้ว โปรดปฏิบัติกิจกรรม 3.1.3 ในแนวการศึกษาหน่วยที่ 3 ตอนที่ 3.1 เร่ืองที่ 3.1.3

19

ตอนที่ 3.2 การออกแบบการวิจัยเชิงพรรณนา โปรดอ่านแผนการสอนประจ าตอนที่ 3.2 แล้วจึงศึกษาเนื้อหาสาระ พร้อมปฏิบัติกิจกรรมในแต่ละเรื่อง หัวเรื่อง เรื่องท่ี 3.2.1 ค าถามวิจัยเชิงพรรณนา เรื่องท่ี 3.2.2 การออกแบบการวิจัยเชิงพรรณนา เรื่องท่ี 3.2.3 ตัวอย่างการออกแบบการวิจัยเชิงพรรณนา แนวคิด

1. การวิจัยเชิงพรรณนามีจุดมุ่งหมายเพ่ืออธิบายให้เห็นภาพของปรากฎการณ์ต่างๆ ที่เกิดขึ้นตามธรรมชาติ และค าถามวิจัยที่จัดเป็นค าถามวิจัยเชิงพรรณนามี 5 ลักษณะ คือ ค าถามวิจัยเกี่ยวกับการเกิดข้ึนของปรากฏการณ์ ค าถามวิจัยเกี่ยวกับการอธิบายและการจัดประเภท ค าถามวิจัยเกี่ยวกับการหาองค์ประกอบ ค าถามวิจัยเกี่ยวกับความสัมพันธ์ และค าถามวิจัยเกี่ยวกับการเปรียบเทียบ-อธิบาย

2. การออกแบบการวิจัยเชิงพรรณนามีข้ันตอนที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับประเภทของการวิจัยเชิงพรรณนาแต่ละประเภท

3. ตัวอย่างการออกแบบการวิจัยเชิงพรรณนาที่น ามาเสนอจะช่วยให้นักศึกษาเข้าใจวิธีการออกแบบการวิจัยเชิงพรรณนามากข้ึน วัตถุประสงค์ เมื่อศึกษาตอนที่ 4.2 จบแล้ว นักศึกษาสามารถ 1. ระบุค าถามวิจัยที่เป็นค าถามวิจัยส าหรับการวิจัยเชิงพรรณนาได้ 2. อธิบายประเภทของการออกแบบการวิจัยเชิงพรรณนาได้ 3. อธิบายวิธีการออกแบบการวิจัยเชิงพรรณนาได้ 4. บอกข้อดีและข้อจ ากัดของการออกแบบการวิจัยเชิงพรรณาในกรณีตัวอย่างที่ก าหนดให้ได้

20

เร่ืองที่ 3.2.1 ค าถามวิจัยเชิงพรรณนา เคอลิงเจอร์ (Kerlinger, 1986: 348) กล่าวว่า การวิจัยเชิงพรรณนาเป็นการสืบเสาะหาความรู้เชิงประจักษ์อย่างเป็นระบบ โดยนักวิจัยไม่สามารถควบคุมตัวแปรอิสระได้ เพราะสิ่งที่ศึกษาเป็นสิ่งที่มีอยู่แล้ว หรือเกิดขึ้นแล้ว หรืออาจเป็นเพราะธรรมชาติหรือเนื้อหาของตัวแปรที่ศึกษาไม่สามารถจัดกระท าได้ การวิจัยเชิงพรรณนา (descriptive research) มีจุดมุ่งหมายเพ่ืออธิบายให้เห็นภาพของปรากฎการณ์ต่างๆ ที่เกิดขึ้นตามธรรมชาติ (Hedrick, Bickman, & Rog, 1993, p. 44)

ค าถามวิจัยของการวิจัยเชิงพรรณนามีความหลากหลาย อาจเป็นค าถามวิจัยเกี่ยวกับการอธิบาย การเปรียบเทียบ และการหาความสัมพันธ์ ก็ได้ เช่น การตั้งค าถามเกี่ยวกับความสัมพันธ์ของตัวแปร การเปรียบเทียบค่าของตัวแปรของประชากรกลุ่มหนึ่งกับเกณฑ์ หรือการตั้งค าถามวิจัยเกี่ยวกับปริมาณความมากน้อยของตัวแปรหนึ่งตัวหรือมากกว่าหนึ่งตัว เมลต์ซอฟฟ์ (Meltzoff, 1997) ได้จัดประเภทของค าถามวิจัยออกเป็นประเภทต่างๆ รวม 8 ประเภท ในจ านวน 8 ประเภทนี้ มีค าถามวิจัย 5 ประเภท ที่สามารถจัดเป็นค าถามวิจัยที่เกี่ยวข้องกับการวิจัยเชิงพรรณนา ดังต่อไปนี้

1. ค าถามวิจัยเกี่ยวกับการเกิดขึ้นของปรากฏการณ์ (existence questions) ค าถามวิจัยประเภทนี้มุ่งศึกษาว่ามีอะไรก าลังเกิดขึ้น โดยเน้นประเด็นเกี่ยวกับปรากฎการณ์ที่สังคมสนใจ แต่ยังมีความคลุมเครือ เพราะยังไม่ปรากฎความชัดเจน การท าวิจัยเพื่ออธิบายหรือแสดงว่ามีปรากฏการณ์ที่สนใจเกิดขึ้นหรือไม่ จึงเป็นการท าให้เรื่องนั้นชัดเจนมากขึ้น การวิจัยประเภทนี้เป็นการวิจัยที่ต้องการบรรยายสิ่งที่ก าลังเกิดขึ้น เช่น การตั้งค าถามวิจัยว่า โรงเรียนสามารถบริหารจัดการด้วยตนเองแบบนิติบุคคลได้หรือไม่ คุณภาพการศึกษาวิชาวิทยาศาสตร์เป็นอย่างไร นักเรียนจ านวนเท่าไรที่มีความรู้ความสามารถผ่านเกณฑ์มาตรฐานหลักสูตร คุณภาพของการวิจัยประเภทนี้ขึ้นอยู่กับกลุ่มตัวอย่างที่เลือกมาศึกษา และเครื่องมือที่ใช้เก็บรวบรวมข้อมูลวิจัย

2. ค าถามวิจัย เกี่ ยวกับการอธิบายและการจัดประเภท (questions of description and classification) ค าถามวิจัยประเภทนี้คล้ายกับค าถามวิจัยเกี่ยวกับการเกิดขึ้นของปรากฏการณ์ในสังคม แต่มีความละเอียดในการศึกษามากกว่า เพราะการวิจัยประเภทนี้มุ่งศึกษาอธิบายคุณลักษณะของกลุ่มประชากรย่อยๆ เช่น ค าถามวิจัยว่าโรงเรียนขนาดเล็กและโรงเรียนขนาดใหญ่แก้ไขปัญหาการขาดแคลนครูอย่างไร ในการที่จะตอบค าถามวิจัยนี้ นักวิจัยต้องระบุให้ได้ก่อนว่าโรงเรียนขนาดเล็กและโรงเรียนขนาดใหญ่ที่ต้องการศึกษามีโรงเรียนใดบ้าง จากนั้นจึงศึกษาวิจัยเกี่ยวกับการแก้ไขปัญหาของทั้งโรงเรียนขนาดใหญ่และโรงเรียนขนาดเล็ก เพ่ือให้มองเห็นทั้งความเหมือนและความต่างของวิธีการที่โรงเรียนทั้งสองขนาดด าเนินการ

3. ค าถามวิจัยเกี่ยวกับการหาองค์ประกอบ (questions of composition) ค าถามวิจัยประเภทนี้มุ่งตั้งค าถามเพ่ือให้ทราบว่าสิ่งที่ต้องการศึกษามีองค์ประกอบอะไรบ้าง ซึ่งส่วนใหญ่เป็นค าถามวิจัยเกี่ยวกับการวัด การพัฒนาตัวชี้วัด และการพัฒนาเครื่องมือวัด เช่น การตั้งค าถามวิจัยว่า การที่จะประเมินว่าโรงเรียนที่พร้อมจะ

21

ด าเนินงานตามอ านาจได้รับจากการกระจายอ านาจจากส่วนกลางเป็นโรงเรียนที่มีลักษณะอย่างไร หรือการตั้งค าถามวิจัยว่าการคิดแก้ปัญหาของนักเรียนมีองค์ประกอบอะไรบ้าง และการวัดทักษะการคิดแก้ปัญหาของนักเรียนควรจะวัดองค์ประกอบของการคิดด้านใดบ้าง การวิจัยประเภทนี้ส่วนใหญ่ใช้การวิเคราะห์องค์ประกอบ (factor analysis)

4. ค าถามวิจัยเกี่ยวกับความสัมพันธ์ (questions of relationship) ค าถามวิจัยประเภทนี้มุ่งศึกษาความสัมพันธ์ของตัวแปรว่าสัมพันธ์กันมากน้อยเพียงใด เช่น การตั้งค าถามวิจัยว่าคะแนนสอบโอเนตวิชาต่างๆ ของโรงเรียนสัมพันธ์กับคะแนนการประเมินคุณภาพโรงเรียนของ สมศ . หรือไม่ อย่างไร หรือค าถามวิจัยว่า ความก้าวหน้าทางวิชาชีพของครูสัมพันธ์กับคะแนนสอบของนักเรียนหรือไม่ อย่างไร หรือความสัมพันธ์ของการศึกษาของครูกับผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของนักเรียน โปรดระลึกอยู่เสมอว่า ผลการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรนั้น ไม่สามารถน าผลการวิจัยไปสรุปถึงความเป็นสาเหตุผลลัพท์ของตัวแปร (causal relationship) ได้ ถึงแม้ว่าจะพบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสูง เพราะว่าความสัมพันธ์ไม่สามารถบอกความเป็นสาเหตุได้อย่างเพียงพอ เช่น ถ้าพบว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างความก้าวหน้าทางวิชาชีพของครูกับคะแนนสอบของนักเรียนสูง นักวิจัยไม่อาจน าไปสรุปได้ว่าความก้าวหน้าทางวิชาชีพของครูท าให้นักเรียนมีผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนสูง หรือผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนส่งผลให้ครูมีความก้าวหน้าทางวิชาชีพ การศึกษาที่สามารถบอกความเป็นสาเหตุ-ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด คือ การวิจัยเชิงทดลอง

5. ค าถามวิจัยเกี่ยวกับการเปรียบเทียบ-อธิบาย (descriptive-comparative questions) ค าถามวิจัยประเภทนี้มุ่งอธิบายความแตกต่างของกลุ่มตัวอย่างกลุ่มย่อย (subgroups)ในประชากรกลุ่มใหญ่ เช่น การศึกษาเปรียบเทียบว่านักเรียนชายและหญิงมีความสนใจด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีต่างกันหรือไม่ ครูที่ท าวิจัยและครูที่ไม่ท าวิจัยมีทักษะการสอนต่างกันหรือไม่ ครูที่มีวิทยฐานะต่างกันจัดการเรียนการสอนมีคุณภาพต่างกันหรือไม่ เป็นต้น การเปรียบเทียบเช่นนี้ใช้ตัวแปรที่ไม่ใช่ตัวแปรทดลองเป็นการจัดกลุ่มและเปรียบเทียบ หรือตัวแปรที่มีอยู่ในสังคมแล้ว โดยส่วนใหญ่ งานวิจัยประเภทนี้เป็นการเปรียบเทียบความแตกต่างของกลุ่มที่จ าแนกตามภูมิหลัง แต่ไม่ใช่การเปรียบเทียบตามรูปแบบการวิจัยเชิงทดลอง อย่างไรก็ตาม การวิจัยประเภทนี้ก็มีจุดมุ่งหมายเพ่ือหาความสัมพันธ์เชิงสาเหตุของตัวแปรที่ศึกษา ดังนั้น นักวิจัยที่จะท าการวิจัยเพ่ือเปรียบเทียบเช่นนี้จงึต้องพยายามท าให้ตัวแปรแทรกซ้อนมีผลต่อการศึกษาน้อยที่สุด เพ่ือให้สามารถตอบค าถามเชิงสาเหตุได้

การตั้งค าถามวิจัยเหล่านี้เป็นจุดเริ่มต้นของการออกแบบการวิจัย ที่ต้องออกแบบอย่างเหมาะสมเพ่ือให้สามารถท าการวิจัยและได้ผลการวิจัยที่สามารถตอบค าถามวิจัยได้

หลังจากศึกษาเนื้อหาสาระเรื่องที่ 3.2.1 แล้ว โปรดปฏิบัติกิจกรรม 3.2.1 ในแนวการศึกษาหน่วยที่ 3 ตอนที่ 3.2 เร่ืองที่ 3.2.1

22

เร่ืองที่ 3.2.2 การออกแบบการวิจัยเชิงพรรณนา จากค าถามวิจัยเชิงพรรณนาที่กล่าวมาข้างต้น เมื่อน ามาจัดเป็นประเภทๆ อาจจะท าให้สามารถจ าแนกประเภทของการวิจัยเชิงพรรณนาแบ่งออกเป็น 3 ประเภทต่างๆ เช่น การวิจัยเชิงประวัติศาสตร์ (historical research) การวิจัยเชิงส ารวจ (survey research) และการวิจัยเชิงสหสัมพันธ์ (correlational study) นักวิจัยต้องเลือกประเภทของการวิจัยให้สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ และค าถามวิจัย เพ่ือให้สามารถได้ข้อสรุปผลการวิจัยที่ถูกต้อง และตรงตามค าถามวิจัย 1. การเลือกประเภทของการวิจัยเชิงพรรณนา 1.1 การวิจัยเชิงประวัติศาสตร์

การวิจัยเชิงประวัติศาสตร์เป็นวิธีการศึกษาอย่างเป็นระบบเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีต โดยใช้ข้อมูลจากอดีตมาแปลความหมาย บรรยายสภาพและข้อเท็จจริงที่เกิดขึ้น และท านายเหตุการณ์ในอนาคต กระบวนการที่ศึกษามีลักษณะเด่นที่เน้นการวิเคราะห์และสังเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพ่ือให้มองเห็นความสัมพันธ์ของคน เหตุการณ์ เวลา และสถานที่ โดยมีเป้าหมายเพ่ือให้เข้าใจอดีต และปัจจุบัน การวิจัยประเภทนี้จึงขึ้นอยู่กับการตีความอย่างละเอียดละออของนักวิจัย ไม่ใช่แคเ่พียงการเรียบเรียงเหตุการณ์ที่เกิดข้ึนในอดีตตามล าดับเวลาเท่านั้น ตัวอย่างของการวิจัยเชิงประวัติศาสตร์ คือ การศึกษาเปรียบเทียบการเลิกทาสของไทยและอเมริกา การแลกเปลี่ยนเรียนรู้ของคนไทยในสมัยที่ยังไม่มีโรงเรียน การเปลี่ยนชนชั้นทางสังคมของคนไทยหลังการเลิกทาส หรือการศึกษาประสบการณ์ในวัยเด็กที่มีต่อพฤติกรรมการอ่านของนักเรียนระดับประถมศึกษา เป็นต้น การวิจัยเชิงประวัติศาสตร์มีคุณค่าในการช่วยให้เกิดความกระจ่างของเหตุการณ์ในอดีตและปัจจุบัน สามารถท านายภาพ แนวโน้มและเหตุการณ์ในอนาคตได้ 1.2 การวิจัยเชิงส ารวจ

การวิจัยเชิงส ารวจเป็นการวิจัยที่มีการค้นคว้าหาข้อเท็จจริงเกี่ยวกับสภาพการณ์ และความสัมพันธ์ของตัวแปร หรือปรากฏการณ์ต่าง ๆ โดยเน้นที่การศึกษาสภาพการณ์ที่เป็นอยู่ในปัจจุบันขณะท าการศึกษา และค าถามในเชิงวิจัยจะเป็นลักษณะ “อะไร?” มากกว่า “ท าไมจึงเป็นเช่นนั้น” การวิจัยเชิงส ารวจไม่มีการจัดกระท ากับตัวแปร แต่เป็นการรวบรวมข้อเท็จจริง เช่น การส ารวจสภาพปัจจุบันของโรงเรียน การส ารวจการใช้ประโยชน์ห้องเรียนในโรงเรียน เป็นต้น การวิจัยเชิงส ารวจไม่จ าเป็นจะต้องมีค าว่า “การส ารวจ” น าหน้าเสมอไป อาจเป็นเรื่องเก่ียวกับทัศนคติ ความรู้สึก การรับรู้ พฤติกรรมที่แสดงออก หรือบทบาทของกลุ่มคนก็ได้ ลักษณะส าคัญอยู่ที่วัตถุประสงค์ของการวิจัยที่ท าเพ่ือพิจารณาว่าตัวแปรทางจิตวิทยาหรือสังคมวิทยานั้น ๆ มีความสัมพันธ์เกี่ยวข้องกันอย่างไร 1.3 การวิจัยเชิงสหสัมพันธ์ (correlational study)

การวิจัยเชิงสหสัมพันธ์เป็นการศึกษาความสัมพันธ์ของตัวแปรตั้งแต่ 2 ตัวขึ้นไป โดยไม่มีการจัดกระท ากับตัวแปรที่ศึกษา ตัวอย่างเช่น ความสัมพันธ์ของจ านวนหน่วยกิตที่นักศึกษาครูเรียนในระดับอุดมศึกษากับ

23

ผลการสอนเมื่อสอนในโรงเรียน ความสัมพันธ์ที่ตรวจสอบมีทั้งขนาดและทิศทาง ซ่ึงถ้ามีความสัมพันธ์กันในปริมาณสูงและทางบวก (r=.80 ขึ้นไป) แสดงว่าจ านวนวิชาที่เรียนมีความสัมพันธ์กับผลการสอนมาก การวิจัยเชิงสหสัมพันธ์มีลักษณะดังนี้

1. เป็นการศึกษาที่เกี่ยวข้องกับการเก็บรวบรวมข้อมูลเพ่ือตัดสินว่ามีความสัมพันธ์เกิดขึ้นระหว่างตัวแปรเชิงปริมาณสองตัวหรือมากกว่าหรือไม่ และในระดับใด

2. ขนาดของความสัมพันธ์พิจารณาได้จากขนาดของค่าสัมบูรณ์ของค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ 3. ถ้าตัวแปร 2 ตัวมีความสัมพันธ์กัน อาจแปลความหมายได้ว่า คะแนนที่ได้จากการวัดตัวแปร

หนึ่งจะมีความสัมพันธ์กับคะแนนที่ได้จากการวัดตัวแปรอีกตัว 4. การมีความสัมพันธ์เกิดขึ้นระหว่างตัวแปร ไม่ได้แสดงถึงความเป็นเหตุและเป็นผลระหว่างตัว

แปร 2 ตัว 5. การศึกษาเชิงสหสัมพันธ์เป็นการประมาณขนาดและทิศทางของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร 6. ยิ่งตัวแปรสองตัวมีความสัมพันธ์กันสูง การท านายที่ใช้ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทั้งสองตัว

ยิ่งมีความถูกต้องมากขึ้น

การวิจัยเชิงสหสัมพันธ์มีหลากหลายรูปแบบ และนักวิจัยทางการศึกษาส่วนใหญ่ท าวิจัยโดยใช้รูปแบบการวิจัยเชิงสหสัมพันธ์ รูปแบบการวิจัยเชิงสหสัมพันธ์ที่ใช้กันมาก คือ การวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ (multiple regression) การวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ (path analysis) การวิเคราะห์ความสัมพันธ์อย่างง่าย (simple regression) การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ด้วยสถิตินอนพาราเมตริกซ์ และการวิเคราะห์พหุระดับ (multilevel analysis) 1.3.1 การวิเคราะห์ความสัมพันธ์อย่างง่าย (simple regression)

การวิเคราะห์ความสัมพันธ์อย่างง่าย เช่น การวิเคราะห์ความสัมพันธ์แบบเพียร์สัน ส าหรับข้อมูลสองตัวที่เป็นตัวแปรเชิงปริมาณ ทิศทางของความสัมพันธ์พิจารณาจากเครื่องหมายของค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ที่ค านวณได้ เครื่องหมายที่เป็นบวกแสดงว่า ตัวแปรทั้ง 2 ตัว มีความสัมพันธ์ไปในทิศทางเดียวกัน มีความแปรปรวนไปในทิศทางเดียวกัน นั่นคือ ผู้ที่มีค่าการวัดจากตัวแปรหนึ่งสูง จะได้ค่าการวัดจากอีกตัวแปรสูงด้วย และผู้ใดที่มีค่าการวัดจากตัวแปรหนึ่งต่ าก็จะได้ค่าการวัดจากอีกตัวแปรหนึ่งต่ าด้วย การจะเป็นเช่นนี้มากน้อยแค่ไหนอยู่ทีข่นาดของความสัมพันธ์ การพิจารณาความสัมพันธ์ของตัวแปร ท าได้โดยการวาดภาพการกระจายของตัวแปรทั้งสอง (scatter plot) ดังภาพที่ 3.3 ซึ่งแสดงการกระจายของตัวแปรความพร้อมในการท างาน (readiness) และศักยภาพ (potential) ของสถานศึกษา (ความสัมพันธ์ของตัวแปรทั้งสอง คือ r=.161, p < 0.05) ซึ่งมีความสัมพันธ์กันน้อย วิธีการวิเคราะห์ความสัมพันธ์มีจ านวนมาก การเลือกใช้วิธีการวิเคราะห์จะขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูล เช่น ข้อมูลเชิงคุณภาพ และข้อมูลเชิงปริมาณ จะใช้สถิติวิเคราะห์ความสัมพันธ์ต่างกัน

24

ภาพที ่3.3 การกระจายของความพร้อมในการท างาน และศักยภาพ ของสถานศึกษา

1.3.2 การวิเคราะห์ถดถอยพหุคูณ (Multiple regression Analysis) การวิเคราะห์ถดถอยพหุคูณเป็นการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระ (X) หลายๆตัว กับตัวแปรตาม (Y) หนึ่งตัว ความสัมพันธ์ของตัวแปร X และ Y เป็นความสัมพันธ์เชิงเส้นตรง ซึ่ง สามารถเขียนอยู่ในรูปของโมเดลได้ดังนี้

eXXXY kk ...2211 โดยที่ Y คือ ตัวแปรตาม X คือตัวแปรอิสระ หรือตัวแปรท านาย α คือค่าคงท่ี (intercept) คือ สัมประสิทธิ์การถดถอย (regression coefficient) ซึ่งบ่งบอกความสัมพันธ์ของ X และ Y และ e คือ ความคลาดเคลื่อนในการท านาย ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์การถดถอยของตัวแปรความพร้อม (readiness) ของสถานศึกษาในการท างานที่ได้รับมอบหมายจากการกระจายอ านาจทางการศึกษา โดยใช้ตัวแปรท านาย คือ ศักยภาพในการท างาน (potential) ได้ดังภาพที ่3.4 โดยเส้นที่ลากผ่านกลุ่มของค่าของตัวแปรความพร้อม และศักยภาพ เรียกว่า เส้นถดถอย (regression line) ถ้าเส้นการถดถอยมีความชันมาก แสดงว่า ตัวแปร X และ Y มีความสัมพันธ์ กันสูงมาก ผลการวิเคราะห์ข้อมูลในตารางที่ 4.3 พบว่า α = 1.161E-5, = .161 และ R2=0.026

25

ภาพที่ 3.4 ความสัมพันธ์ของความพร้อม (readiness) และศักยภาพในการท างานของสถานศึกษา

ตารางที่ 3.3 ตัวอย่างการวิเคราะห์การถดถอยตัวแปรความพร้อม (readiness) และศักยภาพในการท างานของสถานศึกษา

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig. B Std. Error Beta

1 (Constant) 1.161E-5 .007 .002 .999

Potential .611 .135 .161 4.536 .000

1.3.3 การวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ (path analysis) การวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ เรียกอีกอย่างว่า การวิเคราะห์อิทธิพลหรือการวิเคราะห์เส้นทาง(Path Analysis) ซึ่งเป็นการศึกษาความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างตัวแปร อิทธิพลของตัวแปรสาเหตุมีทั้งอิทธิพลทางตรง (direct effect) และอิทธิพลทางอ้อม (indirect effect) การวิเคราะห์อิทธิพลสามารถตรวจสอบความตรง (validity) ของโมเดลได้ว่า โมเดลที่พัฒนาขึ้นตามทฤษฎีสอดคล้องกับข้อมูลเชิงประจักษ์อย่างไร เมื่อได้พิสูจน์แล้วว่าโมเดลของนักวิจัยมีความตรง นักวิจัยสามารถวิเคราะห์หาอิทธิพลทางตรง และอิทธิพลทางอ้อมต่อไปได้ โมเดลความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ มีลักษณะดังตัวอย่างในแผนภาพที่ 3.5 ซ่ึงเป็นตัวอย่างการวิเคราะห์ปัจจัยที่สัมพันธ์กับความตั้งใจซื้อสินค้าทางออนไลน์ ตัวแปรที่เป็นตัวแปรต้น คือตัวแปรที่มีส่งผลไปยังตัวแปรตาม สังเกตได้

26

จากลูกศรในโมเดล ตัวแปรที่มีลูกศรชี้ออกเป็นตัวแปรต้น ตัวแปรลูกศรชี้เข้าเป็นตัวแปรตาม แต่ลูกศรสองหัวแสดงถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร การวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุสามารถตรวจสอบได้ทั้งความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรในโมเดล และความสอดคล้องของโมเดลกับข้อมูลเชิงประจักษ์ ซึ่งดูได้จากสถิติสอบ เช่น ไคสแควร์ (2) ที่มีค่าต่ าๆ และไม่มีนัยส าคัญทางสถิติ เป็นต้น

แผนภาพที ่4.5 ตัวอย่างการวิเคราะห์อิทธิพลปัจจัยที่ส่งผลต่อการซื้อสินค้าทางออนไลน์

1.3.4 การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ด้วยสถิตินอนพาราเมตริกซ์ การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ด้วยสถิตินอนพาราเมตริกซ์ เป็นการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ไม่อาศัยข้อตกลงเบื้องต้นเกี่ยวกับการแจกแจงของตัวแปร และมักใช้สถิตินอนพาราเมตริกซ์ความสัมพันธ์เมื่อตัวแปรที่น ามาศึกษาความสัมพันธ์เป็นตัวแปรระดับนามบัญญัติ เช่น การวิเคราะห์ความสัมพันธ์แบบไคสแคร์ ระหว่างเพศกับการเลือกเรียนครู และความสัมพันธ์แบบอันดับที่ของสเปียร์แมน เช่น ความสัมพันธ์ของอันดับที่ของโรงเรียนเรียงตามคะแนนการประเมินของ สมศ. กับจ านวนครูในโรงเรียน เป็นต้น 1.3.5 การวิเคราะห์พหุระดับ (multilevel analysis) การวิเคราะห์พหุระดับเป็นเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณข้ันสูง ซึ่งมีรากฐานมาจากการวิเคราะห์ความสัมพันธ์แบบการถดถอยแบบพหุคูณ แตม่ีหลักการที่แตกต่างจากการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ คือว่าค่าเฉลี่ยและค่าความชันในสมการการถดถอยแบบพหุคูณแบบพหุระดับจะไม่เท่ากันทุกหน่วยของการวิเคราะห์ระดับมหภาค (macro level) แตค่่าเหล่านี้มีความแตกต่างไปตามหน่วยการวิเคราะห์ระดับมหภาค เช่น ค่าเฉลี่ยและค่าความชันแตกต่างไปตามห้องเรียน หรือโรงเรียน การวิเคราะห์ข้อมูลเช่นนี้สอดคล้องกับความเป็นจริง

27

มากกว่าการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ เพราะค่าเฉลี่ย และความสัมพันธ์ของตัวแปรของโรงเรียนต่างๆ อาจมีความแตกต่างกัน เมื่อโรงเรียนมีความแตกต่างกัน แนวคิดนี้สอดคล้องกับบริบทของการศึกษาที่ยังมีความเหลื่อมล้ าในการจัดการศึกษา ดังนั้นวิธีการวิเคราะห์พหุระดับจึงมีประโยชน์ในการวิจัย และการประเมินประสิทธิภาพของการจัดการศึกษามาก และเป็นวิธีการส าคัญวิธีการหนึ่งในการประเมินนโยบายการศึกษา เช่น การประเมินมูลค่าเพ่ิมของการจัดการศึกษา (value-added model) ซึ่งเป็นโมเดลการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของการจัดการศึกษาประเภทหนึ่ง

แนวคิดของการวิเคราะห์พหุระดับสรุปย่อๆ ได้ดังตัวอย่างต่อไปนี้ ถ้านักวิจัยต้องการศึกษาปัจจัยที่สัมพันธ์กับผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของนักเรียน ตัวแปรตามที่ต้องการวิเคราะห์ คือ ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน ซึ่งอาจเป็นคะแนนสอบโอเน็ต (O-NET) หรือคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนวิชาใดก็ได้ และปัจจัยที่ส่งผลต่อคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของนักเรียนคนหนึ่งๆ มีทั้งปัจจัยของนักเรียนเอง และปัจจัยชั้นเรียนด้วย ปัจจัยระดับนักเรียนอาจเป็นไอคิว และสถานภาพทางเศรษฐกิจของครอบครัว ส่วนปัจจัยระดับชั้นเรียนอาจเป็นการศึกษาและประสบการณ์ท างานของครู เป็นต้น แนวคิดนี้ ถือว่าการที่นักเรียนมีสัมฤทธิ์ทางการเรียนสูงหรือต่ ามาปัจจัยของนักเรียน และปัจจัยของครู ค าตอบที่ว่าท าไมจึงต้องวิเคราะห์พหุระดับแสดงในแผนภาพที่ 4.6 ซึ่งแสดงผลการวิเคราะห์การถดถอยของค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของห้องเรียน 1000 ห้อง โดยมีตัวแปรท านาย คือ ไอคิว (iqvc) จะเห็นว่าค่าคงที่ (intercept) และค่าความชันของแต่ละห้องเรียน ไม่เหมือนกัน สะท้อนว่า ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของแต่ละห้องเรียนไม่เหมือนกัน และความสัมพันธ์ของผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนและไอคิวแตกต่างกันระหว่างห้องเรียน การจะถือว่าค่าเฉลี่ยและความสัมพันธ์ของผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนและไอคิวของทุกห้องเรียนเหมือนกันจึงไม่เหมาะสม ถ้านักวิจัยสนใจว่าปัจจัยของนักเรียน และปัจจัยของห้องเรียนอะไรบ้างที่สัมพันธ์กับผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน ผู้วิจัยจะก าหนดให้ปัจจัยนักเรียนเป็นปัจจัยระดับที่หนึ่ง และปัจจัยของครู เป็นปัจจัยระดับท่ีสอง การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยการวิเคราะห์การถดถอยโดยถือว่าปัจจัยนักเรียน และปัจจัยครูอยู่ระดับเดียวกัน หรืออยู่ในสมการถดถอยเดียวกัน จะให้ผลการวิเคราะห์ที่ไม่ถูกต้อง และไม่สอดคล้องกับความเป็นจริง แต่อย่างไรก็ตาม ดัชนีที่ใช้ในการตรวจสอบว่าสมควรจะวิเคราะห์ข้อมูลด้วยการวิเคราะห์พหุระดับหรือไม่ คือ สหสัมพันธ์ภายในชั้น (intraclass correlation, ICC) ICC ควรมีค่าตั้งแต่ 0.2 ขึ้นไปจึงเหมาะสมที่จะวิเคราะห์พหุระดับ

28

แผนภาพที่ 3.6 สัมประสิทธิ์การถดถอยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของห้องเรียน 1000 ห้อง ในการวิเคราะห์ข้อมูล เมื่อนักวิจัยศึกษาปัจจัยนักเรียนและระดับชั้นเรียนที่ส่งผลต่อผลสัมฤทธิ์ทางการ

เรียนของนักเรียน เช่นนี้ จะสามารถท าการวิเคราะห์การถดถอยอแบบพหุระดับ โดยให้ตัวแปรระดับนักเรียนเป็นระดับจุลภาค (micro level) หรือระดับที่ 1 และตัวแปรระดับชั้นเรียนเป็นระดับมหภาค (macro level) หรือระดับท่ี 2 ได้ดังนี ้

1. วิเคราะห์ระดับนักเรียน (micro level analysis) โดยศึกษาความสัมพันธ์ระหว่าง Yig กับ Xig

โดยแยกการวิเคราะห์การถดถอยในแต่ละชั้นเรียน มีรูปแบบดังนี้

Yig = g+ BYXig + Eig

เมื่อ Yig แทน ตัวแปรระดับนักเรียน เช่น ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของนักเรียนคนที่ i ชั้นเรียนที่ g Xig แทน ตัวแปรอิสระระดับนักเรียน เช่น ฐานะทางเศรษฐกิจของนักเรียนคนที่ i ชั้นเรียนที่ g

g แทน ค่าคงที่จุดตัดแกน intercept ของตัวแประระดับนักเรียน ในชั้นที่ g (g = 1–m) BY แทน อัตราการพัฒนาผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนเมื่อตัวแปรระดับนักเรียนเปลี่ยนแปลง ค่าไป 1 หน่วย

Eig แทน ความคลาดเคลื่อนในการท านาย Yig ระดับนักเรียน และ E ~N(0,2) โดยที่ห้องเรียนแต่ละห้องเป็นอิสระต่อกัน

Classroom Regression

29

จากนั้นจึงใช้ค่า g และ BY ของแต่ละชั้นเป็นตัวแปรตามส าหรับวิเคราะห์การถดถอยในระดับชั้นเรียนต่อไป โดยก าหนดให้ทั้งสองค่าเป็นอิทธิพลก าหนด (fixed effects) คือเป็นค่าคงที่ภายในแต่ละห้องเรียน และไม่มีความคลาดเคลื่อนในการประมาณค่าระหว่างห้องเรียน

2. วิเคราะห์ระดับชั้นเรียน (macro level analysis) โดยศึกษาความสัมพันธ์ระหว่าง Zg กับ g และ BY ที่ได้จากการวิเคราะห์ระดับนักเรียน โดยการวิเคราะห์ถดถอยซึ่งมีรูปแบบดังนี้

g = 0 + BZg + 0g และ

BY= B0 + BBZg + 1g เมื่อ Zg แทนวุฒิการศึกษาของครู ต่ ากว่าถึงระดับปริญญาตรี (0) และสูงกว่าระดับปริญญา ตรี(1) Zg แทนเงินเดือนครู ในห้องเรียนที่ g

0 แทนผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนเฉลี่ยของนักเรียน

B แทนความแตกต่าง ACH ของนักเรียนที่ครูวุฒิการศึกษาต่างกัน B0 แทนค่าเฉลี่ยของอัตราการพัฒนาผลผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนเมื่อครูมีวุฒิการศึกษาต่างกัน BB แทนความแตกต่างของอัตราการพัฒนาการของผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนเมื่อครูมีวุฒิ การศึกษาต่างกัน

0g แทน unique effect

1g แทน unique effect การวิเคราะห์พหุระดับมีความซับซ้อน นักวิจัยต้องอาศัยความรู้ด้านการวิเคราะห์การถดถอย การวิเคราะห์ความแปรปรวน และการวิเคราะห์ความแปรปรวนร่วม โปรแกรมท่ีสามารถใช้วิเคราะห์พหุระดับได้ เช่น SPSS, HLM, LISREL, M-plus และ ML-Win 2. การเลือกกลุ่มตัวอย่าง การเลือกกลุ่มตัวอย่างมีความส าคัญมากต่อการวิจัยเชิงพรรณนา เพราะผลการวิจัยที่ดีมาจากกลุ่มตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของประชากรเป้าหมายที่ต้องการศึกษา การที่จะได้กลุ่มตัวอย่างที่เป็นตัวแทนนั้น กิจกรรมแรกที่นักวิจัยควรท า คือ การก าหนดกรอบการสุ่ม (sampling frame) ซึ่ง หมายถึง รายชื่อของประชากรที่ต้องการศึกษา กรอบการสุ่มอาจครอบคลุมประชากรเป้าหมายที่ต้องการศึกษาหรือไม่ก็ได้ ขึ้นอยู่กับว่านักวิจัยมีความสามารถในการรวบรวมรายชื่อประชากรเป้าหมายได้ถูกต้องหรือไม่ ซึ่งนักวิจัยบางคนอาจจะหารายชื่อได้ไม่

30

ครบ แต่บางคนอาจน ารายชื่ออ่ืนๆ ที่ไม่เกี่ยวข้องมารวมกัน ซึ่งล้วนท าให้การสุ่มตัวอย่างได้ตัวอย่างไม่เป็นตัวแทนประชากรที่แท้จริง เมื่อได้กรอบการสุ่มแล้ว นักวิจัยจึงเลือกกลุ่มตัวอย่างจากกรอบการสุ่มต่อไป วิธีการสุ่มกลุ่มตัวอย่างที่นิยมใช้มีดังต่อไปนี้ 2.1 การสุ่มกลุ่มตัวอย่างโดยใช้ความน่าจะเป็น

2.1.1 การสุ่มตัวอย่างโดยใช้การสุ่มอย่างง่าย (simple random sampling) การสุ่มตัวอย่างโดยใช้การสุ่มอย่างง่าย หมายถึง การเลือกตัวอย่างจ านวน n จากประชากรที่

ต้องการศึกษา ในการสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายนั้น ทุกหน่วยมีโอกาสในการถูกเลือกเท่ากัน การเลือกวิธีการสุ่มตัวอย่างแบบนี้ต้องมีรายชื่อของสมาชิกของประชากร (sampling frame) แล้วเลือกตัวอย่างโดยการสุ่มให้มีจ านวนที่ต้องการ วิธีการที่ใช้มาก เช่น การจับฉลาก การสุ่มโดยให้คอมพิวเตอร์ช่วยเลือกแบบสุ่ม และการสุ่มตัวอย่างจากตารางเลขสุ่ม

2.1.2 การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น (stratified random sampling) ในการเลือกการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น ประชากรจะถูกแบ่งออกเป็นชั้น (strata) หลายๆ ชั้น

จากนั้นจึงเลือกตัวอย่างอย่างสุ่มจากชั้นต่างๆ ให้ได้จ านวนที่ต้องการ ตัวอย่างเช่น ถ้าเลือกโรงเรียนมาท าการศึกษาวิจัย โดยใช้โรงเรียนเป็นหน่วยในการวิเคราะห์ ตัวแปรที่ใช้ในการแบ่งชั้น อาจเป็น ขนาดโรงเรียน (เล็ก กลาง ใหญ่) และท่ีตั้งของโรงเรียน (นอกเมือง และในเมือง) ดังนั้นประชากรโรงเรียนจะแบ่งออกเป็น 6 ชั้น ดังกรอบที่เป็นสีเทาในตารางที่ 4.4 ต่อไปนี้ จากนั้นจึงสุ่มเลือกกลุ่มตัวอย่างให้ได้ครบจ านวน

ตารางที่ที่ 4.4 ตัวอย่างการออกแบบการเลือกตัวอย่างด้วยการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น

ที่ตั้ง ขนาดโรงเรียน

รวม เล็ก กลาง ใหญ่

นอกเมือง ในเมือง

รวม

2.1.3 การสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม (cluster random sampling) ในการสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม (cluster) ประชากรของการวิจัยแต่ละหน่วยจะถูกยุบรวมกันให้เป็นหน่วยการสุ่มหลายๆ หน่วย (clusters) โดยส่วนใหญ่การสุ่มแบบนี้ใช้เมื่อนักวิจัยไม่มีรายชื่อสมาชิกของประชากรทุกหน่วย จึงไม่สามารถใช้การสุ่มอย่างง่ายได้ เช่น นักวิจัยต้องการสอบถามปริมาณเวลาที่ครู ในกรุงเทพมหานครใช้เตรียมการสอน แต่นักวิจัยไม่ทราบรายชื่อของครูทุกคน แต่มีรายชื่อของโรงเรียนในทุกเขต

31

นักวิจัยอาจเลือกเขตในกรุงเทพฯ มาจ านวน 10 เขต แล้วให้ครูทุกคนใน 10 เขต ตอบแบบสอบถาม กลุ่มตัวอย่างที่ได้เรียกว่ากลุ่มตัวอย่างที่ได้มาจากการสุ่มแบบกลุ่ม นอกจากนี้ การสุ่มตัวอย่างแบบนี้จะใช้เมื่อนักวิจัยมีงบประมาณจ ากัด หรือต้องการศึกษาทั้งอิทธิพลของหน่วยการสุ่มแรก (primary unit) เช่น เขต และหน่วยการสุ่มที่สอง (secondary unit) เช่น ครู

2.1.4 การสุ่มตัวอย่างแบบหลายขั้นตอน (multistage random sampling) การเลือกตัวอย่างหลายขั้นตอนมีประโยชน์มากเมื่อประชากรมีจ านวนมาก และอยู่ต่างภูมิภาคกัน

