• Skip to main content
  • Skip to primary sidebar
  • Skip to footer
QuestionPro

QuestionPro

questionpro logo
  • Products
    survey software iconSurvey softwareEasy to use and accessible for everyone. Design, send and analyze online surveys.research edition iconResearch SuiteA suite of enterprise-grade research tools for market research professionals.CX iconCustomer ExperienceExperiences change the world. Deliver the best with our CX management software.WF iconEmployee ExperienceCreate the best employee experience and act on real-time data from end to end.
  • Solutions
    IndustriesGamingAutomotiveSports and eventsEducationGovernment
    Travel & HospitalityFinancial ServicesHealthcareCannabisTechnology
    Use CaseAskWhyCommunitiesAudienceContactless surveysMobile
    LivePollsMember ExperienceGDPRPositive People Science360 Feedback Surveys
  • Resources
    BlogeBooksSurvey TemplatesCase StudiesTrainingHelp center
  • Features
  • Pricing
Language
  • ไทย
  • English (อังกฤษ)
  • Español (สเปน)
  • Português (โปรตุเกสบราซิล)
  • Nederlands (ดัตช์)
  • العربية (อารบิก)
  • Français (ฝรั่งเศส)
  • Italiano (อิตาลี)
  • 日本語 (ญี่ปุ่น)
  • Türkçe (ตุรกี)
  • Svenska (สวีเดน)
  • Hebrew IL
  • Deutsch (เยอรมัน)
  • Portuguese de Portugal (โปรตุเกสจากโปรตุเกส)
Call Us
+1 800 531 0228 +1 (647) 956-1242 +52 999 402 4079 +49 301 663 5782 +44 20 3650 3166 +81-3-6869-1954 +61 2 8074 5080 +971 529 852 540
Log In Log In
SIGN UP FREE

Home การวิจัยตลาด

การวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัย: ประเภทและวิธีการ

ดัชนีเนื้อหา

  1. การวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัยคืออะไร?
    1. ทําไมต้องวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัย?
    2. ประเภทของข้อมูลในการวิจัย
  2. การวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัยเชิงคุณภาพ
    1. การหารูปแบบในข้อมูลเชิงคุณภาพ
    2. วิธีการที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัยเชิงคุณภาพ
  3. การวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัยเชิงปริมาณ
    1. การเตรียมข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์
    2. วิธีการที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัยเชิงปริมาณ
  4. ข้อควรพิจารณาในการวิเคราะห์ข้อมูลการวิจัย

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

SHARE THIS ARTICLE:

About the author
Adi Bhat
Aditya Bhat, a.k.a. ‘Adi’, is a thought leader in market strategy and business development. He leads QuestionPro's sales teams to partner with companies, government organizations, and nonprofit institution.
View all posts by Adi Bhat

Primary Sidebar

Gain insights with 80+ features for free

Create, Send and Analyze Your Online Survey in under 5 mins!

Create a Free Account

RELATED ARTICLES

HubSpot - QuestionPro Integration

15 เครื่องมือจัดการข้อมูลอ้างอิงที่ดีที่สุดในปี 2024

Feb 22,2023

HubSpot - QuestionPro Integration

สภาพแวดล้อมการทํางาน: มันคืออะไรประเภทและองค์ประกอบในการสร้าง

Mar 23,2023

HubSpot - QuestionPro Integration

วิธีรับรองความถูกต้องของแบบสํารวจในการวิจัย

Sep 30,2022

BROWSE BY CATEGORY

  • CX
  • Life@QuestionPro
  • Uncategorized @th
  • กรมอุทยานฯ
  • การมีส่วนร่วมของลูกค้า
  • การรักษาพนักงาน
  • การรับรู้แบรนด์
  • การวิจัยตลาด
  • การวิจัยทางวิชาการ
  • การวิจัยลูกค้า
  • การสัมมนาผ่านเว็บ
  • การสัมมนาผ่านเว็บ
  • กิจการ
  • ข้อมูลเชิงลึกของผู้บริโภค
  • ข่าวกรองแรงงาน
  • ข่าวเทคโนโลยี
  • ความผูกพันของพนักงาน
  • ความผูกพันของพนักงาน
  • ความพึงพอใจของลูกค้า
  • ความภักดีของลูกค้า
  • คําถามโปร
  • คุณสมบัติใหม่
  • ชุมชน
  • ชุมชนออนไลน์
  • ทีซีเอ็กซ์ที
  • ธุรกิจ
  • นักวิชาการ
  • ประสบการณ์ของลูกค้า
  • ประเภทคําถาม
  • ประเมิน
  • ปัญญาประดิษฐ์
  • ผู้ชม
  • ระเบียบการคุ้มครองข้อมูลทั่วไป
  • สำรวจ
  • ฮับข้อมูลเชิงลึก
  • เครื่องมือและแอปการวิจัย
  • แนว โน้ม
  • แบบ ฟอร์ม
  • แรงงาน
  • แอพมือถือ
  • โพล
  • โพสต์ของแขก
  • ไดอารี่มือถือ
  • ไม่มีหมวดหมู่
  • ไลฟ์โพลล์

