การออกแบบกึ่งทดลอง: มันคืออะไร ประเภท และตัวอย่าง

เมื่อพูดถึงการวิจัยการทดลองมักเป็นมาตรฐานทองคําในการค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผล แต่ถ้าคุณไม่สามารถสุ่มกําหนดผู้คนให้กับกลุ่มหรือเงื่อนไขต่างๆ ได้ล่ะ? การออกแบบกึ่งทดลองสร้างความแตกต่างในการช่วยให้คุณจัดการกับสถานการณ์ประเภทนี้

แม้ว่าการออกแบบกึ่งทดลองจะไม่ได้ให้การควบคุมในระดับเดียวกับการออกแบบการทดลองที่แท้จริง แต่ก็ยังมีประโยชน์อย่างเหลือเชื่อสําหรับการศึกษาสถานการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริงที่การสุ่มทําได้ยากหรือเป็นไปไม่ได้

ในบทความนี้ เราจะสํารวจว่า การออกแบบกึ่งทดลอง คืออะไรและประเภทต่างๆ และยกตัวอย่างเพื่อช่วยให้คุณเข้าใจวิธีการทํางาน

การออกแบบกึ่งทดลองคืออะไร?

การออกแบบกึ่งทดลองเป็นวิธี การวิจัย ที่ใช้เพื่อทําความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผลเมื่อนักวิจัยไม่สามารถสุ่มกําหนดผู้คนให้กับกลุ่มต่างๆ ได้ การศึกษาจะเปรียบเทียบกลุ่มที่มีอยู่แล้วหรือกําหนดคนให้กับกลุ่มตามปัจจัยอื่นๆ

ตัวอย่างเช่น นักวิจัยอาจศึกษาผลกระทบของวิธีการสอนแบบใหม่โดยการเปรียบเทียบโรงเรียนสองแห่ง แม้ว่าการทดลองกึ่งสามารถแสดงให้เราเห็นว่าบางสิ่งอาจส่งผลต่อผลลัพธ์อย่างไร แต่ก็มีความแน่นอนน้อยกว่าการทดลองจริง เนื่องจากกลุ่มอาจแตกต่างกันในลักษณะที่ส่งผลต่อผลลัพธ์

การวิจัยประเภทนี้เป็นทางเลือกที่ดีในสถานการณ์ที่การออกแบบการทดลองที่แท้จริงมีความท้าทายในการนําไปใช้เนื่องจากเหตุผลด้านลอจิสติกส์หรือจริยธรรมต่างๆ

ความสําคัญของการออกแบบกึ่งทดลอง

การใช้การออกแบบกึ่งทดลองมีประโยชน์มากมายสําหรับนักวิจัย เนื่องจากเป็นทางเลือกแทนการวิจัยประเภทอื่นๆ ที่มีข้อจํากัดที่สามารถเอาชนะได้ด้วยวิธีการนี้ อย่างไรก็ตามความสําคัญของมันมีมากกว่านั้นด้านล่างนี้เราแสดงรายการที่สําคัญที่สุดบางส่วน:

1. การประยุกต์ใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง

กึ่งการทดลองมักใช้ในสถานการณ์จริง เช่น การวิจัยทางการศึกษา โรงพยาบาล หรือชุมชน เพราะช่วยให้นักวิจัยศึกษาสิ่งต่าง ๆ ตามที่เกิดขึ้นตามธรรมชาติ

ตัวอย่างเช่นหากโรงเรียนเริ่มใช้วิธีการสอนแบบใหม่นักวิจัยสามารถเปรียบเทียบผลการเรียนของนักเรียนก่อนและหลังการเปลี่ยนแปลงโดยไม่ต้องสุ่มกําหนดนักเรียนบางคนให้กับกลุ่มต่างๆ ทําให้ผลการวิจัยสมจริงมากขึ้นและง่ายต่อการนําไปใช้ในชีวิตประจําวัน

2. ข้อจํากัดทางจริยธรรมและการปฏิบัติ

บางครั้งการมอบหมายงานแบบสุ่มก็เป็นไปไม่ได้หรือมีจริยธรรม การสุ่มกําหนดให้ผู้คนอาศัยอยู่ในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกันเพื่อศึกษาผลลัพธ์ด้านสุขภาพของพวกเขานั้นไม่เป็นจริยธรรม การออกแบบกึ่งทดลองช่วยให้นักวิจัยสามารถสํารวจ คําถามประเภทนี้ ได้โดยไม่ละเมิดมาตรฐานทางจริยธรรม

3. ความยืดหยุ่นในการวิจัย

กึ่งการทดลองช่วยให้นักวิจัยมีความยืดหยุ่นในการศึกษาหัวข้อต่างๆ ที่หลากหลาย พวกเขาสามารถศึกษาผลกระทบของนโยบาย การรักษา หรือการแทรกแซงใหม่ๆ ในสภาพแวดล้อมทางธรรมชาติ มันให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีการทํางานของสิ่งต่าง ๆ ในโลกแห่งความเป็นจริง

