ค่า IOC คืออะไร วิธีคำนวณดัชนีความสอดคล้องของแบบสอบถาม

ค่า IOC (Index of Item-Objective Congruence) คือดัชนีความสอดคล้องระหว่างข้อคำถามกับวัตถุประสงค์ ที่คำนวณจากการให้คะแนน +1, 0 หรือ −1 ของผู้เชี่ยวชาญ และใช้เป็นหลักฐานความตรงเชิงเนื้อหาของแบบสอบถามหรือแบบทดสอบ บทความนี้อธิบายที่มาของสูตร วิธีคำนวณทีละขั้นด้วยผู้เชี่ยวชาญ 5 คน ที่มาของเกณฑ์ 0.50 และความต่างระหว่าง IOC กับ CVI

ค่า IOC คืออะไร และมาจากไหน

ค่า IOC เป็นวิธีตรวจ ความตรงเชิงเนื้อหา (content validity) รายข้อ โดยให้ผู้เชี่ยวชาญในเนื้อหาพิจารณาว่าข้อคำถามแต่ละข้อวัดได้ตรงกับวัตถุประสงค์หรือนิยามที่ผู้วิจัยกำหนดหรือไม่ ผู้เชี่ยวชาญไม่ได้ตอบแบบสอบถามเอง แต่ทำหน้าที่ “ตรวจ” ว่าข้อคำถามอยู่ถูกที่ ผลลัพธ์จึงบอกคุณภาพของตัวข้อคำถาม ไม่ได้บอกคุณภาพของคำตอบจากกลุ่มตัวอย่าง

ต้นกำเนิดของดัชนีนี้คือบทความของ Richard J. Rovinelli และ Ronald K. Hambleton เรื่อง “On the Use of Content Specialists in the Assessment of Criterion-Referenced Test Item Validity” ซึ่งนำเสนอในการประชุมประจำปีของ American Educational Research Association ที่ซานฟรานซิสโก ระหว่างวันที่ 19–23 เมษายน 1976 และเก็บไว้ในฐานข้อมูล ERIC ของกระทรวงศึกษาธิการสหรัฐอเมริกา เลขที่ ED121845 [1] ในเอกสารฉบับนั้น ผู้เขียนพัฒนาสูตรต่อจากดัชนี “homogeneity of placement” ของ Hemphill และ Westie (1950) เพราะดัชนีเดิมมีค่าสูงสุดเพียง 0.67 ต่ำสุด −0.40 และค่าเปลี่ยนไปตามจำนวนผู้เชี่ยวชาญและจำนวนวัตถุประสงค์ ซึ่งตีความยาก ดัชนีใหม่ที่ตั้งชื่อว่า Index of Item-Objective Congruence จึงออกแบบให้มีพิสัยจาก −1 ถึง +1 และไม่ขึ้นกับจำนวนผู้เชี่ยวชาญหรือจำนวนวัตถุประสงค์ [1]

บทความวิชาการของ พิศิษฐ ตัณฑวณิช และ พนา จินดาศรี (2561) ที่ตามรอยที่มาของสูตรพบว่า Rovinelli เสนอสูตรนี้ครั้งแรกในวิทยานิพนธ์ปริญญาเอกที่ University of Massachusetts Amherst ปี 1976 และทั้งสองคนตีพิมพ์บทความในชื่อเดียวกันใน Dutch Journal of Educational Research ปี 1977 ฉบับที่ 2 หน้า 49–60 [2] ต่อมา Turner และ Carlson (2003) ได้ขยายสูตรไปใช้กับข้อคำถามที่วัดหลายมิติพร้อมกัน ในวารสาร International Journal of Testing [3] เมื่ออ้างอิงที่มาของค่า IOC ในบทที่ 3 ควรอ้าง Rovinelli และ Hambleton โดยตรง แทนการอ้างเพียงตำราภาษาไทยเล่มใดเล่มหนึ่ง

