สมมติฐานการวิจัย เขียนอย่างไรให้ทดสอบได้ พร้อมตัวอย่าง
สมมติฐานการวิจัยที่ดีคือข้อความคาดการณ์ที่ระบุตัวแปร ทิศทาง และประชากรชัดพอจะแปลงเป็น H0 และ H1 แล้วตัดสินด้วยสถิติทดสอบที่กำหนดไว้ก่อนเก็บข้อมูลได้
นักศึกษาบัณฑิตศึกษาจำนวนมากเขียนสมมติฐานในบทที่ 1 เป็นประโยคกว้าง ๆ เช่น “โปรแกรมน่าจะมีผลดี” แล้วมาพบปัญหาตอนสอบโครงร่าง เมื่อกรรมการถามว่าจะใช้สถิติตัวใดตัดสิน ทดสอบทางเดียวหรือสองทาง และขนาดตัวอย่างคำนวณจากสมมติฐานข้อใด บทความนี้อธิบายวิธีเขียนสมมติฐานให้ทดสอบได้จริง ตั้งแต่การแยกแบบมีทิศทางกับไม่มีทิศทาง การแปลงเป็น H0/H1 การโยงกับวัตถุประสงค์และสถิติ พร้อมตัวอย่างที่ดีและไม่ดี ตัวอย่างจากงานวิจัยไทยที่ตีพิมพ์แล้ว และข้อกำหนดในคู่มือวิทยานิพนธ์ของมหาวิทยาลัยไทย
สมมติฐานการวิจัยคืออะไร และต่างจากวัตถุประสงค์อย่างไร
คู่มือการทำวิทยานิพนธ์ของมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ (มจพ.) นิยามสมมติฐานของการวิจัยว่าเป็น “ข้อความที่กำหนดขึ้น เพื่อคาดคะเนถึงผลการวิจัยที่จะเกิดขึ้น” ซึ่งนิยมเขียนเป็นข้อ ๆ โดยมีสาระสอดคล้องตามวัตถุประสงค์ของการวิจัย และเขียนได้ทั้งสมมติฐานการวิจัย (research hypothesis) และสมมติฐานทางสถิติ (statistical hypothesis) [1] ส่วนวัตถุประสงค์คือเป้าหมายที่ผู้วิจัยต้องการค้นหา นิยมขึ้นต้นด้วย “เพื่อ…” เช่น เพื่อศึกษา เพื่อเปรียบเทียบ เพื่อวิเคราะห์
ความต่างที่ใช้ได้จริงจึงอยู่ที่ รูปประโยค วัตถุประสงค์บอกว่าจะทำอะไร สมมติฐานบอกว่าคาดว่าจะได้ผลอะไร ตัวอย่างเช่น วัตถุประสงค์ “เพื่อเปรียบเทียบคะแนนพฤติกรรมการออกกำลังกายระหว่างกลุ่มทดลองกับกลุ่มควบคุม” คู่กับสมมติฐาน “กลุ่มทดลองมีคะแนนพฤติกรรมการออกกำลังกายสูงกว่ากลุ่มควบคุม”
สิ่งที่ควรสังเกตคือคู่มือ มจพ. ใส่วงเล็บว่า “(ถ้ามี)” และกำหนดในหัวข้อการเสนอโครงการว่า “ถ้ามีการศึกษาตัวแปรให้ระบุสมมติฐานในการวิจัยไว้ด้วย” [1] หมายความว่าไม่ใช่ทุกงานวิจัยต้องมีสมมติฐาน วัตถุประสงค์เชิงพรรณนา เช่น “เพื่อศึกษาระดับความรู้” ไม่ต้องตั้งสมมติฐาน เพราะไม่มีสิ่งใดให้ทดสอบ ส่วนงานวิจัยเชิงคุณภาพเชิงสำรวจมักมีบทบาท “สร้างสมมติฐาน” (hypothesis-generating) มากกว่าทดสอบ โดยตั้งคำถามวิจัยหลักที่ขึ้นต้นด้วย how หรือ what แทน [2] การฝืนตั้งสมมติฐานให้วัตถุประสงค์เชิงพรรณนาเป็นข้อผิดพลาดที่ควรหลีกเลี่ยง เพราะทำให้บทที่ 4 ต้องรายงาน “ผลการทดสอบสมมติฐาน” ที่ไม่มีสถิติรองรับ
