Slide 1

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 2

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 3

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 4

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 5

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 6

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 7

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 8

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 9

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 10

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 11

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 12

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 13

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 14

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 15

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 16

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 17

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 18

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 19

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 20

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 21

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 22

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 23

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 24

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 25

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 26

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 27

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 28

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 29

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 30

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 31

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 32

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 33

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 34

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 35

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 36

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 37

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่


Slide 38

ตัวแปรและสมมติฐานการวิจัย

อ.ดร.กมลพร สอนศรี

Variable :
ตัวแปร (Variable) :
ชื่อของกลุ่มข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีค่าแตกต่างกันไป อาจหมายถึง
คุณลักษณะหรื อสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง ได้ จาแนกออกเป็ นหลายประเภท
ข้ อมูล (Data) :
ข้อเท็จจริ งหรื อค่าของตัวแปรที่เปลี่ยนไปตามข้อเท็จจริ ง ที่สังเกตได้

Variable = Data

ประเภทของข้ อมูล
แบ่ งตามแหล่ งทีม่ าของข้ อมูล
ข้ อมูลปฐมภูมิ (Primary data)
ข้ อมูลทุติยภูมิ (Secondary data)

แบ่ งตามสเกลการวัดข้ อมูล
สเกลแบ่ งกลุ่ม
สเกลอันดับ
สเกลอันตรภาค
สเกลอัตราส่ วน

แบ่ งตามลักษณะข้ อมูล
ข้ อมูลเชิงปริมาณ
ข้ อมูลเชิงคุณภาพ/ เชิงกลุ่ม

ข้ อดีและข้ อเสี ยของข้ อมูลปฐมภูมิและข้ อมูลทุตยิ ภูมิ
ข้ อมูลปฐมภูมิ

ข้ อมูลทุตยิ ภูมิ

1. นักวิจยั สามารถเลือกประชากรหรื อกลุ่ม
ตัวอย่าง วิธีการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์
ข้อมูลได้ตามความต้องการ
2. ทราบข้อบกพร่ องและตระหนักในการ
อภิปรายผล
3. ได้ขอ้ มูลที่ทนั สมัยและตรงตามสถานการณ์

1. นักวิจยั ไม่ตอ้ งเสี ยเวลาและค่าใช้จ่ายในการ
เก็บข้อมูล วิเคราะห์ขอ้ มูล และประเมินผล
ข้อมูล
2. ข้อมูลในอดีตบางอย่างมีคุณค่าต่อการสร้าง
สมมติฐานและทฤษฏีการวิจยั
3. เป็ นพื้นฐานของการศึกษาแนวโน้มใน
อนาคต
1. เป็ นข้อมูลที่ไม่ทนั สมัย เช่น สถิติต่างๆ
เพราะปรับปรุ งและพิมพ์เป็ นเอกสารเสริ มหรื อ
แทรกได้ชา้
2. รายละเอียดเนื้อหาอาจไม่ตรงตามความ
ต้องการและไม่น่าเชื่อถือ

1. นักวิจยั เสี ยค่าใช้จ่ายและเสี ยเวลาในการเก็บ
และวิเคราะห์ขอ้ มูล
2. นักวิจยั อาจขาดความรอบคอบในการเก็บ
ข้อมูล ทาให้ขาดคุณภาพและขาดความ
น่าเชื่อถือ

ข้ อดี

ข้ อเสี ย

คุณลักษณะของตัวแปร
1. ตัวแปรต้องสามารถบ่งบอกองค์ประกอบ ประเภท และ
ชนิดที่หลากหลายของข้อมูลได้
2. ตัวแปรมีคุณลักษณะที่เปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยูก่ บั ความ
แตกต่างลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
3. มีความหมายในลักษณะของสิ่ งต่าง ๆ ที่วดั ได้หรื อ
สังเกตได้ หรื อประเมินผลได้
4. ข้อมูลของตัวแปรเป็ นได้ท้ งั ที่เป็ นตัวเลขและไม่ใช่ตวั
เลข ทั้งในเชิงปริ มาณและในเชิงคุณภาพ

