ระบบวิเคราะห์คุณภาพเครื่องมือวิจัย

วิเคราะห์คุณภาพแบบสอบถาม

ตรวจสอบความเชื่อมั่นด้วย Cronbach's Alpha และค่าอำนาจจำแนกด้วยค่าสหสัมพันธ์ระหว่างคะแนนรายข้อกับคะแนนรวม (Corrected Item-Total Correlation) ตามมาตรฐานสากล

ตั้งค่าการวิเคราะห์

กรอกข้อมูลพื้นฐานก่อนเริ่มการวิเคราะห์

จำนวนข้อคำถาม (ขั้นต่ำ 2 ข้อ)

จำนวนข้อที่จะนำมาวิเคราะห์ (2–200 ข้อ)

จำนวนผู้ตอบ (แนะนำ ≥ 30 คน)

จำนวนผู้ตอบที่นำมาวิเคราะห์ (10–2,000 คน · รวมไม่เกิน 100,000 ช่อง)

ระดับการวัด (Scale) — กำหนดช่วงคะแนน 1 ถึง N

ค่าต่ำสุดของแต่ละข้อคือ 1 เสมอ

ความเชื่อมั่น (Reliability)

วิเคราะห์ด้วย Cronbach's Alpha โดยใช้สูตรสัมประสิทธิ์แอลฟา ซึ่งวัดความสอดคล้องภายใน (Internal Consistency) ของแบบสอบถาม

[Cronbach, 1951; Nunnally & Bernstein, 1994]

ค่าอำนาจจำแนก (Discrimination)

วิเคราะห์ด้วย Corrected Item-Total Correlation คือค่าสหสัมพันธ์ระหว่างคะแนนรายข้อกับคะแนนรวมของข้อที่เหลือ (ตัดข้อนั้นออกจากคะแนนรวม) พร้อมค่า Alpha if Item Deleted ตรงกับตาราง Item-Total Statistics ของ SPSS

[Henrysson, 1963; Crocker & Algina, 1986]

ความรู้พื้นฐานการวิเคราะห์คุณภาพแบบสอบถาม

Academic Foundation of Questionnaire Quality Analysis

ความหมายของการวิเคราะห์คุณภาพแบบสอบถาม

การวิเคราะห์คุณภาพแบบสอบถาม (Questionnaire Quality Analysis) คือกระบวนการตรวจสอบ ความเชื่อมั่น (Reliability) และ ความสามารถในการจำแนก (Discrimination) ของเครื่องมือวิจัย ก่อนนำไปเก็บข้อมูลจริง เพื่อให้ผลการวิจัยมีความน่าเชื่อถือทางวิชาการ (Crocker & Algina, 1986; Nunnally & Bernstein, 1994)

การวิเคราะห์ที่ดีควรครอบคลุมทั้ง 2 มิติ ได้แก่ การวัด Internal Consistency ด้วย Cronbach's Alpha และการตรวจสอบ Discriminating Power รายข้อ ด้วยค่าสหสัมพันธ์ระหว่างคะแนนรายข้อกับคะแนนรวม (Corrected Item-Total Correlation)

ความเชื่อมั่น (Reliability)

วัดความคงเส้นคงวาของผลการวัด โปรแกรมนี้ประเมินแบบความสอดคล้องภายใน (Internal Consistency) ระหว่างข้อคำถาม ค่า Cronbach's α ≥ 0.7 ถือว่ายอมรับได้

อำนาจจำแนก (Discrimination)

วัดว่าแต่ละข้อคำถามสามารถแยกแยะผู้ตอบที่มีระดับคุณลักษณะสูง-ต่ำออกจากกันได้แค่ไหน ค่า r ≥ 0.2 ถือว่ายอมรับได้

ความตรง (Validity)

วัดว่าแบบสอบถามวัดสิ่งที่ต้องการวัดได้จริงหรือไม่ โดยทั่วไปตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญ (Content Validity) ก่อนนำมาวิเคราะห์ทางสถิติ

ขนาดกลุ่มตัวอย่าง (Sample Size)

ควรมีผู้ตอบอย่างน้อย 30 คน สำหรับการทดลองใช้ (Try-out) ส่วนการวิจัยจริงให้คำนวณขนาดกลุ่มตัวอย่างตามแบบแผนการวิจัย (เกณฑ์ 5–10 เท่า ของจำนวนข้อ ตาม Hair et al., 2010 ใช้เมื่อจะวิเคราะห์องค์ประกอบ)

ขั้นตอนการพัฒนาและตรวจสอบคุณภาพเครื่องมือวิจัย

STEP 01 กำหนดนิยามตัวแปรและกรอบแนวคิด

ระบุตัวแปรที่ต้องการวัด กำหนดนิยามเชิงปฏิบัติการ (Operational Definition) และทบทวนวรรณกรรมที่เกี่ยวข้อง

STEP 02 สร้างข้อคำถามเบื้องต้น

ร่างข้อคำถามให้ครอบคลุมทุกมิติของตัวแปร โดยใช้ภาษาที่ชัดเจน เข้าใจง่าย ไม่มีความหมายสองนัย

STEP 03 ตรวจสอบความตรงโดยผู้เชี่ยวชาญ (IOC)

ให้ผู้เชี่ยวชาญ 3–5 คน ประเมิน Item-Objective Congruence Index (IOC) ≥ 0.5 ต่อข้อ

STEP 04 ทดลองใช้ (Try-out) กับกลุ่มตัวอย่างเล็ก

นำแบบสอบถามไปทดลองกับกลุ่มที่มีลักษณะใกล้เคียงกลุ่มเป้าหมาย จำนวน 30–50 คน

STEP 05 วิเคราะห์คุณภาพทางสถิติ (ขั้นตอนนี้) คุณกำลังอยู่ที่นี่

คำนวณ Cronbach's Alpha และค่าอำนาจจำแนกรายข้อ ตัดหรือปรับปรุงข้อที่ไม่ผ่านเกณฑ์

STEP 06 นำแบบสอบถามฉบับสมบูรณ์ไปใช้จริง

นำเวอร์ชันสุดท้ายที่ผ่านการตรวจสอบคุณภาพแล้วไปเก็บข้อมูลกับกลุ่มตัวอย่างจริง

ความเชื่อมั่น (Reliability) คืออะไร?