Barroga และ Matanguihan สรุปลักษณะของสมมติฐานที่ดีไว้หกข้อ คือ ทดสอบได้เชิงประจักษ์ มีหลักฐานเบื้องต้นสนับสนุน ทดสอบได้ด้วยการวิจัยที่มีจริยธรรม มาจากความคิดใหม่ มีเหตุผลที่อิงหลักฐาน และคาดการณ์ได้ [2] ในทางปฏิบัติ ข้อแรก “ทดสอบได้” เป็นข้อที่กรรมการสอบตรวจก่อนเสมอ และเป็นหัวใจของบทความนี้ หากต้องการดูว่าสมมติฐานวางอยู่ตรงไหนของบทนำ อ่านเพิ่มได้ที่ วิธีเขียนบทนำ (Introduction) ให้แข็งแกร่ง
สมมติฐานแบบมีทิศทางและไม่มีทิศทาง: ใช้แบบไหนเมื่อใด
Barroga และ Matanguihan แยกว่า สมมติฐานแบบมีทิศทาง (directional) ระบุทิศทางของผลที่คาดไว้และสะท้อน “ความผูกพันทางปัญญา” ต่อผลลัพธ์หนึ่ง ส่วนแบบไม่มีทิศทาง (non-directional) ไม่ระบุทิศทาง และใช้เมื่อไม่มีทฤษฎีรองรับ หรือเมื่องานวิจัยก่อนหน้าให้ผลขัดแย้งกัน [2]
ตารางที่ 1: ประเภทของสมมติฐานที่ใช้บ่อยในวิทยานิพนธ์เชิงปริมาณ (นิยามตาม Barroga & Matanguihan [2] ตัวอย่างประโยคเป็นตัวอย่างสมมุติ)
| ประเภท | ลักษณะ | ตัวอย่างประโยค | สมมติฐานทางสถิติ |
|---|---|---|---|
| มีทิศทาง (directional) | ระบุว่าผลจะไปทางใด เช่น สูงกว่า ต่ำกว่า สัมพันธ์ทางบวก | “ผู้สูงอายุที่เข้าร่วมโปรแกรมมีคะแนนพฤติกรรมการออกกำลังกายสูงกว่ากลุ่มควบคุม” | H0: μ1 ≤ μ2 / H1: μ1 > μ2 |
| ไม่มีทิศทาง (non-directional) | ระบุว่ามีความแตกต่างหรือความสัมพันธ์ แต่ไม่ระบุทิศทาง | “คะแนนพฤติกรรมการออกกำลังกายของผู้สูงอายุชายและหญิงแตกต่างกัน” | H0: μ1 = μ2 / H1: μ1 ≠ μ2 |
| สมมติฐานหลัก (null, H0) | ไม่มีความแตกต่างหรือไม่มีความสัมพันธ์ เป็นข้อความที่สถิติทดสอบโดยตรง | “ไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างการรับรู้ความสามารถของตนเองกับพฤติกรรม” | H0: ρ = 0 |
| สมมติฐานทางเลือก (alternative, H1) | สิ่งที่ผู้วิจัยคาดว่าจะพบ จะยอมรับเมื่อปฏิเสธ H0 ได้ | “การรับรู้ความสามารถของตนเองมีความสัมพันธ์ทางบวกกับพฤติกรรม” | H1: ρ > 0 |
ทิศทางของสมมติฐานกำหนดว่าจะใช้การทดสอบทางเดียว (one-tailed) หรือสองทาง (two-tailed) และส่งผลต่อขนาดตัวอย่างโดยตรง ภาพที่ 1 แสดงว่าที่ α = .05 การทดสอบสองทางแบ่งพื้นที่ปฏิเสธ H0 เป็นสองหาง หางละ 2.5% (ค่าวิกฤต z = ±1.96) ขณะที่ทางเดียวรวมพื้นที่ 5% ไว้หางเดียว (z = 1.64) ผลคือเมื่อต้องการตรวจจับขนาดอิทธิพล d = 0.5 ด้วยอำนาจ 80% แบบสองทางต้องใช้ประมาณ 64 คนต่อกลุ่ม แต่แบบทางเดียวใช้ประมาณ 51 คน
