276-360 ระเบียบวิธีจัยทางการศึกษา

128


ส าหรับค าว่า “ตัวอย่าง” (sample) หมายถึง สมาชิกบางส่วนของสิ่งที่นักวิจัยต้องการจะศึกษา ซึ่งสมาชิก

บางส่วนนี้เป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมด หรืออาจกล่าวได้อกอย่างหนึ่งว่า ตัวอย่างเป็นสับเซตของประชากร ซึ่ง
ี
ความสัมพันธ์ของประชากรและตัวอย่าง สามารถแสดงได้ด้วยแผนภาพดังนี้








ประชากร


ตัวอย่าง







แผนภำพที่ 7.1 ความสัมพันธ์ระหว่างประชากรและตัวอย่าง





ควำมจ ำเป็นหรือเหตุผลที่ต้องมีกำรสุ่มตัวอย่ำง


แม้ว่าในการศึกษาวิจัยโดยใช้ข้อมูลจากประชากรทั้งหมด หรือการท าส ามะโน จะให้ผลการศึกษาวิจัยที่

สมบูรณ์ แต่อย่างไรก็ตามในการวิจัยโดยทั่วไปเราไม่สามารถศึกษา จากทุกหน่วยในประชากรที่เราสนใจที่จะศึกษา

ได้ เนื่องจากในทางปฏิบัติมีเงื่อนไขหรือ ข้อจ ากัดหลายประการ ที่ควรพิจารณาถึง มีดังนี้

1. ข้อจ ำกัดทำงด้ำนทรัพยำกร (Resource Constraint)


ในการค าเนินการวิจัยทางสังคมศาสตร์หรือการวิจัยโดยทั่วไปนั้น นักวิจัยมักจะถูกจ ากัดด้านทรัพยากรใน

เรื่องของค่าใช้จ่ายและเวลา การเลือกตัวอย่างที่เหมาะสมจะช่วยให้ประหยัดเวลาและค่าใช้จ่ายของนักวิจัย


2. ควำมเสียหำยจำกกำรกัดหรือจัดเก็บข้อมูล (Destructive Measurement)


ื่
ในทางปฏิบัติข้อมูลบางอย่างถ้าไม่ใช้ตัวอย่างอาจจะท าไม่ได้เลย เช่น การเจาะเลือดของคนไข้เพอน าไป
ตรวจและวิเคราะห์ ซึ่งเป็นไปไม่ได้ที่จะใช้เลือดทุกหยดของคนไข้มาท าการตรวจ หรือในกรณีการเก็บรวบรวมขอมูล
้
อาจจ าเป็นต้องใช้วิธีการทดสอบที่ท าให้เกิดความเสียหายต่อหน่วยที่ถูกทดสอบ เช่น การทดสอบอายุการใช้งาน

ของหลอดไฟ จ าเป็นต้องทดสอบจนหลอดไฟขาด หรือหมดสภาพไป ดังนั้นการตรวจสอบทุกหลอดจึงไม่สามารถท า
ได้การเก็บรวบรวมข้อมูลจากตัวอย่างจึงช่วยให้สะดวกและเป็นไปได้

129


3. ควำมถูกต้องแม่นย ำ (Accuracy)


เนื่องจากการเก็บรวบรวมข้อมูลจากตัวอย่างมีจ านวนน้อยกว่าข้อมูลจากประชากร ดังนั้นจึงท าให้สามารถ

ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลได้ง่าย และทั่วถึงมากกว่า แต่ถ้าเป็นการศึกษาจากประชากรแล้วไม่อาจกระท าได้

เพราะจะต้องเสียเวลาและงบประมาณเป็นจ านวนมาก นอกจากนี้การศึกษาจากตัวอย่าง หากมีการวางแผนการลุ่ม

ตัวอย่างที่ดี โดยอาศัยหลักความน่าจะเป็น (probability sampling) จะท าให้สามารถประมาณค่าความ

คลาดเคลื่อนจากการสุ่มตัวอย่างในเรื่องที่ศกษาได้
ึ

จากที่กล่าวมาข้างต้น ชี้ให้เห็นถึงข้อดีและข้อเสียของการเก็บรวบรวมข้อมูลจาก ประชากรและตัวอย่าง

โดยสรุปได้ดังนี้

้
ตำรำงที่ 7.1 สรุปข้อดีและข้อเสียของการเก็บรวบรวมขอมูลจากประชากรและตัวอย่าง

ข้อดี ข้อเสีย

• การเก็บรวบรวมข้อมูลจากประชากร 1. เสียเวลาและค่าใช้จ่ายมาก


ุ
1. ได้ข้อมูลครบถ้วนจากทกหน่วยประชากร 2. ถ้าประซากรมีขนาดใหญ่มาก อาจท าให้ได้ผล การ

ส ารวจช้า ไม่ทันต่อความต้องการ

3. ปริมาณงานมาก การตรวจลอบความถูกต้อง ของ


ข้อมูลท าได้ยาก และไม่ทั่วถึง อาจมีผล ท าให้คุณภาพ


หรือความถูกต้องของข้อมูล ลดลง


• การเก็บรวบรวมข้อมูลจากตัวอย่าง 1. เกิดความคลาดเคลื่อนในการสุ่มตัวอย่าง


1. ประหยัดเวลาและค่าใช้จ่าย 2. ถ้าขนาดตัวอย่างน้อยเกินไป หรือ วางแผน การ


2. ได้ผลการส ารวจเร็ว สุ่มตัวอย่างไม่ดี จะท าให้ข้อมูลตัวอย่าง ไม่เป็นตัว


3. ข้อมูลที่ได้จะมีคุณภาพดีกว่า เนื่องจาก ปริมาณ แทนที่ดีของประชากร


งานน้อยกว่า จึงสามารถควบคุม และตรวจสอบ


ความถูกต้องได้อย่างทั่วถึง

130


กระบวนกำรได้มำซึ่งตัวอย่ำง


ในการสุ่มตัวอย่าง โดยปกติแล้วสิ่งที่เราต้องการคือ ตัวอย่างที่สุ่มได้นั้นจะต้องเป็นตัวแทนของประชากร

เพราะฉะนั้นในการลุ่มตัวอย่างจะต้องค านึงถงการได้มาซึ่งตัวอย่าง ดังนี้
ึ

1. การนิยามประชากรที่จะท าการสุ่มตัวอย่าง (Defining the Population) เนื่องจาก ประชากรเป็นกลุ่ม

ของสมาชิกทั้งหมด และขนาดของประชากรเป็นสิ่งที่ก าหนดแปรผันได้ จึงจ าเป็นต้องจ ากัดขอบเขตของประชากร

ให้ชัดเจนว่าจะรวมถึงอะไรบ้างและจะไม่รวมถึงอะไรบ้าง ถ้าหากว่าเรานิยามประชากรไว้กว้างเกินไปเราก็จะไม่

ทราบว่าในการเลือกตัวอย่าง เราจะพิจารณาถึงอะไรบ้าง ตัวอย่างเช่น ถ้าเราต้องการศึกษาถึงเงินเดือนของอาจารย์

มหาวิทยาลัย เราก็จะต้องนิยามขอบเขตของประชากรที่เราต้องการศึกษาว่าจะรวมอาจารย์มหาวิทยาลัย ทุก

ต าแหน่งในทุกคณะหรือไม่ และจะรวมถึงผู้บริหารมหาวิทยาลัยด้วยหรือไม่ เป็นต้น

2. การจัดท ารายการของหน่วยที่จะท าการศึกษาทั้งหมด (Listing the Population) ในการสุ่มตัวอย่าง

ถ้าเราระบุหน่วยที่จะท าการศึกษาทั้งหมด หรือกรอบของประชากร (population frame) ไว้อย่างชัดเจน เราก็

สามารถสร้างกรอบการสุ่ม (sampling frame) ของ หน่วยที่จะท าการศึกษาได้อย่างถูกต้อง สมบูรณ์และทันสมัย

ท าให้ประหยัดเวลาในการศึกษา และสามารถได้ข้อมูลตามที่ต้องการด้วย เช่น ในการวิจัยเชิงส ารวจ หากเรา

ต้องการสัมภาษณ์หัวหน้าครัวเรือนของแต่ละหมู่บ้านในต าบลแห่งหนึ่ง เราก็ควรจะมีบัญชีรายชื่อของหัวหน้า

ครัวเรือนทั้งหมดที่จะท าการศึกษา


ในการวิจัย บางครั้งนักวิจัยไม่ประสบความส าเร็จกับผลการวิจัยที่ได้ เนื่องจากการใช้กรอบของประชากรที่
ล้าสมัย และไม่ถูกต้อง เช่น ในการหยั่งเสียงผู้ที่จะมาเป็นประธานาธิบดีของสหรัฐอเมริกา หากผู้วิจัยเลือกตัวอย่างที่

ู
ศึกษาไม่ถูกต้องหรือไม่เป็นตัวแทนที่ดีของประชากร ผลที่ได้ก็จะไม่ถกต้อง กล่าวคือ หากผู้วิจัยเลือกหยั่งเสียงจากผู้
ที่มีรายชื่อในสมุด โทรศัพท์หรือรายชื่อจากทะเบียนรถยนต์ก็จะไม่เป็นตัวแทนที่ดีของประชากร เพราะผู้ที่มีฐานะ

ทางเศรษฐกิจต่ าอาจจะไม่มีรายชื่ออยู่ในสมุดโทรศัพท์หรือรายชื่อในทะเบียนรถยนต์ เป็นต้น


3. การเลือกตัวอย่างที่เป็นตัวแทน (Selecting a Representive Sample) หลังจากที่นักวิจัยได้นิยาม


ประชากรที่จะท าการสุ่มตัวอย่าง และจัดท ารายการของหน่วยที่จะท าการศึกษาทั้งหมดแล้ว นักวิจัยจะต้องกาหนด
วิธีในการเลือกตัวอย่างให้เหมาะสมกับธรรมชาติของประชากรที่จะสุ่ม การเลือกตัวอย่างเป็นวิธีที่ง่ายแต่ก็มี

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยก็คือ บางทีนักวิจัยเลือกตัวอย่างจากกลุ่มอาสาสมัคร หรือเลือกตัวอย่างจากรายชื่อ 25 คน
แรกในรายการที่มีอยู่ หรือเลือกตัวอย่างจากผู้ที่อาศัยอยู่ในซอยแรกของหมู่บ้าน เป็นต้น ซึ่งตัวอย่างที่เลือกได้

เหล่านี้อาจจะมีคุณลักษณะไม่เหมือนกับตัวอย่างในส่วนที่ไม่ได้ท าการเลือก เพราะฉะนั้นตัวอย่างที่ได้ก็จะไม่เป็นตัว

แทนที่ดีของประชากร

131


4. การได้รับตัวอย่างที่มีขนาดเพยงพอ (Obtaining an Adequate Sample) บางครั้ง ตัวอย่างที่มีขนาด
ี
เล็กก็เป็นตัวแทนที่ดีของประชากร แต่บางครั้งก็จะไม่เป็นตัวแทนที่ดี เช่น ในการศึกษาคะแนนเชาวน์ปัญญาของ

ี
เด็ก ถ้าหากเราเลือกตัวอย่างเด็กเพยง 2 คน จาก 100 คน มาท าการศึกษา ผลที่ได้อาจไม่เป็นตัวแทนของกลุ่ม
ี
ทั้งหมด เพราะฉะนั้นจึงมีค าถามว่า “จ านวนตัวอย่างเท่าใดจึงจะเพยงพอ” ซึ่งก็ไม่มีกฎตายตัว แต่ขึ้นอยู่กับ
สถานการณ์หากปรากฏการณ์ ที่ศึกษามีลักษณะคล้ายคลึงกัน (homogeneous) ตัวอย่างขนาดเล็กก็เพียงพอ เช่น

ื
ถ้าต้องการทดสอบสารเคมีจ านวน 1,000 แกลลอน เราอาจจะสุ่มมาศึกษาเพียง 2-3 ลูกบาศก์เซนติเมตรก็ได้ ซึ่งถอ
ว่า เป็นการเพยงพอแล้ว แต่ถ้าสิ่งที่จะศึกษามีการแปรผันมากหรือมีลักษณะที่แตกต่างกันมาก เช่น มีความแตกต่าง
ี
กันในด้าน เชาวน์ปัญญา ความถนัด ระดับการศึกษา อาชีพ และอน ๆ ก็จ าเป็น จะต้องใช้ตัวอย่างขนาดใหญ่มา
ื่
ท าการศึกษา กล่าวโดยสรุปก็คือ ถ้าปรากฏการณ์ยิ่งมีการแปรผัน มากเท่าใด ความยากล าบากในการที่จะได้

ี
ตัวอย่างที่เพยงพอและเป็นตัวแทนก็จะมีมากเท่านั้น บางครั้งจะพบว่าการเพมขนาดของตัวอย่างจะมีคุณค่าเพยง
ี
ิ่
เล็กน้อย ถ้าหน่วยที่ถูกเลือกมา ไม่เป็นตัวแทนของตัวอย่างที่มีอยู่แล้ว อย่างไรก็ตาม แวน ดาเลน (Van Dalan,
1979) ตั้งข้อสังเกตว่า ในการวิจัยเชิงบรรยายควรใช้ตัวอย่างประมาณ 10-20% ของประชากรก็เพยงพอ และใน
ี
ิ
การวิจัยเชิงทดลองอาจใช้ตัวอย่างเพยง 30 หน่วย แต่อย่างไรก็ตามสิ่งที่ผู้วิจัยควรจะพจารณาและเพมความ
ิ่
ี
ี
ระมัดระวังในการก าหนดขนาดของตัวอย่างว่าควรมีจ านวนเท่าไรจึงจะเพยงพอ นั้น จะต้องพจารณาจาก
ิ
องค์ประกอบต่อไปนี้ด้วย คือ 1) ธรรมชาติของประชากร (nature of the population) 2) รูปแบบของการ
ตรวจสอบ (type of investigation) หรือชนิดของพารามิเตอร์ ที่ต้องการประมาณค่า และ 3) ระดับความถูกต้อง
ที่ต้องการ (degree of precision desired)


หลักกำรออกแบบกำรสุ่มตัวอย่ำง (Sampling Design)


หลักการออกแบบการลุ่มตัวอย่าง (sampling design) ประกอบด้วยการก าหนดขนาดของตัวอย่างที่

เหมาะสม และการก าหนดรูปแบบ/วิธีการสุ่มตัวอย่าง หรือเทคนิคการสุ่ม ตัวอย่างที่ดี โดยมีรายละเอียดดังนี้


1. กำรก ำหนดขนำดของตัวอย่ำง (Sample Size)


ขนาดของตัวอย่างที่เหมาะสม ควรเป็นขนาดของตัวอย่างที่ถูกต้องตามหลักสถิติและควรเป็นขนาดของตัวอย่างที่

พอเหมาะตามหลักปฏิบัติ ขนาดของตัวอย่างตามหลักสถิติจะต้องเป็นขนาดที่เป็นตัวแทนของประชากรได้โดยมี
ความคลาดเคลื่อน เกิดขึ้นในระดับที่สามารถยอมรับได้ ในการค านวณขนาดของตัวอย่างที่ถูกต้องตามหลักสถิติ

ขึ้นอยู่กับตัวแปรที่ส าคัญ เช่น ขนาดของประชากร ความแปรปรวนของประชากร ขนาดของความคลาดเคลื่อนที่

ยอมให้เกิดขึ้น เป็นต้น

132


ส าหรับขนาดของตัวอย่างตามหลักปฏิบัติจะต้องเป็นขนาดที่มีความเป็นไปได้ ภายใต้ทรัพยากรที่มีอยู่ ซึ่ง

มักขึ้นอยู่กับข้อจ ากัดที่ส าคัญ เช่น ก าลังคน งบประมาณ วัสดุ ครุภัณฑ์ ระยะเวลา เป็นต้น ดังนั้นนักวิจัยควร

ก าหนดขนาดของตัวอย่างที่เหมาะสม โดยการยึดเกณฑ์การก าหนดขนาดที่พอดีระหว่างหลักสถิติและหลักปฏิบัติ

่
โดยที่ขนาด ตัวอย่างจะต้อง ไมเล็กเกินไป จนท าให้เถิดความคลาดเคลื่อนสูงกว่าระดับที่สามารถ ยอมรับได้ ใน
่
ี
ขณะเดียวกันขนาดของตัวอย่างจะต้องไมใหญ่เกินไป จนท าให้ทรัพยากร ที่มีอยู่ไม่เพยงพอที่จะด าเนินงานจน
บรรลุผลตามจุดมุ่งหมายที่ต้องการ (ศริชัย กาญจนวาสี, 2536)


การก าหนดขนาดของตัวอย่าง (n) ที่มีความเป็นตัวแทนประชากรเป้าหมายนั้น มีหลักในการพจารณา
ิ
โดยทั่วไปดังนี้ (Kerlinger and Lee, 2000; Krejcie and Morgan,1970; คิริชัย กาญจนวาสี, 2536)


1.1 ขนำดของประชำกร (N)

โดยทั่วไปถ้าประชากรมีขนาดใหญ่มากเพยงใด ขนาดตัวอย่างควรใหญ่ตามไปด้วย เพราะการทดสอบ
ี
สมมติฐานหรือการประมาณค่าทางสถิติจะมีคุณภาพสูงขึ้นเมื่อ ตัวอย่างมีขนาดใหญ่ แต่อย่างไรก็ตามการเพิ่มขนาด

ตัวอย่างมิได้เป็นสัดส่วนโดยตรง ต่อการเพมขนาดของประชากรและการเพมคุณภาพของการสรุปอางองไปยัง
ิ่
ิ่
ิ
้
ประชากร เช่น การส ารวจระดับประเทศ สามารถใช้ขนาดตัวอย่างที่ไม่ใหญ่นัก แต่ก็ยังให้ผลที่น่าเชื่อถือได้

1.2 ควำมแปรปรวนของลักษณะในประชำกรที่ศึกษำ ( )

ถ้าประชากรมีลักษณะของสิ่งที่ต้องการศึกษาผันแปรหรือมีความแตกต่างระหว่างหน่วยสูงขึ้นเพยงไร ยิ่งมี
ี
ความจ าเป็นที่จะต้องใช้ตัวอย่างขนาดใหญ่ขึ้นเพียงนั้น เพื่อให้สามารถประมาณค่าของลักษณะนั้นได้ถูกต้องแม่นย า

ขึ้น แต่ถ้าประชากรมีความเป็นเนื้อเดียวกันมากขึ้นเพยงใด ขนาดของตัวอย่างที่เป็นตัวแทนก็สามารถจะเล็กลงได้
ี
เพยงนั้น เช่น การส ารวจรายได้ของคนในกรุงเทพฯ คงต้องใช้ขนาดตัวอย่างใหญ่กว่าการส ารวจประเภท
ี
ยานพาหนะที่ใช้เดินทางของคนในกรุงเทพฯ เป็นต้น


1.3 ระดับควำมมั่นใจหรือควำมเชื่อมั่นของกำรสรุปอ้ำงอิงผลกำรศึกษำ (Z)


ถ้าผู้วิจัยต้องการความเชื่อมั่นต่อผลสรุปที่ได้จากการส ารวจสูงเพียงไร ยิ่งมีความจ าเป็นที่จะต้องใช้ตัวอย่าง

