Written by ค่าความเชื่อมั่น (Reliability) ของแบบสอบถาม ถือว่าเป็นอีกหนึ่งค่าที่จำเป็นต้องหาเมื่อทำการวิจัยใดๆ เมื่อสร้างเครื่องมือแล้ว จำเป็นต้องตรวจสอบคุณภาพของเครื่องมือว่ามีความเชื่อมั่นมากน้อยเพียงใด ในบทความนี้มีคำตอบ…
ค่า Reliability คือ ค่าความเชื่อมั่น เป็น 1 ใน 5 องค์ประกอบหลักที่ใช้ตรวจสอบคุณภาพของเครื่องมือ
- ความเที่ยงตรง (Validity) ซึ่งออกเป็นความเที่ยงตรงหลายด้าน ถ้าเป็น ความเที่ยงตรงด้านเนื้อหา (Content Validity) ก็ใช้ผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบค่า IOC (Index of Item-objective Congruence)
- ความเชื่อมั่น (Reliability) คือ ความมั่นคงของเครื่องมือ วัดอย่างไร วัดกี่ครั้งก็ได้ค่าเท่าเดิม ซึ่งสามารถทำได้ด้วยวิธีการหลากหลาย หนึ่งในวิธีที่นิยมที่สุดคือ การหาค่า แอลฟาครอนบาค (ซึ่งจะหาในบทความนี้) ซึ่งค่านี้ก็พัฒนาสูตรมาจากค่า KR-20 (ใช้กับแบบทดสอบปรนัย ถูก=1 ผิด=0) แต่ต่างกันตรงที่ แอลฟาครอนบาค จะใช้ได้กับแบบสอบถาม ซึ่งค่าคะแนนมีเป็น rating scale ตั้งแต่ 3-5 (ตัวอย่าง เห็นด้วยอย่างยิ่ง=5 เห็นด้วย=4 ปานกลาง=3 น้อย=2 และน้อยมาก=1 เป็นต้น)
- ค่าความยาก (Difficulty) คือระดับความยากง่าย ของแบบทดสอบ
- อำนาจจำแนก (Discrimination) มีค่าระหว่าง -1 ถึง 1 เป็นค่าแสดงความสามารถของแบบทดสอบในการแยกกลุ่มเก่ง และอ่อนออกจากกัน แบบทดสอบปรนัยที่ตอบถูกได้=1 ผิด=0 จำเป็นต้องหาค่านี้ โดยอำนาจจำแนกจะแบ่งเป็นอิงกลุ่มและอิงเกณฑ์ แต่ละอันก็จะมีวิธีการหาแตกต่างกันออกไปครับ อาจจะใช้วิธี 50% 25% 27% 33% นอกจากนี้แบบสอบถาม (Questionnaire) ก็หาค่าอำนาจจำแนกได้ จากโปรแกรม SPSS ซึ่งจะใช้ค่า Item-Total Correlation (มีในบทความนี้)
- ความเป็นปรนัย (Objectivity) คือ ความชัดเจนของแบบทดสอบ ยังไม่มีเครื่องมือหรือวิธีการที่แน่นอน แต่ส่วนใหญ่จะให้ผู้เชี่ยวชาญเป็นคนช่วยตรวจสอบ
สำหรับบทความนี้ เราจะมาหา ความเชื่อมั่น โดยหาค่า แอลฟาครอนบาค พร้อมทั้งหาค่า อำนาจจำแนก ของแบบสอบถาม จากโปรแกรม SPSS ซึ่งเป็นโปรแกรมสถิติที่นิยมและมีมาตรฐานในปัจจุบัน
การสร้างแบบสอบถาม ในขั้นตอนการหาคุณภาพของแบบสอบถาม เมื่อพบว่า บางข้อมีอำนาจจำแนกต่ำกว่า 0.2 เราอาจจะตัดทิ้งหรือนำมาปรับข้อคำถามใหม่
