วิธีวิจัยทางธุรกิจ

189

บรรยากาศทผี่ อ่ นคลายเปน็ มติ รและเปน็ ธรรมชาติ
2) ช่วงระหว่างสัมภาษณ์ เป็นช่วงท่ีสําคัญท่ีสุด ผู้สัมภาษณ์จะต้อง

ดําเนินการสัมภาษณ์ตามแนวทางที่ได้ออกแบบไว้ในแบบสัมภาษณ์ มีผู้เสนอแนะเทคนิควิธีการ
สมั ภาษณไ์ ว้แตกตา่ งกันดังน้ี

(1) ควรเรมิ่ ต้นด้วยคําถามท่ีเป็นประเด็นกว้าง ๆ หรือ ประเด็น
คําถามที่มีความอ่อนไหวน้อย คําถามท่ีมีความอ่อนไหวมากควรเก็บถามในช่วงท้ายของการสัมภาษณ์
หลังจากที่ผู้ให้สัมภาษณ์ได้สนทนากับผู้สัมภาษณ์ไประยะเวลาหนึ่งแล้วจนเกิดความรู้สึกไว้วางใจ
(Healey and Rawlinson, 1994: 138) คําถามเริ่มต้นอาจเริ่มต้นด้วย “มีนักการตลาดบางท่าน
กล่าวว่า.........” “คุณมีความเห็นอย่างไรกับเรื่อง........” “ผม(ดิฉัน)ไม่แน่ใจว่า.......” “มันเป็นไปได้
หรือไมท่ ี.่ ........” เป็นตน้

(2) บุคลิก ท่าที และนํ้าเสียงของผู้สัมภาษณ์มีผลอย่างย่ิงต่อ
ความต้ังอกตั้งใจของผู้ให้สัมภาษณ์ท่ีจะให้ข้อมูล (Torrington, 1991) ผู้สัมภาษณ์จะต้องรับฟังข้อมูล
และความคิดเห็นด้วยท่าทีที่กระตือรือร้นไม่แสดงอาการของความเบ่ือหน่าย และไม่ทําให้ผู้ให้สัมภาษณ์
รู้สึกถูกคุกคามหรอื บีบบงั คบั ใหใ้ ห้ข้อมูล (Cooper and Schindler, 2014)

(3) ผู้สัมภาษณ์ควรให้เวลาผู้ให้สัมภาษณ์พอสมควรในการคิด
และไตร่ตรองในการให้ข้อมูลหรือแสดงความคิดเห็น และเปิดโอกาสให้แสดงความคิดเห็นได้
อยา่ งเตม็ ท่ี แต่ใหอ้ ยู่ในประเดน็ พรอ้ มสังเกตพฤติกรรมของผใู้ หส้ ัมภาษณ์ (Robson, 2002)

(4) ผสู้ ัมภาษณ์ต้องหลีกเล่ียงการแสดงความคิดเห็นและใช้คําถาม
ชักนํา เช่น “ลูกค้าหลายคนท่ีได้ลองใช้แล้ว ส่วนใหญ่จะช่ืนชอบสินค้าของเรา คุณคิดจะทดลองใช้
บ้างไหม” แต่ควรถามเปน็ “คณุ มคี วามคิดเห็นอยา่ งไรกบั สินคา้ ของเรา” แทน

(5) ผู้สัมภาษณ์ต้องสัมภาษณ์ให้ได้ข้อมูลครบถ้วนสมบูรณ์
หากผู้สัมภาษณ์เห็นว่าตนเองไม่เข้าใจคําตอบของผู้ให้สัมภาษณ์อย่างชัดเจน หรือผู้ให้สัมภาษณ์ให้ข้อมูล
ไมค่ รบถ้วน ผูส้ ัมภาษณ์อาจทดสอบความเข้าใจของตัวเองด้วยการสรุปความคิดเห็นท่ีได้จากผู้ให้สัมภาษณ์
แล้วให้ผู้ให้สัมภาษณ์ประเมินว่าเข้าใจถูกต้องหรือไม่ หรืออาจถามคําถามเดิมอีกคร้ังโดยในการถามใหม่
อีกครั้ง ไม่ควรถามด้วยคําพูดท่ีซํ้าเหมือนเดิมแต่ต้องมีลักษณะที่กระตุ้นให้เพิ่มเติมข้อมูลได้มากที่สุด
เช่น “ช่วยกรุณาอธิบายเพิ่ม…....” “อะไรเกิดขึ้นต่อไป.......” “ต่อไปเป็นยังไงครับ(ค่ะ)........”
“เมื่อสักครู่คุณบอกว่า........” “กรุณาเล่าเรื่องเกี่ยวกับ…..…” เป็นต้น (Healey and Rawlinson, 1994:
138; Sekaran, 2003: 231)

(6) เมอ่ื ส้นิ สุดการสมั ภาษณ์ให้กล่าวขอบคุณ และกล่าวขออภัย
หากใช้เวลาเกิน จดบันทึกทันทีท่ีทําได้ และหากมีการบันทึกเสียงให้เขียนชื่อม้วนเทปกรณีท่ีใช้เคร่ือง
บันทึกเทปหรือจดชื่อไฟล์กรณีใช้เคร่ืองบันทึกแบบดิจิตอล ก่อนออกจากที่สัมภาษณ์ แยกแยะสื่อท่ี
เกบ็ ให้ชดั เจน

11.5.1.3 ข้นั หลังการสมั ภาษณ์
1) การถอดเสียงบันทึก (transcribing) ในการสัมภาษณ์เชิงลึก

จะต้องมีการบันทึกเสียงการสัมภาษณ์ และหลังการสัมภาษณ์ควรถอดข้อความเสียงที่บันทึกไว้และจด
บันทึกไว้อย่างสมบูรณ์แบบคําต่อคํา (verbatim) แต่อาจจําเป็นต้องขัดเกลาภาษาบ้างเพื่อให้ได้ข้อความที่

190

เขา้ ใจงา่ ยแตย่ งั คงความหมายและอารมณ์ของผูใ้ ห้สมั ภาษณ์ไวเ้ หมือนเดมิ (ชาย โพธสิ ิตา, 2550: 366)
ในการจดบนั ทกึ ควรเขยี นขอ้ คําถามท่ีถามก่อนแล้วตามด้วยข้อความ

