เพื่อนคู่คิดในการทำวิทยานิพนธ์ ตั้งแต่เริ่มต้นจนจบอย่างมั่นใจ
การทำวิทยานิพนธ์ ไม่ใช่เรื่องยากอีกต่อไป หากมีที่ปรึกษาที่ให้คำแนะนำ และชี้แนวทางลัด ผมเองก็เคยผ่านช่วยเวลาที่แทบจะถอดใจไม่ไปต่อ แต่ด้วยคำชี้แนะของ รศ.ดร.วิชิต อูอ้น แห่งมหาวิทยาลัยศรีปทุม ที่ทำให้ผมเห็นว่า การทำวิจัยนั้นไม่ใช่เรื่องยากแบบที่เราคิดกัน เพียงแค่เราไม่รู้ว่าจะเริ่มจากจุดใด เราไม่ต้องเก่งสถิติ ไม่ต้องเก่งระเบียบวิธีวิจัย ไม่ต้องเก่งภาษาอังกฤษ แต่แค่เรามีความอดทน และไม่ยอมแพ้เท่านั้นเองครับ
ด้วยความเคารพ
ดร.สุชาติ คชจันทร์ ดจ. (การจัดการดุษฎีบัณฑิต)
ดร.สุชาติ คชจันทร์
ปี 2526 : เศรษฐศาสตร์บัณฑิต มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
ปี 2532 : บริหารธุรกิจมหาบัณฑิต มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
ปี 2556 : การจัดการดุษฎีบัณฑิต มหาวิทยาลัยศรีปทุม
การเลือกหัวข้อการวิจัย
หลักการเลือกหัวข้องานวิจัยระดับปริญญาโทและเอก ควรเน้นประเด็นดังนี้
- เลือกจากความสนใจและความเชี่ยวชาญส่วนตัว เพื่อเป็นแรงผลักดันให้ศึกษาจนจบกระบวนการ
- มองหาช่องว่างทางความรู้ (Knowledge Gap) จากการอ่านวรรณกรรมวิจัยและปัญหาในวงการธุรกิจจริง เพื่อให้เติมเต็มสิ่งที่ยังขาดในสาขาวิชานั้น
- ประเมินความใหม่และความสำคัญของหัวข้อ หลีกเลี่ยงการศึกษาซ้ำ และต้องมีศักยภาพสร้างองค์ความรู้ใหม่หรือต่อยอดได้
- พิจารณาความเป็นไปได้ ทั้งในด้านทรัพยากร เวลา งบประมาณ และความสามารถเข้าถึงข้อมูลจริง
- กำหนดขอบเขตให้ชัดเจน ไม่กว้างหรือแคบจนเกินไปเพื่อความชัดเจนของวัตถุประสงค์และวัดผลได้
- ปรึกษาอาจารย์ที่ปรึกษาหรือผู้เชี่ยวชาญ เพื่อให้ได้รับคำแนะนำที่ตรงจุดและเหมาะสมกับทิศทางงานวิจัย
คำแนะนำจากประสบการณ์จริง
ระเบียบวิธีวิจัย
ระเบียบวิธีวิจัยเชิงปริมาณ (Quantitative Research Methodology) คือ แนวทางการวิจัยที่เน้นการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลตัวเลขอย่างเป็นระบบ โดยใช้เทคนิคทางสถิติและคณิตศาสตร์ในการพิสูจน์สมมติฐาน อธิบาย หรือคาดการณ์สิ่งที่ศึกษา จุดเด่นคือความมีโครงสร้างชัดเจน ใช้เครื่องมือที่มีมาตรฐาน เช่น แบบสอบถาม แบบทดสอบ หรือการทดลอง ทำการวิเคราะห์กับกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่เพื่อให้ผลการสรุปมีความน่าเชื่อถือ.
ขั้นตอนของระเบียบวิธีวิจัยเชิงปริมาณ
- วิเคราะห์และเลือกปัญหาวิจัย ตรวจสอบว่ามีความสำคัญใหม่และมีข้อมูลเพียงพอสำหรับการศึกษา.
- กำหนดปัญหาย่อยหรือสมมติฐาน เพื่อตั้งกรอบการศึกษาให้ชัดเจนและวัดผลได้.
- ออกแบบการวิจัย กำหนดประชากร/กลุ่มตัวอย่าง วิธีการสุ่ม สร้างเครื่องมือ (แบบสอบถาม ฯลฯ) และกำหนดวิธีเก็บข้อมูลให้เป็นระบบ.
