ตัวอย่างตัวแปรต้น ตัวแปรตาม วิจัย

ตัวแปรในการวิจัย

โดย ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร.วรางคณา  จันทร์คง

            หลังจากที่ได้มีการศึกษาค้นคว้าเอกสารที่เกี่ยวข้องกับการวิจัย จะทำให้ผู้วิจัยมีความเข้าใจในประเด็นต่างๆ ที่ต้องการศึกษาชัดเจนยิ่งขึ้น ตลอดจนสามารถเชื่อมโยงแนวคิดทฤษฎี เข้ากับแนวความคิดของผู้วิจัยเอง จากนั้นผู้วิจัยจึงกำหนดตัวแปรที่ต้องการศึกษา และตั้งสมมุติฐานการวิจัย โดยคาดคะเนถึงข้อสรุปว่ามีตัวแปรใดบ้างที่เกี่ยวข้องกับเรื่องที่ศึกษาอย่างไร  ดังนั้นผู้วิจัยจะต้องเข้าใจความหมายของตัวแปร  ระดับการวัดของตัวแปร และประเภทของตัวแปรเพื่อจะได้ทำการตั้งสมมุติฐานต่อไป การกำหนดตัวแปรเป็นเรื่องที่สำคัญอีกประการหนึ่งสำหรับการทำวิจัย  เพราะการทำวิจัยเป็นการแสวงหาความรู้หรือข้อเท็จจริง การจะหาความรู้หรือข้อเท็จจริงจำเป็นจะต้องกำหนดขอบเขตให้ชัดเจนถึงประเด็นที่จะทำการศึกษา  ซึ่งผู้วิจัยจะต้องกำหนดออกมาในรูปของตัวแปรที่สามารถวัดได้สังเกตได้เสียก่อน ดังนั้นตัวแปรจึงเป็นสิ่งที่ผู้วิจัยกำหนดเพื่อทำการศึกษานั่นเอง 

ความหมายของตัวแปร

            ตัวแปร (variable) คือ คุณลักษณะหรือคุณสมบัติของหน่วยตัวอย่างที่สามารถแปรค่าหรือแปรเปลี่ยนได้ตามคุณสมบัติของมันหรือตามค่าที่ผู้วิจัยกำหนด เช่น เพศ แปรได้เป็น 2 ค่าคือ เพศชาย และเพศหญิง อายุ แปรได้ตั้งแต่อายุแรกเกิด 1, 2, ....จนถึงอายุสูงสุดของกลุ่มตัวอย่างที่ทำการศึกษา ซึ่งอาจจะเป็น 100 ปี หรือมากกว่า ระดับการศึกษาแปรได้หลายค่าตามแต่ระดับของการศึกษาที่ผู้วิจัยกำหนดไว้ เช่น ระดับประถม ระดับมัธยม จนถึงปริญญาเอก หรือถ้าต้องการศึกษาความคิดเห็นที่มีต่อการเปลี่ยนโครงสร้างของตำรวจ ความคิดเห็นก็คือตัวแปรตัวหนึ่งที่ต้องการศึกษา ซึ่งผู้วิจัยต้องกำหนดค่าความคิดเห็นให้สามารถแปรเปลี่ยนค่าได้เป็น
เห็นด้วยอย่างยิ่ง เห็นด้วย ไม่เห็นด้วย หรือไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง ขึ้นอยู่กับผู้แสดงความคิดเห็นแต่ละคน รายได้ของบุคคลก็เป็นค่าที่ผันแปรได้เช่นกัน โดยแปรเปลี่ยนตั้งแต่มีรายได้ 0 บาท ไปจนรายได้สูงสุดของกลุ่มตัวอย่างที่ศึกษาซึ่งอาจเป็น 1,000,000 บาท หรือมากกว่าก็ได้ เป็นต้น  จะเห็นได้ว่าตัวแปรจะสามารถแปรเปลี่ยนหรือเปลี่ยนค่าได้ตามคุณสมบัติของตัวแปร

