HEALTH_Vol41No2_02

บทความปริทัศน์ การคํานวณขนาดตัวอยางสําหรบั งานวิจยั โดยใชโ ปรแกรมสาํ เร็จรปู G*Power โดย...ธวชั ชยั วรพงศธร1 Ph.D. สุรยี ์พันธ ุ์ วรพงศธร2 สด. ใ นปัจจุบันมีโปรแกรมส�าเร็จรูป(1) ที่ช่วย 1) ตั ว แ ป ร แ ล ะ ร ะ ดั บ ก า ร วั ด ข อ ง ใ น ก า ร ค� า น ว ณ ข น า ด ตั ว อ ย ่ า ง โ ด ย ตวั แปรทส่ี �าคญั สัมพันธ์กับวิธีสถิติท่ีใช้วิเคราะห์ข้อมูล และ ไม่อิงกับวิธีสุ่มตัวอย่าง เช่น โปรแกรม ผู้วิจัยต้องทราบว่าตัวแปรที่จะวิเคราะห์ PS Power, G*Power (ไม่เสียเงิน) หรือ ขอ้ มลู ตวั แปรไหนเปน็ ตวั แปรตน้ (independent โปรแกรม Nquery Advisor, PASS variable) ตัวแปรไหนเป็นตัวแปรตาม (เสียเงิน) โปรแกรมเหล่านี้สามารถใช้คา� นวณ (dependent variable) แต่ละตัวมีระดับ ขนาดตัวอย่างได้ท้ังในงานวิจัยแบบส�ารวจ การวัดอยู่ในระดับไหน ซ่ึงพิจารณาได้จาก และการวิจัยแบบทดลอง โดยที่ผู้วิจัยจะต้อง วัตถุประสงค์ และ/หรือสมมติฐานวิจัย ทราบวิธีสถิติท่ีใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล และ และค�าถามในเครื่องมือวิจัย เช่น จาก ค่าอื่นๆ อีก ได้แก่ ชนิดของตัวแปรและระดับ วตั ถปุ ระสงค์ การวัดของตัวแปร ความผิดพลาดแบบท่ี 1 (Alpha, α) ความผิดพลาดแบบท่ี 2 ● ตอ้ งการศกึ ษาวา่ ผู้หญงิ ผ้ชู าย หรือ (Beta, β) อ�านาจการทดสอบ และขนาด กลมุ่ อาชพี ทแี่ ตกตา่ งกนั มคี วามรใู้ นการปอ้ งกนั อทิ ธพิ ล โรคเอดส์แตกต่างกันหรือไม่ ในท่ีนี้ ตัวแปร เพศ หรืออาชีพ เป็นตัวแปรต้น และความรู้ 1. ข้อมูลส�าคัญที่เกี่ยวข้องกับการ ในการป้องกันโรคเอดส์ เป็นตัวแปรตาม คา� นวณขนาดตัวอยา่ ง (ดูระดับการวัดของตัวแปรได้จากค�าถาม และระดับคา� ตอบ ในเครอ่ื งมือวิจยั ) กอ่ นทผี่ วู้ จิ ยั จะคา� นวณขนาดตวั อยา่ ง ได้ จ�าเป็นต้องรู้ข้อมูลที่ส�าคัญดังต่อไปน้ี ● ต้องการศึกษาว่า สตรีท่ีทานยาคุม เ พ่ื อ น� า ม า พิ จ า ร ณ า ใ น ก า ร ค� า น ว ณ ข น า ด ก�าเนิดเป็นระยะเวลานานจะมีโอกาสเป็น ตวั อยา่ ง ไดอ้ ยา่ งเหมาะสมและถกู ตอ้ งคอื มะเร็งเตา้ นมหรือไม่ ในทน่ี ี้ ตวั แปร ระยะเวลา ที่ทานยาคุมก�าเนิด เป็นตัวแปรต้น และ 1 อาจารยพ์ เิ ศษ บัณฑิตวทิ ยาลยั คณะศกึ ษาศาสตร์ มหาวิทยาลัยรามค�าแหง April - June 2018 11 2 ภาควชิ าพลานามยั คณะศึกษาศาสตร์ มหาวิทยาลยั รามคา� แหง THAILAND JOURNAL OF HEALTH PROMOTION AND ENVIRONMENTAL HEALTH

บทความปริทัศน์ การเปน็ - ไมเ่ ปน็ มะเรง็ เตา้ นม เปน็ ตวั แปรตาม เป็นการทดสอบความสัมพันธ์ โดยใช้สถิติ (ดูระดับการวัดของตัวแปรได้จากค�ำถาม ไคสแควร์ และระดับคำ� ตอบ ในเครอื่ งมอื วจิ ยั ) “ ป ร ะ ส บ ก า ร ณ ์ ใ น ก า ร ขั บ ข่ี ร ถ 2) สถติ ิทใี่ ช้วเิ คราะหข์ ้อมูล เป็นสถติ ิ จักรยานยนต์ ประสบการณ์การเกิดอุบัติเหตุ ที่อยู่ในกลุ่มเปรียบเทียบ หรือสถิติวิเคราะห์ ความรู้เร่ืองกฎจราจร และความเช่ือในการ ความสัมพันธ์ ซึ่งสามารถพิจารณาได้จาก ป้องกันอุบัติเหตุ มีอิทธิพลต่อพฤติกรรม ขอ้ ความในสมมตฐิ าน เช่น (ดตู วั อยา่ งวิธีสถิติ ป้องกันอุบัติเหตุจากการขับขี่รถจักรยานยนต์ ที่ วิ เ ค ร า ะ ห ์ กั บ ร ะ ดั บ ก า ร วั ด ข อ ง ตั ว แ ป ร ของนักศึกษาปริญญาตรีในมหาวิทยาลัย” ในตารางท่ี 1) “ผู้หญิงมีความรู้ในการป้องกัน เป็นการทดสอบความสัมพันธ์ในลักษณะ โรคเอดส์แตกต่างจากผู้ชาย” เป็นการ การท�ำนาย (prediction) ใช้สถิติ Multiple เปรียบเทียบความแตกต่างระหว่างตัวแปร Regression ตามในประชากร 2 กลมุ่ ใชส้ ถติ ิ independent 3) ความผิดพลาดในการทดสอบ test ทางสถิติ โอกาสที่จะเกิดความผิดพลาด “อาชีพท่ีแตกต่างกันมีความรู้ในการ ในทางสถติ มิ ี 2 แบบ คอื ป้องกันโรคเอดส์แตกต่างกัน” เป็นการ 3.1) ความผดิ พลาดแบบที่ 1 (Type เปรียบเทียบความแตกต่างระหว่างตัวแปร I error: α) โอกาสท่ีปฏิเสธสมมติฐานท่ีเป็น ตามในประชากร 3 กลุ่มหรือมากกวา่ ใช้สถติ ิ กลาง (null hypothesis: H0) โดยที่ความ Analysis of Variance (ANOVA) เป็นจริง สมมติฐานท่ีเป็นกลางนั้นถูกต้อง “ระยะเวลาท่ีทานยาคุมก�ำเนิดของสตรี ในงานวิจัยทั่วไป มักก�ำหนดความผิดพลาด มีความสัมพันธ์กับการเป็นมะเร็งเต้านม” แบบที่ 1 (α) ให้อยู่ระหว่าง 1 - 5% หรือ ตารางที่ 1 ความสมั พันธ์ระหวา่ งวธิ สี ถติ ิท่ีวิเคราะห์กับระดับการวดั ของตัวแปร Statistical Methods Scale Levels of Variables Independent Variables Dependent Variables Comparison Methods t test Nominal Interval or Ratio Analysis of Variance (ANOVA) Nominal Interval or Ratio Association Methods Chi-square Nominal Nominal Pearson Product Moment Correlation Interval or Ratio Interval or Ratio Multiple Regression Interval or Ratio (or mixed Interval or Ratio with few Nominal Variables) Multiple Logistic Regression Interval or Ratio or Nominal (Dichotomous or Nominal (Categories) Cateogories) 12 เมษายน - มิถุนายน 2561 กรมอนามัย สง่ เสริมให้คนไทย สขุ ภาพดี

การคำ� นวณขนาดตัวอยา่ งส�ำหรับงานวิจยั โดยใช้โปรแกรมส�ำเรจ็ รปู G*Power มีระดับความเช่ือม่ัน (confidence level) คือสรุปว่ามีความแตกต่างหรือมีความสัมพันธ์ เท่ากับ 1 - α ถ้าผ้วู จิ ัยก�ำหนดความผดิ พลาด เกดิ ขนึ้ จรงิ ในประชากร คา่ อำ� นาจการทดสอบนี้ แบบที่ 1 ไว้เท่ากับ 5% ระดับความเช่ือมั่น ผวู้ จิ ยั ตอ้ งกำ� หนดเอาเอง เพอ่ื ใชใ้ นสตู รคำ� นวณ จะมคี า่ เทา่ กบั 100 - 5 = 95% ซง่ึ หมายความวา่ ขนาดตวั อยา่ ง ผลการทดสอบมีความแตกต่างหรือมีความ 4) ค่าขนาดอิทธิพล (Effect Size) สัมพันธ์เกดิ ขึ้นจรงิ ในประชากร 95% คา่ α นี้ เป็นค่าท่ีแสดงถึงอิทธิพลของตัวแปรต้น ผู้วิจัยต้องก�ำหนดเอาเอง เพ่ือใช้ในสูตรการ ที่มีต่อตัวแปรตาม ผู้วิจัยสามารถหาค่าขนาด คำ� นวณขนาดตวั อยา่ ง ของอิทธิพล จากการทบทวนงานวิจัยในอดีต 3.2) ความผดิ พลาดแบบที่ 2 (Type ที่เป็นเรื่องใกล้เคียงกับงานวิจัยที่จะศึกษา