ความต่างประมาณ 13 คนต่อกลุ่มทำให้หลายคนเลือกทางเดียวเพื่อลดขนาดตัวอย่าง ซึ่งเป็นเหตุผลที่ไม่เพียงพอ Ruxton และ Neuhäuser เสนอเกณฑ์สองข้อที่ต้องผ่านทั้งคู่ก่อนใช้การทดสอบทางเดียว ข้อแรก ผู้วิจัยต้องอธิบายได้ว่าทำไมจึงสนใจผลในทิศทางเดียวและไม่สนใจอีกทิศ ข้อสอง ต้องอธิบายได้ว่าทำไมจะถือว่าความแตกต่างขนาดใหญ่ในทิศที่ไม่คาดไว้ มีความหมายไม่ต่างจากความแตกต่างในทิศที่คาดไว้แต่ไม่ถึงเกณฑ์ปฏิเสธ H0 และควรเขียนเหตุผลนี้ไว้ในงานที่ตีพิมพ์ให้บรรณาธิการและผู้ทบทวนประเมินได้ [3]
สำหรับการวิจัยทางคลินิก แนวทาง ICH E9 กำหนดให้ระบุในโครงร่างว่าจะใช้การทดสอบทางเดียวหรือสองทาง และต้องให้เหตุผลล่วงหน้าหากใช้ทางเดียว โดยระบุว่าแนวทางที่ “ดีกว่าในบริบทการกำกับดูแล” คือกำหนดความคลาดเคลื่อนประเภทที่ 1 ของการทดสอบทางเดียวไว้ที่ครึ่งหนึ่งของค่าที่ใช้กับการทดสอบสองทาง เพื่อให้สอดคล้องกับช่วงความเชื่อมั่นแบบสองทาง [4] ถ้าใช้ทางเดียวที่ α = .025 ตามแนวทางนี้ ขนาดตัวอย่างจะกลับมาเป็น 64 คนต่อกลุ่มเท่ากับแบบสองทาง ข้อได้เปรียบเรื่องขนาดตัวอย่างจึงหายไป
H0 กับ H1: แปลงสมมติฐานการวิจัยเป็นภาษาสถิติ
สมมติฐานการวิจัยเขียนด้วยภาษาของเนื้อหา ส่วนสมมติฐานทางสถิติเขียนด้วยพารามิเตอร์ของประชากร Barroga และ Matanguihan นิยามสมมติฐานทางสถิติว่าเป็นข้อสันนิษฐานเกี่ยวกับค่าพารามิเตอร์ของประชากรหรือความสัมพันธ์ระหว่างลักษณะของประชากร ซึ่งตรวจสอบความถูกต้องได้ด้วยการวิเคราะห์ทางสถิติ [2] สมมติฐานหลัก (H0) ระบุว่าไม่มีความแตกต่างหรือไม่มีความสัมพันธ์ ส่วนสมมติฐานทางเลือก (H1) คือสิ่งที่ผู้วิจัยคาดว่าจะพบ
หลักการแปลงมีสามข้อ ข้อแรก H1 ต้องตรงกับสมมติฐานการวิจัย ถ้าสมมติฐานการวิจัยมีทิศทาง H1 ใช้เครื่องหมาย > หรือ < ถ้าไม่มีทิศทางใช้ ≠ ข้อสอง H0 คือส่วนเติมเต็มของ H1 เสมอ และมีเครื่องหมายเท่ากับรวมอยู่ (=, ≤ หรือ ≥) ข้อสาม ต้องระบุพารามิเตอร์ให้ตรงกับสถิติที่ใช้ เช่น μ สำหรับค่าเฉลี่ย ρ สำหรับสหสัมพันธ์ หรือ π สำหรับสัดส่วน
เมื่อรายงานผลในบทที่ 4 ควรเขียนว่า “ปฏิเสธ H0” หรือ “ไม่สามารถปฏิเสธ H0” มากกว่า “ยอมรับ H0” เพราะการไม่พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญไม่ได้พิสูจน์ว่าไม่มีความแตกต่าง อาจเป็นเพราะขนาดตัวอย่างไม่พอก็ได้ ข้อนี้เชื่อมกับเหตุผลที่ต้องคำนวณขนาดตัวอย่างจากสมมติฐานหลักตั้งแต่บทที่ 3
โยงวัตถุประสงค์ → สมมติฐานการวิจัย → สถิติทดสอบ: ตัวอย่างคำนวณ