ระดับของการวัดตัวแปร

            ตัวแปรที่ทำการศึกษาวิจัยจะเป็นค่าที่สามารถวัดออกมาได้ ซึ่งค่าต่างๆ ที่วัดได้จากการวัดจะอยู่ในระดับที่แตกต่างกันออกไปขึ้นอยู่กับลักษณะของตัวแปร ผู้วิจัยต้องเข้าใจถึงระดับของการวัดตัวแปร (level of  measurement) ซึ่งจะเป็นพื้นฐานในการใช้สถิติในการวิเคราะห์ข้อมูลต่อไป ระดับของการวัดตัวแปรแบ่งออก  4  ระดับ  ดังนี้ 
            1. ระดับการวัดในมาตรานามบัญญัติหรือระดับกลุ่ม (norminal  scale) การวัดในระดับนี้เป็นการวัดเพื่อจัดกลุ่ม หรือการแยกประเภทตามลักษณะที่แตกต่างกัน ซึ่งอาจจะเป็นตัวเลขหรือสัญลักษณ์ที่บ่งบอกถึงลักษณะที่แตกต่างกันเท่านั้น  ไม่สามารถบอกถึงปริมาณความมากน้อยที่แตกต่างได้  เช่น เพศ แยกได้เป็นเพศชาย เพศหญิง  ก็อาจจะกำหนดให้เลข 1 แทน เพศชาย เลข 2 แทนเพศหญิง  หรือตัวอย่างเช่น หมายเลขประจำตัวของผู้เข้ารับการอบรมหลักสูตรการบริหารงานตำรวจชั้นสูง และหลักสูตรผู้กำกับการ ซึ่งเป็นตัวเลขไม่ได้บอกถึงปริมาณเท่าไร  บอกแต่เพียงว่าหมายเลขนั้นหมายถึงบุคคลใด หรือการแบ่งโครงสร้างการบริหารงานของตำรวจท่องเที่ยวจะแบ่งเป็น 5 ภูมิภาค ผู้วิจัยอาจกำหนดให้ 1 แทนจังหวัดกรุงเทพฯ  2 แทนภาคตะวันออกและภาคกลาง  3 แทนภาคตะวันออกเฉียงเหนือ 4  แทนภาคเหนือ  5 แทนภาคใต้ เป็นต้น ดังนั้นตัวเลขในระดับนี้จึงไม่มีความหมายในเชิงมากกว่าหรือน้อยกว่า ไม่สามารถนำมาบวกลบ คูณ หารกันได้ แต่สามารถนำมาจำแนกความถี่ว่าแต่ละกลุ่มมีจำนวนเท่าใดได้ 
            2. ระดับการวัดในมาตราอันดับ (ordinal  scale) การวัดในระดับนี้ เป็นการวัดที่สูงกว่าระดับนามบัญญัติ สามารถบอกถึงลำดับของข้อมูลหรือตัวแปรได้ว่ามากหรือน้อยกว่า สูงหรือต่ำกว่า  ก่อนหรือหลัง  เช่น ระดับการศึกษา แบ่งเป็น ประถมศึกษา มัธยมศึกษา อนุปริญญา และปริญญาตรี เป็นต้น แต่เราไม่สามารถระบุได้ว่า ความห่างของแต่ละระดับการศึกษามีปริมาณเท่ากันหรือไม่ เช่นไม่สามารถระบุได้ว่า ประถมศึกษา มีความต่างจากมัธยมศึกษา เท่ากับ อนุปริญญา ต่างกับปริญญาตรี ซึ่งมีบางคนมองว่าให้นับจากจำนวนปีที่เรียน หากนับจากจำนวนปีที่เรียนแล้วจะไม่ใช่ระดับการศึกษาแต่จะเป็นจำนวนปีที่ศึกษา การวัดระดับการศึกษาแบบนี้สามารถบอกถึงความแตกต่างว่ามากกว่าน้อยกว่าได้แต่ไม่สามารถบอกถึงปริมาณความแตกต่างว่ามากน้อยกว่ากันเท่าไร   ดังนั้นตัวเลขในระดับนี้จึงไม่สามารถนำมาบวก  ลบ คูณ หารได้เช่นกัน 
            3.  ระดับการวัดในมาตราอันตรภาค (interval  scale) การวัดในระดับนี้เป็นการวัดที่สูงกว่ามาตราอันดับ  คือนอกจากจะสามารถบอกถึงความแตกต่างแล้วยังสามารถบอกถึงปริมาณความแตกต่างได้ว่าที่แตกต่างกันนั้นแตกต่างกันอยู่เท่าไร ดังนั้น ตัวเลขในระดับนี้จึงสามารถบวกลบกันได้  แต่ไม่สามารถคูณ หาร กันได้เนื่องจากในระดับนี้ไม่มีจุดศูนย์แท้ (absolute  zero) แต่เป็นเพียงค่าศูนย์สมมุติหรือศูนย์ที่กำหนดขึ้นมาเอง (arbitrary  zero) เช่น การวัดอุณหภูมิ 0 องศาเซลเซียสไม่ได้หมายความว่าไม่มีความร้อน หรือคะแนนการสอบได้  0 คะแนน ไม่ได้หมายความว่าไม่มีคะแนนเลย  เพียงแต่ทำคะแนนไม่ได้เท่านั้น  ซึ่งต่างจากการไม่ได้เข้าสอบซึ่งถือว่าไม่มีคะแนน  นอกจากนี้การที่ไม่มีศูนย์แท้ยังทำให้การวัดในระดับนี้ไม่สามารถบอกถึงอัตราส่วนหรือสัดส่วนของการมากน้อยกว่ากันได้ เช่น  เมื่อเปรียบเทียบอุณหภูมิ 30 องศาเซลเซียสกับอุณหภูมิ 15 องศาเซลเซียส สามารถบอกได้ว่าร้อนกว่ากัน  15 องศาเซลเซียส แต่ไม่สามารถบอกได้ว่าร้อนกว่าเป็น 2 เท่า หรือกรณีการประเมินผลการปฏิบัติงานของข้าราชการในหัวข้อย่อยเรื่องการมีวินัย ซึ่งมีคะแนนเต็ม 100 คะแนน  หาก นาย ก. ได้คะแนน 90 คะแนน ส่วน นาย ข.