วิธีการวัดค่าตัวแปร: มาตรวัดค่าตัวแปร
กิจกรรมแนะนำตัวด้วยตาราง 9 ช่อง ทำให้เราเข้าใจลักษณะของตัวแปร และการวัดค่าตัวแปรด้วยวิธีที่ต่างกันของแต่ละคน นอกจากนี้ คนที่ต้องการวัดค่าของตัวแปรที่มีความหมายเดียวกันยังอาจใช้ชื่อตัวแปร และใช้วิธีวัดที่ต่างไปจากคนอื่นๆ เมื่อใช้วิธีการวัดค่าตัวแปร (Measurement scales) เป็นเกณฑ์ เราสามารถจำแนกตัวแปรที่มีคุณสมบัติทางคณิตศาสตร์ต่างกันได้ 4 แบบ คือ ตัวแปรนามบัญญัติ ตัวแปรอันดับ ตัวแปรอัตรภาค และตัวแปรอัตราส่วน (Nominal, Ordinal, Interval และ Ratio variables ตามลำดับ) ซึ่งมีลักษณะ ดังนี้
มาตรวัด และคำถาม
• Nominal Scale ให้ค่าวัดข้อมูลด้วยการจำแนกเป็นชนิด หรือประเภทของสิ่งของ ค่าวัดที่ได้เป็นข้อมูลเชิงคุณภาพ เช่น สิ่งนี้เรียกว่ากระดาษ ปากกา หรือจำแนกข้อมูลออกเป็นกลุ่ม เช่น รายการอาหารของแต่ละภาค คำที่สื่อถึงทัศนคติเชิงบวก–เชิงลบ รายชื่อคนที่มีความเห็นสอดคล้องกัน สิ่งของที่มีประโยขน์ใช้สอยทำนองเดียวกัน แต่จำนวนนับของกลุ่มหรือสิ่งของที่มีชื่อเดียวกันทำให้เกิดข้อมูลเชิงปริมาณ
• Ordinal Scale ให้ค่าวัดข้อมูลที่สามารถนำมาเปรียบเทียบลักษณะก่อน-หลัง และมาก-น้อยได้ แต่ไม่สามารถทราบได้ว่าค่ามากหรือน้อยนั้น มากกว่ากันเป็นช่วงเท่าๆ กัน เช่น สวย กับ สวยกว่า ไม่สามารถจำแนกได้ชัดว่าสวยกว่ากันเท่าใด ขนาดที่ต่างกันระหว่างรองเท้าขนาด 40 กับ 42 ไม่เท่ากันกับความต่างระหว่างรองเท้าขนาด 36 กับ 38 ข้อจำกัดนี้ทำให้ไม่สามารถนำค่าวัดของตัวแปรมาคำนวณตามวิธีคณิตศาสตร์ได้อย่างถูกต้อง
เช่น เมื่อลบกันจะไม่ทราบผลลบที่แท้จริง และไม่ทราบชัดว่าผลลบที่ต่างกัน 2 หน่วย ของค่าตัวตั้งและตัวลบชุดต่างๆ มีขนาดเท่ากันหรือไม่
• Interval Scale ให้ค่าวัดข้อมูลที่สมมติว่ามีช่วงความห่างของแต่ละคะแนนเท่าๆ กัน เมื่อวัดโดยใช้มาตรวัดเดียวกัน มาตรวัด Interval Scale ที่มีการใช้อย่างแพร่หลายคือมาตรวัดแบบลิเกิร์ต (Likert Scale) วิธีการนี้มีชื่อเรียกตามชื่อของผู้ออกแบบ Likert (1932 ใน McLeod, 2008) ซึ่งได้เสนอวิธีวัดระดับความคิดเห็นของคนที่มีต่อข้อความหนึ่งๆ โดยใช้ตัวเลือกตอบเป็นค่าระดับ 1–5 เพื่อสื่อถึงความสอดคล้องของความคิดเห็นเป็นระดับขั้นตั้งแต่ “ไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง” ไปจนถึง “เห็นด้วยอย่างยิ่ง”
อันที่จริงวิธีการวัดแบบลิเกิร์ตนี้มีธรรมชาติเป็นตัวแปรอันดับ แต่นักวิชาการด้านการตลาดมักอนุโลมให้มีคุณสมบัติทางคณิตศาสตร์เทียบเคียงกับตัวแปรที่วัดโดยใช้ Interval Scale ด้วยข้อตกลงพื้นฐานในการวัดที่ว่าระดับคะแนนต่างๆ ของมาตรวัดลิเกิร์ตมีช่วงห่างเท่าๆ กัน มาตรวัดนี้จึงเป็นที่นิยมในการวัดคุณลักษณะเชิงนามธรรม ดังที่พบได้ในแบบสอบถามต่างๆ เช่น ความพึงพอใจ ความสอดคล้องของความคิดเห็นที่มีต่อข้อคำถาม