สเกลการวัดข้ อมูลและตัวอย่ างตัวแปร

ลักษณะ
ข้ อมูล
ข้ อมูลเชิง
คุณภาพ

ข้ อมูลเชิง
ปริมาณ

สเกลการวัดข้ อมูล

ลักษณะ

ตัวอย่ างตัวแปร

แบบมาตรานาม
บัญญัติ (สเกล
แบ่ งกลุ่ม)

ค่ าตัวเลขที่บอกลักษณะการจาแนกเป็ นกลุ่ม เป็ น เพศ ศาสนา อาชีพ เชื้อชาติ
หมู่พวก ไม่ ได้ แสดงเป็ นจานวนหรือปริมาณมาก คณะ ประเทศ
น้ อย

แบบมาตรา
เรียงลาดับ

ค่ าตัวเลขเรียงตามลาดับมากน้ อย

แบบมาตราอันตร
ภาค

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อุณหภูมิ (เซลเซียส ฟาเรส
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง ค่ าไม่ เลขไม่ มีศูนย์ สมบูรณ์ ไฮต์ ) คะแนน ปี ปฏิทิน ระดับ
ความคิดเห็นที่กาหนดค่ า
ข้ อมูลสามารถเปรียบเทียบกันได้
คะแนน

แบบมาตรา
อัตราส่ วน

ค่ าตัวเลขแทนจานวนช่ วงของความแตกต่ าง
อายุ รายได้ นา้ หนัก ส่ วนสู ง
เท่ าๆกันในแต่ ละช่ วง
ระยะทาง
ค่ าตัวเลขเป็ นศูนย์ สมบูรณ์ สามารถเปรียบเทียบ
กันได้ ในรู ปของอัตราส่ วนและร้ อยละ

ยศ ตาแหน่ ง ตาแหน่ งทาง
วิชาการ เงินเดือน การศึกษา
ระดับความคิดเห็น

Type of Variable :

Type of Variable :
• ตัวแปรกลุ่ม (Discrete Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ ประกอบภายใน
หรื อคุณลักษณะได้ชดั เจน เช่น เพศ หรื อ สถานภาพ

• ตัวแปรต่ อเนื่อง (Continuous Variable) : ตัวแปรที่ระบุถึงองค์ประกอบ
ภายในเป็ นช่วง ๆ หรื อเป็ นสเกลระดับของความเข้มข้นจากน้อยไปหามาก
เช่น เจตคติ หรื อ ความสนใจ อายุ จานวนเงิน ความสูง น้ าหนัก เป็ นต้น
• ตัวแปรทีม่ ีลกั ษณะชัดเจน (Manifest Variable) : ตัวแปรที่สามารถสังเกต
คุณลักษณะได้โดยตรง เช่น เพศ อาชีพ หรื อ อายุ

Type of Variable :
•ตัวแปรซ่ อนเร้ น (Latent Variable) : ตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตหรื อวัดคุณลักษณะ
ได้โดยตรง เช่น ความสนใจ พฤติกรรม
•ตัวแปรอิสระหรือตัวแปรต้ น (Independent Variable) : ตัวแปรที่สันนิษฐานว่าเป็ น
สาเหตุ มีผล หรื อมีอิทธิ พลต่อ การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามและไม่ข้ ึนอยูต่ วั แปร
ตาม
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) : ตัวแปรที่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่ งเกิดมาจากการ
กระทาหรื อ อิทธิพลของตัวแปรต้น
• ตัวแปรแทรกซ้ อน (Intervening Variable) : ตัวแปรที่ไม่ได้เลือกมาศึกษา แต่มี
อิทธิ พลต่อการเปลี่ยน แปลงของตัวแปรตาม จึงต้องควบคุมไม่ให้เกิดขึ้น

การนิยามตัวแปร
 นิยามเชิ งทฤษฎี (Conceptual definition)

