Page 21 - การวิจัยทางการวัดและประเมินผลการศึกษา
P. 21
การออกแบบการวิจัย 3-11
ข้างต้น ความรู้เดิม (prior knowledge) ของนักเรียนถือว่าเป็นตัวแปรแทรกซ้อนตัวแปรหน่ึงที่นักวิจัย
ไม่ได้น�ำมาศึกษา ในการออกแบบการวิจัยที่ดีต้องพยายามขจัดตัวแปรแทรกซ้อนต่าง ๆ ซึ่งอาจท�ำโดยเลือก
นักเรียนท่ีมีเกรดเฉล่ียเทอมก่อนเท่า ๆ กันมาศึกษา เป็นต้น
ในการท�ำวิจัยทางการศึกษา ตัวแปรแทรกซ้อนมีจ�ำนวนมาก และควบคุมได้ยาก เช่น ในการเปรียบ
เทียบวิธีการสอนของครู ความต้ังใจเรียนของนักเรียน หรือสถานภาพทางเศรษฐกิจของนักเรียน อาจเป็น
ตวั แปรแทรกซอ้ นทส่ี ง่ ผลตอ่ คะแนนสอบของนกั เรยี น ในการออกแบบการวจิ ยั ทดี่ ี นกั วจิ ยั ตอ้ งพยายามทำ� ให้
ตวั แปรเหลา่ นสี้ ง่ ผลนอ้ ยทส่ี ดุ เทา่ ทจี่ ะทำ� ได้ วธิ กี ารทใี่ ชใ้ นการลดอทิ ธพิ ลของตวั แปรแทรกซอ้ นมหี ลายวธิ ี เชน่
การเลือกกลุ่มตัวอย่างด้วยวิธีการสุ่ม (random sampling) หรือการจับคู่ (matching) กลุ่มตัวอย่างท่ี
คล้ายคลึงกันเข้ากลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุมอย่างละเท่า ๆ กัน เพื่อท�ำให้ทั้งสองกลุ่มเท่าเทียมกัน เช่น
ถ้ามีนักเรียนท่ีมีเกรดเฉล่ีย 3.00 สองคน คนแรกอาจให้เป็นกลุ่มทดลอง อีกคนเป็นกลุ่มควบคุม วิธีการน้ี
เรยี กว่าการจับคู่ด้วยเกรดเฉล่ีย หากนักวิจยั ไม่สามารถควบคมุ ความคลาดเคล่ือนจากตวั แปรแทรกซอ้ นด้วย
การสุ่มได้ อาจใช้วิธีการควบคุมทางสถิติ เช่น การวิเคราะห์ความแปรปรวนร่วม (Analysis of Covariance:
ANCOVA) เพื่อปรับให้อิทธิพลของตัวแปรแทรกซ้อนเท่ากันท้ังกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม แต่ควร
ตระหนักว่าการควบคุมทางสถิติอาจช่วยแก้ปัญหาได้ไม่ถึง 100%
ตามหลักการแล้ว วิธีการส�ำคัญท่ีจะช่วยให้นักวิจัยสามารถออกแบบการวิจัยได้ประสบความส�ำเร็จ
ตามหลักของแมกซ์ มิน และคอน คือ การใช้กระบวนการสุ่ม (randomization) ซ่ึงประกอบด้วย การเลือก
ตัวอย่างแบบสุ่ม (random selection) และการเลือกกลุ่มตัวอย่างเข้ากลุ่มการทดลองอย่างสุ่ม (random
assignment) เพราะกระบวนการสุ่มสามารถควบคุมความแปรปรวนของความคลาดเคล่ือนได้ การใช้
กระบวนการสุ่มจึงเป็นวิธีการส�ำคัญส�ำหรับการวิจัยทุกประเภท และถือว่ากระบวนการสุ่มน้ีเป็นวิธีการที่
สามารถใช้บอกผลในเชิงสาเหตุ-ผลลัพธ์ (causal effect) ได้ดีท่ีสุด แต่อย่างไรก็ตาม ในบางสถานการณ์
นักวิจัยไม่สามารถใช้กระบวนการสุ่มได้ เช่น การวิจัยทางสังคมศาสตร์ โดยเฉพาะการวิจัยทางการศึกษาที่
ไม่สามารถสุ่มนักเรียนมาศึกษาทดลองอย่างสุ่มได้ หรือกรณีที่มีประชากรจ�ำนวนน้อยก็ไม่เหมาะท่ีจะใช้
กระบวนการสุ่ม เพราะมีโอกาสท่ีกลุ่มที่ศึกษาอาจแตกต่างกันได้มากกว่าเมื่อกลุ่มตัวอย่างมีจ�ำนวนมาก ใน
สถานการณ์เช่นน้ีควรใช้วิธีการจับคู่ตัวอย่างเป็นคู่ ๆ (matching) ซ่ึงเป็นการน�ำกลุ่มตัวอย่างที่มีลักษณะ
เหมือนกัน หรือคล้ายคลึงกันมาจับคู่กัน การจับคู่มีจุดมุ่งหมายเพ่ือให้กลุ่มที่ศึกษามีความเท่าเทียมกัน ซึ่งวิธี
การจับคู่สามารถท�ำได้ 5 วิธี (Kerlinger & Lee, 2000) คือ
1. การจบั คูโ่ ดยเลือกคนหรือสง่ิ ของท่เี หมอื นกันมาศึกษา (matching by equating participations)
ตัวอย่างเช่น ในการวิจัยท่ีคาดว่าตัวแปร IQ อาจส่งผลต่อผลการวิจัย เช่น การเปรียบเทียบวิธีการสอนสอง
วิธี ที่คะแนนสอบอาจเป็นผลมาจากวิธีสอนและ IQ ของนักเรียน ดังนั้นจึงต้องมีการควบคุม IQ ไม่ให้ส่งผล
ถ้าใช้วิธีการนี้ ผู้วิจัยอาจจับคู่นักเรียนท่ีมี IQ เท่ากัน หรือใกล้เคียงกันเป็นคู่ ๆ เช่น นักเรียนท่ี IQ 100, 110,
120, 130 และ 140 อยา่ งละ 2 คน รวม 10 คน แลว้ จดั แบง่ นกั เรยี นออกเปน็ สองกลมุ่ แตล่ ะกลมุ่ ใหม้ นี กั เรยี น
IQ 100, 110, 120, 130 และ 140 เหมือนกัน ประเด็นส�ำคัญของการใช้วิธีนี้ คือ ตัวแปรที่ใช้จับนักเรียน
เป็นคู่ ๆ ต้องเป็นตัวแปรท่ีส่งผลต่อตัวแปรตาม กลุ่มตัวอย่างที่ไม่สามารถจับคู่ได้จะไม่น�ำมาวิเคราะห์ข้อมูล
