การแปลผล Likert 5 ระดับ: เกณฑ์ค่าเฉลี่ยและการรายงานที่ถูกต้อง

การแปลผล Likert 5 ระดับ ที่ถูกต้องต้องระบุเกณฑ์ค่าเฉลี่ยและที่มาของเกณฑ์ให้ชัด คำนวณความกว้างช่วงจาก (5 − 1)/5 = 0.80 หรือใช้เกณฑ์ปัดเศษอย่างใดอย่างหนึ่งให้สม่ำเสมอ และรายงานค่าเฉลี่ยคู่กับส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน มัธยฐาน หรือการกระจายของคำตอบ บทความนี้อธิบายที่มาของเกณฑ์ 4.21–5.00 จุดอ่อนของเกณฑ์ ตัวอย่างการคำนวณทีละขั้นจากบทความวิชาการไทย และข้อถกเถียงว่าข้อมูล Likert เป็นข้อมูลเรียงอันดับหรืออันตรภาค

Likert 5 ระดับคืออะไร: ข้อคำถามรายข้อกับมาตรวัดทั้งชุดไม่ใช่สิ่งเดียวกัน

มาตรประมาณค่าตามแนวคิดของลิเคิร์ท (Likert-type scale) หรือแบบประเมินรวมค่า (summated rating scale) ถูกพัฒนาโดย Rensis Likert ในปี ค.ศ. 1932 เพื่อวัดทัศนคติของบุคคล ผู้ตอบจะพิจารณาข้อความแต่ละข้อแล้วเลือกระดับความคิดเห็น 5 ระดับ จากนั้นผู้วิจัยนำคะแนนของข้อความหลายข้อมารวมกันเพื่อแปลระดับทัศนคติของกลุ่มผู้ให้ข้อมูล [1] บทความของ รณกฤต ผลแม่น และ มาลีรัตน์ ขจิตเนติธรรม (2567) ระบุว่าเครื่องมือประเภทนี้เป็นที่นิยมอย่างแพร่หลายในหมู่นักวิจัยทางสังคมและพฤติกรรมศาสตร์ของไทย [1]

จุดที่ผู้วิจัยมักสับสนคือ ข้อคำถามรายข้อ (Likert item) กับ มาตรวัด (Likert scale) ซึ่งเป็นผลรวมหรือค่าเฉลี่ยของหลายข้อที่วัดเรื่องเดียวกัน Carifio และ Perla (2008) ชี้ว่าความสับสนระหว่างสองระดับนี้เป็นต้นเหตุของข้อถกเถียงที่ยืดเยื้อมานาน เพราะคำแนะนำทางสถิติสำหรับข้อเดี่ยวกับมาตรวัดทั้งชุดไม่เหมือนกัน [2] ก่อนเลือกเกณฑ์แปลผล ผู้วิจัยจึงต้องตอบให้ได้ก่อนว่ากำลังแปลผลค่าเฉลี่ย “รายข้อ” หรือ “รายด้าน/ทั้งฉบับ”

อีกเรื่องที่ต้องตกลงตั้งแต่ออกแบบเครื่องมือคือการให้คะแนน ข้อความเชิงบวกให้คะแนน 5 4 3 2 1 ตามลำดับจากมากที่สุดถึงน้อยที่สุด ส่วนข้อความเชิงลบต้องกลับคะแนนเป็น 1 2 3 4 5 ก่อนรวมหรือหาค่าเฉลี่ย [3] ถ้าลืมกลับคะแนน ค่าเฉลี่ยรายด้านจะถูกดึงเข้าหาค่ากลางและการแปลผลผิดทั้งด้าน