- รวบรวมข้อมูลตามแผนที่วางไว้ โดยเน้นความเป็นกลางและแม่นยำ.
- วิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคนิคทางสถิติ เช่น สถิติเชิงพรรณนา การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ การทดสอบสมมติฐาน ฯลฯ.
- สรุปผล ตีความข้อมูล ตอบคำถามวิจัยและจัดทำรายงานผลการวิจัย.
สถิติวิเคราะห์
สถิติวิเคราะห์ (Statistical Analysis) คือ กระบวนการนำข้อมูลตัวเลขมาวิเคราะห์ เพื่อตรวจสอบสมมติฐาน ค้นหาความสัมพันธ์ หรือเปรียบเทียบความแตกต่างของตัวแปรในเชิงวิชาการ โดยใช้เทคนิคและเครื่องมือทางสถิติเพื่อให้ได้ข้อสรุปที่น่าเชื่อถือและสามารถอ้างอิงได้ในงานวิจัย.
ขั้นตอนของการวิเคราะห์ทางสถิติ
- กำหนดวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ให้ชัดเจน เช่น ตรวจสอบความสัมพันธ์ ทดสอบความแตกต่าง หรือทำนายแนวโน้ม.
- เตรียมและตรวจสอบข้อมูลให้พร้อมใช้งาน เช่น ตรวจสอบความครบถ้วน ความถูกต้องของข้อมูล.
- เลือกประเภทของสถิติที่เหมาะสม เช่น
- วิเคราะห์ข้อมูลตามวิธีการที่เลือก เช่น คำนวณค่าเฉลี่ย ทดสอบ t-test หรือวิเคราะห์ความแปรปรวน.
- ตีความและสรุปผลลัพธ์จากการวิเคราะห์ พร้อมจัดทำรายงานหรือสื่อสารผลการวิจัย.
การวิเคราะห์เชิงสถิติจึงเป็นหัวใจสำคัญของงานวิจัย ที่ช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลมีหลักเกณฑ์ และเพิ่มความน่าเชื่อถือในการอ้างอิงผลลัพธ์
About Us
ดร.สุชาติ คชจันทร์
เกิดเมื่อวันที่ 7 เมษายน 2504
ประวัติการศึกษา
สำเร็จการศึกษาระดับมัธยมศึกษาตอนปลายจากโรงเรียนเซนต์คาเบรียลในปี 2521และในปี 2522 ได้เข้าศึกษาในระดับอุดมศึกษาที่คณะเศรษฐศาสตร์สาขาการเงิน การคลัง มหาวิทยาลับธรรมศาสตร์ โดยได้สำเร็จการศึกษาเมื่อปี 2526 ต่อมาปี 2530 ได้เข้าศึกษาต่อในระดับปริญญาโท ที่คณะพาณิชยศาสตร์ มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ สาขาบริหารธุรกิจ และได้สำเร็จการศึกษาในปี 2562 และสำเร็จการศึกษาสูงสุดระดับปริญญาเอก สาขาการจัดการ จากมหาวิทยาลัยศรีปทุม เมื่อปี 2556
ประวัติการทำงาน
2526-2532 ฝ่ายงบประมาณและวางแผน ธนาคารกสิกรไทยจำกัด (มหาชน)
2532 – 2535 ฝ่ายวาณิชยธนกิจ บริษัทเงินทุน เอกธนกิจ จำกัด (มาหชน)
2535-2540 ฝ่ายวาณิชยธนกิจ บงล. ตะวันออกไฟแน้นซ์ (1991) จำกัด (มหาชน)
2541 – 2559 ฝ่ายบัญชีการเงิน บริษัท ไดโดสิทธิผล จำกัด
2560 – ปัจจุบัน ที่ปรึกษาโปรแกรม ERP
สถิติที่ใช้ในการวิจัย
พื้นฐานความรู้ด้านสถิติเป็นปัจจัยสำคัญที่นักศึกษาโดยเฉพาะระดับปริญญาเอกที่จำเป็นต้องมีความรู้พื้นฐานอยู่บ้าง ไม่จำเป็นต้องเก่ง แต่ควรเข้าใจหลักการที่อยู่บื้องหลังเครื่องมือเหล่านี้ และที่สำคัญคือความเข้าใจในการแปรผล OUTPUT ที่ออกมาจากโปรแกรมคอมพิวเตอร์ เพื่อนำมาใช้ในการสรุปผลการสรุปผลการวิจัย
Descriptive Statistics
Descriptive statistics (สถิติเชิงพรรณนา) คือ วิธีการหรือเทคนิคที่ใช้สำหรับสรุปและอธิบายลักษณะของข้อมูลที่เก็บรวบรวมมา โดยนำเสนอข้อมูลในรูปแบบที่เข้าใจง่าย เช่น ตาราง กราฟ ร้อยละ หรือค่าทางสถิติต่าง ๆ เพื่อบอกภาพรวมของข้อมูล เช่น ความถี่ (Frequency), ค่ากลาง (Central Tendency) เช่น ค่าเฉลี่ย (Mean), มัธยฐาน (Median), ฐานนิยม (Mode), และการวัดการกระจาย (Measure of Variation) เช่น ค่าพิสัย (Range), ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation) เป็นต้น
