ความแตกต่างระหว่าง One-Way ANOVA และ Kruskal-Wallis Test ใช้เมื่อใดและต่างกันอย่างไร

ในการทำงานวิจัยเชิงปริมาณ หากต้องการเปรียบเทียบ “ความแตกต่างของค่าเฉลี่ยระหว่างหลายกลุ่ม” (มากกว่า 2 กลุ่มขึ้นไป) นักวิจัยมักเลือกใช้สถิติ One-Way ANOVA หรือ Kruskal-Wallis Test

แต่คำถามสำคัญคือ “ควรเลือกใช้ตัวไหน?” เพราะแม้ว่าทั้งสองสถิติจะใช้เพื่อเปรียบเทียบหลายกลุ่มเหมือนกัน แต่มีหลักการและข้อสมมติฐานที่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ

ความแตกต่างระหว่าง One-Way ANOVA และ Kruskal-Wallis Test

One-Way ANOVA คืออะไร

One-Way ANOVA (Analysis of Variance) เป็นสถิติแบบ Parametric Test ที่ใช้เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของ 3 กลุ่มขึ้นไปเพื่อดูว่าค่าเฉลี่ยของแต่ละกลุ่มแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่

สมมติฐานของ One-Way ANOVA

1. ข้อมูลในแต่ละกลุ่มต้องมีการแจกแจงแบบ ปกติ (Normal Distribution)

2. ความแปรปรวนของแต่ละกลุ่มต้อง เท่ากันหรือใกล้เคียงกัน (Homogeneity of Variance)

3. ตัวอย่างในแต่ละกลุ่มต้องเป็น อิสระต่อกัน (Independent Samples)

ตัวอย่างการใช้ One-Way ANOVA

วิจัยเรื่อง “ระดับความพึงพอใจของลูกค้าต่อประเภทของโรงแรม”

• ตัวแปรอิสระ (Independent Variable): ประเภทของโรงแรม (3 ดาว, 4 ดาว, 5 ดาว)

• ตัวแปรตาม (Dependent Variable): ระดับความพึงพอใจเฉลี่ย (1–5 Likert Scale)

หากข้อมูลมีการแจกแจงแบบปกติและความแปรปรวนเท่ากัน สามารถใช้ One-Way ANOVA เพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยระหว่างกลุ่มได้

Kruskal-Wallis Test คืออะไร

Kruskal-Wallis Test เป็นสถิติแบบ Non-Parametric Test ใช้เปรียบเทียบความแตกต่างของ 3 กลุ่มขึ้นไป เช่นเดียวกับ One-Way ANOVAแต่เหมาะสำหรับกรณีที่ข้อมูล ไม่เป็นปกติ (Non-normal Distribution) หรือมี ค่าผิดปกติ (Outliers) จำนวนมาก

แทนที่จะเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยจริง Kruskal-Wallis จะเปรียบเทียบ อันดับของข้อมูล (Ranks) ระหว่างกลุ่ม เพื่อดูว่ามีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่

ตัวอย่างการใช้ Kruskal-Wallis Test

วิจัยเรื่อง “ระดับความเครียดของพนักงานตามตำแหน่งงาน”

• ตัวแปรอิสระ (Independent Variable): ตำแหน่งงาน (พนักงานทั่วไป / หัวหน้างาน / ผู้บริหาร)

• ตัวแปรตาม (Dependent Variable): ระดับความเครียด (1–5 Likert Scale)

หากข้อมูลมีการเบ้ (Skewed Distribution) หรือมี Outliers ควรใช้ Kruskal-Wallis Test แทน ANOVA

เกณฑ์การเลือกใช้ระหว่าง One-Way ANOVA และ Kruskal-Wallis Test

การตัดสินใจเลือกใช้สถิติทั้งสองขึ้นอยู่กับ ลักษณะของข้อมูลและสมมติฐานทางสถิติ ดังนี้

• หากข้อมูลเป็นแบบ ปกติ (Normal Distribution) และ มีความแปรปรวนเท่ากัน → ใช้ One-Way ANOVA

• หากข้อมูล ไม่เป็นปกติ (Non-normal) หรือมี Outliers เยอะ → ใช้ Kruskal-Wallis Test

• ถ้าตัวแปรตามเป็น ข้อมูลเชิงอันดับ (Ordinal) หรือไม่ต่อเนื่อง → เหมาะกับ Kruskal-Wallis Test

• ถ้าตัวแปรตามเป็น ข้อมูลเชิงช่วง (Interval) หรือ อัตราส่วน (Ratio) → เหมาะกับ One-Way ANOVA

กล่าวโดยสรุป

ใช้ ANOVA เมื่อข้อมูล “ดีพอ” สำหรับสมมติฐานของสถิติใช้ Kruskal-Wallis เมื่อข้อมูล “ไม่สอดคล้อง” กับเงื่อนไขของ ANOVA

ทำไมควรใช้บริการของ Data Investigator

การเลือกใช้สถิติที่ถูกต้องเป็นหัวใจสำคัญของความน่าเชื่อถือในงานวิจัย เพราะหากเลือกผิด อาจนำไปสู่การแปลผลที่ไม่ถูกต้องและเสียเวลาแก้ไขซ้ำ

Data Investigator มีประสบการณ์กว่า 15 ปี ในการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยโปรแกรม SPSS ทั้งในงานวิจัยเชิงวิชาการ ธุรกิจ และการแพทย์เรามีผู้เชี่ยวชาญที่สามารถช่วยตรวจสอบสมมติฐานของข้อมูล เลือกใช้สถิติที่เหมาะสม และอธิบายผลลัพธ์ได้อย่างละเอียดและเข้าใจง่าย

บริการของเรา

• วิเคราะห์ข้อมูลด้วยโปรแกรม SPSS อย่างถูกต้องตามหลักสถิติ

• ตรวจสอบสมมติฐานทางสถิติ เช่น Normality, Homogeneity of Variance

• แนะนำการเลือกใช้สถิติระหว่าง ANOVA หรือ Kruskal-Wallis Test

• อธิบายผลการวิเคราะห์ข้อมูลโดยละเอียด พร้อมช่วยตีความอย่างมืออาชีพ

• จัดทำ ใบรับรองผลการวิเคราะห์ข้อมูล (Certificate of Statistical Analysis)

ไม่ว่าคุณจะเป็น นักศึกษาทำวิทยานิพนธ์, นักวิจัยทางการแพทย์, หรือ หน่วยงานราชการ,Data Investigator คือผู้ช่วยที่คุณวางใจได้ในการวิเคราะห์ข้อมูลให้ถูกต้องและเข้าใจง่ายที่สุด

สอบถามข้อมูลเพิ่มเติมกรุณาติดต่อ:

อีเมล์: info@datainvestigatorth.com

ไลน์: @datainvestigator