แนะนำ : ให้สร้างข้อคำถามเผื่อไว้เยอะๆ เมื่อนำไปทดสอบแล้ว ข้อที่มีอำนาจจำแนกต่ำกว่า 0.2 ก็ให้ตัดทิ้งไป เมื่อตัดทิ้งแล้วค่าแอลฟา จะเพิ่มขึ้นโดยอัตโนมัติ
ค่า แอลฟา ปกติแล้วทั้งฉบับควรจะมีค่ามากกว่า 0.7 หรือใกล้ 1 ได้มากเท่าไรยิ่งดี แต่ถ้าหากว่าต่ำกว่า 0.7 เราตัดบางข้อที่อำนาจจำแนกต่ำออก และจากโปรแกรม SPSS เลยว่าควรตัดข้อไหนทิ้ง จะทำให้ค่าแอลฟาเพิ่มขึ้นนั่นเอง
เริ่มต้นหาค่าแอลฟาครอนบาค และอำนาจจำแนก (r)
เมื่อเปิดโปรแกรม SPSS ก็พร้อมจะคำนวณได้เลย ทั้งนี้ผมเตรียมข้อมูลจาก Excel ไว้แล้ว ดาวน์โหลดได้ที่นี่
ผมก็อปปี้ค่าจาก Excel แล้วนำไปวางใน SPSS ได้ดังนี้
หมายเหตุ : การแสดงตัวอย่างนี้ ผมยังไม่ตั้งค่าที่ Variable View ของตัวแปรแต่ละตัวนะครับ (สามารถคำนวณค่าได้ปกติครับ)
ในไฟล์ตัวอย่าง จะมีข้อคำถาม 50 ข้อ นำไปสอบถามคนจำนวน 30 คน
เมื่อวางค่าคะแนนลงไปใน SPSS แล้ว ไปที่ Analyze > Scale > Reliability Analysis…
เลือกตัวแปรทั้งหมดจากทางฝั่งซ้ายมือ ไปวางไว้ในช่องทางขวา ซึ่งตัวแปรทั้งหมดในที่นี้ผมมี 50 ตัวแปร
เราจะตั้งค่าเบื้องต้นว่าจะคำนวณอะไรบ้าง โดยไปที่ Statistics… เมื่อกดแล้วให้เลือก ตามตัวอย่างเป็นอย่างน้อย แต่ถ้าต้องการหาค่าอื่นๆ อีก ก็ให้เลือก เช่น ถ้าต้องการค่าเฉลี่ยให้เลือก Means ถ้าต้องการค่าความแปรปรวนก็เลือก Variances เป็นต้น จากนั้นกด Continue > OK
เมื่อกดแล้ว จะมีหน้าจอเด้งขึ้นมาครับ จะเห็นตารางหนึ่งคือ Reliaility Statistics และมีคำว่า Cronbach’s Alpha (แอลฟาครอนบาคนั่นเองครับ) ตอนตอนนี้ได้ค่าแอลฟาเพียง 0.594 เอง ซึ่งจะว่าไปแล้ว ค่านี้ควรจะมากกว่า 0.7 ขึ้นไป หรือใกล้ 1 ถึงจะเรียกว่ามีค่าความเชื่อถือสูง เราจะทำอย่างไรล่ะ? มาดูกันต่อเลย
อย่างที่บอกไปตั้งแต่แรกว่า ผมทำข้อคำถามไว้เผื่อตัดออก ซึ่งเราจะมาดูว่าจะตัดข้อคำถามข้อไหนออกบ้าง ให้ดูตรงค่า Corrected Item-Total Correlation ครับ ค่าที่น้อยเกินไปควรจะตัดออก โดยเฉพาะค่าติดลบ (ถ้าดูที่แบบทดสอบก็อาจพบว่าเป็นข้อคำถามทิศทางลบ) ซึ่งค่านี้มันคืออำนาจจำแนกของข้อสอบถามของเรานั่นเอง ผมจะตัดข้อที่มีค่าน้อยๆ ออก และเลือกเอาข้อที่มีค่ามากกว่า 0.2 เอาไว้ครับ
