เอกสารประกอบการสอนการวัดและประเมินผลการเรียนรู้ 2563 วิทยาลัยการศึกษา มหาวิทยาลัยพะเยา

ความเที่ยง (Unreliable) แต่ถ้าผลการสอบท้ังสามครั้งสอบได้คะแนนใกล้เคียงกัน เช่น สอบได้
คะแนน 12, 13 และ 13 ตามลำดับ แสดงว่าเครื่องมือวัดผลน้ันมคี วามเทีย่ ง (Reliable) เป็นต้น

3. ความยากง่ายพอเหมาะ (Difficulty) ความยากงา่ ย เป็นตัวท่บี ่งชใี้ ห้ทราบว่าขอ้ สอบ
นั้นมีคนตอบถูกมากน้อยเพียงใด ถ้ามีคนตอบถูกมากแสดงว่าข้อสอบนั้นง่าย แต่ถ้ามีคนตอบ

ถกู น้อยแสดงวา่ ขอ้ สอบน้ันยาก และถ้ามีคนตอบถกู บ้างผิดบ้างพอ ๆ กันแสดงว่าข้อสอบน้ันมี
ความยากปานกลาง

4. มีอำนาจจำแนก (Discrimination) อำนาจจำแนกเป็นตวั บง่ ชใี้ ห้ทราบว่าข้อสอบน้ัน
สามารถจำแนกผู้เรียนได้ตามความแตกต่างของแต่ละคน เช่น ใคร เก่ง ปานกลาง หรืออ่อน

ใครมีความรอบรู้หรือไม่รอบรู้ โดยยึดหลักการว่าข้อสอบที่ดีคนเก่งหรือคนที่มีความรอบรู้
จะต้องทำขอ้ สอบข้อนั้นได้ และคนที่ออ่ นหรือไมร่ อบรู้จะต้องทำขอ้ สอบข้อนน้ั ไม่ได้ และขอ้ สอบ

ทีด่ ีต้องแยกคนเกง่ และคนออ่ นออกจากกันได้อยา่ งเด็ดขาด
5. มีความเป็นปรนัย (Objectivity) ความเป็นปรนัยของเครื่องมือวัดเป็นตัวบ่งชี้ถึง

ความชัดเจน ความถูกต้อง และความเขา้ ใจที่ตรงกนั ของผู้สอบต่อขอ้ คำถามน้ัน เครื่องมือวัดที่
มีความเปน็ ปรนยั จะมีคณุ สมบัติ ดงั นี้

5.1 มีความชัดเจนในข้อคำถาม กล่าวคือ ทุกคนอ่านคำถามแล้วมีความเข้าใจ
ตรงกนั วา่ คำถามนั้นถามเรือ่ งอะไร

5.2 ตรวจให้คะแนนได้ตรงกัน กล่าวคือ ไม่ว่าจะเป็นใครก็ตามสามารถตรวจให้

คะแนนได้ตรงกัน หรือเฉลยตรงกัน มีเกณฑ์การตรวจให้คะแนนทีต่ รงกัน
5.3 แปลความหมายของคะแนนได้ตรงกัน กล่าวคือ ไม่ว่าใครจะเป็นผู้แปล

ความหมายของคะแนน กจ็ ะให้ผลเหมอื นกนั สามารถแปลความหมายจากคะแนนได้วา่ ใคร เกง่
ปานกลาง และออ่ นอย่างไร ตอบถูกมากน้อยตา่ งกนั เพยี งไร

6. มีประสิทธภิ าพ (Efficiency) เครื่องมือวัดผลที่มีประสิทธภิ าพ คอื เครือ่ งมือที่ทำให้
ได้ข้อมูลถกู ต้องเชื่อถือ โดยลงทุนน้อยที่สุดไม่ว่าจะเปน็ การลงทุนทางด้านเวลา แรงงาน หรือ

งบประมาณ
7. มีความยุติธรรม (Fair) ข้อสอบที่ดีต้องให้ความยุติธรรมกับผู้สอบทุกคน ไม่เปิด

โอกาสให้มีการได้เปรียบหรือเสียเปรียบกนั ไม่ออกข้อสอบที่เอื้อตอ่ เด็กกลุม่ ใดกลุ่มหนึ่ง ควร
ออกขอ้ สอบให้ครอบคลุมเนื้อหา

8. คำถามต้องถามลึก (Searching) ข้อสอบที่ดีต้องไม่ถามแต่ความรู้ความจำเทา่ น้นั
แต่ควรถามความเขา้ ใจ การนำไปใช้ การวเิ คราะห์ การประเมินคา่ และการสร้างสรรค์ เพราะ

จะทำให้ผู้สอบได้ใช้ความรู้ความสามารถอยา่ งเตม็ ที่

124 เอกสารปดรระ.กวรอรบณกาารกสรอนพรกปารวะัดเสแรลิฐะประเมินผเลอกกาสรเารรียปนรระู้ |กดอรบ.วกรารรณสาอกนรวพิชารกปารระเวสัดรแิฐละประเมินผลการ 124

9. คำถามต้องยั่วยุ (Exemplary) คำถามที่ดีต้องมีลักษณะท้าทายให้ผู้สอบอยากทำ
อยากคน้ หาคำตอบ ขอ้ คำถามจึงต้องน่าสนใจ ไม่นา่ เบอื่ หน่าย โดยอาจจะใช้รูปภาพประกอบก็

ได้ คำถามทีย่ ั่วยุไมจ่ ำเปน็ ต้องยากจนเกินไป
10. คำถามต้องจำเพาะเจาะจง (Definite) คำถามที่ดีต้องมีลักษณะเฉพาะเจาะจง ไม่

ถามกวา้ งจนเกินไป ไม่คลุมเครือ หรือเล่นสำนวนโวหารจนผู้สอบงง ทำให้อา่ นแล้วเขา้ ใจผิด

หลักการตรวจสอบคุณภาพของแบบทดสอบวัดผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน แบบอิงกลุ่ม
และอิงเกณฑ์

สมนึก ภัททิยธนี (2562, น. 197-198) ได้กล่าวถึงหลักการตรวจสอบคุณภาพของ

แบบทดสอบวัดผลสมั ฤทธิ์ทางการเรียนแบบอิงกลมุ่ และอิงเกณฑ์ ดงั นี้

การประเมินผลแบบอิงกลุ่ม (Norm Reference) หมายถึง การประเมินที่มุ่งนำผล
การเรียนมาจำแนกนักเรียนออกตามความสามารถ ซึ่งพิจารณาจากการเปรียบเทียบผล
การประเมินของนักเรียนแตล่ ะคนกับกลุ่มนกั เรียนด้วยกัน โดยมีแนวความคดิ ว่าในการจัดการ

เรียนการสอน นักเรียนยอ่ มมีความแตกตา่ งเปน็ รายบคุ คล น่นั คอื จะทราบว่านกั เรียนแต่ละคน
มีความสามารถมากหรือน้อยกว่านกั เรียนคนอน่ื ๆ ที่เรียนในกลมุ่ เดียวกนั

การประเมินผลแบบอิงเกณฑ์ (Criterion Reference) หมายถึง การประเมินทีม่ ุ่ง
นำผลการเรียนของนกั เรียนแตล่ ะคนมาเปรียบเทียบกบั เกณฑ์ (Criteria) ที่กำหนดขึ้น ซึ่งไม่ได้

มงุ่ เปรียบเทียบกบั นักเรียนคนอน่ื ๆ หรือกลา่ วได้ว่าเป็นการประเมินทีต่ ้องการทราบสถานภาพ
ของบุคคล ซึ่งอาศัยเกณฑท์ ี่กำหนดขึ้นเปน็ หลัก โดยมีแนวความคิดว่าในการจดั การเรียนการ

สอนว่าควรจะให้นกั เรียนเรียนอยา่ งรอบรู้ (Master Learning)
ความแตกต่างระหวา่ งการประเมินผลแบบอิงกลุ่มกับอิงเกณฑ์ แยกเปน็ รายประเด็น

ได้ ดงั ตารางที่ 17

ตารางที่ 17 ความแตกตา่ งระหว่างการประเมินผลแบบอิงกลมุ่ กบั อิงเกณฑ์

การประเมินผลแบบอิงกลุม่ (NR) การประเมินผลแบบอิงเกณฑ์ (CR)

1. เปน็ การเปรียบเทียบความสามารถของ 1. เป็นการเปรียบเทียบความสามารถของ
นักเรียนแตล่ ะคนกับนักเรียนคนอนื่ ๆ ในกลมุ่ ที่ นักเรียนแต่ละคนกบั เกณฑ์ ซึ่งเกณฑ์ในทีน่ ้ี ก็
เรียนด้วยกัน คือจดุ ประสงคข์ องการเรียนรู้

ดร.วรรณากร พรปดระ.วเรสรรณิฐากรพรปเรอะกเสราิฐรป| รเอะกกสอาบรกปารระกสอบนกวาิชราสกอานรกวาดั รแวลัดะแปลระะปเรมะินเมผินลผกลากรารเรียนรู้ 112255

ตารางที่ 17 (ต่อ)

การประเมินผลแบบอิงกลมุ่ (NR) การประเมินผลแบบอิงเกณฑ์ (CR)
2. โครงสร้างประกอบดว้ ยผลของแนวความคิด 2. โครงสร้างประกอบดว้ ยจุดประสงค์ของ
และ/ หรอื จุดประสงคท์ ี่ครอบคลมุ โดยเนน้ การ การเรียนการสอนท้ังหมดทก่ี ำหนดไว้อย่าง
เป็นตัวแทนขององคค์ วามรู้ทั้งหมด จำเพาะเจาะจง แล้วทดสอบตามจุดประสงค์
การเรียนการสอน
3. ใช้แบบทดสอบฉบบั เดยี วกนั กับนกั เรียนทกุ 3. อาจใช้แบบทดสอบตา่ งฉบับกนั กับนกั เรียน
คนในกลมุ่ แต่ละคนในกลุ่ม
4. ขอ้ สอบสร้างขนึ้ เพอื่ ใช้จำแนกนกั เรียนเป็น 4. ขอ้ สอบทสี่ ร้างขึน้ เพอื่ วดั ระดับความรู้หรอื
กลุ่มเกง่ กลมุ่ อ่อน จึงเหมาะสำหรบั การสอบ ทกั ษะความสามารถ จึงเหมาะสำหรับ
คดั เลอื กหรือสอบเพอื่ ความเป็นเลิศ การเรียนการสอนหรอื การวินจิ ฉัย
5. ข้อสอบมีความยากพอเหมาะ (50%) คือไม่ 5. ข้อสอบไม่คำนึงถึงความยาก แตส่ ิ่งสำคญั คือ
ยากหรอื ง่ายเกินไป โดยสมุ่ และเนน้ การวัดตาม เน้นการวดั ตามจุดประสงค์การเรียนรู้
เนือ้ หาสาระ
6. การวิเคราะห์ขอ้ สอบรายขอ้ ใช้เกณฑภ์ ายใน 6. การวิเคราะห์ขอ้ สอบรายขอ้ ใช้เกณฑ์
คือกลมุ่ ผไู้ ด้คะแนนสงู กับกลมุ่ ผู้ได้คะแนนตำ่ ภายนอก เชน่ กลมุ่ รอบรู้กบั ไม่รอบรู้ หรือเรียน
แล้วกบั ยงั ไมเ่ รียน
7. ใช้คะแนนในรูปของคะแนนมาตรฐาน หรือ 7. คะแนนจะแปลความหมายออกมาในรูปของ
ตำแหน่งเปอร์เซ็นไทล์ (Percentile Rank) ซึ่งจะ การรอบรู้หรอื ยังไมร่ อบรู้
แปลความหมายในรปู ของลำดบั ทขี่ องกลมุ่

จากตารางที่ 17 จะพบว่าความแตกต่างระหว่างการประเมินผลแบบอิงกลุ่มกบั

อิงเกณฑ์ มีความแตกต่างกนั ด้วยเหตนุ กี้ ารตรวจสอบคณุ ภาพของแบบทดสอบวัดผลสัมฤทธิ์
ทางการเรียน กแ็ บ่งออกเปน็ 2 กลุม่ เช่นกัน โดยแสดงรายละเอียด ดังหวั ขอ้ ตอ่ ไปนี้

ความตรง (Validity) ของแบบทดสอบวัดผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน แบบอิงกลุ่มและ
อิงเกณฑ์

ความตรงเป็นคุณสมบัติที่สำคัญที่สุดของแบบทดสอบวัดผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน

กล่าวคือ เป็นความสามารถของเครื่องมือวดั ผลที่สามารถวัดได้ตรงกับสิ่งที่ต้องการจะวัดได้
อย่างถกู ต้อง ทั้งนขี้ อนำเสนอความตรง แบบอิงกล่มุ และอิงเกณฑ์ (พชิ ิต ฤทธิ์จรญู , 2552, น.

150-152; สมนึก ภัททิยธนี, 2562, น. 215; อนุวัตร คูณแก้ว, 2562, น. 199-202) ดังนี้

126 เอกสารปดรระ.กวรอรบณกาารกสรอนพรกปารวะดัเสแรลิฐะประเมินผเลอกกาสรเารรียปนรระู้ |กดอรบ.วกรารรณสาอกนรวพิชารกปารระเวสัดรแิฐละประเมินผลการ 126

ความตรง (Validity) แบบอิงกลุ่ม

1. ความตรงเชิงเนื้อหา (Content Validity) ความสามารถของเครื่องมือที่วัดได้
ตามเนื้อหาที่ต้องการวัด ความตรงในลักษณะนี้ใช้กับการวัดผลสัมฤทธิ์เป็นส่วนใหญ่ โดยใช้

พจิ ารณาวา่ ขอ้ สอบแต่ละข้อในแบบสอบสามารถวดั ได้ตามเนื้อหาที่กำหนดในหลักสูตรหรือไม่
ทั้งนี้มีวิธีการตรวจสอบความตรงเชิงเนื้อหา คือ ให้ผู้เชี่ยวชาญพิจารณาว่าข้อสอบหรือข้อ
คำถามแตล่ ะขอ้ วดั เนือ้ หาหรือจุดประสงค์การเรียนรู้มากนอ้ ยเพียงใด โดยใช้เกณฑก์ ารประเมิน

ดังนี้
ให้คะแนน + 1 หมายถึง แน่ใจว่าข้อสอบวัดได้ตรงเนื้อหาสาระหรือจุดประสงค์

การเรียนรู้
ให้คะแนน 0 หมายถึง ไมแ่ น่ใจว่าขอ้ สอบวัดได้ตรงเนือ้ หาสาระหรือจุดประสงค์

การเรียนรู้
ให้คะแนน -1 หมายถึง แน่ใจวา่ ขอ้ สอบวดั ได้ไมต่ รงเนือ้ หาสาระหรือจุดประสงค์

การเรียนรู้
แล้วนำขอ้ มูลที่ได้จากการพจิ ารณาของผู้เชีย่ วชาญ มาหาค่าความสอดคล้องระหว่าง

ข้อสอบแต่ละข้อกับเนื้อหาสาระหรือจุดประสงค์การเรียนรู้ (Index of Item Objective
Congruence: IOC) โดยคำนวณจากสตู ร

IOC = ∑R
N

เมื่อ ∑R แทน ผลรวมของคะแนนการพจิ ารณาของผู้เชี่ยวชาญ
N แทน จำนวนผู้เชีย่ วชาญ

โดยเกณฑ์ที่ใช้ในการคดั เลือกขอ้ คำถาม ได้แก่

ขอ้ คำถามทีม่ ีค่า IOC ตั้งแต่ 0.50 ถึง 1.00 ถือวา่ ใช้ได้
ขอ้ คำถามทีม่ ีค่า IOC ตำ่ กวา่ 0.50 ควรพจิ ารณาปรบั ปรงุ หรือตดั ทงิ้

ทั้งนี้ การพิจารณาความสอดคล้องระหว่างข้อสอบแต่ละข้อกับเนื้อหาสาระหรือ
จดุ ประสงค์การเรียนรู้ แสดงตามตวั อยา่ งดังนี้

ดร.วรรณากร พรปดระ.วเรสรรณิฐากรพรปเรอะกเสราิฐรป| รเอะกกสอาบรกปารระกสอบนกวาิชราสกอานรกวาัดรแวลัดะแปลระะปเรมะินเมผินลผกลากรารเรียนรู้ 112277

ตวั อยา่ ง แบบสอบถามพจิ ารณาความสอดคล้องระหว่างขอ้ สอบแตล่ ะขอ้
กบั เนื้อหาสาระหรอื จดุ ประสงค์การเรยี นรู้

คำชี้แจง ให้ท่านพิจารณาข้อคำถามแตล่ ะข้อ วัดได้ตรงตามจุดประสงคก์ ารเรียนรู้หรอื ไม่ โดยให้
ใส่เครือ่ งหมาย  ลงในชอ่ งผลการพิจารณา ท่ตี รงกบั ความคิดเหน็ ของท่าน ดงั นี้
+ 1 หมายถึง แนใ่ จวา่ ข้อคำถามวดั ได้ตรงกบั จดุ ประสงคก์ ารเรียนรู้

0 หมายถึง ไมแ่ นใ่ จวา่ ข้อคำถามวัดได้ตรงกับจุดประสงค์การเรียนรู้
-1 หมายถึง แนใ่ จวา่ ข้อคำถามวัดได้ไม่ตรงกบั จุดประสงคก์ ารเรียนรู้

จุดประสงคก์ ารเรยี นรู้ ขอ้ คำถาม ผลการพิจารณา
1. ........................................
1. ........................................ +1 0 -1
2. ........................................ 2. ........................................
3. ........................................ ..... ..... .....
1. ........................................ ..... ..... .....
2. ........................................ ..... ..... .....
..... ..... .....
..... ..... .....