ข้อสำคัญของ descriptive statistics คือ สามารถอธิบายข้อมูลที่มีอยู่เฉพาะกลุ่มที่เก็บข้อมูลมาเท่านั้น ไม่สามารถสรุปหรืออ้างอิงไปยังประชากรอื่น ๆ ได้โดยตรง ซึ่งถูกใช้เพื่อช่วยให้เข้าใจลักษณะข้อมูลและการกระจายตัวของข้อมูลในกลุ่มนั้น ได้อย่างชัดเจนและง่ายต่อการตีความ เช่น การสรุปจำนวนและลักษณะคะแนนของนักเรียนในชั้นเรียน หรือการวิเคราะห์ข้อมูลการผลิตในโรงงานหนึ่งชุดข้อมูล
สรุปแล้ว Descriptive statistics คือ เทคนิคการสรุปและบรรยายข้อมูลโดยใช้ค่าทางสถิติเพื่อให้เห็นลักษณะและโครงสร้างของข้อมูลในกลุ่มที่ศึกษาอย่างชัดเจนและเข้าใจง่าย.
Regrssion Analysis
การวิเคราะห์การถดถอย (Regression Analysis) คือ เทคนิคทางสถิติที่ใช้ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอย่างน้อยสองตัว โดยมีตัวแปรหนึ่งเป็นตัวแปรอิสระ (Independent variable หรือ X) และอีกตัวแปรหนึ่งเป็นตัวแปรตาม (Dependent variable หรือ Y) ซึ่งการวิเคราะห์นี้จะช่วยประมาณค่าหรือทำนายค่าของตัวแปรตามจากตัวแปรอิสระที่กำหนดไว้ก่อน โดยมักใช้สมการรูปแบบเส้นตรง เช่น Y=AX+BY=AX+B เพื่อสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
วัตถุประสงค์หลักคือการประมาณหรือพยากรณ์ค่าของตัวแปรตอบสนอง (Y) เมื่อทราบค่าของตัวแปรทำนาย (X) และศึกษาความแรงและทิศทางของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเหล่านี้ การวิเคราะห์การถดถอยมีหลายแบบ เช่น การถดถอยเชิงเส้น (Linear Regression), การถดถอยแบบลอจิสติก (Logistic Regression) และรูปแบบอื่น ๆ ซึ่งเหมาะกับข้อมูลและวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน
ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ว่าราคาที่ดิน (ตัวแปรตาม) มีความสัมพันธ์กับขนาดที่ดิน (ตัวแปรอิสระ) อย่างไร โดยสามารถประมาณราคาที่ดินได้จากขนาดที่ดินที่รู้ล่วงหน้า การวิเคราะห์นี้จึงเป็นเครื่องมือสำคัญในงานวิจัยและการตัดสินใจทางธุรกิจเพื่อพยากรณ์และวางแผน
Factor Analysis
การวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis) คือ เทคนิคทางสถิติที่ใช้วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อค้นหา “ตัวแปรแฝง” หรือ “ปัจจัยหลัก” ที่อยู่เบื้องหลังความสัมพันธ์ของตัวแปรหลายตัวในชุดข้อมูลเดียวกัน กล่าวคือช่วยจัดกลุ่มตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันสูงให้อยู่ในกลุ่มเดียวกัน ซึ่งทำให้สามารถลดจำนวนตัวแปรและสรุปข้อมูลจำนวนมากให้อยู่ในรูปแบบที่ง่ายและกระชับมากขึ้น
การวิเคราะห์ปัจจัยแบ่งออกเป็น 2 ประเภทหลัก คือ
- Exploratory Factor Analysis (EFA) หรือการวิเคราะห์เพื่อค้นหาความสัมพันธ์และกลุ่มตัวแปรโดยไม่ตั้งสมมติก่อน
- Confirmatory Factor Analysis (CFA) หรือการวิเคราะห์เพื่อทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับโครงสร้างความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ตั้งไว้ล่วงหน้า
เทคนิคนี้ใช้ในงานวิจัยเพื่อช่วยสรุป และค้นหารูปแบบของข้อมูล เช่น การลดจำนวนตัวแปร การสร้างตัวแปรใหม่จากกลุ่มตัวแปรเดิมที่มีความสัมพันธ์กันสูง เพื่อให้นำไปใช้ในการวิเคราะห์ขั้นสูงอื่น ๆ เช่น การวิเคราะห์ถดถอย หรือการวิเคราะห์ความแปรปรวนได้ง่ายขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยแก้ปัญหาความสัมพันธ์ซ้อน (multicollinearity) ของตัวแปรอิสระในการวิเคราะห์ถดถอยด้วย.
