การเรียนรู้ชีวสถิติผ่านบทความวิชาการ
>>> บทเกริ่นนำ
…การเรียนรู้ชีวสถิติผ่านบทความวิชาการ…ถือเป็นอีกหนึ่งความมุ่งหวังของผู้เขียน…ที่อยากจะผลิตสื่อการเรียนรู้ทางชีวสถิติที่เป็นภาษาไทย เพื่อให้นักวิจัย นักศึกษา หรือ ผู้ที่สนใจ…สามารถเข้าถึงและเรียนรู้ได้ด้วยตนเอง โดยไม่มีข้อจำกัดเรื่องของภาษา หรือ องค์ความรู้พื้นฐานทางคณิตศาสตร์ หรือ สถิติ…โดยเฉพาะประเด็นที่ถูกหยิบยกขึ้นมาใช้ในการนำเสนอ…จะมุ่งเน้นประเด็นที่อาจพบว่า มีแนวโน้มในการนำมาใช้ที่ผิด…หรือ ประเด็นที่อยากให้นักวิจัยต้อง update หรือ เตรียม องค์ความรู้ใหม่ ให้มีความทันสมัย…เพื่อปรับเปลี่ยนไปตามการพัฒนาของเทคโนโลยี หรือ เงื่อนไขของโปรแกรมสำเร็จรูปทางสถิติที่นำมาใช้…โดยทุกประเด็นจะถูกนำเสนอผ่านบทความวิชาการ ที่ผ่านขั้นตอนการตรวจสอบด้วยผู้ทรงคุณวุฒิตามแนวทางของแต่ละวารสารที่ถูกนำมาใช้เพื่อพิจารณาบทความที่ส่งเข้ามาตีพิมพ์… และขณะเดียวกัน นักวิจัยยังสามารถ download บทความที่เผยแพร่แล้ว มาศึกษาและนำไปใช้อ้างอิงได้ ภายใต้เงื่อนไข หรือ ลิขสิทธิ์ของวารสารฉบับนั้นๆ เป็นหลัก…และผู้เขียนก็หวังเป็นอย่างยิ่งว่า บทความวิชาการที่ได้นำเสนอผ่านวารสารเหล่านี้…คงจะเป็นประโยชน์ในการพัฒนาองค์ความรู้และเปิดมุมมองในการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติให้แก่นักวิจัย นักศึกษาและผู้ที่สนใจในการเรียนรู้ทางสถิติด้วยตนเอง…ไม่มากก็น้อย…ด้วยความเคารพครับ
>>> บทความวิชาการที่ตีพิมพ์ในปี 2567
การวิเคราะห์ความแปรปรวนร่วม (ANCOVA) : วิธีที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลก่อน-หลังแบบวัดซ้ำสองกลุ่มภายใต้แบบแผนเชิงทดลองในงานวิจัยทางวิทยาศาสตร์สุขภาพ
บทคัดย่อ : ในงานวิจัยทางวิทยาศาสตร์สุขภาพ การวัดผลสำหรับข้อมูลก่อน-หลังแบบวัดซ้ำสองกลุ่มแบบต่อเนื่อง พบได้ทั้งจากงานวิจัยเชิงทดลองแบบสุ่มและกึ่งทดลอง เพื่อประเมินผลกระทบจากสิ่งแทรกแซงที่นักวิจัยจัดกระทำขึ้นระหว่างกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุม โดยมีการวิเคราะห์ทางสถิติหลายวิธีที่ถูกนำมาใช้ แต่ที่ผ่านมา นักวิจัยส่วนใหญ่ยังสับสนและขาดข้อมูลสนับสนุนในการตัดสินใจที่เพียงพอ จึงทำให้มีการเลือกและนำมาใช้ผิดซึ่งส่งผลโดยตรงต่อความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ที่ได้ ดังนั้นในบทความนี้ จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อสังเคราะห์วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลก่อน-หลังแบบวัดซ้ำสองกลุ่ม 