หน่วยสมรรถนะ

หน่วยสมรรถนะ

ประมวลผล วิเคราะห์ และสังเคราะห์ข้อมูลตามรูปแบบวิจัยเชิงวิชาการ

สาขาวิชาชีพบริการการศึกษา วิจัย และภาษา


รายละเอียดหน่วยสมรรถนะ


1. รหัสหน่วยสมรรถนะ ILS-RDV-6-035ZB

2. ชื่อหน่วยสมรรถนะ ประมวลผล วิเคราะห์ และสังเคราะห์ข้อมูลตามรูปแบบวิจัยเชิงวิชาการ

3. ทบทวนครั้งที่ - / -

4. สร้างใหม่ ปรับปรุง

5. สำหรับชื่ออาชีพและรหัสอาชีพ (Occupational Classification)


ผู้จัดการด้านวิจัยและพัฒนา (1223) (ISCO-08) 


1 1223 ผู้จัดการด้านวิจัยและพัฒนา

6. คำอธิบายหน่วยสมรรถนะ (Description of Unit of Competency)
ผู้ที่ผ่านหน่วยสมรรถนะนี้สามารถประมวลผลข้อมูลได้ โดยบันทึกข้อมูลได้อย่างถูกต้องตามระเบียบวิธีวิจัยและตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลได้ สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ โดยเลือกใช้วิธีวิเคราะห์ข้อมูลได้ถูกต้องตามวัตถุประสงค์การวิจัยและอธิบายผลการวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างชัดเจนและครบถ้วน และสามารถสังเคราะห์ข้อมูลได้ โดยนำผลการวิเคราะห์ข้อมูลมาประมวลและปรับให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการสรุปและอภิปรายผล

7. สำหรับระดับคุณวุฒิ
1 2 3 4 5 6 7 8

8. กลุ่มอาชีพ (Sector)
สาขาวิชาชีพบริการวิจัย สาขาการวิจัยและพัฒนา

9. ชื่ออาชีพและรหัสอาชีพอื่นที่หน่วยสมรรถนะนี้สามารถใช้ได้ (ถ้ามี)
N/A

10. ข้อกำหนดหรือกฎระเบียบที่เกี่ยวข้อง (Licensing or Regulation Related) (ถ้ามี)
คู่มือจรรยาวิชาชีพวิจัยและแนวทางปฏิบัติ โดย สำนักงานคณะกรรมการวิจัยแห่งชาติ (พ.ศ. 2555)

11. สมรรถนะย่อยและเกณฑ์การปฏิบัติงาน (Elements and Performance Criteria)
หน่วยสมรรถนะย่อย (EOC) เกณฑ์ในการปฏิบัติงาน (Performance Criteria) รหัส PC
(ตามเล่มมาตรฐาน)
รหัส PC
(จากระบบ)
01231 ประมวลผลข้อมูล 1.นำเข้าหรือบันทึกข้อมูลได้อย่างถูกต้องตามระเบียบวิธีวิจัย 01231.01 137242
01231 ประมวลผลข้อมูล 2. ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลเพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีคุณภาพครบถ้วนสมบูรณ์ 01231.02 137243
01232 วิเคราะห์ข้อมูล 1.เลือกใช้วิธีวิเคราะห์ข้อมูลได้ ถูกต้องตามวัตถุประสงค์การวิจัย 01232.01 137244
01232 วิเคราะห์ข้อมูล 2.อธิบายผลการวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างชัดเจนและครบถ้วนตามวัตถุประสงค์การวิจัย 01232.02 137245
01233 สังเคราะห์ข้อมูล 1.นำข้อมูลที่ได้จากการวิเคราะห์มาประมวลเพื่อเตรียมสรุปและอภิปรายผลการวิจัย 01233.01 137246
01233 สังเคราะห์ข้อมูล 2.ปรับข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมต่อการสรุปและอภิปรายผลการวิจัย 01233.02 137247

12. ความรู้และทักษะก่อนหน้าที่จำเป็น (Pre-requisite Skill & Knowledge)


- ความรู้เกี่ยวกับระเบียบวิธีวิจัย โดยเฉพาะการวิเคราะห์ข้อมูล




- ความรู้เกี่ยวกับมาตรฐานจรรยาบรรณ ข้อกำหนดทางกฎหมาย ข้อกำหนดด้านการวิจัย และความรับผิดชอบต่อชุมชน/สังคม/ประเทศ