ภาพที่ 2 แสดงตัวอย่างงานวิจัยสมมุติเรื่องโปรแกรมส่งเสริมการออกกำลังกายในผู้สูงอายุ ซึ่งมีวัตถุประสงค์สามข้อ ข้อ 1 เป็นเชิงพรรณนาจึงไม่มีสมมติฐาน ข้อ 2 เป็นการเปรียบเทียบที่มีทฤษฎีรองรับทิศทาง ข้อ 3 เป็นความสัมพันธ์ที่งานก่อนหน้ายังให้ผลไม่ตรงกันจึงใช้แบบไม่มีทิศทาง หลักสำคัญคือ หนึ่งวัตถุประสงค์ที่ต้องทดสอบ ต้องมีสมมติฐานอย่างน้อยหนึ่งข้อ และสมมติฐานแต่ละข้อต้องชี้ไปยังสถิติทดสอบเพียงหนึ่งตัว
ตารางที่ 2 แสดงลำดับการตัดสินใจทีละขั้นสำหรับวัตถุประสงค์ข้อ 2 ตัวเลขทั้งหมดคำนวณด้วยฟังก์ชัน power.t.test และ qt ใน R
ตารางที่ 2: เจ็ดขั้นจากวัตถุประสงค์ถึงเกณฑ์ตัดสิน (ค่าวิกฤตและขนาดตัวอย่างคำนวณด้วย R)
| ขั้น | สิ่งที่ต้องตัดสิน | ตัวอย่างโปรแกรมออกกำลังกาย |
|---|---|---|
| 1 | วัตถุประสงค์ข้อนี้เป็นเชิงพรรณนาหรือเชิงเปรียบเทียบ/ความสัมพันธ์ | ข้อ 2 เปรียบเทียบสองกลุ่ม จึงต้องมีสมมติฐาน |
| 2 | ตัวแปรต้น ตัวแปรตาม และประชากร | ตัวแปรต้น = การเข้าร่วมโปรแกรม ตัวแปรตาม = คะแนนพฤติกรรม ประชากร = ผู้สูงอายุในชมรม |
| 3 | มีเหตุผลจากทฤษฎีหรืองานวิจัยก่อนหน้าพอจะระบุทิศทางหรือไม่ และผลในทิศตรงข้ามจะถูกตีความเหมือน “ไม่มีผล” ได้หรือไม่ | ถ้าตอบ “ใช่” ทั้งสองข้อจึงใช้ทางเดียว ถ้าไม่แน่ใจให้ใช้สองทาง |
| 4 | เขียน H0 และ H1 เป็นสัญลักษณ์ | H0: μ1 ≤ μ2 / H1: μ1 > μ2 |
| 5 | เลือกสถิติทดสอบและระดับนัยสำคัญ | Independent t-test ทางเดียว α = .05 |
| 6 | คำนวณขนาดตัวอย่างให้สอดคล้องกับข้อ 3–5 | d = 0.5 อำนาจ 80% ได้ 51 คนต่อกลุ่ม (สองทางต้องใช้ 64 คน) |
| 7 | เขียนเกณฑ์ตัดสินไว้ในบทที่ 3 ก่อนเก็บข้อมูล | ปฏิเสธ H0 เมื่อ t ≥ 1.660 (df = 100) หรือ p ทางเดียว < .05 |
ตัวอย่างนี้ช่วยให้เห็นว่าทำไมทิศทางต้องกำหนด ก่อน เห็นข้อมูล สมมติว่าเก็บข้อมูลครบ 51 คนต่อกลุ่ม (df = 100) แล้วได้ t = 1.80 ถ้ากำหนดทางเดียวไว้ล่วงหน้า ค่า p ทางเดียว = .037 จึงปฏิเสธ H0 ได้ แต่ถ้าใช้สองทาง p = .075 จะปฏิเสธไม่ได้ ผู้วิจัยที่เปลี่ยนจากสองทางเป็นทางเดียวหลังเห็นผลกำลังเพิ่มความคลาดเคลื่อนประเภทที่ 1 โดยไม่บอกผู้อ่าน ในทางกลับกัน ถ้ากำหนดทางเดียวไว้แล้วได้ t = −2.50 (กลุ่มทดลองแย่กว่าอย่างชัดเจน) ค่า p ทางเดียวจะเท่ากับ .993 และสรุปได้เพียงว่า “ไม่สามารถปฏิเสธ H0” ซึ่งเป็นสถานการณ์ที่ Ruxton และ Neuhäuser เตือนไว้ว่าผู้วิจัยต้องยอมรับได้ตั้งแต่แรก [3]
ตัวอย่างสมมติฐานการวิจัยที่ดีและไม่ดี
ตารางที่ 3 รวบรวมรูปแบบที่ควรหลีกเลี่ยงในโครงร่างวิทยานิพนธ์ พร้อมเหตุผลและฉบับที่แก้แล้ว เกณฑ์ตรวจง่าย ๆ คือ ถ้าอ่านสมมติฐานแล้วบอกไม่ได้ทันทีว่าตัวแปรตามคืออะไร เปรียบเทียบกับอะไร และคาดผลทางใด สมมติฐานนั้นยังทดสอบไม่ได้
