คู่มือทีละขั้นตอน: วิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ (Qualitative Data) ใน Excel

มองหาวิธี วิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ ใน Excel? บทความนี้คือคำตอบที่ถูกต้อง เมื่อ ข้อมูล ไม่สามารถนับได้ และยากที่จะอธิบายด้วยค่าตัวเลข ข้อมูลนั้นเรียกว่า ข้อมูลเชิงคุณภาพ (qualitative) เราสามารถรวบรวมข้อมูลเชิงคุณภาพนี้ได้จาก การอภิปรายกลุ่ม (focus group discussions), การสัมภาษณ์เชิงลึก (in-depth interviews), การประโยคไม่สมบูรณ์ (sentence completions), การเชื่อมโยงคำ (word associations), การสนทนาทั่วไป ฯลฯ

8 ขั้นตอนในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพใน Excel

นำคำตอบ 3 ข้อจากแบบสอบถามมาสาธิตวิธีการ ที่นี่ XYZ เป็น คาเฟ่ ที่ปลายเมือง นักเรียนมักไปรอรอที่นี่ คำถาม 3 ข้อ ดังนี้

• ข้อแรก คำถาม Likert scale "ฉันพอใจกับ XYZ" มี 5 ระดับตอบ
• ข้อที่สอง คำถามหลายตัวเลือก "ฉันกินที่ XYZ บ่อยแค่ไหนต่อสัปดาห์" เลือกได้ 1 ใน 3 ตัวเลือก
• ข้อสุดท้าย คำถามเปิด "อาหารอะไรควรเพิ่มใน XYZ" ตอบข้อความยาวเท่าไรก็ได้

โดยทั่วไป ชุดข้อมูลมี 3 คอลัมน์: "ID", "Gender", และ "Questions & Responses" ในภาพด้านล่าง แสดงคำถาม 3 ข้อในรูปแบบกระชับ จะอธิบายวิธีดึงข้อมูลเชิงลึกจากแต่ละประเภท

ขั้นตอนที่ 1: เข้ารหัส (Code) และจัดเรียงข้อมูลเชิงคุณภาพเพื่อวิเคราะห์ใน Excel

จะแปลง ข้อมูลเชิงคุณภาพ เป็นค่าตัวเลขโดยใช้รหัส (codes) จากนั้นจัดเรียง ข้อมูล เพื่อเตรียมขั้นตอนต่อไป Likert Scale มี 5 ระดับ ค่าจะเป็นดังนี้:

• Strongly Agree -> 5
• Agree -> 4
• Neutral -> 3
• Disagree -> 2
• Strongly Disagree -> 1

• ใช้รหัสเหล่านี้ใส่ค่าในช่วงเซลล์ E6:E11

• แยกคอลัมน์ "Gender" และ "Coding" ออกเป็นช่วงเซลล์ต่างกัน

• เลือกช่วงเซลล์ C14:D19 คลิกขวาเพื่อเปิด Context Menu
• จาก Sort >>> เลือก "Sort A to Z"

• ค่าของเพศเดียวกันจะอยู่กลุ่มร่วมกัน

อ่านเพิ่มเติม: วิธีใช้ Analyze Data ใน Excel (5 วิธีง่ายๆ)

ขั้นตอนที่ 2: เปิดใช้งาน Analysis Toolpak

ต้องเปิดใช้งานฟีเจอร์ Data Analysis ใน Excel ก่อนทำการทดสอบทางสถิติ

• กด ALT, F, แล้ว T เพื่อเปิดหน้าต่าง Excel Options
• จาก Add-ins >>> เลือก "Go…"

• กล่องโต้ตอบ Add-ins dialog box จะปรากฏ
• เลือก "Analysis Toolpak" แล้วกด OK
• จะเห็นคำสั่ง Data Analysis ภายในแท็บ Data

อ่านเพิ่มเติม: [แก้ไข:] Data Analysis ไม่แสดงใน Excel (2 วิธีที่มีประสิทธิภาพ)

ขั้นตอนที่ 3: T-test เพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยกับข้อมูลเชิงคุณภาพ

จะใช้ "Two-Sample t-test" ซึ่งรู้จักกันในชื่อ "Independent Sample t-test" เพื่อวิเคราะห์ ข้อมูลเชิงคุณภาพ มีสมมติฐาน 2 ข้อ:

สมมติฐานศูนย์ H₀: "สองกลุ่มพอใจกับ XYZ เท่ากัน"

สมมติฐานทางเลือก H_a: "สองกลุ่มพอใจกับ XYZ ไม่เท่ากัน"

หากค่า p-value ต่ำกว่า 0.05 จะ ไม่ปฏิเสธสมมติฐานศูนย์ มิฉะนั้นจะ ปฏิเสธสมมติฐานศูนย์

• ในขั้นตอนก่อน เปิดใช้งาน Analysis Toolpak แล้ว จะปรากฏภายใต้ส่วน Analysis
• คลิก "Data Analysis"