ทีเ่ ป็นคําตอบของข้อคําถามที่ได้จากการถอดเสียง แบบบันทึกอาจเว้นช่องว่างท่ีด้านขวาของกระดาษ
ไว้สําหรับบันทึกความเห็นของผู้สัมภาษณ์รวมถึงเหตุการณ์สําคัญที่อาจเกิดขึ้นระหว่างการสัมภาษณ์
ตลอดจนน้ําเสยี งของผู้ใหส้ ัมภาษณ์ (Saunders et al., 2009: 485)

2) การวเิ คราะห์ (analyzing) เป็นการอา่ นทบทวนและวิเคราะห์เนื้อหา
ท่ีได้จากการถอดเสียงเพื่อจับประเด็นของผู้ให้สัมภาษณ์และจัดกลุ่มตามประเด็น โดยอาจนําแนวคําถาม
และหัวข้อคําถามมาเป็นแนวทางในการวิเคราะห์ (ดูรายละเอียดได้ในบทที่ 16 หัวข้อ การวิเคราะห์
ขอ้ มลู เชงิ คณุ ภาพ)

3) การยืนยันความถูกต้อง (verify) เป็นการตรวจสอบความน่าเช่ือถือ
ของข้อมูลท่ีได้ ซ่ึงอาจทําได้โดยวิธีการที่เรียกว่า “triangulation” คือการเปรียบเทียบข้อมูลที่เก็บ
จากหลายแหลง่ เช่น การศึกษาการจดั การส่งิ แวดล้อมของโรงงานอุตสาหกรรม ที่ผู้วิจัยอาจสัมภาษณ์
ผู้ท่ีส่วนเก่ียวข้อง 3 กลุ่ม ได้แก่ ผู้ประกอบการ ชุมชนรอบ ๆ โรงงานอุตสาหกรรม และเจ้าหน้าท่ีของรัฐ
ท่ีดูแลด้านส่ิงแวดล้อม หากข้อมูลจากท้ังสามแหล่งในเร่ืองเดียวกันเหมือนกัน ก็อาจจะกล่าวได้ว่า
ข้อมูลมีความเท่ียงตรง (valid) นอกจากนี้อาจใช้วิธีให้ผู้ร่วมวิจัย 2-3 คนในคณะวิจัยได้อ่านและ
วเิ คราะหเ์ นื้อหาทีไ่ ด้จากการถอดเสียงในเรื่องเดยี วกนั แลว้ เปรียบเทยี บกันดู

4) การรายงาน (reporting) ผู้วิจัยจะต้องรายงานผลการวิเคราะห์
ทีไ่ ดจ้ ากการศกึ ษาใหก้ บั ผู้ทีม่ ีสว่ นเกย่ี วขอ้ งทราบ

11.5.2 ขอ้ ดีและขอ้ จากดั ของการเกบ็ ขอ้ มูลด้วยการสัมภาษณ์เชงิ ลึก

ข้อดีและขอ้ จํากัดของการเกบ็ ข้อมลู ดว้ ยการสมั ภาษณ์เชงิ ลึกมีดงั น้ี
11.5.2.1 ข้อดีของการเก็บข้อมลู ดว้ ยการสมั ภาษณ์เชิงลกึ
1) เป็นวิธีการรวบรวมข้อมูลท่ีสามารถใช้ได้กับคนทุกกลุ่ม ทุกเพศ

ทุกระดับการศึกษา ไม่มปี ญั หากบั ผ้ทู ี่ไมส่ ามารถอ่านหรอื เขียนหนงั สอื ได้
2) สามารถอธิบายคําถามท่ีผู้ให้สัมภาษณ์ไม่เข้าใจ และผู้สัมภาษณ์

สามารถซักถามให้ผ้ใู ห้สัมภาษณ์เพ่ิมเติมในประเด็นทตี่ อบยังไม่ชดั เจนได้อย่างเพียงพอ
3) สามารถสังเกตพฤติกรรมของผู้ให้สัมภาษณ์ในระหว่างสัมภาษณ์

ซง่ึ อาจใชป้ ระกอบในการพิจารณาความน่าเชื่อถือของข้อมูลที่ได้จากการสมั ภาษณ์
4) สามารถปรับวิธีการสัมภาษณ์ให้เหมาะกับสถานการณ์ท่ีเกิดข้ึน

ในระหว่างการสัมภาษณ์
11.5.2.2 ข้อจากัดของการเก็บข้อมูลดว้ ยการสัมภาษณเ์ ชิงลึก
1) สิ้นเปลอื งคา่ ใช้จ่าย แรงงาน และเวลามาก เหมาะสําหรับกลุ่มตัวอย่าง

ทม่ี จี าํ นวนไมม่ าก
2) คณุ ภาพของข้อมูลท่ีได้ขึ้นอยู่กับความสามารถและประสบการณ์

ของผสู้ ัมภาษณ์

191

3) ผู้ให้สัมภาษณ์อาจไม่กล้าตอบในบางประเด็นหรือพยายามตอบ
ในเชิงบวก เน่ืองจากอาย หรือ หวาดระแวง เพราะตอ้ งอยู่ในสถานการณ์ทเ่ี ผชิญหนา้ กับผสู้ มั ภาษณ์

4) ในกรณีที่ใช้ผู้สัมภาษณ์หลายคนอาจมีปัญหาในเร่ืองการควบคุม
ใหผ้ ู้สมั ภาษณท์ กุ คนมีมาตรฐานในการสัมภาษณ์ไดเ้ หมือนกนั

11.6 การสนทนากลุ่ม

การสนทนากลมุ่ (focus group) เปน็ การสัมภาษณ์เชิงคุณภาพแบบหน่ึงที่สัมภาษณ์ผู้ให้
สัมภาษณ์หลาย ๆ คนพร้อมกัน มีผู้เรียกการสัมภาษณ์ลักษณะน้ีแตกต่างกัน (Boddy, 2005) เช่น
การสัมภาษณ์กลุ่ม(group interview) การหารือกลุ่ม (group discussion) เป็นต้น ในหนังสือเล่มนี้
จะขอใชค้ าํ วา่ “การสนทนากล่มุ ”