สรุปแล้ว Factor Analysis คือ เทคนิคที่ช่วยจับกลุ่มและสรุปตัวแปรจำนวนมากให้น้อยลงโดยการหาปัจจัยร่วมที่ซ่อนอยู่เบื้องหลังตัวแปรเหล่านั้น ซึ่งมีประโยชน์มากในงานวิจัยและวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกเพื่อความเข้าใจข้อมูลที่ดีขึ้น..
Structure Equation Model
Structural Equation Modeling (SEM) หรือ โมเดลสมการโครงสร้าง คือ เทคนิคทางสถิติขั้นสูงที่ใช้ในการทดสอบและประมาณค่าความสัมพันธ์เชิงเหตุผล (causal relationships) ระหว่างตัวแปรหลายตัว ทั้งตัวแปรที่สังเกตได้ (observed variables) และตัวแปรแฝง (latent variables) ที่ไม่สามารถวัดได้โดยตรง โดย SEM รวมการวิเคราะห์องค์ประกอบ (factor analysis), การวิเคราะห์เส้นทาง (path analysis) และการวิเคราะห์การถดถอย (regression analysis) เข้าด้วยกันในระบบสมการหลายสมการพร้อมกัน
SEM ใช้ในการยืนยัน (confirmatory) ทฤษฎีหรือแบบจำลองที่ตั้งสมมติฐานไว้ล่วงหน้าว่าตัวแปรต่าง ๆ มีความสัมพันธ์กันอย่างไร มากกว่าการค้นหาแบบจำลองใหม่ โดยโมเดล SEM ประกอบด้วย 2 ส่วนหลักคือ โมเดลโครงสร้าง (structural model) ที่แสดงความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างตัวแปร และ โมเดลการวัด (measurement model) ที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรแฝงกับตัวแปรสังเกตได้
การวิเคราะห์ SEM ช่วยให้นักวิจัยสามารถเข้าใจแบบแผนความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในข้อมูลจำนวนมาก ทั้งในด้านตัวแปรเชิงพฤติกรรม จิตวิทยา สังคมวิทยา หรือด้านคุณลักษณะแฝงอื่น ๆ และสามารถใช้ในการทดสอบทฤษฎีหรือสร้างทฤษฎีใหม่ โดยอาศัยข้อมูลเชิงประจักษ์.
