http://cai.md.chula.ac.th/lesson/research/re12.htm ได้รวบรวมและกล่าวไว้ว่า
การวิเคราะห์ข้อมูล(Data Analysis) การเลือกใช้สถิติ จะต้องเหมาะสมกับคำถาม
วัตถุประสงค์ และรูปแบบการวิจัย โดยสถิติจะช่วยหลีกเลี่ยง ความคลาดเคลื่อนแบบสุ่ม
ในส่วนที่เกี่ยวกับ การวิเคราะห์ข้อมูล ควรให้รายละเอียดเกี่ยวกับ
1. การสรุปข้อมูล
(Summarization of Data) ทั้งนี้จะขึ้นอยู่กับ ชนิดของข้อมูลเชิงคุณภาพ
(qualitaive data) หรือข้อมูลเชิงปริมาณ (quantitative
data)
2. การนำเสนอข้อมูล
(Data Presentation) เพื่อสื่อความหมาย ระหว่างนักวิจัย
และผู้อ่านผลการวิจัย ทำให้เข้าใจได้ง่าย และเป็นการประหยัดเวลา
ในการเขียนบรรยายผลที่ได้ การนำเสนอข้อมูล ต้องเลือกให้สอดคล้อง
กับลักษณะของข้อมูลเช่นกัน
3. การทดสอบสมมติฐาน
(ypothesis testing) โดยระถึง สถิติที่เหมาะสม
ที่จะใช้ในการทดสอบสมมติฐานนั้น ทั้งนี้ ขึ้นกับปัจจัย 2
ประการ คือ ลักษณะการเปรียบเทียบ ระหว่างกลุ่มที่มีความสัมพันธ์กัน)
และการสรุปข้อมูล
4. ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นระหว่างการวิเคราะห์ข้อมูล
เช่น ข้อมูลขาดหายไป (missing data) ตัวอย่างไม่ให้ความร่วมมือ (non-complier) ผู้ป่วยออกจากการศึกษากลางคัน
หรือผู้ป่วยเสียชีวิตด้วยโรคอื่น ที่ไม่เกี่ยวกับโรคที่กำลังทำวิจัย
กรณีตัวอย่างที่ยกมานี้ อาจจะเกิดขึ้นได้ จึงจำเป็นต้อง เตรียมการแก้ไข
ในขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล ว่าจะตัดทิ้งไป หรือนำข้อมูลมาร่วมวิเคราะห์ด้วย
5. การวิเคราะห์ก่อนการวิจัยสิ้นสุด
(Interim Analysis) จะทำหรือไม่ และมีเหตุผลอะไรในการกระทำเช่นนั้น
จะก่อให้เกิดผลดี และผลเสียอย่างไร
http://www.gotoknow.org/posts/492737. การวิเคราะห์ข้อมูลตามมุมคิดของรัตนะ บัวสนธ์
( 2552 : 135-144 ) กล่าวไว้ว่า การวิเคราะห์ข้อมูล ( Data Analysis ) มีเป้าหมายเพื่อสรุปปัญหาที่ทำวิจัยไว้แล้วเป็นการพิสูจน์ความแท้จริงของข้อมูลที่เก็บรวบรวมมาใช้ และการตีความข้อมูล ( Interpretation ) นั้นคือกระบวนการวิจัย ( The research process ) เพื่อเรียนรู้อะไร เพื่ออธิบาย
( 2552 : 135-144 ) กล่าวไว้ว่า การวิเคราะห์ข้อมูล ( Data Analysis ) มีเป้าหมายเพื่อสรุปปัญหาที่ทำวิจัยไว้แล้วเป็นการพิสูจน์ความแท้จริงของข้อมูลที่เก็บรวบรวมมาใช้ และการตีความข้อมูล ( Interpretation ) นั้นคือกระบวนการวิจัย ( The research process ) เพื่อเรียนรู้อะไร เพื่ออธิบาย
( Explanation ) สิ่งที่ได้มาคืออะไร
และขยายความตามเหตุผลว่าทำไมจึงเป็นอย่างนั้น เพื่อสรุปเป็นผลการศึกษาวิจัย
การวิเคราะห์เชิงคุณภาพ
อาจเป็นข้อมูลเกี่ยวกับปรากฏการณ์ทางสังคมหรือปรากฏการณ์อื่น ๆ
เป็นการมุ่งอธิบายถึงความสัมพันธ์ของปรากฏการณ์ ( ตัวแปร )
มีเงื่อนไขว่า...
1 . การวิเคราะห์ข้อมูลเริ่มทำไปพร้อม ๆ
กับการเก็บข้อมูล
2 . ต้องมีข้อมูลจากมุมมองของคนใน
3 . ต้องอาศัยสมมุติฐานชั่วคราว
4 . ผู้วิจัยต้องเป็นผู้วิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเอง
เงื่อนไขแรก
ต้องยำข้อมูลค้นหาประเด็นที่ทำการวิจัยเป็นการมาวิเคราะห์
ตีความและสรุปไว้ตรวจสอบแล้วตรวจสอบอีกจนได้ความแน่ชัดในข้อมูลที่ได้มา
เงื่อนไขที่สอง เป็นข้อมูลมุมคิดของคนใน ( คิดอย่างคนในกลุ่มนั้นคิด ) ข้อพึงระวัง
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพต้องไม่มีมุมมองจากคนนอก (
อย่าใส่ความคิดให้คนใน )
เงื่อนไขที่สาม
อย่าด่วนสรุปเพราะข้อมูลที่ได้ในเชิงคุณภาพแต่ละช่วงเวลามีเท้าเดินได้ จนแน่ใจแล้วบันทึกไว้เป็นข้อมูล
เงื่อนไขท้ายสุด
ผู้รวบรวมข้อมูลหลักคือผู้วิจัยเองนั้นละที่ต้องวิเคราะห์เองสรุปเอง เออเอง
การวิเคราะห์ข้อมูลของการวิจัยเชิงคุณภาพทางด้านสังคมศาสตร์นั้นต้องมีการเชื่อมโยงความรู้อื่น
ๆ ดังนี้
1 . ความรู้ทางด้านประวัติศาสตร์
2 . ความรู้ด้านชุมชน สังคม
วัฒนธรรม
3 . ความรู้ทางปรัชญาและศาสนาเพื่ออธิบายสรุปนามธรรมจากข้อมูลที่ปรากฏในรูปธรรมได้ด้วย
http://www.analusis.ispace.in.thได้รวบรวมและกล่าวไว้ว่า
การวิเคราะห์ข้อมูล หมายถึง การแยกแยะทางความคิด
หรือทางวัตถุของสิ่งใดสิ่งหนึ่งหรือเรื่องใดเรื่องหนึ่งเพื่อให้เห็นองค์ประกอบเพื่อศึกษาแต่ละองค์ประกอบหรือว่าแยกแยะเพื่อให้เห็นเพื่อให้เห็นความสัมพันธ์
ขององค์ประกอบต่างๆ ที่ทำให้เกิดสิ่งนั้น หรือเรื่องนั้น
เวลาวิเคราะห์ต้องพยายามหาคำตอบว่า ข้อความ บทความ
เนื้อเรื่องนั้นให้ความรู้อะไรบ้าง ผู้เขียนแสดงความคิดเห็นอะไรให้ทราบบ้าง
มีความรู้สึกอย่างไร
สรุป
การวิเคราะห์ข้อมูล(Data Analysis) การเลือกใช้สถิติ
จะต้องเหมาะสมกับคำถาม วัตถุประสงค์ และรูปแบบการวิจัย
กล่าวคือเป็นการแยกแยะทางความคิด
หรือทางวัตถุของสิ่งใดสิ่งหนึ่งหรือเรื่องใดเรื่องหนึ่งเพื่อให้เห็นองค์ประกอบเพื่อศึกษาแต่ละองค์ประกอบหรือว่าแยกแยะเพื่อให้เห็นเพื่อให้เห็นความสัมพันธ์
ขององค์ประกอบต่างๆ ที่ทำให้เกิดสิ่งนั้น หรือเรื่องนั้น
เวลาวิเคราะห์ต้องพยายามหาคำตอบว่า ข้อความ บทความ
เนื้อเรื่องนั้นให้ความรู้อะไรบ้าง ผู้เขียนแสดงความคิดเห็นอะไรให้ทราบบ้าง
มีความรู้สึก โดยควรให้รายละเอียดเกี่ยวกับ
1. การสรุปข้อมูล
(Summarization of Data) ทั้งนี้จะขึ้นอยู่กับ ชนิดของข้อมูลเชิงคุณภาพ
(qualitaive data) หรือข้อมูลเชิงปริมาณ (quantitative
data)
2. การนำเสนอข้อมูล
(Data Presentation) เพื่อสื่อความหมาย ระหว่างนักวิจัย
และผู้อ่านผลการวิจัย ทำให้เข้าใจได้ง่าย และเป็นการประหยัดเวลา
ในการเขียนบรรยายผลที่ได้ การนำเสนอข้อมูล ต้องเลือกให้สอดคล้อง
กับลักษณะของข้อมูลเช่นกัน
3. การทดสอบสมมติฐาน
(ypothesis testing) โดยระถึง สถิติที่เหมาะสม
ที่จะใช้ในการทดสอบสมมติฐานนั้น ทั้งนี้ ขึ้นกับปัจจัย 2
ประการ คือ ลักษณะการเปรียบเทียบ ระหว่างกลุ่มที่มีความสัมพันธ์กัน)
และการสรุปข้อมูล
4. ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นระหว่างการวิเคราะห์ข้อมูล
เช่น ข้อมูลขาดหายไป (missing data) ตัวอย่างไม่ให้ความร่วมมือ (non-complier) ผู้ป่วยออกจากการศึกษากลางคัน
หรือผู้ป่วยเสียชีวิตด้วยโรคอื่น ที่ไม่เกี่ยวกับโรคที่กำลังทำวิจัย
กรณีตัวอย่างที่ยกมานี้ อาจจะเกิดขึ้นได้ จึงจำเป็นต้อง เตรียมการแก้ไข
ในขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล ว่าจะตัดทิ้งไป หรือนำข้อมูลมาร่วมวิเคราะห์ด้วย
5. การวิเคราะห์ก่อนการวิจัยสิ้นสุด
(Interim Analysis) จะทำหรือไม่ และมีเหตุผลอะไรในการกระทำเช่นนั้น
จะก่อให้เกิดผลดี และผลเสียอย่างไรบ้าง อย่างไร
อ้างอิง
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น