ได้ 60 คะแนน การอ่านผลในกรณีนี้ หมายความว่า นาย ก. มีคะแนนวินัยมากกว่า นาย ข. 30 คะแนน ซึ่งถือว่ามีวินัยดีกว่ามาก แต่ไม่สามารถสรุปได้ว่า นาย ก. มีวินัยดีกว่า นาย ข. 1.5 เท่า เพราะคะแนนการมีวินัยของบุคคลหนึ่งสามารถเปรียบเทียบกับอีกบุคคลหนึ่งได้เพียงแค่มากกว่ากันกี่คะแนนเท่านั้น แต่ไม่สามารถเปรียบเทียบความมีวินัยเป็นตัวเลขสมบูรณ์ได้ เพราะความมีวินัยเป็นเรื่องของนามธรรม ซึ่งไม่สามารถจับต้องได้เหมือนวัตถุ ไม่สามารถแจงนับเป็นตัวเลขที่มีศูนย์แท้ได้
            4. ระดับการวัดในมาตราอัตราส่วน (ratio  scale) การวัดในระดับนี้เป็นการวัดที่สมบูรณ์ที่สุด  กล่าวคือสามารถนำมาเรียงความสำคัญ บอกความสูงต่ำ มากน้อยได้  บอกปริมาณความแตกต่างได้ และสามารถบอกถึงอัตราส่วนของความแตกต่างได้ด้วย  ทั้งนี้ถือว่าเป็นระดับการวัดที่มีศูนย์แท้  ดังนั้นตัวเลขในระดับนี้สามารถนำมาบวก  ลบ  คูณ  หารกันได้   ตัวอย่างของการวัดในระดับนี้ก็คือ จำนวนข้าราชการที่ปฏิบัติงานในโรงพยาบาล ซึ่งสามารถแจงนับเป็นตัวเลขได้ตามจำนวนคนอย่างแท้จริง และสามารถเปรียบเทียบระหว่างหน่วยได้ เช่น โรงพยาบาลชุมชน ก. มีบุคลากร 200 คน ส่วนโรงพยาบาลชุมชน ข. มีบุคลากร 100 คน สามารถสรุปเปรียบเทียบได้ว่า โรงพยาบาลชุมชน ก. มีบุคลากร มากกว่าโรงพยาบาลชุมชน ข. 1 เท่า หรือกรณีจำนวนปีที่ทำงานที่โรงพยาบาลชุมชน สามารถเปรียบเทียบได้ว่าคนที่มีอายุงาน 10 ปี มีอายุงานเป็น 2 เท่า ของคนที่มีอายุงาน 5 ปี เป็นต้น 
ในบางครั้งระดับการวัดทั้ง  4 ระดับ นี้ อาจแบ่งออกเป็น  2 กลุ่มใหญ่ๆ ได้แก่ การวัดเชิงคุณภาพและการวัดเชิงปริมาณ  โดยการวัดเชิงคุณภาพคือการวัดในมาตรานามบัญญัติ  และการวัดในมาตราอันดับซึ่งการวัดทั้ง  2 แบบ บอกถึงความแตกต่างแต่ไม่ได้บอกถึงปริมาณของสิ่งที่วัด  ส่วนการวัดเชิงปริมาณก็คือการวัดในมาตราอันตรภาคและการวัดในมาตราส่วน  ซึ่งเป็นการวัดที่บอกถึงปริมาณความแตกต่างได้ 
หากพิจารณาเปรียบเทียบของการวัดทั้ง  4 ระดับ จะเห็นได้ว่าการวัดแต่ละระดับ จะให้ค่าของลักษณะที่จะศึกษา ละเอียดชัดเจนแตกต่างกันไป การวัดในมาตราอัตราส่วนย่อมให้รายละเอียดได้ดีกว่าการวัดในมาตราอันตรภาค ขณะเดียวกันการวัดในมาตราอันตรภาคย่อมให้รายละเอียดได้ดีกว่าการวัดในมาตราอันดับหรือนามบัญญัติ ซึ่งระดับของการวัดจะเกี่ยวข้องกับเงื่อนไขของการใช้สถิติ ทั้งนี้การวัดในระดับที่สูงกว่าสามารถที่จะแปลงไปสู่การวัดที่ต่ำกว่าได้ ระดับของการวัดของตัวแปรจะมีความสำคัญในการที่จะนำตัวแปรดังกล่าวไปสร้างแบบสอบถามเพื่อให้สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ของการวิจัย ว่าต้องการวิจัยเชิงบรรยาย เชิงทดลอง เชิงเปรียบเทียบ หรือศึกษาความสัมพันธ์เป็นต้น ดังนั้นนักวิจัยจะให้ความสำคัญของระดับของการวัดของตัวแปร  เพื่อให้สามารถสร้างแบบสอบถามได้ตรงกับสิ่งที่ต้องการจะศึกษา 