ขนาดใหญ่ขึ้นเพียงนั้น ความเชื่อมั่นในที่นี้เป็นแนวคิด ตามทฤษฏีความน่าจะเป็นทางสถิติ ซึ่งก็คือ ที่นิยมก าหนดไว้

ที่ระดับ .05 หรือ .01 นั้นเอง ถ้าก าหนดเท่ากับ .05 (z = 2) แสดงว่าผู้วิจัยต้องการความเชื่อมั่น 95% นั้นคือ

ลักษณะที่ศกษาจากตัวอย่างจะไม่แตกต่างจากลักษณะของประชากรเกินกว่า 5 ครั้ง จากการศึกษา 100 ครั้ง หรือ
ึ
ลักษณะที่พบจากตัวอย่างจะมีโอกาสแตกต่างจากลักษณะของประชากรได้ ไม่เกิน .05 ถ้าก าหนดเท่ากับ .01 (Z =

3) แสดงว่าผู้วิจัยต้องการความเชื่อมั่น 99% จึงจ าเป็น ต้องใช้ขนาดตัวอย่างที่ใหญ่กว่าระดับความเชื่อมั่น 95%

133


1.4 ขนำดควำมคลำดเคลื่อนที่ยอมให้เกิดขึ้น (e)


ขนาดความคลาดเคลื่อน (e) เป็นขนาดความแตกต่างระหว่างค่าที่ได้จาก ตัวอย่างกับค่าที่แท้จริงของ

ประชากร ขนาดความคลาดเคลื่อนนี้นิยมคิดเป็นร้อยละ (%) ของค่าที่แท้จริง เช่น 1-5% เป็นต้น ถ้าผู้วิจัยต้องการ

ความถูกต้องแม่นย าสูงขึ้น หรือขนาด ความคลาดเคลื่อนต่ าย่อมต้องใช้ขนาดตัวอย่างใหญ่ขึ้น เช่น การท านาย

จ านวนของผู้ไปใช้ สิทธินั้นการเลือกตั้งสมาชิกวุฒิสภาให้มีความคลาดเคลื่อนไม่เกิน 1% ของจ านวนผู้ไปใช้สิทธิ์

จริงย่อมต้องใช้ขนาดตัวอย่างใหญ่กว่าการท านายที่ยอมให้ความคลาดเคลื่อนเกิดขึ้น ไม่เกิน 5%


จากหลักทางทฤษฏีดังกล่าวข้างต้น จึงน าไปสู่วิธีการก าหนดขนาดของตัวอย่างที่เหมาะสมได้ 2 วิธีคือ การ

ก าหนดขนาดของตัวอย่างโดยใช้สูตรและการก าหนด ขนาดของตัวอย่างโดยใช้ตารางส าเร็จรูป ดังจะกล่าวถึง

รายละเอียดต่อไปนี้

1) กำรก ำหนดขนำดของตัวอย่ำงโดยใช้สูตร


การก าหนดขนาดของตัวอย่างโดยใช้สูตร มีหลายวิธีขึ้นอยู่กับชนิดของพารามิเตอร์ที่ต้องการทดสอบหรือ

ประมาณค่า โดยมีสูตรการค านวณดังนี้ (Cochran, 1977)


(1) กรณีที่ต้องกำรศึกษำค่ำเฉลี่ย (µ)


ก. กรณีทั่วไป





2 2
NZ
n = ......................................................(1)
2
2 2
Ne +Z σ

ข. กรณี N มีขนำดใหญ่มำก (∞)





2 2
Z
n = ......................................................(2)
e 2
โดยที่ n คือ ขนาดของตัวอย่างที่ต้องการ


N คือ ขนาดของประชากร


z คือ ค่าที่ก าหนดจากค่าความเชื่อมั่นที่นักวิจัย ต้องการจะใช้เพื่อการสรุปผล ซึ่งจะระบุ

เป็นร้อยละ โดยทั่วไปแล้ว

134





(ก) ถ้าความเชื่อมั่น 90% ค่า z จะมีค่าเท่ากับ 1.65


(ข) ถ้าความเชื่อมั่น 95% ค่า z จะมีค่าเท่ากับ 1.96 หรือประมาณ 2


(ค) ถ้าความเชื่อมั่น 99% ค่า z จะมีค่าเท่ากับ 2.58 หรือประมาณ 3


2
คือ ค่าความแปรปรวนของตัวแปรหลักที่ต้องการ ศึกษา (โดยทั่วไปใช้

ค่าประมาณ ของ ตัวอย่าง) จากงานวิจัยเดิมหรือการศึกษา น าร่อง
2
(pilot study)


e คือ ค่าของความคลาดเคลื่อนที่นักวิจัยยอมให้ เกิดขึ้น (ค่าที่ใช้ก าหนดช่วงกว้างที่

ต้องการ ของค่าเฉลี่ยที่ประมาณได้)



ึ
ตัวอย่ำงที่ 1 ในการส ารวจความพงพอใจของประชาชนที่ใช้บริการรถไฟฟา ถ้านักวิจัย ต้องการ
้
ให้ข้อมูลมีความเชื่อมั่น 95% ว่าค่าเฉลี่ยของคะแนนความพงพอใจที่มีต่อการใช้บริการ รถไฟฟาจะ
ึ
้
ผิดพลาดจากค่าเฉลี่ยที่แท้จริง ไม่เกิน ±10 คะแนนถ้าพบว่าในเรื่องนี้มีผู้เคยส ารวจ ในลักษณะดังกล่าว

แล้ว โดยมีส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเป็น 40 คะแนน อยากทราบว่าต้องใช้ขนาดตัวอย่างเท่าใด



2 2
Z
วิธีท ำ จากสูตร n = e 2





ที่ระดับความเชื่อมั่น 95% ค่า z จากตาราง = 1.96


ก าหนดให้ e = ±10 และ σ = 40

2
ดังนั้น n = 1.96 40 2
10 2
= 61.74


= 62

135



(2) กรณีที่ต้องการศึกษาค่าลัดส่วน (p) หรือร้อยละ


ก. กรณีทั่วไป


2
NZ P(1−P)
n = ......................................................(3)
2
2
Ne +Z P(1−P)

ข. กรณี N มีขนาดใหญ่มาก (∞)


2
Z P(1−P)
n = ......................................................(4)
e 2


โดยที่ n คือ ขนาดของตัวอย่างที่ต้องการ

N คือ ขนาดของประชากร


z คือ ค่าที่ก าหนดจากค่าความเชื่อมั่นที่นักวิจัยต้องการจะใช้เพื่อการ

สรุปผล ซึ่งจะระบุเป็นร้อยละ โดยทั่วไปแล้ว มีค่าดังนี้


(ก) ถ้าความเชื่อมั่น 90% ค่า z จะมีค่าเท่ากับ 1.65


(ข) ถ้าความเชื่อมั่น 95% ค่า z จะมีค่าเท่ากับ 1.96 หรือประมาณ 2


(ค) ถ้าความเชื่อมั่น 99% ค่า z จะมีค่าเท่ากับ 2.58 หรือประมาณ 3


P คือ ค่าสัดส่วนของลักษณะที่ต้องการศึกษา (จาก ตัวแปรหลัก)


e คือ ค่าของความคลาดเคลื่อนที่ผู้วิจัยยอมให้เกด (ค่าที่ใช้ก าหนด
ิ
ช่วงกว้างที่ต้องการของค่าสัดส่วนที่ประมาณได้)

136





ตัวอย่ำงที่ 2 ในการวิจัยเรื่องหนึ่งต้องการทราบสัดส่วนของผู้ที่ไปใช้สิทธิเลือกตั้งใน เขตชุมชน


แห่งหนึ่ง ผู้วิจัยควรใช้ขนาดตัวอย่างเท่าใด ถ้าต้องการให้ความผิดพลาดระหว่าง ค่าประมาณกับค่าจริงไม่

เกิน ±3% ด้วยความเชื่อมั่น 95% โดยในเรื่องดังกล่าวนี้ มีการบันทึก ว่าลัดส่วนผู้ที่ไปใช้สิทธิเลือกตั้ง

เท่ากับ 0.6



2
Z P(1−P)
วิธีท ำ จากสูตร n = n =
e 2


ก าหนดให้ P = 0.6

3
e = 3% = 100 = 0.03





ที่ระดับความเชื่อมั่น 95% ค่า z = 1.96

2
ดังนั้น n = 1.96 (0.6)(1−0.6)
(0.03) 2



1.96 (0.6)(0.4)
2
=
0.03 2
= 1024.43

= 1,2025

137


2) กำรก ำหนดขนำดของตัวอย่ำงโดยใช้ตำรำงส ำเร็จรูป


ปัจจุบันมีตารางส าเร็จรูปเพอการก าหนดขนาดของตัวอย่างที่ได้มีผู้คิดไว้อยู่หลายตาราง แต่ที่นิยมใช้กัน
ื่
และจะน ามากล่าวถึงในที่นี้มีเพียง 2 ตาราง ซึ่งทั้ง 2 ตารางนี้ เป็นตารางส าเร็จรูปส าหรับก าหนดขนาดของตัวอย่าง

ที่เหมาะสมในการวิจัยที่เป็นการศึกษาค่าสัดส่วนหรือร้อยละของประชากร หรือกล่าวอกอย่างหนึ่งก็คือ เป็นตาราง
ี
ส าเร็จรูปที่ใช้ในกรณีที่ตัวแปรหลักหรือตัวแปรตามที่ต้องการศึกษาเป็นตัวแปรจัดประเภท (categorical variable)

เช่น ชอบ-ไม่ชอบ หรือสอบได้-สอบตก เป็นต้นรายละเอียดของทั้ง 2 ตารางมีดังนี้


(1) ตารางก าหนดขนาดตัวอย่างของ Taro Yamane (1973)


ตารางของ Yamane ตารางนี้ ได้ก าหนดระดับความเชื่อมั่นไว้ 2 ระดับ คือระดับความเชื่อมั่นที่ 95% และ
ระดับความเชื่อมั่นที่ 99% ดังตารางที่ 11.2 และ 11.3 ตามล าดับในการใช้ตารางนี้ ผู้ใช้ต้องประมาณขนาดของ

ประชากร (N) และค่าความคลาดเคลื่อนก่อน



ตัวอย่ำง ในการวิจัยเรื่องหนึ่ง ถ้าผู้วิจัยทราบขนาดของประชากรที่ต้องการจะศึกษา เท่ากับ

5,000 คน และผู้วิจัยยอมให้เกิดความคลาดเคลื่อนได้ ±5% จากตารางที่ 11.2 พบว่า ที่ระดับความเชื่อมั่น

95% ขนาดของตัวอย่างเท่ากับ 370 คน และจากตารางที่ 11.3 ที่ระดับความเชื่อมั่น 99% ขนาดของ

ตัวอย่างจะเท่ากับ 763 คน



(2) ตารางก าหนดขนาดตัวอย่างของ Krejcie และ Morgan (1970)

ตารางนี้มีเงื่อนไขและหลักการใช้ดังนี้ คือ


(2.1) เป็นการก าหนดขนาดของตัวอย่างสูงสุดโดยไม่ค านึงถึงความแปรปรวนที่แท้จริงของ

ประชากร หรือเป็นการก าหนดสมมติฐานหลักในการใช้ สถิติว่าสัดส่วนในประชากรเป็น 0.5


(2.2) ก าหนดให้โอกาสของความเชื่อถือได้หรือระดับความเชื่อมั่นในการประมาณค่าเป็น 95%

ื่
รวมทั้งความคลาดเคลื่อน (e) เป็น 5% เท่านั้น ในกรณีที่นักวิจัยต้องการก าหนดเป็นค่าอนตามลักษณะงานวิจัยที่
อาจจะใช้ระดับของความเชื่อมั่นและความคลาดเคลื่อนที่แตกต่างออกไป จะใช้ตารางส าเร็จรูปนี้ไม่ได้

138




ตัวอย่ำง ในการวิจัยเรื่องหนึ่ง ถ้าผู้วิจัยทราบขนาดของประชากรที่จะศึกษาเท่ากับ 5,000 คน

จากตารางของ Krejcie และ Morgan (ตารางที่ 11.4) จะได้ขนาดของตัวอย่าง เท่ากับ 357 คน


นอกจากนี้ ยังมีตารางก าหนดขนาดตัวอย่างของ ศิริชัย กาญจนวาสี, ดิเรก ศรีสุโข และทวิวัฒน์ ปิตยา

นนท์ (2537) ซึ่งเป็นตารางส าเร็จรูปส าหรับศึกษาทั้งค่าเฉลี่ยและสัดส่วนของประชากร โดยมีการก าหนดขนาดของ

ี
ประชากรและระดับความเชื่อมั่นไว้อย่าง กว้างขวางให้เลือกใช้ ผู้สนใจสามารถดูรายละเอยดได้จากหนังสือ “การ
เลือกใช้สถิติที่ เหมาะสมส าหรับการวิจัย” ของผู้แต่งทั้งสามท่าน


ั
จากที่กล่าวมาในเรื่องการก าหนดขนาดตัวอย่าง หากพจารณาถึงความสัมพนธ์ ระหว่างขนาดของตัวอย่าง
ิ
กับค่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐานของค่าเฉลี่ย ( ) จะพบว่า มีความสัมพันธ์กันทางลบ ดังแผนภาพที่ 7.2
x


มาก





ความคลาดเคลื่อน






น้อย



น้อย มาก
ขนาดของตัวอย่าง



แผนภำพที่ 7.2 ควำมสัมพันธ์ระหว่ำงขนำดของตัวอย่ำงกับควำมคลำดเคลื่อน

139


ตำรำงที่ 7.2 ตารางส าเร็จรูปในการก าหนดขนาดตัวอย่างของ Yamane ที่ระดับ ความเชื่อมั่น 95%

Sample Size for Specified Contidence Limits and Precision When Sampling

Attributes in Percent A. 2a Confidence lnterval (π= 0.5)

Size of Sample Size (n) for Precision (e)of

Population ( N ) ±1% ±2% ±3% ±4% ±5% ±10%

500 b b b b 222 83
1,000 b b b 385 286 91
1,500 b b 638 441 316 94

2,000 b b 714 476 333 95
2,500 b 1,250 769 500 345 96
3,000 b 1,364 811 517 353 97

3,500 b 1,458 843 530 359 97
4,000 b 1,538 870 541 364 98
4,500 b 1,607 891 549 367 98
5,000 b 1,667 909 556 370 98

6,000 b 1,765 938 566 375 98

7,000 b 1,842 959 574 378 99
8,000 b 1,905 976 580 381 99

9,000 b 1,957 986 584 383 99
10,000 5,000 2,000 1,000 588 385 99
15,000 6,000 2,143 1,034 600 390 99

20,000 6,667 2,222 1,053 606 392 100
25,000 7,143 2,273 1,064 610 394 100

50,000 8,333 2,381 1,087 617 397 100
100,000 9,091 2,439 1,099 621 398 100
→ ∞ 10,000 2,500 1,111 625 400 100
a Formula for sample size when population proportion is


2
Z π(1−π)N
n =
0
2
Z π(1−π)+Ne 2
This table assumes π = 0.5, z = 2:


2
2
2 (0.5) N N
n = =
2
2
2 (0.5) +Ne 2 1+Ne 2
b In these cases the assumption of normal approximation is poor, and the formula does not
apply.

ที่มำ: Yamane (1973: 1088)

140


ตำรำงที่ 7.3 ตารางส าเร็จรูปในการก าหนดขนาดตัวอย่าง ของ Yamane ที่ระดับ ความเชื่อมั่น 99%


a
B. 3σConfidence lnterval ( = 0.5)

Sample Size (n) for Precision (e) of

Population (N)
±1% ±2% ±3% ±4% ±5%

500 b b b b b
1,000 b b b b 474

1,500 b b b 726 563
2,000 b b b 826 621

2,500 b b b 900 662

3,000 b b 1,364 958 692

3,500 b b 1,458 1,003 716

4,000 b b 1,539 1,041 735
4,500 b b 1,607 1,071 750

5,000 b b 1,667 1,098 763

6,000 b 2,903 1,765 1,139 783

7,000 b 3,119 1,842 1,171 798

8,000 b 3,303 1,905 1,196 809

9,000 b 3,462 1,957 1,216 818
10,000 b 3,600 2,000 1,233 826

15,000 b 4,091 2,143 1,286 849

20,000 b 4,390 2,222 1,314 861

25,000 11,842 4,592 2,273 1,331 869
50,000 15,517 5,056 2,381 1,368 884

100,000 18,367 5,325 2,439 1,387 892

→ ∞ 22,500 5,625 2,500 1,406 900

a This table assumes π = 0.5, z = 3


2
2
3 0.5 N
n =
2
2
3 0.5 +Ne 2
b in these cases the assumption of normal approximation is poor, and the formula does
not apply ที่มำ: Yamane (1973: 1089)

141


ตำรำงที่ 7.4 ตารางส าเร็จรูปในการก าหนดขนาดตัวอย่างของ Krejcie และ Morgan (1970)


Table for Determining Sample Size from a Given Population


N S N S N S

10 10 220 140 1200 291
15 14 230 144 1300 297
20 19 240 148 1400 302
25 24 250 152 1500 306

30 28 260 155 1600 310
35 32 270 159 1700 313
40 36 280 162 1800 317
45 40 290 165 1900 320
50 44 300 169 2000 322

55 48 320 175 2200 327
60 52 340 181 2400 331
65 56 360 186 2600 335

70 59 380 191 2800 338
75 63 400 196 3000 341
80 66 420 201 3500 346
85 70 440 205 4000 351
90 73 460 210 4500 354

95 76 480 214 5000 357
100 80 500 217 6000 361
110 86 550 226 7000 364

120 92 600 234 8000 367
130 97 650 242 9000 368
140 103 700 248 10000 370
150 108 750 254 15000 375

160 113 800 260 20000 377
170 118 850 265 30000 379
180 123 900 269 40000 380
190 127 950 274 50000 381

200 132 1000 278 75000 382
210 136 1100 285 1000000 384

Note: N is population size S is sample size


ที่มำ: Krejcie and Morgan (1970)

142


2. วิธีกำรสุ่มตัวอย่ำง (Sampling Methods)


วิธีการสุ่มตัวอย่าง จ าแนกออกได้เป็น 2 ประเภทใหญ่ ๆ คือ การสุ่มตัวอย่างโดยไม่อาศัยหลักความน่าจะ

เป็น (nonprobability sampling) และการสุ่มตัวอย่างโดยอาศัยหลักความน่าจะเป็น (probability sampling)


2.1 การสุ่มตัวอย่างโดยไม่อาศัยหลักความน่าจะเป็น (Nonprobability Sampling)


การสุ่มตัวอย่างโดยไม่อาศัยหลักความน่าจะเป็น เป็นการเลือกตัวอย่างโดย ไม่ค านึงถึงความน่าจะเป็นที่

ประชากรแต่ละหน่วยจะได้รับการเลือก จึงเป็นการเลือกตัวอย่าง ประชากรที่ถือว่าไม่ใช่เป็นการเลือกโดยการสุ่ม

