การวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัย: ประเภทและวิธีการ

การวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัยคืออะไร?

คําจํากัดความของการวิจัยในการวิเคราะห์ข้อมูล: จากข้อมูลของ LeCompte และ Schensul การวิเคราะห์ข้อมูลการวิจัยเป็นกระบวนการที่นักวิจัยใช้เพื่อลดข้อมูลให้เป็นเรื่องราวและตีความเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึก กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลช่วยลดข้อมูลจํานวนมากให้เหลือเพียงเศษเล็กเศษน้อย ซึ่งสมเหตุสมผล

สิ่งสําคัญสามประการเกิดขึ้นในระหว่างกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล — สิ่งแรกคือการจัดระเบียบข้อมูล การสรุปและการจัดหมวดหมู่ร่วมกันมีส่วนทําให้กลายเป็นวิธีที่สองที่รู้จักซึ่งใช้สําหรับการลดข้อมูล ช่วยค้นหารูปแบบและธีมในข้อมูลเพื่อให้ระบุและเชื่อมโยงได้ง่าย วิธีที่สามและสุดท้ายคือการวิเคราะห์ข้อมูล – นักวิจัยทําทั้งแบบบนลงล่างและจากล่างขึ้นบน

เรียนรู้เกี่ยวกับ: ขั้นตอนกระบวนการวิจัย

ในทางกลับกัน Marshall และ Rossman อธิบายว่า การวิเคราะห์ข้อมูล เป็นกระบวนการที่ยุ่งเหยิงคลุมเครือและใช้เวลานาน แต่สร้างสรรค์และน่าสนใจซึ่งข้อมูลที่รวบรวมจํานวนมากจะถูกนํามาสั่งซื้อโครงสร้างและความหมาย

เราสามารถพูดได้ว่า “การวิเคราะห์ข้อมูลและการ ตีความข้อมูล เป็นกระบวนการที่แสดงถึงการประยุกต์ใช้ตรรกะนิรนัยและอุปนัยกับการวิจัยและการวิเคราะห์ข้อมูล”

ทําไมต้องวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัย?

นักวิจัยพึ่งพาข้อมูลเป็นอย่างมากเนื่องจากมีเรื่องราวที่จะบอกเล่าหรือ วิจัยปัญหา เพื่อแก้ไข เริ่มต้นด้วยคําถาม และข้อมูลเป็นเพียงคําตอบสําหรับคําถามนั้น แต่ถ้าไม่มีคําถามที่จะถามล่ะ? ดี! เป็นไปได้ที่จะสํารวจข้อมูลแม้ไม่มีปัญหา – เราเรียกมันว่า ‘Data Mining’ ซึ่งมักจะเผยให้เห็น รูปแบบที่น่าสนใจภายในข้อมูลที่ควรค่าแก่การสํารวจ

ไม่เกี่ยวข้องกับประเภทของข้อมูลที่นักวิจัยสํารวจภารกิจและวิสัยทัศน์ของผู้ชมแนะนําให้พวกเขาค้นหารูปแบบเพื่อกําหนดเรื่องราวที่พวกเขาต้องการบอกเล่า สิ่งสําคัญอย่างหนึ่งที่นักวิจัยคาดหวังในขณะที่วิเคราะห์ข้อมูลคือการเปิดกว้างและไม่ลําเอียงต่อรูปแบบ การแสดงออก และผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิด โปรดจําไว้ว่าบางครั้งการวิเคราะห์ข้อมูลบอกเล่าเรื่องราวที่ไม่คาดฝันแต่น่าตื่นเต้นที่สุดซึ่งไม่ได้คาดหวังเมื่อเริ่มการวิเคราะห์ข้อมูล ดังนั้น พึ่งพาข้อมูลที่คุณมีและเพลิดเพลินไปกับการเดินทางของ การวิจัยเชิงสํารวจ