เช่น ประเทศไทยมีโรงเรียนประมาณ 30,000 โรงเรียน ถ้าสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายอาจได้โรงเรียนกระจายไปทุกพ้ืนที่ ซึ่งส่วนหนึ่งก็เป็นส่วนดีที่ได้กลุ่มตัวอย่างที่กระจายไปทุกพ้ืนที่ แต่หากนักวิจัยต้องเดินทางไปสัมภาษณ์ครูในโรงเรียนที่สุ่มได้ให้ครบ อาจเกิดปัญหาเรื่องระยะทางและเวลาในการเดินทางไปสัมภาษณ์ เพราะโรงเรียนแต่ละแห่งอยู่ไกลกันมาก และงบประมาณที่ใช้อาจสูงมาก ท าให้การเก็บรวบรวมข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างล าบากมาก วิธีการที่ช่วยให้การเก็บข้อมูลง่ายขึ้น อาจใช้การสุ่มตัวอย่างแบบหลายขั้นตอน ซึ่งเป็นการผสมผสานการสุ่มแบบกลุ่ม (cluster sampling) และการสุ่มตัวอย่างแบบสุ่ม (random sampling) เข้าด้วยกัน ตัวอย่างเช่น ถ้าต้องการสุ่มเลือกโรงเรียนเพื่อสอบถามการใช้สื่ออิเล็กทรอนิกส์ในสถานศึกษา นักวิจัยอาจด าเนินการสุ่มโดยเริ่มจาก 1) การสุ่มเลือกจังหวัด มา 5 จังหวัด โดยถือว่าเป็นการใช้การสุ่มแบบกลุ่ม 2) สุ่มเลือกอ าเภอจากจังหวัดที่สุ่มมา จังหวัดละ 3 อ าเภอ โดยใช้การสุ่มแบบกลุ่ม รวมได้ 15 อ าเภอ และ 3) เลือกโรงเรียนจากอ าเภอที่สุ่มเลือกไว้ โดยใช้การเลือกอย่างสุ่มให้ได้จ านวนที่ต้องการ 2.1.5 การสุ่มตัวอย่างแบบเชิงระบบ (systematic random sampling) การสุ่มตัวอย่างแบบเชิงระบบถือว่าเป็นวิธีการหนึ่งของการสุ่มแบบกลุ่ม โดยเป็นการเลือกกลุ่มตัวอย่างโดยเลือกทุกคนที่อยู่ล าดับที่ k จากรายชื่อของประชากรที่มีอยู่ เช่น การเลือกนักเรียนคนที่ 4 เรื่อยไปตามล าดับ การสุ่มตัวอย่างแบบนี้เริ่มจาก 1) ก าหนดขนาดกลุ่มตัวอย่าง 2) หารายชื่อสมาชิกของประชากรแล้วน ามาเรียงล าดับ 3) ค านวณล าดับที่ (k) ที่จะเลือกกลุ่มตัวอย่างจากรายชื่อที่มี โดยค านวณจาก “จ านวนประชากรหารด้วยจ านวนกลุ่มตัวอย่างที่ต้องการ” 4) สุ่มเลือกกลุ่มตัวอย่างคนแรกที่จะเป็นจุดแรกที่จะเริ่มเลือกกลุ่มตัวอย่าง 5) นับและเลือกกลุ่มตัวอย่างทุกคนที่มีล าดับ k ตามล าดับเรื่อยไปจนครบจ านวนตัวอย่างที่ต้องการ ตัวอย่าง เช่น ถ้ามีนักเรียน 20 คน ต้องการเลือกมาสัมภาษณ์ 4 คน และเรียงรายชื่อของนักเรียนตามคะแนนโอเน็ตจากมากไปน้อย ดังตารางที ่3.5 เมื่อต้องการเลือกนักเรียน 4 คน ดังนั้นต้องเลือกนักเรียนทุกคนที่อยู่ล าดับที่ 20/4 = 5 ถ้าสุ่มเลือกคนเริ่มต้นเป็นคนที่ 2 ดังนั้นคนที่จะถูกเลือกเป็นคนถัดไป คือ คนที่ 7, 12, และ 17 ตามล าดับ ดังนั้น นักเรียนที่เลือกได้จึงประกอบด้วย วารุณี จักรพันธ์ ภูริ และมาลินี

32

ตารางที่ 3.5 ตัวอย่างการสุ่มตัวอย่างแบบเชิงระบบ ล าดับที่ ชื่อ คะแนนสอบ ONET กลุ่มตัวอย่าง

1 สมปอง 90 2 วารุณี 90 วารุณี 3 วิชา 87 4 เบญจมาภรณ์ 85 5 ปกรณ์ 82 6 ปานวาด 81 7 จักรพันธ์ 78 จักรพันธ์ 8 ศีลพัฒน์ 76 9 เจนจิรา 75 10 มานพ 73 11 ศันสนีย์ 70 12 ภูริ 68 ภูริ 13 รุจิเรข 67 14 ปฏิมา 67 15 ภากร 61 16 ฤทธิชัย 61 17 มาลินี 59 มาลินี 18 รณภพ 57 19 ปานเทพ 55 20 ชลิดา 51

2.2 การสุ่มกลุ่มตัวอย่างโดยไม่ใช้ความน่าจะเป็น

2.2.1 การเลือกตัวอย่างตามสะดวก (convenient sampling) การเลือกตัวอย่างตามสะดวกเป็นการเลือกกลุ่มตัวอย่างที่นักวิจัยหาได้สะดวก ณ เวลาหนึ่ง เช่น ครู

บรรณารักษ์ต้องการทราบความคิดเห็นของนักเรียนเกี่ยวกับคุณภาพการให้บริการของห้องสมุด จึงเลือกนักเรียนที่เข้ามาห้องสมุด 50 คนแรก ในเดือนที่สองนับตั้งแต่วันเปิดเทอม เพ่ือสอบถามเกี่ยวกับคุณภาพการบริการของห้องสมุด อีกตัวอย่างหนึ่ง คือ ครูวิทยาศาสตร์เลือกนักเรียนในชมรมวิทยาศาสตร์ให้ตอบแบบสอบถามเกี่ยวกับ

33

ทัศนคติต่อวิชาวิทยาศาสตร์ การสุ่มตัวอย่างตามสะดวก มีความสะดวกต่อนักวิจัย แต่มีความล าเอียง (bias) เพราะไดก้ลุ่มตัวอย่างที่ไม่เป็นตัวแทนของประชากรที่ต้องการศึกษา

2.2.2 การเลือกตัวอย่างแบบเจาะจง (purposive sampling) การเลือกตัวอย่างแบบเจาะจง เป็นการใช้วิจารณญานของนักวิจัยในการเลือกผู้ที่จะให้ข้อมูลที่

ต้องการ ซ่ึงนักวิจัยต้องอาศัยข้อมูลจากแหล่งต่างๆ แล้วพิจารณาว่าผู้ใดควรเป็นตัวอย่างในการวิจัยนั้น แตไ่ม่ใช่คิดเพียงแค่ว่ากลุ่มตัวอย่างนั้นหาได้สะดวก แต่ต้องพิจารณาให้รอบคอบว่าคนที่ถูกเลือกจะให้ข้อมูลที่ต้องการได้หรือไม่ เช่น ถ้านักวิจัยต้องการทราบว่าการจัดการเรียนการสอนด้วยการใช้อีเลิร์นนิ่ง (e-learning) มีปัญหาและอุปสรรคอะไรบ้าง และกลุ่มตัวอย่างที่ต้องการควรเป็นครูที่จัดการเรียนการสอนด้วยการใช้อีเลิร์นนิ่ง และนักวิจัยไม่มีข้อมูลว่าครูคนใดบ้างจัดการเรียนการสอนแบบนี้ แต่ถ้านักวิจัยได้สืบค้นและข้อมูลจากครูคนหนึ่งว่ามีกลุ่มครูที่รวมตัวกันด้านการจัดเรียนการสอนด้วยสื่ออิเล็กทรอนิกส์อยู่กลุ่มหนึ่ง ดังนั้นนักวิจัยจะพิจารณาว่าครูกลุ่มนี้ควรเป็นผู้ให้ข้อมูลได้หรือไม่ ถ้าพิจารณาแล้วเห็นว่าเหมาะสม ก็จะเลือกครูกลุ่มนี้มาสอบถามปัญหา การเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบนี้ใช้มากในการวิจัยเชิงคุณภาพ

2.2.3 การเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบโควต้า (quota sampling) การเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบโควต้า เป็นการเลือกกลุ่มตัวอย่างจากกลุ่มต่างๆ ที่คิดว่าเป็นกลุ่มที่เป็น

ตัวแทนในประชากร เช่น การเลือกจากกลุ่มนักเรียนชาย และกลุ่มนักเรียนหญิง ให้สอดคล้องกับสัดส่วนในประชากรชายและหญิง การเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบนี้คล้ายกับการเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น เช่น การใช้เพศเป็นเกณฑ์ในการแบ่งกลุ่ม แต่มีความแตกต่างที่ส าคัญคือ การเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบโควต้าเลือกกลุ่มตัวอย่างโดยไม่ใช้การสุ่ม เช่น การเลือกอย่างง่าย หรือแบบเจาะจง ให้ได้ครบตามสัดส่วน แต่การเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นใช้หลักของการสุ่มเลือกกลุ่มตัวอย่างให้ครบตามสัดส่วน

2.2.4 การเลือกตัวอย่างแบบลูกโซ่ (snowball sampling) การเลือกตัวอย่างแบบลูกโซ่ เป็นการเลือกตัวอย่างในสถานการณ์ที่ผู้วิจัยไม่ทราบรายชื่อและ

จ านวนของประชากร โดยเฉพาะกลุ่มผู้ให้ข้อมูลเป็นกลุ่มที่ค่อนข้างปิดตัว เช่น กลุ่มผู้ติดยาเสพติด กลุ่มนักพนัน เป็นต้น การเลือกกลุ่มตัวอย่างด้วยเทคนิคนี้ คือ เริ่มต้นด้วยกลุ่มตัวอย่างจ านวนเล็กๆ ก่อน แล้วจึงให้กลุ่มตัวอย่างกลุ่มเล็กนั้นช่วยกันระบุตัวอย่างคนอื่นๆ ที่พวกเขารู้จัก หรือคุ้นเคย เพ่ิมเติมจนได้กลุ่มตัวอย่างที่ใหญ่ข้ึน 3. การก าหนดขนาดกลุ่มตัวอย่าง การวิจัยเชิงพรรณนา มีหลักในการค านวณกลุ่มตัวอย่างดังนี้ 3.1 ศึกษาจากประชากร การศึกษาจากประชากรเป็นการเก็บรวบรวมข้อมูลจากสมาชิกทุกคนในประชากร และใช้ประชากรเป็นกลุ่มตัวอย่าง การวิจัยที่เก็บรวบรวมข้อมูลจากจากประชากรมักเป็นงานวิจัยที่มีประชากรจ านวนน้อย ไม่เกิน 200 คน 3.2 ใช้กลุ่มตัวอย่างเท่ากับกลุ่มตัวอย่างของงานวิจัยที่ผ่านมาที่มีลักษณะเหมือนกัน

34

3.3 ใช้ตารางการสุ่ม ตารางการสุ่มที่นิยมเช่น ตารางการสุ่มของยามาเน และเครชชี่ มอร์แกน ทั้งสองตารางเป็นการค านวณจากการสุ่มอย่างง่าย 3.4 ใช้สูตรค านวณ 3.4.1 เมื่อใช้วิธีสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย อาจจะก าหนดขนาดกลุ่มตัวอย่างดังนี้

2

2

2

2

)1( SZ

dN

NSn

n = จ านวนกลุ่มตัวอย่าง N = จ านวนประชากร Z = ค่าคะแนนมาตรฐาน Z ณ จุด ระดับนัยส าคัญ (เมื่อ = 0.05 Z = 1.96;

=0.01 Z = 2.58) S2 = ความแปรปรวนของตัวแปรที่ต้องการศึกษาในระดับประชากร d คือ ค่าความแตกต่างของค่าที่ประมาณค่ากับค่าที่แท้จริง แตห่ากไม่ทราบจ านวนประชากร ให้ใช้สูตรต่อไปนี้

2

22

d

SZn

3.4.2 เมื่อต้องการศึกษาเกี่ยวกับสัดส่วน (proportion) และใช้วิธีการสุ่มอย่างง่าย อาจจะก าหนดขนาดกลุ่มตัวอย่างใช้สูตรต่อไปนี้

2

2 )1(

e

ppZn

เมื่อ p คือ สัดส่วนของสิ่งที่ต้องการศึกษาในประชากร เมื่อ p =0.5 สูตร สูตรจะเปลี่ยนเป็น

2

225.0

e

Zn

3.4.3 เมื่อใช้วิธีการเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น (stratified sampling) ก าหนดขนาดกลุ่มตัวอย่างดังนี้

L

iii

L

i i

ii

SNZ

dN

w

SN

n

1

2

2

22

1

22

)(

จากนั้นค านวณขนาดกลุ่มตัวอย่างของแต่ละชั้น (ni) จากสูตร

ii nwn

35

เมื่อ L คือ จ านวนชั้น N คือจ านวนประชากรทั้งหมด และ Ni คือ จ านวนประชากรของชั้นที่ i

2iS คือความแปรปรวนของชั้นที่ i

wi คือ ค่าถ่วงน้ าหนักของชั้นที่ i โดยค านวณจาก N

Nw i

i

เมื่อวิจัยเกี่ยวกับสัดส่วน และใช้วิธีการเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น จะก าหนดขนาดตัวอย่างจากสูตร

L

iii

L

i i

ii

ppNZ

dN

w

ppN

n

12

22

1

2

)1((

)1(

และ

ii nwn เมื่อ p = ค่าสัดส่วนของชั้นที่ i 3.4.4 เมื่อใช้การเลือกตัวอย่างแบบกลุ่ม (cluster sampling) วิธีการก าหนดขนาดกลุ่มตัวอย่างแบบกลุ่มที่ท าง่ายๆ คือ การเริ่มต้นขนาดกลุ่มตัวอย่างด้วยการสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย และปรับจ านวนด้วยผลจากความแตกต่างของวิธีการสุ่ม (design effect: DEFF) หรือเป็นผลที่เกิดจากการสุ่มตัวอย่างที่ไม่ใช้การสุ่มแบบกลุ่มโดยตรง ซึ่ง DEFF เป็นสัดส่วนของความแปรปรวนของค่าเฉลี่ยเมื่อออกแบบการสุ่มที่ซับซ้อนกว่าต่อความแปรปรวนของค่าเฉลี่ยที่ได้จากการสุ่มอย่างง่าย และค านวณจาก

)1(1 mICCDEFF เมื่อ m คือ ค่าเฉลี่ยขนาดของกลุ่ม ICC คือค่าความสัมพันธ์ระหว่างชั้น (intraclass correlation) ซึ่ง ICC บ่งชี้ความไม่เป็นอิสระต่อกันของกลุ่มตัวอย่าง และ ICC ค านวณได้จากผลการวิเคราะห์ความแปรปรวน ซ่ึงมีค่าเท่ากับ SSB/SST สมมติถ้า DEFF มีค่าเท่ากับ 3 จะแปลความหมายได้ว่า ความแปรปรวนที่ได้จากกลุ่มตัวอย่างจะมากกว่าค่าที่ควรจะเป็น 3 เท่า (หรือมากกว่าเมื่อใช้การสุ่มอย่างง่าย 3 เท่า) ดังนั้นเพ่ือลดความแปรปรวนให้เทียบเท่ากับการสุ่มอย่างง่ายจึงต้องใช้กลุ่มตัวอย่างเพ่ิมอีก 3 เท่า ซึ่งสูตรทั่วไป คือ

DEFFnn SRS เมื่อ nSRS คือ กลุ่มตัวอย่างจากการค านวณจากสูตรการสุ่มอย่างง่าย 4. การออกแบบพัฒนาเครื่องมือและวิธีการเก็บรวบรวมข้อมูล เครื่องมือเก็บรวบรวมข้อมูลส าหรับการวิจัยเชิงพรรณนามีมากมาย เช่น แบบทดสอบ แบบสอบถาม แบบสัมภาษณ์ แบบสังเกต แบบตรวจสอบรายการ ฯลฯ การพัฒนาเครื่องมือเก็บรวบรวมข้อมูลต้องให้มีความตรง และความเที่ยง ซึ่งเป็นดัชนีวัดคุณภาพของเครื่องมือวิจัย กระบวนการพัฒนาเครื่องมือต้องใช้กระบวนการที่มีมาตรฐาน

36

และเป็นที่ยอมรับ เพ่ือให้เครื่องมือมีคุณภาพ ประเด็นส าคัญที่นักวิจัยต้องใส่ใจในการพัฒนาเครื่องมือ คือ การใช้ภาษาที่เข้าใจง่าย ตรงประเด็น สั้นและกระชับ เพ่ือลดความคลาดเคลื่อนในการวัด และให้ผู้ตอบได้อย่างง่ายๆ ไม่ต้องเดาความหมายค า หรือประโยคที่ไม่ชัดเจน ในบางครั้ง นักวิจัยสามารถน าเครื่องมือมาตรฐาน หรือเครื่องมือที่ผู้อ่ืนสร้างไว้ มาใช้ก็ได้ แต่นักวิจัยต้องพิจารณาว่าจะต้องลดหรือเพ่ิมค าถามบางค าถามหรือไม่ เพราะค าถามที่ผู้อ่ืนสร้างไว้อาจยังไม่ตรงกับบริบทที่นักวิจัยก าลังศึกษา นอกจากนี้ต้องมีการประเมินความคลาดเคลื่อนในการวัดอีกครั้ง เพราะความเที่ยงของเครื่องมือแปรเปลี่ยนไปตามกลุ่มตัวอย่าง นอกจากนี้นักวิจัยต้องเลือกวิธีการเก็บรวบรวมข้อมูลว่าจะใช้วิธีการอะไรจึงจะได้ข้อมูลที่เหมาะสม วิธีการเก็บรวบรวมข้อมูลมีมากมาย เช่น การทดสอบ การสัมภาษณ์ การส่งแบบสอบถามทางไปรษณีย์ การประชุมกลุ่ม (focus group) การส ารวจทางอินเทอร์เนต เป็นต้น นักวิจัยต้องพิจารณาเลือกวิธีการที่เหมาะสม และสอดคล้องกับทรัพยากรของการวิจัย

หลังจากศึกษาเนื้อหาสาระเร่ืองที่ 3.2.2 แล้ว โปรดปฏิบัติกิจกรรม 3.2.2 ในแนวการศึกษาหน่วยที่ 3 ตอนที่ 3.2 เร่ืองที่ 3.2.2

37

เรื่องท่ี 3.2.3 ตัวอย่างการออกแบบการวิจัยเชิงพรรณนา ตัวอย่างการออกแบบการวิจัยเชิงพรรณนาที่น ามาเสนอ คืองานวิจัย ของสังวรณ์ งัดกระโทก (2552) เรื่อง คุณภาพการสอนวิทยาศาสตร์และความสามารถทางวิทยาศาสตร์ของนักเรียนไทย : ข้อค้นพบและข้อเสนอทางนโยบายจากการประเมินนักเรียนระดับนานาชาติ ซึ่งเป็นงานวิจัยที่ได้รับรางวัลงานวิจัยระดับดี จากส านักงานคณะกรรมการการวิจัยแห่งชาติ (วช.) ประจ าปี พ.ศ. 2552 ซึ่งมีรายละเอียดดังนี้ วัตถุประสงค์ของการวิจัย

1. เพ่ือเปรียบเทียบปัจจัยต่างๆ ของนักเรียนที่มีผลการประเมินสูงกว่าค่าเฉลี่ยระดับนานาชาติและนักเรียนที่มีผลการประเมินต่ ากว่าค่าเฉลี่ยระดับนานาชาติ ปัจจัยที่น ามาเปรียบเทียบได้แก่ จ านวนเวลาที่ใช้ศึกษาวิทยาศาสตร์ การเห็นคุณค่าของวิทยาศาสตร์ ความสนใจในวิทยาศาสตร์ ความสุขในการเรียนวิทยาศาสตร์ ความเชื่อมั่นเกี่ยวกับสมรรถภาพในการเรียนวิทยาศาสตร์ มโนทัศน์เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ของนักเรียน ความมั่งค่ังและปัจจัยทางเศรษกิจ สังคมและวัฒนธรรมของครอบครัว

2. เพ่ือเปรียบเทียบจ านวนเวลาที่ใช้ศึกษาวิทยาศาสตร์ของนักเรียน ความสามารถทางวิทยาศาสตร์ การให้คุณค่ากับวิทยาศาสตร์ ความสนใจในวิทยาศาสตร์ ความสนุกสนานในการเรียนวิทยาศาสตร์ ความเชื่อมั่นเกี่ยวกับสมรรถภาพในการเรียนวิทยาศาสตร์ และมโนทัศน์เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ ของนักเรียนไทยตามต าแหน่งที่ตั้งของโรงเรียน ขนาดโรงเรียน ความมั่งคั่งของครอบครัวและปัจจัยทางเศรษกิจ สังคมและวัฒนธรรมของครอบครัว

3. เพ่ือหาองค์ประกอบข้อจ ากัดด้านทรัพยากรทางการศึกษาของโรงเรียนที่ท าให้คุณภาพการจัดการศึกษาของโรงเรียนลดลง

4. เพ่ือประเมินผลขององค์ประกอบของการจัดการเรียนการสอนของครูและองค์ประกอบเกี่ยวกับข้อจ ากัดด้านทรัพยากรทางการศึกษาของโรงเรียนต่อความสามารถทางวิทยาศาสตร์ของนักเรียน

5. เพ่ือศึกษาว่าการประกันคุณภาพการศึกษา เทคโนโลยีการศึกษา ปัจจัยโรงเรียน และองค์ประกอบข้อจ ากัดด้านทรัพยากรทางการศึกษาของโรงเรียนส่งผลต่อคุณภาพการเรียนการสอนวิทยาศาสตร์ของครูในองค์ประกอบใดบ้าง อย่างไร

วิธีด าเนินการวิจัย ข้อมูลที่ใช้

การวิจัยนี้เป็นการวิจัยเชิงส ารวจเพ่ือศึกษาคุณภาพการสอนวิทยาศาสตร์ของครูและปัจจัยที่สัมพันธ์และส่งเสริมการสอนและเรียนวิทยาศาสตร์ของไทย การวิจัยครั้งนี้ใช้ข้อมูลทุติยภูมิ (secondary data) ข้อมูลที่ใช้คือ

38

ผลการประเมินความสามารถทางวิทยาศาสตร์ของนักเรียนจากโครงการ PISA ที่ได้ด าเนินการเก็บรวบรวมข้อมูลประเมินในปี พ.ศ. 2549 โครงการประเมินนี้เป็นโครงการประเมินระดับนานาชาติของนักเรียนอายุ 15 ปี ซึ่งเป็นกลุ่มนักเรียนที่ได้รับการศึกษาภาคบังคับของประเทศต่างๆ การประเมินในปีนี้เน้นการประเมินความสามารถด้านวิทยาศาสตร์และการใช้ความรู้ด้านวิทยาศาสตร์เพ่ือแก้ไขปัญหาและตัดสินใจในชีวิตประจ าวันด้วยการใช้ความรู้และกระบวนการทางวิทยาศาสตร์ ซึ่งเป็นทักษะที่จ าเป็นต่อการใช้ชีวิตในสังคมในอนาคตข้างหน้า ความรู้ทางวิทยาศาสตร์ที่ PISA ประเมิน ประกอบด้วยทักษะสามอย่าง คือ ทักษะการระบุประเด็นปัญหา ทักษะการอธิบายเหตุการณ์ต่างๆ อย่างวิทยาศาสตร์ และการใช้หลักฐานทางวิทยาศาสตร์ (Organization for Economic Co-operation and Development [OECD], 2007) นอกจากนี้ ยังมีการเก็บรวบรวมข้อมูลเชิงบริบทด้านต่างๆ เกี่ยวกับการเรียนสอนวิทยาศาสตร์ของครู รวมถึงปัจจัยอ่ืนๆ เกี่ยวกับนักเรียน ครอบครัว และโรงเรียนด้วย

นักเรียนที่เข้าร่วมโครงการประเมินในครั้งนี้ มีจ านวนรวมทั้งสิ้น 398,750 คน จาก 56 ประเทศทั่วโลก โดยจ าแนกออกเป็นประเทศสมาชิก OECD จ านวน 30 ประเทศ ประเทศที่ไม่ใช่สมาชิก OECD จ านวน 26 ประเทศ ส าหรับประเทศไทยซึ่งไม่เป็นสมาชิก OECD มีนักเรียนจ านวน 6,192 คน จาก 212 โรงเรียนทั่วประเทศ เข้าร่วมการประเมินความสามารถทางวิทยาศาสตร์ในครั้งนี้ ผู้วิจัยเลือกใช้ฐานข้อมูลนี้เพราะการประเมินในปี พ.ศ. 2549 เน้นการประเมินความสามารถด้านวิทยาศาสตร์ของนักเรียน ซึ่งสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ของการวิจัยครั้งนี้ นอกจากนี้ ข้อมูลการประเมิน PISA ปี พ.ศ. 2549 เป็นข้อมูลระดับนานาชาติที่ได้เผยแพร่ล่าสุด มีการเก็บรวบรวมข้อมูลที่ดี เป็นระบบ ครอบคลุมประชากรของประเทศต่างๆ และมีข้อมูล/ตัวแปรส าคัญๆ หลายตัวที่สามารถน ามาวิเคราะห์เพื่อให้ได้ข้อมูลส าหรับเป็นแนวทางในการพัฒนานักเรียนและการเรียนการสอนวิทยาศาสตร์ของประเทศได้เป็นอย่างด ี

คุณภาพของสร้างเครื่องมือ การเก็บรวบรวมข้อมูล และคุณภาพของการวัดตัวแปรมีคุณภาพดี รายงานด้านคุณภาพของการเก็บรวบรวมข้อมูลและคุณภาพของตัวแปรมีรายละเอียดอยู่รายงานการด้านวิธีวิทยาการวิจัย (Organization for Economic Co-operation and Development, 2009) กล่าวโดยสรุป การด าเนินโครงการประเมินประกอบด้วยคณะกรรมการหลายชุด เช่น คณะกรรมการออกแบบ สร้างและตรวจสอบคุณภาพเครื่องมือ คณะกรรมการออกแบบการเก็บรวบรวมข้อมูล คณะกรรมการเก็บรวบรวมข้อมูล คณะกรรมการการวิเคราะห์และก าหนดสเกลของตัวแปร การด าเนินดังกล่าว มีกฎ และระเบียบที่ผู้ที่เกี่ยวข้องในแต่ละขั้นตอนของแต่ละประเทศที่เข้ารว่มโครงการต้องปฏิบัติตามอย่างเคร่งครัดเพ่ือให้ข้อมูลที่ได้มีความเหมาะสมและยุติธรรม คุณภาพของการเก็บรวบรวมข้อมูลได้รับการตรวจสอบและรับรองโดยคณะกรรมการด าเนินงานของ OECD

39

ตัวแปรที่ใช้เลือกใช้ ตัวแปรระดับนักเรียนและครอบครัว ประกอบด้วย 1. ความสามารถด้านวิทยาศาสตร์ หมายถึง ความสามารถที่จะใช้ความรู้ด้านวิทยาศาสตร์และ

กระบวนการวิทยาศาสตร์ในการเข้าใจธรรมชาติรอบตัวและตัดสินใจแก้ปัญหา ตัวแปรนี้มีค่าความเท่ียงเท่ากับ .88 2. ความสามารถทางวิทยาศาสตร์ที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยนานาชาติ (HGROUP) เป็นตัวแปรที่มีสองค่า คือ 1

และ 0 เมื่อ 1 คือ นักเรียนที่มีความสามารถทางวิทยาศาสตร์สูงกว่าค่าเฉลี่ยนานาชาติ และ 0 คือ นักเรียนที่มีความสามารถทางวิทยาศาสตร์ต่ ากว่าค่าเฉลี่ยนานาชาติ เมื่อค่าเฉลี่ยระดับนานาชาติเท่ากับ 500

3. การเห็นคุณค่าของวิทยาศาสตร์ (GENSCIE) วัดจากข้อค าถาม 5 ข้อ มีค่าความเที่ยงเท่ากับ .72 4. ความสนใจในวิทยาศาสตร์ (INSTSCIE) วัดจากข้อค าถาม 8 ข้อ มีค่าความเที่ยงเท่ากับ .84 5. ความสุขในการเรียนวิทยาศาสตร์ (JOYSCIE) วัดจากข้อค าถาม 4 ข้อ มีค่าความเที่ยงเท่ากับ .82 6. ความเชื่อมั่นในสมรรถภาพของตนเองเกี่ยวกับการเรียนวิทยาศาสตร์ (SCIEEFF) วัดจากข้อค าถาม 8

ข้อ มีค่าความเที่ยงเท่ากับ .79 7. มโนทัศน์เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ (SCSCIE) วัดจากข้อค าถาม 8 ข้อ มีค่าความเที่ยงเท่ากับ .87 8. ตัวแปรดัมมี่เพศชาย (MALE) 1 = ชาย, 0 = หญิง 9. ความมั่งคั่งของครอบครัว (WEALTH) วัดได้จากข้อรายการเกี่ยวกับการที่นักเรียนมีห้องนอนส่วนตัว

การเชื่อมต่ออินเทอร์เนต เครื่องล้างจาน เครื่องเล่นดีวีดี/ซีดี มือถือ โทรทัศน์ คอมพิวเตอร์ รถยนต์ และรายการอ่ืนๆ อีกสามรายการที่มีลักษณะเฉพาะของแต่ละประเทศ ตัวแปรความมั่งคั่งของครอบครัวมีค่าความเที่ยงเท่ากับ .88

10. ดัชนีทางเศรษกิจ สังคมและวัฒนธรรมของครอบครัว (ESCS) เป็นตัวแปรที่สร้างมาจากระดับการศึกษาสูงสุดของผู้ปกครอง ดัชนีสถานะทางอาชีพของผู้ปกครอง ความร่ ารวยของครอบครัว (ความเที่ยงเท่ากับ .88) ทรัพยากรทางการศึกษาที่บ้าน (ความเที่ยงเท่ากับ .54) และความเป็นเจ้าของสิ่งที่มีคุณค่าทางวัฒนธรรม (ความเที่ยงเท่ากับ .82)

11. ทรัพยากรทางการศึกษาที่บ้าน (HEDRES) ประกอบด้วยข้อรายการเกี่ยวกับการมี โต๊ะอ่านหนังสือ สถานที่ที่เงียบสงบส าหรับเรียนหนังสือ คอมพิวเตอร์ ซอล์ฟแวร์ทางการศึกษา เครื่องคอมพิวเตอร์ หนังสือเรียน และพจนานุกรม ตัวแปรทรัพยากรทางการศึกษาท่ีบ้านมีค่าความเที่ยงเท่ากับ .63

12. จ านวนเวลาที่ใช้ในการศึกษาวิทยาศาสตร์ (TIME) หมายถึงจ านวนชั่วโมงที่นักเรียนใช้ในการเรียนวิทยาศาสตร์ในโรงเรียน จ านวนชั่วโมงที่นักเรียนใช้ในการเรียนวิทยาศาสตร์นอกชั้นเรียน และจ านวนชั่วโมงที่นักเรียนใช้ศึกษาวิทยาศาสตร์ด้วยตนเอง

13. ตัวแปรการปฏิสัมพันธ์ของครูกับนักเรียน (SCINTACT) วัดจากข้อค าถาม 4 ข้อ เกี่ยวกับการสื่อสารในชั้นเรียนระหว่างครูกับนักเรียน ค่าความเท่ียงเท่ากับ .70

40

14. ตัวแปรการสอนแบบมีปฏิบัติการ (SCHANDS) วัดจากข้อค าถาม 4 ข้อ เกี่ยวกับการด าเนินการทดลองในห้องปฏิบัติการของนักเรียน ค่าความเท่ียงเท่ากับ .72

15. ตัวแปรการสอนแบบให้มีการศึกษาและทดลองด้วยตนเอง (SCINVEST) วัดจากข้อค าถาม 3 ข้อ เกี่ยวกับการที่นักเรียนได้ออกแบบการทดลอง และด าเนินการทดลองของตนเองเพ่ือทดสอบสมมตฐานที่ตั้งไว้ ค่าความเที่ยงเท่ากับ .68

16. ตัวแปรการสอนแบบประยุกต์หรือใช้โมเดล (SCAPPLY) วัดจากข้อค าถาม 4 ข้อ เกี่ยวกับการสอนของครูที่มีการใช้โมเดลและการอธิบายของครูประกอบ ค่าความเท่ียงเท่ากับ .76

17. ตัวแปรการสอนวิทยาศาสตร์ของครู (LSENVI) วัดจากข้อค าถาม 17 ข้อ เกี่ยวกับจ านวนครั้งของการสอนวิทยาศาสตร์แบบสืบเสาะที่ครูใช้ในชั้นเรียน ค่าความเที่ยงเท่ากับ .90 หมายเหตุ ตัวแปรนี้เป็นตัวแปรที่บอกถึงวิธีการสอนโดยภาพรวมของครู ตัวแปรที่ 13-16 เป็นวิธีการย่อยของตัวแปรนี้

ตัวแปรระดับโรงเรียน ที่ใช้ ประกอบด้วย 1. ตัวแปรดัมมี่โรงเรียนในเขตตัวเมือง (URBAN) 1=โรงเรียนในเขตเมือง และ0=โรงเรียนนอกเมือง 2. ตัวแปรดัมมี่ชั้นเรียนขนาดเล็ก (SCLASS) 1=มีนักเรียนน้อยกว่าหรือเท่ากับ 30 คน และ 0=มีนักเรียน

ตั้งแต่ 31 คน ขึ้นไป 3. ขนาดโรงเรียน (SCZIZE) วัดได้จากจ านวนนักเรียนในโรงเรียน 4. การประกันคุณภาพการศึกษา (ACCOUNT) เป็นตัวแปรเกี่ยวกับการเปิดเผยผลการท างานของโรงเรียน

ต่อสังคม การที่สังคมมีความคาดหวังและแรงผลักดันต่อการท างานของโรงเรียน และโรงเรียนมีการน าผลการเรียนของนักเรียนมาปรับปรุงการปฏิบัติงานของโรงเรียน ค่าความเท่ียงเท่ากับ .50

5. บรรยากาศการส่งเสริมวิทยาศาสตร์ในโรงเรียน (SCIENVI) เป็นตัวแปรที่เก่ียวกับการมีกิจกรรมประเภทต่างๆ ที่จัดขึ้นเพ่ือส่งเสริมการเรียนวิทยาศาสตร์ในโรงเรียน ค่าความเท่ียงเท่ากับ .65

6. อัตราส่วนของครูต่อนักเรียน (TSRATIO) 7. จ านวนคอมพิวเตอร์ส าหรับการเรียนการสอน (COMINST) 8. จ านวนคอมพิวเตอร์ที่เชื่อมอินเตอร์เนตได้ (COMINTER) 9. ผลกระทบของข้อจ ากัดด้านทรัพยากรทางการศึกษาต่อคุณภาพการสอนของโรงเรียน (CAPAC) ตัว

แปรนี้ได้จากการประเมินตนเองของโรงเรียนเกี่ยวกับความสามารถของโรงเรียนในการจัดการเรียนการสอน เมื่อวัสดุ อุปกรณ์ และสื่อการเรียนการสอนไม่เพียงพอ รวมถึงการที่โรงเรียนมีครูและบุคลากรไม่เพียงพอ ค่าความเที่ยงเท่ากับ .90 วิธีการวิเคราะห์ข้อมูล

การวิจัยนี้ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลหลากหลายวิธีเพ่ือตอบค าถามวิจัยข้างต้น รายละเอียดของการวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ข้อมูลและวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลมีดังต่อไปนี้

41

วัตถุประสงค์การวิจัยที่ 1 : การวิเคราะห์สถิติเชิงบรรยายของข้อมูลพ้ืนฐานของนักเรียนไทยที่เข้าร่วมโครงการประเมินในปี พ.ศ. 2549 การวิเคราะห์ข้อมูลนี้ ใช้การวิเคราะห์การแจกแจงความถี่ และไคสแคร์ เพ่ือศึกษาการแจกแจงของจ านวนนักเรียนที่มีความสามารถสูงกว่าค่าเฉลี่ยนานาชาติและต่ ากว่าค่าเฉลี่ยนานาชาติ จ าแนกตามเพศ ที่ตั้งของโรงเรียน และประเภทของโรงเรียน

วัตถุประสงค์การวิจัยที่ 2 : เพ่ือเปรียบเทียบปัจจัยเอ้ือต่อการเรียนวิทยาศาสตร์ปัจจัยต่างๆ ระหว่างกลุ่มนักเรียนที่มีผลการประเมินสูงกว่าค่าเฉลี่ยระดับนานาชาติและกลุ่มนักเรียนที่มีผลการประเมินต่ ากว่าค่าเฉลี่ยระดับนานาชาติ ปัจจัยที่น ามาเปรียบเทียบได้แก่ การเห็นคุณค่าของวิทยาศาสตร์ ความสนใจในวิทยาศาสตร์ ความสุขในการเรียนวิทยาศาสตร์ ความเชื่อมั่นเกี่ยวกับสมรรถภาพในการเรียนวิทยาศาสตร์ มโนทัศน์เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ และเวลาที่ใช้ในการศึกษาวิทยาศาสตร์ การวิเคราะห์ข้อมูลส าหรับวัตถุประสงค์ของการวิจัยนี้ ใช้การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบหลายตัวแปร (multivariate Analysis of Variance) เพ่ือศึกษาว่าปัจจัยต่างๆ ที่เก่ียวข้องกับความสามารถทางวิทยาศาสตร์ของนักเรียนที่มีความสามารถทางวิทยาศาสตร์ที่ต่ ากว่าและสูงกว่าค่าเฉลี่ยนานาชาติ (HGROUP) มีความแตกต่างกันหรือไม่ อย่างไร

วัตถุประสงค์การวิจัยที่ 3 : เพ่ือศึกษาปัจจัยนักเรียน ปัจจัยครอบครัว และปัจจัยโรงเรียนที่สัมพันธ์กับความสามารถด้านวิทยาศาสตร์ที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยนานาชาติ ค าถามวิจัยที่เกี่ยวข้องกับวัตถุประสงค์ข้อนี้คือ ปัจจัยเอ้ือหนุนต่อการเรียนวิทยาศาสตร์ปัจจัยอะไรบ้างที่สามารถท านายความน่าจะเป็นในการได้คะแนนวิทยาศาสตร์สูงกว่าค่าเฉลี่ยนานาชาติ การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตอบค าถามวิจัยนี้ใช้การวิเคราะห์ลอจิสติกรีเกรสชันแบบพหุระดับ (multilevel logistic regression analysis) (Raudenbush & Bryk, 2002) ผู้วิจัยใช้โปรแกรม HLM 6 (Raudenbush, Bryk, & Congdon, 2004)

วัตถุประสงค์การวิจัยท่ี 4 : เพ่ือวิเคราะห์องค์ประกอบข้อจ ากัดของทรัพยากรทางการศึกษาของโรงเรียน ข้อจ ากัดของทรัพยากรทางการศึกษาซึ่งเป็นผลกระทบของความไม่พอเพียงของทรัพยากรต่อคุณภาพการสอนของโรงเรียน การวิเคราะห์องค์ประกอบของข้อจ ากัดของทรัพยากรทางการศึกษามีจุดประสงค์เพ่ือศึกษาว่าโรงเรียนมีข้อจ ากัดด้านใดบ้างที่โรงเรียนเห็นว่าท าให้คุณภาพการศึกษาของโรงเรียนลงลด ตัวแปรที่ใช้วิเคราะห์ประกอบด้วย ข้อรายการจ านวน 13 รายการ ซึ่งได้มาจากการประเมินของผู้บริหารโรงเรียน

การวิเคราะห์องค์ประกอบนี้โช้โปรแกรม SAS มีการหมุนแกนแบบให้องค์ประกอบสัมพันธ์กัน เพราะเมื่อพิจารณาจากตัวแปรที่ใช้แล้ว ตัวแปรมีลักษณะคล้ายๆ กัน และองค์ประกอบที่สกัดได้ควรมีความสัมพันธ์กันเพราะมีองค์ประกอบร่วมกัน คือ งบประมาณการศึกษา ดังนั้นผู้วิจัยคาดว่าองค์ประกอบที่สกัดได้น่าจะมีความสัมพันธ์กัน ในการนี้ผู้วิจัยเลือกใช้วิธีหมุนแกนแบบโพรแมกซ์ (Promax) เพ่ือให้องค์ประกอบสัมพันธ์กัน องค์ประกอบที่สกัดได้จะน าไปใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นต่อไป เพ่ือศึกษาว่าองค์ประกอบแต่ละด้านมีความสัมพันธ์กับความสามารถ

42

ทางวิทยาศาสตร์ของนักเรียนหรือไม่ อย่างไร และองค์ประกอบที่สกัดได้มีความสัมพันธ์กับคุณภาพการสอนของครูหรือไม่ อย่างไร