การสนทนากลุ่ม หมายถึง การสัมภาษณ์กลุ่มในลักษณะการสนทนาระหว่างผู้วิจัยกับ
ผู้ให้ข้อมูลจํานวนหน่ึงในประเด็นปัญหาท่ีเฉพาะเจาะจง (Carson, Gilmore, Perry and Grønhaug,
2001) โดยมีเป้าหมายเพื่อให้ทราบถึงความคิดเห็น ประสบการณ์ ความรู้สึก ความเช่ือ ในกลุ่มผู้ร่วม
สนทนา แนวคดิ พน้ื ฐานของการสนทนากลุ่มมาจากการทีบ่ ุคคลมคี วามต้องการที่จะพูดคุยกับบุคคลอื่น
ในกลุ่มในเรื่องต่าง ๆ ที่เขารู้หรือที่เขาได้ทํา และเราสามารถเรียนรู้สิ่งต่าง ๆ จากบุคคลที่อุดมด้วย
ข้อมูล (information rich) ((Zikmund et al., 2010: 64; Krueger and Casey, 2000) โดยทั่วไป
กลมุ่ สนทนาจะประกอบด้วยสมาชิกระหว่าง 4-8 คน หรืออาจมีถึง 12 คน ทั้งนี้ข้ึนอยู่กับลักษณะของ
ผู้ร่วมสนทนา หัวข้อสนทนา และทักษะของผู้ดําเนินการสนทนา (moderator) และส่วนใหญ่ใช้เวลา
ไม่เกิน 90 นาที (Neuman, 2007: 300) ผู้วิจัยอาจจัดการสนทนากลุ่มเพียงกลุ่มเดียวหรือจัดหลายกลุ่ม
กไ็ ด้ ท้ังนี้ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์การวิจัยและปริมาณและความครบถ้วนของข้อมูลท่ีต้องการ ซึ่งผู้วิจัย
สามารถพิจารณาว่าข้อมูลที่ได้มีความครบถ้วนตามที่ต้องการแล้วหรือไม่โดยสังเกตจากเมื่อไม่มีข้อมูล
อะไรใหมเ่ พมิ่ เตมิ จากกลุ่ม (Krueger and Casey, 2000) ประเด็นปัญหาท่ีนิยมใช้การสนทนากลุ่มใน
การวิจยั ทางธรุ กิจ เชน่ ความพึงพอใจของพนักงาน ปัญหาของผลติ ภัณฑ์ การออกผลิตภัณฑ์ใหม่ และ
แนวคิดการโฆษณา เป็นตน้

11.6.1 ขน้ั ตอนการสนทนากลุม่

การสนทนากลมุ่ แบง่ ออกได้เปน็ 2 ขนั้ ตอนหลัก ๆ ดังนี้
11.6.1.1 ขั้นกอ่ นการสนทนากล่มุ
1) กําหนดประเด็นสําคัญการสนทนา ผู้วิจัยจะต้องกําหนดประเด็น

การสนทนาจากวัตถุประสงค์หรือปัญหาการวิจัย ประเด็นการสนทนาประกอบด้วยคําถามปลายเปิด
จํานวนหน่ึงซึ่งจะถูกใช้เป็นแนวทางในการสนทนา แต่อย่างไรก็ตามอาจมีประเด็นคําถามต่อเนื่องเกิดขึ้น
ระหว่างการสนทนาซ่ึงจะข้ึนอยู่กับผู้ดําเนินการสนทนาว่าจะถามต่ อเน่ืองเพ่ือให้ได้รายละเอียดของ
ข้อมลู ตามทีต่ อ้ งการต่อไปอย่างไร

2) เลือกผู้ที่จะดําเนินการสนทนา (moderator) ผู้ดําเนินการสนทนากลุ่ม
จะต้องได้รับการฝึกฝนเป็นอย่างดีให้สามารถควบคุมการสนทนาให้อยู่ในประเด็น ในขณะเดียวกัน
ก็ต้องสร้างบรรยากาศและกระตุ้นให้สมาชิกทุกคนได้แสดงความคิดเห็นแต่ไม่ให้เกิดการครอบงํา

192

ทางความคิดของสมาชิกคนใดคนหนึ่ง ดังน้ันประสบการณ์และทักษะของผู้ดําเนินการสนทนาจะเป็น
ปัจจัยท่ีสําคัญยิ่งต่อความสําเร็จในการสนทนากลุ่ม โดยท่ัวไปผู้วิจัยมักจะทําหน้าที่เป็นผู้ดําเนินการ
สนทนาเองเน่ืองจากเป็นผู้ท่เี ข้าใจประเด็นทศี่ กึ ษามากท่สี ุด แตใ่ นบางกรณีอาจใช้มืออาชีพท่ีเชี่ยวชาญ
ในเร่ืองน้ีเป็นการเฉพาะ (ชาย โพธิสิตา, 2550: 240) นอกเหนือจากผู้ดําเนินการสนทนา ผู้วิจัยควรมี
ผู้ชว่ ยอีก 2-3 คนเพอ่ื ช่วยจดบนั ทกึ และอํานวยความสะดวกทวั่ ไประหว่างการสนทนา

3) เลือกผู้เข้าร่วมสนทนา ผู้วิจัยควรคัดเลือกผู้เข้าร่วมกลุ่มสนทนา
โดยวิธกี ารคัดเลอื กตวั อย่างแบบไมใ่ ชค้ วามนา่ จะเปน็ และวิธที ่นี ิยมใช้จะเป็นการคัดเลอื กแบบเฉพาะเจาะจง
ควรคัดเลือกให้ผู้เข้าร่วมสนทนามีลักษณะที่คล้ายคลึงกัน (homogeneous) เพ่ือให้ไม่ให้เกิดการข่ม
ซึง่ กันและกัน (Saunders et al., 2009: 344) เช่น เป็นพนักงานท่ีมีตําแหน่งหน้าที่ระดับเดียวกัน เป็น
ผู้ที่มีประสบการณ์ใกล้เคียงกัน หรือเป็นผู้บริโภคท่ีมีอายุ สถานะทางเศรษฐกิจและสังคม ใกล้เคียงกัน
หากแต่ในกรณีที่ผู้วิจัยต้องการข้อมูลจากกลุ่มที่มีลักษณะแตกต่างกันก็อาจต้องจัดการสนทนากลุ่ม
หลาย ๆ กลมุ่ ท่มี ลี ักษณะแตกต่างกัน (Zikmund et al., 2010: 145)

