คู่มือการใช้งานระบบ

ระบบนี้เป็นเว็บแอปพลิเคชันสำหรับนักวิจัย นักวิชาการ นักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษา และผู้ที่ต้องการวิเคราะห์ ดัชนีความต้องการจำเป็น (PNI_modified) โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมเอง ครอบคลุมการคำนวณ การตรวจสอบคุณภาพข้อมูล และการรายงานผลตามมาตรฐานทางวิชาการ

ความเป็นมา

PNI_modified (Modified Priority Needs Index) ปรับปรุงโดย นงลักษณ์ วิรัชชัย และสุวิมล ว่องวาณิช (ตามที่ระบุใน สุวิมล ว่องวาณิช, 2558) ต่อยอดจากแนวคิดการประเมินความต้องการจำเป็นของ Witkin (1984), Kaufman & English (1979), Borich (1980) และ Stufflebeam (1977) เพื่อแก้ปัญหาการจัดลำดับความสำคัญ โดยนำช่องว่างระหว่างสภาพที่ควรจะเป็น (Importance) กับสภาพที่เป็นจริง (Degree of Success) มาประมวลผลเป็นอัตราส่วนเชิงสัมพัทธ์

สูตรการคำนวณ

เงื่อนไขพิเศษ: PNI ค่าลบ

จุดแข็งของ PNI_modified

• ใช้ อัตราส่วน แทนค่าต่างเดิม จึงเปรียบเทียบข้ามรายการที่มีระดับคะแนนต่างกันได้
• สะท้อน ความเร่งด่วน ในการพัฒนาตามบริบทของสถานภาพที่เป็นจริง
• ใช้แพร่หลายในวิทยานิพนธ์และงานวิจัยด้านการศึกษาและการบริหารในประเทศไทย

หลังจากสร้างตาราง ระบบจะแสดงแท็บ "กรอกข้อมูลด้วยตนเอง" ซึ่งมีโครงสร้างดังนี้

ระบบรองรับการนำเข้าข้อมูลจากไฟล์ .xlsx ผ่านแท็บ "นำเข้าจาก Excel"

ดาวน์โหลด Template ก่อน

เมื่อกดวิเคราะห์ ระบบจะแสดงผลในหน้า ขั้นตอนที่ 3 ประกอบด้วย

ผลลัพธ์ถูก จัดเรียงจากมากไปน้อยตาม PNI เพื่อระบุรายการที่ต้องพัฒนาเร่งด่วนก่อน

ระบบรองรับการส่งออกตาราง 2 รูปแบบ และรายงาน Word สำหรับงานวิจัย 1 รูปแบบ

รายงาน Word (.docx) สำหรับวิทยานิพนธ์และงานวิจัย

เลือกรูปแบบในกล่อง "รายงาน Word สำหรับวิทยานิพนธ์และงานวิจัย" ท้ายหน้าผลลัพธ์ แล้วกดดาวน์โหลด รายงานจัดเป็น 3 ส่วนตามโครงสร้างเล่มของไทย

• ส่วนที่ 1 (บทที่ 3) การวิเคราะห์ข้อมูล สถิติที่ใช้พร้อมสูตรและนิยามสัญลักษณ์ เกณฑ์การแปลความหมาย
• ส่วนที่ 2 (บทที่ 4) สัญลักษณ์ที่ใช้ในการนำเสนอผล และผลการวิเคราะห์ตอนที่ 1–3 พร้อมตารางและคำบรรยาย
• ส่วนที่ 3 (บทที่ 5) สรุปผล โครงร่างอภิปรายผล (ผู้วิจัยเติมข้อความในวงเล็บเหลี่ยมสีแดงเอง) และข้อเสนอแนะ
• รายการอ้างอิง แบบ APA 7 ฉบับภาษาไทย เอกสารภาษาไทยก่อน (ปี พ.ศ.) ตามด้วยภาษาอังกฤษ (ปี ค.ศ.) เฉพาะที่อ้างในเนื้อหา และเลือกแนบฉบับแปลภาษาอังกฤษสำหรับวารสาร TCI ได้