วัตถุประสงค์การวิจัยที่ 5 : การจัดการเรียนการสอนวิทยาศาสตร์ และองค์ประกอบข้อจ ากัดของทรัพยากรทางการศึกษา และปัจจัยบริบทของโรงเรียน มีความสัมพันธ์กับความสามารถทางวิทยาศาสตร์หรือไม่ อย่างไร และปัจจัยเหล่านี้ส่งผลกระทบต่อการสอนของครูหรือไม่ อย่างไร การวิเคราะห์ข้อมูลในขั้นตอนนี้มีจุดประสงค์เพ่ือประเมินว่าการจัดการเรียนการสอนวิทยาศาสตร์ของครูมีคุณภาพอย่างไร คุณภาพของการสอนวิทยาศาสตร์ในการวิจัยครั้งนี้หมายถึง อิทธิพลของการเรียนการสอนของครูต่อความสามารถทางการเรียนของนักเรียน การวิจัยนี้มุ่งตรวจสอบคุณภาพของการสอนวิทยาศาสตร์ว่าได้รับผลกระทบจากข้อจ ากัดของทรัพยากรทางการศึกษา ขนาดชั้นเรียนขนาดเล็ก เทคโนโลยีการศึกษา การประกันคุณภาพการศึกษา และกิจกรรมการส่งเสริมวิทยาศาสตร์ของโรงเรียน อย่างไร และปัจจัยด้านบริบทของโรงเรียนส่งผลต่อความสามารถทางวิทยาศาสตร์ของนักเรียนหรือไม่ การวิเคราะห์ข้อมูลใช้การวิเคราะห์พหุระดับ ตัวแปรตามที่ใช้ คือ คะแนนความสามารถทางวิทยาศาสตร์ของนักเรียน ในการวิเคราะห์ข้อมูล มีการควบคุมตัวแปรความสนใจในวิทยาศาสตร์ (INSTSCIE) และดัชนีทางเศรษกิจ สังคมและวัฒนธรรมของครอบครัว (ESCS) เพ่ือขจัดอิทธิพลของความสนใจในวิทยาศาสตร์และดัชนีทางเศรษกิจ สังคมและวัฒนธรรมของครอบครัว ท าให้สามารถเปรียบเทียบอิทธิพลของตัวแปรท านายได้ชัดเจนขึ้น โมเดลการวิเคราะห์พหุระดับของการวิเคราะห์ข้อมูลในขั้นตอนนี้สามารถเขียนอธิบายเป็นโมเดลการวิเคราะห์พหุระดับ

หลังจากศึกษาเนื้อหาสาระเรื่องที่ 3.2.3 แล้ว โปรดปฏิบัติกิจกรรม 3.2.3 ในแนวการศึกษาหน่วยที่ 3 ตอนที่ 3.2 เร่ืองที่ 3.2.3

43

ตอนที่ 3.3 การออกแบบการวิจัยเชิงทดลอง โปรดอ่านแผนการสอนประจ าตอนที่ 3.3 แล้วจึงศึกษาเนื้อหาสาระ พร้อมปฏิบัติกิจกรรมในแต่ละเรื่อง หัวเรื่อง เรื่องท่ี 3.3.1 ค าถามวิจัยวิจัยเชิงทดลอง เรื่องท่ี 3.3.2 หลักการออกแบบการวิจัยเชิงทดลอง เรื่องท่ี 3.3.3 การออกแบบการวิจัยเชิงทดลองและการวิจัยกึ่งทดลอง เรื่องท่ี 3.3.4 คุณภาพของการวิจัยเชิงทดลอง เรื่องท่ี 3.3.5 ตัวอย่างการออกแบบการวิจัยเชิงทดลอง แนวคิด 1. ค าถามวิจัยที่เป็นค าถามวิจัยของการวิจัยเชิงทดลอง คือ ค าถามวิจัยที่สนใจศึกษาความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ-ผลลัพธ์ของตัวแปร การด าเนินการทดลองต้องมีกลุ่มทดลอง และกลุ่มควบคุม และใช้กระบวนการสุ่มในการเลือกกลุ่มตัวอย่าง 2. หลักการออกแบบการวิจัยเชิงทดลอง คือ การเพ่ิมความแปรปรวนเชิงระบบให้มากที่สุด การลดความแปรปรวนที่เกิดข้ึนจากความคลาดเคลื่อนให้มีน้อยที่สุด และการควบคุมให้ความแปรปรวนเนื่องจากตัวแปรแทรกซ้อนให้คงที ่ 3. การออกแบบการวิจัยเชิงทดลองที่แท้จริงมีสามรูปแบบ คือ การออกแบบที่มีกลุ่มควบคุม และวัดก่อน-หลังทดลอง การออกแบบแบบสี่กลุ่มของโซโลม่อน และการออกแบบการวิจัยที่มีกลุ่มควบคุม และท าการวัดหลังทดลอง การวิจัยทดลองบางประเภทมีข้อจ ากัดมาก ส่วนการวิจัยกึ่งทดลองมีวัตถุประสงค์เช่นเดียวกับการวิจัยเชิงทดลอง จะต่างกันก็เพียงการวิจัยกึ่งทดลองไม่มีกระบวนการสุ่ม การวิจัยกึ่งทดลองมี 4 รูปแบบ คือ รูปแบบทดสอบก่อน-หลัง รูปแบบการออกแบบที่มีกลุ่มควบคุมแต่ไม่มีการสุ่ม รูปแบบการใช้กลุ่มที่ไม่เหมือนกัน และรูปแบบการออกแบบโดยใช้ความไม่ต่อเนื่องของเส้นการถดถอย

4. คุณภาพของการวิจัยเชิงทดลอง ประกอบด้วยคุณภาพในด้านความตรงภายนอก และความตรงภายใน 5.ตัวอย่างการออกแบบการวิจัยเชิงทดลองที่น ามาเสนอจะช่วยให้นักศึกษาเข้าใจวิธีการออกแบบการวิจัย

เชิงทดลองมากข้ึน วัตถุประสงค์ เมื่อศึกษาตอนที่ 3.3 จบแล้ว นักศึกษาสามารถ 1. ระบุค าถามวิจัยที่เป็นค าถามวิจัยเชิงทดลองได้ 2. อธิบายหลักการของการออกแบบการวิจัยเชิงทดลอง และการวิจัยกึ่งทดลองได้

44

3. อธิบายจุดเด่น-จุดด้อยของการออกแบบการวิจัยเชิงทดลองได ้ 4. อธิบายจุดเด่น-จุดด้อยของการออกแบบการวิจัยกึ่งทดลองได้ 5. อธิบายวิธีการออกแบบการวิจัยเชิงทดลองและการวิจัยกึ่งทดลองได้ 6. อธิบายการตรวจสอบคุณภาพของการวิจัยเชิงทดลองได้ 7. บอกข้อดีและข้อจ ากัดของการออกแบบการวิจัยเชิงทดลองในกรณีตัวอย่างที่ก าหนดให้ได้

45

เร่ืองที่ 3.3.1 ค าถามวิจัยวิจัยเชิงทดลอง การวิจัยเชิงทดลอง (experimental research) เป็นการวิจัยที่มุ่งศึกษาความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ (causal effect) ของตัวแปรสองตัว หรือมากกว่าสองตัว ตัวแปรส าคัญในการวิจัยเชิงทดลองประกอบด้วยตัวแปรทดลอง (x) หรือตัวแปรอิสระ (independent variable) และตัวแปรตาม (dependent variable) หรือตัวแปร y ตัวแปรทดลองเป็นตัวแปรที่นักวิจัยท าการเปลี่ยนแปลงหรือจัดกระท า (manipulate) เพ่ือศึกษาว่าการจัดกระท านั้นท าให้ตัวแปรตามเปลี่ยนแปลงหรือไม่ อย่างไร การวิจัยเชิงทดลองถือว่าเป็นวิธีการที่สามารถช่วยให้นักวิจัยสรุปผลการวิจัยในรูปของสาเหตุ-ผลลัพธ์ได้ดีกว่าการวิจัยรูปแบบอ่ืนๆ และถือเป็นมาตรฐานของการบอกความเป็นสาเหตุ (golden standard for causal inference)

ดังนั้น ค าถามวิจัยเชิงทดลอง จึงเป็นค าถามที่ต้องการศึกษาผลของตัวแปรอิสระต่อตัวแปรตามMeltzolf (1998) กล่าวว่าค าถามวิจัยที่เป็นการวิจัยทดลอง แบ่งออกเป็นสามประเภท ดังนี้ 1. ค าถามวิจัยเกี่ยวสาเหตุ-ผลลัพธ์ (causal question) เป็นค าถามที่ต้องการศึกษาว่าตัวแปร x ส่งผลต่อ y หรือไม่ เช่น การดูรายการโทรทัศน์ที่มีเนื้อหารุนแรงส่งผลท าให้เด็กมีพฤติกรรมก้าวร้าวหรือไม่ หรือ การปฏิรูปการศึกษาส่งผลให้คุณภาพการศึกษาดีขึ้นหรือไม่ การตั้งค าถามวิจัยเกี่ยวกับสาเหตุ-ผลลัพธ์เช่นนี้ ต้องใช้การวิจัยที่เป็นการวิจัยทดลองเพ่ือท าการศึกษาผลของตัวแปรอิสระ เพ่ือให้สามารถสรุปผลการวิจัยในเชิงสาเหตุของตัวแปรต่างๆ ได้ถูกต้อง 2. ค าถามวิจัยเกี่ยวกับการเปรียบเทียบขนาดของสาเหตุ-ผลลัพธ์ (causal-comparative questions) เป็นค าถามวิจัยที่มุ่งศึกษาว่าวิธีการหรือทรีตเมนต์ตั้งแต่สองวิธีขึ้นไปส่งผลต่อตัวแปรตามต่างกันหรือไม่ เช่น การท าการทดลองเพ่ือเปรียบเทียบวิธีการสอนสองวิธีว่าวิธีใดดีกว่ากัน จะเห็นว่า การวิจัยในลักษณะนี้จะท าการเปรียบเทียบทรีตเมนต์สองอย่างขึ้นไป ไม่ใช่เพียงแค่การเปรียบเทียบกับกลุ่มที่ไม่ได้รับทรีตเมนต์เท่านั้น เพ่ือให้มีข้อมูลว่าทรีตเมนต์มีประสิทธิภาพจริงหรือไม่ 3. ค าถามวิจัยเกี่ยวกับการเปรียบเทียบเชิงสาเหตุ-ผลลัพธ์ที่มีปฏิสัมพันธ์ (causal-comparative interaction questions) เป็นค าถามวิจัยที่ศึกษาว่าผลของตัวแปรตั้งแต่สองตัวขึ้นไปต่อตัวแปรตามต่างกันในบางเงื่อนไขหรือไม่ เช่น การสอนด้วยเกมส์ดีกว่าการสอนแบบบรรยายในกลุ่มนักเรียนชาย ไม่ใช่กลุ่มนักเรียนหญิง หรือไม่ การศึกษาแบบนี้มีตัวแปรอิสระมากกว่าหนึ่งตัว ท าให้สามารถศึกษาปฏิสัมพันธ์ของตัวแปรอิสระได้ ท าให้การอธิบายความเป็นสาเหตุละเอียด และลึกซึ้งมากขึ้น การที่นักวิจัยตั้งค าถามเกี่ยวกับความสัมพันธ์ของตัวแปรในรูปความสัมพันธ์เชิงสาเหตุเหล่านี้ จะน าสู่การออกแบบการวิจัยที่สามารถท าการเปรียบเทียบให้เห็นผลของตัวแปรอิสระต่อตัวแปรตาม และสามารถตอบค าถามของความสัมพันธ์เชิงสาเหตุได้ ซึ่งถ้านักวิจัยสามารถท าการทดลองได้ก็จะเป็นการออกแบบการวิจัยเชิงทดลอง แต่ถ้าไม่สามารถด าเนินการทดลองได้ ก็ต้องออกแบบการวิจัยแบบอ่ืนๆ แต่ก็ต้องการสรุปผลในรูปเชิงสาเหตุ -ผลลัพธ์ ได้ แต่ผลการวิจัยจะไม่ชัดเจนเท่ากับการวิจัยเชิงทดลอง

46

หลังจากศึกษาเนื้อหาสาระเรื่องที่ 3.3.1 แล้ว โปรดปฏิบัติกิจกรรม 3.3.1 ในแนวการศึกษาหน่วยที่ 3 ตอนที่ 3.3 เร่ืองที่ 3.3.1

47

เร่ืองที่ 3.3.2 หลักการออกแบบการวิจัยเชิงทดลองและการวิจัยกึ่งทดลอง การออกแบบการทดลองเพ่ือระบุความสัมพันธ์ในเชิงสาเหตุของตัวแปรต้องมีความมั่นใจว่า ผลการทดลองเป็นผลมาจากตัวแปรอิสระ ไม่ใช่ผลจากปัจจัยอื่นๆ ที่ผู้วิจัยไม่ได้ศึกษา การด าเนินการออกแบบการวิจัยเชิงทดลองที่เหมาะสมจะช่วยให้นักวิจัยสามารถควบคุมความแปรปรวน ซึ่งก็คือหลักของ max min con ดังนี้

1. การเพ่ิมความแปรปรวนเชิงระบบให้มากที่สุด (maximization of systematic variance) เป็นการควบคุมให้เกิดความแปรปรวนระหว่างกลุ่มของการทดลอง อันเนื่องมาจากการจัดกระท าตัวแปรอิสระให้มากท่ีสุด กล่าวคือ ผู้วิจัยต้องจัดระดับของตัวแปรอิสระของกลุ่มการทดลองแต่ละกลุ่มให้มีความแตกต่างกันให้มากที่สุด เพ่ือให้มีความชัดเจนในการเปรียบเทียบผลของตัวแปรตาม เช่น การเปรียบเทียบผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนจากวิธีการสอนสองวิธี วิธีสอนทั้งสองวิธีเป็นตัวแปรอิสระต้องมีความแตกต่างกันอย่างชัดเจนเพ่ือให้เกิดความแตกต่างในตัวแปรตามหรือผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน ซึ่งถ้าปรากฎว่าผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนจากการสอนทั้งสองวิธีแตกต่างกันก็อาจจะสรุปได้ว่าเป็นเพราะใช้วิธีการสอนแตกต่างกัน แต่ถ้าวิธีการสอนที่น ามาเปรียบเทียบกันมีความคาบเกี่ยวกัน ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนอาจแตกต่างกันไม่ชัดเจน

2. การลดความแปรปรวนที่เกิดขึ้นจากความคลาดเคลื่อนให้มีน้อยที่สุด (minimization of error variance) ความคลาดเคลื่อนของการวิจัยเชิงทดลอง หมายถึง ความคลาดเคลื่อนจาการวัด ในการวิจัยต้องลดความคลาดเคลื่อนเหล่านี้ให้เหลือน้อยที่สุด โดยใช้เครื่องมือวัดที่มีคุณภาพ และเกบ็รวบรวมข้อมูลด้วยวิธีการที่มีคุณภาพ

3. การควบคุมให้ความแปรปรวนเนื่องจากตัวแปรแทรกซ้อนให้ คงที่ (control of extraneous variables) ในการทดลองที่ไม่สามารถท าการควบคุมตัวแปรแทรกซ้อนได้ ตัวแปรภายนอกอาจส่งผลต่อความแปรตามเช่นเดียวกับตัวแปรทดลอง การสรุปผลว่า การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามเกิดมาจากการทดลองจึงไม่ถูกต้องทั้งหมด เพราะเป็นผลของตัวแปรแทรกซ้อนได้ ดังนั้น จึงมีความส าคัญมากที่ต้องมีการควบคุมตัวแปรแทรกซ้อนให้หมดไป ซึ่งอาจท าได้หลายวิธี เช่น การสุ่มกลุ่มตัวอย่างเข้าสู่การทดลอง (random assignment) การจับคู่ (matching) การน าตัวแปรแทรกซ้อนที่ส าคัญมาศึกษา และการควบคุมทางสถิต ิ(statistical control)

เพ่ือให้นักวิจัยด าเนินการวิจัยได้ตามหลัก max min con การท าวิจัยเชิงทดลองควรใช้หลักการของการสุ่ม (randomization) ซึ่งประกอบด้วย 1. การเลือกกลุ่มตัวอย่าง หรือสมาชิกของการทดลองด้วยวิธีการสุ่ม (random selection) ให้ได้จ านวนที่ต้องการ 2. เลือกทรีตเมนต์ให้แต่ละกลุ่มด้วยวิธีการสุ่ม (random assignment) แต่ถ้าไม่สามารถด าเนินการสุ่มได้ก็ต้องใช้วิธีการจับคู่ (matching) วิธีการใดวิธีการหนึ่งจากจ านวน 5 วิธีที่ได้กล่าวไว้ข้างต้น

หลังจากศึกษาเนื้อหาสาระเรื่องที่ 3.3.2 แล้ว โปรดปฏิบัติกิจกรรม 3.3.2 ในแนวการศึกษาหน่วยที่ 3 ตอนที่ 3.3 เร่ืองที่ 3.3.2

48

เรื่องท่ี 3.3.3 การออกแบบการวิจัยเชิงทดลองและการวิจัยกึ่งทดลอง การออกแบบการวิจัยเชิงทดลองที่จะเสนอต่อไปนี้ ประกอบด้วยการเลือกรูปแบบการทดลองให้สอดคล้องกับค าถามวิจัย การเลือกกลุ่มตัวอย่าง ซึ่งทั้งสองมีส่วนส าคัญต่อคุณภาพของการวิจัย ส่วนเรื่องการออกแบบเครื่องมือวัดนั้น นักศึกษาสามารถอ่านเพ่ิมเติมได้จากเอกสารเกี่ยวกับการเครื่องมือวิจัย หรือการสร้างเครื่องมือส าหรับการประเมิน ซึ่งใช้หลักการเดียวกัน มีวิธีการพัฒนาเครื่องมือที่คล้ายกัน และมีเป้าหมายเดียวกัน คือ การใช้เครื่องมือวัดที่มีคุณภาพในด้านความตรง (validity) และความเที่ยง (reliability) โดยทั่วไปเครื่องมือวิจัยส าหรับการวิจัยเชิงทดลองทางการศึกษา ส่วนใหญ่เป็นแบบทดสอบ ส าหรับวัดความรู้ของนักเรียนก่อน/หลังจากได้รับการทดลอง 1. การเลือกรูปแบบการทดลอง การอธิบายประเภทของการออกแบบการวิจัยเชิงทดลองต่อไปนี้อาศัยรูปแบบที่ แคมเบล และสแตนเล่ย์ (Campbell & Stanley, 1966) อธิบายไว้ โดยใช้สัญลักษณ์ O แทน การเก็บข้อมูลหรือการวัด X แทนการท าการทดลอง และ R แทน การเลือกทรีตเมนต์ให้กลุ่มด้วยวิธีการสุ่ม (random assignment) รูปแบบของการวิจัยเชิงทดลองมีดังนี ้ 1.1 การออกแบบที่ มีกลุ่มควบคุม และวัดก่อน -หลังทดลอง (The Pretest-Posttest Control Group Design) รูปแบบการทดลองแบบนี้มีกลุ่มทดลอง (experimental group) และกลุ่มควบคุม (control group) และมีการท าการสุ่มกลุ่มตัวอย่าง (random selection) และก าหนดกลุ่มควบคุม และกลุ่มทดลองอย่างสุ่ม (random assignment) ดังนั้นกลุ่มทั้งสองกลุ่มจึงมีความเท่าเทียมกันด้วยกระบวนการสุ่ม รูปแบบการทดลองแบบนี้ ถือว่าเป็นรูปแบบหนึ่งของการทดลองที่แท้จริง (True experimental design)

การตรวจสอบว่า X มีผลต่อตัวแปรตามหรือไม่ ท าได้โดย 1) การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของคะแนนการเปลี่ยนแปลง (gain score) ของกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม

ด้วยสถิติ t-test โดย คะแนนพัฒนาการของกลุ่มทดลอง คือ O2-O1 และคะแนนการเปลี่ยนแปลงของกลุ่มควบคุม คือ O4-O3)

2) การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของคะแนนพัฒนาการ (gain score) ของกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม โดยมีการควบคุมคะแนนก่อนทดลอง สถิติที่ใช้คือการวิเคราะห์ความแปรปรวนร่วม (Analysis of Covariance หรือ ANCOVA)

R O1 X O2

R O3 O4

49

การวิเคราะห์ข้อมูลข้างต้นจะใช้ได้ดี เมื่อมีการสุ่มเท่านั้น แต่บางครั้ง การวิจัยทางการศึกษาเลือกนักเรียนทั้งห้องเป็นกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม โดยไม่ได้ใช้การสุ่มแต่อย่างใด เพราะมีความเป็นไปได้ในการท าทดลองมากกว่า ในกรณีนี้ แคมเบล และสแตนเล่ย์ (Campbell & Stanley, 1966) เสนอให้ใช้หน่วยการวิเคราะห์เป็นห้องเรียน แทนที่จะเป็นนักเรียนหรือระดับบุคคล และด าเนินการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยด้วยการใช้การวิเคราะห์ความแปรปรวนร่วม (Analysis of Covariance หรือ ANCOVA) และใช้ค่าเฉลี่ยคะแนนก่อนทดลองเป็นตัวแปรแปรร่วม (covariate) 1.2 การออกแบบแบบสี่กลุ่มของโซโลม่อน (The Solomon four-group design) รูปแบบนี้เป็นรูปแบบที่สองของรูปแบบการทดลองแท้จริง โดยการด าเนินการวิจัยทั้งหมด 4 กลุ่ม คือ กลุ่มทดลอง 2 กลุ่ม และกลุ่มควบคุม 2 กลุ่ม ซึ่งจะช่วยให้บอกถึงความเป็นสาเหตุ-ผลลัพธ์ได้ดีข้ึน ในรูปแบบนี้ การที่จะสรุปว่า X ส่งผลต่อตัวแปรตาม ต้องมีการวิเคราะห์เพ่ือเปรียบเทียบว่า O2 > O1, O2 > O4, O5 > O6 และ O5 > O3 หรือไม่ หากผลการวิเคราะห์ทั้ง 4 วิธีเป็นไปตามรูปแบบนี้ นักวิจัยจะสามารถสรุปผลการวิจัยได้อย่างมั่นใจว่า X ท าให้เกิดผลต่อตัวแปรตาม ในการวิเคราะห์ข้อมูลการทดลองจากรูปแบบการทดลองเช่นนี้ แคมเบล และสแตนเลย์ (1963) เสนอว่าให้ท าการวิเคราะห์ผลทดลองด้วยขั้นตอนดังนี้ 1) แบ่งคะแนนหลังทดลองออกเป็น 4 กลุ่ม โดยใช้ ตัวแปรการทดลอง (ทดลอง vs. ควบคุม) และตัวแปรคะแนนทดสอบก่อนเรียน (มีการทดสอบก่อนทดลอง vs. ไม่มีการทดสอบก่อนทดลอง) ดังนี้

กลุ่มควบคุม (ไม่มี X) กลุ่มทดลอง (มี X) มีการทดสอบก่อน

ทดลอง O4 O2

ไม่มีการทดสอบก่อนทดลอง

O6 O5

2) ท าการวิเคราะห์ว่ามีปฏิสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรการทดลองและตัวแปรคะแนนทดสอบก่อนเรียน หรือไม่

R O1 X O2 R O3 O4 R X O5 R O6

50

3) ถ้าผลการวิเคราะห์ไม่มีปฏิสัมพันธ์ ให้วิเคราะห์ความแปรปรวนร่วมเพ่ือเปรียบเทียบ O4 และ O2 โดยใช้คะแนนก่อนทดลองเป็นตัวแปรร่วม 1.3 การออกแบบการวิจัยท่ีมีกลุ่มควบคุม และท าการวัดหลังทดลอง (The Posttest-Only Control Group Design)

ในการวิจัยเชิงทดลองบางเรื่อง คะแนนก่อนทดลองไม่สามารถหาได้ หรือไม่จ าเป็นต้องมี เช่น การทดลองด้านการเกษตร (เช่น การทดลองของฟิชเชอร์) และการทดลองเพ่ือศึกษาผลของหลักสูตรระดับอนุบาลที่พัฒนาขึ้นใหม่ ทีน่ักวิจัยไม่สามารถท าการทดสอบเด็กก่อนเข้าเรียนอนุบาลได้ ด้วยเหตุนี้การวิจัยเชิงทดลองรูปแบบนี้จึงไม่ใช้คะแนนก่อนทดลอง คงใช้แต่กลุ่มควบคุม และกลุ่มทดลอง และมีการทดสอบหลังการทดลอง คือ O1 และ O2 การทดลองรูปแบบนี้ถือว่าเป็นรูปแบบการทดลองแท้จริงรูปแบบที่สาม จะเห็นว่าการออกแบบการทดลองรูปแบบนี้ คือ การทดลองสองกลุ่มสุดท้ายของการออกแบบแบบสี่กลุ่มของโซโลม่อน (Solomon four-group design) และด าเนินการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเปรียบเทียบ O1-O2 ด้วย t-test หรือใช้การวิเคราะห์ความแปรปรวนร่วม โดยใช้ตัวแปรภูมิหลังเป็นตัวแปรร่วมก็ได้ 1.4 การออกแบบการวิจัยแบบแฟคทอเรียล (Factorial Design)

รูปแบบการวิจัยเชิงทดลองแบบนี้ คือ รูปแบบ ที่ 1.1 และ 1.3 เมื่อตัวแปรอิสระมากกว่า 1 ตัว ตัวอย่าง เช่น ถ้าใช้ รูปแบบที่ 1.3 ในการเปรียบเทียบวิธีสอนสามแบบ (B1=สอนโดยใช้เกมส์ B2=สอนแบบใช้ใบงาน และ B3=สอนแบบบรรยาย ซึ่งเป็นกลุ่มควบคุม) และนักวิจัยคิดว่าความสนใจของนักเรียนมีผลต่อคะแนนสอบของนักเรียนด้วยด้วย ดังนั้นจึงน านักเรียนมาแบ่งออกเป็นกลุ่มตามระดับความสนใจเรียนของนักเรียน (มี 3 ระดับ คือ สูง กลาง ต่ า) แล้วท าการทดลองและได้ข้อมูลการทดลอง ดังแผนภาพ 4.8 ต่อไปนี้

R X O1 R O2

51

ความสนใจของนักเรียน

ค่าเฉลี่ยในแนวแถว

สูง (A1) ต่ า (A2) กลาง (A3)

สอนโดยใช้เกมส์ (B1) 12 16 17

1511 Y

13 9 8

1012 Y

14 15 13

1413 Y

13.1 Y

สอนแบบใช้ใบงาน (B2)

6 8 10

821 Y

11 8 8

922 Y

12 10 8

1023 Y

9.2 Y

สอนแบบบรรยาย (B3)

6 8 10

831 Y

11 8 8

932 Y

12 10 8

1033 Y

9.3 Y

ค่าเฉลี่ยในแนวคอลัมน์ 5.11.1 Y 5.9.2 Y 12.3 Y 11.. Y แผนภาพ 3.8 ตัวอย่างการออกแบบการวิจัยแบบแฟคทอเรียล การออกแบบการวิจัยเช่นนี้ เรียกว่า รูปแบบ 3x3 (3 ตัวแรก คือ ระดับของตัวแปรอิสระที่ 1 คือ B1, B2 และ B3 และ 3 ตัวหลัง คือ ระดับของตัวแปรอิสระตัวที่ 2 คือ A1, A2, และ A3) การทดลองที่ใช้รูปแบบการทดลองแบบ factorial จะสามารถศึกษาอิทธิพลปฏิสัมพันธ์ (interaction) ของตัวแปรอิสระต่างๆ ได้ และสถิติวิเคราะห์ที่ใช้อาจเป็นการวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) การออกแบบการวิจัยแบบนี้ที่มีตัวแปรอิสระหลายตัวเช่นนี้ สามารถประยุกต์ไปใช้ในการขจัดความคลาดเคลื่อนจากตัวแปรแทรกซ้อน โดยน าตัวแปรแทรกซ้อนเข้ามาศึกษาร่วมกับตัวแปรทดลอง โดยให้ตัวแปรแทรกซ้อนเป็นตัวแปรอิสระตัวแปรหนึ่งในการวิจัย การวิเคราะห์ข้อมูลจะใช้การวิเคราะห์ ความแปรปรวนร่วม (ANCOVA) เพ่ือควบคุมตัวแปรแทรกซ้อนให้มีผลเท่ากันๆ ทุกกลุ่ม จึงสามารถศึกษาผลของตัวแปรอิสระที่ต้องการศึกษาได้ชัดเจน 2. การออกแบบการวิจัยกึ่งทดลอง (quasi-experimental research design) การวิจัยกึ่งเชิงทดลองมีจุดประสงค์เหมือนกับการวิจัยเชิงทดลอง คือ การวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ-ผลลัพธ์ของตัวแปร แต่การวิจัยกึ่งทดลองไม่สามารถด าเนินการกระบวนการสุ่มได้ เนื่องจากมีข้อจ ากัดใน

52

การสุ่ม ที่ไม่สามารถเลือกกลุ่มตัวอย่างด้วยวิธีการสุ่มอย่างสมบูรณ์ได้ ถึงแม้ว่า การวิจัยเชิงทดลองจะเป็นวิธีการที่เหมาะสมที่สุดต่อการสรุปผลการวิจัยในเชิงสาเหตุ-ผลลัพธ์ แต่การท าวิจัยเชิงทดลองในสาขาสังคมศาสตร์ และพฤติกรรมศาสตร์ เป็นเรื่องที่ท าได้ยาก เพราะมีปัญหาด้านจริยธรรมของการวิจัย และการไม่สามารถสุ่มกลุ่มตัวอย่างได้อย่างสุ่มโดยสมบูรณ์ ในการนี้นักวิจัยจะออกแบบการวิจัยที่เรียกว่าการวิจัยที่ไม่ใช่วิจัยเชิงทดลอง แต่มีจุดมุ่งหมายเพ่ือหาความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ งานวิจัยเหล่านี้มีความส าคัญมากในปัจจุบันในทางการศึกษา และการวิจัยเกี่ยวกับประสิทธิภาพของนโยบาย โครงการ และการแทรกแซง (intervention) เพ่ือไขแก้ปัญหา การออกแบบการวิจัยที่ส าคัญในกลุ่มนี้ เรียกว่า การวิจัยกึ่งทดลอง (quasi experiments) มีรูปแบบที่ส าคัญ ดังนี้ 2.1 รูปแบบทดสอบก่อน-หลัง (Pretest-posttest design) รูปแบบนี้มีการทดสอบก่อนและหลังเรียน แต่ใช้กลุ่มทดลองกลุ่มเดียวโดยไม่มีกลุ่มควบคุม กล่าวคือ เมื่อท าการทดสอบก่อนเรียนแล้ว (O1) มีการทดลอง (X) หลังจากนั้น จึงมีการวัดครั้งที่สอง (O2) ตามรูปแบบการทดลองนี้ ถ้าพบว่าผลการวัดก่อนและหลังทดลองแตกต่างกัน ผู้วิจัยจะสรุปว่าความแตกต่างที่พบเป็นผลมาจากการทดลอง แต่การสรุปผลการวิจัยอาจไม่ถูกต้องก็ได้ เพราะไม่มีการสุ่ม และไม่มีกลุ่มควบคุมส าหรับเปรียบเทียบ ปัจจัยที่อาจท าให้การสรุปผลการวิจัยผิดพลาด เช่น การทดสอบก่อนและหลังเรียนเว้นระยะห่างมาก และในระหว่างนั้นกลุ่มตัวอย่างอาจประสบ หรือได้ท าบางสิ่งบางอย่างที่อาจช่วยท าให้เกิดความแตกต่างในการวัด แคมเบล และสแตนเล่ย์ เรียกปัจจัยชนิดนี้ว่า เหตุการณ์แทรก (history) นอกจากนี้ความแตกต่างของ O1-O2 อาจเป็นผลมาจากการที่กลุ่มตัวอย่างเปลี่ยนแปลงไปเพราะเวลาเปลี่ยนไป การเปลี่ยนแปลงเช่นนี้อาจเป็นการเปลี่ยนแปลงทางจิตวิทยา หรือทางกายภาพที่อาจท าให้ส่งผลต่อการวัด O2 ปรากฎการณ์นี้เรียกว่า การเปลี่ยนแปลงทางกายภาพและชีวภาพของกลุ่มตัวอย่าง (maturation) นอกจากนี้ หากนักวิจัยใช้เครื่องมือคนละอย่างกันส าหรับวัด O1และ O2 อาจเป็นไปได้ว่าความแตกต่างของ O1-O2 อาจเกิดจากเครื่องมือที่ไม่เหมือนกัน ปรากฎการณ์นี้เรียกว่า เครื่องมือและวิธีการวัดบกพร่อง (instrumentation) ดังนั้นจะเห็นว่ารูปแบบการทดลองแบบนี้ยังไม่ดีพอที่จะบอกความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ-ผลลัพธ์ หากนักวิจัยใช้รูปแบบการทดลองนี้ นักวิจัยต้องควบคุมปัจจัยต่างๆ ให้ได้ และต้องมีหลักฐานที่แสดงว่าปัจจัยที่อาจลดความถูกต้องของผลการวิจัยไม่ส่ง เช่น เหตุการณ์แทรก (history) การเปลี่ยนแปลงทางกายภาพและชีวภาพของกลุ่มตัวอย่าง (maturation) หรือ เครื่องมือและวิธีการวัดบกพร่อง ( instrumentation) ไม่ส่งผลต่อการวิจัย เพราะนักวิจัยได้ควบคุมดีแล้ว

O1 X O2

53

2.2 การออกแบบท่ีมีกลุ่มควบคุมแต่ไม่มีการสุ่ม (The static-group comparison)

รูปแบบนี้มีกลุ่มทดลอง และกลุ่มควบคุม แต่ไม่มีการสุ่มกลุ่มตัวอย่าง กลุ่มทดลองได้รับการทดลอง และมีการวัดหลังการทดลองครั้งเดียว กลุ่มควบคุมไม่ได้รับทรีตเมนต์ แต่มีการวั ดเช่นเดียวกับกลุ่มทดลอง การเปรียบเทียบความแตกต่างของกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม (O1-O2) เป็นการเปรียบเทียบเพื่อศึกษาผลของทดลอง X อย่างไรก็ตาม การสรุปผลการทดลองอาจไม่ชัดเจน เพราะกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุมอาจต่างกัน เพราะถูกเลือกมาต่างกัน ปรากฎการณ์นี้เรียกว่า ความล าเอียงในการเลือกกลุ่มตัวอย่าง (selection) นอกจากนี้หากกลุ่มตัวอย่างของทั้งสองกลุ่มสูญหายไป อาจท าให้ทั้งสองกลุ่มแตกต่างกันในขณะที่ท าการวัดหลังการทดลอง ปรากฎการณ์นี้เรียกว่า กลุ่มตัวอย่างสูญหาย (mortality) 2.3 การใช้กลุ่มที่ไม่เหมือนกัน (non-equivalent groups) ในการวิจัยที่ไม่ใช่การวิจัยเชิงทดลองที่นักวิจัยต้องการเปรียบเทียบตัวแปรตามของกลุ่มต่างๆ เช่น การเปรียบเทียบความสามารถในการจัดการศึกษาของโรงเรียนรัฐบาล และโรงเรียนเอกชน ถึงแมน้ักวิจัยจะได้พยายามท าให้กลุ่มต่างๆ ที่น ามาเปรียบเทียบกันมีความเหมือนกันให้มากที่สุด แต่นักวิจัยอาจท าได้ไม่สมบูรณ์ เพราะไม่ได้ใช้วิธีการสุ่มเลือกกลุ่มตัวอย่าง ดังนั้นกลุ่มที่น ามาศึกษาอาจมีความแตกต่างกัน หรือเป็นกลุ่ มที่ไม่เหมือนกัน ความแตกต่างของกลุ่มที่น ามาเปรียบเทียบอาจเกิดมาจากตัวแปรภูมิหลัง สิ่งนี้เป็นปัจจัยส าคัญท่ีท าให้การวิจัยที่ไม่ใช่การวิจัยเชิงทดลองมีจุดอ่อนในการสรุปความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ เพราะความแตกต่างที่เกิดขึ้นในตัวแปรตามของกลุ่มที่ศึกษา อาจเกิดจากความแตกต่างของปัจจัยที่นักวิจัยศึกษา เช่น ประเภทของโรงเรียน แต่ปัจจัยอ่ืนๆ ก็อาจส่งได้เช่นกัน เพราะนักวิจัยไม่ใช้วิธีการเลือกกลุ่มตัวอย่างอย่างสุ่ม การท าการเปรียบเทียบตัวแปรตามในกลุ่มตัวอย่างที่มีความแตกต่างกัน ถือว่ามีความคลาดเคลื่อนจากการเลือกกลุ่มตัวอย่าง (selection bias) เกิดขึ้น ในกรณีนี้ Rosenbaum และ Runbin (1983) เสนอวิธีการแก้ไขปัญหาโดยการเลือกกลุ่มตัวอย่างที่มีตัวแปรแทรกซ้อนเท่ากันมาท าการเปรียบเทียบ เรียกว่า วิธีการใช้จับคู่ โดยใช้ความน่าจะเป็น (propesensity score matching teahnique) โดยการน าตัวแปรแทรกซ้อน (X) มาเป็นตัวแปรท านายความเป็นสมาชิกกลุ่มโดยใช้การวิเคราะห์การถดถอยแบบโลจิสติก (logistic regression) เช่น ถ้าต้องการเปรียบเทียบคุณภาพการศึกษาของโรงเรียนนอกเมือง และในเมือง โดยก าหนดให้ กลุ่มที่สนใจ เช่น กลุ่มโรงเรียนในเมือง มีรหัสเป็น 1 กลุ่มที่เป็นกลุ่มเปรียบเทียบ เช่น กลุ่มโรงเรียนนอกเมือง มีรหัสเป็น 0 การใช้วิธีการใช้จับคู่ โดยใช้ความน่าจะเป็น เริ่มต้นจาก การน าตัวแปรแทรกซ้อน ซึ่งเป็นตัวแปรที่ส่งผลต่อคุณภาพการศึกษา เช่น ตัวแปรภูมิหลังของโรงเรียน ประกอบด้วย จ านวนงบประมาณที่ได้รับ จ านวนครูต่อนักเรียน จ านวนคอมพิวเตอร์ วุฒิการศึกษาของครูและผู้บริหาร และ

X O1 O2

54

ความสามารถในการบริหารการศึกษาของผู้บริหาร ไปท านายตัวแปรดัมมี่ประเภทโรงเรียน (1=โรงเรียนในเมือง , 0 = โรงเรียนนอกเมือง) ดังสมการต่อไปนี้

Xxy

xy

)|0Pr(

)|1Pr(log(

เมื่อวิเคราะห์ข้อมูลนี้ด้วยการถดถอยแบบโลจิสติกแล้ว กลุ่มตัวอย่างทุกคนจะมีค่าความน่าจะเป็น (propensity) ของการเป็นสมาชิกของโรงเรียนในเมือง ถึงแม้ว่าโรงเรียนบางโรงเรียนจะอยู่นอกเมืองก็ตาม แต่ก็มีความน่าจะเป็นที่จะอยู่ในเมืองซ่ึงเป็นค่าท านายที่ได้มาจากการใช้ตัวแปรแทรกซ้อนท านาย โรงเรียนใดก็ตามที่มีตัวแปรแทรกซ้อนเหมือนกันก็น่าจะมีความน่าจะเป็นเท่ากัน จากหลักการนี้จึงน าค่าความน่าจะเป็นไปเลือกโรงเรียนในเมือง และนอกเมือง ที่ เป็นโรงเรียนที่มีความน่าจะเป็นใกล้เคียงกันมาท าการเปรียบเทียบคุณภาพการศึกษา เช่น การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยคะแนนโอเน็ต (O-NET) วิธีการเลือกกลุ่มที่น ามาเปรียบเทียบด้วยวิธีการเช่นนี้จะช่วยลดอิทธิพลของตัวแปรแทรกซ้อนได ้เพราะเป็นการเปรียบเทียบกลุ่มที่มีภูมิหลังใกล้เคียงกัน การใช้วิธีการนี้มีข้อดีอย่างมากตรงที่ สามารถน าตัวแปรแทรกซ้อนหลายๆ ตัวมาควบคุม ซึ่งเป็นข้อดีที่เด่นกว่าการจับคู่ที่เสนอโดย เคอร์ลิงเจอร์ และลี แต่ทั้งนี้ การคัดเลือกตัวแปรแทรกซ้อนต้องเลือกตัวแปรที่สัมพันธ์กับตัวแปรตาม จึงจะเกิดประโยชน์ด้านการลดความคลาดเคลื่อนจากตัวแปรแทรกซ้อน การใช้ตัวแปรที่ไม่สัมพันธ์กับตัวแปรตามมาวิเคราะห์จะไม่ช่วยลดความคลาดเคลื่อนในการสรุปผล เทคนิคนี้มีการน าไปใช้กันมากทั้งด้านการวิจัยทางการศึกษา นิเทศศาสตร์ การสาธารณสุข เศรษฐศาสตร์ และรัฐศาสตร์ (Brookman, 2009) 2.4 การออกแบบโดยใช้ความไม่ต่อเนื่องของเส้นการถดถอย (Regression-disconnutity Design) การออกแบบโดยใช้ความไม่ต่อเนื่องของเส้นการถดถอย เป็นเทคนิคหนึ่งของการวิจัยกึ่งทดลอง ที่อยู่ในประเภทของการวิจัยแบบ ทดสอบก่อน-ทดสอบหลัง (Pre-test Post-test Design) โดยด าเนินการเริ่มจากการแบ่งกลุ่มตัวอย่างออกเป็นกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม โดยใช้คะแนนจากการวัดก่อนทดลอง เช่น คะแนนความรู้ก่อนทดลอง (Pre-test) เป็นเกณฑ์ในการแบ่งกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม เช่น การวิจัยเพ่ือแก้ไขปัญหาการอ่านหนังสือไม่ออกของนักเรียน อาจเลือกนักเรียนมาจ านวนหนึ่งแล้วทดสอบก่อนเรียน นักเรียนที่ได้คะแนนน้อยกว่า 60% ก าหนดให้เป็นกลุ่มทดลอง นักเรียนที่ได้คะแนนมากกว่า 60% ให้เป็นกลุ่มควบคุม โดยคือว่า คะแนน 60% เป็นจุดตัด (cut-off point) จากนั้นจึงท าการทดลอง แล้ววัดคะแนนหลังทดลอง (post-test) ถ้าพล็อตกราฟคะแนนหลังทดลองระหว่างกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม จะได้ดังแผนภาพที่ 3.7 ซึ่งจะเห็นว่าแนวโน้มของกลุ่มทดลองมีคะแนนหลังทดลองสูงกว่า และ ณ ต าแหน่งของจุดตัด มีความแตกต่างของเส้นการถดถอยระหว่างกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม ความแตกต่างของคะแนนหลังเรียนของกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม ณ จุดที่มีคะแนนก่อนทดลองเท่ากัน เป็นดัชนีวัดประสิทธิผล (effect) ของการทดลอง

