ตัวแปรในการวิจัย
ตัวแปร
(Variable)
หมายถึง คุณลักษณะหรือคุณสมบัติที่แตกต่างกันไปของปรากฏการณ์ อาจเป็นสิ่งของหรือสิ่งมีชีวิตและไม่มีชีวิต หรือเหตุการณ์ อาจแสดงให้เห็นความแตกต่างหรือผลกระทบต่อกันได้ชัดเจนเมื่อทำการศึกษาวิจัย
ในการวิจัยแต่ละเรื่อง
จะต้องมีตัวแปรเข้ามาเกี่ยวข้องด้วยเสมอ
ซึ่งสัมพันธ์กับวัตถุประสงค์ของการวิจัย
เช่น จากวัตถุประสงค์ที่ระบุว่า “เพื่อสำรวจความคิดเห็นของของผู้บริโภคที่ผลิตภัณฑ์ใหม่” ในกรณีนี้ตัวแปรที่เกี่ยวข้อง คือ “ความคิดเห็นของผู้บริโภค” ซึ่งแตกต่างกันไปในแต่ละบุคคลและสภาพของผลิตภัณฑ์ใหม่ อาจแบ่งเป็นด้านต่างๆ เช่น ด้านรูปลักษณ์ของผลิตภัณฑ์ ด้านคุณภาพผลิตภัณฑ์
ด้านบรรจุภัณฑ์ ด้านการโฆษณา เป็นต้น
ประเภทของตัวแปร
งานวิจัยจำนวนมากศึกษาเกี่ยวกับตัวแปรต่างๆ
ซึ่งแบ่งออกเป็นพวกหรือเป็นระดับ
หรือมีค่าได้หลายค่า
ตัวแปรที่จัดเป็นพวก
ได้แก่ วิธีสอน เพศ
อาชีพ เชื้อชาติ ศาสนา
ฯลฯ
ตัวแปรที่จัดเป็นระดับ
ได้แก่ วัย ระดับความพร้อม ขนาดธุรกิจ ฯลฯ
ตัวแปรที่มีค่าได้หลายค่า ได้แก่
ส่วนสูง น้ำหนัก ราคา ฯลฯ
ตัวแปรประเภทต่างๆ
แบ่งได้ ดังนี้
1. ตัวแปรอิสระ (Independent Variable) เป็นตัวแปรที่เป็นอิสระไม่ขึ้นกับตัวแปรตาม และยังสันนิษฐานว่าจะเป็นสาเหตุ มีผล หรือมีอิทธิพลต่อตัวแปรตาม
มีชื่อเรียกได้หลายชื่อ เช่น ตัวแปรต้น
ตัวแปรเร้า
ตัวแปรจัดกระทำหรือตัวแปรป้อน
2. ตัวแปรตาม (Dependent
Variable) เป็นตัวแปรที่ผู้วิจัยเชื่อว่าจะขึ้นอยู่กับหรือผันแปรไปตามตัวแปรอิสระ เรียกอีกอย่างว่าตัวแปรผล เป็นตัวแปรที่เปลี่ยนแปลงไปตามการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรอิสระ
เป็นตัวแปรที่เป็นเป้าหมายของการวิเคราะห์
เป็นตัวแปรที่เกิดขึ้นในภายหลังและเป็นไปตามการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรอิสระ
3. ตัวแปรสอดแทรกหรือตัวแปรแทรกซ้อน
(Intervening Variable) เป็นตัวแปรที่เกิดขึ้นระหว่างทดลอง
เช่น ความเหนื่อยล้า ความวิตกกังกล
เป็นต้น เป็นตัวแปรที่ผู้วิจัยควบคุมไม่ได้และอาจมีอิทธิพลต่อตัวแปรตาม
4.
ตัวแปรเกินหรือตัวแปรภายนอก (Extraneous Variable) เป็นตัวแปรที่ผู้วิจัยไม่ได้มุ่งศึกษาผลของตัวแปรนั้นและไม่ได้ควบคุม แต่อาจมีอิทธิพลต่อตัวแปรตาม ทำให้ข้อสรุปของการวิจัยขาดความเที่ยงตรง
5. ตัวแปร Organismic หรือ Attribute Variable เป็นตัวแปรที่ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้
เช่น อายุ เชื้อชาติ
เป็นต้น
การเลือกตัวแปร
ในการกำหนดว่าตัวแปรใดเป็นตัวแปรอิสระ และตัวแปรใดเป็นตัวแปรตามได้อย่างถูกต้อง ผู้วิจัยต้องมีความเข้าใจในหลักเกณฑ์ที่ใช้ในการกำหนดตัวแปรอิสระ และตัวแปรตาม โดยเริ่มจากการทำความเข้าใจในความเป็นตัวแปรของข้อมูลเสียก่อน
ตัวแปร คือ
คุณสมบัติของหน่วยวิเคราะห์ที่ผู้วิจัยต้องการศึกษา สมมติว่าหน่วยวิเคราะห์ หรือหน่วยศึกษา คือ ปัจเจกบุคคล สิ่งที่เป็นคุณสมบัติของปัจเจกบุคคลซึ่งเป็นหน่วยวิเคราะห์ ได้แก่
ระดับการศึกษา อาชีพ และรายได้
เป็นต้น แต่หากปรากฏว่าทุกคนมีคุณสมบัติเหมือนกันหมด เช่น
มีระดับการศึกษาระดับเดียวกันและรายได้เท่ากัน คุณสมบัติดังกล่าวก็มิใช่ตัวแปร เพราะไม่มีการผันแปรในกลุ่มประชากรที่เราเก็บข้อมูลมาวิเคราะห์
ในลักษณะนี้สิ่งที่ไม่ผันแปรจะนำมาใช้เพื่ออธิบายสิ่งที่ผันแปรไม่ได้
หรือในทางกลับกันสิ่งที่ผันแปรก็ไม่สามารถอธิบายสิ่งที่ไม่ผันแปรได้ ผู้ที่ทำการวิจัยจึงต้องทำความเข้าใจให้ได้ว่าสิ่งที่ตนคิดว่าเป็นตัวแปรจริงๆ
แล้ว เป็นตัวแปรหรือไม่ ในกลุ่มประชากรที่เป็นเป้าหมายของการวิจัย
และในบางครั้งอาจจะต้องอาศัยการออกแบบการวิจัยหรือ การสุ่มตัวอย่างที่จะทำให้ตัวแปรเป็นตัวแปรจริงๆ ในบรรดาหน่วยวิเคราะห์ที่ได้รับการสุ่มขึ้นมา
ตัวแปรตาม คือ ตัวแปรที่มีการผันแปร
หรือเปลี่ยนค่าขึ้นอยู่กับตัวแปรอื่น
ตัวแปรตามตรงกับคำภาษาอังกฤษว่า Dependent variable
คำว่า Dependent แปลว่า ขึ้นต่อ หรือไม่เป็นเอกเทศ และคำว่า
variable หมายถึง สิ่งที่สามารถผันแปรได้ ดังนั้นการที่เราเรียก Dependent
variable ว่าตัวแปรตามนั้นถูกต้องเหมาะสมแล้ว เพราะค่าของตัวแปรจะผันแปรตามการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรอื่นที่เราเรียกว่าตัวแปรอิสระ
ตัวแปรอิสระ คือ
ตัวแปรที่มีการผันแปรหรือการเปลี่ยนค่าเป็นอิสระไม่ขึ้นอยู่กับการเปลี่ยนแปลงค่าของตัวแปรอื่นเหมือนอย่างตัวแปรตาม ในการวิจัยตัวแปรอิสระโดยทั่วไป คือ
ตัวแปรที่ผู้วิจัยคิดว่าเป็นตัวแปรสาเหตุ (Cause)
ที่ก่อให้เกิดตัวแปรตาม
ดังนั้นหากมองในมุมกลับกัน
ตัวแปรตามคือตัวแปรที่เป็นผลของตัวแปรอิสระที่เรียกว่า อิสระ
ตรงกับภาษาอังกฤษว่า Independent ซึ่งหมายความว่า
