( คัดลอกมาบางส่วน... )
"...เป็นเรื่องที่ดีที่ประชาชนในฐานะผู้ใช้สถิติมีความคิดวิจารณญาณ (Critical thinking) และไม่เชื่อในทันที..."
"...ตกลงนักข่าวสามารถอนุมานสาเหตุของการฆ่าตัวตายได้เสร็จสรรพ
พอๆ กับนักวิชาการที่ทำงานวิจัยชิ้นนี้ด้วยหรือไม่
ปกติการสอบสวนสาเหตุการฆ่าตัวตายต้องใช้ความรู้ความชำนาญอย่างมาก และต้องทำหลังจากชันสูตรพลิกศพ
ทางนิติเวชศาสตร์แล้ว และต้องสอบถามญาติพี่น้องหรือผู้ที่เห็นเหตุการณ์อย่างละเอียดรอบคอบ
การจะฟันธงว่าใครฆ่าตัวตายเพราะโควิด-19 คงไม่สามารถทำอะไรอย่างชุ่ยๆ ได้เช่นนี้
นักวิชาการที่ดีและมีจริยธรรมต้องไม่ทำเช่นนี้..."
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
●● ดราม่าสถิติฆ่าตัวตายเพราะ “โควิด-19”... เมื่อคนไทยเริ่มรู้เท่าทันมีความแตกฉานด้านข้อมูลและสถิติ ●●
( ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร. อานนท์ ศักดิ์วรวิชญ์
อาจารย์ประจำสาขาวิชา Business Analytics and Intelligence
และ Actuarial Science and Risk Management
คณะสถิติประยุกต์ สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์
อนุกรรมาธิการติดตามการปฏิรูปประเทศด้านสาธารณสุข วุฒิสภา )
เมื่อเร็วๆ นี้ (วันที่ 24 เมษายน พ.ศ. 2563) มีงานวิจัยออกมาหนึ่งชิ้น แถลงออกมาใหญ่โตและมีสื่อนำไปเสนอเป็นข่าวเช่น
https://www.matichon.co.th/politics/news_2155152 และ
https://thestandard.co/suicides-and-coronavirus-casualties/
โดยเป็นการแถลงแถลงผลการรวบรวมข้อมูลผู้เสียชีวิตและคนที่ “ฆ่าตัวตาย” จากไวรัสโควิด-19 และข้อเสนอแนะ
โดยคณะนักวิจัยโครงการวิจัยคนจนเมืองที่เปลี่ยนไปในสังคมเมืองที่กําลังเปลี่ยนแปลง
1. ศ.ดร. อรรถจักร์ สัตยานุรักษ์ คณะมนุษยศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่
2. รศ. สมชาย ปรีชาศิลปกุล คณะนิติศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่
3. รศ.ดร. ประภาส ปิ่นตบแต่ง คณะรัฐศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
4. ผศ.ดร. บุญเลิศ วิเศษปรีชา คณะสังคมวิทยาและมานุษยวิทยา มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
5. รศ.ดร. ณฐพงศ์ จิตรนิรัตน์ รองอธิการบดีฝ่ายวิจัย มหาวิทยาลัยทักษิณ
6. ผศ. ดร. ธนิต โตอดิเทพย์ คณะมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยบูรพา
7. ผศ.ดร.ธนพฤกษ์ ชามะรัตน์ คณะมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น
โดยมีผู้แถลงคือ รองศาสตราจารย์ สมชาย ปรีชาศิลปกุล คณะนิติศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่
ภายใต้การสนับสนุนของ สำนักงานคณะกรรมการส่งเสริมวิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (สกสว.)