เกณฑ์การแปลผล Likert 5 ระดับ: ที่มาของ 4.21–5.00 และสูตร (5 − 1)/5

เกณฑ์แบบแรกที่บุญชม ศรีสะอาด (2542) นำเสนอคือ เกณฑ์ช่วงเท่ากัน หลักคิดคือให้ทุกระดับมีช่วงคะแนนกว้างเท่ากัน คะแนนสูงสุดคือ 5 ต่ำสุดคือ 1 พิสัยจึงเท่ากับ 5 − 1 = 4 แบ่งออกเป็น 5 ระดับ ความกว้างของแต่ละช่วงจึงเท่ากับ 4/5 = 0.80 [3] เมื่อเริ่มจาก 1.00 และบวกทีละ 0.80 จะได้จุดตัดที่ 1.80, 2.60, 3.40 และ 4.20 ตามตาราง (แบบที่ 1)

ความกว้างของช่วง = (คะแนนสูงสุด − คะแนนต่ำสุด) / จำนวนระดับ = (5 − 1) / 5 = 0.80

อย่างไรก็ดี เกณฑ์นี้ไม่ใช่เกณฑ์เดียว บทความของ รศ.ดร.บุญชม ศรีสะอาด ในวารสารการวัดผลการศึกษา มหาวิทยาลัยมหาสารคาม (2542) รวบรวมเกณฑ์ไว้ 3 แบบ และอธิบายจุดอ่อนของแต่ละแบบไว้อย่างเป็นระบบ [3]

จุดอ่อนของแบบที่ 1 คือขัดกับหลักการปัดเศษ ค่าเฉลี่ย 4.21–4.50 ถูกแปลว่า “มากที่สุด” ทั้งที่ใกล้ 4 (มาก) มากกว่า 5 ในทำนองเดียวกัน ค่า 3.41–3.50 ถูกแปลว่า “มาก” ทั้งที่ใกล้ 3, ค่า 2.51–2.60 ถูกแปลว่า “น้อย” ทั้งที่ใกล้ 3 และค่า 1.51–1.80 ถูกแปลว่า “น้อยที่สุด” ทั้งที่ใกล้ 2 [3] แบบที่ 2 ใช้หลักปัดเศษแต่ยังมีค่าบนรอยต่อ 4 ค่า คือ 4.50, 3.50, 2.50 และ 1.50 ที่จัดระดับไม่สอดคล้องกับการปัดเศษ ผู้เขียนจึงเสนอว่าเกณฑ์ที่เหมาะสมที่สุดคือแบบที่ 3 คือ 4.51–5.00 = มากที่สุด ไปจนถึง 1.00–1.50 = น้อยที่สุด ซึ่งให้ช่วงปลายสองด้านกว้างครึ่งคะแนนและช่วงกลางกว้าง 1 คะแนน [3]

เมื่อมาตรวัดไม่ใช่ 1–5

หลักเดียวกันใช้ได้กับมาตรวัดจำนวนระดับอื่น และถ้าระบบให้คะแนนเริ่มจากศูนย์ (เช่น 4 3 2 1 0) เกณฑ์ต้องเลื่อนตามด้วย เช่น 3.51–4.00 = มากที่สุด ไปจนถึง 0.00–0.50 = น้อยที่สุด [3] ตารางด้านล่างคำนวณความกว้างช่วงจากสูตร (k − 1)/k และช่วงสูงสุดของทั้งสองหลัก

ตัวอย่างการคำนวณทีละขั้น: จากความถี่สู่ค่าเฉลี่ยและการแปลผล

ตัวอย่างนี้มาจากบทความของ บุญชม ศรีสะอาด (2542) ซึ่งสอบถามนิสิต 50 คนว่า “วิชาวิจัยการศึกษาให้ประโยชน์เพียงใด” ได้ความถี่ดังตาราง [3]