(non-random selection) แต่เป็นการเลือกที่ เนื่องมาจากเหตุผลอน กล่าวคือ อาจเป็นการเลือกตามความ
ื่
เหมาะสมกับสถานการณ์ ตามความสะดวก ความปลอดภัยในการปฏิบัติงานสนาม หรือเป็นการเลือกแบบมีเจตนา
ส่วนมากใช่ในการศึกษาที่ไม่สามารถจะก าหนดขอบเขตของประชากรได้แน่นอน มีเวลาและสิ่งอานวยความสะดวก

จ ากัด อาศัยการตัดสินใจตามความสะดวกของผู้วิจัยเป็นหลัก เช่น การศึกษาผู้ติดยาเสพติด คนป่วยทางโรคจิต

้
ประสาท เป็นต้น จึงไม่ค านึงถึงการน าผลไปใช่อางอง (inference) ถึงประชากรเป้าหมาย การเลือกตัวอย่างใน
ิ
ลักษณะนี้ ที่นิยมใช้มีดังนี้


2.1.1 การเลือกตัวอย่างโดยการบังเอญ (Accidental Sampling) เป็นการเลือกตัวอย่างจากประชากร
ิ
ี
ี
เป้าหมายโดยไม่มีหลักเกณฑ์ใด ๆ เพยงแต่ให้ได้จ านวน ครบตามที่ต้องการ การเลือกตัวอย่างวิธีนี้ อาจเรียกชื่ออก
อย่างหนึ่งว่า การเลือกตัวอย่าง ตามความสะดวก (convenience sampling) เช่น การสัมภาษณ์บุคคลที่สัญจร

ผ่านไปมา เกี่ยวกับความพงพอใจในการใช้บริการของรถไฟฟาบีทีเอส การให้ลูกค้าทดสอบรสชาติของเครื่องดื่ม
ึ
้
ชนิดใหม่ แล้วสอบถามความพึงพอใจในรสชาติ เป็นต้น

2.1.2 การเลือกตัวอย่างแบบเจาะจง (Purposive Sampling) การเลือก ตัวอย่างวิธีนี้อาจจะเรียกอกอย่าง
ี
หนึ่งว่า การเลือกตัวอย่างโดยใช้วิจารณญาณ (judgement sampling) เป็นการเลือกตัวอย่างโดยไม่ต้องสร้าง

กรอบตัวอย่าง แต่นักวิจัยจะใช้ดุลยพนิจของตนเองในการพจารณาก าหนดตัวอย่างเป้าหมายที่สามารถให้ข้อมูลใน
ิ
ิ
เรื่องที่สนใจศึกษา ได้เช่น ในการศึกษารูปแบบการบริหารที่ประสบความส าเร็จของผู้ว่าราชการจังหวัดซึ่งเป็นสตรี

ผู้ที่สามารถให้ข้อมูลได้คือ สตรีที่มีต าแหน่งเป็นผู้ว่าราชการจังหวัด เป็นต้น


2.1.3 การเลือกตัวอย่างแบบก าหนดโควต้า (Quota Sampling) เป็นการเลือกตัวอย่างโดยนักวิจัยก าหนด
หรือจ าแนกประชากรออกเป็นส่วน ๆ ตามคุณลักษณะหรือตัวแปรที่ใช้ในการจ าแนก พร้อมทั้งก าหนดจ านวน

ตัวอย่างที่มีคุณลักษณะเหล่านั้น แล้วจึง เลือกสมาชิกแต่ละส่วนตามโควต้าที่ก าหนดไว้โดยไม่มีการสุ่ม

143


ตัวอย่ำง ในการส ารวจความคิดเห็นของคนกรุงเทพฯ ที่มีต่อผลการปฏิบัติงานของ รัฐบาลชุด


้
ปัจจุบัน นักวิจัยอาจจะก าหนดคุณลักษณะของตัวอย่างที่จะเก็บรวบรวมขอมูลตาม ตัวแปรต่าง ๆ เช่น ตาม
ระตับการศึกษา แล้วแบ่งออกเป็นกลุ่ม ๆ เช่น คนกรุงเทพฯ ที่จบระตับ ประถมศึกษา ระดับมัธยมศึกษา

และระตับอุดมศึกษา จ านวนของตัวอย่างที่เลือกมาในแต่ละ กลุ่มก็จะเป็นลัดส่วนกับจ านวนคนกรุงเทพฯ ที่
มีอยู่ในกลุ่มนั้น ๆ เช่น พบว่าในปัจจุบัน คนกรุงเทพฯ มีจ านวน 6 ล้านคน ประกอบด้วยคนกรุงเทพฯ ที่จบ


ึ
การศึกษาระตับประถมศึกษา 1 ล้านคน จบระดับมัธยมศึกษา 3 ล้านคน และจบระดับอุดมศกษา 2 ล้าน
คน ต้องการเลือก ตัวอย่างจ านวนรวมทั้งสิ้น 3,000 คน ดังนั้น จะได้ตัวอย่างคนกรุงเทพฯ ในแต่ละกลุ่ม ดัง

ปี


1
ตัวอย่างคนกรุงเทพฯ ที่จบระดับประถมศึกษา X 3,000 = 500 คน
6


3
ตัวอย่างคนกรุงเทพฯ ที่จบระดับมัธยมศึกษา X 3,000 = 1,500 คน
6




2
ตัวอย่างคนกรุงเทพฯ ที่จบระดับอุดมศึกษา X 3,000 = 1,000 คน
2.1.4 กำรเลือกตัวอย่ำงแบบก้อนหิมะ (Snowball Sampling) การเลือกตัวอย่างวิธีนี้ใช้ใน
6
กรณีที่ตัวอย่างมีลักษณะพเศษ มีเงื่อนไขหรือความช านาญพเศษ ซึ่งนักวิจัยอาจจะหาประชากรของการวิจัยไม่ได้
ิ
ิ

หรือท าได้ยาก จ าเป็นต้องอาศัยบุคคลที่อยู่ในเงื่อนไข หรือลักษณะเดียวกัน หรือวงการเดียวกันแนะน าให้รู้จักต่อๆ
กันไป (ลักษณะเดียวกับผู้ใช้บอกต่อ) โดยนักวิจัยค้นหาตัวอย่างเริ่มต้นที่มีคุณสมบัติตามที่ต้องการให้ได้ก่อน แล้ว
หลังจากนั้นจึง ขยายวงไปเรื่อย ๆ


จากรายละเอยดดังกล่าว สามารถสรุปหลักเกณฑ์และข้อดีข้อเสียของการเลือกตัวอย่าง โดยไม่
ี
อาศัยหลักความน่าจะเป็น ได้ดังนี้

144


่
ตำรำงที่ 7.5 สรุปหลักเกณฑ์และข้อดีข้อเสียของวิธีการเลือกตัวอย่างโดยไมอาศัยหลักความน่าจะเป็น

วิธีกำรเลือกตัวอย่ำง หลักเกณฑ์/รำยละเอียด ข้อดี/ข้อเสีย

1. การเลือกตัวอย่างโดย  เลือกตามความสะดวกของ  ง่าย สะดวก

บังเอิญ (Accidental นักวิจัยจนครบจ านวนตามที่  ประหยัดค่าใช้จ่ายและเวลา

Sampling) ต้องการ  ได้ตัวอย่างไม,ครอบคลุม ทุกลักษณะ

ของประชากร
2. การเลือกตัวอย่างแบบ  เลือกตัวอย่างให้ลอดคล้องกับ  เหมาะส าหรับการศึกษาบางเรื่องที่

เจาะจง (Purposive วัตถุประสงค์ของการวิจัยโดย ใช้ ต้องการความคิดเห็น ความรู้และ

Sampling) วิจารณญาณของนักวิจัย เป็นหลัก ประสบการณ์จากบุคคลเฉพาะ กลุ่ม

 หน่วยตัวอย่างต้องมี ประสบการณ์

และความรู้ ในเรื่องที่จะศึกษาเป็น
อย่างดี





3. การเลือกตัวอย่างแบบ  เลือกตัวอย่างเป้าหมายที่มี  ได้ตัวอย่างครบทุกลักษณะของ

ก าหนดโควต้า (Quota ลักษณะและจ านวนตามที่ ก าหนด ประชากรที่ก าหนดไว้
Sampling)  สามารถเลือกหน่วยตัวอย่างได้ง่าย

และสะดวก

 ข้อมูลในการกาหนดลัดส่วนอาจไม่

ทันสมัย

ี
 การคัดเลือกผู้ที่มคุณสมบัติได้ตรง
ตามที่ก าหนด ใน'ทางปฏิบัติเป็นไปได้

ยาก


4. การเลือกตัวอย่างแบบ ก้อน  เลือกตัวอย่างเริ่มต้นที่มี คุณสมบัติ  ได้ตัวอย่างที่มีคณสมบัติหรือ ลักษณะ
ุ
หิมะ (Snowball Sampling) ตามที่ต้องการ และให้ตัวอย่าง พิเศษตรงตามเรื่องที่ นักวิจัยสนใจ

นั้นๆ แนะน า ตัวอย่างที่มีลักษณะ ศึกษา
เดียวกัน ต่อไปจนครบตามที่  คุณภาพหรือคุณสมบัติของหน่วย

ต้องการ ตัวอย่างต่อ ๆ ไปขึ้นอยู่กับคุณภาพ

ของหน่วยตัวอย่างที่มาก่อน

145


2.2 กำรสุ่มตัวอย่ำงโดยอำศัยหลักควำมน่ำจะเป็น (Probability Sampling)


การสุ่มตัวอย่างโดยอาศัยหลักความน่าจะเป็น เป็นการสุ่มตัวอย่างโดยค านึงถึงความน่าจะเป็นของแต่ละ

หน่วยประชากรที่จะได้รับการเสือกซึ่งจะเป็นไปในแบบสุ่ม ไม่เฉพาะเจาะจง เพื่อน าผลไปใช้สรุปอ้างอิงถึงประชากร

เป้าหมาย การสุ่มตัวอย่างประเภทนี้ ที่เป็นที่ยอมรับและนิยมใช้กันโดยทั่วไปในงานวิจัย มีอยู่ 5 วิธีดังนี้


2.2.1 การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย (Simple Random Sampling)


2.2.2 การสุ่มตัวอย่างแบบมีระบบ (Systematic Random Sampling)


2.2.3 การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น (Stratitied Random Sampling)


2.2.4 การสุ่มตัวอย่างแบบยกกลุ่ม (Cluster Random Sampling)

2.2.5 การสุ่มตัวอย่างแบบหลายขั้นตอน (Multi-stage Random Sampling)


การสุ่มตัวอย่างแต่ละวิธี มีรายละเอียดดังนี้


2.2.1 กำรสุ่มตัวอย่ำงแบบง่ำย (Simple Random Sampling) เป็นการสุ่มตัวอย่างที่เปิด

โอกาสให้ประชากรทุกหน่วยมีสิทธิได้รับการเลือกเท่า ๆ กัน โดยมีบัญชีรายชื่อของประชากรทุกหน่วย แล้วท าการ

จับสลากหรือใช้ตารางเลขสุ่มก็ได้ (ดูตารางในภาคผนวก ค) โดยมีวิธีการดังนี้


1) ใช้วิธีจับสลาก วิธีนี้ใช้กับประชากรที่มีจ านวนไม่มากนัก เพราะจะต้องเขียนซื่อหรือ

หมายเลขที่ใช้แทนหน่วยแต่ละหน่วยของประชากรลงในสลาก แล้ว น าสลากทั้งหมดใส่ในกล,องเขย่าให้ปะปนกัน
แล้วหยิบสลากออกมาให้ได้เท่ากับจ านวน ตัวอย่างของประชากรที่ต้องการ ชื่อหรือหมายเลขที่หยิบออกมาได้ก็จะ

เป็นตัวอย่างของ ประชากรที่ต้องการ


2) ใช้ตารางเลขสุ่ม (table of random numbers) วิธีนี้นิยมใช้ มากในกรณีที่ประชากร

ที่จะสุ่มตัวอย่างมีเป็นจ านวนมาก ขั้นตอนในการสุ่มตัวอย่างโดยใช้ ตารางเลขสุ่มมีดังนี้


(1) ก าหนดหมายเลขให้แก่สมาชิกทุกหน่วยในประชากร โดยเริ่มจาก 01 ถึง 99,

001, 999, 0001,9999หรือมากกว่า ถ้าจ านวนประชากรมีจ านวน 100, 1000, 10,000 หรือมากกว่าตามล าดับ

146


(2) อ่านตารางเลขสุ่ม การอ่านตารางเลขสุ่มจะอ่านจากซ้าย ไปขวา หรือจาก


บนลงล่าง อย่างใดอย่างหนึ่งก็ได้ แต่ต้องอ่านไปในแนวเดียวกันโดยตลอด


ตัวอย่ำง เช่น ต้องการเลือกตัวอย่างจ านวน 10 หน่วย จากประชากรจ านวน 80 หน่วย ก่อนอนให้
ื่
สมาชิกเหล่านี้แต่ละหน่วยได้รับการก าหนดเลขที่ตั้งแต่ 01 ถึง 80 จากนั้นเลือก เลขสุ่ม2 หลักจากตารางเลขสุ่มมา

10 จ านวนโดยที่แต่ละจ านวนจะต้องมีค่าตั้งแต่01 ขึ้นไป แต่ไม่เกิน 80
ตัวอย่างตัวเลขจากตารางเลขสุ่ม

12651 61646 11769 75109 86996 97669 25757 32535 07122 76763

81769 74436 02630 72310 45049 18029 07469 41341 98173 79260

จากตารางเลขสุ่ม การหาเลขสุ่มตัวแรกอาจใช้วิธีง่ายๆ คือ ใช้ปลายดินสอจิ้มลงไปบนตารางเลขสุ่ม หาก

ตรงกับหมายเลขใดก็ใช้หมายเลขนั้นเป็นเลขสุ่มตัวแรก สมมติว่า เลขคู่แรกที่ได้คือ เลขในแถวแรกและสดมภ์แรก


ของตารางเลขสุ่มคือเลข 12 จากนั้นให้อานไปทางขวามือทีละ 2 หลัก จ านวนใดที่ซ้ าหรือมีค่าเกินหมายเลขที่เรา
่
ก าหนด ก็จะไม่ใช้หมายเลขนั้น จากการอ่านตารางเลขสุ่ม เลขสุ่มหมายเลขแรกที่เราได้คือ 12 และถ้าอ่านต่อไปจะ

ได้หมายเลข 65, 16, 16, 46, 11, 76, 97, 51, 09, 86, 99, 69, 76, 69, 25 ซึ่งจะเห็นว่าหมายเลข 16, 69 และ

76 ซ้ ากัน และหมายเลข 97, 86, 99 เป็นตัวเลขที่เกิน 80 เพราะฉะนั้น ตัวเลข ดังกล่าวก็จะไม่ใช้และจะต้องอาน
่
ตัวเลขต่อไปเรื่อย ๆ จนได้ครบตามจ านวนที่ต้องการ ดังนั้น สมาชิกของประชากรที่ไดรับการเลือกเป็นตัวอย่าง คือ


สมาชิกหมายเลข 12, 65, 16, 46, 11,76, 51,09, 69 และ 25



2.2.2 กำรสุ่มตัวอย่ำงแบบมระบบ (Systematic Random Sampling) เป็นการสุ่มตัวอย่าง
ี
ประชากร แบบสุ่มเป็นช่วง ๆ โดยมีบัญชีรายชื่อของประชากรทุกหน่วย (sampling frame) ท าการสุ่มหาตัวสุ่ม

เริ่มต้น (random start) แล้วนับไปตามช่วงของการสุ่ม (random interval) โดยมีขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างหลังจาก

การก าหนดนิยามประชากร และก าหนดขนาดตัวอย่างเรียบร้อยแล้ว ดังนี้


1) ท าบัญชีรายชื่อของสมาชิกทุกหน่วยในประชากร

ั
2) หาช่วงของการสุ่ม (K) จากอตราส่วนของจ านวนประชากร ทั้งหมด และขนาดของ
N
ตัวอย่างที่จะใช้ ดังนี้ K =
n
3) หาตัวสุ่มเริ่มต้น (r) ที่มีค่าอยู่ระหว่าง 1 ถึง K โดยวิธีสุ่มอย่างง่าย จากนั้นจึงสุ่มหน่วย

ตัวอย่างโดยเริ่มตั้งแต่ r, r+K, r+2K, ตามล าตับจบครบตามจ านวนที่ต้องการ

147


ตัวอย่ำง เช่น ต้องการเลือกตัวอย่างจ านวน 50 หน่วย จากประชากร 500 หน่วย ก่อนอื่นก็


จะต้องหาช่วงที่ใช้ในการสุ่มตัวอย่าง ในที่นี้มีค่าเท่ากับ 500/50 = 10 แล้วเลือกตัวเลข ตัวแรก โดยการ

สุ่มจาก 1 ถึง 10 สมมติไต้หมายเลข 6 ดังนั้นตัวอย่างคือ สมาชิกหมายเลข 6,16, 26, 36,... จนกระทั่ง

ครบ 50 หน่วย ตามต้องการ


2.2.3 กำรสุ่มตัวอย่ำงแบบแบ่งชั้น (Stratified Random Sampling) เป็นการสุ่มตัวอย่าง

ประชากรแบบแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มย่อยหรือชั้น (stratum) ตามตัวแปร จ าแนกที่สอดคล้องกับวัตถุประสงค์

ของการศกษา โดยให้มีลักษณะภายในชั้นเดียวกันมีความ คล้ายคลึงกัน (homogeneous) มากที่สุด แต่จะ
ึ
แตกต่างกันระหว่างชั้น จากนั้นจึงท าการสุ่ม ตัวอย่างจากแต่ละชั้นขึ้นมาศกษา โดยใช้สัดส่วนของตัวอย่างที่สุ่ม
ึ
ขึ้นมาเท่ากันหรือ ไม่เท่ากันก็ได้ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับความเหมาะสม ซึ่งสามารถเขียนเป็นแผนภาพแสดงชั้นตอนการสุ่ม
ได้ดังแผนภาพที่ 7.3


ส าหรับตัวแปรที่ใช้จ าแนกหรือแบ่งประชากรออกเป็นชั้น ควรเป็น ตัวแปรที่มีความสัมพนธ์สูงกับ
ั
ตัวแปรตาม ซึ่งเป็นคุณลักษณะที่นักวิจัยต้องการศึกษา

148





CBCBCBAC

BCACACBC
population
ACB

stratum





A A B B B C C C
A B B B C C C

C C C

samples in each stratum


A B B C C C







C C C


B A B sample





แผนภำพที่ 7.3 ขั้นตอนการลุ่มตัวอย่างแบบแบ่งขั้น (Stratitied Random Sampling)

2.2.4 กำรสุ่มตัวอย่ำงแบบยกกลุ่ม (Cluster Random Sampling) เป็นการสุ่มตัวอย่างที่


มีการแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่ม (cluster) เช่นเดียวกับการสุ่มตัวอย่าง แบบแบ่งขั้น แต่ลักษณะการแบ่งจะไม่
เหมือนกัน กล่าวคือ การแบ่งแบบนี้ลักษณะภายในของ แต่ละกลุ่มจะมีความแตกต่างกัน (heterogeneous) แต่

ระหว่างกลุ่มมีลักษณะคล้ายคลึงกัน เช่น ใช้ท้องที่หรือต าบลเป็นตัวแบ่ง เป็นต้น จากนั้นจึงใช้วิธีการสุ่มกลุ่มต่าง ๆ