และสามารถคำนวณ รวมทั้งแปลผลการวิเคราะห์ค่า IOC ดังนี้

จดุ ประสงค์ ข้อ คะแนนการพิจารณาของ รวม IOC แปลผล
การเรียนรู้ คำถาม ผู้เชี่ยวชาญ (คนท)ี่

1 12345

2 1 +1 +1 +1 +1 +1 5 1.00 ใช้ได้

2 +1 +1 +1 0 0 3 0.60 ใช้ได้

3 -1 +1 0 0 0 0 0.00 ตัดทิง้

1 -1 +1 +1 +1 +1 4 0.80 ใช้ได้

2 -1 -1 -1 0 0 -3 -0.60 ตัดทิง้

128 เอกสารปดรระ.กวรอรบณกาารกสรอนพรกปารวะัดเสแรลิฐะประเมินผเลอกกาสรเารรียปนรระู้ |กดอรบ.วกรารรณสาอกนรวพิชารกปารระเวสัดรแิฐละประเมินผลการ 128

2. ความตรงเชิงโครงสร้าง (Construct Validity) เป็นความสามารถของเครื่องมือ
ทีว่ ัดได้ตามลกั ษณะ หรือทฤษฎีเพียงใด เช่น ถ้าต้องการวดั ความสามัคคีของนกั เรียน เราต้อง
ศึกษากอ่ นวา่ มีทฤษฎีใดกลา่ วถึงความสามคั คีไวบ้ ้าง แล้วจึงสร้างเปน็ เครื่องมือวดั ความสามคั คี
ตามโครงสร้างของทฤษฎี จากนั้นต้องตรวจสอบคุณภาพเครื่องมือฉบับนี้ว่ามีความตรงตาม
โครงสร้างหรือไม่ โดยพิจารณาวา่ สามารถวัดได้ครบทุกองคป์ ระกอบของความสามัคคีหรือไม่
ความตรงในลักษณะนี้จะใช้สำหรับแบบวัดทางจิตวิทยา ทัศนคติ ความถนัด เป็นต้น ทั้งนี้มี
วธิ ีการตรวจสอบความตรงเชิงเนือ้ หา ได้แก่

2.1 ให้ผู้เชี่ยวชาญตดั สนิ คล้ายกบั วธิ ีการตรวจสอบความตรงตามเนอื้ หา โดย
ความตรงตามโครงสร้างจะดูความสอดคล้องระหว่างข้อคำถามกับโครงสร้างเนื้อหาที่ได้จาก
ทฤษฎี แล้วทำการคำนวณค่าดัชนีความสอดคล้อง (IOC) จากน้ันพิจารณาคดั เลือกขอ้ ทีค่ า่ IOC
≥ 0.5 สว่ นข้อที่คา่ IOC < 0. 5 อาจพิจารณาแก้ไขปรบั ปรงุ หรือตดั ทงิ้

2.2 วิเคราะห์องคป์ ระกอบ (Factor Analysis) เป็นวธิ ีการวเิ คราะห์ทางสถิติ
ขั้นสูง เพื่อตรวจสอบว่าแบบวัดที่สร้างขึ้น ประกอบด้วยองค์ประกอบใดบ้าง สอดคล้องกับ
ทฤษฎีในเรือ่ งน้ัน ๆ หรือไม่

2.3 เปรียบเทียบกับกลุ่มรู้ชัด (Known-group Technique) เช่น การสร้าง
แบบวัดความซื่อสัตย์ จะต้องนำไปทดสอบกับผู้ที่เป็นที่ยอมรับว่ามีความชื่อสัตย์มาก ได้แก่
ผู้พิพากษา ตำรวจ พระ ฯลฯ สว่ นอกี กลุม่ หนึง่ อาจเปน็ บุคคลทัว่ ไปหรืออาจเป็นกลุ่มทีเ่ ราถือวา่
มีความซื่อสัตย์น้อย ได้แก่ ผู้ต้องหา เพื่อนำผลการสอบของทั้งสองกลุ่มมาทดสอบความ
แตกต่างของค่าเฉลี่ยด้วยสถิติ t-test ถ้าผลการวิเคราะห์ด้วยสถิติ t-test พบว่า คะแนนของ
แบบวัดทีน่ ำไปทดสอบกบั ผู้พิพากษาและนกั โทษแตกตา่ งกนั แสดงว่าแบบวดั ที่สร้างข้ึนมีความ
ตรงเชิงโครงสร้าง สามารถวดั ความซื่อสัตยไ์ ด้

3. ความตรงเชิงเกณฑ์สัมพันธ์ (Criterion Related Validity) เป็นวิธีการ
ตรวจสอบความของเครื่องมือที่ผู้วิจัยสร้างขึ้น เมื่อเทียบกับลักษณะทางกายภาพและ
พฤติกรรม หรือเมื่อเทียบกับเครือ่ งมืออืน่ ๆ ท้ังนปี้ ระกอบด้วย ความตรงตามสภาพ และความ
ตรงตามพยากรณ์ ซึ่งความตรงทั้ง 2 ประเภทย่อยนี้ มีวิธีการในการตรวจสอบเหมือนกัน
กล่าวคือ เป็นการหาความสัมพันธ์โดยใช้สูตรสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สัน (Pearson
Product-moment Correlation Coefficient) หรือสูตรสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบจัดอันดับส
เปียร์แมน (Spearman Rank Order Correlation Coefficient) โดยมีรายละเอียดดงั นี้

ดร.วรรณากร พรปดระ.วเรสรรณิฐากรพรปเรอะกเสราิฐรป| รเอะกกสอาบรกปารระกสอบนกวาิชราสกอานรกวาดั รแวลัดะแปลระะปเรมะินเมผินลผกลากรารเรียนรู้ 112299

3.1 ความตรงตามสภาพ (Concurrent Validity) เป็นการตรวจสอบว่า
เครื่องมือวดั ผลที่ผู้วิจัยสร้างขึ้นมา และผลที่วดั ได้นั้นสามารถวัดได้ตรงกับสภาพความเป็น
จริง ณ ปัจจุบัน ของผู้เรียนหรือไม่ ตรวจสอบได้โดยนำคะแนนที่ได้จากแบบทดสอบที่
ต้องการหาความตรงไปหาความสัมพันธ์กับคะแนนที่ได้จากการทดสอบที่ใช้เป็นเกณฑ์ใน
ปัจจุบัน ซึ่งเป็นพฤติกรรมบางอย่างที่สนใจในสภาพที่เป็นจริงในปัจจุบัน ถ้าค่าสัมประสิทธิ์

สหสัมพนั ธ์มคี ่าสูงและมีทศิ ทางเดียวกนั แสดงว่าแบบทดสอบฉบับนั้นมคี วามตรงเชิงสภาพ
ตัวอย่างเช่น ถ้าต้องการตรวจสอบความตรงตามสภาพของแบบวัดความคิด

สร้างสรรค์ทค่ี ณุ ครสู ร้างข้นึ จะต้องนำแบบวัดอีกฉบับหนึ่งที่เป็นเครื่องมือมาตรฐานในการวัด
ความคดิ สร้างสรรค์ และจากน้ันคุณครจู ะต้องให้นักเรียนทำแบบวดั ทั้ง 2 ฉบบั เพ่ือนำผลที่ได้

จากการวัดมาหาคา่ สมั ประสิทธส์ิ หสมั พนั ธ์ ถ้าพบว่ามีคา่ สูง กล่าวคือ ผลทีไ่ ด้จากการวัดทั้ง 2
ฉบับ เป็นไปในทิศทางเดียวกัน สรุปได้ว่าแบบวัดความคิดสร้างสรรคท์ ี่คุณครูสร้างขึ้นมีความ

ตรงตามสภาพ
3.2 ความตรงตามพยากรณ์ (Predictive Validity) เป็นการตรวจสอบว่า

เครื่องมือวัดผลที่ผู้วิจัยสร้างขึ้นมา และผลที่วัดได้นั้นสามารถพยากรณ์คุณลักษณะของ
ผู้เรียนในอนาคตได้หรือไม่ ตรวจสอบโดยนำคะแนนที่ได้จากแบบทดสอบที่ต้องการหาความ
ตรงไปหาความสัมพันธ์กับคะแนนที่ได้จากการทดสอบที่ใช้เป็นเกณฑ์ในอนาคต การแปล

ความหมายค่าสมั ประสิทธ์ิสหสัมพันธแ์ ปลเชน่ เดียวกบั ข้อ 3.1
ตัวอย่างเช่น คุณครูสร้างแบบทดสอบวัดความถนัดทางการเรียนศิลปะ แล้ว

นำไปทดสอบกับนักเรียนที่สอบคัดเลือกเข้าศึกษาในคณะสถาปัตยกรรมศาสตร์ แล้วพบว่า
นกั เรียนคนทีท่ ำคะแนนไดส้ ูง เมื่อเรียนในคณะสถาปตั ยกรรมศาสตร์ สามารถเรียนได้ดี ในขณะ

ที่นักเรียนคนที่ทำคะแนนได้น้อย เมื่อเรียนในคณะสถาปัตยกรรมศาสตร์ก็พบว่ามีปัญหา ไม่
สามารถเรียนได้ และมีเกรดเฉลีย่ ในระดับต่ำ แสดงให้เห็นว่าแบบทดสอบวัดความถนัดทางการ
เรียนศิลปะทีค่ รูสร้างข้นึ มีความตรงตามพยากรณ์ ท้ังนคี้ วามตรงในลกั ษณะนมี้ กั ใช้ตรวจสอบ

กับแบบวดั ความถนัดเป็นส่วนใหญ่ ได้แก่ แบบวัดความถนดั ทางวิชาชีพครู แบบวัดความถนัด
ทางแพทย์ ฯลฯ

ความตรงตามสภาพและความตรงตามพยากรณ์ คำนวณโดยใช้ค่าโดยใช้สูตร
สัมประสิทธ์สิ หสัมพนั ธ์ เพอ่ื เปน็ คา่ ดชั นีวัดความตรง ดงั นี้

1) สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สัน (Pearson Product-moment
Correlation Coefficient) โดยข้อมูลที่นำมาหาความสัมพันธ์ในสูตรนี้ อยู่ในระดับการวัด
มาตราอนั ตรภาคช้ัน (Interval Scale) ข้นึ ไป มีสูตร ดงั นี้

130 เอกสารปดรระ.กวรอรบณกาารกสรอนพรกปารวะัดเสแรลิฐะประเมินผเลอกกาสรเารรียปนรระู้ |กดอรบ.วกรารรณสาอกนรวพิชารกปารระเวสัดรแิฐละประเมินผลการ 130

rXY = n ∑ XY − ∑ X ∑ Y
√[n ∑ X2 − (∑ X)2][n ∑ Y2 − (∑ Y)2]

เมื่อ
r แทน คา่ สมั ประสิทธส์ิ หสมั พันธ์

n แทน จำนวนค่ขู องคะแนน
ΣXY แทน ผลรวมของผลคูณระหว่างคะแนน X กบั คะแนน Y

ΣX แทน ผลรวมของคะแนน X (เครื่องมือวดั ผลทีค่ รสู ร้าง)
ΣX2 แทน ผลรวมของคะแนน X ยกกำลังสอง
ΣY แทน ผลรวมของคะแนน Y (เครื่องมือวดั ผลที่เป็นมาตรฐาน)
ΣY2 แทน ผลรวมของคะแนน Y ยกกำลงั สอง
(ΣX)2 แทน ผลรวมของคะแนน X ท้ังหมด ยกกำลังสอง
(ΣY)2 แทน ผลรวมของคะแนน Y ทั้งหมด ยกกำลงั สอง

และมีเกณฑใ์ นการแปลความหมาย ดังนี้

 คา่ r เปน็ บวก และเขา้ ใกล้ 1 คอื เครื่องมือมีความตรงตามสภาพ

 คา่ r ตั้งแต่ 0 ลงมา จนเขา้ ใกล้ -1 คอื เครือ่ งมือไม่มีความตรงตามสภาพ

ตัวอย่างเช่น จงตรวจสอบความตรงตามสภาพของแบบวัดความคิดสร้างสรรค์ที่
คุณครสู ร้างข้นึ โดยมีข้อมูลดังนี้

นักเรียน คะแนนจากแบบวดั ความคิดสรา้ งสรรค์
คนที่
แบบวัด ครูสร้างขึน้ แบบวดั มาตรฐาน X2 Y2 XY
1
2 (30 คะแนน) (100 คะแนน) 256 3364 928
3 625 6889 2075
4 16 58 484 5625 1650
5 289 3844 1054
รวม 25 83 729 8100 2430
2383 27822 8137
22 75

17 62

27 90

107 368

ดร.วรรณากร พรปดระ.วเรสรรณิฐากรพรปเรอะกเสราิฐรป| รเอะกกสอาบรกปารระกสอบนกวาิชราสกอานรกวาัดรแวลดั ะแปลระะปเรมะินเมผินลผกลากรารเรียนรู้ 113311

แทนคา่ ในสตู ร
n ∑ XY − ∑ X ∑ Y
rXY = √[n ∑ X2 − (∑ X)2][n ∑ Y2 − (∑ Y)2]

rXY = 5(8137)−(107)(368) (368)2]
√[5(2383)− (107)2][5(27822)−

rXY = 1309 = 0.9987 ≈ 0.999
√(466)(3686)

ดังนั้น ค่าสมั ประสิทธ์สิ หสัมพันธแ์ บบเพยี ร์สัน มีค่าเท่ากบั 0.999 ซึ่งอยใู่ นระดับที่สูง

มาก สรปุ ได้วา่ แบบวัดความคดิ สร้างสรรค์มีความตามสภาพ

2) สูตรสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบจัดอันดับสเปียร์แมน (Spearman Rank

Order Correlation Coefficient) โดยข้อมูลทีน่ ำมาหาความสัมพันธ์ในสูตรนี้ อยู่ในระดับการ

วัดมาตราเรียงลำดบั (Ordinal Scale) มีสตู ร ดงั นี้

rS = 1 − 6∑ D2
n(n2 −1)
เมื่อ

r แทน ค่าสัมประสิทธิ์สหสมั พันธ์

n แทน จำนวนคู่ของคะแนน
n2 แทน จำนวนคู่ของคะแนน ยกกำลังสอง

ΣD2 แทน ผลรวมของผลตา่ งระหวา่ งคะแนน X กบั คะแนน Y ยกกำลังสอง

และเกณฑ์ในการแปลความหมาย เหมือนกันกับการแปลผลค่าสัมประสิทธิ์
สหสมั พันธแ์ บบเพยี รส์ นั

ตวั อย่างเชน่ จงตรวจสอบความตรงตามพยากรณ์ของแบบทดสอบวดั ความถนัด
ทางการเรียนศิลปะที่คุณครูสร้างข้นึ โดยมีข้อมลู ดงั นี้

132 เอกสารปดรระ.กวรอรบณกาารกสรอนพรกปารวะดัเสแรลิฐะประเมินผเลอกกาสรเารรียปนรระู้ |กดอรบ.วกรารรณสาอกนรวพิชารกปารระเวสัดรแิฐละประเมินผลการ 132

นกั เรียน คะแนนแบบทดสอบ อันดบั ที่ของคะแนน อนั ดบั D D2
คนที่ วัดความถนัดฯ แบบทดสอบ การสอบได้
(50 คะแนน) วดั ความถนัดฯ
1 40
2 26 2 5 -3 9
3
4 46 6 4 24
5 19
6 33 1 1 00
7
8 37 8 8 00
21
4 3 11
30
3 2 11

7 7 00

5 6 -1 1

รวม 16

แทนคา่ ในสตู ร 6 ∑ D2
n(n2 −1)
rS = 1 −

rS = 1 − 6(16)
8(64 −1)

rS = 1 − 96 = 0.809 ≈ 0.81

504

ดังนั้น ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบจัดอันดบั สเปียร์แมน มีค่าเท่ากับ 0.81 ซึ่ง
อยใู่ นระดบั ที่สูงมาก สรปุ ได้วา่ แบบวดั ความคดิ สร้างสรรค์มีความตรงตามพยากรณ์

