ระบบวิเคราะห์คุณภาพเครื่องมือวิจัย

วิเคราะห์คุณภาพแบบสอบถาม

ตรวจสอบความเชื่อมั่นด้วย Cronbach's Alpha และค่าอำนาจจำแนกด้วยวิธี Upper-Lower Group Comparison ตามมาตรฐานสากล

ตั้งค่าการวิเคราะห์

กรอกข้อมูลพื้นฐานก่อนเริ่มการวิเคราะห์

จำนวนข้อคำถาม (ขั้นต่ำ 2 ข้อ)

จำนวนข้อที่จะนำมาวิเคราะห์

จำนวนผู้ตอบ (แนะนำ ≥ 30 คน)

จำนวนผู้ตอบแบบสอบถามที่นำมาวิเคราะห์

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 Upper-Lower Group Comparison แบ่งกลุ่มสูง-ต่ำ 27% ตาม Kelley (1939) ใช้สูตร Normalized Mean Difference สำหรับ Likert scale

[Kelley, 1939; Crocker & Algina, 1986]

ความรู้พื้นฐานการวิเคราะห์คุณภาพแบบสอบถาม

Academic Foundation of Questionnaire Quality Analysis

ความหมายของการวิเคราะห์คุณภาพแบบสอบถาม

การวิเคราะห์คุณภาพแบบสอบถาม (Questionnaire Quality Analysis) คือกระบวนการตรวจสอบ ความเที่ยงตรง (Reliability) และ ความสามารถในการจำแนก (Discrimination) ของเครื่องมือวิจัย ก่อนนำไปเก็บข้อมูลจริง เพื่อให้ผลการวิจัยมีความน่าเชื่อถือทางวิชาการ (Cochran, 1977; Nunnally & Bernstein, 1994)

การวิเคราะห์ที่ดีควรครอบคลุมทั้ง 2 มิติ ได้แก่ การวัด Internal Consistency ด้วย Cronbach's Alpha และการตรวจสอบ Discriminating Power รายข้อ ด้วยวิธี Upper-Lower Group Comparison

ความเชื่อมั่น (Reliability)

วัดว่าแบบสอบถามให้ผลที่สอดคล้องกันเมื่อใช้ซ้ำหรือใช้กับกลุ่มต่างกัน ค่า Cronbach's α ≥ 0.7 ถือว่ายอมรับได้

อำนาจจำแนก (Discrimination)

วัดว่าแต่ละข้อคำถามสามารถแยกแยะผู้ตอบที่มีระดับคุณลักษณะสูง-ต่ำออกจากกันได้แค่ไหน ค่า D ≥ 0.2 ถือว่ายอมรับได้

ความตรง (Validity)

วัดว่าแบบสอบถามวัดสิ่งที่ต้องการวัดได้จริงหรือไม่ โดยทั่วไปตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญ (Content Validity) ก่อนนำมาวิเคราะห์ทางสถิติ

ขนาดกลุ่มตัวอย่าง (Sample Size)

ควรมีผู้ตอบอย่างน้อย 30 คน สำหรับการทดลองใช้ (Try-out) และ 5–10 เท่า ของจำนวนข้อสำหรับการวิจัยจริง (Hair et al., 2010)

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 ได้ผลที่สอดคล้องกันทุกครั้ง (Consistency) แม้จะใช้ซ้ำ ต่างเวลา หรือต่างกลุ่มผู้ตอบที่คล้ายกัน โดยไม่ขึ้นอยู่กับความบังเอิญหรือข้อผิดพลาดในการวัด (Nunnally & Bernstein, 1994)

Cronbach's Alpha (α) วัด Internal Consistency Reliability ซึ่งบอกว่าข้อคำถามทั้งหมดวัดสิ่งเดียวกัน (Unidimensionality) หรือไม่ 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 (George & Mallery, 2003)