6 วิธี ได้แก่ (1) การวิเคราะห์ด้วยสถิติ t-test, (2) การวิเคราะห์ความแปรปรวน (one-way ANOVA) ด้วยผลลัพธ์หลังการทดลองอย่างเดียว, (3) one-way ANOVA ด้วยคะแนนที่เปลี่ยนไป, (4) one-way ANOVA ด้วยร้อยละที่เปลี่ยนไป, (5) การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบวัดซ้ำ, และ (6) การวิเคราะห์ความแปรปรวนร่วม (ANCOVA) ผลการศึกษาพบว่า วิธี ANCOVA เป็นวิธีที่ง่ายและมีประสิทธิภาพมากกว่าวิธีการอื่น โดยเฉพาะเมื่อนำมาใช้กับงานวิจัยเชิงทดลองอย่างสุ่ม ขณะที่ในงานวิจัยกึ่งทดลอง ประเด็นการกระจายตัวทางประชากรแบบกลุ่ม หรือ ลำดับชั้น ควรถูกพิจารณาก่อนจัดสรรคนเข้ากลุ่ม อย่างไรก็ตามการนำเสนอผลการตรวจสอบข้อตกลงเบื้องต้น รวมถึงการรายงานผลการศึกษาให้สอดคล้องกับคำถามวิจัยอย่างครอบคลุม ยังมีความจำเป็น…
>>>…คลิกที่นี่เพื่อ Download บทความวิชาการ…
>>> บทความวิชาการที่ตีพิมพ์ในปี 2564
[1]. จุดตัดที่เหมาะสมสําหรับการวิเคราะห์เส้นโค้ง Receiver Operating Characteristic (ROC) ในการพัฒนาเครื่องมือนวัตกรรมทางสุขภาพ: กรณีตัวอย่างโดยใช้โปรแกรม STATA
บทคัดย่อ : การวิเคราะห์เส้นโค้ง receiver operating characteristic (ROC) เป็นวิธีการที่ถูกนํามาใช้ค่อนข้างแพร่หลายในการวินิจฉัยโรค แต่ในการพัฒนานวัตกรรมทางสุขภาพยังคงพบน้อยและไม่ชัดเจนสําหรับแนวปฏิบัติ บทความนี้จึงได้นําเสนอหลักการและตัวบ่งชี้สําหรับการประเมินความถูกต้องของวิธีการวินิจฉัยโรค และการพิจารณาจุดตัดที่เหมาะสม 3 วิธี ได้แก่ วิธี Euclidian’s index วิธี Youden’s index และวิธี Weighted Number Need to Misdiagnose (Weighted NNM) รวมถึงการประเมินประสิทธิภาพการจําแนกความถูกต้องโดยรวมของเครื่องมือที่เป็นนวัตกรรมทางสุขภาพทั้งแบบวิธีเดียวและแบบเปรียบเทียบสองวิธี ด้วยพื้นที่ใต้โค้ง ROC หรือ area under the curve (AUC) ตัวอย่างถูกสาธิตโดยใช้คําสั่งในโปรแกรม STATA ขณะที่ผลลัพธ์และค่าสถิติที่เกี่ยวข้องยังคงถูกนําเสนอและแปลความหมายด้วยเช่นกัน สุดท้ายเป็นข้อเสนอแนะในการนําวิธีการวิเคราะห์เส้นโค้ง ROC ไปใช้ ซึ่งครอบคลุมทั้งจุดเด่นและข้อจํากัด…
>>>…คลิกที่นี่เพื่อ Download บทความวิชาการ…
[2]. ภาพรวมของข้อมูลระยะยาว ข้อจำกัดและทางเลือกที่เหมาะสมของวิธีการทางสถิติ: การวิเคราะห์ข้อมูลระยะยาวในงานวิจัยทางวิทยาศาสตร์สุขภาพ