55

แผนภาพ 3.7 ความสัมพันธ์ของผลการวัดก่อน-หลัง

สรุปได้ว่าการออกแบบการวิจัยแบบการใช้ความไม่ต่อเนื่องของเส้นการถดถอย เป็นการวิจัยกึ่งทดลอง มีการวัดก่อนทดลอง หลังทดลอง และมีการเลือกกลุ่มตัวอย่างเข้าสู่กลุ่มทดลองโดยใช้คะแนนวัดก่อนทดลอง แบบแผนการวิจัยสรุปได้ดังแผนภาพต่อไปนี้ เมื่อ C คือ การคัดเลือกกลุ่มตัวอย่างเข้ากลุ่มโดยใช้จุดตัด (cut-off) O คือการวัด และ X คือทรีตเมนต์ 3. การเลือกขนาดกลุ่มตัวอย่างส าหรับการวิจัยเชิงทดลอง การเลือกกลุ่มตัวอย่างส าหรับการวิจัยเชิงทดลองที่จะน าเสนอต่อไปนี้ เป็นการใช้อ านาจในการทดสอบช่วยในการก าหนดขนาดกลุ่มตัวอย่าง ซึ่งเป็นวิธีที่นักวิจัยยอมรับในด้านความเหมาะสมมาก 3.1 การเลือกกลุ่มตัวอย่างส าหรับ t-test กลุ่มเดียว การเลือกกลุ่มตัวอย่างต้องเริ่มต้นจากการค านวณ ขนาดอิทธิพล (effect size: d) จากสูตร

01d

เมื่อ 1 แทนค่าเฉลี่ยในสมติฐาน H1 , 0 แทนค่าเฉลี่ยของสมมติฐาน H1 และ คือ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ค่า หาได้จากงานวิจัยที่เคยท าในอดีต หรือจากการทดลองกับกลุ่มขนาดเล็ก (pilot study) ดังนั้น จะเห็นว่า d เป็นการวัดความแตกต่างของค่าเฉลี่ยในรูปของคะแนนเบี่ยงเบนมาตรฐาน สูตรในการค านวณขนาดกลุ่มตัวอย่าง คือ

2

d

n

C O X O C O O

Effect

56

เมื่อ หาได้จากตาราง 3.6 เช่น ถ้าก าหนด α = .05 อ านาจของการทดสอบ =.80 ค่า ในตาราง 4.6 จะมีค่าเท่ากับ 2.80 ตัวอย่าง ถ้านักวิจัยต้องการตรวจสอบความคิดท่ีว่าค่าเฉลี่ยของไอคิวของกลุ่มตัวอย่างในเมืองสูงกว่าค่าเฉลี่ยในกลุ่มชนบท (1 =105, 0 =100 =15) โดยก าหนด α = .05 และอ านาจของการทดสอบ =.80 ดังนั้น จ านวนกลุ่มตัวอย่างที่ค านวณได้จะเท่ากับ

2

.33

80.2

n = 71.91 หรือ 72 คน

3.2 การก าหนดกลุ่มตัวอย่างส าหรับการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มที่เป็นอิสระต่อกัน การเลือกกลุ่มตัวอย่างต้องเริ่มต้นจากการค านวณ ขนาดอิทธิพล (effect size: d) จากสูตร

)(d 21

และ 2

d2

n

ตัวอย่าง ถ้าก าหนดอ านาจของการทดสอบ = 0.80 และคาดว่าค่าเฉลี่ยของทั้งสองกลุ่มต่างกัน 5 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเท่ากับ 10 (α = .05) กลุ่มตัวอย่างที่ท้ังสองกลุ่มควรใช้ ค านวณดังนี้

5.010

5d

จากตาราง 4.6 เมื่ออ านาจของการทดสอบ = 0.80, α = .05 จะได้ เท่ากับ 2.80 ดังนั้น

72.620.50

80.22

2

n

ดังนั้นกลุ่มตัวอย่างที่ใช้ คือ ประมาณกลุ่มละ 63 คน รวม 126 คน

ตาราง 3.6 อ านาจของการทดสอบ

α (สองทาง)

0.1 0.05 0.02 0.01 1.0 0.26 0.17 0.09 0.06 1.1 0.29 0.2 0.11 0.07 1.2 0.33 0.22 0.13 0.08 1.3 0.37 0.26 0.15 0.1 1.4 0.4 0.29 0.18 0.12 1.5 0.44 0.32 0.2 0.14

57

α (สองทาง)

0.1 0.05 0.02 0.01 1.6 0.48 0.36 0.23 0.17 1.7 0.52 0.4 0.27 0.19 1.8 0.56 0.44 0.3 0.22 1.9 0.6 0.48 0.34 0.25 2 0.64 0.52 0.37 28

2.1 0.68 0.56 0.41 0.32 2.2 0.71 0.6 0.45 0.35 2.3 0.74 0.63 0.49 0.39 2.4 0.78 0.67 0.53 0.43 2.5 0.8 0.71 0.57 0.47 2.6 0.83 0.74 0.61 0.51 2.7 0.85 0.77 0.65 0.55 2.8 0.88 0.8 0.68 0.59 2.9 0.9 0.83 0.72 0.63 3 0.91 0.95 75 0.66

3.1 0.93 0.87 0.78 0.7 3.2 0.94 0.89 81 0.73 3.3 0.95 0.91 0.84 0.77 3.4 0.96 0.93 0.86 0.8 3.5 0.97 0.94 0.88 0.82 3.6 0.98 0.95 0.9 0.85 3.7 0.98 0.96 0.92 0.87 3.8 0.98 0.97 0.93 0.89 3.9 0.99 0.97 0.94 0.91 4 0.99 0.98 0.95 0.92

4.1 0.99 98 0.96 0.94 4.2 - 0.99 0.97 0.95 4.3 - 0.99 0.98 0.96

58

α (สองทาง)

0.1 0.05 0.02 0.01 4.4 - 0.99 0.98 0.97 4.5 - 0.99 0.99 0.97 4.6 - - 0.99 0.98 4.7 - - '99 0.98 4.8 - - 0.99 0.99 4.9 - - - 0.99 5.0 - - - 0.99

3.3 การก าหนดกลุ่มตัวอย่างส าหรับการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มที่ไม่เป็นอิสระต่อกัน การเลือกกลุ่มตัวอย่างต้องเริ่มต้นจากการค านวณ ขนาดอิทธิพล (effect size: d) จากสูตร

21

)(d 21

XX

เมื่อ 21 แทนความต่างของค่าเฉลี่ย 21 XX

แทนส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของผลต่างของคะแนน ซึ่งค านวณ

จาก )1(221

XX

เมื่อ คือความสัมพันธ์ของ X1 และ X2 และการค านวณกลุ่มตัวอย่างจากสูตร

ต่อไปนี้

และ 2

d

n

3.4 การก าหนดกลุ่มตัวอย่างส าหรับการวิเคราะห์ความแปรปรวน การค านวณกลุ่มตัวอย่างส าหรับการทดลองที่มีการวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) อาศัยหลักการ

เดียวกัน คือ การใช้ขนาดอิทธิพล และอ านาจของการทดสอบ แต่ขนาดอิทธิพลจะค านวณจาก 2 (omega

square) เช่น 2 ของทรีตเมนต์ A ค านวณจาก สูตร AT

AAAA

MSSS

MSdfSS

)(2 ซึ่งปริมาณดังกล่าวนี้ หาได้จาก

ตารางผลการวิเคราะห์ความแปรปรวนจากโปรแกรม SPSS การค านวณขนาดอิทธิพลจะต้องค านวณ f จาก 2 แล้วเปิดตารางหากลุ่มตัวอย่างดังขั้นตอนต่อไปนี้

1. ค านวณ f จากสูตร 2

2

1

f

59

2. น าค่า f ไปเปิดตารางของ Cohen (1988) เพ่ือหาขนาดกลุ่มตัวอย่าง แต่ตารางของ Cohen มีขนาดใหญ่ ตัวอย่างที่น ามาเสนอในตาราง 4.7 คือ ตาราง อ านาจของการทดสอบของ สถิติ F ที่ α = .05 และ จ านวนองศาความเป็นอิสระ = 6 ตัวอย่าง นักวิจัยต้องการท าการทดลองที่มีตัวแปรอิสระ 3 ตัว (3-way interaction) คือ เพศ (ชาย, หญิง) การศึกษา (ตรี, โท, เอก) ประสบการณ์การท างาน ( < 5 ปี, 5-10 ปี, 11-15 ปี, 16-20 ปี, และ > 20 ปี) และคิดว่ามี 2 อย่างน้อย =.06 (ขนาดอิทธิพลขนาดปานกลาง) และอ านาจของการทดสอบ =.80

25.)06.0(1

)06.0(2

2

f

และเม่ือเปิดตารางที่ 3.7 α = .05, u=6 ซึ่งหาได้จากองศาความเป็นอิสระของปฏิสัมพันธ์ หรือ (2-1)(3-1)(4-1) , ที่ f=.25 มองหาค่าอ านาจการทดสอบ =.80 จะพบว่าตรงกับ n=32 คน ดังนั้นกลุ่มตัวอย่างที่ควรใช้ในการวิจัยนี้ คือ กลุ่มละ 32 คน ตารางที ่3.7 อ านาจของการทดสอบของ สถิติ F ที่ α = .05 และ จ านวนกลุ่ม = 6

หลังจากศึกษาเนื้อหาสาระเรื่องที่ 3.3.3 แล้ว โปรดปฏิบัติกิจกรรม 3.3.3 ในแนวการศึกษาหน่วยที่ 3 ตอนที่ 3.3 เร่ืองที่ 3.3.3

60

เรื่องท่ี 3.3.4 คุณภาพของการวิจัยเชิงทดลอง คุณภาพของการวิจัยเชิงทดลองเกี่ยวกับความตรง 2 ลักษณะ คือ ความตรงภายใน (internal validity) และความตรงภายนอก (external validity) 1. ความตรงภายใน การวิจัยเชิงทดลองถ้าจะมีความตรงภายในก็ต่อเมื่อสามารถยืนยันว่าตัวแปรอิสระของการวิจัยเชิงทดลองเป็นสาเหตุที่แท้จริง ซึ่งท าให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในตัวแปรตาม กล่าวคือ สามารถสรุปผลการทดลองได้ว่า ผลการทดลองนั้นเป็นผลมาจากการทดลองไม่ใช่เกิดจากตัวแปรอื่นๆ 2. ความตรงภายนอก การวิจัยเชิงทดลองถ้าจะมีความตรงภายนอกก็ต่อเมื่อผลการวิจัยนั้นสามารถสรุปอ้างอิงไปยังประชากรได้ หรือขยายผลการวิจัยไปยังบริบท หรือขอบเขตอ่ืนๆ ได้ ซึ่งขอบเขตที่ต้องการสรุปอ้างอิงไปถึง คือ ปัจจัยที่เก่ียวข้องกับการทดลอง การวัด ประชากร และเครื่องมือต่างๆ ในระดับท่ีกว้างมากขึ้น ปัจจัยที่อิทธิพลต่อความตรงภายใน 1. เหตุการณ์แทรก (history) หมายถึง การที่กลุ่มตัวอย่างได้รับสิ่งต่างๆ ระหว่างการทดลองที่มีผลให้มีค่าของตัวแปรตามเปลี่ยนไป หรือเป็นเหตุการณ์ที่แทรกเข้ามาท าให้ผลการวิจัยบิดเบือน 2. การเปลี่ยนแปลงทางกายภาพและชีวภาพของกลุ่มตัวอย่าง (maturation) หมายถึงการที่กลุ่มตัวอย่างมีการเปลี่ยนแปลงไปวัย หรือมีการเปลี่ยนแปลงทางจิตวิทยา ชีวภาพ และทางร่างกาย การเปลี่ยนแปลงดังกล่าวอาจส่งผลต่อผลการทดลองด้วย 3. การทดสอบ (testing) หมายถึง การวัดครั้งหนึ่งๆ ส่งผลต่อคะแนนการวัดครั้งต่อไป 4. เครื่องมือและวิธีการวัด (instrumentation) หมายถึง การที่เครื่องมือการวัดมีการเปลี่ยนแปลงไป (เฉพาะกรณีท่ีมีการวัดหลายครั้ง) เช่น สเกลของเครื่องมือเปลี่ยนไม่เหมือนเดิม 5. การถดถอยทางสถิติ (statistical regression) หมายถึง การที่กลุ่มตัวอย่างบางคนมีแนวโน้มที่จะมีคะแนนเปลี่ยนไปสู่ค่าเฉลี่ยของกลุ่ม เมื่อมีการวัดหลายครั้ง ปัญหานี้มักจะเกิดขึ้นกับกลุ่มตัวอย่างที่เลือกมาจากคนที่ได้คะแนนสูงหรือต่ ามากในขั้นตอนการเลือกกลุ่มตัวอย่าง 6.ความล าเอียงในการเลือกกลุ่มตัวอย่าง (selection) หมายถึง การเลือกกลุ่มตัวอย่างในกลุ่มควบคุมและกลุ่มทดลองได้แตกต่างกัน 7. กลุ่มตัวอย่างสูญหาย (mortality) หมายถึง การที่กลุ่มตัวอย่างไม่อยู่ในการทดลองอีกต่อไป ซึ่งอาจเกิดจากสาเหตุหลายประการ เช่น การปฏิเสธที่จะเข้าร่วมวิจัยต่อไป การเสียชีวิต หรือการย้ายถิ่น 8. ปฏิสัมพันธ์ของการเลือกและวุฒิภาวะ และอ่ืนๆ (selection-maturation interaction, etc) หมายถึง การออกแบบการวิจัยที่อาจส่งผลต่อผลการวิจัย Cook และ Campbell (1979) สรุปปัจจัยส าคัญท่ีมีผลต่อความตรงภายนอกของการวิจัย ซ่ึงประกอบด้วย

61

1 ปฏิสั ม พันธ์ ของการ เลื อกกลุ่ มตั วอย่ า ง และตั วแปรทดลอง (interaction of selection and treatments) การใช้ทรีตเมนต์กับกลุ่มตัวอย่างที่ต่างกันอาจได้ผลการวิจัยที่ไม่ต่างกันท าให้ความตรงภายนอกลดลง วิธีควรปฏิบัติในการทดลองเพ่ือหลีกเลี่ยงปัญหานี้ คือ การจัดบรรยากาศของการทดลองให้สบาย ผู้เข้าร่วมการทดลองมีความเต็มใจ ไม่มีการบังคับ และปลอดจากภาระงาน 2. ปฏิสัมพันธ์ของบริบทและตัวแปรทดลอง (interaction of setting and treatments) การใช้ทรีตเมนต์กับกลุ่มตัวอย่างในบริบทที่ต่างกัน เช่น โรงเรียน โรงพยาบาล หรือโรงงาน อาจจะได้ผลไม่เท่ากัน แนวทางการแก้ไขปัญหา คือ การท าวิจัยให้ครอบคลุมทุกบริบท และมีการประสานงานเพ่ือขอความร่วมมือในการวิจั ยกับหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง 3. ปฏิสัมพันธ์ของเหตุการณ์แทรกและตัวแปรทดลอง (interaction of history and treatments) การใช้ทรีตเมนต์กับกลุ่มตัวอย่างในวันและเวลาบางอย่าง อาจท าให้มีปัญหาในการสรุปผลการวิจัยไปยังวัน หรือเวลาอ่ืน เพราะไม่ใช่วันเวลาที่ปกติของสิ่งที่ศึกษา เช่น นักวิจัยท าการทดลองกับนักเรียนในวันเสาร์ แทนที่จะเป็นวันธรรมดา เป็นต้น

หลังจากศึกษาเนื้อหาสาระเร่ืองที่ 3.3.4 แล้ว โปรดปฏิบัติกิจกรรม 3.3.4 ในแนวการศึกษาหน่วยที่ 3 ตอนที่ 3.3 เร่ืองที่ 3.3.4

62

เรื่องท่ี 3.3.5 ตัวอย่างการออกแบบการวิจัยเชิงทดลอง ตัวอย่างการออกแบบวิจัยเชิงทดลองที่น ามาเสนอ เป็นผลการวิจัยของ Peterson, Mann, Kealey และ Marek (2000) เกี่ยวกับ การศึกษาประสิทธิผลของโครงการป้องกันปัญหาการสูบบุหรี่ในวัยรุ่นในรัฐวอชิงตัน โครงการนี้เรียกว่า โครงการป้องกันการสูบหรี่ของศูนย์วิจัยมะเร็ง เฟรด ฮัทชินสัน (Fred Hutchinson Cancer Research Center) โครงการนี้เป็นโครงการระยะยาว 15 ปี วัตถุประสงค์ของการวิจัย การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ เพ่ือศึกษาประสิทธิผลของโครงการป้องกันการสูบบุหรี่ ของนักเรียนชั้น ป.3- ม.6 ในระหว่างการศึกษา และหลังจากจบการศึกษา 2 ปี หน่วยของการทดลอง นักวิจัยเลือกใช้เขตพ้ืนที่ของสถานศึกษาเป็นหน่วยการทดลอง เพราะ 1. เพ่ือให้สามารถประเมินผลทุกระดับการศึกษา ทุกระดับชั้นเรียน (ประถมศึกษา มัธยมต้น และมัธยมปลาย) 2. เพ่ือป้องกันความคลาดเคลื่อนที่เกิดจากปฏิสัมพันธ์ของครูกลุ่มทดลอง และกลุ่มควบคุมที่อยู่ภายในเขตพ้ืนที่เดียวกัน การเลือกกลุ่มทดลอง และกลุ่มควบคุม ผู้วิจัยด าเนินการวิจัยโดยเลือกเขตพ้ืนที่ด้วยกระบวนการสุ่ม (randomization) ซึ่งท าการก าหนดขนาดกลุ่มตัวอย่างด้วยการใช้อ านาจการทดสอบ (power) พบว่าเขตพ้ืนที่จ านวน 40 เขต มีจ านวนเพียงพอที่จะตรวจสอบประสิทธิผลของโครงการได้ และคัดเลือกกลุ่มตัวอย่างครอบคลุมลักษณะของนักเรียน เช่น เพศของนักเรียน และปัจจัยของโรงเรียน ผู้วิจัยด าเนินการคัดเลือกกลุ่มทดลอง และกลุ่มควบคุม โดยการจับคู่เขตพ้ืนที่เป็นคู่ๆ ด้วยตัวแปรสามตัว คือ ความชุกของการสูบบุหรี่ ขนาดเขตพ้ืนที่ และท่ีตั้ง ดังแผนภาพ 3.8

63

แผนภาพที ่3.8 การด าเนินการวิจัยของโครงการป้องกันการสูบบุหรี่ ตัวแปรทดลอง ตัวแปรทดลองท่ีใช้ คือ หลักสูตรการลดการสูบหรี่ การอบรมครู อุปกรณ์ช่วยลดการสูบบุหรี่ด้วยตนเองส าหรับนักเรียน และจดหมายข่าวที่ส่งให้ครูทราบเกี่ยวกับอุปกรณ์ทางการศึกษาและกลวิธีที่ใช้ส าหรับการลดการสูบบุหรี่ของนักเรียน การเก็บรวบรวมข้อมูล โครงการนี้ออกแบบการเก็บข้อมูลด้วยการเก็บข้อมูลระยะยาว (wave design) เครื่องมือที่ใช้คือแบบประเมินตนเองเกี่ยวกับการสูบบุหรี่ของนักเรียน และเพ่ือป้องกันการไม่ตอบข้อมูลตามความเป็นจริง จะมีการสุ่มตรวจหาสารโคตินีน (Cotinine) ในน้ าลายของนักเรียนด้วย

หลังจากศึกษาเนื้อหาสาระเรื่องที่ 3.3.5 แล้ว โปรดปฏิบัติกิจกรรม 3.3.5 ในแนวการศึกษาหน่วยที่ 3 ตอนที่ 3.3 เร่ืองที่ 3.3.5

เลือกเขตพื้นท่ี 40 เขต

กลุ่มทดลอง 20 เขต นักเรียน 4,177 คน

สุ่ม

กลุ่มควบคุม 20 เขต นักเรียน 4,211 คน

ทดลองกับนักเรียน ป.3 ถึง ม.6

ทดลองเสร็จเมื่อนักเรียนจบ ม.6

ติดตามผลอีก 2 ปี หลัง จบ ม.6

64

ตอนที่ 3.4 การออกแบบการวิจัยเชิงคุณภาพ โปรดอ่านแผนการสอนประจ าตอนที่ 3.4 แล้วจึงศึกษาเนื้อหาสาระ พร้อมปฏิบัติกิจกรรมในแต่ละเรื่อง หัวเรื่อง เรื่องท่ี 3.4.1 ค าถามวิจัยเชิงคุณภาพ เรื่องท่ี 3.4.2 การออกแบบการวิจัยเชิงคุณภาพ เรื่องท่ี 3.4.3 ตัวอย่างการออกแบบการวิจัยเชิงคุณภาพ แนวคิด 1. ค าถามวิจัยส าหรับการวิจัยเชิงคุณภาพเป็นค าถามวิจัยที่ถามคล้ายกับการวิจัยเชิงส ารวจ แต่เน้นที่ความรู้สึกนึกคิดของบุคคล และใช้วิธีการเชิงคุณภาพในการเก็บรวบรวมข้อมูล วิเคราะห์ และแปลความหมายข้อมูลที่เก็บรวบรวมมา 2. กระบวนการออกแบบการวิจัยเชิงคุณภาพ ประกอบด้วยการก าหนดค าถามวิจัย การระบุวัตถุประสงค์ของการวิจัย การระบุบริบทเชิงทฤษฎี วิธีการวิจัย และความตรง

3.ตัวอย่างการออกแบบการวิจัยเชิงคุณภาพที่น ามาเสนอจะช่วยให้นักศึกษาเข้าใจวิธีการออกแบบการวิจัยเชิงคุณภาพมากข้ึน

วัตถุประสงค์ เมื่อศึกษาตอนที่ 3.4 จบแล้ว นักศึกษาสามารถ 1. อธิบายความหมายของการวิจัยเชิงคุณภาพและจ าแนกค าถามวิจัยที่ต้องใช้การวิจัยเชิงคุณภาพได้ 2. อธิบายวิธีการออกแบบการวิจัยเชิงคุณภาพได้ 3. บอกข้อดีและข้อจ ากัดของการออกแบบการวิจัยเชิงคุณภาพในกรณีตัวอย่างที่ก าหนดให้ได้

65

เร่ืองที่ 3.4.1 ค าถามวิจัยเชิงคุณภาพ การวิจัยเชิงคุณภาพ คือ วิธีการหาความรู้โดยการพิจารณาปรากฎการณ์ของสังคมจากสภาพแวดล้อม ตามความเป็นจริงในทุกมิติ เพ่ือพิจารณาหาความสัมพันธ์ของปรากฎการณ์กับสภาพแวดล้อมนั้น การวิจัยชนิดนี้เป็นการแสวงหาความรู้ โดยจะเน้นความส าคัญของข้อมูลด้านความรู้สึกนึกคิด การให้ความหมายหรือคุณค่าแก่สิ่งต่างๆ ตลอดนิยมค่านิยมและอุดมการณ์ของบุคคลที่เกี่ยวข้องกับปรากฏการณ์นั้นๆ นอกเหนือจากข้อมูลเชิงปริมาณ การวิจัยเชิงคุณภาพมักเป็นการศึกษาติดตามระยะยาว และใช้การวิเคราะห์ข้อมูลแบบตีความสร้างข้อสรุปแบบอุปนัยเป็นหลัก จดุมุ่งหมายของการวิจัยเชิงคุณภาพ คือ การเข้าใจความเป็นจริงของสังคมทุกมิติ โดยประเด็นที่การวิจัยเชิงคุณภาพต้องการศึกษา คือ การเข้าใจพฤติกรรมทางสังคมของมนุยษ์ แบบแผนทางสังคมที่มีผลต่อพฤติกรรมของมนุษย์ นอกจากนี้การวิจัยเชิงคุณภาพยังมุ่งศึกษาความหมายของสิ่งต่างๆ ที่สังคมร่วมกันก าหนดขึ้น (สุภางค์ จันทวานิช, 2543) สุภางค์ จันทวานิช (2543) อธิบายว่าการวิจัยเชิงคุณภาพมีลักษณะดังนี้ 1. เน้นการมองปรากฏการณ์ให้เห็นภาพรวม โดยการมองจากหลายแง่มุม หรือใช้แนวคิดทฤษฎีที่หลากหลาย เพ่ือให้เข้าใจปรากฏการณ์ต่างๆ อย่างสมบูรณ์ 2. เป็นการศึกษาติดตามระยะยาวและเจาะลึก เพ่ือให้เข้าใจความเปลี่ยนแปลงของปรากฏการณ์ที่มีความเป็นพลวัต จึงใช้เวลาในการศึกษานานเพ่ือศึกษาข้อมูลเชิงลึก จนได้ข้อมูลที่เจาะลึก ลึกซึ่ง และมองได้หลายแง่มุม 3. ศึกษาปรากฏการณ์ในสภาพแวดล้อมตามธรรมชาติ เพ่ือให้มองเห็นบริบททางสังคม และวัฒนธรรมตามความเป็นจริง ไม่มีการควบคุม และทดลอง ส่วนใหญ่เป็นการวิจัยภาคสนาม 4. ค านึงความเป็นมนุษย์ของผู้ถูกวิจัย ด้วยการให้ความเคารพผู้ถูกวิจัย มีการสร้างความสนิทสนม และความไว้เนื้อเชื่อใจ ไม่มีการเปิดเผยข้อมูลของผู้ถูกวิจัยให้เกิดความเสียหาย 5. ใช้การพรรณนาและการวิเคราะห์แบบอุปนัย โดยต้องมีการบรรยายสภาพข้อมูลเกี่ยวกับลักษณะที่ตั้ง สภาพลมฟ้าอากาศ การด าเนินชีวิตในด้านต่างๆ เช่น การท ามาหากิน ความเชื่อ ขนบธรรมเนียม ประเพณี เพ่ือให้เข้าใจปรากฏการณ์ดีขึ้น ส่วนการวิเคราะห์ข้อมูลจะใช้การสร้างข้อสรุปแบบอุปนัย คือการน าข้อมูลเชิงรูปธรรมหลายๆ อย่าง มาสรุปเป็นข้อสรุปเชิงนามธรรมโดยพิจารณาจากลักษณะร่วมที่พบ การตั้งค าถามวิจัยเชิงคุณภาพมาจากความสนใจของนักวิจัย นักวิจัยอาจมีจุดเริ่มต้นที่ต่างกัน บางคนมีค าถามวิจัยจากประสบการณ์ส่วนตัว บางคนได้มาจากการท างาน เป็นต้น โดยทั่วไป ค าถามวิจัยที่เหมาะสมที่จะใช้การวิจัยเชิงคุณภาพศึกษา คือ

1) ค าถามวิจัยที่มีความซับซ้อน ไม่สามารถใช้แบบแผนการวิจัยแบบดั้งเดิมศึกษา ค าถามวิจัยประเภทนี้เกี่ยวกับความรู้สึกนึกคิดของคน ดังนั้น วิธีการเชิงคุณภาพจะให้ข้อมูลตรงกับความต้องการของนักวิจัยมากกว่าการวิจัยเชิงปริมาณ ตัวอย่าง ค าถามวิจัยเชิงคุณภาพ เช่น ทัศนะคติของนักเรียนเกี่ยวกับโลกาภิวัตน์ และโลกาภิวัตน์มีผลต่อการแสวงหาความรู้ของนักเรียนอย่างไร

66

2) เรื่องท่ีต้องการศึกษามีทฤษฎีรองรับน้อย หรือขาดทฤษฎีที่จะชี้น าทางในการศึกษา การวิจัยเชิงคุณภาพจึงเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีที่จะสร้างทฤษฎีใหม่ หรือสร้างองค์ความรู้ใหม่ เช่น ผลการวิจัยเชิงปริมาณพบว่า นักเรียนเรียนวิทยาศาสตร์ได้น้อยลงกว่าปกติ เมื่อครูสอนโดยใช้การสอนแบบสืบสอบ ซึ่งขัดแย้งกับแนวคิดการสอนวิทยาศาสตร์ นักวิจัยอาจใช้การวิจัยเชิงคุณภาพเพ่ือหาข้อมูลมาอธิบายผลการค้นพบจากการวิจัยเชิงปริมาณ

หมายเหตุ ประเด็นค าถามวิจัยของการวิจัยเชิงคุณภาพไม่ต่างจากการวิจัยรูปแบบอื่นๆ คือ การมุ่งอธิบายปรากฎการณ์ การเปรียบเทียบ และการวิเคราะห์สาเหตุ-ผลลัพธ์ ที่แตกต่างไปจากการวิจัยอ่ืนๆ คือวิธีการที่ใช้แตกต่างจากงานวิจัยอื่น กล่าวคือ การวิจัยนี้เน้นวิธีการเชิงคุณภาพทั้งในด้านการเก็บรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล และการแปลผลข้อมูลที่ได้มา

หลังจากศึกษาเนื้อหาสาระเรื่องที่ 3.4.1 แล้ว โปรดปฏิบัติกิจกรรม 3.4.1 ในแนวการศึกษาหน่วยที่ 3 ตอนที่ 3.4 เร่ืองที่ 3.4.1

67

เร่ืองที่ 3.4.2 การออกแบบการวิจัยเชิงคุณภาพ การออกแบบการวิจัยเชิงคุณภาพเริ่มจากการก าหนดค าถามวิจัย ค าถามวิจัยเชิงคุณภาพส่วนใหญ่เป็นค าถามที่ซับซ้อน วิธีการที่จะได้ข้อมูลมาต้องใช้วิธีการเชิงคุณภาพ การใช้วิธีการเชิงปริมาณจะได้ข้อมูลไม่ครบถ้วนเพียงพอ ซึ่งโดยส่วนมากผู้วิจัยตั้งค าถามวิจัยเชิงปริมาณ เมื่อยังขาดทฤษฎีหรือข้อมูลที่เพียงพอส าหรับการท าวิจัยเชิงปริมาณ หลังจากนั้นจึงระบุวัตถุประสงค์ของการวิจัย ซึ่งควรสอดคล้องกับค าถามวิจัย และมีความชัดเจนเพียงพอที่จะท าวิจัยได้ ขั้นตอนต่อไป คือ การเลือกวิธีการวิจัย การก าหนดกลุ่มตัวอย่าง การเตรียมตัวท างานภาคสนาม การตรวจสอบความถูกต้องของผลการศึกษา และแนวทางการวิเคราะห์ข้อมูล 1. การเลือกวิธีการหรือรูปแบบการวิจัย รูปแบบการวิจัยเชิงคุณภาพที่เหมาะสมกับค าถามวิจัย และวัตถุประสงค์ของการวิจัย เพ่ือให้สามารถตอบค าถามวิจัยได้ถูกต้อง รูปแบบการวิจัยเชิงคุณภาพมีหลายรูปแบบ รูปแบบทีส่ าคัญและใช้กันมาก มี 4 อย่าง คือ 1.1 การศึกษาปรากฏการณ์ศาสตร์ (Phenomenology) การศึกษาปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้น เพ่ืออธิบายเหตุการณ์ สถานการณ์ ประสบการณ์ หรือแนวคิดของบุคคลในปรากฏการณ์หนึ่งๆ การศึกษาว่าการปฏิรูปการศึกษาส่งผลแนวคิดและการปฏิบัติของครูอย่างไร และการเปลี่ยนแปลงของครูที่เกิดจากผลของการปฏิรูปการศึกษาส่งผลต่อวิธีการสอนของครูอย่างไร การศึกษาปรากฏการณ์อาจไม่สามารถอธิบายปรากฏการณ์ได้ครบถ้วน แต่ต้องการให้บุคคลตระหนักและรับรู้ 1.2 การศึกษาชาติพันธุ์วรรณา (Ethnography) มาจากรากศัพท์ทางมานุษยวิทยา ว่า “ภาพวาดของคน” ในการวิจัยเชิงคุณภาพภาพ การศึกษาชาติพันธ์วรรณาเป็นวิธีการที่ใช้อธิบายวัฒนธรรมของมนุษย์ วิธีการศึกษานี้มีหลักการพ้ืนฐานว่าคนมีลักษณะร่วมกัน เช่น อาศัยในพ้ืนที่เดียวกัน ศาสนาเดียวกัน เผ่าเดียวกัน และมีประสบการณ์ร่วมกัน การศึกษาให้ถึงรากเง้าของวัฒธรรมของคนจะสามารถช่วยให้ปฏิบัติต่อกันได้ถูกต้อง และเหมาะสมกับวัฒนธรรม เช่น การศึกษาวัฒนธรรมของชาวเขาอาจจะช่วยให้ทราบแนวทางการส่งเสริมสุขภาพของพวกเขาได้ดีขึ้น การศึกษาวัฒธรรมของโรงเรียนขนาดเล็กอาจจะพบแนวทางในการพัฒนาโรงเรียนได้ตรงกับความต้องการของครู นักเรียน และชุมชน เป็นต้น 1.3 การสร้างทฤษฎีจากข้อมูล (Grounded theory) มาจากการศึกษาวิจัยทางพยาบาล เป็นวิธีการศึกษาที่คล้ายกับการศึกษาปรากฏการณ์ แต่มีความเข้มมากกว่า เพราะค าอธิบายปรากฏการณ์ที่มุ่งศึกษาต้องเป็นความรู้ใหม่ ซึ่งจะถูกน าไปใช้พัฒนาทฤษฎีเพ่ืออธิบายปรากฏการณ์ที่เกี่ยวข้องต่อไป การเก็บข้อมูลส าหรับการวิจัยนี้มีหลายวิธี เช่น การสัมภาษณ์ ซึ่งต้องมีการวิเคราะห์ข้อมูลทันที ระหว่างการสัมภาษณ์ เพ่ือน าผลการวิเคราะห์ไปวางแผนเก็บข้อมูลภาคสนามต่อไป

1.4 การวิจัยกรณีศึกษา (Case study) เป็นการศึกษาข้อมูลเชิงลึกในบุคคลคนเดียว หรือคนกลุ่มเล็กๆ เพ่ือให้ได้ข้อมูลเชิงลึกมากกว่าการวิจัยเชิงปริมาณ นอกจากนี้ยังอาจใช้ศึกษากรณีที่มีความซับซ้อนมากขึ้น เช่น การเปลี่ยนแปลงของสถานการณ์ในสังคมในช่วงเวลาหนึ่งๆ

68

2. การเลือกกลุ่มตัวอย่าง ผู้วิจัยต้องมีการอธิบายการเลือกกลุ่มตัวอย่าง ซึ่งอาจเป็นคน เหตุการณ์ หรือวัฒนธรรม ก็ได้ ขึ้นอยู่กับหัวข้อการวิจัย การเลือกกลุ่มตัวอย่างในงานวิจัยเชิงคุณภาพต่างจากการสุ่มในงานวิจัยเชิงปริมาณมาก คือ กรอบการสุ่มในงานวิจัยเชิงคุณภาพมักเปลี่ยนแปลงไปในขณะที่ท าการวิจัย เพราะนักวิจัยอาจต้องการได้ข้อมูลใหม่ ซึ่งต้องเลือกคนมาศึกษาใหม่ การเลือกกลุ่มตัวอย่างอาจก าหนดจากผู้หรือสิ่งที่เห็นชัดก่อน จากนั้นอาจได้ข้อมูลเพ่ิมเติมจากการสัมภาษณ์ว่าควรจะเลือกใครมาศึกษาต่อไป วิธีการเลือกกลุ่มตัวอย่างที่ใช้กันมากในการวิจัยเชิงคุณภาพ คือ การสุ่มกลุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง (purposive sampling) การสุ่มกลุ่มตัวอย่างง่าย (convenient sampling) และการสุ่มกลุ่มตัวอย่างแบบลูกโซ่ (chain sampling หรือ snowball technique) 3. การเตรียมตัวท างานภาคสนาม การท างานภาคสนาม มี 4 ขั้นตอน คือ 1. ขั้นเลือกสนาม ต้องพิจารณาความเหมาะสมว่าสนามนั้นสามารถตอบปัญหาวิจัยได้หรือไม่ มีขนาดพอเหมาะ (ไม่ใหญ่เกินไป) การเดินทางสะดวกในการเดินทาง ที่พักอาศัย อาหารการกิน และมีความปลอดภัย เมื่อเลือกสนามได้แล้ว นักวิจัยต้องเตรียมวัสดุอุปกรณ์ที่จ าเป็นให้ครบถ้วน อาจต้องศึกษาความเป็นอยู่ ภาษา และวิถีชีวิตของคนในชุมชน เพ่ือให้สามารถปรับตัวเข้ากับคนในชุมชนได้ และสามารถทราบได้ว่าผู้ที่ให้ข้อมูลส าคัญ (key informant) เป็นใคร 2. ขั้นแนะน าตัว ประกอบด้วยการบอกวัตถุประสงค์ของการวิจัยอย่างตรงไปตรงมา (ถ้าสามารถท าได้ โดยไม่ส่งผลต่อการได้ข้อมูลที่ถูกต้อง) สาเหตุที่เลือกสนามนี้ ข้อมูลที่ได้จะน าไปท าอะไร ผลที่เขาจะได้จากการวิจัย และขอเวลาในการให้ข้อมูลจากผู้ให้ข้อมูล 3. ขั้นสร้างความสัมพันธ์ อาจใช้วิธีการร่วมกิจกรรมของชุมชนอย่างเต็มใจ เพ่ือสร้างความคุ้นเคยกับชาวบ้าน แต่ต้องระวังไม่ให้เกิดความล าเอียงในการเก็บรวบรวมข้อมูล และการตีความหมายข้อมูล 4. ขั้นเริ่มท างาน ประกอบด้วยการท าแผนที่ทั้งด้านกายภาพของชุมชน แผนที่เชิงประชากร เช่น จ านวนครัวเรือน จ านวนสมาชิก และแผนที่สังคม เช่น เครือญาติ กิจกรรมทางสังคม การปกครอง แผนที่เวลา เช่น เวลาที่กิจกรรมในชุมชนเกิดขึ้นเป็นประจ า นอกจากนี้ต้องด าเนินเลือกตัวอย่างเพ่ือเลือกว่าจะไปพบใครกอ่น ข้อมูลที่ต้องการคืออะไร วิธีการเก็บรวบรวมข้อมูลคืออะไร 4. การตรวจสอบความถูกต้องของผลการศึกษา การตีความหมายข้อมูลวิจัยเชิงคุณภาพมีความเป็นอัตนัยสูง เพราะต้องอาศัยการตีความของนักวิจัย ซึ่งอาจมีความคลาดเคลื่อนเนื่องจากอคติของนักวิจัยด้วย หรือเป็นเพราะกลุ่มตัวอย่างตอบข้อมูลไม่ชัดเจน ตีความยาก โดยทั่วไปการวิจัยเชิงคุณภาพมักเก็บข้อมูลหลายๆ แหล่งเพ่ือยืนยันข้อค้นพบจากการวิจัย และลดความคลาดเคลื่อนจากการตีความของนักวิจัย ในการนี้ นักวิจัยต้องวางแผนว่าจะใช้ข้อมูลจากแหล่งใดบ้าง หรือกลุ่มใดบ้าง การวางแผนเหล่านี้มีลักษณะเป็นพลวัตร อาจมีการปรับเปลี่ยนได้ในขณะท าการวิจัย กล่าวคือ เมื่อมีข้อมูล