สูตรคำนวณค่า IOC: สูตรต้นฉบับกับสูตรที่ใช้ในไทย

ทั้งสองสูตรใช้การให้คะแนนแบบเดียวกัน ตามนิยามของ Rovinelli และ Hambleton [1]

• +1 แน่ใจว่าข้อคำถามวัดได้ตรงตามวัตถุประสงค์
• 0 ไม่แน่ใจว่าข้อคำถามวัดตรงตามวัตถุประสงค์หรือไม่
• −1 แน่ใจว่าข้อคำถามไม่ได้วัดตามวัตถุประสงค์

สูตรต้นฉบับ (แบบทดสอบหลายวัตถุประสงค์)

สูตรเดิมออกแบบมาสำหรับแบบทดสอบอิงเกณฑ์ที่มีวัตถุประสงค์มากกว่าหนึ่งข้อ และผู้เชี่ยวชาญต้องให้คะแนนข้อคำถามแต่ละข้อกับทุกวัตถุประสงค์ ไม่ใช่เฉพาะวัตถุประสงค์ที่ข้อนั้นตั้งใจวัด [1] [2] เขียนได้เป็น

I_ik = [ N·ΣX_ijk − ΣΣX_ijk ] / [ 2(N − 1)n ]

โดย N คือจำนวนวัตถุประสงค์ n คือจำนวนผู้เชี่ยวชาญ ΣX_ijk คือผลรวมคะแนนของข้อ k ในวัตถุประสงค์ i ที่ข้อนั้นตั้งใจวัด และ ΣΣX_ijk คือผลรวมคะแนนของข้อ k ในทุกวัตถุประสงค์ ตัวอย่างในบทความของ ตัณฑวณิช และ จินดาศรี ใช้ 2 วัตถุประสงค์ ผู้เชี่ยวชาญ 5 คน ข้อคำถามที่ 1 ได้ +1 จากทุกคนในวัตถุประสงค์ที่ 1 (รวม 5) และได้ผลรวม −4 ในวัตถุประสงค์ที่ 2 ผลรวมทุกวัตถุประสงค์จึงเท่ากับ 1 ค่า IOC = (2×5 − 1) / (2×1×5) = 9/10 = 0.90 [2] ค่าจะเท่ากับ +1 ได้ก็ต่อเมื่อผู้เชี่ยวชาญทุกคนให้ +1 กับวัตถุประสงค์ที่ตั้งใจวัด และให้ −1 กับวัตถุประสงค์อื่นทั้งหมด [1]

สูตรที่ใช้ทั่วไปในไทย (วัตถุประสงค์เดียวต่อการพิจารณา)

IOC = ΣR / N

โดย ΣR คือผลรวมคะแนนจากผู้เชี่ยวชาญทุกคนในข้อนั้น และ N คือจำนวนผู้เชี่ยวชาญ สูตรนี้คือค่าเฉลี่ยของคะแนน +1, 0, −1 นั่นเอง ตัณฑวณิช และ จินดาศรี ชี้ว่าสูตรลดรูปนี้ไม่ปรากฏในงานเขียนของ Rovinelli และ Hambleton และการใช้ในไทยมักไม่ได้ให้ผู้เชี่ยวชาญประเมินข้อคำถามกับวัตถุประสงค์อื่นตามแนวคิดเดิม [2] ข้อสังเกตนี้ไม่ได้แปลว่าสูตร ΣR/N ผิด แต่หมายความว่าผู้วิจัยควรเขียนให้ตรงกับสิ่งที่ทำจริง เช่น “ค่าเฉลี่ยความสอดคล้องจากผู้เชี่ยวชาญ (ΣR/N)” และอธิบายว่าให้ผู้เชี่ยวชาญพิจารณากับนิยามหรือวัตถุประสงค์ข้อใด