สร้างบัญชีฟรี

ประเภทของข้อมูลในการวิจัย

ข้อมูลทุกประเภทมีคุณภาพที่หายากในการอธิบายสิ่งต่าง ๆ หลังจากกําหนดค่าเฉพาะให้กับมัน สําหรับการวิเคราะห์คุณต้องจัดระเบียบค่าเหล่านี้ประมวลผลและนําเสนอในบริบทที่กําหนดเพื่อให้มีประโยชน์ ข้อมูลสามารถอยู่ในรูปแบบที่แตกต่างกัน นี่คือชนิดข้อมูลหลัก

• ข้อมูลเชิงคุณภาพ: เมื่อข้อมูลที่นําเสนอมีคําและคําอธิบาย เราจะเรียกว่า ข้อมูลเชิงคุณภาพ . แม้ว่าคุณจะสามารถสังเกตข้อมูลนี้ได้ แต่ก็เป็นเรื่องส่วนตัวและยากที่จะวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัยโดยเฉพาะอย่างยิ่งสําหรับการเปรียบเทียบ ตัวอย่าง: ข้อมูลคุณภาพแสดงถึงทุกสิ่งที่อธิบายรสชาติประสบการณ์เนื้อสัมผัสหรือความคิดเห็นที่ถือว่าเป็นข้อมูลคุณภาพ ข้อมูลประเภทนี้มักจะรวบรวมผ่านการสนทนากลุ่ม การสัมภาษณ์เชิงคุณภาพส่วนบุคคล การสังเกตเชิงคุณภาพ หรือใช้คําถามปลายเปิดในแบบสํารวจ
• ข้อมูลเชิงปริมาณ: ข้อมูลใดๆ ที่แสดงเป็นตัวเลขตัวเลขเรียกว่า ข้อมูลเชิงปริมาณ . ข้อมูลประเภทนี้สามารถแยกออกเป็นหมวดหมู่จัดกลุ่มวัดคํานวณหรือจัดอันดับ ตัวอย่าง: คําถามต่างๆ เช่น อายุ อันดับ ต้นทุน ความยาว น้ําหนัก คะแนน ฯลฯ ทุกอย่างอยู่ภายใต้ข้อมูลประเภทนี้ คุณสามารถนําเสนอข้อมูลดังกล่าวในรูปแบบกราฟิกแผนภูมิหรือใช้วิธี การวิเคราะห์ทางสถิติ กับข้อมูลนี้ แบบสอบถาม OMS (Outcomes Measurement Systems) ในแบบสํารวจเป็นแหล่งสําคัญในการรวบรวมข้อมูลตัวเลข
• ข้อมูลหมวดหมู่: มันคือข้อมูล นําเสนอเป็นกลุ่ม อย่างไรก็ตาม รายการที่รวมอยู่ในข้อมูลการจัดหมวดหมู่ไม่สามารถอยู่ในกลุ่มมากกว่าหนึ่งกลุ่ม ตัวอย่าง: บุคคลที่ตอบแบบสํารวจโดยบอกรูปแบบการใช้ชีวิตสถานภาพการสมรสนิสัยการสูบบุหรี่หรือนิสัยการดื่มอยู่ภายใต้ข้อมูลหมวดหมู่ การทดสอบไคสแควร์เป็นวิธีมาตรฐานที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลนี้

เรียนรู้เพิ่มเติม: ตัวอย่างข้อมูลเชิงคุณภาพในการศึกษา

การวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัยเชิงคุณภาพ

การวิเคราะห์ข้อมูลและการวิจัยข้อมูลเชิงคุณภาพทํางานแตกต่างจากข้อมูลตัวเลขเล็กน้อย เนื่องจากข้อมูลคุณภาพประกอบด้วยคํา คําอธิบาย รูปภาพ วัตถุ และบางครั้งสัญลักษณ์ การรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่ซับซ้อนดังกล่าวเป็นกระบวนการที่ซับซ้อน ดังนั้นจึงมักใช้สําหรับการวิจัยเชิงสํารวจและการวิเคราะห์ข้อมูล