( อ่านรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่
https://drive.google.com/file/d/1y9YlYjG72dm7E7S0eH8EE-l0iFwugtIs/view )
ถ้อยแถลงกล่าวว่ามีจำนวนคนที่ฆ่าตัวตายจากโควิด-19 เท่า ๆ กับจำนวนคนที่ตายจากการป่วยโรคโควิด-19
และเรียกร้องให้รัฐบาลดูแลคนยากจนที่เดือดร้อนจากการปิดเมืองและการประกาศ พ.ร.ก.บริหารราชการแผ่นดิน
ในสถานการณ์ฉุกเฉินของรัฐบาล และมีข้อเรียกร้องอื่น ๆ อีกมาก
ผลการแถลงนี้ทำให้เกิดการวิพากษ์วิจารณ์ไปในวงกว้างอย่างกว้างขวาง
ผมคิดว่าเป็นเรื่องที่ดีที่ประชาชนในฐานะผู้ใช้สถิติมีความคิดวิจารณญาณ (Critical thinking) และไม่เชื่อในทันที
ในช่วงโควิด-19 มีการนำเสนอกราฟและค่าสถิติต่างๆ ต่อสาธารณชนอย่างกว้างขวางและนำไปสู่การถกเถียงกัน
ทำให้เกิดความแตกฉานด้านข้อมูลและสถิติ (Statistical and data literacy) กันอย่างกว้างขวาง ทำให้สังคมเกิด
การตื่นรู้
เช่น สถิติผู้ติดเชื้อโควิด-19 ที่ประเทศไทยทดสอบน้อยเลยเจอผู้ติดเชื้อน้อย
ในบทความ ปัญหาสถิติผู้ติดเชื้อโควิด-19 ของไทยที่ไม่ได้ปกปิด ติดที่ล่าช้า น้ำยาไม่พอ เข้าถึงการตรวจได้ยาก
https://mgronline.com/daily/detail/9630000035084
ทำให้กรมควบคุมโรคได้เร่งปรับปรุงการรายงานผลการตรวจ โดยแต่เดิมให้ส่งเฉพาะตัวเลขผู้ตรวจที่มีผลเลือดของ
โควิด-19 เป็นบวกเข้ามา ให้รีบเร่งส่งผลตรวจที่เป็นลบมาด้วย เลยทำให้ทราบว่าแท้จริงแล้วประเทศไทยมีการตรวจ
หาเชื้อโควิด-19 ไปในปริมาณที่มากพอสมควร แต่ระบบสถิติในการรายงานกลับล่าช้า
ซึ่งต้องขอบคุณทางกรมควบคุมโรคที่เร่งแก้ไขปัญหาที่ประชาชนสงสัย
ผมมองในแง่บวกว่า ดราม่าสถิติผู้ที่ฆ่าตัวตายด้วยโควิด-19 นี้ก็เช่นกัน จะช่วยให้สังคมเกิดการตื่นรู้ เกิดการใช้
ความคิดวิจารณญาณ และทำให้ประชาชนในฐานะผู้ใช้สถิติเกิดความแตกฉานด้านข้อมูลและสถิติอันจะมีส่วนให้
เกิดการพัฒนาคุณภาพประชาชนให้มีทักษะอันจำเป็นอย่างยิ่งสำหรับศตวรรษที่ 21 (21st century skills)
ดังนั้นผมจึงขอวิพากษ์งานวิจัยนี้ เป็นการยกระดับความรู้ด้านสถิติและความแตกฉานด้านข้อมูลของประชาชนและ
สังคม เพื่อให้สังคมไทยเกิดการเรียนรู้ร่วมกัน อันจะช่วยยกระดับปัญญาสังคมต่อไปในอนาคต
สำหรับที่มาของดราม่าคนฆ่าตัวตายเพราะโควิด-19 แสดงดังกราฟด้านล่างนี้ ที่นำเสนอโดยใช้ลักษณะเดียวกันกับ
คณะผู้วิจัยและผู้แถลงงานวิจัยนี้ให้สวยงามขึ้น และมีลักษณะที่ทางสถิติเรียกว่าเป็นกราฟสะสม (Cumulative graph)
ดังรูปด้านล่างนี้
มีผู้ทรงคุณวุฒิหลายท่าน ได้วิพากษ์วิจารณ์งานวิจัยชิ้นนี้ เช่น
ศาสตราจารย์ นายแพทย์ ดร.รอ.ชยันต์ธร ปทุมานนท์ ผู้เชี่ยวชาญด้านระบาดวิทยา อดีตอาจารย์ภาควิชา
ระบาดวิทยา คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหิดล มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ และมหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
ได้วิจารณ์ว่า
" โห ศ เลยเหรอครับ ศ สาขาอะไรน่ะครับ รับ order ใครมาไม่รู้ "
รองศาสตราจารย์ ดร.สังวรณ์ งัดกระโทก จากแขนงวิชาการวัดและการประเมินผลการศึกษา สาขาวิชาศึกษาศาสตร์
มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช ได้วิจารณ์ว่า
" งานวิจัยนี้ดูหลวม ๆ นะครับ ถ้า X คือความล้มเหลวของรัฐ Y คือ การฆ่าตัวตาย การที่จะบอกว่า X เป็นเหตุของ Y
ต้องพิสูจน์ให้ได้ว่า ทุกครั้งที่ X เกิด Y ต้องเกิด และ ผลของ X ต่อ Y ต้องไม่ขึ้นกับตัวแปรอื่น ข้อมูลพวกนี้ไม่ได้
วิเคราะห์ในงานวิจัย...."
