การเลือกใช้รูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูลให้เหมาะสมกับงานวิจัย : วิทยาลัยนานาชาติ

  องค์ความรู้เรื่อง การเลือกใช้รูปแบบการวิเคราะห์ข้อมูลให้เหมาะสมกับงานวิจัยโดยสรุปได้รวบรวมความรู้พื้นฐานด้านสถิติ ดังนี้
                  1. สถิติเพื่อการวิจัยทางการศึกษา (Statistics for Educational Research) อธิบายถึงสถิติเชิงพรรณนา (Descriptive Statistic) และสถิติเชิงอ้างอิง (Inferential Statistic
                  2. มาตรการวัดข้อมูล มาตรนามบัญญัติ มาตรเรียงอันดับ มาตรอันตรภาค มาตรอัตราส่วน
                  3. แหล่งข้อมูลปฐมภูมิและทุติยภูมิ
                  4. วิธีการเก็บรวบรวมข้อมูล ปัจจัยสำคัญและขั้นตอนในการเก็บรวบรวมข้อมูล
                  5. สถิติประยุกต์เพื่อการวิจัยทางสังคมศาสตร์
                  6. โมเดลสมการโครงสร้าง (Structural Equation Modeling)

  สถิติเพื่อการวิจัยทางการศึกษา (Statistics for Educational Research)

ความหมายของสถิติ สถิติเป็นข้อเท็จจริงที่เป็นตัวเลข (Numerical facts) ในภาษาอังกฤษใช้คำว่าStatistic เช่น สถิติจำนวนน้ำฝนที่ตกในรอบปีที่ผ่านมา ได้มาจากการบันทึกจำนวนน้ำฝนที่ตกในวันหนึ่งๆ แล้วเอาจำนวนน้ำฝนในแต่ละวันมาหาหาค่าเฉลี่ยเป็นค่าสถิติ 1 ค่า สถิติรายจ่ายของนักศึกษาแต่ละคนต่อเดือน ได้จากการหารายจ่ายของนักศึกษาแต่ละคนแล้วนำมารวมกันหาค่าเฉลี่ย

สถิติที่เป็นศาสตร์ (วิชา) (Science) ในภาษาอังกฤษใช้คำว่าStatistics แบ่งดังนี้

• การเก็บรวบรวมข้อมูล(Collection of data)
• การนำเสนอข้อมูล(Presentation of data)
• การวิเคราะห์ข้อมูล(Analysis of data)
• การตีความหมายข้อมูล(Interpretation of data)

ประเภทของสถิติ

• สถิติเชิงพรรณนา (Descriptive statistics)

เป็นสถิติที่ใช้บรรยายถึงลักษณะของกลุ่มข้อมูลเฉพาะกลุ่มนั้นๆ โดยที่ไม่สรุปอ้างอิง หรือพาดพิงไปถึงกลุ่มอื่นๆ เช่น การหาน้ำหนักเฉลี่ยของนักศึกษากลุ่มนี้ ก็จะไม่สรุปว่าเป็นน้ำหนักเฉลี่ยของนักศึกษากลุ่มอื่นๆ ได้แก่ การวัดแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลาง การวัดการกระจาย การหาค่าสหสัมพันธ์

• สถิติเชิงอ้างอิง (Inferential statistics)

เป็นสถิติที่นำเอาค่าสถิติเชิงพรรณนามาสรุปอ้างอิงไปสู่ประชากร เป็นสถิติที่ศึกษาจากกลุ่มตัวอย่าง (Sample)แล้วนำผลไปอ้างอิงหรือ ขยายความไปยังกลุ่มใหญ่ที่เรียกว่า ประชากร (Population) ความสำคัญอยู่ที่การเลือกตัวอย่างที่จะต้องเป็นตัวแทนจริงๆ ของประชากร

ข้อมูล (data) คือข้อเท็จจริงต่างๆ ซึ่งอาจเป็นตัวเลขหรือไม่ใช่ตัวเลขก็ได้ มาตรการวัดของข้อมูล

มาตรนามบัญญัติ (Nominal Scale) เป็นข้อมูลที่มีลักษณะจำแนกกลุ่มหรือประเภท อย่างน้อยแบ่งเป็น 2 กลุ่ม (Dichotomous) เป็นหรือมากกว่า ต้องแยกอย่างเด็ดขาด (Mutually exclusive)และครอบคลุมข้อมูลทั้งหมด ตัวเลขหรือค่าต่างๆ ที่กำหนดให้ ไม่มีความหมายเชิงปริมาณ ตัวเลขนำมาบวก ลบ คูณ หาร ไม่ได้ แต่นำมาหาค่าความถี่เช่น เพศ ศาสนา หมายเลขห้อง หมายเลขหนังสือห้องสมุด

มาตรเรียงอันดับ (Ordinal Scale) เป็นการวัดโดยกำหนดอันดับให้แก่สิงต่างๆ ดังนั้นมีลักษณะเหมือนการประเมินค่า เช่น ประเมินเป็นสูงปานกลาง หรือเห็นด้วยอย่างยิ่ง เห็นด้วย ไม่แน่ใจ ไม่เห็นด้วย ไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง แต่บอกไม่ได้ มากกว่าหรือน้อยกว่ากันเท่าใด ข้อมูลประเภทนี้นอกจากจะจำแนกกลุ่มหรือประเภทแล้ว ยังสามารถเรียงอับดับได้ด้วย

มาตรอันตรภาค (Interval Scale) ช่วงห่างระหว่างหน่วยจะต้องเท่ากัน เช่น 1 ถึง 2 ต้องเท่ากับ 2-3 หรือ จาก10-11 นั้นคือ  2- 1 = 3- 2 = 11- 10 อาจกำหนดตัวเลขแทน สิ่งของหรือวัตถุหรือพฤติกรรมได้และความแตกต่างระหว่างตัวเลข จะแทนความแตกต่างของกลุ่มหรือสิ่งที่วัดได้ ไม่มีค่าศูนย์แท้หรือ "ศูนย์สมบูรณ์" (Absolute Zero) แต่เป็นศูนย์สมมติ เช่นนักศึกษาสอบ ได้ศูนย์ไม่หมายความว่าไม่มีความรู้เลย ศูนย์องศาเซลเซียสไม่ได้ หมายความว่าไม่มีความร้อนเลย แสดงปริมาณมากน้อย คือนำมาบวก ลบได้ แต่คูณหารไม่ได้ เช่น คะแนนจากแบบทดสอบ อุณหภูมิ ปี ปฏิทิน