ประเภทของตัวแปร

            ได้มีการแบ่งประเภทของตัวแปรเป็นหลายๆ แบบและมีการเรียกชื่อแตกต่างกันไป แต่ในที่นี้จะแบ่งประเภทของตัวแปรออกเป็น  4 ประเภท ดังนี้คือ 
            1. ตัวแปรอิสระ (independent  variable) หรือตัวแปรต้น เป็นตัวแปรที่อิสระไม่ขึ้นอยู่กับ    ตัวแปรอื่นๆ เป็นตัวแปรที่เกิดขึ้นก่อน เป็นตัวเหตุทำให้เกิดผลตามมา  และมักเป็นตัวที่สามารถเปลี่ยนแปลงค่ายาก  หรือไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้
            2.  ตัวแปรตาม (dependent  variable) เป็นตัวแปรที่เกิดขึ้นหรือแปรผันไปตามตัวแปรอิสระ  หรือกล่าวได้ว่า เป็นตัวแปรที่เป็นผลเมื่อตัวแปรอิสระเป็นเหตุ
ตัวแปรตามอาจเรียกว่า ตัวแปรผลหรือตัวแปรที่ถูกกำหนด (output  variable หรือ assigned variable) คือ เป็นผลที่ถูกกำหนดเนื่องจากตัวแปรที่จัดกระทำหรือทดลองนั่นเอง  สำหรับในการวิจัยเชิงทดลอง ตัวแปรอิสระ อาจเรียกว่าตัวแปรทดลองหรือตัวแปรจัดกระทำ (treatment  variable or  manipulated  variable) ทั้งนี้เนื่องจากในการวิจัยเชิงทดลอง ตัวแปรอิสระจะเป็นตัวแปรที่ผู้วิจัยจัดสภาพให้เกิดระดับหรือประเภทแตกต่างกัน เช่น การวิจัยเชิงทดลองการจัดสายตรวจแต่ละประเภทว่ามีผลต่อการป้องกันอาชญากรรมต่างกันหรือไม่ ตัวแปรอิสระ ได้แก่ สายตรวจเดินเท้า สายตรวจจักรยาน สายตรวจจักรยานยนต์ และสายตรวจรถยนต์ ผู้วิจัยจะต้องกำหนดพื้นที่ที่จะทำการทดลองเป็นพื้นที่เดียวกัน อันเป็นการจำกัดตัวแปรอื่นๆ ไม่ให้มีผลต่อตัวแปรตามได้ จึงจะสามารถสรุปได้ว่า ความผันแปรของตัวแปรตามเกิดจากตัวแปรอิสระเท่านั้น  การออกแบบการวิจัยวิธีนี้ทำได้โดยการกำหนดให้มีพื้นที่เดียว แต่จัดสายตรวจแต่ละประเภทเป็นเวลา 3 เดือนต่อกันไป แล้ววัดผลว่าในช่วงการจัดสายตรวจแต่ละประเภทมีผลทำให้สถิติคดีอาชญากรรมเพิ่มขึ้นหรือลดลงอย่างไร หากสถิติคดีที่เกิดขึ้นในช่วงของสายตรวจประเภทใดมีต่ำสุด อาจนำไปสู่ข้อสรุปที่ว่าสายตรวจประเภทดังกล่าวมีผลต่อการควบคุมอาชญากรรมในพื้นที่นั้นมากที่สุด
            3. ตัวแปรแทรกซ้อนหรือตัวแปรเกิน (extraneous  variable) มีลักษณะเหมือนตัวแปรอิสระแต่เป็นตัวแปรที่ผู้วิจัยไม่ได้มุ่งศึกษา  ซึ่งอาจจะมีผลหรือมีอิทธิพลต่อตัวแปรตามทำให้ข้อสรุปของการวิจัยขาดความถูกต้อง เที่ยงตรง หรือเกิดความคลาดเคลื่อนเพราะผลการวิจัยไม่ได้ขึ้นอยู่กับตัวแปรอิสระที่ผู้วิจัยต้องการศึกษาเพียงอย่างเดียว  ส่วนหนึ่งอาจจะเป็นผลมาจากตัวแปรแทรกซ้อนด้วยก็ได้  ดังนั้นในการวิจัยผู้วิจัยจำเป็นจะต้องควบคุมตัวแปรแทรกซ้อนให้เกิดขึ้นให้น้อยที่สุด  ซึ่งถ้าหากไม่สามารถควบคุมได้อาจจะกำหนดเป็นตัวแปรอิสระอีกตัวหนึ่งที่จะต้องศึกษาด้วยก็ได้ 