ความเชื่อมั่น หรือ Reliability หมายถึงความสามารถของแบบสอบถามในการวัดสิ่งเดิม ได้ผลที่คงเส้นคงวา (Consistency) หรือระดับที่คะแนนปลอดจากความคลาดเคลื่อนแบบสุ่ม (Nunnally & Bernstein, 1994) ประเมินได้หลายวิธี เช่น การสอบซ้ำ (Test-Retest) ฉบับคู่ขนาน (Parallel Forms) และความสอดคล้องภายใน (Internal Consistency)

Cronbach's Alpha (α) วัด Internal Consistency Reliability ซึ่งบอกระดับที่ข้อคำถามในฉบับแปรผันไปในทิศทางเดียวกัน ทั้งนี้ α ไม่ใช่ดัชนีวัดความเป็นเอกมิติ (Unidimensionality) โดยตรง ควรตรวจด้วยการวิเคราะห์องค์ประกอบ เป็นดัชนีที่ใช้แพร่หลายที่สุดในการวิจัยทางสังคมศาสตร์และสุขภาพ (Tavakol & Dennick, 2011)

สูตร Cronbach's Alpha และการตีความ

            α = (k / (k − 1)) × (1 − Σs²ᵢ / s²ₜ)
          

k จำนวนข้อคำถามทั้งหมด

s²ᵢ ความแปรปรวนของคะแนนแต่ละข้อ

s²ₜ ความแปรปรวนของคะแนนรวมทุกข้อ

Σs²ᵢ/s²ₜ สัดส่วนความแปรปรวนรวม

หลักการ : ถ้าข้อคำถามทุกข้อวัดตัวแปรเดียวกัน คะแนนรายข้อจะมีความสัมพันธ์ซึ่งกันและกันสูง ส่งผลให้ Σs²ᵢ มีค่าน้อยเมื่อเทียบกับ s²ₜ ทำให้ α มีค่าสูงตาม [Cronbach, L. J. (1951). Psychometrika, 16(3), 297–334]

เกณฑ์แปลผล Cronbach's Alpha (ปรับจาก George & Mallery, 2003)

ช่วงค่า α	ระดับ	ความหมาย	การตัดสินใจ
≥ 0.90	ดีมาก (Excellent)	ข้อคำถามมีความสอดคล้องภายในสูงมาก วัดตัวแปรเดียวกันอย่างชัดเจน	นำไปใช้ได้ทันที
0.80–0.89	ดี (Good)	ข้อคำถามมีความสอดคล้องภายในในระดับดี เหมาะสำหรับงานวิจัย	นำไปใช้ได้
0.70–0.79	พอใช้ได้ (Acceptable)	ยอมรับได้สำหรับการวิจัยพื้นฐาน อาจปรับปรุงบางข้อ	ใช้ได้ แนะนำปรับปรุง
0.60–0.69	ค่อนข้างพอใช้ (Questionable)	มีข้อบกพร่อง ควรพิจารณาปรับปรุงอย่างจริงจัง	ควรปรับปรุงก่อนใช้
< 0.60	ไม่ยอมรับ (Unacceptable)	ข้อคำถามไม่สอดคล้องกัน ไม่ควรนำไปใช้	ต้องสร้างใหม่

ปัจจัยที่มีผลต่อค่า Cronbach's Alpha

เพิ่มจำนวนข้อ

การเพิ่มข้อคำถามที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรเดียวกันจะทำให้ α สูงขึ้น (Spearman-Brown Formula)

ความเป็นเอกมิติ

ถ้าข้อคำถามวัดตัวแปรเดียว (Unidimensional) α จะสูงกว่าข้อที่วัดหลายตัวแปร

ความหลากหลายของกลุ่มตัวอย่าง

กลุ่มตัวอย่างที่มีความแตกต่างกันมาก (High Variance) จะทำให้ α สูงขึ้น

ข้อคำถามที่ไม่สอดคล้อง

ข้อที่วัดคนละสิ่งกับข้อส่วนใหญ่จะดึง α ลง ควรพิจารณาตัดออก

ค่าอำนาจจำแนกแบบ Item-Total Correlation คืออะไร?

