0:02 เนาะก็อันนี้อาจารย์แนสนะทุกคนก็น่าจะรู้ กันอยู่ใช่มั้ยรู้จักกันอยู่เนาะเออวัน นี้เนาะอาจารย์จะมาพูดเกี่ยวกับการเตรียม ความพร้อมนะครับในการที่เราจะเข้าสู่การ นำเสนอเนาะในconferรenceต่างๆซึ่งเด็ก ปั้นโดยส่วนมากนะครับจะต้องที่ไปแทค 2 หรือวิจัยเวทีผู้ใหญ่เนาะที่เราออกแบบการ วิจัยร่วมกันก็มักจะต้องมีความรู้ความ เข้าใจพื้นฐานตรงนี้นะครับก็เลยนำมาสู่ การฟิวพวกเราในวันนี้เนาะเออไม่เรียกว่า ติวหรอกเนาะก็สบายๆหายห่วงไม่รู้ว่าจะนาน แค่ไหนเดี๋ยวลองดูแล้วกันเนาะเอ่อแต่ เบื้องต้นนะครับก็ก่อนที่เราจะเริ่มเนาะ ครั้งเนี้ยจะถือว่าเป็นคลิปเนี้ยจะถือว่า
0:48 เป็นคลิปที่มีทุกคนเข้ามาช่วยอาจารย์อัด ด้วยเราสามารถที่จะตอบอะไรก็ได้นะครับ แล้วก็อันนี้ถือเป็นแบบspeีชที่อาจารย์ขอ อนุญาตแจ้งกับทุกคนเนาะก่อนที่เราจะเริ่ม ติวกันนะครับว่าตอนเนี้ยชมรมของเราเนาะ อาจารย์รู้สึกว่ามันขยายใหญ่มากขึ้น เรื่อยๆมากๆเนาะซึ่งอาจารย์ก็จะเดินหน้า ต่อไปเด็กๆหลายๆคนก็คงจะเห็นถึงความตั้ง ใจของอาจารย์เนาะที่อยากจะผลักดันเด็กๆ แล้วก็โรงเรียนของเรานะครับให้มันแบบว่า ไปได้ดีโดยเฉพาะในเวทีผู้ใหญ่อาจารย์ก็ พยายามที่จะทำอย่างเต็มที่เนาะซึ่งแน่นอน ว่าอาจารย์น่ะทำคนเดียวไม่ได้อาจารย์ก็ อยากที่จะเชิญเด็กปั้น ทั้งหลายทั้งปวงของอาจารย์ทุกคนมาร่วมกัน เป็นส่วนหนึ่งในการสร้างสังคมดีๆร่วมกัน
1:35 ไปกับอาจารย์นะครับไม่ว่าจะเป็นการทำ กิจกรรมการทำจิตอาสาสิ่งหลักในการทำงาน ด้วยกันยังคงเป็นการทำโครงงานเหมือนเดิม นะครับแต่ว่าเราสามารถเอาความรู้ทักษะ หรือแม้แต่กระทั่งมุมมองแง่คิดต่างๆที่ ได้รับจากการเรียนรู้กับอาจารย์เนี่ยเอา ไปใช้เป็นประโยชน์อย่างสร้างสรรค์เนาะ อย่างสร้างสรรค์กับคนอื่นได้ด้วยเนาะดัง นั้นเนี่ยเนี่ยเอออาจารย์เชื่อมั่นกับ คำว่า give and take นะครับ give and take ก็คือเราเราอยากได้อะไรเราอยากให้ อะไรอะไรอย่างเงี้ยเราได้อะไรมาเราก็แบบ ว่ามอบตอบแทนสิ่งนั้นคืนให้กับเพื่อนๆนะ ครับหรือว่าน้องๆที่เราต้องการได้เลยเนาะ
2:21 เพื่อจะได้แบบว่าเอ่อใช้คำว่าส่งต่อโอกาส ดีๆให้กับคนอื่นๆต่อไปนะนะครับจะได้แบบ ว่าสามารถทำสิ่งต่างๆร่วมกันได้นะแล้วก็ เป็นประโยชน์ต่อตนเองแล้วก็หนูสามารถเอา ไปเคลมเป็นพอร์ตด้วยเนาะนะครับอาจารย์ก็ พยายามที่จะส่งเสริมตรงนี้ก็อยากชวนทุกคน เนาะมาร่วมกันอย่าคิดว่าทำนั่นทำนี่ไม่ ได้เนาะอืมก็ในขณะเดียวกันตอนนี้มีสมาชิก ค่อนข้างเยอะนะโอกาสมันก็จะเยอะตามไปด้วย ตามที่รุ่นพี่สร้างมานะครับดังนั้น อาจารย์ก็อยากที่จะชวนหลายๆคนเนาะมาช่วย กันเนี่ยคิดว่าเราทำไม่ได้อะไรอย่างเงี้ย หนูความรู้เล็กๆมุมมองเล็กๆแค่เราไปช่วย น้องสักกลุ่มนึงมันก็เป็นประโยชน์ที่สุด แล้วต่อตัวเราแล้วก็ต่อคนอื่นๆด้วยและที่
3:09 สำคัญอาจารย์เห็นอยู่ตลอดเนาะอาจารย์ดู อยู่ตลอดสำหรับทุกคนใครที่ตั้งใจทำต่างๆ อาจารย์ดูใครไม่ตั้งใจอาจารย์ก็ดูนะครับ เออส่วนคนที่ตั้งใจก็อยากให้มีโอกาสตรง เนี้ยนะครับในชีวิตมากขึ้นเนาะเดี๋ อาจารย์ขออนุญาตเปิดสไลด์นิดนึงที่เป็น สไลด์ก่อนที่เราจะเริ่มกันเนาะคือวันนี้ อยากใช้เวลาตรงนี้ด้วยเพราะว่าถือว่าเป็น คลิปแรกนะครับอาจารย์อาจจะพูดวนๆนิดนึง เนาะแต่ก็พอพอดีว่าหาไฟล์ตัวอย่างงานไม่ เจอคือมันเปิดไม่ได้เดี๋คงแชร์จอเหมือน เดิมนะครับแต่ว่าก็ตามนั้นแหละ สิ่งที่อาจารย์จะแชร์ให้เราดูเนาะก็คง เป็นสไลด์ PR การทำโครงงานด้วยกันนะครับ เวอร์ชั่นล่าสุดเนาะบางคนเนี่ยอาจจะได้ เห็นเวอร์ชั่นล่าสุดมาบ้างแล้วบางคนอาจจะ
3:55 ยังไม่ได้เห็นเนาะก็ไปดูในโน้ตเอาแล้วกัน วันนี้อาจารย์จะเลือกเฉพาะบางหน้าเนาะมา พูดให้เราฟัง นะครับมาพูดให้เราฟังเนาะอืม เออไฟล์มันค้างอ่ะเดี๋ขอแชร์จอนะ อืเนาะอ่ะปัจจุบันตอนนี้มีเด็กประมาณ 200 กว่าได้แล้วนะครับอาจารย์เชื่อมั่นว่าทุก คนสามารถช่วยกันนะครับแล้วก็ไปได้ไกลกว่า อาจารย์เนาะถ้าบางคนมีโอกาสดีๆในชีวิต แล้วนะครับแล้วก็ตั้งใจเป็นอย่างดีกลับมา ทำกับอาจารย์อีกได้นะครับก็อาจารย์ถ้า อาจารย์เห็นศักยภาพเห็นความอาจารย์อาจจะ ชวนกลับมาทำอีกนะครับอยากให้โรงเรียนเรา มีชื่อเนาะติดในเวทีผู้ใหญ่ซึ่งทุกคนก็
4:41 ช่วยอาจารย์ได้นะครับแล้วก็อยากเห็นสังคม เอ่อชมรมมีส่วนขับเคลื่อนสังคมไปด้วยกัน ก็ช่วยเหลือกันกับอาจารย์นะครับเอ่อถึง เวลาของเราแหละที่เราจะมาทำงานด้วยกัน เนาะนะครับก็ขอบคุณทุกคนที่มีส่วนร่วมกับ อาจารย์นะครับอ่ะน่าจะหมดสชแต่เพียงเท่า นี้เนาะเดี๋เรามาเริ่มกิจกรรมของวันนี้ กันเลยเนาะกิจกรรมของวันนี้เนี่ยจะเป็น กิจกรรมเชิงวิชาการนะฮะก็คือการเตรียม ความพร้อมในการนำเสนองานวิจัยเนาะต้องบอก ก่อนว่าถ้าเราเข้าไปดูในตัวอย่างงานรุ่น พี่ในเอ่อชื่ออะไรนะในไดฟหนูจะพบงานตัว อย่างงานรุ่นพี่เนี่ยจำนวนมากมายมหาศาล ให้เราได้ศึกษาให้เรียนรู้นะครับตั้งแต่ ปีแรกๆเนาะอาจารย์จะไล่ตามปีไว้อยู่ 68 69 อะไรอย่างเงี้ยหนูก็ไปไล่ดูได้เลย อาจารย์มีตัวอย่างคำถามด้วยสำหรับคนที่จะ
5:27 พรีเซนงานก็สามารถไปดูตัวอย่างคำถามได้มี ทั้งเวอร์ชั่นภาษาไทยภาษาอังกฤษนะครับ แล้วก็ซ้อมจริงก็เอาไปadดapคำถามที่ อาจารย์จะซ้อมกับเราก็จะวนๆอยู่ตรงนี้ แหละนะครับอืมีตัวอย่างการเขียนนิยาม TDOD ซึ่งอันนี้ต้องใช้เนาะเราต้องทำตัวอย่าง งานอาจารย์ตัวอย่าง CV มีทำเนียบรุ่นพี่ นะครับแล้วก็มีตัวอย่างpapเปอร์เนาะวัน นี้อาจารย์ดึงpapเปอร์มานะครับของรุ่นพี่ มาใส่ในนี้ประมาณสัก3-4เปอร์จำไม่ได้ เหมือนกันว่าเท่าไหร่แล้วก็เป็นตัวอยาก ให้เราได้มานำเสนอกันด้วยเอ้ยให้มาเรียน รู้กันด้วยเนาะนะครับอ่ะถ้างั้นเนาะ เดี๋ยวอาจารย์จะเริ่มเลยนะครับอีกอันนึง ที่อาจารย์อยากจะเปิดคู่กันเนาะก็คือ papเปอร์ของซองถ้าใครเป็นเด็กปั้นอาจารย์ แล้วไม่รู้จักเเปอร์ของซองให้รู้จักให้ เรียบร้อยเนาะมันจะอยู่ในคลิปสักคลิปนึง
6:13 นะครับซึ่งเดี๋ยวจะเอ่อให้เราไปดูแล้วกัน เนาะจำไม่ได้ว่าคลิปที่ 4 หรือคลิปที่ 5 อะไรสักอย่างน่าจะมีเเปอร์ของซองอยู่เนาะ ถ้าใครดูคลิปแล้วก็ก็น่าจะก็น่าจะจำได้ ใครไม่ดูก็ดูซะนะครับอย่าลืมดูให้เรียบ ร้อยเนาะเพราะว่ามันต้องใช้ครับเดี๋ยว อาจารย์จะลองเปิดpapเปอร์ของซองไววันนี้ ให้ดูนิดนึงเพื่อจะได้เห็นภาพมากขึ้นเนาะ เอิ่มpapเปอร์ของซองเนี่ยจะอยู่ในอัดคลิป แล้วก็เป็น คลิปที่เท่าไหร่วะ สักครู่นะลูก papอของซองpapอรของซอง อืมอืมคลิปที่ 5
6:58 คลิปที่ 6 คลิปที่ 7 เมสโอเค ละ รวม 2 paper ของซอง อ่ะเราจะเริ่มเนาะนะครับในส่วนของpapอร ของซองเนาะก็จะเป็นเรื่องของ Observational Study เดี๋เราจะใช้ตัว เนี้ยเป็นตัวเดินเรื่องเนาะกับงานของเรา นะครับอาจารย์จะเปิดตัวอย่างงานนะครับ ประกอบไปด้วยเนาะสัก 1-2 งาน 3 งานเปิดไป ด้วยพวกเราก็สามารถโหลดจากโฟลเดอร์รุ่น พี่มานะครับแล้วก็เอามาดูไปพร้อมกับ อาจารย์ก็ได้เนาะตอนนี้นะครับเอ่อ papเปอร์ที่อยากดูเนาะก็จะเป็นเอ่อจริงๆ
7:44 ทุกpapเปอร์เนาะที่ทำก็ทำมาด้วยความตั้ง ใจนะครับแล้วก็ทำมาได้อย่างดีนะครับวัน นี้อาจารย์จะเปิดของ KUKPS นะครับเกษตร กำแพงแสนเนาะที่ไปด้วยกันก็จะมีกลุ่มเอ่อ พี่เฟรนนะครับกัยดานะครับแล้วก็แก๊งเค้า นะครับที่ไปด้วยกันเนาะแล้วก็จะมีกลุ่ม ประวัติศาสตร์หรือว่าเนเน่นะครับก็ไปด้วย กันอีกแก๊งนึงเนาะก็จะเปิด 2 papเปอร์นี้ เป็นหลักในการประกอบนะครับการดูเนาะเออ เวลาที่เราทำวิจัยเรื่องอะไรเนี่ยเราต้อง ทำความเข้าใจว่าตัวเราอ่ะยืนอยู่บนฐานคิด แบบไหนนะครับต้องเข้าใจเนื้องานของเราว่า งานเราอ่ะทำไปเพื่ออะไรแล้วมันสอดคล้อง พร้อมกับดีไซน์งานวิจัยประเภทไหนนะครับ เพื่อที่จะเอาไปตอบคำถามได้นะครับอ่ะ อย่างแรกเลยเนี่ยอาจารย์ให้ดู paper ของ ซองเนาะ paper ของซองเนี่ยจะพูดถึง
8:30 observational study การศึกษาหรือการ วิจัยที่เป็นการศึกษาเชิงสังเกตนะครับอ่ะ ทุกคนก็น่าจะคุ้นเคยกับเอ่อแผนภาพนี้เนาะ ถ้าใครดูคลิปมาแล้วเอ่อในทางการแพทย์ เนี่ยมันจะมี Analytic Study เนาะซึ่งมี การศึกษาความสัมพันธ์ต่างๆแบ่งได้เป็น 2 แบบก็คือแบบที่ทดลองนะครับแล้วก็ไม่ทดลอง เนาะเนาะการทดลองการทดลองบางทีก็เรียกว่า trial นะครับกับกการศึกษาเชิงสังเกตใช่ มั้ยการศึกษาเชิงสังเกต อืpapเปอร์นี้น่าจะอยู่ในสักคลิปนึงเนาะ นะครับหนูก็แคปรูปไปก็ได้เนาะนะครับอ่ะที นี้นะครับถ้าสมมุติว่าเราทำการทดลองได้ เราก็ทำไปเนาะก็จะมีไทปเยอะๆของการทดลอง
9:18 แต่เมื่อไหร่ก็ตามที่เราทำการทดลองไม่ได้ เนาะเราก็จำเป็นจะต้องไปศึกษาภายใต้การ เก็บข้อมูลมาแล้วก็เอามาสังเกต เอ่อใช้คำว่าเอาไปสังเกตแล้วเอาข้อมูลมา ดีกว่าครับพูดผิดนิดนึงคือไปสังเกตเก็บ ข้อมูลรวบรวมข้อมูลมาหรือเอาข้อมูลที่รวบ รวมมาแล้วมาวิเคราะห์ แบบนี้ก็ได้เนาะใน observational study เนี่ยก็จะมีการวิจัยอยู่ด้วยกัน 3 ประเภท ย่อย Cohot Study กับ Case Control แล้วก็ cross sectional study เพื่อให้ เห็นภาพเปิดไปหน้าถัดไป นะครับถ้าเป็น cross sectional study เนาะการศึกษาภาคตัดขวางนะครับการศึกษาภาค ตัดขวาง เคยเห็นบางpapอเนาะใช้คำว่าบางpapอเนาะก็ ถ้าจำไม่ผิดก็เขียนว่าการศึกษาในห้วงเวลา นะครับการศึกษาภาคตัดขวางเนี่ยมันจะเก็บ
10:05 ข้อมูลแบบ shot เดียวนะครับเก็บข้อมูล ครั้งเดียวไม่มีการมานั่ง follow up อะไรเก็บมาในห้วงเวลาเดียวนะครับอ่ะนะ เป็นลักษณะนี้แต่ถ้าเมื่อไหร่ก็ตามเรามี การติดตามกลุ่มคนนะครับหรือเป็นการมองที่ ตัวกลุ่มคนกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งเราจะเรียกเ ว่าเป็น cohot study cohot เนี่ยแปลว่า กลุ่มคนเนาะแล้วก็ study เนี่ยก็แปลว่า การศึกษาใช่ป่ะโค study ในที่เนี้ยนะครับ จะเป็นการมองในเชิงของการติดตามตัวติดตาม นะครับปัจจัย ติดตามตัวปัจจัยเนาะ อย่างเช่นการได้รับฝุ่นหรือการไม่ได้รับ ฝุ่นอะไรพวกเนี้ยนะครับการกินน้ำสะอาดกับ การกินน้ำไม่สะอาดพวกเนี้ยเป็นปัจจัยแล้ว
