_edited_ed.png)
ความแตกต่างระหว่าง Paired Sample T-Test และ Wilcoxon Signed Rank Test ใช้เมื่อใดและต่างกันอย่างไร
- Data Investigator Team
- 12 ต.ค.
- ยาว 2 นาที
ในการทำวิจัยเชิงปริมาณ นักวิจัยมักต้องการเปรียบเทียบ “ค่าก่อนและหลังการทดลอง” หรือ “ค่าที่ได้จากกลุ่มตัวอย่างเดียวกันในสองเงื่อนไข” ซึ่งเป็นกรณีของการวิเคราะห์ ข้อมูลแบบคู่ (Paired Data) โดยสถิติที่นิยมใช้มี 2 วิธี คือ Paired Sample T-Test และ Wilcoxon Signed Rank Test
คำถามคือ “ควรใช้ตัวไหนถึงจะเหมาะกับข้อมูลของเรา?” ในบทความนี้เราจะมาดูกันค่ะว่าทั้งสองสถิติมีความแตกต่างกันอย่างไร และใช้ในสถานการณ์แบบใด
Paired Sample T-Test คืออะไร
Paired Sample T-Test เป็นสถิติแบบ Parametric Test ที่ใช้เปรียบเทียบ “ค่าเฉลี่ยของข้อมูลสองชุดที่มาจากกลุ่มตัวอย่างเดียวกัน”เช่น เปรียบเทียบผลก่อนและหลังการฝึกอบรม หรือเปรียบเทียบผลวัดจากคนกลุ่มเดียวกันภายใต้เงื่อนไขที่ต่างกัน
สมมติฐานของ Paired Sample T-Test
ข้อมูลทั้งสองชุดต้องมาจาก กลุ่มตัวอย่างเดียวกัน (Dependent Samples)
ค่าความแตกต่างระหว่างก่อนและหลังต้องมีการแจกแจงแบบ ปกติ (Normal Distribution)
ตัวแปรตามต้องเป็นข้อมูลระดับ ช่วง (Interval) หรือ อัตราส่วน (Ratio)
ตัวอย่างการใช้ Paired Sample T-Test
วิจัยเรื่อง “ผลของการอบรมต่อทักษะการสื่อสารของพนักงาน”
ตัวแปรอิสระ (Independent Variable): เงื่อนไขการวัด (ก่อนอบรม / หลังอบรม)
ตัวแปรตาม (Dependent Variable): คะแนนทักษะการสื่อสาร (0–100 คะแนน)
หากค่าความแตกต่างของคะแนนก่อนและหลังมีการแจกแจงแบบปกติ สามารถใช้ Paired Sample T-Test เพื่อทดสอบว่าการอบรมมีผลต่อทักษะหรือไม่
Wilcoxon Signed Rank Test คืออะไร
Wilcoxon Signed Rank Test เป็นสถิติแบบ Non-Parametric Test ที่ใช้ในลักษณะเดียวกับ Paired Sample T-Testแต่เหมาะสำหรับกรณีที่ข้อมูล ไม่เป็นปกติ (Non-normal Distribution) หรือมี Outliers มากจนค่าเฉลี่ยไม่สามารถสะท้อนความแตกต่างได้ดี
แทนที่จะใช้ “ค่าเฉลี่ย” Wilcoxon จะใช้ “อันดับ (Ranks)” ของค่าความแตกต่างระหว่างสองชุดข้อมูล เพื่อตรวจสอบว่าความแตกต่างนั้นมีนัยสำคัญหรือไม่
ตัวอย่างการใช้ Wilcoxon Signed Rank Test
วิจัยเรื่อง “ระดับความเครียดของพนักงานก่อนและหลังเข้าร่วมโปรแกรมผ่อนคลาย”
ตัวแปรอิสระ (Independent Variable): เงื่อนไขการวัด (ก่อนโปรแกรม / หลังโปรแกรม)
ตัวแปรตาม (Dependent Variable): ระดับความเครียด (คะแนนจากแบบสอบถาม 1–5)
หากข้อมูลไม่เป็นปกติ หรือมีค่าผิดปกติ ควรใช้ Wilcoxon Signed Rank Test แทน Paired Sample T-Test
เกณฑ์การเลือกใช้ระหว่าง Paired Sample T-Test และ Wilcoxon Signed Rank Test
การเลือกใช้ระหว่างสองสถิติขึ้นอยู่กับ “ลักษณะของข้อมูล” เป็นหลัก
หากข้อมูล เป็นแบบปกติ (Normal Distribution) และเป็นข้อมูลเชิงปริมาณ → ใช้ Paired Sample T-Test
หากข้อมูล ไม่เป็นปกติ (Non-normal) หรือมี Outliers เยอะ → ใช้ Wilcoxon Signed Rank Test
หากตัวแปรตามเป็น ข้อมูลเชิงอันดับ (Ordinal) → เหมาะกับ Wilcoxon Signed Rank Test
หากตัวแปรตามเป็น ข้อมูลเชิงช่วง (Interval) หรือ อัตราส่วน (Ratio) → เหมาะกับ Paired Sample T-Test
กล่าวโดยสรุป
ใช้ Paired Sample T-Test เมื่อต้องการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยก่อน–หลังจากกลุ่มตัวอย่างเดียวกัน และข้อมูลมีการแจกแจงปกติใช้ Wilcoxon Signed Rank Test เมื่อต้องการเปรียบเทียบค่าก่อน–หลังในข้อมูลที่ไม่เป็นปกติ หรือเป็นข้อมูลเชิงอันดับ
ทำไมควรใช้บริการของ Data Investigator
การเลือกใช้สถิติที่เหมาะสมในงานวิจัยแบบคู่ (Before–After) ไม่เพียงแค่รู้สูตรคำนวณ แต่ต้องเข้าใจลักษณะของข้อมูลและสมมติฐานทางสถิติอย่างถูกต้อง ซึ่งหากเลือกผิดอาจทำให้การตีความผลคลาดเคลื่อนและไม่สามารถผ่านการตรวจสอบจากอาจารย์หรือผู้ประเมินได้
Data Investigator มีประสบการณ์กว่า 15 ปี ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติด้วยโปรแกรม SPSS สำหรับทั้งงานวิจัยเชิงวิชาการ ธุรกิจ และการแพทย์ พร้อมช่วยคุณให้มั่นใจได้ว่างานวิเคราะห์ของคุณแม่นยำและเข้าใจง่าย
บริการของเรา
วิเคราะห์ข้อมูลด้วย SPSS อย่างถูกต้องและเป็นระบบ
ตรวจสอบสมมติฐานของข้อมูลก่อนเลือกใช้สถิติ
เลือกใช้และวิเคราะห์ผลด้วย Paired Sample T-Test หรือ Wilcoxon Signed Rank Test อย่างเหมาะสม
อธิบายผลการวิเคราะห์ข้อมูลโดยละเอียด พร้อมคำแปลผลเชิงสถิติที่เข้าใจง่าย
จัดทำ ใบรับรองผลการวิเคราะห์ข้อมูล (Certificate of Statistical Analysis)
ไม่ว่าคุณจะเป็น นักศึกษาทำวิทยานิพนธ์, นักวิจัยทางการแพทย์, หรือ หน่วยงานราชการ,Data Investigator คือผู้ช่วยมืออาชีพในการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Before–After ที่คุณวางใจได้ทุกขั้นตอน
สอบถามข้อมูลเพิ่มเติมกรุณาติดต่อ:
อีเมล์: info@datainvestigatorth.com
ไลน์: @datainvestigator
ความคิดเห็น