II Error: β) โอกาสท่ียอมรับสมมติฐาน ( ซ่ึ ง จ ะ พ บ ม า ก ใ น ง า น วิ จั ย ต ่ า ง ป ร ะ เ ท ศ ) ท่ีเป็นกลาง (H0) โดยท่ีความเป็นจริง เอามาพจิ ารณาประกอบในการกำ� หนดคา่ ขนาด สมมติฐานท่ีเป็นกลางน้ันไม่ถูกต้อง ตัวอย่าง ของอิทธิพลท่ีเหมาะสม และมีความเป็นไปได้ การทดสอบความแตกต่างหรือความสัมพันธ์ หรือใกลเ้ คยี งกับความเป็นจรงิ มากที่สดุ หรอื ใช้ โดยผลการทดสอบพบว่าไม่มีความแตกต่าง คา่ ทีเ่ สนอแนะจาก Cohen(2, 3, 4) และ Portney หรอื ไมม่ คี วามสมั พนั ธ์ แตค่ วามเปน็ จรงิ มคี วาม & Watkins(5) กไ็ ด้ Cohen(2, 3, 4) ไดเ้ สนอแนะ แตกต่าง หรือมีความสัมพันธ์กัน ในงานวิจัย ค่าขนาดอิทธิพลไว้ 3 ระดับ ส�ำหรับค�ำนวณ ท่ัวไป มักก�ำหนดความผิดพลาดแบบที่ 2 ขนาดตัวอย่างท่ีใช้วิธีสถิติต่างๆ ในการ ใหอ้ ยรู่ ะหว่าง 10 - 20% วิเคราะห์ขอ้ มลู ดังแสดงไวใ้ นตารางที่ 2 3.3) อำ� นาจการทดสอบ (Power of 2. โปรแกรมส�ำเร็จรูป G*Power Test: 1 - β) โอกาสที่ปฏิเสธสมมติฐานเป็น version (3.1.9.2) กลางที่ผิด ถ้าผู้วิจัยก�ำหนดความผิดพลาด โปรแกรม G*Power นี้ บุคลากร แบบที่ 2 ไวเ้ ทา่ กบั 20% อ�ำนาจการทดสอบจะ ในสถาบันการทดลองทางจิตวิทยา เมือง มคี า่ เทา่ กบั 100 - 20 = 80% ซง่ึ หมายความวา่ Dusseldorf ประเทศเยอรมัน(6) ได้พัฒนาขึ้น ผลการทดสอบสามารถสรุปได้ถูกต้อง 80% ให้ใช้โดยไม่ต้องเสียค่าลิขสิทธิ์ สามารถ ตารางท่ี 2 ค่าขนาดอิทธิพล 3 ระดับ ของ Cohen ส�ำหรับค�ำนวณขนาดตัวอย่างที่ใช้วิธีสถิติ ต่างๆ 5 วิธี Effect Size(2, 3, 4) t-test Analysis of Statistical Methods Regression Small d = .20 Variance Chi-sqaure Correlation f2 = .02 Medium d = .50 χ2 f2 = .15 Large d = .80 (ANOVA) f2 = .35 f = .10 W = .10 r = .10 f = .25 W = .30 r = .30 f = .40 W = .50 r = .50 THAILAND JOURNAL OF HEALTH PROMOTION AND ENVIRONMENTAL HEALTH April - June 2018 13

บทความปริทัศน์ download มาจากอินเทอร์เน็ตได้ สามารถ ที่ Icon จะปรากฏหน้าต่าง (window) ใช้ค�ำนวณขนาดตัวอย่างหรือค�ำนวณอ�ำนาจ ข้ึนมาดงั ภาพที่ 1 การทดสอบของสถิติที่ใช้วิเคราะห์ข้อมูล บรรทัดบนสุดเป็น เมนูแสดงค�ำส่ัง ซ่ึงมสี ถติ ิหลายวธิ ี เช่น สถิติ Exact, t - tests, ต่างๆ ในการใช้งานบนหน้าจอ ได้แก่ File, F - tests, Chi - square, Z tests, ANOVA, Edit, View, Tests, Calculator และ Help Correlation, Regression(7) เป็นตน้ ค�ำส่ังท่ีใช้มาก คือ Tests เป็นเมนูแสดงกลุ่ม ขออธิบายรายละเอียดเก่ียวกับค�ำส่ัง สถิติ (คล้ายกับ เมนูค�ำสั่ง Test family ท่สี �ำคญั ของการใช้โปรแกรมนี้ เรมิ่ ตน้ เมือ่ คลกิ อยู่มุมซ้ายมือข้างใต้ช่องว่างข้างบน) และเม่ือ เมนแู สดงกลุ่มสถติ ิ ช่องแสดงกราฟ α, β และ critical value ของสถติ ิแตล่ ะวิธี เมนูแสดงกลมุ่ สถิตใิ หญ่ ๆ เมนแู สดงสถติ แิ ต่ละวธิ ีทีถูกเลือกในกลุ่มสถิติใน Test family คำ� สัง่ รูปแบบของ การวเิ คราะห์ คา่ พารามิเตอร์ต่าง ๆ อำ� นาจการทดสอบ จากผลการคำ� นวณ ค�ำส่ังใสค่ า่ จำ� นวนตัวอยา่ ง พารามิเตอรต์ า่ ง ๆ ทง้ั หมด ค่า Effect size คำ� สั่งพลอ๊ ตกราฟ คำ� ส่ังคำ� นวณ คา่ α ขนาดตวั อย่าง คา่ Power จ�ำนวนกลุ่มตวั อย่าง (เฉพาะสถติ ิ ANOVA) ภาพที่ 1 หน้าต่างของโปรแกรม G*Power และค�ำสงั่ ตา่ ง ๆ 14 เมษายน - มิถุนายน 2561 กรมอนามัย ส่งเสรมิ ให้คนไทย สขุ ภาพดี