1. คูณความถี่กับคะแนนของแต่ละระดับแล้วรวม (0×1) + (1×2) + (9×3) + (30×4) + (10×5) = 199 [3]
2. หารด้วยจำนวนผู้ตอบ X̄ = 199/50 = 3.98 [3]
3. เทียบกับเกณฑ์ที่ประกาศไว้ในบทที่ 3 3.98 อยู่ในช่วง “มาก” ทั้งเกณฑ์ช่วงเท่ากัน (3.41–4.20) และเกณฑ์ปัดเศษ (3.51–4.50)
4. คำนวณการกระจาย (Editverse คำนวณเพิ่มจากความถี่เดียวกันด้วย R) S.D. = √(22.98/49) = 0.68, มัธยฐาน = 4, IQR = 4–4 และผู้ตอบระดับ 4–5 รวมร้อยละ 80
5. ประเมินความไม่แน่นอน ช่วงความเชื่อมั่น 95% ของค่าเฉลี่ย = 3.98 ± 2.01 × 0.68/√50 = 3.79–4.17 ทั้งช่วงยังอยู่ในระดับ “มาก” การสรุปว่ากลุ่มตัวอย่างเห็นว่าวิชานี้มีประโยชน์ระดับมากจึงมีน้ำหนัก

ทีนี้ลองเปรียบเทียบกับข้อ ข ซึ่งเป็นข้อมูลสมมติที่ Editverse สร้างขึ้นให้มีผู้ตอบ 50 คนและค่าเฉลี่ย 3.98 เท่ากันพอดี (ความถี่ 8, 1, 2, 12, 27 จากระดับ 1 ถึง 5) ถ้ารายงานเฉพาะค่าเฉลี่ย ทั้งสองข้อจะถูกแปลว่า “มาก” เหมือนกัน แต่ข้อ ข มี S.D. = 1.46 มีผู้ไม่เห็นด้วย (ระดับ 1–2) ถึงร้อยละ 18 เทียบกับร้อยละ 2 ในข้อ ก และช่วงความเชื่อมั่น 95% กว้างตั้งแต่ 3.56 ถึง 4.40 ซึ่งคร่อมทั้งระดับ “มาก” และ “มากที่สุด” ตามเกณฑ์ช่วงเท่ากัน ค่าเฉลี่ยของข้อ ข จึงซ่อนความเห็นที่แตกเป็นสองกลุ่มไว้

ข้อถกเถียง: ข้อมูล Likert เป็นข้อมูลเรียงอันดับหรืออันตรภาค

การนำค่าเฉลี่ยไปเทียบเกณฑ์ข้างต้นตั้งอยู่บนสมมติฐานว่าระยะห่างระหว่างระดับเท่ากัน ซึ่งเป็นประเด็นที่นักวิชาการถกเถียงกันมานาน

• ฝั่งข้อมูลเรียงอันดับ Jamieson (2004) ในวารสาร Medical Education ชี้ว่าระดับของ Likert เป็นข้อมูลเรียงอันดับ (ordinal) ไม่สามารถสันนิษฐานได้ว่าระยะห่างระหว่าง “เห็นด้วย” กับ “เห็นด้วยอย่างยิ่ง” เท่ากับระยะห่างระหว่างระดับอื่น จึงควรใช้มัธยฐานหรือฐานนิยมและสถิติไม่อิงพารามิเตอร์ [4]
• ฝั่งความแกร่งของสถิติอิงพารามิเตอร์ Norman (2010) ใน Advances in Health Sciences Education แย้งว่าสถิติอิงพารามิเตอร์ เช่น ANOVA, regression และสหสัมพันธ์ มีความแกร่ง (robust) เพียงพอที่จะใช้กับข้อมูล Likert ได้ แม้กลุ่มตัวอย่างเล็กหรือข้อมูลไม่แจกแจงปกติ โดยไม่ทำให้ได้ข้อสรุปผิดอย่างที่กังวล [5]
• ทางสายกลาง Carifio และ Perla (2008) เสนอให้แยกรายข้อกับมาตรวัดทั้งชุด การวิเคราะห์มาตรวัดที่รวมหลายข้อด้วยสถิติอิงพารามิเตอร์เป็นที่ยอมรับได้ [2] Sullivan และ Artino (2013) ใน Journal of Graduate Medical Education แนะนำว่าสำหรับข้อคำถามรายข้อ มัธยฐานหรือการแจกแจงความถี่ให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์กว่าค่าเฉลี่ย ขณะที่สถิติอิงพารามิเตอร์ก็มีความแกร่งพอสำหรับข้อมูลลักษณะนี้ [6]