ค่าอำนาจจำแนก (Item Discrimination) คือตัวชี้วัดว่าข้อคำถามแต่ละข้อสามารถ จำแนกผู้ตอบที่มีคุณลักษณะสูงออกจากผู้ตอบที่มีคุณลักษณะต่ำได้ดีเพียงใด โปรแกรมนี้ประเมินด้วยค่าสหสัมพันธ์ระหว่างคะแนนรายข้อกับคะแนนรวม (Item-Total Correlation) โดยใช้คะแนนรวมของแบบสอบถามเป็นตัวแทนระดับคุณลักษณะที่ต้องการวัด (Crocker & Algina, 1986)

ข้อที่มีอำนาจจำแนกดีจะมีค่า r เป็นบวกและสูง กล่าวคือ ผู้ที่ได้คะแนนรวมสูงมักตอบข้อนั้นสูง และผู้ที่ได้คะแนนรวมต่ำมักตอบข้อนั้นต่ำ ข้อนั้นจึง "สอดคล้อง" กับข้ออื่นในแบบสอบถาม วิธีนี้ใช้ข้อมูลของผู้ตอบทุกคนโดยไม่ต้องแบ่งกลุ่มสูง–ต่ำ และให้ค่าเดียวกับคอลัมน์ Corrected Item-Total Correlation ในตาราง Item-Total Statistics ของ SPSS

แบบปรับแก้ (Corrected) และแบบไม่ปรับแก้ (Uncorrected)

ที่โปรแกรมนี้ใช้ Corrected Item-Total Correlation

              ri(T−i) = corr(Xi, T − Xi)
            

X_i = คะแนนข้อที่ i · T = คะแนนรวมทุกข้อ
คะแนนรวมไม่รวมข้อที่กำลังวิเคราะห์ จึงไม่มีสหสัมพันธ์ส่วนเกิน
ค่าอยู่ระหว่าง −1.00 ถึง +1.00
[Henrysson, 1963; Crocker & Algina, 1986]

ไม่แนะนำ Uncorrected Item-Total Correlation

              riT = corr(Xi, T)
            

คะแนนรวมมีคะแนนของข้อนั้นรวมอยู่ด้วย
ค่าสูงเกินจริง (Part–Whole Inflation)
ยิ่งแบบสอบถามมีจำนวนข้อน้อย ค่ายิ่งสูงเกินจริงมาก

          r = [nΣXY − (ΣX)(ΣY)] / √{[nΣX² − (ΣX)²][nΣY² − (ΣY)²]}
        

เมื่อ X = คะแนนของข้อที่วิเคราะห์ · Y = คะแนนรวมของข้ออื่นทั้งหมด (T − X) · n = จำนวนผู้ตอบ

การใช้ค่า r แบบไม่ปรับแก้เป็นความคลาดเคลื่อนที่พบบ่อย เพราะคะแนนของข้อนั้นถูกนับทั้งในตัวแปร X และในคะแนนรวม ข้อที่วัดคนละเรื่องกับข้ออื่นจึงอาจดูเหมือนผ่านเกณฑ์ได้ โดยเฉพาะเมื่อแบบสอบถามมีจำนวนข้อน้อย

ข้อควรทราบในการใช้ค่า r รายข้อ

r < 0

ค่าติดลบ → ข้อนั้นแปรผันสวนทางกับข้ออื่น ให้ตรวจสอบว่าเป็นข้อเชิงลบที่ยังไม่กลับคะแนน (Reverse Score) หรือไม่

ทีละข้อ

ตัดข้อทีละข้อ → ค่า r ของข้อที่เหลือเปลี่ยนเมื่อคะแนนรวมเปลี่ยน ควรตัดข้อที่ค่าต่ำสุดก่อนแล้วคำนวณใหม่

n ≥ 30

ขนาดกลุ่มตัวอย่าง → ค่า r จากกลุ่มเล็กผันผวนสูง ควรมีผู้ตอบอย่างน้อย 30 คน และดูคู่กับ α if deleted

เกณฑ์แปลผลค่าอำนาจจำแนก r_it (ปรับจาก Ebel & Frisbie, 1991)

ช่วงค่า r	ระดับ	ความหมาย	การตัดสินใจ
≥ 0.40	ดีมาก (Very Good)	คะแนนข้อนี้สัมพันธ์กับคะแนนรวมของข้ออื่นสูง จำแนกผู้ตอบได้ดีมาก	เก็บไว้ใช้
0.30–0.39	ดี (Good)	จำแนกได้ดี สอดคล้องกับข้ออื่นในแบบสอบถาม	เก็บไว้ใช้
0.20–0.29	พอใช้ได้ (Marginal)	จำแนกได้แต่อยู่ในเกณฑ์ต่ำ ควรพิจารณาปรับปรุง	เก็บไว้หรือปรับปรุง
0.00–0.19	ไม่ผ่าน (Poor)	สัมพันธ์กับข้ออื่นน้อย อาจวัดคนละคุณลักษณะหรือใช้ภาษากำกวม	ปรับปรุงหรือตัดออก
< 0 (ติดลบ)	ควรตัดออก (Reject)	แปรผันสวนทางกับข้ออื่น ให้ตรวจสอบการกลับคะแนนข้อเชิงลบก่อน	ตรวจสอบ/ตัดออก

เกณฑ์ขั้นต่ำ r ≥ 0.20 ใช้แพร่หลายในการคัดเลือกข้อคำถาม บางสาขาวิชาใช้เกณฑ์ที่เข้มกว่า คือ r ≥ 0.30 (Field, 2018) ควรเลือกเกณฑ์ตามแนวปฏิบัติของสาขาและระบุไว้ในรายงานวิจัย

เกณฑ์ตัดสินคุณภาพแบบสอบถามโดยรวม

Cronbach's α	ค่าอำนาจจำแนก r_it	ผลการประเมิน	ข้อเสนอแนะ
≥ 0.7	≥ 0.2 ทุกข้อ	✅ ผ่านเกณฑ์ทั้งหมด	นำไปเก็บข้อมูลจริงได้เลย
≥ 0.7	บางข้อ < 0.2	⚠️ ผ่านเกณฑ์ความเชื่อมั่น	ตัดข้อที่ r < 0.2 แล้วคำนวณ α ใหม่
< 0.7	≥ 0.2 ทุกข้อ	⚠️ ผ่านเกณฑ์อำนาจจำแนก	ทบทวนภาษา เพิ่มข้อ หรือปรับโครงสร้าง
< 0.7	บางข้อ < 0.2	❌ ไม่ผ่านเกณฑ์ทั้งสองด้าน	ต้องปรับปรุงแบบสอบถามอย่างจริงจัง