บทคัดย่อ : ปัญหาสุขภาพในปัจจุบัน มีความซับซ้อนและสัมพันธ์กับหลายปัจจัยเมื่อเวลาเปลี่ยนไป วิธีการศึกษาที่ ตัวแปรผลลัพธ์ถูกประเมินผลเพียงครั้งเดียว ณ จุดเวลาหนึ่งและเป็นอิสระต่อกัน อาจมีข้อจำกัดและไม่ดีเพียงพอ ดังนั้น ข้อมูลระยะยาวซึ่งตัวแปรผลลัพธ์ถูกวัดซ้ำหลายจุดเวลาอย่างต่อเนื่อง จึงเข้ามามีบทบาทและท้าทายการ วิเคราะห์ข้อมูลระยะยาวได้อย่างถูกต้องและเหมาะสมของนักวิจัย บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อนำเสนอเกี่ยวกับ พื้นฐานของการวิเคราะห์ข้อมูลระยะยาว ประกอบด้วย ความหมายและขอบเขตของข้อมูลระยะยาว ลักษณะ ข้อมูลตัวแปรผลลัพธ์ที่สัมพันธ์กันและข้อจำกัดและผลกระทบของการใช้วิธีการทางสถิติเดิมกับข้อมูลระยะยาว รวมถึงวิธีการทางสถิติที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลระยะยาว เช่น การวิเคราะห์คะแนนที่เปลี่ยนแปลง การวิเคราะห์ความแปรปรวนวัดซ้ำ สมการประมาณค่านัยทั่วไปและตัวแบบผลกระทบผสม ซึ่งการตัดสินใจเลือก นำแต่ละวิธีการดังกล่าวมาใช้ นักวิจัยควรพิจารณาหลายประเด็นขึ้นกับคำถามวิจัย ข้อตกลงเบื้องต้น และข้อจำกัด ของข้อมูลและแต่ละวิธีการทางสถิติ…
>>>…คลิกที่นี่เพื่อ Download บทความวิชาการ…
>>> บทความวิชาการที่ตีพิมพ์ในปี 2559
ความครอบคลุมและยืดหยุ่น : ประเด็นที่ควรถูกพิจารณาสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ด้วยตัวแบบเชิงเส้นนัยทั่วไปในงานวิจัยทางวิทยาศาสตร์สุขภาพ
บทคัดย่อ : ตัวแบบเชิงเส้นนัยทั่วไป (generalized linear model, GLMs) เป็นตัวแบบที่ขยายมาจากตัวแบบเชิงเส้นทั่วไป (general linear model, GLM) เพื่อพัฒนาสมการทำนาย หรือ ความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรผลลัพธ์และตัวแปรร่วม ซึ่งครอบคลุมทั้งตัวแปรผลลัพธ์แบบต่อเนื่องและไม่ต่อเนื่องที่อยู่ภายใต้ฟังก์ชั่นการแจกแจงตระกูลเอกซโพเนนเชียล ด้วยส่วนประกอบเชิงสุ่มและฟังก์ชั่นเชื่อมโยง นอกจากนี้ยังถูกพัฒนาและขยายอย่างต่อเนื่องเป็นตัวแบบและวิธีการอื่นที่สามารถนำไปใช้ในงานวิจัยที่มีความซับซ้อนด้วยเช่นกัน เช่น ตัวแบบ generalized additive model (GAM) สำหรับความสัมพันธ์เชิงเส้นโค้งแบบราบเรียบและสมการประมาณค่านัยทั่วไป (generalized estimating equation, GEE) สำหรับตัวแปรผลลัพธ์ที่มีความสัมพันธ์กัน เป็นต้น ดังนั้นประเด็นความครอบคลุมและยืดหยุ่นของตัวแบบเชิงเส้นนัยทั่วไป จึงควรถูกพิจารณาและนำมาใช้ในขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อลดเวลาในการเรียนรู้วิธีการทางสถิติแต่ละวิธีและสะดวกในการนำมาใช้ โดยเฉพาะในงานวิจัยทางวิทยาศาสตร์สุขภาพ…
>>>…คลิกที่นี่เพื่อ Download บทความวิชาการ…