4. คุ้มค่า

การเรียกใช้การทดลองแบบสุ่มเต็มรูปแบบอาจมีราคาแพงและใช้เวลานาน ในทางกลับกันการออกแบบกึ่งทดลองมักจะเป็นมิตรกับงบประมาณมากกว่าเพราะสามารถใช้กลุ่มหรือข้อมูลที่มีอยู่ได้ ซึ่งหมายความว่านักวิจัยไม่ต้องตั้งค่าการทดลองราคาแพงตั้งแต่เริ่มต้น ทําให้เป็นตัวเลือกที่ใช้งานได้จริงมากขึ้นเมื่อเวลาหรือเงินมีจํากัด

5. ช่วยระบุแนวโน้มและผลกระทบ

ในขณะที่กึ่งการทดลองให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่า นักวิจัยสามารถมองเห็นรูปแบบและแนวโน้มที่ช่วยให้พวกเขาเข้าใจว่าปัจจัยต่างๆ อาจมีอิทธิพลต่อผลลัพธ์อย่างไร แม้ว่าจะไม่สามารถพิสูจน์ความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผลได้อย่างแน่นอน

การศึกษาเหล่านี้ยังคงทําให้เราเข้าใจดีว่าเกิดอะไรขึ้นในสถานการณ์จริง ตัวอย่างเช่น การเปรียบเทียบภูมิภาคที่มีนโยบายต่างกันสามารถช่วยแสดงให้เห็นว่านโยบายเหล่านั้นใช้ได้ผลหรือไม่ แม้ว่าจะไม่มีการทดลองที่สมบูรณ์แบบก็ตาม

แนวคิดหลักในการออกแบบกึ่งทดลอง

เพื่อให้เข้าใจวิธีการทํางานของการออกแบบเหล่านี้ได้ดียิ่งขึ้นการทําความเข้าใจแนวคิดหลักบางประการที่เป็นศูนย์กลางของโครงสร้างและการใช้งานจะเป็นประโยชน์ นี่คือแนวคิดหลักที่คุณต้องรู้:

• การมอบหมายแบบไม่สุ่ม: ผู้เข้าร่วมในกึ่งการทดลองจะไม่ถูกสุ่มจัดให้อยู่ในกลุ่ม กลุ่มจะมีอยู่แล้วหรือกําหนดตามเกณฑ์อื่นแทน
• กลุ่มเปรียบเทียบ: กึ่งการทดลองเปรียบเทียบกลุ่มการรักษา (สัมผัสกับการแทรกแซง) กับกลุ่มควบคุม (ไม่สัมผัส) เพื่อประเมินความแตกต่างของผลลัพธ์
• การอนุมานเชิงสาเหตุ: เป้าหมายคือการทําความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผล แม้ว่าจะไม่มีการสุ่มมอบหมายก็ตาม นักวิจัยอนุมานสาเหตุจากการเปรียบเทียบกลุ่มและการเปลี่ยนแปลงที่สังเกตได้
• ตัวแปรสับสน: สิ่งเหล่านี้เป็นตัวแปรอื่นนอกเหนือจากการรักษาที่อาจส่งผลต่อผลลัพธ์ การทดลองกึ่งต้องคํานึงถึงสิ่งเหล่านี้เพื่อหลีกเลี่ยงข้อสรุปที่มีอคติ
• การทดสอบก่อนและหลังการทดสอบ: การทดลองกึ่งหลายอย่างวัดผลลัพธ์ก่อนและหลังการแทรกแซง ซึ่งช่วยระบุการเปลี่ยนแปลงที่อาจเกิดจากการรักษา
• ภัยคุกคามต่อความถูกต้องภายใน: เนื่องจากไม่มีการสุ่มมอบหมาย จึงมีความเสี่ยงสูงที่จะเกิดอคติ เช่น อคติในการเลือกหรือผลกระทบของประวัติ ซึ่งอาจส่งผลต่อความน่าเชื่อถือของผลการวิจัย
• การทดลองทางธรรมชาติ: นี่คือสถานการณ์ที่เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นตามธรรมชาติหรือการเปลี่ยนแปลงนโยบายเปิดโอกาสให้การศึกษาผลกระทบเชิงสาเหตุโดยไม่ต้องจัดการโดยตรงโดยนักวิจัย
• ความไม่ต่อเนื่องของการถดถอย: การออกแบบนี้กําหนดผู้คนให้กับกลุ่มต่างๆ ตามคะแนนตัด (เช่น คะแนนสอบ) ทําให้นักวิจัยสามารถเปรียบเทียบผลลัพธ์ที่สูงกว่าและต่ํากว่าเกณฑ์ได้

ประเภทของการออกแบบกึ่งทดลองพร้อมตัวอย่าง

การออกแบบกึ่งทดลองมีหลายประเภท เนื่องจากนักวิจัยต้องการความยืดหยุ่นขึ้นอยู่กับสถานการณ์ ประเภทของข้อมูลที่พวกเขาสามารถรวบรวมได้ และคําถามที่พวกเขาพยายามตอบ แต่ละประเภทมีจุดแข็งและจุดอ่อน และมักจะจําแนกตามวิธีการก่อตัวของกลุ่มและวิธีการรวบรวมข้อมูลเมื่อเวลาผ่านไป

ต่อไปนี้คือคําอธิบายของการออกแบบกึ่งทดลองทั่วไปบางประเภท:

1. การออกแบบหลังการทดสอบกลุ่มเดียว

ในการออกแบบนี้นักวิจัยจะทดสอบกลุ่มเดียวของ ผู้เข้าร่วมหลังจาก การแทรกแซงหรือการรักษาเกิดขึ้น ไม่มีการทดสอบล่วงหน้าหรือกลุ่มเปรียบเทียบที่เกี่ยวข้อง หากไม่มีกลุ่มเปรียบเทียบหรือการทดสอบล่วงหน้า เป็นการยากที่จะทราบว่าการเปลี่ยนแปลงที่สังเกตได้เกิดจากกลุ่มรักษาและกลุ่มควบคุมหรือปัจจัยอื่นๆ หรือไม่

• ตัวอย่าง: โรงเรียนแห่งหนึ่งแนะนําโปรแกรมการอ่านใหม่สําหรับนักเรียนและต้องการดูว่าโปรแกรมดังกล่าวช่วยเพิ่มทักษะการอ่านของพวกเขาหรือไม่ หลังจากโปรแกรมสิ้นสุดลง โรงเรียนจะทดสอบระดับการอ่านของนักเรียนเพื่อวัดการปรับปรุง เนื่องจากไม่มีการทดสอบล่วงหน้าหรือกลุ่มควบคุมผลลัพธ์จึงสามารถแสดงให้เห็นได้เฉพาะว่านักเรียนทํางานอย่างไรหลังจากโปรแกรม แต่ไม่ชัดเจนว่าโปรแกรมนั้นทําให้เกิดการปรับปรุงหรือไม่
• ท้า: หากไม่มีกลุ่มทดสอบล่วงหน้าหรือเปรียบเทียบ เป็นการยากที่จะบอกว่าการเปลี่ยนแปลงใด ๆ เกิดจากโปรแกรมการอ่านใหม่จริงๆ หรือเป็นผลมาจากปัจจัยอื่นๆ (เช่น เวลาอ่านหนังสือมากขึ้นหรือพัฒนาการตามธรรมชาติ)

2. การออกแบบ Pretest-Posttest แบบกลุ่มเดียว

การออกแบบนี้เกี่ยวข้องกับการวัดผู้เข้าร่วมก่อนและหลังการแทรกแซง นักวิจัยเปรียบเทียบคะแนนหรือผลลัพธ์จากกลุ่มเดียวกันในสองช่วงเวลาที่แตกต่างกัน—ก่อนและหลังการรักษา

• ตัวอย่าง: ครูต้องการทดสอบว่าวิธีการสอนแบบใหม่ช่วยเพิ่มคะแนนคณิตศาสตร์ของนักเรียนหรือไม่ ครูให้การทดสอบคณิตศาสตร์แก่นักเรียนก่อนใช้วิธีใหม่ (pretest) จากนั้นให้การทดสอบเดียวกันกับกลุ่มเดียวกันหลังจากใช้วิธีการเป็นเวลาหนึ่งเดือน (posttest) ด้วยการเปรียบเทียบคะแนนก่อนการทดสอบและหลังการทดสอบครูสามารถประเมินการปรับปรุงใด ๆ ได้
• ท้า: เนื่องจากไม่มีกลุ่มควบคุมที่จะเปรียบเทียบผลลัพธ์จึงเป็นเรื่องยากที่จะทราบว่าการปรับปรุงนั้นเกิดจากวิธีการสอนแบบใหม่หรือปัจจัยอื่น ๆ (เช่นการเรียนเพิ่มเติมหรือการเปลี่ยนแปลงแรงจูงใจของนักเรียน)

3. การออกแบบกลุ่มที่ไม่เทียบเท่า

ในการออกแบบนี้ นักวิจัยเปรียบเทียบกลุ่มตั้งแต่สองกลุ่มขึ้นไปที่ไม่ได้สุ่มกําหนด แต่มีอยู่แล้วแทน กลุ่มหนึ่งได้รับการรักษาและอีกกลุ่มหนึ่งไม่ได้รับ ความแตกต่างระหว่างกลุ่มอาจเกิดจากลักษณะที่มีอยู่ก่อนไม่ใช่การรักษา

• ตัวอย่าง: นักวิจัยต้องการศึกษาผลกระทบของ โปรแกรมสุขภาพ ใหม่ต่อประสิทธิภาพการทํางานของพนักงาน โปรแกรมนี้ได้รับการแนะนําในบริษัทหนึ่ง แต่อีกบริษัทหนึ่งไม่ได้ใช้โปรแกรม นักวิจัยเปรียบเทียบประสิทธิภาพการทํางานในทั้งสองบริษัทเมื่อสิ้นสุดโปรแกรม
• ท้า: เนื่องจากทั้งสองบริษัทไม่ได้ถูกสุ่มให้เข้าร่วมโปรแกรมความแตกต่างระหว่างบริษัท (เช่น วัฒนธรรมในที่ทํางาน หรือทรัพยากร) อาจส่งผลต่อผลลัพธ์ทําให้ยากที่จะระบุการเปลี่ยนแปลงใด ๆ กับโปรแกรมสุขภาพเพียงอย่างเดียว

4. การออกแบบอนุกรมเวลา

ในการออกแบบนี้นักวิจัยจะสังเกตกลุ่มเดียวกันในช่วงเวลาหนึ่งโดยวัดผลลัพธ์ในหลายจุดก่อนและหลังการแทรกแซงหรือเหตุการณ์