ผู้ช่วยศาสตราจารย์ นพ. ชัยชนะ นิ่มนวล จากภาควิชาจิตเวชศาสตร์ คณะแพทยศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
ได้วิจารณ์ว่า
" ถ้าเราต้องการทำวิจัยโดยมีสมมติฐานว่า...โครงการของรัฐเกี่ยวกับการจัดการโรคระบาดโควิดจะมีผลกระทบ
ต่อประชาชนตามมาอย่างชัดเจนและรุนแรง (ภายใน 1 สัปดาห์) ...นักศึกษาจะออกแบบวิจัยอย่างไรที่จะทดสอบ สมมติฐานนี้ อยากรู้คำตอบไปถามอาจารย์พวกนี้ แต่ทางที่ดีไปอ่าน
https://drive.google.com/file/d/1y9YlYjG72dm7E7S0eH8EE-l0iFwugtIs/view
ในทางวิชาการต้องบอกว่าหลอนมาก ... ไม่รู้ใครให้ทุน "
ศาสตราจารย์ ดร.สุทธิศักดิ์ พงศ์ธนาพาณิช ภาควิชาเทคโนโลยีวิศวกรรมเครื่องกล มหาวิทยาลัยเทคโนโลยี
พระจอมเกล้าพระนครเหนือ ได้วิจารณ์ว่า
" อ่านแล้วสงสารวงการวิจัยด้านสังคมศาสตร์ และ นศ. ที่ถูกคนกลุ่มนี้ผลิตออกไป seasonal effect ก็ไม่รู้จัก
ช่วงเวลาวิจัยก็ยังไม่ครอบคลุมการปรับพฤติกรรมทางสังคมของมนุษย์ ซึ่งกำลังจะเข้าสู่ steady state
ถ้ารูปแบบการติดเชื้อและปัจจัยอื่น ๆ มีการเปลี่ยนแปลงไม่มาก และเป็นไปตามความคาดหวังของสังคม...
อ่านแล้วจบกัน เสียเวลาอ่านมาก
สำหรับตัวผมเองขอวิจารณ์ดังนี้
เรื่องสถิติตายเพราะโควิดนี่น่าอนาถมาก คนทำวิจัยไม่เป็น แต่มั่วมาก อ้างแถลงไป มั่วไปหมด ขอวิจารณ์งานวิจัย
ดังกล่าวดังนี้...
หนึ่ง ...
ที่มาของข้อมูลในงานวิจัยมีอคติในการคัดเลือก (selection bias) อย่างรุนแรง เพราะใช้วิธีการอ่านข่าวจาก
หนังสือพิมพ์และโทรทัศน์ มารวบรวมสถิติคนฆ่าตัวตายด้วยโควิด-19
ผมเองเคยทำงานเป็นนักข่าว ครูสอนผมเขียนข่าวคนแรกคือพี่พอใจ ชัยะเวฬุ อดีตนายกสมาคมนักหนังสือพิมพ์
แห่งประเทศไทย ได้สอนผมว่า ต้องมี nose for news ผมจึงถามว่าแปลว่าอะไร พี่พอใจอธิบายว่า คนกัดหมา เป็นข่าว
หมากัดคนไม่เป็นข่าว
ดังนั้นเมื่อนักวิจัยเลือกเก็บข้อมูลสถิติการฆ่าตัวตายจากโควิด-19 จาก หนังสือพิมพ์/สถานีโทรทัศน์ที่ต้องการ
ขายข่าว การฆ่าตัวตายตามธรรมดาจะไม่เป็นข่าว แต่การฆ่าตัวตายเพราะโควิด-19 จะเป็นข่าว เพราะอยู่ในกระแส
ที่น่าสนใจ
การทำวิจัยและการเก็บข้อมูลแบบนี้ต้องถือว่ามีอคติจากการสุ่ม (sampling bias) แบบสุดกู่ สุดขั้วโลก
ไม่อาจจะใช้อ้างอิงทางวิชาการได้ ไม่มีความเหมาะสมกับการใช้ศึกษาประเด็นที่มีความละเอียดอ่อน
เช่น การฆ่าตัวตาย ได้
สอง ...
การใช้กราฟสะสม (cumulative graph) ในการนำเสนอข้อมูลสถิติการฆ่าตัวตาย ไม่เหมาะสมอย่างยิ่ง
ถือว่าเป็นการโกหกด้วยสถิติอย่างหนึ่ง เพราะถึงอย่างไร cumulative graph นั้น ซึ่งยังไงเส้นกราฟก็วิ่งขึ้น
ทำให้ดราม่าดูน่ากลัวว่ามีคนฆ่าตัวตายเพิ่มขึ้นมากเหลือเกิน
ในต่างประเทศมีการวิจารณ์การใช้กราฟสะสมแบบนี้ เช่น ทิม คุก CEO ของแอปเปิ้ลที่มาดำรงตำแหน่งแทน
Steve Jobs ผู้ล่วงลับ ชอบใช้กราฟยอดขายสะสมของการขายไอโฟนนำเสนอต่อนักข่าว ซึ่งทำให้ดูดีมาก
ว่ายอดขายไอโฟนมีแต่เพิ่มขึ้นตลอด ทั้งๆ ที่เป็นยอดขายสะสม
มีผู้รู้ได้ทาบยอดขายแต่ละไตรมาสของไอโฟนทับลงบนกราฟยอดขายสะสมที่ Tim Cook นำเสนอ ดังรูปด้านล่างนี้
ทำให้เห็นว่า ยอดขายไอโฟนนั้นมีขึ้นและมีลง และมียอดขึ้นก็ต่อเมื่อออกรุ่นใหม่ๆ ออกมา อันเป็นลักษณะปกติ
ของสินค้าแฟชั่นที่จะได้รับความนิยมอย่างมากในช่วงแรกๆ ที่มีการออกแบบใหม่และนำเทรนด์
ดังนั้นกราฟสะสมจำนวนผู้ฆ่าตัวตายเพราะโควิด-19 ก็จัดว่าเป็นการโกหกทางสถิติอย่างหนึ่งด้วย
กราฟสะสมซึ่งไม่ควรจะใช้อย่างยิ่ง เพราะทำให้ผู้อ่านเข้าใจผิดได้
สาม ...
