การสร้างเครื่องมือวิจัยที่ได้มาตรฐาน และมีคุณภาพ

บทนำ

การสร้างเครื่องมือวิจัยที่มีคุณภาพ และได้มาตรฐานเป็นกุญแจสำคัญในการนำไปสู่การตอบคำถามการวิจัย เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ของการวิจัยที่ตรงตามวัตถุประสงค์ที่ต้องการศึกษา มีความน่าเชื่อถือ และสามารถนำไปอ้างอิงและใช้ประโยชน์ได้อย่างเต็มที่

เครื่องมือวิจัยที่มีคุณภาพ จะช่วยลดความผิดพลาดในการเก็บรวบรวมข้อมูล และช่วยให้ผลการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติมีความถูกต้อง และน่าเชื่อถือ

ขั้นตอนการสร้างเครื่องมือวิจัยที่ได้มาตรฐาน และมีคุณภาพ

1. ทบทวนวัตถุประสงค์ กลุ่มเป้าหมาย รูปแบบการวิจัย กรอบแนวคิดและตัวแปรในการวิจัย และสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล

วัตถุประสงค์ของการสร้างเครื่องมือวิจัย เพื่อนำไปใช้ในการเก็บรวบรวมข้อมูล แล้วนำมาวิเคราะห์ ข้อมูลด้วยสถิติ ซึ่งผู้วิจัยจะต้องทราบว่าสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลมีระดับการวัดแบบใด แล้วจึงลงมือสร้างเครื่องมือวิจัยให้ครอบคลุมทุกตัวแปร (สามารถตรวจสอบความครบถ้วนของตัวแปรได้จากกรอบแนวคิดในการวิจัย) ดังนั้นผู้วิจัยจะต้องมีความชัดเจนเกี่ยวกับวัตถุประสงค์ของการวิจัย ตัวแปร และกลุ่มเป้าหมายในการวิจัย เช่น

1.1 การวิจัยเรื่องนี้มีวัตถุประสงค์ต้องการศึกษา หรือวัดอะไร ใช้สถิติอะไรในการวิเคราะห์ข้อมูล

1.2 ตัวแปรในการวิจัยเรื่องนี้ ประกอบด้วยตัวแปรอะไรบ้าง เพื่อนำไปสร้างคำถามที่ครอบคลุมตัวแปรที่ศึกษาทุกตัว และตัวแปรเหล่านี้มีระดับการวัด (Level of Measurement)อย่างไร เพื่อที่จะสร้างคำถามที่สอดคล้องกับระดับการวัด สามารถนำไปวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติได้อย่างถูกต้อง และนำไปสู่การได้มาซึ่งผลลัพธ์ที่ถูกต้อง

1.3 กลุ่มเป้าหมายของการวิจัยเรื่องนี้คือใคร เช่น การวิจัยเกี่ยวกับพฤติกรรมการป้องการใช้สารเคมีกำจัดศัตรูพืชของเกษตรกร กลุ่มเป้าหมายในการตอบคำถามคือเกษตรกร ดังนั้นผู้วิจัยควรออกแบบคำถามให้เหมาะสมกับบริบทและความเข้าใจของเกษตรกร เพื่อให้ได้ข้อมูลที่ตรงตรงตามวัตถุประสงค์ที่ต้องการวัด และนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ถูกต้องเหมาะสม

2. การออกแบบเครื่องมือวิจัยให้ได้มาตรฐาน

• เหมาะสมกับบริบท/คุณลักษณะของผู้ตอบ : คำถามสำหรับผู้สูงอายุ คำถามสำหรับนักเรียนแต่ละระดับ ย่อมจะมีความแตกต่างของความยากง่ายของคำถาม ซึ่งผู้วิจัยจะต้องพิจารณาสร้างคำถามให้แต่ละกลุ่มมีความเข้าใจในเนื้อหาคำถามและการตอบ

• ความชัดเจนของคำถาม: คำถามควรเป็นภาษาเข้าใจง่าย เป็นคำถามเฉพาะในประเด็นเดียว ไม่ซับซ้อน ควรหลีกเลี่ยงคำถามนำ คำถามซับซ้อน (เช่น คำถามที่มี "และ/หรือ") หรือคำถามที่อาจสร้างความสับสน