สรุปคือ Structural Equation Modeling คือเทคนิควิเคราะห์สถิติที่ใช้ทดสอบและประมาณค่าความสัมพันธ์เชิงเหตุผลระหว่างตัวแปรทั้งที่วัดได้และตัวแปรแฝง ผ่านระบบสมการหลายสมการพร้อมกัน ช่วยยืนยันหรือสร้างทฤษฎีในงานวิจัยที่มีข้อมูลซับซ้อนได้อย่างเป็นระบบ
Path Analysis
การวิเคราะห์เส้นทาง (Path Analysis) คือ เทคนิคทางสถิติที่ใช้ศึกษาความสัมพันธ์เชิงเหตุและผลระหว่างตัวแปรหลายตัวในแบบจำลองที่ตั้งสมมติฐานไว้ล่วงหน้า โดยประยุกต์จากการวิเคราะห์ถดถอยพหุคูณ (Multiple Regression) เพื่อแยกแยะและอธิบายอิทธิพลทั้งทางตรงและทางอ้อมของตัวแปรอิสระหลายตัวต่อตัวแปรตาม การวิเคราะห์นี้แสดงผลความสัมพันธ์โดยใช้ลูกศรที่ชี้ทิศทางของผลกระทบ ซึ่งสามารถบอกได้ว่าตัวแปรใดส่งผลต่อตัวแปรใดบ้างและในทางใด (ตรงหรืออ้อม)
Path Analysis เป็นเครื่องมือที่ช่วยตรวจสอบสมมติฐานเชิงสาเหตุและผลตามทฤษฎี โดยใช้ข้อมูลเชิงปริมาณ ร่วมกับแผนภาพโมเดลที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรแบบเชิงเส้นและทิศทางเดียว เช่น ลูกศรชี้จากตัวแปร X ไปยังตัวแปร Y แสดงว่า X มีอิทธิพลต่อ Y ซึ่งช่วยให้นักวิจัยเข้าใจโครงสร้างความสัมพันธ์และวัดขนาดผลกระทบต่าง ๆ ได้ชัดเจนขึ้น
สรุปคือ Path Analysis คือ วิธีวิเคราะห์เชิงสถิติที่ใช้ศึกษาความสัมพันธ์ของตัวแปรหลายตัวในแบบจำลองเชิงเหตุและผล เพื่อแยกแยะผลกระทบทางตรงและทางอ้อมของแต่ละตัวแปร เป็นการขยายความจากการวิเคราะห์ถดถอยเพียงตัวแปรเดียวมาเป็นการวิเคราะห์หลายตัวแปรพร้อมกันอย่างเป็นระบบ
MANCOVA & ANACOVA
MANOVA (Multivariate Analysis of Variance) คือ การวิเคราะห์ความแปรปรวนหลายตัวแปรที่เป็นเทคนิคขยายจาก ANOVA โดยใช้สำหรับเปรียบเทียบความแตกต่างของค่าเฉลี่ยของกลุ่มข้อมูลที่มีตัวแปรตามหลายตัวพร้อมกัน และตรวจสอบว่ากลุ่มต่างๆ ที่กำหนดโดยตัวแปรต้นมีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญในตัวแปรตามหรือไม่ MANOVA เหมาะสมสำหรับข้อมูลที่มีตัวแปรตอบสนองหลายตัวและต้องการดูผลกระทบพร้อมกัน เพื่อลดความผิดพลาดประเภทที่ 1 จากการทดสอบหลายครั้ง.
ANCOVA (Analysis of Covariance) คือ การวิเคราะห์ความแปรปรวนร่วม คือ การวิเคราะห์เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของกลุ่มข้อมูล เช่น ANOVA แต่มีการควบคุมตัวแปรร่วม (covariate) ซึ่งเป็นตัวแปรที่อาจมีผลต่อผลลัพธ์ เช่น อายุ หรือปัจจัยอื่น ๆ เพื่อปรับผลกระทบของตัวแปรร่วมนี้ออกไป ทำให้การเปรียบเทียบกลุ่มข้อมูลมีความแม่นยำและน่าเชื่อถือมากขึ้น ANCOVA มีจุดมุ่งหมายเพื่อควบคุมความแปรปรวนที่ไม่เกี่ยวข้องกับตัวแปรต้น.
สรุป MANOVA ใช้เมื่อต้องการเปรียบเทียบกลุ่มในตัวแปรตามหลายตัวพร้อมกัน ส่วน ANCOVA ใช้เมื่อต้องการเปรียบเทียบกลุ่มโดยควบคุมตัวแปรร่วมเพื่อให้ผลการเปรียบเทียบมีความแม่นยำยิ่งขึ้น.
10 โปรแกรมวิเคราะห์สถิติยอดนิยมที่เหมาะกับการวิจัยและการวิเคราะห์ข้อมูล พร้อมคำอธิบายจุดเด่นและความเหมาะสมในการใช้งาน มีดังนี้
แต่ละโปรแกรมมีข้อจำกัดและจุดเด่นต่างกัน ผู้เริ่มต้นควรเลือกโปรแกรมที่ใช้งานง่าย เช่น SPSS, Jamovi, JASP หรือ Excel ส่วนผู้เชี่ยวชาญข้อมูลหรือสายงานมืออาชีพ มักใช้ R, Python, Stata, SAS หรือ Minitab.