ความตรง (Validity) แบบอิงเกณฑ์

1. ความตรงเชิงเนื้อหา (Content Validity) การหาค่าความตรงเชิงเนื้อหาของ
แบบทดสอบอิงเกณฑ์ ใช้วิธกี ารหาคา่ ความสอดคล้องระหว่างขอ้ สอบแตล่ ะข้อกับเนื้อหาสาระ
หรือจุดประสงค์การเรียนรู้ (Index of Item-Objective Congruence: IOC) เช่นเดียวกับการหา
ความตรงเชิงเนอื้ หาแบบอิงกลุ่ม

2. ความตรงเชิงโครงสร้าง (Construct Validity) การหาความตรงเชิงโครงสร้าง
ของแบบทดสอบแบบอิงเกณฑ์ เป็นการหาว่านักเรียนที่มีความรอบรู้จะทำข้อสอบข้อนั้นได้
สว่ นนกั เรียนทีไ่ ม่มีความรอบรู้จะทำขอ้ สอบข้อน้ันไม่ได้ ซึง่ มวี ธิ ีการหาได้ดงั นี้

ดร.วรรณากร พรปดระ.วเรสรรณิฐากรพรปเรอะกเสราิฐรป| รเอะกกสอาบรกปารระกสอบนกวาิชราสกอานรกวาดั รแวลดั ะแปลระะปเรมะินเมผินลผกลากรารเรียนรู้ 113333

2.1 วิธีของคาร์เวอร์ (Carver) วิธีการนี้จะนำแบบทดสอบไปทดสอบกับกลุ่ม
นักเรียนที่เรียนแล้ว และกลุ่มที่ยังไม่ได้เรียน จากนั้นนำมาหาอัตราส่วนระหว่างผลรวมของ
จำนวนนักเรียนที่ยังไม่ได้เรียนและสอบไม่ผา่ นเกณฑ์ กับจำนวนนักเรียนทีเ่ รียนมาแล้วและสอบ

ผา่ นเกณฑ์ ตอ่ นักเรียนที่สอบท้ังหมด โดยมีวิธกี ารคำนวณดงั นี้

สอบผ่านเกณฑ์ นกั เรียนที่เรียนแลว้ นกั เรียนที่ยังไม่ไดเ้ รียน
สอบไม่ผา่ นเกณฑ์ a b

d c

สตู รทีใ่ ช้ในการคำนวณความตรงเชิงโครงสร้าง ด้วยวธิ ีการของของคารเ์ วอร์ ดังนี้

ความตรงเชิงโครงสร้าง = a+
N
เมือ่

a แทน จำนวนนักเรียนทีเ่ รียนมาแล้ว และสอบผา่ นเกณฑ์

c แทน จำนวนนกั เรียนที่ยงั ไม่ได้เรียน และสอบไมผ่ า่ นเกณฑ์

N แทน จำนวนนักเรียนท้ังหมด (N = a+b+c+d)

และเกณฑ์ในการแปลความหมาย เหมือนกันกับการแปลผลค่าสัมประสิทธิ์

สหสมั พันธแ์ บบเพยี ร์สัน

ตัวอย่างเช่น คุณครูนำแบบทดสอบไปสอบกับนักเรียน 2 กลุ่ม คือ กลุ่มทีไ่ ม่ได้

เรียนกบั กลุม่ ที่เรียนเรื่องนั้นแล้ว กลมุ่ ละ 10 คน จงหาความตรงเชิงโครงสร้าง ตามวิธีของคาร์
เวอร์ โดยกำหนดเกณฑ์ตัดสินว่าผา่ น คอื 5 คะแนน ผลปรากฏดงั นี้

กลุม่ ที่ไม่ไดเ้ รียน 4545632 1 23
กลุ่มที่เรียนเรือ่ งนน้ั แลว้ 5786547356

จากโจทย์ พบว่า a = 8, c = 7, N = 20

แทนค่าในสตู ร a+c
N
ความตรงเชิงโครงสร้าง =

ความตรงเชิงโครงสร้าง = 8+7 = 0.75
20

สรปุ ได้วา่ แบบทดสอบฉบบั นมี้ ีความตรงเชิงโครงสร้าง

134 เอกสารปดรระ.กวรอรบณกาารกสรอนพรกปารวะดัเสแรลิฐะประเมินผเลอกกาสรเารรียปนรระู้ |กดอรบ.วกรารรณสาอกนรวพิชารกปารระเวสัดรแิฐละประเมินผลการ 134

2.2 วิธีสหสัมพันธ์แบบฟี (Phi-correlation) เป็นการหาความตรงเชิง
โครงสร้างอีกวธิ ีหนึง่ เนื่องจากเป็นการหาความสัมพนั ธ์ของนกั เรียน 2 กล่มุ คอื กลุ่มทีย่ งั ไม่ได้
รับการสอนหรือการสอบกอ่ นเรียน กับกลุ่มที่ได้รับการสอนแล้ว หรือการสอบหลงั เรียน แล้ว

กำหนดเกณฑ์การผา่ นกบั เกณฑ์ไมผ่ า่ น จากน้ันทำการหาค่าสหสมั พนั ธ์แบบฟี ดังนี้

ไมผ่ า่ นเกณฑ์ กอ่ นเรียน หลังเรียน
ผา่ นเกณฑ์ a b

d c

สูตรที่ใช้ในการคำนวณความตรงเชิงโครงสร้าง ด้วยวิธีสหสัมพันธ์แบบฟี (Phi หรือ

ϕ)ดงั นี้ ac−bd
√(a+b)(c+d)(a+d)(c+d)
=ϕ

เมือ่

ϕ แทน ความตรงเชิงโครงสร้าง ด้วยวธิ ีสหสมั พันธ์แบบฟี

a แทน จำนวนนกั เรียนทสี่ อบก่อนเรียน และไมผ่ า่ นเกณฑ์

b แทน จำนวนนักเรียนทสี่ อบหลงั เรียน และไมผ่ ่านเกณฑ์

c แทน จำนวนนักเรียนทสี่ อบหลังเรียน และผ่านเกณฑ์

d แทน จำนวนนกั เรียนทสี่ อบกอ่ นเรียน และผา่ นเกณฑ์

และเกณฑ์ในการแปลความหมาย เหมือนกันกับการแปลผลค่าสัมประสิทธิ์
สหสมั พันธ์แบบเพยี ร์สัน

ตัวอย่างเช่น จงหาความตรงเชิงโครงสร้าง ด้วยวิธีสหสัมพันธ์แบบฟี (Phi หรือ
ϕ) จากขอ้ มลู ตอ่ ไปนี้

ไมผ่ า่ นเกณฑ์ กอ่ นเรียน หลงั เรียน
ผ่านเกณฑ์ 18 5

2 15

ดร.วรรณากร พรปดระ.วเรสรรณิฐากรพรปเรอะกเสราิฐรป| รเอะกกสอาบรกปารระกสอบนกวาิชราสกอานรกวาดั รแวลดั ะแปลระะปเรมะินเมผินลผกลากรารเรียนรู้ 113355

แทนคา่ ในสตู ร
ac−bd
=ϕ √(a+b)(c+d)(a+d)(c+d)

=ϕ (18)(15)−(5)(2)
√(18+5)(15+2)(18+2)(5+15)

=ϕ 270−10 = 0.93
√(23)(17)(20)(10)

สรุปได้วา่ แบบทดสอบฉบับนมี้ ีความตรงเชิงโครงสร้าง

ความยาก (Difficulty) และอำนาจจำแนก (Discrimination) ของแบบทดสอบวัดผล
สมั ฤทธิ์ แบบอิงกลุม่ และอิงเกณฑ์

ความยาก (Difficulty) และอำนาจจำแนก (Discrimination) มักใช้ในการพิจารณา

ขอ้ สอบรายข้อควบคกู่ นั ไปท้ัง 2 คา่ จะพิจารณาคัดเลือกขอ้ สอบเพยี งคา่ ใดคา่ หนงึ่ ไมไ่ ด้ จะต้อง
คัดเลือกจากการวิเคราะห์ค่าความยาก และอำนาจจำแนกควบคู่กนั ไป ทั้งนี้ขอนำเสนอความ

ตรงและอำนาจจำแนก แบบอิงกล่มุ และอิงเกณฑ์ (พชิ ิต ฤทธิจ์ รูญ, 2552, น. 139-148; สมนึก
ภัททิยธนี, 2562, น. 198-213; อนุวตั ร คณู แก้ว, 2562, น. 205-210) ดังนี้

ความยาก (Difficulty) และอำนาจจำแนก (Discrimination) แบบอิงกลุ่ม

ในหัวข้อนี้ เป็นการวิเคราะห์แบบทดสอบที่มีการให้คะแนน 0 กับ 1 มีรายละเอียด
ดงั นี้

การวเิ คราะหข์ ้อสอบมีหลากหลายวธิ ี (Kelley, 1939) ได้แก่
- เทคนิค 50% ใช้ในกรณีที่มีนกั เรียนจำนวน ต่ำกว่า 100 คน เช่น การวิเคราะห์

ขอ้ สอบภายในโรงเรียน
- เทคนิค 33% ใช้ในกรณีที่มีนักเรียนจำนวน ตั้งแต่ 100 คน ขึ้นไป เหมือนกับ

เทคนิค 27% แต่ต่างกันตรงที่ ควรใช้เมื่อคะแนนไม่มีการแจกแจงแบบปกติ (Non-normal
Distribution) ทั้งนี้เพราะถ้าใช้เทคนิค 27% แล้วจะทำให้ระดับความยากง่ายกบั อำนาจจำแนก
ไม่ตรงกบั ความเป็นจริง

- การวิเคราะห์โดยใช้เทคนิค 27% ใช้ในกรณีที่มีนักเรียนจำนวน ตั้งแต่ 100 คน
ข้นึ ไป เชน่ การวเิ คราะหข์ ้อสอบทีใ่ ช้ในกลุ่มโรงเรียน หรือขอ้ สอบทีใ่ ช้สอบทั้งจังหวัด

136 เอกสารปดรระ.กวรอรบณกาารกสรอนพรกปารวะัดเสแรลิฐะประเมินผเลอกกาสรเารรียปนรระู้ |กดอรบ.วกรารรณสาอกนรวพิชารกปารระเวสดั รแิฐละประเมินผลการ 136

สำหรับการวิเคราะห์ข้อสอบในบทนี้ จะเสนอวิธีที่นิยม ได้แก่ วิธีวิเคราะห์โดยใช้
เทคนิค 50% ส่วนเทคนิค 33% และ 27% จะขอนำเสนอการวิเคราะห์โดยใช้โปรแกรมการ

วเิ คราะห์ข้อสอบ Tap Test Analysis Program ในบทที่ 6 ต่อไป

วิธวี ิเคราะห์ โดยใช้เทคนิค 50% หรือวิธวี ิเคราะหอ์ ย่างงา่ ย
ความยาก (Difficulty) หมายถึง สดั สว่ นของผู้ตอบถกู จากคนท้ังหมดทตี่ อบในขอ้ นนั้
เช่น ข้อสอบข้อหนึ่งมีผู้ทำข้อสอบ 40 คน ผู้ที่ตอบถูกมี 30 คน ข้อสอบนี้จะมีความยากง่าย

เท่ากับ 0.75 ค่าสัดส่วนนี้เรียกว่าดัชนีความยากงา่ ย (Index of Difficulty) นิยมใช้อกั ษร P โดย
คา่ P ที่ได้จากการคำนวณ จะอยูร่ ะหวา่ ง 0 ถึง 1

โดยมีสูตรในการคำนวณ ดงั นี้

P = H+L
N
เมื่อ

P แทน ความยากของขอ้ สอบข้อน้ัน

H แทน จำนวนนักเรียนในกลุ่มสงู ที่ตอบถกู ในขอ้ สอบข้อน้ัน

L แทน จำนวนนกั เรียนในกลุม่ ต่ำ ทีต่ อบถกู ในขอ้ สอบข้อนั้น

N แทน จำนวนนักเรียนท้ังหมด

และเกณฑใ์ นการพจิ ารณาคา่ ความยากของตัวถกู แสดงดงั ตารางที่ 1

ค่าความยากของตวั ถูก แปลผล
0.81 – 1.00 ง่ายมาก ควรตัดทิง้
0.61 – 0.80
0.40 – 0.60 คอ่ นข้างง่าย
0.20 – 0.39 ปานกลาง
0.00 – 0.19 ค่อนข้างยาก
ยากมาก ควรตดั ทิง้

อำนาจจำแนก (Discrimination) หมายถึง คุณสมบัติของข้อสอบแต่ละข้อที่
สามารถจำแนกกลุ่มเก่งกบั กล่มุ ออ่ น ดังน้ันขอ้ สอบข้อใดมีอำนาจจำแนกทดี่ ี คนเกง่ จะตอบถูก

คนอ่อนจะตอบผิด สัญลักษณ์ที่ใช้แทนค่าอำนาจจำแนก คือ r โดยค่า r ที่ได้จากการคำนวณ
จะอยูร่ ะหวา่ ง -1 ถึง +1 ดังน้ันขอ้ คำถามที่ดี คา่ อำนาจจำแนกควรเขา้ ใกล้ +1 (พชิ ิต ฤทธิ์จรูญ,

ดร.วรรณากร พรปดระ.วเรสรรณิฐากรพรปเรอะกเสราิฐรป| รเอะกกสอาบรกปารระกสอบนกวาิชราสกอานรกวาัดรแวลดั ะแปลระะปเรมะินเมผินลผกลากรารเรียนรู้ 113377

2552, น. 139-148; สมนึก ภทั ทิยธนี, 2562, น. 198-213; อนุวตั ร คณู แก้ว, 2562, น. 205-

210) ดงั นี้

โดยมีสตู รในการคำนวณ ดงั นี้

r = H − L
NH NL
เมื่อ

r แทน คา่ อำนาจจำแนกของขอ้ สอบข้อน้ัน

H แทน จำนวนนกั เรียนในกลมุ่ สูง ที่ตอบถกู ในขอ้ สอบข้อนั้น

L แทน จำนวนนักเรียนในกลมุ่ ตำ่ ที่ตอบถกู ในขอ้ สอบข้อนั้น

N แทน จำนวนนักเรียนทั้งหมด

และเกณฑใ์ นการพจิ ารณาคา่ อำนาจจำแนกของตวั ถูก แสดงดงั นี้

คา่ อำนาจจำแนกของตวั ถูก แปลผล
0.61 – 1.00 สูง
0.40 – 0.60
0.20 – 0.39 ค่อนข้างสูง
0.00 – 0.19 ปานกลาง
ตำ่ กวา่ 0.00 ค่อนข้างตำ่ ควรตดั ทิ้ง
ใช้ไมไ่ ด้ ควรตดั ท้งิ

นอกจากนี้ การพจิ ารณาคดั เลือกขอ้ สอบจากคา่ ความยากและอำนาจจำแนกแล้ว ยัง

มีค่าที่ควรพิจารณาอีก นั่นคือ ประสิทธิภาพของตัวลวง ซึ่งหมายถึง ความสามารถของ
ตัวเลือกที่ผิดสามารถโน้มน้าวให้ผู้สอบเลือกตอบ โดยคนกลุ่มตำ่ ควรตอบตัวลวงมากกว่าคน
กลุ่มสูง

ทั้งนี้เนื่องจากข้อสอบแบบเลือกตอบจะมีตัวลวงเป็นสว่ นประกอบที่สำคัญที่จะทำให้
ขอ้ สอบมีความยาก มาก-น้อย หรือมีคณุ ภาพ มาก-น้อย ดังนั้นในการวเิ คราะห์ข้อสอบจึงควร
พิจารณาตัวลวงด้วย โดยทั่วไปแล้วข้อสอบที่ดีแบบอิงกลุ่ม ถือว่าตัวลวงทุกตัวควรมีการ

เลือกตอบบ้าง ตัวลวงใดไม่มีคนเลือกตอบเลยแสดงวา่ เป็นตัวลวงทีไ่ ม่มีคุณภาพ โดยคนในกลุม่
ต่ำควรตอบตัวลวงมากกว่าคนในกลุ่มสงู จึงจะเข้าลักษณะตัวลวงทีด่ ี การวิเคราะห์ตัวลวงจะ

พิจารณาจากคา่ ความยาก (P) อำนาจจำแนก (r) เช่นเดียวกับวิเคราะหต์ วั ถูกดังกล่าวมาแล้ว
ขา้ งต้น แตจ่ ะมีข้อแตกตา่ งกนั ในด้านการแปลความหมาย ดังนี้

138 เอกสารปดรระ.กวรอรบณกาารกสรอนพรกปารวะดัเสแรลิฐะประเมินผเลอกกาสรเารรียปนรระู้ |กดอรบ.วกรารรณสาอกนรวพิชารกปารระเวสดั รแิฐละประเมินผลการ 138

สูตร คา่ ความยากของตัวลวง

P = H+L
N

และเกณฑ์ในการพจิ ารณาค่าความยากของตวั ลวง แสดงดังนี้

ค่าความยากของตัวลวง แปลผล
เทา่ กับ 0.00 ใช้ไมไ่ ด้ เนอ่ื งจากไมม่ ีคนเลอื กตอบ
มากกวา่ 0.00
ใช้ได้ เนอ่ื งจากมีคนเลอื กตอบ

สูตร คา่ อำนาจจำแนกของตัวลวง

r = H − L
NH NL

และเกณฑ์ในการพจิ ารณาค่าอำนาจจำแนกของตัวลวง แสดงดงั นี้

คา่ อำนาจจำแนก แปลผล
ของตัวลวง
ใช้ได้ เนอ่ื งจากลวงให้คนกลุ่มตำ่ เลอื กตอบมากกว่าคนกลมุ่ สูง
น้อยกว่า 0.00 หรอื ตดิ ลบ ใช้ไมไ่ ด้ เนอื่ งจากคนกลมุ่ ตำ่ และกลมุ่ สูงเลอื กตอบเทา่ กนั

เท่ากบั 0.00 ใช้ไมไ่ ด้ เนอ่ื งจากลวงให้คนกลมุ่ สงู เลอื กตอบมากกวา่ คนกลมุ่ ต่ำ

มากกวา่ 0.00

ตวั อย่างที่ 1 กำหนด N = 40

ขอ้ ตัวเลือก H L P r ความหมาย
(20) (20) Pr

1 ก 0 20 0.50 -1.00 ใช้ได้ ใช้ได้
เพราะลวงให้คนในกล่มุ ตำ่ ตอบ
เพราะมีคนเลือก

มากกว่าคนในกลมุ่ สูง

ข 20 0 0.50 1.00 ใช้ได้ ใช้ได้
จำแนกได้ในระดับสงู
ยากระดับปานกลาง

ค 0 0 0.00 0.00 ใช้ไม่ได้ ใช้ไมไ่ ด้ ควรปรับปรุงตวั ลวง ค.