ข้อมูลอนุกรมเวลาอาจได้รับผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงอื่น ๆ ที่เกิดขึ้นในช่วงเวลาเดียวกันดังนั้นจึงเป็นเรื่องยากที่จะพูดได้อย่างแน่นอนว่าผลกระทบที่สังเกตได้เกิดจากการแทรกแซง

• ตัวอย่าง: รัฐบาลบังคับใช้กฎหมายใหม่ห้ามสูบบุหรี่ในที่สาธารณะ นักวิจัยติดตามจํานวนการเข้ารับการรักษาในโรงพยาบาลที่เกี่ยวข้องกับการสูบบุหรี่ในเมืองในช่วงหลายปีก่อนและหลังกฎหมายเพื่อดูว่ามีการลดลงอย่างเห็นได้ชัดหรือไม่
• ท้า: ปัจจัยอื่นๆ เช่น ความคิดริเริ่มด้านการดูแลสุขภาพใหม่ การเปลี่ยนแปลงในการรณรงค์ด้านสาธารณสุข หรือแม้แต่แนวโน้มตามฤดูกาล อาจส่งผลต่อการเข้ารับการรักษาในโรงพยาบาล

5. การออกแบบความไม่ต่อเนื่องของการถดถอย

การออกแบบนี้กําหนดผู้เข้าร่วมให้กับกลุ่มต่างๆ ตามคะแนนตัดหรือเกณฑ์ ผู้ที่อยู่เหนือจุดตัดจะได้รับการรักษาและผู้ที่ต่ํากว่าจะไม่ได้รับ จากนั้นนักวิจัยจะเปรียบเทียบผลลัพธ์ของสิ่งที่อยู่เหนือและต่ํากว่าจุดตัด

• ตัวอย่าง: ทุนการศึกษามอบให้กับนักเรียนที่ได้คะแนนสูงกว่าเกรดที่กําหนดในการสอบเข้า นักวิจัยเปรียบเทียบผลการเรียนของนักเรียนที่ได้คะแนนสูงกว่า (ที่ได้รับทุนการศึกษา) กับนักเรียนที่ได้คะแนนสูงกว่า (ซึ่งไม่ได้รับทุนการศึกษา)
• ท้า: ผลลัพธ์อาจใช้กับนักเรียนที่ใกล้จุดตัดเท่านั้น และไม่ชัดเจนว่านักเรียนที่ได้คะแนนสูงหรือต่ํากว่าจุดตัดมากจะแสดงผลลัพธ์เดียวกันหรือไม่

6. การจับคู่คะแนนแนวโน้ม

การออกแบบนี้พยายามจับคู่ผู้เข้าร่วมจากกลุ่มต่างๆ ที่มีลักษณะคล้ายคลึงกัน ยกเว้นการรักษาที่พวกเขาได้รับ มีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้าง “คู่ที่ตรงกัน” ของบุคคลที่เหมือนกันในทุก ๆ ด้าน ยกเว้นคนเดียว เพื่อลดอคติในการเปรียบเทียบ แม้ว่าวิธีนี้จะช่วยลดอคติ แต่ก็ไม่สมบูรณ์แบบ อาจยังมีความแตกต่างที่ไม่สามารถวัดได้ระหว่างกลุ่มที่ส่งผลต่อผลลัพธ์

• ตัวอย่าง: นักวิจัยศึกษาผลกระทบของโปรแกรมการฝึกอบรมงานใหม่ที่มีต่ออัตราการจ้างงาน แทนที่จะสุ่มกําหนดคนในโปรแกรม นักวิจัยจะจับคู่ผู้ที่เข้าร่วมโปรแกรมกับคนที่คล้ายกันที่ไม่ได้เข้าร่วม โดยพิจารณาจากปัจจัยต่างๆ เช่น อายุ ประสบการณ์ และระดับการศึกษา
• ท้า: แม้ว่าเทคนิคนี้จะควบคุมอคติบางอย่าง แต่ก็ไม่สามารถอธิบายทุกปัจจัยที่อาจส่งผลต่อการที่ใครบางคนเข้าร่วมในโปรแกรม เช่น แรงจูงใจส่วนบุคคลหรือสถานการณ์ภายนอก

จะดําเนินการศึกษากึ่งทดลองได้อย่างไร?

แม้ว่าจะไม่เข้มงวดเท่ากับการทดลองจริง แต่การทดลองกึ่งที่ออกแบบมาอย่างดีก็ยังสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าได้ ต่อไปนี้เป็นคําแนะนําทีละขั้นตอนเกี่ยวกับวิธีการศึกษากึ่งทดลองในแง่ง่ายๆ:

1. กําหนดคําถามการวิจัยของคุณ

ขั้นตอนแรกคือการกําหนดสิ่งที่คุณต้องการเรียนให้ชัดเจน การแทรกแซงหรือการรักษาที่คุณสนใจคืออะไร? คุณคาดหวังว่าจะวัดผลลัพธ์อะไรได้บ้าง คําถามการวิจัย ของคุณจะช่วยเป็นแนวทางในการออกแบบการศึกษาของคุณและกําหนดว่าคุณจะใช้วิธีการกึ่งทดลองประเภทใด

2. เลือกประเภทการออกแบบของคุณ

เมื่อคุณมีคําถามแล้ว คุณต้องตัดสินใจว่าการออกแบบกึ่งทดลองประเภทใดจะได้ผลดีที่สุด ต่อไปนี้เป็นตัวเลือกบางส่วน:

• การออกแบบการทดสอบก่อน-หลังการทดสอบแบบกลุ่มเดียว: วัดผลลัพธ์ก่อนและหลังการแทรกแซงในกลุ่มคนเดียวกัน
• การออกแบบกลุ่มที่ไม่เทียบเท่า: เปรียบเทียบสองกลุ่มที่ไม่ได้สุ่มกําหนด เช่น กลุ่มการรักษาและกลุ่มควบคุม
• การออกแบบอนุกรมเวลา: สังเกตกลุ่มเดียวกันเมื่อเวลาผ่านไป ทั้งก่อนและหลังการแทรกแซง
• การออกแบบความไม่ต่อเนื่องของการถดถอย: ใช้จุดตัดเพื่อกําหนดผู้เข้าร่วมในการรักษาตามคะแนนหรือการวัด
• การจับคู่คะแนนแนวโน้ม: จับคู่ผู้เข้าร่วมจากกลุ่มต่างๆ ตามลักษณะที่คล้ายคลึงกันเพื่อเปรียบเทียบ

ทางเลือกของคุณขึ้นอยู่กับบริบทการวิจัยและแหล่งข้อมูลที่มีอยู่

3. เลือกผู้เข้าร่วมของคุณ

เนื่องจากการออกแบบกึ่งทดลองไม่เกี่ยวข้องกับการมอบหมายแบบสุ่ม คุณจึงต้องเลือกผู้เข้าร่วมอย่างระมัดระวัง ในหลายกรณี กลุ่มมีอยู่แล้ว เช่น ห้องเรียน โรงเรียน หรือละแวกใกล้เคียงต่างๆ

• กลุ่มการรักษา: กลุ่มที่จะได้รับการแทรกแซงหรือการรักษา (เช่น ผู้ที่จะปฏิบัติตามโปรแกรมการออกกําลังกาย)
• กลุ่มเปรียบเทียบ: กลุ่มที่ไม่ได้รับการรักษา (เช่น ผู้ที่ไม่ได้เข้าร่วมโปรแกรมการออกกําลังกาย)

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าทั้งสองกลุ่มมีความคล้ายคลึงกันมากที่สุด หรือควบคุมความแตกต่างที่อาจส่งผลต่อผลลัพธ์

4. รวบรวมข้อมูลก่อนและหลังการแทรกแซง

สําหรับกึ่งการทดลองส่วนใหญ่ คุณจะต้องวัดผลลัพธ์ทั้งก่อนและหลังการแทรกแซง วิธีนี้ช่วยให้คุณเปรียบเทียบว่าผลลัพธ์เปลี่ยนแปลงไปอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป

การ รวบรวมข้อมูล จะขึ้นอยู่กับคําถามการวิจัยของคุณ ในบางการออกแบบ คุณอาจวัดผลลัพธ์หลังจากการแทรกแซงเท่านั้น ในขณะที่ในบางการออกแบบ คุณจะรวบรวมข้อมูลที่มีรายละเอียดมากขึ้นและซ้ํากันเมื่อเวลาผ่านไป

5. วิเคราะห์ข้อมูลของคุณ

เมื่อคุณรวบรวมข้อมูลแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการวิเคราะห์และดูว่ามีความแตกต่างอย่างมีนัยสําคัญระหว่างกลุ่มหรือการวัดก่อนและหลังการแทรกแซงหรือไม่

6. ตีความผลลัพธ์

คุณจะต้องตีความสิ่งที่คุณค้นพบอย่างรอบคอบหลังจากวิเคราะห์ข้อมูล เนื่องจากการทดลองกึ่งไม่มีการทดลองแบบสุ่มที่มีกลุ่มควบคุมในระดับเดียวกัน จึงเป็นเรื่องสําคัญที่จะต้องระมัดระวังในการหาข้อสรุปที่ชัดเจน

7. รายงานสิ่งที่คุณค้นพบ

สุดท้าย แบ่งปันสิ่งที่คุณค้นพบกับผู้อื่น! เขียน รายงาน หรือเอกสารที่ชัดเจนซึ่งอธิบายคําถามการวิจัย วิธีการ ผลลัพธ์ และข้อสรุปของคุณ

มีความโปร่งใสเกี่ยวกับข้อจํากัดใดๆ ของการศึกษาของคุณ เนื่องจากการทดลองกึ่งมีข้อจํากัด (เช่น การไม่สามารถสุ่มผู้เข้าร่วมได้) จึงเป็นเรื่องสําคัญที่จะต้องรับทราบสิ่งเหล่านี้และแนะนําว่าการวิจัยในอนาคตจะเอาชนะสิ่งเหล่านี้ได้อย่างไร

กึ่งทดลองกับการออกแบบทดลอง

เมื่อพูดถึงการวิจัย การตัดสินใจที่สําคัญที่สุดอย่างหนึ่งที่นักวิจัยต้องทําคือการเลือกการออกแบบที่เหมาะสม การออกแบบที่พบบ่อยที่สุดสองประเภทคือการทดลองและกึ่งทดลอง และแม้ว่าอาจดูคล้ายกัน แต่ก็มีความแตกต่างที่สําคัญ

การทําความเข้าใจความแตกต่างเหล่านี้สามารถช่วยให้คุณรู้ว่าเมื่อใดควรใช้แต่ละการออกแบบและข้อสรุปประเภทใดที่คุณสามารถดึงออกมาจากการออกแบบเหล่านั้นได้ มาแจกแจงด้วยวิธีง่ายๆ กันเถอะ!