ตัวอย่างการคำนวณค่า IOC ทีละขั้น: ผู้เชี่ยวชาญ 5 คน

สถานการณ์: นักศึกษาปริญญาโทสาธารณสุขศาสตร์สร้างแบบสอบถามพฤติกรรมการออกกำลังกาย 8 ข้อ ส่งให้ผู้เชี่ยวชาญ 5 คน (อาจารย์ด้านพฤติกรรมสุขภาพ 2 คน นักวิทยาศาสตร์การกีฬา 1 คน และนักวัดผล 2 คน) พร้อมแบบฟอร์มที่ระบุนิยามเชิงปฏิบัติการของแต่ละด้านไว้ชัดเจน (ข้อมูลชุดนี้เป็นตัวอย่างประกอบการสอน)

1. รวบรวมคะแนน บันทึกคะแนน +1, 0, −1 ของผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนลงในตาราง แยกคอลัมน์ข้อเสนอแนะไว้ด้วย
2. หาผลรวม ΣR ของแต่ละข้อ
3. หารด้วยจำนวนผู้เชี่ยวชาญ เช่น ข้อ 3 ได้ +1, +1, +1, 0, 0 ผลรวม = 3 ค่า IOC = 3/5 = 0.60
4. เทียบกับเกณฑ์ ที่ประกาศไว้ล่วงหน้าในโครงร่าง (ในตัวอย่างนี้ใช้ ≥ 0.50)
5. ตัดสินใจและบันทึกเหตุผล ข้อที่ผ่านเกณฑ์ใช้ต่อได้ ข้อที่ไม่ผ่านต้องแก้ไขหรือตัดออก

ผลคือ 6 ใน 8 ข้อผ่านเกณฑ์ ข้อ 4 ได้ 0.40 เพราะผู้เชี่ยวชาญ 3 คนไม่แน่ใจ และให้ความเห็นว่าข้อนี้ถามสองเรื่องในข้อเดียว (double-barrelled question) จึงควรแยกเป็นสองข้อแล้วส่งให้ผู้เชี่ยวชาญพิจารณาใหม่ ส่วนข้อ 6 ได้ −0.20 เพราะผู้เชี่ยวชาญสองคนเห็นว่าข้อนี้วัดทัศนคติต่อการออกกำลังกาย ไม่ใช่พฤติกรรมตามนิยาม ข้อนี้จึงควรตัดออกหรือเขียนใหม่ทั้งข้อ

จุดที่มักพลาดคือ ข้อ 5 ได้ 0.60 ผ่านเกณฑ์ แต่มีผู้เชี่ยวชาญหนึ่งคนให้ −1 ซึ่งหมายถึง “แน่ใจว่าไม่ตรง” ค่าเฉลี่ยที่ผ่านเกณฑ์จึงไม่ควรทำให้มองข้ามความเห็นนั้น ควรอ่านเหตุผลและตัดสินใจอย่างมีหลักฐาน เช่น ถ้าผู้เชี่ยวชาญชี้ว่าคำถามชี้นำคำตอบ ก็ควรปรับถ้อยคำแม้ค่า IOC จะผ่านแล้วก็ตาม ภาพที่ 1 แสดงค่า IOC ของทั้ง 8 ข้อเทียบกับเกณฑ์

เกณฑ์ค่า IOC 0.50 มาจากไหน และจำนวนผู้เชี่ยวชาญเปลี่ยนความหมายอย่างไร

Rovinelli และ Hambleton อธิบายว่าเกณฑ์แยกข้อดีออกจากข้อไม่ดีควรตั้งจากสัดส่วนของการให้คะแนนสมบูรณ์ เช่น ถ้าผู้เชี่ยวชาญครึ่งหนึ่งเห็นว่าข้อคำถามตรงกับวัตถุประสงค์อย่างสมบูรณ์ ขณะที่อีกครึ่งตัดสินใจไม่ได้ ค่าดัชนีจะเท่ากับ 0.50 ผู้สร้างแบบทดสอบที่ได้ค่า 0.50 จึงรู้ว่าอย่างน้อยร้อยละ 50 ของผู้เชี่ยวชาญให้คะแนนสมบูรณ์ [1] ตรรกะนี้เป็นเหตุผลที่ใช้อธิบายเกณฑ์ 0.50 ซึ่งใช้กันแพร่หลาย แต่ควรระวังว่าผู้เขียนยกค่า 0.50 เป็นเพียงตัวอย่างของวิธีตั้งเกณฑ์ ไม่ได้ระบุว่า 0.50 คือเกณฑ์ที่แนะนำ