การผันแปรของมันเป็นอิสระไม่ขึ้นอยู่กับตัวแปรใดๆ ในการวิเคราะห์
ตัวแปรควบคุม คือ ตามที่ได้กล่าวมาแล้วข้างต้น ก่อนที่ผู้วิจัยจะสรุปว่า ตัวแปรอิสระ
กับตัวแปรตามมีความสัมพันธ์กันจริง
หรือไม่มีความสัมพันธ์กันจริง
และในทิศทางใดจริงหรือไม่
ผู้วิจัยจะต้องทำการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระ
และตัวแปรตามโดยการควบคุมอิทธิพลของตัวแปรที่มีผลต่อความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระและตัวแปรตามเสียก่อน เช่น
การจะสรุปว่า
เพศมีผลต่อทัศนคติจำเป็นจะต้องควบคุมอิทธิพลของการศึกษาและอาชีพเสียก่อน เพราะอาจมีผู้โต้แย้งได้ว่าจริงๆ
แล้วไม่ใช่เพศ
แต่เป็นการศึกษาและอาชีพต่างหากที่แฝงอยู่ในตัวแปรเพศ จึงทำให้เพศหญิงเพศชายมีทัศนคติแตกต่างกัน
หากเพศหญิงเพศชายไม่มีความแตกต่างกันในด้านการศึกษา และอาชีพแล้ว ก็อาจจะไม่มีผลต่อทัศนคติได้
การที่ตัวแปรอื่นอาจมีอิทธิพลต่อความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระ
และตัวแปรตามในด้านการวิจัย ถือได้ว่ามีสมมติฐานแข่งขัน
หรือคำอธิบายแข่งขันกับสมมติฐานเดิม
ในการทดสอบยืนยันความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระกับตัวแปรตามว่ามีจริงหรือไม่ จะทำได้อย่างมีประสิทธิภาพก็ต่อเมื่อสามารถลบล้างสมมติฐานแข่งขันได้
โดยทำการควบคุมตัวแปรที่คิดว่ามีอิทธิพลต่อตัวแปรแล้วดูว่าตัวแปรอิสระยังคงจะมีผลต่อตัวแปรตามหรือไม่
ตัวอย่างเช่น การศึกษาปัจจัยที่มีส่วนสำคัญต่อการตัดสินใจเลือกใช้บริการปั้มน้ำมันของผู้ใช้รถยนต์ในเขตเทศบาลเมืองสุรินทร์
ตัวแปรอิสระ เพศ ระดับการศึกษา อายุ
ระดับรายได้ ตรารถยนต์
ตัวแปรตาม ชื่อปั้มที่เลือกเติมน้ำมัน ( ป.ต.ท. บางจาก
เชลล์ เอสโซ่)
ตัวแปรแทรกซ้อน ราคา ประเภทน้ำมัน (เบนซิน ดีเซล)
ตัวแปรเกิน บริการเสริม ปริมาณที่เติม
การวัดตัวแปร
ข้อมูลในการวิจัยจำนวนมากได้มาจากการวัด การวัด (Measurement) หมายถึง การกำหนดตัวเลขหรือสัญลักษณ์อื่นๆ
แทนปริมาณ หรือคุณภาพ หรือคุณลักษณะ
ระดับของการวัดมี 4 ระดับ หรือเรียกว่า
4 มาตรา คือ
มาตรานามบัญญัติ
มาตราเรียงอันดับ
มาตราอันตรภาค และมาตราอัตราส่วน
มาตรานามบัญญัติ (Nominal Scale or Classification Scale) เป็นระดับของการวัดที่ต่ำที่สุด เป็นการกำหนดตัวเลขแทนชื่อคน แทนคุณลักษณะต่างๆ แทนเหตุการณ์ต่างๆ ตัวอย่างของมาตรานามบัญญัติได้แก่ เบอร์นางงามที่เข้าประกวด เบอร์นักกีฬา
การกำหนดให้เลข 0 (ศูนย์) แทนเพศหญิง เลข 1
แทนเพศชาย หรือ กลุ่มเด็ก
= 1 , กลุ่มวัยรุ่น = 2 ,
ผู้ใหญ่ = 3 , คนชรา = 4 เป็นต้น
กรณีเช่นนี้ไม่สามารถใช้ตัวเลขดังกล่าวดำเนินการทางคณิตศาสตร์ เช่น บวก ลบ
คูณ หาร จึงไม่สามารถสรุปได้ว่า 3 มากกว่า 2 และน้อยกว่า 4 ได้
การกำหนดตัวเลขดังกล่าวเพื่อความสะดวกในการนับจำนวนคุณลักษณะดังกล่าวมีจำนวนเท่าใด
เพื่อประโยชน์ในการวิเคราะห์โดยเฉพาะเมื่อใช้คอมพิวเตอร์ คุณสมบัติที่สำคัญของมาตรานี้
คือตัวเลขที่กำหนดให้ดังกล่าวจะเพียงแต่ชี้ถึงความแตกต่างกัน กล่าวคือ
ชี้ว่าไม่ใช่สิ่งเดียวกัน
ไม่ได้แทนอันดับ ขนาดปริมาณหรือคุณภาพใดๆ
มาตราเรียงอันดับ
(Ordinal Scale) เป็นระดับของการวัดที่มีคุณสมบัติเช่นเดียวกับมาตรานามบัญญัติ แต่สามารถเรียงลำดับจากกลุ่มน้อยไปหามากได้
เช่น วัดความคิดเห็น เป็น ไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง ไม่เห็นด้วย เฉยๆ เห็นด้วย
เห็นด้วยอย่างยิ่ง , จัดความชอบเป็น ชอบมาก ชอบ เฉยๆ ไม่ชอบ ไม่ชอบอย่างยิ่ง
ในสเกลนี้จะทราบว่า ลำดับใดอยู่สูงหรือต่ำกว่าลำดับหนึ่ง
แต่ไม่ทราบว่าปริมาณเป็นเท่าไร เช่น เมื่อจัดลำดับสถานะทางเศรษฐกิจและสังคมออกเป็น
ผู้มีรายได้ต่ำ = 1 , ผู้มีรายได้ปานกลาง = 2 , ผู้มีรายได้สูง = 3 ซึ่งทราบว่า 3 มากกว่า 2 และ 2
มากกว่า 1 แต่ไม่ทราบว่า มากกว่าอยู่ปริมาณเท่าใดและสามารถสรุปได้ว่า 3-2 =
2-1 หรือตัวแปรเกรด (A
B C D) อันดับเพลงยอดนิยมหรือลำดับที่
ตัวเลขนี้เป็นเพียงบอกตำแหน่งของค่านั้นซึ่งไม่สามารถคำเนินการทางคณิตศาสตร์ได้เช่นเดียวกับการวัดในระดับแรก
แม้ว่าตัวเลขที่กำหนดให้จะเปลี่ยนไปแต่ถ้าตำแหน่งยังเหมือนเดิมข้อมูลที่วัดได้ตามมาตรานี้จะยังคงเดิม
มาตราอันตรภาค (Interval Scale) เป็นระดับการวัดที่สูงกว่ามาตรานามบัญญัติและมาตราเรียงอันดับ
โดยมีคุณสมบัติเพิ่มขึ้นคือทราบค่าความแตกต่างของกลุ่มหรือลำดับ(ทราบค่าที่แท้จริง)
เช่น อุณหภูมิ ที่ 15°c , 20°c , 25°c
จะทราบปริมาณความแตกต่างที่
20°c -15°c = 5°c จะเท่ากับปริมาณความแตกต่างที่ 25°c
-20°c = 5°c กล่าวคือ 20°c-15°c = 25°c -20°c นอกจากนี้ยังทราบว่า 20°c มากกว่า 15°c แต่ไม่ครอบคลุมถึง ศูนย์แท้ (Absolute