การออกแบบการทดลอง

ในการออกแบบการทดลองนักวิจัยสร้างสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุมเพื่อทดสอบสมมติฐาน คุณลักษณะที่สําคัญคือการสุ่มมอบหมาย—ผู้เข้าร่วมจะถูกสุ่มกําหนดให้กับกลุ่มการรักษา (กลุ่มที่ได้รับการแทรกแซง) หรือกลุ่มควบคุม (กลุ่มที่ไม่ได้รับการรักษา)

การสุ่มนี้ช่วยให้แน่ใจว่ากลุ่มมีความคล้ายคลึงกันในช่วงเริ่มต้นของการทดลอง ดังนั้นความแตกต่างของผลลัพธ์จึงสามารถนํามาประกอบกับการแทรกแซงได้อย่างมั่นใจมากขึ้น

การออกแบบกึ่งทดลอง

ในการออกแบบกึ่งทดลองนักวิจัยยังศึกษาผลกระทบของการแทรกแซง แต่พวกเขาไม่ได้สุ่มกําหนดผู้เข้าร่วมให้กับกลุ่ม พวกเขาพึ่งพากลุ่มที่มีอยู่แล้วหรือใช้วิธีการอื่นที่ไม่ใช่สุ่มเพื่อกําหนดผู้คนให้อยู่ในเงื่อนไขที่แตกต่างกัน การออกแบบนี้มักใช้เมื่อไม่สามารถสุ่มมอบหมายหรือมีจริยธรรมได้

ความแตกต่างที่สําคัญระหว่างการออกแบบทดลองและกึ่งทดลอง

ต่อไปนี้คือรายละเอียดของความแตกต่างที่สําคัญระหว่างการออกแบบการทดลองและการออกแบบกึ่งทดลอง:

1. การมอบหมายแบบสุ่ม

• การออกแบบการทดลอง: การมอบหมายแบบสุ่มจะใช้เพื่อแบ่งผู้เข้าร่วมออกเป็นกลุ่มต่างๆ สิ่งนี้ช่วยขจัดอคติและทําให้แน่ใจว่ากลุ่มมีความคล้ายคลึงกันมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้เมื่อเริ่มการศึกษา
• การออกแบบกึ่งทดลอง: ไม่มีการสุ่มมอบหมาย ผู้เข้าร่วมจะถูกจัดเป็นกลุ่มตามปัจจัยที่มีอยู่ (เช่น โรงเรียน ละแวกใกล้เคียง หรือการจัดกลุ่มตามธรรมชาติอื่นๆ

2. การควบคุมตัวแปร

• การออกแบบการทดลอง: นักวิจัยสามารถควบคุมตัวแปรได้มากขึ้น เนื่องจากการสุ่มมอบหมายช่วยสร้างสมดุลให้กับปัจจัยต่างๆ เช่น อายุ เพศ หรือภูมิหลังระหว่างกลุ่ม
• การออกแบบกึ่งทดลอง: ควบคุมตัวแปรน้อยลง ปัจจัยอื่นๆ อาจส่งผลต่อผลลัพธ์ ทําให้ยากต่อการระบุถึงการเปลี่ยนแปลงกับการแทรกแซงเอง

3. สาเหตุ

• การออกแบบการทดลอง: นักวิจัยสามารถอ้างสิทธิ์ความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผลได้อย่างมั่นใจมากขึ้น พวกเขาสามารถพูดได้ว่าการรักษาทําให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่สังเกตได้
• การออกแบบกึ่งทดลอง: แม้ว่าคุณจะสามารถระบุความสัมพันธ์ได้ แต่ก็ยากกว่าที่จะพิสูจน์สาเหตุ เนื่องจากกลุ่มไม่ได้สุ่ม จึงมีความเสี่ยงมากขึ้นที่ปัจจัยอื่นๆ จะส่งผลต่อผลลัพธ์

4. ข้อกังวลด้านจริยธรรมหรือการปฏิบัติ

• การออกแบบการทดลอง: การมอบหมายแบบสุ่มอาจไม่ได้มีจริยธรรมหรือใช้งานได้จริงเสมอไป ตัวอย่างเช่น คุณไม่สามารถสุ่มกําหนดผู้คนในสภาวะที่เป็นอันตรายเพียงเพื่อทดสอบผลกระทบได้
• การออกแบบกึ่งทดลอง: เมื่อการสุ่มมอบหมายไม่สามารถทําได้ด้วยเหตุผลทางจริยธรรมหรือการปฏิบัติ กึ่งการทดลองเป็นทางเลือกที่ดี

จะทําการศึกษากึ่งทดลองกับ QuestionPro ได้อย่างไร?