แนวทางการปรับปรุงแบบสอบถามเมื่อไม่ผ่านเกณฑ์

ปรับปรุงภาษาและความชัดเจน

ใช้ภาษาง่าย ชัดเจน ไม่กำกวม ทดสอบ Readability กับผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ

เพิ่มจำนวนข้อคำถาม

ตัวแปรที่ซับซ้อนควรมีข้อคำถาม ≥ 5 ข้อ การเพิ่มข้อที่เกี่ยวข้องจะช่วยเพิ่ม α

ตัดข้อที่ r < 0.2 ออก

ข้อที่อำนาจจำแนกต่ำมักเป็นข้อที่วัดคนละสิ่งกับข้อส่วนใหญ่ ควรตัดออก

ทดลองใช้ซ้ำกับกลุ่มอื่น

บางครั้งกลุ่มตัวอย่างในการทดลองใช้ไม่เหมาะสม ให้ทดลองกับกลุ่มใหม่

ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญ

นำข้อที่มีปัญหาให้ผู้เชี่ยวชาญในสาขาวิชาพิจารณาความตรงเชิงเนื้อหา

เพิ่มขนาดกลุ่มตัวอย่าง

กลุ่มตัวอย่างน้อยเกินไปอาจทำให้ค่าสถิติไม่เสถียร ควรมีอย่างน้อย 30 คน

ขั้นตอนการใช้โปรแกรมนี้

1

ตั้งค่าการวิเคราะห์

กรอกจำนวนข้อคำถาม จำนวนผู้ตอบ และเลือกระดับ Scale ที่ใช้ (เช่น Likert 5 ระดับ)

จำนวนข้อ ≥ 2 จำนวนผู้ตอบ ≥ 30 คน แนะนำ Scale 1–5 สำหรับ Likert 5 ระดับ

2

กรอกข้อมูลคะแนน

กรอกคะแนนของผู้ตอบแต่ละคนในแต่ละข้อ โดยค่าต้องอยู่ในช่วง 1 ถึงค่าสูงสุดของ Scale ที่เลือก

กรอกเป็นจำนวนเต็ม ทุกช่องต้องไม่ว่าง ค่าอยู่ในช่วง Scale ที่กำหนด

3

อ่านผลการวิเคราะห์

โปรแกรมจะแสดง Cronbach's Alpha และค่าอำนาจจำแนกรายข้อ พร้อมการแปลผลอัตโนมัติ

ดูค่า α และระดับที่ได้ ตรวจสอบค่า r รายข้อ พิจารณาข้อที่ r < 0.2

4

คัดกรองข้อที่ผ่านเกณฑ์

เลือก Checkbox เฉพาะข้อที่มีค่า r ≥ 0.2 แล้วคลิกวิเคราะห์ใหม่ เพื่อดูค่า α ของแบบสอบถามฉบับปรับปรุง

ปลด Checkbox ข้อ r < 0.2 คลิกวิเคราะห์ข้อมูลที่ผ่านเกณฑ์ เปรียบเทียบ α ก่อน-หลัง

5

นำผลไปใช้ในรายงานวิจัย

บันทึกค่า α และค่า r รายข้อ พร้อมอ้างอิงที่มาของสูตรและเกณฑ์การแปลผลในวิทยานิพนธ์หรือบทความ

ระบุค่า α พร้อมระดับ ระบุค่า r รายข้อที่เลือกใช้ อ้างอิง Cronbach (1951), Henrysson (1963)

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

1. ภาพรวมระบบ

ระบบทำอะไรได้บ้าง และเหมาะกับใคร

โปรแกรมวิเคราะห์คุณภาพแบบสอบถาม เป็นเครื่องมือออนไลน์สำหรับตรวจสอบคุณภาพเครื่องมือวิจัย โดยเฉพาะแบบสอบถามที่ใช้มาตราส่วนแบบประมาณค่า (Rating Scale) เช่น มาตราส่วน Likert ระบบออกแบบตามมาตรฐานทางจิตวิทยาการวัด (Psychometrics) และอ้างอิงทฤษฎีที่เป็นที่ยอมรับในวงวิชาการสากล

ความสามารถของระบบ

คำนวณ ค่าสัมประสิทธิ์แอลฟาของครอนบาค (Cronbach's Alpha) เพื่อวัดความเชื่อมั่นของแบบสอบถาม
คำนวณ ค่าอำนาจจำแนกรายข้อ (Corrected Item-Total Correlation) พร้อมค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และ Alpha if Item Deleted
แสดงผลพร้อม การแปลผลอัตโนมัติ ตามเกณฑ์มาตรฐาน George & Mallery (2003) และ Ebel & Frisbie (1991)
รองรับการ นำเข้าข้อมูล 3 รูปแบบ: กรอกเอง / คัดลอกวาง / อัปโหลด Excel
คัดกรองข้อคำถาม ที่ผ่านเกณฑ์และคำนวณค่า Alpha ใหม่ได้ทันที
รองรับ Scale การวัด 2–10 ระดับ
แสดง กราฟแท่ง ค่าอำนาจจำแนกเปรียบเทียบรายข้อ

กลุ่มเป้าหมาย

นักศึกษาระดับปริญญาตรี–บัณฑิตศึกษาที่ทำวิทยานิพนธ์หรืองานวิจัย
อาจารย์และนักวิจัยที่ต้องการตรวจสอบเครื่องมือวิจัยก่อนเก็บข้อมูลจริง
ผู้ออกแบบแบบสอบถามในองค์กรหรือหน่วยงาน