10:51 ก็ตามไปดูว่าคนเราเป็นยังไงนะครับแบบ เนี้ยก็ดู outcome ที่เกิดขึ้นนะครับดัง นั้น Study เนี่ยมันจะตามสิ่งที่เรียกว่า exposure ไปเนาะตาม exposure ไป นะครับซึ่งทำได้ 2 แบบคือไปข้างหน้ากับ ย้อนหลังอันนี้อาจารย์น่าจะไม่ได้พูดเยอะ เดี๋ยวไปดูคลิปเอาแล้วกันแล้วก็ CAS control นะครับ CAS control เนาะ CAS ก็คือคนที่มี out คำที่เราสนใจเช่นผู้ ป่วยที่เป็นโรค Control คือควบคุมก็ก็คือ กลุ่มคนที่เป็นคนปกติทั่วไปหรือไม่ได้มี outcome ที่เราสนใจนะครับเช่นคนสุขภาพ แข็งแรงหรือไม่มีโรคอะไรอย่างี้นะครับดัง นั้นเคส control มันจะไปเก็บเคสกับเก็บ กลุ่ม control ที่เนี้ยไม่ใช่เป็น control การทดลองแต่เป็น control คือคนที่เอามา เปรียบเทียบกันนะครับก็จะเก็บเคสกับเก็บ
11:37 control มาแล้วเสร็จแล้วก็เอามาดูนะครับ ว่าเอ่อจากภายใต้เคสกับ control เนี่ย เค้าได้รับปัจจัยอะไรบ้างนะครับดังนั้น เคส control เนี่ยมันจะมองมองที่ตัวโลก มองที่ตัว outcome แล้วก็ตามไปดูว่ามีปัจจัยอะไรที่มาหามัน บ้างนะครับมันจะไม่เหมือนกับเอ่อ Hot ที่ มันจะตั้งต้นด้วย exposure หรือปัจจัยที่ ได้รับแต่ถ้าเป็น case control เมื่อกี้ คือเนาะแต่ถ้าเป็น case control มันจะ ตั้งต้นที่ outcome ก่อนก็คือเป็นโรคกับ ไม่เป็นโรค disease กับ non disease อะไรก็ว่าไปนะครับทีนี้เด็กบ้านอาจารย์ทำ อันไหนเด็กบ้านอาจารย์ส่วนมากจะทำเป็น cross sectional study เพราะว่ามีการ เก็บข้อมูลเพียงแค่ห่วงเวลาเดียวเท่านั้น เองนะครับแล้วก็เอ่อดูความสัมพันธ์
12:26 ระหว่างตัวแปรหรือประเด็นที่เกี่ยวข้องนะ ครับแล้วก็อาจจะมีการบรรยายสภาพต่างๆออก มาส่วนมากก็ใช้ meand เนาะเอ่องานผู้ใหญ่ จริงๆที่ไม่ใช่พวกเราเนาะงานภายนอกบางคน เค้าก็จะบอกว่ามันคล้ายๆศึกษาพวก prevalence หรือความชุกก็ได้นะครับแต่ โดยส่วนมากอาจารย์ไม่ค่อยให้เด็กทำเรื่อง ความชุกเพราะว่าอาจารย์ยังไม่ได้ศึกษามา มากพอเดี๋ยวทำแล้วผิดนะก็เลยเน้นไปที่ cross sectional study ที่แบบบรรยายมี เส้น SD ศึกษาความสัมพันธ์อิทธิพลอะไรก็ ว่าไปแต่อันนี้ต้อง warning นิดนึงสิ่ง ที่ต้องระวังก็คือเอ่อ cross sectional study เนี่ยบางคนบอกว่ามันไม่ได้สามารถ ยืนยันความเป็นเหตุเป็นผลได้ชัดเจนเพราะ ว่าตัวแปรต้นกับตัวแปรตามหรือปัจจัยกับผล ลัพธ์เนี่ยเราเก็บมาในห้วงเวลาเดียวกัน มันไม่สามารถยืนยันได้ชัดเจนว่าใครเป็น
13:13 เหตุหรือใครเป็นผลดังนั้นบางครั้งเนี่ยพอ เวลาที่เราไปดูเนาะในสายที่เป็นหมอหรือ สายสุขภาพหรือจิตวิทยาบางค่ายเค้าจะบอก ว่า processional study อ่ะมันไม่สามารถ ใช้คำว่ามีอิทธิพลไม่มีอิทธิพลได้ใช้แค่ สัมพันธ์ไม่สัมพันธ์อะไรอย่างเงี้ยแต่ถ้า เป็นฝั่งจิตวิริยาอีกแบบนึงหรือฝั่งการ ศึกษาเนี่ยอาจจะมองว่าเฮ้ยเราเก็บข้อมูล มาเราดูความสัมพันธ์ดูอิทธิพลได้นะครับ อะไรอย่างเงี้ยก็มันก็แล้วแต่มุมมองแต่ สิ่งที่สำคัญที่สุดเลยก็คือเอ่อมันต้องมี ประกบว่าอะไรส่งผลต่ออะไรหรืออะไร สัมพันธ์กับอะไรพวกเนี้ยนะครับเดี๋ยวเรา ไปดูในเชิงแนวคิดกันเนาะหนูสามารถไปอ่าน paper ของซองได้นะเนี่ยถ้าเป็น qu study เนี่ยตั้งต้นจาก exposure แล้วก็ตามไปดู
13:59 disease หรือว่าโรคที่เกิดขึ้นนะครับ ซึ่งเป็น outcome แต่ถ้าเป็น case control เนี่ยมันจะตั้งต้นที่ outcome ก่อนเป็นโรคหรือไม่เป็นโรคอ้าวเป็นโรค แล้วแกไปโดนอะไรมาล่ะไม่เป็นโรคแล้วแกไป โดนอะไรมาอะไรอย่างเงี้มันก็จะมีกลุ่มที่ ได้รับปัจจัยไม่รับปัจจัยไปซ้อนอีกทีนึง นะครับลองไปดูคลิปอันนั้นแล้วกันเนาะ อาจารย์คงไม่มานั่งพูดใหม่ทั้งหมดนะครับ อ่ะดังนั้นวันนี้เราจะมาเริ่มนะครับเอ่อ ในส่วนของการเขียนที่มาและความสำคัญเนาะ นะครับเอ่ออย่างแรกนะครับเวลาที่เรามอง เนาะเวลาที่เราไปนำเสนอเนี่ยมันจะนำเสนอ ด้วยสไลด์หรือโปสเตอร์อะไรก็ตามแต่นะครับ เวลาที่เรามองเนี่ยสิ่งสำคัญเลยก็คือเอ่อ เราอ่ะจะต้องเข้าใจงานของเราเนาะไล่ตั้ง แต่ส่วนแรกจริงๆส่วนแรกคือ abstract แต่ ว่า abstract เนี่ยก็คือภาพรวมของงาน อาจารย์ก็ขออนุญาตเริ่มจากพาร์ทย่อยๆก่อน
14:46 เลยก็เริ่มจากบัตรบทนำหรือคำนำก่อนนะครับ เวลาที่เราเขียนบทนำหรือคำนำเนี่ยมันเป็น การสageให้เห็นว่างานวิจัยเนี้ยทำไปเพื่อ อะไรเห็นรีเสิร์chgปอะไรนะครับถึงนำมาสู่ การทำวิจัยเรื่องนี้เนาะถ้าสมมุติว่าเอ่อ ถ้าสมมุติว่าหลายๆคนเนาะไปดูคลิปหรือ อาจารย์เคยสอนสดมาบ้าง หนูน่าจะคุ้นๆกับคำพูดประมาณนี้resรีร gap ครับมันคล้ายๆกับเป็นช่องว่างของการวิจัย ก็คือมีคนวิจัยมีคนศึกษามีองค์ความรู้ อยู่แล้วมากมายไก่กองการวิจัยเนี่ยทำไป เพื่อแสวงหาความรู้ใหม่ใช่มยนะครับเราก็ ต้องรู้ก่อนว่าก่อนหน้านี้เรารู้อะไรแล้ว เราอ่ะไม่รู้อะไรนะครับเราในที่นี้ไม่ใช่
15:31 หมายถึงแค่ตัวหนูแต่หมายถึงสังคมนักวิจัย โดยทั่วไปเรายังไม่ทราบข้อมูลอะไรที่มัน สำคัญนะครับแล้วมันควรจะทราบหรือถ้าทราบ แล้วมันจะดีอะไรอย่างเงี้ยหนูก็ต้อง พยายามเขียนให้เห็นออกมาว่าอันเนี้ยคือแป ของงานนะครับแล้วก็เราทำวิจัยเพื่อที่จะ ไปอุดรูรั่วหรือ gap ตัวนี้นั่นเองอันนี้ เรียกresีสิร์ch gap เนาะหรือช่องว่างงาน วิจัยบางคนก็จะบอกว่าเป็นช่องว่างของความ รู้ก็คือ Knowledge GAP ถ้าเราไปอ่านใน papเปอร์ของเด็กปั้นอาจารย์โดยส่วนมาก เค้าก็จะมีการเขียนไว้นะครับช่วงท้ายๆ เนาะแต่เวลาที่เราเล่าเรื่องอ่ะมันก็จะ เป็นการเล่านะครับให้เห็นปัญหาวิจัยเนาะ ปัญหาวิจัยเนี่ยถ้าดูตามคลิปน่าจะคลิปที่ 2 ปัญหาวิจัยก็คือเอ่อความแตกต่างของ สภาพจริงกับสภาษที่คาดหวังนะครับที่เรา หยิบมาทำวิจัยครั้งนี้นั่นเองนะครับการ
16:19 เล่าที่มาเนี่ยสิ่งสำคัญเลยคือ main ไอเดีย เมนไอเดียต้องมานะครับ Main ไอเดียนะครับ เอ่อเวลาเขียนเนี่ยมันจะมี main ไอเดีย อยู่นะครับถ้าสมมุติว่าเราลองดูอย่าง เงี้ยเดี๋ยวอาจารย์จะลองโหลดเฉพาะpapอร์ นี้มาไฮไลท์ตอนแรกว่าจะโหลดมา หลายโหลดมาแบบทั้งโฟลเดอร์เลยสรุปมันแตก ไฟล์ออกมาไม่ได้ไม่รู้เหมือนกันเป็นอะไร อ่ะอันนี้ อะไรเนี่ย อย่างเงี้ยเมนไอเดียเดี๋ยวอาจารย์จะลองดู เนาะเช่นเราบอกว่าตัวแปรตามมีความสำคัญ แล้วควรได้รับการจัดการส่งเสริมหรือแก้ไข ก็ได้การศึกษาปัจจัยจะนำไปสู่การส่งเสริม หรือแก้ไขตัวแปรตามได้แล้วแต่เนาะถ้าเป็น ตัวแปรเชิงบวกความสุขอะไรอย่างเงี้ยก็ส่ง เสริมนะครับตัวแปรเชิงลบเช่นความเครียดก็
17:06 เอาไปลดซะเนาะแล้วก็บอกว่าเออแต่ละปัจจัย อ่ะคืออะไรบ้างมีผลต่อตัวแปรตามอย่างไรนะ ครับอันนี้ก็เขียนไปตามย่อหน้าอาจจะมีการ เขียนแต่ละย่อหน้าทีละปัจจัยก็ได้หรือว่า จะแบบยุคเช่นปัจจัยด้านร่างกายมีอะไรบ้าง ปัจจัยด้านจิตใจมีอะไรบ้างปัจจัยด้าน สังคมมีอะไรบ้างเป็นพารากราฟแบบรวมแล้ว ข้างในมีตัวย่อยๆก็แล้วแต่หลังจากนั้นก็ นะครับนำเสนอกรอบแนวคิดการวิจัยถ้าเป็นใน papเปอร์ถ้าเป็นในpapเปอร์มันอาจจะไม่ได้ มีหัวข้อกรอบแนวคิดการวิจัยอยู่ตรงนี้มัน อาจจะไปอยู่ตรงข้างหลังหรือบางที่ก็ไม่มี ก็ได้นะครับแต่กรอบแนวคิดการวิจัยเนี่ย ถ้าดูตามคลิปเนาะมันจะเป็นแผนภาพที่แสดง ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรในการวิจัยใช่ มั้ยดังนั้นหน้าตาจะเป็นแบบนี้ อืนะจะเป็นประมาณเนี้ยเอออันเนี้เรียก
17:54 กรอบแนวคิดการวิจัยนะครับอ่ะเนาะในการ เขียนเนี่ยมันจะเขียนประมาณว่าตัวแปรพวก เนี้ยเอามา combine กันแล้วมันน่าจะส่งผล อะไรอย่างี้เนาะต่อตัวไปตามหลังจากนั้น เราก็พูดถึงแกปของงานวิจัยว่าเอองานวิจัย เรามีgปอะไรบ้าง อาจจะยกในเชิงของตัวแปรปัจจัยเช่นมีการ comไบปัจจัยนั้นไม่รวมปัจจัยนี้มีปัจจัย นี้แต่ขาดปัจจัยนั้นอะไรก็ว่าไปหรือกลุ่ม ที่ศึกษาเช่นมีการศึกษาในเชิงของเอ่อป สมมุตินะมีการศึกษาในหัวข้อเนี้ยในกลุ่ม คนแก่สูงอายุในเด็กเนี่ยเรายังไม่เจอหรือ เจออย่างจำกัดแบบเนี้ยมันก็พอได้แต่แต่ อย่าแค่สมมุติว่าแบบอย่าเอาประเด็นเรื่อง กลุ่มที่ศึกษามาเป็นตัวหลักในการมองเช่น
18:40 เราบอกว่ายังไม่เก็บกับจังหวะจังหวัด สมุทรปราการจะเกี่ยวกับจังหวัดสมุทรสาคร แล้วอ่ะถ้าอย่างงั้นอาจารย์ก็ทำวิจัย เรื่องเดียวทุกจังหวัดไปเลยสิเข้าใจมั้ย เงี้ยมันก็แบบมันก็จะทับๆกันดังนั้นอัน นี้เอามาเป็นประกอบนะครับตัวเนี้ยตัวหลัก คือการมองในเชิงพวกนี้ได้อ่ะหรืออื่นๆ เช่นหลักฐานพวกข้าแย้งกันอันนี้สำคัญมาก เลยห้ามพูดว่าไม่มีไม่มีการศึกษาเรื่อง นี้เลยอันเนี้ยมันเคลมแรงไปไม่มีเนี่ย เหมือนพูดแบบว่าค้นมาทั้งโลกแล้วมันไม่มี ความจริงอ่ะมันอาจจะมีก็ได้แต่เราแค่ไม่ รู้ใช่มนะครับดังนั้นแบบเนี้ยเราต้อง ระวังในเชิงการเคลมด้วยเนาะอย่าเคลมแรงจน เกินกว่างานที่เราทำหลังจากนั้นก็ขมวดปม ว่าโอเคนะมันคือช่องว่างที่สำคัญและควร ศึกษาเราจึงทำวิจัยเรื่องนี้นะครับแล้วก็
19:27 เขียนอินicชัเนาะว่าเราจะผลวิจัยนำไปสู่ อะไรเช่น SDG หรือเปล่าหรือธีมของงานอัน นี้สำคัญมากเลยใครไปคอนจิวิทยาโยงไปแตะ จิตวิทยาให้ได้ใครเป็นคอนสหเวทแตะสหเวท ให้ได้ใครไปทันตะตรงเนี้ยหนูต้องเขียนให้ มันแตกกับทันตะให้ได้เนาะอืมเดี๋ยวเราจะ มาลองดูตัวอย่างเพื่อให้เห็นภาพเนาะก็อัน นี้จะเป็นตัวอย่างของpapเปอร์ของกลุ่ม เนเน่นะครับเดี๋ยวอาจารย์จะลองไฮไลท์ main ไอเดียให้ดูเนาะก็ความวิตกกังวลเป็นปัญหา ที่สำคัญอย่างมากนั่นนี่นู่นอันเนี้ยก็จะ เป็นเมนเป็นเมนไอเดียอยู่ตรงนี้ก็ได้เนาะ อ่าแล้วก็อันนี้คือการขมวดเนี่ยขมวดปม อยู่แถวๆเนี้ยพอจะนึกออกมั้ยใครที่ต้อง เขียนpapเปอร์หนูก็ลองดูเนาะเมเดียสตไว้ ข้างหน้าก็ได้แล้วค่อยขยายความสตไว้ข้าง