4) นัดหมายวัน เวลา สถานท่ี และจัดเตรียมห้องสนทนา สถานท่ี
และสภาพแวดลอ้ มในการสนทนากลมุ่ มีผลต่อคุณภาพของข้อมูลที่จะได้รับ ดังนั้นควรจัดเตรียมห้อง
สนทนาให้มีบรรยากาศที่สบายเงียบสงบ และจัดรูปแบบการนั่งสนทนาเป็นวงกลมท่ีสมาชิกทุกคน
สามารถมองเห็นหน้าและสบตาได้กับผู้ดําเนินการสนทนา(Green and Hart, 1999 อ้างถึงใน ชาย
โพธิสิตา, 2550: 243)

11.6.1.2 ข้ันการสนทนากล่มุ
1) ช่วงก่อนการสนทนากลุ่ม ในช่วงเริ่มต้นก่อนการสนทนากลุ่ม

ผู้ดาํ เนินการสนทนาควรเร่ิมต้นด้วยการแนะนําตนเองและทีมงาม (โดยปกติไม่ควรให้มีผู้สังเกตการณ์
เนื่องจากอาจมีผลต่อการแสดงออก) แล้วอาจให้สมาชิกแต่ละคนแนะนําตัวเอง จากนั้นจึงเป็น
การอธบิ ายจดุ ม่งุ หมายของการสนทนากลมุ่ และวตั ถุประสงค์ของการวิจยั

2) ชว่ งระหว่างการสนทนากลุ่ม เป็นช่วงที่สําคัญท่ีสุด มีผู้เสนอแนะ
เทคนิควธิ ีการดําเนนิ การสนทนากลุม่ ไว้แตกตา่ งกันดังน้ี

(1) ควรเร่ิมต้นด้วยประเด็นปัญหาที่กว้างทั่ว ๆ ไป เป็น“คําถาม
อุ่นเคร่ือง”ก่อนเพื่อสร้างความคุ้นเคยแล้วจึงค่อย ๆ เพิ่มให้มีความเฉพาะเจาะจงตามแนวทางท่ีกําหนดไว้
(Zikmund et al., 2010: 147) และหากเป็นไปได้ผู้ดําเนินการสนทนาต้องพยายามดําเนินการให้ความ
เฉพาะเจาะจงของปัญหาเกิดข้ึนอย่างเป็นธรรมชาติในระหว่างการสนทนาและการแสดงความคิดเห็น
ของสมาชิก ดังนั้นการถามจึงควรมีลักษณะ “ยกประเด็น” ขึ้น แล้วให้สมาชิกได้ “รับลูก” และ
“ถกกันต่อไป” ไม่ใช่เป็นการถามเป็นรายคน (ชาย โพธิสิตา, 2550: 245) และต้องไม่ลืมที่จะถามซัก
เป็นคําถามต่อเนื่องเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึก เช่น “ทําไมถึงคิดเช่นนั้นครับ(ค่ะ)” “อะไรทําให้เช่ืออย่างนั้น
ครับ(ค่ะ)” “พอจะยกตัวอย่างให้ฟังสักเร่ืองสองเรื่องได้ไหมครับ(ค่ะ) ” เป็นต้น ทั้งน้ีผู้ดําเนินการสนทนา
จะตอ้ งดาํ เนินการสนทนาให้ครอบคลุมทุกประเดน็ การสนทนาท่ีได้กําหนดไว้

(2) หากผู้ดําเนินการสนทนาเห็นว่าได้มีสมาชิกคนใดคนหน่ึง
กําลังครอบงําทางความคิดหรือชักนําให้คนอื่นคล้อยตาม (dominate) ผู้ดําเนินการสนทนาจะต้อง
พยายามลดการแสดงความคิดเห็นของสมาชิกคนนั้นด้วยการกระตุ้นให้สมาชิกอ่ืน ๆ คนใดคนหนึ่งได้

193

แสดงความคิดเห็นแทน (Torrington, 1991) เช่น อาจจะพูดว่า “คุณทิพวรรณมีความคิดเห็นเร่ืองน้ี
อย่างไรบา้ งครบั (คะ่ )” เปน็ ตน้

(4) ต้องพยายามให้สมาชิกแต่ละคนในกลุ่มสนทนาเข้าใจ
ความคิดเห็นของสมาชิกคนอื่น ๆ โดยหากมีความคิดเห็นของสมาชิกคนใดคนหน่ึงมีความไม่ชัดเจน
ผู้ดําเนินการสนทนาอาจจะขอให้สมาชิกคนน้ันได้ขยายความเพิ่มเติม และอาจทดสอบความเข้าใจว่า
ถูกต้องหรือไม่โดยการสรุปความคิดเห็นของสมาชิกคนนั้น (Saunders et al., 2009: 344) เช่น
อาจกล่าวว่า “ท่คี ณุ สุจิตรากล่าวมาน้ันหมายความวา่ อย่างนีใ้ ช้หรือไม่ครับ(ค่ะ).........”

(5) ในกรณีท่ีวัตถุประสงค์ของการสนทนาต้องการข้อมูลท่ีเฉพาะ
เจาะจง เช่น ต้องการทราบเหตุผลในการท่ีจะซ้ือหรือไม่ซื้อสินค้า คําถามลักษณะนี้ควรเก็บไว้ช่วงสุดท้าย
ของการสนทนา (Zikmund et al., 2010: 147)

การสนทนากล่มุ นอกจากจะดําเนินการในลักษณะการจัดประชุมตามวิธีการดังกล่าว
ข้างต้น ผู้วิจัยอาจจัดสนทนากลุ่มในลักษณะการประชุมทางไกล (videoconference focus group)
รวมถึงอาจจัดสนทนากลุ่มในลักษณะท่ีไม่เป็นทางการ เช่น การสนทนากลุ่มแบบออนไลน์ (online
focus group) และการสนทนากลุม่ โดยใช้บล็อก (focus blog)1 เป็นตน้