เพราะไม่มีคนเลือกตอบ เพราะไมส่ ามารถลวงใครได้เลย

ง 0 0 0.00 0.00 ใช้ไม่ได้ ใช้ไมไ่ ด้ ควรปรบั ปรุงตวั ลวง ง.

เพราะไมม่ ีคนเลือกตอบ เพราะไมส่ ามารถลวงใครได้เลย

จ 0 0 0.00 0.00 ใช้ไม่ได้ ใช้ไมไ่ ด้ ควรปรบั ปรงุ ตัวลวง จ.

เพราะไมม่ ีคนเลือกตอบ เพราะไมส่ ามารถลวงใครได้เลย

ดร.วรรณากร พรปดระ.วเรสรรณิฐากรพรปเรอะกเสราิฐรป| รเอะกกสอาบรกปารระกสอบนกวาิชราสกอานรกวาดั รแวลัดะแปลระะปเรมะินเมผินลผกลากรารเรียนรู้ 113399

แทนค่าในสตู ร

ค่าความยาก ของตวั เลอื กที่ถูก ค่าอำนาจจำแนก ของตัวเลอื กที่ถูก
H L
P = H+L r = NH − NL
N

P = 20+0 = 0.50 r = 20 − 0 = 1.00
40 20 20

คา่ ความยาก ของตัวลวง ก. ค่าอำนาจจำแนก ของตัวลวง ก.
H+L
P = N r = H − L
NH NL

P = 0+20 = 0.50 r = 0 − 20 = -1.00
40 20 20

จากตัวอย่างที่ 1 สรุปได้ว่า ขอ้ สอบข้อนี้ควรเกบ็ ไว้ เพราะตัวถกู ข. มีคา่ P และค่า r
ผ่านเกณฑ์ทั้งคู่ แต่ควรปรบั ปรุงตัวลวง ค. ง. และ จ.

ตวั อย่างที่ 2 กำหนด N = 50

ข้อ ตวั เลือก H L P r P ความหมาย
(25) (25)
ใช้ได้ r
1 ก 3 11 0.28 -0.32 เพราะมีคนเลือก
ใช้ได้
ข 10 6 0.32 0.16 ใช้ได้ เพราะลวงให้คนในกลุ่มตำ่ ตอบ
เพราะมีคนเลือก
ค 7 2 0.18 0.20 มากกวา่ คนในกลุ่มสูง
ง 2 6 0.16 -0.16 ใช้ไม่ได้
ยากเกินไป ใช้ไม่ได้ ควรปรับปรุงตวั ลวง ข.
จ 3 0 0.06 0.12 เพราะลวงให้คนในกลมุ่ สูงตอบ
ใช้ได้
เพราะมีคนเลือก มากกว่าคนในกล่มุ ต่ำ

ใช้ได้ ใช้ได้
เพราะมีคนเลือก จำแนกได้ในระดับปานกลาง

ใช้ได้
เพราะลวงให้คนในกลุ่มต่ำตอบ

มากกวา่ คนในกลุม่ สงู

ใช้ไม่ได้ ควรปรับปรุงตวั ลวง จ.
เพราะลวงให้คนในกลมุ่ สูงตอบ

มากกว่าคนในกลุม่ ตำ่

140 เอกสารปดรระ.กวรอรบณกาารกสรอนพรกปารวะัดเสแรลิฐะประเมินผเลอกกาสรเารรียปนรระู้ |กดอรบ.วกรารรณสาอกนรวพิชารกปารระเวสัดรแิฐละประเมินผลการ 140

จากตัวอย่างที่ 2 สรุปได้ว่า ข้อสอบข้อนี้ควรตัดทิ้ง เพราะตัวถูก ค. มีค่า P ไม่ผ่าน
เกณฑ์ ถึงแม้ว่าค่า r จะผ่านเกณฑ์ก็ตาม เพราะข้อสอบทีด่ ี ตัวถูกควรผ่านเกณฑท์ ั้งค่าความ

ยากและอำนาจจำแนก

ความยาก (Difficulty) และอำนาจจำแนก (Discrimination) แบบอิงเกณฑ์

ในหัวข้อนี้ เป็นการวิเคราะห์แบบทดสอบที่มีการให้คะแนน 0, 1 มีรายละเอียด ดังนี้
ขอ้ สอบแบบอิงเกณฑ์เป็นขอ้ สอบทีส่ ร้างข้นึ เพอ่ื วัดตามจุดประสงคก์ ารเรียนรู้ โดยมุ่ง

เอาผลการวดั ของนักเรียนแต่ละคนไปเปรียบเทียบกบั เกณฑท์ ีก่ ำหนดข้นึ (ไมไ่ ด้เปรียบเทียบกับ
ผลการวัดของคนอื่น ๆ ในกลุ่มเดียวกัน) ปกติถ้ากลา่ วถึงการวิเคราะหข์ ้อสอบเป็นรายข้อ มัก

กล่าวถึงการหาคุณลักษณะด้านความยากและอำนาจจำแนก แต่ข้อสอบแบบอิงเกณฑ์จะเน้น
ความสามารถในการวดั ตามจุดประสงค์การเรียนรู้เปน็ หลกั แม้จะเปน็ ขอ้ ทีง่ า่ ยหรือยากก็ไม่ถือ

วา่ เปน็ ขอ้ สอบที่ไมด่ ี ค่าความยากจึงมกั จะไม่ได้นำมาชคี้ ณุ ภาพและไม่ได้นำมาเป็นเกณฑส์ ำคญั
ในการคัดข้อสอบ สิ่งที่สำคัญคือค่าอำนาจจำแนก แต่ถ้าหากต้องการหาค่าความยากของ

ข้อสอบแบบอิงเกณฑ์ก็ใช้สูตรคล้ายกับการหาค่าความยากของข้อสอบแบบอิงกลุ่มและมี
ความหมายอย่างเดียวกนั โดยมีสตู ร ดังนี้

ความยาก (Difficulty)

P = R
N
เมือ่

P แทน คา่ ความยากของข้อสอบข้อน้ัน

R แทน จำนวนนักเรียน ทต่ี อบถูกในข้อสอบข้อน้ัน

N แทน จำนวนนักเรียนทั้งหมด

และเกณฑใ์ นการแปลความหมาย เหมอื นกนั กบั การแปลผลคา่ ความยากแบบอิงกลุม่

อำนาจจำแนก (Discrimination)
ในหัวข้อนี้ ขอนำเสนอการวิเคราะห์ค่าอำนาจจำแนกที่นิยมใช้มากทีส่ ดุ คือ ค่าดัชนี

เอส (S Index หรือ Sensitivity Index) เพื่อใช้บอกอำนาจจำแนกของข้อสอบ ซึ่งในทีน่ ี้หมายถึง
อัตราส่วนของผลต่างระหว่างจำนวนคนหลังเรียนตอบถูกกับจำนวนคนก่อนเรียนตอบถูกต่อ

จำนวนคนท้ังหมด มีสตู รดังนี้

ดร.วรรณากร พรปดระ.วเรสรรณิฐากรพรปเรอะกเสราิฐรป| รเอะกกสอาบรกปารระกสอบนกวาิชราสกอานรกวาัดรแวลัดะแปลระะปเรมะินเมผินลผกลากรารเรียนรู้ 114411

S = Rpos − Rpre

N

เมือ่
S แทน คา่ อำนาจจำแนกของข้อสอบข้อน้ัน
Rpos แทน จำนวนนกั เรียนกอ่ นเรียน ทีต่ อบถูกในข้อสอบข้อน้ัน
Rpre แทน จำนวนนกั เรียนหลงั เรียน ทต่ี อบถกู ในข้อสอบข้อน้ัน
N แทน จำนวนนกั เรียนทั้งหมด

และเกณฑ์ในการแปลความหมาย เหมือนกันกับการแปลผลค่าอำนาจจำแนกแบบ
อิงกลมุ่

นอกจากนี้ หากต้องการวเิ คราะหค์ ่าอำนาจจำแนกรายตวั เลือก ในสว่ นที่เป็นตัวลวง
จะใช้สูตร ดงั นี้

S = Rpos − Rpre
N

และเกณฑใ์ นการแปลความหมาย เหมอื นกันกับการแปลผลคา่ อำนาจจำแนกของตัว
ลวงแบบอิงกลุ่ม

กรณี การวิเคราะหแ์ บบทดสอบที่มีการให้หลายค่า มีรายละเอียด ดังนี้
ขอ้ สอบทีไ่ ม่ได้ให้คะแนนแบบ 0 กบั 1 คอื ตอบถกู ได้ 1 คะแนน ตอบผิด ได้ 0 คะแนน

แต่อาจจะให้คะแนนเต็ม ตั้งแต่ 2 คะแนน เป็นต้น ในที่นี้ใช้เทคนิค 25% ของจำนวนนักเรียนที่
เข้าสอบ ของ D.R.Sabers (1970) ซึ่งการหาค่าความยากและค่าอำนาจจำแนก มีรายละเอียด

ดังนี้
ความยาก หาได้จากสตู ร

P = Su+ SL − (2NXmin)

2N(Xmax− Xmin)

อำนาจจำแนก หาได้จากสูตร

D = Su+ SL

N(Xmax− Xmin)

เมือ่
P แทน ดชั นีความยากของขอ้ สอบข้อน้ัน (Index of difficulty)
D แทน ดชั นีอำนาจจำแนกของขอ้ สอบข้อน้ัน (Index of discrimination)

142 เอกสารปดรระ.กวรอรบณกาารกสรอนพรกปารวะัดเสแรลิฐะประเมินผเลอกกาสรเารรียปนรระู้ |กดอรบ.วกรารรณสาอกนรวพิชารกปารระเวสดั รแิฐละประเมินผลการ 142

Su แทน ผลรวมของคะแนนกล่มุ สูง
SL แทน ผลรวมของคะแนนกล่มุ ตำ่

N แทน จำนวนคนกลุ่มสงู หรือกลุ่มต่ำ (กล่มุ เดียว)
Xmax แทน คะแนนสงู สุดทีไ่ ด้

Xmin แทน คะแนนต่ำสดุ ที่ได้

การแปลความหมายค่าความยากและอำนาจจำแนกของขอ้ สอบอตั นัย จะใช้หลกั การ
เชน่ เดียวกันกับการวเิ คราะหข์ ้อสอบแบบอิงกลมุ่

ตัวอย่างเช่น จงหาค่าความยากและค่าอำนาจจำแนกของข้อสอบอัตนัย วิชาวิจัย

การศึกษา จำนวน 1 ข้อ ทีม่ ีคะแนนเตม็ 10 คะแนน มีนกั ศึกษาทีส่ อบจำนวน 40 คน นำผลการ
สอบมาแบ่งเปน็ กลมุ่ สงู และกลมุ่ ตำ่ ด้วยเทคนิค 25% ได้ข้อมลู ดังต่อไปนี้

คะแนน กลมุ่ สงู กล่มุ ตำ่
(X) f fx f fx
10 1 10 00
19 00
9 5 40 00
8 2 14 17
7 00 16
6 15 00
5 00 28
4 00 39
3 00 12
2 00 22
1
10 78 10 34
รวม

แทนคา่ ในสตู ร = 0.51
ความยาก หาไดจ้ ากสตู ร

P = Su+ SL − (2NXmin)
2N(Xmax− Xmin)

P = (78+34)−(2×10×1)
(2×10)(10−1)

ดร.วรรณากร พรปดระ.วเรสรรณิฐากรพรปเรอะกเสราิฐรป| รเอะกกสอาบรกปารระกสอบนกวาิชราสกอานรกวาัดรแวลดั ะแปลระะปเรมะินเมผินลผกลากรารเรียนรู้ 114433

อำนาจจำแนก หาได้จากสตู ร

D = Su+ SL
N(Xmax− Xmin)

D = 78−34 = 0.49
10(10−1)

การพิจารณาคณุ ลักษณะที่สำคญั อืน่ ๆ ของขอ้ สอบแบบอิงเกณฑ์
1. ประสิทธิภาพของตัวลวงในการวิเคราะห์ข้อสอบแบบเลือกตอบ ให้ดูจากผลการ
สอบก่อนเรียน ท้ังนีต้ ัวลวงที่ดีหรือมีประสิทธภิ าพจะต้องมีผู้มาเลือกตอบบ้าง (หากเป็นผลการ

สอบหลังเรียนแล้ว ทุกคนควรจะตอบถกู หมด ไม่ควรจะตอบตวั ลวงอกี )
2. ความยากง่าย และอำนาจจำแนกของข้อสอบในการวิเคราะห์ข้อสอบแบบอิง

เกณฑ์ จะไม่คำนึงถึงเลย แต่จะวิเคราะหห์ าค่าดัชนีความไวในการวัดซึ่งกล่าวมาแล้ว สำหรบั
ความยากของข้อสอบจะขึ้นอยู่กับจดุ ประสงคข์ องการเรียน ถ้าจุดประสงค์ยาก ข้อสอบก็จะ

ยากด้วย

ความเที่ยง (Reliability) ของแบบทดสอบวดั ผลสัมฤทธิ์ แบบอิงกลุ่มและอิงเกณฑ์
ความเที่ยง หรือความเชื่อมั่น (Reliability) หมายถึง คุณสมบัติของแบบทดสอบที่

สามารถวัดได้อย่างคงเส้นคงวา ไม่ว่าจะนำแบบทดสอบหรือเครื่องมือวัดผลใด ไปใช้วัดซ้ำกี่
ครั้งกไ็ ด้ผลเท่าเดิมหรือใกล้เคียงของเดิมทุกครั้ง ทั้งนขี้ อนำเสนอความเที่ยงแบบอิงกลุ่มและอิง

เกณฑ์ (พิชิต ฤทธิ์จรูญ, 2552, น. 155-160; สมนึก ภัททิยธนี, 2562, น. 219-227; อนุวัตร
คูณแก้ว, 2562, น. 213-227) ดังนี้

ความเทีย่ ง (Reliability) แบบอิงกลุ่ม

ในหัวข้อนี้ เป็นการวิเคราะห์แบบทดสอบที่มีการให้คะแนน 0 กับ 1 มีรายละเอียด
ดงั นี้

วธิ ีการหาคา่ ความเทีย่ งทีน่ ิยมใช้ ขอนำเสนอ 4 วธิ ี ดงั นี้
1. การหาความเที่ยงแบบสอบซ้ำ (Test-Retest Method) วิธีนี้ทำได้โดยนำ
แบบทดสอบ 1 ฉบับ ที่ต้องการหาค่าความเที่ยง ไปทดสอบกับนักเรียนกลุ่มหนึ่ง 2 ครั้ง ใน
สถานการณ์ที่เหมือนกนั (แบบทดสอบ 1 ฉบับ ทดสอบกบั นกั เรียนกลุ่มหนึ่ง 2 คร้ัง) ระยะเวลา

144 เอกสารปดรระ.กวรอรบณกาารกสรอนพรกปารวะัดเสแรลิฐะประเมินผเลอกกาสรเารรียปนรระู้ |กดอรบ.วกรารรณสาอกนรวพิชารกปารระเวสัดรแิฐละประเมินผลการ 144