ตัวอย่างเช่น  การวิจัยเชิงทดลองการจัดสายตรวจแต่ละประเภทว่ามีผลต่อการป้องกันอาชญากรรมต่างกันหรือไม่ ตัวแปรอิสระ คือประเภทสายตรวจ ได้แก่ สายตรวจเดินเท้า สายตรวจจักรยาน สายตรวจจักรยานยนต์ และสายตรวจรถยนต์ หากผู้วิจัยไม่ได้กำหนดพื้นที่การศึกษาเป็นพื้นที่เดียวกัน ตัวแปรแทรกซ้อนจะได้แก่ จำนวนประชากร อาชีพของประชากร ความกว้างของพื้นที่ สภาพความเป็นเมือง จำนวนแหล่งชุมชนแออัด เป็นต้น ซึ่งสิ่งเหล่านี้จะเป็นตัวแปรแทรกซ้อนให้สถิติคดีอาญาในพื้นที่แตกต่างกันได้ แม้ว่าจะจัดสายตรวจประเภทเดียวกันก็ตาม การออกแบบเพื่อทำการวิจัยประเภทนี้ หากผู้วิจัยต้องการทำการทดลองใน 4 พื้นที่ ผู้วิจัยต้องหาพื้นที่ซึ่งมีสภาพของตัวแปรแทรกซ้อนต่างๆ ดังกล่าวข้างต้น ให้เหมือนกันมากที่สุด จึงจะสามารถควบคุมผลของ
ตัวแปรแทรกซ้อนต่อตัวแปรตามให้เหมือนกันได้ แล้วจัดให้แต่ละพื้นที่มีสายตรวจในประเภทที่ต้องการทดลองศึกษาช่วงระยะเวลาหนึ่ง เพื่อเก็บสถิติคดีอาชญากรรมในพื้นที่นั้นไว้ ก็จะทราบได้ว่าสายตรวจแต่ละประเภทมีผลต่อการควบคุมอาชญากรรมในพื้นที่หรือไม่ แต่หากว่าไม่สามารถจะควบคุมตัวแปรแทรกซ้อนเหล่านี้ได้ นักวิจัยต้องนำตัวแปรแทรกซ้อนมาทำการศึกษาด้วย โดยกำหนดให้เป็นตัวแปรอิสระในการวิจัย
            4. ตัวแปรสอดแทรก  (intervening  variable) เป็นตัวแปรอีกชนิดหนึ่ง ที่จะมีอิทธิพลต่อตัวแปรตามคล้ายๆ กับตัวแปรแทรกซ้อน แต่มีลักษณะต่างกันตรงที่ว่าตัวแปรชนิดนี้ ผู้วิจัยไม่สามารถคาดการณ์ได้ว่า   มีอะไรบ้างที่จะมีผลต่อตัวแปรตามและจะเกิดขึ้นเมื่อใด   หรือแม้จะรู้ก็ไม่สามารถควบคุมได้  เช่น นโยบายของรัฐบาล  ภาวะเศรษฐกิจ  การเปลี่ยนแปลงทางการเมือง การเปลี่ยนโครงสร้างการบริหารงาน การปกครอง สิ่งเหล่านี้ไม่สามารถควบคุมได้หรือในด้านพฤติกรรมของบุคคล เช่น ความวิตกกังวล  ภาวะสุขภาพ  ความคับข้องใจก็เป็นตัวแปรที่ไม่สามารถควบคุมได้เช่นกัน
จากการแบ่งประเภทของตัวแปรทั้ง 4 ประเภท สามารถเขียนถึงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระ  ตัวแปรตาม ตัวแปรแทรกซ้อน  ตัวแปรสอดแทรกได้ดังแสดงในภาพที่ 1