11.6.3 ขอ้ ดแี ละขอ้ จากดั ของการเก็บขอ้ มูลด้วยการสนทนากลุ่ม

ข้อดีและข้อจํากดั ของการเก็บข้อมูลดว้ ยการสนทนากลมุ่ มีดงั น้ี
11.6.3.1 ขอ้ ดีของการเก็บข้อมูลดว้ ยการสนทนากล่มุ
1) เป็นวธิ ีการเก็บข้อมลู จากกลุ่มตัวอย่างจํานวนหลายคนได้ในเวลา

เดียวกันในเวลาสั้น ๆ ทาํ ให้ประหยดั ท้ังเวลาและงบประมาณ
2) ขอ้ มลู ทีไ่ ดจ้ ากการสนทนากลมุ่ เกิดจากการถกประเด็นซ่ึงกันและ

กันอย่างมีเหตุและผล ดังน้ันข้อมูลท่ีได้จะมีความหลากหลายรวมถึงมีความม่ันใจได้ว่าเป็นข้อมูลที่มี
ความน่าเช่ือถือ

3) บรรยากาศการสนทนาที่เป็นมิตรเป็นกันเอง และเกิดความ
ไว้วางใจกันในกลมุ่ จะช่วยทาํ ให้สมาชกิ กลา้ ท่จี ะแสดงความคดิ เหน็ อย่างกว้างขวางและเปิดเผย

11.6.3.2 ขอ้ จากัดของการเกบ็ ขอ้ มลู ด้วยการสนทนากลมุ่
1) ผู้ดําเนินการสนทนาต้องมีทักษะและได้รับการฝึกฝนเป็นอย่างดี

จึงจะสามารถดําเนินการสนทนาได้บรรลุตามเป้าหมาย
2) ประเดน็ การสนทนาและแนวคําถามท่ีไม่สอดคล้องกัน ไม่เรียงลําดับ

และคลุมเครือไม่ชัดเจนอาจทําให้การสนทนาเกิดความสับสนวกไปวนมา ซึ่งอาจส่งผลให้สมาชิก
เบอ่ื หนา่ ยทจี่ ะแสดงความคิดเห็น

3) ผวู้ ิจัยมักจะเลอื กสมาชิกท่ีเข้าร่วมสนทนาในแต่ละกลุ่มมีลักษณะ
ต่าง ๆ ที่คล้ายคลึงกันเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาการครอบงําหรือการชักนําให้คล้อยตาม จึงเป็นไปได้ว่า
กลุ่มสมาชกิ ท่คี ัดเลือกมาอาจไม่เป็นตัวแทนของประชากร

1 เปน็ การสนทนากลุม่ ทีไ่ ม่เป็นทางการทบ่ี ริษทั จดั ทาํ ข้ึนโดยมีพนื้ ทบ่ี นอินเทอร์เน็ตสาํ หรบั ให้ลกู คา้ ไดแ้ สดงความคดิ เหน็ ในเรอ่ื งใด
เร่ืองหนึง่ (Zikmund et al., 2010: 148)

194

4) การสนทนากลุ่มเป็นการสนทนาแบบเผชิญหน้า (face to face)
จึงไม่เหมาะกับประเด็นสนทนาที่มีความอ่อนไหว โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากสมาชิกของกลุ่มไม่มี
ความคุ้นเคยกัน

11.7 การสงั เกต

การสังเกต (observation) เป็นการเก็บรวบรวมข้อมูลที่ผู้วิจัยเฝ้าดูพฤติกรรมของบุคคล
หรือปรากฏการณ์ท่ีเกิดข้ึนอย่างตั้งใจโดยมีการวางแผนไว้อย่างเป็นขั้นตอนและจดบันทึกอย่างเป็นระบบ
ในขณะสังเกตเพื่อให้ได้คําตอบตามวัตถุประสงค์ การเก็บข้อมูลโดยใช้วิธีการสังเกต ผู้วิจัยไม่จําเป็น
ต้องถามคําถามหรือส่ือสารใด ๆ กับผู้ให้ข้อมูลแต่จะใช้การสังเกตพฤติกรรมแทน (Zikmund et al.,
2010: 239) ตัวอย่างเช่น การศึกษาเพ่ือปรับปรุงประสิทธิภาพการให้บริการของพนักงาน ผู้วิจัยอาจใช้
วิธีการสังเกตและจับเวลาการให้บริการของพนักงานแทนท่ีจะถามลูกค้าว่า “ท่านใช้เวลานานเท่าใด
ในการได้รับบริการจากพนักงานของบริษัท” หรือ ในการศึกษาเพื่อปรับปรุงการจัดวางสินค้าใน
ซุปเปอร์มาร์เก็ต ผู้วิจัยอาจใช้การสังเกตทิศทางการเดินเลือกซ้ือสินค้าของลูกค้าแทนที่จะสอบถาม
ลูกค้าว่า “ท่านเดินเลือกซ้ือสินค้าในซุปเปอร์มาร์เก็ตอย่างไร” เป็นต้น การสังเกตนอกจากจะสังเกต
พฤติกรรมท่าทางแล้วเรายังสามารถสังเกตพฤติกรรมลักษณะอื่น ๆ ได้อีกด้วย เช่น การสังเกตคําพูด
สีหน้า และการใช้น้ําเสียง เป็นต้น โดยทั่วไปในการสังเกตจะใช้คนเป็นผู้สังเกต แต่ในบางกรณีหรือ
บางสถานการณ์อาจใช้เคร่ืองมือในการสังเกตแทนคน เช่น กล้องบันทึกภาพ เคร่ืองนับจํานวน และ
เครื่องสแกน เป็นต้น การสังเกตด้วยเคร่ืองมือดังกล่าวเหมาะสําหรับการสังเกตเหตุการณ์กิจกรรม
หรือพฤติกรรมท่ีเกิดข้ึนเป็นประจํา เกิดข้ึนซํ้า ๆ หรือเกิดข้ึนตามแผนงาน (Zikmund et al., 2010:
245)

11.7.1 ประเภทของการสงั เกต

การสังเกตจําแนกได้หลายลักษณะ ได้แก่ จําแนกตามผู้ถูกสังเกต ตามการมีส่วนร่วม
และตามการมโี ครงสรา้ ง