20:13 หลังก็ได้แล้วค่อยโดยที่ข้างหน้าเนี่ย เป็นหลักฐานที่มายำๆรวมกันแล้วขมวดได้ เป็นสีเหลืองข้างหลังนี้หรือจะแบบว่าต้น หัวท้ายก็ได้อันนี้บอกก่อนน้องออกตัวก่อน นะว่าเป็นสไตล์ของอาจารย์ซึ่งอาจจะไม่ได้ ตรงกับภาษาอังกฤษถ้าหนูไปเรียนกับครูสอน ภาษาอังกฤษอะไรอย่างเงี้ยมันอาจจะไม่ เหมือนกันก็ได้เนาะแต่นี้คือสไตล์ที่ อาจารย์ถนัดนะครับก็คือมีการเกริ่นข้างบน แล้วเกริ่นข้างล่างด้วยนะครับทีนี้ถัดมา เนาะประเด็นถัดมาก็คือการจัดการปัจจัย เอ่อการจัดการปัญหาได้เนี่ยมันจำเป็นต้อง รู้และเข้าใจปัจจัยที่ทำให้ส่งผลก่อน หนึ่งในปัจจัยก็คือความวิตกกังวลก็คือ ความลังเล ความลังเลคืออะไร ใช่มย แล้วก็ขมวดปมว่าความลังเลอาจส่งผลต่อตัว
20:59 ไปตามได้อันนี้เป็นการสตเป็นไอเดียขมวดใน ช่วงท้ายนะครับอ่ะนอกจากความลังเลแล้ว อะไรอย่างเงี้ยเนาะก็อันนี้คือการเกริ่น เห็นมั้ยอันนี้คือการเกริ่น โฟมโฟโม่ก็อาจจะส่งผลต่อความกังวลได้ เหมือนกันโดยformโม่คืออะไรส่งผลยังไง แล้วก็ขมวดปม เข้าใจมั้ลูกอืเนาะปัจจัยอื่นๆอีกเช่น social media use คืออะไร อะไรอย่างเงี้ย เนาะแล้วก็ขมวดปมอีกใช่มั้ย ดังนั้นอันนี้เนาะเดี๋อาจารย์น่าจะทดมาก กว่าไฮไลท์ว่ะ อืเมื่อพิจารณา แล้วก็มีอีกปัจจัยนึงด้วยเนาะก็คือเรื่อง
21:45 ความชัดเจนในตัวเองแล้วก็บอกว่าคืออะไร มีผลยังไงอะไรอย่างี้เนาะก็บอกไปนะครับ อืม อันนี้เหมือนเค้าจะแยกเป็น 2 พารากราฟ มั้งจำไม่ได้ว่าผู้ทรงเสนอหรือเปล่าเนาะ อื เอย่างเงี้ย แล้วก็อันนี้ก็เป็นการบ่งบอกว่าการเอามา comไบกันเห็นมั้ยถ้าเอามาcomไบกันเนี่ย มันก็จะดีนะอะไรอย่างเงี้ยหากมีการศึกษา เพิ่มเติมหันนำไปสู่การจัดการได้อย่างไร ก็ตามข้อพบมีอยู่อย่างจำกัดสังเกตไม่ได้ พูดไม่มีเนาะอืมแล้วเค้าก็จะยกตัวอย่าง งานเฉี่ยวๆมา 1 2 3 อะไรอย่างเงี้ยบาง คนก็บอกว่าไม่ไม่ต้องยกอะไรอย่างเงี้ยบาง คนก็บอกว่ายกได้เขียนได้มันก็แล้วแต่มุม
22:31 มองเนาะแนวคิดแล้วข้อค้นพบดังกล่าวแสดง เห็นว่าการศึกษาเรื่องนี้สำคัญ อ๋ออาจารย์ลืมข้างบนตรงนี้นิดนึงตัวอย่าง งานวิจัยหลากหลายงานข้างต้นไม่สามารถนำมา ขมวดหมายถึงว่ามันไม่ได้บ่งชี้หัวข้อที่ เราจะทำแสดงว่าข้างบนเนี่ยเราพูดมาแล้ว เรื่องที่เราอยากทำอ่ะมันสำคัญมากเลยนะ แล้วมันยังเป็นช่องว่างที่สำคัญด้วยเหตุ นี้จึงทำวิจัยเรื่องนี้ โดยหวังเป็นอย่างยิ่งว่าจะนำไปสู่อะไรนะ ครับอืเอาได้มั้ยอ่าประมาณนี้เนาะ แล้วก็สอดคล้องกับธีม SDG หรือหนูจะเป็นอย่างอื่นก็ได้ถ้าใครไป conference ตรงเนี้ยก็เขียนแตะให้มันแตะ ลง conference ตรงนี้ได้ด้วยก็จะดีนะครับ
23:18 อืพอได้เนาะอ่ะไปต่อ 2 วัตถุประสงค์ก็ระบุวิธีตอบคำถามวิจัย เป็นลำดับนะครับตัวอย่างเช่นเพื่อศึกษา ตัวแปรตามเนาะบรรยายศึกษาหรือบรรยายก็ได้ ศึกษาหรือบรรยายก็ฮะ วิเคราะห์ความสัมพันธ์ของตัวแปรอันนี้ สำคัญมากเลยตัวแปรต้นกับตัวแปรตามเนาะ แล้วก็ 3 อิทธิพล นะครับของตัวแปรต่างๆที่มีต่อตัวแปรตาม อันเนี้ยคำว่าร่วมเนี่ยอันนี้น่าจะเป็น เอ่อผู้ทรงเติมมาให้นะครับก็หมายถึงว่า เค้าเสนอแนะว่าเติมหน่อยก็แล้วแต่มุมมอง เหมือนกันเนาะนะครับอันนี้ก็จะเป็นตัว อย่างในช่อนแรกใครมีคำถามอะไรถามขั้นได้ นะแต่ว่าให้เปิดไมค์ถามน้องหรือไineมาพอ
24:05 ดีว่า Microsoft Team อาจารย์มันไม่เด้ง มันไม่ได้เด้งแจ้งเตือนอาจารย์จะมองไม่ เห็นว่าเราถามมานะถ้าพิมพ์มาให้เราพิมพ์ Line มานะลูกถ้าอยากจะถามอะไรใดๆก็ตาม โอเค อ่ะมีคำถามตรงไหนมั้ยถามได้นะพานใสจะถาม อะไรตรงไหนมั้ย >> ยังไม่มีค่ะ >> อืพี่มาย >> ตอนนี้ยังตามทันโอเคเนาะไปต่อได้ถัดมาจะ เป็นเรื่องของประเภทวิจัยหัวข้อนี้เป็น หัวข้อที่เป็นห่วงมากเลยคืออาจารย์น่าจะ ไม่ได้อัดคลิปที่ชัดเจนในหัวข้อนี้ อาจารย์ก็เลยคิดว่าเอ่อน่าที่จะน่าที่จะ แบบว่าเอ่อมาพูดให้ฟังเนาะอย่างแรกการ วิจัยนะครับเชิงปริมาณกับเชิงคุณภาพเนาะ
24:52 อันเนี้ยคำถามถามเด็กประจำเราก็จะตอบผิด ประจำงานวิจัยเราเป็นงานวิจัยอะไรใช่มย บางคนจะพอบชอบพูดว่างานวิจัยเชิงปริมาณ หรือ quantitative เน้นตัวไปอีก แล้วเชิงคุณภาพไม่เน้นตัวเลขไม่เน้นสถิติ อะไรอย่างเงี้ยเนาะแต่ทุกคนฟังอาจารย์แนช ให้ดีๆอันเนี้ยเป็นการมองแบบไวๆความรู้ เด็กประมาณเด็กมัธยมเข้าใจแบบนี้แต่ขีด ออกไปเลยอันเนี้ยไม่ถูกต้องซะทีเดียวนะ ครับ เขียนเพื่อให้ขีด การวิจัยคือต้องเข้าใจว่าการวิจัยเชิง ปริมาณกับเชิงคุณภาพอ่ะเป็นประเภทวิจัย
25:38 ที่ใหญ่ที่สุดทุกคนต้องรู้จัก 2 ประเภท นี้เวลาที่เราไปคุยวิจัยกับคนอื่นว่างาน เราอยู่ภายใต้ร่มใหญ่ที่สุดคืออะไรนะครับ ร่มใหญ่ที่สุดคืออะไรต้องเข้าใจว่าการ วิจัยเชิงทั้ง 2 เชิงเนี้ยมันโอเคด้วยอ่ะ เชิงปริมาณมันไม่มันเน้นตัวเลขเยอะๆมัน เน้นสถิติแต่มันไม่ได้การันตีว่าเชิง คุณภาพไม่เน้นสถิติ หรือหนูบอกว่าเชิงคุณภาพมันมีการสัมภาษณ์ อ้าวแล้วเชิงปริมาณสัมภาษณ์ไม่ได้หรอ อาจารย์เคยเป็นคนสำเอ่อโทรช่วยเพื่อนเนาะ ตอนนั้นเค้าสัมภาษณ์ผู้สูงอายุเหมือนตอบ แบบสอบถามออนไลน์แต่แค่ว่าผู้สูงอายุอายุ 90 อะไรอย่างเงี้ยมานั่งเล่นโซเชียล เนี่ยไม่ได้เค้าตอบ Google Form ไม่ได้ ก็ต้องโทรไปถามญาติเค้าซึ่งญาติเค้าก็ อายุ 80 ปลายๆเราก็ต้องโทรคุยกับเค้าอ่ะ ก็สัมภาษณ์แล้วก็ติ๊กๆจดบันทึกอะไรอย่าง
26:24 เงี้ยอ้าวแล้วอันนี้มันไม่ใช่เชิงปริมาณ หรอเราเอาตัวเลขมาวิเคราะห์สถิติจะเลย เงี้ยมันอย่าไปจำว่ามันต้องเป็นเน้นตัว เลขกับไม่เน้นตัวเลขสิ่งสำคัญคือการวิจัย เชิงปริมาณเนี่ยนะครับมันไม่ได้เน้นตรง นี้สิ่งที่มันเน้นก็คือเน้นทดสอบทฤษฎี ทดสอบทฤษฎี หรือความเชื่อต่างๆที่มีอยู่ อื นะครับอ้า เนาะ
27:13 มันก็จะมีความเชื่อหลายๆแบบเช่นเชื่อว่า ความจริงมีเพียงหนึ่งเดียวเหมือนคล้ายๆ โคตรนานเลยเนาะ แต่คำว่าความจริงมีหนึ่งเดียวเน โคนันแบบอะไรขนาดนั้นความหมายคือมองว่า ความจริงอ่ะถ้าสมมุติว่าเราศึกษาภายใต้ เรื่องเดียวกันไม่ว่าเราจะศึกษายังไงก็ ตามแต่ละคนศึกษาด้วยวิธีการที่แตกต่างกัน มันควรจะลู่ไปสู่คำตอบที่เป็นประเด็นที่ เดียวเป็นประเด็นเดียวกันหรือองค์ความรู้ เดียวกันอะไรแบบนี้ อ่าแต่ถ้าเป็นการวิจัยเชิงคุณภาพเนี่ย เนี่ยมันจะไม่ได้เน้นทดสอบทฤษฎี เนาะ
27:58 ครับแต่ว่าอาจจะไปบศึกษาสภาพเชิงลึกใน ฟielในสนามสนามนี่ไม่ได้แปลว่าแบบเอ่อ สนามหญ้าอะไรเงี้ยสนามหมายถึงภาคสนามเช่น ไปสังเกตไปดูการใช้ชีวิตวิถีชีวิตของผู้ คนไปสังเกตชั้นเรียนอยู่ในโรงเรียนเป็น เดือนๆอะไรอย่างเงี้ยนะครับทั้งๆที่เรา ไม่ได้เป็นครูที่นั่นแต่เราเข้าไปสังเกต ไปดูเค้าสอนเป็นเดือนๆเลยอะไรอย่างเงี้ย ไม่เน้นตัวนี้เนาะอ่าตัวอย่างความเชื่อนะ ครับก็คือ เชื่อเชื่อว่าความจริงมีหลากหลายจริงๆมัน มีอีกหลายอย่างเนาะ เชื่อว่าความจริงมีหลากหลาย จริงๆอันนี้ควรจะเอาตารางมากาง แต่จำไม่ได้ว่าพูดในชีทแรกๆหรือเปล่า
28:45 นะครับอื งานวิจัยเราคำถามงานวิจัยเราเป็นเชิงเชิง ปริมาณหรือเชิงคุณภาพใครอยากตอบมั้ย ตอบได้นะลูกไม่เป็นไรนะผิดไม่เป็นไรโอเค มั้ยไม่ต้องกลัว วิจัยเราเป็นเชิงปริมาหรือเชิงคุณภาพ เอ่อถ้าเป็นปกติเนี่ยมันจะอย่างเช่นเนาะ อาจารย์เปิดไวๆแล้วกันคือรู้สึกว่าจริงๆ น่าจะเอาตารางมาใส่ เนี่ยอย่างเช่นเห็นมั้ยจุดโฟกัสอันแรกเลย อันนี้เป็นตัวอย่างของ scripber เนาะถ้า เป็น quantitative เชิงปริมาณเน้นทดสอบ ทฤษฎีหรือสมมติฐาน qualitative explore ไอเดียใหม่ๆสร้างสมมุติฐานหรือทฤษฎีอะไร
29:31 อย่างี้เนาะส่วนมากนะครับ quantitative ใช้คณิตศาสตร์และสถิติแต่อย่าไปจำว่ามัน ไม่ใช้สถิติถ้าเป็นควิที่เป็นเชิงคุณภาพ อย่าไปจำว่ามันไม่ได้ใช้สถิติเชิงควิก็ ใช้สถิติได้เก็บข้อมูลมาเป็นคำสัมภาษณ์ อะไรต่างๆก็ใช้อันนี้ได้เหมือนกันฝั่งขวา อะไรอย่างเงี้อย่าไปจำซะทีเดียวโอเคเนาะ อืมประมาณนั้นนะครับอันนี้คือตัวอย่างอ่ะ ของเราเป็นประเภทไหนลูกมีใครอยากตอบลอง พิมพ์มามั้ยเดี๋ยวอาจารย์ลองแอบดูดิ ไม่มีใครพิมพ์ชื่อมาเลย อ่ะมีมาอยู่ วิจัยเรา เค้ากลัวตอบผิดแน่เลยเพราะมีคนมีคน 200 คนจะมาตามดูอ่ะงานวิจัยเราเป็นงานวิจัย
30:18 เชิญเอ่อ ปริมาณนะครับ ถามว่าทำไมล่ะอาจารย์ก็หนูเน้นทดสอบทฤษฎี แล้วทฤษฎีคือตรงไหนหรอทฤษฎีอะไรอ่ะ ทฤษฎีทฤษฎีคืออะไรทฤษฎีในที่นี้ก็คือ กรอบแนวคิดการวิจัยไง อื อย่างเช่นหนูเชื่ออยู่แล้วอ่ะอย่าเเปอร์ นี้papเปอร์นี้มีทำไมเนี่ยอ๋อนี่ไงเมื่อ กี้ อ่ะอย่างเงี้ยกรอบเนี้ยเราเชื่ออยู่แล้ว
31:04 ว่าตัวแปรต้นน่ะส่งผลต่อตัวแปรตามนะครับ เราค่อนข้างเชื่อมั่นแต่เราอยากจะดูว่า มันเป็นจริงมยดังนั้นแบบเนี้ยทฤษฎีมีอยู่ แล้วเราแค่ไปเทสว่ามันเป็นจริงมั้ยใน บริบทบทที่เราสนใจศึกษาภายใต้สภาพตัวแปร ต่างๆเหล่านี้ภายใต้เอ่อ conditionition sample แบบนี้มันเป็นแบบนี้จริงเปล่าดัง นั้นแบบเนี้ยมันเลยทำให้การวิจัยเชิง ปริมาณน่ะนะครับเน้นทดสอบทฤษฎีหรือกรอบ แนวคิดนะครับก็เลยเป็นเชิงปริมาณนั่นเอง เนาะงานเราอ่ะเดี๋ยวอาจารย์วาดรูปก่อน เนี่ยตัวแปรต้น a b ส่งผลต่อ c อันนี้แหละกรอบแนวคิด หรือทฤษฎีนะครับมันไม่ใช่กรอบแนวคิดเชิง ทฤษฎีเนาะเป็นกรอบแนวคิดการวิจัย
31:50 กรอบแนวคิดเชิงทฤษฎีเนี่ยมันจะมีบอกว่า ตัวแปรอื่นๆด้วยมากมายไก่กองแต่ถ้าเป็น กรอบแนวคิดการวิจัยจะเอาเฉพาะตัวแปรที่ เราสนใจศึกษาเท่านั้นความเชื่อใหญ่เรา เชื่อว่ามันมีเอฟเฟคแต่เราจะมาทิสในงาน นี้จึงเป็นเชิงปริมาณนะครับเออเราค่อยบอก ว่าเออนอกจากนี้มีการใช้สถิติแล้วอย่าตอบ ว่าเป็นเชิงปริมาณเพราะใช้สถิติเนาะอย่า ตอบแบบนี้ โอเคมั้ยมีคำถามมั้ย ไม่มีคำถามเลย โอเคอ่ะงั้นเราก็จะไปต่อถัดมาเชิง สหสัมพันธ์กับเชิงทดลองงานเรานะครับเชิง สหาสัมพันธ์เนาะมันจะเน้นศึกษาความสับอก ก่อนว่าอันเนี้ยมักพบมรรคมรรคนะมักพบใน