• เลือก "t-test: Two-Sample Assuming Unequal Variances" แล้วกด OK

• กล่องโต้ตอบจะปรากฏ เลือกตัวเลือก:
  • Variable 1 Range – D14:D16
  • Variable 2 Range – D17:D19
  • สลับกันได้ ผลลัพธ์จะเหมือนกัน
• เลือก "Output Range" และเซลล์ C21 เป็นตำแหน่งผลลัพธ์
• กด OK

• ผลลัพธ์จะเป็นดังภาพ
• ค่าเฉลี่ยคือ 3 และ 4.33 ตรวจสอบว่าความแตกต่างมีนัยสำคัญหรือไม่ด้วย p-value นอกจากนี้ ความแปรปรวนคือ 1 และ 0.33 สมมติฐาน unequal variances ถูกต้อง หากค่าใกล้เคียงกัน ต้องเปลี่ยนเป็น "t-test: Two-Sample Assuming Equal Variances"
• ต้องเน้นที่ค่า P(T<=t) two-tail เท่านั้น ต้องน้อยกว่า 0.05 ถึงจะมีนัยสำคัญ เนื่องจากค่าเป็น (0.14 ปัดขึ้น) มากกว่า 0.05 จึง ปฏิเสธสมมติฐานศูนย์

• จากการวิเคราะห์ พบว่า ชายและหญิงมีระดับความพอใจต่างกันต่อ คาเฟ่ XYZ ซึ่งมี นัยสำคัญทางสถิติ

ขั้นตอนที่ 4: เตรียมชุดข้อมูลหมวดหมู่สำหรับ Chi-Square Test

ขั้นตอนนี้ใช้ฟังก์ชัน SUM และ COUNTIFS จะวิเคราะห์คำถามที่สอง ใช้ Chi-Square test เพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลหมวดหมู่สองชุด และสามารถหาความแตกต่างระหว่างค่าคาดหวังและค่าสังเกตได้ ต้องการทราบว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างเพศและจำนวนครั้งที่กินที่ คาเฟ่ XYZ หรือไม่

สมมติฐานศูนย์ H₀: "ไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างเพศและจำนวนครั้งกินต่อสัปดาห์ที่ XYZ"

สมมติฐานทางเลือก H_a: "มีความสัมพันธ์ระหว่างเพศและจำนวนครั้งกินต่อสัปดาห์ที่ XYZ"

• ตั้งชื่อช่วง C6:C11 ว่า "Gender" และ D6:D11 ว่า "Times"

• สร้างเทมเพลตคำนวณค่า Chi-Squared

• เลือกช่วง C7:E7 พิมพ์สูตรต่อไปนี้

=COUNTIFS(Gender,$B$7,Times,C6)

สูตรหาจำนวนเซลล์ที่เป็นชายและกิน One ครั้งต่อสัปดาห์ที่ คาเฟ่ XYZ

• กด CTRL+ENTER จะ AutoFill สูตร
• เลือกช่วง C8:E8 พิมพ์สูตรต่อไปนี้

=COUNTIFS(Gender,$B$8,Times,C6)

สูตรหาจำนวนเซลล์ที่เป็นหญิงและกิน One ครั้งต่อสัปดาห์ที่ คาเฟ่ XYZ

• กด CTRL+ENTER
• หาผลรวมแถวและคอลัมน์
• เลือกช่วง C9:E9 พิมพ์สูตรนี้

=SUM(C7:C8)

• กด CTRL+ENTER
• เลือกช่วง F7:F8 พิมพ์สูตรนี้

=SUM(C7:E7)

• กด CTRL+ENTER
• พิมพ์ 6 ในเซลล์ F9 เป็นจำนวนผู้ตอบ 6 คน
• หาค่าคาดหวัง (Expected values) สูตรคือ Row Total * Column Total / Total
• พิมพ์สูตรในช่วง I7:K7 โดยเลือกไว้ก่อน

=$F$7*C9/$F$9

• กด CTRL+ENTER
• เลือกช่วง I8:K8 พิมพ์สูตรนี้

=$F$8*C9/$F$9

• กด CTRL+ENTER
• หาค่า Chi-Squared
• เลือกช่วง C13:E14 พิมพ์สูตรต่อไปนี้

=(C7-I7)^2/I7

• กด CTRL+ENTER
• รวมค่าเหล่านี้ในเซลล์ I12 ด้วยสูตรนี้

=SUM(C13:E14)

• กด ENTER
• df หมายถึง degrees of freedom สูตรหาคือ (Number of Columns -1) * (Number of Rows-1) มี 2 แถว และ 3 คอลัมน์ ดังนั้น df = (3-1)*(2-1) = 2

อ่านเพิ่มเติม: วิธีวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Excel (6 วิธีที่มีประสิทธิภาพ)