Zero) คือ ค่าวัดนั้นไม่มีเลย ตัวอย่าง 0°c ไม่ใช่หมายความว่า
ไม่มีความร้อนเลย แต่มีค่าเท่ากับ 32 °f
หรือคะแนนของนักเรียนที่ได้คะแนน 0 ก็ไม่ได้หมายความว่า
เขาไม่มีความรู้ คะแนน 0 เป็นเพียงค่าที่กำหนดขึ้นไม่ใช่ค่าที่เป็น 0 แท้ เป็นต้น
ข้อมูลระดับนี้สามารถดำเนินการทางคณิตศาสตร์ได้
มาตราอัตราส่วน
(Ratio Scale) เป็นระดับการวัดที่สูงที่สุด
นอกจากจะมีคุณสมบัติเหมือนมาตราอันตรภาคแล้ว ยังมีศูนย์แท้
(Absolute Zero) การวัดในมาตรานี้ ได้แก่ การวัดความยาว น้ำหนัก
ฯลฯ แต่ละหน่วยของความยาวจะมีช่วงเท่ากัน แต่ละหน่วยของน้ำหนักจะมีขนาดเท่ากัน จากที่การวัดในระดับนี้มีความสมบูรณ์ทุกประการ จึงสามารถนำมา
บวก ลบ คูณ หาร ถอดราก และยกกำลังได้ เช่น ความสูง 0 ซม. น้ำหนัก 0 กก.
จะมีความหมายว่าไม่มีค่าเลย ฉนั้นจึงสามารถสรุปว่าคนมีน้ำหนัก 50 กก. จะหนักเป็น 2
เท่าของคนมีน้ำหนัก 25 กก. หรือคนสูง 160 ซม.
จะมีความสูงน้อยกว่าคนที่มีความสูง 180 ซม.
ในมาตรานี้สามารถดำเนินการทางคณิตศาสตร์ได้ ความแตกต่างของลักษณะสเกลต่างๆ
จะทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้เทคนิคทางสถิติแตกต่างกันด้วย
ระดับการวัดของตัวแปร
นอกจากการจำแนกตัวแปรเป็นตัวแปรอิสระ ตัวแปรตาม
และตัวแปรควบคุมแล้ว
เมื่อจะมีการนำเทคนิคมาวิเคราะห์ผู้วิจัยจำเป็นต้องทราบระดับการวัดของตัวแปรโดยเฉพาะอย่างยิ่งตัวแปรตาม เพราะเทคนิคการวิเคราะห์แต่ละวิธีมีการพัฒนาขึ้นมาเพื่อใช้กับข้อมูลบางระดับเท่านั้น
ระดับการวัดของตัวแปรสามารถแบ่งออกได้เป็น
2 กลุ่ม คือ การวัดในเชิงคุณภาพ และการวัดในเชิงปริมาณ
การวัดในเชิงคุณภาพผู้วิจัยรู้แต่เพียงว่ามีความแตกต่างไม่สามารถบอกปริมาณความแตกต่างมากน้อยเท่าใดแน่นอนได้
ส่วนการวัดเชิงปริมาณผู้วิจัยนอกจากจะรู้ถึงความแตกต่างแล้วยังสามารถบอกปริมาณความแตกต่างที่แน่นอนได้
1. ตัวแปรที่มีการวัดเชิงคุณภาพ ยังสามารถแบ่งออกได้เป็น 2
ระดับ คือ ตัวแปรที่มีการวัดระดับกลุ่ม และตัวแปรที่มีการวัดระดับอันดับ
1.1 การวัดระดับกลุ่ม (Categorical/nominal measurement) ผู้วิจัยเพียงแต่ดูคุณสมบัติของหน่วยวิเคราะห์ว่า
เหมือนกันหรือแตกต่างกันของหน่วยวิเคราะห์แล้วแยกเป็นกลุ่มๆ
1.2
การวัดระดับอันดับ (Ordinal data)
ผู้วิจัยนอกจากจะสามารถระบุความแตกต่างและความเหมือนกันได้แล้วยังสามารถจัดอันดับความมาก่อนมาหลังได้อย่างมีเหตุมีผล
2. ตัวแปรที่มีการวัดเชิงปริมาณ แบ่งออกได้เป็น 2
กลุ่ม คือตัวแปรช่วง
(Interval Scale) และตัวแปรอันดับ
(Ratio Scale)
2.1
ตัวแปรช่วง คือ
ตัวแปรที่ผู้วิจัยสามารถวัดปริมาณความแตกต่างได้อย่างแน่นอน
2.2 ตัวแปรอัตราส่วน คือ
ตัวแปรที่ผู้วิจัยสามารถวัดปริมาณความแตกต่างได้แล้ว
ปริมาณที่วัดได้ยังเหมือนกันหมด ไม่ว่าใครจะเป็นผู้วิจัยและวัด ณ ที่ใด
เพราะตัวแปรประเภทนี้มีมาตรฐานในการเปรียบเทียบ
และมีจุดศูนย์โดยธรรมชาติ
น้ำหนักเป็นอัตราส่วนระหว่างน้ำหนักกับน้ำหนักมาตรฐาน และน้ำหนักเองมีจุดศูนย์โดยธรรมชาติ
หรือความเร็วเป็นอัตราส่วนระหว่างระยะทางและเวลา
5.3 สมมติฐานการวิจัย
สมมติฐาน (Hypothesis) หมายถึง
ข้อความที่บอกหรือคาดคะเนคำตอบของปัญหาการวิจัยไว้ล่วงหน้าอย่างมีเหตุผล ว่าผลการวิจัยจะออกมาเป็นเช่นใด สมมติฐานจะมีข้อความแสดงความสัมพันธ์เกี่ยวเนื่องกับวัตถุประสงค์ และตัวแปรเสมอ
สมมติฐานเป็นส่วนหนึ่งของการอธิบายปรากฏการณ์ที่ต้องการศึกษา
ในสมมติฐานเราจึงต้องระบุให้ชัดเจนว่าอะไรสัมพันธ์กับอะไร สัมพันธ์กันอย่างไร
หรืออะไรเป็นเหตุ อะไรเป็นผล สมมติฐานเป็นข้อยืนยันเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวหรือเกินกว่าสองตัว
คำตอบอาจถูกต้องหรือไม่ถูกต้องก็ได้จึงต้องมีการทดสอบโดยอาศัยข้อมูลต่างๆ และวิธีการทางสถิติ
การตั้งสมมติฐานมีลักษณะสำคัญ ดังนี้
1. เป็นการคาดคะเนความเกี่ยวพันระหว่างตัวแปรตั้งแต่ 2
ตัวขึ้นไป
2. มีเหตุผล มีความเป็นไปได้มีทฤษฎีหรือความจริงสนับสนุน
3. สามารถทดสอบได้
4. มีความชัดเจนไม่กำกวม
การตั้งสมมติฐานเป็นกระบวนการที่เริ่มจากการอ้างเหตุและผลตามธรรมดาการตั้งสมมติฐานเกิดจากแนวคิด 2 ประการ คือ
การสร้างโดยอาศัยวิธีที่เรียกว่า
อนุมาน และการอุปมาน
การตั้งสมมติฐานโดยวิธีอนุมาน เป็นกระบวนการนำความคิดทั่วไปจากความคิดที่กว้างไปสู่ความคิดที่แคบเฉพาะ
ส่วนการตั้งสมมติฐานแบบอุปมานนั้นเป็นกระบวนการที่นักวิจัยต้องจับจุดย่อยก่อนแล้วนำมาสร้างข้อความที่มีความสัมพันธ์แบบทั่วไป สมมติฐานในการวิจัยจะขึ้นอยู่กับจุดมุ่งหมายของการวิจัยเป็นสำคัญ
การวิจัยบางเรื่องไม่เขียนสมมติฐานแยกออกมาต่างหากแต่แฝงอยู่ในจุดมุ่งหมายของการวิจัย แต่เพื่อความกระจ่างชัดของการวิจัยควรแยกสมมติฐานออกมาโดยเฉพาะ