การคำ� นวณขนาดตัวอยา่ งส�ำหรบั งานวจิ ัยโดยใช้โปรแกรมส�ำเรจ็ รูป G*Power คลิกที่ชื่อกลุ่มสถิติ ก็จะปรากฏวิธีสถิติต่างๆ เช่น ผู้วิจัยต้องการค�ำนวณขนาดตัวอย่าง ออกมาให้เลอื กใช้ ดงั ตวั อยา่ งในตารางที่ 3 ซ่ึงสัมพันธ์กับระดับนัยส�ำคัญ α อ�ำนาจการ ด้านบนหน้าจอใต้ค�ำสั่ง เมนู เป็นช่อง ทดสอบ (power analysis) และขนาดอิทธพิ ล ว่างส่ีเหล่ียมผืนผ้าขนาดใหญ่ซึ่งเมื่อใช้ค�ำส่ัง (effect size) ค�ำส่ังนี้จะปรากฏอยู่ในช่อง ค�ำนวณขนาดตัวอย่างแล้ว ช่องว่างนี้จะแสดง ใตค้ �ำสัง่ Type of power analysis เป็นภาษา ผลการค�ำนวณขนาดตัวอย่าง เป็นรูปกราฟ อังกฤษ คือ A priori: Compute required แสดงคา่ อำ� นาจการทดสอบของสถติ ทิ ใี่ ชแ้ สดงคา่ sample size - given α, power, and effect α β และการกระจายของค่าพารามิเตอร์ size ถัดลงมาด้านซ้ายสุดเป็นช่อง Test family บรรทัดใต้ค�ำส่ัง Type of power (คล้ายกับค�ำสั่ง Tests ในบรรทัดบนสุด) analysisเปน็ คำ� สง่ั ส�ำหรับให้ใสค่ า่ พารามเิ ตอร์ แสดงกลุ่มสถิติต่างๆ คือ Exact, t-tests, ต่างๆ (Input Parameters) ลงในช่องว่าง F-tests, Chi-square, และ Z tests ย่อยๆ อีกหลายช่องซึ่งขึ้นอยู่กับวิธีสถิติที่ใช้ เม่ือคลิกท่ีชื่อสถิติกลุ่มน้ีก็จะปรากฏวิธีสถิติ (ดูภาพที่ 2) หลักๆ กม็ ี 4 ชอ่ ง คอื ช่องการ ต่างๆ ในช่อง Statistical test เป็นช่องอยู่ ทดสอบทางสถิติ (Tail(s)) แบบทางเดียว ถัดไปทางขวามอื ดงั ตัวอยา่ งในตารางที่ 4 (One tail) หรือ 2 ทาง (Two tails) บรรทดั ใต้คำ� สั่ง Test family เป็นคำ� ส่ัง ช่องส�ำหรับ effect size, α error prob., Type of power analysis (รูปแบบของ และ 1-β error prob. นอกจากนี้ก็มีจ�ำนวน การวิเคราะหอ์ ำ� นาจการทดสอบ) ซง่ึ มชี อ่ งวา่ ง ช่องเพ่ิมขึ้นมาอีกมากน้อยแตกต่างกันตาม ส�ำหรับให้ผู้วิจัยต้องเลือกคำ� ส่ังย่อยลงไปอีกว่า ค่าพารามิเตอร์ท่ีจำ� เป็นของสถิติแต่ละวิธี เช่น ต้องการค�ำนวณอะไร เช่น ต้องการค�ำนวณ สถิติ ANOVA ก็จะมีเพ่ิมอีก 1 ช่องส�ำหรับ ขนาดตัวอยา่ ง (sample size) ค�ำนวณอ�ำนาจ ใสจ่ ำ� นวนกลมุ่ (Number of groups) ในการ การทดสอบ (power analysis) และค�ำนวณ เปรียบเทียบ เช่นเดียวกับสถิติ Multiple ขนาดอทิ ธพิ ล (effect size) เปน็ ตน้ ตัวอย่าง regression ก็จะมีเพ่ิมอีก 1 ช่องส�ำหรับ ตารางท่ี 3 วิธีสถติ ติ ่างๆ ในเมนคู �ำส่ัง Test ในหน้าตา่ งของโปรแกรม G*Power Test แสดงกลุ่มสถติ ิ Correlation, Regression, Correlation and regression Logistic regression etc. แสดงกล่มุ สถิติเปรยี บเทียบทง้ั หมด Means แสดงกลมุ่ สถติ เิ ปรยี บเทียบทั้งหมดทีใ่ ช้ Proportions Nonparametric statistics One group, Two groups Variance Generic binomial test, Generic F, Generic t, Generic Generic chi2, Generic Z THAILAND JOURNAL OF HEALTH PROMOTION AND ENVIRONMENTAL HEALTH April - June 2018 15