ช่วงค่า α	ระดับ	ความหมาย	การตัดสินใจ
≥ 0.90	ดีมาก (Excellent)	emerald	ข้อคำถามมีความสอดคล้องภายในสูงมาก วัดตัวแปรเดียวกันอย่างชัดเจน
0.80–0.89	ดี (Good)	blue	ข้อคำถามมีความสอดคล้องภายในในระดับดี เหมาะสำหรับงานวิจัย
0.70–0.79	พอใช้ได้ (Acceptable)	cyan	ยอมรับได้สำหรับการวิจัยพื้นฐาน อาจปรับปรุงบางข้อ
0.60–0.69	ค่อนข้างพอใช้ (Questionable)	amber	มีข้อบกพร่อง ควรพิจารณาปรับปรุงอย่างจริงจัง
< 0.60	ไม่ยอมรับ (Unacceptable)	red	ข้อคำถามไม่สอดคล้องกัน ไม่ควรนำไปใช้

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

ค่าอำนาจจำแนก (Discrimination Index) คืออะไร?

ค่าอำนาจจำแนก (D) คือตัวชี้วัดว่าข้อคำถามแต่ละข้อสามารถ แยกแยะผู้ตอบที่มีคุณลักษณะสูง (High Group) ออกจากผู้ตอบที่มีคุณลักษณะต่ำ (Low Group) ได้ดีเพียงใด โดยใช้คะแนนรวมเป็นตัวแทนของระดับคุณลักษณะ (Kelley, 1939)

ข้อที่มีอำนาจจำแนกดีจะทำให้ผู้ที่ตอบข้ออื่นๆ ได้ดี (คะแนนรวมสูง) ตอบข้อนั้นได้สูงด้วย และผู้ที่ตอบข้ออื่นๆ ได้ไม่ดี (คะแนนรวมต่ำ) ตอบข้อนั้นได้ต่ำ นั่นคือข้อนั้น "สอดคล้อง" กับโครงสร้างรวมของแบบสอบถาม

วิธีการคำนวณค่าอำนาจจำแนก: เปรียบเทียบ 2 วิธีหลัก

ที่โปรแกรมนี้ใช้ Normalized Mean Difference

              D = (X̄_H − X̄_L) / (X_max − X_min)
            

เหมาะสำหรับ Polytomous Items (Likert scale)
ค่า D อยู่ระหว่าง −1.00 ถึง +1.00
[Crocker & Algina, 1986; Kelley, 1939]

วิธีดั้งเดิม Ebel's Index

              D = (U − L) / N
            

เหมาะสำหรับ Dichotomous Items เท่านั้น
(ข้อสอบถูก/ผิด คะแนน 0 หรือ 1)
[Ebel & Frisbie, 1991]

การนำสูตร D = (U − L) / N มาใช้กับ Likert scale โดยตรงเป็นความผิดพลาดที่พบบ่อย เนื่องจากสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับข้อสอบที่มีคำตอบถูกเท่านั้น (Dichotomous) สูตร Normalized Mean Difference เหมาะสมกว่าสำหรับแบบสอบถาม Likert scale

ทำไมต้องใช้ 27% ของกลุ่มตัวอย่าง?

Kelley (1939) พิสูจน์ทางคณิตศาสตร์ว่า การแบ่งกลุ่มสูง-ต่ำที่ 27% ของกลุ่มตัวอย่าง ให้ค่า Reliability ของตัวชี้วัด D สูงสุด โดยสมดุลระหว่างขนาดกลุ่มที่ใหญ่พอ (Statistical Stability) และความแตกต่างระหว่างกลุ่มที่ชัดเจนพอ (Group Separation)

10%

#ef4444

27%

#10b981

50%

#f59e0b

เกณฑ์แปลผลค่าอำนาจจำแนก (Ebel & Frisbie, 1991)

ช่วงค่า D	ระดับ	ความหมาย	การตัดสินใจ
≥ 0.40	ดีมาก (Very Good)	emerald	ข้อนี้จำแนกผู้ตอบได้ดีมาก สอดคล้องกับโครงสร้างรวมอย่างชัดเจน
0.30–0.39	ดี (Good)	blue	ข้อนี้จำแนกได้ดี อาจปรับปรุงเล็กน้อยเพื่อให้ดียิ่งขึ้น
0.20–0.29	พอใช้ได้ (Marginal)	amber	จำแนกได้แต่อยู่ในเกณฑ์ต่ำ ควรพิจารณาปรับปรุง
0.10–0.19	ต่ำมาก	red	ข้อนี้จำแนกได้น้อยมาก ควรปรับปรุงหรือตัดออก
< 0.10 หรือ ≤ 0	ต้องตัดออก (Reject)	red	ข้อนี้ไม่สามารถจำแนกได้เลย หรือจำแนกในทิศทางตรงข้าม