ภาพที่ 1   ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระ  ตัวแปรตาม ตัวแปรแทรกซ้อน  ตัวแปรสอดแทรก

ทั้งนี้หากการวิจัยเป็นการวิจัยเชิงคุณภาพ หรือ การวิจัยเชิงพรรณนา จะไม่มีการกำหนดประเภทตัวแปรตามที่กล่าวมาข้างต้น

............................................................................
เอกสารอ้างอิง

ปาจรีย์ ผลประเสริฐ. (2549). วิจัยทางธุรกิจ. กำแพงเพชร: คณะวิทยาการจัดการ มหาวิทยาลัยราชภัฏกำแพงเพชร.
พวงรัตน์  ทวีรัตน์. (2543). วิธีการวิจัยทางพฤติกรรมศาสตร์และสังคมศาสตร์. (พิมพ์ครั้งที่  8). กรุงเทพฯ: เจริญผล.
ภัทรา  นิคมานนท์. (2544). การวิจัยทางการศึกษาและสังคมศาสตร์.กรุงเทพฯ: อักษราพัฒน์.
สนม  ครุฑเมือง. (2550). การเขียนเชิงวิชาการ. พิมพ์ครั้งที่ 2. นครสวรรค์: นิวเสรีนคร.
Cooper, D.R. & Schindler P.S. (2003). Business  research methods. (8th ed.). New York: McGraw-Hill.
Ghauri, P. & Gronhaug  K. (2002). Research methods in business studies (2nd ed.).  New York: Pearson education.