แต่ควรรู้ด้วยว่า ในการศึกษาของผู้พัฒนาสูตรเอง ทั้งการศึกษาที่ 1 และ 2 ใช้เกณฑ์ 0.70 ข้อที่ได้ต่ำกว่า 0.70 ถูกระบุว่าไม่ใช่ตัวชี้วัดที่ถูกต้องของวัตถุประสงค์ [1] และผู้เขียนยังระบุว่าไม่มีวิธีทดสอบนัยสำคัญทางสถิติของดัชนีนี้ [1] เกณฑ์ 0.50 จึงเป็นเกณฑ์ขั้นต่ำที่มีเหตุผลรองรับ ไม่ใช่ค่าที่ทุกงานต้องใช้ งานที่ผลการวัดมีผลต่อการตัดสินใจสำคัญ เช่น แบบทดสอบที่ใช้ตัดสินผ่านหรือไม่ผ่าน อาจตั้งเกณฑ์สูงกว่านี้และควรเขียนเหตุผลไว้ในโครงร่าง

อีกเรื่องที่มักไม่มีใครพูดถึงคือ จำนวนผู้เชี่ยวชาญกำหนดว่าค่า IOC เป็นไปได้กี่ค่า เพราะ ΣR เป็นจำนวนเต็มเสมอ ถ้ามีผู้เชี่ยวชาญ 3 คน ค่าที่เป็นไปได้มีเพียง −1, −0.67, −0.33, 0, 0.33, 0.67 และ 1 ไม่มีค่า 0.50 เลย ดังนั้นเกณฑ์ “≥ 0.50” กับผู้เชี่ยวชาญ 3 คนจึงเท่ากับเกณฑ์ “≥ 0.67” ในทางปฏิบัติ คือต้องได้ +1 อย่างน้อย 2 คนและอีกคนไม่ให้ −1 ส่วนผู้เชี่ยวชาญ 4 คน ข้อที่ได้ +1 สองคนและ 0 สองคน จะได้ 0.50 พอดีและผ่านเกณฑ์ ภาพที่ 2 แสดงค่าที่เป็นไปได้ทั้งหมดสำหรับผู้เชี่ยวชาญ 3 ถึง 9 คน

ข้อสรุปเชิงปฏิบัติคือ ผู้เชี่ยวชาญจำนวนคี่น้อย ๆ ทำให้เกณฑ์เข้มกว่าที่เขียนไว้ ส่วนผู้เชี่ยวชาญจำนวนคู่ทำให้มีโอกาสได้ 0.50 พอดี ควรระบุในโครงร่างให้ชัดว่าใช้เครื่องหมาย “≥” หรือ “>” เพื่อไม่ให้ตีความต่างกันตอนสอบ

ตัวอย่างจริงจากงานวิจัยไทยที่ตีพิมพ์

ตัวอย่างที่ 1: แบบสอบถามความรุนแรงในที่ทำงานฉบับภาษาไทย Khiaw-im และคณะ (2022) แปลและปรับแบบสอบถาม Workplace Violence in the Health Sector ขององค์การอนามัยโลกเป็นภาษาไทย ระบุในส่วนวิธีการว่าใช้ค่า IOC ประเมินความตรงเชิงเนื้อหา และ “ค่า IOC ที่เหมาะสมควรเท่ากับ 0.5 ขึ้นไป” ผลจากผู้เชี่ยวชาญ 4 คนได้ค่า IOC รายข้ออยู่ระหว่าง 0.75 ถึง 1 จากนั้นจึงทดสอบความเที่ยงด้วย Cronbach’s alpha [4] สังเกตว่าเมื่อมีผู้เชี่ยวชาญ 4 คน ค่า 0.75 หมายถึงผลรวม 3 เช่น +1 สามคนและ 0 หนึ่งคน