ข้อจำกัด: โปรแกรมรองรับเฉพาะ Rating Scale (ตัวเลข 1–N) เท่านั้น ไม่รองรับข้อสอบ Dichotomous (0/1) สำหรับข้อประเภทนั้นควรใช้ KR-20

2. เริ่มต้นใช้งาน

ข้อมูลที่ต้องเตรียมก่อนใช้งาน

สิ่งที่ต้องเตรียม

ข้อมูล	รายละเอียด	ข้อกำหนด
แบบสอบถาม	รายการข้อคำถามทั้งหมดที่จะวิเคราะห์	ขั้นต่ำ 2 ข้อ
ข้อมูลคะแนน	คะแนนที่ผู้ตอบแต่ละคนให้ในแต่ละข้อ	ขั้นต่ำ 10 คน (แนะนำ ≥ 30)
ระดับ Scale	ช่วงคะแนนสูงสุด เช่น 1–5 สำหรับ Likert 5 ระดับ	ค่าระหว่าง 2–10

ขนาดกลุ่มตัวอย่าง

ขั้นต่ำ: 10 คน (ระบบยอมรับ แต่ผลอาจไม่น่าเชื่อถือ)
สำหรับ Try-out: 30–50 คน เป็นมาตรฐานที่ใช้ในงานวิจัย
หากจะวิเคราะห์องค์ประกอบ (Factor Analysis) ต่อ: 5–10 เท่าของจำนวนข้อ เช่น 20 ข้อ ควรมี 100–200 คน (Hair et al., 2010)

คำแนะนำ: หากข้อมูลอยู่ใน Excel ให้เปิดไฟล์ไว้พร้อม เพื่อคัดลอกหรืออัปโหลดโดยตรงในขั้นที่ 2

3. ขั้นที่ 1 — ตั้งค่าการวิเคราะห์

กำหนดพารามิเตอร์พื้นฐาน

หน้าแรกให้กรอกข้อมูลพื้นฐาน 3 รายการ ก่อนสร้างตารางสำหรับกรอกคะแนน

ช่องกรอก	คำอธิบาย	ตัวอย่าง	เงื่อนไข
จำนวนข้อคำถาม	จำนวนข้อในแบบสอบถามที่นำมาวิเคราะห์	20	≥ 2 ข้อ
จำนวนผู้ตอบ	จำนวนคนที่ตอบแบบสอบถามใน Try-out	30	≥ 10 คน
ระดับการวัด (Scale)	ค่าสูงสุดของมาตราส่วน (ค่าต่ำสุดเป็น 1 เสมอ)	5	2–10

หลังกรอกครบ คลิกปุ่ม "สร้างตารางกรอกข้อมูล" ระบบจะสร้างตารางขนาด ผู้ตอบ × ข้อคำถาม ให้อัตโนมัติ

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย

กรอกจำนวนข้อ = 1 → ระบบแจ้งข้อผิดพลาด (ต้องมีอย่างน้อย 2 ข้อเพื่อคำนวณ Alpha)
กรอกผู้ตอบน้อยกว่า 10 → ระบบแจ้งเตือน
กรอก Scale เกิน 10 หรือต่ำกว่า 2 → ระบบแจ้งข้อผิดพลาด

4. ขั้นที่ 2 — นำเข้าข้อมูลคะแนน

3 วิธีในการป้อนข้อมูล

สามารถเลือกวิธีนำเข้าข้อมูลได้ 3 วิธี สลับเปลี่ยนได้ก่อนกดส่งข้อมูล

วิธีที่ 1: กรอกข้อมูลเอง

ตารางสร้างอัตโนมัติ: แถว = ผู้ตอบ, คอลัมน์ = ข้อคำถาม
กด Tab เพื่อเลื่อนไปช่องถัดไป
ค่าต้องเป็นจำนวนเต็มระหว่าง 1 ถึงค่า Scale สูงสุด ทุกช่องต้องไม่ว่าง

วิธีที่ 2: คัดลอกวาง

รองรับ Tab / เว้นวรรค / จุลภาค · แต่ละแถว = ผู้ตอบ 1 คน · แต่ละคอลัมน์ = ข้อคำถาม
ตัวอย่าง: 5 4 3 5 4 / 3 5 5 4 3

วิธีที่ 3: อัปโหลด Excel

รองรับ .xlsx และ .xls ข้อมูลต้องอยู่ใน Sheet แรก
แถวที่ 1 อาจเป็นหัวตาราง — ระบบจะข้ามให้อัตโนมัติหากไม่ใช่ตัวเลข
คอลัมน์แรกอาจเป็นชื่อผู้ตอบ — ระบบจะข้ามให้อัตโนมัติ

สำคัญ: ค่าทุกช่องต้องเป็นตัวเลขระหว่าง 1 ถึงค่า Scale ที่กำหนด หากมีค่าว่างหรือตัวอักษรระบบจะแจ้งข้อผิดพลาด

5. ขั้นที่ 3 — อ่านผลการวิเคราะห์

ทำความเข้าใจกับผลลัพธ์ที่แสดง

ส่วนที่ 1: ค่า Cronbach's Alpha (α)

แสดงค่า α รวมของแบบสอบถามทั้งฉบับ พร้อมแถบสีระดับความน่าเชื่อถือ:

● เขียว = α ≥ 0.90 (ดีมาก) · ● น้ำเงิน = 0.80–0.89 (ดี)
● ฟ้า = 0.70–0.79 (พอใช้) · ● เหลือง = 0.60–0.69 (ค่อนข้างพอใช้)
● แดง = α < 0.60 (ไม่ยอมรับ)