การหารูปแบบในข้อมูลเชิงคุณภาพ

แม้ว่าจะมีหลายวิธีในการค้นหารูปแบบในข้อมูลที่เป็นข้อความ แต่วิธีการที่ใช้คําเป็นเทคนิคระดับโลกที่เชื่อถือได้และใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุดสําหรับการวิจัยและการวิเคราะห์ข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัยเชิงคุณภาพเป็นแบบแมนนวล ที่นี่นักวิจัยมักจะอ่านข้อมูลที่มีอยู่และค้นหาคําซ้ํา ๆ หรือใช้กันทั่วไป

ตัวอย่างเช่น ในขณะที่ศึกษาข้อมูลที่รวบรวมจากประเทศในแอฟริกาเพื่อทําความเข้าใจปัญหาเร่งด่วนที่สุดที่ผู้คนเผชิญนักวิจัยอาจพบว่า “อาหาร” และ “ความหิวโหย” เป็นคําที่ใช้บ่อยที่สุดและจะเน้นเพื่อการวิเคราะห์เพิ่มเติม

เรียนรู้เกี่ยวกับ: ระดับการวิเคราะห์

บริบทของคําหลักเป็นอีกหนึ่งเทคนิคที่ใช้คํากันอย่างแพร่หลาย ในวิธีนี้ผู้วิจัยพยายามทําความเข้าใจแนวคิดโดยการวิเคราะห์บริบทที่ผู้เข้าร่วมใช้คําหลักเฉพาะ

ตัวอย่างเช่น นักวิจัยที่ทําการวิจัยและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อศึกษาแนวคิดเรื่อง ‘โรคเบาหวาน’ ในหมู่ผู้ตอบแบบสอบถามอาจวิเคราะห์บริบทว่าผู้ตอบแบบสอบถามใช้หรืออ้างถึงคําว่า ‘เบาหวาน’ เมื่อใดและอย่างไร

เทคนิคการตรวจสอบข้อเท็จจริงยังเป็นหนึ่งในวิธีการวิเคราะห์ข้อความ ที่แนะนําเป็นอย่างยิ่งซึ่งใช้เพื่อระบุรูปแบบข้อมูลที่มีคุณภาพ การเปรียบเทียบและความคมชัดเป็นวิธีที่ใช้กันอย่างแพร่หลายภายใต้เทคนิคนี้เพื่อแยกความแตกต่างว่าข้อความเฉพาะมีความเหมือนหรือแตกต่างกันอย่างไร

เช่น: เพื่อค้นหา “ความสําคัญของแพทย์ประจําบ้านในบริษัท” ข้อมูลที่รวบรวมจะถูกแบ่งออกเป็นผู้ที่คิดว่าจําเป็นต้องจ้างแพทย์ประจําบ้านและผู้ที่คิดว่าไม่จําเป็น การเปรียบเทียบและความคมชัดเป็นวิธีที่ดีที่สุดที่สามารถใช้วิเคราะห์แบบสํารวจที่มี ประเภทคําถามคําตอบเดียว

สามารถใช้อุปมาอุปมัยเพื่อลดกองข้อมูลและค้นหารูปแบบในนั้นเพื่อให้ง่ายต่อการเชื่อมต่อข้อมูลกับทฤษฎี

การแบ่งพาร์ติชันตัวแปรเป็นอีกเทคนิคหนึ่งที่ใช้ในการแยกตัวแปรเพื่อให้นักวิจัยสามารถค้นหาคําอธิบายและคําอธิบายที่สอดคล้องกันมากขึ้นจากข้อมูลจํานวนมหาศาล

เรียนรู้เกี่ยวกับ: คําถามและแบบสอบถามการวิจัยเชิงคุณภาพ

วิธีการที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัยเชิงคุณภาพ

มีหลายเทคนิคในการวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัยเชิงคุณภาพ แต่ต่อไปนี้เป็นวิธีการที่ใช้กันทั่วไป