บทความที่เกี่ยวข้อง

• วิธีวิเคราะห์ข้อมูลยอดขายใน Excel (10 วิธีง่ายๆ)
• วิเคราะห์ข้อมูลใน Excel ด้วย Pivot Tables (9 ตัวอย่าง)
• วิธีวิเคราะห์ Time-Scaled Data ใน Excel (ขั้นตอนง่ายๆ)

ขั้นตอนที่ 5: วิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพหมวดหมู่ด้วย Chi-Square Test

ใช้ CHISQ.DIST.RT หา p-value สำหรับการทดสอบนี้

• พิมพ์สูตรในเซลล์ I14

=CHISQ.DIST.RT(I12,I13)

ฟังก์ชันนี้คืนค่า "ความน่าจะเป็นทางขวาของการแจกแจง chi-squared"

• กด ENTER ได้ค่า 0.2 มากกว่า 0.05 จึง ไม่ปฏิเสธสมมติฐานศูนย์ กล่าวง่ายๆ คือ สองหมวดหมู่ไม่มีความสัมพันธ์

ขั้นตอนที่ 6: วิเคราะห์อารมณ์ (Sentiment Analysis) สำหรับข้อมูลเชิงคุณภาพแบบคำถามเปิด

มาดูคำถามและคำตอบข้อสุดท้าย จะใช้กระบวนการมานุษย์หาหัวข้อ (themes) ของคำตอบ เพิ่มคอลัมน์ "Topic1" และ "Topic2" ในชุดข้อมูล

• อ่านคำตอบ และกำหนดหัวข้ออาหาร ตัวอย่าง "Chicken Pizza" มี 2 หัวข้อ: "Chicken" และ "Pizza" ไปเรื่อยๆ
• นำหัวข้อที่ไม่ซ้ำกันมาใส่ตารางใหม่

ขั้นตอนที่ 7: ใช้ฟังก์ชัน COUNTIF วิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพแบบคำถามเปิด

ใช้ ฟังก์ชัน COUNTIF เพื่อดูการกระจายความถี่

• เลือกช่วง D13:D17 พิมพ์สูตรต่อไปนี้

=COUNTIF($E$5:$F$10,C13)

สูตรนับจำนวนค่าในช่วง F5:F10 ที่มีค่าจากเซลล์ C13

• กด CTRL+ENTER เพื่อ AutoFill สูตร
• แทรก Chart เพื่อแสดงการกระจายความถี่

ขั้นตอนที่ 8: แผนภูมิแท่งกลุ่ม (Clustered Column Chart) แสดงข้อมูลเชิงคุณภาพแบบคำถามเปิด

สร้าง Clustered Column Chart เพื่อเข้าใจ ข้อมูลเชิงคุณภาพ ชัดเจนขึ้น

• เลือกช่วง C12:D17 จากแท็บ Insert เลือก Recommended Charts

• กล่อง Insert Chart dialog box จะปรากฏ Clustered Column จะถูกเลือกโดยค่าเริ่มต้น หากไม่ใช่ ให้เลือก
• กด OK

• เห็นว่าลูกค้าต้องการ Chicken, Pasta, และ Pizza เป็นอันดับ 1-3 สำหรับ XYZ cafe ผู้จัดการสามารถตัดสินใจเสนอผลิตภัณฑ์เหล่านี้มากขึ้นเพื่อเพิ่มรายได้

สรุป

• ใช้ t-test เมื่อ เปรียบเทียบค่าเฉลี่ย ระหว่างสองกลุ่ม และ chi-square test เมื่อทำงานกับ ค่าหมวดหมู่
• จากชุดข้อมูล ได้ผลลัพธ์จากคำถาม 3 ข้อในแบบสอบถาม:
  • ชายและหญิงมีระดับความพอใจต่างกันต่อ คาเฟ่ XYZ
  • เพศและจำนวนครั้งกินที่ คาเฟ่ XYZ ไม่เกี่ยวข้องกัน
  • นักเรียน/ลูกค้าต้องการ Chicken, Pasta, และ Pizza เป็น 3 อันดับแรกสำหรับ Cafe XYZ

ส่วนฝึกฝน

เพิ่มชุดข้อมูลฝึกฝนสำหรับแต่ละวิธีในไฟล์ Excel แล้ว จึงสามารถทำตามวิธีของเราได้ง่าย

สรุป

แสดง 8 ขั้นตอนในการ วิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ ใน Excel หากเจอปัญหาหรือมีข้อเสนอแนะ สามารถทิ้งความคิดเห็นได้เลย นอกจากนี้ เยี่ยมชมเว็บไซต์ ExcelDemy สำหรับบทความเกี่ยวกับ Excel เพิ่มเติม ขอบคุณที่อ่าน ขอให้เก่งขึ้นไปเรื่อยๆ!

บทความที่เกี่ยวข้อง

• วิธีวิเคราะห์ข้อมูล qPCR ใน Excel (2 วิธีง่ายๆ)
• ทำ Case Study ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล Excel
• วิธีวิเคราะห์ข้อมูลข้อความใน Excel (5 วิธี)