69

ไม่ชัดเจนต่อการสรุปผลการวิจัย หรือไม่เพียงพอที่จะสรุปความ นักวิจัยอาจเก็บรวบรวมข้อมูลจากกลุ่มที่ต้องการได้ข้อมูลเพ่ิมเติมได้ ซึ่งการจะตัดสินใจว่าควรเก็บข้อมูลเพ่ิมเติมหรือไม่ ขึ้นอยู่กับประสบการณ์ของนักวิจัย กระบวนการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล เรียกว่าการตรวจสอบสามเส้า (triangulation) ซึ่งประกอบด้วย การตรวจสอบสามเส้าด้านข้อมูล (data triangulation) โดยพิจารณาคุณภาพของข้อมูลจากเวลาที่ได้ข้อมูล สถานที่ และผู้ให้ข้อมูล การตรวจสอบสามเส้าด้านผู้วิจัย (investigator triangulation) คือ การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล เมื่อใช้นักวิจัยหลายคนเก็บข้อมูลเดียวกัน การตรวจสอบสามเส้าด้านทฤษฎี (theory triangulation) คือ การตรวจสอบว่าถ้าเปลี่ยนแนวคิดทฤษฎีต่างไปจากเดิมจะท าให้ตีความข้อมูลต่ างกัน หรือไม่ และการตรวจสอบสามเส้าด้านวิธีการเก็บรวบรวมข้อมูล (methodological triangulation) คือ การใช้วิธีการเก็บรวบรวมข้อมูลต่างๆ กัน เพ่ือใช้ตรวจสอบในเรื่องเดียวกัน 5. การวิเคราะห์ข้อมูล วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพที่ส าคัญ มี 3 วิธี 1. การวิเคราะห์ข้อมูลแบบอุปนัย (induction) คือ วิธีการตีความสร้างข้อสรุปจากรูปธรรม และปรากฏการณ์ที่มองเห็น ถ้าข้อสรุปยังไม่ชัดเจนต้องเก็บรวบรวมข้อมูลเพ่ิมเติม นักวิจัยต้องวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเอง พร้อมๆ กับการเก็บรวบรวมข้อมูล ดังนั้นนักวิจัยจึงต้องมีประสบการณ์และวุฒิภาวะในการตัดสินใจ 2. การวิเคราะห์ด้วยการจ าแนกชนิดข้อมูล (typological analysis) คือการจ าแนกข้อมูลเป็นชนิดๆ ที่ก าหนด เช่น อาจก าหนดให้ต้องเก็บข้อมูลเกี่ยวกับสถานการณ์ กิจกรรมที่เกิดขึ้น หรือความสัมพันธ์ระหว่างบุคคล เพ่ืออธิบายให้เห็นความเป็นมา สาเหตุ และผลลัพธ์ของสิ่งที่วิเคราะห์ 3.การเปรียบเทียบโดยการเปรียบเทียบข้อมูล (constant comparison) โดยน าข้อมูลมาเทียบกันเพ่ือหาความสัมพันธ์ของข้อมูล ว่ามีความเกี่ยวข้องกันอย่างไร เช่น แบบแผนทางเศรษฐกิจเกี่ยวข้องกับแบบแผนทางการปกครองอย่างไร มีอะไรร่วมกันบ้าง ประเด็นส าคัญที่ควรค านึงในการวิจัยเชิงคุณภาพ คือ ความตรง (validity) ซึ่งความตรงของการวิจัยเชิงคุณภาพ หมายถึง ความเหมาะสมในการแปลความหมายและสรุปผลผลการวิจัยตามวัตถุประสงค์ของการวิจัย การจะสรุปผลการวิจัยได้ถูกต้อง และเหมาะสม ขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลวิจัยที่เก็บรวบรวมมาอย่างมาก ดังนั้นกระบวนการเก็บข้อมูลจึงมีความส าคัญมาก โดยทั่วไปในการเก็บข้อมูลเชิงคุณภาพ ให้ค านึงถึงความสอดคล้องของค าถามวิจัย ข้อมูลที่ได้ และวิธีการที่ใช้ กล่าวคือ วิธีการเก็บข้อมูลต้องสอดคล้องกับค าถาม และข้อมูลที่ต้องการได้ นอกจากนี้การถอดข้อมูล และการจดบันทึกกิจกรรม และการตัดสินใจของผู้วิจัยในระหว่างการวิจัยต้องมีความครบถ้วน และถูกต้องด้วย เพ่ือจะได้น ามาวิพากษ์วิจารณ์เพ่ือสนับสนุนคุณภาพด้านความตรง

หลังจากศึกษาเนื้อหาสาระเรื่องที่ 3.4.2 แล้ว โปรดปฏิบัติกิจกรรม 3.4.2 ในแนวการศึกษาหน่วยที่ 3 ตอนที่ 3.4 เร่ืองที่ 3.4.2

70

เรื่องท่ี 3.4.3 ตัวอย่างการออกแบบการวิจัยเชิงคุณภาพ ตัวอย่างการออกแบบการวิจัยเชิงคุณภาพที่น ามาเสนอ เป็นงานวิจัยเรื่อง “ระบบดูแลช่วยเหลือนักเรียนเพ่ือพัฒนาผู้เรียนของโรงเรียนที่มีการปฏิบัติที่ดี: พหุกรณีศึกษา โดย ประดับ บุญธรรม (2551) ดังมีรายละเอียดสรุปได้ดังนี้ วัตถุประสงค์ของการท าวิจัย 1. เพ่ือศึกษาระบบการดูแลช่วยเหลือนักเรียนในการพัฒนาผู้เรียน 2. เพ่ือศึกษาการบริหารจัดการระบบการดูแลช่วยเหลือนักเรียนและการสนับสนุนการใช้ระบบดูแลช่วยเหลือนักเรียนของสถานศึกษา 3. เพ่ือศึกษาผลการใช้ระบบการดูแลช่วยเหลือนักเรียนในการพัฒนาผู้เรียน ระเบียบวิธีวิจัย การวิจัยนี้ใช้ระเบียบวิธีวิจัยเชิงคุณภาพ (Qualitattive Research Approach) แบบ Multiple Case Study ซึ่งเป็นวิธีที่มีลักษณะส าคัญคือ เป็นการแสวงหาความรู้โดยพิจารณาปรากฏการณ์ทางสังคมตามสภาพความเป็นจริง เพ่ือหาความสัมพันธ์ของปรากฏการณ์ของสภาพแวดล้อมนั้นซึ่งจะท าให้ได้สารสนเทศ ที่ต้องการอย่างหลากหลายจากกรณีศึกษาท่ีต่างกัน เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัย เนื่องจากการวิจัยครั้งนี้ผู้วิจัยใช้วิธีวิจัยเชิงคุณภาพ จึงมีทั้งตัวผู้วิจัยที่เป็นเครื่องมือส าคัญในการวิจัยและมีเครื่องมือที่ ผู้วิจัยสร้างประกอบด้วย 1. เครื่องมือที่ใช้ในการสังเกต คือ แบบบันทึกการสังเกตกิจกรรมครู นักเรียนและผู้บริหาร และสภาพโดยทั่วไปของโรงเรียน เช่น สถานที่ตั้งของโรงเรียน อาคารเรียน ห้องเรียน ห้องปฏิบัติงาน จ านวนบุคลากร จ านวนนักเรียน เป็นต้น แบบบันทึกการจัดกิจกรรมการเรียนการสอนของครู แบบสั งเกตพฤติกรรมการด าเนินงานของผู้บริหาร พฤติกรรมการจัดการเรียนการสอนของครู พฤติกรรมในการแสดงออกของนักเรียน ความสัมพันธ์ระหว่างครูกับนักเรียน ความสัมพันธ์ระหว่างโรงเรียนกับชุมชน 2. เครื่องมือที่ใช้ในการสัมภาษณ์ครูผู้สอนและครูประจ าชั้น แนวทางการสัมภาษณ์ผู้บริหาร แนวทางการสัมภาษณ์นักเรียนและแนวทางการสัมภาษณ์ผู้ปกครอง แบบบันทึกเอกสารข้อมูล ระยะที่สี่การสนทนากลุ่ม (Focus Group Discussion) การสนทนากลุ่มมีลักษณะเป็นการพูดคุยแลกเปลี่ยนความคิดเห็นซึ่งกันและกัน อย่างกว้างขวางของผู้เข้าร่วมการสนทนากันเองกับผู้วิจัย การถกประเด็นสนทนามีความอิสระในการแสดงความคิดเห็นตลอดจนการโต้แย้ง ผู้วิจัยจึงได้จัดสนทนากลุ่มโดยมีเป้าหมายเพ่ือ 1)ตรวจสอบการด าเนินงานในระบบดูแลช่วยเหลือนักเรียนของสถานศึกษา 2) เพ่ือตรวจสอบผลที่เกิดขึ้นจากการด าเนินงานในระบบดูแลช่วยเหลือนักเรียน การจัดกระท าข้อมูล ผู้วิจัยน าข้อมูลที่ได้มาจากขั้นตอนการเก็บรวบรวมข้อมูล มาท าการลดทอนข้อมูล ตรวจสอบ

71

ข้อมูล วิเคราะห์ข้อมูล โดยกระบวนการทั้ง 3 กระบวนการนี้จะท าควบคู่กันไปกับกระบวนการเก็บรวบรวมข้อมูล และขั้นตอนสุดท้ายน าข้อมูลที่ได้มาเขียนรายงานการวิจัย 1) การลดทอนข้อมูล (Data Reduction) การลดทอนข้อมูล หมายถึง วิธีการ “เลือกเฟ้นหาจุดที่น่าสนใจ อันจะท าให้เข้าใจง่ายสรุปย่อ ปรับข้อมูลดิบที่เก็บจากสนาม” การปรับลดทอนข้อมูลดิบนั้นนักวิจัยท าอยู่ตลอดเวลาตั้งแต่การเลือกสนาม การตัดสินใจว่าจะเก็บข้อมูลอะไรที่จะแสดงแนวคิดและในช่วงการเก็บข้อมูลก็กระท าเช่นเดียวกัน คือ การลงรหัส การทดสอบแนวคิด รวมเป็นกลุ่มแบ่งเป็นส่วน ๆ เขียนข้อสรุปชั่วคราว และแปลงข้อมูลอยู่ตลอดเวลา จนกระทั่งเขียนรายงานเสร็จ นักวิจัยเป็นผู้ตัดสินใจว่าข้อมูลกลุ่มไหนจะลงรหัส กลุ่มไหนจะใช้สรุป กลุ่มไหนไม่ใช้เพราะซ้ ากับกลุ่มก่อน 2) การตรวจสอบข้อมูล ผู้วิจัยท าการตรวจสอบข้อมูลโดยพิจารณาถึงความพอเพียง ความถูกต้อง และความน่าเชื่อถือ โดยการตรวจสอบแบบสามเส้า (Triangulation) คือ เก็บข้อมูลจากหลายๆฝ่าย หรือหลายๆวิธีในการเก็บรวบรวมข้อมูลในเรื่องเดียวกัน โดยสอบถามจากผู้ให้ข้อมูล เช่น ครูผู้สอน ผู้บริหาร ผู้ปกครอง และนักเรียนในประเด็นเดียวกัน พร้อมกับการสังเกตพฤติกรรมปฏิสัมพันธ์ของกลุ่มผู้ให้ข้อมูลเหล่านี้จน กระทั่งได้ความคิดเห็นในเรื่องนั้นๆออกมาตามท่ีคนในสังคมรู้สึก การด าเนินการวิจัย ผู้วิจัยใช้การสังเกตแบบมีส่วนร่วม (Participant Observation) การสัมภาษณ์แบบไม่เป็นทางการ(Informal Interview) และแบบเจาะลึก(In-depth Interview) การวิเคราะห์เอกสาร(Documentary Analysis) และการสนทนากลุ่ม(Focus Group Discussion) โดยผู้วิจัยท าการเก็บข้อมูลภาคสนามด้วยตนเอง ซึ่งแบ่งออกเป็นสี่ระยะคือ ระยะที่หนึ่ง เป็นการศึกษาก่อนลงภาคสนามเพ่ือก าหนดกรอบในการสังเกต การวิเคราะห์เอกสาร และแนวค าถามท่ีใช้ในการสัมภาษณ์ผู้ให้ข้อมูล ผู้วิจัยได้ท าการศึกษาก่อนลงภาคสนาม โดยการศึกษาเอกสารและงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง การขอค าปรึกษาจากอาจารย์ที่ปรึกษา ผู้เชี่ยวชาญ ผู้ให้ความรู้ในประเด็นการวิจัย และผู้มีประสบการณ์การวิจัยในระเบียบวิธีวิจัยเชิงคุณภาพ ซึ่งช่วยให้ผู้วิจัยสามารถมองปัญหาวิจัยได้ชัดเจนขึ้น ตลอดจนการเลือกกรณีศึกษาและการเลือกผู้ให้ข้อมูล โดยมีรายละเอียดดังนี้ 1. การศึกษาเอกสารและงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง(Documentary Research) ผู้วิจัยศึกษาเอกสารและงานวิจัยที่เกี่ยวข้องกับระบบดูแลช่วยเหลือนักเรียน ของโรงเรียนและการวิจัยเชิงคุณภาพแบบกรณีศึกษา เพ่ือก าหนดกรอบแนวคิดในการสังเกต การสัมภาษณ์ และการวิเคราะห์เอกสาร 2. การเตรียมตัวเข้าสู่สนามวิจัยของผู้วิจัย ผู้วิจัยใช้วิธีการเก็บรวบรวมข้อมูล โดยการสังเกตแบบมีส่วนร่วม และไม่มีส่วนร่วม การสัมภาษณ์อย่างเป็นทางการและการสัมภาษณ์อย่างไม่เป็นทางการ การสนทนากลุ่ม และการวิเคราะห์เอกสาร การท าความเข้าใจวิธีการ ขั้นตอนและประเด็นในการเก็บรวบรวมข้อมูล เตรียมรายละเอียดต่างๆในการด าเนินการเก็บรวบรวมข้อมูล เช่น แบบบันทึกการสัมภาษณ์ แบบบันทึกเอกสาร แบบบันทึกการสังเกต เป็น

72

ต้น จากนั้นจัดเตรียมอุปกรณ์ที่ใช้ในการเก็บรวบรวมข้อมูลภาคสนาม ได้แก่ สมุดบันทึก เครื่องบันทึกเสียง คอมพิวเตอร์พกพา (Computer Notebook) กล้องถ่ายรูป และของที่ระลึกที่จะมอบให้แก่โรงเรียน ส าหรับบริบทที่ใช้ในการวิจัย ผู้วิจัยได้ติดต่อประสานงานกับทางโรงเรียนเพื่อขอความร่วมมือในการเก็บรวบ รวมข้อมูล 3. การเลือกกรณีศึกษา ผู้วิจัยได้ขอค าปรึกษาในการคัดเลือกกรณีศึกษาจากศึกษานิเทศก์ในพ้ืนที่ของกรณีศึกษาเอง เนื่องจากเป็นผู้ที่มีบทบาทหน้าที่ในการดูแลโรงเรียนในสังกัด และได้ท าการคัดเลือกกรณีศึกษาโดยวิธีการเลือกแบบเจาะจง (Purposive Sampling) ได้กรณีศึกษาคือ โรงเรียนในเมืองวิทยา (นามสมมติ) เป็นโรงเรียนในระดับประถมศึกษา สังกัดส านักงานเขตพ้ืนที่การศึกษาพิษณุโลกเขต 1และโรงเรียนทอฝันวิทยา (นามสมมติ) เป็นโรงเรียนในระดับประถมศึกษา สังกัดส านักงานเขตพ้ืนที่การศึกษาเชียงใหม่เขต 4 โดยก าหนดเกณฑ์ในการคัดเลือก 1) เป็นโรงเรียนที่อยู่ในโครงการโรงเรียนเพ่ือนเด็ก 2) เป็นโรงเรียนที่ได้รับการยอมรับจากเขตพ้ืนที่การศึกษาว่ามีการปฏิบัติที่ ดีในการด าเนินงานระบบดูแลช่วยเหลือนักเรียน 3) เป็นโรงเรียนที่มีบุคลากรในโรงเรียนให้ความร่วมมือ เต็มใจและให้ความช่วยเหลือในการเก็บข้อมูล ระยะที่สอง เป็นการศึกษาภาคสนาม โดยแบ่งออกเป็น 2 ช่วงคือช่วงที่ 1 เป็นการเก็บข้อมูลในบริบทโรงเรียนที่ 1 เป็นเวลา 4 สัปดาห์ เพ่ือให้ได้ข้อมูลเกี่ยวกับสภาพทั่วไปของพ้ืนที่กรณีศึกษาได้แก่ สภาพทั่วไปของชุมชนที่บริบทตั้งอยู่ สภาพทั่วไปของโรงเรียน ครูนักเรียนการจัดการเรียนการสอน การด าเนินงานต่างๆของโรงเรียน ปฏิบัติงานการด าเนินงานระบบดูแลช่วยเหลือนักเรียน ผลการใช้ระบบดูแลช่วยเหลือนักเรียนในการพัฒนาผู้เรียน ช่วงที่2 เป็นการเก็บข้อมูลในบริบทโรงเรียนที่ 2 เป็นเวลา 4 สัปดาห์ เช่นเดียวกับบริบทที่ 1 ในการเข้าสู่สนามเพ่ือเก็บรวบรวมข้อมูล ผู้วิจัยเดินทางไปส ารวจสถานที่ตั้งของโรงเรียนและเส้นทางในการเก็บข้อมูล ด้วยตนเองทั้งสองโรงเรียนก่อนเข้าสู่สนามจริงเพ่ือความสะดวกในการเก็บรวบรวม ข้อมูลและสร้างความสัมพันธ์กับผู้ให้ข้อมูลในเบื้องต้น โดยผู้วิจัยเลือกเก็บข้อมูลที่โรงเรียนในเมืองวิทยา อ าเภอเมือง จังหวัดพิษณุโลกก่อน เนื่องจากผู้วิจัยมีความสะดวกในการเก็บข้อมูล ประกอบกับผู้วิจัยมีภูมิล าเนาอยู่ในจังหวัดพิษณุโลกอยู่แล้ว แล้วจึงด าเนินการเก็บข้อมูลวิจัยในกรณีศึกษาที่ 2 คือโรงเรียนทอฝันวิทยา อ าเภอหางดง จังหวัดเชียงใหม่ โดยใช้ระยะเวลาในการด าเนินการเก็บข้อมูลโรงเรียนละ 4 สัปดาห์ การสร้างความสัมพันธ์กับผู้ให้ข้อมูล ผู้บริหารสถานศึกษา การสร้างความสัมพันธ์กับผู้บริหารสถานศึกษานั้น ผู้วิจัยได้ประสานงานกับผู้บริหารสถานศึกษาโดยตรงตั้งแต่การเริ่มติดต่อ เพ่ือขออนุญาตเข้าเก็บข้อมูล โดยการโทรศัพท์ติดต่อ และส่งหนังสือราชการขอความร่วมมือ ซึ่งผู้วิจัยได้อธิบายถึงวัตถุประสงค์และเหตุผลในการท าวิจัย ผู้บริหาร โรงเรียนยินดีให้ผู้วิจัยเข้าไปเก็บรวบรวมข้อมูล ครูผู้สอน ในการสร้างความสัมพันธ์กับครูผู้สอนนั้น เมื่อผู้วิจัยได้รับอนุญาตให้เก็บข้อมูลวิจัยจากผู้บริหารสถานศึกษาแล้ว ผู้บริหารได้แนะน าให้ผู้วิจัยได้รู้จักกับครูผู้สอน ซึ่งผู้วิจัยได้แนะน าตนเอง พร้อมทั้งบอก

73

เหตุผลและวัตถุประสงค์ในการท าวิจัย การเก็บรวบรวมข้อมูล พร้อมทั้งขอความอนุเคราะห์ในการสัมภาษณ์และสังเกตการจัดกิจกรรมการเรียนการสอน เอกสาร ผลงานของครู เมื่อถึงเวลารับประทานอาหารกลางวันผู้วิจัยจะรับประทานกับครูผู้สอนเพ่ือสร้างความสัมพันธ์อันดีอันเป็นประโยชน์ต่อการได้ข้อมูลที่ส าคัญ ซึ่งผู้วิจัยได้รับความร่วมมือในการเก็บข้อมูลเป็นอย่างดี ในการสร้างความสัมพันธ์กับนักเรียนนั้น ผู้วิจัยได้แนะน าตนเองว่าเป็นใคร มาจากไหน มาท าอะไร โดยผู้วิจัยได้ท าการสังเกตพฤติกรรมของนักเรียนตั้งแต่เข้าแถวเคารพธงชาติ หลังเลิกแถว โดยสังเกตอยู่ข้างๆครู ในห้องพักครู ผู้วิจัยมีโอกาสเข้าสอนนักเรียนและดูแลนักเรียนแทนครูประจ าชั้นเมื่อครูผู้ สอนลา หรือติดประชุม และสอนซ่อมเสริมให้กับนักเรียนหลังเลิกเรียน ท าให้ผู้วิจัยมีความใกล้ชิดและสนิทสนมกับนักเรียนค่อนข้างเร็ว นักเรียนจะเล่าเรื่องส่วนตัวและชีวิตในโรงเรียนให้ผู้วิจัยฟัง ผู้ปกครอง การสร้างความสัมพันธ์กับผู้ปกครองนักเรียนโรงเรียนทอฝันวิทยาผู้วิจัยจะใช้ วิธีการพูดคุยกับผู้ปกครองนักเรียนเมื่อผู้วิจัยเดินทางไปเยี่ยมนักเรียนที่ บ้าน เพราะบ้านนักเรียนอยู่บริเวณรอบโรงเรียนซึ่งสะดวกต่อการเดินทางของผู้วิจัย และใช้เวลาในขณะที่ผู้ปกครองมารับนักเรียนที่บ้านพักผู้วิจัยเอง ระยะที่สาม เป็นการตรวจสอบข้อมูล เก็บรวบรวมข้อมูลเพ่ิมเติมในประเด็นที่ยังไม่มีความชัดเจนและวิเคราะห์ ข้อมูลเพื่ออธิบายการปฏิบัติงานของโรงเรียน การวิจัยในครั้งนี้ใช้วิธีการเก็บข้อมูลที่หลากหลายด้วยวิธีการวิจัยเชิงคุณภาพเพ่ือให้ได้ข้อมูลที่ต้องการอย่างครบถ้วน ประกอบด้วยแหล่งข้อมูล และวิธีการเก็บรวบรวมข้อมูล ดังนี้ 1. แหล่งข้อมูล แหล่งข้อมูลครั้งนี้ประกอบด้วย 1) เอกสาร คู่มือ แนวทางการด าเนินการระบบดูแลช่วยเหลือนักเรียนในสถานศึกษา เอกสารการรู้จักนักเรียนเป็นรายบุคคลของสถานศึกษา เอกสารชุดคู่มือด าเนินงานโรงเรียน เพ่ือนเด็ก ค าสั่งแต่งตั้งการด าเนินงานของโรงเรียน ผลงานนักเรียน 2.)บุคลากรที่เกี่ยวข้องกับการด าเนินงานระบบดูแลช่วยเหลือนักเรียน ได้แก่ ผู้บริหาร ครูผู้สอน ครูประจ าชั้น นักเรียน ผู้ปกครอง 2. วิธีการเก็บรวบรวมข้อมูล วิธีการที่ใช้ในการเก็บรวบรวมข้อมูลมีดังนี้ 1) การวิเคราะห์และศึกษาเอกสาร โดยการศึกษาเอกสารต่างๆของโรงเรียนและหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง เช่นค าสั่งแต่งตั้งในการด าเนินงาน นโยบาย รายงานความก้าวหน้าในการจัดกิจกรรม ผลงานของนักเรียน ครู และของโรงเรียน 2) การสังเกตประกอบด้วยการสังเกตแบบมีส่วนร่วมและไม่มีส่วนร่วม โดยจะสังเกตสภาพแวดล้อมโดยทั่วไป ได้แก่ อาคารเรียน ห้องเรียน โรงอาหาร และกิจกรรมต่างๆ เช่น กิจกรรมหน้าเสาธง กิจกรรมการนั่งสมาธิ กิจกรรมการประชุมคณะกรรมการนักเรียน มีรายละเอียดดังนี้ การสังเกตแบบมีส่วนร่วม ได้ท าการสังเกตการท าหน้าที่ของครูประจ าชั้น การจัดกิจกรรมกลุ่มก่อนเข้าชั้นเรียน การจัดกิจกรรมการเรียนการสอน การประชุมครู การประชุมคณะกรรมการนักเรียน โดยผู้วิจัยใช้กรอบการสังเกตของ Loftland (1971) 6 หน่วย ได้แก่ (1) การกระท า (acts) คือ พฤติกรรมของคนที่อยู่ในพ้ืนที่ของกรณีศึกษาแสดงออกในเรื่องต่างๆ เช่น การพูดคุย การซักถาม พฤติกรรมการสอนของครู พฤติกรรมนักเรียน ปฏิสัมพันธ์ระหว่างผู้บริหารกับครู (2)

74

กิจกรรม (activities) คือ พฤติกรรมของคนท่ีอยู่ในพ้ืนที่ของกรณีศึกษาที่เป็นขั้นตอนในการงาน การกระท าของคนหลายๆคนที่แสดงความส าคัญและเกี่ยวข้อง ซึ่งเป็นพฤติกรรมที่มีกระบวนการ มีข้ันตอน แบบแผน (3) ความหมาย (meaning) คือผู้วิจัยสังเกตการให้ความหมายของการกระท าหรือกิจกรรมโดยค าพูดที่แสดงออก ของกลุ่มผู้ให้ข้อมูล เช่น การรู้จักนักเรียนของครูประจ าชั้น การแก้ไขและส่งเสริมนักเรียน (4) ความสัมพันธ์ (relation) คือ ความเกี่ยวข้องระหว่างคนในพ้ืนที่กรณีศึกษา เช่น ความสัมพันธ์ระหว่างครูกับผู้บริหาร ปฏิสัมพันธ์ระหว่างครูผู้สอนกับนักเรียนในระหว่างการเรียนการสอน (5) การมีส่วนร่วมในกิจกรรม (participation) คือ การพิจารณาบทบาทของผู้ให้ข้อมูลที่แสดงบทบาทในโรงเรียน เช่น การเข้าร่วมประชุม การท างานตามที่ได้รับมอบหมาย การติดตามนักเรียน (6) สถานที่ (setting) คือ สถานการณ์และสภาพที่เกิดขึ้นภายในโรงเรียนและห้องเรียนของครูที่เป็นผู้ให้ ข้อมูล เช่น การจัดการเรียนการสอน บรรยากาศในชั้นเรียน ส าหรับการสัมภาษณ์ ผู้วิจัยใช้การสัมภาษณ์ครูและผู้บริหารแบบไม่เป็นทางการ เน้นการพูดคุยอย่างเป็นกันเอง มีลักษณะดังนี้ (1) การสัมภาษณ์แบบเปิดกว้างไม่จ ากัดค าตอบ ให้ผู้ให้ข้อมูลตอบอย่างอิสระ (2) การสัมภาษณ์แบบเจาะลึกเพ่ือให้ข้อมูลที่ผู้วิจัยสนใจเป็นพิเศษ (3) การสัมภาษณ์แบบตะล่อมกล่อมเกลา เป็นการสัมภาษณ์ที่ผู้วิจัยต้องใช้ความระมัดระวังในการใช้ค าถาม เพ่ือให้ผู้ให้ข้อมูลเปิดเผยข้อมูลให้มากที่สุด การวิเคราะห์เอกสาร (Documentary Analysis) ผู้วิจัยใช้การวิเคราะห์เอกสารต่างๆที่รวบรวมมาได้น ามาจัดหมวดหมู่เพ่ือใช้ ประกอบข้อมูลที่ได้จากการสัมภาษณ์และการสังเกตรวมทั้งการวิเคราะห์เพ่ือสรุปข้อมูล ระยะที่สี ่ตรวจสอบข้อมูลการด าเนินงานช่วยเหลือนักเรียนจากนักเรียนและครูที่ปรึกษาโดยใช้เทคนิคการสนทนากลุ่ม การวิเคราะห์ข้อมูล ผู้วิจัยได้เก็บรวบรวมข้อมูลหลากหลายวิธี มีการศึกษาอย่างเป็นกระบวนการต่อเนื่อง ท าให้วิเคราะห์ข้อมูลได้ท าควบคู่กันทั้งกระบวนการ การวิจัยครั้งนี้ผู้วิจัยได้วิเคราะห์ข้อมูล 4 ลักษณะ ดังนี้ (1) การวิเคราะห์เนื้อหา (content analysis) โดยน าเอกสารและข้อมูลที่รวบรวมได้มาวิเคราะห์แล้วจัดระบบข้อมูลที่ วิเคราะห์ ได้ก่อนน ามาสังเคราะห์ แล้วน าเสนอในรูปแบบของการบรรยาย (2) การจ าแนกข้อมูล (typological analysis) โดยใช้การจ าแนกแบบใช้แนวคิดทฤษฎีและไม่ใช่ทฤษฎีคือ การจ าแนกข้อมูลที่จะวิเคราะห์ตามความเหมาะสมกับข้อมูล (3) การเปรียบเทียบข้อมูล (constant comparative method) เปรียบเทียบการด าเนินงานของระบบดูแลช่วยเหลือนักเรียนระหว่างพ้ืนที่กรณี ศึกษา (4) การสร้างข้อสรุปแบบอุปนัย (analytic induction) คือ วิธีตีความสร้างข้อสรุปข้อมูลจากรูปธรรมหรือปรากฏการณ์ที่มองเห็นการวิเคราะห์

หลังจากศึกษาเนื้อหาสาระเรื่องที่ 3.4.3 แล้ว โปรดปฏิบัติกิจกรรม 3.4.3 ในแนวการศึกษาหน่วยที่ 3 ตอนที่ 3.4 เร่ืองที่ 3.4.3

75

ตอนที่ 3.5 การออกแบบการวิจัยแบบผสม โปรดอ่านแผนการสอนประจ าตอนที่ 3.5 แล้วจึงศึกษาเนื้อหาสาระ พร้อมปฏิบัติกิจกรรมในแต่ละเรื่อง หัวเรื่อง เรื่องท่ี 3.5.1 ความหมาย ลักษณะของการวิจัยแบบผสม และค าถามวิจัยแบบผสม เรื่องท่ี 3.5.2 การออกแบบการวิจัยแบบผสม เรื่องท่ี 3.5.3 ตัวอย่างการออกแบบการวิจัยแบบผสม แนวคิด 1. การวิจัยแบบผสมเป็นการบูรณาการใช้วิธีการวิจัยเชิงปริมาณ และการวิจัยเชิงคุณภาพเข้าด้วยกัน เพ่ือท าให้ได้ผลการวิจัยที่มีความลึกซ้ึงมากข้ึนและตอบค าถามวิจัยได้ถูกต้อง ค าถามวิจัยที่เหมาะที่จะใช้การวิจัยเชิงผสม คือ ค าถามวิจัยที่ซับซ้อน และการวิจัยเชิงปริมาณ และการวิจัยเชิงปริมาณเป็นวิธีการที่จะท าให้ได้ข้อมูลที่ครบถ้วน 2. การออกแบบการวิจัยแบบ ประกอบด้วย การระบุจุดมุ่งหมายและความส าคัญ การระบุกรอบทฤษฎี การก าหนดปัญหาวิจัย การสุ่มกลุ่มตัวอย่าง วิธีการวิจัย วิธกีารวิเคราะห์ข้อมูล 3. ตัวอย่างการออกแบบการวิจัยแบบผสมที่น าเสนอจะช่วยให้นักศึกษาเข้าใจการออกแบบการวิจัยแบบผสมได้ชัดเจนขึ้น

วัตถุประสงค์ เมื่อศึกษาตอนที่ 3.5 จบแล้ว นักศึกษาสามารถ 1. อธิบายความหมายของการวิจัยเชิงการวิจัยแบบผสม และจ าแนกค าถามวิจัยที่ต้องใช้การวิจัยแบบผสมได้ 2. อธิบายวิธีการออกแบบการวิจัยแบบผสมได้ 3. บอกข้อดีและข้อจ ากัดของการออกแบบการวิจัยในกรณีตัวอย่างที่ก าหนดให้ได้

76

เร่ืองที่ 3.5.1 ความหมาย ลักษณะของการวิจัยแบบผสม และค าถามวิจัยแบบผสม 1. ความหมายของการวิจัยแบบผสม

การวิจัยแบบผสม (mixed methods) เป็นการบูรณาการใช้วิธีการวิจัยเชิงปริมาณ (quantitative research method) และการวิจัยเชิงคุณภาพ (qualitative research method) เข้าด้วยกัน เ พ่ือท าให้ได้ผลการวิจัยที่มีความลึกซึ้งมากขึ้น ช่วยยืนยันผลการวิจัย และท าให้ตอบค าถามวิจัยได้ถูกต้อง ครอบคลุม ในการวิจัยแบบผสมนั้น การเก็บข้อมูลเชิงปริมาณ และข้อมูลเชิงคุณภาพท าได้ทั้งแบบพร้อมกัน (concurrent หรือ simultaneous) คือ การน ามารวมกัน หรือแบบต่อเนื่องกันก็ได้ (sequential) เช่น น าข้อมูลประเภทหนึ่งไปสร้างข้อมูลประเภทหนึ่ง ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ของการวิจัย ถ้าเป็นการเก็บข้อมูลแบบต่อเนื่องกัน ก็ต้องก าหนดว่าจะใช้วิธีการใดก่อน-หลัง ซึ่ง ขึ้นกับการออกแบบการวิจัยของนักวิจัย ดังนั้น เมื่อต้องใช้การวิจัยแบบผสม นักวิจัยต้องก าหนดว่าข้อมูลประเภทใดควรเก็บก่อน ข้อมูลใดควรเก็บทีหลัง

เพราะเหตุว่า ล าดับขั้นตอนการเก็บข้อมูลในการวิจัยแบบผสมมีความส าคัญ Cresswell (2003) จึงเสนอว่า ก่อนการใช้การวิจัยแบบผสม นักวิจัยต้องพิจารณาประเด็นต่อไปนี้ 1. ควรท าวิจัยเชิงปริมาณ และวิจัยเชิงคุณภาพพร้อมกันหรือไม ่หรือควรท าแยกกัน 2. ควรท าการวิจัยแบบใดก่อน แบบใดควรท าทีหลัง 3. จะบูรณาการการวิจัยทั้งสองแบบในขั้นตอนใดของการวิจัย 4. จะใช้กรอบทฤษฎีเพ่ือเป็นแนวทางการวิจัยหรือไม่ 2. ลักษณะของการวิจัยเชิงผสม

2.1 การเลือกล าดับขั้นตอนการใช้การวิจัยเชิงปริมาณ และการวิจัยเชิงคุณภาพ จากที่ได้กล่าวมาแล้วว่าการวิจัยแบบผสมใช้ทั้งการวิจัยเชิงปริมาณและการวิจัยเชิงคุณภาพร่วมกัน การบูร

ณาการการใช้การวิจัยทั้ งสองแบบอาจสรุปได้ดั งโมเดลของ Stecker, McLeroy, Goodman, Bird, และ McCormick (1992) จ านวน 4 โมเดล ดังต่อไปนี้

โมเดล 1: การวิจัยเชิงคุณภาพใช้ในการสร้างเครื่องมือวัดส าหรับการวิจัยเชิงปริมาณ เป็นการท าวิจัยเชิงคุณภาพ เพ่ือให้ทราบประเด็นในการท าเครื่องมือส าหรับการวิจัยเชิงปริมาณต่อไป โมเดลการวิจัยแบบนี้ใช้เมื่อยังไม่มีทฤษฎีที่ชัดเจนส าหรับการวิจัยเชิงปริมาณ

การวิจยัเชิงคณุภาพ การวิจยัเชิงปริมาณ ผลการวิจยั

77

โมเดล 2: การวิจัยเชิงปริมาณใช้ในการเพ่ิมความชัดเจนของผลการวิจัยเชิงคุณภาพ

โมเดล 3: การวิจัยเชิงคุณภาพใช้ในการอธิบายผลการวิจัยเชิงปริมาณ

โมเดล 4: การวิจัยเชิงคุณภาพและการวิจัยปริมาณใช้ร่วมกันอย่างเท่าเทียมกัน

2.2 รูปแบบการออกแบบการวิจัยแบบผสม รูปแบบการออกแบบการวิจัยแบบผสมอาจจ าแนกออกเป็นสองแบบใหญ่ ๆ โดยจ าแนกตามล าดับขั้นของ

การใช้การวิจัยทั้งสองแบบ คือ รูปแบบที่ใช้พร้อมกัน (concurrent หรือ simultaneous) และรูปแบบที่ใช้ต่อเนื่องกัน (sequential) เมื่อใช้รูปแบบต่อเนื่อง ต้องก าหนดให้การวิจัยใดท าก่อน การวิจัยใดท าทีหลัง รูปแบบของการวิจัยสรุปได้ดังตารางที่ 3.8

การวิจยัเชิงคณุภาพ ผลการวิจยั

การวิจยัเชิงปริมาณ

การวิจยัเชิงปริมาณ ผลการวิจยั

การวิจยัเชิงคณุภาพ

การวิจยัเชิงปริมาณ การวิจยัเชิงคณุภาพ ผลการวิจยั

78

ตารางที ่3.8 รูปแบบของการวิจัยแบบผสม ล าดับ ประเภท ค าอธิบาย

QUAL + quan พร้อมกัน ท าการวิจัยเชิงคุณภาพ และการวิจัยเชิงปริมาณพร้อมกัน แตเ่น้นการวิจัยเชิงคุณภาพ

QUAL --->quan แบบต่อเนื่องกัน ท าวิจัยเชิงคุณภาพก่อน QUAN + qual พร้อมกัน ท าการวิจัยเชิงปริมาณ และการวิจัยเชิงคุณภาพร้อม

กัน แต่เน้นการวิจัยเชิงปริมาณ QUAN --->qual แบบต่อเนื่องกัน ท าวิจัยเชิงปริมาณก่อน

QUAN หมายถึง การวิจยัเชิงปริมาณ qual หมายถึง การวิจัยเชิงคณุภาพ + หมายถึง ท าพร้อมกัน ---> หมายถึง ท าต่อเนื่องกัน

2.3 ขั้นตอนการบูรณาการข้อมูลเชิงปริมาณ และคุณภาพ การบูรณาการข้อมูลเชิงปริมาณ และคุณภาพในงานวิจัยแบบผสม หมายถึง การรวมข้อมูลทั้งสองประเภทเข้าด้วยกัน ประเด็นที่ส าคัญตามมา คือ ค าถามว่ารวมกันในขั้นตอนใดของการท าวิจัย Tashakkori และ Teddlie (1998) และ Green, Caracelli, และ Graham (1989) อธิบายว่าข้อมูลเชิงคุณภาพและข้อมูลเชิงปริมาณสามารถน ามารวมกันในขั้นตอนต่างๆ กัน ดังนี้ 1. รวมกันในแบบสอบถาม กล่าวคือ มีทั้งค าถามเชิงปริมาณ และค าถามเชิงคุณภาพในแบบสอบถามให้ผู้ตอบตอบ 2. รวมกันในการเก็บรวบรวมข้อมูล เช่น มีทั้งค าถามปลายเปิด และแบบเลือกตอบในแบบสอบถามให้ผู้ตอบ 3.รวมกันในขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น แปลงข้อมูลเชิงคุณภาพเป็นข้อมูลเชิงปริมาณ เช่น เพศชาย=1 หญิง = 0 4. รวมกันในขั้นตอนการแปลผล เช่น การหาข้อสรุปร่วมจากข้อมูลเชิงปริมาณ และข้อมูลเชิงคุณภาพ 3. ค าถามวิจัยแบบผสม เหตุผลที่นักวิจัยมีความจ าเป็นต้องตั้งค าถามวิจัยที่เป็นการวิจัยแบบผสม คือ ความซับซ้อนของสิ่งที่ต้องการศึกษา ในบางบริบท นักวิจัยมีปัญหาวิจัยที่มีความซับซ้อนมาก ในการที่จะตอบปัญหาวิจัยที่ซับซ้อน นักวิจัยต้องการใช้วิธีการวิจัยมากกว่า 1 วิธี เพ่ือตอบค าถามวิจัย นั่นคือการวิจัยเชิงปริมาณ หรือการวิจัยเชิงคุณภาพเพียงอย่างเดียวไม่สามารถให้ข้อมูลที่ชัดเจน และเพียงพอส าหรับค าถามวิจัย Cresswell และ Plano Clark (2006) กล่าวว่า ค าถามวิจัยที่ต้องใช้วิธีการวิจัยผสม เป็น ค าถามวิจัยที่มีลักษณะต่อไปนี้ 1. ค าถามวิจัยมีความซับซ้อน จ าเป็นต้องใช้การวิจัยเชิงปริมาณ และการวิจัยเชิงคุณภาพเพ่ือให้ได้ข้อมูลที่เพียงพอต่อการตอบปัญหาวิจัย