ตารางที่ 3: ตัวอย่างสมมติฐานที่ไม่ดีและฉบับแก้ไข (ตัวอย่างสมมุติเพื่อการสอน)
| สมมติฐานที่ยังทดสอบไม่ได้ | ปัญหา | เขียนใหม่ให้ทดสอบได้ |
|---|---|---|
| “โปรแกรมนี้น่าจะมีประโยชน์ต่อผู้สูงอายุ” | ไม่ระบุตัวแปรตาม และ “ประโยชน์” วัดไม่ได้ | “ผู้สูงอายุกลุ่มทดลองมีคะแนนพฤติกรรมการออกกำลังกายหลังเข้าร่วมโปรแกรม 8 สัปดาห์สูงกว่ากลุ่มควบคุม” |
| “ปัจจัยต่าง ๆ มีผลต่อความพึงพอใจของผู้ใช้บริการ” | “ปัจจัยต่าง ๆ” ไม่บอกว่าตัวแปรใด และ “มีผลต่อ” เป็นภาษาเชิงเหตุผลที่แบบภาคตัดขวางพิสูจน์ไม่ได้ | “ระยะเวลารอคอยมีความสัมพันธ์ทางลบกับคะแนนความพึงพอใจของผู้ใช้บริการ” |
| “ระดับความรู้ของนักศึกษาอยู่ในระดับปานกลาง” | เป็นคำตอบของวัตถุประสงค์เชิงพรรณนา ไม่ใช่สมมติฐาน และไม่มีค่าที่ใช้เปรียบเทียบ | ตัดออกจากรายการสมมติฐาน หรือถ้ามีเกณฑ์ภายนอก ให้เขียนว่า “คะแนนเฉลี่ยความรู้สูงกว่าเกณฑ์ร้อยละ 70” แล้วใช้ one-sample t-test |
| “ไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติระหว่างกลุ่ม” (เขียนเป็นสมมติฐานการวิจัย) | นำ H0 มาเขียนแทนสิ่งที่ผู้วิจัยคาดว่าจะพบ และใส่คำว่า “นัยสำคัญทางสถิติ” ซึ่งเป็นผลการทดสอบ ไม่ใช่การคาดการณ์ | เขียนสมมติฐานการวิจัยเป็นสิ่งที่คาดว่าจะพบ แล้วแยก H0/H1 ไว้ในบทที่ 3 |
| “โปรแกรมจะทำให้พฤติกรรมดีขึ้นและความดันโลหิตลดลงและคุณภาพชีวิตดีขึ้น” | รวมสามตัวแปรตามในข้อเดียว ถ้าผลออกมาไม่ตรงกันจะสรุปไม่ได้ว่ายอมรับหรือไม่ | แยกเป็นสามข้อ ข้อละหนึ่งตัวแปรตาม และระบุว่าข้อใดเป็นผลลัพธ์หลัก |
ข้อสังเกตเพิ่มเติมคือคำกริยา คำว่า “มีผลต่อ” หรือ “ทำให้” สื่อความเป็นเหตุและผล เหมาะกับแบบทดลองหรือกึ่งทดลอง ถ้าเป็นแบบภาคตัดขวางหรือสหสัมพันธ์ควรใช้ “มีความสัมพันธ์กับ” หรือ “ร่วมกันทำนาย” ให้ตรงกับรูปแบบการวิจัยที่อธิบายไว้ในบทที่ 3
ตัวอย่างจริงจากงานวิจัยไทยที่ตีพิมพ์แล้ว
งานของ Pakpirom และคณะ (2022) จากภาควิชาวิสัญญีวิทยา คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ ตีพิมพ์ใน BMC Anesthesiology เป็นตัวอย่างที่ดีของการโยงสมมติฐานไปถึงเกณฑ์ตัดสินอย่างครบวงจร ผู้วิจัยเขียนสมมติฐานไว้ทั้งในบทคัดย่อและบทนำว่า การใช้อัลตราซาวด์นำทางแบบ real-time จะให้อัตราความสำเร็จในการแทงเข็มครั้งแรกสูงกว่าวิธีเดิม จากนั้นทุกส่วนของระเบียบวิธีถูกออกแบบให้ทดสอบสมมติฐานข้อนี้ [5]