บทความไทยของ รณกฤต ผลแม่น และ มาลีรัตน์ ขจิตเนติธรรม สรุปแนวทางไว้สอดคล้องกัน คือรายข้อใช้มัธยฐานหรือฐานนิยมและความถี่ ส่วนมาตรวัดทั้งชุดใช้ค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานได้ [1]

งานวิจัยจำลองข้อมูลแบบมอนติคาร์โลของ มนตรี สังข์ทอง (2557) ใน วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี ทดสอบความแตกต่างของค่ากลางสองกลุ่มสำหรับข้อมูลลิเคิร์ท 5 ระดับ พบว่าตัวสถิติที่เหมาะสมเปลี่ยนไปตามรูปการแจกแจงและขนาดตัวอย่าง เช่น เมื่อประชากรแจกแจงปกติและกลุ่มตัวอย่างเล็ก t-test เหมาะสม แต่เมื่อตัวอย่างใหญ่ Mann–Whitney U เหมาะสมกว่า และเมื่อประชากรเบ้ขวาและความแปรปรวนสองกลุ่มไม่เท่ากันในกลุ่มตัวอย่างขนาดกลางถึงใหญ่ ตัวสถิติที่ศึกษาควบคุมความคลาดเคลื่อนประเภทที่ 1 ไม่ได้ [7] ข้อสรุปเชิงปฏิบัติคือไม่มีสถิติตัวเดียวที่ถูกเสมอ ผู้วิจัยต้องอธิบายเหตุผลของการเลือกในบทที่ 3

วิธีรายงานค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และมัธยฐานให้ถูกต้อง

ตารางผลการวิเคราะห์แบบไทยที่พบบ่อยมีเพียง X̄, S.D. และ “ระดับ” ซึ่งไม่ผิด แต่ยังไม่พอสำหรับข้อคำถามรายข้อ รูปแบบที่แนะนำคือเพิ่มจำนวนผู้ตอบ มัธยฐานพร้อม IQR และสัดส่วนผู้เห็นด้วย ดังตัวอย่าง

* ช่วงความเชื่อมั่น 95% ของข้อ ข (3.56–4.40) คร่อมระดับ “มาก” และ “มากที่สุด” ตามเกณฑ์ช่วงเท่ากัน ควรอภิปรายร่วมกับการกระจายของคำตอบ

หลักการรายงาน

• ประกาศเกณฑ์ในบทที่ 3 พร้อมอ้างที่มา ระบุว่าใช้เกณฑ์ช่วงเท่ากันหรือเกณฑ์ปัดเศษ แสดงการคำนวณ (5 − 1)/5 = 0.80 ถ้าใช้แบบช่วงเท่ากัน แล้วใช้เกณฑ์เดียวกันทั้งเล่ม
• รายงาน n ทุกครั้ง โดยเฉพาะเมื่อมีข้อมูลสูญหายรายข้อ
• ใช้ทศนิยม 2 ตำแหน่งให้สม่ำเสมอ ไม่ปัด 3.98 เป็น 4.0 แล้วนำไปจัดระดับใหม่
• รายข้อ: รายงานการกระจายของคำตอบ มัธยฐาน (IQR) หรือร้อยละรายระดับ ตามข้อเสนอของ Sullivan และ Artino [6] ส่วนรายด้าน/ทั้งฉบับรายงาน X̄ และ S.D. ได้ [1] [2]
• แยกคำบรรยายของกลุ่มตัวอย่างออกจากการสรุปไปยังประชากร ระดับที่ได้จากเกณฑ์เป็นคำบรรยายกลุ่มตัวอย่างเท่านั้น
• อ้างแนวปฏิบัติการรายงานงานวิจัยเชิงสำรวจ เช่น CROSS (Consensus-Based Checklist for Reporting of Survey Studies) ที่ตีพิมพ์ใน Journal of General Internal Medicine และอยู่ในฐานข้อมูลแนวปฏิบัติของ EQUATOR Network ใช้ได้กับการสำรวจทั้งแบบออนไลน์และไม่ออนไลน์ [8] [9]