11.7.1.1 จาแนกตามผ้ถู กู สังเกต แบง่ ไดเ้ ปน็
1) การสงั เกตท่ีผู้ถูกสังเกตรู้ตัว (obtrusive observation) เป็นการ

สังเกตที่ผู้ถูกสังเกตรู้ตัวว่ากําลังถูกสังเกต สามารถใช้ได้ท้ังในสถานการณ์จริงหรือสถานการณ์ท่ีจําลองขึ้น
การสังเกตวิธีน้ีผู้วิจัยต้องระมัดระวังเร่ืองพฤติกรรมของผู้ถูกสังเกตท่ีอาจเปลี่ยนแปลงไปช่ัวขณะ
ในระหวา่ งทรี่ ้ตู วั วา่ ถกู สงั เกตหรือทีเ่ รียกว่า “ฮอวธ์ อร์น เอฟเฟ็คท์2 (Hawthorne effect)”

2) การสังเกตท่ีผู้ถูกสังเกตไม่รู้ตัว (unobtrusive observation)
เปน็ การสงั เกตที่ผถู้ ูกสังเกตไม่รู้ตัวว่ากําลังถูกสังเกต นิยมใช้ในสถานการณ์ท่ีเกิดขึ้นจริง ข้อมูลท่ีได้จะ
ปราศจากความลําเอียงของผู้ที่ถูกสังเกต แต่การสังเกตด้วยวิธีนี้ถูกตั้งข้อสังเกตในประเด็นของการล่วงละเมิด
สิทธิส่วนบคุ คล แต่อยา่ งไรกต็ ามได้มผี ใู้ หค้ วามเหน็ วา่ การสังเกตพฤติกรรมในที่สาธารณะ เช่น ห้างสรรพสินค้า
สนามบิน หรือพิพิธภัณฑ์ ไม่นับว่าเป็นการล่วงละเมิดสิทธิส่วนบุคคลที่รุนแรง เน่ืองจากไม่ได้มีการ
เปิดเผยชื่อผู้ท่ีถูกสังเกตและเป็นพฤติกรรมที่แสดงออกใน ที่สาธารณะท่ามกลางผู้คนจํานวนม าก

2 หมายถงึ การที่บุคคลแสดงพฤตกิ รรมท่แี ตกตา่ งไปจากปกติเน่ืองจากรบั รู้วา่ ถกู เฝา้ สงั เกต (Zikmund et al., 2010: 268)

195

แต่หากเปน็ การสังเกตพฤติกรรมของบุคคลในที่สถานที่บางแห่งในลักษณะที่ต้องการความเป็นส่วนตัว
เชน่ ในคลบั เฮาส์ นับเปน็ การละเมดิ สิทธิสว่ นบคุ คลท่ีรุนแรง (Zikmund et al., 2010: 92)

11.7.1.2 จาแนกตามการมีสว่ นรว่ ม แบง่ ไดเ้ ปน็
1) การสังเกตแบบไม่เข้าไปมีส่วนร่วม (nonparticipant observation)

เป็นการสังเกตท่ีผู้สังเกตจะอยู่ในฐานะบุคคลภายนอก อยู่วงนอกไม่ได้เข้าไปร่วมในกิจกรรมกับผู้ถูก
สังเกต การสังเกตอาจทําได้โดยให้ผู้ถูกสังเกตรู้ตัวหรือไม่รู้ตัวก็ได้ ตัวอย่างเช่น ผู้วิจัยเข้าไปนั่งใน
สํานักงานแห่งหนึ่งเพื่อสังเกตและบันทึกข้อมูลเก่ียวกับการทํางานของพนักงาน หากผู้วิจัยเข้าไป
สังเกตอย่างต่อเนื่องหลาย ๆ วันก็จะได้ข้อมูลท่ีเพียงพอท่ีจะสามารถสรุปพฤติกรรมการทํางานของ
พนกั งานได้

2) การสังเกตแบบมีส่วนร่วม (participant observation) เป็นการ
สังเกตท่ีผู้สังเกตจะเข้าไปเกีย่ วขอ้ งและมีปฏิสัมพันธ์โดยตรงกับกลุ่มคนที่ตนศึกษา ทํากิจกรรมร่วมกับ
ผู้ถูกสังเกตเสมือนเป็นสมาชิกคนหน่ึงในกลุ่มผู้ถูกสังเกต ในการสังเกตแบบมีส่วนร่วมผู้สังเกตจะไม่
เพียงแต่ได้สังเกตเหตุการณ์ท่ีเกิดขึ้นโดยตรงแต่ยังจะได้สัมผัสและรับรู้ถึงอารมณ์ค วามรู้สึกของ
เหตุการณ์ด้วย ทําให้ผู้สังเกตสามารถเข้าถึงข้อมูลเชิงคุณภาพระดับลึก และเข้าใจเหตุการณ์อย่างเป็น
องค์รวม (ชาย โพธิสิตา, 2550: 310) ตัวอย่างเช่น ผู้วิจัยเข้าไปเป็นพนักงานของกิจการแห่งหน่ึงเพื่อศึกษา
พฤติกรรมการทํางานของพนักงานในกิจการน้ัน เช่น การทํางานเป็นทีม หรือกลุ่มสัมพันธ์ของพนักงาน
เปน็ ต้น

11.7.1.3 จาแนกตามการมโี ครงสรา้ ง แบง่ ไดเ้ ปน็
1) การสังเกตแบบมีโครงสร้าง (structured observation) เป็นการ

เก็บข้อมูลแบบเชิงปริมาณ โดยผู้สังเกตจะกําหนดเรื่องและขอบเขตเนื้อหาในการสังเกตไว้แน่นอน
เช่น กําหนดว่าจะสังเกตพฤติกรรม หรือปรากฏการณ์อะไรบ้าง ข้อมูลท่ีจดบันทึกมักมีลักษณะเป็น
ความถีข่ องการเกดิ ขึน้ ของเหตุการณ์ท่สี งั เกต