เป็ นการใช้ทฤษฎีหรื อแนวคิดต่างๆมาอธิบายหรื อให้
ความหมายของตัวแปรเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่ตรงกันใน
ลักษณะเชิงนามธรรม ซึ่งผูว้ ิจยั ไม่อาจสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง
 นิยามเชิ งปฏิบัติการ (Operational definition)
เป็ นการอธิบายความหมายของตัวแปรจากนิยามเชิง
ทฤษฎี เพื่อระบุถึงลักษณะหรื อพฤติกรรมที่แสดงถึงตัวแปรที่
ต้องการศึกษา ซึ่งผูว้ ิจยั สามารถสังเกตหรื อวัดได้โดยตรง

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปัจจุบนั
 ตัวแปร คือ ความซื่อสั ตย์ ของนักศึกษา

สามารถนิยามตัวแปรได้ ดงั นี้

นิยามเชิงทฤษฎี – การที่นักศึกษามีความประพฤติดี ทาตนถูกต้ องและและตรงต่ อความ
เป็ นจริงทั้ง การ วาจา ใจ
นิยามเชิงปฏิบัติการ – การกระทาหรือพฤติกรรมและการแสดงความรู้ สึกของนักศึกษาใน
เรื่องต่ อไปนี้
- การไม่ ทุจริต
- การพูดความจริง
- การตรงต่ อเวลา
- การปฏิบัติตนตามระเบียบของสั งคมและสถาบัน

ตัวอย่าง ความซื่อสัตย์ของนักศึกษาในปั จจุบนั จากการกาหนดนิยามเชิงปฏิบตั ิการ
จาเป็ นต้องมีพฤติกรรมบ่งชี้ดว้ ย
ประเด็น
การไม่ทุจริ ต

พฤติกรรมบ่ งชี้
เก็บของได้ในสถาบันต้องนาส่ งฝ่ ายกิจการ
นักศึกษาเพื่อคืนเจ้าของ
ไม่ขโมยของผูอ้ ื่น
ไม่ทุจริ ตในห้องสอบ
ไม่ลอกรายงานเพื่อน

สมมติฐานการวิจัย
 ข้อคิดเห็นหรื อถ้อยแถลงที่ใช้เป็ นมูลฐานแห่ งการหาเหตุผล การทดลอง หรื อการวิจยั

(และความหมายอีกมาก ตามที่มีผไู้ ด้บญั ญัติ)

 คาตอบสรุ ปผลของการวิจัยที่คาดการณ์ ไว้ ล่วงหน้ าอย่ างมีเหตุผลเพือ
่ ตอบประเด็นของ

ปัญหาที่ กาหนดไว้ ซึ่งอาจเป็ นจริงหรือไม่ เป็ นจริงก็ได้

การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้อนให้เห็นว่าผูว้ จิ ยั กล้าเสี่ ยงที่จะคาดเดาคาตอบล่วงหน้า
ซึ่ งไม่ใช่การเดาสุ่ มแต่เป็ นการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
 ซึ่ งคาตอบที่คาดการณ์ไว้น้ ี ได้มาจากการไตร่ ตรองโดยมาจากพื้นฐานของทฤษฎี ผล
การศึกษาค้นคว้าหรื อผลการวิจยั ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับเรื่ องนั้น
 การตั้งสมมติฐานไม่ได้ต้ งั ขึ้นมาลอย ๆ โดยปราศจากหลักการและเหตุผล


สมมติฐานการวิจัย
การตั้งสมมติฐานในบางครั้งอาจจะไม่ถก
ู ต้องและไม่สอดคล้องกับผลการวิจยั ได้

ทั้งนี้ผวู ้ จิ ยั ต้องสามารถชี้แจงเหตุผลที่ผลการวิจยั นั้น ๆ ไม่เป็ นไปตามสมมติฐานที่ต้ งั ไว้
อย่างสมเหตุสมผลตามหลักวิชาการ