บทความปริทัศน์ ตารางท่ี 4 วิธีสถิติต่าง ๆ ในเมนูค�ำส่ัง Test family และ Statistical tests ในหน้าต่าง ของโปรแกรม G*Power Test family Statistical tests Exact แสดงกลมุ่ สถติ ิ Correlation: Bivariate normal model, Linear multiple regression: Random model etc. ทดสอบ Proportions ในกลมุ่ Nonparametric statistics F-Tests แสดงกลุ่มสถิตเิ ปรยี บเทยี บทง้ั หมด ANCOVA ANOVA MANOVA, Repeated Measure ANOVA, Linear multiple regression: Fixed model etc. t tests แสดงกลมุ่ สถิตเิ ปรียบเทยี บท้ังหมดทใ่ี ช้ t test และ Nonparametric statistics χ2 tests แสดงสถิตทิ ีใ่ ช้ Chi-square Z tests แสดงกล่มุ สถติ ิวเิ คราะห์ความสัมพันธ์ Correlation, Logistic regression etc. ใส่จ�ำนวนตัวแปรท�ำนาย (Number of ทั้งหมด 6 ค่า ใน 6 ชอ่ ง คอื Noncentrality predictors) หรือสถิติ Logistic regression parameter λ, Critical F, Numerator df, กม็ ีช่องเพิม่ อกี 5 ชอ่ ง เช่น ค่า Odds ratio, Denominator df, Total sample size, Pr(y=1/x=1) H0, R2, X distribution, และ และ Actual power (ดภู าพท่ี 2 และ 4) X parm π = 0.5 เมื่อเปน็ balanced design ค�ำสั่งส�ำหรับให้ค�ำนวณขนาดตัวอย่าง เป็นตน้ และค่าพารามเิ ตอรอ์ ่ืน ๆ คือคำ� สงั่ Calculate ทางขวามือของหน้าต่างในโปรแกรม อยู่มุมขวามือล่างสุดของหน้าต่างในโปรแกรม G*Power ตรงขา้ มกบั ชอ่ ง Input Parameters G*Power และค�ำสั่งให้พล๊อตกราฟ (x-y มีช่อง Output Parameters อีกหลายช่อง plot for a range of values) จะแสดง ดว้ ยกนั จำ� นวนช่องขึ้นอยู่กับสถิติทใี่ ชค้ ำ� นวณ รปู กราฟในชอ่ งว่างส่วนบนของหน้าต่าง คำ� ส่ัง ขนาดตัวอย่าง ส�ำหรับช่องหลัก ๆ ของสถิติ ให้พล๊อตกราฟอยู่ติดกับค�ำสั่ง Calculate ทุกวิธีมี 3 ช่องคือ Critical value ของสถิติ ถัดมาทางซ้ายมือ เมื่อใส่ค่าต่าง ๆ ในช่อง แต่ละวิธี (t, F, χ2) Total sample size, Input parameters ส�ำหรับวิธีสถิติท่ีใช้ และช่อง Actual power ตัวอย่างผลการ ครบหมดทุกช่อง (ทุกค่า) แล้ว คลิกค�ำสั่ง ค�ำนวณขนาดตัวอย่างท่ีใช้สถิติ Analysis Calculate ผลการค�ำนวณก็จะปรากฏในช่อง of Variance และ Multiple regression Output parameters ทุกชอ่ ง โดยเฉพาะชอ่ ง มคี ่าพารามเิ ตอร์ในช่อง Output Parameters Total sample size เป็นจ�ำนวนตัวอย่าง 16 เมษายน - มถิ ุนายน 2561 กรมอนามยั สง่ เสรมิ ใหค้ นไทย สขุ ภาพดี

