หน้าเว็บ

วันจันทร์ที่ 23 มิถุนายน พ.ศ. 2557

การวัดคุณภาพของเครื่องมือวิจัยด้วย PSPP


การตรวจสอบคุณภาพของเครื่องมือวิจัยเป็นขั้นตอนสำคัญอีกขั้นตอนหนึ่งที่นักวิจัยต้องดำเนินการก่อนนำเครื่องมือนั้นไปใช้ ในหัวข้อนี้จะอธิบายแนวทางการนำโปรแกรม PSPP มาใช้คำนวณหาค่าสถิติที่เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบคุณภาพของเครื่องมือวิจัย ถ้าต้องการรายละเอียดเพิ่มเติมในขั้นตอนต่างๆของการวิจัย สามารถค้นคว้าเพิ่มเติมได้จากอินเทอร์เน็ต อย่างไรก็ตามขอแนะนำหนังสือ 3 เล่มที่ผู้เขียนใช้อ่านประกอบการวิจัย เป็นหนังสือที่ดีมากใช้คำอธิบายง่ายๆสามารถศึกษาได้ด้วยตนเอง เล่มแรกคือ "การวิจัยและวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติด้วย SPSS" โดย รศ.ธานินทร์ ศิลป์จารุ เล่มต่อไปคือ "การประยุกต์ใช้ SPSS วิเคราะห์ข้อมูลงานวิจัย" โดย ดร.ทรงศักดิ์ ภูสีอ่อน อีกเล่มหนึ่งคือ "การสร้างและประมวลผลข้อมูลจากแบบสอบถาม" เล่มนี้มีผู้ร่วมเขียน 3 ท่านคือ รศ.ดร.สรชัย พิศาลบุตร รศ.เสาวรส ใหญ่สว่าง และ รศ.ปรีชา อัศวเดชานุกร 

การตรวจสอบคุณภาพของเครื่องมือวิจัยมักพิจารณาดัชนี ดังต่อไปนี้
1.ความเที่ยงตรง (validity) ดัชนีนี้บ่งบอกว่าเครื่องมือที่ใช้สามารถวัดได้ตรงกับสิ่งที่ต้องการวัดมากน้อยเพียงใด ผู้วิจัยสามารถตรวจสอบความที่ยงตรงของเครื่องมือวัดได้ทั้งฉบับและรายข้อ ในการพิจารณาความเที่ยงตรงสามารถดูได้จากค่าดัชนีความสอดคล้อง IOC (Index Of Congruence)

     ตัวอย่าง การหาค่า IOC ด้วยโปรแกรม PSPP โดยกำหนดคุณสมบัติของตัวแปรดังนี้

    ข้อมูลนำเข้า (input) จำนวน 10 ชุด

    ผลลัพธ์ (output)
เมื่อพิจารณาจาก output table สามารถสรุปได้ดังนี้ คำถาม Q2, Q3, Q8 มีค่า IOC (ช่อง Mean) < 0.5 ซึ่งต่ำกว่าเกณฑ์ต้องมีการปรับปรุงหรือตัดทิ้งไป สำหรับคำถาม Q1, Q4, Q5, Q6, Q7, Q9, Q10 มีค่า IOC >= 0.5 ถือว่าผ่านเกณฑ์สามารถนำไปใช้ได้

2.ความเชื่อมั่น (reliability) บ่งบอกว่าเครื่องมือที่ใช้มีความคงเส้นคงวามากน้อยเพียงใด เช่น ถ้าใช้วัดกับกลุ่มตัวอย่างเดิมหลายๆครั้ง ผลการวัดจะไม่แตกต่างจากเดิมหรือแตกต่างน้อยมาก วิธีหาความเชื่อมั่นของแบบวัดหรือแบบสอบถามที่นิยมใช้กันอย่างแพร่หลายได้แก่วิธีการหาค่าสัมประสิทธิ์อัลฟาของครอนบาค (Cronbach’s alpha coefficient) ซึ่งสามารถใช้กับเครื่องมือวัดที่เป็นแบบมาตราส่วนประมาณค่า (rating scale)

    ตัวอย่าง การหาค่าสัมประสิทธิ์อัลฟาของครอนบาค (Cronbach’s alpha coefficient) ด้วยโปรแกรม PSPP ซึ่งกำหนดคุณสมบัติของตัวแปรดังนี้  

    ข้อมูลนำเข้า (input) จำนวน 10 ชุด

    ผลลัพธ์ (output)

จากผลลัพธ์ output table สรุปได้ว่าแบบสอบถามทั้งฉบับซึ่งมีคำถามทั้งหมด 10 ข้อมีผู้ตอบแบบสอบถาม 10 คนมีค่าความเชื่อมั่น.42 ซึ่งถือว่าไม่เหมาะสมที่จะนำไปใช้ในการเก็บข้อมูล แต่เมื่อตรวจสอบเป็นรายข้อพบว่าถ้าตัดคำถาม Q6 ทิ้งไปจะทำให้ค่าความเชื่อมั่นเพิ่มขึ้นเป็น .64 ซึ่งถือว่ายังไม่ได้คุณภาพ (ดู output table ล่าง)


