http://www.google.co.th/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=9&ved ได้รวบรวมแล้ว กล่าวไว้ว่า การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นการนำข้อมูลที่รวบรวมได้มาวิเคราะห์โดยในการ วิเคราะห์ผู้วิเคราะห์จะต้องทราบว่าข้อมูลที่รวบรวมมานั้นเป็นข้อมูลอยู่ใน ระดับใดจะใช้สถิติตัวใดมาทำการวิเคราะห์เพื่อให้เป็นไปตามขั้นตกลงเบื้องต้น (Assumption) ของสถิติแต่ละตัวและเป็นไปตามวัตถุประสงค์ของการวัดหรือการวิเคราะห์
http://e-book.ram.edu/e-book/m/MR393/chapter8.pdf ได้รวบรวมแล้ว กล่าวไว้ว่า การวิเคราะห์ข้อมูล หมายถึงการนําข้อมูลที่เก็บรวบรวมได้ จากกลุ่มตัวอย่างหรือจากประชากรการวิจัยจํานวนหนึ่ง มาจําแนกเพื่อตอบประเด็นปัญหาการวิจัย หรือทดสอบ สมมุติฐานการวิจัยให้ครบทุกข้อ ถ้าข้อมูลเชิงปริมาณหรือเป็นตัวเลข ผู้วิจัยจะใช้วิธีการ ทางสถิติสรุปรวมข้อมูล แต่ถ้าเป็นข้อมูลเชิงคุณภาพผู้วิจัยจะใช้วิธีการสรุปความ หรือ สังเคราะห์ข้อความ
http://cai.md.chula.ac.th/lesson/research/re12.htm ได้รวบรวมแล้ว กล่าวไว้ว่า การวิเคราะห์ข้อมูล เป็นการเลือกใช้สถิติ จะต้องเหมาะสมกับคำถาม วัตถุประสงค์ และรูปแบบการวิจัย โดยสถิติจะช่วยหลีกเลี่ยง ความคลาดเคลื่อนแบบสุ่ม ในส่วนที่เกี่ยวกับ การวิเคราะห์ข้อมูล ควรให้รายละเอียดเกี่ยวกับ
1. การสรุปข้อมูล (Summarization of Data) ทั้งนี้จะขึ้นอยู่กับ ชนิดของข้อมูลเชิงคุณภาพ (qualitaive data) หรือข้อมูลเชิงปริมาณ (quantitative data)
2. การนำเสนอข้อมูล (Data Presentation) เพื่อสื่อความหมาย ระหว่างนักวิจัย และผู้อ่านผลการวิจัย ทำให้เข้าใจได้ง่าย และเป็นการประหยัดเวลา ในการเขียนบรรยายผลที่ได้ การนำเสนอข้อมูล ต้องเลือกให้สอดคล้อง กับลักษณะของข้อมูลเช่นกัน
3. การทดสอบสมมติฐาน (ypothesis testing) โดยระถึง สถิติที่เหมาะสม ที่จะใช้ในการทดสอบสมมติฐานนั้น ทั้งนี้ ขึ้นกับปัจจัย 2 ประการ คือ ลักษณะการเปรียบเทียบ ระหว่างกลุ่มที่มีความสัมพันธ์กัน) และการสรุปข้อมูล
4. ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นระหว่างการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น ข้อมูลขาดหายไป (missing data) ตัวอย่างไม่ให้ความร่วมมือ (non-complier) ผู้ป่วยออกจากการศึกษากลางคัน หรือผู้ป่วยเสียชีวิตด้วยโรคอื่น ที่ไม่เกี่ยวกับโรคที่กำลังทำวิจัย กรณีตัวอย่างที่ยกมานี้ อาจจะเกิดขึ้นได้ จึงจำเป็นต้อง เตรียมการแก้ไข ในขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล ว่าจะตัดทิ้งไป หรือนำข้อมูลมาร่วมวิเคราะห์ด้วย
3. การทดสอบสมมติฐาน (ypothesis testing) โดยระถึง สถิติที่เหมาะสม ที่จะใช้ในการทดสอบสมมติฐานนั้น ทั้งนี้ ขึ้นกับปัจจัย 2 ประการ คือ ลักษณะการเปรียบเทียบ ระหว่างกลุ่มที่มีความสัมพันธ์กัน) และการสรุปข้อมูล
4. ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นระหว่างการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น ข้อมูลขาดหายไป (missing data) ตัวอย่างไม่ให้ความร่วมมือ (non-complier) ผู้ป่วยออกจากการศึกษากลางคัน หรือผู้ป่วยเสียชีวิตด้วยโรคอื่น ที่ไม่เกี่ยวกับโรคที่กำลังทำวิจัย กรณีตัวอย่างที่ยกมานี้ อาจจะเกิดขึ้นได้ จึงจำเป็นต้อง เตรียมการแก้ไข ในขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล ว่าจะตัดทิ้งไป หรือนำข้อมูลมาร่วมวิเคราะห์ด้วย
5. การวิเคราะห์ก่อนการวิจัยสิ้นสุด (Interim Analysis) จะทำหรือไม่ และมีเหตุผลอะไรในการกระทำเช่นนั้น จะก่อให้เกิดผลดี และผลเสียอย่างไรบ้าง
สรุป
การวิเคราะห์ข้อมูล หมายถึงการนําข้อมูลที่เก็บรวบรวมได้ จากกลุ่มตัวอย่างหรือจากประชากรการวิจัยจํานวนหนึ่ง มาจําแนกเพื่อตอบประเด็นปัญหาการวิจัย หรือทดสอบ สมมุติฐานการวิจัยให้ครบทุกข้อ ถ้าข้อมูลเชิงปริมาณหรือเป็นตัวเลข ผู้วิจัยจะใช้วิธีการ ทางสถิติสรุปรวมข้อมูล แต่ถ้าเป็นข้อมูลเชิงคุณภาพผู้วิจัยจะใช้วิธีการสรุปความ หรือ สังเคราะห์ข้อความ
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณเป็นวิธีการวิเคราะห์ที่จะต้องใช้วิธีการทางสถิติ ช่วยสรุปรวมข้อมูล เพื่อตอบประเด็นปัญหาการวิจัยต่างๆ วิธีการทางสถิติแบ่งได้เป็น 2 ประเภทคือ สถิติบรรยาย และสถิติอ้างอิง ก่อนที่จะกล่าวถึงรายละเอียดของสถิติแต่ละ ประเภท จะขอกล่าวถึงการใช้วิธีการทางสถิติในการวิจัยก่อนดังนี้ การหาค่าสถิติต่างๆในปัจจุบันผู้วิจัยไม่จําเป็นต้องคํานวณหาค่าโดยการแทนค่าลงในสูตร เพราะเรามีโปรแกรมคอมพิวเตอร์สําเร็จรูปสําหรับคํานวณหาค่าสถิติต่างๆที่ ผู้วิจัยต้องการได้ โดยที่ผู้วิจัยจะต้องมีมโนทัศน์ (Concept)
เอกสารอ้างอิง
http://www.google.co.th/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=9&ved :เข้าถึงเมื่อวันที่ 25 ธันวาคม 2555
http://e-book.ram.edu/e-book/m/MR393/chapter8.pdf :เข้าถึงเมื่อวันที่ 25 ธันวาคม 2555
http://cai.md.chula.ac.th/lesson/research/re12.htm :เข้าถึงเมื่อวันที่ 25 ธันวาคม 2555
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น