เกณฑ์ตัดสินคุณภาพแบบสอบถามโดยรวม

Cronbach's α	ค่าอำนาจจำแนก D	ผลการประเมิน	ข้อเสนอแนะ
≥ 0.7	≥ 0.2 ทุกข้อ	✅ ผ่านเกณฑ์ทั้งหมด	นำไปเก็บข้อมูลจริงได้เลย
≥ 0.7	บางข้อ < 0.2	⚠️ ผ่านเกณฑ์ความเชื่อมั่น	ตัดข้อที่ D < 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 D < 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 D รายข้อ พิจารณาข้อที่ D < 0.2

4

คัดกรองข้อที่ผ่านเกณฑ์

เลือก Checkbox เฉพาะข้อที่มีค่า D ≥ 0.2 แล้วคลิกวิเคราะห์ใหม่ เพื่อดูค่า α ของแบบสอบถามฉบับปรับปรุง

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

5

นำผลไปใช้ในรายงานวิจัย

บันทึกค่า α และค่า D รายข้อ พร้อมอ้างอิงที่มาของสูตรและเกณฑ์การแปลผลในวิทยานิพนธ์หรือบทความ

ระบุค่า α พร้อมระดับ ระบุค่า D รายข้อที่เลือกใช้ อ้างอิง Cronbach (1951), Kelley (1939)

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 ค่าอำนาจจำแนก (Discrimination Index: D) รายข้อ ด้วยวิธี Upper-Lower 27%
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
อุดมคติ: 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 (D)

คอลัมน์	ความหมาย
ข้อที่	หมายเลขข้อคำถาม
ค่า D	ค่าอำนาจจำแนก (Discrimination Index)
ระดับ	การแปลผลตาม Ebel & Frisbie (1991)
แถบสี	เขียว ≥ 0.40 / น้ำเงิน ≥ 0.30 / เหลือง ≥ 0.20 / แดง < 0.20
Checkbox	ใช้เลือกข้อที่ต้องการนำไปวิเคราะห์ต่อในขั้นที่ 4

ส่วนที่ 3: กราฟแท่งค่าอำนาจจำแนก

เส้นแดงประ = เกณฑ์ขั้นต่ำ D = 0.20
เส้นม่วงประ = ค่าเฉลี่ย D ของทั้งฉบับ
คลิกปุ่มบนกราฟเพื่อ Toggle แสดง/ซ่อนเส้นอ้างอิง

6. ขั้นที่ 4 — คัดกรองและวิเคราะห์ใหม่

ตัดข้อที่ไม่ผ่านเกณฑ์ออกและดูผลปรับปรุง

ดูตารางค่า D รายข้อ

สังเกตข้อที่มีค่า D < 0.20 (สีแดง) หรือค่าติดลบ ซึ่งควรพิจารณาตัดออก

ปลด Checkbox ข้อที่ต้องการตัดออก

ปลดถูกออกสำหรับข้อที่ไม่ต้องการ สามารถใช้ปุ่ม "เลือกทั้งหมด / ยกเลิกทั้งหมด" ได้

คลิก "วิเคราะห์ข้อมูลที่ผ่านเกณฑ์"

ระบบจะคำนวณค่า Alpha และค่า D ใหม่จากเฉพาะข้อที่เลือก (ต้องเลือกอย่างน้อย 2 ข้อ)

เปรียบเทียบผลก่อน-หลัง

ผลลัพธ์ใหม่แสดงค่า Alpha ของแบบสอบถามฉบับปรับปรุง นำไปเปรียบเทียบกับค่าเดิมเพื่อตัดสินใจ

หมายเหตุ: การคัดกรองนี้เพื่อประกอบการตัดสินใจ การตัดข้อออกจริงต้องผ่านการพิจารณาเนื้อหาโดยผู้เชี่ยวชาญด้วย