ห่างกันพอสมควร (ประมาณ 1-8 สัปดาห์) เมื่อตรวจให้คะแนนเสร็จก็นำคะแนนทั้ง 2 ชุดนั้น
ไปหาค่าความเที่ยง โดยใช้สูตรการหาสัมประสิทธิ์สหพันธ์อย่างง่ายของเพียร์สัน (Pearson

Product-moment Correlation Coefficient) ซึ่งบางครั้งเรียกว่า สัมประสิทธิ์ความคงที่
(Coefficient of Stability) สตู รเป็นดังนี้

rXY = n ∑ XY − ∑ X ∑ Y
√[n ∑ X2 − (∑ X)2][n ∑ Y2 − (∑ Y)2]

เมือ่

r แทน ค่าสัมประสิทธส์ิ หสมั พนั ธ์
n แทน จำนวนคูข่ องคะแนน

ΣXY แทน ผลรวมของผลคูณระหวา่ งคะแนน X กับคะแนน Y
ΣX แทน ผลรวมของคะแนน X (ทดสอบคร้ังที่ 1)
ΣX2 แทน ผลรวมของคะแนน X ยกกำลังสอง
ΣY แทน ผลรวมของคะแนน Y (ทดสอบ/ วดั ซ้ำครั้งที่ 2)
ΣY2 แทน ผลรวมของคะแนน Y ยกกำลงั สอง
(ΣX)2 แทน ผลรวมของคะแนน X ท้ังหมด ยกกำลงั สอง
(ΣY)2 แทน ผลรวมของคะแนน Y ทั้งหมด ยกกำลงั สอง

และมีเกณฑ์ในการแปลความหมาย ดังนี้

ค่าความเที่ยง แปลผล
1.00 ดีเลิศ (Perfect Reliability)
≥ 0.90 ดีมาก (Excellent Reliability)

≥ 0.80 < 0.90 ดี (Good Reliability)
≥ 0.70 < 0.80 ยอมรับได้ (Acceptable Reliability)
≥ 0.60 < 0.70 ไม่แนน่ อน (Questionable Reliability)
≥ 0.50 < 0.60
ตำ่ (Poor Reliability)
< 0.50 ยอมรบั ไมไ่ ด้ (Unacceptable Reliability)
0.00
ไมม่ ีความน่าเชอื ่ถือ (No Reliability)
ทีม่ า : Taylor and Kuyatt (1994, p. 14)

จากตารางที่ 1 สรุปได้ว่า เครื่องมือวัดผลที่ดีควรมีความเที่ยงตั้งแต่ 0.70 ขึ้นไป
ยง่ิ เขา้ ใกล้ 1.00 เท่าไหร่ จะยิ่งดีมาก

ดร.วรรณากร พรปดระ.วเรสรรณิฐากรพรปเรอะกเสราิฐรป| รเอะกกสอาบรกปารระกสอบนกวาิชราสกอานรกวาัดรแวลดั ะแปลระะปเรมะินเมผินลผกลากรารเรียนรู้ 114455

ตัวอย่างเช่น จงหาค่าความเที่ยงของแบบทดสอบวิชาคณิตศาสตร์ เมื่อนำไป
ทดสอบกับนักเรียน 10 คน จำนวน 2 ครั้ง โดยเว้นระยะห่างในการสอบ 2 สัปดาห์ ข้อมูล

ปรากฎดงั นี้

นกั เรียนคนที่ คะแนนสอบครงั้ ที่ 1 คะแนนสอบคร้งั ที่ 2 X2 Y2 XY
(X) (Y)
1 12 10 144 100 120
2 11 9 121 81 99
3 169 144 156
4 13 12 225 196 210
5 15 14 256 289 272
6 16 17 144 144 144
7 196 121 154
8 12 12 324 196 252
9 14 11 169 121 143
10 225 144 180
รวม 18 14 1973 1536 1730
13 11
15 12
139 122

แทนคา่ ในสูตร n ∑ XY − ∑ X ∑ Y
√[n ∑ X2 − (∑ X)2][n ∑ Y2 − (∑ Y)2]
rXY =

rXY = 10(1730)−(139)(122) (122)2]
√[10(1973)− (139)2][10(1536)−

rXY = 342 = 0.775 ≈ 0.78
√(409)(476)

ดังนั้น ค่าความเที่ยงแบบสอบซ้ำ ของแบบทดสอบวชิ าคณิตศาสตร์ มีคา่ เท่ากบั 0.78
สรุปได้ว่าแบบทดสอบวชิ าคณิตศาสตร์ มีความเที่ยงที่ยอมรับได้ (Acceptable Reliability)

2. การหาความเทีย่ งแบบสอบคูข่ นาน (Parallel Forms Method) วธิ ีนี้ทำได้โดย
สร้างแบบทดสอบ 2 ฉบับ ที่มีลักษณะคู่ขนานกัน กล่าวคือจำนวนข้อเท่ากัน วัดในเนื้อหา
เดียวกัน เมื่อนำไปทดสอบกับนักเรียนกลุ่มหนึ่ง เพียงฉบับละ 1 ครั้ง (แบบทดสอบ 2 ฉบับ
ทดสอบ กบั นักเรียนกลุม่ หนึง่ เพยี งฉบับละ 1 คร้ัง ในเวลาเดียวกนั หรือใกล้เคียงกนั ) แล้วตรวจ
ให้คะแนน ถ้าพบวา่ ได้ค่าเฉลีย่ และส่วนเบยี่ งเบนมาตรฐานของการทดสอบ 2 คร้ังเทา่ ๆ กัน คอื

146 เอกสารปดรระ.กวรอรบณกาารกสรอนพรกปารวะดัเสแรลิฐะประเมินผเลอกกาสรเารรียปนรระู้ |กดอรบ.วกรารรณสาอกนรวพิชารกปารระเวสดั รแิฐละประเมินผลการ 146

ทดสอบนัยสำคัญด้วย t–test แล้วพบว่าไม่แตกต่างกัน จึงทำการหาค่าความเที่ยงโดยใช้สูตร
การหาสัมประสิทธ์สิ หสัมพนั ธ์อยา่ งงา่ ยของเพยี รส์ ัน เชน่ เดียวกับวธิ ีท่ี 1

3. การหาความเที่ยงแบบแบ่งครึง่ แบบทดสอบ (Split-Half Method) วธิ ีนี้ทำได้
โดยนำแบบทดสอบ 1 ฉบับ ไปทดสอบกับนักเรียนกลมุ่ หนึง่ เพยี ง 1 คร้ัง แตก่ ารตรวจให้คะแนน
จะตรวจทีละครึ่งฉบบั จะได้คะแนน 2 ชุด (แบบทดสอบ 1 ฉบับ ทดสอบกับนักเรียนกลุ่มหนึ่ง

เพยี ง 1 ครั้ง โดยตรวจแบบข้อคู่-ขอ้ คู่ หรือแบบครึ่งแรก-ครึ่งหลัง หรือใช้วิธสี ุ่มครั้งละครึ่งฉบับ
มาตรวจก็ได้) นำคะแนน 2 ชดุ นี้ ไปหาคา่ ความเที่ยง โดยใช้สตู รการหาสมั ประสิทธิ์สหสัมพันธ์
อย่างง่ายของเพียร์สัน เช่นเดียวกับวิธีที่ 1 แต่ค่าความเที่ยงที่ได้ จะเป็นค่าความเที่ยงของ

ข้อสอบเพียงครึ่งฉบับ (ชุดละครึ่งฉบับ) ฉะนั้นจึงต้องนำมาปรับขยายให้เต็มฉบับโดยใช้สูตร
ของสเพยี ร์แมนบราวน์ (Spearman Brown) ดงั นี้

rtotal test = 2rsplit haft

1+ rsplit haft

เมื่อ
rtotal test แทน ค่าความเที่ยงของแบบทดสอบทั้งฉบับ
rsplit haft แทน ค่าความเที่ยงของแบบทดสอบครึ่งฉบับ

โดยที่ต้องคำนวณค่า rsplit haft ก่อนจากสูตรการหาสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์อย่างง่าย
ของเพียร์สัน แล้วจึงนำค่าที่คำนวณได้มาแทนค่าในสูตรของสเพียร์แมนบราวน์ (Spearman
Brown) เพ่อื หาค่าความเที่ยงเตม็ ฉบับ

และมีเกณฑ์ในการแปลความหมาย เหมือนกนั กับการแปลความหมายการหาความ
เทีย่ งแบบสอบซ้ำ

ตวั อยา่ งเชน่

ดร.วรรณากร พรปดระ.วเรสรรณิฐากรพรปเรอะกเสราิฐรป| รเอะกกสอาบรกปารระกสอบนกวาิชราสกอานรกวาดั รแวลัดะแปลระะปเรมะินเมผินลผกลากรารเรียนรู้ 114477

นักเรียน ขอ้ สอบข้อที่ คะแนนขอ้ คี่ คะแนนขอ้ คู่ X2 Y2 XY
คนที่
1234 (X) (Y)

1 0101 0 2 040

2 0000 0 0 000

3 101 1 2 1 412

4 1111 2 2 444

5 00 1 0 1 0 100

6 00 1 1 1 1 111

7 000 1 0 1 010

8 101 1 2 1 412

รวม 8 8 14 12 9

แทนคา่ ในสูตร

จะต้องทำการหาค่าความเที่ยงครึ่งฉบับก่อน rsplit haft จากสูตรการหา

สมั ประสิทธ์สิ หสมั พันธอ์ ย่างงา่ ยของเพยี รส์ นั
n ∑ XY − ∑ X ∑ Y
r =split haft √[n ∑ X2 − (∑ X)2][n ∑ Y2 − (∑ Y)2]

r =split haft 8(9)−(8)(8)
√[8(14)− (8)2][8(12)− (8)2]

rsplit haft =8 = 0.204
√(48)(32)

จากนั้นนำค่าความเที่ยงครึง่ ฉบับ rsplit haft มาแทนค่าในสูตรของสเพยี ร์แมนบราวน์
(Spearman Brown) เพ่อื หาค่าความเที่ยงเต็มฉบับ

rtotal test 2rsplit haft
1+ rsplit haft

rtotal test = 2(0.204) = 0.338 ≈ 0.34
1+0.204

ดังนั้น ค่าความเที่ยงของแบบทดสอบทั้งฉบับ มีค่าเท่ากับ 0.34 ซึ่งอยู่ในระดับที่
ยอมรับไมไ่ ด้ (Unacceptable Reliability)

148 เอกสารปดรระ.กวรอรบณกาารกสรอนพรกปารวะัดเสแรลิฐะประเมินผเลอกกาสรเารรียปนรระู้ |กดอรบ.วกรารรณสาอกนรวพิชารกปารระเวสดั รแิฐละประเมินผลการ 148

4. การหาความเทีย่ ง โดยใช้วิธกี ารของคเู ดอร์ ริชาร์ดสัน (Kuder – Richardson
Method) มีชื่อเรียกอีกอย่างหนึ่งว่า การหาค่าความคงที่ภายใน (Internal Consistency)

โดยการหาคา่ ความเที่ยงวิธีนี้ จะใช้แบบทดสอบฉบับเดียวไปทดสอบกับผู้สอบคร้ังเดียว โดยมี

การให้คะแนนเป็นระบบ 0 กบั 1 คอื ตอบถกู ได้ 1 คะแนน ตอบผิดได้ 0 คะแนน ทั้งนีส้ ูตรของคู

เดอร์ริชาร์ดสนั มี 2 สตู ร คอื สูตร KR-20 และ KR-21 ดังนี้

สตู ร KR-20 K ∑Sp2q]
K−1
rKR-20 = [1 −

เมื่อ

rKR-20 แทน คา่ ความเทีย่ งของแบบทดสอบท้ังฉบบั

K แทน จำนวนข้อสอบ
p แทน สัดสว่ นของผู้ตอบถกู ในข้อนั้น ต่อผู้เข้าสอบทั้งหมด

q แทน สัดสว่ นของผู้ตอบผิดในข้อน้ัน ต่อผู้เข้าสอบทั้งหมด
S2 แทน คะแนนความแปรปรวนของแบบทดสอบ

ท้ังนี้ S2 คำนวณจากสตู ร S2 = NΣX2−(ΣX)2
N2

สตู ร KR-21 X̅(Kks−2X̅)]

rKR-21 = K [1 −
K−1
เมือ่

rKR-21 แทน คา่ ความเที่ยงของแบบทดสอบทั้งฉบับ

K แทน จำนวนขอ้ สอบ

xˉ แทน คะแนนเฉลี่ยของแบบทดสอบ

q แทน สัดสว่ นของผู้ตอบผิดในขอ้ นั้น ต่อผู้เข้าสอบท้ังหมด
S2 แทน คะแนนความแปรปรวนของแบบทดสอบ

ตัวอย่างเช่น จงหาค่าความเที่ยงของแบบทดสอบ โดยใช้สูตร KR-20 และ KR-21

จากการนำแบบทดสอบวิชาวิทยาศาสตร์ จำนวน 10 ข้อ ไปทดสอบกับนักเรียน 10 คน ผล
ปรากฎ ดงั นี้

ดร.วรรณากร พรปดระ.วเรสรรณิฐากรพรปเรอะกเสราิฐรป| รเอะกกสอาบรกปารระกสอบนกวาิชราสกอานรกวาดั รแวลดั ะแปลระะปเรมะินเมผินลผกลากรารเรียนรู้ 114499

คนที่ / ขอ้ ที่ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 X X2
1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 9 81

2 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 8 64
3 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 7 49
4 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 6 36

5 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 5 25
6 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 6 36
7 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 6 36

8 110 1 00000 0 3 9
9 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 4 16

10 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 3 9
รวม 10 10 7 9 6 3 3 2 2 5 57 361
p 1 1 0.7 0.9 0.6 0.3 0.3 0.2 0.2 0.5
q 0 0 0.3 0.1 0.4 0.7 0.7 0.8 0.8 0.5 Σpq = 1.53
pq 0 0 0.21 0.09 0.24 0.21 0.21 0.16 0.16 0.25

คำนวณคา่ ความเที่ยง KR-20 NΣX2−(ΣX)2
N2
จากสตู ร KR-20 ให้คำนวณค่า S2 =

S2 = (10×361)−(57)2 = 3.61
102

นำคา่ S2 แทนค่าในสตู ร KR-20 ∑Sp2q]
K
rKR-20 = K−1 [1 −

rKR-20 = 10 [1 − 31..6513]
10−1

rKR-20 = 0.64

คำนวณค่าความเทีย่ ง KR-21

rKR-21 = K [1 − X̅(Kks−2X̅)]
K−1

rKR-21 = 10 [1 − 5.71×0(×130.−651.7)]
10−1

rKR-20 = 0.36

150 เอกสารปดรระ.กวรอรบณกาารกสรอนพรกปารวะัดเสแรลิฐะประเมินผเลอกกาสรเารรียปนรระู้ |กดอรบ.วกรารรณสาอกนรวพิชารกปารระเวสัดรแิฐละประเมินผลการ 150

ข้อสงั เกต จะเห็นวา่ การหาคา่ ความเที่ยง โดยวธิ ีใช้สูตร KR-21 ได้ค่าต่ำกว่าการ
ใช้สูตร KR-20 เพราะสูตร KR-21 เป็นสูตรที่ดดั แปลงมาจากสตู ร KR-20 โดยใช้ค่าเฉลี่ยของ
แบบทดสอบท้ังฉบับแทนค่า pq ของแต่ละขอ้ รวมกนั ซึง่ กำหนดเงือ่ นไขไว้ว่าข้อสอบแต่ละข้อมี

ความยากเท่ากัน (หรือกำหนดให้ค่า p คงที่) แต่โดยแท้จริงแล้วข้อสอบแต่ละข้อจะไม่เป็นไป

ตามเงื่อนไขนี้ จึงทำให้ค่าความเที่ยง ต่ำกว่าการใช้สูตร KR-20 ดังนั้นจึงควรใชส้ ตู ร KR-20
มากกว่า

ความเทีย่ ง (Reliability) แบบอิงเกณฑ์

ในหัวข้อนี้ เป็นการวิเคราะห์แบบทดสอบที่มีการให้คะแนน 0 กับ 1 มีรายละเอียด
ดังนี้

วธิ ีการหาคา่ ความเที่ยงทีน่ ิยมใช้ ขอนำเสนอ 2 แบบ ประกอบด้วย

แบบที่ 1 ใช้แบบทดสอบคขู่ นาน 2 ฉบบั ทดสอบกบั นกั เรียนกลมุ่ เดียว 1 คร้ัง
วิธกี ารของ คาเวอร์ (Carver Method) มีสูตร ดังนี้