ข้อมูลสถิติการฆ่าตัวตายเพราะโควิด-19 ไม่ได้ตัดอิทธิพลของฤดูกาล (seasonality effect) ของข้อมูล
อันเป็นลักษณะปกติของข้อมูลอนุกรมเวลา (Time-series data)
ยกตัวอย่างเช่น ในฤดูร้อน ยอดขายน้ำอัดลมและไอศกรีมจะเพิ่มขึ้น ในขณะที่ฤดูหนาวจะขายได้น้อยลง
ไข้หวัดใหญ่ ซึ่งเกิดจากไวรัส อาจจะรวม โควิด-19 ด้วย มักระบาดมากในหน้าหนาว เพราะไวรัสเติบโตได้ดีในที่
อากาศเย็น
แม้กระทั่งการฆ่าตัวตายก็มีอิทธิพลของฤดูกาล เช่น ในประเทศเมืองหนาว มีอิทธิพลการเห็นหิมะ
(See the snow effect) ทำให้เกิดการฆ่าตัวตายเพิ่มขึ้นในหน้าหนาว ซึ่งอธิบายได้ว่า สรีรวิทยาของมนุษย์ต้องสร้าง
สารสื่อประสาท (Neurotransmitter) บางตัว ซึ่งต้องอาศัยแสงแดง ร่างกายมนุษย์จึงสร้างสารดังกล่าวได้ หากไม่ได้
รับแสงแดดเพียงพอ จะทำให้ร่างกายไม่สามารถสังเคราะห์สารสื่อประสาทที่จำเป็นต่อร่างกายได้ ทำให้เกิด
โรคซึมเศร้าและนำไปสู้การฆ่าตัวตายเพิ่มมากขึ้นในฤดูหนาว
ผมมีเพื่อนฝรั่งที่เป็นโรคนี้ หมอต้องสั่งให้ติดหลอดไฟชนิดพิเศษในบ้าง แล้วถอดเสื้อผ้า เปิดไฟดวงพิเศษที่ว่า
ส่องไปทั่วร่างกายเพื่อให้เกิดการสังเคราะห์สารที่จำเป็นดังกล่าว เพื่อรักษาโรคซึมเศร้า
ดังนั้นการวิเคราะห์ข้อมูลสถิติการฆ่าตัวตายเพียงเดือนเดียว แล้วกล่าวอ้างเกินจริง (Exaggeration) ไปเป็นตุเป็นตะ
ไม่ได้ตัดหรือขจัดอิทธิพลของฤดูกาลออกไปเลยจึงเป็นเรื่องที่ไม่ถูกต้อง
การวิเคราะห์เพื่อขจัดอิทธิพลของฤดูกาลออกไปต้องมองแบบ year on year เช่น หากจะเปรียบเทียบค่าไฟฟ้า
ของเดือนเมษายนปีนี้ ก็ควรจะเปรียบเทียบกับสถิติค่าไฟฟ้าของเดือนเมษายนปีก่อน ไม่ใช่ เดือนมีนาคมปีนี้
เพราะถึงอย่างไรอากาศเดือนเมษายนปีนี้ก็มีฤดูกาล และร้อนกว่าเดือนมีนาคมปีนี้
หรือจะใช้วิธีการทางสถิติในการ สร้างดัชนีฤดูกาล (seasonal index) จากข้อมูลอนุกรมเวลาที่เก็บทุกเดือน
ย้อนหลังไปหลายๆ ปี แล้วนำมาคำนวณทางสถิติเพื่อนำเอา seasonality ของข้อมูลอนุกรมเวลา ออกไปก่อน
จึงจะวิเคราะห์ได้อย่างมั่นใจได้ ว่าการฆ่าตัวตายเพราะโควิด-19 ไม่ได้เพิ่มขึ้นมาตามปกติที่อาจจะมีอิทธิพลของ
ความเป็นฤดูกาลในการฆ่าตัวตายอยู่แล้วก็ได้
สำหรับประเทศไทย ผมสันนิษฐาน โดยที่ไม่เคยเห็นข้อมูลว่าสถิติการฆ่าตัวตายน่าจะสูงขึ้นในฤดูฝน
เพราะฝนทำให้อากาศครึ้มและทำให้ซึมเศร้าได้ง่าย ซึ่งต้องพิสูจน์กันด้วยสถิติและคงมีผู้เคยศึกษาไว้แล้วเช่นกัน
( มีต่อ...)
