Methodology

วิธีเลือกสถิติทดสอบให้เหมาะกับตัวแปร

แนวทางเลือก t-test, ANOVA, chi-square, correlation และ non-parametric tests จากเป้าหมายการวิเคราะห์และชนิดตัวแปร

เริ่มจากคำถามวิจัย

คำถามวิจัยมักอยู่ในกลุ่มเปรียบเทียบค่าเฉลี่ย เปรียบเทียบสัดส่วน หาความสัมพันธ์ หรือทำนายตัวแปรตาม การรู้เป้าหมายก่อนจะช่วยตัดตัวเลือกสถิติที่ไม่เกี่ยวข้องออก

ดูชนิดตัวแปรตาม

ตัวแปร continuous เหมาะกับ mean-based tests เช่น t-test หรือ ANOVA ส่วนตัวแปร categorical เหมาะกับ chi-square หรือ Fisher exact test หากเป็น ordinal อาจใช้ non-parametric methods

ตรวจจำนวนกลุ่มและความสัมพันธ์ของกลุ่ม

สองกลุ่มอิสระมักใช้ independent t-test หรือ Mann-Whitney U test ส่วนก่อน-หลังหรือข้อมูลจับคู่ใช้ paired t-test หรือ Wilcoxon signed-rank test

Disclaimer: เนื้อหานี้เป็นตัวช่วยเชิงการศึกษา ไม่ใช่การรับรอง validity ของงานวิจัย ผู้ใช้ควรตรวจ design, data quality และ assumptions ร่วมกับผู้เชี่ยวชาญเมื่อใช้ในงานสำคัญ
เปิดเครื่องมือที่เกี่ยวข้อง

FAQ

Likert scale 1-5 ควรถือเป็น continuous หรือ ordinal

โดยหลักถือเป็น ordinal แต่บางงานรวมหลายข้อเป็น scale score แล้ว treat เป็น continuous ได้หากอธิบายเหตุผลและตรวจ assumptions

ถ้าข้อมูลไม่ normal ควรทำอย่างไร

พิจารณา sample size, outlier, การแปลงข้อมูล หรือใช้ non-parametric test ที่เหมาะกับ design

วิธีเลือกสถิติทดสอบให้เหมาะกับตัวแปร | Bulumaai Stats | Bulumaai