จาก output table บน ถ้าตัดคำถาม Q10 ทิ้งไปจะทำให้แบบสอบถามทั้งฉบับมีค่าความเชื่อมั่นเพิ่มขึ้นเป็น .70 (ดู output table ล่าง) ซึ่งยอมรับได้ สามารถนำไปใช้ในการเก็บข้อมูลเพื่อการวิจัยต่อไป (นักวิจัยอาจตั้งค่าความเชื่อมั่นไว้สูงกว่านี้ก็ได้ เช่น ต้องไม่น้อยกว่า .80 เป็นต้น)

3.ความยาก (difficulty) และอำนาจจำแนก (discrimination)
ความยาก (difficulty) เป็นดัชนีของเครื่องมือประเภทแบบทดสอบที่มุ่งพิจาณารายข้อบ่งบอกว่าข้อสอบข้อนั้นมีคนทำถูกมากน้อยเพียงใด การพิจารณาความยากสามารถดูจากดัชนีความยาก (Index of Difficulty) โดยดัชนีความยากของข้อสอบข้อใดๆเป็นสัดส่วนของคนทำถูกข้อนั้นหารด้วยจำนวนคนสอบทั้งหมดค่าความยากเขียนแทนด้วยอักษร p มีค่าตั้งแต่ 0 ถึง 1.00 ข้อสอบข้อใดมีค่าดัชนีความยากเข้าใกล้ 1 แปลว่าข้อสอบข้อนั้นง่าย ถ้าเป็น 1 แสดงว่าข้อนั้นผู้เข้าสอบทำถูกทุกคน ตรงกันข้ามถ้าข้อสอบข้อใดมีค่าดัชนีความยากเข้าใกล้ 0 แปลว่าข้อสอบข้อนั้นยาก ถ้าเป็น 0 แสดงว่าข้อนั้นไม่มีผู้ตอบถูกเลย การเลือกค่าดัชนีความยากที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับผู้วิจัย โดยทั่วไปค่าที่ยอมรับได้อยู่ระหว่าง 0.20-0.80
อำนาจจำแนก (discrimination) บ่งบอกว่าข้อสอบหรือคำถามในแบบสอบถามสามารถจำแนกผู้สอบออกเป็นกลุ่มสูงหรือกลุ่มต่ำ ค่าอำนาจจำแนกเขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ r มีค่าตั้งแต่ -1.00 ถึง 1.00 ค่า r ที่มีคุณภาพด้านอำนาจจำแนก มีค่าตั้งแต่ 0.20-1.00 
   
   ตัวอย่าง การหาค่าความยากและค่าอำนาจจำแนกด้วยโปรแกรม PSPP ในกรณีที่เครื่องมือวัดเป็นแบบทดสอบ โดยกำหนดคุณสมบัติของตัวแปรดังนี้

    ซึ่งเป็นแบบทดสอบ 10 ข้อ (Q1 ถึง Q10) จำนวนผู้สอบ 22 คน

    ทำการจัดเรียงลำดับข้อมูลใหม่โดยใช้คำสั่ง Sort Cases เพื่อแยก กลุ่มสูง และ กลุ่มต่ำ

    หลังจากนั้นใช้คำสั่ง Transpose เพื่อสลับข้อมูลโดยจะมีตัวแปร Questions และผู้สอบอีก 22 ตัวแปร (H1 ถึง H11 และ L1 ถึง L11) รวมทั้งหมดเป็น 23 ตัวแปร

ขั้นตอนต่อไปคือใช้คำสั่ง Compute เพื่อคำนวณหาค่า H (ใช้สูตร sum(H1 to H11) คำนวณหาค่า L (ใช้สูตร sum(L1 to L11) คำนวณหาค่าความยาก p (ใช้สูตร (H+L)/22) คำนวณหาค่าอำนาจจำแนก r (ใช้สูตร (H-L)/11)

ผลจากตาราง output สามารสรุปได้ว่า คำถาม Q2-Q9 มีค่าความยาก (p) อยู่ในช่วง 0.2-0.8 ซึ่งอยู่ในเกณฑ์ยอมรับได้ ยกเว้นคำถาม Q1 ค่อนข้างง่ายมีผู้ตอบถูกมาก (p=0.91) คำถาม Q10 ค่อนข้างยากมีผู้ตอบถูกน้อย (p=0.14) สำหรับคำถามที่มีอำนาจจำแนกที่มีคุณภาพจะมีค่า r ตั้งแต่ 0.20 ขึ้นไป ซึ่งได้แก่คำถาม Q2-Q10
โปรแกรม PSPP และ SPSS ไม่มีคำสั่งเพื่อหาค่าความยากและอำนาจจำแนกได้โดยตรง ผู้วิจัยอาจใช้โปรแกรม Excel แทนได้ ในกรณีนี้ถ้าใช้โปรแกรม Excel น่าจะสะดวกกว่าการใช้ PSPP หรือ SPSS อย่างไรก็ตามการเลือกใช้ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติขึ้นอยู่กับความถนัดของผู้วิจัย และต้องคำนึงถึงเรื่องกฎหมายลิขสิทธิ์ด้วย การเลือกใช้โปรแกรม PSPP จึงเป็นอีกทางเลือกหนึ่งที่ควรพิจารณา

ไม่มีความคิดเห็น:

แสดงความคิดเห็น