• ประเภทของคำถาม: เลือกใช้คำถามแบบเปิด (Open-ended) หรือปิด (Closed-ended) ให้เหมาะสมกับวัตถุประสงค์ เช่น แบบสอบถามแบบเลือกตอบ (Multiple choice) ระดับความคิดเห็น (Likert scale) หรือความถี่ของการปฏิบัติ (Frequency of Practice)

• ข้อคำถามเชิงบวกและข้อคำถามเชิงลบ: คำถามที่เกี่ยวกับความคิดเห็น การรับรู้ ทัศนคติ ควรจะออกแบบคำถามให้ประกอบด้วยข้อคำถามที่ผู้ตอบๆในทางที่เห็นด้วยและไม่เห็นด้วย เพื่อให้ผู้ตอบได้ใช้เวลาในการพิจารณาการตอบคำถามแต่ละข้ออย่างเพียงพอ

• ความครอบคลุม: ออกแบบคำถามให้ครอบคลุมทุกด้านของหัวข้อที่ต้องการศึกษาและเพียงพอ

3. การสร้างเครื่องมือวิจัยที่มีความน่าเชื่อถือและความถูกต้อง (Reliability & Validity)

เมื่อสร้างเครื่องมือวิจัยเสร็จเรียบร้อยแล้ว ผู้วิจัยจะต้องนำไปตรวจสอบคุณภาพของเครื่องมือวิจัย ดังนี้

• ความตรง (Validity): เครื่องมือควรสามารถวัดสิ่งที่ตั้งใจวัด (ตรงตามวัตถุประสงค์)ได้อย่างแท้จริง เช่น ผู้เชี่ยวชาญการวิจัยเฉพาะด้าน จำนวน (3-5) ท่าน พิจารณาความตรงเชิงเนื้อหา (Content Validity) แล้วนำมาวิเคราะห์ค่าดรรชนีความสอดคล้องของวัตถุประสงค์และข้อคำถาม (Index of Item Objective Congruence) ปรับปรุงข้อคำถามตามข้อเสนอแนะของผู้เชี่ยวชาญ และคัดเลือกข้อคำถามที่มี IOC ระหว่าง 0.50-1.00 เพื่อนำไปทดลองใช้เครื่องมือ (Try Out) เป็นขั้นตอนต่อไป (Rovinelli and Hambleton, 1977)

• ความเที่ยง หรือความน่าเชื่อถือ (Reliability): หมายถึงความเสถียร หรือความคงเส้นคงวาของเครื่องมือ เช่น หากทำซ้ำในกลุ่มเดียวกัน คำตอบควรเป็นไปในแนวทางเดียวกัน เทคนิคที่ใช้วัดความน่าเชื่อถือ เช่น การคำนวณ Cronbach’s alpha (ปัจจุบันใช้คำสั่งโปรแกรมสำเร็จรูปคอมพิวเตอร์ในการวิเคราะห์ข้อมูล) ตรวจสอบความเที่ยงของเครื่องมือโดยนำไปทดลองใช้ในกลุ่มประชากรที่ในกลุ่มประชากรที่ไม่ใช่กลุ่มตัวอย่าง ที่มีคุณลักษณะทางสังคม ประชากร และเศรษฐกิจ ฯลฯ ที่คล้ายคลึงกัน จำนวน (อย่างน้อย 30 คน) แล้วนำมาวิเคราะห์สัมประสิทธิ์ความเชื่อมั่น (Reliability Coeffeicient) ด้วยวิธีของ Cronbach (1984) แบบสอบถามที่มีค่าสัมประสิทธิ์ความเชื่อมั่น ตั้งแต่ 0.75 ขึ้นไป จึงจะสามารถนำไปใช้ในการเก็บรวบรวมข้อมูลต่อไป (Portney, 2000)

• อำนาจจำแนก(Discriminative Power)  ใช้ในการวัดที่มีลักษณะเป็นแบบทดสอบ เช่นแบบทดสอบความรู้

  อำนาจจำแนกต่ำอาจหมายถึงเครื่องมือไม่สามารถแยกแยะกลุ่มต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยพิจารณาจาก:

         - ค่า P-value มากกว่า 0.05    

         - ขนาดของผล (Effect Size): เช่น Cohen's d (สำหรับ t-test <0.2) หรือ Eta-squared: η²(สำหรับ ANOVA < 0.01)

• ความยากง่ายของคำถาม (Difficulty Level) ใช้ในการวัดที่มีลักษณะเป็นแบบทดสอบ เช่นแบบทดสอบความรู้

