เฉลย... DCOVA กับการรายงานสถิติอุบัติเหตุ
เราเดินทางในช่วงเทศกาลปีใหม่และสงกรานต์กันมาก และนั่นมักทำให้เกิดอุบัติเหตุได้บ่อยขึ้น เป้าหมายในการนำเสนอข้อมูลจึงน่าจะเป็นการจูงใจให้ตระหนักถึงความสูญเสียที่เกิดจากอุบัติเหตุ กระตุ้นให้ทุกคนระมัดระวังในการเดินทางเพื่อลดอุบัติเหตุ แต่เราก็พอตอบตัวเองได้ว่าความตระหนักที่ว่านั้น ...เกิดกับตัวเราเองมั้ยยย อืม แล้วจะใช้ DCOVA มาปรับเปลี่ยนวิธีรายงานผลได้ยังไงบ้าง
Define: อุบัติเหตุนำมาซึ่งความสูญเสียทั้งชีวิตและทรัพย์สิน ข้อมูลที่น่าสนใจจึงอาจเป็น จำนวนผู้เสียชีวิตจำนวนผู้บาดเจ็บ ทรัพย์สินที่เสียหาย รวมทั้งจำนวนครั้งของอุบัติเหตุที่เกิดขึ้น ยิ่งไปกว่านั้นคุณอาจสนใจว่าอุบัติเหตุนั้นเกิดจากรถยนต์ หรือจักรยานยนต์ เป็นรถส่วนตัวหรือสาธารณะ หรือเกิดขึ้นวันใดในช่วงเทศกาล ถ้าคิดวิเคราะห์โดยละเอียด เรายังทราบได้ว่าเหตุนั้นเกิดกับคนกลุ่มอายุ หรือเพศใด ในสถานที่แบบใด จากสถานการณ์นี้จะเห็นว่าเราสามารถแยกแยะตัวแปรต่างๆ ออกมาได้มากกว่า 10 รายการ
ที่สำคัญคือ... ข้อมูลเหล่านี้ มันมีอยู่แล้วและมันต้องถูกเก็บรวบรวมไว้ที่ใดที่หนึ่ง เช่น ข้อมูลคนเข้ารับการรักษาในห้องฉุกเฉินของโรงพยาบาล แต่ข้อมูลนี้อาจจะอยู่กันกระจัดกระจาย และไม่ได้ถูกรวบรวม เพื่อนำมาใช้งานอย่างเปิดเผย 😂 ไม่เช่นนั้น เราอาจจะได้รู้ว่าทุกๆ การเดินทางกี่กิโลเมตร หรือกี่นาที จะมีวัยรุ่นจากไปก่อนวัยวันควรกี่คนก็ได้นะ
Collect: การใช้สถิติให้เกิดประโยชน์มีจุดเริ่มตั้งแต่การเลือกใช้ข้อมูลที่เชื่อถือได้ แหล่งข้อมูลสำคัญคือจำนวนอุบัติเหตุในช่วงเทศกาลที่รวบรวมและรายงานโดยสำนักงานเครือข่ายลดอุบัติเหตุ เข้าถึงได้ที่ สถิติอุบัติเหตุระหว่างเทศกาลปีใหม่และสงกรานต์: http://www.accident.or.th/index.php/2017-12-04-07-32-28 ซึ่งแสดงจำนวนการเกิดอุบัติเหตุแยกเป็นรายวันในแต่ละปี ดังตัวอย่าง
สถิติอุบัติเหตุรายวันในช่วงเทศกาล
น่าเสียดายที่ มีรายงานข้อมูลที่รวมกันคร่าวๆ เป็นแบบนี้
อ้ะ ในเมื่อมีแค่นี้ ดูซิว่าเอาไปใช้ยังไงได้ต่อ
Organize: ถ้าเราต้องการปรับเปลี่ยนวิธีการนำเสนอให้น่าสนใจ เช่น สนใจว่าวันไหนในข่วงนั้นเกิดอุบัติเหตุมากหรือน้อยกว่ากัน เราต้องเจาะลึกนำข้อมูล จำนวนครั้งของการเกิดอุบัติเหตุรายวันในแต่ละปีมาจัดรูปแบบใหม่ จากชุดข้อมูลการเกิดอุบัติเหตุและจำนวนประชากร เราสามารถแยกแยะออกได้เป็นตัวแปรต่างๆ โดยจัดให้อยู่ในรูปตารางข้อมูลที่มีลักษณะคล้ายฐานข้อมูลได้ดังรูป
ยอดเจ็บ-ตายรายวัน... โหดไปนะชื่อนี้ 🙄
แค่แจงรายวันก็เห็นได้ว่าวันที่ 3 และ 4 ในช่วงหยุดยาวนี่ ยอดพุ่งอยู่นะ
นี่เก็บข้อมูลมาสองปี ถ้าไม่เชื่อช่วยไปหาข้อมูลเก่าเพิ่มได้จะดีมาก
Visualize: การแปรรูปตารางให้เป็นกราฟจะช่วยให้เห็นทิศทางความเปลี่ยนแปลงของจำนวนอุบัติเหตุในแต่ละปีได้ชัดเจนขึ้น และหากเราใช้ข้อมูลในตารางรายการข้อมูล มาจัดให้เป็นตารางสองทางด้วยคำสั่ง Pivot Table ในโปรแกรม Microsoft Excel จะสามารถสร้างตารางและกราฟได้หลายรูปแบบ เช่น
ปีใหม่มีอุบัติเหตุลดลง ดูจะดีนะ เเต่อาจเป็นเพราะปี 2564, 2565 มีโควิดระบาด คนเดินทางน้อยลง
