การตรวจสอบเครื่องมือ

ปรับปรุง : 2566-10-26 (คำสำคัญ ส่งเสริมการเรียนรู้)

นิสิตมหาบัณฑิตสายสังคมศาสตร์ ที่ต้องการหาคำตอบด้วยกระบวนการวิจัย เมื่อออกแบบเครื่องมือแล้ว มักจะต้องนำเครื่องมือไปทดสอบ ความเที่ยงตรง (Validity) และ ความน่าเชื่อถือ (Reliability) ของเครื่องมือ ก่อนที่จะนำไปใช้สอบถามกับกลุ่มตัวอย่างที่คัดเลือกไว้ ซึ่ง ความเที่ยงตรง จะต้องทดสอบโดยผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน ส่วน ความน่าเชื่อถือ จะทดสอบกับกลุ่มตัวอย่างไม่ต่ำกว่า 30 ชุด
1.การตรวจสอบ หรือ ทดสอบคุณภาพของเครื่องมือ
ความตรงของเนื้อหา (Content Validity) คือ การทดสอบนำแบบสอบถามที่สร้างขึ้น ให้ผู้เชี่ยวชาญที่มีความเชี่ยวชาญด้านที่เกี่ยวข้อง ช่วยตรวจสอบประเมินความถูกต้อง ความชัดเจน ความสอดคล้องของเนื้อหาที่ต้องการศึกษา จากนั้นนำมาปรับปรุงแก้ไขเพิ่มเติมในส่วนของเนื้อหา โดยหาค่าสัมประสิทธิ์ความสอดคล้อง (Index of Item-Objective Congruence, IOC) มาจาก ผลรวมคะแนนจากผู้เชี่ยชาญทั้งหมด หารด้วย จำนวนผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งเกณฑ์การให้คะแนนเป็น 3 ระดับ โดย 1+ คือเนื้อหาสอดคล้อง แล้ว -1 คือ เนื้อหาไม่สอดคล้อง และ 0 เมื่อไม่แน่ใจ สรุปคือค่า IOC ในระดับดี ที่สามารถนำไปวัดผลได้ จะต้องมีค่า IOC เกินกว่า 0.5 ขึ้นไป จึงจะถือว่าสอดคล้อง
2.การตรวจสอบ หรือ ทดสอบความน่าเชื่อถือของเครื่องมือ
ความน่าเชื่อถือของเนื้อหา (Content Reliability) คือ การทดลองนำแบบสอบถามจำนวน 30 ชุด ไปใช้กับกลุ่มที่แยกออกมาจากกลุ่มตัวอย่างในการศึกษา ซึ่งค่าหนึ่งที่น่าสนใจ คือ ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แอลฟาของครอนบัค (Cronbach's alpha coefficient) สามารถใช้วัดความสอดคล้องภายใน (internal consistency) ที่สามารถหาความสอดคล้อง และ บ่งบอกมิติไปในทิศทางเดียวกันของข้อคำถามในชุดนั้น หากได้ค่าความเชื่อมั่นโดยรวมมีค่ามากกว่า 0.7 (ยิ่งเข้าใกล้ 1.0 ยิ่งมีความเชื่อมั่นสูง) นั่นหมายถึงสามารถนำแบบสอบถามมาใช้ในการเก็บข้อมูลจริงได้
การตรวจสอบคุณภาพด้านความเชื่อมั่น
1. การสอบซ้ำ (Test-Retest Reliability) 2. ความคงเส้นคงวาภายใน (Internal Consistency) 2.1 การหาความเชื่อมั่นโดยใช้สูตรของคูเดอร์ และ ริชาร์ดสัน (Kuder and Richardson) 2.2 การหาความเชื่อมั่นใช้สูตรสัมประสิทธิ์อัลฟ่าของ ครอนบัค (Coefficient Alpha or Cronbach’s Alpha) 3. การตรวจสอบคุณภาพด้านความเชื่อมั่นโดยอาศัยหลักของความเท่าเทียมกัน (Equivalence) (อ่านจาก บทที่ 7 : การตรวจสอบคุณภาพเครื่องมือการวิจัย ของ อ.พัชราภัณฑ์ ไชยสังข์ 503 402 Nursing Research และ เอกสารของ ดร. ดนัย ปัตตพงศ์ เรื่อง การทดสอบความเชื่อมั่นด้วย Cronbach’s alpha)
ชวนอ่าน 2 บทความ เรื่องแรก : การทดสอบความเที่ยงตรง และ ความเชื่อมั่นของแบบประเมินกลยุทธ์ในการรับมือกับความเครียดแบบสั้นฉบับภาษาไทย โดย ธนานันต์ นุ่มแสง และ ธนิตา ตันตระรุ่งโรจน์ ภาควิชาจิตเวชศาสตร์คณะแพทยศาสตร์โรงพยาบาลรามาธิบดีมหาวิทยาลัยมหิดล ใน วารสารสมาคมจิตแพทย์แห่งประเทศไทย 2561; 63(2): 189-198 และ เรื่องที่สอง : การตรวจสอบคุณภาพเครื่องมือวิจัย Validation of the Tests โดย อารยา องค์เอี่ยม และ พงศ์ธารา วิจิตเวชไพศาล ภาควิชาวิสัญญีวิทยา คณะแพทยศาสตร์ศิริราชพยาบาล มหาวิทยาลัยมหิดล กรุงเทพ 10700 ประเทศไทย ใน วิสัญญีสาร 2561; 44(1): 36-42

