Page 16 - การวิจัยทางการวัดและประเมินผลการศึกษา
P. 16
9-6 การวิจัยทางการวัดและประเมินผลการศึกษา
เรื่องที่ 9.1.1 ความหมายและประเภทของสถิติ
ความเปน็ มาและความหมายของสถติ ิ
1. ความเปน็ มาของสถติ ิ
สถิติ (statistics) เป็นคำ�ภาษาอังกฤษ อ่านว่า stǝ-tïsʹtïks (สเต-ทีส-ติกส์) เป็นคำ�ที่ตรงกับ
statistik เป็นภาษาเยอรมัน ที่มีรากศัพท์เดียวกับคำ�ว่า state ที่แปลงมาจากภาษาลาติน status state ส่วน
ภาษาลาตินใหม่ว่า statisticus concerning state affairs ซึ่งหมายถึง ข้อมูล (data) ที่จัดกระทำ�แล้วคือ
มีการเก็บรวบรวมข้อมูลจากจำ�นวนหนึ่ง และผ่านการวิเคราะห์แล้ว จนได้ผลลัพธ์ให้อยู่ในรูปแบบที่พร้อม
ใช้งานที่เรียกว่าเป็นสารสนเทศ (information) คำ�ว่าสถิติเริ่มใช้ตั้งแต่ศตวรรษที่ 17 สถิติเป็นข้อมูลเกี่ยว
กับประชากร ต่อมาพัฒนาเป็นข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ จาก ค.ศ. 1822-1911 เช่น ข้อมูลทางคณิตศาสตร์
ทางวิทยาศาสตร์ ของ Francis Galton ผู้เป็นญาติกับ Charles Darwin ที่ศึกษาด้านสติปัญญาของมนุษย์
ต่อมาในปลายศตวรรษที่ 19 มีการเก็บข้อมูลทางด้านพฤติกรรมมนุษย์ทางภาครัฐ มีการจัดทำ�สำ�มะโน
ประชากร และในทศวรรษที่ 20 มีการจัดทำ�ข้อมูลทางด้านภูมิอากาศ สถานภาพบุคคล และขยายมากขึ้นใน
ทกุ แขนงวชิ า รวมทัง้ ทางดา้ นการศกึ ษาทีม่ สี ถติ เิ กีย่ วกบั จ�ำ นวนนกั เรยี น คะแนนความสามารถนกั เรยี นรายคน
รายวิชา รายโรงเรียน รายระดับช่วงชั้น ในแต่ละเขตพื้นที่ ครู สถานศึกษา ผู้ปกครอง ชุมชน เป็นต้น และ
เมื่อประมาณ 100 ปีที่ผ่านมา ได้มีพัฒนาการทางสถิติโดยนำ�คอมพิวเตอร์มาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้
โปรแกรมสำ�เรจ็ รปู ตา่ ง ๆ ทสี่ ามารถวเิ คราะหข์ อ้ มลู พน้ื ฐานตวั แปรเดยี ว ตวั แปรสองตวั และมากกวา่ ทเ่ี รยี กวา่
พหุตัวแปรได้ ประกอบกับการเปลี่ยนแปลงในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา แนวคิดทางวิทยาศาสตร์ตามแนว
ปฏิฐานนิยม (positivism) และแนวคิดระบบกลไก (machenics) เป็นแนวคิดตามทฤษฎไี ร้ระเบียบ (chaos
theory) ที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงได้เกี่ยวกับสังคม พฤติกรรมมนุษย์ สถิติที่หาความสัมพันธ์ธรรมดาจึง
ไม่เพียงพอที่จะอธิบายความลึกซึ้งได้ จึงมีโปรแกรมสำ�เร็จรูปที่อธิบาย วิเคราะห์โครงสร้างที่ซับซ้อนมากขึ้น
ได้ เช่น โปรแกรม SPSS, LISREL, AMOS, และ Mplus เป็นต้น (Salkind, 2007) ในช่วง 10 ปีที่ผ่านมา
จนถงึ ปจั จบุ นั ขอ้ มลู ตา่ ง ๆ ถกู เกบ็ ไวใ้ นเครือ่ งอเิ ลก็ ทรอนกิ ส์ เปน็ ยคุ ดจิ ทิ ลั สถติ เิ ขา้ มามบี ทบาทในทกุ องคก์ าร
การศึกษา และองค์กรวิชาชีพ โดยสามารถวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่หรืออภิมหาข้อมูล (big data) ที่ได้
จากสื่อสังคมออนไลน์ (social networks) เช่น Facebook, Twitter, Instragram, LinkedIn ล้วนแล้ว
แต่เป็นการสร้างหรือเพิ่มปริมาณข้อมูลทั้งสิ้น เพียงแค่การ check-in ว่าอยู่ที่แห่งไหน ก็เป็นข้อมูลสำ�คัญ
ดังนั้นทุกคนถือเป็นผู้สร้างข้อมูลหรือเรียกว่าเป็น data generator การที่มีคนทำ�กิจกรรมอะไรบางอย่างก็มี
โอกาสท่ีจะสรา้ งข้อมลู ใหม่ ๆ ขนึ้ มาบนโลกน้ี เพียงแตข่ อ้ มลู เหล่านี้อาจจะไมไ่ ดอ้ ยู่ในรูปแบบเดมิ ๆ ท่คี นุ้ เคย
ที่ทุกองค์กรสามารถนำ�ไปใช้ได้เลย เพียงแต่ถ้าดูดี ๆ จะพบว่าเบื้องหลังข้อมูลเหล่านี้ อาจจะมีบางสิ่งที่เป็น
ประโยชน์อยู่แบบที่ไม่รู้ตัว ดังนั้นประเด็นสำ�คัญที่องค์กรต้องคำ�นึงคือจะต้องปรับเปลี่ยนวัฒนธรรม วิธี