ตารางที่ 4: การโยงสมมติฐาน ผลลัพธ์หลัก ขนาดตัวอย่าง และเกณฑ์ตัดสินใน Pakpirom และคณะ (2022) [5]
| องค์ประกอบ | สิ่งที่ผู้วิจัยเขียนไว้ (สรุปความ) |
|---|---|
| สมมติฐานการวิจัย | การใช้อัลตราซาวด์นำทางแบบ real-time จะให้อัตราความสำเร็จในการแทงครั้งแรก (first-pass success) สูงกว่าวิธีใช้จุดสังเกตทางกายวิภาค (มีทิศทาง) |
| ผลลัพธ์หลัก | อัตราความสำเร็จในการแทงเข็มครั้งแรกโดยไม่ต้องเปลี่ยนทิศทางเข็ม (ตัวแปรสองค่า สำเร็จ/ไม่สำเร็จ) |
| ขนาดตัวอย่าง | คาดว่ากลุ่มอัลตราซาวด์สำเร็จร้อยละ 60 กลุ่มเดิมร้อยละ 30 กำหนดส่วนต่างความเหนือกว่า (superiority margin) ร้อยละ 5 ได้ 45 คนต่อกลุ่มที่อำนาจ 80% α = 0.05 แล้วรับจริงกลุ่มละ 48 คน |
| เกณฑ์ตัดสิน | ถือว่ากลุ่มอัลตราซาวด์เหนือกว่าเมื่อขอบล่างของช่วงความเชื่อมั่น 95% ของกลุ่มอัลตราซาวด์อยู่เกินส่วนต่างที่กำหนดไว้ล่วงหน้า |
| ผลที่ได้ | ร้อยละ 68.8 (33/48) เทียบกับร้อยละ 35.4 (17/48) p = 0.002 |
| การลงทะเบียนล่วงหน้า | Thai Clinical Trials Registry รหัส TCTR20200522002 และผ่านคณะกรรมการจริยธรรมการวิจัยในมนุษย์ คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ |
บทเรียนสำหรับวิทยานิพนธ์มีสามข้อ ข้อแรก สมมติฐานมีทิศทาง (“สูงกว่า”) และมีตัวแปรตามเพียงตัวเดียวที่นิยามชัดเจนว่า “สำเร็จ” หมายถึงอะไร ข้อสอง ขนาดตัวอย่างคำนวณจากสมมติฐานข้อนี้โดยตรง พร้อมระบุค่าที่คาดไว้และที่มาของค่านั้น (การศึกษานำร่อง 20 ราย) ข้อสาม ผลลัพธ์รองอื่น เช่น จำนวนครั้งที่แทงผิวหนังและเวลาที่ใช้ ถูกแยกเป็นผลลัพธ์รอง ไม่ได้ปะปนกับสมมติฐานหลัก และรายงานตามจริงแม้บางตัวจะไม่เป็นผลดีต่อกลุ่มอัลตราซาวด์ (ใช้เวลาทำหัตถการนานกว่า)
บริบทไทย: สมมติฐานในคู่มือบัณฑิตวิทยาลัยและวารสาร
คู่มือวิทยานิพนธ์ของสองมหาวิทยาลัยที่เราตรวจสอบวางสมมติฐานไว้ในบทที่ 1 ต่อจากวัตถุประสงค์ ตัวอย่างเช่น คู่มือของมหาวิทยาลัยวลัยลักษณ์ระบุว่าบทที่ 1 กล่าวถึงความเป็นมาและความสำคัญของปัญหา วัตถุประสงค์ สมมุติฐานการวิจัย ขอบเขตของการวิจัย และประโยชน์ที่จะได้รับ [6] ส่วนคู่มือ มจพ. ใช้คำว่า “สมมติฐาน” [1] ทั้งสองแบบพบได้ในเอกสารของมหาวิทยาลัยไทย ผู้เขียนควรเลือกตามคู่มือของสถาบันตนเองและใช้ให้สม่ำเสมอทั้งเล่ม