●● ดราม่าสถิติฆ่าตัวตายเพราะ “โควิด-19”... เมื่อคนไทยเริ่มรู้เท่าทันมีความแตกฉานด้านข้อมูลและสถิติ ●●
"...เป็นเรื่องที่ดีที่ประชาชนในฐานะผู้ใช้สถิติมีความคิดวิจารณญาณ (Critical thinking) และไม่เชื่อในทันที..."
"...ตกลงนักข่าวสามารถอนุมานสาเหตุของการฆ่าตัวตายได้เสร็จสรรพ
พอๆ กับนักวิชาการที่ทำงานวิจัยชิ้นนี้ด้วยหรือไม่
ปกติการสอบสวนสาเหตุการฆ่าตัวตายต้องใช้ความรู้ความชำนาญอย่างมาก และต้องทำหลังจากชันสูตรพลิกศพ
ทางนิติเวชศาสตร์แล้ว และต้องสอบถามญาติพี่น้องหรือผู้ที่เห็นเหตุการณ์อย่างละเอียดรอบคอบ
การจะฟันธงว่าใครฆ่าตัวตายเพราะโควิด-19 คงไม่สามารถทำอะไรอย่างชุ่ยๆ ได้เช่นนี้
นักวิชาการที่ดีและมีจริยธรรมต้องไม่ทำเช่นนี้..."
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
●● ดราม่าสถิติฆ่าตัวตายเพราะ “โควิด-19”... เมื่อคนไทยเริ่มรู้เท่าทันมีความแตกฉานด้านข้อมูลและสถิติ ●●
( ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร. อานนท์ ศักดิ์วรวิชญ์
อาจารย์ประจำสาขาวิชา Business Analytics and Intelligence
และ Actuarial Science and Risk Management
คณะสถิติประยุกต์ สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์
อนุกรรมาธิการติดตามการปฏิรูปประเทศด้านสาธารณสุข วุฒิสภา )
เมื่อเร็วๆ นี้ (วันที่ 24 เมษายน พ.ศ. 2563) มีงานวิจัยออกมาหนึ่งชิ้น แถลงออกมาใหญ่โตและมีสื่อนำไปเสนอเป็นข่าวเช่น https://www.matichon.co.th/politics/news_2155152 และ https://thestandard.co/suicides-and-coronavirus-casualties/
โดยเป็นการแถลงแถลงผลการรวบรวมข้อมูลผู้เสียชีวิตและคนที่ “ฆ่าตัวตาย” จากไวรัสโควิด-19 และข้อเสนอแนะ
โดยคณะนักวิจัยโครงการวิจัยคนจนเมืองที่เปลี่ยนไปในสังคมเมืองที่กําลังเปลี่ยนแปลง
1. ศ.ดร. อรรถจักร์ สัตยานุรักษ์ คณะมนุษยศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่
2. รศ. สมชาย ปรีชาศิลปกุล คณะนิติศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่
3. รศ.ดร. ประภาส ปิ่นตบแต่ง คณะรัฐศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
4. ผศ.ดร. บุญเลิศ วิเศษปรีชา คณะสังคมวิทยาและมานุษยวิทยา มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
5. รศ.ดร. ณฐพงศ์ จิตรนิรัตน์ รองอธิการบดีฝ่ายวิจัย มหาวิทยาลัยทักษิณ
6. ผศ. ดร. ธนิต โตอดิเทพย์ คณะมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยบูรพา
7. ผศ.ดร.ธนพฤกษ์ ชามะรัตน์ คณะมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น
โดยมีผู้แถลงคือ รองศาสตราจารย์ สมชาย ปรีชาศิลปกุล คณะนิติศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่
ภายใต้การสนับสนุนของ สำนักงานคณะกรรมการส่งเสริมวิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (สกสว.)