กล่าวโดยสรุป สมมติฐานมีลักษณะที่สำคัญ 2 ประการคือ
1. เป็นข้อความที่กล่าวถึงความสำคัญของตัวแปรตั้งแต่ 2 ตัวขึ้นไป
2. สามารถทดสอบความสำคัญของตัวแปรเหล่านี้ได้และส่วนใหญ่ต้องอาศัยวิธีการทางสถิติ
อาจกล่าวสั้นๆ
ว่า สมมติฐาน (Hypothesis) หมายถึง คำตอบที่คาดว่าจะได้รับ
ประโยชน์ของสมมติฐาน
การตั้งสมมติฐานมีประโยชน์ต่อการวิจัย ดังต่อไปนี้
1. สมมติฐานช่วยให้ผู้วิจัยมองเห็นปัญหาการวิจัยชัดเจนยิ่งขึ้น เช่น
ทำให้มองเห็นว่าปัญหานี้มีความสัมพันธ์เกี่ยวข้องกับตัวแปรใดบ้าง และเป็นปัญหาลักษณะใด
เป็นต้น
2. สมมติฐานช่วยจำกัดขอบเขตของการวิจัย ทำให้ผู้วิจัยทราบแนวทางที่กำลังวิจัย
ทำให้การวิจัยมีจุดมุ่งหมายที่แน่นอน คือ
ผู้วิจัยจะทำการวิจัยเฉพาะสมมติฐานที่กำหนดไว้เท่านั้น
3. สมมติฐานช่วยให้มองเห็นภาพของข้อมูลต่างๆ
และความสัมพันธ์ของข้อมูลที่จะนำมาทดสอบสมมติฐานนั้น
4. สมมติฐานช่วยชี้แนวทางในการเก็บรวบรวมข้อมูลว่า
ควรจะเก็บรวบรวมข้อมูลในเรื่องอะไร แค่ไหน และจะเก็บในลักษณะใด
พร้อมทั้งช่วยวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างถูกต้องและมีคุณภาพ
5. สมมติฐานอาจสามารถบอกให้ทราบถึงการวางแผนรูปแบบของการวิจัย
(Research Design) หรือวิธีแก้ปัญหา
6. สมมติฐานช่วยให้ผู้วิจัยเข้าใจตัวแปรที่ศึกษาได้อย่างแจ่มแจ้ง
เพราะการกำหนดสมมติฐาน เป็นการกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ
ซึ่งผู้วิจัยจำเป็นต้องศึกษาลักษณะและธรรมชาติของตัวแปรให้เข้าใจอย่างลึกซึ้ง
7. สมมติฐานช่วยชี้แนวทางในการแปลผล และสรุปผลที่ได้จากการวิเคราะห์ข้อมูล
หรือเป็นเครื่องมือในการกำหนดโครงร่างหรือแผนงาน (Frame Work) ในการสรุปผลให้แก่ผู้วิจัยนั่นเอง ทั้งนี้เพราะในการแปลผลการวิจัยนั้น
จะยึดสมมติฐานเป็นหลัก
โดยพิจารณาว่าผลที่ได้นั้นมีความสอดคล้องหรือขัดแย้งกับสมมติฐานที่กำหนดไว้เพียงใด
ซึ่งจะทำให้การแปลผลและสรุปผลง่ายขึ้น
ชนิดของสมมติฐาน
สมมติฐานแบ่งออกเป็น 2 ชนิด
คือ
1.
สมมติฐานทางการวิจัย (Research
Hypothesis) บางครั้งเรียกว่าสมมุติฐานเชิงพรรณนา
(Descriptive Hypothesis) เขียนเชิงข้อความเพื่อใช้อธิบายให้ผู้อ่านเข้าใจตรงกัน และเพื่อเป็นแนวทางในการมองปัญหาการวิจัย
การเก็บรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์และสรุปผลการวิจัยกล่าวสั้นๆ ว่า
สมมติฐานทางการวิจัย (Research Hypothesis) หมายถึง การวิจัยที่คาดว่าจะเป็น
ซึ่งเป็นอย่างไรขึ้นกับว่าผู้วิจัยมีความมุ่งหมายในการวิจัยอย่างไร สมมติฐานการวิจัยแบ่งออกเป็น 2 ชนิด คือ
1.1
สมมติฐานแบบมีทิศทาง (Directional
Hypothesis) เช่น กลุ่มหนึ่งมากกว่า หรือน้อยกว่าอีกกลุ่มหนึ่ง
ตัวอย่าง นักนักศึกษาหญิงอ่านหนังสือมากกว่านักศึกษาชาย
1.2 สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (Non-directional
Hypothesis) เช่น แตกต่างกัน หรือสัมพันธ์กัน ตัวอย่าง
อาจารย์ที่มีคุณวุฒิต่างกันมีความสามารถในการสอนต่างกัน
2. สมมติฐานทางสถิติ (Statistical
Hypothesis) เป็นสมมติฐานที่เปลี่ยนจากการอธิบายมาเป็นการใช้สัญลักษณ์ทางสถิติแทน
กล่าวคือ สมมติฐานการวิจัยสามารถทดสอบได้ด้วยวิธีการทดสอบสมมติฐานทางสถิติเป็นสมมติฐานที่ตั้งเกี่ยวกับพารามิเตอร์
หรือความน่าจะเป็นของตัวแปรที่ต้องการทดสอบ
สมมติฐานทางสถิติประกอบด้วยสมมติฐานหลัก (Null Hypothesis) ใช้สัญลักษณ์
(H0) และสมมติฐานรอง (Alternative
hypothesis) ใช้สัญลักษณ์ (H1)
ในจุดมุ่งหมายหนึ่งควรตั้งสมมติฐานเพียง
1 ข้อ จึงจะเหมาะสมที่สุด
สมมติฐานหลัก จะเป็นสมมติฐานที่กำหนดค่าของคุณลักษณะที่ต้องการทดสอบแน่นอน ตายตัว และมักจะกำหนดเป็นกลางๆ หรือความเชื่อทั่วๆ ไป เช่น
สมมติฐานหลัก จะเป็นสมมติฐานที่กำหนดค่าของคุณลักษณะที่ต้องการทดสอบแน่นอน ตายตัว และมักจะกำหนดเป็นกลางๆ หรือความเชื่อทั่วๆ ไป เช่น
หลอดประหยัดไฟมีอายุการใช้งานเฉลี่ย
เท่ากับ 20,000 ชั่วโมง
สัดส่วนของประชากรในท้องถิ่นนิยมผู้สมัครอิสระ
เท่ากับ ผู้สมัครสังกัดพรรคการเมือง
โดยเฉลี่ยนักศึกษาหญิงตั้งใจเรียน
เท่ากับ นักศึกษาชาย
ยอดขายของร้านค้าปลีก
ไม่แตกต่างจากห้างสรรพสินค้า
สมมติฐานรอง จะเป็นสมมติฐานที่ไม่ได้กำหนดค่าของคุณลักษณะที่ต้องการทดสอบแน่นอนตายตัว
และมักกำหนดตามความเชื่อของนักวิจัย เช่น
หลอดประหยัดไฟมีอายุการใช้งานเฉลี่ย
น้อยกว่า 20,000 ชั่วโมง
สัดส่วนของประชากรในท้องถิ่นนิยมผู้สมัครอิสระ
ไม่เท่ากับ ผู้สมัครสังกัดพรรคการเมือง
โดยเฉลี่ยนักศึกษาหญิงตั้งใจเรียน
มากกว่า นักศึกษาชาย
ยอดขายของร้านค้าปลีก
แตกต่าง จากยอดขายของห้างสรรพสินค้า
สมมติฐานการวิจัยที่ต้องการทดสอบ
1 สมมติฐานอาจตั้งเป็นสมมติฐานทางสถิติมากกว่า 1 สมมติฐานก็ได้ ตัวอย่าง
1.