ฉบบั ที่ 2 สอบผา่ น สอบไมผ่ า่ น
ฉบับที่ 1
a b
สอบผ่าน d c

สอบไมผ่ า่ น

สูตร rCC = a+c
N

เมือ่

rCC แทน ค่าความเทีย่ งของแบบทดสอบค่ขู นาน

a แทน จำนวนคนที่สอบผ่าน ทั้ง 2 ฉบับ
c แทน จำนวนคนทีส่ อบไม่ผ่าน ทั้ง 2 ฉบบั

N แทน จำนวนคนเขา้ สอบทั้งหมด (N = a+b+c+d)

และมีเกณฑ์ในการแปลความหมาย เหมือนกับการแปลความหมายความเที่ยง
แบบอิงกลุ่ม

ตัวอย่างเช่น จงหาค่าความเที่ยงของแบบทดสอบ ซึ่งมีลกั ษณะคู่ขนาน 2 ฉบับ ๆ

ละ 10 ขอ้ มีผู้เข้าสอบ 10 คน ปรากฏผลดังตาราง (กำหนดคะแนนจดุ ตัด 5 คะแนน)

ดร.วรรณากร พรปดระ.วเรสรรณิฐากรพรปเรอะกเสราิฐรป| รเอะกกสอาบรกปารระกสอบนกวาิชราสกอานรกวาัดรแวลดั ะแปลระะปเรมะินเมผินลผกลากรารเรียนรู้ 115511

คนที่ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
แบบทดสอบฉบับที่ 1 5674396688
แบบทดสอบฉบบั ที่ 2 4454577789

จากขอ้ มูลในตาราง

ผู้สอบผา่ นท้ัง 2 ฉบับ (a) มี 6 คน คอื คนที่ 3, 6, 7, 8, 9 และ 10
ผู้สอบผา่ นฉบบั ที่ 1 แต่สอบไม่ผ่านฉบับที่ 2 (b) มี 2 คน คอื คนที่ 1 และ 2

ผู้ทส่ี อบไม่ผา่ นท้ัง 2 ฉบบั (c) มี 1 คน คอื คนที่ 4
ผู้สอบไมผ่ ่านฉบับที่ 1 แตส่ อบผา่ นฉบับที่ 2 (4) มี 1 คน คอื คนที่ 5

ฉบบั ที่ 2 สอบผา่ น สอบไม่ผา่ น
ฉบบั ที่ 1
6 2
สอบผา่ น 1 1
สอบไม่ผา่ น

แทนค่าในสูตร a+c
N
rCC =

rCC = 6+1 = 0.70
10

ดังนั้น แบบทดสอบคู่ขนาน มีค่าเท่ากับ 0.70 ซึ่งอยู่ในระดับที่ยอมรับได้
(Acceptable Reliability) สรุปได้วา่ แบบทดสอบค่ขู นานมีความเทีย่ ง

แบบที่ 2 ใช้แบบทดสอบ 1 ฉบบั ทดสอบกับนกั เรียนกลุ่มเดียว 1 คร้ัง
วิธกี ารของ โลเวทท์ (Lovett Method) มีสตู ร ดังนี้

r -CC n ∑ X−∑ X2
=1 (n−1) ∑(X−C)2

เมื่อ

rCC แทน ค่าความเทีย่ งของแบบทดสอบอิงเกณฑ์

a แทน จำนวนขอ้ ของแบบทดสอบท้ังฉบบั

X แทน คะแนนสอบของนักเรียนแต่ละคน

C แทน คะแนนจุดตดั (ควรใช้เกณฑก์ ารผ่าน 60% - 80%)

152 เอกสารปดรระ.กวรอรบณกาารกสรอนพรกปารวะดัเสแรลิฐะประเมินผเลอกกาสรเารรียปนรระู้ |กดอรบ.วกรารรณสาอกนรวพิชารกปารระเวสดั รแิฐละประเมินผลการ 152

และมีเกณฑ์ในการแปลความหมาย เหมือนกับการแปลความหมายความเที่ยง
แบบอิงกล่มุ

ตัวอย่างเช่น นำแบบทดสอบอิงเกณฑ์ฉบับหนึ่ง ซึ่งมี 5 ข้อ ทดสอบกับนักเรียน
5 คน ผลปรากฎดังตาราง (กำหนดจุดตัด 3 คะแนน) จงหาค่าความเชื่อมั่นของแบบทดสอบ

ฉบับนี้

นกั เรียน X X2 (X-C) (X-C)2

1 5 25 2 4

2 4 16 1 1

3 4 16 1 1

4 39 0 0

5 24 -1 1

รวม 18 70 7

แทนคา่ ในสตู ร n ∑ X−∑ X2
(n−1) ∑(X−C)2
r -CC= 1

rCC = -1 (5×18)−70 = 0.29
(5−1)×7

ดังนั้น แบบทดสอบคู่ขนาน มีค่าเท่ากับ 0.29 ซึ่งอยู่ในระดับที่ซึ่งอยู่ในระดับที่
ยอมรบั ไมไ่ ด้ (Unacceptable Reliability)

การพิจารณาคุณลกั ษณะที่สำคัญอืน่ ๆ ของข้อสอบแบบอิงเกณฑ์
1. ความเที่ยงของแบบทดสอบ อาจจะพิจารณาว่ามีความตรงตามเนื้อหาและความ
ตรงตามพฤติกรรม ท้ังนขี้ ้นึ อยู่กับว่ากำหนดจดุ ประสงคท์ จ่ี ะวดั ได้ครอบคลมุ เพียงไร

2. ความเที่ยงของแบบทดสอบในการวิเคราะห์ข้อสอบอิงเกณฑ์ ไม่ได้ให้ความสนใจ
เทา่ ไร แตอ่ ย่างไรก็ตาม สามารถหาได้จากสตู รการหาความเที่ยงแบบอิงเกณฑโ์ ดยเฉพาะ

กรณี การวิเคราะห์แบบทดสอบที่มีการให้คะแนนหลายคา่ มีรายละเอียด ดงั นี้
ถ้าข้อสอบแต่ละข้อไมไ่ ด้เป็นระบบ ถูก 1 ผิด 0 คือแต่ละข้อมีคะแนนเต็มมากกว่า 1

และ/ หรือไม่เท่ากันก็ได้ (ได้แก่ แบบทดสอบชนิดอื่น ๆ ที่ไม่ใช่แบบเลือกตอบ) ครอนบาค
(Cronbach) ได้เสนอสูตรหาค่าความเที่ยงของแบบทดสอบในลักษณะนี้ว่า สูตรสัมประสิทธิ์

แอลฟา (α) ดังนี้

ดร.วรรณากร พรปดระ.วเรสรรณิฐากรพรปเรอะกเสราิฐรป| รเอะกกสอาบรกปารระกสอบนกวาิชราสกอานรกวาดั รแวลัดะแปลระะปเรมะินเมผินลผกลากรารเรียนรู้ 115533

α = n [ 1- ∑ Si2 ]
n−1 St2

เมือ่

α แทน คา่ ความเที่ยงของแบบทดสอบ

n แทน จำนวนขอ้ ของแบบทดสอบท้ังฉบบั
Si2 แทน ความแปรปรวนของคะแนนรายข้อ

St2 แทน ความแปรปรวนของคะแนนท้ังฉบบั

ความเป็นปรนัย (Objectivity) ของแบบทดสอบวดั ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน
ความเป็นปรนัย (Objectivity) หมายถึง ความชัดเจน แจ่มชัดของแบบทดสอบ ในด้าน

ตวั คำถาม การให้คะแนน และในการแปลความหมายของคะแนน ซึ่งมรี ายละเอียดดังนี้

1. ความชัดเจนในตัวคำถาม หมายถึง ข้อสอบแต่ละข้อที่เป็นสิ่งกระตุ้นให้ผู้เรียน
แสดงความรู้ออกมานั้น สามารถสื่อความหมายได้เข้าใจตรงกัน ว่าหมายถึงอะไร ภาษาที่ใช้มี

ความชัดเจน ไม่กำกวม หรือไม่ทำให้คิดได้หลายแงม่ ุม และเปน็ ภาษาที่เหมาะสม

2. ความชัดเจนในการใหค้ ะแนน หมายถึง แบบทดสอบ ที่ใช้จะต้องมีเกณฑ์ในการ
ให้คะแนนอยา่ งชัดเจน เป็นมาตรฐานเดียวกนั กลา่ วคือ ไมว่ ่าจะให้ผู้ใดตรวจให้คะแนนจะต้อง
ได้คะแนนเทา่ กนั หรือตรงกนั

3. ความชัดเจนในการแปลความหมายของคะแนน หมายถึง เมื่อผู้ตรวจให้
คะแนนคำตอบอย่างชดั เจนแล้ว จะต้องแปลความหมายของคะแนนทีใ่ ห้ตามเกณฑ์ที่กำหนดไว้
ด้วย ดังน้ันจึงต้องมีการกำหนดเกณฑ์การแปลความหมายของคะแนนไวเ้ ป็นมาตรฐาน

แม้ว่าความเป็นปรนัยของแบบทดสอบจะไม่มีเครื่องมือหรือวิธีการที่แน่นอนในการ

บ่งชีค้ ุณภาพ แต่การหาคุณภาพด้านนขี้ องเครื่องมือจะหลีกเลี่ยงไมไ่ ด้ เนือ่ งจากเป็นการทำให้
เกิดคุณภาพทางด้านความเที่ยงสูง และสร้างความตรงของการวัด นับต้ังแต่คำสั่งและเงื่อนไข

ในการทำแบบทดสอบ รวมถึงข้อคำถามต่าง ๆ ต้องมีความชัดเจนว่าต้องการสิ่งใด ไม่ว่าผู้ใด
อ่านก็ตามจะเข้าใจตรงกัน และการตรวจให้คะแนนต้องมีเกณฑ์ที่แน่นอน รวมทั้งการแปล

ความหมายของคะแนนที่ได้ต้องชัดเจน ความชัดเจนของแบบทดสอบที่ใช้จึงต้องผ่านการหา
คุณภาพมาก่อน โดยผ่านการทดลองใช้ (Try Out) เพื่อหาความเหมาะสมกับผู้เรียนที่เป็น

กล่มุ เป้าหมายโดยตรง หรือผ่านการประเมินโดยผู้เชีย่ วชาญมาก่อน

154 เอกสารปดรระ.กวรอรบณกาารกสรอนพรกปารวะัดเสแรลิฐะประเมินผเลอกกาสรเารรียปนรระู้ |กดอรบ.วกรารรณสาอกนรวพิชารกปารระเวสัดรแิฐละประเมินผลการ 154

บทสรปุ
การตรวจสอบคณุ ภาพของแบบทดสอบวัดผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนมีความสำคัญมาก

เพ่อื ตรวจวา่ ขอ้ สอบข้อน้ัน ๆ มีคุณภาพอยา่ งไร ซึง่ แบง่ ออกเปน็ 2 ลกั ษณะ คอื การตรวจสอบ

คุณภาพของข้อสอบรายข้อ ประกอบด้วย การตรวจสอบคุณภาพด้านความยาก และอำนาจ
จำแนก ส่วนการตรวจสอบคุณภาพของข้อสอบทั้งฉบับ ประกอบด้วย ความตรง ความเที่ยง

และความเป็นปรนัย นอกจากนั้นการวิเคราะห์คุณภาพของแบบทดสอบ จะถูกแบ่งออกเป็น
การวิเคราะห์แบบอิงกลุ่มและอิงเกณฑ์ โดยที่การวิเคราะห์แบบทดสอบแบบอิงกลุ่ม มี
แนวความคิดว่าในการจัดการเรียนการสอน เพื่อต้องการทราบว่านักเรียนแต่ละคนมี

ความสามารถมากหรือน้อยกว่านักเรียนคนอื่น ๆ ที่เรียนในกลุ่มเดียวกัน ส่วนการวิเคราะห์
แบบทดสอบแบบอิงเกณฑค์ อื ต้องการทราบสถานภาพของบุคคลและอาศัยเกณฑ์ที่กำหนดข้ึน

เปน็ หลกั โดยมีแนวความคดิ วา่ ในการจดั การเรียนการสอนว่าควรจะให้นักเรียนเรียนอย่างรอบ
รู้ ท้ังนีส้ ามารถสรปุ การวเิ คราะหค์ ณุ ภาพของแบบทดสอบวัดผลสัมฤทธิท์ างการเรียนได้ ดังนี้

คุณภาพ เกณฑ์ อิงกลุ่ม อิงเกณฑ์
ของแบบทดสอบ
≥ 0.50 IOC = ∑R IOC = ∑R
ความตรง N N
(Validity)
0.20 – 0.80 P = H+L (ตัวถูก) P = R
ความยาก > 0.00 N N
(Difficulty)
P = H+L (ตัวลวง)
อำนาจจำแนก N
(Discrimination)
≥ 0.20 r = H − L (ตวั ถูก) S = Rpos − Rpre (ตวั ถูก)
ความเทย่ี ง NH NL
(Reliability) N

ความเปน็ ปรนัย 0.00 < r = H − L (ตัวลวง) S = Rpos − Rpre (ตวั ลวง)
(Objectivity) ≥ 0.70 NH NL N

- แบบสอบซ้ำ - วิธกี ารของคาเวอร์

- แบบสอบค่ขู นาน - วิธกี ารของ โลเวทท์

- แบบแบง่ คร่งึ แบบทดสอบ

- วิธกี ารของคูเดอร์ ริชาร์ดสัน

1) ความชัดเจนในตัวคำถาม 2) ความชดั เจนในการให้คะแนน และ 3) ความชดั เจนใน

การแปลความหมายของคะแนน

ดร.วรรณากร พรปดระ.วเรสรรณิฐากรพรปเรอะกเสราิฐรป| รเอะกกสอาบรกปารระกสอบนกวาิชราสกอานรกวาดั รแวลดั ะแปลระะปเรมะินเมผินลผกลากรารเรียนรู้ 115555

แบบฝึกหัดทา้ ยบท
1. เพราะเหตุใด เมื่อครูผู้สอนสร้างข้อสอบเสร็จ จึงต้องทำการตรวจสอบคุณภาพ

ของขอ้ สอบ จงอธิบาย

2. การตรวจสอบคุณภาพของข้อสอบอิงกลุ่ม และอิงเกณฑ์ มีแนวคิดที่ใช้ใน
การวเิ คราะห์แตกต่างกนั อย่างไร จงอธิบายตามความเขา้ ใจของนิสิต

3. จากรปู ภาพท่กี ำหนดให้ตอ่ ไปนี้ นิสิตจงอธิบายว่ารูปภาพแต่ละรูปมีความตรงและ
ความเที่ยงหรือไม่

3.1 3.2

3.3 3.4

4. จากขอ้ มลู ต่อไปนี้ จงวเิ คราะหค์ า่ IOC พร้อมระบดุ ้วยวา่ ขอ้ คำถามใดควรคัดเลือก
ไว้ และขอ้ คำถามใดควรตัดทิง้

จุดประสงค์เชิง ข้อสอบ ผลพิจารณา R IOC แปลผล
พฤติกรรม +1 0 -1
1) 15+20 มีคา่ เท่าไร
นกั เรียนสามารถหา 2) 9+12 มีค่าเท่าไร 500
ผลบวกของเลขจำนวน 3) 99+18 มีคา่ เท่าไร
สองจำนวนทีไ่ ม่ 2 หลัก 4) 2+5+102 มีค่าเท่าไร 410
ได้อยา่ งถูกต้อง
104

122

156 เอกสารปดรระ.กวรอรบณกาารกสรอนพรกปารวะดัเสแรลิฐะประเมินผเลอกกาสรเารรียปนรระู้ |กดอรบ.วกรารรณสาอกนรวพิชารกปารระเวสัดรแิฐละประเมินผลการ 156

5. จากขอ้ มลู ทีก่ ำหนดให้ตอ่ ไปนี้ จงวเิ คราะห์คุณภาพของขอ้ สอบแบบอิงกล่มุ

ข้อ ตวั เลือก H L P r ความหมาย

1ก3 6
ข 11 5
ค5 3
ง1 3
จ0 3
5
2ก6 9
ข5 4
ค4 2
ง5 0
จ0 0
3
3ก0 17
ข2 0
ค 18 0
ง0
จ0

6. แบบทดสอบวิชาภาษาไทย นำไปทดสอบกับนักเรียนบนพื้นที่สูง 5 คน ได้
คะแนนขอ้ ค่แู ละขอ้ ค่ี ผลปรากฎดงั ตาราง ให้นิสิตหาความเทีย่ งของแบบทดสอบฉบับนี้

นกั เรียนคนที่ คะแนนขอ้ คู่ (X) คะแนนขอ้ คี่ (Y) X2 Y2 XY
1 10 10
2 10 8
3 9 9
4 8 8
5 8 9
รวม

ดร.วรรณากร พรปดระ.วเรสรรณิฐากรพรปเรอะกเสราิฐรป| รเอะกกสอาบรกปารระกสอบนกวาิชราสกอานรกวาัดรแวลดั ะแปลระะปเรมะินเมผินลผกลากรารเรียนรู้ 115577

เอกสารอา้ งอิง
ชวาล แพรตั กลุ . (2552). เทคนิคการวดั ผล (พมิ พ์ครั้งที่ 7). กรงุ เทพฯ: มหาวิทยาลัย

ศรีนครินทรวโิ รฒ.

