บทที่ 4 ผลการวิเคราะห์ข้อมูล เขียนอย่างไร? โครงสร้าง + ตัวอย่างตารางและคำบรรยาย

บทที่ 4 เป็นบทที่หลายคนรู้สึกว่า “มีข้อมูลแล้ว แต่ไม่รู้จะเริ่มเขียนตรงไหน” ข่าวดีคือบทนี้มีโครงสร้างค่อนข้างตายตัว ถ้าเข้าใจลำดับและรูปแบบตาราง การเขียนจะง่ายขึ้นมาก บทความนี้รวบรวมโครงสร้างที่พบบ่อยในวิทยานิพนธ์และการค้นคว้าอิสระของไทย พร้อมตัวอย่างตารางและคำบรรยายให้ดูเป็นแนวทาง

หมายเหตุ: ตัวเลขทุกตัวในบทความนี้เป็น ตัวอย่างสมมติ เพื่อแสดงรูปแบบการเขียนเท่านั้น และรูปแบบของแต่ละสถาบันอาจต่างกัน ให้ยึดแบบฟอร์มวิทยานิพนธ์ของบัณฑิตวิทยาลัยหรือคณะของคุณ และยืนยันกับอาจารย์ที่ปรึกษาเสมอ

บทที่ 4 ผลการวิเคราะห์ข้อมูล มีหัวข้ออะไรบ้าง

โครงสร้างที่พบบ่อยสำหรับงานวิจัยเชิงปริมาณที่ใช้แบบสอบถาม:

1. สัญลักษณ์ที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล
2. ลำดับขั้นในการเสนอผลการวิเคราะห์ข้อมูล
3. ผลการวิเคราะห์ข้อมูล แบ่งเป็นส่วน เช่น
   • ส่วนที่ 1 ข้อมูลทั่วไปของผู้ตอบแบบสอบถาม
   • ส่วนที่ 2 ระดับความคิดเห็นเกี่ยวกับตัวแปรที่ศึกษา
   • ส่วนที่ 3 ผลการทดสอบสมมติฐาน

หลักง่าย ๆ คือ ลำดับในบทที่ 4 ควรเรียงตามวัตถุประสงค์และสมมติฐานในบทที่ 1 และสถิติที่ระบุไว้ในบทที่ 3 ผู้อ่านควรจับคู่ได้ทันทีว่าตารางไหนตอบวัตถุประสงค์ข้อใด

สัญลักษณ์ที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล ตัวอย่าง

ใส่เฉพาะสัญลักษณ์ที่ปรากฏจริงในบท ตัวอย่างเช่น:

สัญลักษณ์	ความหมาย
n	จำนวนผู้ตอบแบบสอบถาม
x̄	ค่าเฉลี่ย (Mean)
S.D.	ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation)
t	ค่าสถิติที่ใช้ใน t-test
F	ค่าสถิติที่ใช้ใน One-way ANOVA
r	ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เพียร์สัน
β	ค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยมาตรฐาน
R²	ค่าสัมประสิทธิ์การพยากรณ์
p (Sig.)	ระดับนัยสำคัญที่คำนวณได้
*	มีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05

ถ้าต้องการชื่อสถิติภาษาไทย–อังกฤษครบชุด ดูตารางท้าย สถิติที่ใช้ในการวิจัย

ลำดับขั้นในการเสนอผลการวิเคราะห์ข้อมูล

เขียนเป็นย่อหน้าหรือรายการสั้น ๆ เช่น

ผู้วิจัยนำเสนอผลการวิเคราะห์ข้อมูลแบ่งออกเป็น 3 ส่วน ดังนี้ ส่วนที่ 1 ข้อมูลทั่วไปของผู้ตอบแบบสอบถาม ส่วนที่ 2 ระดับความคิดเห็นเกี่ยวกับคุณภาพการบริการ และส่วนที่ 3 ผลการทดสอบสมมติฐาน

ส่วนที่ 1 ข้อมูลทั่วไป: ตัวอย่างตารางความถี่และร้อยละ

ตารางที่ 4.1 จำนวนและร้อยละของผู้ตอบแบบสอบถาม จำแนกตามข้อมูลทั่วไป (n = 400) (ตัวอย่างสมมติ)