สมมติฐานที่ต้องการทดสอบ คือ “มากกว่าร้อยละ 70 ของผู้ใช้โทรศัพท์เคลื่อนที่มีอาชีพเป็นครู”
ตัวแปรที่ศึกษาคือ อาชีพของผู้ใช้โทรศัพท์เคลื่อนที่
ซึ่งเป็นข้อมูลเชิงคุณภาพ และพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้อง คือ สัดส่วน ดังนั้นสมมติฐานทางสถิติที่ใช้ในการทดสอบคือ
H0: สัดส่วนของผู้ใช้โทรศัพท์เคลื่อนที่ ที่มีอาชีพครูเท่ากับ 0.70
H1: สัดส่วนของผู้ใช้โทรศัพท์เคลื่อนที่
ที่มีอาชีพครูพบมากกว่า 0.70
หรือเขียนอยู่ในรูปพารามิเตอร์ได้ดังนี้ ให้ p เป็นสัดส่วนของผู้ใช้โทรศัพท์เคลื่อนที่
ที่มีอาชีพครู
H0: p = 0.70
H1: P > 0.70
2.
สมมติฐานที่ต้องการทดสอบคือ “ตัวแทนขายประกันชายและหญิงมีความสามารถในการขายประกันชีวิตแตกต่างกัน”
ตัวแปรที่ชี้วัดความสามารถในการขายประกันจะดูจากยอดขายประกันที่ทำได้
ซึ่งเป็นข้อมูลเชิงปริมาณและพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องคือ ค่าเฉลี่ย ดังนั้นสมมติฐานทางสถิติที่ใช้ในการทดสอบคือ
H0: ยอดขายประกันเฉลี่นของตัวแทนขายประกันชายไม่ต่างจากยอดขายประกันเฉลี่ยของตัวแทนขายประกันหญิง
H1: ยอดขายประกันเฉลี่ยของตัวแทนขายประกันชายต่างจากยอดขายประกันเฉลี่ยของตัวแทนขายประกันหญิง
หรือเขียนอยู่ในรูปพารามิเตอร์ได้ดังนี้ ให้ µชาย เป็น
ยอดขายประกันเฉลี่ยของตัวแทนขายประกันชาย
และ µหญิง เป็น ยอดขายประกันเฉลี่ยของตัวแทนขายประกันหญิง
H0: µชาย = µหญิง
H0: µชาย # µหญิง
3. สมมติฐานที่ต้องการทดสอบคือ "
พนักงานกะเช้ามีประสิทธิภาพในการทำงานมากกว่าพนักงานกะเย็น "
ตัวแปรที่ใช้ชี้วัดประสิทธิภาพในการทำงานมี
2 ตัวแปร คือ
3.1
อัตราการผลิตสินค้าต่อสัปดาห์ ซึ่งเป็นข้อมูลเชิงปริมาณ และพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้อง
คือ ค่าเฉลี่ย
ดังนั้นสมมติฐานทางสถิติที่ใช้ในการทดสอบตัวแปรนี้ คือ
H0: อัตราการผลิตสินค้าเฉลี่ยต่อสัปดาห์ของพนักงานกะเช้าไม่ต่างจากอัตราการ
ผลิตสินค้าเฉลี่ยต่อสัปดาห์ของพนักงานกะเย็น
H1: อัตราการผลิตสินค้าเฉลี่ยต่อสัปดาห์ของพนักงานกะเช้าต่างจากอัตราการผลิต
สินค้าเฉลี่ยต่อสัปดาห์ของพนักงานกะเย็น
หรือเขียนอยู่ในรูปพารามิเตอร์ได้ดังนี้ ให้ µเช้า เป็น
อัตราการผลิตสินค้าเฉลี่ยต่อสัปดาห์ของพนักงานกะเช้า และ µเย็น เป็นอัตราการผลิตสินค้าเฉลี่ยต่อสัปดาห์ของพนักงานกะเย็น
H0: µเช้า = µเย็น
H1: µเช้า > µเย็น
3.2
สัดส่วนสินค้าเสียที่ผลิตได้
พารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องคือ สัดส่วน
ดังนั้นสมมติฐานทางสถิติที่ใช้ในการทดสอบคือ
H0: สัดส่วนของเสียที่พบในกระเช้าเท่ากับสัดส่วนของเสียที่พบในกะเย็น
H1: สัดส่วนของเสียที่พบในกะเช้า มีน้อยกว่า สัดส่วนของเสียที่พบในกะเย็น
หรือเขียนอยู่ในรูปพารามิเตอร์ได้ดังนี้ ให้ p1 เป็นสัดส่วนของเสียที่พบในกะเช้า และ p2 เป็นสัดส่วนของเสียที่พบในกะเย็น
H0: p1 =
p2
H1: p1 < p2
บางครั้งสมมติฐานที่ต้องการทดสอบนอกจากจะอยู่ในรูปค่าเฉลี่ย หรือสัดส่วนของลักษณะที่สนใจอาจอยู่ในรูปความสัมพันธ์ก็ได้โดยทั้งนี้ H0 ต้องเป็นสมมติฐานที่แสดงว่าไม่มีความสัมพันธ์หรือเป็นอิสระกัน
เช่น
H0: การโฆษณาไม่มีผลทำให้ยอดขายสินค้าเพิ่มขึ้น
H1: การโฆษณามีผลทำให้ยอดขายสินค้าเพิ่มขึ้น
5.4 ทฤษฎีและกรอบแนวคิดในการวิจัย
ทฤษฎี
ทฤษฎี หมายถึง
ข้อความหลายข้อความที่ระบุถึงความสัมพันธ์ระหว่างข้อความคิดหรือตัวแปรหลายๆ
ตัวแปร ซึ่งข้อความเหล่านี้ สามารถทดสอบได้ แต่สมมติฐานเป็นเพียงส่วนหนึ่งของทฤษฎี
คือ
เป็นเพียงข้อความหนึ่งที่ระบุถึงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรในเชิงที่สามารถทดสอบได้และถ้าหาก
ทฤษฎีหรือสมมติฐานที่ได้รับการทดสอบแล้วว่าเป็นจริงทุกครั้งจึงจะได้การยอมรับและตั้งขึ้นเป็นกฎ
ทฤษฎีมีความสำคัญมากต่อการสร้างกรอบแนวความคิดการวิจัย
เนื่องจากการศึกษาทฤษฎีที่เกี่ยวข้อง จะช่วยในการจัดระเบียบความรู้ในเรื่องนั้นๆ
ให้เป็นระบบ และเป็นพื้นฐานในการศึกษาค้นหาสาเหตุของการเกิดปรากฏการณ์นั้น
ทำให้ผู้วิจัยทราบว่ามีตัวแปรใดบ้างที่สำคัญและมีความหมายต่อการศึกษาหาความสัมพันธ์ ระหว่างปรากฏการณ์ต่างๆ
ที่เกิดขึ้นนอกจากนี้ยังช่วยในการตั้งสมมติฐานการวิจัย
และคาดคะเนปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้นในอนาคตได้อีกด้วย การทราบถึงทฤษฎีที่เกี่ยวข้องนอกจากจะเป็นสิ่งนำทาง