ขึ้นมาศึกษา เมื่อสุ่มได้กลุ่มใดก็จะน าสมาชิกที่อยู่ในกลุ่มนั้น ๆ ทั้งหมดมาเป็นตัวอย่างในการศึกษา โดยให้ จ านวน

สมาชิกในทุกกลุ่มที่สุ่มได้รวมกันเท่ากับหรือมากกว่าขนาดตัวอย่างที่ต้องการ วิธีการดังกล่าวนี้สามารถแสดงได้ดัง

แผนภาพที่ 11.4 ส าหรับค าถามที่ว่าจะลุ่มกลุ่มย่อยขึ้นมา กี่กลุ่มเพื่อใช้เป็นตัวอย่างนั้น สามารถก าหนดจ านวนกลุ่ม

ได้โดยการหารขนาดตัวอย่าง ที่ต้องการด้วยขนาดของกลุ่มย่อย ในกรณีที่การตัดกลุ่มของประชากรเป็นกลุ่มย่อย

ๆ โดยใช้ท้องที่ ทางภูมิศาสตร์ (geographic subdivision) เป็นหลัก เช่น หมู่บ้าน ต าบล ถนน ซอย เป็นต้น การ
ลุ่มตัวอย่างโดยวิธีนี้ก็มีชื่อเรียกอกอย่างหนึ่งว่าการลุ่มตัวอย่างโดยใช้พนที่ (area sampling) การสุ่มแบบยกกลุ่มนี้
ื้
ี
,
มีความสะดวกสบายและใช้ได้ดีเมื่อประชากรมีขนาดใหญ่หรือกระจายอยู่ตามทีต่าง ๆ เนื่องจากในสภาพที่เป็นจริง

149


บางครั้งนักวิจัยไม่สามารถหารายชื่อของสมาชิกทุกคนในประชากรได้ การใช้วิธีการสุ่มอย่างง่ายจึงเป็นไปได้ยาก

หรือเป็นไปไม่ได้เลย ในกรณีนี้การสุ่มแบบยกกลุ่มจะช่วยแก้ปัญหานี้ได้ โดยใช้กลุ่มที่มีอยู่แล้ว (intact group) ที่มี

ลักษณะคล้ายคลึงกันมาศึกษา เช่น กลุ่มอาจจะหมายถึง บริษัท โรงพยาบาล ห้องเรียน เป็นต้น การใช้วิธีการสุ่ม

แบบยกกลุ่มนี้จะช่วยประหยัดเวลา ค่าใช้จ่าย และสะดวก กว่าวิธีอื่น





C B C B C
Population

B A C B C
A C A C B

Cluster



C A C B C A C B C A C B

C B A B C B




Random section


C A C B

A B sample






แผนภำพที่ 7.4 ขั้นตอนกำรสุ่มตัวอย่ำงแบบยกกลุ่ม (Cluster Random Sampling)


2.2.5 กำรสุ่มตัวอย่ำงแบบหลำยขั้นตอน (Multi-stage Random Sampling) การสุ่ม

ตัวอย่างโดยวิธีนี้นิยมใช้กับประชากรที่มีโครงสร้างเป็นล าดับชั้นต่าง ๆ เช่น ภาค จังหวัด อาเภอ ต าบล หมู่บ้าน

เป็นต้น แล้วท าการสุ่มประชากรจากหน่วย หรือล าดับชั้นที่ ใหญ่ก่อน จากหน่วยที่สุ่มได้ก็ท าการสุ่มหน่วยที่มีล าดับ

ใหญ่รองลงไปทีละชั้น ๆ จนถึงกลุ่ม ตัวอย่างในชั้นที่ต้องการ ในการสุ่มอาจจะสุ่ม 2 ขั้นตอน (two-stage random

sampling) หรือ 3 ขั้นตอน (three-stage random sampling) ก็ได้ และในแต่ละขั้นตอนอาจจะใช้วิธีการสุ่มแบบ

อนๆประกอบได้เช่นวิธีการสุ่มแบบง่าย แบบแบ่งชั้นแบบยกกลุ่ม เป็นต้น ชื่อที่ใช้เรียกวิธีการสุ่มแบบหลายขั้นตอน
ื่
ที่เป็นการประยุกต์ใช้วิธีการลุ่มแบบอน ๆ ในแต่ละชั้นตอน อาจมีชื่อ เรียกแตกต่างกันไป เช่น muIti-stage
ื่
stratified random sampling หรือ multi-stage cluster random sampling เป็นต้น

150



ตัวอย่าง เช่น ในการวิจัยเรื่องหนึ่ง นักวิจัยต้องการศึกษาความคิดเห็นของหัวหน้า ครอบครัว เกี่ยวกับ
ผลกระทบของภาวะวิกฤติทางเศรษฐกิจที่มีต่อคุณภาพชีวิตคนไทยใน ภาคกลาง นักวิจัยสามารถด าเนินการสุ่ม

ตัวอย่าง ได้ดังนี้คือ


1. ก าหนดและนิยามประชากรเป้าหมาย

2. ก าหนดขนาดของตัวอย่างที่ต้องการ

3. สุ่มจังหวัดในภาคกลาง เพี่อใช้เป็นจังหวัดตัวอย่าง โดยใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างตามจ านวนที่ต้องการ

4. จากจังหวัดที่สุ่มได้ ด าเนินการสุ่มอาเภอในแต่ละจังหวัด และในแต่ละอาเภอที่สุ่มได้ ท าการสุ่ม


ต าบล และหมู่บ้าน ตามล าดับ ให้ได้จ านวนตามที่ต้องการ โดยอาจใช้วิธีการสุ่ม ตัวอย่างแบบง่ายก็ได้

ี่
5. ในแต่ละหมู่บ้านที่สุ่มได้ในข้อ 4. ท าการลุ่มครัวเรือนขึ้นมาเพอใช้เป็นตัวอย่าง ส าหรับการวิจัยจน
ครบตามจ านวนที่ต้องการ ซึ่งอาจจะใช้วิธีการสุ่มแบบ area sampling โดย ใช้ถนน หรือซอยในหมู่บ้านเป็นเกณฑ์


การสุ่มก็ได้ หรืออาจจะใช้การสุ่มอย่างง่าย หากนักวิจัย มีบัญชีรายชื่อ/เลขที่บ้าน ของครัวเรือนทั้งหมด



จากรายละเอียดเกี่ยวกับการสุ่มตัวอย่างโดยอาศัยความน่าจะเป็น ดังกล่าวมาข้างต้น พอที่จะสรุป

หลักเกณฑ์และข้อดีข้อเสียของเทคนิคการสุ่มแต่ละวิธีได้ดังนี้

151


ตำรำงที่ 7.6 สรุปหลักเกณฑ์และข้อดีข้อเสียของวิธีการสุ่มตัวอย่างโดยอาศัยหลักความน่าจะเป็น


วิธีกำรสุ่มตัวอย่ำง หลักเกณฑ ์ ข้อดี/ข้อเสีย


1.การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย  ทุกหน่วยในประชากรมีโอกาส  ง่าย
(Simple Random Sampling) ถูกเลือกเท่า ๆ กันและเป็น  น าไปใช้ประกอบกับวิธีสุ่ม อื่นๆได้

อสระ ต่อกันในการเลือกแต่  เสียค่าใช้จ่ายและเวลามากถ้า
ิ
ละครั้ง ประชากรมีขนาดใหญ่

 มีบัญชีรายชื่อของประชากรที่  เหมาะที่จะใช้กับกลุ่มประชากร'ที่

สมบูรณ์ มีขนาดเล็กและมีลักษณะไม่
 ใช้วิธีจับสลากหรือตารางเลขสุ่ม หลากหลายมากนัก

2. การสุ่มตัวอย่างแบบมีระบบ  มีบัญชีรายชื่อของประชากร  สะดวกและง่าย

(Systematic Random Sampling) ทุกหน่วย  สามารถน าไปใช้ประกอบกับวิธีสุ่ม

 ห า random interval แบบอื่น ๆ ได้

(k)=N/n  สมาชิกที่ได้รับเลือกในหน่วยต่อ ๆ

่
 หา random start (r) ทีมีค่า ไปไมเป็นอิสระต่อกัน
อยู่ระหว่าง 1 ถึง k  ถ้ารายชื่อสมาชิกจัดเรียงไม่
 สุ่มหน่วยตัวอย่างโดยเริ่ม เป็นไปอย่างสุ่ม หรือจัดเรียง

,
ตั้งแต่ r r+k, r+2k, r+3k,... ในลักษณะแนวโน้ม (trend)
ตามล าดับจนครบจ านวนที่ หรือเปลี่ยนแปลงไปตามวัฏ
ต้องการ จักร (periodical

Huctuation) จะท าให้

ตัวอย่างที่ไดไม่เป็นตัวแทนที่ดี
ของประชากร

3. การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น  แบ่งประชากรเป็นกลุ่มย่อย  ท าให้มั่นใจได้ว่าจะได้ตัวอย่างที่

(Stratified Random Sampling) (stratum) ตามตัวแปรที่ เป็นตัวแทนที่ดีได้ครบทุกลักษณะ

ส าคัญ และส่งผลกระทบต่อ  ช่วยลดความคลาดเคลื่อนในการ
ตัวแปรตามโดยให้ภายในแต่ ประมาณค่าพารามิเตอร์ของกลุ่ม

ละกลุ่มมีลักษณะที่สนใจ ประชากรได้มากกว่าการสุ่มแบบง่าย

คล้ายคลึงกัน
(homogeneous) แต่ระหว่าง

152


ตำรำงที่ 7.6 (ต่อ)


วิธีกำรสุ่มตัวอย่ำง หลักเกณฑ ์ ข้อดี/ข้อเสีย

กลุ่มมีลักษณะต่างกัน  สามารถประมาณค่าในกลุ่ม

(heterogeneous) มากที่สุด ย่อยได้

 สุ่มตัวอย่างจากแต่ละ stratum  เสียค่าใช้จ่ายสูงในการเก็บ
ตามสัดส่วนหรือไม่ตามสัดส่วน รวบรวมข้อมูล

ก็ได้


4.การสุ่มตัวอย่างแบบยกกลุ่ม  แบ่งประชากรเป็นกลุ่มย่อย  ประหยัดค่าใช้จ่ายและเวลาใน

(Cluster Random Sampling) โดยให้ภายในแต่ละกลุ่มย่อยมี การสร้างกรอบตัวอย่างและ

ลักษณะที่สนใจศึกษาแตกต่าง การ เก็บ ร ว บ ร ว มข้อมูล

กัน แต่ระหว่างกลุ่มมีลักษณะ ภาคสนาม
เหมือนกันมากที่สุด  อาจจะไม่ได้ตัวอย่างที่เป็นตัว

 สุ่มกลุ่มย่อย ๆ มาศึกษาทั้ง แทนที่ดี

กลุ่ม

5. การสุ่มตัวอย่างแบบหลาย  แบ่งประชากรเป็นกลุ่มย่อย  ประหยัดเวลาและค่าใช้จ่ายใน
ขั้นตอน (Multi-stage Random ตามหน่วยหรือล าตับชั้นต่างๆ การสร้างกรอบตัวอย่างและ

Sampling) เช่น ภาค จังหวัด อ าเภอ ต าบล การเก็บรวบรวมข้อมูล

เป็นต้น  ความเชื่อถือได้ของค่าประมาณ

 ท าการสุ่มหน่วยที่มีล าดับชั้น จะน้อยกว่าการสุ่มแบบง่ายเมื่อ
ใหญ่ก่อน จากหน่วยที่สุ่มได้ท า ก าหนดขนาดตัวอย่างเท่ากัน

การสุ่มหน่วยที่มีล าดับ ชั้นใหญ่

รองลงมาทีละชั้น ๆ จนถึง
หน่วยในล าตับชั้นที่เล็กที่สุด

หรือระดับหน่วยตัวอย่างที่ให้

ข้อมูล

153


ตำรำงที่ 7.7 ข้อควรพิจารณาเบื้องต้นในการเลือกวิธีการลุ่มตัวอย่าง


ประเภทของกำรสุ่มตัวอย่ำง

รำยละเอียดในกำรพิจำรณำ กำรสุ่มตัวอย่ำงโดยอำศัย หลัก กำรสุ่มตัวอย่ำงโดยไม่อำศัย หลัก

ควำมน่ำจะเป็น ควำมน่ำจะเป็น
1. ค่าใช้จ่าย 1. ค่าใช้จ่ายสูงกว่า 1. ค่าใช้จ่ายน้อยกว่า

2. เวลา 2. เสียเวลามากกว่า 2. เสียเวลาน้อยกว่า

3. ความถูกต้องแม่นย า 3. ความถูกต้องแม่นย ามากกว่า 3. ความถูกต้องแม่นย า
4. การยอมรับผลการวิจัย 4. เป็นที่ยอมรับโดยทั่วไป 4. ต้องใช้เหตุผลประกอบการ

5. ความสามารถในการสรุป อ้างอิง 5. สามารถสรุปอางองไปสู่ 5. สามารถสรุปอ้างอิง
ิ
้
ผลการวิจัย ประชากรเป้าหมายได้ ผลการวิจัยได้เฉพาะกลุ่มที่ศึกษา

เท่านั้น



สรุป


ี
วิธีการสุ่มตัวอย่างที่ดี ควรเป็นวิธีการสุ่มตัวอย่างที่ไม่ล าเอยงและปราศจากอคติ ควรเป็นวิธีที่สามารถ
ค านวณโอกาสหรือความน่าจะเป็นที่แต่ละหน่วยของประชากรมีโอกาสที่จะถูกเลือกได้ (probability sampling)

เช่น วิธีการสุ่มที่เปิดโอกาสให้แต่ละหน่วยของ ประชากรมีโอกาสถูกเลือกได้เท่ากัน (random sampling) เป็นต้น

ถ้าไม่จ าเป็นไม่ควรใช้วิธีการ สุ่มที่ไม่ได้ค านึงถึงหลักความน่าจะเป็น (nonprobability sampling) เช่น วิธีเลือก

ตัวอย่างแบบ เฉพาะเจาะจง (purposive selection) เป็นต้น เพราะวิธีดังกล่าวมีความเสี่ยงสูงที่จะได้กลุ่ม ตัวอย่าง

ที่ไม่เป็นตัวแทนของประชากรเป้าหมาย ยกเว้นกรณีที่นักวิจัยมีความต้องการศึกษา เฉพาะกรณี (case study)
หรือต้องการวิเคราะห์กรณีทเป็นแบบอย่างของกรณี โดยทั่วไป วิธีการสุ่มตัวอย่างโดยไม่ได้ค านึงถึงหลักความน่าจะ
ี่
เป็นอาจน ามาใช้เมื่อนักวิจัยต้องการความสะดวกและมีเวลาจ ากัดในการศึกษาตัวอย่างทีมขนาดไม่ใหญ่นัก แต่

วิธีการสุ่ม ตัวอย่างดังกล่าวนี้มีข้อจ ากัดทางทฤษฎีคือ ไม่สามารถค านวณหาค่าความคลาดเคลื่อน ของการสุ่ม

(sampling error) นอกจากนี้ การสรุปผลการวิจัยสามารถกระท าได้อย่างถูกต้อง ภายใต้ขอบเขตเฉพาะตัวอย่างที่

ท าการศึกษาเท่านั้น ไม่สามารถสรุปอ้างองไปยัง ประชากรเป้าหมายได้ดังนั้นในการเลือกวิธีการสุ่มตัวอย่างจึงมีข้อ
ิ
ควรพิจารณาเบื้องต้นดังนี้

154



บทที่ 8


กำรออกแบบและพัฒนำเครื่องมือส ำหรับกำรวิจัย




จุดประสงค์กำรเรียนรู้


เมื่อจบหน่วยนี้แล้ว ผู้เรียนสามารถ


1. อธิบายหลักการออกแบบเครื่องมือวิจัยได้
2. เลือกประเภทของเครื่องมือในการวิจัยได้

3. สร้างเครื่องมือในการวิจัยได้

4. วิเคราะห์คุณภาพเครื่องมือในการวิจัยได้





เนื้อหาสาระ


ื
 หลักกำรออกแบบเครื่องมอส ำหรับกำรวิจัย
1. การระบุและนิยามตัวแปร


2. การเลือกประเภทของเครื่องมือและรูปแบบของค าถามค าตอบ


3. การด าเนินการสร้างเครื่องมือ


3.1 ขั้นตอนการสร้างแบบทดสอบ


3.2 ขั้นตอนการสร้างแบบสอบถาม

3.3 ขั้นตอนการสร้างแบบสัมภาษณ ์


3.4 ขั้นตอนการสร้างแบบสังเกตและแบบบันทึก


 การตรวจสอบคุณภาพของเครื่องมือ

1. วิธีการตรวจสอบคุณภาพของข้อค าถาม


2. วิธีการตรวจสอบคุณภาพของเครื่องมือทั้งฉบับ

155



บทที่ 8


กำรออกแบบและพัฒนำเครื่องมือส ำหรับกำรวิจัย


ในการออกแบบการวิจัยเพอให้ได้ค าตอบต่อปัญหาการวิจัยที่มีทั้งความตรงภายใน และความตรง
ื่
ภายนอกนั้น ดังได้กล่าวมาแล้วข้างต้นในเชิงหลักการว่า นักวิจัยจะต้องด าเนินการ ออกแบบการวิจัยใน 3 เรื่อง คือ

การออกแบบการวัดตัวแปร การออกแบบการสุ่มตัวอย่าง และ การออกแบบการวิเคราะห์ข้อมูล ในบทนี้จะ

ี
กล่าวถึงรายละเอยดของการออกแบบการวัด ตัวแปรซึ่งเป็นหัวใจที่ส าคัญประการหนึ่งที่จะท าให้ได้มาซึ่งข้อค้นพบ
ของงานวิจัยที่มีคุณภาพ


การออกแบบการวัดตัวแปร (measurement design) เป็นการก าหนดแนวทางการวิจัย ในส่วนของการ

วัดค่าตัวแปรในการวิจัย ทั้งตัวแปรอสระและตัวแปรตามให้มีความคลาดเคลื่อน น้อยที่สุด และควบคุมตัวแปร
ิ
แทรกซ้อนที่อาจจะส่งผลต่อตัวแปรตาม เพื่อที่จะท าให้ผลการวิจัย ที่ได้มีความถูกต้อง ซึ่งเรียกว่ามีความตรงภายใน

(internal validity) นั่นเอง การที่จะท าให้ผล การวัดตัวแปรมีความถูกต้อง ก็ขึ้นอยู่กับการออกแบบเครื่องมือวิจัย

เพอที่จะท าให้ได้มาซึ่ง เครื่องมือที่มีคุณภาพส าหรับน าไปใช้ในการเก็บรวบรวมข้อมูลได้อย่างถูกต้อง ดังนั้นการ
ื่
สร้างเครื่องมือส าหรับใช้ในการเก็บรวบรวมข้อมูลจึงเป็นขั้นตอนหนึ่งที่มีความส าคัญในกระบวนการวิจัย เพราะ

ผลการวิจัยจะมีความถูกต้องน่าเชื่อถือได้มากน้อยเพยงใด ย่อมขึ้นอยู่กับความถูกต้อง และเชื่อถือได้ของข้อมูลที่
ี
นักวิจัยรวบรวมมาใช้ส าหรับการวิจัยนั้นๆ แม้ว่านักวิจัยจะมีกรอบแนวคิดในการวิจัยที่ดี มีการออกแบบวาง