32:36 การศึกษา วิจัยการศึกษา หรือสายจิตวิทยาค่ะ อืม อาจารย์ใช้คำว่ามรรคเนี่ยไม่ได้แปลว่า 100% เสมอไปแปลว่าแปลว่ามรรคคือแปลว่า เจอบ่อยแต่ไม่ได้แปลว่าต้องใช้คำนี้เนาะ ถ้าเป็นการวิจัยเชิงสหาสัมพันธ์หรือ corridoral resีarchเนี่ยมันจะเน้นศึกษา ความสัมพันธ์ นะครับความสัมพันธ์ ระหว่างตัวแปร
33:22 ตคือตัวแปรเนาะโดยไม่จัดกระทำตัวแปร คำว่าไม่จัดกระทำตัวแปรก็คือเราเก็บข้อ มูลมาโดยที่เราไม่ไปวุ่นวายในเชิงไปปรับ เปลี่ยนสภาพแวดล้อมต่างๆเช่นเราแค่ให้ เค้าตอบแบบวัดมาแล้วเราก็เอามาวิเคราะห์ หนูไม่ได้ไปปรับเปลี่ยนวิถีชีวิตเค้าเช่น วันนี้กินยาพรุ่งนี้ต้องออกกำลังกายนะ พรุ่งนี้ต้องทำแบบนั้นแบบนี้อันเนี้ยนะ วิจัยไปออวenไปรบกวนนะครับสภาพความเป็น อยู่รบกวนในที่นี้ไม่ได้เป็นคำเชิง negative เนาะสมมุติว่าเราทำวิจัยเนี่ย ในเชิงแล้วก็ไม่ได้แปลว่ารบกวนคือหมาย ความว่าแบบไปทำให้เค้าไม่ดีอะไรอย่าง เงี้ยคำว่ารบกวนหมายถึงถ้าสมมุติเราใช้
34:09 วิถีชีวิตไปเรื่อยๆชีวิตเราเป็นแบบนี้แต่ ถ้ามีคนเข้ามาในชีวิตเราชีวิตเราเปลี่ยน ไปอะไรอย่างเงี้ยอันนี้แหละคือเป็นเข้ามา จัดกระทำตัวแปรบางอย่าง อะไรอย่างี้เนาะดังนั้นจะตรงข้ามกับข้าง ล่างก็คือเชิงทดลองนะครับยืนยัน ความเป็นเหตุเป็นผล เป็นผลโดย ใช้ โดยจัดกระทำตัวแปรแล้วดูผลที่ตามมา ตปตัวแปรเนาะอ
35:11 คำถามของเราเป็น coilational research หรือเป็นเอ่อ trial การทดลองตอบซิใครช่วย พิมพ์มาพิมพ์มาใน Line กลุ่มย่อยก็ได้นะ เดี๋อาจารย์ดู Line กลุ่มย่อยอยู่ อื ไม่มีเลยการวิจัยของเราเป็นการวิจัยเชิง สหสัมพันธ์เนาะ อ่ะเพราะอะไรเพราะว่าเรานะครับไม่ได้จัด
35:56 กระทำตัวแปร ถามว่ารู้ได้ไงอ่ะก็ดูที่ตัวแปรต้นตัวแปร ต้น ไม่ใช่ตัวแปรจัดกระทำมันจัดกระทำไม่ได้ มันเป็นตัวแปรในตัวบุคคล นะครับมันเป็นตัวแปรในตัวบุคคล นะครับตัวแปรในตัวบุคคลคืออะไรอ่ะเช่นดู ตัวอย่างงานอย่างเนี้ย นะครับตัวแปรต้นความลังเลความกวาภาคโอกาส การใช้สื่อความชัดเจนอันนี้เป็นตัวแปรที่ อยู่ในตัวบุคคลเนาะคุณลักษณะในตัวบุคคล แบบเนี้ยนักวิจัยบอกว่าเลิกลังเลซะทีได้
36:43 มั้อย่างเงี้ยเลิกทันทีไม่ได้นักวิจัยไป แทรกแซงแบบตามใจฉันได้ไม่ได้ถ้านางวิจัย อยากให้คนเลิกลังเลก็ต้องใส่ทรีatment หรือใส่ intervention ใส่สิ่งทดลองเข้าไป ก่อกวนให้ความลังเลเนี่ยมันเปลี่ยนไปอะไร อย่างเงี้ยมันจะไม่ใช่แบบอารมณ์ว่าสมมุติ วิธีสอนวิธีรักษาการให้กินยาพวกเนี้ยมัน จะแบบเปลี่ยนได้ทันทีเลยอะไรอย่างี้เนาะ พอจะนึกออกมั้ยลูกอื เนาะอื อ่ะมีคำถามมั้ย ไม่มีเนาะ ถัดมา observational study กับเอ่อ trial อันนี้ก็เป็นเหตุผลที่คล้ายกันนะครับแต่ แค่คำมันเรียกต่างกันเฉยๆ
37:31 ครับอ่า การศึกษาเชิงสังเกตอะไรอย่างเงี้ยก็คือ ไม่จัดกระทำตัวแปร เชิญทดลองจัดกระทำตัวแปรจัดกระทำตัวแปร ที่เนี้ยคือจัดกระทำตัวแปรต้นเนาะหรือว่า มีการไปปรับเปลี่ยนนะครับบางครั้งอาจจะ ไม่ได้แปลว่ามีตัวแปรต้นมีตัวจัดกระทำมี สิ่งที่มันเราเข้าไปก่อกวนหรือปรับ เปลี่ยนระบบให้มันเป็นไปตามที่เราต้องการ อันนี้เรียกจัดกระทำตัวแปร นะครับ ทีนี้ประเภทงานวิจัยนี้เป็นอะไรก็คือเป็น การศึกษาเชิงสังเกตเนาะ observational study
38:20 เขียนต่อนี้แล้วกันเนาะ เหตุผลก็คืออันนี้เหมือนกันเนาะ อื ตามทันมั้ยลูกมายตามทันมั้ยมีใครอีกฟ้า ตามทันมั้ยฟ้า หายไปแล้ว >> ทันค่ะ >> โอเคอ่ะได้ละสุดท้ายก็คือ cross sectional vs สุดท้ายหรือยังสุดท้าย แล้วซะทีเถอะ cross sectional case control เนาะอืเอ่ออันเนี้ยควรจะรู้ไว้ นะครับของเรา cross sectional เมื่อกี้ อาจารย์พูดไปอันในอันเมื่อกี้แล้วเนาะ เป็นการศึกษาแบบเก็บข้อมูล เก็บข้อมูลในห้วงเวลาเดียว
39:11 นะครับแต่ถ้าเป็น CAS control จะเน้น ตั้งต้นที่อะไรนะลูกตั้งต้นที่อะไรครับ ตั้งต้นที่ outcome ที่เราสนใจก็คือพูด ง่ายๆตัวแปรตามอ่ะตั้งต้นที่ตัวแปรตาม แล้วตามไปดูตัวแปรต้น นะครับแล้วก็ไปดู exposure ต่างๆต่างๆนี่ แปลว่าได้หลายอย่างเนาะใช่มั้ย ถัดมาก็คือ Cohot Study นะครับมันจะตั้ง ต้นที่ exposure ก่อน ก็คือการได้รับปัจจัยอะไร แล้วก็ไปดู outcome ต่างๆ
40:00 Study เนี่ย Hot Study เนี่ยทำได้หลาย แบบหมายถึง 2 แบบเนาะก็คือไปข้างหน้ากับ ย้อนหลังแต่ส่วนมากเคสคโทรลอ่ะมันจะเป็น ย้อนหลังเพราะว่ามันมาแล้วของเราเป็นอะไร ลูก ของเราเป็น cross sectional study >> crossal >> เออนั่นแหละเพราะว่าเก็บข้อมูลในห่วงเวลา เดียวเนาะก็เอามาเขียนเติมตัวนี้ดีมาก ช่วยั้นตอบได้นะไม่ต้องกลัวผิดหรือตอบที่ มั่นใจก็ได้ไม่เป็นไร ผิดจะได้รู้ไงสมัยอาจารย์เรียนปเอกวงเล็บ ตอนถ้วยนี้ก็ยังเรียนอยู่ก็คือชอบตอบผิด ถูกตอบไปเถอะจะได้รู้ว่าผิดเนาะถูกก็จะ ได้รู้ว่าถูกไม่แน่ใจไม่เป็นไรถ้าอาจารย์ ไม่แน่ใจเดี๋อาจารย์บอกจบในเรื่องประเภท วิจัยเนาะเอ่อเท่าที่เท่าที่เคยไป
40:47 conferรenceมาไม่ค่อยโดนถามเรื่องประเภท วิจัยเท่าไหร่แต่บางทีมันจะมีคีย์เวิร์ด บางอย่างอ่ะมาตอนในคำถาม แล้วแบบเอ๊ะอันเนี้ยเด็กพอไม่คุ้นน่ะมัน ทำให้หนูไปต่อไม่ได้เช่นอันนี้เป็น cross sectional อันนี้เป็นนี้อะไรอย่างเงี้ย ถ้าเราไม่รู้ technical เลยคำถามถ้ามัน บังเอิญมีคำนั้นถึงแม้จะไม่ใช่คำหลักแต่ คำนั้นมันซ่อนมาหนูก็จะตอบไม่ได้ดังนั้น ต้องเรียนรู้ไว้เนาะอืม อืทันมั้ยลูก ตอนทันเปล่าอ่ะทันแหละเนาะถัดมาจะเป็น เรื่องการได้มาซึ่งตัวอย่างเนาะถ้าเราพูด ว่ารีเสิร์ชการดีไซน์การวิจัยเนี่ยดีไซน์ การวิจัยเนี่ยจะประกอบไปด้วย 3 ดีไซน์
41:34 หรือ 4G โดยประมาณresิร์ch design เนาะ resิร์ch design ครับ จะมี sampling design การได้มาซึ่งตัว อย่างแล้วก็จะมี measurement design แต่บางทีก็เรียกว่า instrument เนาะคือ measurement ต้องเข้าใจว่า measurement เนี่ยคือเป็นแบบวัด แต่ความจริงแล้วบางทีเราใช้คำว่าเครื่อง มือวิจัยเพราะต้องเข้าใจว่าบางครั้งเนี่ย สมมุติหนูไปทำเชิงทดลองอย่างเงี้ยมันต้อง มีเครื่องมือที่ใช้ทดลองด้วยไม่ใช่เก็บ ข้อมูลหรือวัดค่าอย่างเดียวนะครับแล้วก็ analysis
42:19 แล้วอันนี้หนูอาจจะบวกหน่อยบวกวงเล็บเนาะ บวก data collection การเก็บรวดรวมข้อ ออกแบบมายังไงอะไรเงี้ อื คือต้องเข้าใจเนาะเราเป็นเด็กในชมรม อาจารย์วิจัยมันจะคล้ายๆกับเป็นแพทเทิร์น นิดนึงเพราะมันคือทางเดียวที่ทำให้หนูไป เวทีผู้ใหญ่ได้แบบไม่ต้องตอบคำถามเรื่อง จริยธรรมอะไรอย่างเงี้ยอืปกติเนี่ยมักจะ เป็นdat้าค่าคอctionก่อนแล้วค่อยไป analysis นะครับเวลารันหัวข้อเนาะต้อง เก็บข้อมูลก่อนถูกป่าค่อยวิเคราะห์อืมแต่ ว่าเราก็ต้องเรียนรู้ไว้ด้วยเนาะตอนนี้
43:05 หนูเรียนมหาลัยอ่ะหนูจะได้เรียนรู้ resีarch type resีสิร์chดีไซน์ที่หลาก หลายอะไรมากมายที่มันแบบไม่ใช่แค่นี้อื เข้าใจมั้ย อมีคำถามมั้ย ยังเนาะ อ่ะ ทีนี้เริ่มอันแรกก่อนเลยก็คือ sampling การได้มาซึ่งตัวอย่างหนูต้องเข้าใจว่าคำ ว่า population population ก็คือหน่วย ที่ศึกษาทั้งหมดแล้วก็ sample อันนี้ อาจารย์ย่อเนาะ population นะไปเขียนเอง เดี๋ยวเด็กไปลอกตามแล้วแบบคิดว่าเป็นป๊อป แบบชื่อนักร้องป๊อปปองกูลเขียนเต็มดีกว่า
43:53 เนาะ population คือประชากร แล้วก็อันนี้ sample ก็คือตัวอย่าง population น่ะจะใหญ่กว่า sample อื เป็นสับเซตเนาะเรียนเรียนถ้าเด็กม.ม. 5 เนี่ยน่าจะเรียนมาจากม. 4 แล้วเรียน เรื่องเซตใช่มั้นี้เรียกศัพท์เซตนะครับ อืมเป็นส่วนหนึ่งของประชากรเนาะ เอ่อมันมีดีเทลมากมายไก่กองไปดูคลิปเอา เนาะเลือกดูคลิปเอาเรื่องแซมเปิลแต่หลักๆ เนี่ยเราจะใช้การเลือกแบบเจาะจงนะครับบาง คนเนี่ยจะใช้การสุ่มแต่papเปอร์ส่วนมาก
44:39 อาจารย์ให้ซินเซียเนาะซินเซียก็คือจริงใจ เราไม่ได้สุ่มก็บอกว่าไม่สุ่ม บางคนถามว่าอาจารย์ก็หนูแบบใครๆตอบมาก็ ไม่รู้อันนี้เรียกสุ่มหรือเปล่าคำตอบคือ เรียกไม่สุ่ม ต้องเข้าใจว่าสุ่มคือโอกาสที่จะถูกเลือก กับไม่ถูกเลือกศึกษาเท่ากันเช่นสมมุติหนู บอกว่ารอบตัวหนูไม่มีเพื่อนเอกพระเลยแล้ว เราแชร์ Google Form ไปเงี้ยให้เพื่อน แชร์ต่อแชร์ต่อแต่ไม่มีใครเป็นเพื่อนกับ เอกพระแบบเนี้ยเด็กเอกพระไม่มีทางมาตอบ ให้เราได้เลยแสดงว่าโอกาสตอบเด็กเอกพระ เนี่ยน้อยมากในขณะที่เพื่อนหนูอยู่เอกจี G อย่างเงี้ยอืหนูแชร์ไปเด็ก GH มีโอกาสตอบ เยอะกว่าเอกพระแน่ๆเข้าใจมั้ยโอกาสมันไม่ เท่ากันดังนั้นอันเนี้ยก็คือเรียกว่าการ
45:25 เลือกแบบเจาะจงอันนี้ฟังดีๆเนาะ ใครบอกว่าสุ่มแบบเจาะจงอันนี้ไม่ใช่นะลูก การสุ่มแบบเจาะจงเจาะจงมันไม่สุ่มอ่ะเข้า ใจมั้ยห้ามสุ่มแบบเจาะจง กิที่คีย์เวิร์ดนี้ เคเนาะ ถ้าสุ่มจะสุ่มแบบอื่นสุ่มแบบกลุ่มสุ่มแบบ แบ่งชั้นสุ่มอย่างง่ายสุ่มอย่างเป็นระบบ สุ่มแบบหลายขั้นตอนอะไรอย่างเงี้ยพวก เนี้ยโอกาสที่จะได้ถูกศึกษาเนี่ยเท่าๆกัน แต่เของหนูเรียกการเลือก ใช่มั้อันนี้ก็เลยผิดไปเลยนะครับอ่ะ ทีนี้แบบเนี้ยมันต้องกำหนดเกณฑ์เนาะในการ เลือกว่าเราเราเลือกคนเนี้ยมาเพราะอะไร
46:13 เพราะเค้าสอดคล้องกับเกณฑ์ของเราไง ใช่มั้ยอื นะครับถ้าเป็นทางการแพทย์ก็จะเขียน Inclusion Execution criteria เนาะแต่ อาจารย์แนอ่ะไม่ได้เรียนมาโดยตรงในตอน เรียนปเอ่อตอนเรียนปตีปทปเอกก็เลยไม่ค่อย ให้เราเขียนเกณฑ์ตรงนี้เท่าไหร่เอ่อที่ เป็น Incusion Excusion แบบชัดๆเขียนแค่ มีเกณฑ์คืออะไรแค่นั้นพอนะครับแล้วก็ถัด มาก็จะเป็นเอ่อสการกำหนดขนาดตัวอย่างเนาะ ตามแนวคิด Power Analysis ก็ก็คือ sample siiz นะครับอืก็โดยส่วนมากเนาะเด็กจะใช้ สถิติตัวหลักต้องบอกก่อนว่าแนวคิดนี้คือ อะไรแนวคิดนี้บอกว่าถ้าเราอ่ะเราทำวิจัย เนี่ยหนูอยากเจอเอฟเฟค