( อ่านรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ https://drive.google.com/file/d/1y9YlYjG72dm7E7S0eH8EE-l0iFwugtIs/view )
ถ้อยแถลงกล่าวว่ามีจำนวนคนที่ฆ่าตัวตายจากโควิด-19 เท่า ๆ กับจำนวนคนที่ตายจากการป่วยโรคโควิด-19
และเรียกร้องให้รัฐบาลดูแลคนยากจนที่เดือดร้อนจากการปิดเมืองและการประกาศ พ.ร.ก.บริหารราชการแผ่นดิน
ในสถานการณ์ฉุกเฉินของรัฐบาล และมีข้อเรียกร้องอื่น ๆ อีกมาก
ผลการแถลงนี้ทำให้เกิดการวิพากษ์วิจารณ์ไปในวงกว้างอย่างกว้างขวาง
ผมคิดว่าเป็นเรื่องที่ดีที่ประชาชนในฐานะผู้ใช้สถิติมีความคิดวิจารณญาณ (Critical thinking) และไม่เชื่อในทันที
ในช่วงโควิด-19 มีการนำเสนอกราฟและค่าสถิติต่างๆ ต่อสาธารณชนอย่างกว้างขวางและนำไปสู่การถกเถียงกัน
ทำให้เกิดความแตกฉานด้านข้อมูลและสถิติ (Statistical and data literacy) กันอย่างกว้างขวาง ทำให้สังคมเกิด
การตื่นรู้
เช่น สถิติผู้ติดเชื้อโควิด-19 ที่ประเทศไทยทดสอบน้อยเลยเจอผู้ติดเชื้อน้อย
ในบทความ ปัญหาสถิติผู้ติดเชื้อโควิด-19 ของไทยที่ไม่ได้ปกปิด ติดที่ล่าช้า น้ำยาไม่พอ เข้าถึงการตรวจได้ยาก
https://mgronline.com/daily/detail/9630000035084
ทำให้กรมควบคุมโรคได้เร่งปรับปรุงการรายงานผลการตรวจ โดยแต่เดิมให้ส่งเฉพาะตัวเลขผู้ตรวจที่มีผลเลือดของ
โควิด-19 เป็นบวกเข้ามา ให้รีบเร่งส่งผลตรวจที่เป็นลบมาด้วย เลยทำให้ทราบว่าแท้จริงแล้วประเทศไทยมีการตรวจ
หาเชื้อโควิด-19 ไปในปริมาณที่มากพอสมควร แต่ระบบสถิติในการรายงานกลับล่าช้า
ซึ่งต้องขอบคุณทางกรมควบคุมโรคที่เร่งแก้ไขปัญหาที่ประชาชนสงสัย
ผมมองในแง่บวกว่า ดราม่าสถิติผู้ที่ฆ่าตัวตายด้วยโควิด-19 นี้ก็เช่นกัน จะช่วยให้สังคมเกิดการตื่นรู้ เกิดการใช้
ความคิดวิจารณญาณ และทำให้ประชาชนในฐานะผู้ใช้สถิติเกิดความแตกฉานด้านข้อมูลและสถิติอันจะมีส่วนให้
เกิดการพัฒนาคุณภาพประชาชนให้มีทักษะอันจำเป็นอย่างยิ่งสำหรับศตวรรษที่ 21 (21st century skills)
ดังนั้นผมจึงขอวิพากษ์งานวิจัยนี้ เป็นการยกระดับความรู้ด้านสถิติและความแตกฉานด้านข้อมูลของประชาชนและ
สังคม เพื่อให้สังคมไทยเกิดการเรียนรู้ร่วมกัน อันจะช่วยยกระดับปัญญาสังคมต่อไปในอนาคต
สำหรับที่มาของดราม่าคนฆ่าตัวตายเพราะโควิด-19 แสดงดังกราฟด้านล่างนี้ ที่นำเสนอโดยใช้ลักษณะเดียวกันกับ
คณะผู้วิจัยและผู้แถลงงานวิจัยนี้ให้สวยงามขึ้น และมีลักษณะที่ทางสถิติเรียกว่าเป็นกราฟสะสม (Cumulative graph)
ดังรูปด้านล่างนี้
มีผู้ทรงคุณวุฒิหลายท่าน ได้วิพากษ์วิจารณ์งานวิจัยชิ้นนี้ เช่น
ศาสตราจารย์ นายแพทย์ ดร.รอ.ชยันต์ธร ปทุมานนท์ ผู้เชี่ยวชาญด้านระบาดวิทยา อดีตอาจารย์ภาควิชา
ระบาดวิทยา คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหิดล มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ และมหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
ได้วิจารณ์ว่า
" โห ศ เลยเหรอครับ ศ สาขาอะไรน่ะครับ รับ order ใครมาไม่รู้ "
รองศาสตราจารย์ ดร.สังวรณ์ งัดกระโทก จากแขนงวิชาการวัดและการประเมินผลการศึกษา สาขาวิชาศึกษาศาสตร์
มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช ได้วิจารณ์ว่า
" งานวิจัยนี้ดูหลวม ๆ นะครับ ถ้า X คือความล้มเหลวของรัฐ Y คือ การฆ่าตัวตาย การที่จะบอกว่า X เป็นเหตุของ Y
ต้องพิสูจน์ให้ได้ว่า ทุกครั้งที่ X เกิด Y ต้องเกิด และ ผลของ X ต่อ Y ต้องไม่ขึ้นกับตัวแปรอื่น ข้อมูลพวกนี้ไม่ได้
วิเคราะห์ในงานวิจัย...."