• การวิเคราะห์เนื้อหา: เป็นที่ยอมรับอย่างกว้างขวางและเป็นเทคนิคที่ใช้บ่อยที่สุดสําหรับการวิเคราะห์ข้อมูลในระเบียบวิธีวิจัย สามารถใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นเอกสารจากข้อความ รูปภาพ และบางครั้งจากรายการที่จับต้องได้ ขึ้นอยู่กับ คําถามการวิจัย เพื่อคาดการณ์ว่าจะใช้วิธีนี้เมื่อใดและที่ไหน
• การวิเคราะห์เชิงบรรยาย: วิธีนี้ใช้ในการวิเคราะห์เนื้อหาที่รวบรวมจากแหล่งต่างๆ เช่น การสัมภาษณ์ส่วนตัว ส่วนใหญ่แล้ว เรื่องราว หรือความคิดเห็นที่แบ่งปันโดยผู้คนจะมุ่งเน้นไปที่การค้นหาคําตอบสําหรับคําถามการวิจัย
• การวิเคราะห์วาทกรรม: เช่นเดียวกับการวิเคราะห์เรื่องเล่าการวิเคราะห์วาทกรรมใช้ในการวิเคราะห์ปฏิสัมพันธ์กับผู้คน อย่างไรก็ตามวิธีการเฉพาะนี้จะพิจารณาบริบททางสังคมภายใต้หรือภายในที่การสื่อสารระหว่างผู้วิจัยและผู้ตอบเกิดขึ้น นอกจากนั้นการวิเคราะห์วาทกรรมยังมุ่งเน้นไปที่วิถีชีวิตและสภาพแวดล้อมในแต่ละวันในขณะที่ได้ข้อสรุปใด ๆ
• ทฤษฎีพื้นฐาน: เมื่อคุณต้องการอธิบายว่าทําไมปรากฏการณ์บางอย่างจึงเกิดขึ้นการใช้ทฤษฎีพื้นฐานในการวิเคราะห์ข้อมูลคุณภาพเป็นทางเลือกที่ดีที่สุด ทฤษฎีที่มีพื้นฐานถูกนําไปใช้เพื่อศึกษาข้อมูลเกี่ยวกับโฮสต์ของกรณีที่คล้ายกันที่เกิดขึ้นในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน เมื่อนักวิจัยใช้วิธีนี้พวกเขาอาจเปลี่ยนคําอธิบายหรือสร้างคําอธิบายใหม่จนกว่าจะได้ข้อสรุป

เรียนรู้เกี่ยวกับ: 12 เครื่องมือที่ดีที่สุดสําหรับนักวิจัย

การวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัยเชิงปริมาณ

การเตรียมข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์

ขั้นตอนแรกในการวิจัยและการวิเคราะห์ข้อมูลคือการวิเคราะห์เพื่อให้ ข้อมูลที่ระบุ สามารถแปลงเป็นสิ่งที่มีความหมายได้ การเตรียมข้อมูลประกอบด้วยขั้นตอนด้านล่าง

ระยะที่ 1: การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล

การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลทําขึ้นเพื่อทําความเข้าใจว่าตัวอย่างข้อมูลที่รวบรวมเป็นไปตามมาตรฐานที่กําหนดไว้ล่วงหน้าหรือเป็นตัวอย่างข้อมูลที่มีอคติอีกครั้งแบ่งออกเป็นสี่ขั้นตอนที่แตกต่างกัน

• การฉ้อโกง: เพื่อให้แน่ใจว่ามนุษย์จริงบันทึกการตอบแบบสํารวจหรือแบบสอบถามแต่ละครั้ง
• การคัดกรอง: เพื่อให้แน่ใจว่าผู้เข้าร่วมหรือผู้ตอบแบบสอบถามแต่ละคนได้รับการคัดเลือกหรือเลือกตามเกณฑ์การวิจัย
• ขั้นตอน: เพื่อให้แน่ใจว่ามีการรักษามาตรฐานทางจริยธรรมในขณะที่เก็บตัวอย่างข้อมูล
• ความสมบูรณ์: เพื่อให้แน่ใจว่าผู้ตอบได้ตอบคําถามทั้งหมดในแบบสํารวจออนไลน์ อื่น ผู้สัมภาษณ์ได้ถามคําถามทั้งหมดที่คิดไว้ในแบบสอบถาม