ในการเก็บรวบรวมข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูลแล้ว ยังช่วยในการหาเหตุผล มาอธิบายปรากฏการณ์ หรือหาข้อสรุปงานวิจัย ซึ่งจะทำให้งานวิจัยมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น
กรอบแนวคิด
ในการวิจัยเชิงอธิบาย (Explanatory Research) กรอบแนวคิด (Conceptual
Frame Work) หมายถึง
แนวความคิดของผู้วิจัยเกี่ยวกับตัวแปรต่างๆ และความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเหล่านั้น แต่ถ้าเป็นการวิจัยเชิงพรรณนา (Descriptive
Research) กรอบแนวความคิดจะหมายถึง
แนวความคิดของผู้วิจัยเกี่ยวกับตัวแปรหรือคุณลักษณะต่างๆ ที่ผู้วิจัยต้องการศึกษา
กรอบแนวคิด คือ การประมวลความคิดรวบยอดของงานวิจัยว่างานวิจัยที่กำลังทำอยู่นี้
มีตัวแปรอะไรที่เกี่ยวข้องบ้าง ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่ศึกษาเป็นอย่างไร อะไรเป็นตัวแปรอิสระ
อะไรเป็นตัวแปรตาม
กรอบแนวคิดการวิจัย หมายถึง กรอบของการวิจัยในด้านเนื้อหาสาระ ซึ่งประกอบด้วยตัวแปร และการระบุความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ในการสร้างกรอบแนวคิดการวิจัย
ผู้วิจัยจะต้องมีกรอบพื้นฐานทางทฤษฎีที่เกี่ยวข้องกับปัญหาที่ศึกษาและมโนภาพ(concept)ในเรื่องนั้น
แล้วนำมาประมวลเป็นกรอบในการกำหนดตัวแปรและรูปแบบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่าง
ๆ
ในลักษณะของกรอบแนวคิดการวิจัยและพัฒนาเป็นแบบจำลองในการวิจัยต่อไป
กรอบแนวความคิดของผู้วิจัยเกิดจากการศึกษาทฤษฎีและผลงานวิจัยต่างๆ
ที่เกี่ยวข้องเพื่อดูว่าปรากฏการณ์นั้นเกิดขึ้นได้อย่างไร อะไรเป็นสาเหตุการเกิดปรากฏการณ์นั้นๆ และเชื่อมโยงแนวความคิด และทฤษฎีต่างๆ
เข้ากับแนวความคิดของผู้วิจัยเอง
ดังนั้นการใช้ทฤษฎีที่แตกต่างกันจะทำให้ผู้วิจัยสร้างกรอบแนวความคิด หรือตั้งสมมติฐานการวิจัยแตกต่างกันออกไป ซึ่งจะมีผลต่อการกำหนดรูปแบบงานวิจัย วิธีการเก็บรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล ที่แตกต่างกัน
การสร้างกรอบแนวความคิดในการวิจัย
การสร้างกรอบแนวคิดในการวิจัย เป็นขั้นตอนของการนำเอาตัวแปรและประเด็นที่ต้องการทำวิจัยมาเชื่อมโยงกับแนวคิดทฤษฏีที่เกี่ยวข้องในรูปของคำบรรยาย
แบบจำลองแผนภาพหรือแบบผสมการวาง กรอบแนวคิดในการวิจัยที่ดี จะต้องชัดเจน แสดงทิศทางของความสัมพันธ์
ของสิ่งที่ต้องการศึกษา หรือตัวแปรที่จะศึกษา สามารถใช้เป็นกรอบในการกำหนดขอบเขตของการวิจัย
การพัฒนาเครื่องมือในการวิจัย รูปแบบการวิจัย ตลอดจนวิธีการรวบรวมข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูล
เนื่องจากใช้ทฤษฎีหรือแนวความคิดในการวิจัยที่แตกต่างกัน
อาจทำให้ได้กรอบแนวความคิดที่แตกต่างกันออกไป
ดังนั้นผู้วิจัยควรจะเลือกแนวความคิดที่เหมาะสมที่สุด โดยมีหลักเกณฑ์ในการเลือกดังนี้
1. เลือกแนวความคิดที่อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ
ที่สอดคล้องกับประเด็นที่เรากำลังจะศึกษา
2. เลือกแนวความคิดที่มาจากทฤษฎีที่มีเนื้อหาสาระ ตรงกับเรื่องที่จะทำการวิจัยมากที่สุด
3. เลือกแนวความคิดที่มาจากทฤษฎีที่เข้าใจง่ายที่สุดโดยเลือกแนวความคิดที่สามารถ
อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรได้โดยไม่ยุ่งยากสลับซับซ้อนมากเกินไป
4. เลือกแนวความคิดที่มีประโยชน์ในเชิงนโยบาย หรือสามารถกำหนดมาตรการต่างๆ ได้
อย่างเป็นรูปธรรมภายหลังจากที่ได้พิจารณาแนวความคิดต่างๆ
แล้วผู้วิจัยควรเชื่อมโยงแนวความคิดต่างๆ เข้าด้วยกัน และไตร่ตรองว่ามีตัวแปรไดบ้าง ที่เกี่ยวข้องกับเรื่องที่เราต้องการศึกษา และตัวแปรต่างๆ เหล่านั้นมีความสัมพันธ์กันอย่างไรซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อการวางแผน และดำเนินการในขั้นตอนต่อๆ ไปดังนี้
กรอบแนวความคิดในการวิจัยจะทำให้ผู้วิจัยทราบว่ามีตัวแปรไดบ้าง
และควรจะเก็บรวบรวมข้อมูลอะไรบ้างทำให้ผู้วิจัยทราบว่าควรจะเก็บข้อมูลโดยวิธีใดจึงจะเหมาะสมกับตัวแปรที่ใช้ในการวิจัยเช่น ควรจะเลือกใช้วิธีการสัมภาษณ์ หรือวิธีการสังเกต หรือเลือกใช้วิธีการอื่นๆ
ตัวแปรต่างๆ ในกรอบแนวความคิดอาจมีวิธีการวัดแตกต่างกันไป
บางตัวแปรต้องอาศัยการเก็บข้อมูลมากกว่าหนึ่งครั้ง บางตัวแปรอาจต้องอาศัยการทดลอง
ดังนั้นการระบุตัวแปรทั้งหมดที่ใช้ในกรอบแนวความคิดจะทำให้ผู้วิจัยทราบว่าควรจะออกแบบการวิจัยอย่างไรจึงจะเหมาะสมทำให้ผู้วิจัยทาบว่าควรจะใช้วิธีการวิเคราะห์แบบใดจึงจะเหมาะสม