ตัวอย่างที่ 2: เครื่องมือประเมินความพร้อมรับอุบัติภัยหมู่ของโรงพยาบาล Wuthisuthimethawee และคณะ (2021) พัฒนาเครื่องมือประเมินความพร้อมของโรงพยาบาลในไทย 127 ข้อ ให้ผู้เชี่ยวชาญ 3 คนประเมินด้วยมาตรวัด 5 ระดับ แล้วแปลงเป็นคะแนน IOC โดยระดับ 4–5 = +1, ระดับ 3 = 0 และระดับ 1–2 = −1 คำนวณด้วยสูตร IOC = ΣR/N และตั้งเกณฑ์ไว้ที่ 0.6 ผลรายงานว่าความเหมาะสมของกรอบแนวคิดและประโยชน์ใช้สอยได้ 1.0 ส่วนความชัดเจนและหมวดระบบสารสนเทศได้ 0.67 [5] ตัวอย่างนี้สอดคล้องกับภาพที่ 2 พอดี เพราะผู้เชี่ยวชาญ 3 คนไม่มีค่า 0.60 ค่าต่ำสุดที่ผ่านเกณฑ์จึงเป็น 0.67

ทั้งสองงานแสดงสิ่งที่ผู้ตรวจอยากเห็น ได้แก่ จำนวนผู้เชี่ยวชาญ วิธีให้คะแนน สูตร เกณฑ์ที่ตั้งไว้ล่วงหน้า และช่วงค่าที่ได้จริง ขณะเดียวกันก็แสดงว่าเกณฑ์ในงานตีพิมพ์ไม่ได้เท่ากันเสมอไป (0.5 กับ 0.6) จึงต้องเขียนเกณฑ์ของตนเองพร้อมเหตุผลเสมอ

ค่า IOC กับ CVI ต่างกันอย่างไร

ในวารสารต่างประเทศ โดยเฉพาะสาขาพยาบาลศาสตร์ ดัชนีที่ใช้กันมากคือ Content Validity Index (CVI) ซึ่งให้ผู้เชี่ยวชาญประเมินความเกี่ยวข้องของข้อคำถาม Polit และ Beck (2006) ศึกษางานพัฒนามาตรวัดของนักวิจัยพยาบาลและพบว่าการคำนวณ CVI ระดับข้อ (I-CVI) ค่อนข้างสอดคล้องกัน แต่ CVI ระดับฉบับ (S-CVI) มีสองวิธีที่ให้ค่าต่างกัน คือแบบที่ต้องเห็นตรงกันทุกคน (S-CVI/UA) กับแบบเฉลี่ยค่า I-CVI (S-CVI/Ave) และเสนอให้ผู้วิจัยระบุเสมอว่าใช้วิธีใด [6] ต่อมา Polit, Beck และ Owen (2007) ปรับ I-CVI ให้คำนึงถึงการเห็นตรงกันโดยบังเอิญด้วย modified kappa และเสนอว่าข้อที่มี I-CVI ตั้งแต่ 0.78 ขึ้นไปเมื่อมีผู้เชี่ยวชาญ 3 คนขึ้นไป ถือเป็นหลักฐานความตรงเชิงเนื้อหาที่ดี [7]

เกณฑ์ของ CVI ขึ้นกับจำนวนผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งมีรากจากงานของ Lynn (1986) [8] ตารางสรุปของ Yusoff (2019) ระบุว่า ผู้เชี่ยวชาญ 3–5 คน ค่า I-CVI ควรเท่ากับ 1, ผู้เชี่ยวชาญ 6–8 คนควรได้อย่างน้อย 0.83 และ 9 คนขึ้นไปอย่างน้อย 0.78 พร้อมแนะนำจำนวนผู้เชี่ยวชาญ 6–10 คน [9]