ระยะที่สอง: การแก้ไขข้อมูล

บ่อยครั้งที่ ตัวอย่าง ข้อมูลการวิจัยที่กว้างขวางเต็มไปด้วยข้อผิดพลาด บางครั้งผู้ตอบแบบสอบถามกรอกข้อมูลบางช่องไม่ถูกต้องหรือบางครั้งก็ข้ามไปโดยไม่ได้ตั้งใจ การแก้ไขข้อมูลเป็นกระบวนการที่นักวิจัยต้องยืนยันว่าข้อมูลที่ให้ไว้นั้นปราศจากข้อผิดพลาดดังกล่าว พวกเขาจําเป็นต้องดําเนินการตรวจสอบที่จําเป็นและการตรวจสอบค่าผิดปกติเพื่อแก้ไขการแก้ไขดิบและทําให้พร้อมสําหรับการวิเคราะห์

ระยะที่ III: การเข้ารหัสข้อมูล

นี่เป็นขั้นตอนที่สําคัญที่สุดของการเตรียมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการจัดกลุ่มและกําหนดค่าให้กับการตอบแบบสํารวจ หากแบบสํารวจเสร็จสิ้นด้วยขนาดตัวอย่าง 1,000 คน ผู้วิจัยจะสร้างวงเล็บอายุเพื่อแยกแยะผู้ตอบแบบสอบถามตามอายุของพวกเขา ดังนั้นจึงง่ายต่อการวิเคราะห์ถังข้อมูลขนาดเล็กแทนที่จะจัดการกับกองข้อมูลขนาดใหญ่

เรียนรู้เกี่ยวกับ: ขั้นตอนในการวิจัยเชิงคุณภาพ

วิธีการที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัยเชิงปริมาณ

หลังจากเตรียมข้อมูลสําหรับการวิเคราะห์นักวิจัยจะเปิดให้ใช้วิธีการวิจัยและการวิเคราะห์ข้อมูลที่แตกต่างกันเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย แน่นอนว่า แผนการวิเคราะห์ทางสถิติ เป็นที่นิยมมากที่สุดในการวิเคราะห์ข้อมูลตัวเลข ในการวิเคราะห์ทางสถิติการแยกความแตกต่างระหว่าง ข้อมูลหมวดหมู่และข้อมูลตัวเลข เป็นสิ่งสําคัญเนื่องจากข้อมูลหมวดหมู่เกี่ยวข้องกับหมวดหมู่หรือป้ายกํากับที่แตกต่างกันในขณะที่ข้อมูลตัวเลขประกอบด้วยปริมาณที่วัดได้ วิธีการนี้แบ่งออกเป็นสองกลุ่มอีกครั้ง ที่หนึ่ง ‘สถิติเชิงพรรณนา’ ใช้เพื่ออธิบายข้อมูล ที่สอง ‘สถิติอนุมาน’ ที่ช่วยในการเปรียบเทียบข้อมูล

สถิติเชิงพรรณนา

วิธีนี้ใช้เพื่ออธิบายคุณสมบัติพื้นฐานของข้อมูลประเภทต่างๆ ในการวิจัย นําเสนอข้อมูลอย่างมีความหมายจนรูปแบบในข้อมูลเริ่มสมเหตุสมผล อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์เชิงพรรณนา ไม่ได้ไปไกลกว่าการสรุป ข้อสรุปเป็นไปตามสมมติฐานที่นักวิจัยได้กําหนดขึ้นอีกครั้ง ต่อไปนี้เป็นวิธีการวิเคราะห์เชิงพรรณนาที่สําคัญสองสามประเภท

การวัดความถี่

• นับเปอร์เซ็นต์ความถี่
• ใช้เพื่อแสดงถึงบ้านมักจะมีเหตุการณ์เฉพาะเกิดขึ้น
• นักวิจัยใช้เมื่อต้องการแสดงให้เห็นว่าได้รับการตอบสนองบ่อยเพียงใด