46:59 เนาะเราอยากเจอเอฟเฟคเอฟเฟคก็คือความแตก ต่างความสัมพันธ์อิทธิพลในที่นี้ก็คือเจอ อิทธิพลหรือระดับความสัมพันธ์นะครับการ ที่เราอยากจะได้เอฟเฟคเท่าไหร่เนี่ยมัน ขึ้นอยู่กับว่าอย่างแรกเลยคือเราใช้สถิติ อะไรนะครับ สมมุติหนูใช้สถิติ multiple มันก็จะไปดู ต่อว่าเรากำหนดการวิเคราะห์ครั้งนั้นไว้ ยังไงเช่นต้องกำหนดระดับนัยยะสำคัญเนาะ อันนี้จะอยู่ในคลิปสถิติ 1 อำนาจการทดสอบ หรือ Power of Test นะครับเป็นยังไง ความซับซ้อนของกรอบแนวคิดการวิจัยก็คือ พิจารณาจากพิจารณาจากจำนวนปัจจัยหรือ จำนวนตัวแปรต้น อื แล้วก็ขนาดอิpหรือเฟเฟizในที่นี้ก็คือ F
47:46 square นะครับอันเนี้ยให้เรามองแบบนี้ทุกคนฟัง อันนี้ดอกซันไว้เลยเนาะตอนไปพรีเซนที่ เกษตรโดนถามจี้ตรงนี้แล้วเอ่อถ้าเราไม่ ได้เตรียมไปนะครับบอกเลยว่าตายคาไมโครโฟน แน่นอนนะครับดังนั้นดอกจันไว้เลยอันนี้ ยากนะครับต้องเน้นๆเลยนะลูกเน้นๆเลยอ่ะ ดังนั้นเราจะมาทำความเข้าใจกันเนาะว่ามัน คืออะไรอย่างแรกให้จำไว้เลยของดีๆจะทำให้ sample siiz เนี่ยต้องใช้มาเยอะเพื่อชด เชยกัน แฟ่าปกติเนี่ยเนาะกำหนดเป็นจุด05 หรือจุด 01 ก็ได้ ถ้าแอฟ่า
48:32 มาก n ที่ใช้จำนวนที่ใช้เนาะถ้าแอฟ่ามากแปล ว่าคลาดเคลื่อนเยอะความเคลื่อนเยอะจำนวน เนี่ยน้อยลงถ้าความคลาดเคลื่อนน้อยอ่ะ อย่างงี้ตรงข้ามกันดีกว่าถ้าแอฟ่าแฟ่า เนี่ยคือคล้ายๆพวกตระกูลความคลาดเคลื่อน ถ้าความคาดเคลื่อนน้อยของ dd n ต้องเยอะ ใช่ป่าถ้าความเคลื่อนน้อย n จะมาก อืมถัดมา Power Power ปกติไอ้ 1 - เบต้าเนาะก็ประมาณ จ.95 95 อะไรพวกนี้
49:18 แล้วแต่สถิติ มันคือโอกาสอ่ะถ้าพูดง่ายๆถ้าแอฟ่าคือ โอกาสสรุปผิดพลาดแบบขี้โม้เราอยากโม้ว่า งานเราอ่ะเจออิทธิพลของตัวแปรต่างๆหนู อยากโม้แบบนี้โอกาสผิดพลาดมันเยอะแค่ไหน ใช่มยดังนั้นถ้าเราอยากได้โอกาสผิดพลาด น้อยๆก็ชดเชยด้วย n หรือจำนวน sample siiz ที่มันเยอะ นะครับอื ซึ่งในขณะที่อำนาจการทดสอบคืออะไรอำนาจ การทดสอบคือการมองว่าโอเคเนาะเราเจอ เอฟเฟคที่มันมีจริงหรือเปล่าเราอยากเจอ เอฟเฟคเอฟเฟคเนี้ยในความเป็นจริงก็มีจริง ด้วยหนูอยากเจอโอกาสแบบนี้เยอะๆนะครับ อยากมีโอกาสเจอเยอะๆดังนั้นถ้ามาก ถ้ามากๆก็แสดงว่าของดีของ dn มันก็จะ
50:09 ถัดมานี้จำนวนปัจจัยเนาะ อื แล้วก็ขนาดอิทธิพล ต้องเข้าใจว่ามันมีตัวแปรต้นกับตัวแปรตาม ใช่ป่า เดี๋ยวตรงเนี้ยจะพูดอีกรอบนึงเนาะตรงตรง ที่เป็นตรงที่เป็นฝั่ง สถิตินะครับอันเนี้ตัวแปรตาม อืมันจะมีส่วนที่ตัวแปรต้นกับตัวแปรตามจำ ไว้เลยตัวแปรตามเป็นตัวแปรหลักในการมองนะ ครับตัวแปรต้นหนูมีหลายๆตัวได้อาจารย์ เขียนแค่ตัวเดียวเนาะมันจะมีส่วนนี้เรา อยากได้ส่วนนี้เยอะๆ ส่วนเเรียกว่า explain variant
50:55 ก็คือความแปรปรวนส่วนที่อธิบายได้ เราอยากให้ตัวเลี้ยนอาจารย์เขียนย่อเนาะ ความแปรปรวนที่อธิบายได้ถัด ส่วนสีส้มๆตัวนี้ ก็คือ unexplain อาจจะต้องเติม ed หรือเปล่าเนาะจำไม่ได้ เออช่างมันเถอะนะครับ unexplain variant ตัวเราอ่ะอยากเจอเฟเฟectใช่มยหนูอยากได้ explain เยอะๆเมื่อเทียบกับ unexplain จริงป่ะ เยอะเนี่ยมันก็จะมีค่ามากำหนดเนาะก็คือ ถ้าเรามองเป็นค่า r square
51:41 r square เนี่ยมันจะเอา exp ตั้ง หารด้วย total ขอย่อขอย่อๆ explain variance หารด้วย Total variance นะครับ ซึ่งจะตรงข้ามกับไม่ใช่ตรงข้ามเนาะมันจะ ต่างจาก f squ นะครับ f square เนี่ยมันจะบอก explain เทียบกับ unexplin หารกันแล้วได้เท่าไหร่ ก็ตามนั้นแหละ อ่ะเพื่อให้เห็นภาพ
52:27 นะครับ สมมุติอาจารย์บอกว่า r square เท่ากับ จ4 ใช่มยจุด 4 นะครับอันเนี้ยนะครับลองแปลงเป็น f sแต้ ไว้นิดนึงเนาะดังนั้นพูดง่ายๆเลยก็คือ f square อ่ะมันเอา exp หารด้วย unexplin unexplain มันคืออะไรล่ะตามหลัก คณิตศาสตร์ total เท่ากับ explain บวกด้วย unexplain จริง เปล่า ตามหลักคณิตศาสตร์เหมือนบวกเลขอ่ะ 100%
53:15 แบ่งเป็น explain 60% ที่เหลือ 40% ก็ ต้องเป็น unexplin อะไรแบบเนี้ยดังนั้น ถ้าอาจารย์ย้ายข้าง unexplin มันคือ total - explain ดังงั้นให้มง่ายๆเลย f square อันนี้เป็นสูตรในการเปลี่ยนfฟiz นะครับอื f square เนี่ยมันก็เลยเอา explain หาร ด้วย unexplain explain มองเป็น r square ก็ได้ unexplain ก็มองเป็น 1 - r squ อันนี้คือสูตรหากินในการคำนวณ แซมเปิ้ลจำเอาไว้เลย อื อือาจารย์มีตัวอย่างสมมุติอาจารย์พูดว่า อ่ะ r squ2
54:01 r squ เป็นจุด 2 อันนี้มันจะแปลว่าอะไร มันจะแปลว่าตัวแปรต้นต่างๆเนี่ยตัวแปรต้น ต่างๆ ร่วมการอธิบายความผันแปรอันนี้ตัวแปรต้น เนาะต้นกับตาม ไอ้อันเนี้ยจุด 2 เนี่ยก็คือ 20% ใช่ เปล่า คูณ 100 เข้าไปคูณ 100 เข้าไปจะได้ 20% ไอ้เนี้ย 20% explain 20% unexplain เท่าไหร่ตอบซิ UN เท่าไหร่ลูกก็ 80 เท่าไหร่ครับ 80% ตามทันมั้ยดังนั้นลองหา F square ให้อาจารย์หน่อยได้มั้ยอ่ะใครสักคนนึงหา
54:47 เร็วทันใสอยู่มั้ยลูก ช่วยอาจารย์หน่อยมีสูตรให้แล้ว F square หารไงนะ เออรอบหน้าต้องเตรียมแบบฝึกหัดตรงนี้ เพิ่มนะ f² ก็จ2หารด้วย 1 - จ.2 2 หนูก็จะได้ เป็นจุด 2 ส่วนด้วยจุด 8 ตามทันมั้ยตัดเลขก็ 1/4 โอเคมั้ย อยากรู้เกณฑ์ว่าเท่านี้น้อยหรือเยอะก็ไป เสิร์ชเอามีเกณฑ์อยู่นะครับ
55:35 เดี๋ยวส่งให้ดีกว่า เหมือนเมื่อวานจะส่งให้ใครวะ อ่ะมีคนพิมพ์ตอบอยู่เนาะเอ๊อะไรน้า อันนี้อาจารย์แชร์แค่แชร์แค่ PDF ใช่มั้ย ไม่ได้แชร์ทั้งจอใช่มั้ย ใช่ป่ะ ใช่หรือไม่ใช่ตอบหน่อย มันเป็นมันเป็นจอเว็บไซต์อ่ะค่ะที่เป็น PDF แต่ไม่เห็นแอปอื่นถูกมั้ย >> ไม่เห็นค่ะ >> โอเคพอดีมีความลับบางอย่าง
56:22 หานี้ก่อนนะ อืมอื หรืออันนี้สักครู่นะลูกเดี๋ยวอาจารย์ กำลังหาเกณฑ์ให้เรานะอ๋อรู้และอยู่ในพี่ สุ อืม เดี๋ยวนะ แป๊บนึงนะลูกตอบไineแป๊บนึงเนาะ อื
57:12 อ๋ออยู่นี่ เราจะเอาเกณฑ์ R sแลน รวมเลยแล้วกันเนาะ อันนี้อาจารย์เอามาจากโปรแกรม R นะครับ เอามาจากโปรแกรม R ในแพ็คเกจ 1 ในโปรแกรม R เอิ่มชมรม เมาด้วยลูก เอามาจากโปรแกรม
58:00 สังเกตเฟเฟect ถ้าใคร ให้ตาม papอต้นฉบับ เฟที่ให้หึ เคยมีตอนที่ไปคอนเฟerรซเนาะถ้าจำไม่ผิด น่าจะกับพี่หย่าเฟิร์นที่ฟิลิปปินส์เค้า ถามมีอาจารย์เดินมาถามพี่โปสเตอร์ว่าเฮ้ย R sแวร์เท่านี้มันเยอะหรือน้อยอะไรคือ เกณฑ์อะไรอย่างเงี้ยเนาะก็ ลอง
58:45 พัก R2 = R sแ อืเนาะก็ตามนี้ อ่ะทำเป็นเนาะเดี๋ยวลองไปที่เหลือลองทำ เองนะลูก ถัดมา นะครับเอ่อเครื่องมือวิจัยเนาะ เครื่องมือวิจัยเนาะก็จะมีในส่วนของ จริงๆมีดีเทลเยอะมากนะอยู่ในคลิปหนูไปดู เองแล้วกันชื่อเครื่องมือวิจัยประเภท เครื่องมือวิจัยส่วนมากเราใช้ recing scale อ๋อลืมๆโทษขออนุญาตเมื่อกี้ที่เราคำนวณ
59:32 อาจารย์ลืมพูดไปอย่างนึงเฟเฟect siz คือ มันยังไม่จบนะถ้าเราได้เอฟเฟectเสร็จแล้ว ปุ๊บเนี่ยนะครับถ้าเฟเฟectมาก n จะน้อย บางคนอาจจะบอกว่าอ้าอาจารย์แล้วมันเกี่ยว หรอทำไมเอฟเฟคไซส์มาก n จะน้อยอ่ะก็เพราะ ว่าเอฟเฟคไซส์เนี่ยมันบอกว่าแนวโน้มงาน วิจัยก่อนหน้ามันน่าจะมีเอฟเฟคแรงแปลว่า เราไม่ต้องเก็บคนเยอะเราก็เจอเอฟเฟคเช่น เราอยากรู้ว่าพาราช่วยแก้ปวดหัวได้มั้ย เงี้ยหนูเก็บคนน้อยๆมันก็เห็นเอฟเฟคได้ แล้วนึกออกมั้อืในขณะที่จำนวนปัจจัยถ้า จำนวนปัจจัยมากนะครับ n จะมากยิ่งปัจจัย เยอะแปลว่าโมเดลมีพารามิเตอร์ที่ต้อง ประมาณหรือคิดเยอะนะครับมันก็ต้องใช้ n
1:00:18 มากทีนี้ในการเลือกpapอเฟเฟectsงเนาะ อื ตัวแปรตามนะครับใกล้เคียงที่สุดหรือตรง นะครับแล้วก็ตัวแปรต้นใกล้เคียง กลุ่มคนใกล้เคียง โอเคมั้ยอันนี้ >> อื เนาะ อ่ะนะครับก็ได้เนาะ ประเภทเครื่องมือเนี่ยเรียก rating scale
1:01:05 นะครับส่วนมากน้องที่ใช้นะครับเด็กป้าน อาจารย์ปาก็ใช้เทสด้วยใช่มั้ยก็ใช้เทส ด้วยทีนี้อันนี้ลักษณะของสเกลเครื่องมือ เนาะอันเนี้ยสำคัญมากเลยนะครับเราต้องดู ว่าไอ้เรกaleเนี่ยตัวเลขมันคืออะไรมันควร จะห่างเท่าๆกันถ้าเป็นไปได้นะครับเออเช่น 1 เนี่ยน้อยที่สุด 2 น้อย 3 ปานกลาง 4 มาก 5 มากที่สุดอะไรอย่างี้เนาะอันนี้ไป ดูเองแล้วก็มันไม่ใช่เห็นด้วยนะจำไว้เลย เรียกว่าเห็นด้วยเห็นด้วยเนี่ยใช้กับความ คิดเห็นแต่ถ้าหนูอยากบอกว่าฉันมีความสุข ฉันสบายใจอันนี้ไม่ใช่เรื่องเห็นด้วยไม่ เห็นด้วย อื โอเคมั้ลูก อื
1:01:56 อ่ะต่อ คุณภาพเครื่องมือด้านความตรงเชิงเนื้อหา อันนี้ตรวจโดยผู้ทรง ซึ่งเราได้ทำมั้ย ไม่ได้ทำนะครับเราตรวจสอบคุณภาพด้านอื่น แทนเนาะความตรงเนื้อหาเนี่ยเป็นการดูความ ครอบคลุมเช่นเราเขียนนิยามมาแล้วข้อคำถาม เราไปกับนิยามมั้ยซึ่งอันเนี้ยเช็คโดย อาจารย์กับเครื่องมือที่เราadดaptมาดูโดย ที่คนที่ดูคืออาจารย์ไม่ได้แบบว่ามีการ ตรวจสอบโดยใช้ผู้ทรงมาตรวจสอบเนาะแล้วก็ ความเที่ยงด้านความสอดคล้องภายในนะครับ อันนี้เราตรวจสอบโดยใช้ con Alpha บางคนอาจารย์อาจจะให้ลองดูพวกโอเมก้าด้วย เนาะแต่ว่าหลักๆเนี่ยจะเป็นคัก Alpha
1:02:43 ก่อนเป็นด่านแรก อ่ะทีนี้ conv alpha เนาะถ้าเป็นสมมุติ ว่าเป็นคนไทยคนไทยเนี่ยเราจะเชื่อว่ามาก กว่าประมาณจุด 7 เนี่ยถือว่าโอเค แต่ถ้าเป็นสากล ยิ่งคนไทยจะเชื่อว่ายิ่งสูงยิ่งดี นะครับแต่ถ้าเป็นสากลเนี่ยเราจะบอกว่า จถึงจุด9 หรือจุด 95 อันนี้ตามpapเปอร์ที่ไปอ่านมา เนาะอืแต่ว่าเอ่อตอนที่อาจารย์เรียนปเอก มาก็บอกว่าประมาณจ.7.8 18 อะไรอย่างพวก เนี้ยก็แล้วแต่เกณฑ์แล้วกันอ่ะ
1:03:30 ทีนี้สำคัญมากเลยการวิเคราะหคบแฟ่าเนี่ย ถ้าแฟ่าแฟ่าในนี้คือ con alpha นะไม่ใช่ ไม่เท่ากับแฟ่าที่เป็น significant level หรือระดับนัยยะสำคัญนะครับ โอเคมั้ยลูก อื ทีนี้อันนี้สำคัญมากเลยเออคบ Alpha นั่น นี่นู่นไทยนั่นนี่นู่นสากลนั่นนี่นู่น เอ่อ ถ้าค่ามากไป ค่ามากไป นะครับอาจจะมีปัญหา