ความต่างที่สำคัญที่สุดอยู่ที่ความเข้มของเกณฑ์ ใช้ข้อ 3 ในตัวอย่างของเราเป็นตัวอย่าง ข้อนี้ได้ IOC = 0.60 ผ่านเกณฑ์ 0.50 แต่ถ้าผู้เชี่ยวชาญ 2 ใน 5 คนที่ “ไม่แน่ใจ” ให้คะแนนความเกี่ยวข้องระดับ 2 บนมาตรวัด CVI ค่า I-CVI จะเท่ากับ 3/5 = 0.60 ซึ่งไม่ผ่านเกณฑ์ที่ต้องเท่ากับ 1 สำหรับผู้เชี่ยวชาญ 5 คน ถ้าจะส่งบทความไปวารสารต่างประเทศ อาจออกแบบแบบฟอร์มให้เก็บได้ทั้งสองแบบ คือถามความสอดคล้อง (+1/0/−1) และความเกี่ยวข้อง (4 ระดับ) ในฟอร์มเดียว เพื่อรายงานได้ตามความคุ้นเคยของผู้อ่านแต่ละกลุ่ม

บริบทไทย: การใช้และรายงานค่า IOC ในวิทยานิพนธ์และบทความ

ค่า IOC ใช้กันแพร่หลายในวิทยานิพนธ์และบทความวิจัยไทย ทั้งสายการศึกษาและสายวิทยาศาสตร์สุขภาพ ดังตัวอย่างสองงานข้างต้น บทความของ ตัณฑวณิช และ จินดาศรี ซึ่งตีพิมพ์ในวารสารการวัดผลการศึกษา มหาวิทยาลัยมหาสารคาม และเผยแพร่ผ่านระบบ ThaiJO ของ TCI ระบุว่าในวงวิชาการไทย ค่า IOC ถูกนำไปใช้กับเครื่องมือแทบทุกชนิด ทั้งแบบทดสอบและมาตรประมาณค่า ไม่จำกัดเฉพาะแบบทดสอบอิงเกณฑ์ตามแนวคิดเดิม [2] การใช้แบบนี้ทำได้ แต่ผู้วิจัยควรเตรียมตอบคำถามสามข้อให้ได้ทั้งในห้องสอบและเมื่อส่งบทความไป วารสาร TCI คือ “ใช้สูตรใด อ้างอิงใคร และผู้เชี่ยวชาญพิจารณากับอะไร”

เกณฑ์จำนวนผู้เชี่ยวชาญ เกณฑ์ค่า IOC และแบบฟอร์มที่ใช้ อาจกำหนดต่างกันในแต่ละหลักสูตรและบัณฑิตวิทยาลัย ควรตรวจคู่มือวิทยานิพนธ์ของสถาบันและสอบถามอาจารย์ที่ปรึกษาก่อนส่งเครื่องมือให้ผู้เชี่ยวชาญ ไม่ควรคัดลอกเกณฑ์จากวิทยานิพนธ์เล่มอื่นโดยไม่รู้ที่มา

ตัวอย่างการเขียนในบทที่ 3 ที่ตรวจสอบได้

“ผู้วิจัยนำแบบสอบถามพฤติกรรมการออกกำลังกาย 8 ข้อ ให้ผู้เชี่ยวชาญ 5 ท่านพิจารณาความสอดคล้องระหว่างข้อคำถามกับนิยามเชิงปฏิบัติการ โดยให้คะแนน +1 (สอดคล้อง) 0 (ไม่แน่ใจ) และ −1 (ไม่สอดคล้อง) แล้วคำนวณดัชนีความสอดคล้อง IOC = ΣR/N (Rovinelli & Hambleton, 1976) กำหนดเกณฑ์ข้อที่ใช้ได้ไว้ที่ IOC ≥ 0.50 ผลพบว่าค่า IOC รายข้ออยู่ระหว่าง −0.20 ถึง 1.00 มี 6 ข้อผ่านเกณฑ์ ข้อ 4 ได้ปรับแก้ตามข้อเสนอแนะและส่งให้ผู้เชี่ยวชาญพิจารณาซ้ำ และตัดข้อ 6 ออก”