มาตรการของแนวโน้มกลาง

• ค่าเฉลี่ย, ค่ามัธยฐาน, โหมด
• วิธีนี้ใช้กันอย่างแพร่หลายเพื่อแสดงการกระจายตามจุดต่างๆ
• นักวิจัยใช้วิธีนี้เมื่อต้องการแสดงการตอบสนองที่ระบุบ่อยที่สุดหรือโดยเฉลี่ย

มาตรการการกระจายตัวหรือการแปรผัน

• ช่วง, ความแปรปรวน, ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
• ที่นี่ฟิลด์เท่ากับคะแนนสูง/ต่ํา
• ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานความแปรปรวน = ความแตกต่างระหว่างคะแนนที่สังเกตได้และค่าเฉลี่ย
• ใช้เพื่อระบุการแพร่กระจายของคะแนนโดยระบุช่วงเวลา
• นักวิจัยใช้วิธีนี้เพื่อแสดงข้อมูลที่กระจายออกไป ช่วยให้พวกเขาระบุความลึกจนกว่าข้อมูลจะกระจายออกไปซึ่งส่งผลโดยตรงต่อค่าเฉลี่ย

การวัดตําแหน่ง

• อันดับเปอร์เซ็นไทล์ อันดับควอร์ไทล์
• โดยอาศัยคะแนนมาตรฐานที่ช่วยให้นักวิจัยระบุความสัมพันธ์ระหว่างคะแนนต่างๆ
• มักใช้เมื่อนักวิจัยต้องการเปรียบเทียบคะแนนกับจํานวนเฉลี่ย

สําหรับ การวิจัยเชิงปริมาณ การใช้การวิเคราะห์เชิงพรรณนามักจะให้ตัวเลขสัมบูรณ์ แต่ การวิเคราะห์เชิงลึก ไม่เคยเพียงพอที่จะแสดงให้เห็นถึงเหตุผลเบื้องหลังตัวเลขเหล่านั้น อย่างไรก็ตาม จําเป็นต้องนึกถึงวิธีที่ดีที่สุดสําหรับการวิจัยและการวิเคราะห์ข้อมูลที่เหมาะสมกับแบบสอบถามแบบสํารวจของคุณและสิ่งที่นักวิจัยต้องการบอกเล่า ตัวอย่างเช่น ค่าเฉลี่ยเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการแสดงคะแนนเฉลี่ยของนักเรียนในโรงเรียน เป็นการดีกว่าที่จะพึ่งพาสถิติเชิงพรรณนาเมื่อนักวิจัยตั้งใจที่จะให้การวิจัยหรือผลลัพธ์ จํากัด เฉพาะที่ให้ไว้ ตัวอย่าง โดยไม่ต้องสรุปมัน ตัวอย่างเช่นเมื่อคุณต้องการเปรียบเทียบการลงคะแนนเฉลี่ยที่ทําในสองเมืองที่แตกต่างกันสถิติที่แตกต่างกันก็เพียงพอแล้ว

การวิเคราะห์เชิงพรรณนาเรียกอีกอย่างว่า ‘การวิเคราะห์ตัวแปรเดียว’ เนื่องจากมักใช้ในการวิเคราะห์ตัวแปรเดียว

สถิติอนุมาน

สถิติอนุมาน ใช้เพื่อคาดการณ์เกี่ยวกับประชากรจํานวนมากขึ้นหลังจากการวิจัยและการวิเคราะห์ข้อมูลของกลุ่มตัวอย่างที่รวบรวมได้ของประชากร ตัวอย่างเช่น คุณสามารถถามผู้ชม 100 คนที่โรงภาพยนตร์ว่าพวกเขาชอบภาพยนตร์ที่พวกเขากําลังดูอยู่หรือไม่ นักวิจัยจึงใช้สถิติอนุมานกับกลุ่มตัวอย่าง ที่รวบรวมได้เพื่อให้เหตุผลว่าประมาณ 80-90% ของคนชอบหนังเรื่องนี้