79

2. ต้องการข้อมูลเพ่ิมเติมเพ่ือสรุปผลการวิจัยให้ชัดเจน ซึ่งอาจเป็นการวิจัยเชิงปริมาณ หรือการวิจัยเชิงคุณภาพก็ได้ 3. ผลการวิจัยเชิงปริมาณ สามารถอธิบายได้ด้วยการวิจัยเชิงคุณภาพ นั่น คือการท าวิจัยเชิงปริมาณก่อน และต่อมาท าการวิจัยเชิงคุณภาพเพ่ือหาข้อมูลไปช่วยอธิบายผลการวิจัยเชิงปริมาณ 4. การวิจัยเชิงคุณภาพเป็นฐานในการพัฒนางานวิจัยเชิงปริมาณ นั่น คือ การที่จะออกแบบการวิจัยเชิงปริมาณได้อย่างเหมาะสมจ าเป็นต้องมีการศึกษาโดยใช้การวิจัยเชิงคุณภาพก่อน เพ่ือน าผลที่ได้ไปช่วยออกแบบการวิจัยเชิงปริมาณ

หลังจากศึกษาเนื้อหาสาระเรื่องที่ 3.5.1 แล้ว โปรดปฏิบัติกิจกรรม 3.5.1 ในแนวการศึกษาหน่วยที่ 3 ตอนที่ 3.5 เร่ืองที่ 3.5.1

80

เร่ืองที่ 3.5.2 การออกแบบการวิจัยแบบผสม การออกแบบการวิจัยแบบผสมท าได้สองแบบใหญ่ๆ คือ การออกแบบที่สามารถก าหนดล่วงหน้าก่อนท าวิจัยว่าจะใช้ทั้งการวิจัยเชิงประมาณ และการวิจัยเชิงคุณภาพ (fixed mixed method) และการออกแบบที่ไม่ได้ก าหนดล่วงหน้าว่าจะใช้ทั้งการวิจัยเชิงประมาณ และการวิจัยเชิงคุณภาพ (emergent mixed method) แต่นักวิจัยจะทราบว่าต้องใช้การวิจัยทั้งสองแบบในระหว่างการท าวิจัย เพราะการวิจัยด้วยวิธีการใดวิธีการหนึ่งให้ผลการวิจัยที่ไม่ชัดเจน ดังนั้น นักวิจัยต้องเปิดใจรับการวิจัยทั้งสองประเภท ไม่ยึดติดกับการวิจัยเชิงปริมาณ หรือ การวิจัยเชิงคุณภาพ อย่างไรก็ตาม การออกแบบการวิจัยแบบผสมมีขั้นตอนหรือองค์ประกอบเหมือนกับการวิจัยประเภทอ่ืนๆ กล่าวคือ การออกแบบการวิจัยต้องท าสิ่งต่อไปนี้

1. การระบุจุดมุ่งหมายและความส าคัญ จุดมุ่งหมายและความส าคัญของการวิจัยแบบผสมมีทั้งหมด 7 ประการ (Tashakkori & Teddlie, 2009) ดังต่อไปนี้

1.1. เพ่ือเติมหรือเพ่ิมมุมมองเก่ียวกับปรากฏการณ์ที่ศึกษา 1.2 เพ่ือท าให้ผลการวิจัยสมบูรณ์ 1.3 เพ่ือใช้ผลของการวิจัยพัฒนางานวิจัยในขั้นต่อไป 1.4 เพ่ือขยายความเข้าใจให้กว้างขึ้น 1.5 เพ่ือยืนยันผลการวิจัย 1.6 เพ่ือชดเชยจุดอ่อนของวิธีการใดวิธีการหนึ่ง 1.7 เพ่ือให้ผลวิจัยครอบคลุมปรากฏการณ์ที่ศึกษา 2. การระบุกรอบทฤษฎี การระบุกรอบทฤษฎีส าหรับการวิจัยแบบผสมอาจท าได้ในส่วนของการวิจัยเชิง

ปริมาณ ส่วนในขั้นตอนการท าวิจัยเชิงคุณภาพอาจไม่จ าเป็นต้องมีกรอบทฤษฎี เพราะการท าวิจัยเชิงคุณภาพใช้ในกรณีที่กรอบทฤษฎียังไม่ชัดเจน แต่เมื่อได้ข้อมูลจากการวิจัยเชิงคุณภาพมาแล้วนักวิจัยต้องอธิบายให้ได้ว่าการที่บุคคลคิดหรือท าพฤติกรรมใดๆ นั้น อธิบายได้ด้วยทฤษฎีอะไร

3. การก าหนดปัญหาวิจัย ค าถามวิจัยเชิงปริมาณส่วนใหญ่เป็นค าถามที่สนใจการเปรียบเทียบในเชิงปริมาณ และต้องการอธิบายให้ชัดเจน การก าหนดปัญหาวิจัยส าหรับการวิจัยเชิงคุณภาพส่วนใหญ่เป็นค าถามวิจัยที่ต้องใช้การผสมผสานวิธีการเชิงปริมาณ และคุณภาพในการวิเคราะห์ข้อมูล เพ่ือให้ได้ข้อมูลมาตอบค าถามวิจัย

4. การเลือกกลุ่มตัวอย่าง การเลือกกลุ่มตัวอย่างในการวิจัยแบบผสมใช้ทั้งการสุ่มกลุ่มตัวอย่างแบบใช้ความน่าจะเป็น และวิธีการเลือกอย่างเจาะจง กลุ่มตัวอย่างส าหรับการวิจัยเชิงปริมาณต้องมีจ านวนมาก อย่างน้อย 50 คน ส่วนกลุ่มตัวอย่างจากการเลือกแบบเจาะจงมีจ านวน 30 คน หรือ น้อยกว่า (Plano Clark, & Creswell, 2008, p. 207)

5. การเลือกวิธีการวิจัย นักวิจัยต้องพิจารณาว่าจะเน้นการวิจัยเชิงปริมาณ หรือคุณภาพ หรือจะผสมกันในขั้นตอนใด ซึ่งต้องเลือกให้สอดคล้องกับปัญหาวิจัย เพ่ือให้ได้ข้อมูลที่เหมาะสมกับการวิจัย

81

6. วิธีการวิเคราะห์ข้อมูล วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลการวิจัยแบบผสม มี 4 แบบใหญ่ ๆ คือ 6.1 การวิเคราะห์ร่วมกันแบบคู่ขนานกัน (parallel mixed analysis) วิธีการนี้รู้จักกันในชื่อ

ของการวิเคราะห์สามเส้าของแหล่งข้อมูล (triangulation) ซึ่งเป็นวิธีการที่ใช้กันมากที่สุดในการวิจัยแบบผสม (Tashakkori, Teddlie, 2009) ในสาขาสังคมศาสตร์และพฤติกรรมศาสตร์ ข้อมูลเชิงปริมาณ เช่น เมื่อมขี้อมูลจากแบบสอบถาม หรือการทดลอง นักวิจัยมักจะวิเคราะห์ข้อมูลด้วยวิธีการเชิงปริมาณ เช่น ความถี่ ร้อยละ และ ค่าเฉลี่ย เป็นต้น ส่วนข้อมูลเชิงคุณภาพ ที่ได้จากการสัมภาษณ์ การประชุมกลุ่ม หรือ ข้อมูลจากแบบสอบถามปลายเปิด มักจะวิเคราะห์ด้วยการวิเคราะห์เนื้อหา อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์ข้อมูลอาจด าเนินการวิเคราะห์ด้วยวิธีการเชิงปริมาณ และวิธีการเชิงคุณภาพพร้อมๆ กัน ก็ได้ เช่น ในการสัมภาษณ์ ผู้สัมภาษณ์อาจด าเนินการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งสองแบบที่ผู้ถูกสัมภาษณ์ตอบในระหว่างการสัมภาษณ์ ซึ่งเป็นการประมวลผลโดยใช้ดุลยพินิจของผู้สัมภาษณ์ ซึ่งการที่จะสรุปผลการสัมภาษณ์ได้ถูกต้อง ต้องอาศัยประสบการณ์และความเชี่ยวชาญของผู้สัมภาษณ์มาก

6.2 การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพด้วยวิธีการเชิงปริมาณ วิธีการเช่นนี้ท าได้โดยเปลี่ยนข้อมูลเชิงคุณภาพให้เป็นข้อมูลเชิงปริมาณ เช่น ในการสังเกต ผู้วิจัยอาจนับความถี่ของการตอบ เหตุการณ์ที่เกิดขึ้น หรือพฤติกรรมที่แสดงออกในระหว่างการสังเกต ในขณะเดียวกันก็ประเมินความหนัก -เบา หรือความรุนแรงของพฤติกรรมที่สังเกตด้วย

6.3 การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณด้วยวิธีการเชิงคุณภาพ ซึ่งต้องเปลี่ยนข้อมูลเชิงปริมาณให้อยู่ในรูปของข้อมูลเชิงคุณภาพ เช่น การจัดประเภทข้อมูล หรือการแบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่มๆ ตามค่าของข้อมูลเชิงปริมาณ เช่น การเปลี่ยนผลการตอบแบบสอบถามเกี่ยวกับความสนใจในศิลปะที่มีค าถามแบบมาตรประมาณค่า ตั้ง 1 ถึง 5 แล้วเปลี่ยนคะแนนที่วัดเป็นระดับของความสนใจในศิลปะ เช่น ความสนใจระดับมาก ปานกลาง และ น้อย

6.4 การใช้วิธีการสังเกตจัดกลุ่มคน หรือบริบทต่างๆ ที่ก าลังศึกษาออกเป็นประเภทๆ แล้วเปรียบเทียบประเภทต่างๆ ด้วยวิธีการเชิงปริมาณ Caracelli & Green (1993) เรียกวิธีการนี้ว่า topology development ตัวอย่าง เช่น การที่นักวิจัยสังเกตการสอนของครูแล้วบันทึกพฤติกรรมของครูและจ าแนกครูออกเป็นกลุ่มที่จัดการเรียนการสอนได้ดี และกลุ่มที่จัดการเรียนการสอนไม่ดี จากนั้นให้ครูทั้งสองกลุ่มตอบแบบสอบถามเกี่ยวกับความผูกพันต่ออาชีพครู เพ่ือน าผลการตอบแบบสอบถามมาเปรียบเทียบกันด้วยวิธีการเชิงปริมาณ เช่น การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยด้วยสถิติ t-test หรือการวิเคราะห์จ าแนก (discriminant analysis) เป็นต้น โดยสถิติส าหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณที่เลือกใช้ได้มีอีกมากมาย เช่น การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) การวิเคราะห์การถดถอย (regression) การวิ เคราะห์ความแปรปรวนแบบหลายตัวแปร (MANOVA) หรือโมเดลสมการโครงสร้าง (Structural equation modeling) เป็นต้น การเลือกใช้สถิติเชิงปริมาณเหล่านี้ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ของการวิจัย การออกแบบการวิจัย และข้อมูลที่มี

82

6.5 การใช้การวิเคราะห์เนื้อหา (content analysis) เพ่ือสร้างกลุ่มของคุณลักษณะของตัวแปรของบุคคล การจัดกลุ่มสถานการณ์ที่ศึกษา แล้วใช้การวิเคราะห์เชิงปริมาณยืนยันผลการวิเคราะห์เนื้อหา ตัวอย่างเช่น การใช้การวิเคราะห์เนื้อหาจัดกลุ่มตัวแปร หรือสถานการณ์ต่างๆ ที่เหมือนกันไว้กลุ่มเดียวกัน จากนั้นเก็บรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับกลุ่มของตัวแปรที่จัดกลุ่มไว้ แล้วใช้สถิติยืนยันว่าตัวแปรเหล่านั้นอยู่กลุ่มเดียวกัน การวิเคราะห์ความตรงเชิงโครงสร้าง (construct validity) ด้วยการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน (confirmatory factor analysis) ก็จัดอยู่ภายใต้การวิเคราะห์ข้อมูลรูปแบบนี้ โดยขั้นตอนของการจัดกลุ่มตัวแปรที่ก าหนดด้วยการวิเคราะห์เนื้อหานั้น เราเรียกว่าขั้นการระบุองค์ประกอบ (construct identification)

6.6 การใช้ผลการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณจัดกลุ่มคน หรือบริบทต่างๆ ที่ก าลังศึกษาออกเป็นประเภทๆ แล้วท าการเปรียบเทียบกลุ่มต่างๆ ด้วยข้อมูลเชิงคุณภาพ ตัวอย่างเช่น การใช้การเคราะห์ถดถอย ( regression analysis) วิเคราะห์ปัจจัยที่สัมพันธ์กับคุณภาพโรงเรียน (y) แล้วใช้ regression residual จัดกลุ่มประเภทของโรงเรียนออกเป็นกลุ่มที่มีคุณภาพ (regression residual มีค่าสูงและเป็นบวก) และกลุ่มที่ยังมีคุณภาพไม่ดี (regression residual มีค่าต่ าและเป็นลบ) หลังจากนั้นจึงเลือกโรงเรียนที่มีคุณภาพ และคุณภาพไม่ดีมาจ านวนหนึ่ง แล้วท าการศึกษาด้วยการวิจัยเชิงคุณภาพว่าโรงเรียนทั้งสองกลุ่มต่างกันในมิติอะไรบ้าง

6.7 การใช้การวิเคราะห์เชิงปริมาณจัดกลุ่มประเภทของตัวแปรหรือประเด็นที่ศึกษา แล้วใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพยืนยันผลการวิเคราะห์การจัดกลุ่ม ตัวอย่างเช่น การใช้การวิเคราะห์องค์ประกอบ (exploratory factor analysis) จัดกลุ่มตัวแปรเกี่ยวการจัดการเรียนการสอนของครูออกเป็นกลุ่มๆ เช่น ผลการวิเคราะห์พบว่ามี 3 กลุ่ม หรือ 4 องค์ประกอบ คือ การจัดกิจกรรมการสอน การจัดการห้องเรียน การประเมินผล และบุคลิกภาพของครู หลังจากนั้นจึงท าการสนทนากลุ่ม (focus group) เพ่ือยืนยันว่าองค์ประกอบ หรือกลุ่มของตัวแปรนั้นเหมาะสมหรือไม่ นอกจากนี้ นักวิจัยสามารถใช้ผลการวิเคราะห์องค์ประกอบเพ่ือท าการศึกษาเปรียบเทียบด้วยการวิจัยเชิงปริมาณในขั้นต่อไปก็ได ้

6.8 การใช้เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลแบบผสม (mixed data analysis technique) เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณและคุณภาพได้ มีหลายเทคนิค เช่น การวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคม (social network analysis) ที่สามารถวิเคราะห์กลุ่มตัวอย่างว่ามีความสัมพันธ์ใกล้ชิดกับใครบ้าง ใครมีเพ่ือนมาก ใครไม่มีเพ่ือน เป็นต้น เช่น การวิเคราะห์ความเป็นเพ่ือน (friendship) ของกลุ่มตัวอย่าง ผลการวิเคราะห์ดังภาพต่อไปนี้ พบว่า Phil มีคนชอบมาก แต่ Rebaca ไม่มีใครเป็นเพ่ือนเลย และ Phil มีเพ่ือนนอกกลุ่มด้วย ซึ่งอาจจะสรุปว่า Phil เป็นคนนิสัยดี

83

แผนภาพ 4.9 ผลการวิเคราะห์ความเป็นเพื่อน ส าหรับในด้านวิธีการวิจัย ผู้วจิัยอาจเลือกรูปแบบการวิจัยให้เหมาะสมกับค าถามวิจัยของตนเอง ซึ่งอาจ

เป็นหนึ่งในรูปแบบที่ Plano Clark และ Creswell (2008) เสนอไว้ดังตารางที ่ 3.9 ตารางที ่3.9 แนวทางการเลือกรูปแบบการวิจัยแบบผสม

การออกแบบ ขั้นตอนการด าเนินการ

การเน้น ขั้นตอนที่น ามารวมกัน

กรอบทฤษฏี

แบบต่อเนื่องเพ่ืออธิบาย (Sequential exploratory

ปริมาณ ตามด้วยคุณภาพ

โดยปกติเน้นเชิงปริมาณ แต่อาจเป็นเชิงคุณภาพ หรือเท่าเทียมกัน

ขั้นการแปลผล อาจมี

แบบต่อเนื่องเพ่ืออธิบาย (Sequential exploratory

คุณภาพ ตามด้วยปริมาณ

โดยปกติเน้นเชิงคุณภาพ แต่อาจเป็นเชิงปริมาณ หรือเท่าเทียมกัน

ขั้นการแปลผล อาจมี

แบบต่อเนื่องเพ่ือเปลี่ยนแปลง (Sequential transformative)

ปริมาณ ตามด้วยคุณภาพ หรือ คุณภาพตามด้วยปริมาณ

ปริมาณ, คุณภาพ, หรือเท่าเทียมกัน

ขั้นการแปลผล ต้องมี

แบบพร้อมกัน เพ่ือตรวจสอบความสอดคล้อง

พร้อมกัน มักจะพร้อมกัน แต่อาจเน้นปริมาณ หรือคุณภาพ

ขั้นการแปลผล หรือการวิเคราะห์ข้อมูล

อาจมี

84

การออกแบบ ขั้นตอนการด าเนินการ

การเน้น ขั้นตอนที่น ามารวมกัน

กรอบทฤษฏี

(Concurrent triangulation) แบบพร้อมกันอยู่ข้างใน (concurrent nested)

พร้อมกัน ปริมาณหรือคุณภาพ การวิเคราะห์ อาจมี

แบบพร้อมกันเชิงเปลี่ยนแปลง (concurrent transformative)

เก็บข้อมูลพร้อมกัน

ปริมาณ, คุณภาพ, หรือเท่าเทียมกัน

โดยปกติ ขั้นการวิเคราะห์ แต่สามารถท าที่ข้ันการแปลผล

ต้องมี

หลังจากศึกษาเนื้อหาสาระเรื่องที่ 3.5.2 แล้ว โปรดปฏิบัติกิจกรรม 3.5.2 ในแนวการศึกษาหน่วยที่ 3 ตอนที่ 3.5 เร่ืองที่ 3.5.2

85

เรื่องท่ี 3.5.3 ตัวอย่างการออกแบบการวิจัยแบบผสม ตัวอย่างการออกแบบการวิจัยแบบผสมที่น ามาเสนอ เป็นงานวิจัยเรื่อง “การก าหนดกลยุทธ์เพ่ือส่งเสริมการวิจัยของหลักสูตรการทัพอากาศ กองทัพอากาศ: วิธีวิจัยแบบผสมของการสังเคราะห์งานวิจัย การวิจัยเชิงส ารวจ และการวิจัยประเมินความต้องการจ าเป็น” โดย พงษ์สุวรรณ ศรีสุวรรณ (2552) โดยมีรายละเอียดดังนี้ 1. วัตถุประสงค์การวิจัย 1. เพ่ือ ก าหนดประเด็นวิจัยและลักษณะการวิจัยของหลักสูตรการทัพอากาศที่สอดคล้องกับ นโยบายด้านการวิจัยของกองทัพอากาศ และเพ่ือศึกษาส ารวจปัญหาการด าเนินการหลักสูตรวิจัยและสภาพแวดล้อมการส่ง เสริมการวิจัยของหลักสูตรการทัพอากาศ 2. เพ่ือสังเคราะห์งานวิจัยของผู้ส าเร็จการศึกษาหลักสูตรการทัพอากาศในประเด็นวิจัย และลักษณะการวิจัย และเปรียบเทียบผลการสังเคราะห์กับแนวนโยบายด้านการวิจัยของกองทัพอากาศ 3. เพ่ือก าหนดความต้องการจ าเป็นในการพัฒนาหลักสูตรวิจัยของหลักสูตรการทัพอากาศ 4. เพ่ือก าหนดกลยุทธ์ที่เหมาะสมส าหรับการส่งเสริมการวิจัยของหลักสูตรการทัพอากาศ 2. กลุ่มตัวอย่าง การวิจัยครั้งนี้เป็นการศึกษาทั้งจากประชากรและกลุ่มตัวอย่างซึ่งแบ่งออกเป็น 2 ประเภท รายละเอียดการก าหนดประชากรและกลุ่มตัวอย่างมีดังนี้ 2.1 ประเภทข้อมูลเอกสาร 2.1.1 นโยบายด้านการวิจัยของกองทัพอากาศ ศึกษาตั้งแต่ปี 2547 ถึงปี 2552 เป็นการศึกษาทั้งประชากร จ านวน 6 ปีนโยบาย 2.1.2 เอกสารวิจัยของผู้ส าเร็จการศึกษาหลักสูตรการทัพอากาศ ศึกษาตั้งแต่ปีการศึกษา 2548 ถึงปีการศึกษา 2552 เป็นการศึกษาท้ังประชากร จ านวน 316 เรื่อง 2.2 ประเภทข้อมูลบุคคล 2.2.1 ผู้บริหาร อดีตผู้บริหาร อาจารย์ อดีตอาจารย์วิทยาลัยการทัพอากาศ ศึกษาท้ังประชากร จ านวน 27 คน ทั้งในส่วนของการวิจัยเชิงส ารวจเพ่ือศึกษาคุณภาพงานวิจัยของผู้ส าเร็จการ ศึกษาหลักสูตรการทัพอากาศ สภาพแวดล้อมของการส่งเสริมการวิจัยของหลักสูตรการทัพอากาศ และกลยุทธ์ส่งเสริมการวิจัยของหลักสูตรการทัพอากาศ และในส่วนของการวิจัยประเมินความต้องการจ าเป็นพัฒนาหลักสูตรวิจัยของหลัก สูตรการทัพอากาศ 2.2.2 ผู้ส าเร็จการศึกษาหลักสูตรการทัพอากาศที่ใช้ในการศึกษาแบ่งเป็น 2 กลุ่ม กลุ่มแรกใช้ในส่วนของการวิจัยเชิงส ารวจเพ่ือศึกษาปัญหาการด าเนินการหลักสูตร วิจัยโดยการสนทนากลุ่ม เลือกกลุ่มตั วอย่างแบบเจาะจง จ านวน 12 คน โดยเลือกผู้แทนผู้ส าเร็จการศึกษาของแต่ละปีการศึกษา ปีการศึกษาละ 2-3 คน แบ่งเป็นปีการศึกษา 2548 – 2550 ปีละ 2 คน ปีการศึกษา 2551 – 2552 ปีละ 3 คน (จ านวนมากกว่าปีการศึกษา 2548 – 2550 เพราะมีจ านวนนักศึกษามากกว่า)โดยมีเกณฑ์การคัดเลือก 4 ข้อ ได้แก่ 1) เป็นผู้ส าเร็จการศึกษาสังกัด

86

กองทัพอากาศ 2) เป็นเหล่านักบินและไม่ใช่เหล่านักบินจ านวนเท่าๆ กัน คือเหล่าละ 6 คน 3) เป็นผู้ที่ได้รับการประเมินคุณภาพงานวิจัยในระดับสูงและต่ าอย่างละเท่าๆ กัน 4) เป็นผู้ที่มีวุฒิการศึกษาระดับปริญญาตรีและสูงกว่าปริญญาตรีอย่างละเท่าๆ กัน กลุ่มที่สองใช้ในส่วนของการวิจัยประเมินความต้องการจ าเป็นในการพัฒนาหลักสูตรวิจัยเพ่ือส่งเสริมการวิจัยของหลักสูตรการทัพอากาศ ศึกษาจากกลุ่มตัวอย่าง โดยก าหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่างจ านวน 336 คน ตามแนวคิดของ de Vuas (1990 อ้างถึงใน Soriano, 1995) โดยมีข้อตกลงเบื้องต้นว่าประชากรมีลักษณะต่างกันแบบ 30/70 หรือประชากรมีความเป็นเอกพันธ์ (homogeneity) 30/70 (ประชากรส่วนใหญ่จะมีลักษณะเหมือนกันตามตัวแปรหรือสิ่งที่สนใจศึกษา ประมาณ 70%) และมีความคลาดเคลื่อนจากการสุ่มที่ยอมให้เกิดร้อยละ 5 ภายใต้ระดับความเชื่อมั่น 95% 2.2.3 นักศึกษาหลักสูตรการทัพอากาศประจ าปีการศึกษา 2553 ที่ใช้ในการศึกษาแบ่งเป็น 2 กลุ่ม กลุ่มแรกใช้ในส่วนของการวิจัยเชิงส ารวจเพ่ือศึกษาปัญหาการด าเนินการหลัก สูตรวิจัยโดยการสนทนากลุ่ม เลือกกลุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง จ านวน 12 คน โดยเลือกผู้แทนนักศึกษา โดยมีเกณฑ์การคัดเลือก 3 ข้อ ได้แก่ 1) เป็นผู้ส าเร็จการศึกษาสังกัดกองทัพอากาศ 2) เป็นเหล่านักบินและไม่ใช่เหล่านักบินจ านวนเท่าๆ กัน คือเหล่าละ 6 คน 3) เป็นผู้ที่มีวุฒิการศึกษาระดับปริญญาตรีและสูงกว่าปริญญาตรีอย่างละเท่าๆ กัน กลุ่มที่สองใช้ในส่วนของการวิจัยประเมินความต้องการจ าเป็นพัฒนาหลักสูตร วิจัยเพ่ือส่งเสริมการวิจัยของหลักสูตรการทัพอากาศ ศึกษาจากประชากรนักศึกษา จ านวน 69 คน 2.2.4 ผู้ทรงคุณวุฒิตรวจสอบความเหมาะสมของกลยุทธ์ส่งเสริมการวิจัย เลือกผู้ทรงคุณวุฒิ จ านวน 6 คน โดยพิจารณาจากเกณฑ์ที่ก าหนด ประกอบด้วย1) ผู้ทรงคุณวุฒิที่เป็นผู้ใช้กลยุทธ์ จ านวน 4 คน ได้แก่ ผู้บัญชาการวิทยาลัยการทัพอากาศ ผู้บัญชาการวิทยาลัยการทัพบก ผู้บัญชาการวิทยาลัยการทัพเรือ และที่ปรึกษาวิทยาลัยการทัพอากาศ 2) ผู้ทรงคุณวุฒิที่เป็นผู้บริหารนโยบายด้านการวิจัยของกองทัพอากาศ จ านวน 1 คน ได้แก่ เจ้ากรมยุทธการทหารอากาศ 3) ผู้ทรง คุณวุฒิที่เป็นผู้บริหารระดับสูงด้านการก าหนดยุทธศาสตร์การวิจัยระดับชาติ จ านวน 1 คน ได้แก่ ผู้อ านวยการภารกิจนโยบายและยุทธศาสตร์การวิจัย ส านักงานคณะกรรมการวิจัยแห่งชาติ 3. ประเด็น/ตัวแปรที่ศึกษา 3.1 ประเด็นที่ศึกษาของการวิจัยเชิงส ารวจ ประเด็นที่ศึกษาของการวิจัยเชิงส ารวจ สามารถแบ่งได้เป็น 2 กลุ่ม ตามวิธีการเก็บรวบรวมข้อมูล ได้แก่ การสนทนากลุ่ม และการสัมภาษณ์ ประเด็นที่ศึกษาของแต่ละกลุ่มมีรายละเอียดดังนี้ 3.1.1 ประเด็นที่ศึกษาของการส ารวจโดยใช้การสนทนากลุ่มเป็นการส ารวจปัญหาการด าเนินการหลักสูตรวิจัยโดยมีวัตถุประสงค์ 3 ข้อ ได้แก่ 1) ศึกษาปัญหาและแนวทางแก้ไขปัญหาการเรียนรู้วิจัย 2) ศึกษาแนวทางการพัฒนาการเรียนรู้วิจัย 3) การใช้ความรู้ความสามารถด้านการวิจัยในการปฏิบัติงาน เก็บรวบรวมข้อมูลจากผู้ส าเร็จ

87

การศึกษาและนักศึกษา ประเด็นที่ศึกษาประกอบด้วย 4 ประเด็น ได้แก่ 1) ปัญหาการเรียนรู้วิจัย 2) แนวทางแก้ไขปัญหาการเรียนรู้วิจัย 3) แนวทางการพัฒนาการเรียนรู้วิจัย 4) การใช้ความรู้ความสามารถด้านการวิจัยในการปฏิบัติงาน 3.1.2 ประเด็นที่ศึกษาของ การส ารวจโดยใช้การสัมภาษณ์เป็นการส ารวจระดับคุณภาพงานวิจัยของผู้ส าเร็จการ ศึกษา และสภาพแวดล้อมของการส่งเสริมการวิจัยของหลักสูตรการทัพอากาศ โดยมีวัตถุประสงค์ 6 ข้อ ได้แก่ 1) ศึกษาระดับคุณภาพงานวิจัยของผู้ส าเร็จการศึกษา 2) ศึกษา สภาพแวดล้อมภายในที่สนับสนุนการส่งเสริมการวิจัยของหลักสูตรการทัพอากาศ หรือจุดแข็งของการส่งเสริมการวิจัยของหลักสูตรการทัพอากาศ 3) ศึกษาสภาพแวดล้อมภายในที่ไม่สนับสนุนการส่งเสริมการวิจัยของหลักสูตรการทัพอากาศ หรือจุดอ่อนของการส่งเสริมการวิจัยของหลักสูตรการทัพอากาศ 4) ศึกษาสภาพแวดล้อมภายนอกที่สนับสนุนการส่งเสริมการวิจัยของหลักสูตรการทัพอากาศ หรือโอกาสของการส่งเสริมการวิจัยของหลักสูตรการทัพอากาศ 5) ศึกษาสภาพแวดล้อมภายนอกที่ไม่สนับสนุนการส่งเสริมการวิจัยของหลักสูตรการทัพอากาศ หรืออุปสรรคของการส่งเสริมการวิจั ยของหลักสูตรการทัพอากาศ 6) ศึกษากลยุทธ์หรือแนวทางการส่งเสริมการวิจัยของหลักสูตรการทัพอากาศ เก็บรวบรวมข้อมูลจากอาจารย์วิทยาลัยการทัพอากาศ ประเด็นที่ศึกษาประกอบด้วย 6 ประเด็น ได้แก่ 1) ระดับคุณภาพงานวิจัยของผู้ส าเร็จการศึกษา 2) จุดแข็งของการส่งเสริมการวิจัยของหลักสูตรการทัพอากาศ 3) จุดอ่อนของการส่งเสริมการวิจัยของหลักสูตรการทัพอากาศ 4) โอกาสของการส่งเสริมการวิจัยของหลักสูตรการทัพอากาศ 5) อุปสรรคของการส่งเสริมการวิจัยของหลักสูตรการทัพอากาศ 6) กลยุทธ์หรือแนวทางการส่งเสริมการวิจัยของหลักสูตรการทัพอากาศ 4. ตัวแปรส าหรับการสังเคราะห์งานวิจัย ตัวแปรส าหรับการสังเคราะห์งานวิจัยแบ่งออกเป็น 3 กลุ่ม ได้แก่ 1) กลุ่มตัวแปรปีที่พิมพ์และผู้วิจัย 2) กลุ่มตัวแปรประเด็นวิจัย 3) กลุ่มตัวแปรลักษณะการวิจัย 4.1 กลุ่มตัวแปรตัวแปรปีที่พิมพ์และผู้วิจัย เป็นการระบุปีที่จัดพิมพ์เผยแพร่งานวิจัยและระดับการศึกษาสูงสุดของผู้ท าวิจัย ดังนั้นจึงก าหนดได้เป็น 2 ตัวแปร คือ ตัวแปรปีที่พิมพ์ และตัวแปรวุฒิการศึกษาสูงสุดของผู้วิจัย แต่ละตัวแปรมีความหมายดังนี้ 1) ตัวแปรปีที่พิมพ์ หมายถึง ปีการศึกษาที่นักศึกษาเข้ารับการศึกษาซึ่งเป็นปีเดียวกันกับปีที่ส าเร็จการ ศึกษาหรือปีที่จัดพิมพ์งานวิจัย ประกอบด้วย ปี 2548 ปี 2549 ปี 2550 ปี 2551 และปี 2552 2) ตัวแปรวุฒิการศึกษาสูงสุดของผู้วิจัย หมายถึง ระดับการศึกษาสูงสุดของผู้วิจัยก่อนที่จะท าวิจัยเรื่องดังกล่าว ประกอบด้วย ปริญญาตรี ปริญญาโท และปริญญาเอก 4.2 กลุ่มตัวแปรประเด็นวิจัย เป็นการระบุปัญหาวิจัย/โจทย์วิจัยจากเอกสารวิจัยของผู้ส าเร็จการศึกษาหลัก สูตรการทัพอากาศ และแนวนโยบายด้านการวิจัยของกองทัพอากาศ ซึ่งก าหนดได้เป็น 2 ตัวแปร คือ ตัวแปร

88

ประเด็นวิจัยตามกลุ่มเนื้อหาของหลักสูตรการทัพอากาศ และตัวแปรประเด็ นวิจัยตามความต้องการของกองทัพอากาศ 4.3 กลุ่มตัวแปรลักษณะการวิจัย เป็นการระบุคุณลักษณะการวิจัยจากเอกสารวิจัยของผู้ส าเร็จการศึกษาหลักสูตร การทัพอากาศ และนโยบายด้านการวิจัยของกองทัพอากาศเกี่ยวกับแบบการวิจัยหรือวิธีการด าเนินการวิจัย และผลการวิจัยที่ได้รับ ซึ่งก าหนดได้เป็น 2 ตัวแปร คือ ตัวแปรแบบการวิจัย และตัวแปรผลการวิจัย แต่ละตัวแปรมีความหมายดังนี ้ 1) ตัวแปรแบบการวิจัย หมายถึง ลักษณะการวิจัยของเอกสารวิจัยเกี่ยวกับวิธีด าเนินการวิจัยหรือแบบการวิจัย ซึ่งแบ่งออกเป็น 12 แบบ ได้แก่ 1) การวิจัยเชิงบรรยาย 2) การวิจัยเชิงส ารวจ 3) การวิจัยเชิงสัมพันธ์ 4) การวิจัยเชิงเปรียบเทียบสาเหตุ 5) การวิจัยเชิงทดลอง 6) การวิจัยเชิงประเมิน 7) การวิจัยและพัฒนา 8) การวิจัยเชิงประวัติศาสตร์ 9) การวิจัยอนาคต 10) การสังเคราะห์งานวิจัย 11) การวิจัยเชิงคุณภาพ 12) การวิจัยผสมเชิงปริมาณกับเชิงคุณภาพ 2) ตัวแปรผลการวิจัย หมายถึง ลักษณะการวิจัยของเอกสารวิจัยเกี่ยวกับผลการวิจัยที่เป็นข้อค้นพบและข้อเสนอแนะ โดยข้อค้นพบ ประกอบด้วย 5 ลักษณะ ได้แก่ ความรู้พ้ืนฐาน ความรู้ประยุกต์ นวัตกรรมขั้นการประดิษฐ์คิดค้น นวัตกรรมขั้นการทดลองใช้ และนวัตกรรมขั้นการน าไปใช้ทั่วไป ส่วนข้อเสนอแนะ ประกอบด้วย 4 ลักษณะ ได้แก่ ข้อเสนอแนะระดับนโยบาย ข้อเสนอแนะระดับปฏิบัติ ข้อเสนอแนะท าวิจัยต่อยอด และไม่ให้ข้อเสนอแนะ 5. ตัวแปรส าหรับการวิจัยประเมินความต้องการจ าเป็นพัฒนาหลักสูตรวิจัย จากค าส าคัญของการวิจัยครั้งนี้คือ ความต้องการจ าเป็นพัฒนาหลักสูตรวิจัยซึ่งหมายถึง ความแตกต่างหรือช่องว่างระหว่างสภาพที่เป็นอยู่กับสภาพที่ควรจะเป็นของสิ่งที่จ าเป็นต้องพัฒนาของหลักสูตรวิจัย สามารถแบ่งเป็นความต้องการจ าเป็นที่ต้องได้รับการพัฒนา 4 ด้าน ได้แก่ 1) ความต้องการจ าเป็นพัฒนาหลักสูตรวิจัยด้านสภาพการเรียนการสอน 2) ความต้องการจ าเป็นพัฒนาหลักสูตรวิจัยด้านคุณลักษณะการวิจัย 3) ความต้องการจ าเป็นพัฒนาหลักสูตรวิจัยด้านทักษะการวิจัย 4) ความต้องการจ าเป็นพัฒนาหลักสูตรวิจัยด้านคุณลักษณะการให้ค าปรึกษา 6. เครื่องมือวิจัยส าหรับการวิจัยเชิงส ารวจ การวิจัยในส่วนของการวิจัยเชิงส ารวจมีวัตถุประสงค์หลัก 4 ข้อ ได้แก่ 1) เพ่ือศึกษาปัญหาการด าเนินการหลักสูตรวิจัยของหลักสูตรการทัพอากาศ 2) เพ่ือศึกษาระดับคุณภาพงานวิจัยของผู้ส าเร็จการศึกษา 3) เพ่ือศึกษาสภาพแวดล้อมที่สนับสนุนหรือไม่สนับสนุนการส่งเสริมการวิจัยของ หลักสูตรการทัพอากาศ 4) เพ่ือศึกษากลยุทธ์หรือแนวทางการส่งเสริมการวิจัยของหลัก สูตรการทัพอากาศ โดยใช้วิธีการส ารวจเชิงคุณภาพ (qualitative survey) 2 วิธี ประกอบด้วย การสนทนากลุ่ม (focus group interview) และการสัมภาษณ์เชิงลึก (in-depth interview)

89

1.1 การสนทนากลุ่ม (focus group interview) เป็นวิธีการส ารวจเพ่ือศึกษาปัญหาการด าเนินการหลักสูตรวิจัยของหลักสูตรการทัพอากาศ ตามมุมมองของผู้ส าเร็จการศึกษา และนักศึกษา เครื่องมือที่ใช้คือแนวค าถามการสนทนากลุ่มที่ผู้วิจัยสร้างขึ้น โดยใช้ค าถามเดียวกันทั้งสองกลุ่ม ยกเว้นค าถามที่เกี่ยวข้องกับการใช้ความรู้ความสามารถด้านการวิจัยในการ ปฏิบัติงาน จะถามเฉพาะกลุ่มผู้ส าเร็จการศึกษา ค าถามท่ีใช้มีดังนี้ 1) ระดับความรู้ความสามารถด้านการวิจัยในขณะศึกษาของท่านมีเพียงพอที่จะท า วิจัยหรือไม่อย่างไร มีปัญหาด้านใดบ้างและมีแนวทางแก้ไขปัญหานั้นอย่างไร 2) ท่านคิดว่าแนวทางการพัฒนาการเรียนรู้วิจัยเพ่ือให้สามารถท าวิจัยได้มี คุณภาพโดยการพัฒนาด้านต่างๆ 4 ด้านต่อไปนี้อย่างไร (1) การบริหารจัดการหลักสูตร (2) ผู้สอน (3) ผู้เรียน (4) การเรียนการสอน 3) ท่านได้ใช้ความรู้ความสามารถด้านการวิจัยในการปฏิบัติงานหรือไม่อย่างไร (เฉพาะกลุ่มผู้ส าเร็จการศึกษา) 1.2 การสัมภาษณ์เชิงลึก เป็นวิธีการส ารวจเพ่ือศึกษาระดับคุณภาพงานวิจัยของผู้ส าเร็จการศึกษา เพ่ือศึกษาสภาพแวดล้อมที่สนับสนุนหรือไม่สนับสนุนการส่งเสริมการวิจัยของหลักสูตรการทัพอากาศ และเพ่ือศึกษากลยุทธ์หรือแนวทางการส่งเสริมการวิจัยของหลักสูตรการทัพอากาศ โดยมีผู้ให้ข้อมูลส าคัญคืออาจารย์วิทยาลัยการทัพอากาศ เครื่องมือที่ใช้คือ แบบสัมภาษณ์แบบกึ่งมีโครงสร้างที่ผู้วิจัยสร้างขึ้น ประกอบด้วยค าถาม 6 ข้อ ได้แก่ 1) คุณภาพงานวิจัยของผู้ส าเร็จการศึกษาหลักสูตรการทัพอากาศเป็นอย่างไร อยู่ในระดับใด เป็นที่พอใจหรือไม่ และถ้าคุณภาพงานวิจัยไม่ดีมีสาเหตุจากอะไร 2) ท่านคิดว่าอะไรคือจุดแข็งของการส่งเสริมการวิจัยซึ่งหมายถึงสภาพแวดล้อม ภายในวิทยาลัยการทัพอากาศที่ท าให้การเรียนรู้วิจัยและผลงานวิจัยของนักศึกษา มีความก้าวหน้าและเป็นที่ยอมรับ 3) ท่านคิดว่าอะไรคือจุดอ่อนของการส่งเสริมการวิจัยซึ่งหมายถึงสภาพแวดล้อม ภายในวิทยาลัยการทัพอากาศที่ไม่ท าให้การเรียนรู้วิจัยและผลงานวิจัยของนัก ศึกษามีความก้าวหน้าและเป็นที่ยอมรับ 4) ท่านคิดว่าอะไรคือโอกาสของการส่งเสริมการวิจัยซึ่งหมายถึงสภาพแวดล้อมภาย นอกวิทยาลัยการทัพอากาศที่เอ้ือต่อการส่งเสริมการวิจัยของหลักสูตรการทัพ อากาศ หรือการท าให้การเรียนรู้วิจัยและผลงานวิจัยของนักศึกษามีความก้าวหน้าและ เป็นที่ยอมรับ 5) ท่านคิดว่าอะไรคืออุปสรรคของการส่งเสริมการวิจัยซึ่งหมายถึงสภาพแวดล้อม ภายนอกวิทยาลัยการทัพอากาศที่ไม่เอ้ือต่อการส่งเสริมการวิจัยของหลักสูตรการ ทัพอากาศ หรือการท าให้การเรียนรู้วิจัยและผลงานวิจัยของนักศึกษามีความก้าวหน้าและ เป็นที่ยอมรับ 6) ในความคิดเห็นของทา่น กลยุทธ์หรือแนวทางในการส่งเสริมการวิจัยของหลักสูตรการทัพอากาศควรจะมีกลยุทธ์อะไรบ้าง