1:04:16 เช่นเกือบ 1 อะไรอย่างเงี้ยจ98อะไรอย่าง เงี้ย เช่นเนาะเช่นเฉยๆนะเช่น ซ้ำซ้อนคำถามซ้ำซ้อนข้อมูลซ้ำซ้อน หรือว่ามีเอ่อ มีด้านย่อยๆ อ่ะอันนี้สำคัญมากเลยเวลาใช้กับunิ diension เท่านั้นคำว่า unit dimension คืออะไร มิติเดียว ก็คือถ้ามีด้านย่อยๆอ่ะต้องรันตามด้าน
1:05:01 ย่อยๆ ห้ามรันแบบภาพรวมเช่นหนูบอกแรงจูงใจมี ด้านแรงจูงใจภายในกับภายนอกหนูก็ต้องรัน แรงจงใจภายในกับภายนอกไม่ใช่รันแรงจูงใจ เฉยๆโอเคมั้ยทั้งฉบับเนี่ยไม่เอานะครับ ถ้ามีด้านย่อยๆนะครับ ถ้ามีด้านย่อยๆ ต้องวิเคราะห์รายด้านย่อย โอเคมั้ยลูก
1:05:49 อืเดี๋ยวตัวอย่างแล้วกันเนาะ example motivation วัดผ่าน motivation ข้างใน กับข้างนอก ข้างนอกอ่ะมีคำถาม 2 ข้อ ข้างในก็มีคำถาม 2 ข้อแต่ถ้าข้อเดียว เนี่ยรันไม่ออกนะห้ามรันข้อเดียวแบบเนี้ย หนูต้องรันแฟ่าข้างในคแฟ่าเนาะแล้วก็แฟ่า ข้างนอก แต่รันแบบแอลฟ่าทั้งฉบับได้มั้ย ได้หรือไม่ได้ตอบ
1:06:34 >> ไม่ได้ค่ะ >> คนไทยอ่ะเออคนไทยอ่ะชอบรันถ้าไม่รู้เราจะ เผลอรันแต่ให้รู้ว่าถ้าเป็นทางสถิติแบบ เนี้ยไม่เอานะครับมันจะถือว่าละเมิด assumption ตัวนึงเนาะอืมโอเคมั้ยอื เสร็จมั้ยลูก อ่ะได้แล้วเนาะถัดมาคือ CFA แอบไหนเหมือนกันนะเนี่ยอาจารย์ติวไปได้ แค่ประมาณชั่วโมงเดียวเนาะอืคุณภาพภาพ ด้านความตรงเชิงโครงสร้างเนาะ
1:07:22 ทีนี้ความตรงเชิงโครงสร้างคืออะไรนะครับ มันคือการที่เราพยายามจะดูว่าจริงๆ อันเนี้ยแนะนำเลยนะให้ไปดูคลิปดูคลิปแล้ว สงสัยให้มาถามแต่ต้องดูคลิปก่อนให้อธิบาย ตั้งแต่แรกนี่มันมหากัดเนาะพาร์ทนี้จะบอก เลยว่าเป็นพาร์ทที่สูงที่สุดในงานพื้นฐาน ที่ให้ได้สูงที่สุดที่แปลว่าอะไรอ่ะแปล ว่าอาจารย์เรียนครั้งแรกตอนปโทนะอืแล้วก็ ไม่ใช่ปโททุกคนที่ได้เรียนด้วยนะครับเวลา ที่เอาอันนี้ไปพรีเซนคนที่รู้โดยเฉพาะชาว จิตวิทยาเมื่อไหร่ก็ตามที่หนูรันสิ่งนี้ หนูต้องตอบได้ไม่งั้นจะเหมือนว่าอาจารย์ ทำให้ดอกไว้เลยอ่ะทีนี้ความตรงเชิงโครง สร้างนะครับความตรงเชิงโครงสร้างเนี่ย เป็นคุณภาพของเครื่องมือเนาะในการคเฟิร์ม
1:08:07 อ้าไม่ใช่คเฟิร์มในการดูว่าโครงสร้าง ทฤษฎีกับความเป็นจริงเนี่ยไปด้วยกันมั้ย ปกติเนี่ยนะครับเอ่อวิธีการวิเคราะห์องค์ ประกอบนะครับก็แต่เจออยู่ด้วยกัน 2 วิธี คือองค์ประกอบวิเคราะหองค์ประกอบเชิง สำรวจหรือ EFA กับองค์ประกอบเชิงยืนยัน หรือ CFA วิเคราะห์องค์ประกอบเชิงสำรวจ หรือ EFA เนี่ยใช้เพื่อสำรวจหรือใช้เพื่อ ดูหรือสร้างองค์ประกอบจากข้อคำถามเช่นหนู คิดคำถามมา 4 ข้อ 5 ข้ออะไรเนี่ยตอนแรก เราไม่รู้ว่ามันมีกี่ด้านพอเราทำเสร็จ แล้วมันพบว่ามันมี 2 ด้านนะด้านแรกคือ 2 ข้อแรกด้านที่ 2 คือ 2 3 ข้อหลังอะไร อย่างเงี้เนี่ย 2 นี้สัมพันธ์กันอันนี้ ตัวอย่างผลจาก CFA เออขออภัย EFA จะเป็น
1:08:53 แบบนี้ดังนั้นมันใช้ในกรณีที่เราอ่ะเป็น ตัวแปรใหม่ๆแล้วเราอ่ะมีนิยามตัวหลักแต่ เราอยากดูว่าในนิยามตัวหลักมันตัวหลักมัน จัดเป็นกลุ่มเป็นก้อนเป็นด้านอะไรได้บ้าง นะครับแต่ในทางจีบหญ้าตัวนี้จะมีความ สำคัญนิดนึงคือจำไว้เลยอันนี้มันใช้ใน กรณีที่เป็นตัวแปรแฝงกับตัวแปรสังเกตได้ อืมเดี๋ยวอธิบายให้ฟังเนาะแต่ถ้าเป็นการ วิเคราะห์องค์ประกอบยืนยันมันจะเป็นการ เอากรอบลักษณะเนี้ยที่เสร็จแล้วหรือไม่ก็ เป็นกรอบที่เราคิดขึ้นมาได้เลยที่มันตาม ทฤษฎีนะครับดูว่าโครงสร้างการวัดในทฤษฎี กับความเป็นจริงอ่ะสอดคล้องกันหรือเปล่า นะครับเราจะยืนยัน มันนะครับดังนั้นเราจึงใช้ EFA หรือ CFA
1:09:38 ในงานเราหนูสร้างมาภายใต้การเชื่อว่ามัน มีข้อ 3 ข้อนี้ภายใต้ตัวแปรใหญ่ของเราอัน นี้ EFA หรือ CFA B หรือ C เร็ว อันนี้เรียกว่า CFA นะครับเรียกว่า CFA นั่นเองเนาะสัญลักษณ์ ก็คือตัวแปรสี่เหลี่ยมเนี่ยแทนตัวแปร สังเกตได้นะครับก็คือตัวแปรที่เอ่อวัดได้ โดยตรงทันทีเช่นข้อเนี้ยข้อนี้ตอบ 3 ข้อ นี้ตอบ 2 อะไรอย่างเงี้ยมันคือมันคือชัด เจนในตัวมันได้เลยตอบตอบ 3 ตอบ 2 ตอบ 1 แต่ถ้าเป็นตัวแปรแสงมันไม่ได้ชัดเจนในตัว มันเช่นความสุขหนูวัดความสุขผ่านข้อข้อ เดียวไม่ได้มันต้องไปวัดผ่านหลายๆอย่าง
1:10:26 แล้วเอามารีฟleกว่าความสุขเป็นยังไงถูกมย เช่นออกคะแนนมาบวกกันมาเฉลี่ยกันมาเวทกัน อันนี้คือตัวอย่างวิธีการแบบดั้งเดิมต่าง ๆนะครับงั้นอันนี้เรียกตัวแปรแฝงเนาะหรือ ว่า lent variable ตัวอย่างเช่นพวกองค์ ประกอบหรือตัวแปรหลักลูกศรชี้จากกลมไปสี่ เหลี่ยมอันนี้คือวัดผ่านหรือสะท้อนผ่าน แล้วก็โค้งๆอันนี้เป็นความสัมพันธ์เนาะ อันนี้สัญลักษณ์นี้ใช้กับ EFA เออขออภัย CFA นะอืมตัวอย่างเช่น Awareness ของหนู เออไม่ใช่ Awareness ตัวอย่างเช่นเอ่อตัว อย่างโมเดลการวัดเนาะอันนี้เรียกว่า Measurement Model Measurement Model ก็คือโมเดลการวัด นั่นเองนะครับ เช่นตัวแปรของเราเนี่ย X เนี่ยแฝงหรือ
1:11:13 สังเกตได้ตอบเร็ว 1 2 อันนี้เรียกตัวแปรแสงหรือ variable ใช่มย แล้วก็พวก x พวกนี้ก็เป็นสังเกตได้ ก็จะเป็น observe variable อันนี้ย่อๆ เนาะ observe เขียนยังไงแล้วอ่ะ อืม ก็ประมาณ นะครับอ่ะเช่น awareness เนี่ยวัดผ่าน 3 ข้ออันนี้เรียกว่า one factor model one factor model หรือ unit dimension ก็คือมิติเดียวก็คือ awareness ใหญ่วัด ผ่านตัวย่อยไปเลยนะครับมีแค่faฟcตorต้อง เข้าใจเพราะว่าfaฟcตorตัวเนี้ยfaฟcเตอร์
1:12:00 เนี่ยมี 2 นัยยะ faฟcเตอร์เนี่ยมี 2 นัยยะ ถ้าเป็นfacฟcตorใน leation จะหมายถึงปัจจัย แต่ถ้าเป็นใน CFA หรือ EFA F ตัวเนี้ย F ตัวนี้เนาะ จะหมายถึงอปกหรือองค์ประกอบหรือด้านย่อยๆ หรือมิติย่อยๆนะครับชื่อเดียวกันแต่ไม่ เหมือนกันขึ้นอยู่กับบริบทในการมองสมัย อาจารย์เรียนปโทคือแบบเกาหัวเลยโอ๊ยอะไร เนี่ยคือตอนแรกภาพในหัวคือปัจจัยอ้ามัน ไม่ใช่ปัจจัยนี่น่ะแล้วมันคืออะไรกันแน่ อะไรอย่างเงี้เนาะเราก็ต้องรู้นะครับ
1:12:48 อ่ะตรงนี้เนาะเวลาเก็บข้อมูลเนี่ยเราจะ เก็บผ่านจำไว้เลยเราหนูเก็บข้อมูลหนูเก็บ วงกลมหรือสี่เหลี่ยมตอบอาจารย์ดิ๊ตอนที่ เราไปเก็บ Google Form มาหนูเก็บวงกลม หรือสี่เหลี่ยมตอบได้มั้ยหนูเก็บเป็นข้อ หรือหนูเก็บเป็น >> ตัวแปรใหญ่ถูกต้องเราเก็บเป็นข้อมาถ้าหนู ลองไปเรื้อ Excel ของตัวเองหนูจะเก็บมา เช่น Aw 1 Aware 2 Aw 3 Sleep 1 Sleep 2 Sleep 3 อะไรไม่รู้ใช่มยเรา เก็บซีสี่เหลี่ยมแต่เราต้องการ refer to ไปถึงวงกลมซึ่งนะครับถ้าเราใช้วิธีการแบบ ดั้งเดิม combine score แบบดั้งเดิมก็ คือ combine ผ่านการเอามาเฉลี่ยกันใช่มย แต่ถ้าสมมุติเราจะ combine ผ่าน CFA มัน ก็ combine ได้นะครับก็เอาไปรันเราจะได้ ผลลัพธที่เรียกว่า Factor สกoreออกมาแล้ว เอาไปเอาคะแนนลายองค์ประกอบของหลายคนเอา
1:13:35 ไปวิเคราะห์ผลวิจัยตัวใหญ่ต่อได้ อะไรแบบเนี้ยแต่ของอาจารย์ไม่ได้ให้ทำ ขนาดนั้นเนาะเป็นพาร์ทตรวจสอบคุณภาพ เครื่องมือเฉยๆดังนั้นเวลาที่หนูเก็บมา เนี่ยมันจะมีมันจะมีสี่เหลี่ยมหลายๆก้อน เช่น 3 ก้อนสี่เหลี่ยมหลายๆก้อนเนี่ยมี ความสัมพันธ์กันเราจะเรียกความสัมพันธ์ ตัวเดียวกันกับตัวเดียวกันว่าความแปรปรวน นะครับอ่ะแล้วก็ตัวอื่นตัว 1 กับตัว 2 สัมพันธ์กันยังไงก็เป็นความแปรปรวนร่วม ต้องบอกแบบนี้ก่อนคำว่าความแปรปรวนน่ะมัน ก็คือ sd ^ 2 เนาะ แล้วก็หรือก็คือ variance ถูกมั้ย variance แต่ถ้าเป็นความแปรปรวนร่วมมันคือ ถามว่ามันต่างกับความสัมพันธ์ยังไงหรอ
1:14:21 อาจารย์ถ้าเป็นความแปรปรวนจำไว้เลยความ แปรปรวนกับความแปรปวนร่วมเนี่ยมันจะอยู่ ในหน่วยอะไรก็ได้มันจะมีค่ายังไงก็ได้แต่ เมื่อไหร่ก็ตามที่มันเป็นความสัมพันธ์ ความสัมพันธ์สูตรเนี้ย pe correlation เนี่ยตัวเเนาะมันจะไม่ติดหน่วย เนี่ยความสัมพันธ์ไม่ติดหน่วยและไม่เกิน 1 ไม่ติดหน่วยใช้หน่วยอะไรก็ได้นะครับและ ไม่เกิน 1 ถ้า maximum สุดเป็น 1 ถ้าใครรันออกมา
1:15:08 เวลาวิเคราะห์ CFA ออกมาแล้ว CFA มันติด ลบไม่เออโทษๆเอาใหม่ไม่ใช่เอาใหม่ถ้าเป็น เอาเอาเฉพาะค่า r ค่า r มันจะเกิน 1 ไม่ ได้เนาะอืม นะครับดังนั้นเวลาที่เราเอามาวิเคราะห์ เนี่ยอันเนี้ยไปดูเทปเอาได้มั้ยขี้เกียจ พูดซ้ำแต่ว่าก็ลองฟังก็ได้เนาะคือคือมัน จะเริ่มยากแล้วอาจารย์รู้สึกว่าอธิบายตอน เไม่พร้อมไปดูไปดูคลิปเอาได้มั้ยได้โปรด ดูคลิป CFA เอา อธิบายให้ฟังฟังไวๆเนาะมันจะมีตอนแรกอ่ะ เราจะมีเมทริกแบบนี้นะครับเราจะมีเมริก แบบนี้เมทริกแบบนี้ก็เรียกว่า variant covarient matrix variant ก็คือ variance ตัวแนวทะแยงกับ
1:15:53 covariance ก็คือตัวใต้แนวทะแยงเนาะ อาจารย์ขอย่อๆว่า v c v ก็คือ variance แล้วก็ c ก็คือ covariance เนาะอืในขณะ ที่พอไปแปลงเป็นเมทริศาสตร์สัมพันธ์อัน นี้ก็คือ matric correlation โอเคมั้ย อ่ะได้แล้วทีนี้เวลาที่เราเก็บข้อมูลมา เนี่ยถ้ายิ่งข้อเยอะๆคิดตามข้อเยอะๆตาราง หรือเมทริกเมทริกก็คือตารางเนาะถ้าพวก เมทริกเนี่ยคือตารางตารางนี้ก็จะใหญ่ขึ้น เรื่อยๆจริงป่าถูกมั้ย >> ใช่ค่ะ >> ถูกต้องอืมอันเนี้ยมันคือ information ที่เรามีครับมันคือ information ที่เรามี อ่ะนะครับอันนี้เป็นตัวอย่างเนาะว่าเออพอ เราเอาไปลองดูเนาะแต่ละข้อเนี่ยเราจะ
1:16:41 สามารถบอกได้ว่าสมาชิกในเมทริก์หรือตาราง เนี้ยมันเป็นเท่าไหร่นะครับเราก็สามารถไป คำนวณได้อันนี้คือตัวอย่างทีนี้ประเด็น คือสิ่งที่เราต้องการประมาณค่ากับสิ่งที่ เรามีมันจำเป็นจะต้องมีความเหมาะสมนะครับ สิ่งที่เรามีเนี่ยก็คือสมาชิกใน e ตัว เนี้ยตารางเนี้ยจะต้องเยอะกว่าสิ่งที่เรา ต้องการประมาณค่านะครับเช่นในโมเดลนี้ อาจารย์ต้องการประมาณค่าความสัมพันธ์ค่า ที่ 1 ค่าที่ 2 ค่าที่ 3 อันนี้ค่าที่ 4 error ค่าที่ 4 ค่าที่ 5 ค่าที่ 6 อยู่ข้างหลังพวกนี้คือ error เนาะแล้วก็อาจจะมีค่าที่ 7 อยู่ตรงนี้แต่ ถ้าอาจารย์เอาตัวนี้ไปทำ matrix variant