วิธีการตัดออกให้กลับไปที่โปรแกรม SPSS หน้าต่าง Data View คลิกเลือกที่ VAR00001 จนเป็นแถบสีเหลืองดังภาพ แล้วคลิกขวา เลือก Clear จะทำให้ตัวนี้หายไป ทำเช่นนี้กับตัวแปรข้อที่ต้องการตัดออกเช่นเดียว ผมตัดออกจำนวน 10 ข้อ เพราะต้องการข้อคำถามจำนวน 40 ข้อ จากทั้งหมด 50 ข้อ
ผมทำการลบออกจำนวน 10 ข้อ ที่มีค่า ต่ำกว่า 0.2 เมื่อลบออกเสร็จแล้ว ทำการคำนวณใหม่อีกรอบ ไปที่ Analyze > Scale > Reliability Analysis…
จะเห็นว่าค่าความเชื่อมั่นเพิ่มขึ้นมาพอสมควร แต่ก็ยังมีบางข้อที่ติดลบอยู่นะครับ การที่ติดลบนั่นมีความหมายว่า ข้อคำถามของเราอาจจะมีทิศทางเป็นลบก็เป็นได้ ให้ลองกลับไปดูข้อคำถามอีกครั้งแล้วปรับค่าคะแนน จาก 5>1 4>2 3>3 2>4 1>5 ตัวอย่างเช่น ตอนนี้ผมจะปรับค่าให้กับข้อ 22, 26, 31, 32, 36, 38, 44 และ 48 ให้ดูเป็นตัวอย่างนะครับ
ให้ไปที่ Transform > Recode into Same Variables…
เลือกตัวแปรที่เราต้องการเปลี่ยนหรือแก้ไขจากช่องทางซ้าย ไปไว้ช่องทางขวา แล้วคลิกที่ Old and New Values…
ใส่คะแนนค่า 5>1 กด Add จากนั้นก็ทำทำนองเดียวกัน 4>2 3>3 2>4 1>5
ทำจนเสร็จจะได้แบบนี้ แล้วกด Continue แล้วกด OK
จะเห็นว่ามีข้อความขึ้นมาว่าทำการแก้ไขข้อมูลเรียบร้อย
ทำการคำนวณใหม่อีกครั้ง Analyze > Scale > Reliability Analysis… จะพบว่า ค่า แอลฟาครอนบาคเพิ่มขึ้นเป็น 0.764 แล้ว เป็นที่ยอมรับได้ว่ามีความเชื่อมั่น แต่ถ้าหากต้องการเพิ่มมากขึ้นอีกก็สามารถทำได้โดยพิจารณาข้อที่ค่าอำนาจจำแนกยังติดลบอยู่ให้ทำการ Recode ใหม่เพราะเป็นข้อที่มีทิศทางลบ
สรุป
- แบบสอบถามสามารถหาค่าความเชื่อมั่นจากโปรแกรม SPSS ได้พร้อมกับหาค่าอำนาจจำแนกของแบบสอบถามได้
- ค่า แอลฟาที่เหมาะสมจะมีค่าตั้งแต่ 0.7 ขึ้นไป ยิ่งใกล้ 1 ยิ่งดี
- หากคำนวณแล้วพบว่า ค่าแอลฟาน้อยกว่า 0.7 ให้ทำการแก้ไข อาจจะตัดบางข้อที่อำนาจจำแนกต่ำออก และทำการ Recode ใหม่สำหรับข้อที่เป็นคำถามทิศทางลบ
ต้องการความช่วยเหลือในการคำนวณค่าความเชื่อมั่น ค่าอำนาจจำแนก และค่าสถิติอื่นๆ จากโปรแกรม SPSS และ Excel สามารถติดต่อมาที่ไลน์ @krujakkrapong สนใจก็ทักมานะครับ
Discover more from KruJakkrapong 's Blog
Subscribe to get the latest posts sent to your email.