ส่วนที่ 2: ตารางค่าอำนาจจำแนกรายข้อ (r)

คอลัมน์	ความหมาย
ข้อที่	หมายเลขข้อคำถาม
X̄ / S.D.	ค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของข้อ
r_it	ค่าอำนาจจำแนก (Corrected Item-Total Correlation)
ระดับ	การแปลผลตามเกณฑ์ที่ปรับจาก Ebel & Frisbie (1991)
α if deleted	ค่าแอลฟาเมื่อตัดข้อนั้นออก (สีแดง = ตัดแล้ว α สูงขึ้น)
แถบสี	เขียว ≥ 0.40 / น้ำเงิน ≥ 0.30 / เหลือง ≥ 0.20 / แดง < 0.20
Checkbox	ใช้เลือกข้อที่ต้องการนำไปวิเคราะห์ต่อในขั้นที่ 4

ส่วนที่ 3: กราฟแท่งค่าอำนาจจำแนก

เส้นแดงประ = เกณฑ์ขั้นต่ำ r = 0.20
เส้นม่วงประ = ค่าเฉลี่ยของค่า r ทั้งฉบับ
คลิกปุ่มบนกราฟเพื่อ Toggle แสดง/ซ่อนเส้นอ้างอิง

6. ขั้นที่ 4 — คัดกรองและวิเคราะห์ใหม่

ตัดข้อที่ไม่ผ่านเกณฑ์ออกและดูผลปรับปรุง

ดูตารางค่า r รายข้อ

สังเกตข้อที่มีค่า r < 0.20 (สีแดง) หรือค่าติดลบ ซึ่งควรพิจารณาตัดออก

ปลด Checkbox ข้อที่ต้องการตัดออก

ปลดถูกออกสำหรับข้อที่ไม่ต้องการ สามารถใช้ปุ่ม "เลือกทั้งหมด / ยกเลิกทั้งหมด" ได้

คลิก "วิเคราะห์ข้อมูลที่ผ่านเกณฑ์"

ระบบจะคำนวณค่า Alpha และค่า r ใหม่จากเฉพาะข้อที่เลือก (ต้องเลือกอย่างน้อย 2 ข้อ) ค่า r ของข้อที่เหลือจะเปลี่ยนเพราะคะแนนรวมเปลี่ยน

เปรียบเทียบผลก่อน-หลัง

ผลลัพธ์ใหม่แสดงค่า Alpha ของแบบสอบถามฉบับปรับปรุง นำไปเปรียบเทียบกับค่าเดิมเพื่อตัดสินใจ

หมายเหตุ: การคัดกรองนี้เพื่อประกอบการตัดสินใจ การตัดข้อออกจริงต้องผ่านการพิจารณาเนื้อหาโดยผู้เชี่ยวชาญด้วย

7. ทฤษฎีและสูตรคำนวณ

รากฐานทางวิชาการของโปรแกรม

Cronbach's Alpha (α) — ความเชื่อมั่น

ค่าสัมประสิทธิ์แอลฟาของครอนบาค เป็นตัวชี้วัดความสอดคล้องภายใน (Internal Consistency) ของแบบสอบถาม บอกระดับที่ข้อคำถามแปรผันไปในทิศทางเดียวกัน (Cronbach, 1951)

Cronbach (1951). Psychometrika, 16(3), 297–334.

α = (k / (k − 1)) × (1 − Σs²ᵢ / s²ₜ)

k = จำนวนข้อคำถาม · Σs²ᵢ = ผลรวมความแปรปรวนรายข้อ · s²ₜ = ความแปรปรวนของคะแนนรวม

Corrected Item-Total Correlation (r_it) — ค่าอำนาจจำแนก

ค่าสหสัมพันธ์แบบเพียร์สันระหว่างคะแนนของข้อคำถามแต่ละข้อกับคะแนนรวมของข้ออื่นทั้งหมด บอกว่าข้อนั้นจำแนกผู้ที่มีระดับคุณลักษณะสูงออกจากต่ำได้ดีเพียงใด และสอดคล้องกับข้ออื่นในแบบสอบถามเพียงใด (Crocker & Algina, 1986)

Henrysson (1963); Crocker & Algina (1986)

r = [nΣXY − (ΣX)(ΣY)] / √{[nΣX² − (ΣX)²][nΣY² − (ΣY)²]}

X = คะแนนของข้อที่วิเคราะห์ · Y = คะแนนรวมของข้ออื่นทั้งหมด (T − X) · n = จำนวนผู้ตอบ

ทำไมต้องตัดข้อนั้นออกจากคะแนนรวม? หากใช้คะแนนรวมที่มีข้อนั้นอยู่ด้วย ค่า r จะสูงเกินจริง เพราะข้อนั้นสัมพันธ์กับตัวเองบางส่วน (Part–Whole Overlap) โดยเฉพาะเมื่อแบบสอบถามมีจำนวนข้อน้อย การปรับแก้จึงให้ค่าที่สะท้อนความสอดคล้องกับข้ออื่นได้ตรงกว่า (Henrysson, 1963) และเป็นค่าเดียวกับที่ SPSS รายงาน

8. เกณฑ์การแปลผล

มาตรฐานการแปลความหมายผลลัพธ์

Cronbach's Alpha — ปรับจาก George & Mallery (2003)

α ≥ 0.90

ดีมาก (Excellent)

0.80 ≤ α < 0.90

ดี (Good)

0.70 ≤ α < 0.80

พอใช้ได้ (Acceptable)