ผู้ช่วยศาสตราจารย์ นพ. ชัยชนะ นิ่มนวล จากภาควิชาจิตเวชศาสตร์ คณะแพทยศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
ได้วิจารณ์ว่า
" ถ้าเราต้องการทำวิจัยโดยมีสมมติฐานว่า...โครงการของรัฐเกี่ยวกับการจัดการโรคระบาดโควิดจะมีผลกระทบ
ต่อประชาชนตามมาอย่างชัดเจนและรุนแรง (ภายใน 1 สัปดาห์) ...นักศึกษาจะออกแบบวิจัยอย่างไรที่จะทดสอบ สมมติฐานนี้ อยากรู้คำตอบไปถามอาจารย์พวกนี้ แต่ทางที่ดีไปอ่าน https://drive.google.com/file/d/1y9YlYjG72dm7E7S0eH8EE-l0iFwugtIs/view
ในทางวิชาการต้องบอกว่าหลอนมาก ... ไม่รู้ใครให้ทุน "
ศาสตราจารย์ ดร.สุทธิศักดิ์ พงศ์ธนาพาณิช ภาควิชาเทคโนโลยีวิศวกรรมเครื่องกล มหาวิทยาลัยเทคโนโลยี
พระจอมเกล้าพระนครเหนือ ได้วิจารณ์ว่า
" อ่านแล้วสงสารวงการวิจัยด้านสังคมศาสตร์ และ นศ. ที่ถูกคนกลุ่มนี้ผลิตออกไป seasonal effect ก็ไม่รู้จัก
ช่วงเวลาวิจัยก็ยังไม่ครอบคลุมการปรับพฤติกรรมทางสังคมของมนุษย์ ซึ่งกำลังจะเข้าสู่ steady state
ถ้ารูปแบบการติดเชื้อและปัจจัยอื่น ๆ มีการเปลี่ยนแปลงไม่มาก และเป็นไปตามความคาดหวังของสังคม...
อ่านแล้วจบกัน เสียเวลาอ่านมาก
สำหรับตัวผมเองขอวิจารณ์ดังนี้
เรื่องสถิติตายเพราะโควิดนี่น่าอนาถมาก คนทำวิจัยไม่เป็น แต่มั่วมาก อ้างแถลงไป มั่วไปหมด ขอวิจารณ์งานวิจัย
ดังกล่าวดังนี้...
หนึ่ง ...
ที่มาของข้อมูลในงานวิจัยมีอคติในการคัดเลือก (selection bias) อย่างรุนแรง เพราะใช้วิธีการอ่านข่าวจาก
หนังสือพิมพ์และโทรทัศน์ มารวบรวมสถิติคนฆ่าตัวตายด้วยโควิด-19
ผมเองเคยทำงานเป็นนักข่าว ครูสอนผมเขียนข่าวคนแรกคือพี่พอใจ ชัยะเวฬุ อดีตนายกสมาคมนักหนังสือพิมพ์
แห่งประเทศไทย ได้สอนผมว่า ต้องมี nose for news ผมจึงถามว่าแปลว่าอะไร พี่พอใจอธิบายว่า คนกัดหมา เป็นข่าว
หมากัดคนไม่เป็นข่าว
ดังนั้นเมื่อนักวิจัยเลือกเก็บข้อมูลสถิติการฆ่าตัวตายจากโควิด-19 จาก หนังสือพิมพ์/สถานีโทรทัศน์ที่ต้องการ
ขายข่าว การฆ่าตัวตายตามธรรมดาจะไม่เป็นข่าว แต่การฆ่าตัวตายเพราะโควิด-19 จะเป็นข่าว เพราะอยู่ในกระแส
ที่น่าสนใจ
การทำวิจัยและการเก็บข้อมูลแบบนี้ต้องถือว่ามีอคติจากการสุ่ม (sampling bias) แบบสุดกู่ สุดขั้วโลก
ไม่อาจจะใช้อ้างอิงทางวิชาการได้ ไม่มีความเหมาะสมกับการใช้ศึกษาประเด็นที่มีความละเอียดอ่อน
เช่น การฆ่าตัวตาย ได้
สอง ...
การใช้กราฟสะสม (cumulative graph) ในการนำเสนอข้อมูลสถิติการฆ่าตัวตาย ไม่เหมาะสมอย่างยิ่ง
ถือว่าเป็นการโกหกด้วยสถิติอย่างหนึ่ง เพราะถึงอย่างไร cumulative graph นั้น ซึ่งยังไงเส้นกราฟก็วิ่งขึ้น
ทำให้ดราม่าดูน่ากลัวว่ามีคนฆ่าตัวตายเพิ่มขึ้นมากเหลือเกิน
ในต่างประเทศมีการวิจารณ์การใช้กราฟสะสมแบบนี้ เช่น ทิม คุก CEO ของแอปเปิ้ลที่มาดำรงตำแหน่งแทน
Steve Jobs ผู้ล่วงลับ ชอบใช้กราฟยอดขายสะสมของการขายไอโฟนนำเสนอต่อนักข่าว ซึ่งทำให้ดูดีมาก
ว่ายอดขายไอโฟนมีแต่เพิ่มขึ้นตลอด ทั้งๆ ที่เป็นยอดขายสะสม
มีผู้รู้ได้ทาบยอดขายแต่ละไตรมาสของไอโฟนทับลงบนกราฟยอดขายสะสมที่ Tim Cook นำเสนอ ดังรูปด้านล่างนี้
ทำให้เห็นว่า ยอดขายไอโฟนนั้นมีขึ้นและมีลง และมียอดขึ้นก็ต่อเมื่อออกรุ่นใหม่ๆ ออกมา อันเป็นลักษณะปกติ
ของสินค้าแฟชั่นที่จะได้รับความนิยมอย่างมากในช่วงแรกๆ ที่มีการออกแบบใหม่และนำเทรนด์
ดังนั้นกราฟสะสมจำนวนผู้ฆ่าตัวตายเพราะโควิด-19 ก็จัดว่าเป็นการโกหกทางสถิติอย่างหนึ่งด้วย
กราฟสะสมซึ่งไม่ควรจะใช้อย่างยิ่ง เพราะทำให้ผู้อ่านเข้าใจผิดได้
สาม ...