1:17:27 covariance vc cf อาจารย์ก็บอกว่าอ๋อมันมี 3 ตัวใช่มั้ยมัน มี 3 ตัว 1 2 3 1 2 3 อาจารย์ก็จะไป นับ 1 2 3 4 5 6 สังเกตว่าสังเกตว่าอะไรเอ่ยสมาชิกตรงนี้ มีกี่ตัวต่ออาจารย์แนทสมาชิกใน variant มีกี่ตัว >> 6 ตัวค่ะ >> มี 6 ตัวแต่ข้างบนเราต้องการประมาณกี่ค่า ต้องการกี่ค่า >> 7 ค่า >> 7 ค่าสมาชิกเราอ่ะมีแค่ 6 แต่หนูต้องการ ประมาณค่าตั้ง 7 ค่ามันพอไหมเนี่ย
1:18:15 มันไม่พอถูกเป่าแบบเนี้ยไม่พอ ดังนั้นพอมันไม่พออ่ะเราจำเป็นจะต้อง กำหนดค่าบางอย่างเพิ่มเข้าไปถึงจะรันออก เนาะถึงจะรันออกมันต้องเกินมันจะพอดีเป๊ะ ไม่ได้นะพอดีเป๊ะก็ไม่ได้มันจะต้องเกินมา เช่นอาจารย์บอกว่าอ๋อไอ้เลขนี้นะเรากำหนด ให้ไปเลยไอ้เลขนี้เรากำหนดให้ไปเลยอะไร อย่างเงี้ยดังนั้นจาก 7 ค่าจะเหลือกี่ค่า 5 ค่าแบบนี้อาจจะพอแล้วมาตาทันมั้ลูก >> พอทันอยู่ค่ะ >> แต่บางโปรแกรมอาจจะรันออกรันไม่ออกเนาะ อันนี้อาจารย์ดูไวๆนะครับดูไวๆบางทีมัน อาจจะต้องปัดเพิ่มอะไรอย่างเงี้ยมันก็จะ มีวิธีการนับเส้นพารามิเตอร์ว่าต้องการ เท่าไหร่ประเด็นสำคัญคืออันนี้แหละเรา
1:19:01 เรียกว่าการระบุความเป็นไปได้ค่าเดียวก็ คือ degree of freedom degree of freedom ของหนูสมาชิกในเมทริกเมื่อกี้ลบ ด้วยจำนวนพารามิเตอร์ที่เราต้องการมันจะ ต้องมากกว่า 0 เท่านั้นเวลาปรับโมเดลถ้า หนูจำได้ df ต้องมากกว่า 0 เท่านั้นถ้า สมมุติว่ามันไม่มากกว่า 0 มันเท่ากับ 0 พอดีอันนี้ก็ใช้ไม่ได้มันน้อยกว่า 0 พอดี ก็ใช้เออน้อยกว่า 0 ก็ใช้ไม่ได้ถ้าเป็น โมเดลขนาดเล็กๆเช่นมีกรอบ 2 กรอบอะไร อย่างเงี้ยมีพารามิเตอร์น้อยๆอะไรอย่าง เงี้ยเนาะมีคำถาม 2 ข้อแล้วรันๆ CFA แบบ เนี้ยรันตอนแรกจะรันไม่ออกคำว่าสมาชิกไม่ พอเนี่ยไม่ได้แปลว่าเก็บเพิ่มหนูเก็บเป็น หมื่นคนมันก็รันไม่ออกเหมือนเดิมเพราะว่า มันต้องแก้ที่โมเดลในการคำนวณไม่ใช่แก้ ที่ขนาด sample size อย่างเช่นเมื่อกี้
1:19:48 แทนที่เรามันไม่ไอ้ไอการบอกว่าต้องการกี่ ค่าพวกเนี้ยมันไม่ได้ขึ้นกับว่าเราเก็บมา กี่คนแต่มันขึ้นกับว่าตัวที่เราต้องการ น่ะนะครับตัวพวกนั้นน่ะเราสามารถกำหนดค่า ให้มันได้บ้างหรือเปล่าถ้าเรากำหนดค่าให้ มันโดยตรงค่าที่เราต้องการมันก็จะน้อยลง ทำให้สมาชิกใน VC ของเรามันเพียงพอนะครับ ใน variant มันเพียงพอนะครับในการประมาณ ค่ามันก็จะรันออกเนาะ อ่ะก็จะมีเทคนิคต่างๆที่อาจารย์สอนตอนที่ วิเคราะห์ข้อมูลกับเรานะครับซึ่งอันนี้ แก้ได้โดยใช้ค่าเริ่มต้นให้แก่โมเดลเพื่อ ลดค่าจำนวนพารามิเตอร์ทำให้ df ขึ้นอื สมมุติอาจารย์บอกว่า df ตอนเนี้ยติดลบ -
1:20:35 2 - -1 -1 หนูต้องแก้ให้เป็นอะไรลูก df เป็นเท่าไหร่เป็นอย่างน้อย df ต้องเป็น 1 ให้ได้นะครับอาจจะมีการ ปรับถ้าจะปรับต้องปรับกี่เส้นตรงนี้เนี่ย ปรับ ปรับต้องปรับกี่เส้นตรงนี้ จาก -1 ไป 1 ต้องกระโดดเท่าไหร่ 2 ขึ้นมา >> 2 เส้นใช่มั้ยต้องกำหนดค่า 2 เส้น อื เนาะซึ่งก็ต้องทำอย่างมีเหตุมีผลไม่ใช่ไป
1:21:23 กำหนดแบบมัวๆซัวๆกำหนดเองมั่วๆหมดเลย อย่างเงี้ยไม่ได้นะครับพวกเนี้ยมันเป็น stat ขั้นสูงเนาะ อือ่ะทีนี้อันนี้สำคัญอันนี้แหละอันนี้ ตอนที่ไปconferรที่ K ก็โดนถามจี้เลยนะ จี้เลยจี้เลยนะครับ อย่าเอาคิวนี้ไปเผยแพร่นะได้โปรดห้ามเผย แพร่เดี๋อาจารย์โดนฟ้องนะครับหมายถึงว่า เราเราก็เราก็เรียนรู้ไปนะฮะอ้าสิ่งสำคัญ เลยคือในการทำสิ่งเหล่าเนี้ย we คเออขอ อภัยvalน covarient เรียก valance covariant ดีเนาะ valent quent matri ของจริงกับที่มันประมาณค่าขึ้นเนี่ยเวลา ที่เราคำนวณออกมามันจะเอา covalent matrix เนี่ยไปประมาณมันจะเอา valent
1:22:09 matrix ของจริงกับพารามิเตอร์ที่เรา ประมาณค่าไปสร้าง valent covarient matrix ที่ประมาณค่าคืนแล้วเอามาเทียบ กัน 2 ตัวเนี้ยควรจะใกล้เคียงกันที่สุด เท่าที่จะเป็นไปได้ดังนั้นในการทดสอบ นัยยะสำคัญของตัวนี้เราจะใช้ไ square test ซึ่งเป็นคนละตัวกับ k square เชิง ความถี่อันเนี้ยเป็นไsแวร์ในเชิงความแปร ปวนนะครับอ่ะลองดูซิอย่างแรกอันนี้ทุกคน น่าจะคุ้นๆหน้านี้อยู่แล้วใคร square หาร ด้วย d freedom ต้องน้อยกว่า 2 หรือ 3 นะครับ p value ของ k square จะต้องมาก กว่าจ05หรือก็คือไม่มีเนี้ยสำคัญเนาะ error imsa น้อยกว่า 5% หรือจุด05 sr ก็คือ error อีกตัวนึงก็ควรน้อยกว่าจ05นะ ครับพวกเนี้ยไปท่องมาได้เลยถ้าโดนถามมัน
1:22:55 แถไม่ได้ต้องตอบแบบ exact เท่านั้นถ้าหนู อันนี้เป็นเกณฑ์ของคนไทยที่ชอบใช้เกณฑ์ ต่างประเทศบางคนก็ใช้จุด 7 บ้างจุด 8 บ้างหนูสามารถเปลี่ยนเกณฑ์ได้แต่เมื่อ ไหร่ก็ตามที่หนูใช้เกณฑ์ไม่เหมือนคนทั่วๆ ไปใช้เราก็จะโดนถามว่าอ่ะแล้วเกณฑ์เนี่ย มาจากpapเปอร์ไหนก็ต้องไปหาpapเปอร์มาคน ไทยจริงๆชอบอีก 2 ตัวเนาะ CFI กับ ACFI แต่ปัจจุบันตามที่อาจารย์เรียนมาในป.อีก เค้าบอกว่าค่า 2 ตัวเนี้ยปัจจุบันในต่าง ประเทศเลิกใช้แล้วเป็น consensus ออกมา ดังนั้นเราก็เลยไม่ต้องไปดูมาแล้วนะครับ หลักๆตอนที่ให้เราแปลผลก็เลยจะมีแค่นี้ เนาะโอเคมั้ยลูกเอ่ออันนี้เป็นตัวอย่าง the Gear of Freedom นั่นนี่นนอะไร อย่างเงี้ยก็ว่าไปเหมาะสมไม่เหมาะสมดูเอง อ่ะปัญหาในการวิเคราะห์ข้อมูลเนาะนะครับ
1:23:41 ก็คือมันอาจจะมี improper solution เกิด ขึ้นได้เช่นค่าที่ได้มันอยู่นอกช่วงที่ เป็นไปได้อะไรอย่างี้เงี้ยพวกนี้เราก็ ต้องแก้ปัญหาที่อาจารย์บอกว่าถ้ามี warning ให้เรียกอาจารย์แล้วอาจารย์ก็จะ อธิบายเป็นเคส by เคสเนาะอันเนี้ยมันทำ ให้บางคนน่ะรันเป็นเดือนรันไม่ออกในบาง โมเดลใหญ่ๆมันแบบทำยังไงเนี่ยมันติดนั่น ติดนี่เยอะแยะไปหมดเลยอย่างเงี้เนาะอืม ขั้นตอนการตรวจสอบเนาะอย่างแรกก็กำหนด ลักษณะโมเดลว่ามันวัดมาด้วยมีข้อกี่ข้อ อะไรยังไงบ้างระบุความเป็นไปได้ของโมเดล ก็คือค่า df จะต้องมากกว่า 1 เอ้ยไม่ใช่มากกว่า 1 ขออภัยมากกว่า 0 เมื่อกี้อาจารย์เขียนมากกว่า 0 หรือน้อย กว่า 0 หรืออะไร ขออนุญาตย้อนนิดนึงนะยากนิดนึงนะลูก
1:24:30 อืหมดแรง อ่ะเริ่มดูนี้ df 0 นะครับหลังจากนั้น หนูก็ไปประมาณค่าพารามิเตอร์และเมทริก ความแปรปวนความแปลนร่วมก็คือกรอบเมื่อกี้ แล้วก็vค Vall coalent matric เนาะแล้ว หนูก็ตรวจสอบความสอดคล้องของโมเดลกับข้อ มูลเชิงประจักษ์ก็คือ valance covalent matric ของจริงกับที่เราประมาณค่าขึ้น มันควรจะfิ ใช่มยแล้วสุดท้ายก็คือปรับโมเดลโดยการทำ ให้ความแปรปรวนร่วมของความคลาดเคลื่อนใน การวัดสัมพันธ์กันก็คือสี่เหลี่ยมกับสี่ เหลี่ยมสัมพันธ์กันโดยเลือกปรับค่าที่ modification index สูงสุดนะครับและไม่ ทำให้เกิด improper solution พูดง่ายๆ รันออกรันเส้นไม่ใช่รันเส้นนี้เสร็จปุ๊บ
1:25:18 เฮ้ยปรากฏว่ามันเจ๊งอ่ะอะไรอย่างเงี้ยมัน warning บอกว่า r sแลบอะไรอย่างเงี้ยหนู ต้องถอยแล้วนะฮะอื อย่างเช่นนะอย่างเช่น ไอ้เนี้ยที่บอกปรับโมเดลเนี้ยปรับโมเดล เนี้ยก็คือปรับตามที่คอมพิวเตอร์แจ้งมา ว่าปรับเส้นไหนอันเนี้ยก็คือปรับปรับ โมเดลปรับเฉพาะเส้นพวกนี้เท่านั้นถ้าหนู จะไปเล่นบนเส้นที่เป็นเส้นหลักบางคนเค้า ขอsupพortว่าทำไมต้องเป็นเลขนี้อะไรอย่าง เงี้ยอืซึ่งมันก็ไม่รู้เนาะทำไมต้องเป็น เลขนี้มันก็หาอะไรมาซัพพอร์ตได้ยากเหมือน กันดังนั้นเราก็ต้องทำพวกนี้เอานะครับอ่ะ
1:26:03 เสร็จเรียบร้อยถามว่าทำไมปรับแล้วมันจะ ฟิตดีขึ้นเนาะความโลกความเป็นจริงเนี่ย ความคลาดเคลื่อนในการวัดสามารถสัมพันธ์ กันได้ดังนั้นถ้าเราปรับตัวเนี้ยมันก็ทำ ให้ข้อมูลมันสอดสอดคล้องกับความเป็นจริง มากขึ้นไปด้วยนั่นเองนะครับตัวอย่างการ สรุปใจความเนาะอ่ะอันเนี้ยฟิตไม่ฟิตหนูไป ดูเองแล้วกันเนาะอาจารย์ก็ไปดูมาอันนี้ เป็นตัวอย่างงานรุ่นพี่ลองดูกันเถอะงาน ของpapเปอรวารสารเนาะอ่ะใช้เกณฑ์อะไรนะ ลูกขอช่วยกันดูเร็ว 1 2 3 ตั้งแต่ตรง นี้เป็นต้นไปจะเป็นแบบฝึกหัดถามตอบด้วย เนาะอย่างแรกใครอะไรนะใครsแ√ร์ต่อ df ต้องเป็นยังไงไงนะต่อคือหารเนาะน้อยกว่า เท่าไหร่ครับ
1:26:49 2 หรือ 2 หรือ 3 แปลว่ายิ่งน้อยเนี่ยยิ่งดีถูก มั้ยนะครับแต่หนูไม่ต้องปรับจำไว้เลยเวลา ปรับโมเดลไม่ต้องปรับให้มันน้อยสุดๆแบบ 0 หารกัน 0 ๆๆๆแต่ว่ามันแบบอย่างอื่นมัน ผ่านจำไว้ถ้ามันผ่านแล้วจบแค่นั้นโมเดล ที่ดีคือโมเดลที่ pyonious นะครับหรือว่า พอดีพอเพียงจะต้องไม่ปรับจนกระทั่งเส้นรก รุงรังโดยไม่จำเป็นเนาะ P value ต้องเป็นยังไงลูก มากกว่าจ05 ใช่มย RMSA กับ SRMR ต้องเป็นยังไง มากเออไม่ใช่มากน้อยกว่าดิ น้อยกว่าจ05อ่ะงานหย่าเฟิร์นผ่านมย
1:27:40 ใคร square per dfue ผ่าน IMSCA ผ่าน sir ผ่านนี้ด้านที่ 1 ด้านที่ 2 ใคร square per DF ผ่าน P value ไม่ 6 ผ่านอ่า error น้อยกว่า 5% ผ่านๆสุดท้ายนะครับก็คือ K square ต่อ DF น้อยกว่า 2 ผ่าน P value มากกว่าจ05 IMSA น้อยกว่าจ0 0 เอ่อน้อยกว่าจ05ผ่าน SIMR น้อยกว่าจ05ผ่านนี้เนาะแล้วก็อันนี้ก็ เป็น con alpha จริงๆถ้าเป็นคำถามบางที มันสามารถรันแบบภาพรวมตัวใหญ่ก็ได้เพียง แต่ว่าการรันโมเดลใหญ่มันมีโอกาสที่จะแบบ เค้าเรียกว่าอะไรอ่ะรันไม่ออกเยอะมันต้อง แบบใช้คำว่ามีประสบการณ์เยอะเนาะอย่างเคส เนี้อาจารย์ก็เลยลดทอนให้มันรันได้ง่าย
1:28:25 ขึ้นไม่ได้แบบหนักจนเกินไปสำหรับพี่เค้า นะครับอ่ะตรงนี้ผ่านมั้ยลูก ผ่านแล้วอ่ะลองดูตัวอย่างของpapเปอร์ กลุ่มเน่ เนาะ อ่ะผ่านมั้ยตัวแรก ผ่านมั้ยอ่ะเอาความตรงเชิงโครงสร้างเนาะ อันนี้ควรน้อยกว่า 2 P value ควรมาก กว่าเท่าไหร่จ05 Error 2 ตัวนี้ต้องเป็นยังไง Error 2 ตัวนี้ น้อยกว่าจ05ใช่เปล่า อืผ่านมั้ยมีอันไหนไม่ผ่านมั้ยอ่ะเช็คที ละช่อง ใคร s√ df น้อยกว่า เอ้ยไม่ใช่น้อยกว่า 1 โอ๊ยใครเนี่ย อาจารย์แนทตายละน้อยกว่า 2 หรือ 3 ไม่ใช่