แผนการวิจัยไว้อย่างดี และใช้สถิติวิเคราะห์ที่ดี สักเพยงใด แต่หากนักวิจัยใช้เครื่องมือที่ไม่มีคุณภาพในการเก็บ
ี
รวบรวมข้อมูลแล้ว ข้อมูลที่ได้ก็ ย่อมไม่มีคุณภาพ ผลการวิจัยซึ่งอยู่บนฐานข้อมูลดังกล่าวก็ย่อมขาดความถูกต้อง

และไม่น่าเชื่อถือไปด้วยเช่นกัน ซึ่งมีลักษณะที่เรียกได้ว่า “garbage in garbage out” และในที่สุด นักวิจัยผู้นั้น ก็

จะไม่ได้รับความรู้ความจริงในสิ่งที่ตนต้องการจะแสวงหา


ด้วยเหตุที่เครื่องมือส าหรับการวิจัยมีความส าคัญ และเป็นสิ่งที่บ่งชี้ถึงคุณภาพของ งานวิจัย จึงมีความ

จ าเป็นที่นักวิจัยควรจะต้องเรียนรู้ถึงหลักการออกแบบการสร้างเครื่องมือ การตรวจสอบคุณภาพของเครื่องมือ


ุ
ส าหรับการวิจัย และการเก็บรวบรวมข้อมูลอันเป็นวิถีทาง ที่จะท าให้ได้มาซึ่งผลการวิจัยที่มีคณภาพต่อไป ซึ่งในบท
ี
นี้จะได้กล่าวถึงหลักการออกแบบ การสร้างเครื่องมือ และการตรวจสอบคุณภาพของเครื่องมือ โดยมีรายละเอยด
ดังต่อไปนี้

156


ื
หลักกำรออกแบบเครื่องมอส ำหรับกำรวิจัย

การออกแบบเครื่องมือส าหรับวัดตัวแปรในการวิจัย ก่อนอนนักวิจัยต้องมีความเข้าใจที่ ชัดเจนว่าสิ่งที่
ื่
ื่
ต้องการวัดคืออะไร และจะวัดสิ่งนั้นอย่างไร ดังนั้นการออกแบบเครื่องมือส าหรับการวิจัยจึงต้องด าเนินการเพอ
ตอบค าถามหลักตังกล่าวโดยการระบุและนิยามตัวแปรที่ต้องการวัด การเลือกประเภทของเครื่องมือ การ

ด าเนินการสร้างและตรวจสอบคุณภาพของเครื่องมือ และการก าหนดวิธีการเก็บรวบรวมข้อมูล โดยแต่ละขั้นตอนมี

รายละเอียดตังต่อไปนี้


1. กำรระบุและนิยำมตัวแปร


การที่นักวิจัยจะระบุตัวแปรที่ต้องการวัดได้อย่างถูกต้อง ครอบคลุมประเด็นปัญหา วิจัย จ าเป็นต้อง

ศึกษาและวิเคราะห์ประเด็นปัญหาวิจัย วัตถุประสงค์ของการวิจัย รวมถึงกรอบแนวคิดและสมมติฐานของการวิจัย

ว่ามีมโนทัศน์ (concept) หรอตัวแปร (variable) อะไรบ้างที่ต้องการมุ่งวัด


ค าว่ามโนทัศน์ (concept) เป็นสิ่งที่เป็นนามธรรมอย่างหนึ่งที่ได้มาจากการสรุป จากส่วนย่อยๆ

เช่น ค าว่า ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน (achievement) เป็นมโนทัศน์ (concept) ซึ่งเป็นนามธรรม ได้มาจากการวัด
หรือสังเกตพฤติกรรมของนักเรียนที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ เช่น การอาน การท าโจทย์ปัญหาคณิตศาสตร์ การวาด
่
ภาพ และอนๆ พฤติกรรมต่างๆ ที่สังเกตได้ เหล่านี้รวมกันเรียกว่า ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน ค าว่ามโนทัศน์
ื่
(concept) มีความหมาย คล้ายคลึงกับค าว่าโครงสร้าง (construct) แต่ค าว่าโครงสร้าง (construct) เป็นมโนทัศน์

(concept) ที่ได้มีการให้ความหมายที่เฉพาะเจาะจงตามจุดมุ่งหมายของการวิจัย นักวิจัยจึง เรียกโครงสร้าง

(construct) ที่ต้องการศึกษาว่าตัวแปร (variable) (Kerlinger and Lee, 2000: 40) ซึ่งความสัมพนธ์ระหว่าง
ั
โครงสร้าง การนิยามเชิงปฏิบัติการ และตัวแปร แสดงได้ดังนี้




Construct Operational Definitions Variables






The Phenomenon



แผนภำพที่ 8.1 การนิยามเชิงปฏิบัติการ

ที่มำ:Balnavesand Caputi (2001: 48)

157


ิ
ดังนั้น จึงชี้ให้เห็นว่าตัวแปรในการวิจัยหากพจารณาตามลักษณะการวัด สามารถ แบ่งตัวแปรออกได้เป็น
2 ประเภท คือ ตัวแปรสังกัปเชิงสมมติฐาน (hypothetical variables) หรือตัวแปรโครงสร้างตามทฤษฎี หรือตัว

แปรภาวะสันนิษฐาน (construct variable) หรือ ตัวแปรแฝง (latent variables) นั้นเอง กับอกประเภทหนึ่งคือ
ี
ตัวแปรสังเกตได้ (observed or manifest variables)


ตัวแปรแฝง (latent variables) เป็นตัวแปรที่ไม่สามารถวัดได้โดยตรง แต่มีโครงสร้าง ตามทฤษฎีที่

แสดงผลออกมาในรูปของพฤติกรรมที่สามารถสังเกตได้ เช่น ความคิดสร้างสรรค์ เจตคติต่อวิชาชีพ ภาวะผู้น า เป็น

ต้น ส่วนตัวแปรสังเกตได้ (observed variables) เป็นตัวแปร ที่สามารถวัดได้โดยตรง เช่น เพศ รายได้ อาชีพ

ระดับการศึกษา เป็นต้น


การออกแบบเครื่องมือเพอวัดตัวแปรต่างๆ ในการวิจัย นักวิจัยจะต้องก าหนด นิยามตัวแปรให้ชัดเจนว่าตัว
ื่
แปรแต่ละตัวหมายถึงอะไร จะวัดตัวแปรตามความหมายที่ก าหนด ไว้ได้อย่างไร โดยเฉพาะอย่างยิ่งตัวแปรแฝงซึ่ง

ิ
เป็นตัวแปรเชิงนามธรรม ซึ่งนักจะพบมากในการ วจัยทางสังคมศาสตร์และพฤติกรรมศาสตร์ จะต้องอาศัยการให้
นิยามที่ชัดเจนแก่ตัวแปร ที่มุ่งวัด การนิยามความหมายของตัวแปรสามารถกระท าได้ใน 2 ระดับ คือ การนิยามเชิง

ทฤษฎี หรือการนิยามเชิงมโนทัศน์ (theoretical or conceptual definition) กับการนิยามเชิงปฏิบัติการ

(operational definition)


การนิยามเชิงทฤษฎีหรือการนิยามเชิงมโนทัศน์ เป็นการอธิบายความหมายของ ตัวแปรโดยอาศยหลักการ
ั
ี
ทางทฤษฎีที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรนั้น ๆ หรือกล่าวอกอย่างหนึ่งได้ว่า เป็นการอธิบายความหมายของตัวแปรตาม
พจนานุกรม ซึ่งการนิยามในลักษณะนี้ยังเป็นนิยาม เชิงนามธรรม และให้ความหมายอย่างกว้าง ๆ มีลักษณะเป็น

ข้อสรุปทั่วไป ไม่สามารถสังเกต หรือวัดได้โดยตรง เช่น ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน หมายถึง ความรู้ความสามารถของ

นักเรียนที่ เป็นผลมาจากการจัดการเรียนการสอน ส่วนการนิยามเชิงปฏิบัติการเป็นการอธิบายความหมาย ของตัว

แปรโดยสะท้อนหรือชี้ให้เห็นถึงการกระท า (actions) หรือพฤติกรรม (behaviors) ที่เป็น ตัวบ่งชี้ของคุณลักษณะ

ตามตัวแปรนั้น ๆ ในเชิงรูปธรรม ชัดเจน สามารถวัดและสังเกตได้ เช่น ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน หมายถึง คะแนน

ั
เฉลี่ยจากผลการสอบปลายภาควิชาคณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์ ภาษาไทย และภาษาองกฤษของนักเรียนชั้น
มัธยมศึกษาปีที่ 3 ที่ได้จาก แบบทดสอบที่ครูสร้างขึ้น เป็นต้นKerlinger และ Lee (2000: 42) ได้กล่าวถึง

ความหมายของการนิยามเชิงปฏิบัติการ ว่าเป็นการก าหนดความหมายให้กับโครงสร้างหรือภาวะสันนิษฐาน
(construct) หรือตัวแปร (variable) โดยการก าหนดกิจกรรม (activities) หรือการปฏิบัติ (operations) ที่จ าเป็น

ี
ในการ วัดและประเมินสิ่งนั้น ๆ หรือกล่าวอกอย่างหนึ่งได้ว่าการนิยามเชิงปฏิบัติการ เป็นการระบุกิจกรรม ในการ
ั
วัดหรือการจัดกระท าตัวแปรนั้น ๆ ของนักวิจัย ซึ่ง Kerlinger และ Lee ได้แสดงให้เห็นถึง ความสัมพนธ์ระหว่าง
โครงสร้างหรือภาวะสันนิษฐาน (construct) ต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องในทางทฤษฎี ซึ่งแสดงด้วยสัญลักษณ์ c c , c
1, 2, … 6
น าไปสู่การก าหนดนิยามเชิงปฏิบัติการของตัวแปรในการวิจัย ซึ่งแสดงด้วยสัญลักษณ์ C , C , C เพอการเก็บรวบรวม
ื่
1
2
3
ั
ข้อมูล ตามสภาพจริงเชิงประจักษ์โดยที่เส้นเดี่ยว (—) แสดงถึงการเชื่อมโยงหรือความสัมพนธ์ ระหว่างโครงสร้างหรือ

158


ภาวะสันนิษฐาน (constructs) และเส้นคู่ (=) แสดงถึงการนิยามเชิงปฏิบัติการ ดังแผนภาพที่ 8.2 และตัวอย่างดัง

แผนภาพที่ 8.3



C
1

C
C 1
2

Operational
Definition


C C 2
3
C 1 Operational

C
4
Definition
C
5
C
3

Operational
C
6
Definition





แผนภำพที่ 8.2 ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรโครงสร้างหรือภาวะสันนิษฐาน (constructs) กับการนิยามเชิง

ปฏิบัติการ ที่มา: Kerlingerand Lee (2000: 44)

159







C
1


Self Concept
C
1

Figure Drawing O.D.
C
2 C Test
3
Ego-Needs
Achievement C 2



Motivaton Achievement O.D.
C 1
Test
C
4
C
3
Achievement
O.D.

C Aptitude
5
Test

Aptitude




แผนภำพที่ 8.3 แสดงการก าหนดตัวแปรจากทฤษฏีและเชื่อมโยงไปสู่การนิยามเชิงปฏิบัติการ


ที่มำ: Kerlingerand Lee (2000: 45)


จากแผนภาพข้างต้น แสดงให้เห็นว่าตัวแปรโครงสร้างหรือภาวะสันนิษฐาน (constructs) ต่าง ๆ ที่

ื่
เกี่ยวข้องตามทฤษฏี ไม่จ าเป็นต้องน าไปสู่การก าหนดนิยามเชิง ปฏิบัติการทั้งหมด เพอใช้เป็นตัวแปรในการวิจัย
ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับการตัดสินใจคัดเลือกตัวแปรของ นักวิจัย


คุณภาพของการระบุและนิยามตัวแปรในการวิจัย ขึ้นอยู่กับความครอบคลุมของ การศึกษา ทบทวน

เอกสาร แนวคิด ทฤษฏี และงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง ซึ่งเป็นสิ่งที่นักวิจัยจะต้อง ด าเนินการอย่างรัดกุมครบถ้วน

ื่
ั
เพอที่จะท าให้ได้ตัวแปรและนิยามของตัวแปรที่เป็นตัวแทนที่ดี ของสิ่งที่ต้องการจะศึกษา อนจะเป็นประโยชน์ต่อ
การสรุปผลการวิจัย เพื่อใช้อธิบายปรากฏการณ์ ที่ต้องการศึกษาได้อย่างน่าเชื่อถือ

160


2. กำรเลือกประเภทของเครื่องมือและรูปแบบของค ำถำมค ำตอบ


เครื่องมือที่ใช้ในการเก็บรวบรวมข้อมูลมีหลายประเภท ที่นิยมใช้กันโดยทั่วไปใน การวิจัยโดยเฉพาะการ

วิจัยทางสังคมศาสตร์และพฤติกรรมศาสตร์ มีอยู่ 5 ประเภท ได้แก่ แบบทดสอบ แบบสอบถาม แบบสัมภาษณ์

แบบสังเกต และแบบบันทึกข้อมูล ซึ่งเครื่องมือแต่ละ ประเภทเหมาะส าหรับพฤติกรรมและคุณลักษณะที่ต้องการ

ั
วัดแตกต่างกัน รวมทั้งมีความ เหมาะสมกับกลุ่มเป้าหมายที่มีลักษณะแตกต่างกน นอกจากนี้การน าเครื่องมือแต่ละ
ประเภท ไปใช้เก็บรวบรวมข้อมูลก็มีข้อจ ากัดทางด้านทรัพยากรที่แตกต่างกันด้วย ดังนั้นในการพจารณา เลือก
ิ
ิ
ประเภทของเครื่องมือ นักวิจัยควรพจารณาความเหมาะสมและความเป็นไปได้ ในองค์ประกอบต่าง ๆ ที่ส าคัญคือ
ี
ตัวแปรหรือคุณลักษณะของสิ่งที่ต้องการวัด ลักษณะของ กลุ่มเป้าหมาย และทรัพยากรที่มีอยู่ โดยมีรายละเอยด
ดังนี้


2.1 ตัวแปรหรือคุณลักษณะของสิ่งที่ต้องการวัด คุณลักษณะของสิ่งที่ต้องการวัดในการวิจัยมี

มากมายหลายอย่าง ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ของการวิจัย ซึ่งอาจจะเป็นข้อเท็จจริง ความรู้สึก ความคิดเห็น ความรู้

ความสามารถ พฤติกรรมการปฏิบัติ ถ้าคุณลักษณะของสิ่งที่ ต้องการวัดเป็นพฤติกรรมด้านพทธิพสัย(cognitive
ุ
ิ
domain) ซึ่งเป็นการวัดความรู้ ความสามารถทางสมองหรือสติปัญญา เครื่องมือที่เหมาะสมคอแบบทดสอบ (test)
ื
ส่วน แบบสอบถามเหมาะส าหรับการเก็บรวบรวมข้อมูลที่เป็นข้อเท็จจริง ความรู้สึกนึกคิด ความคิดเห็น ซึ่งเป็น

ิ
ุ
ิ
พฤติกรรมด้านจิตพสัย (affective domain) แบบสัมภาษณ์ใช้ได้ทั้งกรณีที่เป็นพฤติกรรม ด้านพทธิพสัยและจิต
ี
่
พสัย โดยเฉพาะจิตพสัยที่เป็นความรู้สึก ความคิดเห็นที่ละเอยดออน เฉพาะเรื่อง แบบสังเกตเหมาะส าหรับวัด
ิ
ิ
ิ
พฤติกรรมที่เป็นการปฏิบัติหรือการแสดงออก รวมทั้ง คุณลักษณะบางอย่างที่เป็นด้านจิตพสัย เช่น สังเกตความมี
ระเบียบวินัยของนักเรียน ความ ตั้งใจเรียนของนักเรียน เป็นต้น ส าหรับแบบบันทึกเหมาะส าหรับใช้เก็บรวบรวม
ข้อมูลที่มีอยู่ แล้ว ซึ่งอาจจะเป็นเรื่องราวต่าง ๆ ในอดีตที่ปรากฏอยู่ในรูปของเอกสาร สิ่งพมพที่แสดง รายละเอยด
์
ิ
ี
ข้อเท็จจริงต่าง ๆ ที่นักวิจัยสนใจจะศึกษา การเลือกประเภทของเครื่องมือและ วิธีการเก็บรวบรวมข้อมูลที่
เหมาะสมส าหรับคุณลักษณะของสิ่งที่ต้องการวัด สรุปได้ดัง แผนภาพที่ 8.4

161



วิธีกำรเก็บรวบรวมข้อมูล เครื่องมือ พฤติกรรม


การสอบ แบบทดสอบ พุทธิพิสัย



การสัมภาษณ ์ แบบสัมภาษณ์ จิตพิสัย+พุทธิพิสัย


การสอบถาม แบบสอบถาม จิตพิสัย



การสังเกต แบบสังเกต/แบบ ทักษะพิสัย+จิตพิสัย

บันทึก หรือข้อมูลที่มีอยู่แล้ว




แผนภำพที่ 8.4 วิธีการเก็บรวบรวมข้อมูลและเครื่องมือที่ใช้ในการวัดพฤติกรรมต่าง ๆ




2.2 ลักษณะของกลุ่มเป้าหมาย ในการเลือกประเภทเครื่องมือหรือวิธีการที่ใช้ใน การเก็บรวบรวมข้อมูล

นักวิจัยควรพจารณาถึงลักษณะของกลุ่มเป้าหมายที่เป็นกลุ่มตัวอย่าง ของการวิจัยว่ามีลักษณะเช่นใด เป็นต้นว่า
ิ
ี
่
จ านวนตัวอย่างมีมากน้อยเพยงใด ระดับการศึกษา ของกลุ่มตัวอย่างเป็นผู้ที่อานออกเขียนได้หรือไม่ หากเป็นผู้ที่
อ่านออกเขียนได้ ก็ยังต้อง พิจารณารายละเอียดต่อไปว่าเป็นผู้ที่มีการศึกษาอยู่ในระดับใด เพื่อทีจะได้เลือกใช้ภาษา

ให้เหมาะสม ช่วงอายุของกลุ่มตัวอย่าง เป็นเด็กเล็ก หรือวัยรุ่น วัยผู้ใหญ่ หรือวัยผู้สูงอายุ ลักษณะอาชีพ โอกาสใน

การเข้าถึงกลุ่มตัวอย่าง เป็นต้น

2.3 ทรัพยากรที่มีอยู่ ในการพจารณาเลือกประเภทเครื่องมือและวิธีการที่ใช้ใน การเก็บรวบรวมข้อมูล
ิ
ิ
นอกจากนักวิจัยจะต้องพจารณาถึงองค์ประกอบเกี่ยวกับคุณลักษณะ ของสิ่งที่ต้องการวัด และลักษณะของกลุ่ม
ิ
ี
ตัวอย่างแล้ว ปัจจัยที่ส าคัญอกประการหนึ่งที่ควร พจารณาถึงก็คือ ความเหมาะสมของทรัพยากรที่มีอยู่ เช่น
ก าลังคน งบประมาณ ระยะเวลา ที่ใช้ วัสดุอุปกรณ์ เป็นต้น ตัวอย่างเช่น ในการศึกษาคุณลักษณะบางอย่าง นักวิจัย