ั วัตถุประสงค์การวิจยั ไว้เป็ นสิ่ ง
การวิจยั ทัว่ ไปมักจะกาหนดสมมติฐานควบคู่กบ

ชี้แนะและเป็ นแนวทางการดาเนิ นการวิจยั เพื่อหาคาตอบโดยอาศัยผลการวิจยั ทฤษฏี
เหตุผล ปรากฏการณ์
 การวิจยั เชิงปริ มาณจาเป็ นต้องมีสมมติฐาน
การวิจยั เชิงคุณภาพไม่จาเป็ น เพราะมี ข้อคาถามการวิจยั เป็ นกรอบและทิศทางแทน

Hypothesis :

?

Objective
Output

Problem

Hypothesis
การตั้งสมมติฐานเป็ นการสะท้ อนให้ เห็นว่ า ผู้วจิ ัยกล้ าเสี่ ยงทีจ่ ะคาดเดาคาตอบ
ล่ วงหน้ า ซึ่งไม่ ใช่ การเดาสุ่ มแต่ เป็ นการคาดเดาอย่ างมีเหตุผล

การกาหนดสมมติฐานการวิจัย
การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีนิรนัย
ใช้กฎหรื อทฤษฏีที่ได้จากการศึกษาวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนแล้ว
พัฒนาจากความคิดกว้างๆ ไปสู่ ความคิดแคบที่มีความเฉพาะเจาะจง

การกาหนดสมมติฐานโดยวิธีอุปนัย
ใช้ขอ้ เท็จจริ งจากการสังเกตปรากฎการณ์ของสังคมหรื อการสารวจเบื้องต้น
มาสนับสนุนโดยไม่ตอ้ งศึกษาวรรณกรรมเพื่อนากฎหรื อทฤษฏีมาใช้เป็ น
พื้นฐาน เป็ นการพัฒนาจากความคิดส่ วนย่อยไปสู่ ความคิดกว้างๆ

ประโยชน์ ของสมมติฐาน


เป็ นเครื่ องมือที่ใช้ทดสอบทฤษฏี เพราะการทดสอบสมมติฐานที่สร้างจาก
ทฤษฏี ย่อมเป็ นการทดสอบทฤษฏีดงั กล่าวด้วย



เป็ นเครื่ องมือที่มีประสิ ทธิภาพในการแสวงหาความรู้ ใช้ทดสอบว่าความรู ้
ที่เชื่อกันนั้นเป็ นความรู ้ที่ถกู ต้องหรื อไม่



ช่วยให้เรากาหนดวัตถุประสงค์ได้ชดั เจน นาไปสู่ การเลือกเครื่ องมือและ
การสร้างเครื่ องมือวิจยั



ช่วยให้เราจากัดขอบเขตการวิจยั ได้แคบลง มีความชัดเจน



ทาให้มองเห็นภาพรวมของการออกแบบการวิจยั การเก็บข้อมูล การ
วิเคราะห์และทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปรหรื อข้อมูล

ประเภทของสมมติฐาน
สมมติฐานทางการวิจัย

สมมติฐานทางการวิจยั เป็ นสมมุติฐานที่เขียนเป็ นข้อความในลักษณะบรรยาย
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรที่ศึกษา สมมติฐานประเภทนี้มกั จะปรากฏอยูใ่ น
รายงานการวิจยั

สมมติฐานทางสถิติ

เป็ นสมมติฐานที่เขียนเปลี่ยนรู ปมาจากสมมติฐานทางการวิจยั ให้อยูใ่ นรู ปของ
โครงสร้างทางคณิ ตศาสตร์ โดยใช้สัญลักษณ์แทนที่คุณลักษณะของประชากร ซึ่ งเรี ยกว่า
ค่าพารามิเตอร์ มาเขียนอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปร หรื ออธิบายความแตกต่างระหว่าง
กลุ่ม
สมมติฐานว่าง (null hypothesis)
สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) ซึ่งแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท คือ



สมมติฐานแบบมีทิศทาง (น้อยกว่า มากกว่า สูงกว่า เป็ นต้น)
สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (ไม่เท่ากัน หรื อแตกต่างกัน)

Hypothesis :

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมุติฐานแบบมีทศิ ทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยสามารถระบุทิศทางความแตกต่างของ
ความสัมพันธ์ได้อย่างแน่นอนของตัวแปรที่ศึกษา ในลักษณะ
มากกว่า–น้อยกว่า ดีกว่า-เลวกว่า สูงกว่า-ต่ากว่า เหล่านี้ เป็ นต้น
ตัวอย่ างของสมมติฐานทางการวิจัยแบบมีทิศทาง
 เด็กผูช
้ ายมีความก้าวร้าวสู งกว่ าเด็กผูห้ ญิง
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดได้มากกว่ า ผูไ้ ม่สูบบุหรี่
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์สูงกว่ านักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดีโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานแบบไม่ มีทิศทาง
เป็ นสมมติฐานที่เขียนโดยไม่ได้ระบุทิศทางของความสัมพันธ์
ระหว่างตัวแปรอย่างแน่นอน เพียงแต่ระบุวา่ ตัวแปรทั้ง 2 ตัวนั้นมี
ความแตกต่างกัน โดยไม่ทราบว่าแตกต่างกันอย่างไร
ตัวอย่ างของสมมติฐานแบบไม่ มีทศิ ทาง
 เด็กผูช
้ ายและเด็กผูห้ ญิงมีความก้าวร้าวแตกต่างกัน
 ผูท
้ ี่สูบบุหรี่ และไม่สูบบุหรี่ มีโอกาสเป็ นมะเร็ งปอดแตกต่างกัน
 นักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีบรรยายมีผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยน
คณิ ตศาสตร์แตกต่างกับนักเรี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีดูวีดิโอ

สมมติฐานทางการวิจัย
สมมติฐานเชิงความสั มพันธ์ (Relational) : มุ่งเน้ นการศึกษาความสั มพันธ์
ระหว่ างตัวแปร 2 ตัวขึน้ ไป ว่ าสั มพันธ์ กนั อย่างไร
ผลการเรียนวิชาคอมพิวเตอร์ กบั ทักษะการใช้ แป้ นพิมพ์ มีความสั มพันธ์ เชิงบวก
กับความสาเร็จในวิชาชีพด้ านคอมพิวเตอร์

สมมติฐานเชิงเปรียบเทียบ (Comparative) : มุ่งเน้ นการเปรียบเทียบความ
แตกต่ างระหว่ างแนวคิด ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึน้ ไป
ผลสั มฤทธิ์ทางการเรียนของกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยบทเรียนคอมพิวเตอร์
แตกต่ างจากกลุ่มผู้เรียนทีเ่ รียนด้ วยวิธีปกติ

สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานหลัก (Null hypothesis)
เป็ นสมมติฐานที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ของตัวแปร
โดยระบุวา่ ตัวแปร 2 ตัวนั้น ไม่มีความสัมพันธ์กนั
หรื อไม่แตกต่างกัน เขียนแทนด้วยสัญลักษณ์ Ho
มักใช้คาว่า

เท่ากับ , ไม่แตกต่าง ,
ไม่มีความสัมพันธ์กบั
ไม่ข้ ึนกับ , ไม่มีผลกับ (H0)

จาแนกได้เป็ น 2 กรณี คือ

สมมติฐานทางสถิติ
1) คาดคะเนค่ าประชากรว่ าเป็ นค่ าใดค่ าหนึ่ง เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนวิชา
วิทยาศาสตร์เท่ากับ 50 สามารถเขียนในรู ปของสมมติฐาน
ทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ = 50
เมื่อμ เป็ นสัญลักษณ์แทนค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์
ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์