การใช้โปรแกรม SPSS ทดสอบสมมติฐาน ระหว่าง เพศ กับ วิทยากร เอกสาร และ อาหาร

1. เปิดโปรแกรม Spss
2. เตรียมข้อมูลมี 2 ทางเลือก (Type in data , Open an existing data source)
3. เตรียม เพศ กับระดับความพึงพอใจวิทยากร จำนวน 400 ข้อมูล
4. แก้ชื่อ var เป็น sex กับ speaker พบ tab = Data View, Variable View
5. Menu, Analyse, Descriptive Statistics, Crosstabs,
- Row = sex , Column = speaker
- Cells, Counts:Expected = checked
6. Menu, Analyse, Descriptive Statistics, Crosstabs,
- Statistics
- Chi-square = checked
- Phi and Cramer's V = checked
7. OK ได้ SPSS Viewer พบตาราง Crosstab และ Chi-Square Tests
พบค่า Peason Chi-Square มี Asymp. Sig. = .0 แสดงว่า มีความสัมพันธ์
สมมติฐานที่ 1
เปรียบเทียบ ว่า เพศ กับ วิทยากร พบว่า Sig. = .0
ยอมรับ H1: เพศชาย และ เพศหญิงมีความพึงพอใจในวิทยากรแตกต่างกัน
8. ทดสอบกับ Document ด้วย Crosstabs (Chi-square)
สมมติฐานที่ 2
เปรียบเทียบ ว่า เพศ กับ เอกสารการอบรม พบว่า Sig. = 1.0
ยอมรับ H0: เพศชาย และ เพศหญิงมีความพึงพอใจเอกสารการอบรม ไม่แตกต่างกัน
9. ทั้ง Crosstabs (Chi-square) และ Compare Means (One-way Anova)
ให้ผลการทดสอบสมมติฐานไม่แตกต่างกัน ระหว่างเพศ กับ วิทยากร และ เอกสาร
10. เปรียบเทียบ ว่า เพศ กับ อาหาร
ซึ่งเตรียมข้อมูลให้ก้ำกึ่งระหว่างยอมรับกับไม่ยอมรับ H0
ค่าสถิติ Crosstabs (Chi-square) พบว่า Sig. =0.041
และ Compare Means (One-way Anova) พบว่า Sig. =0.041
ยอมรับ H1: เพศชาย และ เพศหญิงมีความพึงพอใจในอาหารแตกต่างกัน
11. ตัวอย่างข้อมูล เพศอย่างละ 200 คน
ความพึงพอใจในอาหาร กรอกข้อมูล 1 - 5 เรียงรายคนให้กับเพศชายทั้ง 200 คน
แต่เพศหญิง กรอกข้อมูล 1 - 5 เรียงรายคน จำนวน 165 คน อีก 35 คนพอใจระดับ 1
จึงทำให้ค่า Sig. ช 0.041
นั่นคือ ยอมรับ H1 หมายถึง มีผลต่อกัน หรือ แตกต่างกัน หรือ แจกแจงไม่ปกติ
12. แฟ้มที่เกี่ยวข้อง ข้อมูล .xlsx และ .sav , ผลลัพธ์ .doc
Chi-square test in SPSS

Dir : spss File : index.html Topic : reliability_and_validity

คุณคิดอะไรอยู่

"ไม่เริ่มต้นในวันนี้ จะไม่มีทางสำเร็จในวันพรุ่ง" โดย โยฮัน ว็อล์ฟกัง ฟ็อน เกอเทอ

Thaiall.com

Truehits.net