ต่อไปนี้คือสถิติเชิงอนุมานที่สําคัญสองด้าน

• พารามิเตอร์การประมาณค่า: ใช้สถิติจากข้อมูลการวิจัยตัวอย่างและแสดงให้เห็นบางอย่างเกี่ยวกับพารามิเตอร์ประชากร
• การทดสอบสมมติฐาน: ฉันเกี่ยวกับการสุ่มตัวอย่างข้อมูลการวิจัยเพื่อตอบ การวิจัยแบบสํารวจ คำ ถาม ตัวอย่างเช่น นักวิจัยอาจสนใจที่จะทําความเข้าใจว่าลิปสติกเฉดสีใหม่ที่เพิ่งเปิดตัวนั้นดีหรือไม่ หรือแคปซูลวิตามินรวมช่วยให้เด็กเล่นเกมได้ดีขึ้นหรือไม่

นี่เป็นวิธีการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน ใช้เพื่อแสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ แทนที่จะอธิบายตัวแปรตัวเดียว มักใช้เมื่อนักวิจัยต้องการบางสิ่งที่เกินจํานวนสัมบูรณ์เพื่อทําความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร

ต่อไปนี้เป็นวิธีการที่ใช้กันทั่วไปสําหรับการวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัย

• ความสัมพันธ์: เมื่อนักวิจัยไม่ได้ทําการวิจัยเชิงทดลอง หรือการวิจัยกึ่งทดลองซึ่งนักวิจัยสนใจที่จะเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตั้งแต่สองตัวขึ้นไปพวกเขาเลือกใช้ วิธีการวิจัยเชิงสหสัมพันธ์
• ตารางไขว้: เรียกอีกอย่างว่าตารางฉุกเฉิน cross-tabulation ใช้ในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรหลายตัว สมมติว่าข้อมูลที่ให้มามีหมวดหมู่อายุและเพศที่แสดงในแถวและคอลัมน์ ตารางไขว้สองมิติช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลและการวิจัยอย่างราบรื่นโดยแสดงจํานวนชายและหญิงในแต่ละหมวดหมู่อายุ
• การวิเคราะห์การถดถอย: เพื่อทําความเข้าใจความสัมพันธ์ที่แน่นแฟ้นระหว่างตัวแปรสองตัวนักวิจัยไม่ได้มองข้ามวิธี การวิเคราะห์การถดถอย หลักและใช้กันทั่วไปซึ่งเป็นการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ประเภทหนึ่งที่ใช้ ในวิธีนี้ คุณมีปัจจัยสําคัญที่เรียกว่าตัวแปรตาม คุณยังมีตัวแปรอิสระหลายตัวในการวิเคราะห์การถดถอย คุณใช้ความพยายามในการค้นหาผลกระทบของตัวแปรอิสระที่มีต่อตัวแปรตาม ค่าของตัวแปรอิสระและตัวแปรตามจะถือว่าถูกตรวจสอบในลักษณะสุ่มที่ปราศจากข้อผิดพลาด
• ตารางความถี่: ขั้นตอนทางสถิติใช้สําหรับการทดสอบระดับที่ตั้งแต่สองอย่างขึ้นไปแตกต่างกันหรือแตกต่างกันในการทดลอง ความผันแปรในระดับมากหมายความว่าผลการวิจัยมีนัยสําคัญ ในหลายบริบท การทดสอบ ANOVA และการวิเคราะห์ความแปรปรวนมีความคล้ายคลึงกัน
• การวิเคราะห์ความแปรปรวน: ขั้นตอนทางสถิติใช้สําหรับการทดสอบระดับที่ตั้งแต่สองอย่างขึ้นไปแตกต่างกันหรือแตกต่างกันในการทดลอง ความผันแปรในระดับมากหมายความว่าผลการวิจัยมีนัยสําคัญ ในหลายบริบท การทดสอบ ANOVA และการวิเคราะห์ความแปรปรวนมีความคล้ายคลึงกัน