สมมติฐานทางสถิติ
2) เป็ นสมมติฐานทีแ่ สดงว่ า “ไม่ มีความแตกต่ าง” หรือ“ไม่ มีความสั มพันธ์ ”
ระหว่ างตัวแปรทีศ่ ึกษา เช่น
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรี ยนชาย
ไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนของนักเรี ยนหญิง
สามารถเขียนอยูใ่ นรู ปของสมมติฐานทางสถิติได้ดงั นี้
Ho : μ หญิง = μ ชาย
μ ชาย แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนชาย
μ หญิง แทน ค่าเฉลี่ยคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ของ
นักเรี ยนหญิง

สมมติฐานทางสถิติ

สมมติฐานรองหรือสมมติฐานทางเลือก (Alternative hypothesis)
เป็ นสมมติฐานทางสถิติที่ตรงกันข้ามกับสมมติฐานหลัก เขียนแทนด้วย HA หรื อ H1
หรื อ H2 จากตัวอย่างเดิมในเรื่ องสมมติฐานหลัก สามารถนามาเขียนเป็ นสมมติฐาน
ตรงข้ามได้ดงั นี้
ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ เท่ากับ 50
สมมติฐานหลัก Ho : μ = 50
สมมติฐานรอง HA : μ ≠ 50
ซึ่งอธิบายได้วา่ ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ ไม่
เท่ากับ 50อาจเป็ นไปได้ 2 แนวทาง เช่น HA : μ > 50 หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของ
คะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ มากกว่า 50 หรื อ HA : μ < 50
หมายความว่า ค่าเฉลี่ยของคะแนนผลสัมฤทธิ์ทางการเรี ยนวิชาวิทยาศาสตร์ นอ้ ยกว่า
50

Example of Alternative Hypothesis :
สมมติฐานแบบมีทิศทางหรือสมมติฐานทางเลือก :
เป็ นสมมติฐานทีใ่ ช้ ทดสอบนัยสาคัญทางสถิติ โดยใช้ สถิติพสิ ู จน์
เช่ น t, z, F หรือ Chi-Square การทดสอบ จึงพิจารณาที่ H1 เป็ นหลัก
ถ้ ายอมรับ หมายถึง ยอมรับ H1 (ปฏิเสธ H0)
ถ้ าปฏิเสธ หมายถึง ปฏิเสธ H1 (ยอมรับ H0)
ถ้ าเกิด Significant แสดงว่ า มีความแตกต่ างเกิดขึน้ ที่ H1 เนื่องจาก
H1 เป็ นสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง H0 เป็ นเพียง สมมติฐานตรงข้ าม
เท่ านั้น

การเปลีย่ นสมมติฐานการวิจยั ให้ เป็ นสมมติฐานเชิงสถิติ
1. ทุก ๆ ข้อความสมมติฐานการวิจยั 1 ข้อความ เปลี่ยนเป็ นสมมติฐานเชิง
สถิติ 2 ประโยค คือ Ho และ H1 เสมอ
2. เลือกค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกับข้อความในสมมติฐานการวิจยั เช่น
อายุเฉลี่ย, รายได้เฉลี่ย ใช้พารามิเตอร์

สัดส่ วน
ใช้พารามิเตอร์
p
ความสัมพันธ์
ใช้พารามิเตอร์

3. เขียนพารามิเตอร์แสดงความหมาย ตามข้อความในประโยค Ho และ H1
ตัวอย่างการเขียนสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ (สมมติฐานการวิจยั ) และ
สมมติฐานเชิงสถิติ

Example of Null Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนไม่แตกต่างกัน

H0 : u1 = u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

Example of Alternative Hypothesis :
Research Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ทางการเรี ยนของผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วย บทเรี ยนคอมพิวเตอร์ กบั
กลุ่มผูเ้ รี ยนที่เรี ยนด้วยวิธีปกติ ในชั้นเรี ยนแตกต่างกัน
H1 : u1 = u2
H1 : u1 > u2
Statistical Hypothesis
ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยบทเรี ยนคอมพิวเตอร์