7. ทฤษฎีและสูตรคำนวณ

รากฐานทางวิชาการของโปรแกรม

Cronbach's Alpha (α) — ความเชื่อมั่น

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

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

α = (k / (k − 1)) × (1 − Σs²ᵢ / s²ₜ)

k = จำนวนข้อคำถาม · Σs²ᵢ = ผลรวมความแปรปรวนรายข้อ · s²ₜ = ความแปรปรวนของคะแนนรวม

Discrimination Index (D) — ค่าอำนาจจำแนก

บอกว่าข้อแต่ละข้อสามารถแยกแยะผู้ที่มีระดับคุณลักษณะสูงออกจากต่ำได้ดีเพียงใด โดยใช้วิธี Upper-Lower 27% (Kelley, 1939)

Kelley (1939); Crocker & Algina (1986)

D = (X̄_H − X̄_L) / (X_max − X_min)

X̄_H = ค่าเฉลี่ยกลุ่มสูง 27% · X̄_L = ค่าเฉลี่ยกลุ่มต่ำ 27% · X_max/X_min = คะแนนสูงสุด/ต่ำสุดที่เป็นไปได้

ทำไมต้อง 27%? Kelley (1939) พิสูจน์ว่าการใช้กลุ่ม 27% บน-ล่างให้ค่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐานต่ำที่สุด จึงกลายเป็นมาตรฐานที่นักวัดผลทางการศึกษาใช้กันอย่างแพร่หลาย

8. เกณฑ์การแปลผล

มาตรฐานการแปลความหมายผลลัพธ์

Cronbach's Alpha — 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 — Ebel & Frisbie (1991)

D ≥ 0.40

ดีมาก (Very Good)

0.30 ≤ D < 0.40

ดี (Good)

0.20 ≤ D < 0.30

พอใช้ได้ (Marginal)

D < 0.20 หรือ ≤ 0

ควรตัดออก (Reject)

ความหมายของค่า D ติดลบ

กลุ่มสูงตอบข้อนั้นได้ต่ำกว่ากลุ่มต่ำ — ผิดปกติมาก
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) และตรวจสอบค่าอำนาจจำแนก (Discrimination Index) รายข้อด้วยวิธี Upper-Lower Group 27% ตาม Kelley (1939) พบว่าค่า D รายข้ออยู่ระหว่าง .23 ถึง .68 ซึ่งผ่านเกณฑ์ D ≥ .20 ทุกข้อ (Ebel & Frisbie, 1991)"

การอ้างอิงรูปแบบ APA

วุฒิไกร ป้อมมะรัง. (2569). โปรแกรมวิเคราะห์คุณภาพแบบสอบถาม Academic v1.0 [โปรแกรมคอมพิวเตอร์]. https://statsmartly.com/statistical/question.php

10. คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

คำตอบสำหรับข้อสงสัยที่พบบ่อย

สำหรับ Try-out แนะนำ 30–50 คน สำหรับการวิจัยจริงควรมี 5–10 เท่าของจำนวนข้อ เช่น 20 ข้อ ควรมีผู้ตอบ 100–200 คน (Hair et al., 2010) กลุ่มตัวอย่างที่เล็กเกินไปทำให้ค่าสถิติผันผวนได้มาก

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

กลุ่มสูงตอบข้อนั้นได้ต่ำกว่ากลุ่มต่ำ 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

ใช้ฟีเจอร์ Print ของเบราว์เซอร์ (Ctrl+P) เลือก "Save as PDF" หรือ Screenshot หน้าผลลัพธ์

ไม่ ข้อมูลทั้งหมดเก็บไว้ใน Session ของเบราว์เซอร์เท่านั้น ไม่มีการบันทึกลงฐานข้อมูล และจะถูกล้างเมื่อคลิก "เริ่มการวิเคราะห์ใหม่" หรือปิดเบราว์เซอร์

ตรวจสอบข้อที่ D ต่ำกว่าเกณฑ์ก่อน 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.
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.
Kelley, T. L. (1939). The selection of upper and lower groups for the validation of test items. Journal of Educational Psychology, 30(1), 17–24.
Nunnally, J. C. (1978). Psychometric theory (2nd 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.