บญุ เรียง ขจรศลิ ป์. (2543). การวจิ ยั ทางการศึกษา (พมิ พค์ ร้ังที่ 5). กรุงเทพฯ: โรงพมิ พ์ พี เอ็น
การพมิ พ์.

พชิ ิต ฤทธจิ์ รูญ. (2552). หลกั การวดั และประเมินผลการศึกษา (พมิ พ์ครั้งที่ 5). กรุงเทพฯ :
เฮ้าส์ ออฟ เคอร์มีสท์.

ราตรี นนั ทสุคนธ.์ (2555). หลกั การวดั และประเมินผลทางการศกึ ษา (พมิ พ์คร้ังที่ 3).

กรุงเทพฯ: บริษทั จดุ ทอง จำกดั .
ล้วน สายยศ และอังคณา สายยศ. (2551). เทคนิคการวดั ผลการเรียนรู้ (พมิ พค์ ร้ังที่ 2).

กรงุ เทพฯ: สวุ รี ิยาสาสน์ .
สมนึก ภัททิยธนี. (2562). การวัดผลการศึกษา (พมิ พ์คร้ังที่ 12). กาฬสินธ์:ุ ประสานการพมิ พ.์

อนุวตั ร คณู แก้ว. (2562). การวดั ผลและประเมินผลการศึกษาแนวใหม่ (พมิ พค์ รง้ั ที่ 3).
กรงุ เทพฯ: สำนกั พมิ พ์จฬุ าลงกรณม์ หาวทิ ยาลยั .

Kelley, T. L. (1939). The Selection of Upper and Lower Groups for the Validation of Test
items. Journal of Educational Psychology. 32(7), 544–549.

Neuman, W. L. (2007). Basic of Social Research: Qualitative and Quantitative Approaches
(2nd ed). Boston: Pearson.

158 เอกสารปดรระ.กวรอรบณกาารกสรอนพรกปารวะดัเสแรลิฐะประเมินผเลอกกาสรเารรียปนรระู้ |กดอรบ.วกรารรณสาอกนรวพิชารกปารระเวสัดรแิฐละประเมินผลการ 158

แผนการสอนประจำบทท่ี 6

การวิเคราะห์ข้อสอบด้วยโปรแกรมคอมพิวเตอร์และการปรบั ปรุงข้อสอบ

จุดประสงค์เชิงพฤติกรรม
เมือ่ เรียนจบบทเรียนนี้แล้ว นิสิตมีความสามารถ ดงั นี้
1. วเิ คราะห์คณุ ภาพของขอ้ สอบโดยใช้โปรแกรมคอมพวิ เตอร์ได้
2. แปลผลคณุ ภาพของขอ้ สอบรายข้อและทั้งฉบบั ได้

เนื้อหาสาระ
1. การวเิ คราะห์คณุ ภาพของขอ้ สอบด้วย Microsoft Excel
2. การวเิ คราะหค์ ณุ ภาพของขอ้ สอบด้วย Tap Test Analysis Program

วิธสี อนและกจิ กรรมการเรียนการสอน
1. ผู้สอนชแี้ จงจดุ ประสงค์การเรียนเนอื้ หาบทที่ 6
2. ผู้สอนบรรยายเนอื้ หาบทที่ 6 และยกตัวอย่างประกอบตามเวลาที่กำหนด
3. ผู้สอนและนิสิตรว่ มกนั อภิปรายและตอบข้อซกั ถาม
4. สุ่มตวั แทนนิสิตประมาณ 5 คน เพอ่ื สรปุ องคค์ วามรู้เกีย่ วกบั การวเิ คราะห์ข้อสอบ

ด้วยโปรแกรมคอมพวิ เตอร์และการปรับปรุงขอ้ สอบ และผู้สอนทำการสรปุ ในประเด็นเพ่มิ เติม
5. ให้นิสิตกลุ่มเดิม (กลุ่มการสร้างแบบทดสอบวัดผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน ในบทที่

4) นำผลการตรวจสอบความตรงเชิงเนื้อหา และผลคะแนนการทำข้อสอบของเพื่อนนิสิต มา
วิเคราะห์ลงโปรแกรม Microsoft Excel และ Tap Test Analysis Program พร้อมแปลผล
การวิเคราะห์ และปรับปรุงข้อสอบ ตามขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อสอบด้วยโปรแกรม
คอมพิวเตอร์ ในบทที่ 6 พร้อมทั้งสรุปลงรายงานการสร้างแบบทดสอบวัดผลสัมฤทธิ์ทาง
การเรียน และสง่ ตามระยะเวลาทีก่ ำหนด

6. นิสิตทำแบบฝึกหัดท้ายบททื่ 6 และส่งตามระยะเวลาที่กำหนด
7. ครูผู้สอนมอบหมายให้นิสิตทุกคน ศึกษาเนื้อหาบทที่ 7 ล่วงหน้า พร้อมทั้งสรุป
ความรู้ลงในแผนผงั ความคดิ (Mind Mapping)

ดร.วรรณากร พรปดระ.วเรสรรณิฐากรพรปเรอะกเสราิฐรป| รเอะกกสอาบรกปารระกสอบนกวาิชราสกอานรกวาดั รแวลดั ะแปลระะปเรมะินเมผินลผกลากรารเรียนรู้ 115599

ส่อื การเรียนการสอน
1. เอกสารประกอบการสอน 161311 การวดั และประเมินผลการเรียนรู้
2. สือ่ การสอนในรูปแบบโปรแกรม PowerPoint ประจำบทที่ 6
3. โปรแกรม Microsoft Excel
4. โปรแกรม Tap Test Analysis Program
5. แบบฝึกหัดท้ายบท

การวัดผลและประเมินผล
1. การร่วมอภิปรายและตอบคำถามในชั้นเรียน
2. การตอบคำถามจากแบบฝึกหดั ท้ายบท
3. การมีส่วนรว่ มในชั้นเรียน
4. ความสนใจและความรบั ผิดชอบต่อการเรียน
5. รายงานการสร้างแบบทดสอบวัดผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน

160 เอกสารปดรระ.กวรอรบณกาารกสรอนพรกปารวะัดเสแรลิฐะประเมินผเลอกกาสรเารรียปนรระู้ |กดอรบ.วกรารรณสาอกนรวพิชารกปารระเวสัดรแิฐละประเมินผลการ 160

บทท่ี 6

การวิเคราะห์ขอ้ สอบด้วยโปรแกรมคอมพิวเตอร์และการปรับปรุงขอ้ สอบ

ในการวิเคราะห์คณุ ภาพของข้อสอบดงั ที่กลา่ วไว้ในบทที่ 5 นั้น เป็นการให้ผู้เรียนได้
ฝึกคำนวณ เพื่อให้เข้าใจที่มาของคะแนน เข้าใจถึงสูตรการวิเคราะห์ รวมทั้งการแปล
ความหมายของการวิเคราะห์ข้อสอบ ส่วนในบทนี้จะขอกล่าวถึงโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่จะ
นำมาใช้ในการวเิ คราะห์ข้อสอบ น่นั ก็คอื โปรแกรม Microsoft Excel ซึง่ ใช้วเิ คราะห์คุณภาพของ
ข้อสอบด้านความตรง และโปรแกรม Tap Test Analysis Program ซึ่งใช้วิเคราะห์คุณภาพของ
ขอ้ สอบด้านความยาก ค่าอำนาจจำแนก และความเทีย่ ง

การวิเคราะหค์ ุณภาพของข้อสอบดว้ ย Microsoft Excel
ในส่วนนี้ เป็นการวิเคราะห์คุณภาพของข้อสอบด้านความตรง หรือความเที่ยงตรง

(Validity) ด้วย Microsoft Excel ซึ่งมีขั้นตอน ได้แก่ 1) การนำเข้าข้อมูล 2) การวิเคราะห์ข้อมลู
3) การแปลผล และ 4) การคัดเลือกขอ้ สอบ สามารถแสดงรายละเอียด ดงั ต่อไปนี้

1. การนำเข้าข้อมลู
ตัวอย่างข้อมูลสามารถ Download ได้ที่ https://bit.ly/3bigr3Q เป็นไฟล์ Excel

ประกอบด้วยชุดตัวอย่างข้อมูลสำหรับวิเคราะห์ความตรงเชิงเนื้อหา (Content Analysis) ของ
ขอ้ สอบจำนวน 35 ขอ้ โดยผู้เชีย่ วชาญ จำนวน 5 คน ทำการพจิ ารณาความสอดคล้องระหว่าง
ข้อสอบแต่ละข้อกับเนื้อหาสาระหรือจุดประสงค์การเรียนรู้ ( Index of Item Objective
Congruence: IOC) แสดงดงั ภาพ 11

ภาพ 11 ชดุ ตวั อยา่ งขอ้ มูลสำหรับวิเคราะหค์ วามตรงเชิงเนื้อหา

ดร.วรรณากร พรปดระ.วเรสรรณิฐากรพรปเรอะกเสราิฐรป| รเอะกกสอาบรกปารระกสอบนกวาิชราสกอานรกวาัดรแวลัดะแปลระะปเรมะินเมผินลผกลากรารเรียนรู้ 116611

2. การวิเคราะห์ขอ้ มูล
2.1 เมื่อ Download ไฟล์ Excel เรียบร้อยแล้ว ให้ทำการเปิดไฟล์ แสดงดังภาพ 12

ภาพ 12 ไฟล์ Excel ที่ Download เรียบรอ้ ยแลว้
2.2 ทำการวเิ คราะห์ คา่ IOC ขอ้ ที่ 1 แสดงดงั ภาพ 13









ภาพ 13 ขน้ั ตอนการวิเคราะห์ IOC ของข้อคำถามขอ้ ที่ 1

จากภาพ 13 มีขนั้ ตอนดำเนินการดงั นี้
 คลิกเมาส์ ไวท้ ี่ชอ่ ง G3 เพ่อื จะทำการวเิ คราะหค์ า่ IOC ขอ้ ที่ 1
 ใช้แถบคำสงั่ Formulas

162 เอกสารปดรระ.กวรอรบณกาารกสรอนพรกปารวะดัเสแรลิฐะประเมินผเลอกกาสรเารรียปนรระู้ |กดอรบ.วกรารรณสาอกนรวพิชารกปารระเวสัดรแิฐละประเมินผลการ 162

 เลือกไอคอน และ  เลือกคำสงั่ Average

 ในชอ่ งใสส่ ูตร ให้เปลี่ยนเปน็ B3:F3 นัน่ คอื เปน็ ชอ่ งผลคะแนนของผู้เชี่ยวชาญ

คนที่ 1 ถึงคนที่ 5 เฉพาะขอ้ คำถามขอ้ ที่ 1

 จากนั้นกดปุม่ Enter ก็จะปรากฎผล IOC ขอ้ ที่ 1 ให้ โดยมีคา่ เทา่ กับ 1.00

2.3 ทำการวเิ คราะห์ ค่า IOC ขอ้ ที่ 2 ถึงขอ้ ที่ 35 แสดงดงั ภาพ 14




ภาพ 14 ขั้นตอนการวิเคราะห์ IOC ของขอ้ คำถามขอ้ ที่ 1

จากภาพ 14 มีข้ันตอนดำเนินการดังนี้
 นำเมาส์ไว้ที่มุมขวาล่างของช่องคะแนน IOC ข้อที่ 1 (ช่อง G3) จนเม้าส์
กลายเปน็ กากบาทสีดำ (+)
 ทำการคลิกเมาส์ และลากเมาส์ลงมาตามช่อง G ไปจนถึงข้อสุดท้ายคือขอ้ ที่
35 ก็จะได้ผล IOC ครบทุกขอ้
3. การแปลผล
การคดั เลือกขอ้ คำถามที่ผา่ นเกณฑ์ IOC คอื ขอ้ คำถามนั้นจะต้องมีค่า IOC ≥ 0.05
4. การคัดเลอื กข้อสอบ
ข้อสอบจำนวน 35 ข้อ โดยผู้เชี่ยวชาญจำนวน 5 คน ทำการพิจารณาความ
สอดคล้องระหวา่ งข้อสอบแต่ละข้อกับเนื้อหาสาระหรือจุดประสงค์การเรียนรู้ (Index of Item
Objective Congruence: IOC) ผลการวิเคราะห์ความตรงเชิงเนื้อหา (Content Analysis) พบว่ามี
ข้อคำถามที่ผ่านเกณฑ์และทำการคัดเลือกไว้ จำนวน 30 ข้อ และมีข้อคำถามที่ควรตัดทิ้ง
จำนวน 5 ขอ้ แสดงดงั ตารางที่ 18

ดร.วรรณากร พรปดระ.วเรสรรณิฐากรพรปเรอะกเสราิฐรป| รเอะกกสอาบรกปารระกสอบนกวาิชราสกอานรกวาดั รแวลัดะแปลระะปเรมะินเมผินลผกลากรารเรียนรู้ 116633

ตารางที่ 18 ผลการวิเคราะห์ตัวอยา่ งชุดข้อมลู ของความตรงเชิงเนือ้ หา

ขอ้ สอบข้อที่ IOC แปลผล
1 1.00 คดั เลือกไว้
2 0.80 คัดเลือกไว้
3 1.00 คัดเลือกไว้
4 0.40
... ... ตัดทิง้
... ... ...
35 1.00 ...

คดั เลือกไว้

เมื่อทำการวิเคราะห์คุณภาพของข้อสอบด้านความตรงเชิงเนื้อหา (Content Validity)

เรียบร้อยแล้วนั้น ขั้นตอนต่อไปคือการนำข้อคำถามที่ผ่านเกณฑ์การคัดเลือก ไปทดสอบ
(Tryout) กับนักเรียนที่ไม่ใช่กลุ่มตัวอย่าง แต่มีลักษณะเหมือนกับกลุ่มตัวอย่าง เพื่อทำการ

ตรวจสอบคุณภาพด้านความยาก (Difficulty) ด้านอำนาจจำแนก (Discrimination) และด้าน
ความเที่ยงหรือความเชือ่ ม่ัน (Reliability) ซึ่งแสดงรายละเอียด ดังหวั ขอ้ ตอ่ ไป

การวิเคราะห์คณุ ภาพของข้อสอบดว้ ย Tap Test Analysis Program
โปรแกรมวิเคราะห์การทดสอบ (Tap Test Analysis Program: TAP) ถูกพัฒนาโดย

บรูค (Brooks, Gordon P) เป็นโปรแกรมที่ใช้งานง่ายและดาวน์โหลดได้ฟรี สำหรับใช้วิเคราะห์

แบบทดสอบแบบเลือกตอบ เพอ่ื ตรวจสอบคณุ ภาพด้านความยาก อำนาจจำแนก ประสิทธภิ าพ
ของตัวลวง และความเที่ยงทั้งฉบับ (Marsha Lewis, n.d.) ซึ่งมีขั้นตอน ได้แก่ 1) การติดตั้ง

โปรแกรม 2) การป้อนขอ้ มูล 3) การวเิ คราะห์ข้อมลู 4) การคัดเลือกขอ้ สอบ 5) การแปลผลตัว
ลวงและการปรับปรุงข้อสอบ และ 6) การวิเคราะห์ค่าความเที่ยงหลังจากคัดเลือกข้อสอบ

สามารถแสดงรายละเอียด ดงั ต่อไปนี้

1. การติดตัง้ โปรแกรม
โปรแกรม TAP Version 19.1.4 สามารถ Download ได้ที่ https://bit.ly/33My5Kg

และติดต้ังลงเครือ่ งคอมพวิ เตอร์ แสดงดงั ภาพ 15

164 เอกสารปดรระ.กวรอรบณกาารกสรอนพรกปารวะดัเสแรลิฐะประเมินผเลอกกาสรเารรียปนรระู้ |กดอรบ.วกรารรณสาอกนรวพิชารกปารระเวสดั รแิฐละประเมินผลการ 164

 
 



ภาพ 15 ขน้ั ตอนการตดิ ต้งั โปรแกรม TAP 19.1.4

จากภาพ 15 มีขั้นตอนดำเนินการดงั นี้
 คลิกขวาทีไ่ ฟล์ tap v.19.1.4 ซึง่ เปน็ ไฟล์ .rar
 คลิกดาวนโ์ หลด เพ่อื นำโปรแกรมเขา้ มายังเครื่องคอมพวิ เตอร์
 เมื่อดาวน์โหลดเรียบร้อยแล้ว ไฟล์จะปรากฎอยู่มุมซ้ายล่างของหน้า
จอคอมพวิ เตอร์
 คลิก Open เพอ่ื เปิดโฟลเดอรข์ องโปรแกรม
 ดบั เบลิ้ คลิก tap.exe
 จะปรากฎหน้า Open File ขึ้นมา ให้คลิก Run เพื่อทำการติดตั้งโปรแกรมลง
เครือ่ งคอมพวิ เตอร์