การค�ำนวณขนาดตวั อยา่ งส�ำหรับงานวิจัยโดยใช้โปรแกรมสำ� เรจ็ รปู G*Power ท้ั ง ห ม ด ข อ ง ง า น วิ จั ย ท่ี จ ะ ศึ ก ษ า ซ่ึ ง ผู ้ วิ จั ย omnibus, one-way: Fixed effects, ตอ้ งการทราบน่ันเอง special, main effects and interaction: 3. ตัวอย่างการใช้โปรแกรส�ำเร็จรูป Fixed effects, main effects and interaction G*Power คำ� นวณขนาดตัวอยา่ ง เป็นต้น และเม่ือพิจารณารายละเอียดของ ตัวอย่างท่ี 1 เป็นการค�ำนวณขนาด ตัวแปรและรูปแบบการทดลองของงานวิจัยน้ี ตัวอย่างส�ำหรับงานวิจัยแบบทดลอง โดยใช้ สถิติท่ีเหมาะสมคือ การวิเคราะห์ความ สถิติเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของตัวแปรตาม แปรปรวนทางเดียว (One-Way Analysis ระหว่างประชากร 3 กลมุ่ หรอื มากกว่า โดยใช้ of Variance) เพราะมีปัจจัยสิ่งทดลอง ส ถิ ติ ก า ร วิ เ ค ร า ะ ห ์ ค ว า ม แ ป ร ป ร ว น แ บ บ ปัจจัยเดียว (แยกเป็น 3 ระดับย่อย) และ ทางเดียว (One-way Analysis of ตวั แปรสงิ่ ทดลองเป็นโปรแกรมสุขศึกษา 3 วธิ ี Variance: ANOVA) ซ่ึงผู้วิจัยเป็นผู้ก�ำหนดขึ้น (active factors) นักวิจัยต้องการศึกษาประสิทธิภาพของ และเป็นปัจจัยคงที่ (fixed effect) ดังนั้น โปรแกรมสุขศึกษาเก่ียวกับการปฏิบัติตนใน โมเดลท่ีเหมาะสม คือ ANOVA: Fixed การควบคุมระดับน้�ำตาลในเลือดในผู้ป่วยโรค effects, omnibus, one-way ในช่อง เบาหวานโดยใช้เทคนิคแตกต่างกัน 3 วิธี Statistical test ทางขวามือจึงเลือกโมเดลนี้ โดยเลอื กตวั อยา่ งผปู้ ว่ ยโรคเบาหวานมา 3 กลมุ่ ดังแสดงในภาพท่ี 2 กลุม่ ละเท่า ๆ กัน สุม่ ตัวอยา่ งแต่ละกลมุ่ เข้าสู่ ในช่อง Input parameters ใส่ค่า โปรแกรมการใช้เทคนิคสุขศึกษาให้ความรู้ Effect size f = 0.25 (medium size) ในการปฏิบัติตนในการควบคุมระดับน้�ำตาล α = 0.05 Power = 0.80 และ Number ในเลือดแต่ละวิธี โดยก�ำหนดให้ค่า α = 5% of groups = 3 และอำ� นาจการทดสอบ (1 - β) = 80% จะต้อง คลิกค�ำส่ัง Calculate อยู่ด้านล่าง ใช้จ�ำนวนผ้ปู ว่ ยโรคเบาหวานกลุ่มละเทา่ ไร ? มุมขวาสุด ผลการค�ำนวณจะปรากฏในช่อง ข้ันแรก เม่ือเปิดโปรแกรม G*Power ต่าง ๆ ภายใต้ค�ำส่ัง Output Parameters จะมีรูปหน้าต่าง (window) แสดงขึ้นมา ซง่ึ อยทู่ างขวามอื ของคำ� สง่ั Input Parameters ดังภาพท่ี 2 ผลการค�ำนวณมีค่าพารามิเตอร์ท้ังหมด 6 ค่า เลือกกลุ่มสถิติในช่อง Test family คอื Noncentrality parameter λ, Critical F, เลอื กสถิติ F tests Numerator df, Denominator df Total เลือกกลุ่มสถิติในช่อง Statistical sample size, Actual power (ดูภาพท่ี 2) test เลือกสถิติ ANOVA: Fixed จะได้ขนาดตัวอย่างอยู่ในช่อง Output effects, omnibus, one-way parameters บรรทัดท่ี 5 Total sample โดยปกติในช่อง Statistical test size = 159 คน ดังน้ันงานวิจัยนี้จึงใช้ขนาด วิธีสถติ ทิ ่ีสมั พันธ์กับกลุ่มสถติ ิ F ในชอ่ ง Test ตัวอย่างนักศึกษาทั้งหมดเท่ากับ 159 คน Family คือสถิติการวิเคราะห์ความแปรปรวน รวม 3 กล่มุ ๆ ละ 159/3 = 53 คน (ANOVA) ซ่ึงมีโมเดลแยกออกไปอีกหลาย ตัวอย่างท่ี 2 การค�ำนวณขนาด โมเดล เช่น ANOVA: Fixed effects, ตัวอย่างส�ำหรับงานวิจัยแบบส�ำรวจ โดยใช้ THAILAND JOURNAL OF HEALTH PROMOTION AND ENVIRONMENTAL HEALTH April - June 2018 17