ข้อมูลทั่วไป	จำนวน (คน)	ร้อยละ
เพศ
ชาย	168	42.00
หญิง	232	58.00
อายุ
18–25 ปี	124	31.00
26–35 ปี	186	46.50
36 ปีขึ้นไป	90	22.50
รวม	400	100.00

ตัวอย่างคำบรรยายใต้ตาราง:

จากตารางที่ 4.1 พบว่า ผู้ตอบแบบสอบถามส่วนใหญ่เป็นเพศหญิง จำนวน 232 คน คิดเป็นร้อยละ 58.00 และส่วนใหญ่มีอายุ 26–35 ปี จำนวน 186 คน คิดเป็นร้อยละ 46.50

เทคนิค: บรรยาย เฉพาะกลุ่มที่มากที่สุด ของแต่ละตัวแปร ไม่ต้องอ่านตัวเลขทุกแถวซ้ำ เพราะผู้อ่านเห็นในตารางอยู่แล้ว

ส่วนที่ 2 ค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน: ตัวอย่างตารางและเกณฑ์แปลผล

ก่อนตาราง ให้ทวนเกณฑ์แปลผลที่ระบุไว้ในบทที่ 3 เช่น เกณฑ์ช่วงคะแนนเฉลี่ยของ Best (1977) สำหรับมาตรวัด 5 ระดับ:

ค่าเฉลี่ย	ระดับความคิดเห็น
4.21–5.00	มากที่สุด
3.41–4.20	มาก
2.61–3.40	ปานกลาง
1.81–2.60	น้อย
1.00–1.80	น้อยที่สุด

ตารางที่ 4.2 ค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของคุณภาพการบริการ (n = 400) (ตัวอย่างสมมติ)

คุณภาพการบริการ	x̄	S.D.	ระดับ	อันดับ
ความเป็นรูปธรรมของบริการ	3.92	0.71	มาก	3
ความน่าเชื่อถือ	4.05	0.66	มาก	2
การตอบสนองต่อผู้รับบริการ	3.58	0.84	มาก	4
การให้ความมั่นใจ	4.27	0.59	มากที่สุด	1
รวม	3.96	0.58	มาก

ตัวอย่างคำบรรยายใต้ตาราง:

จากตารางที่ 4.2 พบว่า ผู้ตอบแบบสอบถามมีความคิดเห็นต่อคุณภาพการบริการโดยรวมอยู่ในระดับมาก (x̄ = 3.96, S.D. = 0.58) เมื่อพิจารณารายด้าน พบว่า ด้านที่มีค่าเฉลี่ยสูงที่สุดคือ ด้านการให้ความมั่นใจ (x̄ = 4.27, S.D. = 0.59) รองลงมาคือ ด้านความน่าเชื่อถือ (x̄ = 4.05, S.D. = 0.66) และด้านที่มีค่าเฉลี่ยต่ำที่สุดคือ ด้านการตอบสนองต่อผู้รับบริการ (x̄ = 3.58, S.D. = 0.84)

ลำดับการบรรยายที่ใช้กันบ่อย: ภาพรวม → ด้านสูงสุด → รองลงมา → ด้านต่ำสุด หลายสถาบันให้ทำตารางรายข้อของแต่ละด้านแยกอีกชุด ซึ่งใช้รูปแบบเดียวกัน

คำนวณค่าเฉลี่ยและ S.D. รายข้อพร้อมแปลระดับเบื้องต้นได้ที่ เครื่องคำนวณ Likert Mean/S.D. (ใช้ตรวจทานคร่าว ๆ แล้วยืนยันกับผลจากโปรแกรมสถิติของคุณ) และอ่านวิธีคิดใน วิธีคำนวณค่าเฉลี่ยและ S.D. ของ Likert Scale

ส่วนที่ 3 ผลการทดสอบสมมติฐาน: ตัวอย่างตาราง t-test, ANOVA, Correlation, Regression

เริ่มแต่ละสมมติฐานด้วยการทวนสมมติฐานข้อนั้น แล้วตามด้วยตารางและคำบรรยาย ถ้าใช้สถิติพาราเมตริก หลายสถาบันให้รายงานผลตรวจข้อตกลงเบื้องต้นก่อน ดู การทดสอบการแจกแจงปกติใน SPSS