ตัวอย่างจริง: เมื่อระดับของกลุ่มตัวอย่างไม่เท่ากับระดับของประชากร

บุญชม ศรีสะอาด (2542) แสดงตัวอย่างจากนิสิต 15 คนที่ประเมินประโยชน์ของกิจกรรมควบคุมวิทยานิพนธ์ ข้อหนึ่งได้ X̄ = 4.93, S = 0.248 เมื่อทดสอบด้วย one-sample t-test เทียบกับ 4.51 ซึ่งเป็นค่าต่ำสุดของระดับ “มากที่สุด” ได้ t = 6.573 มีนัยสำคัญที่ระดับ .05 จึงสรุปไปยังประชากรได้ว่าอยู่ในระดับมากที่สุด แต่อีกข้อหนึ่งได้ X̄ = 4.53, S = 0.618 ได้ t = 0.146 ไม่มีนัยสำคัญ ความคิดเห็นของประชากรจึงสรุปได้เพียงระดับ “มาก” ทั้งที่ค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่างอยู่ในช่วง “มากที่สุด” [3] ตัวอย่างนี้แสดงว่าค่าเฉลี่ยที่เกินจุดตัดเพียงเล็กน้อยไม่พอสำหรับข้อสรุประดับประชากร การรายงานช่วงความเชื่อมั่นจึงช่วยให้ผู้อ่านเห็นภาพเดียวกันได้ง่ายกว่า

บริบทไทย: เกณฑ์ค่าเฉลี่ยในวิทยานิพนธ์และวารสาร TCI

ในวิทยานิพนธ์ระดับบัณฑิตศึกษาของไทย การแปลผลค่าเฉลี่ยด้วยเกณฑ์ 5 ระดับปรากฏได้ในบทที่ 3 (การวิเคราะห์ข้อมูล) และใช้ต่อเนื่องไปถึงบทที่ 4 กรรมการสอบอาจถามว่าเกณฑ์มาจากไหน ทำไมเลือกแบบนั้น และใช้กับรายข้อหรือรายด้าน คำตอบที่ปลอดภัยที่สุดคืออ้างแหล่งที่อธิบายหลักคิดของเกณฑ์ เช่น บทความของ บุญชม ศรีสะอาด [3] และระบุตรรกะการคำนวณให้ผู้อ่านตรวจสอบได้ ไม่ใช่เพียงคัดลอกตารางเกณฑ์จากวิทยานิพนธ์รุ่นพี่

ฐานข้อมูล ThaiJO ของศูนย์ดัชนีการอ้างอิงวารสารไทย (TCI) มีบทความด้านการวัดและประเมินผลที่อภิปรายประเด็นนี้โดยตรงหลายเรื่อง ทั้งบทความทบทวนแนวคิดมาตรประมาณค่า [1] และงานจำลองข้อมูลเรื่องสถิติสำหรับข้อมูลลิเคิร์ท [7] ซึ่งเป็นแหล่งอ้างอิงภาษาไทยที่ตรวจสอบได้ เมื่อเกณฑ์และวิธีวิเคราะห์ต้องสอดคล้องกับระเบียบของแต่ละสถาบัน ผู้วิจัยควรตรวจคู่มือวิทยานิพนธ์ของบัณฑิตวิทยาลัยและตกลงกับอาจารย์ที่ปรึกษาตั้งแต่ขั้นเขียนโครงร่างวิทยานิพนธ์