ตัวเลือก: สัญลักษณ์ M, SD (APA 7, ตัวเอียง) หรือ x̄, S.D. · ป้ายตาราง "ตาราง 1" (APA 7), "ตารางที่ 1" หรือ "ตารางที่ 4.1" · ฉบับพิมพ์ตำราสุวิมล ว่องวาณิช (2558/2562) ระบบจำตัวเลือกล่าสุดไว้ในเบราว์เซอร์ ทั้งนี้ให้ตรวจกับคู่มือการพิมพ์ของสถาบันหรือคำแนะนำผู้แต่งของวารสารอีกครั้ง

PNI_modified เป็น ดัชนีเชิงสัมพัทธ์ ที่ใช้ จัดลำดับ ความต้องการจำเป็นภายในชุดข้อมูลเดียวกันเป็นหลัก โดยทั่วไปจัดลำดับจากมากไปน้อยและใช้ ค่าเฉลี่ยของ PNI_modified ทั้งชุด เป็นจุดตัด ส่วนช่วงค่าด้านล่างเป็น เกณฑ์เชิงพรรณนา (rule of thumb) ที่ระบบใช้ช่วยแสดงระดับความเร่งด่วน มิใช่ค่ามาตรฐานสัมบูรณ์ ทั้งนี้จุดตัดที่ใช้จัดกลุ่มอาจแตกต่างกันตามบริบทงานวิจัย

ระบบคำนวณ CI ด้วย การแจกแจง t โดยใช้ค่าวิกฤตจากตาราง t เมื่อ df ≤ 30 และใช้ Cornish-Fisher expansion เมื่อ df > 30 (คลาดเคลื่อนน้อยกว่า 0.1%)

โดยที่ df = n - 1 และ α = 0.05 (ความเชื่อมั่น 95%)

ระบบใช้ Jarque-Bera Test (JB) ตรวจสอบว่าข้อมูลมีการกระจายตัวแบบปกติ (Normal Distribution) หรือไม่

ข้อมูลมาตรประมาณค่า 5 ระดับมีค่าได้เพียง 1–5 วิธี IQR รายข้อจึงไม่เหมาะ (เช่น ถ้าผู้ตอบเกือบทุกคนตอบ 5 ค่า IQR = 0 คำตอบ 4 ที่ปกติจะถูกระบุว่าผิดปกติ) ระบบจึงคัดกรองที่ ระดับผู้ตอบ 3 ลักษณะ

1. ตอบค่าเดียวกันทุกข้อ (straight-lining) ทั้ง I และ D — ตรวจเมื่อมีอย่างน้อย 5 รายการ อาจบ่งชี้การตอบโดยไม่ตั้งใจ (ไม่ระบุกรณีที่ I คงที่อย่างเดียว เช่น ให้ความสำคัญระดับ 5 ทุกข้อ เพราะอาจเป็นคำตอบจริง)
2. D > I ในรายการส่วนใหญ่ (≥ 50%) ขณะที่ทั้งกลุ่มพบ D > I น้อยกว่า 25% — อาจเข้าใจความหมายของ I กับ D สลับกัน
3. ค่าผิดปกติหลายตัวแปร — Mahalanobis distance (D²) ของค่าเฉลี่ย I และ D ของผู้ตอบ เทียบกับค่าวิกฤต χ²(2) ที่ระดับ .001 (13.82) ตามแนวทางของ Tabachnick & Fidell (2019) ต้องมีผู้ตอบอย่างน้อย 10 คน
   ข้อจำกัด: คำนวณจากค่าเฉลี่ย 2 ค่าต่อผู้ตอบ (ไม่ใช่เวกเตอร์คะแนนรายข้อ) จึงตรวจได้เฉพาะระดับคะแนนโดยรวมที่ผิดปกติ ไม่ตรวจรูปแบบการตอบรายข้อ