ตัวอย่างตาราง t-test (Independent samples)

สมมติฐานที่ 1 ผู้ตอบที่มีเพศต่างกัน มีความคิดเห็นต่อคุณภาพการบริการแตกต่างกัน

ตารางที่ 4.3 ผลการเปรียบเทียบความคิดเห็นต่อคุณภาพการบริการ จำแนกตามเพศ (ตัวอย่างสมมติ)

เพศ	n	x̄	S.D.	t	p
ชาย	168	3.88	0.61	-2.37*	.018
หญิง	232	4.02	0.55

* p < .05

จากตารางที่ 4.3 พบว่า ผู้ตอบแบบสอบถามที่มีเพศต่างกัน มีความคิดเห็นต่อคุณภาพการบริการแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 (t = -2.37, p = .018) โดยเพศหญิงมีค่าเฉลี่ยสูงกว่าเพศชาย จึงยอมรับสมมติฐานที่ 1

ตัวอย่างตาราง One-way ANOVA

ตารางที่ 4.4 ผลการเปรียบเทียบความคิดเห็นต่อคุณภาพการบริการ จำแนกตามอายุ (ตัวอย่างสมมติ)

แหล่งความแปรปรวน	df	SS	MS	F	p
ระหว่างกลุ่ม	2	1.24	0.62	1.85	.159
ภายในกลุ่ม	397	133.02	0.34
รวม	399	134.26

จากตารางที่ 4.4 พบว่า ผู้ตอบแบบสอบถามที่มีอายุต่างกัน มีความคิดเห็นต่อคุณภาพการบริการไม่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 (F = 1.85, p = .159) จึงปฏิเสธสมมติฐานที่ 2

ถ้า F มีนัยสำคัญ ให้ต่อด้วยตารางเปรียบเทียบรายคู่ (Post hoc) ตามวิธีที่ระบุในบทที่ 3 อ่านวิธีอ่านค่าแต่ละตัวได้ที่ อ่านผล t-test และ ANOVA ใน SPSS

ตัวอย่างตาราง Correlation และ Regression

ตารางที่ 4.5 ผลการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณของปัจจัยที่มีผลต่อความพึงพอใจ (ตัวอย่างสมมติ)

ตัวแปรอิสระ	B	S.E.	β	t	p
ค่าคงที่	0.84	0.21		4.00*	< .001
ความน่าเชื่อถือ	0.36	0.05	.39	7.20*	< .001
การให้ความมั่นใจ	0.28	0.06	.27	4.67*	< .001
การตอบสนอง	0.04	0.04	.05	1.00	.318

R = .68, R² = .46, Adjusted R² = .46, F = 112.74*, * p < .05

จากตารางที่ 4.5 พบว่า ตัวแปรอิสระทั้งสามร่วมกันอธิบายความแปรปรวนของความพึงพอใจได้ร้อยละ 46 (R² = .46, F = 112.74, p < .001) โดยด้านความน่าเชื่อถือ (β = .39) และด้านการให้ความมั่นใจ (β = .27) มีผลต่อความพึงพอใจอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 ส่วนด้านการตอบสนองไม่มีนัยสำคัญ (p = .318)

ค่าแต่ละตัวในตาราง Correlation/Regression และเงื่อนไขก่อนใช้ อ่านต่อใน อ่านผล Correlation และ Regression ใน SPSS ถ้างานของคุณมีการวิเคราะห์องค์ประกอบ ดู EFA ใน SPSS

ตารางสรุปผลการทดสอบสมมติฐาน

หลายสถาบันให้ปิดบทด้วยตารางสรุป:

สมมติฐาน	ผลการทดสอบ
H1 เพศต่างกัน มีความคิดเห็นต่างกัน	ยอมรับ
H2 อายุต่างกัน มีความคิดเห็นต่างกัน	ปฏิเสธ
H3 ปัจจัยด้านคุณภาพบริการมีผลต่อความพึงพอใจ	ยอมรับบางส่วน

ตัวอย่างการเขียนบทที่ 4: สูตรคำบรรยายใต้ตาราง

ทุกย่อหน้าใต้ตารางมีโครงเดียวกัน:

“จากตารางที่ … พบว่า + ผลภาพรวม + (ค่าสถิติ) + รายละเอียดที่เด่น + (สรุปผลสมมติฐาน ถ้ามี)”

• อ้างเลขตารางทุกครั้ง
• ใส่ค่าสถิติในวงเล็บ เช่น (x̄ = 3.96, S.D. = 0.58) หรือ (t = -2.37, p = .018)
• ใช้คำกลาง ๆ เช่น “พบว่า” “อยู่ในระดับ” “แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ” ไม่ใช่ “แสดงให้เห็นว่าลูกค้ารักแบรนด์มาก”

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยในบทที่ 4

ข้อผิดพลาด	ทำอย่างไรแทน
คัดลอกตาราง Output จาก SPSS มาทั้งตาราง	สร้างตารางใหม่ เหลือเฉพาะค่าที่ต้องรายงาน ตามแบบฟอร์มของสถาบัน
ตีความหรืออภิปรายผลในบทที่ 4	บทที่ 4 รายงาน “ผลเป็นอย่างไร” เก็บ “ทำไม” ไว้ใน บทที่ 5
ทศนิยมไม่เท่ากันทั้งบท	ใช้ 2 ตำแหน่งให้สม่ำเสมอ ค่า p ตามที่คู่มือกำหนด
บรรยายซ้ำทุกแถวของตาราง	สรุปเฉพาะค่าเด่น ภาพรวม สูงสุด ต่ำสุด
ลำดับตารางไม่ตรงกับวัตถุประสงค์	เรียงตามวัตถุประสงค์และสมมติฐานในบทที่ 1
ใช้สถิติที่ไม่ได้ระบุในบทที่ 3	ถ้าต้องเปลี่ยนสถิติ แก้บทที่ 3 ให้ตรงกันและแจ้งอาจารย์ที่ปรึกษา
ไม่รายงานจำนวน n หรือ n ไม่ตรงกันระหว่างตาราง	ระบุ n ทุกตาราง และอธิบายหากมีข้อมูลสูญหาย

ก่อนเข้าส่วนผลการวิเคราะห์ บางสถาบันให้รายงานค่าความเชื่อมั่นของเครื่องมือซ้ำ ใช้ เครื่องคำนวณ Cronbach’s Alpha ตรวจทานเบื้องต้นได้

ก่อนเขียนบทที่ 4 ต้องมีข้อมูลให้ครบก่อน

ตารางทุกตารางในบทนี้มาจากข้อมูลจริง ถ้าแบบสอบถามยังไม่ครบตามขนาดกลุ่มตัวอย่าง ตัวเลขจะเปลี่ยนทุกครั้งที่เพิ่มข้อมูล และต้องแก้ตารางทั้งบทซ้ำ ถ้าคุณติดอยู่ตรงนี้ อ่าน ติดบทที่ 4 ทำอย่างไรดี ก่อนได้

ยังเก็บคำตอบไม่ครบตามจำนวน? คนตอบ.com ช่วยหาผู้ตอบแบบสอบถามที่ตรงกลุ่มเป้าหมายให้ได้ เล่าให้เราฟังก่อนที่ ฟอร์มฝากข้อความ ส่วนการวิเคราะห์และแปลผล ควรปรึกษาอาจารย์ที่ปรึกษาหรือผู้เชี่ยวชาญด้านสถิติของคณะ

อ่านต่อ

• ติดบทที่ 4 ทำอย่างไรดี
• เขียนบทที่ 5 สรุป อภิปรายผล และข้อเสนอแนะ
• อ่านผล t-test และ ANOVA ใน SPSS
• อ่านผล Correlation และ Regression ใน SPSS
• วิธีคำนวณค่าเฉลี่ยและ S.D. ของ Likert Scale
• สถิติที่ใช้ในการวิจัย มีอะไรบ้าง
• การทดสอบการแจกแจงปกติใน SPSS

---

อ้างอิง (References)

• American Psychological Association. (2020). Publication manual of the American Psychological Association (7th ed.). https://doi.org/10.1037/0000165-000
• Best, J. W. (1977). Research in education (3rd ed.). Prentice-Hall.
• Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics (5th ed.). SAGE.