2) การสังเกตแบบไม่มีโครงสร้าง (unstructured observation)
เป็นการเก็บข้อมูลแบบเชิงคุณภาพ โดยผู้สังเกตจะไม่ได้กําหนดประเด็นใดๆ ในการสังเกตไว้ก่อน
แต่จะสังเกตทุกพฤติกรรมหรือทุกปรากฏการณ์ที่เกี่ยวข้องกับเรื่องท่ีศึกษา การสังเกตวิธีนี้เหมาะกับ
การสาํ รวจสภาพทั่วไปที่ผู้สังเกตยังไม่ความรู้ในเรื่องนั้น ๆ เพียงพอท่ีจะวางหลักเกณฑ์หรือโครงสร้าง
ในการสังเกต

11.7.2 ขน้ั ตอนในการสังเกต

การสังเกตแบ่งออกได้ 2 ขั้นตอนหลัก ๆ ดังน้ี
11.7.2.1 ขั้นก่อนการสงั เกต
1) กาํ หนดจุดม่งุ หมายในการสงั เกต และเลือกวธิ กี ารสังเกต โดยพจิ ารณา

ให้สอดคล้องกบั เรื่องทีก่ าํ ลงั ศกึ ษา
2) กาํ หนดประชากรและสถานทที่ ี่จะสังเกต
3) ศึกษาเกี่ยวกับสภาพของสถานที่ท่ีจะสังเกต ในกรณีท่ีเป็นชุมชน

ได้แก่ สภาพดินฟ้าอากาศในช่วงท่ีจะเข้าไปสังเกต ท่ีพัก อาหาร สาธารณูปโภค ขนบธรรมเนียม ประเพณี

196

และวัฒนธรรม และในกรณีท่ีเป็นหน่วยงาน ได้แก่ ประวัติความเป็นมา การดําเนินงาน รวมถึงกฎ
ระเบยี บ ของหนว่ ยงาน เพ่ือเป็นข้อมลู ในการเตรียมตัวและเตรยี มอปุ กรณ์ได้ถูกต้อง

4) จัดเตรียมอุปกรณ์และเครื่องมือที่จะใช้ในการสังเกต ได้แก่
กล้องถา่ ยรปู กลอ้ งถา่ ยภาพยนตร์ เครอ่ื งบันทกึ เสียง และแบบบันทึกการสงั เกต เป็นต้น

5) จัดการอบรมให้กับผู้ที่จะเป็นผู้สังเกต เพ่ือให้เข้าใจวัตถุประสงค์
ในการสังเกต วิธกี ารสงั เกต การใชเ้ คร่ืองมือในการสงั เกต และการจดบนั ทึกการสงั เกต

11.7.2.2 ขนั้ การสงั เกต
1) ผู้สงั เกตตอ้ งทําความคุ้นเคยกับบุคคลที่เกี่ยวข้องในสถานที่ทีส่ ังเกต
2) สังเกตพฤติกรรมหรอื ปรากฏการณต์ า่ ง ๆ ตามจุดมงุ่ หมายที่ตั้งไว้
3) บันทึกข้อเท็จจริงที่พบในขณะสังเกตโดยเร็วที่สุดเท่าที่จะทําได้

เพ่ือหลีกเลย่ี งความผิดพลาดจากความจํา
4) ตรวจสอบผลการสังเกตโดยเปรียบเทียบกับการสังเกตคร้ังก่อน

หรอื ทําการสงั เกตซํา้

11.7.3 ข้อดแี ละข้อจากัดของการเกบ็ ข้อมลู ด้วยการสงั เกต

ข้อดีและข้อจํากดั ของการเกบ็ ข้อมูลดว้ ยการสงั เกตมดี ังนี้
11.7.3.1 ข้อดีของเก็บข้อมลู ดว้ ยการสงั เกต
1) ข้อมูลท่ีได้จากการสังเกตมีความน่าเช่ือถือและปราศจากความ

ลําเอียงของผู้ถูกสังเกต เน่อื งจากไดข้ ้อมูลจากเหตกุ ารณ์จริงในขณะสังเกต
2) สามารถได้ข้อมูลบางประเด็นท่ีผู้ถูกสังเกตอาจจะไม่เต็มใจท่ีจะ

บอกเลา่ ซ่ึงอาจเป็นเพราะกลวั ว่าจะเป็นความผิดท่ีเปิดเผยขอ้ มูล
3) สามารถได้ข้อมูลจากผู้ท่ีไม่สามารถให้ข้อมูลด้วยการเขียน อ่าน

หรือพดู เช่น เด็กเลก็ และผูไ้ ม่รหู้ นงั สือ เปน็ ตน้
4) ผู้สังเกตสามารถบันทึกเหตุการณ์หรือพฤติกรรมได้ด้วยภาพ

และเสียง
11.7.3.2 ขอ้ จากดั ของการเกบ็ ข้อมลู ด้วยการสงั เกต
1) ผู้สังเกตต้องมีความรู้ความสามารถและได้รับการฝึกฝนเป็นอย่างดี

จงึ จะไดข้ ้อมูลทีน่ า่ เชอื่ ถือ
2) ผูถ้ กู สังเกตอาจเปล่ียนแปลงพฤติกรรมหากทราบว่าถูกเฝ้าสังเกต

หรอื ท่ีเรยี กว่า “ฮอว์ธอร์น เอฟเฟ็คท์”
3) ในบางกรณีอาจไม่สามารถสังเกตและบันทึกข้อมูลได้หากไม่ได้

รบั อนญุ าต
4) เป็นวิธีการเก็บข้อมูลที่ต้องใช้เวลาและค่าใช้จ่ายสูงเมื่อเทียบกับ

การเกบ็ ข้อมูลโดยวธิ อี ืน่
5) การสงั เกตตอ้ งใช้เวลาระยะเวลานาน บางเรื่องต้องใช้เวลาหลายวัน

ผู้สงั เกตอาจเกดิ ความเหนอื่ ยลา้ และส่งผลต่อการบันทึกข้อมูล

197

6) ในบางสถานการณ์ผู้สังเกตอาจไม่สามารถจดบันทึกเหตุการณ์ได้
ทนั ทีในขณะท่ีสังเกต จึงอาจทําใหเ้ กดิ ความคลาดเคล่ือนเม่ือมาบนั ทกึ ภายหลัง