ข้อควรพิจารณาในการวิเคราะห์ข้อมูลการวิจัย

• นักวิจัยต้องมี ทักษะการวิจัย ที่จําเป็นในการวิเคราะห์และจัดการ ข้อมูล, ได้รับการฝึกอบรมเพื่อแสดงให้เห็นถึงมาตรฐานระดับสูงของการปฏิบัติการวิจัย. นักวิจัยต้องมีความเข้าใจพื้นฐานมากกว่าเหตุผลในการเลือกวิธีการทางสถิติวิธีหนึ่งมากกว่าวิธีอื่นเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้น
• โดยปกติโครงการวิจัยและ การวิเคราะห์ข้อมูล จะแตกต่างกันไปตามสาขาวิชาทางวิทยาศาสตร์ ดังนั้นการขอคําแนะนําทางสถิติในช่วงเริ่มต้นของการวิเคราะห์จะช่วยออกแบบแบบสอบถามแบบสํารวจเลือก วิธีการรวบรวมข้อมูลและเลือกตัวอย่าง

เรียนรู้เกี่ยวกับ: เครื่องมือรวบรวมข้อมูลที่ดีที่สุด

• จุดมุ่งหมายหลักของการวิจัยและวิเคราะห์ข้อมูลคือการได้รับข้อมูลเชิงลึกขั้นสูงสุดที่เป็นกลาง ความผิดพลาดใด ๆ ในหรือรักษาจิตใจที่มีอคติในการรวบรวมข้อมูลเลือกวิธีการวิเคราะห์หรือเลือก กลุ่มตัวอย่างผู้ชมเพื่ออนุมานที่มีอคติ
• ไม่เกี่ยวข้องกับความซับซ้อนที่ใช้ในข้อมูลการวิจัยและการวิเคราะห์เพียงพอที่จะแก้ไขการวัดผลลัพธ์ตามวัตถุประสงค์ที่กําหนดไว้ไม่ดี ไม่สําคัญว่าการออกแบบจะเป็นความผิดหรือเจตนาไม่ชัดเจน แต่การขาดความชัดเจนอาจทําให้ผู้อ่านเข้าใจผิดดังนั้นควรหลีกเลี่ยงการปฏิบัติ
• แรงจูงใจเบื้องหลังการวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัยคือการนําเสนอข้อมูลที่ถูกต้องและเชื่อถือได้ หลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดทางสถิติให้มากที่สุด และหาวิธีจัดการกับความท้าทายในชีวิตประจําวัน เช่น ค่าผิดปกติ ข้อมูลที่ขาดหายไป

เรียนรู้เพิ่มเติม: การวิจัยเชิงพรรณนากับการวิจัยเชิงสหสัมพันธ์
จํานวนข้อมูลที่สร้างขึ้นทุกวันนั้นน่ากลัว โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นศูนย์กลาง ในปี 2018 ในปีที่แล้วอุปทานข้อมูลทั้งหมดมีจํานวน 2.8 ล้านล้านกิกะไบต์ ดังนั้นจึงเป็นที่ชัดเจนว่าองค์กรที่เต็มใจที่จะอยู่รอดในโลกที่มีการแข่งขันสูงจะต้องมีความสามารถที่ยอดเยี่ยมในการวิเคราะห์ข้อมูลการวิจัยที่ซับซ้อนรับข้อมูลเชิงลึกที่นําไปใช้ได้จริงและปรับให้เข้ากับความต้องการของตลาดใหม่

เรียนรู้เกี่ยวกับ: มูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ย

QuestionPro เป็นแพลตฟอร์มแบบสํารวจออนไลน์ที่ช่วยให้องค์กรสามารถวิเคราะห์และวิจัยข้อมูลได้ และเป็นสื่อกลางในการรวบรวมข้อมูลโดยการสร้างแบบสํารวจที่น่าสนใจ

สร้างบัญชีฟรี