QuestionPro เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสําหรับการศึกษากึ่งทดลอง เพราะช่วยให้คุณรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างง่ายดาย นี่คือวิธีที่คุณสามารถใช้ QuestionPro เพื่อดําเนินการศึกษากึ่งทดลองของคุณเอง

ขั้นตอนที่ 1: ชี้แจงคําถามการวิจัยและการออกแบบของคุณ

ก่อนที่คุณจะเริ่ม ให้นึกถึงคําถามที่คุณต้องการตอบและตัดสินใจเกี่ยวกับประเภทของการออกแบบกึ่งทดลองที่คุณจะใช้ ตัวอย่างบางส่วนของการออกแบบทั่วไป ได้แก่ :

• การทดสอบก่อน-หลังการทดสอบกลุ่มเดียว: คุณวัดกลุ่มก่อนและหลังการแทรกแซงเพื่อดูว่ามีการเปลี่ยนแปลงหรือไม่
• กลุ่มที่ไม่เท่ากัน: คุณเปรียบเทียบสองกลุ่มที่ไม่ได้สุ่มกําหนด กลุ่มหนึ่งได้รับการแทรกแซง อีกกลุ่มหนึ่งไม่ได้รับ
• อนุกรมเวลา: คุณดูข้อมูลเมื่อเวลาผ่านไป ก่อนและหลังเหตุการณ์หรือการแทรกแซง

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณกําลังตรวจสอบว่าโปรแกรมการฝึกอบรมออนไลน์ใหม่ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการทํางานของพนักงานหรือไม่ คุณอาจต้องการใช้การออกแบบ One-Group Pretest-Posttest ซึ่งคุณวัดประสิทธิภาพการทํางานก่อนการฝึกอบรมและอีกครั้งหลังจากการฝึกอบรม

ขั้นตอนที่ 2: เลือกผู้เข้าร่วมของคุณ

ในการศึกษากึ่งทดลอง ผู้เข้าร่วมจะไม่ถูกสุ่มกําหนด คุณจะทํางานกับกลุ่มที่มีอยู่หรือวัดการเปลี่ยนแปลงในกลุ่มเดียวเมื่อเวลาผ่านไปแทน

ขั้นตอนที่ 3: สร้างแบบสํารวจของคุณใน QuestionPro

เมื่อคุณเลือกผู้เข้าร่วมแล้ว ก็ถึงเวลาสร้าง แบบสํารวจของคุณ แบบสํารวจเหล่านี้จะช่วยคุณรวบรวมข้อมูลที่จําเป็นสําหรับกึ่งการทดลองของคุณ

• แบบสํารวจก่อนการทดสอบ: นี่คือแบบสํารวจที่คุณส่งก่อนการแทรกแซง ตัวอย่างเช่น หากคุณกําลังทดสอบโปรแกรมสุขภาพใหม่ แบบสํารวจก่อนการทดสอบของคุณอาจถามเกี่ยวกับพฤติกรรมสุขภาพหรือระดับผลผลิตในปัจจุบันของผู้เข้าร่วม
• แบบสํารวจหลังการทดสอบ: หลังจากการแทรกแซง (เช่น หลังโปรแกรมการฝึกอบรม) ให้ส่งแบบสํารวจ ติดตามผลเพื่อวัดการเปลี่ยนแปลงใดๆ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคําถามในแบบสํารวจหลังการทดสอบคล้ายกับคําถามในแบบสํารวจก่อนการทดสอบ เพื่อให้คุณสามารถเปรียบเทียบผลลัพธ์ได้
• คําถามแบบสํารวจ: ใช้การผสมผสานระหว่างแบบ ปรนัย มา ตราส่วน Likert (เช่น ให้คะแนนข้อตกลงของคุณตั้งแต่ 1 ถึง 5) และ คําถามปลายเปิด เพื่อรวบรวมข้อมูลประเภทต่างๆ

ขั้นตอนที่ 4: จัดการแบบสํารวจและรวบรวมข้อมูล

เมื่อแบบสํารวจของคุณพร้อมแล้ว ก็ถึงเวลาแจกจ่ายและเริ่มรวบรวมข้อมูล

• ทดสอบล่วงหน้า: ส่งแบบสํารวจก่อนการทดสอบของคุณไปยังผู้เข้าร่วมของคุณก่อนเริ่มการแทรกแซง ตัวอย่างเช่น หากคุณกําลังทดสอบโปรแกรมสุขภาพ ให้วัดระดับสุขภาพและประสิทธิภาพการทํางานของพนักงานก่อนเริ่มโปรแกรม
• โพสต์ทดสอบ: หลังจากการแทรกแซง ให้ส่ง แบบสํารวจหลังการทดสอบ ของคุณเพื่อวัดการเปลี่ยนแปลง ตัวอย่างเช่น หลังจากโปรแกรมสุขภาพสิ้นสุดลง ให้ถามคําถามเดียวกันเพื่อดูว่ามีการปรับปรุงหรือไม่

คุณสามารถแจกจ่ายแบบสํารวจทางอีเมล แชร์ลิงก์ หรือใช้รหัส QR เพื่อให้เข้าถึงได้ง่ายบนอุปกรณ์มือถือ QuestionPro ทําให้ง่ายต่อการติดตามคําตอบ เพื่อให้คุณรู้ว่ามีกี่คนที่ทําแบบสํารวจแล้ว

ขั้นตอนที่ 5: รับรองคุณภาพข้อมูลที่ดี

ข้อมูลคุณภาพดีเป็นกุญแจสําคัญในการได้ผลลัพธ์ที่มีความหมาย QuestionPro มีเครื่องมือที่จะช่วยให้คุณมั่นใจได้ว่าข้อมูลของคุณถูกต้อง:

• ข้ามตรรกะ: สิ่งนี้ทําให้มั่นใจได้ว่าผู้เข้าร่วมจะเห็นเฉพาะคําถามที่เกี่ยวข้องกับพวกเขาเท่านั้น ตัวอย่างเช่น หากมีคนไม่ได้มีส่วนร่วมในโปรแกรม พวกเขาไม่จําเป็นต้องตอบคําถามติดตามผลเกี่ยวกับเรื่องนี้
• กฎการตรวจสอบความถูกต้อง: ใช้สิ่งเหล่านี้เพื่อให้แน่ใจว่าผู้เข้าร่วมป้อนคําตอบที่ถูกต้อง (เช่น การจํากัดคําตอบไว้ที่ช่วงตัวเลขที่กําหนด)
• การตรวจสอบการตอบสนอง: คุณสามารถติดตามการตอบกลับได้แบบเรียลไทม์ มันจะช่วยให้คุณเห็นว่ามีคนตอบกี่คน

ขั้นตอนที่ 6: วิเคราะห์ข้อมูลของคุณ

ขั้นตอนต่อไปคือการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ QuestionPro ทําให้สิ่งนี้ง่ายขึ้นด้วยเครื่องมือที่จะช่วยให้คุณเจาะลึกผลลัพธ์และระบุการเปลี่ยนแปลงที่สําคัญ นอกจากนี้คุณสามารถตรวจสอบสิ่งต่างๆเช่น:

• คะแนนเฉลี่ย
• เปอร์เซ็นต์และ
• แนวโน้มของคําถามต่างๆ ทั้งหมดภายในแพลตฟอร์ม

ขั้นตอนที่ 7: ตีความผลลัพธ์ของคุณ

เมื่อคุณวิเคราะห์เสร็จแล้ว ให้ใช้เวลาในการตีความสิ่งที่ค้นพบ ต่อไปนี้คือสิ่งที่ควรพิจารณา:

• สําหรับการออกแบบก่อนการทดสอบ-หลังการทดสอบ คุณเห็นการเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสําคัญในพฤติกรรมหรือประสิทธิภาพของผู้เข้าร่วมหลังการแทรกแซงหรือไม่? มีเซอร์ไพรส์หรือผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิดหรือไม่?
• หากคุณใช้การออกแบบกลุ่มที่ไม่เทียบเท่า ให้เปรียบเทียบทั้งสองกลุ่มเพื่อดูว่าการแทรกแซงมีผลดีต่อกลุ่มหนึ่งหรือไม่ แต่ไม่ใช่อีกกลุ่มหนึ่ง
• โปรดจําไว้ว่าการออกแบบกึ่งทดลองมีความอ่อนไหวต่ออคติมากกว่า เนื่องจากผู้เข้าร่วมไม่ได้ถูกสุ่มกําหนด พิจารณาปัจจัยภายนอกที่อาจส่งผลต่อผลลัพธ์ เช่น เหตุการณ์ภายนอกหรือความแตกต่างของแต่ละบุคคล

ขั้นตอนที่ 8: รายงานสิ่งที่คุณค้นพบ

หลังจากตีความข้อมูลของคุณแล้ว คุณจะต้องรายงานสิ่งที่คุณค้นพบ QuestionPro ทําให้ง่ายต่อการสร้างรายงานด้วยภาพ เช่น แผนภูมิและกราฟ ที่ช่วยให้ผู้อื่นเข้าใจผลลัพธ์ของคุณอย่างชัดเจน แบ่งปันสิ่งที่คุณค้นพบกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหรือใช้เพื่อปรับแต่งการแทรกแซงในอนาคต

หากการแทรกแซงนําไปสู่การปรับปรุง คุณสามารถแนะนําให้ขยายหรือลองใช้การแทรกแซงที่คล้ายกันในสภาพแวดล้อมอื่นๆ หากการแทรกแซงไม่ได้ผลตามที่คาดไว้ ให้ดูข้อมูลเพื่อทําความเข้าใจว่าทําไม โปรแกรมล้มเหลวในการมีส่วนร่วมกับผู้เข้าร่วมหรือไม่? มีปัจจัยภายนอกที่ส่งผลต่อผลลัพธ์หรือไม่?

บทสรุป

แม้ว่าการออกแบบกึ่งทดลองจะมาพร้อมกับความท้าทาย แต่ก็เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการสํารวจผลกระทบของโปรแกรมการรักษาหรือการเปลี่ยนแปลงในสภาพแวดล้อมในชีวิตประจําวัน พวกเขาช่วยให้เราสามารถตัดสินใจและปรับปรุงได้อย่างชาญฉลาดในขณะที่ทํางานภายในขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้จริงในโลกแห่งความเป็นจริง

การทําการศึกษากึ่งทดลองด้วย QuestionPro อาจเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการทําความเข้าใจผลกระทบของการแทรกแซงในโลกแห่งความเป็นจริง QuestionPro ช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการทั้งหมด ตั้งแต่การสร้างแบบสํารวจไปจนถึงการวิเคราะห์ผลลัพธ์ ทําให้ดําเนินการและจัดการการศึกษาของคุณได้ง่ายขึ้น

ไม่ว่าคุณจะทดสอบโปรแกรม นโยบาย หรือแนวทางปฏิบัติใหม่ QuestionPro จะช่วยคุณรวบรวมข้อมูลที่จําเป็นในการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด ติดต่อ QuestionPro สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม!