การวิจัยเชิงปริมาณเป็นวิธีการทางวิทยาศาสตร์ในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นตัวเลขเพื่อทดสอบสมมติฐานและทำการอนุมานเกี่ยวกับประชากร ในการวิจัยประเภทนี้ สมมติฐานของความปกติเป็นสิ่งสำคัญในการวิเคราะห์ทางสถิติ ความปกติหมายถึงการแจกแจงของตัวแปร และเป็นสิ่งที่จำเป็นสำหรับการทดสอบทางสถิติหลายอย่างที่ใช้ในการวิจัยเชิงปริมาณ
ความปกติคืออะไร?
Normality หรือที่เรียกว่าการแจกแจงแบบปกติคือเส้นโค้งรูประฆังที่แสดงถึงตัวแปรสุ่มแบบต่อเนื่อง ในการแจกแจงแบบปกติ ค่าเฉลี่ย มัธยฐาน และฐานนิยมจะเท่ากัน และข้อมูลจะกระจายรอบค่าเฉลี่ยแบบสมมาตร ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเป็นตัววัดการแพร่กระจายของข้อมูล และกำหนดรูปร่างของเส้นโค้ง
ความปกติเป็นสมมติฐานที่สำคัญในการทดสอบทางสถิติหลายอย่าง รวมถึงการทดสอบ t, ANOVA และการวิเคราะห์การถดถอย การทดสอบเหล่านี้ขึ้นอยู่กับสมมติฐานว่าข้อมูลมีการกระจายตามปกติ หากข้อมูลไม่ได้รับการเผยแพร่ตามปกติ ผลลัพธ์ของการทดสอบอาจทำให้เข้าใจผิดหรือไม่ถูกต้อง
ความสำคัญของภาวะปกติในการวิจัยเชิงปริมาณ
ความปกติเป็นสิ่งสำคัญในการวิจัยเชิงปริมาณ เพราะช่วยให้นักวิจัยทำการอนุมานที่ถูกต้องเกี่ยวกับประชากรได้ เมื่อข้อมูลถูกกระจายตามปกติ ค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเป็นการวัดค่าแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลางและความแปรปรวนที่เชื่อถือได้ตามลำดับ มาตรการเหล่านี้สามารถใช้ในการประมาณพารามิเตอร์ของประชากรและทำการอนุมานทางสถิติได้
ความปกติก็มีความสำคัญเช่นกันในการทดสอบสมมติฐาน การทดสอบทางสถิติจำนวนมากสันนิษฐานว่าข้อมูลมีการกระจายตามปกติ และการละเมิดสมมติฐานนี้อาจนำไปสู่ข้อสรุปที่ไม่ถูกต้อง ตัวอย่างเช่น หากข้อมูลไม่ได้กระจายตามปกติ การทดสอบ t อาจทำให้เกิดผลบวกปลอมหรือผลลบลวง ซึ่งนำไปสู่ข้อสรุปที่ไม่ถูกต้องเกี่ยวกับความสำคัญของความแตกต่างระหว่างสองกลุ่ม
การทดสอบความปกติ
มีหลายวิธีในการทดสอบภาวะปกติในการวิจัยเชิงปริมาณ วิธีที่พบมากที่สุดคือการทดสอบ Shapiro-Wilk ซึ่งทดสอบสมมติฐานว่างว่าข้อมูลมีการกระจายตามปกติ อีกวิธีหนึ่งคือการตรวจสอบด้วยสายตาของฮิสโตแกรมหรือโครงร่างความน่าจะเป็นปกติ
ถ้าข้อมูลไม่กระจายตามปกติ มีหลายวิธีในการแปลงข้อมูลให้เป็นค่าปกติโดยประมาณ การแปลงที่พบบ่อยที่สุดคือการแปลงลอการิทึม สแควร์รูท และการแปลงผกผัน อย่างไรก็ตาม การแปลงเหล่านี้อาจเป็นปัญหาได้ และควรใช้ด้วยความระมัดระวัง
บทสรุป
ความปกติเป็นสมมติฐานที่สำคัญในการวิจัยเชิงปริมาณ และเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการทดสอบทางสถิติจำนวนมากที่ใช้ในการทดสอบสมมติฐานและการอนุมานเกี่ยวกับประชากร การละเมิดสมมติฐานนี้อาจนำไปสู่ข้อสรุปที่ไม่ถูกต้อง และอาจบั่นทอนความถูกต้องของการวิจัย ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องทดสอบความเป็นปกติและแปลงข้อมูลหากจำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่าผลการวิจัยมีความถูกต้อง
โดยสรุป การเข้าใจความสำคัญของความปกติในการวิจัยเชิงปริมาณเป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักวิจัย นักสถิติ และใครก็ตามที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูล ความปกติเป็นสิ่งที่จำเป็นสำหรับการทดสอบทางสถิติหลายอย่าง และช่วยให้นักวิจัยทำการอนุมานที่ถูกต้องเกี่ยวกับประชากรได้ ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องทดสอบความเป็นปกติและแปลงข้อมูลหากจำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่าผลการวิจัยมีความถูกต้อง
ช่องทางติดต่อ
Tel: 0924766638 คุณอาจุ้ย
อีเมล: ichalermlarp@gmail.com
LINE: @impressedu
(หยุดทุกวันอาทิตย์)