โดยดูจากระดับการวัดของตัวแปรนั้นและรูปแบบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเหล่านั้น
กรอบแนวความคิดในการวิจัยจะช่วยให้เราสมารถอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆได้อย่างมีเหตุผล
ซึ่งจะช่วยในการตีความหมายโดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าผลการวิจัยเป็นไปตามกรอบแนวความคิดที่สร้างไว้ แต่ถ้าผลการวิจัยไม่สอดคล้องกับกรอบแนวความคิด
ผู้วิจัยควรหาสาเหตุควรหาเหตุผลอื่นมาสนับสนุนการวิเคราะห์
แนวความคิดของผู้วิจัยอาจนำเสนอให้อ่านเข้าใจได้ง่ายและรวดเร็ว
โดยการเขียนภาพแสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระและตัวแปรตามด้วยการโยงเส้นระหว่างตัวแปรอิสระกับตัวแปรตาม พร้อมทั้งอาจจะระบุทิศทางความสัมพันธ์ไว้บนเส้นที่โยงนั้น
การสร้างกรอบแนวคิด
เป็นการสรุปโดยภาพรวมว่างานวิจัยนั้นมีแนวคิดที่สำคัญอะไรบ้าง มีการเชื่อมโยงเกี่ยวข้องกันอย่างไร
มีความสัมพันธ์กันอย่างไร ผู้วิจัยต้องนำข้อมูลจากหลายแหล่งมาวิเคราะห์ สังเคราะห์
เพื่อให้ได้ข้อมูลสำคัญที่เกี่ยวข้องกับปัญหาวิจัยจริงๆ สิ่งสำคัญคือ ผู้วิจัยจำเป็นต้องศึกษาความรู้ในทฤษฎีนั้นๆ
ให้มากพอ ทำความเข้าใจทั้งความหมายแนวคิดที่สำคัญของสมมติฐานจนสามารถเชื่อมโยงในเชิงเหตุผลให้เห็นเป็นกรอบได้อย่างชัดเจน
การเชื่อมโยงของแนวคิดนี้ บางที่เรียกว่า รูปแบบ หรือตัวแบบ (model)
วิธีการสร้างกรอบแนวคิด
กระทำได้ 2
ลักษณะ คือ
1.
โดยการสรุปประเด็นต่างๆ จากข้อมูลที่ผู้วิจัยได้ศึกษาจากเอกสารและงานวิจัยที่เกี่ยวข้องให้กระจ่าง
2.
กำหนดจากกรอบทฤษฎีที่มีใช้ เป็นส่วนสำคัญในการศึกษาวิจัย ในขอบเขตของเอกสารและงานวิจัยที่ได้ศึกษา
เช่น การนำทฤษฎีการพยาบาลของรอย โอเร็ม มาใช้เป็นกรอบการวิจัยในการวิจัยเชิงบรรยายที่มีวัตถุประสงค์เพื่อค้นหาตัวแปร
กรอบแนว คิดมักจะเป็นในลักษณะที่ 1 คือการสรุปประเด็นข้อมูล
ส่วนในการวิจัยทดลอง จะต้องมีพื้นฐานทฤษฎี หลักการของการวิจัยที่ชัดเจน การกำหนดกรอบแนวคิดมักจะเป็นลักษณะที่
2
หลักสำคัญของการเขียนกรอบแนวคิดการวิจัย
คือ
1. กำหนดตัวแปรต้น
หรือตัวแปรอิสระ ไว้ด้านซ้ายมือ พร้อมทั้งใส่กรอบสี่เหลี่ยมไว้ เพื่อให้สามารถแยกแยะตัวแปรที่ต้องการศึกษาได้
2. กำหนดตัวแปรตาม
ไว้ด้านขวามือ พร้อมทั้งใส่กรอบสี่เหลี่ยมไว้ เพื่อให้สามารถแยกแยะตัวแปรที่ต้องการศึกษาได้
3. เขียนลูกศรชี้จากตัวแปรต้นแต่ละตัวมายังตัวแปรตามให้ครบทุกคู่ที่ต้องการศึกษา
แหล่งที่มาของกรอบแนวคิดการวิจัย
1.
ผลงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง เพื่อให้ได้มาซึ่งกรอบแนวคิดที่รัดกุม
มีเหตุมีผล ผู้วิจัยควรอย่างยิ่งที่ต้องศึกษาทฤษฎีต่างๆ
ที่เกี่ยวข้องกับประเด็นที่ศึกษา ไม่ว่าจะอยู่ในสาขาพยาบาล สาขาแพทย์ หรือสาขาทางสังคมศาสตร์อื่น
ๆ ทั้งนี้เพราะไม่เพียงแต่จะได้ตัวแปรต่างๆ เท่านั้น ยังได้ความรู้เกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรกับปรากฏการณ์ที่ศึกษาอย่างมีเนื้อหาสาระ
คำอธิบายหรือข้อสรุปต่างๆ ที่ได้จากการวิเคราะห์หรือสรุปผลจะได้มีความหนักแน่นในเชิงทฤษฎี
ดังนั้นการศึกษาทฤษฎีที่เกี่ยวข้องนอกจากจะชี้ให้เห็นถึงตัวแปรใดสำคัญและมีความสัมพันธ์กันอย่างไรแล้ว
ยังทำให้กรอบแนวคิดในการวิจัยมีแนวทางที่ชัดเจนและมีเหตุผล
2. ทฤษฎีที่เกี่ยวข้อง
หมายถึงงานวิจัยที่ผู้อื่นได้ทำมาแล้วมีประเด็นตรงกับประเด็นที่เราต้องการศึกษา
หรือมีเนื้อหา หรือตัวแปรบางตัวที่ต้องการศึกษารวมอยู่ด้วย งานวิจัยที่เกี่ยวข้องนั้นอาจจะไม่ได้อยู่ในสาขาทางการพยาบาลเท่านั้น
แต่อาจจะอยู่ในสาขาอื่นๆ ด้วย ดังนั้นผู้วิจัยควรมุ่งศึกษาว่าผู้ที่ได้ทำวิจัยมาแล้วมองเห็นว่า
ตัวแปรใดมีความสำคัญหรือไม่อย่างไรกับปรากฏการณ์หรือประเด็นที่เราต้องการศึกษา หรือบางตัวแปรอาจจะไม่เกี่ยวข้องแต่ผู้วิจัยไม่ควรตัดทิ้ง
เพราะสามารถนำมาศึกษาวิเคราะห์เพื่อยืนยันต่อไปว่า มีหรือไม่มีความสำคัญในกลุ่มประชากรที่ศึกษาอยู่
3. กรอบแนวคิดของผู้วิจัยเองที่สังเคราะห์ขึ้นเอง
นอกจากการศึกษาผลงานวิจัยและทฤษฎีต่างๆที่เกี่ยวข้องแล้ว กรอบแนวคิดยังจะได้มาจากความคิดและประสบการณ์การทำงานของผู้วิจัยเองอีกด้วย
หลักการเลือกกรอบแนวคิดในการวิจัย
หลักสำคัญในการเลือกกรอบแนวคิดในการวิจัย
มีอยู่ด้วยกัน 4
ประการ คือ