บทความปริทัศน์ สถิตกิ ารวเิ คราะห์ความสมั พนั ธเ์ ชงิ ท�ำนาย คือ จ�ำนวนเท่าไรโดยก�ำหนดใหค้ ่า α = 5% และ สถิติการวิเคราะห์การถดถอยพหุ (Multiple อำ� นาจการทดสอบ (1 - β) = 90% Regression Analysis) ขั้นแรก เมื่อเปิดโปรแกรม G*Power นักวิจัยต้องการศึกษาปัจจัยส�ำคัญ จะมีรูปหน้าต่าง (window) แสดงข้ึนมา (4 ปัจจัย) ที่มีอิทธิพลต่อพฤติกรรมป้องกัน ดงั ภาพท่ี 3 อุ บั ติ เ ห ตุ จ า ก ก า ร ขั บ ข่ี ร ถ จั ก ร ย า น ย น ต ์ เลือกกลุ่มสถิติในช่อง Test family ของนักศึกษาปริญญาตรีในมหาวิทยาลัย เลือกสถติ ิ F tests แห่งหนึ่ง จะต้องสุ่มนักศึกษามาเป็นตัวอย่าง เลือกกลุ่มสถิติในช่อง Statistical test จำ� นวนตวั อย่าง ทง้ั หมด ภาพที่ 2 ผลการใชโ้ ปรแกรม G*Power คำ� นวณขนาดตวั อย่าง โดยใช้สถิติ One-way ANOVA 18 เมษายน - มิถุนายน 2561 กรมอนามัย ส่งเสริมให้คนไทย สุขภาพดี

การคำ� นวณขนาดตัวอย่างส�ำหรบั งานวจิ ยั โดยใชโ้ ปรแกรมส�ำเร็จรปู G*Power เลือกสถิติ Liear multiple regression: size = 108 คน ดังนั้นงานวิจัยนี้ใช้ขนาด Fixed model, R2deviation from zero ตัวอย่างนักศึกษาทั้งหมดเทา่ กบั 108 คน ในช่อง Input parameters ใส่ค่า Effect size f2 = 0.15 (medium size) α = 0.05 ■ สรปุ Power = 0.90 Number of predictors = 4 คลิกค�ำส่ัง Calculate อยู่ด้านล่าง การใช้โปรแกรมส�ำเร็จรูปค�ำนวณขนาด มุมขวาสุด ผลการค�ำนวณจะปรากฏในช่อง ตัวอย่าง ผู้ใช้ควรท�ำความเข้าใจข้อมูลท่ี ต่างๆ ภายใต้ค�ำสั่ง Output Parameters เกีย่ วข้อง ดงั นี้ ซงึ่ อยทู่ างขวามอื ของคำ� สง่ั Input Parameters 1. รายละเอียดของวัตถุประสงค์ และ ผลการค�ำนวณมีค่าพารามิเตอร์ท้ังหมด 6 ค่า สมมติฐานวิจัยจะเป็นข้อมูลบ่งบอกถึงตัวแปร คอื Noncentrality parameter λ, Critical F, ที่ส�ำคัญ และวิธีสถิติท่ีใช้วิเคราะห์ข้อมูลหรือ Numerator df, Denominator df, Total การทดสอบสมมติฐาน sample size, Actual power (ดูภาพที่ 4) 2. ค�ำนิยามศัพท์ของตัวแปร และราย จะได้ขนาดตัวอย่างอยู่ในช่อง Output ละเอียดของเครื่องมือวิจัย โดยเฉพาะเน้ือหา parameters บรรทัดที่ 5 Total sample ของค�ำถามและระดับค�ำ ตอบแต่ละขอ้ จะเปน็ ข้อมูลบ่งบอกถึงระดับการวัดของตัวแปรว่า ภาพท่ี 3 ค่าพารามเิ ตอรต์ ่างๆ ทใ่ี สล่ งในชอ่ งการคำ� นวณตวั อย่างใน Input Parameters สำ� หรบั สถติ ิ Multiple regression โดยใช้โปรแกรม G*Power THAILAND JOURNAL OF HEALTH PROMOTION AND ENVIRONMENTAL HEALTH April - June 2018 19