0.60 ≤ α < 0.70

ค่อนข้างพอใช้ (Questionable)

α < 0.60

ไม่ยอมรับได้ (Unacceptable)

ข้อควรระวัง: ค่า α > 0.95 อาจบ่งชี้ความซ้ำซ้อนของข้อคำถาม Streiner (2003) แนะนำว่า 0.80–0.90 เหมาะสมที่สุด

ค่าอำนาจจำแนก (r_it) — ปรับจาก Ebel & Frisbie (1991)

r ≥ 0.40

ดีมาก (Very Good)

0.30 ≤ r < 0.40

ดี (Good)

0.20 ≤ r < 0.30

พอใช้ได้ (Marginal)

r < 0.20 หรือ ≤ 0

ควรตัดออก (Reject)

เกณฑ์ขั้นต่ำ r ≥ 0.20 ใช้แพร่หลาย บางสาขาวิชาใช้เกณฑ์ r ≥ 0.30 (Field, 2018) ควรระบุเกณฑ์ที่เลือกใช้ไว้ในรายงาน

ความหมายของค่า r ติดลบ

คะแนนข้อนั้นแปรผันสวนทางกับคะแนนรวมของข้ออื่น — ผิดปกติ
สาเหตุที่พบบ่อย: ลืม Reverse Scoring, ข้อกำกวม, หรือวัดตัวแปรที่แตกต่างออกไป
ควรตัดออกหรือปรับปรุงก่อนนำไปเก็บข้อมูลจริง

9. การรายงานผลในงานวิจัย

แนวทางการนำเสนอผลตามมาตรฐานวิชาการ

รูปแบบการรายงานในวิทยานิพนธ์ (บทที่ 3)

"ผู้วิจัยนำแบบสอบถามไปทดลองใช้ (Try-out) กับกลุ่มตัวอย่างที่ไม่ใช่กลุ่มเป้าหมาย จำนวน 30 คน จากนั้นตรวจสอบความเชื่อมั่นด้วยวิธีหาค่าสัมประสิทธิ์แอลฟาของครอนบาค (Cronbach's Alpha Coefficient) ตามวิธีของ Cronbach (1951) ได้ค่าเท่ากับ .87 ซึ่งอยู่ในระดับดี (George & Mallery, 2003) และตรวจสอบค่าอำนาจจำแนกรายข้อด้วยค่าสหสัมพันธ์ระหว่างคะแนนรายข้อกับคะแนนรวมของข้อที่เหลือ (Corrected Item-Total Correlation) พบว่ามีค่าอยู่ระหว่าง .23 ถึง .68 ซึ่งผ่านเกณฑ์ r ≥ .20 ทุกข้อ (ปรับจาก Ebel & Frisbie, 1991)"

การอ้างอิงรูปแบบ APA

วุฒิไกร ป้อมมะรัง. (2569). โปรแกรมวิเคราะห์คุณภาพแบบสอบถาม Academic v2.0 [โปรแกรมคอมพิวเตอร์]. https://statsmartly.com/statistical/question.php

10. คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

คำตอบสำหรับข้อสงสัยที่พบบ่อย

สำหรับ Try-out แนะนำ 30–50 คน สำหรับการวิจัยจริงให้คำนวณขนาดกลุ่มตัวอย่างตามแบบแผนการวิจัย ส่วนเกณฑ์ 5–10 เท่าของจำนวนข้อ (Hair et al., 2010) ใช้เมื่อจะวิเคราะห์องค์ประกอบ กลุ่มตัวอย่างที่เล็กเกินไปทำให้ค่าสถิติผันผวนได้มาก

ไม่จำเป็นเสมอไป ค่า Alpha สูงมาก (>0.95) อาจบ่งชี้ว่าข้อซ้ำซ้อนกัน (Redundancy) ไม่ได้เพิ่มข้อมูลใหม่ Streiner (2003) แนะนำช่วง 0.80–0.90 เหมาะสมที่สุด

ผู้ที่ได้คะแนนรวมของข้ออื่นสูงกลับตอบข้อนั้นต่ำ ซึ่งผิดปกติ สาเหตุที่พบบ่อยที่สุดคือลืม Reverse Scoring ข้อที่ถามในทิศทางลบ หรือข้อมีการเขียนกำกวม

รองรับ Rating Scale 1 ถึง N โดย N อยู่ระหว่าง 2–10 ครอบคลุม Likert Scale ทุกระดับ ไม่รองรับข้อสอบ Dichotomous (0/1)

ให้บวก 1 เข้าทุกค่าก่อน เช่น Scale 0–4 เปลี่ยนเป็น 1–5 จากนั้นเลือก Scale = 5 ในระบบ ค่าสถิติที่ได้จะเหมือนกันทุกประการ

กดปุ่ม "Download ไฟล์ Word (.docx)" ท้ายหน้าผลลัพธ์เพื่อรับรายงานฉบับเต็ม หรือใช้ Ctrl+P เลือก "Save as PDF"

ไม่บันทึกลงฐานข้อมูล ไฟล์ Excel อ่านในเบราว์เซอร์ของผู้ใช้ เมื่อกดวิเคราะห์ คะแนนจะถูกส่งไปคำนวณและเก็บชั่วคราวใน session บนเซิร์ฟเวอร์ (ไม่ใช่ในเบราว์เซอร์) ข้อมูลถูกลบเมื่อกด "เริ่มการวิเคราะห์ใหม่" หรือเมื่อไม่มีการใช้งานเกิน 60 นาที คุกกี้ session ตั้งค่า HttpOnly และ SameSite และไม่ควรกรอกข้อมูลที่ระบุตัวตนผู้ตอบ เพื่อให้สอดคล้องกับ พ.ร.บ.คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล

ตรวจสอบข้อที่ค่า r ต่ำกว่าเกณฑ์ (และคอลัมน์ α if deleted) ก่อน แล้วลองตัดออกดูว่า Alpha ดีขึ้นไหม หากยังไม่ผ่านให้: เพิ่มจำนวนข้อ / ปรับปรุงภาษา / เพิ่มกลุ่มตัวอย่าง / ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญ

11. บรรณานุกรม (References)

แหล่งอ้างอิงทางวิชาการที่ใช้ในโปรแกรม

Cronbach, L. J. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16(3), 297–334.
Crocker, L., & Algina, J. (1986). Introduction to classical and modern test theory. Holt, Rinehart, & Winston.
Ebel, R. L., & Frisbie, D. A. (1991). Essentials of educational measurement (5th ed.). Prentice-Hall.
Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (5th ed.). SAGE.
George, D., & Mallery, P. (2003). SPSS for Windows step by step (4th ed.). Allyn & Bacon.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis (7th ed.). Pearson.
Henrysson, S. (1963). Correction of item-total correlations in item analysis. Psychometrika, 28(2), 211–218.
Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric theory (3rd ed.). McGraw-Hill.
Streiner, D. L. (2003). Starting at the beginning: An introduction to coefficient alpha and internal consistency. Journal of Personality Assessment, 80(1), 99–103.

12. ประวัติการปรับปรุงโปรแกรม (Changelog)

ใช้ตรวจสอบย้อนหลังว่าผลวิเคราะห์ได้จากรุ่นใด

สำคัญ : รุ่น 2.0 เปลี่ยนวิธีหาค่าอำนาจจำแนก ผลจากรุ่น 1.0 และ 2.0 จึงไม่ตรงกัน ให้ระบุเลขรุ่นที่ใช้ในการอ้างอิงโปรแกรมทุกครั้ง

รุ่น 2.0 (ตุลาคม 2569)

เปลี่ยนวิธีหาค่าอำนาจจำแนก จากเทคนิคกลุ่มสูง–ต่ำ 27% เป็น Corrected Item-Total Correlation (ตรงกับ SPSS) พร้อมแสดง X̄, S.D. และ Alpha if Item Deleted รายข้อ
แก้การคัดกรองข้อซ้ำหลายรอบให้เลือกข้อและแสดงเลขข้อเดิมถูกต้อง
แก้การส่งข้อมูลชุดใหญ่ (เกิน 1,000 ช่อง) ที่ทำให้ขึ้น "ข้อมูลไม่ถูกต้องหรือไม่ครบถ้วน" และแจ้งตำแหน่งข้อมูลที่ผิดชัดเจน
แยกชุดข้อมูลตามรหัส ป้องกันผลปะปนเมื่อเปิดหลายแท็บ
กำหนดเพดานขนาดข้อมูล (200 ข้อ, 2,000 คน, 100,000 ช่อง)
ความเป็นส่วนตัว : ลบข้อมูลอัตโนมัติเมื่อไม่ใช้งาน 60 นาที คุกกี้ HttpOnly/SameSite และปรับข้อความให้ตรงกับการทำงานจริง
ตรวจคะแนนต้องเป็นจำนวนเต็ม แก้ข้อความวิชาการ เกณฑ์ และรายการอ้างอิง

รุ่น 1.0

รุ่นแรก : Cronbach's Alpha และค่าอำนาจจำแนกแบบกลุ่มสูง–ต่ำ 27%

วิเคราะห์คุณภาพแบบสอบถาม

ตั้งค่าการวิเคราะห์

1. ภาพรวมระบบ

ความสามารถของระบบ

กลุ่มเป้าหมาย

2. เริ่มต้นใช้งาน

สิ่งที่ต้องเตรียม

ขนาดกลุ่มตัวอย่าง

3. ขั้นที่ 1 — ตั้งค่าการวิเคราะห์

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย

4. ขั้นที่ 2 — นำเข้าข้อมูลคะแนน

วิธีที่ 1: กรอกข้อมูลเอง

วิธีที่ 2: คัดลอกวาง

วิธีที่ 3: อัปโหลด Excel

5. ขั้นที่ 3 — อ่านผลการวิเคราะห์

ส่วนที่ 1: ค่า Cronbach's Alpha (α)

ส่วนที่ 2: ตารางค่าอำนาจจำแนกรายข้อ (r)

ส่วนที่ 3: กราฟแท่งค่าอำนาจจำแนก

6. ขั้นที่ 4 — คัดกรองและวิเคราะห์ใหม่

7. ทฤษฎีและสูตรคำนวณ

Cronbach's Alpha (α) — ความเชื่อมั่น

Corrected Item-Total Correlation (rit) — ค่าอำนาจจำแนก

8. เกณฑ์การแปลผล

Cronbach's Alpha — ปรับจาก George & Mallery (2003)

ค่าอำนาจจำแนก (rit) — ปรับจาก Ebel & Frisbie (1991)

ความหมายของค่า r ติดลบ

9. การรายงานผลในงานวิจัย

รูปแบบการรายงานในวิทยานิพนธ์ (บทที่ 3)

การอ้างอิงรูปแบบ APA

10. คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

11. บรรณานุกรม (References)

12. ประวัติการปรับปรุงโปรแกรม (Changelog)

รุ่น 2.0 (ตุลาคม 2569)

รุ่น 1.0

Corrected Item-Total Correlation (r_it) — ค่าอำนาจจำแนก

ค่าอำนาจจำแนก (r_it) — ปรับจาก Ebel & Frisbie (1991)