Page 24 - การวิจัยทางการวัดและประเมินผลการศึกษา

3-14 การวิจัยทางการวัดและประเมินผลการศึกษา

Null hypothesis True alternative

Type I error
Type II error
Power

Critical value

ภาพที่ 3.2 ความสัมพันธข์ องความคลาดเคลือ่ นประเภทที่ 1, 2 และอ�ำนาจการทดสอบ

2. ขนาดอิทธิพล (effect size) หมายถึง ระดับของปรากฏการณ์ที่เกิดข้ึนในประชากร หรือระดับที่
สมมติฐาน H0 ไม่ถูกต้อง (Cohen, 1988) การรายงานขนาดอิทธิพลในรายงานการวิจัยเป็นแนวทางในการ
วิเคราะห์ข้อมูล และรายงานข้อค้นพบจากการวิจัย นอกเหนือจากการทดสอบนัยส�ำคัญทางสถิติ นักวิจัย
หลายท่านเสนอให้รายงานค่าขนาดอิทธิพลในรายงานการวิจัยด้วย เพราะเชื่อว่าการทดสอบสมมติฐานด้วย
การทดสอบนัยส�ำคัญทางสถิติมีข้อบกพร่อง 2 ประการ คือ

1) ปัญหาด้านปรัชญาของการทดสอบ นักวิชาการกลุ่มนี้เชื่อว่าการปฏิเสธสมมติฐานศูนย์
ไม่สามารถน�ำไปอ้างได้ว่า สมมติฐานทางเลือกถูก หรือการยอมรับสมมติฐานศูนย์ ไม่ใช่การยืนยันว่า
สมมติฐานทางเลือกผิด เพราะหลักของการทดสอบสมมติฐานไม่ใช่ต้องการให้น�ำผลการตรวจสอบไปจ�ำแนก
การตัดสินใจออกเป็นประเภท ๆ แต่เป็นเรื่องของความน่าจะเป็นมากกว่า (Morgan, 2003)

2) ปญั หาดา้ นการนำ� ไปปฏบิ ตั ิ ผลการทดสอบสมมติฐานทางสถิติบางครั้งให้ผลการวิเคราะห์
ที่ขัดกับความรู้สึกของนักวิจัย เช่น ผลการทดสอบพบว่าค่าเฉลี่ยสองค่า (μ1 vs. μ2) ไม่มีนัยส�ำคัญทางสถิติ
แต่เม่ือพิจารณาผลต่างของค่าเฉล่ียทั้งสอง พบว่ามีค่าต่างกันมาก ในกรณีเช่นนี้ นักวิจัยต้องพิจารณาว่าจะ
เสนอผลการวิจัยอย่างไร ทางเลือกหน่ึงคือการรายงานขนาดอิทธิพล หรือในบางคร้ัง นักวิจัยพบว่าค่า
สหสัมพันธ์ของตัวแปรสองตัวมีนัยส�ำคัญทางสถิติ แต่ขนาดของความสัมพันธ์น้อย เช่นเดียวกัน นักวิจัยก็
ต้องตัดสินใจจะรายงานผลการวิจัยอย่างไรจึงจะเหมาะสม

การคำ� นวณขนาดอทิ ธพิ ลท�ำไดห้ ลายวธิ ี และการวเิ คราะหข์ อ้ มลู ดว้ ยวธิ กี ารตา่ งกนั กจ็ ะมกี ารคำ� นวณ
ขนาดอิทธิพลต่างกันด้วย เช่น การทดสอบความต่างของค่าเฉล่ียสองค่า เช่น μ1 vs. μ2 ดัชนีขนาดอิทธิพล
ที่ใช้อาจเป็น d ที่เสนอโดย Cohen (1988, 1992) เป็นต้น ตัวอย่างของขนาดอิทธิพล และการ
แปลผลขนาดอิทธิพลอยู่ในตารางที่ 3.2 ซึ่งสรุปมาจาก Cohen (1988, 1992)