บทความปริทัศน์ จ�ำนวนตัวอย่าง ทง้ั หมด ภาพท่ี 4 จ�ำนวนตวั อย่าง Total sample size ท่ีค�ำนวณไดใ้ นชอ่ ง Output Parameters สำ� หรบั สถิต ิ Multiple regression โดยใช้โปรแกรม G*Power เป็นการวัดในระดับต่�ำ (nominal, ordinal 3.1 วิธีสถิติที่ใช้ ใช้วิธีอะไร ใช้สถิติ scale) หรอื ระดับสูง (interval, ratio scale) เปรยี บเทยี บ หรอื ใชส้ ถติ วิ เิ คราะหค์ วามสมั พนั ธ์ ซ่ึงจะเก่ียวโยงไปถึงการพิจารณาใช้วิธีสถิติ โดยพิจารณาจากวัตถุประสงค์ และสมมติฐาน ท่ีเหมาะสมส�ำหรับวิเคราะห์ตัวแปรที่มีระดับ แตล่ ะข้อ การวดั แตกตา่ งกนั อีกดว้ ย 3.2 ระดับของวิธีสถิติที่ใช้ ระดับต�่ำ 3. การค�ำนวณขนาดตัวอย่างโดยใช้ ปานกลาง หรือระดับสูง โดยพิจารณาจาก สูตรท่ีอิงกับหลักการวิเคราะห์อ�ำนาจการ ข้อความในสมมติฐาน พิจารณาจากระดับ ทดสอบ (power analysis) ของ Cohen ผู้ใช้ การวัดของตัวแปรในนิยามศัพท์แต่ละตัว ตอ้ งศึกษาความร้เู พ่ิมเติมในเรือ่ งตอ่ ไปนี้ รวมท้ังพิจารณาจากระดับการวัดของตัวแปร 20 เมษายน - มิถุนายน 2561 กรมอนามัย สง่ เสริมใหค้ นไทย สุขภาพดี

การคำ� นวณขนาดตวั อย่างส�ำหรับงานวิจยั โดยใชโ้ ปรแกรมสำ� เร็จรปู G*Power ในเครอ่ื งมือวจิ ัย ได้แก่ ความผิดพลาดแบบท่ี 1 (α) ระดับ 3.3 ท�ำความเข้าใจกับความหมาย นัยส�ำคญั ความผิดพลาดแบบท่ี 2 (β) อ�ำนาจ ของศัพท์เฉพาะที่จะต้องก�ำหนดค่าต่าง ๆ การทดสอบ และขนาดอิทธิพล รวมท้ัง เพื่อแทนค่าลงไปในสูตรการค�ำนวณขนาด ค่าพารามิเตอร์ท่ีส�ำคัญของวิธีสถิติอ่ืน ๆ ตัวอย่างในโปรแกรมส�ำเร็จรูป G*Power อีกดว้ ย เอกสารอา้ งองิ 1. Websites of the software programs for power and sample size estimation [Internet]. [cited 2018 Feb 22]. Available from: http://www.psycho.uni-duesssldorf.de/abteilungen/aap/gpower3/ http://www.esf.edu/efb/gibbs/monitor/usingDSTPLANandPCSIZE.pdf http://biostat.mc.vanderbilt.edu/twiki/bin/view/Main/PowerSampleSize http://www.statsol.ie/nquery/nquery.htm http://www.ncss.com/pass.html 2. Cohen J. Statistical power for the behavioral sciences. 2nd ed.. New York: Academic Press; 1977. 3. Cohen J. Statistical power analysis for the behavioral sciences. 2nd ed. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, Publishers; 1988. 4. Cohen J. Quantitative methods in psychology: A power primer. Psychol Bull 1992;112(1): 155-9. 5. Portney LG, Watkins MP. Foundations of clinical research: Applications to practice. Connecticut: Appleton & Lange; 1993. 6. Faul F. G*Power version 3.1.9.2 [Internet]. 2014 [cited 2018 Mar 6]. Available from: https://www.poycho.uni-duessldorf.de/abteilungen/aap/gpower3/.. 7. Faul F, Erdfelder E, Buchner A, Lang AG. Statistical power analysis using G*Power 3.1: Test for correlation and regression analyses. Behav Res Methods 2009;41:1149-60. THAILAND JOURNAL OF HEALTH PROMOTION AND ENVIRONMENTAL HEALTH April - June 2018 21