90

7. เครื่องมือวิจัยส าหรับการสังเคราะห์งานวิจัย เครื่องมือการสังเคราะห์งานวิจัยมี 2 ฉบับ คือ แบบประเมินคุณภาพงานวิจัย และแบบสังเคราะห์งานวิจัยที่ผู้วิจัยสร้างขึ้น 8. เครื่องมือวิจัยส าหรับการวิจัยประเมินความต้องการจ าเป็น การวิจัยในส่วนของการประเมินความต้องการจ าเป็น มีวัตถุประสงค์เพ่ือประเมินความต้องการจ าเป็นพัฒนาหลักสูตรวิจัยใน 4 ด้าน ประกอบด้วย 1) ความต้องการจ าเป็นพัฒนาหลักสูตรวิจัยด้านสภาพการเรียนการสอนหลักสูตร วิจัย 2) ความต้องการจ าเป็นพัฒนาหลักสูตรวิจัยด้านคุณลักษณะการวิจัย 3) ความต้องการจ าเป็นพัฒนาหลักสูตรวิจัยด้านทักษะการวิจัย 4) ความต้องการจ าเป็นพัฒนาหลักสูตรวิจัยด้านคุณลักษณะการให้ค าปรึกษา โดยใช้แบบสอบถามแบบเติมค าและเลือกค าตอบเป็นเครื่องมือเก็บรวบรวมข้อมูล ค าตอบข องแบบสอบถามมีทั้งให้เลือกค าตอบและมาตรประมาณค่า 5 ระดับ โดยในส่วนของการประเมินความต้องการจ าเป็นใช้ค าตอบแบบการตอบสนองรายคู่ (dual responses) 9. เครื่องมือวิจัยส าหรับการตรวจสอบความเหมาะสมของกลยุทธ์ เครื่องมือวิจัยส าหรับการตรวจสอบความเหมาะสมของกลยุทธ์เพ่ือส่งเสริมการวิจัย เป็นแบบตรวจสอบความเหมาะสมของกลยุทธ์ส่งเสริมการวิจัยที่ผู้วิจัยได้ยกร่าง ขึ้น โดยแบ่งออกเป็น 2 ชุด ชุดแรกเป็นแบบตรวจสอบความเหมาะสมของกลยุทธ์ส่งเสริมการวิจัยที่ผู้วิจัยได้ ยกร่างขึ้นจากการท า SWOT matrix ซึ่งใช้สภาพแวดล้อมภายในและสภาพแวดล้อมภายนอกที่เป็น จุดแข็ง จุดอ่อน โอกาส อุปสรรคที่ได้จากการสัมภาษณ์อาจารย์ โดยก าหนดเป็นกลยุทธ์ระดับแนวทางปฏิบัติ 4 กลยุทธ์ ได้แก่ 1) กลยุทธ์ SO เป็นกลยุทธ์ที่ใช้จุดแข็งเพ่ือให้ได้รับโอกาสมากที่สุดหรือเรียกว่า กลยุทธ์เพื่อขยายงานและสร้างความเจริญเติบโต (stars) 2) กลยุทธ์ ST เป็นกลยุทธ์ที่ใช้จุดแข็งเพ่ือหลีกเลี่ยงอุปสรรค หรือเรียกว่า กลยุทธ์รักษาเสถียรภาพ ชะลอ ปรับปรุง พัฒนาสมรรถนะภายในเพ่ือรอโอกาสที่เหมาะสมในการด าเนินกิจการให้เจริญเติบโตต่อไป (cash cows) 3) กลยุทธ์ WO เป็นกลยุทธ์ลดจุดอ่อน หรือกลยุทธ์ส่งเสริม ปรับปรุง เร่งรัดเพ่ือสร้างโอกาสในการขยายงาน หรือสร้างความ เจริญเติบโตในอนาคต (question marks) 4) กลยุทธ์ WT เป็นกลยุทธ์ลดจุดอ่อน และหลีกเลี่ยงอุปสรรค หรือเรียกว่ากลยุทธ์ตัดทอน ยุบเลิก ควบกิจการ (dogs) ชุดที่สองเป็นแบบตรวจสอบความเหมาะสมของกลยุทธ์ส่งเสริมการวิจัยที่ผู้วิจัยได้ยกร่างขึ้นจากการวิเคราะห์ เนื้อหาของผลการวิจัยทั้ง 3 วิธี คือการวิจัยเชิงส ารวจ การสังเคราะห์งานวิจัย และการวิจัยประเมินความต้องการจ าเป็น ซึ่งถือว่าเป็นกลยุทธ์โดยรวมของการส่งเสริมการวิจัยของหลักสูตรการทั พอากาศ โดยก าหนดเป็นกลยุทธ์หลัก กลยุทธ์รอง และกลยุทธ์ระดับแนวทางปฏิบัติ 10. การวิเคราะห์ข้อมูล 10.1 การวิเคราะห์ข้อมูลของการวิจัยเชิงส ารวจ การวิจัยเชิงส ารวจในการวิจัยนี้เก็บรวบรวมข้อมูลโดยการสนทนากลุ่ม และการสัมภาษณ์ ดังนั้นการวิเคราะห์ข้อมูลจึงใช้การวิเคราะห์เนื้อหา (content analysis)

91

10.2 การวิเคราะห์ข้อมูลของการสังเคราะห์งานวิจัย การวิเคราะห์ข้อมูลในส่วนของการประเมินคุณภาพงานวิจัยใช้สถิติบรรยาย สถิติที่ใช้คือ ความถี่ ค่าเฉลี่ย และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ส าหรับส่วนของการสังเคราะห์งานวิจัย ใช้สถิติบรรยาย สถิติที่ใช้คือ ความถี่ และร้อยละ 10.3 การวิเคราะห์ข้อมูลของการวิจัยประเมินความต้องการจ าเป็น การวิจัยประเมินความต้องการจ าเป็นในครั้งนี้ใช้แบบสอบถามเป็นเครื่องมือเก็บ รวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลจึงเป็นไปตามลักษณะของข้อมูล โดยในส่วนของการส ารวจเกี่ยวกับข้อมูลพ้ืนฐานของผู้ให้ข้อมูลใช้สถิติบรรยาย สถิติที่ใช้ ได้แก่ ความถี่ ร้อยละ ค่าเฉลี่ย และค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ส่วนการวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับความต้องการจ าเป็นในการส่งเสริมการวิจัย ของหลักสูตรการทัพอากาศ เพ่ือแสดงระดับของความต้องการจ าเป็นด้านต่างๆ โดยใช้ค่าดัชนี PNImodified ซึ่งมีสูตรในการค านวณ คือ PNImodified = (I – D)/D โดย I (Importance) หมายถึงระดับความคาดหวังที่ต้องการให้เกิด หรือสภาพที่ควรจะเป็น และ D (degree of success) หมายถึงระดับสภาพที่เป็นอยู่ในปัจจุบัน ส่วนการจัดล าดับความส าคัญของความต้องการจ าเป็นใช้การเรียงค่าดัชนี PNI modified จากมากไปหาน้อย ค่าดัชนีที่มีค่ามากแปลว่ามีความ ต้องการจ าเป็นสูงที่ต้องได้รับความสนใจพัฒนามากกว่าดัชนีที่มีค่าน้อยกว่า โดยตั้งเกณฑ์การประเมินไว้ว่า ความต้องการจ าเป็นที่มีค่าดัชนี PNImodified เท่ากับหรือมากกว่าค่าเฉลี่ย PNImodified ของแต่ละกลุ่มผู้ระบุความต้องการจ าเป็นถือว่ามีความต้องการจ าเป็นต้องพัฒนา 10.4 การวิเคราะห์ข้อมูลของการก าหนดกลยุทธ์เพื่อส่งเสริมการวิจัยของหลักสูตรการทัพอากาศ การวิเคราะห์ข้อมูลของการก าหนดกลยุทธ์เพ่ือส่งเสริมการวิจัยของหลักสูตรการ ทัพอากาศใช้วิธีการก าหนดกลยุทธ์ 2 วิธี คือ ใช้เทคนิคการวิเคราะห์เนื้อหา และเทคนิค SWOT analysis ซึ่งในส่วนของเทคนิค SWOT analysis ก าหนดกลยุทธ์ด้วยการท า SWOT martix โดยผู้วิจัยและตรวจสอบความเหมาะสมของกลยุทธ์โดยผู้ทรงคณุวุฒิ

หลังจากศึกษาเนื้อหาสาระเรื่องที่ 3.5.3 แล้ว โปรดปฏิบัติกิจกรรม 3.5.3 ในแนวการศึกษาหน่วยที่ 3 ตอนที่ 3.5 เร่ืองที่ 3.5.3

92

ตอนที่ 3.6 การออกแบบวิจัยด้านการวัดและประเมินผลการศึกษา โปรดอ่านแผนการสอนประจ าตอนที่ 3.6 แล้วจึงศึกษาเนื้อหาสาระ พร้อมปฏิบัติกิจกรรมในแต่ละเรื่อง หัวเรื่อง เรื่องท่ี 3.6.1 ขอบเขตของการวิจัยด้านการวัดและประเมินผลการศึกษา เรื่องท่ี 3.6.2 การออกแบบการวิจัยจ าลองข้อมูลเกี่ยวกับประเด็นทางการวัดและประเมินผลการศึกษา เรื่องท่ี 3.6.3 ตัวอย่างการออกแบบการวิจัยจ าลองข้อมูลเกี่ยวกับประเด็นทางการวัดและประเมินผลการศึกษา แนวคิด

1. ขอบเขตของการศึกษาวิจัยด้านการวัดและประเมินผลการศึกษาตามมาตรฐานการทดสอบทางการศึกษาและจิตวิทยา ประกอบด้วย การศึกษาด้านความเหมาะสมของการแปลผลการวัดและการใช้ผลการวัด (validity) ซึ่งเป็นการศึกษาเพ่ือรวบรวมหลักฐานเพ่ือใช้ประเมินความเหมาะสมของการแปลผลและการใช้คะแนน จ านวน 5 ด้าน คือ หลักฐานด้านเนื้อหา หลักฐานด้านกระบวนการตอบ หลักฐานด้านโครงสร้างภายใน หลักฐานเกี่ยวกับความสัมพันธ์กับตัวแปรอื่น และหลักฐานเกี่ยวกับผลกระทบของการใช้คะแนน

2. การออกแบบการวิจัยด้วยการจ าลองข้อมูลช่วยในการศึกษาด้านการประมาณค่าของพารามิเตอร์ที่ต้องการศึกษา ซึ่งเป็นวิธีการที่มีประสิทธิภาพในการศึกษาเกี่ยวกับการประมาณค่าพารามิเตอร์เพราะช่วยขจัดอิทธิพลของตัวแปรอ่ืนออก จึงสามารถศึกษาตัวแปรหรือประเด็นที่ต้องการศึกษาได้อย่างชัดเจนมากกว่าการใช้ข้อมูลการทดสอบจริง

3. ตัวอย่างการออกแบบการวิจัยด้านการวัดและประเมินผลการศึกษาโดยใช้การจ าลองข้อมูลที่น าเสนอมี 2 ตัวอย่าง คือ การวิจัยเพ่ือศึกษาจ านวนกลุ่มตัวอย่างขั้นต่ าส าหรับสัมประสิทธิ์อัลฟ่าของครอนบาค และการศึกษาประสิทธิภาพของการประมาณค่าพารามิเตอร์ของโมเดล IRT แบบ 1, 2 และ 3 พารามิเตอร์

วัตถุประสงค์ เมื่อศึกษาตอนที่ 3.6 จบแล้ว นักศึกษาสามารถ 1. อธิบายขอบเขตของการศึกษาวิจัยด้านการวัดและประเมินผลการศึกษาตามมาตรฐานการทดสอบทางการศึกษาและจิตวิทยา 2. อธิบายหลักการของการจ าลองข้อมูลส าหรับการออกแบบการวิจัยด้านการวัดและประเมินผลการศึกษาได้ 3. อธิบายการออกแบบการวิจัยในกรณีตัวอย่างได้

93

เรื่องท่ี 3.6.1 ขอบเขตของการวิจัยด้านการวัดและประเมินผลการศึกษา ขอบเขตของการวิจัยด้านการวัดและการประเมินผลทางการศึกษา คือ การศึกษาเกี่ยวกับความตรงหรือเหมาะสมของการแปลผลและการใช้คะแนน (validity) มาตรฐานด้านการวัดทางจิตวิทยาฉบับแรกที่เผยแพร่ในปี ค.ศ. 1954 มีการเขียนบทอธิบายบทหนึ่งเกี่ยวกับความตรง ซึ่งเป็นประเด็นส าคัญด้านการวัดในยุคนั้น และมาตรฐานฉบับนี้ได้อธิบายว่า ความตรงเป็นสิ่งที่บ่งบอกระดับของความส าเร็จตามวัตถุประสงค์ของการวัดของแบบวัด ซึ่งการอธิบายในมาตรฐานนี้เน้นให้เห็นว่าความตรงมีระดับของความมากน้อย ไม่ใช่เป็นการแบ่งประเภทที่แยกออกจากกันอย่างชัดเจน คือ “ตรง” หรือ “ไม่ตรง” และมาตรฐานด้านการวัดฉบับนี้ได้ก าหนดว่าความตรงมีทั้งหมด 4 ประเภท คือ ความตรงเชิงเนื้อหา (content validity) ความตรงเชิงท านาย (predictive validity) ความตรงตามสภาพ (concurrent validity) และความตรงเชิงโครงสร้าง (construct validity) ส าหรับการท ามาตรฐานด้านการวัดฉบับแรกนี้มีนักวัดผลหลายคนร่วมกันเขียน โดยมีปรมาจารณ์ด้านการวัดผลในยุคนั้นจ านวนสองคน คือ มีห์ล (Meehl) และครอนบาค (Cronbach) ท าหน้าที่เป็นบรรณาธิการ ในปี ค.ศ. 1966 ได้มีการปรับปรุงมาตรฐานการทดสอบขึ้น โดยการให้นิยามของความตรงก็ยังคงไม่ต่างจากนิยามในมาตรฐาน ปี ค.ศ. 1954 แต่มีประเด็นที่ส าคัญอย่างหนึ่งที่เปลี่ยนแปลงไปจากเดิม คือ มีการจัดกลุ่มของประเภทของความตรงเสียใหม่ โดยลดจาก 4 ประเภท เหลือ 3 ประเภท ได้แก่ ความตรงเชิงเนื้อหา (content validity) ความตรงตามเกณฑ์สัมพันธ์ (criterian-related validity) และความตรงเชิงโครงสร้าง (construct validity) โดยความตรงตามเกณฑ์สัมพันธ์ (criterion–related validity ) เป็นความสามารถของเครื่องมือวัดได้ตรงกับเกณฑ์ภายนอก ซึ่งอาจเป็นเกณฑ์ในปัจจุบันหรือเกณฑ์ในอนาคตก็ได้ ความตรงตามเกณฑ์สัมพันธ์ แบ่งได้เป็น 2 ชนิด คือ ความตรงตามสภาพ (concurrent-related validity) และความตรงเชิงท านาย (predictive validity) ในปี ค.ศ. 1971 ครอนบาค เสนอว่า การตรวจสอบความตรงเป็นกระบวนการตรวจสอบความถูกต้องของการท านายหรือการอ้างถึงความสามารถของบุคคลจากผลการทดสอบที่บุคคลๆ นั้นสอบ ครอนบาคพยายามเสนอแนวคิดเพ่ือชี้ให้เห็นว่าการตรวจสอบความตรงควรท าในลักษณะเหมือนกับการประเมินแบบองค์รวม หรือบูรณาการ ไม่ใช่การแยกพิจารณาเป็นส่วนๆ เช่น การตรวจสอบความตรงเชิงเนื้อหา (content validity) ความตรงตามเกณฑ์สัมพันธ์ (criterian-related validity) และ ความตรงเชิงโครงสร้าง (construct validity) จากข้อเสนอในครั้งนี้ มีสิ่งที่ส าคัญประการหนึ่งที่สามารถมองเห็นได้จากมุมมองของครอนบาคคือ ในฐานะที่ครอนบาคเป็นนักประเมิน เขาจึงมองว่าการตรวจสอบความตรงเป็นกระบวนการคล้ายกับการประเมิน กล่าวคือเขามีความคิดเห็นว่า การตรวจสอบความตรงเป็นการประเมินของผู้พัฒนาแบบทดสอบในเชิงบูรณาการ ความคิดนี้มีบทบาทส าคัญต่อการให้นิยามความตรงในระยะต่อมาอย่างมาก ครอนบาคเสนอความเห็นที่ท้าทายความคิดเห็นของนักวัดรุ่นก่อนๆ โดยตั้งค าถามว่า ในการตรวจสอบความตรง เราก าลังตรวจสอบอะไรกันแน่ และค าว่า “ตรง” คือความตรงของอะไร สุดท้ายครอนบาค (1971) กล่าว

94

เสนอว่า สิ่งที่ควรประเมินว่าตรงระดับมากหรือน้อยนั้น จริงๆ แล้วก็คือ “ความหมายของคะแนน” (meaning) “การแปลผลคะแนน” (interpretation) และ “การน าคะแนนไปใช้” (implication) จากข้อเสนอของครอนบาคตรงนี้ มีนักวัดและนักวิชาการด้านการทดสอบหลายคนเห็นคล้อยตามกัน ในประเด็นที่ว่า ความตรงไม่ใช่เรื่องความตรงของแบบวัด หรือเครื่องมือวัด แต่เป็นความตรงของ “ความหมายของคะแนน” (meaning)” “การแปลผลคะแนน (interpretation)” และ “การน าคะแนนไปใช้ (implication)” ที่กล่าวมาแล้ว แนวคิดนี้น าไปสู่การให้นิยามของความตรง ในยุคต่อมา เช่น เมสซิค (Messick, 1995) กล่าวว่า การตรวจสอบความตรง เป็นการพิจารณาในเชิงประเมินแบบภาพรวม หรือองค์รวมว่าหลักฐานที่เก็บรวบรวมมาจะใช้ประเมินความตรงได้เหมาะสมหรือไม่ รวมถึงการหาเหตุผลเชิงทฤษฎีที่สนับสนุนถึงความเหมาะสมและเพียงพอของการแปลความหมายและการใช้คะแนนการวัด/ประเมิน ได้มากน้อยเพียงใด ดังค าว่า

“validity is an overall evaluative judgement of the degree to which empirical evidence and theoretical rationales support the adequacy and appropriateness of interpretation and actions on the basis of test scores or other modes of assessments” (Messick, 1995, p. 741)

ตามมาตรฐานของการทดสอบทางการศึกษาและจิตวิทยา ฉบับที่ 5 (AERA, APA, & NCME, 1999) ประเด็นของการศึกษาเรื่องความเหมาะสมของการวัดและการแปลผล ครอบคลุมการศึกษาหลักฐานของความเหมาะสมทั้งหมด 5 ประเด็น ดังต่อไปนี้ 1. หลักฐานเกี่ยวกับเนื้อหา (content-related evidence) 2. หลักฐานเกี่ยวกับกระบวนการตอบของผู้สอบ (Response process) 3. หลักฐานเกี่ยวกับโครงสร้างภายในของแบบทดสอบ/แบบวัด (Internal structure) 4. หลักฐานเกี่ยวกับความสัมพันธ์ของคะแนนกับตัวแปรอ่ืนๆ (Relationstion to other variables) 5. หลักฐานเกี่ยวกับผลกระทบของการใช้คะแนน (consequential evidence) 1. หลักฐานเกี่ยวกับเนื้อหา (content-related validity evidence) การตรวจสอบหลักฐานเกี่ยวกับเนื้อหาส่วนใหญ่เป็นการประเมินโดยผู้เชี่ยวชาญ หลักฐานเกี่ยวกับเนื้อหาที่ควรตรวจสอบมีดังนี้ 1.1 การตรวจสอบโครงสร้างการสร้างแบบทดสอบ (test blueprint) เป็นการตรวจสอบความเหมาะสมของพิมพ์เขียวของแบบทดสอบว่ามีความเหมาะสมหรือไม่ การตรวจสอบนี้เป็นการประเมินของผู้เชี่ยวชาญด้านเนื้อหา 1.2 ความเป็นตัวแทนของเนื้อหาในโครงสร้างออกสร้างแบบทดสอบ เนื้อหาที่น ามาท าเป็นแบบทดสอบควรสอดคล้องกับสิ่งที่ต้องการวัด และเป็นตัวแทนของสิ่งที่ต้องการวัด

95

1.3 โครงสร้างเนื้อหาของแบบทดสอบ (test specification) ในการสร้างและพัฒนาแบบทดสอบควรมีข้อสอบที่เป็นตัวแทนของเนื้อหาในพิมพ์เขียวอย่างพอเพียง และมีความสมดุล ไม่ควรก าหนดให้มีเนื้อหาใดมากหรือน้อยเกินไป 1.4 ความสอดคล้องระหว่างข้อค าถามกับโครงสร้างเนื้อหา ข้อสอบในแบบทดสอบควรสอดคล้องกับโครงสร้างเนื้อหาในด้านรูปแบบการตอบ และรูปแบบค าถาม เพ่ือให้เกิดความมั่นใจว่าแบบทดสอบจะสามารถวัดสิ่งที่ต้องการวัดได้ดี 1.5 ความเป็นตัวแทนของข้อสอบแต่ละมาตรฐาน หรือมิติ ข้อสอบของแต่ละมาตรฐานควรมีจ านวนมากเพียงพอที่จะวัดมาตรฐานนั้นๆ ได้ โดยทั่วไปแต่ละมาตรฐานควรมีข้อสอบไม่น้อยกว่า 6 ข้อ เพราะหากน้อยกว่านี้จะท าให้มีความคลาดเคลื่อนในการวัดสูงจนไม่สามารถวัดและจ าแนกผู้เรียนได้ 1.6 ความเกี่ยวข้องระหว่างเนื้อหาที่ต้องการทดสอบกับมาตรฐาน หรือมิติท่ีต้องการวัด การประเมินความเกี่ยวข้องระหว่างเนื้อหาที่ต้องการทดสอบกับมาตรฐาน หรือมิติที่ต้องการวัด ควรประเมิ นโดยใช้ดัชนีความสอดคล้อง ซึ่งได้อธิบายไว้ในหน่วยที่ 6 1.7 คุณภาพของการเขียนข้อสอบ คุณภาพการเขียนข้อสอบอาจพิจารณาจากภาษา ถ้อยค าที่มีความเหมาะสม เข้าใจง่าย ตรงประเด็น รวมทั้งรูปแบบข้อสอบต้องสอดคล้องกับสิ่งที่ต้องการวัดด้วย การเลือกรูปแบบที่เหมาะสมจะช่วยให้วัดได้เหมาะสม 1.8 คุณสมบัติของผู้ออกข้อสอบ คุณสมบัติของผู้สอบเป็นสิ่งที่ควรประเมินเพราะเกี่ยวข้องกับคุณภาพของข้อสอบ ผู้ที่ควรเลือกมาช่วยออกข้อสอบควรเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านเนื้อหา 2. หลักฐานเกี่ยวกับกระบวนการตอบของผู้สอบ (Response process) การศึกษากระบวนการตอบของผู้สอบเป็นสิ่งที่จะพิสูจน์ได้ว่าผลการตอบของผู้สอบได้มาจากกระบวนการคิดหาค าตอบด้วยขั้นตอนที่เหมาะสม หรือไม่ หรือสอดคล้องกับสมมติฐานของผู้ออกข้อสอบหรือไม่ เช่น การวัดความรู้ทางวิทยาศาสตร์โดยให้นักเรียนท าการทดลองด้วยตนเอง และให้เขียนข้อสรุปจากผลการทดลอง หรื อการวัดการคิดแก้ปัญหาของผู้เรียนคนหนึ่งที่เขียนค าตอบลงในกระดาษค าตอบ หากผู้วัดไม่ทราบวิธีการคิดหาค าตอบหรือวิธีการได้มาซึ่งค าตอบของนักเรียน จะไม่ทราบเลยว่า การตอบนั้นสะท้อนความสามารถที่แท้จริงหรือไม่ เช่น ไม่ม่ันใจว่า ผลการแก้ปัญหาเป็นความสามารถในการแก้ปัญหาที่แท้จริงหรือ กรณีท่ีไม่สะท้อนการคิดแก้ปัญหาของผู้สอบ สาเหตุอาจเป็นไปได้ว่า ผู้สอบท าข้อสอบโดยไม่ได้แสดงความสามารถในการคิดแก้ปัญหาเลยก็ได้ ซึ่งค าตอบที่ได้มาอาจมาจากการจ าค าพูดของครูมาตอบ การเดาเพราะไม่ตั้งใจสอบ หรือเป็นเพราะการเดาเพราะไม่เข้าใจค าถามหรือไมเ่ข้าใจสถานการณ์ในข้อสอบ ดังนั้นการวัดคุณลักษณะที่เก่ียวข้องกับทักษะทางสมอง ควรมีการศึกษาวิธีการได้มาซึ่งค าตอบของผู้สอบ เพ่ือตรวจสอบว่าสถานการณ์หรือสิ่งเร้าในข้อค าถามได้เอ้ือให้ผู้สอบแสดงความรู้ความสามารถได้หรือไม่ ประเด็นส าคัญของการตรวจสอบกระบวนการตอบของผู้ สอบคือ 1) การตรวจสอบว่าวิธีการได้มาซึ่งค าตอบของผู้สอบเป็นวิธีการที่สะท้อนสิ่งที่ผู้วัดก าลังวัดหรือไม่ และ 2) สถานการณ์ในสิ่งเร้าสามารถ

96

กระตุ้นให้ผู้สอบแสดงคุณลักษณะที่มุ่งวัดได้หรือไม่ หลักฐานเกี่ยวกับกระบวนการตอบของผู้สอบ ที่ควรตรวจสอบมีดังนี ้ 2.1 ความคุ้นเคยกับรูปแบบของการทดสอบ หรือรูปแบบข้อสอบที่ใช้ การใช้รูปแบบการสอบที่ผู้สอบไม่คุ้นเคยอาจท าให้เกิดการเดา หรือมีปัจจัยอื่นที่ส่งผลต่อการตอบของผู้สอบ 2.2 คุณภาพของเครื่องตรวจนับคะแนน หากเครื่องตรวจให้คะแนนตรวจให้คะแนนผิดพลาดย่อมจะท าให้ผลคะแนนไม่ตรงกับสิ่งที่ต้องการวัด 2.3 กระบวนการตรวจสอบความถูกต้องของการเฉลยค าตอบ เพ่ือให้เกิดความมั่นใจว่าค าตอบที่ถูกเป็นสิ่งที่ตรงกับสิ่งที่ต้องการวัด 2.4 ความเหมาะสมของการรวมคะแนน หรือ การคิดคะแนนรวมแต่ละมาตรฐาน บางครั้งอาจมีการรวมคะแนนจากมาตรฐานหลายๆ มาตรฐานเข้าด้วยกัน ประเด็นที่ควรพิจารณา คือ ควรต้องมีการถ่วงน้ าหนักหรือไม่อย่างไร การถ่วงน้ าหนักคะแนนเป็นท าให้มาตรฐานหนึ่งมีความส าคัญกว่ามาตรฐานอ่ืน น้ าหนักท่ีน ามาถ่วงน้ าหนักมีความเหมาะสม ตรงกับทฤษฎีหรือไม่ 2.5 การวิเคราะห์คะแนนย่อย (subscore) ของแบบวัด หรือการรายงานคะแนนมิติย่อยของโดเมนของการวัดว่ามีความเหมาะสมถูกต้องหรือไม่ เช่น การวัดความสามารถด้านการอ่าน เขียน และคิดวิเคราะห์ อาจจะต้องมีการรายงานคะแนนรวม และคะแนนย่อย คือ ความสามารถด้านการอ่าน ความสามารถด้านการเขียน และความสามารถด้านการคิดวิเคราะห์ ประเด็นที่ควรพิจารณา คือ การคิดคะแนนรวม และการคิดคะแนนย่อยต่างๆ มีความเหมาะสมหรือไม่ 2.6 การตัดสินผลการสอบ เช่น ตก ผ่าน ประเด็นที่ควรพิจารณา คือ การตัดสินผ่าน หรือตก นั้นมาจากการประเมินผู้เรียนด้านใด มิติใด 2.7 การควบคุมการรายงานผลคะแนนว่ามีความถูกต้อง ไม่มีการเปลี่ยนแปลงคะแนนของผู้สอบ การเปลี่ยนแปลงคะแนนสอบจะท าให้คะแนนไม่สะท้อนกระบวนการคิดของผู้สอบ และเป็นการวัดที่ไม่ถูกต้อง จึงขาดความเหมาะสมในการน าไปใช้ 2.8 ผู้ใช้เข้าใจการแปลความหมายคะแนน การรายงานผลคะแนนต้องอธิบายให้ผู้ใช้เข้าใจการแปลผลคะแนน ว่าคะแนนแปลความหมายอย่างไร คิดคะแนนมาอย่างไร 3. หลักฐานเกี่ยวกับโครงสร้างภายในของแบบทดสอบ/แบบวัด (Internal structure) ประเด็นส าคัญของการวิเคราะห์โครงสร้างภายในของแบบทดสอบ/แบบวัด คือ ความต้องการประเมินคุณภาพข้อสอบที่พัฒนาขึ้น กล่าวคือข้อสอบหรือข้อค าถามที่มุ่งวัดสิ่งเดียวกันควรมีความสัมพันธ์กัน และข้อสอบต่างๆ ที่พัฒนาขึ้นควรวัดมิติหรือประเด็นที่ต้องการวัดเพียงสิ่งเดีบว ไม่ควรวัดมิติอ่ืนหรือประเด็นอ่ืนที่ไม่ใช่เป้าหมายของการวัด

97

หลักฐานเกี่ยวกับโครงสร้างภายในของแบบทดสอบ/แบบวัด ที่ควรรวบรวมมาตรวจสอบความตรง อาจมีดังนี้ 3.1 การวิเคราะห์ข้อสอบ เช่น ความยาก อ านาจจ าแนก ในการพัฒนาแบบทดสอบควรมีการวิเคราะห์คุณภาพข้อสอบด้านความยาก และอ านาจจ าแนก ผลการวิเคราะห์จะใช้ส าหรับคัดเลือกข้อสอบที่มีคุณภาพ ดังนั้นหากไม่มีการวิเคราะห์ข้อสอบ ก็เป็นหลักฐานว่าการพัฒนาแบบทดสอบนั้นยังมีคุณภาพไม่ดีพอตามมาตรฐานของการทดสอบ นอกจากนี้ผลการวิเคราะห์ข้อสอบยังช่วยบอกความสอดคล้องกันของข้อค าถามต่างๆ ในแบบทดสอบ 3.2 การวิเคราะห์ข้อสอบ หรือแบบทดสอบด้วยทฤษฎีการวัดขั้นสูง ในการวิเคราะห์คุณภาพข้อสอบผู้ปฏิบัติควรรายงานว่าวิเคราะห์ด้วยทฤษฎีใด ทฤษฎีที่ใช้ในการวิเคราะห์ ข้อสอบมีสองทฤษฎีที่ส าคัญ คือ ทฤษฎีการวัดแบบดั้ งเดิม (classical test theory) และทฤษฎีการตอบข้อสอบ (item response theory) นอกจากนี้ยังต้องอธิบายเหตุผลของการใช้ทฤษฎีเหล่านี้ด้วย การเลือกใช้ทฤษฎีที่ไม่เหมะสมกับข้อมูลจะท าให้ผลการวิเคราะห์ข้อสอบไม่ถูกต้อง ซึ่งส่งผลให้การพัฒนาข้อสอบไม่มีคุณภาพด้วย 3.3 ความสัมพันธ์ของข้อสอบแต่ละข้อในฉบับเดียวกัน แนวความคิดของการวิเคราะห์นี้ คือ ข้อสอบที่วัดเรื่องเดียวกันควรมีความสัมพันธ์กัน หากไม่สัมพันธ์กันย่อมสะท้อนว่าข้อสอบเหล่านั้นไม่เหมาะสม แนวคิดนี้สอดคล้องกับเรื่องความเท่ียง หรือความคงเส้นคงวาของผลการตอบของผู้สอบ 3.4 ความสัมพันธ์ของคะแนนรายข้อกับคะแนนรวม ความสัมพันธ์รายข้อกับคะแนนแนนรวมเป็นข้อมูลที่สะท้อนคุณภาพของการจ าแนกของข้อสอบ ข้อสอบที่ดีควรมีความสัมพันธ์กับคะแนนรวมเป็นบวก ซึ่งสะท้อนว่าข้อสอบข้อนั้นมีความเป็นหนึ่งเดียวกันกับข้อสอบข้ออ่ืนๆ ในแบบทดสอบฉนับนั้น หากมีข้อสอบที่มีความสัมพันธ์เป็นลบ แสดงว่าข้อสอบข้อนั้นมีความต่างจากข้อสอบข้ออ่ืนๆ 3.5 ความเที่ยงของมาตรคะแนน (score scale) ความเที่ยงของแบบทดสอบสะท้อนคุณภาพของแบบทดสอบเกี่ยวกับความคลาดเคลื่อนของการวัด มาตรวัดหรือแบบทดสอบที่ดีควรมีความเที่ยงที่ยอมรับได้ เช่น ตั้งแต่ 0.8 เป็นต้นไป การเลือกวิธีการวัดความเที่ยงก็มีความส าคัญ เพราะต้องเลือกให้สอดคล้องกับลักษณะของข้อมูล หากเลือกผิดย่อมท าให้การประเมินความเที่ยงไม่เหมาะสม การเลือกวิธีการตรวจสอบความเที่ยงควรพิจารณาจากลักษณะของข้อค าถาม เช่น หากข้อสอบเป็นแบบให้คะแนน 0 หรือ 1 ควรตรวจสอบความเที่ยงด้วยสูตร KR-20 หรือ KR-21 ส่วนแบบทดสอบที่มีการให้คะแนนแบบมาตรประมาณค่า ควรตรวจสอบความเที่ยงด้วยสูตรแอลฟาของครอนบาค เป็นต้น 3.6 ความคลาดเคลื่อนมาตรฐานของการวัด ความคลาดเคลื่อนในการวัดมีความสัมพันธ์กับความเที่ยง เพราะต่างก็สะท้อนเรื่องความคลาดเคลื่อนของการวัดในแบบทดสอบ ซึ่งอาจพิจารณาในประเด็นต่อไปนี้ 3.6.1 ความสามารถในการสรุปอ้างอิง (generalizability) ความสามารถในการสรุปอ้างอิงเป็นเรื่องที่ตรงกับเรื่องความเที่ยง แต่ต้องการตรวจสอบและประเมินความเที่ยงหรือความคงเส้นคงวาของคะแนนใน

98

บริบทของการทดสอบที่กว้างขวางขึ้น เช่น ความคงเส้นคงวาของผลการทดสอบในบริบทของจ านวนข้อ ผู้ประเมิน ผู้ตรวจ ที่มีจ านวนต่างๆ กัน ปัจจัยเหล่านี้คือเงื่อนไขของการทดสอบ 3.6.2 มิติของการวัด (dimensionality) การวัดใดๆ ควรมุ่งวัดมิติเดียว คือ ข้อค าถามเดียวควรวัดสิ่งเดียว ไม่ควรวัดหลายสิ่ง เช่น ข้อสอบกลุ่มสาระวิชาต่างๆ ควรวัดสิ่งเดียว แต่ในบางกรณีที่แบบวัดหรือแบบทดสอบมีหลายประเด็นหรือมิติที่ต้องการวัดด้วยก็ได้ ตามธรรมชาติของสิ่งที่ต้องการวัด เช่น แบบวัดความคิดสร้างสรรค์ อาจมีมิติที่ต้องการวัดสามมิติ คือ ความสามารถในการคิดอย่างคล่องแคล่ว ความสามารถในการคิดอย่างหลากหลาย และความสามารถในการคิดอย่างละเอียดละออ เป็นต้น ดังนั้นในเรื่องการก าหนดมิติ ของสิ่งที่ต้องการวัดว่าจะก าหนดกี่มิติ จึงควรหลักฐานรับรอง และด าเนินการพัฒนาเครื่องมือให้สอดคล้องกับมิติของการวัด 3.6.3 การวิเคราะห์องค์ประกอบของข้อสอบ เพ่ือให้เกิดความมั่นใจว่าแบบวัดนั้นวัดได้ครบถ้วนตามมิติที่ต้องการวัด จึงควรมีการวิเคราะห์องค์ประกอบของแบบวัดด้วย การวิเคราะห์องค์ประกอบเป็นวิธีการส ารวจมิติของแบบทดสอบ ซึ่งเป็นการตรวจสอบความตรงเชิงโครงสร้างประเภทหนึ่ง 3.6.4 การศึกษาการท าหน้าที่ต่างกันของข้อสอบ (Differnential item functioning) ข้อสอบที่ท าหน้าที่ต่างกันของข้อสอบ หมายถึง ข้อสอบที่ขาดความยุติธรรม เพราะท าให้ผู้สอบที่มีความสามารถเท่ากัน แต่ตอบข้อสอบข้อหนึ่งๆ ต่างกัน เช่น กลุ่มผู้สอบที่เป็นชายตอบผิด กลุ่มหญิงส่วนใหญ่ตอบถูก ผลการตรวจสอบเช่นนี้สะท้อนว่าข้อสอบนั้นให้ประโยชน์ต่อผู้สอบที่เป็นหญิงมากกว่าชาย สาเหตุที่เป็นเช่นนั้น อาจเป็นเพราะเนื้อหาในข้อสอบเป็นเรื่องที่เพศหญิงสนใจมากกว่าเพศชาย เช่น ข้อสอบที่ถามว่า “หากเสื้อขาดเป็นรูขนาดเล็กๆ ควรซ่อมแซมด้วยวิธีใด” เป็นข้อสอบที่เพศหญิงตอบถูกมากกว่าเพศชาย หากข้อสอบมีข้อสอบที่ท าหน้าที่ต่างกันของข้อสอบจ านวนมาก จะท าให้การประเมินนั้นไม่ยุติธรรม เพราะจะเกิดข้อได้เปรียบเอนเอียงเข้ากลุ่มใดกลุ่มหนึ่งท าให้เกิดดความไม่ยุติธรรม และเป็นปัญหาด้านความตรงของข้อสอบ ดังนั้น ในการทดสอบเพ่ือเปรียบเทียบความสามารถของผู้สอบ ควรมีการวิเคราะห์การศึกษาการท าหน้าที่ต่างกันของข้อสอบเพ่ือตัดข้อสอบที่ท าหน้าที่ต่างกันออกก่อนที่จะคิดคะแนน เพ่ือท าให้การทดสอบนั้นมีความยุติธรรมมากขึ้น 3.6.5 โมเดลการวัดทางจิตที่ใช้วิเคราะห์ข้อมูล (psychometric model) โมเดลการวัดที่น ามาใช้วิเคราะห์ข้อมูลมีข้อตกลงเบื้องต้นในการใช้ เช่น หากใช้โมเดลการตอบข้อสอบ (IRT) แบบสามพารามิเตอร์ วิเคราะห์ข้อสอบและค านวณความสามารถของผู้สอบ ต้องใช้กับผลการสอบที่มีผู้สอบจ านวนมาก เช่น 1,000 คน หากน าไปใช้กับการสอบที่มีผู้สอบจ านวนน้อย อาจจะท าให้ผลการวิเคราะห์ไม่ถูกต้อง ทางแก้ไขก็คือ อาจเลือกใช้โมเดลการวิเคราะห์ที่มีจ านวนพารามิเตอร์น้อยกว่า เช่น โมเดลการตอบข้อสอบ (IRT) แบบหนึ่ง หรือสองพารามิเตอร์ แทน 4. หลักฐานเกี่ยวกับความสัมพันธ์ของคะแนนกับตัวแปรอ่ืนๆ (Relationtion to other variables) การตรวจสอบความสัมพันธ์ของคะแนนกับตัวแปรอ่ืนเป็นหลักการหนึ่งของการตรวจสอบความตรงเชิงโครงสร้าง ความสัมพันธ์ที่น ามาตรวจสอบต้องเป็นความสัมพันธ์ที่อธิบายได้ด้วยทฤษฎี เพ่ือให้สามารถประเมิน