ได้พจารณา แล้วเห็นว่าควรจะใช้วิธีการสัมภาษณ์ แต่ในการวิจัยครั้งนั้น กลุ่มตัวอย่างมีขนาดใหญ่ ซึ่งต้อง ใช้เวลา
ิ
มากในการเก็บรวบรวมข้อมูล นักวิจัยอาจพิจารณาปรับเปลี่ยนวิธีการไปเป็นการสอบถาม โดยใช้แบบสอบถามแทน

ก็ได้ ถ้าเรื่องที่ต้องการศึกษาเป็นประเด็นที่พอจะใช้แบบสอบถามได้ เพอให้งานวิจัยนั้นเสร็จได้ทันตามระยะเวลาที่
ื่
ก าหนด

162


ในการออกแบบเครื่องมือส าหรับการวิจัย นอกจากนักวิจัยจะต้องพจารณาเลือก ประเภทของเครื่องมือให้
ิ
เหมาะสมกับคุณลักษณะที่ต้องการมุ่งวัดแล้ว นักวิจัยควรพจารณาถึง รูปแบบของข้อค าถามค าตอบด้วย เนื่องจาก
ิ
รูปแบบของข้อค าถามค าตอบที่ต่างกัน ลักษณะข้อมูลที่ได้ก็จะแตกต่างกันไปด้วย ลักษณะข้อมูลในที่นี้หมายถึง

ประเภทของข้อมูลที่เป็น เชิงปริมาณหรือเชิงคุณภาพ และระดับการวัดของข้อมูล ซึ่งจ าแนกออกเป็น 4 ระดับ คือ

ั
ั
ระดับ นามบัญญัติ (nominal scale) ระดับเรียงอนดับ (ordinal scale) ระดับอนตรภาค (interval scale) และ
ั
ระดับอตราส่วน (ratio scale) ประเภทและระดับการวัดของข้อมูลที่แตกต่างกัน จะน าไปสู่การเลือกใช้วิธีการทาง
สถิติส าหรับวิเคราะห์ข้อมูลที่แตกต่างกัน ดังนั้นนักวิจัยจึงต้องออกแบบ เครื่องมือส าหรับวัดตัวแปรหรือคุณลักษณะ

ที่ต้องการวัดให้ได้ข้อมูลที่สอดคล้องกับวิธีการทาง สถิติที่ได้วางแผนออกแบบการวิเคราะห์ข้อมูลไว้แล้วด้วย

ตัวอย่างเช่น นักวิจัยต้องการศึกษาเกี่ยวกับระดับการศึกษา อายุ และขนาดที่ดิน ท ากินของหัวหน้า

ครอบครัว การออกแบบข้อค าถามเพอวัดตัวแปรดังกล่าวสามารถกระท าได้ หลายรูปแบบ แต่ละรูปแบบก็จะท าให้
ื่
ได้ข้อมูลที่มีระดับการวัดแตกต่างกันดังตัวอย่าง





ตำรำงที่ 8.1 ตัวอย่างรูปแบบค าถามค าตอบส าหรับใช้วัดตัวแปรที่ใช้ในการวิจัย


ตัวแปร
ระดับกำรศึกษำ อำยุ ขนำดที่ดินท ำกิน

รูปแบบค าถาม/ค าตอบ
1. แบบเติมค าตอบ - ท่านได้รับการศึกษาใน - ท่านมีอายุ…..ปี - ครัวเรือนของท่านมีขนาดที่ดิน ท า

ระบบโรงเรียนคิดเป็น กินจ านวน…..ไร่

จ านวนรวมทั้งหมด…..ปี
2. แบบเลือกตอบ - ท่านส าเร็จการศึกษา -ปัจจุบันท่านมีอายุ - ครัวเรือนของท่านมีขนาดที่ดิน
ในระดับใด เท่าใด ท ากินตรงกับขอใด
้
ึ
[ ] ประถมศกษา [ ] น้อยกว่า 20 ปี [ ] ไม่ม ี
[ ] มัธยมศึกษา [ ] 20 - 30 ปี [ ] มีน้อยกว่า 5 ไร่

[ ] อนุปริญญา [ ] 31 - 40 ปี [ ] 5-10 ไร่
[ ] ปริญญาตรี [ ]41 - 50ปี [ ] 11-15 ไร่

[ ] สูงกว่าปริญญาตรี [ ] มากกว่า 50 ปี [ ] มากกว่า 15 ไร่ขึ้นไป


- ครัวเรือนของท่านมีขนาดที่ดิน ท า

กินเป็นของตนเองหรือไม่


[ ] ไม่ม ี

[ ] มี

163


จากตัวอย่าง รูปแบบค าถามค าตอบเพอวัดตัวแปรดังกล่าวข้างต้น ในกรณีที่เป็นค าถามแบบเติมค าตอบ
ื่
รูปแบบที่ 1 จะท าให้ผลการวัดได้ข้อมูลเชิงปริมาณในระดับอตราส่วน (ratio scale) แต่ค าถามแบบเลือกตอบใน
ั
ั
รูปแบบที่ 2 จะท าให้ผลการวัด ได้ข้อมูลในระดับเรียงอนดับ (ordinal scale) หรือนามบัญญัติ (nominal scale)
ในกรณีถาม ที่ดินท ากิน ว่ามีหรือไม่มี ซึ่งจัดเป็นข้อมูลเชิงคุณภาพ อย่างไรก็ตาม ในการออกแบบเครื่องมือ ส าหรับ

ื่
ื่
เก็บรวบรวมข้อมูลเพอการวิจัย หากตัวแปรนั้นวัดได้หลายระดับ นักวิจัยควรออกแบบ เครื่องมือเพอวัดค่าตัวแปร
ให้อยู่ในระดับที่สูงที่สุด เพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีคุณสมบัติละเอียดดีที่สุด ซึ่งนักวิจัยสามารถแปลงค่าข้อมูลเหล่านั้นให้อยู่

ในระดับที่ต่ ากว่าได้ ถ้ามีความจ าเป็นต้องใช้ แต่ถ้าวัดในระดับที่หยาบ ไม่สามารถท าให้ละเอยดได้ เกี่ยวกับเรื่องนี้
ี
นักวิจัยต้องคิดวางแผนให้ รอบคอบเสียตั้งแต่แรก

ส าหรับรูปแบบค าตอบสามารถจ าแนกออกได้เป็น 4 รูปแบบหลัก ได้แก่ แบบเติมค าตอบ (fill-in) แบบ

เลือกตอบ (multiple choice) แบบจัดอนดับค าตอบ (ranking) และแบบก าหนดค่าค าตอบ (scaled) แต่ละ
ั
รูปแบบต่างมีความเหมาะสมกับประเภทของข้อมูลที่ต้องการ รวมถึงมีข้อดีและข้อเสียแตกต่างกัน


ซึ่งศิริชัย กาญจนวาสี (2540) ได้สรุปรูปแบบ ค าตอบ ประเภทของข้อมูล ข้อดี และข้อเสีย ดังแสดงในตารางที่ 8.2



ตำรำงที่ 8.2 รูปแบบค าตอบ: ประเภทของข้อมูล ข้อดี และข้อเสีย


รูปแบบค ำตอบ ประเภทของข้อมูล ข้อดี ข้อเสีย
1. เติมค าตอบ (Fill-in) ลดความล าเอียง ตรวจค าตอบยาก

1.1 เติมค า / ตัวเลข / ข้อความ Nominal / lnterval ในการตอบ อาจเกิดความ

(Completion) มีความยืดหยุ่น ล าเอียงในการตอบ

1.2ระบุรายการค าตอบ (List) Nominal / Ordinal ในการตอบ

1.3 ค าถามปลายเปิด (Open-ended) Nominal มีขอบเขตของ

ค าตอบที่กว้าง

2. เลือกค าตอบ (Multiple choice) สะดวกในการตอบ ขาดความยืดหยุ่น
2.1 ตรวจสอบรายการ (Checklist) Nominal / Inteval ตรวจค าตอบง่าย ในการตอบ

2.2 เลือกประเภทของค าตอบ อาจเกิดความ

(Categorical response) ล าเอียงในการตอบ

2.2.1 เลือกจากค าตอบ 2 ประเภท Nominal

2.2.2 เลือกจากค าตอบหลายประเภท Nominal /
Ordinal

164


รูปแบบค ำตอบ ประเภทของข้อมูล ข้อดี ข้อเสีย


3. จัดอันดับค าตอบ (Ranking) Ordinal ได้ข้อมูลเชิงจ าแนก ถ้ามีรายการมาก
เปรียบเทียบ จะตอบให้สมบูรณ์

ตรวจค าตอบง่าย ได้ยาก ใช้เวลามาก

4. ก าหนดค่าค าตอบ (Scaled) Interval ได้ค่าที่ละเอียด อาจเกิดความ

ตรวจค าตอบง่าย ล าเอียงในการตอบ

ใช้เวลามาก




3. กำรด ำเนินกำรสร้ำงเครื่องมือ

การด าเนินการสร้างเครื่องมือ เป็นขั้นตอนการลงมือปฏิบัติการสร้างเครื่องมือ ตามที่ได้วางแผนหรือ

ออกแบบไว้แล้วว่าจะวัดตัวแปรอะไรตัวแปรนั้นหมายถึงอะไร ใช้เครื่องมือ และรูปแบบค าถามค าตอบเป็นแบบใด

โดยทั่วไปมีขั้นตอนในการด าเนินการดังนี้


1) เขียนข้อค าถาม ในขั้นตอนนี้ประกอบด้วยการเขียนร่างข้อค าถาม ทบทวน บรรณาธิกรข้อค าถาม จัด

หมวดหมู่ค าถามให้เหมาะสม


ื่
2) ทดลองใช้กับกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็ก เพอตรวจสอบคุณภาพในเบื้องต้นในด้าน ความชัดเจนของภาษาท ี่
ใช้ และระยะเวลาที่ใช้


3) ปรับปรุงข้อค าถามและจัดท าเป็นเครื่องมือฉบับสมบูรณ์ส าหรับน าไปใช้กับ กลุ่มตัวอย่างจริง


ี
4) ตรวจสอบคุณภาพของเครื่องมือในด้านความตรง ความเที่ยง ซึ่งจะกล่าว รายละเอยดในหัวข้อการ
ตรวจสอบคุณภาพของเครื่องมือ


ื่
่
ในส่วนของขั้นตอนการสร้างเครื่องมือนี้ เพอให้ผู้อานเห็นภาพรวมของขั้นตอน ด าเนินการทั้งหมด ผู้เขียน
ี
จึงได้สรุปขั้นตอนต่าง ๆ ของการสร้างเครื่องมือโดยแยกเป็นแต่ละ ประเภทอกครั้งหนึ่ง ทั้งนี้เนื่องจากเครื่องมือแต่
ละประเภทอาจมีรายละเอียดที่เฉพาะเจาะจง แตกต่างกันไปบ้าง ดังรายละเอียดต่อไปนี้


3.1 ขั้นตอนกำรสร้ำงแบบทดสอบ


แบบทดสอบ เป็นชุดของข้อค าถามที่เป็นตัวแทนของพฤติกรรมที่ต้องการวัด แบบทดสอบเป็นเครื่องมือที่

นิยมใช้ในการทดสอบ เป็นวิธีการที่ส าคัญอย่างหนึ่งส าหรับวัด ความรู้ ความสามารถ ซึ่งเป็นพฤติกรรมทางสมอง

ของผู้เรียนว่าเป็นไปในทิศทางที่พงประสงค์ หรือไม่ โดยมีขั้นตอนในการสร้างสรุปได้ดังนี้ (ศิริชัย กาญจนวาสี,
ึ
2544)

165


3.1.1 ก าหนดจุดมุ่งหมายของการสอบ (specification of purpose) ผู้สอนจะต้องท าการ

วิเคราะห์หลักสูตรเพอท าความเข้าใจจุดมุ่งหมาย เนื้อหา และกิจกรรมใน หลักสูตร ส าหรับวางแผนการจัดกิจกรรม
ื่
การเรียนการสอนและก าหนดจุดมุ่งหมายของการ สอนให้สอดคล้องกับจุดมุ่งหมายของการเรียนรู้ และจุดมุ่งหมาย

ของหลักสูตรหรือผลการเรียนรู้ที่คาดหวังนั่นเอง


3.1.2 ออกแบบการสร้างแบบทดสอบ (test design) เป็นการก าหนด รูปแบบ ขอบเขต และ

ื่
แนวทางการสร้างเพอให้ได้มาซึ่งข้อสอบและแบบทดสอบที่มีคุณภาพ โดยมีกิจกรรมที่ส าคัญคือการสร้างผังข้อสอบ
ื่
ี
(test blueprint) ซึ่งเป็นตารางที่สร้างขึ้นเพอแสดงรายละเอยด ของการทดสอบแต่ละครั้งว่าจะวัดเนื้อหาอะไร
และจะวัดจุดมุ่งหมายของการเรียน หรือผลการ เรียนรู้ที่คาดหวังที่ต้องการวัดอะไรบ้าง ตลอดจนขอบเขตของ
เนื้อหาวิชาทีต้องการวัด ซึ่งอาจเป็น หัวข้อย่อย หน่วยการสอน หรือบทก็ได้ รวมทั้งมีการก าหนดน้ าหนัก

ความส าคัญหรือสัดส่วน ของจ านวนข้อค าถาม (items) ที่จะสร้างขึ้นเป็นแบบทดสอบ (test)


3.1.3 เขียนข้อสอบ (item writing) ซึ่งประกอบด้วยการร่างข้อสอบ ทบทวน บรรณาธิกรณ์

ข้อสอบ และจัดเรียงข้อสอบ


3.1.4 ทดลองใช้ข้อสอบและวิเคราะห์ข้อสอบ (item tryout and analysis) และปรับปรุงข้อสอบ


3.1.5 น าแบบทดสอบไปใช้ (test administration) ผู้คุมสอบจะต้องค านึงถึงปัจจัยรอบด้านต่าง

ๆ ที่อาจมีอทธิพลต่อการแสดงความสามารถในการตอบค าถามของ ผู้สอบ นับตั้งแต่ค าสั่ง ระยะเวลาในการตอบ
ิ
เงื่อนไขการสอบ และการตรวจให้คะแนน

3.1.6 วิเคราะห์คุณภาพของแบบทดสอบ (test analysis) เมื่อได้น า แบบทดสอบไปใช้แล้ว ผู้สอน

ควรน าคะแนนสอบที่ได้มาศึกษาลักษณะของคะแนนสอบ เกี่ยวกับค่าเฉลี่ย การกระจาย รูปทรงของการแจกแจง

จากนั้นจึงท าการวิเคราะห์แบบทดสอบเพื่อตรวจสอบคุณภาพของแบบทดสอบทั้งด้านความเที่ยง (reliability) และ

ความตรง (validity) ซึ่งจะกล่าวถึงรายละเอียดในหัวข้อถัดไป


3.2 ขั้นตอนกำรสร้ำงแบบสอบถำม


แบบสอบถามเป็นเครื่องมือที่เหมาะส าหรับการรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับ ข้อเท็จจริง ความรู้สึก ความคิดเห็น ความ

เชื่อ ทัศนคติ และความสนใจ ซึ่งเป็นพฤติกรรม ทางด้านจิตพิสัย (affective domain) โดยมีขั้นตอนการสร้างดังนี้

3.2.1 ก าหนดขอบเขตและจุดมุ่งหมายของแบบสอบถาม ผู้วิจัยต้องตอบ ค าถามให้ได้ว่าจะสร้าง

ื่
แบบสอบถามเพอวัดอะไร ของใคร ผู้ถูกวัดมีลักษณะอย่างไร กระบวนการ วัดจะท าอย่างไร มีกี่ชนิด แต่ละชนิดจะ
ให้น้ าหนักเท่าไร เวลาในการใช้มีมากน้อยเพียงไร

166


3.2.2 ระบุเนื้อหาหรือตัวแปรที่ต้องการวัด ผู้วิจัยต้องระบุให้ได้ว่าเนื้อหา สาระหรือตัวแปรที่

ี
ต้องการทราบมีอะไรบ้าง ในกรณีที่เป็นตัวแปรทางจิตวิทยา ต้องนิยามให้ ชัดเจนเพยงพอที่จะวัดได้โดยตรงใน
ี
ลักษณะของนิยามเชิงปฏิบัติการ ดังรายละเอยดที่กล่าวถึง แล้วข้างต้นในการระบุตัวแปรที่ต้องการวัดนั้นสามารถ
พิจารณาได้จากวัตถุประสงค์กรอบแนวคิด และสมมติฐานของการวิจัย


3.2.3 ก าหนดรูปแบบของค าถาม รูปแบบของค าถามที่ใช้ในแบบสอบถาม มีหลายรูปแบบ เช่น

ค าถามแบบปลายปิด ค าถามแบบปลายเปิด ค าถามแบบเติมค าตอบสั้น ๆ และแบบประมาณค่า (rating scale)

เป็นต้น ผู้วิจัยควรเลือกรูปแบบของค าถามให้เหมาะสม กับตัวแปรหรือคุณลักษณะของสิ่งที่มุ่งวัด และกลุ่มผู้ตอบ

แบบสอบถาม รวมทั้งประเภทของ ข้อมูลที่ต้องการด้วย


3.2.4 ร่างและจัดเรียงข้อค าถาม ในการร่างข้อค าถามนั้น ควรใช้ภาษา ที่เข้าใจง่าย กะทัดรัด และ
ี่
ถามให้ตรงกับเรื่องที่ต้องการให้มากทสุด หลีกเลี่ยงการถามค าถาม ซ้อนกัน ซึ่งเป็นค าถามที่มีหลายประเด็นค าถาม
ในข้อเดียวกันค าถามที่ก่อให้เกิดความล าเอยง ในการตอบ และการใช้ประโยคปฏิเสธซ้อนปฏิเสธ หลังจากร่าง
ี
ื่
ค าถามเสร็จเรียบร้อยแล้ว ควรเรียงข้อค าถามให้เป็นระบบ เป็นหมวดหมู่ เพอความสะดวกในการน าไปใช้ และ
ผู้ตอบ ไม่เกิดความสับสนในการตอบแบบสอบถาม


3.2.5 ตรวจสอบคุณภาพของข้อค าถาม


3.2.6 ทดลองใช้ และตรวจสอบคุณภาพของแบบสอบถามทั้งฉบับ (วิธีการตรวจสอบคุณภาพของ

แบบสอบถามจะกล่าวถึงในหัวข้อต่อไป)

3.3 ขั้นตอนกำรสร้ำงแบบสัมภำษณ์


แบบสัมภาษณ์เป็นเครื่องมือที่ใช้ประกอบการเก็บรวบรวมข้อมูลโดยการสัมภาษณ์ ซึ่งการสัมภาษณ์

โดยทั่วไปแบ่งออกเป็น 2 ประเภทคือการสัมภาษณ์ชนิดมีโครงสร้าง (structured interview) ซึ่งเป็นการสัมภาษณ์