หลังผ่านขั้นตอนนี้แล้ว ขั้นต่อไปคือนำเครื่องมือไปทดลองใช้ (try-out) กับกลุ่มที่มีลักษณะคล้ายกลุ่มตัวอย่าง เพื่อหาความเที่ยง เช่น ค่า Cronbach’s alpha ซึ่งเป็นคุณสมบัติคนละเรื่องกับความตรงเชิงเนื้อหา ค่า IOC สูงไม่ได้รับประกันว่าค่าความเที่ยงจะสูงตาม และควรรายงานทั้งสองค่าแยกกัน การเขียนรายละเอียดขั้นตอนเหล่านี้ให้ผู้อ่านทำซ้ำได้ อ่านเพิ่มเติมได้ที่บทความ การเขียนส่วน Methods

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยเมื่อรายงานค่า IOC ได้แก่ ไม่ระบุคุณสมบัติของผู้เชี่ยวชาญ, รายงานเพียง “ค่า IOC ทั้งฉบับเท่ากับ 0.87” โดยไม่บอกค่ารายข้อหรือสูตรที่ใช้หาค่าทั้งฉบับ, ไม่รายงานข้อที่ถูกตัดหรือแก้ไข และนำค่า IOC ไปอ้างว่าเป็นหลักฐานของความตรงเชิงโครงสร้าง ซึ่งต้องใช้วิธีวิเคราะห์อื่น

สรุป

• ค่า IOC คือดัชนีความสอดคล้องระหว่างข้อคำถามกับวัตถุประสงค์ จากคะแนน +1 / 0 / −1 ของผู้เชี่ยวชาญ พัฒนาโดย Rovinelli และ Hambleton (1976)
• สูตรที่ใช้ทั่วไปในไทยคือ IOC = ΣR / N ซึ่งเป็นรูปลดของสูตรต้นฉบับ เขียนให้ชัดว่าผู้เชี่ยวชาญพิจารณากับวัตถุประสงค์หรือนิยามใด
• ตั้งเกณฑ์ล่วงหน้า เกณฑ์ ≥ 0.50 สอดคล้องกับตัวอย่างในบทความของผู้พัฒนาสูตร (อย่างน้อยครึ่งหนึ่งให้คะแนนสมบูรณ์) แต่ผู้พัฒนาเองใช้ 0.70 ในการศึกษาของตน
• เช็กว่าจำนวนผู้เชี่ยวชาญทำให้เกณฑ์เข้มขึ้นหรือไม่ ผู้เชี่ยวชาญ 3 คน ค่าต่ำสุดที่ผ่านคือ 0.67
• อ่านเหตุผลของผู้เชี่ยวชาญที่ให้ −1 แม้ข้อนั้นจะผ่านเกณฑ์แล้ว
• รายงานค่ารายข้อ ข้อที่แก้ไขหรือตัดออก และคุณสมบัติของผู้เชี่ยวชาญ
• ถ้าส่งวารสารต่างประเทศ พิจารณาเก็บ CVI ควบคู่ และรายงาน I-CVI กับ S-CVI ให้ระบุวิธี
• หาความเที่ยงหลังทดลองใช้ แยกจากความตรงเชิงเนื้อหา

ถ้าคุณมีผลการประเมินจากผู้เชี่ยวชาญแล้วและต้องการให้ตรวจการคำนวณค่า IOC หรือ CVI การตั้งเกณฑ์ และถ้อยคำที่ใช้รายงานในบทที่ 3 ก่อนสอบหรือก่อนส่งวารสาร ทีม วิเคราะห์สถิติ ของ Editverse ตรวจทานและให้ข้อเสนอแนะจากบรรณาธิการที่จบปริญญาเอกในสาขาใกล้เคียงกับงานของคุณได้ เราแก้ไขและยกระดับงานของคุณ เราไม่ได้ทำวิจัยแทนคุณ