• Paired t-test ทดสอบว่าผลต่างเฉลี่ย d̄ = Ī − D̄ ต่างจาก 0 หรือไม่ พร้อม 95% CI ของผลต่าง และขนาดอิทธิพล d_z = d̄ / s_d (Cohen, 1988)
• Wilcoxon signed-rank test (Wilcoxon, 1945) ทางเลือกแบบไม่อิงพารามิเตอร์ ตัดผลต่างที่เป็นศูนย์ และประมาณค่า p ด้วยโค้งปกติพร้อมปรับค่าซ้ำ เหมาะกับข้อมูลมาตรประมาณค่า
• การปรับค่า p ด้วยวิธีของ Holm (1979) เพราะทดสอบหลายรายการพร้อมกัน ช่วยควบคุมความคลาดเคลื่อนประเภทที่ 1 โดยรวม
• Bootstrap CI ของ PNI (Efron & Tibshirani, 1993) สุ่มซ้ำผู้ตอบทั้งคน 1000 รอบ (seed คงที่ ผลจึงทำซ้ำได้) ได้ช่วงความเชื่อมั่นแบบ percentile
• % > จุดตัด คือร้อยละของรอบ bootstrap ที่รายการมีค่า PNI สูงกว่าค่าเฉลี่ย PNI ของรอบนั้น ค่า ≥ 95 แสดงว่าสถานะความต้องการจำเป็นลำดับต้นมีความมั่นคง (เกณฑ์ 95 เป็นเกณฑ์ที่ผู้พัฒนาโปรแกรมกำหนด ไม่ได้มาจาก Efron & Tibshirani)

ระบบใช้มาตราส่วน 5 ระดับ (1–5) และแปลผลค่าเฉลี่ยด้วย ขีดจำกัดจริง (real limits) ของแต่ละระดับ (ปรับจาก Best, 1977) ช่วงจึงกว้าง 0.50 ที่ปลายทั้งสองข้างและ 1.00 ในระดับกลาง ไม่ใช่ อันตรภาคชั้นเท่ากัน 0.80 (แบบ 0.80 จะได้ 1.00–1.80, 1.81–2.60, 2.61–3.40, 3.41–4.20, 4.21–5.00) งานวิจัยไทยอ้าง Best (1977) สำหรับทั้งสองแบบ ผู้วิจัยควรเลือกแบบใดแบบหนึ่งให้สอดคล้องตลอดเล่ม และระบุเลขหน้าจากต้นฉบับที่ใช้อ้างอิง

เกณฑ์การแปลผลค่าเฉลี่ย (Best, 1977)

1. สุวิมล ว่องวาณิช. (2558). การวิจัยประเมินความต้องการจำเป็น (พิมพ์ครั้งที่ 3). กรุงเทพมหานคร: สำนักพิมพ์แห่งจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.
2. Witkin, B. R. (1984). Assessing needs in educational and social programs. San Francisco: Jossey-Bass.
3. Kaufman, R., & English, F. W. (1979). Needs assessment: Concept and application. Englewood Cliffs, NJ: Educational Technology Publications.
4. Borich, G. D. (1980). A needs assessment model for conducting follow-up studies. Journal of Teacher Education, 31(3), 39–42.
5. Stufflebeam, D. L. (1977). Needs assessment in evaluation. Paper presented at the Annual Meeting of the American Educational Research Association.
6. Best, J. W. (1977). Research in Education (3rd ed.). Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
7. Likert, R. (1932). A technique for the measurement of attitudes. Archives of Psychology, 22(140), 1–55.
8. Jarque, C. M., & Bera, A. K. (1987). A test for normality of observations and regression residuals. International Statistical Review, 55(2), 163–172.
9. Beasley, J. D., & Springer, S. G. (1977). Algorithm AS 111: The percentage points of the normal distribution. Applied Statistics, 26(1), 118–121.
10. Moro, B. (1995). The full Monte. Risk, 8(2), 57–58.
11. Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum.
12. Efron, B., & Tibshirani, R. J. (1993). An introduction to the bootstrap. Chapman & Hall.
13. Holm, S. (1979). A simple sequentially rejective multiple test procedure. Scandinavian Journal of Statistics, 6(2), 65–70.
14. Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2019). Using multivariate statistics (7th ed.). Pearson.
15. Wilcoxon, F. (1945). Individual comparisons by ranking methods. Biometrics Bulletin, 1(6), 80–83.