ที่มีการก าหนดค าถามไว้เรียบร้อยแล้วก่อนการ สัมภาษณ์ กับอกประเภทหนึ่งคือการสัมภาษณ์ชนิดไม่มีโครงสร้าง
ี
(unstructured interview) ซึ่งเป็นการสัมภาษณ์ที่ไม่มีการก าหนดรูปแบบค าถามไว้ตายตัว แต่อาจก าหนดเป็น

ี
เพยง แนวค าถามหรือประเด็นการสัมภาษณ์ในกรณีที่เป็นการสัมภาษณ์โดยใช้แบบสัมภาษณ์ชนิด มีโครงสร้าง
แบบสัมภาษณ์ตังกล่าวมีลักษณะคล้ายคลึงกับแบบสอบถาม เพยงแต่แตกต่างกัน ในขั้นตอนของการน าไปใช้
ี
กล่าวคือ ถ้าเป็นแบบสอบถาม ผู้ให้ข้อมูลจะเป็นผู้อานและเขียน ตอบแบบสอบถามด้วยตนเอง แต่ถ้าเป็นแบบ
่
สัมภาษณ์ ผู้สัมภาษณ์จะเป็นผู้ตั้งค าถามเพอให้ ผู้ให้ข้อมูลหรือผู้ถูกสัมภาษณ์ตอบ โดยผู้สัมภาษณ์เป็นผู้บันทึก
ื่
ค าตอบลงไปในแบบสัมภาษณ์ ด้วยตนเอง ในกรณีนี้ขั้นตอนการสร้างแบบสัมภาษณ์ชนิดมีโครงสร้าง จึงมีลักษณะ

ี
เหมือนกับขั้นตอนการสร้างแบบสอบถามทุกประการ ซึ่งผู้เขียนจะไม่น าเสนอซ้ าอก แต่จะกล่าวถึงเฉพาะ การสร้าง
เครื่องมือประกอบการสัมภาษณ์ชนิดไม่มีโครงสร้างเท่านั้น

167


การสร้างเครื่องมือเพอใช้ประกอบการสัมภาษณ์ชนิดไม่มีโครงสร้างนั้น ไม่ได้มีขนตอนอะไรมากนัก เพราะ
ั้
ื่
โดยปกติแล้วการสัมภาษณ์แบบนี้ นักวิจัยอาจจะก าหนด แนวค าถามหรือประเด็นการสัมภาษณ์ไว้ล่วงหน้า เพอใช้
ื่
ประกอบการสัมภาษณ์ซึ่งหลักการ ก าหนดประเด็นการสัมภาษณ์นั้นอาศัยวัตถุประสงค์ และ/หรือกรอบแนวคิด

ของการวิจัยเป็นหลัก ซึ่งนักวิจัยสามารถด าเนินการได้โดยการศึกษาวิเคราะห์วัตถุประสงค์ และ/หรือกรอบแนวคิด

ของการวิจัยว่ามีตัวแปรหรือประเด็นใดบ้างที่เป็นเป้าหมายของการวิจัย แล้วจึงสร้างแนวค าถาม เกี่ยวกับสิ่ง

ื่
เหล่านั้นไว้เป็นประเด็นกว้าง ๆ เพอใช้เป็นแนวทางในการสัมภาษณ์ และป้องกัน ไม่ให้นักวิจัยหลงลืมบางประเด็น
ไป ในการสัมภาษณ์จริงอาจปรับเปลี่ยนเพิ่มเติมได้ตามความเหมาะสม


3.4 ขั้นตอนกำรสร้ำงแบบสังเกตและแบบบันทึก


แบบสังเกตเป็นเครื่องมือที่ใช้บันทึกขอมูลที่ได้จากการสังเกตเหตุการณ์ ปรากฏการณ์หรือพฤติกรรมต่าง ๆ
้
ที่เกิดขึ้นในขณะที่สังเกตอยู่ ล้วนแบบบันทึกเป็นแบบฟอร์ม ที่นักวิจัยออกแบบไว้เพื่อใช้บันทึกข้อมูลที่มีอยู่แล้วจาก

เอกสารหลักฐานต่างๆซึ่งเป็นปรากฏการณ์ ที่เกิดขึ้นแล้ว การบันทึกข้อมูลที่ได้จากการสังเกตและข้อมูลที่ได้จาก

เอกสารหลักฐานต่าง ๆ จะมีความถูกต้องตามวัตถุประสงค์ และถูกต้องตามความเป็นจริงมากน้อยเพยงใด ขึ้นอยู่
ี
กับการออกแบบ แบบสังเกต และแบบบันทึกนั้น ๆ ว่าจะมีความครอบคลุมตรงประเด็นที่ต้องการศึกษามากน้อย

เพียงใด โดยมีขั้นตอนที่ส าคัญในการสร้างดังนี้


ื่
3.4.1 ก าหนดขอบเขตและวัตถุประสงค์ของแบบสังเกต แบบบันทึก ว่าจะ สร้างขึ้นเพอบันทึก
ข้อมูลอะไรบ้าง


3.4.2 ระบุเนื้อหาและตัวแปรที่ต้องการจะบันทึก ในขั้นตอนนี้นักวิจัย จะต้องระบุเนื้อหาและตัว

แปรที่ต้องการศึกษา พร้อมทั้งนิยามตัวแปรดังกล่าวให้ชัดเจนว่าจะมีพฤติกรรมบ่งชี้อะไรบ้างที่เป็นตัวแทนของตัว

แปรที่ต้องการศึกษา


3.4.3 ก าหนดรูปแบบของแบบสังเกต แบบบันทึก รูปแบบของแบบสังเกต หรือแบบบันทึก

สามารถท าได้หลายรูปแบบ เช่น แบบปลายเปิด เป็นการระบุประเด็นที่จะ สังเกตหรือบันทึกไว้ โดยผู้สังเกต/ผู้

บันทึก มีอสระที่จะบันทึกรายละเอยดของข้อมูลต่าง ๆ ลงไป ได้อย่างเสรี แต่ถ้าก าหนดรูปแบบเป็นแบบปลายปิด
ี
ิ
เป็นการระบุประเด็นค าตอบไว้ล่วงหน้า ซึ่ง อาจจะอยู่ในรูปของแบบส ารวจรายการ (checklist) แบบเลือกตอบ

(multiple choice) แบบ มาตรประมาณค่า (rating scale) ก็ได้ ขึ้นอยู่กับความเหมาะสมของลักษณะข้อมูลที่
นักวิจัย ต้องการ


3.4.4 ร่างและจัดเรียงข้อความ เป็นการร่างข้อความตามประเด็นเนื้อหาหรือพฤติกรรมที่ได้ระบุไว้

ตั้งแต่ต้น และจัดเรียงข้อความให้เป็นระบบ เป็นหมวดหมู่ ตามความ เหมาะสม

168


3.4.5 ทบทวนร่างข้อความดังกล่าว ในแง่ของความครอบคลุมตามวัตถุประสงค์ที่ก าหนดไว้ และ

ความชัดเจนของภาษาในการสื่อความหมาย


3.4.6 ทดลองใช้แบบสังเกต แบบบันทึก เพื่อตรวจสอบคุณภาพในด้านความสอดคล้องของผลการ

สังเกต/บันทึก โดยให้ผู้สังเกต/ผู้บันทึกมากกว่าหนึ่งคน สังเกต/ บันทึกในสิ่งเดียวกันโดยใช้แบบสังเกต/แบบบันทึก

ที่สร้างขึ้น


3.4.7 ปรับปรุงแบบสังเกต แบบบันทึก และจัดท าเป็นแบบสังเกต แบบบันทึก ฉบับสมบูรณ์ ที่จะ

น าไปใช้จริง





กำรตรวจสอบคุณภำพของเครื่องมือ

ข้อมูลที่มีคุณภาพ เป็นเงื่อนไขที่ส าคัญและจ าเป็นในการที่จะท าให้ได้มาซึ่งงานวิจัยที่มีคณภาพ การที่จะได้
ุ
ข้อมูลที่มีคุณภาพย่อมขึ้นอยู่กับปัจจัยที่ส าคัญประการหนึ่งคือ ต้องมีเครื่องมือวิจัยที่มีคุณภาพส าหรับน าไปใช้ใน

การเก็บรวบรวมข้อมูล


เครื่องมือวิจัยที่มีคุณภาพ หมายถึง เครื่องมือวิจัยที่ให้ผลการวัดมีคุณสมบัติดังต่อไปนี้ คือ ผลการวัดมี

ความตรง มีความเที่ยง มีความเป็นปรนัย มีความยากง่ายพอเหมาะ มีอานาจ จ าแนกสูง มีประสิทธิภาพ ไร้อคติ

ื่
และมีความครบถ้วน ดังนั้นเพอให้ได้ข้อมูลที่มีคุณภาพตรง ตามความต้องการ นักวิจัยจึงต้องประเมินคุณภาพของ
ข้อมูล ซึ่งท าได้โดยการประเมินหรือ ตรวจสอบคุณภาพของเครื่องมือวิจัย หรือประเมินคุณภาพการกัดว่ามี
คุณสมบัติเหมาะสม ตามที่ต้องการในการวิจัยหรือไม่ (นงลักษณ์ วิรัชชัย, 2543) ในที่นี้จะกล่าวถึงการตรวจสอบ

คุณภาพของเครื่องมือวิจัย ซึ่งครอบคลุมทั้งการตรวจสอบคุณภาพของข้อค าถาม และการ ตรวจสอบคุณภาพของ

เครื่องมือทั้งฉบับ ดังรายละเอียดต่อไปนี้


1. วิธีกำรตรวจสอบคุณภำพของข้อค ำถำม


การตรวจสอบคุณภาพของข้อค าถาม มีวิธีการตรวจสอบในด้านความตรงของ เนื้อหารายข้อ ความเป็น

ปรนัย ความยาก และอานาจจ าแนก ซึ่งความยากและอานาจจ าแนก เหมาะส าหรับการตรวจสอบคุณภาพของ


ข้อสอบในเครื่องมือที่เป็นแบบทดสอบ โดยมี รายละเอียดดังต่อไปนี้


1.1 ควำมตรงของเนื้อหำรำยข้อ (Item Content Validity) เป็นการตรวจสอบ ความ
สอดคล้องของค าถามแต่ละข้อว่ามีความสอดคล้องกับเนื้อหา และ/หรือนิยามตัวแปรที่มุ่งวัดหรือไม่ ซึ่งสามารถ

ด าเนินการได้โดยการน าข้อค าถามที่สร้างขึ้น พร้อมทั้งเนื้อหาและนิยาม ปฏิบัติการของตัวแปรที่ต้องการวัดไปให้

ผู้ทรงคุณวุฒิด้านเนื้อหาและด้านการวัดและประเมินผล จ านวนหนึ่ง (ซึ่งอาจใช้ประมาณ 3-7 คนก็ได้) พจารณา
ิ

169


ตรวจสอบความสอดคล้องระหว่าง ข้อค าถามกับเนื้อหา หรือนิยามตัวแปรที่มุ่งวัด ดังตัวอย่างในตารางที่ 8.3 โดย

ผลการพิจารณา อาจให้คะแนนเป็นดังนี้


+ 1 หมายถึง แน่ใจว่าข้อค าถามกัดได้ตรงเนื้อหา/นิยาม/จุดประสงค์


0 หมายถึง ไม่แน่ใจว่าข้อค าถามกัดได้ตรงเนื้อหา/นิยาม/จุดประสงค์


-1 หมายถึง แน่ใจว่าข้อค าถามกัดไม่ตรงเนื้อหา/นิยาม/จุดประสงค์


ตำรำงที่ 8.3 ตัวอย่างแบบตรวจสอบความตรงของเนื้อหารายข้อของตัวแปรภาวะผู้น าของผู้บริหาร


ผลการพิจารณา ข้อเสนอแนะเพื่อ การ
นิยาม รายการ แก้ไขปรับปรุง
1 0 -1

ภำวะผู้น ำของผู้บริหำร 1. ผู้บริหารมีความสามารถในการจูงใจให ้

บุคลากรในโรงเรียนปฏิบัติงานเพื่อให้การ
หมายถึง ภาวะของผู้บริหาร
ด าเนินงานการประกันคุณภาพภายใน
โรงเรียนที่สามารถท าการโน้ม
น้าวให้บุคลากรในโรงเรียน สถานศึกษาบรรลุเป้าหมาย


คล้อยตามได้ ซึ่งเป็นวิถีทาง

การบริหารและสั่งงานแก่ 2. ผู้บริหารมีความสามารถในการ

บุคลากรในโรงเรียนอย่าง ประสานงานเพื่อให้การด าเนินงานการประกัน
ชัดเจน โดยมีการพิจารณา คุณภาพภายในสถานศึกษาบรรลุเป้าหมาย

เกี่ยวกับความรู้สึกของบุคลากร 3. ผู้บริหารมีความสามารถในการกระตุ้นให
้
และวิธีการโน้มน้าว บุคลากรในโรงเรียนเข้ามามีส่วนร่วมในการ

บุคลากรเพื่อให้การ วางแผนและปฏิบัติงานตามแผนงานการ

ประกันคุณภาพภายในสถานศึกษา
ด าเนินงานในการประกัน

4. เมื่อได้รับค าสั่งจากผู้บริหารบุคลากรทุกคน
คุณภาพภายในสถาน
สามารถปฏิบัติงานตามได้อย่างถูกต้อง
ศึกษาบรรลุเป้าหมาย ครบถ้วน


ซึ่งวัดจากการรับรู้ของ 5. บุคลากรทุกคนปฏิบัติงานตาม


ผู้บริหารและครู ด้วย ค าลังผู้บริหารอย่างเต็มใจ และเต็ม


แบบสอบถามที่ผู้วิจัย ความสามารถ

สร้างขึ้น

170


หลังจากนั้นจึงน าผลการตรวจสอบความสอดคล้องของผู้ทรงคุณวุฒิ มาค านวณหาดัชนีความสอดคล้อง

ระหว่างข้อค าถามกับเนื้อหา/จุดประสงค์ (item objective congruence: IOC) โดยใช้สูตรดังนี้


∑ R
IOC =
N
เมื่อ IOC คือ ดัชนีความสอดคล้องระหว่างข้อค าถามกับเนื้อหา/จุดประสงค์


∑ R คือ ผลรวมของคะแนนผลการตัดสินข้อค าถามของผู้ทรงคุณวุฒิ


N คือ จ านวนผู้ทรงคุณวุฒิ


โดยมีเกณฑ์การตัดสินความสอดคล้องของข้อค าถามกับเนื้อหา/จุดประสงค์ดังนี้


ถ้า IOC > 0.50 ถือว่าข้อค าถามนั้นวัดได้สอดคล้องกับเนื้อหา/ จุดประสงค์


ถ้า IOC < 0.50 ถือว่าข้อค าถามนั้นวัดได้ไม่สอดคล้องกับเนื้อหา/ จุดประสงค์




1.2 ควำมเป็นปรนัย (Objectivity)


ความเป็นปรนัย หมายถึง คุณสมบัติของเครื่องมือวิจัยที่สามารถสื่อความหมายได้ชัดเจน เข้าใจตรงกัน มี

เกณฑ์ในการตรวจและการแปลความหมายคะแนนที่ชัดเจนเป็นแบบเดียวกันสามารถให้ผลการตรวจและการแปล

ความหมายสอดคล้องกัน ไม่ว่าผู้ตรวจจะเป็นใคร ก็ตาม ความเป็นปรนัยแบ่งออกได้เป็น 3 ประเภท คือ


1.2.1 ความเป็นปรนัยของตัวเครื่องมือ หมายถึง ลักษณะของเครื่องมือที่มีความชัดเจนในการสื่อ

ความหมายได้เข้าใจตรงกัน


1.2.2 ความเป็นปรนัยของเกณฑ์หมายถึง ความชัดเจนเป็นที่เข้าใจ ตรงกันเกี่ยวกับกฎเกณฑ์การ
ให้คะแนนแทนคุณลักษณะที่มุ่งกัด ไม่ว่าใครเป็นผู้ตรวจให้คะแนน ก็ได้ผลเป็นแบบเดียวกัน


1.2.3 ความเป็นปรนัยของการแปลความหมายคะแนน หมายถึง ความชัดเจนในการแปล

่
ความหมายของคะแนน ไมว่าใครจะน าผลการกัดไปใช้ก็สามารถแปลความหมายได้เป็นแบบเดียวกัน

ส าหรับวิธีการตรวจสอบ สามารถด าเนินการได้โดยน าเครื่องมือไปให้ผู้ทรงคุณวุฒิจ านวนหนึ่งตรวจสอบ

ความชัดเจนของภาษาที่ใช้ว่าสามารถสื่อความหมาย ได้เข้าใจตรงกันหรือไม่ ภาษาที่ใช้เหมาะสมกับระดับของกลุ่ม

ตัวอย่างหรือไม่ จากนั้นจึงน าไปทดลองใช้กับกลุ่มตัวอย่างจ านวนหนึ่ง เพอตรวจสอบว่ากลุ่มตัวอย่างเข้าใจค าถาม
ื่
ได้ตรงกันหรือไม่ และท าการปรับปรุงข้อค าถามในเครื่องมือ จนกว่ากลุ่มตัวอย่างจะเข้าใจค าถามได้ ตรงกัน

171


1.3 ระดับควำมยำก (Level of Difficulty)


ระดับความยากเป็นคุณสมบัติที่ส าคัญอย่างหนึ่งที่จะบ่งชี้ถึงคุณภาพของข้อค าถามในเครื่องมือที่เป็น

แบบทดสอบ (test) ซึ่งค านวณจากสูตรดังนี้


จ านวนคนที่ตอบข้อนั้นถูก
ค่าความยาก (P) =
จ านวนคนที่ตอบข้อนั้นทั้งหมด




ี
หรือกล่าวอกอย่างหนึ่งได้ว่าค่าความยาก หมายถึง ค่าสัดส่วนของจ านวน ผู้ที่ตอบข้อสอบข้อนั้น
ๆ ได้ถูกต้อง เมื่อเปรียบเทียบกับจ านวนผู้ตอบทั้งหมด ซึ่งมีเกณฑ์การ แปลความหมายค่าความยากดังนี้


1) ค่าความยากมีค่าตั้งแต่ .00 ถึง 1.00 ค่ายิ่งเข้าใกล้ 1.00 แสดงว่า ข้อสอบข้อนั้นง่าย แต่ถ้าค่า

ยิ่งเข้าใกล้ 0 แสดงว่าข้อสอบข้อนั้นยาก


2) ค่าความยากที่ใช้ได้ควรมีค่าตั้งแต่ .20 ถึง .80


3) ค่าความยากที่พอเหมาะควรมีค่าอยู่ระหว่าง .40 -.60

1.4 อ ำนำจจ ำแนก (Power of Discrimination)


อ านาจจ าแนก (r) หมายถึง ประสิทธิภาพของข้อค าถามในการจ าแนก ผู้ตอบออกเป็นกลุ่มสูงและกลุ่มต่ า หรือกลุ่ม

คนเก่งกับกลุ่มคนอ่อน ซึ่งเป็นคุณสมบัติที่ส าคัญ อีกประการหนึ่งของข้อค าถามในเครื่องมือที่เป็นแบบทดสอบโดยมี