คำถามที่พบบ่อย

ค่า IOC คำนวณอย่างไร

ผู้เชี่ยวชาญให้คะแนนแต่ละข้อเป็น +1 (สอดคล้อง) 0 (ไม่แน่ใจ) หรือ −1 (ไม่สอดคล้อง) แล้วคำนวณ IOC = ΣR / N คือผลรวมคะแนนหารด้วยจำนวนผู้เชี่ยวชาญ

ค่า IOC เท่าไรจึงผ่าน

เกณฑ์ที่ใช้ทั่วไปคือตั้งแต่ 0.50 ขึ้นไป แต่ต้องกำหนดไว้ล่วงหน้า และควรรู้ว่าเมื่อมีผู้เชี่ยวชาญ 3 คน ค่าต่ำสุดที่ผ่านเกณฑ์คือ 0.67

IOC กับ CVI ต่างกันอย่างไร

ทั้งสองเป็นหลักฐานความตรงเชิงเนื้อหาแต่คำนวณต่างกัน หากส่งวารสารต่างประเทศ ควรพิจารณาเก็บ CVI ควบคู่ และรายงาน I-CVI กับ S-CVI พร้อมระบุวิธี

เอกสารอ้างอิง

1. Rovinelli, R. J., & Hambleton, R. K. (1976). On the use of content specialists in the assessment of criterion-referenced test item validity. Paper presented at the Annual Meeting of the American Educational Research Association, San Francisco, April 19–23, 1976. ERIC ED121845. https://files.eric.ed.gov/fulltext/ED121845.pdf
2. พิศิษฐ ตัณฑวณิช และ พนา จินดาศรี. (2561). ความหมายที่แท้จริงของค่า IOC. วารสารการวัดผลการศึกษา มหาวิทยาลัยมหาสารคาม, 24(2), 3–12. https://so02.tci-thaijo.org/index.php/jemmsu/article/view/174521
3. Turner, R. C., & Carlson, L. (2003). Indexes of item-objective congruence for multidimensional items. International Journal of Testing, 3(2), 163–171. doi:10.1207/S15327574IJT0302_5
4. Khiaw-im, N., Aimyong, N., Wongrathanandha, C., & Tangsangwornthamma, C. (2022). Cross-cultural adaptation, reliability, and content validity of Thai version of Workplace Violence in the Health Sector Country Case Study Questionnaire. Journal of Primary Care & Community Health, 13, 21501319221132448. doi:10.1177/21501319221132448 PMID: 36307964
5. Wuthisuthimethawee, P., Rojsaengroeng, R., & Krongtrivate, T. (2021). Development of hospital MCI and disaster preparedness assessment tool for Thailand. Risk Management and Healthcare Policy, 14, 3465–3471. doi:10.2147/RMHP.S314391 PMID: 34456593
6. Polit, D. F., & Beck, C. T. (2006). The content validity index: Are you sure you know what’s being reported? Critique and recommendations. Research in Nursing & Health, 29(5), 489–497. doi:10.1002/nur.20147 PMID: 16977646
7. Polit, D. F., Beck, C. T., & Owen, S. V. (2007). Is the CVI an acceptable indicator of content validity? Appraisal and recommendations. Research in Nursing & Health, 30(4), 459–467. doi:10.1002/nur.20199 PMID: 17654487
8. Lynn, M. R. (1986). Determination and quantification of content validity. Nursing Research, 35(6), 382–385. doi:10.1097/00006199-198611000-00017 PMID: 3640358
9. Yusoff, M. S. B. (2019). ABC of content validation and content validity index calculation. Education in Medicine Journal, 11(2), 49–54. doi:10.21315/eimj2019.11.2.6