99

คุณภาพของการวัดได้ หลักฐานเกี่ยวกับความสัมพันธ์ของคะแนนกับตัวแปรอ่ืนๆ ที่ควรรวบรวมมาตรวจสอบความตรง อาจมีดังนี ้ 4.1 ความสัมพันธ์ของคะแนนกับตัวแปรอ่ืน การตรวจสอบความสัมพันธ์ของคะแนนจากเครื่องมือวัดกับตัวแปรอ่ืนเป็นการตรวจสอบความเหมาะสมของคะแนนซึ่งเป็นการตรวจสอบทางอ้อม แต่ความสัมพันธ์ที่ตรวจสอบต้องเป็นความสัมพันธ์ที่อธิบายได้ด้วยทฤษฎี และงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง 4.2 ความตรงเชิงลู่เข้า (convergent correlation) ความตรงเชิงลู่เข้า หมายถึง ความสัมพันธ์ของตัวแปรเดียวกันแต่วัดด้วยวิธีการต่างกัน ซึ่งควรมีความสัมพันธ์กันสูง จึงจะถือว่าการวัดนั้นมีความเหมาะสม เช่น การหาความสัมพันธ์ของคะแนนความสนใจในการอ่าน ที่ได้มาจากการประเมินตนเอง และการประเมินของครู เป็นการหาความสัมพันธ์ของตัวแปรเดียวกัน ดังนั้นจึงคาดว่าความสัมพันธ์ควรมีค่าสูงพอสมควร จึงจะสามารถน าไปสรุปได้ว่าการวัดความสนใจมีความเหมาะสมแล้ว 4.3 ความตรงเชิงลู่ออก (divergent correlation) ความตรงเชิงลู่ออก หมายถึง ความสัมพันธ์ของคะแนนที่วัดกับคะแนนของการวัดคุณลักษณะอ่ืนที่คล้ายกัน แต่ไม่ใช่คุณลักษณะเดียวกัน ความสัมพันธ์ของสองสิ่งนี้ไม่ควรสูงมาก หากความสัมพันธ์สูงมากแสดงว่าการวัดนั้นยังไม่ดีเท่าที่ควร เพราะยังมีความคาบเก่ียวกับการวัดสิ่งอื่น 4.4 ความสัมพันธ์ของคะแนนกับแบบทดสอบอ่ืนๆ ความสัมพันธ์กับแบบสอบอ่ืนที่เป็นแบบทดสอบมาตรฐาน เป็นการตรวจสอบความตรงตามสภาพ เหมาะสมที่จะตรวจสอบเมื่อมีการพัฒนาแบบวัดใหม่ขึ้นมา ดังนั้นจึงต้องตรวจสอบว่าแบบวัดใหม่สามารถวัดได้สอดคล้องกับแบบวัดอ่ืนที่เป็นมาตรฐานหรือไม่ 4.5 ความสามารถในการสรุปอ้างอิงของหลักฐานความตรง เป็นการตรวจสอบความตรงของแบบทดสอบในบริบทอ่ืนที่เป็นเงื่อนไขของการทดสอบ การวิเคราะห์นี้จะต้องใช้ทฤษฎีการสรุปอ้างอิง (Generalizability theory) 5. หลักฐานเกี่ยวกับผลกระทบของการใช้คะแนน (consequential evidence) การทดสอบที่เหมาะสมไม่ควรส่งผลกระทบทางลบต่อผู้สอบ ผู้ใช้ผลสอบ การจัดการเรียนการสอนของครู และสังคม ไม่ว่าจะเป็นระยะสั้นหรือระยะยาว ดังนั้นการตรวจสอบความเหมาะสมของการทดสอบ ควรเก็บรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับผลกระทบของการทดสอบ ประเด็นส าคัญที่ส่งผลกระทบคือ คะแนนจุดตัด เพราะคะแนนจุดตัดเป็นเกณฑ์ในการตัดสินผลสอบ หลักฐานเกี่ยวกับผลกระทบของการใช้คะแนนที่อาจรวบรวมมาตรวจสอบความตรง อาจมีดังนี้ 5.1 ผลกระทบของคะแนน หรือผลคะแนนต่อผู้สอบ และสังคม เป็นการเก็บข้อมูลเพ่ือตรวจสอบว่าการใช้คะแนนจากการทดสอบจะท าให้เกิดผลเชิงลบต่อสังคม หรือไม่ ผลกระทบมีต่อบุคคลใดมากกว่ากัน เช่น การใช้คะแนน O-NET เพ่ือเป็นเกณฑ์ในการส าเร็จการศึกษาของนักเรียน ซึ่งอาจท าให้เกิดการเรียนพิเศษมากขึ้น ครูอาจมุ่งสอนเนื้อหาเพ่ือให้สอบได้มากกว่าสอนตามหลักสูตร เหล่านี้เป็นหลักฐานที่ควรน ามาพิจารณาในการประเมินผลกระทบของการใช้คะแนน

100

5.2 ผลต่อผู้เรียน และการเรียนรู้ในอนาคตของผู้เรียน ผลต่อผู้เรียน เช่น ความสนใจ ความได้เปรียบเสียเปรียบของการสอบ เป็นต้น 5.3 ผลกระทบเชิงบวกมากกว่าผลกระทบเชิงลบ ในการประเมินผลกระทบควรน าผลกระทบเชิงบวกและผลกระทบเชิงลบมาเปรียบเทียบกัน ดังนั้นการเก็บรวบรวมข้อมูลเพ่ือประเมินความตรงจึงต้องเก็บข้อมูลผลกระทบอย่างหลากหลายเพื่อน ามาเป็นหลักฐานในการประเมินความเหมาะสมของการใช้คะแนน 5.4 ความเหมาะสมของการก าหนดคะแนนจุดตัด ความเหมาะสมของการก าหนดจุดตัดอาจพิจารณาจากวิธีการที่ใช้หาจุดตัดว่ามีความเหมาะสมหรือไม่ คุณสมบัติของผู้เชี่ยวชาญที่เข้าร่วมกระบวนการหาจุดตัด กระบวนการก าหนดจุดตัดแต่ละขั้นตอน และความควาดเคลื่อนในการจ าแนกผู้สอบ ซึ่งประเด็นเหล่านี้ได้อธิบายไว้ในหน่วยที่ 13 แล้ว 5.5 คุณภาพของจุดตัด โดยอาจพิจารณาได้จากความถูกต้องและความคลาดเคลื่อนของการจัดจ าแนกผู้สอบ จุดตัดที่ดีควรมีความคลาดเคลื่อนในการจ าแนกผู้สอบต่ า คือ จ าแนกผู้สอบได้ถูกต้อง 5.6 ผลกระทบต่อการเรียนการสอนของครู บางครั้งการใช้คะแนนมีผลต่อการสอนของครู เช่น การใช้คะแนน O-NET ประเมินคุณภาพของสถานศึกษา ครูอาจปรับการสอนทั้งในทิศทางที่ดีขึ้น หรือไม่ดี ก็ได้ เช่น การตั้งใจสอนมากขึ้น หรือ การสอนเฉพาะเนื้อหาที่มีในข้อสอบ เป็นต้น จะเห็นว่าหลักฐานในการตรวจสอบความตรงมีจ านวนมาก และในทางปฏิบัติเราจะไม่สามารถท าการตรวจสอบหลักฐานเหล่านี้ได้ทุกรายการ แต่อย่างไรก็ตาม ถึงจะไม่มีข้อสรุปอย่างชัดเจนว่าควรน าหลักฐานใดบ้างมาพิจารณาเพื่อประเมินความตรง หรือการประเมินความเหมาะสม ข้อเสนอที่ดีที่สุดคือ การเลือกหลักฐานใดมาใช้พิจารณาควรขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ของการทดสอบเป็นส าคัญ ผู้ใช้ผลการทดสอบต้องพิจารณาเลือกว่าหลักฐานใดสอดคล้องกับเป้าหมายของการใช้ผลคะแนน และเลือกหลักฐานนั้นมาพิจารณาความเหมาะสมของการแปลผล และการใช้ผลการวัด

หลังจากศึกษาเนื้อหาสาระเรื่องที่ 3.6.1 แล้ว โปรดปฏิบัติกิจกรรม 3.6.1 ในแนวการศึกษาหน่วยที่ 3 ตอนที่ 3.6 เร่ืองที่ 3.6.1

101

เรื่องท่ี 3.6.2 การออกแบบการวิจัยการจ าลองข้อมูลเพื่อศึกษาประเด็นทางการวัดและประเมินผลการศึกษา การวิจัยเกี่ยวกับประเด็นทางการวัดและประเมินผลการศึกษาสามารถท าได้สองแนวทาง คือ แนวทางแรก คือ คือ การวิจัยโดยใช้ข้อมูลจริง ซึ่งผู้วิจัยต้องพัฒนาเครื่องมือวิจัย และเก็บข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่าง แนวทางที่สอง คือ การศึกษาจากข้อมูลจ าลองด้วยคอมพิวเตอร์ โดยนักวิจัยไม่ต้องเก็บข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่าง การศึกษาที่ใช้ข้อมูลจริงสามารถใช้การออกแบบการวิจัยที่อธิบายก่อนหน้านี้ได้ ผู้เขียนจึงไม่น าเสนอรายละเอียดของการวิจัยด้วยข้อมูลจริงในตอนที่ 3.6 นี้ แต่จะเน้นรายละเอียดของการออกแบบการวิจัยที่ใช้ข้อมูลจ าลอง การออกแบบการวิจัยด้วยข้อมูลจ าลอง (simulation) ส่วนมากเป็นการศึกษาการประมาณค่าพารามิเตอร์จากข้อมูลที่สร้างขึ้นมาเองจากคอมพิวเตอร์ จึงมีชื่อเรียกอีกอย่างหนึ่งว่า การจ าลองข้อมูลด้วยคอมพิวเตอร์ หรือ การจ าลองมอนติคาร์โล (Monte Carlo Simulation) การศึกษาด้วยข้อมูลจ าลองมีลักษณะคล้ายกับการสุ่มซ้ า (resampling method) เช่น วิธี Bootstrap หรือ Jacknifee ส าหรับวิธี Bootsrap นั้น ข้อมูลหลายๆ ชุดจะถูกสุ่มอย่างสุ่มมาจากข้อมูลจริงชุดหนึ่งเพ่ือใช้ศึกษาการแจกแจงของพารามิเตอร์ที่สนใจศึกษา ส่วนวิธี Jackknife นั้น ข้อมูลหลายๆ ชุดจะถูกสุ่มมาข้อมูลจริงชุดหนึ่งโดยตัดกลุ่มตัวอย่างบางคนออกไป ข้อมูลหลายๆ ชุดที่ถูกสุ่มขึ้นมา (เรียกว่า การท าซ้ า ซึ่งแสดงจ านวนของการจ าลองซ้ า) จะถูกน ามาวิเคราะห์ข้อมูลต่อไป แต่อย่างไรก็ตาม การสุ่มข้อมูลทั้งสองวิธีนี้มีข้อจ ากัด เพราะยังไม่ทราบค่าพารามิเตอร์ที่แท้จริง (true parameter) เนื่องจากเป็นการศึกษาจากข้อมูลจริง ดังนั้นนักวิจัยจึงต้องหาวิธีการตรวจสอบความถูกต้องของค่าพารามิเตอร์จากข้อมูลที่จ าลองขึ้นโดยใช้เกณฑ์บางอย่าง ดังนั้น เพ่ือลดข้อจ ากัดของวิธี Bootstrap และ Jacknife จึงมีการพัฒนาวิธีการใหม่ขึ้นมาเรียกว่าวิธี MCMC หรือ Markov Chain Monte Carlo โดยใช้การสุ่มเลือกข้อมูลอย่างสุ่ม ข้อมูลจ าลองมักจะถูกสร้างขึ้นจากการแจกแจงที่รู้ค่าจริงของพารามิเตอร์ (true parameter) โดยใช้วิธีการสุ่ม เช่น การสุ่มข้อมูลชุดต่างๆ มาจากการแจกแจงแบบปกติที่มีค่าเฉลี่ย และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานค่าใดค่าหนึ่งที่นักวิจัยก าหนด เช่น 0 และ 1 ตามล าดับ (ซึ่งก็คือ การแจกแจงแบบปกติมาตรฐาน) หรืออาจสร้างมาจากโมเดลการทดสอบเช่น โมเดลการตอบข้อสอบ (item response model) 1 2 หรือ 3 พารามิเตอร์ หรือโมเดลการตอบข้อสอบประเภทอ่ืน เช่น โมเดลการตอบข้อสอบแบบหลายค่า หรือ โมเดลการตอบข้อสอบแบบพหุมิติ เป็นต้น Feinberg และ Rubright (2016) ได้ท าการศึกษาในลักษณะของการรีวิวงานวิจัยที่ใช้ข้อมูลจ าลองในการศึกษาประเด็นทางการวัดและประเมินผลการศึกษา พบว่ามีการใช้ข้อมูลจ าลองในการวิจัยจ านวนมากและหลากหลาย ดังตารางที่ 4.10 ซึ่งส่วนใหญ่เป็นการศึกษาเกี่ยวกับโมเดลการตอบข้อสอบ ประเภทของการตรวสอบความกลมกลืนของโมเดล โดยมีจ านวนรอบของการจ าลองซ้ า จ านวน 499 ครั้ง หรือน้อยว่า การวิเคราะห์ข้อมูลส่วนใหญ่ คือการวิเคราะห์ความล าเอียงของการประมาณค่า (BIAS) และ RMSE (ความคลาดเคลื่อนของการประมาณค่า)

102

ตารางที่ 3.10 ผลการรีวิวจ านวนงานวิจัยที่ใช้ข้อมูลจ าลอง ดัชนีที่ศึกษา n ร้อยละ

ประเภทของข้อมูลจ าลอง พารามิเตอร์ของ IRT 18 67 คะแนนดิบ/คะแนนจริง 5 19 เวลาการตอบ 2 7 อ่ืนๆ 3 11

ประเภทการวิจัย ความกลมกลืนของโมเดล IRT 6 22 การปรับเทียบ/การเชื่อมโยงคะแนน 4 15 การทดสอบปรับเหมาะด้วยคอมพิวเตอร์ 3 11 คิวเมตริกซ์/โมเดลการวินิจฉัยทางพุทธิปัญญา 2 7 การโกงการสอบ 2 7 การท าหน้าที่ต่างกันของข้อสอบ 2 7 มิติของแบบทดสอบ 2 7 ความเที่ยง 2 7 อ่ืนๆ 4 15

จ านวนรอบของการจ าลองซ้ า

499 หรือ น้อยกว่า 9 33 500-999 4 15 1000-4999 5 19 5000-10000 3 11 ไม่ท าซ้ า 6 22

การวิเคราะห์ข้อมูล BIAS/RMSE ความคลาดเคลื่อนประเภทที่ 1/อ านาจการทดสอบ 10 37 ANOVA 2 7 การวิเคราะห์ความกลมกลืนของโมเดล 2 7 อ่ืนๆ 4 15

การออกแบบการวิจัยโดยใช้ข้อมูลจ าลอง ในการวิจัยโดยใช้ข้อมูลจ าลองต้องมีการออกแบบการวิจัยเช่นเดียวกับการวิจัยประเภทอ่ืนๆ และประเด็นที่นักวิจัยต้องออกแบบวิจัยในการศึกษาด้วยข้อมูลจ าลอง ประกอบด้วย 1. ตัวแปรอิสระและจ านวนเงื่อนไขของการศึกษา

103

ตัวแปรอิสระที่ต้องการศึกษา คือ ตัวแปรที่นักวิจัยต้องการทราบว่ามีผลอย่างไรต่อประสิทธิภาพของการวัดและประเมินผล โดยทั่วไปตัวแปรอิสะที่นักวิจัยสนใจศึกษาในบริบทของการวัดและประเมินผลการศึกษา ได้แก่ จ านวนกลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลว่าควรเป็นเท่าไร จ านวนข้อสอบควรเป็นเท่าไรจึงจะท าให้การวัดและการทดสอบมีประสิทธิภาพสูง (ความเที่ยง และความตรงสูง) ข้อมูลสูญหายหรือจ านวนที่คนไม่ตอบมีผลอย่างไรต่อการวัด และรวมถึงการแจกแจงที่เบี่ยงเบนไปจากปกติมีผลต่อการวัดหรือไม่ อย่างไรก็ตาม การก าหนดตัวแปรอิสระที่นักวิจัยศึกษาต้องขึ้นอยู่กับบริบทของการวิจัย และอาจมีตัวแปรใหม่ๆ ด้วย เช่น ในการศึกษาด้านความเที่ยงของแบบทดสอบการอ่านจับใจความ ผู้วิจัยอาจสนใจศึกษาจ านวนข้อสอบ และจ านวนบทความหรือเรื่องท่ีอ่านว่ามีผลอย่างไรต่อความเที่ยง ดังนั้น จ านวนบทความจึงเป็นตัวแปรที่นักวิจัยสนใจศึกษา นักวิจัยจึงสร้างข้อสอบที่มีความยาว 3 เงื่อนไข คือ 20, 30, และ 40 ข้อตามล าดับ และมีจ านวนบทความจ านวน 3, 4 และ 5 บทความ ดังนั้นนักวิจัยจึงต้องจ าลองข้อมูลผลการสอบข้ึนมาจ านวน 9 เงื่อนไข ซึ่งเกิดจากจ านวนเงื่อนไขของความยาวข้อสอบ (3 เงื่อนไข คือ 20, 30, และ 40) คูณกับจ านวนเงื่อนไขของจ านวนบทความ (3 เงื่อนไข คือ 3, 4, และ 5) หรือ 3x3 เท่ากับ 9 เงื่อนไข ดังแสดงในตาราง 4.11 ซึ่งจะเห็นว่า การศึกษาข้อมูลจ าลองชุดที่ 5 เป็นการศึกษาจ าลองข้อมูลแบบทดสอบ 30 ข้อ จ านวน 4 บทความ ตารางที่ 4.11 รายละเอียดจ านวนเงื่อนไขของการศึกษา

จ านวนข้อสอบ จ านวนบทความ 3 บทความ 4 บทความ 5 บทความ

20 ข้อ ชุดที่ 1 ชุดที่ 4 ชุดที่ 7

30 ข้อ ชุดที่ 2 ชุดที่ 5 ชุดที่ 8

40 ข้อ ชุดที่ 3 ชุดที่ 6 ชุดที่ 9

2. โมเดลการจ าลองข้อมูล โมเดลการจ าลองข้อมูลที่ใช้กันมาก คือ โมเดลการตอบข้อสอบ (item response model) นักวิจัยสามารถเลือกโมเดลที่นักวิจัยสนใจศึกษา เช่น หากสนใจตัวแปรการเดาข้อสอบ ควรเลือกใช้โมเดลแบบสามพารามิเตอร์ เพราะโมเดลนี้มาค่าพารามิเตอร์การเดา หรือ c พารามิเตอร์ นอกจากการเลือกโมเดลการจ าลองข้อมูลแล้ว นักวิจัยควรทราบการแจกแจงของพารามิเตอร์ในโมเดลด้วยเพ่ือให้สามารถจ าลองข้อมูลได้ถูกต้อง โดยทั่วไป พารามิเตอร์ของโมเดลการตอบข้อสอบมีการแจกแจงดังนี้ 1. พารามิเตอร์อ านาจจ าแนก (a) มีการแจกแจงแบบล็อกนอร์มอล (log-normal distribution)-{a-LN(0.02, 0.222) 2. พารามิเตอร์ความยากมีการแจกแจงแบบปกติ มีค่าเฉลี่ยเท่ากับศูนย์ และความแปรปรวนเท่ากับ 1.0 3. พารามิเตอร์การเดา มีการแจกแจงแบบเบต้าที่มีพารามิเตอร์ 2 และ 10 [c-BE(2,10)

104

4. ความสามารถของผู้สอบ (theta) มีการแจกแจงแบบแบบปกติ มีค่าเฉลี่ยเท่ากับศูนย์ และความแปรปรวนเท่ากับ 1.0 หากผู้วิจัยก าหนดการแจกแจงของพารามิเตอร์ได้ ก็สามาถจ าลองข้อมูลด้วยคอมพิวเตอร์ได้ ดัง เช่น หากต้องการจ าลองข้อมูลผลสอบรายข้อ 5 ข้อ ของนักเรียน 20 คน โดยก าหนด พารามิเตอร์อ านาจจ าแนก (a) มีการแจกแจงแบบล็อกนอร์มอล (log-normal distribution)-{a-LN(0.02, 0.222)} พารามิเตอร์ความยากมีการแจกแจงแบบปกติ มีค่าเฉลี่ยเท่ากับศูนย์ และความแปรปรวนเท่ากับ 1.0 พารามิเตอร์การเดา มีการแจกแจงแบบเบต้าที่มีพารามิเตอร์ 2 และ 10 [c-BE(2,10) และความสามารถของผู้สอบ (theta) มีการแจกแจงแบบแบบปกติ มีค่าเฉลี่ยเท่ากับศูนย์ และความแปรปรวนเท่ากับ 1.0 ผลการจ าลองมีดังนี้

1 11110 2 10110 3 11110 4 11100 5 01100 6 11111 7 11111 8 01100 9 11110 10 11100 11 11110 12 01101 13 11110 14 11011 15 11110 16 01100 17 11110 18 11110 19 11110 20 11110

105

3. จ านวนชุดของการจ าลอง เมื่อก าหนดเงื่อนไขทั้งหมดแล้ว นักวิจัยจะต้องก าหนดว่าในแต่ละเงื่อนไขจะจ าลองข้อมูลขึ้นมากี่ชุด หรือเรียกว่าจ านวนรอบของการจ าลองซ้ า เช่น หากก าหนดว่าในแต่ละเงื่อนไขจะจ าลองข้อมูล 100 ชุด ดังนั้น จากตารางที่ 4.11 นักวิจัยต้องจ าลองข้อมูลขึ้นมารวม 900 ชุด (คิดจากจ านวนเงื่อนไขคูณจ านวนชุดที่ต้องการ หรือ 9x100=900) จ านวนชุดของการจ าลองเป็นประเด็นที่มีผลต่อคุณภาพของการศึกษา โดยทั่วไปการก าหนดจ านวนครั้งของการจ าลอง มักจะก าหนดให้มีจ านวนครั้งมากๆ เช่น 1000 รอบ แต่โดยทั่วไปนักวิจัยท าไม่ได้ไม่ถึง 1000 รอบ เนื่องจากมีความยากล าบากและใช้เวลาในการด าเนินการ ดังนั้น นักวิจัยจึงก าหนดให้มีจ านวนรอบของการศึกษา ดังสูตร

เมื่อ �̂� คือ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของพารามิเตอร์ที่ประมาณค่าได้ และ M คือ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของค่าเฉลี่ย นอกจากนี้ยังมีเกณฑ์ท่ัวไปของการก าหนดจ านวนรอบของการท าซ้ าไว้ เช่น Harwell และคณะก าหนดว่า ในการศึกษาโมเดล IRT ควรท าซ้ าอย่างน้อย 25 รอบ 4. การวิเคราะห์และการรายงานผลการจ าลองข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลจากการจ าลองข้อมูลมักจะศึกษาคุณภาพของค่าพารามิเตอร์ที่ประมาณค่าได้

(estmiated parameter หรือ 𝜃) ซึ่งประเมินจากความแตกต่างของพารามิเตอร์ที่ประมาณค่าได้จากข้อมูลจ าลอง

กับพารามิเตอร์จริง (True parameter หรือ True) ที่ก าหนดขึ้นก่อนการจ าลองข้อมูล ซึ่งการวิเคราะห์มักจะรายงาน ค่าความล าเอียง (Bias), MAD, SE, MSE, และ RMSE 1. ความล าเอียง (Bias) คือ ค่าเฉลี่ยความแตกต่างระหว่างพารามิเตอร์ที่ประมาณค่าได้กับพารามิเตอร์จริง โดยค านวณจาก

𝐵𝑖𝑎𝑠 =∑ (�̂�𝑖 − 𝜃𝑇𝑟𝑢𝑒)

𝑛𝑖=1

𝑛

เมื่อ n คือ จ านวนรอบของการวิเคราะห์ซ้ า

106

2. MAD คือ ค่าเฉลี่ยของค่าสัมบูรณ์ความแตกต่างระหว่างพารามิเตอร์ที่ประมาณค่าได้กับพารามิเตอร์จริง โดยค านวณจาก

𝑀𝐴𝐷 =∑ |�̂�𝑖 − 𝜃𝑇𝑟𝑢𝑒|

𝑛𝑖=1

𝑛 − 1

เมื่อ n คือ จ านวนรอบของการวิเคราะห์ซ้ า 3. SE คือ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของค่าพารามิเตอร์ที่ค านวณได้ ซึ่งใช้วัดความคลาดเคลื่อนอย่างสุ่ม

𝑆𝐸 = √∑ (�̂�𝑖 − �̅�)2𝑛

𝑖=1

𝑛 − 1

เมื่อ n คือ จ านวนรอบของการวิเคราะห์ซ้ า และ คือ �̅� ค่าเฉลี่ยของของพารามิเตอร์ที่ประมาณค่าได้ 4. MSE คือ ค่าเฉลี่ยของค่าผลต่างของพารามิเตอร์ที่ประมาณค่าได้กับพารามิเตอร์จริงยกก าลังสอง ซึ่งเป็นดัชนีที่ใช้ประเมินความคลาดเคลื่อนทั้งหมดที่รวมทั้งความล าเอียงและความผันแปร ซึ่ง MSE=bias2+SE2 โดยค านวณจาก

𝑀𝑆𝐸 =∑ (�̂�𝑖 − 𝜃𝑇𝑟𝑢𝑒)

2𝑛𝑖=1

𝑛 − 1

เมื่อ n คือ จ านวนรอบของการวิเคราะห์ซ้ า 5. RMSE คือ รากที่สองของ MSE ซ่ึง ค านวณจาก

𝑅𝑀𝑆𝐸 = √∑ (�̂�𝑖 − 𝜃𝑇𝑟𝑢𝑒)

2𝑛𝑖=1

𝑛 − 1

เมื่อ n คือ จ านวนรอบของการวิเคราะห์ซ้ า

หลังจากศึกษาเนื้อหาสาระเรื่องที่ 3.6.2 แล้ว โปรดปฏิบัติกิจกรรม 3.6.2 ในแนวการศึกษาหน่วยที่ 3 ตอนที่ 3.6 เร่ืองที่ 3.6.2

107

เรื่องท่ี 3.6.3 ตัวอย่างการออกแบบการวิจัยจ าลองข้อมูลด้านการวัดและประเมินผลการศึกษา เรื่องท่ี 4.6.3 น าเสนอตัวอย่างการออกแบบการวิจัยจ าลองข้อมูลเกี่ยวกับประเด็นทางการวัดและประเมินผล จ านวน 2 ตัวอย่างดังนี้ ตัวอย่างที่ 1. การวิจัยเพื่อศึกษาจ านวนกลุ่มตัวอย่างข้ันต่ าส าหรับสัมประสิทธิ์อัลฟ่าของครอนบาค การวิจัยนี้ด าเนินการโดย Yurduggul (2008) ซึ่งมีวัตถุประสงค์เพ่ือตรวจสอบอิทธิพลของขนาดกลุ่มตัวอย่างต่อประสิทธิภาพของการค านวณสัมประสิทธิ์อัลฟ่าของครอนบาค 1.1 การออกแบบการวิจัย การวิจัยครั้งนี้ต้องการศึกษาขนาดกลุ่มตัวอย่าง 4 ขนาด คือ 30, 100, 300, และ 500 คน เพื่อตรวจสอบว่ากลุ่มตัวอย่างจ านวนเท่าใดเพียงพอที่จะใช้ค านวณสัมประสิทธ์อัลฟ่าของครอนบาค โดยออกแบบให้มีจ านวนข้อค าถาม 5-20 ข้อ นักวิจัยออกแบบการวิจัยโดยการจ าลองข้อมูลด้วยวิธี bootstrap การจ าลองข้อมูลการตอบจากแบบวัดลิคเคอร์ตสเกลใช้กระบวนการของ Box และ Muller (1958) ตามล าดับขั้นดังนี้ 1. จ าลองข้อมูลการตอบของประชากร 10,000 ชุด โดยแต่ละชุดมีผู้ตอบ 5,000 คน จากนั้นค านวณสัมประสิทธิ์อัลฟ่าของครอนบาคของข้อมูลแต่ละชุด 2. ส าหรับข้อมูลที่จ าลองขึ้นจากข้ันที่ 1 แต่ละชุด นักวิจัยสุ่มเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบส่งคืนให้มีกลุ่มตัวอย่าง 4 เงื่อนไข คือ n=30, 100, 300, และ 500 โดยมีการท าซ้ าจ านวน 100 รอบส าหรับกลุ่มตัวอย่างแต่ละขนาดที่สุ่มมา รวมแล้วมีข้อมูล 400 ชุด 3. ค านวณสัมประสิทธิ์อัลฟ่าของครอนบาคของข้อมูลแต่ละชุดที่สุ่มได้ในขั้นที่ 2 4. ค านวณค่า Bias และ RMSE จาก

𝐵𝑖𝑎𝑠 =∑ (�̂�𝑖 − 𝛼𝑝)

𝑛𝑖=1

100

𝑅𝑀𝑆𝐸 = √∑ (�̂�𝑖 − 𝛼𝑝)2𝑛

𝑖=1

100

เมื่อ �̂�𝑖𝑗คือ ค่าประมาณของ 𝛼𝑝จากข้อมูลจ าลองชุดที่ i 1.2 ผลการวิจัย

108

นักวิจัยน าเสนอผลการวิเคราะห์ความล าเอียง (bias) และ RMSE ดังภาพ

ภาพที่ 4.10 ผลการเปรียบเทียบค่าความล าเอียง (bias) ระหว่างจ านวนกลุ่มตัวอย่าง 4 ขนาด

ภาพที่ 4.11 ผลการเปรียบเทียบค่า RMSE ระหว่างจ านวนกลุ่มตัวอย่าง 4 ขนาด จากภาพ ค่าความล าเอียง (bias) มีค่ามากขึ้นเมื่อกลุ่มตัวอย่างลดลง และส าหรับค่า RMSE พบว่า เมื่อขนาดกลุ่มตัวอย่าง n= 500 การประมาณค่าสัมประสิทธิ์อัลฟ่าของครอนบาคมีความแม่นย ามากกว่า n=300

109

ตัวอย่างที่ 2 การศึกษาประสิทธิภาพของการประมาณค่าพารามิเตอร์ของโมเดล IRT แบบ 1, 2 และ 3 พารามิเตอร์ การวิจัยเรื่องนี้ด าเนินการโดย Baur และ Lukes(2009) โดยมีวัตถุประสงค์การวิจัยเพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดลการตอบข้อสอบ (โมเดล IRT) แบบ 1, 2, และ 3 พารามิเตอร์ ในการประมาณค่าพารามิเตอร์ข้อสอบและพารามิเตอร์ผู้สอบ การออกแบบการวิจัย 1. ก าหนดตัวแปรที่ศึกษา ตัวแปรอิสระที่ศึกษามี 3 ตัวแปร ได้แก่ 1.1 โมเดลการตอบข้อสอบที่ต้องการประเมิน คือ โมเดล IRT 3 โมเดล คือ โมเดล IRT แบบ 1, 2 และ 3 พารามิเตอร์ 1.2 ขนาดความยาวของแบบทดสอบมี 5 ขนาด คือ 5, 10, 15, 20 และ 30 ข้อ 1.3 ขนาดกลุ่มตัวอย่างมี 5 ขนาด คือ 100, 250, 500, 1,000 และ 5,000 คน ดังนั้น จะเห็นว่านักวิจัยก าหนดเงื่อนไขของการศึกษาจ านวนทั้งสิ้นเท่ากับ 3x5x5 เท่ากับ 75 เงื่อนไข 2. การจ าลองข้อมูล 2.1 การจ าลองข้อมูลใช้โมเดลการตอบข้อสอบ IRT โดยจ าลองค่าพารามิเตอร์ที่แท้จริง (true parameter) จากการแจกแจง ดังนี้

ความสามารถ (j) แจกแจงแบบปกติ (ค่าเฉลี่ย 0 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน 1) ความยาก (bi) แจกแจงแบบปกติ (ค่าเฉลี่ย 0 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน 1) อ านาจจ าแนก (ai) แจกแจงแบบยูนิฟอร์ม (2.2) การเดา (ci) แจกแจงแบบยูนิฟอร์ม (.2, .25, .33, .5) 2.2 น าค่าพามิเตอร์ที่ได้จาก ขั้น 2.1 มาจ าลองผลการตอบข้อสอบแบบถูกผิดรายข้อ หรือ Yij (ค าตอบข้อที่ i ของผู้สอบคนที่ j) โดยใช้โมเดล IRT ซึ่งนักวิจัยใช้โปรแกรม R ในการจ าลองข้อมูลให้ครบ 75 เงื่อนไขท่ีก าหนด 2.3 ท าการจ าลองซ้ าจ านวน 100 รอบต่อเงื่อนไข รวมมีข้อมูล 7,500 ชุด 3. การวิเคราะห์ข้อมูล นักวิจัยวิเคราะห์ค่าพารามิเตอร์ข้อสอบ และพารามิเตอร์ผู้สอบจากข้อมูลที่จ าลองขึ้น แล้วน าไปหาความสัมพันธ์กับค่าพารามิเตอร์ที่แท้จริง (จากขั้นตอนแรกของการจ าลอง) 4. ผลการวิเคราะห์ข้อมูล

110

ผู้วิจัยน าเสนอภาพผลการวิเคราะห์ของโมเดล IRT แบบ 2 พารามิเตอร์ โดยผลการวิเคราะห์โมเดล IRT แบบ 1 และ 3 พารามิเตอร์ ไม่ได้น าเสนอผลด้วยภาพเพ่ือประหยัดเนื้อที่ในการเขียน ผลการวิเคราะห์ที่ส าคัญมีดังนี้ 4.1) ความสัมพันธ์ของพารามิเตอร์ความยากท่ีแท้จริงกับค่าพามิเตอร์ความยากที่ประมาณได้มีความสัมพันธ์เชิงบวก ความสัมพันธ์มีค่ามากกว่า .90 และมีค่าสูงมากขึ้นเมื่อกลุ่มตัวอย่างมากขึ้น ดังภาพ 4.12

ภาพที่ 4.12 ความสัมพันธ์ระหว่างพารามิเตอร์ความยากท่ีแท้จริงกับค่าพามิเตอร์ความยากท่ีประมาณค่าได้

4.2) ความสัมพันธ์ของพารามิเตอร์อ านาจจ าแนกที่แท้จริงกับค่าพามิเตอร์อ านาจจ าแนกที่ค านวณได้มีความสัมพันธ์เชิงบวก ความสัมพันธ์มีค่าสูงขึ้นเมื่อกลุ่มตัวอย่างมากขึ้น เมื่อขนาดกลุ่มตัวอย่างน้อย จ านวนข้อจะมีผลต่อขนาดความสัมพันธ์ แต่เมื่อกลุ่มตัวอย่างมากขึ้น จ านวนข้อสอบไม่ส่งผลต่อขนาดความสัมพันธ์ ดังภาพ 4.13

111

ภาพที่ 4.13 ความสัมพันธ์ระหว่างพารามิเตอร์อ านาจจ าแนกของข้อสอบที่แท้จริงกับค่าพามิเตอร์อ านาจจ าแนกของข้อสอบที่ประมาณค่าได้ 4.3) ความสัมพันธ์ของพารามิเตอร์ความสามารถของผู้สอบที่แท้จริงกับค่าพามิเตอร์ความสามารถของผู้สอบที่ค านวณได้มีความสัมพันธ์เชิงบวกแต่น้อยกว่า .9 และความสัมพันธ์มีค่าสูงขึ้นเมื่อกลุ่มตัวอย่าง และจ านวนข้อสอบมากขึ้น ดังภาพ 4.14

112

ภาพที่ 4.14 ความสัมพันธ์ระหว่างพารามิเตอร์ความสามารถของผู้สอบที่แท้จริงกับค่าพามิเตอร์ความสามารถของผู้สอบที่ประมาณค่าได้

หลังจากศึกษาเนื้อหาสาระเรื่องที่ 3.6.3 แล้ว โปรดปฏิบัติกิจกรรม 3.6.3 ในแนวการศึกษาหน่วยที่ 3 ตอนที่ 3.6 เร่ืองที่ 3.6.3

113

เอกสารอ้างอิง ประดับ บุญธรรม. (2551). ระบบดูแลช่วยเหลือนักเรียนเพ่ือพัฒนาผู้เรียนของโรงเรียนที่มีการปฏิบัติที่ดี :พหุ

กรณีศึกษา วิทยานิพนธ์ครุศาสตรมหาบัณฑิต จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย พงษ์สุวรรณ ศรีสุวรรณ. (2552). การก าหนดกลยุทธ์เพ่ือส่งเสริมการวิจัยของหลักสูตรการทัพอากาศ กองทัพอากาศ:

วิธีวิจัยแบบผสมของการสังเคราะห์งานวิจัย การวิจัยเชิงส ารวจ และการวิจัยประเมินความต้องการจ าเป็น วิทยานิพนธ์ครุศาสตรดุษฎีบัณฑิต จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

สังวรณ์ งัดกระโทก. (2552). คุณภาพการสอนวิทยาศาสตร์และความสามารถทางวิทยาศาสตร์ของนักเรียนไทย: ข้อค้นพบและข้อเสนอทางนโยบายจากการประเมินนักเรียนระดับนานาชาติ รายงานวิจัย รางวัลสภาวิจัยแห่งชาติ ปี พ.ศ. 2552

สุภางค์ จันทวานิช. (2543). วิธีวิจัยเชิงคุณภาพ กรุงเทพมหานคร: ส านักพิมพ์จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย Baur, T, & Lukes, D. (2009). An evaluation of the IRT models through Monte Carlo simulation.

Journal of Undergraduate Research, 10, 1-7. Box, G. E. P., & Muller, M. E. (1958). A note on the generation of random normal deviates.

Annals of Mathematical Statistics, 29, 610-611. Brookman, D. E. (2009). Do congressional candidates have reverse coattails? Evidence from a

regression discontinuity design. Political analysis, 17(4), 418-434. Campbell, D. T., & Stanley, J. C. (1963). Experimental and quasi-experimental design for

research. Boston, MA: Houghton Muffin Company. Caracelli, V. W., & Greene, J. C. (1993). Data Analysis strategies for mixed-method evaluation

design. Educaitonal Evaluation and Policy Analysis, 15(2), 195-207. Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral science. New Jersey: Lawrence

Erlbaum Asscicates. Cohen, J. (1992). A Power Primer. Psychological Bulletin, 112(2), 155-159. Cook, T. D., & Campbell, D. T. (1979). Quasi-experimentation: Design & Analysis issues for fields

settings. Boston: Houghton Miffin Company. Creswell, J. W., & Plano Clark, V. (2006). Designing and conducting mixed methods research.

Thousand Oaks, California: Sage Publications. Feinberg, R. A., & Rubright, J. D. (2016). Conducting simulation studies in psychometrics.

Educatiional measurement: Issues and practices, 35(2), 36-49.

114

Greene, J. C., Caracelli, V. J., & Graham, W. F. (1989). Towards a conceptual framework for mixed methods evaluation design. Educational Evaluation and Policy Analysis, 11(3), 255-274.

Hedrick, T. E., Bickman, L., & Rog, D. J. (1993). Applied research design: A practical guide. New Burry Park, CA: Sage.

Hox, J. J., & Maas, C. J. M.(2005). Sufficient sample sizes for multilevel modeling. Methodology, 1(3), 86-92.

Kerlinger, F. N., & Lee, H. B. (2000). Foundations of behavioral research. New York: Harcort College Publishers.

McMillan, J. H., & Schmaker, S. (1997). Research in education: A conceptual introduction. New York: Longman.

Meltzoff, J. (1998). Critical thinking a bout research: Psycholgy and related fields. Washington D.C.: Amercan Psychological Association.

Morgan, P. L. (2003). Null hypothesis testing: Philosophical and practical considerations of a statistical controversial. Exceptyionality, 11(4), 209-211.

Peterson, A. V., Mann, P .S., Kealy, K .A., & Marek, P. M. (2000). Experimental design and methods for school-based randomized trials: Experience from the Hutshinson Smoking Prevention Project (HSPP). Control clinical trials, 21, 144-165.

Plano Clark, V. L., & Creswell, J. W. (2008). The mixed methods reader. Los Angeles: Sage Publications.

Raudenbush, S. W. & Bryk, A. S. (2002). Hierarchical linear models. 2nd. Thousand Oaks: Sage. Raudenbush, S. W., Bryk, A., Congdon, R. (2004). HLM 6. [Computer software]. Illinois: Scientific

Software International. Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (1983). The central role of the propensity score in

observational studies for causal effect. Biometrika, 70, 1, 41-55. Stecker, A. S., McLeroy, K. R., Goodman, R. M., Bird, S. T., McCormic, L .M. (1992). Toward

integrating qualitative and quantitative methods: an introduction. Health Education Quaterly, 19(1):1-8.

Tashakkori, A., & Teddlie, C. (1998). Mixed methodology: Combining qualitative and quantitative approaches. Thousand Oaks, CA: Sage.

115

Tashakkori, A., & Teddlie, C. (2009). Integrating qualitative and quantitative approaches to research. In L. Bickman, & D. Rog, The SAGE handbook of Applied social research methods. Los Angeles: SAGE.

Trochim, W. M. K. (2001). The regression-discontinuity design: An introduction. Research method paper series No. 1. Thresholds Natoinal Research and Training Center on Rehabilitation and Mental Illness, Cornell University. Chicago, Illinois.

Yurdugul, H. (2008). Minimum sample size for Cronbach’s coefficient alpha: A Monte Carlo study. Journal of Education, 35, 397-405.