Footer

MORE LIKE THIS

TCXT-about-be-nice-at-cx

Just Be Nice: พูดง่ายกว่าทํา | 2022 ความคิด CX วันอังคาร

ก.พ. 11, 2025

2025 trends shaping markets

อนาคตของข้อมูลเชิงลึกของผู้บริโภค: ประเด็นสําคัญสําหรับปี 2025 และปีต่อๆ ไป

ก.พ. 9, 2025

best tally alternatives

ทางเลือกแบบฟอร์มการนับที่ดีที่สุด 10 อันดับแรกในปี 2025

ก.พ. 6, 2025

Asynchronous interviews

การสัมภาษณ์แบบอะซิงโครนัส: มันคืออะไรและใช้งานอย่างไร

ม.ค. 23, 2025

Other categories

  • CX
  • Life@QuestionPro
  • Uncategorized @th
  • กรมอุทยานฯ
  • การมีส่วนร่วมของลูกค้า
  • การรักษาพนักงาน
  • การรับรู้แบรนด์
  • การวิจัยตลาด
  • การวิจัยทางวิชาการ
  • การวิจัยลูกค้า
  • การสัมมนาผ่านเว็บ
  • การสัมมนาผ่านเว็บ
  • กิจการ
  • ข้อมูลเชิงลึกของผู้บริโภค
  • ข่าวกรองแรงงาน
  • ข่าวเทคโนโลยี
  • ความผูกพันของพนักงาน
  • ความผูกพันของพนักงาน
  • ความพึงพอใจของลูกค้า
  • ความภักดีของลูกค้า
  • คําถามโปร
  • คุณสมบัติใหม่
  • ชุมชน
  • ชุมชนออนไลน์
  • ทีซีเอ็กซ์ที
  • ธุรกิจ
  • นักวิชาการ
  • ประสบการณ์ของลูกค้า
  • ประเภทคําถาม
  • ประเมิน
  • ปัญญาประดิษฐ์
  • ผู้ชม
  • ระเบียบการคุ้มครองข้อมูลทั่วไป
  • สำรวจ
  • ฮับข้อมูลเชิงลึก
  • เครื่องมือและแอปการวิจัย
  • แนว โน้ม
  • แบบ ฟอร์ม
  • แรงงาน
  • แอพมือถือ
  • โพล
  • โพสต์ของแขก
  • ไดอารี่มือถือ
  • ไม่มีหมวดหมู่
  • ไลฟ์โพลล์

questionpro-logo-nw
Help center Live Chat SIGN UP FREE
  • Sample questions
  • Sample reports
  • Survey logic
  • Branding
  • Integrations
  • Professional services
  • Security
  • Survey Software
  • Customer Experience
  • Workforce
  • Communities
  • Audience
  • Polls Explore the QuestionPro Poll Software - The World's leading Online Poll Maker & Creator. Create online polls, distribute them using email and multiple other options and start analyzing poll results.
  • Research Edition
  • LivePolls
  • InsightsHub
  • Blog
  • Articles
  • eBooks
  • Survey Templates
  • Case Studies
  • Training
  • Webinars
  • All Plans
  • Nonprofit
  • Academic
  • Qualtrics Alternative Explore the list of features that QuestionPro has compared to Qualtrics and learn how you can get more, for less.
  • SurveyMonkey Alternative
  • VisionCritical Alternative
  • Medallia Alternative
  • Likert Scale Complete Likert Scale Questions, Examples and Surveys for 5, 7 and 9 point scales. Learn everything about Likert Scale with corresponding example for each question and survey demonstrations.
  • Conjoint Analysis
  • Net Promoter Score (NPS) Learn everything about Net Promoter Score (NPS) and the Net Promoter Question. Get a clear view on the universal Net Promoter Score Formula, how to undertake Net Promoter Score Calculation followed by a simple Net Promoter Score Example.
  • Offline Surveys
  • Customer Satisfaction Surveys
  • Employee Survey Software Employee survey software & tool to create, send and analyze employee surveys. Get real-time analysis for employee satisfaction, engagement, work culture and map your employee experience from onboarding to exit!
  • Market Research Survey Software Real-time, automated and advanced market research survey software & tool to create surveys, collect data and analyze results for actionable market insights.
  • GDPR & EU Compliance
  • Employee Experience
  • Customer Journey
  • Synthetic Data
  • About us
  • Executive Team
  • In the news
  • Testimonials
  • Advisory Board
  • Careers
  • Brand
  • Media Kit
  • Contact Us

QuestionPro in your language

  • ไทย
  • English (อังกฤษ)
  • Español (สเปน)
  • Português (โปรตุเกสบราซิล)
  • Nederlands (ดัตช์)
  • العربية (อารบิก)
  • Français (ฝรั่งเศส)
  • Italiano (อิตาลี)
  • 日本語 (ญี่ปุ่น)
  • Türkçe (ตุรกี)
  • Svenska (สวีเดน)
  • Hebrew IL
  • Deutsch (เยอรมัน)
  • Portuguese de Portugal (โปรตุเกสจากโปรตุเกส)

Awards & certificates

  • survey-leader-asia-leader-2023
  • survey-leader-asiapacific-leader-2023
  • survey-leader-enterprise-leader-2023
  • survey-leader-europe-leader-2023
  • survey-leader-latinamerica-leader-2023
  • survey-leader-leader-2023
  • survey-leader-middleeast-leader-2023
  • survey-leader-mid-market-leader-2023
  • survey-leader-small-business-leader-2023
  • survey-leader-unitedkingdom-leader-2023
  • survey-momentumleader-leader-2023
  • bbb-acredited
The Experience Journal

Find innovative ideas about Experience Management from the experts

  • © 2022 QuestionPro Survey Software | +1 (800) 531 0228
  • Sitemap
  • Privacy Statement
  • Terms of Use