2. การปอ้ นข้อมูล
ตัวอย่างข้อมูลที่ใช้ในการวิเคราะห์ครั้งนี้ ต่อเนื่องมาจากขั้นตอนการวิเคราะห์

คณุ ภาพด้านความตรง (Validity) จากหัวขอ้ ทีไ่ ด้กล่าวไวข้ า้ งต้น ซึ่งเดิมมีข้อสอบจำนวน 35 ข้อ
แต่ผา่ นเกณฑ์คา่ IOC จำนวน 30 ขอ้ ดังน้ันขอ้ สอบท้ัง 30 ขอ้ นี้ จะนำไปทดสอบนกั เรียนจำนวน
45 คน

ดร.วรรณากร พรปดระ.วเรสรรณิฐากรพรปเรอะกเสราิฐรป| รเอะกกสอาบรกปารระกสอบนกวาิชราสกอานรกวาัดรแวลดั ะแปลระะปเรมะินเมผินลผกลากรารเรียนรู้ 116655

2.1 เมื่อทำการเปิดโปรแกรม TAP จะปรากฎดังภาพ 16






ภาพ 16 โปรแกรม TAP 19.1.4
จากภาพ 16 มีขั้นตอนดำเนินการดงั นี้
 เลือก Enter New Data เพ่อื ทำการสร้างขอ้ มูลใหม่
 ถ้าหาก มีไฟลก์ ารวเิ คราะหท์ ีไ่ ด้ Save ไวแ้ ล้ว ให้เลือก Open TAP file
 คลิกทีช่ ่อง Go To Data Editor เพ่อื ป้อนขอ้ มลู
2.2 ทำการป้อนขอ้ มูล แสดงดังภาพ 17

ในการป้อนข้อมูลครั้งนี้ ให้ทำการ Download ไฟล์ตัวอย่างข้อมูลเพื่อนำ
ตัวเลขมาใช้ในการวิเคราะห์ ได้ที่ https://bit.ly/3buoN8n ซึ่งเป็นไฟล์ Word โดยมีรายละเอียด
ได้แก่ เฉลยของขอ้ สอบ และรูปแบบการตอบของนักเรียนจำนวน 45 คน ทีท่ ำขอ้ สอบ 30 ขอ้

166 เอกสารปดรระ.กวรอรบณกาารกสรอนพรกปารวะัดเสแรลิฐะประเมินผเลอกกาสรเารรียปนรระู้ |กดอรบ.วกรารรณสาอกนรวพิชารกปารระเวสดั รแิฐละประเมินผลการ 166

  









ภาพ 17 ข้ันตอนการป้อนข้อมลู โปรแกรม TAP 19.1.4

จากภาพ 17 มีขั้นตอนดำเนินการดงั นี้
 Title เป็นการป้อนหัวขอ้ หรือชื่อของแบบทดสอบ
 Comments เปน็ การป้อนรายละเอียดของแบบทดสอบ
 #Students เปน็ การระบุ จำนวนของผู้เข้าสอบ
 #Test Item เป็นการระบุ จำนวนของขอ้ สอบท้ังหมด
 Length of Examinee Names/IDs (#characters) เป็นการป้อนจำนวนหลักของ
รหสั ประจำตัวผู้เข้าสอบแตล่ ะคน ทั้งนใี้ ห้พิจารณาควบคูก่ บั 
 Key เป็นการป้อนเฉลยของขอ้ สอบแตล่ ะขอ้ เชน่ จากตัวอย่าง Key (เฉลย) คอื
313554154533524222241422334151 หมายถึง คำตอบที่ถูกของข้อ 1 คือ ค, ข้อ 2 คือ ก,
ขอ้ 3 คอื ค, …, และขอ้ สดุ ท้าย ข้อ 30 คอื ก
 Options เป็นการป้อนจำนวนตวั เลือกของข้อสอบแต่ละข้อ เช่น จากตัวอย่าง
เปน็ ขอ้ มลู ปรนัย 5 ตวั เลือก
 Include เป็นการระบวุ ่าต้องการเลือกหรือไม่เลือกขอ้ สอบข้อใดเขา้ ไปวเิ คราะห์
บ้าง โดยท่ี Y คอื เลือกขอ้ สอบนั้นเขา้ วเิ คราะห์ และ N คอื ไม่เลือกขอ้ สอบน้ันเขา้ วเิ คราะห์
 เป็นการระบุรหัสประจำตัวของผู้เข้าสอบ และรูปแบบการตอบของผู้สอบแต่
ละคน สามารถ Copy ตัวเลขเหลา่ นี้ โดยการ Download ได้ที่ https://bit.ly/3buoN8n

ดร.วรรณากร พรปดระ.วเรสรรณิฐากรพรปเรอะกเสราิฐรป| รเอะกกสอาบรกปารระกสอบนกวาิชราสกอานรกวาดั รแวลัดะแปลระะปเรมะินเมผินลผกลากรารเรียนรู้ 116677

เช่น จากตัวอยา่ ง

1 93880589 311554454543424222241422334151

2 93880590 311514154223341224531422324451

คนที่ 1 รหัส 93880589 มีรูปแบบการตอบ311554454543424222241422334151
หมายถึง คนที่ 1 ตอบ คกกจจงงจงจงคงขงขขขขงกงขขคคงกจก เปน็ ต้น

 ทุกคร้ังที่มีการป้อนข้อมูล ให้พิจารณาตัวเลขของรูปแบบการตอบขอ้ ที่ 1
ต้องตรงกับ Item 1 ทกุ คร้ัง หากตัวเลขของรูปแบบการตอบข้อ 1 ไมต่ รงกบั กับ Item 1 ให้ทำ
การเพม่ิ หรือลด จำนวน  Length of Examinee Names/IDs (#characters) จนกวา่ ตวั เลขของ
รูปแบบการตอบตัวแรกจะตรงกับ Item 1

2.2 ทำการบันทึกการป้อนขอ้ มูล แสดงดงั ภาพ 18



ภาพ 18 ข้นั ตอนการป้อนขอ้ มลู โปรแกรม TAP 19.1.4

จากภาพ 18 มีขั้นตอนดำเนินการดงั นี้
 หลังจากที่ทำการป้อนขอ้ มูลเรยี บร้อยแล้ว ให้ทำการ Save File ไปยงั โฟลเดอร์
ในเครื่องคอมพวิ เตอร์ของตนเอง

3. การวิเคราะหข์ อ้ มูล
การวิเคราะห์ข้อมูลในครั้งนี้ เป็นการวิเคราะห์คุณภาพของข้อสอบรายข้อ ได้แก่

ค่าความยาก อำนาจจำแนก และประสิทธิภาพของตัวลวง รวมทั้งวิเคราะห์คุณภาพของ
แบบทดสอบทั้งฉบับ ได้แก่ ค่าความเที่ยง โดยแสดงรายละเอียด ดงั นี้

168 เอกสารปดรระ.กวรอรบณกาารกสรอนพรกปารวะัดเสแรลิฐะประเมินผเลอกกาสรเารรียปนรระู้ |กดอรบ.วกรารรณสาอกนรวพิชารกปารระเวสดั รแิฐละประเมินผลการ 168

3.1 การตรวจสอบข้อมูลเบื้องต้น แสดงดังภาพ 19






ภาพ 19 การตรวจสอบขอ้ มูลเบือ้ งตน้ ของโปรแกรม TAP
จากภาพ 19 มีข้ันตอนดำเนินการดงั นี้
 ทำการตรวจสอบข้อมลู เบ้ืองต้น โดยคลิกที่ Close & Analyze
 ให้ทำการตรวจสอบดูว่าข้อมูลที่เราป้อนไปก่อนหน้านั้น ครบถ้วนหรือไม่ ซึ่ง
จากตวั อย่างมีจำนวนของผู้เข้าสอบ 45 คน จากการทำขอ้ สอบจำนวน 30 ขอ้
 ค่าที่สนใจ ก็คือ KR-20 (Alpha) เป็นค่าความเที่ยงของแบบทดสอบทั้งฉบับ
ครั้งที่ 1 จะพบว่ามีคา่ เท่ากับ 0.942 ซึ่งมากกว่าเกณฑท์ ี่กำหนดไว้ คอื 0.70 แต่อย่างไรก็ตาม
ค่าความเทีย่ งจากการวเิ คราะหค์ รั้งที่ 1 นี้ เป็นการวเิ คราะห์จากขอ้ คำถามจำนวน 30 ขอ้ โดยที่
ยังไม่ได้ตัดขอ้ คำถามทีไ่ มผ่ ่านเกณฑก์ ารคัดเลือกออกไป ดงั น้ันคา่ ความเทีย่ งของแบบทดสอบ
ท้ังฉบบั จะใช้ค่าทีว่ ิเคราะห์ครั้งที่ 2 ที่ได้ทำการคัดเลือกขอ้ สอบที่ผ่านเกณฑไ์ วม้ าวเิ คราะห์
ดร.วรรณากร พรปดระ.วเรสรรณิฐากรพรปเรอะกเสราิฐรป| รเอะกกสอาบรกปารระกสอบนกวาิชราสกอานรกวาัดรแวลดั ะแปลระะปเรมะินเมผินลผกลากรารเรียนรู้ 116699

3.2 การกำหนดเทคนิคการวเิ คราะห์ข้อสอบ
กอ่ นการวเิ คราะหค์ ุณภาพด้านความยาก อำนาจจำแนก จะต้องทำการกำหนด

เทคนิคการวเิ คราะหข์ ้อสอบกอ่ น โดยแสดงรายละเอียด ดังภาพ 20









ภาพ 20 การตรวจสอบขอ้ มูลเบื้องต้นของโปรแกรม TAP

170 เอกสารปดรระ.กวรอรบณกาารกสรอนพรกปารวะัดเสแรลิฐะประเมินผเลอกกาสรเารรียปนรระู้ |กดอรบ.วกรารรณสาอกนรวพิชารกปารระเวสดั รแิฐละประเมินผลการ 170

จากภาพ 20 มีขั้นตอนดำเนินการดงั นี้
 คลิกที่ Option ทำการเลือกเทคนิคในการวิเคราะห์ ดังที่ได้กล่าวไว้แล้วใน

บทที่ 5 ซึ่งมีเทคนิคการวิเคราะห์ 27%, 33% 50% ในขั้นตอนนี้จึงต้องทำการระบุเทคนิคใน
การวเิ คราะห์ก่อน

 จากนั้น คลิกเลือก Set Percentages of Item Discrimination ซึ่งจะปรากฎ
หน้าตา่ ง Discrimination Percentages ข้นึ มา

 ในชอ่ งของหน้าต่าง Discrimination Percentages จะปรากฎเทคนิค 27% ให้
อัตโนมัติ แต่ในการวิเคราะหค์ รั้งนี้ จะใช้เทคนิค 50% เนื่องจากจำนวนผู้เข้ามี 45 คน ซึ่งน้อย
กว่า 100 คน ดังนั้นเราจึงเลือกเทคนิค 50% (ศึกษาการเลือกใช้เทคนิคในการวิเคราะหไ์ ด้ใน
บทที่ 5)

 จากน้ัน คลิก OK โปรแกรมจะกลับมาสู่หน้าต่างการวเิ คราะหเ์ ดิม
 ให้กดปุ่ม F9 บนแป้นพิมพ์ หรือคลิก Analyze with NEW Options เพื่อให้
โปรแกรมทำการวเิ คราะห์ใหมอ่ ีกครั้ง หลงั จากที่ได้กำหนดเทคนิคการวเิ คราะห์ข้อสอบ 50%
4. การคดั เลอื กขอ้ สอบ
ในการคัดเลือกขอ้ สอบในครั้งนี้ จะขอนำเสนอ 2 ส่วน ได้แก่ สว่ นที่ 1 ข้อมูลท่ัวไป
และ ส่วนที่ 2 การคดั เลือกขอ้ สอบรายข้อ โดยแสดงรายละเอียด ดงั นี้
สว่ นที่ 1 ขอ้ มูลทว่ั ไป แสดงดังภาพ 21




ภาพ 21 การตรวจสอบข้อมลู เบือ้ งตน้ ของโปรแกรม TAP

ดร.วรรณากร พรปดระ.วเรสรรณิฐากรพรปเรอะกเสราิฐรป| รเอะกกสอาบรกปารระกสอบนกวาิชราสกอานรกวาัดรแวลดั ะแปลระะปเรมะินเมผินลผกลากรารเรียนรู้ 117711

จากภาพ 21 มีขั้นตอนดำเนินการดงั นี้
 ให้กดปุ่ม F2 บนแป้นพิมพ์ หรือคลิก View Full Test Results เพื่อให้

โปรแกรมทำการแสดงหน้าต่าง Output ของขอ้ มูลทัว่ ไป
 จะปรากฎหน้าตา่ ง View Results ข้นึ มา ให้เลื่อนเมาส์ไปทีห่ วั ข้อ Examinee

Score Summary ซึ่งจะแสดงค่าสถิติเชิงบรรยาย (Descriptive Statistics) ข้อมูลทั่วไปของผู้เขา้
สอบ

รายการ ค่าทีค่ ำนวณได้
จำนวนผู้เข้าสอบทั้งหมด ( Number of Examinees) 45
คะแนนรวมที่เป็นไปได้ (Total Possible Score)
คะแนนสูงสุด (Minimum Score) 30.00
คะแนนต่ำสดุ (Maximum Score) 3.00
คะแนนมัธยฐาน (Median Score) 29.00
คะแนนเฉลี่ย ( Mean Score) 25.00
ส่วนเบย่ี งมาตรฐาน (Standard Deviation) 20.73
ความแปรปรวน (Variance) 8.15
ความเบ้ (Skewness) 66.73
ความโดง่ (Kurtosis) -0.84
-0.72

ขอ้ มูลทัว่ ไปของผู้เข้าสอบ มีนักเรียนจำนวน 45 คน ทีท่ ำแบบทดสอบ จำนวน 30 ข้อ

คะแนนตำ่ สุด 3 คะแนน คะแนนสูงสูด 29 คะแนน คา่ มัธยฐาน เท่ากับ 25.00 สว่ นคะแนนเฉลยี่
เท่ากับ 20.00 และมีค่าส่วนเบีย่ งเบนมาตรฐาน เท่ากับ 8.15 ความแปรปรวน เท่ากับ 66.37

นอกจากนี้ คะแนนของผู้เข้าสอบมีความเบ้ มีลักษณะเบ้ซ้าย แสดงว่าผู้เข้าสอบส่วนใหญ่มี
คะแนนสูงกว่าคะแนนเฉลี่ย และความโด่งของคะแนนเป็นแบบโค้งการแจกแจงในลักษณะเตี้ย

แบน แสดงวา่ ผู้เข้าสอบส่วนใหญ่มีคะแนนแตกตา่ งกัน

ส่วนที่ 2 การคัดเลอื กขอ้ สอบรายขอ้ แสดงดงั ภาพ 22

172 เอกสารปดรระ.กวรอรบณกาารกสรอนพรกปารวะัดเสแรลิฐะประเมินผเลอกกาสรเารรียปนรระู้ |กดอรบ.วกรารรณสาอกนรวพิชารกปารระเวสดั รแิฐละประเมินผลการ 172

   


 

ภาพ 22 การคัดเลอื กขอ้ สอบรายขอ้ จากโปรแกรม TAP

จากภาพ 22 แสดงรายละเอียด ดงั นี้

 เป็นหน้าต่างการวิเคราะห์เดิม จากข้อ 4.1) โดยให้เลื่อนเมาส์ลงมา จนเจอ
หวั ขอ้ Item and Test Analysis

 Item คอื ขอ้ สอบแต่ละขอ้
 Key คอื เฉลยของขอ้ สอบข้อน้ัน

 Number Correct คอื ผู้เข้าสอบทีต่ อบถกู ในขอ้ น้ัน
 Item Diff. คอื คา่ ความยาก (P) ของขอ้ สอบข้อนั้น

 Disc. Index คอื ค่าอำนาจจำแนก (r) ของขอ้ สอบข้อนั้น
 #Correct in High Grp คอื จำนวนผู้สอบในกลมุ่ สูง (H) ที่ตอบถูกในขอ้ นั้น

 #Correct in Low Grp คอื จำนวนผู้สอบในกลุ่มตำ่ (L) ที่ตอบถกู ในขอ้ นั้น
 Point Biserial คือ ค่าอำนาจจำแนกที่คำนวณจากสูตรสหสัมพันธ์พอยท์ไบ

ซีเรียล
 Adjusted Pt. Bis. คอื ค่าอำนาจจำแนกทีค่ ำนวณจากสตู รสหสัมพนั ธ์ไบซีเรียล

ดร.วรรณากร พรปดระ.วเรสรรณิฐากรพรปเรอะกเสราิฐรป| รเอะกกสอาบรกปารระกสอบนกวาิชราสกอานรกวาัดรแวลดั ะแปลระะปเรมะินเมผินลผกลากรารเรียนรู้ 117733