วิธีการค านวณดังนี้


1.4.1 ในกรณีที่แบบทดสอบมีการตรวจให้คะแนนแบบตอบผิดให้ 0 คะแนน และตอบถูกให้ 1

คะแนน มีวิธีการตรวจสอบคุณภาพของข้อสอบรายข้อทั้งความยาก และอ านาจจ าแนกของข้อสอบดังนี้


1) น าข้อสอบไปทดลองใช้กับกลุ่มตัวอย่างจ านวนหนึ่ง ตรวจให้คะแนนค าตอบ รวม

คะแนนของแต่ละคน แล้วเรียงล าดับคะแนนจากสูงไปต่ า


2) แบ่งผลการตอบของกลุ่มตัวอย่างออกเป็น 2 กลุ่ม (โดยใช้ เทคนิค 27%, 33% หรือ
50%) เป็นกลุ่มที่ได้คะแนนสูง (H) กับกลุ่มที่ได้คะแนนต่ า (L) และ แจกแจงความถี่เพอนับจ านวนคนในแต่ละกลุ่ม
ื่
ที่ตอบข้อสอบถูกในแต่ละขอ
้

172


R +R P +P
3) ค านวณค่าความยาก (P) = H L หรือ P = H L
n +n L 2
H



R −R
4) ค านวณค่าอ านาจจ าแนก (r) = H L หรือ r = P - P
H
L
n or n L
H


เมื่อ R คือ จ านวนผู้ตอบถูกในกลุ่มสูง
H

R คือ จ านวนผู้ตอบถูกในกลุ่มต่ า
L

n คือ จ านวนคนในกลุ่มต่ า
L

L

n คือจ านวนคนในกลุ่มสูง
R R
L
P = H และ P =
L
H
n H n L

้
นอกจากนี้ค่าอ านาจจ าแนกของขอสอบยังสามารถค านวณได้จากค่าสหสัมพันธ์ระหว่าง
คะแนนรายข้อกับคะแนนรวมทั้งฉบับ โดยใช้วิธีหาค่าสหสัมพันธ์แบบไบซีเรียล (r ) และแบบพอยท์ไบซีเรียล
bis
(r ) ซึ่งจะไม่กล่าวถึงรายละเอียดในที่นี้
pbis




1.4.2 ล าหรับข้อสอบอิงเกณฑ์การวิเคราะห์ความสามารถของข้อสอบใน การจ าแนก พจารณาได้
ิ
จากดัชนีความไว (sensitivity index: s) ของแต่ละข้อ ดังสูตร (Kryspin and Feldhusen, 1974)




R post −R pre
S =
T



เมื่อ R post คือ จ านวนผู้ตอบข้อนนั้นถูกหลังจากสอนผ่านไป


R pre คือ จ านวนผู้ตอบข้อนนั้นถูกก่อนเริ่มสอน


T คือ จ านวนผู้ตอบข้อสอบทั้งสองครั้ง

173


ค่าอ านาจจ าแนกดังกล่าวข้างต้นมีคุณลักษณะและการแปลความหมายดังนี้


1) ค่าอ านาจจ าแนกมีค่าตั้งแต่-1.00ถึง +1.00


2) เกณฑ์ของค่าอ านาจจ าแนกทใช้ได้มีค่าตั้งแต่ +.20 ขึ้นไป ค่ายิ่งใกล้ 1.00 เท่าใด ยิ่ง
ี่
เป็นข้อสอบที่มีอ านาจจ าแนกดีมาก


ี่
1.4.3 ในกรณีทแบบทดสอบหรือแบบสอบถามที่มีการให้คะแนนแบบ

หลายระดับ ในลักษณะของมาตรประมาณค่า (rating scale) มีวิธีการตรวจสอบคุณภาพของ ข้อสอบหรือข้อ

ค าถามเกี่ยวกับ “สัดส่วนการเลือกค าตอบ” และ “อ านาจจ าแนก” ดังนี้


1) น าเครื่องมือไปทดลองใช้กับกลุ่มตัวอย่างจ านวนหนึ่ง ท าการ แจกแจงความถี่ของการ
เลือกค าตอบแต่ละข้อ


2) ค านวณสัดส่วนหรือร้อยละของการเลือกตอบแต่ละตัวเลือก


R
จากสูตร P=
N

เมื่อ P คือ สัดส่วนการเลือกตัวเลือกนั้น


R คือ จ านวนผู้เลือกตัวเลือกนั้น


N คือ จ านวนผู้ตอบทั้งหมด

3) แบ่งคะแนนรวมของผู้ตอบออกเป็น 2 กลุ่ม ได้แก่ กลุ่มสูงและ กลุ่มต่ า เพื่อค านวณค่า

tส าหรับทดสอบอ านาจจ าแนก โดยใช้สูตร



x − x
t = H L
2 2
S S
√ H + L
n H n L



เมื่อ x , x คือ คะแนนเฉลี่ยของกลุ่มสูงและกลุ่มต่ าตามล าดับ
H L
2
2
, คือ ความแปรปรวนของคะแนนกลุ่มสูงและกลุ่มต่ าตามล าดับ


n , n คือ จ านวนคนในกลุ่มสูงและกลุ่มต่ าตามล าดับ
H
L

174


้
การพิจารณาว่าข้อค าถามขอนั้นสามารถจ าแนกกลุ่มสูงและกลุ่มต่ าออกจากกันได้หรือไม่
พิจารณาจากความมีนัยส าคัญของค่า t ที่ระดับ (X = .05 (P < .05)





ื
2. วิธีกำรตรวจสอบคุณภำพของเครื่องมอทั้งฉบับ

คุณภาพของเครื่องมือวิจัยที่ส าคัญ คือ ความตรง (validity) และความเที่ยง (reliability) ซึ่งมีวิธีการ

ตรวจสอบคุณภาพของเครื่องมือด้านความตรง และความเที่ยง ดังรายละเอียดต่อไปนี้


2.1 ควำมตรง (Validity)


ความตรงของเครื่องมือวิจัย หมายถึง คุณสมบัติของเครื่องมือวิจัยที่วัดสิงที่ต้องการวัดได้ถูกต้อง
แม่นย า การที่จะตรวจสอบว่าเครื่องมือวิจัยนั้นมีความตรงหรือไม่ จะต้องมีรายละเอยดของสิ่งที่ต้องการวัดเป็น
ี
เกณฑ์เปรียบเทียบว่าเครื่องมือวิจัยนั้นวัดได้ตรงตามสิ่งที่ต้องการวัดหรือไม่ ความตรงของเครื่องมือวิจัยอาจแบ่ง

ออกเป็นประเภทหลักได้ 3 ประเภทตามเกณฑ์ที่น ามาใช้เปรียบเทียบ ได้แก่ ความตรงตามเนื้อหา (content

validity) ความตรงตามเกณฑ์สัมพนธ์ (criterion-related validity) และความตรงตามโครงสร้างหรือความตรง
ั
ตามทฤษฎี (construct validity)


2.1.1 ความตรงตามเนื้อหา (Content Validity) หมายถึง คุณสมบัติของ เครื่องมือวิจัย

ี
ที่วัดเนื้อหาสาระได้อย่างครอบคลุม และเป็นตัวแทนของมวลเนื้อหาที่ต้องการวัด อย่างครบถ้วน รายละเอยดของ
ี
สิ่งที่ต้องการวัดอาจอยู่ในรูปของตารางก าหนดรายละเอยดของเนื้อหาและจุดมุ่งหมายทีต้องการวัด (table of
specification) ในกรณีที่เครื่องมือเป็นแบบทดสอบ ส าหรับเครื่องมือที่เป็นแบบสอบถามหรือแบบสัมภาษณ์

นักวิจัยอาจก าหนดเป็นตาราง โครงสร้างเนื้อหาของตัวแปรและจ านวนข้อค าถามที่ต้องการวัด ตามรายละเอียดของ

ค านิยาม เชิงทฤษฎี และนิยามเชิงปฏิบัติการ


วิธีการตรวจสอบความตรงตามเนื้อหา สามารถท าได้โดยการให้ ผู้ทรงคุณวุฒิ

ิ
จ านวนหนึ่งพจารณาความครอบคลุมเนื้อหาของค าถามที่ใช้วัดสิ่งที่มุ่งวัดหรือ ตัวแปรส าคัญ รวมถึงพจารณาว่าข้อ
ิ
ค าถามแต่ละข้อสามารถวัดได้ตรงตามเนื้อหาที่ระบุไว้ในตารางโครงสร้างเนื้อหา และค านิยามตัวแปรหรือไม่ แล้ว

น าผลการพจารณาจากผู้ทรงคุณวุฒิ ทั้งหมดมาค านวณหาค่าดัชนี IOC ตามรายละเอยดที่กล่าวถึงแล้วข้างต้น ใน
ี
ิ
การนี้นักวิจัยจะต้องน าตารางโครงสร้างเนื้อหาและค านิยามตัวแปร พร้อมทั้งเครื่องมือที่สร้างขึ้น ไปให้
ผู้ทรงคุณวุฒิประกอบการพิจารณาด้วย

175


ั
2.1.2 ความตรงตามเกณฑ์สัมพนธ์ (Criterion-Related Validity) หมายถึง คุณสมบัติของ
เครื่องมือที่ให้ผลการวัดสอดคล้องกับคุณลักษณะหรือพฤติกรรมที่ต้องการวัด ซึ่งเป็นเกณฑ์ภายนอก เกณฑ์

ภายนอกที่ใช้ในการตรวจสอบความตรงของเครื่องมือวิจัยมี 2 แบบ คือ เกณฑ์ที่เป็นสภาพที่เป็นอยู่ในปัจจุบัน กับ

เกณฑ์ที่เป็นสภาพที่จะเกิดขึ้นในอนาคต ด้วยเหตุนี้ความตรงตามเกณฑ์สัมพันธ์จึงแบ่งออกเป็น 2 ประเภท คือ


1) ความตรงร่วมสมัยหรือความตรงตามสภาพ (Concurrent Validity) หมายถึง

คุณสมบัติของเครื่องมือที่ให้ผลการวัดสอดคล้องกับคุณลักษณะหรือ พฤติกรรมที่ต้องการวัดซึ่งเป็นอยู่ในปัจจุบัน

โดยค านวณได้จากค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพนธ์ ระหว่างคะแนนที่ได้จากเครื่องมือวิจัยที่สร้างขึ้นกับคะแนนที่ได้จาก
ั
ื่
เครื่องมืออนที่เป็น มาตรฐาน ซึ่งวัดในเรื่องเดียวกัน เช่น ถ้าต้องการหาความตรงร่วมสมัยของแบบทดสอบวัดผล
สัมฤทธิ์ทางการเรียนวิชาภาษาไทยที่ครูสร้างขึ้น สามารถด าเนินได้โดยน าแบบทดสอบฉบับที่ครูสร้างขึ้นไปทดสอบ

ั
กับนักเรียนกลุ่มหนึ่ง และน าคะแนนที่ได้ไปหาความสัมพนธ์กับ คะแนนที่ได้จากแบบทดสอบระดับชาติวิชา
ภาษาไทย ซึ่งวัดในเวลาใกล้เคียงกัน ถ้าคะแนนที่ได้ จากแบบทดสอบ 2 ฉบับ มีความสัมพนธ์กัน ก็แสดงว่า
ั
แบบทดสอบวัดผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน วิชาภาษาไทยที่ครูสร้างขึ้น มีความตรงร่วมสมัยนั่นเอง


2) ความตรงตามการพยากรณ์ (Predictive Validity) หมายถึง คุณสมบัติของเครื่องมือ

ที่ให้ผลการวัดสอดคล้องกับคุณลักษณะหรือพฤติกรรมที่ต้องการวัด ที่จะเกิดขึ้นในอนาคต ซึ่งค านวณได้จากค่า

สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างคะแนนที่ได้จาก เครื่องมือวิจัยที่สร้างขึ้น กับคะแนนที่เป็นเกณฑ์ภายนอก ซึ่งอาจได้

จากเครื่องมือฉบับอนที่เป็น มาตรฐานซึ่งวัดในเวลาต่อมาหรือในอนาคต หรือผลการวัดอน ๆ ที่บ่งชี้ถึงคุณลักษณะ
ื่
ื่
็
นั้น ๆ ใน อนาคต เช่น ต้องการหาความตรงตามการพยากรณ์ของแบบทดสอบเอนทรานซ์ ว่าจะสามารถพยากรณ์
ความส าเร็จในการเรียนระดับปริญญาตรีได้หรือไม่ อาจท าได้โดยการน าคะแนนสอบ เอ็นทรานซ์ไปหาความสัมพนธ์
ั
กับเกรดเฉลี่ยสะสมของนิสิตเมื่อเรียนจบชั้นปีที่ 4 หากคะแนน ทั้ง 2 ชุด มีความสัมพันธ์กัน ก็แสดงว่าแบบทดสอบ

เอ็นทรานช์มีความตรงตามการพยากรณ์ หรือสามารถพยากรณ์/ท านายความส าเร็จในการเรียนในอนาคตได้นั่นเอง


2.1.3 ความตรงตามโครงสร้างหรือความตรงตามทฤษฎี (Construct Validity) ความ

ตรงตามโครงสร้าง หมายถึง คุณสมบัติของเครื่องมือที่ให้ผลการวัดสอดคล้องกับคุณลักษณะที่ต้องการวัด ซึ่งนิยาม

โดยใช้ตัวแปรโครงสร้างตามทฤษฏี หรือตัวแปรเชิงภาวะสันนิษฐาน (theoretical constructs) ความตรงตาม

โครงสร้างมีความส าคัญมากที่สุดส าหรับเครื่องมือที่วัดตัวแปรที่เป็นคุณลักษณะทางจิตวิทยา (psychological
attributes) หรือตัวแปรเชิงคุณลักษณะแฝง (latent trait) ซึ่งเป็นตัวแปรเชิงนามธรรมที่ต้องอาศัยพนฐานทาง
ื้
ทฤษฏีที่เกี่ยวข้องในการก าหนดนิยามตัวแปร ทั้งนิยามเชิงทฤษฏีและนิยามเชิงปฏิบัติการ


ความตรงตามโครงสร้างเป็นความตรงประเภทที่เชื่อมโยงการวัด ในทางปฏิบัติกับคุณลักษณะที'

ต้องการวัดตามทฤษฏี ในทางปฏิบัติการตรวจสอบความตรง ตามโครงสร้างสามารถตรวจสอบได้หลายวิธี วิธีที่

ส าคัญและนิยมใช้กันมีดังนี้

176


1) วิธีตัดสินโดยผู้ทรงคุณวุฒิ วิธีนี้เป็นการตรวจสอบความตรงตามโครงสร้างในเบื้องต้น สามารถ

ิ
ด าเนินการได้โดยให้กลุ่มผู้ทรงคุณวุฒิที่มีความเชี่ยวชาญในทฤษฎีนั้น ๆ พจารณาตรวจสอบความเหมาะสมของ
ทฤษฎีที่น ามาใช้นิยามโครงสร้าง องค์ประกอบของคุณลักษณะที่มุ่งวัด รวมถึงการพจารณาตรวจสอบคุณภาพของ
ิ
ข้อค าถามแต่ละข้อว่าวัดได้ตรงกับคุณลักษณะที่ต้องการวัดตามนิยามที่ก าหนดหรือไม่ มีความครอบคลุม และเป็น

ตัวแทนคุณลักษณะที่มุ่งวัดได้ดีเพียงไร


2) วิธีการเปรียบเทียบกับกลุ่มที่รู้จัก (known group) วิธีนี้มี หลักการว่า คะแนนผลการวัด

คุณลักษณะที่สนใจมุ่งวัด จะมีความแตกต่างกันระหว่างกลุ่มที่มีและไม่มีคุณลักษณะนั้น ๆ เช่น กลุ่มที่มีระเบียบ

วินัยกับกลุ่มที่ไม่มีระเบียบวินัย กลุ่มที่มีความคิดสร้างสรรค์กับกลุ่มที่ไม่มีความคิดสร้างสรรค์ เป็นต้น วิธีนี้นักวิจัย
ต้องน าเครื่องมือที่สร้างขึ้นไปทดสอบกับกลุ่มบุคคลที่รู้แน่ชัดว่ามีและไม่มีคุณลักษณะตามที่เครื่องมือนั้นมุ่งวัด แล้ว

น าคะแนนผลการทดสอบของทั้งสองกลุ่ม มาเปรียบเทียบกันโดยวิธีการทางสถิติ โดยใช้ การทดสอบค่าที (t-test)

หากผลการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยระหว่างกลุ่มมีความแตกต่างกันอย่างมีนัยส าคัญทางสถิติ แสดงว่าเครื่องมือที่สร้าง

ขึ้นนั้นสามารถจ าแนกกลุ่มบุคคลที่มีคุณลักษณะตามทฤษฎีได้ถูกต้อง นั่นคือเครื่องมือนั้นมีความตรงตามโครงสร้าง

นั้นเอง


3) วิธีวิเคราะห์เมทริกซ์หลากลักษณะ-หลายวิธี (multitrait-mutli method: MTMM) วิธีการ

วิเคราะห์เมทริกซ์หลากลักษณะ-หลายวิธีนี้ เป็นวิธีที่เสนอโดย Campbell และ Fiske (1959) โดยอาศัยหลักการ

ั
หาค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพนธ์เชิงเส้นตรง จากผลการวัดคุณลักษณะหลายอย่างด้วยวิธีการวัดหลายวิธี และแสดงค่า
ั
สัมประสิทธิ์ สหสัมพนธ์เหล่านั้นในรูปของเมทริกซ์สหสัมพนธ์หรือเรียกว่าเมทริกซ์ MTMM ตังตัวอย่างแสดง ใน
ั
ตารางที่ 8.4 (วรรณี แกมเกตุ, 2540)

177


ตำรำงที่ 8.4 ตัวอย่างเมทริกซ์ MTMM จากผลการวัดคุณลักษณะ 3 อย่าง ด้วยวิธีการวัด 3วิธี




คุณลักษณะ วิธีที่ 1 วิธีที่ 2 วิธีที่ 3

A1 B1 C1 A2 B2 A3 B3 C3

A1 (MM)
(MM)
วิธีที่ 1 B1
HM (MM)
C1

(MM)
A2 HH (MM)

MH
วิธีที่ 2 B2 HH HM (MM)

C3


A3 HH HH (MM)
MH MH (MM)
วิธีที่ 3 B3
HH HH HM (MM)
C3




หมำยเหตุ MM : Monotrait- Monomethod MH : Monotrait- Heteromethod

HM : Heterotrait ֊Monomethod HH : Heterotrait - Heteromethod




จากตารางที่ 8.4 จะเห็นได้ว่าส่วนประกอบของเมทริกซ์ MTMM สามารถจ าแนกได้เป็น 4 ลักษณะ ดังนี้



ก. สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างผลของการวัดคุณลักษณะเดียวกัน ด้วยวิธีการวัดเดียวกัน (monotrait-

monomethod: MM)

ข. สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างผลของการวัดคุณลักษณะเดียวกัน ด้วยวิธีการวัดต่างกัน (monotrait-

heteromethods: MH)


ค. สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างผลของการวัดคุณลักษณะต่างกัน ด้วยวิธีการวัดเดียวกัน (heterotraits-

monomethods: HM)

ง. สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างผลของการวัดคุณลักษณะต่างกัน ด้วยวิธีการวัดต่างกัน (heterotraits-

heteromethods: HH)