สมมติฐานยังกำหนดโครงสร้างของบทหลัง ๆ คู่มือ มจพ. กำหนดให้ส่วนที่สามของบทที่ 4 นำเสนอผลการทดสอบสมมติฐาน “ทีละข้อ ๆ จนครบ เพื่อสรุปว่าผลการทดสอบนั้นสอดคล้องตามสมมติฐานหรือไม่ โดยยังไม่ต้องอภิปรายผล” [1] ส่วนคู่มือของมหาวิทยาลัยวลัยลักษณ์กำหนดให้การอภิปรายผลตอบคำถามว่าทำไมผลที่ได้จึงเป็นเช่นนั้น หรือทำไมไม่ได้ผลตรงตามสมมติฐานการวิจัย และให้บทที่ 5 สรุปสมมติฐาน (ถ้ามี) ร่วมกับผลการวิจัย [6] ดังนั้นถ้าบทที่ 1 มีสมมติฐานห้าข้อ บทที่ 4 ต้องมีผลทดสอบห้าข้อ และบทที่ 5 ต้องอภิปรายครบห้าข้อ จำนวนสมมติฐานที่มากเกินจำเป็นจึงเพิ่มภาระทั้งเล่ม
เมื่อนำวิทยานิพนธ์ไปเขียนเป็นบทความวารสาร แนวทางการรายงานระดับสากลก็คาดหวังสิ่งเดียวกัน STROBE checklist สำหรับการศึกษาภาคตัดขวาง ข้อ 3 กำหนดให้ “ระบุวัตถุประสงค์เฉพาะ รวมถึงสมมติฐานที่กำหนดไว้ล่วงหน้า” [7] คำว่า “กำหนดไว้ล่วงหน้า” (prespecified) สำคัญ เพราะสมมติฐานที่เพิ่มหลังเห็นข้อมูลควรรายงานเป็นการวิเคราะห์เชิงสำรวจ ไม่ใช่การทดสอบสมมติฐาน สำหรับการทดลองทางคลินิกในประเทศไทย การลงทะเบียนใน Thai Clinical Trials Registry ก่อนรับผู้ป่วย ดังตัวอย่างของ Pakpirom และคณะ [5] ช่วยยืนยันว่าสมมติฐานและผลลัพธ์หลักไม่ได้ถูกเปลี่ยนภายหลัง
สรุป
ก่อนส่งโครงร่างให้อาจารย์ที่ปรึกษา ตรวจสมมติฐานการวิจัยทุกข้อด้วยรายการนี้
- วัตถุประสงค์ที่ต้องทดสอบทุกข้อมีสมมติฐานรองรับ และวัตถุประสงค์เชิงพรรณนาไม่มีสมมติฐานเกินมา
- สมมติฐานแต่ละข้อระบุตัวแปรต้น ตัวแปรตาม กลุ่มที่เปรียบเทียบ และประชากร
- หนึ่งสมมติฐานมีตัวแปรตามหนึ่งตัว และชี้ไปยังสถิติทดสอบหนึ่งตัว
- เลือกแบบมีทิศทางเฉพาะเมื่อมีทฤษฎีหรืองานวิจัยก่อนหน้ารองรับ
- ใช้การทดสอบทางเดียวเฉพาะเมื่อผ่านเกณฑ์สองข้อของ Ruxton และ Neuhäuser และเขียนเหตุผลไว้ในบทที่ 3
- H0 และ H1 เขียนเป็นสัญลักษณ์ที่ตรงกับพารามิเตอร์ของสถิติที่ใช้
- ขนาดตัวอย่างคำนวณจากสมมติฐานหลัก ด้วยระดับนัยสำคัญและทิศทางเดียวกับที่จะใช้ทดสอบ
- คำกริยาเชิงเหตุผล (“มีผลต่อ”) ใช้เฉพาะกับแบบทดลองหรือกึ่งทดลอง
- จำนวนสมมติฐานในบทที่ 1 ตรงกับผลการทดสอบในบทที่ 4 และการอภิปรายในบทที่ 5
สมมติฐานที่เขียนดีทำให้บทที่ 3 ถึงบทที่ 5 เดินตามกันได้โดยไม่ต้องแก้ย้อนหลัง หากต้องการให้บรรณาธิการที่มีปริญญาเอกหรือแพทยศาสตรบัณฑิตในสาขาเดียวกับคุณตรวจความสอดคล้องระหว่างวัตถุประสงค์ สมมติฐาน และสถิติในโครงร่างหรือเล่มวิทยานิพนธ์ ดูรายละเอียดได้ที่ บริการแก้ไขและตรวจทานวิทยานิพนธ์ ของเรา เราแก้ไขและยกระดับงานของคุณ เราไม่ได้ทำวิจัยแทนคุณ
คำถามที่พบบ่อย
สมมติฐานการวิจัยต่างจากวัตถุประสงค์อย่างไร
วัตถุประสงค์บอกว่าจะศึกษาอะไร ส่วนสมมติฐานคือข้อความคาดการณ์ที่ทดสอบได้ด้วยสถิติ วัตถุประสงค์เชิงพรรณนาจึงไม่จำเป็นต้องมีสมมติฐาน