  เป็นการประเมินระดับยากหรือง่ายของข้อคำถาม และความซับซ้อนของเนื้อหา ที่ผู้สอบหรือผู้เรียนต้องตอบ โดยประเมินจากอัตราการตอบถูกต้องของผู้เรียน 

  พิจารณาจาก:

        - อัตราการตอบถูก (Correct Response Rate): ถ้ามีผู้ตอบถูกมากกว่าร้อยละ 70 จะถือว่าคำถามนั้นง่าย ส่วนคำถามที่มีอัตราการตอบถูกน้อยกว่า 30% จะถือว่ามีความยาก

        - ความซับซ้อนของเนื้อหา: คำถามที่เกี่ยวข้องกับแนวคิดหรือทักษะที่ต้องใช้การวิเคราะห์หรือการประยุกต์จะมีความยากสูงกว่าคำถามที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ตรงไปตรงมา

        - จำนวนตัวเลือก: คำถามแบบเลือกตอบที่มีหลายตัวเลือกอาจมีความยากง่ายแตกต่างกันตามจำนวนตัวเลือกและความสัมพันธ์ระหว่างตัวเลือก

4. การปรับปรุงเครื่องมือวิจัยก่อนนำไปใช้จริง

• ผู้วิจัยนำเครื่องมือวิจัยที่ผ่านการตรวจสอบคุณภาพของเครื่องมือ ตามข้อ 3 มาทำการปรับปรุงข้อคำถาม ในกรณีเครื่องมือที่วิเคราะห์การทดสอบความเชื่อมั่นของเครื่องมือ (Reliability) อาจจะต้องมีการตัดข้อคำถามที่จะช่วยให้มีค่าสัมประสิทธิ์ความเชื่อมั่น (Reliability Coeffeicient)เพิ่มขึ้น ซึ่งผู้วิจัยจะต้องพิจารณาการตัดข้อคำถามโดยไม่มีผลกระทบต่อความครอบคลุมหลักในประเด็นต่างๆของแต่ละตัวแปร

5. การประกันคุณภาพของเครื่องมือวิจัย

• การฝึกอบรมผู้เก็บข้อมูล: ควรให้ความรู้และฝึกฝนผู้ดำเนินการเก็บข้อมูลเพื่อให้เกิดความสม่ำเสมอ และลดข้อผิดพลาดในการเก็บรวบรวมข้อมูล

• การควบคุมคุณภาพ: ควรมีการตรวจสอบความถูกต้องและความสมบูรณ์ของข้อมูลที่เก็บได้อย่างสม่ำเสมอ ทั้งในระหว่างและหลังการเก็บข้อมูล

• การบำรุงรักษาเครื่องมือ: หากใช้เครื่องมือดิจิทัล เช่น แบบสอบถามออนไลน์ ควรอัปเดตและดูแลระบบให้ใช้งานได้ดีเสมอ

สรุป

• การสร้างเครื่องมือวิจัยที่ได้มาตรฐานและมีคุณภาพเป็นกระบวนการที่มีความสำคัญในทุกขั้นตอน เนื่องจากจะนำไปสู่การได้มาซึ่งการตอบคำถามการวิจัยที่ตรงกับวัตถุประสงค์ของการวัดและการวิจัยและเป็นเครื่องมือที่มีคุณภาพ ดังนั้นการวางแผน การออกแบบ การทดสอบและปรับปรุง รวมถึงการควบคุมคุณภาพอย่างต่อเนื่อง จะช่วยให้ผลลัพธ์ของการวิจัยมีความน่าเชื่อถือ และสามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้อย่างเต็มที่

• ท่านสามารถศึกษารายละเอียดเพิ่มเติมได้ใน E-Book เรื่องคัมภีร์นักวิจัย ในยุคดิจิทัล (The Researcher's Handbook in the Digital Age) โดย ดร.ชุภาศิริ อภินันท์เดชา (Chupasireen A Fredregill, Ph.D. Public Health)

อ้างอิง

• Cronbach, L. J. (1984). Essential of Psycological Testing. Harper & Row.

• Portney L. G. & Watkins M. P. (2000). FOUNDATIONS OF CLINICAL RESEARCH: APPLICATION PRACTICES. Prentice Hall Health, Inc.

• Rovinelli, R. J. & Hambleton, R. K. (1977). On the use of content specialists in the assessment of criterion-referenced test item validity. Dutch Journal of Educational Research, 2, 49-60.