Written by สวัสดีเพื่อนๆ นักวิจัยมือใหม่และคนที่เบื่อสถิติทั้งหลาย! วันนี้เราจะมาพูดถึงเรื่องที่ฟังดูน่าเบื่อที่สุดในโลก นั่นคือ “มาตรวัดข้อมูลทางสถิติ” แต่เชื่อเถอะว่าเรื่องนี้สำคัญมากๆ และถ้าเข้าใจมันได้ การทำวิจัยของคุณจะง่ายขึ้นเยอะ เหมือนกับการรู้ว่าควรใช้ไม้บรรทัดวัดความยาวหรือเครื่องชั่งน้ำหนักวัดมวลนั่นแหละ ใช้ผิดผลก็ออกมาผิด!
ทำไมต้องรู้เรื่องมาตรวัด?
เคยมีคนบอกไหมว่า “สถิติเป็นเรื่องของตัวเลข ง่ายจะตาย” แต่ความจริงคือ ตัวเลขแต่ละตัวมีที่มาที่ไปและความหมายแตกต่างกัน เช่น เลข 1-5 ในแบบสอบถามวัดความพึงพอใจ ไม่เหมือนกับเลข 1-5 ที่บอกจำนวนสมาชิกในครอบครัว
การเลือกใช้สถิติให้เหมาะสมกับข้อมูลเป็นเรื่องสำคัญ เปรียบเสมือนการเลือกเครื่องมือให้เหมาะกับงาน (จะใช้ค้อนตอกสกรูก็ได้ แต่มันไม่เหมาะและอาจเกิดความเสียหาย) เช่นเดียวกับการวิเคราะห์ข้อมูล ถ้าใช้วิธีการวิเคราะห์ไม่เหมาะกับระดับการวัดของข้อมูล ผลที่ได้ก็อาจคลาดเคลื่อนหรือแปลความหมายไม่ได้
มาตรวัดข้อมูล 4 ระดับ (ที่คุณต้องรู้)
ตามทฤษฎีทางสถิติ มาตรวัดข้อมูลแบ่งออกเป็น 4 ระดับ เรียงจากระดับที่น้อยที่สุดไปมากที่สุด (แต่อย่าเข้าใจผิดว่าระดับสูงกว่าดีกว่านะ แต่ละระดับมีประโยชน์แตกต่างกันไป)
1. มาตรานามบัญญัติ (Nominal Scale)
นี่คือระดับการวัดที่พื้นฐานที่สุด ใช้แยกประเภทสิ่งต่างๆ โดยไม่มีการเรียงลำดับหรือบอกปริมาณ
ตัวอย่างเช่น:
- เพศ (ชาย, หญิง)
- สีผม (ดำ, น้ำตาล, บลอนด์)
- จังหวัด (กรุงเทพฯ, เชียงใหม่, ขอนแก่น)
- หมายเลขนักกีฬา (หมายเลข 7, 10, 23)
คิดง่ายๆ ว่า: ตัวเลขในมาตรานี้เป็นแค่ “ฉลาก” เท่านั้น เหมือนเบอร์ห้อง 101, 202, 303 ที่ไม่ได้หมายความว่าห้อง 303 ดีกว่าห้อง 101 หรือเสื้อเบอร์ 10 ของนักฟุตบอลที่ไม่ได้หมายความว่าดีกว่าเบอร์ 9
สถิติที่ใช้ได้: ความถี่, ร้อยละ, ฐานนิยม (Mode)
ข้อสังเกต: ไม่สามารถบวก ลบ คูณ หาร คำนวณค่าเฉลี่ย หรือจัดลำดับได้ (จะมาบอกว่าค่าเฉลี่ยของเพศในห้องเรียนเป็น 1.6 ซึ่งหมายถึงส่วนใหญ่เป็นผู้หญิงก็ไม่ถูกนะ!)
2. มาตราอันดับ (Ordinal Scale)
ระดับนี้เพิ่มความสามารถในการเรียงลำดับข้อมูลได้ว่าสิ่งไหนมากกว่า น้อยกว่า แต่ยังไม่สามารถบอกได้ว่ามากกว่าหรือน้อยกว่าเท่าไร
ตัวอย่างเช่น:
- ระดับการศึกษา (ประถม, มัธยม, ปริญญาตรี)
- ระดับความพึงพอใจ (น้อยที่สุด, น้อย, ปานกลาง, มาก, มากที่สุด)
- อันดับในการแข่งขัน (ที่ 1, ที่ 2, ที่ 3)
- ยศทหาร (พลทหาร, สิบตรี, จ่าสิบเอก, ร้อยตรี)
คิดง่ายๆ ว่า: เป็นข้อมูลที่บอกได้ว่า “ใครมากกว่าใคร” แต่ไม่รู้ว่า “มากกว่ากันเท่าไร” เช่น คนได้เหรียญทองเก่งกว่าคนได้เหรียญเงิน แต่ไม่รู้ว่าเก่งกว่ากันกี่เปอร์เซ็นต์
สถิติที่ใช้ได้: มัธยฐาน (Median), ควอไทล์, เปอร์เซ็นไทล์, การทดสอบไม่อิงพารามิเตอร์บางชนิด
ข้อสังเกต: ไม่ควรนำมาหาค่าเฉลี่ย (แม้ว่าหลายคนจะทำ) เพราะระยะห่างระหว่างลำดับไม่เท่ากัน เช่น ความแตกต่างระหว่าง “พอใจมาก” กับ “พอใจปานกลาง” อาจไม่เท่ากับความแตกต่างระหว่าง “พอใจปานกลาง” กับ “พอใจน้อย”
3. มาตราอันตรภาค (Interval Scale)
ระดับนี้เพิ่มความสามารถในการบอกระยะห่างระหว่างข้อมูลได้ แต่ไม่มีศูนย์แท้ (ศูนย์สัมบูรณ์) ทำให้ไม่สามารถบอกสัดส่วนได้
ตัวอย่างเช่น:
- อุณหภูมิแบบเซลเซียสหรือฟาเรนไฮต์ (0°C ไม่ได้หมายความว่าไม่มีความร้อนเลย)
- ปีพุทธศักราช หรือคริสต์ศักราช (ปี 0 ไม่ได้หมายความว่าไม่มีเวลา)
- คะแนน IQ (IQ = 0 ไม่ได้หมายความว่าไม่มีความฉลาดเลย)
- สเกลความเครียด หรือความวิตกกังวล (0 คะแนนไม่ได้หมายความว่าไม่มีความเครียดเลย)
คิดง่ายๆ ว่า: เหมือนไม้บรรทัดที่เราเลื่อนจุดเริ่มต้นได้ เช่น อุณหภูมิ 20°C กับ 10°C แตกต่างกัน 10 องศา เช่นเดียวกับ 30°C กับ 20°C ก็แตกต่างกัน 10 องศา แต่เราไม่สามารถบอกได้ว่า 20°C ร้อนเป็น 2 เท่าของ 10°C เพราะจุดศูนย์องศาไม่ใช่จุดที่ไม่มีความร้อนเลย
สถิติที่ใช้ได้: ค่าเฉลี่ย, ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน, สหสัมพันธ์เพียร์สัน, การทดสอบที (t-test), การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA)
ข้อสังเกต: สามารถบวกลบได้ แต่ไม่ควรคูณหารเพราะไม่มีศูนย์แท้
4. มาตราอัตราส่วน (Ratio Scale)
นี่คือระดับการวัดที่สมบูรณ์ที่สุด มีคุณสมบัติทุกอย่างของมาตราอันตรภาคและมีศูนย์แท้ (ศูนย์สัมบูรณ์) ทำให้สามารถเปรียบเทียบเป็นสัดส่วนได้
ตัวอย่างเช่น:
- น้ำหนักตัว (0 กิโลกรัม หมายถึงไม่มีน้ำหนักเลย)
- ส่วนสูง (0 เมตร หมายถึงไม่มีความสูงเลย)
- รายได้ (0 บาท หมายถึงไม่มีรายได้เลย)
- อุณหภูมิเคลวิน (0 เคลวิน หมายถึงไม่มีพลังงานความร้อนเลย)
- ระยะทาง เวลา ความเร็ว
คิดง่ายๆ ว่า: เป็นตัวเลขที่สามารถบอกสัดส่วนได้ เช่น คนที่หนัก 80 กิโลกรัม หนักเป็น 2 เท่าของคนที่หนัก 40 กิโลกรัม หรือคนที่วิ่งได้ 20 กิโลเมตร วิ่งได้เป็น 4 เท่าของคนที่วิ่งได้ 5 กิโลเมตร
สถิติที่ใช้ได้: ทุกวิธีทางสถิติ รวมถึงการคูณและหารได้อย่างมีความหมาย
ข้อสังเกต: ข้อมูลประเภทนี้มีความยืดหยุ่นสูงสุดในการวิเคราะห์ทางสถิติ
เทคนิคการจำง่ายๆ
สูตรง่ายๆ คือ NOIR:
- N (Nominal) = แค่ แยกประเภท (เหมือนชื่อคน บ้านเลขที่ หรือตามภาษาต่างประเทศคือ “Names”)
- O (Ordinal) = แยกประเภท + เรียงลำดับ ได้ (Order ได้ แต่บอกไม่ได้ว่าห่างกันเท่าไหร่)
- I (Interval) = แยกประเภท + เรียงลำดับ + วัดระยะห่าง ได้ (แต่ไม่มีศูนย์แท้)
- R (Ratio) = แยกประเภท + เรียงลำดับ + วัดระยะห่าง + มีศูนย์แท้ (คำนวณสัดส่วนได้)
หรือจำง่ายๆ ว่า:
- Nominal = รหัสนักศึกษา (เป็นแค่ตัวเลขที่ใช้แยกคน)
- Ordinal = เกรด (A ดีกว่า B แต่ไม่รู้ว่าดีกว่ากันเท่าไร)
- Interval = อุณหภูมิเซลเซียส (0°C ไม่ใช่ไม่มีความร้อน)
- Ratio = คะแนนสอบ (0 คะแนน คือไม่มีคะแนนจริงๆ)
ทำไมต้องรู้เรื่องเหล่านี้?
เพราะการเลือกใช้สถิติให้เหมาะสมกับระดับการวัดเป็นเรื่องสำคัญมาก ถ้าใช้ผิด ผลการวิจัยอาจเชื่อถือไม่ได้ เช่น:
- ถ้าสำรวจความพึงพอใจด้วยมาตร 5 ระดับ (มาตราอันดับ) แล้วหาค่าเฉลี่ย ทางทฤษฎีแล้วไม่ถูกต้อง 100% (แต่ในทางปฏิบัติคนส่วนใหญ่ก็ทำกัน)
- ถ้าทดสอบค่า t-test กับข้อมูลเพศ (ชาย/หญิง) จะไม่มีความหมายทางสถิติเลย
- ถ้าบอกว่า อุณหภูมิ 30°C ร้อนเป็น 3 เท่าของ 10°C ก็ไม่ถูกต้อง (แต่ถ้าเป็นเคลวิน 300K กับ 100K จะถูกต้อง)
สรุป
เรื่องมาตรวัดข้อมูลอาจดูเป็นเรื่องเล็กน้อย แต่มีความสำคัญมากต่อการวิเคราะห์ข้อมูลที่ถูกต้อง เหมือนกับการเลือกเครื่องมือให้เหมาะกับงาน ถ้าเข้าใจก็จะทำให้งานวิจัยมีคุณภาพมากขึ้น
อย่างไรก็ตาม ในทางปฏิบัติ โดยเฉพาะในโปรแกรมวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ เช่น SPSS มักจะจัดกลุ่มระดับการวัดเหลือแค่ 3 ประเภท คือ:
- Nominal (นามบัญญัติ)
- Ordinal (อันดับ)
- Scale (รวม Interval และ Ratio ไว้ด้วยกัน)
เพราะในทางปฏิบัติ การวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Interval และ Ratio มักใช้เทคนิคเดียวกัน
ท้ายที่สุดนี้ ขอให้นึกถึงคำพูดที่ว่า “ถ้าคุณมีค้อนเป็นเครื่องมือเดียว ทุกอย่างก็จะดูเหมือนตะปู” ในทำนองเดียวกัน ถ้าคุณรู้จักแค่สถิติบางประเภท ก็อาจพยายามใช้มันกับทุกข้อมูล ซึ่งไม่ถูกต้อง การรู้จักระดับการวัดข้อมูลจะช่วยให้คุณเลือกใช้สถิติได้ถูกต้องและเหมาะสมมากขึ้น
Discover more from KruJakkrapong 's Blog
Subscribe to get the latest posts sent to your email.