เมื่อจะแปลงบทวิทยานิพนธ์เป็นบทความวารสารนานาชาติ ตาราง “ระดับมาก/มากที่สุด” อาจต้องปรับ การรายงาน M (SD) คู่กับการกระจายของคำตอบ หรือกราฟแท่งสะสมแบบภาพที่ 2 ให้ข้อมูลมากกว่าการจัดระดับด้วยคำบรรยายเพียงอย่างเดียว ควรเขียนวิธีวิเคราะห์ให้ละเอียดในส่วน Methods และเลือกซอฟต์แวร์ที่สร้างตารางและกราฟได้ครบ ดูการเปรียบเทียบเครื่องมือใน SPSS vs R vs Python

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยในการแปลผลค่าเฉลี่ย

• ใช้เกณฑ์ผสมกัน บทที่ 3 ประกาศเกณฑ์ช่วงเท่ากัน แต่บทที่ 4 แปลค่า 4.25 ว่า “มาก” ตามหลักปัดเศษ (ดูภาพที่ 1)
• นำเกณฑ์ 1–5 ไปใช้กับมาตรวัด 0–4 หรือ 1–7 โดยไม่คำนวณจุดตัดใหม่ [3]
• ไม่กลับคะแนนข้อความเชิงลบ ก่อนรวมเป็นรายด้าน [3]
• รายงานค่าเฉลี่ยโดยไม่มี S.D. หรือรายงาน S.D. แต่ไม่อภิปรายเมื่อค่ากระจายสูงผิดปกติแบบข้อ ข
• แปลระดับของกลุ่มตัวอย่างเป็นข้อสรุปของประชากร โดยไม่มีการทดสอบหรือช่วงความเชื่อมั่น [3]
• เปรียบเทียบสองกลุ่มด้วยค่าเฉลี่ยรายข้อเดี่ยว โดยไม่พิจารณาว่าข้อมูลเป็นข้อมูลเรียงอันดับและไม่ตรวจความแปรปรวน [4] [7]

สรุป

เช็กลิสต์ก่อนส่งบทที่ 3–4 หรือส่งบทความ

• ระบุว่าแปลผลรายข้อหรือรายด้าน/ทั้งฉบับ
• ประกาศเกณฑ์เดียว พร้อมแสดงการคำนวณ (5 − 1)/5 = 0.80 หรือเหตุผลของเกณฑ์ปัดเศษ และอ้างที่มา
• คำนวณจุดตัดใหม่ทุกครั้งที่มาตรวัดไม่ใช่ 1–5
• กลับคะแนนข้อความเชิงลบก่อนรวม
• รายงาน n, X̄, S.D. ทศนิยม 2 ตำแหน่ง และเพิ่มมัธยฐาน (IQR) หรือร้อยละรายระดับสำหรับข้อเดี่ยว
• แยกการบรรยายกลุ่มตัวอย่างออกจากการสรุปไปยังประชากร รายงานช่วงความเชื่อมั่นเมื่อเป็นไปได้
• อธิบายเหตุผลการเลือกสถิติอิงพารามิเตอร์หรือไม่อิงพารามิเตอร์
• ตรวจกับแนวปฏิบัติการรายงานงานวิจัยเชิงสำรวจ เช่น CROSS

ถ้าคุณมีผลวิเคราะห์อยู่แล้วและต้องการให้ผู้เชี่ยวชาญตรวจว่าเกณฑ์ ตาราง และการแปลผลสอดคล้องกันทั้งเล่ม ทีมบรรณาธิการของ Editverse ซึ่งมีวุฒิปริญญาเอกหรือแพทยศาสตร์ในสาขาของคุณ ช่วยตรวจทานและให้คำแนะนำผ่านบริการวิเคราะห์สถิติ เราแก้ไขและยกระดับงานของคุณ เราไม่ได้ทำวิจัยแทนคุณ

