มีหลายกลยุทธ์ที่นักวิจัยสามารถใช้เพื่อระบุความน่าเชื่อถือทางสถิติและความถูกต้องของผลการวิจัยโดยใช้การวิเคราะห์ทางสถิติได้อย่างมีประสิทธิภาพ:
กำหนดคำถามและวัตถุประสงค์การวิจัยให้ชัดเจน
สิ่งสำคัญคือต้องมีความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับคำถามและวัตถุประสงค์การวิจัยก่อนที่จะเริ่มการวิเคราะห์ ซึ่งจะช่วยแนะนำการเลือกการทดสอบและการวิเคราะห์ทางสถิติที่เหมาะสม
เลือกการทดสอบทางสถิติที่เหมาะสม
ทางเลือกของการทดสอบทางสถิติจะขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูลที่กำลังวิเคราะห์และคำถามการวิจัยที่กล่าวถึง การทดสอบทางสถิติทั่วไปบางอย่างที่มีประโยชน์ในการพิจารณาความเชื่อถือได้และความถูกต้องทางสถิติ ได้แก่ การทดสอบค่า t, ANOVA, การวิเคราะห์การถดถอย และการทดสอบไคสแควร์
ใช้ขนาดตัวอย่างที่เหมาะสม
สิ่งสำคัญคือต้องใช้ขนาดตัวอย่างที่เพียงพอในการพิจารณาความน่าเชื่อถือทางสถิติและความถูกต้องของผลการวิจัย ขนาดตัวอย่างที่ใหญ่ขึ้นสามารถเพิ่มพลังทางสถิติของการวิเคราะห์และปรับปรุงความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์
ใช้ซอฟต์แวร์ทางสถิติที่เหมาะสม
ซอฟต์แวร์ทางสถิติ เช่น SPSS หรือ R อาจมีประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติและแสดงผลลัพธ์เป็นภาพ สิ่งสำคัญคือต้องเลือกซอฟต์แวร์ที่เหมาะสมกับคำถามการวิจัยและข้อมูลที่กำลังวิเคราะห์
คำนวณและรายงานการวัดความน่าเชื่อถือและความถูกต้องทางสถิติ
มีการวัดความน่าเชื่อถือและความถูกต้องทางสถิติหลายอย่างที่นักวิจัยสามารถคำนวณและรายงานได้ เช่น ช่วงความเชื่อมั่น ค่า p และการวัดขนาดผลกระทบ มาตรการเหล่านี้ให้ข้อมูลเกี่ยวกับความแม่นยำและถูกต้องของผลการวิจัย
พิจารณาการทำซ้ำการศึกษา
การจำลองการศึกษาเกี่ยวข้องกับการศึกษาซ้ำโดยใช้ตัวอย่างใหม่จากประชากรเดียวกัน สิ่งนี้สามารถช่วยยืนยันหรือหักล้างความน่าเชื่อถือทางสถิติและความถูกต้องของผลการวิจัยต้นฉบับ
ตีความผลลัพธ์อย่างระมัดระวัง
สิ่งสำคัญคือต้องตีความผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ทางสถิติอย่างระมัดระวัง และพิจารณาอคติหรือข้อจำกัดที่อาจเกิดขึ้นในข้อมูล สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาความหมายของผลลัพธ์สำหรับคำถามการวิจัยที่กำลังกล่าวถึง
