ความแตกต่างระหว่าง One-Way Repeated Measures ANOVA และ Friedman’s ANOVA ใช้เมื่อใดและต่างกันอย่างไร

เมื่อทำการวิจัยเชิงปริมาณที่มีการวัด “กลุ่มตัวอย่างเดียวกันหลายครั้ง” หรือ “วัดภายใต้หลายเงื่อนไข”เช่น วัดผลก่อน–ระหว่าง–หลังการอบรม หรือเปรียบเทียบประสิทธิภาพของวิธีการรักษา 3 แบบในคนกลุ่มเดียวกัน นักวิจัยมักใช้สถิติ One-Way Repeated Measures ANOVA หรือ Friedman’s ANOVA

แต่สถิติทั้งสองไม่เหมือนกันทั้งหมด การเลือกใช้ขึ้นอยู่กับ “ลักษณะของข้อมูล” และ “สมมติฐานทางสถิติ” ของงานวิจัยค่ะ

ความแตกต่างระหว่าง One-Way Repeated Measures ANOVA และ Friedman’s ANOVA

One-Way Repeated Measures ANOVA คืออะไร

One-Way Repeated Measures ANOVA เป็นสถิติแบบ Parametric Test ที่ใช้เปรียบเทียบ “ค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่างเดียวกัน” ภายใต้ 3 เงื่อนไขขึ้นไปเช่น การวัดซ้ำในช่วงเวลาแตกต่างกัน หรือในสภาพแวดล้อมที่ต่างกัน

สมมติฐานของ One-Way Repeated Measures ANOVA

1. ข้อมูลต้องมีการแจกแจงแบบ ปกติ (Normal Distribution)

2. ความแปรปรวนของค่าความแตกต่างระหว่างแต่ละเงื่อนไขต้องใกล้เคียงกัน (Sphericity)

3. กลุ่มตัวอย่างต้องเป็น กลุ่มเดียวกัน (Dependent Samples)

ตัวอย่างการใช้

วิจัยเรื่อง “ผลของการนอนต่อความจำในนักศึกษา”

• ตัวแปรอิสระ (Independent Variable): ระยะเวลาการนอน (4 ชม. / 6 ชม. / 8 ชม.)

• ตัวแปรตาม (Dependent Variable): คะแนนความจำหลังการนอน

หากข้อมูลมีการแจกแจงแบบปกติและสอดคล้องกับสมมติฐานสถิติ สามารถใช้ One-Way Repeated Measures ANOVA เพื่อดูว่าระยะเวลาการนอนมีผลต่อคะแนนความจำหรือไม่

Friedman’s ANOVA คืออะไร

Friedman’s ANOVA เป็นสถิติแบบ Non-Parametric Test ที่ใช้ในลักษณะเดียวกันกับ One-Way Repeated Measures ANOVA แต่เหมาะกับกรณีที่ข้อมูล ไม่เป็นปกติ (Non-normal) หรือมี Outliers มากจนค่าเฉลี่ยไม่สามารถสะท้อนค่ากลางที่แท้จริงได้

สถิตินี้จะเปรียบเทียบ “อันดับของข้อมูล (Ranks)” แทนการใช้ค่าเฉลี่ยจริง เพื่อดูว่าผลลัพธ์ภายใต้เงื่อนไขต่าง ๆ แตกต่างกันหรือไม่

ตัวอย่างการใช้

วิจัยเรื่อง “ระดับความเครียดของพยาบาลในช่วงเวรทำงานต่างกัน”

• ตัวแปรอิสระ (Independent Variable): เวรทำงาน (เช้า / บ่าย / ดึก)

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

หากข้อมูลไม่เป็นปกติ หรือมีค่าความเครียดที่กระจายไม่เท่ากัน ควรใช้ Friedman’s ANOVA แทน

เกณฑ์การเลือกใช้ระหว่าง One-Way Repeated Measures ANOVA และ Friedman’s ANOVA

นักวิจัยสามารถตัดสินใจเลือกใช้ได้จากลักษณะของข้อมูลดังนี้

• หากข้อมูลเป็นแบบ ต่อเนื่อง (Continuous Data) และมีการแจกแจงแบบ ปกติ (Normal Distribution) → ใช้ One-Way Repeated Measures ANOVA

• หากข้อมูลเป็นแบบ ไม่ต่อเนื่อง (Ordinal Data) หรือมีการแจกแจง ไม่เป็นปกติ (Non-normal) → ใช้ Friedman’s ANOVA

• หากข้อมูลมี Outliers จำนวนมาก หรือไม่ผ่านการทดสอบสมมติฐานทางสถิติ → ควรใช้ Friedman’s ANOVA

• แต่ถ้าผ่านเงื่อนไขทุกข้อของสมมติฐานสถิติ → Repeated Measures ANOVA จะให้ผลวิเคราะห์ที่แม่นยำกว่า

กล่าวโดยสรุป

One-Way Repeated Measures ANOVA เหมาะกับข้อมูลตัวเลขต่อเนื่องและเป็นปกติFriedman’s ANOVA เหมาะกับข้อมูลเชิงอันดับหรือข้อมูลที่ไม่เป็นปกติ

ทำไมควรใช้บริการของ Data Investigator

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบ “การวัดซ้ำ” ต้องอาศัยทั้งความเข้าใจทางทฤษฎีสถิติและความละเอียดในการตรวจสอบสมมติฐาน เช่น Normality, Sphericity และการเลือกใช้สถิติที่ถูกต้องหากเลือกใช้ผิด อาจทำให้ผลการวิเคราะห์คลาดเคลื่อน หรือไม่สามารถตีความผลได้ถูกต้องตามหลักวิชาการ

Data Investigator มีประสบการณ์กว่า 15 ปี ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติด้วยโปรแกรม SPSSเรามีผู้เชี่ยวชาญที่สามารถช่วยตรวจสอบสมมติฐานทางสถิติ เลือกใช้สถิติที่เหมาะสม และอธิบายผลลัพธ์ได้อย่างละเอียด เข้าใจง่าย และพร้อมใช้งานในรายงานวิจัย

บริการของเรา

• วิเคราะห์ข้อมูลด้วย SPSS อย่างถูกต้องตามหลักสถิติ

• ตรวจสอบสมมติฐานของข้อมูลก่อนเลือกใช้วิธีการวิเคราะห์

• วิเคราะห์ข้อมูลแบบซ้ำด้วย Repeated Measures ANOVA หรือ Friedman’s ANOVA

• อธิบายผลการวิเคราะห์ข้อมูลโดยละเอียด พร้อมตีความเชิงสถิติอย่างเข้าใจง่าย

• จัดทำ ใบรับรองผลการวิเคราะห์ข้อมูล (Certificate of Statistical Analysis)

ไม่ว่าคุณจะเป็น นักศึกษาทำวิทยานิพนธ์, นักวิจัยทางการแพทย์, หรือ หน่วยงานราชการ,Data Investigator คือผู้ช่วยมืออาชีพในการวิเคราะห์ข้อมูลที่คุณวางใจได้ทุกขั้นตอน

สอบถามข้อมูลเพิ่มเติมกรุณาติดต่อ:

อีเมล์: info@datainvestigatorth.com

ไลน์: @datainvestigator