ค่าเฉลี่ยของผลสัมฤทธิ์ ของกลุ่มผูเ้ รี ยน
ที่เรี ยนด้วยวิธีปกติในชั้นเรี ยน

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานทีต่ ้ องการทดสอบ คือ
Ho : อายุเฉลี่ยของคนงานเท่ากับ 20 ปี
H1 : อายุเฉลี่ยของคนงานไม่เท่ากับ 20 ปี
สมมติฐานเชิงสถิติ

H 0 :   20

H 1 :   20

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานที่ตอ้ งการ ทดสอบ คือ
H0 : อายุและเงินเดือนของพนักงานไม่มีความสัมพันธ์กนั
H1 : อายุและเงินเดือนของพนักงานมีความสัมพันธ์กนั
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างจากพนักงานหญิง
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายไม่แตกต่างกับพนักงานหญิง
H1 : รายได้เฉลี่ยของพนักงานชายแตกต่างกับพนักงานหญิง
สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :  ช   ญ
H1 :  ช   ญ

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขาย
สิ นค้า
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบคือ
Ho : การลงทุนโฆษณาไม่มีความสัมพันธ์กบั ยอดขายสิ นค้า
H1 : การลงทุนโฆษณามีความสัมพันธ์ทางบวกกับยอดขายสิ นค้า

สมมติฐานเชิงสถิติ
H0 :   0
H1 :   0

ตัวอย่ าง
สมมติฐานวิจัย : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 30%
สมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ คือ
H0 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A เท่ากับ 0.30
H1 : สัดส่ วนของลูกค้าที่ซ้ือสิ นค้า A น้อยกว่า 0.30
สมมติฐานเชิงสถิติ
H 0 : P  0 . 30
H 1 : P  0 . 30

ขั้นตอนในการทดสอบสมมติฐาน
ขั้นที่ 1 กาหนดสมมติฐานทางสถิติ ได้แก่ สมมติฐานหลัก (H0) และ สมมติฐาน
ทางเลือก (H1)
การตั้งสมมติฐาน
H0 ต้องมีค่าเท่ากับค่าใดค่าหนึ่งเสมอ (=, <=, >=)
 สมมติฐานที่คาดว่าน่ าจะเป็ นจริ งหรื อสิ่ งที่เราสนใจศึกษาโดยมากจะเป็ น H1 or Ha


ขั้นที่ 2 เลือกตัวทดสอบสถิติที่เหมาะสมกับสมมติฐานที่ตอ้ งการทดสอบ และ
คานวณค่าตัวทดสอบจากข้อมูลตัวอย่าง
ขั้นที่ 3 กาหนดความคลาดเคลื่อนในการทดสอบ (α) และ กาหนดขอบเขตในการ
ปฏิเสธสมมติฐาน
ขั้นที่ 4 ตัดสิ นใจปฏิเสธ/ยอมรับสมมติฐาน
ขั้นที่ 5 สรุ ปผล

ข้ อเสนอแนะในการตั้งสมมติฐานการวิจัย :
1. ลักษณะของสมมติฐานที่ดี :
• สอดคล้องกับการวิจัยลักษณะเดียวกันที่ผ่านมา
• สะท้ อน
แนวคิดทีจ่ ะทาวิจัยอย่ างชัดเจน
• เนือ้ ความทีเ่ ขียนต้ องชัดเจน
และเขียนย่ อ ๆ
• ควรใช้ คาอธิบายทีม่ เี หตุผล
• จะต้ องทดสอบได้
2. สมมติฐานสามารถเขียนได้ หลายข้ อ ขึน้ อยู่กบั วัตถุประสงค์
ขอบเขต และประเด็นปัญหา
3. สมมติฐานทีด่ ีไม่ จาเป็ นต้ องถูกต้ องเสมอไป ประเด็นสาคัญอยู่ที่
สามารถใช้ เหตุผลอภิปรายผลได้ หรือไม่