คำถามที่พบบ่อย

ช่วงค่าเฉลี่ย 4.21–5.00 มาจากไหน

มาจากการแบ่งช่วงเท่ากันด้วย (5 − 1)/5 = 0.80 ทำให้ได้ 5 ช่วง คือ 1.00–1.80, 1.81–2.60, 2.61–3.40, 3.41–4.20 และ 4.21–5.00

ควรรายงานอะไรนอกจากค่าเฉลี่ย

รายงาน n, X̄ และ S.D. ทศนิยม 2 ตำแหน่ง และเพิ่มมัธยฐาน (IQR) หรือร้อยละรายระดับสำหรับข้อคำถามเดี่ยว

ข้อมูล Likert เป็นข้อมูลอันตรภาคหรือไม่

ยังมีข้อถกเถียง ข้อคำถามรายข้อมีลักษณะเรียงอันดับ ส่วนมาตรวัดทั้งชุดที่รวมหลายข้อมักใช้ค่าเฉลี่ยและ SD ได้ ผู้วิจัยควรอธิบายเหตุผลของสถิติที่เลือกไว้ในเล่ม

เอกสารอ้างอิง

1. รณกฤต ผลแม่น และ มาลีรัตน์ ขจิตเนติธรรม. (2567). จากมาตรประมาณค่าของลิเคิร์ทสู่การพัฒนามาตรประมาณค่าแนวใหม่ (From Likert-type Scale to Likert-like Scale). วารสารการวัด ประเมินผล สถิติ และการวิจัยทางสังคมศาสตร์, 5(1), 1–15. https://so03.tci-thaijo.org/index.php/mesr/article/view/275553
2. Carifio, J., & Perla, R. (2008). Resolving the 50-year debate around using and misusing Likert scales. Medical Education, 42(12), 1150–1152. doi:10.1111/j.1365-2923.2008.03172.x PMID: 19120943
3. บุญชม ศรีสะอาด. (2542). การแปลผลเมื่อใช้เครื่องมือรวบรวมข้อมูลแบบมาตราส่วนประมาณค่า. วารสารการวัดผลการศึกษา มหาวิทยาลัยมหาสารคาม, 2(1), 64–70. https://so02.tci-thaijo.org/index.php/jemmsu/article/view/154477
4. Jamieson, S. (2004). Likert scales: how to (ab)use them. Medical Education, 38(12), 1217–1218. doi:10.1111/j.1365-2929.2004.02012.x PMID: 15566531
5. Norman, G. (2010). Likert scales, levels of measurement and the “laws” of statistics. Advances in Health Sciences Education, 15(5), 625–632. doi:10.1007/s10459-010-9222-y PMID: 20146096
6. Sullivan, G. M., & Artino, A. R., Jr. (2013). Analyzing and interpreting data from Likert-type scales. Journal of Graduate Medical Education, 5(4), 541–542. doi:10.4300/JGME-5-4-18 PMID: 24454995
7. มนตรี สังข์ทอง. (2557). ความแกร่งและอำนาจการทดสอบของสถิติอิงพารามิเตอร์และสถิติไม่อิงพารามิเตอร์ในการทดสอบความแตกต่างของค่ากลางระหว่างประชากรสองกลุ่ม สำหรับข้อมูลแบบลิเคิร์ท 5 ระดับ. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี, 22(5 ฉบับพิเศษ), 605–619. https://li01.tci-thaijo.org/index.php/tstj/article/view/20618
8. Sharma, A., Minh Duc, N. T., Luu Lam Thang, T., Nam, N. H., Ng, S. J., Abbas, K. S., et al. (2021). A Consensus-Based Checklist for Reporting of Survey Studies (CROSS). Journal of General Internal Medicine, 36(10), 3179–3187. doi:10.1007/s11606-021-06737-1 PMID: 33886027
9. EQUATOR Network. (2021). A Consensus-Based Checklist for Reporting of Survey Studies (CROSS). https://www.equator-network.org/reporting-guidelines/a-consensus-based-checklist-for-reporting-of-survey-studies-cross/