เมื่อใดควรเขียนสมมติฐานแบบมีทิศทาง
เมื่อมีทฤษฎีหรืองานวิจัยก่อนหน้ารองรับ ส่วนการทดสอบทางเดียวควรใช้เฉพาะเมื่อผ่านเกณฑ์และเขียนเหตุผลไว้ในบทที่ 3
สมมติฐานหนึ่งข้อควรมีตัวแปรตามกี่ตัว
หนึ่งตัว และชี้ไปยังสถิติทดสอบหนึ่งตัว เพื่อให้แปลงเป็น H0 และ H1 ที่ตรงกับพารามิเตอร์ของสถิติที่ใช้ได้
เอกสารอ้างอิง
- บัณฑิตวิทยาลัย มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. (2558). คู่มือการทำวิทยานิพนธ์ (หัวข้อ 1.1.1.3 และ 2.2.1.2–2.2.1.3 หน้า 9; หัวข้อ 2.2.4 บทที่ 4 ผลการวิจัย หน้า 12). https://itd.kmutnb.ac.th/content/e-service/pdf/ThesisManual.pdf
- Barroga, E., & Matanguihan, G. J. (2022). A practical guide to writing quantitative and qualitative research questions and hypotheses in scholarly articles. Journal of Korean Medical Science, 37(16), e121. doi:10.3346/jkms.2022.37.e121 PMID: 35470596
- Ruxton, G. D., & Neuhäuser, M. (2010). When should we use one-tailed hypothesis testing? Methods in Ecology and Evolution, 1(2), 114–117. doi:10.1111/j.2041-210X.2010.00014.x
- International Conference on Harmonisation. (1998). ICH Harmonised Tripartite Guideline E9: Statistical principles for clinical trials (Section 5.5 Estimation, confidence intervals and hypothesis testing). https://database.ich.org/sites/default/files/E9_Guideline.pdf
- Pakpirom, J., Thatsanapornsathit, K., Kovitwanawong, N., Petsakul, S., Benjhawaleemas, P., Narunart, K., Boonchuduang, S., & Karmakar, M. K. (2022). Real-time ultrasound-guided versus anatomic landmark-based thoracic epidural placement: A prospective, randomized, superiority trial. BMC Anesthesiology, 22, 198. doi:10.1186/s12871-022-01730-5 PMID: 35752755
- มหาวิทยาลัยวลัยลักษณ์. (ม.ป.ป.). คู่มือการเขียนวิทยานิพนธ์ บทที่ 1 ส่วนประกอบของวิทยานิพนธ์ (ส่วนเนื้อหา: บทที่ 1 บทนำ บทที่ 4 และบทที่ 5). https://grad.wu.ac.th/wp-content/uploads/2022/03/Unit1-WU-thesis-writing-manual-TH.pdf
- STROBE Initiative. (n.d.). STROBE checklists (cross-sectional studies, item 3: Objectives). https://www.strobe-statement.org/checklists/
มีคำถามหรือต้องการใบเสนอราคา?
ส่งข้อความสั้นๆ ถึงเรา ตอบกลับภายใน 24 ชั่วโมงในวันทำการ