1. ความตรงประเด็น กรอบแนวคิดที่ตรงประเด็นของการวิจัย
กล่าวคือ มีความตรงประเด็นในด้านเนื้อหา ซึ่งพิจารณาได้จากเนื้อหาของตัวแปรอิสระหรือตัวแปรที่ใช้ควบคุม
และระเบียบวิธีที่ใช้ในการวิจัย ในกรณีที่มีแนวคิดหลายๆ แนวตรงกับหัวข้อเรื่องที่ผู้วิจัยต้องการศึกษา
ผู้วิจัยควรเลือกแนวคิดที่ตนเองคิดว่าตรงกับประเด็นที่ต้องการศึกษามากที่สุด
2. ความง่ายและไม่สลับซับซ้อน กรอบแนวคิดที่ควรจะเลือกควรเป็นกรอบที่ง่ายแก่การเข้าใจ
ไม่ยุ่งยากซับซ้อน หากมีทฤษฎีหลายทฤษฎีที่จะนำมาใช้เป็นกรอบแนวคิด ผู้ที่ทำวิจัยควรเลือกทฤษฎีที่ง่ายที่สุดที่สามารถอธิบายปรากฏการณ์ที่ต้องการศึกษาได้พอๆกัน
3. ความสอดคล้องกับความสนใจ กรอบแนวคิดที่ใช้ควรมีเนื้อหาเกี่ยวกับตัวแปร
หรือความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่สอดคล้องกับความสนใจของผู้ที่จะทำการวิจัย
4. ความมีประโยชน์ต่อธุรกิจ การวิจัยนั้นควรมีกรอบแนวคิดสะท้อนถึงประโยชน์ที่สามารถนำไปใช้ในธุรกิจได้ด้วย
กรอบแนวคิดที่จะนำมาใช้ในการวิจัยจะมีประโยชน์ต่อการดำเนินการวิจัยขั้นต่อ
ๆ ไป โดยเฉพาะในขั้นการรวบรวมข้อมูล ขั้นการออกแบบการวิจัย ขั้นการวิเคราะห์ และการตีความหมายผลการวิเคราะห์
การนำเสนอกรอบแนวคิดในการวิจัย
การนำเสนอกรอบแนวคิดในการวิจัยอาจทำได้หลายวิธี
ดังนี้
1.
การเขียนบรรยาย
โดยระบุตัวแปรที่ศึกษาและความสัมพันธ์ระหว่าง ตัวแปร
2.
การเขียนแบบจำลองหรือสัญลักษณ์และสมการ
3.
การเขียนแผนภาพ แสดงตัวแปรต่างๆ
และความสัมพันธ์ระหว่าง ตัวแปร
4.
การเขียนแบบผสมผสาน
หลักเกณฑ์ในการเขียนกรอบแนวคิดในการวิจัย
1.
ตัวแปรแต่ละตัวที่เลือกมาศึกษา หรือที่นำเสนอไว้ในกรอบแนวคิดในการวิจัยต้องมีพื้นฐานเชิงทฤษฏีว่ามีความสัมพันธ์หรือเกี่ยวข้องกับสิ่งที่ต้องการศึกษา
2.
มีความตรงประเด็นในด้านเนื้อหาสาระ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านตัวแปรอิสระหรือตัวแปรที่ใช้ควบคุม
3.
มีรูปแบบสอดคล้องกับความสนใจ หรือ
วัตถุประสงค์ของการวิจัย
4.
ระบุรายละเอียดของตัวแปรและหรือสามารถแสดงความสัมพันธ์ของตัวแปรได้ชัดเจนด้วยสัญลักษณ์หรือแผนภาพ
ประโยชน์ของกรอบแนวคิด
การสร้างกรอบแนวคิดที่ชัดเจน
จะเป็นประโยชน์ต่อผู้วิจัยและผู้ที่อ่านงานวิจัย ดังนี้
1. สามารถเข้าใจแนวคิดสำคัญที่แสดงถึงแก่นของปัญหาการศึกษาในระยะเวลาอันสั้น
2. เป็นตัวชี้นำทำให้ผู้วิจัยเกิดความมั่นใจว่างานวิจัยเป็นไปในแนวทางที่สอดคล้องกับวัตถุประสงค์
3. สร้างความชัดเจนในงานวิจัยว่าจะสามารถตอบคำถามที่ศึกษาได้
4. เป็นแนวทางในการกำหนดความหมายตัวแปร
การสร้างเครื่องมือ และการเก็บรวบรวมข้อมูลในการวิจัย
5. สามารถเชื่อมโยงไปสู่การกำหนดกรอบทิศทางการทำวิจัยได้เหมาะสม
ถูกต้อง โดยเฉพาะวิเคราะห์ข้อมูล
การเลือกกรอบแนวคิด
มีประโยชน์ และเกี่ยวข้องกับงานวิจัยทุกขั้นตอนตั้งแต่ การรวบรวมข้อมูล
การออกแบบวิจัย การตั้งสมมติฐานการวิจัย รวมถึงการวิเคราะห์และอภิปรายผลการวิจัย
กรอบแนวคิดในการวิจัย
เป็นผลสรุปจากการศึกษาทฤษฏีและผลที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อปัญหาการวิจัย ซึ่งผู้เสนอเค้าโครงสรุปเป็นแนวคิดของตนเองสำหรับการดำเนินการวิจัย
ของตน โดยทั่วไปก่อนการกำหนดกรอบแนวคิดในการวิจัย ผู้วิจัยจำเป็นต้องศึกษา ทฤษฏีและผลงานวิจัยที่เกี่ยวข้องให้มากพอว่ามีใครเคยทำวิจัยเรื่องทำนองนี้มาบ้างเขาทำอย่างไรและข้อค้นพบของการวิจัยมีอะไรบ้างแล้วนำมาประกอบการวางแผนการวิจัยของตนโดยเฉพาะอย่างยิ่งการกำหนดกรอบในเชิงเนื้อหาสาระซึ่งประกอบด้วยตัวแปรและการระบุความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสำหรับการวิจัยเชิงพรรณา (Descriptive
research) กรอบแนวคิดในการวิจัยอาจมีแต่การระบุเฉพาะตัวแปรว่ามีตัวแปรอะไรที่จะนำมาศึกษา
กรอบแนวคิดดังกล่าวจึงเปรียบเสมือนขอบเขตทางด้านเนื้อหาสารของการวิจัย ส่วนการวิจัยประเภทอธิบาย
(Explanatory research) กรอบแนวคิดของการวิจัยมีการระบุความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรด้วย
ตัวอย่างที่ 1 กรอบแนวคิดการวิจัยเรื่อง
ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจเลือกใช้บริการธนาคารออมสิน
ตัวอย่างที่ 2 กรอบแนวคิดการวิจัยเรื่อง การดำเนินงานโครงการหนึ่งตำบลหนึ่งผลิตภัณฑ์ของกลุ่มแม่บ้านเกษตรกรในภาคใต้
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น