Methodology

สถิติเชิงพรรณนาในงานวิจัยควรรายงานอะไรบ้าง

อธิบายการรายงาน n, missing, mean, median, standard deviation, quartiles, IQR, skewness และ kurtosis สำหรับบทที่ 4 หรือรายงานเชิงปริมาณ

Descriptive statistics คือภาพรวมก่อนทดสอบสมมติฐาน

สถิติเชิงพรรณนาช่วยให้เห็นจำนวนข้อมูลที่ใช้จริง ค่าเฉลี่ย การกระจาย missing values และ outlier ก่อนตัดสินใจใช้ t-test, ANOVA, correlation หรือ regression

ควรรายงานทั้งตำแหน่งกลางและการกระจาย

สำหรับตัวแปรต่อเนื่อง มักรายงาน mean และ SD ร่วมกับ median, min, max หรือ IQR เมื่อข้อมูลเบ้หรือมี outlier

สูตรที่ใช้

sample SD = sqrt(Σ(x - x̄)² / (n - 1))

เครื่องมือนี้ช่วยวางแผนและคำนวณ แต่ไม่ได้รับประกันความถูกต้องของ design งานวิจัย

ระวังการใช้ตัวแปร ID เป็นตัวเลข

รหัสผู้ตอบหรือรหัสกลุ่มที่เป็นตัวเลขไม่ควรถูกนำไปคำนวณ mean/SD เหมือนตัวแปรวัดผล ควรตรวจชนิดตัวแปรก่อนรายงาน

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

เปิดเครื่องมือที่เกี่ยวข้อง ดูสถานะ validation

FAQ

ควรรายงาน mean หรือ median?

หากข้อมูลใกล้สมมาตร mean/SD มักเหมาะสม หากข้อมูลเบ้หรือมี outlier ควรรายงาน median/IQR เพิ่มหรือใช้เป็นหลัก

missing values ต้องรายงานไหม?

ควรรายงานหรืออธิบายวิธีจัดการ missing เพราะมีผลต่อจำนวนตัวอย่างจริงและการตีความผลวิเคราะห์