อืมม แนวโน้มอุบัติเหตุช่วงปีใหม่ กำลังจะมากขึ้นกว่าช่วงสงกรานต์ รึเปล่านะ
หรืออาจใช้กราฟเพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร เช่น จำนวนครั้งของการเกิดอุบัติเหตุ และจำนวนผู้เสียชีวิต ด้วย Scatter plot diagram ตามรูป
จุดไหน เป็นของปีไหนนะ เกิดอุบัติเหตุ 4500 ครั้ง แต่ยอดตายต่ำกว่าปีที่เกิดอุบัติเตุน้อยครั้งก็มีนะ
Analyze: กราฟและตารางที่เลือกใช้ ควรเป็นสื่อที่ชี้ให้เห็นข้อสรุปที่น่าสนใจ ดังนั้นการเขียนข้อสรุปที่ได้จากตารางและกราฟต่างๆ จึงมีความสำคัญมาก คำอธิบายตารางไม่ควรเป็นเพียงการรายงานข้อมูลตัวเลขที่แสดงชัดเจนในภาพแล้ว
เช่น จากกราฟเราพบว่าการเกิดอุบัติเหตุมีแนวโน้มลดลงตั้งแต่ปี 2561 และความสูญเสียในช่วงสงกรานต์เริ่มลดลงต่ำกว่าช่วงปีใหม่ แต่กระนั้น จำนวนอุบัติเหตุที่ลดลงมากในปี 2564-2565 อาจเป็นเพราะประชาชนจำกัดการเดินทางในภาวะการระบาดของโควิด-19 และขาดข้อมูลอุบัติการณ์ในเทศกาลสงกรานต์ปี 2563 เนื่องจากคำสั่งงดเดินทาง
แต่เมื่อสืบค้นข้อมูลย้อนหลังไปถึงปีแรกๆ ที่มีการรวบรวมข้อมูล เราอาจได้เห็นภาพรวมของข้อมูลอีกแบบหนึ่ง ที่พบว่าก่อนปี 2558 นั้น จำนวนอุบัติเหตุเคยอยู่ในระดับสูงและลดต่ำมาก่อน ดังรูป
ถ้าใช้การสื่อสารเชิงบวกว่าเราเคยทำสำเร็จมาแล้ว มาชวนกันทำสถิติ New Low จะเวริ์คมั้ย
จะเห็นได้ว่ากราฟแท่งมีวิธีจัดเรียงได้หลายแบบ การใช้กราฟรูปแบบต่างกัน หรือแสดงข้อมูลในช่วงเวลาที่ต่างกัน มีผลให้สื่อความหมายได้ต่างกันด้วย
นอกจากนี้การวิเคราะห์โดยใช้ข้อมูลจากแหล่งทุติยภูมิอาจมีข้อจำกัด เช่น ไม่มีข้อมูลตามที่เราสนใจทุกรายการ เช่น เราไม่สามารถสืบค้นได้ว่าอุบัติเหตุนั้นเกิดกับพาหนะใด ผู้สูญเสียเป็นเพศใด อายุเท่าไหร่ รวมทั้งอาจไม่ได้พิจารณาถึงสถานการณ์ผิดปกติที่เกิดขึ้นในช่วงเวลาของข้อมูลนั้น
หากใช้ข้อมูลทุติยภูมิจากหลายแห่งก็อาจทำให้เกิดข้อสรุปในมุมมองใหม่ เช่น เมื่อคำนวณจำนวนอุบัติเหตุในแต่ละปี ต่อจำนวนประชากรไทย 1 ล้านคน ดังตารางนี้
ถ้าไม่ลดเดินทาง ยอดอุบัติเหตุจะลดลงต่ำกว่า 100 ครั้งต่อ1 ล้านคน มั้ยนี่ 😅
ที่มา: จำนวนประชากรของไทย 2555 - 2564: http://statbbi.nso.go.th/staticreport/page/sector/th/01.aspx
สถิติอุบัติเหตุระหว่างเทศกาลปีใหม่และสงกรานต์: http://www.accident.or.th/index.php/2017-12-04-07-32-28
การออกแบบนำเสนอข้างต้นจึงเป็นเพียงวิธีหนึ่งเท่านั้น ในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูล เราเลือกได้ว่าการใช้กราฟหรือตารางแบบใดเป็นประโยชน์ น่าสนใจ เพราะเหตุใด และสามารถออกแบบนำเสนอข้อมูลแบบอื่นๆ ที่มีประสิทธิผลและน่าสนใจกว่านี้ได้เช่นกัน
อนึ่ง ตัวอย่างนี้ยังสะท้อนให้ตระหนักว่าข้อมูลต่างๆ ที่พบเห็นในชีวิตประจำวัน อาจถูกเลือกนำเสนอเพียงบางส่วน เพื่อจูงใจให้เรามีความเห็นคล้อยตามไปในทิศทางที่ผู้นำเสนอต้องการ การนำเสนอในลักษณะนี้เป็นเรื่องผิดจรรณยาบรรณ แต่ก็มักพบได้บ่อยทั้งจากสื่อโฆษณาหรือแม้แต่เอกสารที่ดูเหมือนจะเป็นงานวิชาการ ผู้สนใจวิชาสถิติจึงควรฝึกสังเกตและใช้ประโยชน์จากข่าวสารข้อมูลที่เผยแพร่บนสื่อต่างๆ อย่างรู้เท่าทัน 😀
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2024 Blockdit