- ทักษะการใช้โปรแกรมสำเร็จรูปทางสถิติเพื่องานวิจัย




- ทักษะและความสามารถทางด้านภาษา


13. ทักษะและความรู้ที่ต้องการ (Required Skills and Knowledge)

(ก) ความต้องการด้านทักษะ


- ทักษะในการนำเข้าหรือบันทึกข้อมูล




- ทักษะในการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล




- ทักษะในการเลือกใช้วิธีวิเคราะห์ข้อมูล




- ทักษะในการอธิบายผลการวิเคราะห์ข้อมูล




- ทักษะในการประมวลข้อมูลที่ได้จากการวิเคราะห์




- ทักษะในการปรับข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสม

(ข) ความต้องการด้านความรู้


- ความรู้เกี่ยวกับการนำเข้าหรือบันทึกข้อมูล




- ความรู้เกี่ยวกับการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล




- ความรู้เกี่ยวกับการเลือกใช้วิธีวิเคราะห์ข้อมูล




- ความรู้เกี่ยวกับการอธิบายผลการวิเคราะห์ข้อมูล




- ความรู้เกี่ยวกับการประมวลข้อมูลที่ได้จากการวิเคราะห์




- ความรู้เกี่ยวกับการปรับข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสม


14. หลักฐานที่ต้องการ (Evidence Guide)


1. หลักฐานการปฏิบัติงาน (Performance Evidence)




- แบบฟอร์มบันทึกภาระงาน




- เอกสารรับรองประสบการณ์ทำงานจากหัวหน้างาน/ผู้ประกอบการ




- แฟ้มสะสมผลงาน




- รายงานการวิจัยที่ได้ดำเนินการ




2. หลักฐานความรู้ (Knowledge Evidence)




- ใบรายงานผลการศึกษาที่แสดงคุณวุฒิตามคุณสมบัติและข้อกำหนดของระดับที่เข้ารับการทดสอบ




- ใบรับรองการผ่านการฝึกอบรมด้านการวิจัย




3. คำแนะนำในการประเมิน




- เจ้าหน้าที่สอบตรวจประเมินหลักฐานโดยพิจารณาจากร่องรอยหลักฐานที่เกี่ยวข้อง ทั้งหลักฐานด้านปฏิบัติงานและหลักฐานด้านความรู้




4. วิธีการประเมิน




- การประเมินความรู้ โดยใช้ข้อสอบข้อเขียนแบบข้อสอบปรนัย 4 ตัวเลือก


15. ขอบเขต (Range Statement)


การวิเคราะห์ข้อมูลแบ่งออกเป็นด้านใหญ่ๆ 2 ด้าน คือ การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณและการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ โดยมีรายละเอียดดังนี้




การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ ซึ่งแบ่งเป็นการวิเคราะห์โดยใช้สถิติบรรยายและสถิติอ้างอิง การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติบรรยาย (Descriptive Statistics) ใช้เพื่ออธิบายข้อมูลที่เก็บรวบรวมได้ การเลือกใช้ขึ้นกับวัตถุประสงค์การวิจัย ชนิดของตัวแปร เพื่อวิเคราะห์แล้วจะนำเสนอด้วยตารางหรือแผนภูมิตามความเหมาะสม สถิติบรรยายที่อธิบายลักษณะตัวแปรเชิงปริมาณ คือ ค่าเฉลี่ย มัธยฐาน ฐานนิยม เปอร์เซนต์ไทล์ เดไซล์ ควอไทล์ พิสัย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ส่วนสถิติบรรยายที่ใช้อธิบายลักษณะของตัวแปรเชิงคุณภาพ คือ ร้อยละ อัตรา สัดส่วน อัตราส่วนและฐานนิยม สถิติบรรยายที่อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเชิงปริมาณใช้สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เชิงเส้น ส่วนตัวแปรเชิงคุณภาพใช้การสร้างตารางไขว้ สถิติบรรยายใช้เพื่อสรุปข้อมูลที่ได้จากการศึกษาเป็นการบรรยายลักษณะของข้อมูลของกลุ่มที่ศึกษามาทั้งหมดเท่านั้น ไม่สามารถสรุปไปประชากร การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยวิธีนี้ไม่อาศัยทฤษฎีความน่าจะเป็นและไม่ต้องมีการทดสอบสมมติฐานทางสถิติ สถิติที่ใช้วิจัยทั่วๆ ไป คือ การแจงแจงความถี่ การหาค่าร้อยละ สัดส่วน การวัดค่าตัวกลาง (ฐานนิยาม มัธยฐาน ค่าเฉลี่ย) การวัดค่าการกระจาย (พิสัย ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน ความแปรปรวน และสัมประสิทธิ์ความผันแปร) และการอธิบายความสัมพันธ์ (สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เชิงเส้น และการสร้างตารางไขว้)
  สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติอ้างอิง (Inferential Statistics) สถิติอ้างอิงใช้เพื่อสรุปข้อมูลที่ศึกษาได้จากกลุ่มตัวอย่าง แล้วอาศัยทฤษฎีความน่าจะเป็นมาใช้ในการวิเคราะห์เพื่อสรุปผลไปยังประชากรเป้าหมาย การเลือกใช้สถิติขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์การวิจัย ชนิดของตัวแปร รูปแบบการวิจัย และข้อตกลงเบื้องต้นของสถิติแต่ละตัวที่ใช้ในการวิเคราะห์นั้นๆ สถิติที่ใช้ ได้แก่ การใช้สถิติอ้างอิงเพื่อเปรียบเทียบความแตกต่างของค่าเฉลี่ย การใช้สถิติอ้างอิงเพื่อเปรียบเทียบความแตกต่างของสัดส่วน และการใช้สถิติอ้างอิงเพื่อหาความสัมพันธ์และการทำนาย และการวิเคราะห์ตัวแปรพหุคูณ สถิติอ้างอิงเป็นสถิติที่ใช้เพื่อนำผลการวิเคราะห์ที่ได้จากตัวอย่างเพื่ออ้างอิงไปถึงประชากร การเลือกใช้ขึ้นกับวัตถุประสงค์การวิจัย รูปแบบการวิจัย และชนิดของตัวแปร สถิติอ้างอิงแบ่งเป็นสถิติอ้างอิงเพื่อเปรียบเทียบความแตกต่างของค่าเฉลี่ย และเปรียบเทียบความแตกต่างของสัดส่วน กับสถิติอ้างอิงเพื่อหาความสัมพันธ์และการทำนาย ใช้อธิบายความสัมพันธ์และการทำนาย ใช้อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต้นกับตัวแปรตาม หรือการสร้างสมการทำนายตัวแปร และสถิติทีใช้วิเคราะห์ตัวแปรพหุคูณใช้อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต้นกับตัวแปรตามที่มีหลายตัวพร้อมๆ กัน

  ส่วนการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ วิธีการหลักที่ใช้ในการวิเคราะห์เป็นวิธีการสร้างข้อสรุปจากการศึกษารูปแบบ หรือข้อมูลจำนวนหนึ่ง มักไม่ใช้สถิติช่วยในการวิเคราะห์ หรือถ้าใช้สถิติก็ไม่ได้ใช้ในการวิเคราะห์เป็นวิธีวิเคราะห์หลัก แต่ใช้เป็นข้อมูลเสริม ดังนั้นผู้วิเคราะห์ข้อมูลจึงมีบทบาทสำคัญอย่างยิ่งในการวิจัย ผู้วิเคราะห์ข้อมูลควรมีความรอบรู้ในเรื่องแนวคิดทฤษฎี มีความรู้จริงด้วยตัวเอง สามารถสร้างข้อสรุปผลเป็นกรอบแนวคิด โดยปกติแล้ววิธีการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพจะแบ่งออกเป็น 2 ส่วน คือ
1) การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสร้างข้อสรุป ส่วนใหญ่ข้อมูลที่นำมาวิเคราะห์จะได้จากการสังเกต สัมภาษณ์ และจดบันทึก และ
2) การวิเคราะห์เนื้อหา (Content Analysis) ซึ่งเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้จากเอกสาร


16. หน่วยสมรรถนะร่วม (ถ้ามี)
N/A

17. อุตสาหกรรมร่วม/กลุ่มอาชีพร่วม (ถ้ามี)
N/A

18. รายละเอียดกระบวนการและวิธีการประเมิน (Assessment Description and Procedure)


ทดสอบโดยการใช้ข้อสอบข้อเขียนแบบข้อสอบปรนัย 4 ตัวเลือก




 



 


ยินดีต้อนรับ