ข้อมูลสถิติการฆ่าตัวตายเพราะโควิด-19 ไม่ได้ตัดอิทธิพลของฤดูกาล (seasonality effect) ของข้อมูล
อันเป็นลักษณะปกติของข้อมูลอนุกรมเวลา (Time-series data)
ยกตัวอย่างเช่น ในฤดูร้อน ยอดขายน้ำอัดลมและไอศกรีมจะเพิ่มขึ้น ในขณะที่ฤดูหนาวจะขายได้น้อยลง
ไข้หวัดใหญ่ ซึ่งเกิดจากไวรัส อาจจะรวม โควิด-19 ด้วย มักระบาดมากในหน้าหนาว เพราะไวรัสเติบโตได้ดีในที่
อากาศเย็น
แม้กระทั่งการฆ่าตัวตายก็มีอิทธิพลของฤดูกาล เช่น ในประเทศเมืองหนาว มีอิทธิพลการเห็นหิมะ
(See the snow effect) ทำให้เกิดการฆ่าตัวตายเพิ่มขึ้นในหน้าหนาว ซึ่งอธิบายได้ว่า สรีรวิทยาของมนุษย์ต้องสร้าง
สารสื่อประสาท (Neurotransmitter) บางตัว ซึ่งต้องอาศัยแสงแดง ร่างกายมนุษย์จึงสร้างสารดังกล่าวได้ หากไม่ได้
รับแสงแดดเพียงพอ จะทำให้ร่างกายไม่สามารถสังเคราะห์สารสื่อประสาทที่จำเป็นต่อร่างกายได้ ทำให้เกิด
โรคซึมเศร้าและนำไปสู้การฆ่าตัวตายเพิ่มมากขึ้นในฤดูหนาว
ผมมีเพื่อนฝรั่งที่เป็นโรคนี้ หมอต้องสั่งให้ติดหลอดไฟชนิดพิเศษในบ้าง แล้วถอดเสื้อผ้า เปิดไฟดวงพิเศษที่ว่า
ส่องไปทั่วร่างกายเพื่อให้เกิดการสังเคราะห์สารที่จำเป็นดังกล่าว เพื่อรักษาโรคซึมเศร้า
ดังนั้นการวิเคราะห์ข้อมูลสถิติการฆ่าตัวตายเพียงเดือนเดียว แล้วกล่าวอ้างเกินจริง (Exaggeration) ไปเป็นตุเป็นตะ
ไม่ได้ตัดหรือขจัดอิทธิพลของฤดูกาลออกไปเลยจึงเป็นเรื่องที่ไม่ถูกต้อง
การวิเคราะห์เพื่อขจัดอิทธิพลของฤดูกาลออกไปต้องมองแบบ year on year เช่น หากจะเปรียบเทียบค่าไฟฟ้า
ของเดือนเมษายนปีนี้ ก็ควรจะเปรียบเทียบกับสถิติค่าไฟฟ้าของเดือนเมษายนปีก่อน ไม่ใช่ เดือนมีนาคมปีนี้
เพราะถึงอย่างไรอากาศเดือนเมษายนปีนี้ก็มีฤดูกาล และร้อนกว่าเดือนมีนาคมปีนี้
หรือจะใช้วิธีการทางสถิติในการ สร้างดัชนีฤดูกาล (seasonal index) จากข้อมูลอนุกรมเวลาที่เก็บทุกเดือน
ย้อนหลังไปหลายๆ ปี แล้วนำมาคำนวณทางสถิติเพื่อนำเอา seasonality ของข้อมูลอนุกรมเวลา ออกไปก่อน
จึงจะวิเคราะห์ได้อย่างมั่นใจได้ ว่าการฆ่าตัวตายเพราะโควิด-19 ไม่ได้เพิ่มขึ้นมาตามปกติที่อาจจะมีอิทธิพลของ
ความเป็นฤดูกาลในการฆ่าตัวตายอยู่แล้วก็ได้
สำหรับประเทศไทย ผมสันนิษฐาน โดยที่ไม่เคยเห็นข้อมูลว่าสถิติการฆ่าตัวตายน่าจะสูงขึ้นในฤดูฝน
เพราะฝนทำให้อากาศครึ้มและทำให้ซึมเศร้าได้ง่าย ซึ่งต้องพิสูจน์กันด้วยสถิติและคงมีผู้เคยศึกษาไว้แล้วเช่นกัน
( มีต่อ...)