ทำอย่างไรเมื่อค่า P-Value มากกว่า 0.05

ในการทำวิจัยเชิงสถิติ ค่า P-Value (Probability Value) เป็นค่าที่บอกถึง “โอกาสที่จะเกิดผลลัพธ์นั้น ๆ โดยบังเอิญ” หรือพูดง่าย ๆ ว่า เป็นตัวบ่งชี้ว่าผลของเรามีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่ แต่เราจะทำอย่างไรเมื่อ P-Value มากกว่า 0.05

ทำอย่างไรเมื่อ P-Value มากกว่า 0.05

โดยทั่วไป นักวิจัยมักใช้เกณฑ์ P-Value น้อยกว่า 0.05 หมายความว่า มีความน่าจะเป็นไม่เกิน 5% ที่ผลที่ได้จะเกิดขึ้นโดยบังเอิญ จึงถือว่า “แตกต่างหรือสัมพันธ์กันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ” แต่เมื่อ P-Value มากกว่า 0.05 หลายคนมักตกใจ เพราะแปลว่า “ผลไม่แตกต่าง” หรือ “สมมติฐานไม่ผ่าน”

อย่างไรก็ตาม การที่ค่า p-value ไม่ผ่าน ไม่ได้หมายความว่างานวิจัยล้มเหลวเสมอไป วันนี้เราจะมาทำความเข้าใจกันค่ะ ว่าเราจะทำอย่างไรเมื่อ P-Value มากกว่า 0.05

1. ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลและขนาดกลุ่มตัวอย่าง

สาเหตุที่พบบ่อยที่สุดคือ ขนาดกลุ่มตัวอย่าง (Sample Size) น้อยเกินไป ทำให้สถิติไม่สามารถตรวจพบความแตกต่างได้ แม้ว่าความแตกต่างนั้นจะมีอยู่จริง สิ่งที่คุณควรทำคือการกลับไปทบทวนขนาดกลุ่มตัวอย่าง และหากจำเป็นอาจต้องเก็บข้อมูลเพิ่มเติม เพื่อเพิ่มความแม่นยำของผลลัพธ์เพื่อให้ค่า P-Value ผ่าน 0.05

2. ตรวจสอบความเหมาะสมของสถิติที่ใช้

บางครั้งการเลือกสถิติไม่สอดคล้องกับลักษณะของข้อมูลก็สามารถส่งผลให้ค่า P-Value มากกว่า 0.05 ได้เช่นกัน ยกตัวอย่างเช่นเช่น ข้อมูลไม่เป็นแบบปกติ (Non-normal Distribution) แต่ใช้ t-test หรือตัวแปรเป็นกลุ่มย่อยไม่เท่ากัน แต่ใช้ ANOVA แบบมาตรฐาน กรณีนี้ควรปรับเปลี่ยนเป็น สถิติแบบ Non-parametric เช่น Mann-Whitney U Test หรือ Kruskal-Wallis H Test เพื่อให้ผลลัพธ์สอดคล้องกับธรรมชาติของข้อมูล

3. ทบทวนกรอบแนวคิดและสมมติฐาน

บางครั้งปัญหาไม่ได้อยู่ที่ข้อมูล แต่อยู่ที่การตั้งสมมติฐานที่ไม่สัมพันธ์กับความจริงเชิงทฤษฎี

ควรกลับไปทบทวนกรอบแนวคิดการวิจัยอีกครั้ง หรือทบกวนงานวิจัยที่มีอยู่แล้วก่อนหน้าเพื่อทำความเข้าใจว่าตัวแปรแต่ละส่วนมีความสัมพันธ์กันอย่างไร

4. เพิ่มความละเอียดในการวัดตัวแปร

บางครั้งตัวแปรที่ใช้ในแบบสอบถามหรือเครื่องมือวิจัยอาจยังไม่ละเอียดพอ ทำให้ไม่สามารถสะท้อนความแตกต่างได้จริง เช่น การใช้สเกล 3 ระดับอาจทำให้ผลต่างเล็ก ๆ ไม่แสดงออก

ทางออกคือผู้วิจัยสามารถปรับเป็นสเกล 5 หรือ 7 ระดับ (Likert Scale) หรือปรับรูปแบบคำถามให้วัดเชิงลึกขึ้น

5. ปรับรูปแบบการรายงานผล

แม้ค่า P-Value มากกว่า 0.05 แต่เรายังสามารถ รายงานผลเชิงพรรณนา (Descriptive Results) และ อภิปรายผลเชิงทฤษฎี ได้อย่างมีคุณค่า เช่น

• ระบุว่า “ผลไม่แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p > .05) แต่แนวโน้มชี้ให้เห็นว่า…”

• หรือ “แม้ผลไม่ผ่านทางสถิติ แต่สอดคล้องกับสมมติฐานในระดับแนวโน้ม (trend level)”

ซึ่งผู้ตรวจงานวิจัยมักยอมรับได้ หากมีการอธิบายอย่างเป็นเหตุผล

6. ยอมรับว่างานวิจัยของคุณไม่มีนัยสำคัญทางสถิติพร้อมอธิบายสาเหตุ

ในงานวิจัย การพบว่างานวิจัยไม่เป็นไปตามสมมติฐานการวิจัยที่มีการตั้งไว้ ปกติแล้วมีความเป็นไปได้และต้องบอกว่าพบได้บ่อยมาก เนื่องจากงานวิจัยที่มีกลุ่มผู้ตอบแบบสอบถามที่แตกต่างกันทั้งในเชิงประชากรศาสตร์ และประเทศ มักจะมีความคิดเห็นหรือพฤติกรรมที่แตกต่างกันได้

ทำไมควรใช้บริการของ Data Investigator

การแก้ปัญหา p-value มากกว่า 0.05 ต้องใช้ทั้งความเข้าใจเชิงสถิติและประสบการณ์จริง ซึ่ง Data Investigator มีทีมผู้เชี่ยวชาญด้านสถิติและการวิจัยกว่า 15 ปี ที่สามารถช่วยคุณได้ในทุกขั้นตอน ตั้งแต่

• การตรวจสอบสมมติฐานและเลือกสถิติที่ถูกต้อง

• การวิเคราะห์ด้วยโปรแกรม SPSS

• การแปลผลและอธิบายผลการวิจัยโดยละเอียด

• ออกใบรับรองผลการวิเคราะห์ข้อมูล (Certificate of Statistical Analysis)

ไม่ว่าคุณจะเป็นนักศึกษาทำวิทยานิพนธ์ นักวิจัยทางการแพทย์ หรือหน่วยงานราชการ Data Investigator พร้อมช่วยให้คุณมั่นใจได้ว่างานวิเคราะห์ข้อมูลของคุณจะ แม่นยำ ถูกต้อง และผ่านการตรวจสอบจากผู้เชี่ยวชาญ

เมื่อค่า p-value มากกว่า .05 อย่าเพิ่งสรุปว่างานวิจัยล้มเหลว แต่ให้กลับไปตรวจสอบทีละขั้นตอน ตั้งแต่ขนาดกลุ่มตัวอย่าง วิธีการวิเคราะห์ข้อมูล ไปจนถึงการตั้งสมมติฐาน หากต้องการคำปรึกษาหรือผู้ช่วยมืออาชีพด้านการวิเคราะห์ข้อมูล Data Investigator คือทางออกที่คุณวางใจได้

สอบถามข้อมูลเพิ่มเติมกรุณาติดต่อ:

อีเมล์: info@datainvestigatorth.com

ไลน์: @datainvestigator