1:29:14 2.3 3 นะลูก 2 3 อ่ะอย่างแรกตัวนี้ น้อยกว่า 2 ผ่าน p value ไม่ 6 ผ่าน error น้อยกว่าจ05 ตัวที่ 2 เออใคร square per df น้อยกว่า 2 ผ่าน p value ไม่ซ่านใช่มย error น้อยๆผ่าน ตัวที่ 3 น้อยกว่า 2 ใช่มั้อันนี้ใคร square per df p value มากกว่าจ05 error น้อยน้อยกว่า .05 ตัวที่ 4 ผ่านๆผๆงี้ผ่านแบบสิวเฉียดเนาะ ถ้าใช้เกณฑ์ไทย ซึ่งก็โอเคไม่มีอะไรผ่านๆ ส่วนพวกแอลฟ่าเนี่ยมันแล้วแต่เกณฑ์เนาะอื
1:30:00 แต่ถ้าเกณฑ์จุด7อันนี้ได้อันนี้ได้อันนี้ ได้อันนี้ได้อันนี้เนี่ยเกือบๆใช่มั้ยอืม ก็ไม่เป็นไรลูกคือเวลาที่เราบอกว่าไม่ ผ่านเงี้ยบางทีถ้าถ้าเป็นในการวิจัยแบบ เป็นวิทยานิพพหรือวิจัยระดับโลกบางครั้ง มันต้องเอาไปแก้แล้วก็เอาไปเก็บใหม่ เหมือนแบบแบ่งเป็นชุด TR out 30 คนเท่า ไหร่ก่อนแล้วก็ไปเก็บมาเก็บมาเสร็จ วิเคราะห์แล้วปรับแก้แล้วค่อยเอาไปใช้ จริงอีกรอบนึงนะครับเก็บเป็นร้อยๆคนตาม sample ที่เราคำนวณเนี้ยมันจะมีสเต็ปของ การทดลองใช้เครื่องมือก่อนแบบ 1 แต่อย่าง ของเราก็บอกว่าอ๋อคุณภาพถ้าสมมุติเค้า ติ๊งนะถ้าเค้าติ๊งว่ามันไม่ผ่านเราก็บอก ว่าอ๋อตัวแบบวัดตัวเนี้ยนะครับเราก็ต้อง ไปเช็คก่อนถ้าข้อของเรามันสอดคล้องกับ
1:30:46 นิยามแล้วเช่นหนูมี 7 ข้อแล้ว 7 ข้อเture นิยามพอดีถ้าเราตัดข้อใดข้อ 1 ทิ้งมันจะ เอียงทันทีเช่นมันจะไม่ cover นิยาม TDOD ของเราและแบบเนี้ยเราก็เลยไม่ได้ปรับแล้ว คงไว้เออค่ามันอาจจะต่ำแต่ก็ถือว่ามอง เป็น limitation เนาะแต่งานวิจัยบางงาน เนาะผู้ทรงเค้าก็อาจจะแบบที่ซีเรียสมาก เค้าก็จะบอกว่าแบบนี้ไม่ให้เลยเพราะว่า ถือว่าแบบนี้คือเช่นเนาะความ Alpha หนู ได้เป็น จุด 3 อะไรอย่างเงี้ยเขาก็จะบอกว่าอ้าว เครื่องมือแบบนี้คุณภาพไม่ค่อยดีนะแบบมัน ไม่ค่อยโอเคผลมันก็จะไม่ได้น่าเชื่อถือ มันก็จะกระทบต่อคุณภาพของงานวิจัยแบบ เนี้ยบางบางทีมันก็ต้องดูดีๆ นะครับแล้วแต่แล้วแต่ว่าซีเรียสแค่ไหน
1:31:33 เนาะอื อันนี้ของกลุ่มไปเนาะที่ไปคอนมาอ่ะดูไวๆ ผ่านผ่านๆผ่านๆ ผ่านๆผๆๆผ่านๆผ่านผๆผ่านผ่านหมดใช่มั้ เท่าเกณฑ์จุด7ของแอฟ่า อันนี้ได้ได้ อันนี้เนี่ย question ไว้นิดนึงเนาะแต่อาจารย์ว่ามัน ก็ไม่ได้เกี่ยวเนี่ยงานเพื่อนเนาะได้ รางวัลชมเชยในเวทีผู้ใหญ่มาเค้าก็ไม่ได้ แบบหมายถึงว่าก็มันเท่าเนี้ยเราก็ไปตาม จริงสิ่งที่ห้ามทำเด็ดขาดเช่นอาจารย์หนู แอบไปแก้เลขอันนี้เลยกลายเป็นจุด9จายเป็น
1:32:18 จุด95เลยผ่านอันนี้คือการข้อมูลผิด จริยธรรมร้ายแรงถ้าเป็นอาจารย์บางท่านจะ พูดว่าการทำแบบนี้คือเลวมากห้ามทำนะครับ ห้ามทำนะไม่ผ่านก็repรอร์ตไปตามตรงถ้าเขา จะไม่รับหรือรีเจectหรือโจมตีมันก็เป็น limitation ไม่เป็นไรอืมแต่ถ้าใช้บาง เกณฑ์อาจจะผ่านก็ได้อย่างที่ อืมก็ต้องลองดูเนาะจบแล้วอาจารย์ขอเบรก แป๊บนึงได้มั้ยสารภาพว่าข้าวยังกินไม่ เสร็จขออาจารย์เบรคประมาณซัก 5 นาทีได้ มั้ยทุกคนอย่าเพิ่งออกนะยังไม่เสร็จนะ เหลือพสถิติอีกเยอะมาก คือโจทย์มันเยอะเฉยๆ
1:33:04 อืม 22 หน้าเป็นไปได้ไง อ่ะเพื่อไม่ให้เสียเวลาเดี๋อาจารย์อาจจะ เดี๋ยวอาจารย์อาจจะแบบเปิดชีทที่เขียน แล้วก็ได้เนาะแต่ขอพักก่อนคือข้าวยังกิน ไม่เสร็จยาก็ยังไม่ได้กินเดี๋มานะลูก 5 นาทีนะ ใครที่มาดูย้อนเนาะก็สipไปตอน 5 นาทีได้ เลย เหลือ 8 คนโอเค
1:34:07 นี้ลองฝึกแปรผลไปก่อนได้นะที่เป็นแบบฝึก หัดเนาะ
1:39:59 อ่ะต่อเนาะ พร้อมยัง โอเคกินน่ะกินข้าวกินยาเข้าห้องน้ำเรียบ ร้อยเอ้อ อาจารย์ว่าอาจารย์เริ่มแก่แล้วนะสมัยก่อน ที่อาจารย์ติวให้เพื่อนนะ 6 ชม.ต่อเนื่อง ไม่หยุดเลยจนกระทั่งเพื่อนบอกว่าพอได้ แล้ว อาจารย์ยังจำได้เลยสมัยปี 64 เพื่อนบอก เพื่อนหมดแรงแล้วแต่อาจารย์ยังแบบขออีก ได้มั้อีกนิดนึงจนถึง 1:00 น.อะไรอย่าง เงี้ยเพื่อนก็บอกพอเหอะอ่ะไม่เป็นไร ต่อสู้ทุกคนอ่ะถัดมาเนาะก็จะเป็นในส่วน ของงานวิจัยของเอ่อ ไม่ใช่ถัดมาจะเป็นตัวอย่างเรื่องสถิตินะ
1:40:47 ครับ มีโจทย์ค่อนข้างเยอะเนาะ อ่ะเรามาดูกัน การวิเคราะห์ข้อมูลเนี่ยทำเพื่อตอบคำถาม สำคัญ ในการวิจัยเนาะก็ หลักๆในpapเปอร์โดยส่วนมาก อานสก็จะบอกว่าโอเคนะวัตถุประสงค์หลักมี 3 ประเด็นโดยประมาณจริงๆวงเล็บไม่ได้จำเป็น เนาะไม่ได้จำเป็นเลยมันตั้งอย่างอื่นก็ ได้แต่นี้เอาตาม in general cross sectional study มักจะตั้งแบบนี้สปแรก ก็คือศึกษาบรรยายตัวแปรที่เกี่ยวข้องอัน ที่ 2 ศึกษาความสัมพันธ์อันที่ 3 ศึกษา อิทธิพลนะครับหรือว่าเป็นเค้าเรียกว่า เกี่ยวข้องกับ prediction association ตัวแปรต้นตัวแปรตามแต่จะไม่เหมือนตัวที่ 2
1:41:32 เนาะความสัมพันธ์เนี่ยในเบอร์ 2 น่ะเป็น ขั้นบันไดขึ้นไปของอิทธิพลนะครับอ่ะทีนี้ เริ่มจากอันแรกก่อนตามวัตถุประสงค์ข้อ 1 เนาะ วัตถุประสงค์ข้อ 1 เนี่ยก็จะใช้สถิติ บรรยาย วัตถุประสงค์ข้อ 2 ก็ใช้สการวิเคราะห์ สหาสมันของเพียสันอันที่ 3 ก็ใช้เราจะ ation อะไรเงี้ยนะครับการวิเคราะหถดถอย พระอคูณจะบอกว่าจริงๆสหิติพวกเนี้ยมี assumption ต่างตัวเนาะอื assumption คือข้อตกลงเบื้องต้นแต่ว่าในความเป็นเด็ก อาจารย์ไม่ได้ให้ตรวจสอบจริงๆถ้าเราไป เรียนต่อระดับสูงปรี๊ดจริงๆมันต้องตรวจ สอบก่อนแล้วสิ่งที่ยากกว่าการตรวจสอบคือ ถ้ามันไม่ผ่านน่ะทำยังไงอันเนี้ยากที่สุด เลยเนาะซึ่งมันเป็น stat ปรี๊ดแบบว่า
1:42:20 อาจารย์รู้สึกว่ามันยากเกินไปสำหรับเราก็ เลยไม่ได้เอามาสอนงั้นมันเหมือนกับว่าแบบ ติดจ๊อบไม่ได้อะไรอย่างเงี้ยเนาะแต่วัน นึงหนูเรียนไปเรื่อยๆหนูอาจจะเก่งกว่า อาจารย์ก็ได้เราอาจจะเทสแล้วก็ลองดูว่าจะ แก้ยังไงนะครับอืมแต่คิดว่าสูงเกินกว่า ที่จะพาไปก็เลยพอละอ่ะเริ่มนี้ก่อนเนาะ ใส่ติบรรยายนะครับก็ความถี่ร้อยละเนาะบอก ก่อนนะทุกคนควรไปดูคลิปสถิติ 1-3 ก่อน แล้วค่อยมาดูคลิปนี้ถ้าดูคลิปนี้จะได้แบบ สรุปถูกสรุปเท่านั้นนะครับความถี่ร้อยละ เนี่ยจะใช้กับข้อมูล ข้อมูลตัวแปร
1:43:07 ตัวแปรจัดประเภทก็คือตัวแปรอลกับ ordinal หรือตัวแปร cat นะครับ ตัวแปร category categorical variable Cat reable ซึ่งก็จะได้แก่ ตัวแปร แล้วก็อinal อื
1:43:53 นามบัญญัติเรียงอันดับอะไรอย่างี้เนาะถ้า เป็นภาษาไทย อื ค่ากของข้อมูลก็เช่น mean SD เอ่อขออภัยค่ากลางไม่ใช่ mean SD mean median แล้วก็โหมด
1:44:41 นับความถี่แล้วก็ดูค่าว่าตรงเออค่ากลาง อะไรอย่างเงี้ยตัวไหนมีความถี่เยอะสุดก็ อาจจะบอกเป็นโหมดครับถ้าเอาข้อมูลมาเรียง กันก็เป็นแล้วดูว่าตำแหน่งตรงกลางคือค่า อะไรก็คือmedเดียนค่าเฉลี่ยก็จะบวกกันหาร ด้วยจำนวนเนาะหรือบางคนก็จะมีการเฉลี่ย แบบต่างๆนะครับการของข้อมูลเนาะหลักๆก็ คือเช่น SD คู่กับ QD quarti deviation หรือ IQR อ่าอ่ะ กรณีตัวแปรต่อเนื่อง
1:45:29 ตัวแปร continuous continuous กรณีเนี้ยนะครับเราก็อาจจะใช้ mean ประกบ คู่กับ sd หรือถ้ามันมีค่าสุดโต่งบาง อาจจะลองดูค่าสุดตกเนี่ยจะดึงมีนเนาะบาง คนก็จะใช้เป็นพวกmedianน คู่กับ IQR หรือ QD แต่ปกติเท่าที่เห็นใน papอรคือในตอนที่หนูเรียนมายมันจะเป็น QD เนาะแต่ว่าในpapอมักจะเป็น IQR นะครับอ่า ก็มาดูตัวอย่างอันนี้จะรวมไปถึงพวกภูมิ หลังก็จะเป็นลักษณะแบบนี้อย่างดูเปอร์ของ กลุ่มประวัติศาสตร์ก็จะมีการบอกภูมิหลัง บางครั้งภูมิหลังเนี่ยเค้าจะบรรยายใน
1:46:15 เรื่องของประชากรและตัวอย่างก็ได้หรือหนู บอกว่าเอ้อขอบรรยายในผลตรงนี้ก็ได้แล้ว เป็นภูมิหลังใส่เข้าไปแบบนี้ก็ได้อืม เหมือนตอนนั้นผู้ทรงให้ตัดเค้าเรียกว่า อะไรนะอย่างเช่นเนี้ยเพศชายเพศหญิงเป็น ตัวแปรแต่ประเภทก็ใช้ n คู่กับ เปอร์เซ็นต์แต่ว่าเหมือนตอนนั้นผู้ทรงน่า จะให้เอาออกนะฮะก็เลยไม่ได้ใส่ไปเนาะ อ่ะอย่างอันเนี้ยตัวแปรเป็นตัวแปรต่อ เนื่องก็ก็จะรายงานมีนประกบคู่ SD บางคน ก็จะใช้คำว่า + - SD เท่ากับ 17 จุดเอ้ย 15 จุด เ 8 + -1.11 1
1:47:02 ก็มีคนเขียนแบบนี้เหมือนกันเนาะ อื แล้วก็อันนี้สำคัญเวลาเขียนต้องสรุปใต้ ตารางตามประเด็นที่สำคัญเนาะหรือน่าสนใจ อาจารย์ลืมเดี๋ยวมันจะดึกเกินเนาะขอ อนุญาตไม่เขียนและเดี๋ยวอาจารย์จะเอา sheีทเก่ามาเปิด เพราะว่ามันเดี๋ยวมันจะไม่ไหวหมายถึง อาจารย์เนี่ย อันนี้เป็นชีทเก่าเนาะเขียนสมัยตอนไป K ค อื ปกติในpapอก็ใช้meanนคู่ SD เนาะเนี้ยมี คู่ SD มีนคู่ SD แต่ถ้าบางคนเค้าไปเทรส
1:47:47 พวกมีอะไรมั้ยข้อมูลแจกแจ้งแบบปกติมั้ย อะไรอย่างเงี้ยเค้าก็จะอาจจะเปลี่ยนเป็น median IQR ก็ได้บางครั้งเนี่ยถ้าใน Literat หนูมีเลวEL ตัวเลขเท่าเนี้ยน้อยกลางมากหนูสามารถมา เขียนเลเวลได้ แต่ถ้าไม่มีก็ไม่ต้องบอกเลเวลเลยก็ได้นะ ครับอันนี้ก็ตัวอย่าง mean SD บางpapอเนาะเช่นpapอรของกลุ่มยาเฟิร์ เนี่ยจะเอา correlation ปะไปข้างๆได้เลย กับ SD แต่อย่างของกลุ่มเอ่ออย่างของ กลุ่มไันก็เหมือนกันกลุ่มก็เหมือนกันก็มี คู่ SD แล้วก็ต่อด้วยคationทางขวาแต่ กลุ่มนี่เนี่ยจะเลือก mean sd แล้วก็ level ก็จะไม่ได้เอา coilation มาต่อ เข้าไปงี้เนาะแล้วแต่ถัดมา coilation
1:48:35 ทำไมเราถึงใช้ coilation นะ่ะนะครับก็ เพราะว่าเราใช้กับตัวแปรต่อเนื่องนะครับ คู่กับตัวแปรต่อเนื่องเนาะข้อควรระวัง คริชเนาะไม่สามารถบอกเหตุบอกผลบอกตัวไป ต้นตัวไปตามได้บอกว่าความสัมพันธ์นี้ เกี่ยวข้องไปด้วยกันแต่บอกไม่ได้ว่าใคร เป็นเหตุเป็นผลสมมุติฐานทางสถิติเนาะ row เท่ากับ 0 กับ row ไม่เท่ากับ 0 ใน h0 และ h1 1 การแปลผลก็คือขนาดทิศทางแล้วก็ นัยยะสำคัญโดยส่วนมากเนี่ยเวลาเรียน มหาลัยจะแปลผลขนาดด้วยคำตอบหากินเวลาแปล ขนาดเนาะก็คือ ใช้เกณฑ์ต่ำสุดอ่ะคือ 0 สูงสุดคือ 1 ถ้า เป็นคอเลช เกณฑ์จุด 3 กับจุด 7 อันนี้คือเกณฑ์แบบที่เรียนมาแต่พอตอนไป
1:49:21 ค้นpapออะไรอย่างเงี้ยอันเนี้ Low Medium High ไงแต่ตอนไปค้นpapเปอร์หารเล็กที่ เป็นแบบนี้ไม่เจอก็เลยทำให้แบบว่าเอ้ยผู้ ทรงถามว่าเลเวลนี้คือยังไงเงี้ยก็ไม่รู้ จะตอบยังไงอ่ะดังนั้นกรณีพวกนี้เนาะเออ
…