ข้อจำกัดของมาตรวัดแบบช่วงคือ ค่าวัดที่มีค่าเป็นศูนย์ไม่จำเป็นต้องแสดงถึงคุณสมบัติหรือสถานะจริงของสิ่งที่วัดว่ามีค่าเป็นศูนย์เสมอไป เช่น อุณหภูมิ 0 องศาเซลเซียส และ 0 องศาฟาเรนไฮท์ ต่างก็ไม่ใช่จุดที่ปราศจากพลังงานความร้อนอย่างแท้จริง ระดับค่าวัดเชาวน์ปัญญา (Intelligence Quotient) ที่มีคะแนนศูนย์ มิได้แปลว่าขาดความสามารถในการรู้คิดโดยสิ้นเชิง
• Ratio Scale ตัวแปรที่สามารถวัดค่าได้ด้วยมาตรวัดนี้มักเป็นคุณลักษณะทางกายภาพ เช่น ปริมาณ ปริมาตร ความยาว น้ำหนัก ความเร็ว รายได้ ค่าใช้จ่าย จำนวนคน อัตราการขยายตัว และอายุ มาตรวัดแบบอัตราส่วนจะให้ค่าวัดที่มีช่วงของแต่ละคะแนนเท่าๆ กัน ค่าวัดข้อมูลแบบนี้ยังสามารถแสดงค่าศูนย์ที่แท้จริงของสิ่งที่วัดได้
คุณสมบัตินี้ช่วยให้เราคำนวณอัตราส่วนของขนาดตัวแปรได้ เช่น ยอดขายปีนี้เติบโต 1.2 เท่าจากปีที่แล้ว จำนวนลูกค้าเพิ่มขึ้น 10 เท่าในช่วงเวลา 3 ปี รายได้ของร้านสาขานี้ สูงกว่าสาขานั้น 2 เท่า และเมื่อค่าวัดตัวแปรแสดงค่าศูนย์ นั่นหมายถึงคุณลักษณะของตัวแปรที่วัดได้นี้มีสถานะทางกายภาพเป็นศูนย์จริง (ผู้เขียนบางท่านใช้คำว่าศูนย์แท้) เช่น วัดความเร็วได้ 0 หมายถึงภาวะหยุดนิ่ง วัดอุณหภูมิได้ 0 องศาเคลวิน หมายถึงสภาวะไร้พลังงานความร้อน
การเลือกใช้มาตรวัดอย่างเหมาะสมจะช่วยให้เรามีข้อมูลเพียงพอต่อการวิเคราะห์ด้วยเครื่องมือทางสถิติที่ให้ประโยชน์สูงสุด แต่การเลือกวัดค่าตัวแปรด้วยมาตรวัดบางอย่างก็อาจทำให้เกิดค่าใช้จ่าย หรือใช้เวลาในการวัดมากเกินไป ในขณะที่การเลือกวิธีวัดด้วยมาตรแบบอื่นจะทำให้เก็บข้อมูลได้สะดวกกว่า ส่วนถัดไปจึงเป็นการอธิบายทางเลือกในการออกแบบตัวแปร และการใช้มาตรวัดเพื่อการรวบรวมข้อมูล
นอกจากจะพิจารณาถึงประโยชน์และความคุ้มค่าในการวัดแล้ว เกณฑ์ในการเลือกใช้ตัวแปรและมาตรวัดยังควรคำนึงถึงความตรง (Validity) และความเชื่อถือได้ (Reliability) ของตัววัด ความตรงหมายถึง ความสามารถของเครื่องมือวัดในการระบุค่าของสิ่งที่ต้องการทราบได้ตรงตามจริง เช่น ถามคำถามได้ตรงประเด็น ใช้เครื่องชั่งเพื่อชั่งน้ำหนัก ความเชื่อถือได้หมายถึง ความสามารถของเครื่องมือวัดในการให้ผลการวัดที่ถูกต้องตรงกันทุกครั้งที่นำไปใช้งาน
เช่นเดียวกับอุปกรณ์ชั่งตวงวัด ที่ต้องผ่านกระบวนการสอบเทียบ (Calibration) เพื่อให้มั่นใจได้ว่าเครื่องมือนั้นอยู่ในสภาพดีและจะให้ค่าวัดที่ถูกต้องเสมอ ความตรงและความเชื่อถือได้ของมาตรวัดนี้ การออกแบบเครื่องมือวัดคุณลักษณะของคนหรือสถานการณ์ที่น่าสนใจ เช่น การวัดคุณลักษณะความเป็นผู้นำ เป็นหัวข้องานวิจัยที่มีประโยชน์ สามารถนำไปต่อยอดในงานเชิงพาณิชย์ได้ เช่น แบบประเมินคุณลักษณะผู้นำ LPI®: Leadership Practices Inventory®
(ที่มา: https://www.leadershipchallenge.com/LeadershipChallenge/media/SiteFiles/resources/sample-reports/tlc-lpi-360-english-v5.pdf) การวิเคราะห์ความตรงและความเชื่อถือได้ของเครื่องมือวัดเป็นประเด็นพิจารณาที่สำคัญในการวิจัย ซึ่งจะได้ศึกษาต่อไปในวิชาวิธีวิจัย (Research methodology)
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2024 Blockdit