11.7.4 คุณสมบัตขิ องผสู้ ังเกตท่ดี ี

คณุ สมบตั ิของผ้สู ังเกตที่ดี (ชาย โพธิสิตา, 2550: 347; พรเลิศ อาภานุทัต, 2551) มีดังนี้
1. เป็นคนช่างสังเกต หมายถงึ เปน็ คนทีใ่ ส่ใจในรายละเอียดของส่ิงที่สังเกต ไม่ใช่มองแต่
ภาพรวมแตต่ ้องใหค้ วามสาํ คญั กบั รายละเอียดดว้ ย
2. เป็นผ้ทู มี่ ีความสามารถในการจดจําสาระสําคัญของส่ิงที่สังเกต ความสามารถในการ
จดจําน้ีจะต้องมีควบคู่ไปกับการเป็นคนช่างสังเกตเพราะถึงแม้จะใส่ใจในรายละเอียดแต่จดจําไม่ได้
ก็ไม่เกดิ ประโยชน์อันใด
3. เป็นผู้ที่มีความสามารถในการเขียนพรรณนาสิ่งที่สังเกตเป็นภาษาที่ง่ายและ
มีความชัดเจน
4. เป็นผู้ที่มีความสามารถในการวิเคราะห์และแปลความหมายจากสิ่งที่พบเห็นได้
อย่างถกู ตอ้ งโดยปราศจากอคติ
5. เป็นผู้ท่มี จี ริยธรรม ในการรักษาความลับ ไม่นําส่ิงที่สังเกตจากผู้ถูกสังเกตไปเปิดเผย
และเคารพในสทิ ธสิ ่วนบุคคลของผถู้ กู สงั เกตอยา่ งเคร่งครัด

สรุป

ข้อมูล หมายถึง ความจริงของปรากฏการณ์หนึ่ง ๆ ท้ังท่ีเป็นสิ่งของหรือเหตุการณ์ท่ีถูก
บันทึกไว้หรือท่ีแสดงให้เห็นถึงสภาพของสิ่งที่ศึกษา การเก็บรวมรวมข้อมูลเป็นขั้นตอนที่สําคัญ
อีกขั้นตอนหน่ึงของการวิจัย ผู้วิจัยจะต้องมีความรู้และความเข้าใจถึงเคร่ืองมือและเทคนิควิธีท่ีจะใช้
เพื่อให้ข้อมูลที่เก็บรวบรวมมาได้สามารถนําไปตอบปัญหาการวิจัยที่ได้กําหนดไว้อย่างมีประสิทธิภาพ
และสอดคล้องกับวัตถุประสงค์การวิจัย เคร่ืองมือท่ีใช้ในการเก็บรวบรวมท่ีนิยมใช้ในการวิจัยธุรกิจ
ไดแ้ ก่ แบบสอบถาม การสมั ภาษณ์ และ การสังเกต

แบบสอบถามเป็นเคร่ืองมือท่ีใช้กันอย่างแพร่หลายในการเก็บรวบรวมข้อมูลในการวิจัย
ทางธุรกิจและการจัดการ แบบสอบถามประกอบด้วยข้อคําถามต่าง ๆ ท่ีได้จัดทําไว้ก่อนล่วงหน้า
เพ่ือให้ผู้ตอบซ่ึงเป็นผู้ให้ข้อมูลโดยตรงได้ตอบในเร่ืองใดเร่ืองหนึ่งหรือหลายเร่ืองที่เกี่ยวข้องและ
สอดคลอ้ งกับวัตถปุ ระสงคข์ องการวจิ ยั แบบสอบถามอาจจําแนกไดเ้ ปน็ 2 ประเภท คือ แบบสอบถาม
แบบตอบเองซ่ึงหมายถึงแบบสอบถามที่ผู้ให้ข้อมูลเป็นผู้ดําเนินการตอบแบบสอบถามเอง ได้แก่
การส่งแบบสอบถามทางไปรษณีย์ การสอบถามแบบออนไลน์ และการยื่นแบบสอบถามโดยตรงถึง
ผู้ตอบและตามไปเก็บภายหลัง และอีกแบบหนึ่งคือแบบสอบถามแบบสัมภาษณ์ซึ่งหมายถึง
แบบสอบถามท่ีผู้วิจัยเป็นผู้บันทึกข้อมูลจากการตอบคําถามของผู้ให้ข้อมูลตามข้อคําถามในแบบสอบถาม
คล้ายการสัมภาษณ์ ได้แก่ การสอบถามทางโทรศัพท์ และการสอบถามแบบสัมภาษณ์ตัวต่อตัว
แบบสอบถามแต่ละประเภทมีจุดเด่นและข้อจํากัดที่แตกต่างกันซึ่งผู้วิจัยต้องควรพิจา รณาเลือกใช้
ใหเ้ หมาะสม

198

การสัมภาษณ์เป็นเคร่ืองมือที่ใช้เก็บรวบรวมข้อมูลโดยการสนทนาซักถาม และโต้ตอบ
ระหว่างผู้สัมภาษณ์กับผู้ให้สัมภาษณ์แบบเผชิญหน้า การสัมภาษณ์จําแนก ได้ 2 ประเภทหลัก ๆ
การสัมภาษณ์เชิงปริมาณเป็นการสัมภาษณ์ที่มีรูปแบบการสัมภาษณ์ที่เป็นมาตรฐานแบบมีโครงสร้าง
ได้แก่ การสัมภาษณ์แบบใช้แบบสอบถาม และการสัมภาษณ์เชิงคุณภาพเป็นการสัมภาษณ์ท่ีไม่มีรูปแบบ
มาตรฐานอาจเป็นแบบกึ่งมีโครงสร้าง หรือแบบไม่มีโครงสร้าง ได้แก่ การสัมภาษณ์เชิงลึก และ
การสมั ภาษณ์เปน็ กลุ่ม

การสังเกตเป็นการเก็บรวบรวมขอ้ มลู ทีผ่ ูว้ จิ ยั เฝา้ ดพู ฤตกิ รรมของบุคคลหรือปรากฏการณ์
ท่ีเกิดข้ึนอย่างต้ังใจโดยมีการวางแผนไว้อย่างเป็นขั้นตอนและจดบันทึกอย่างเป็นระบบในขณะสังเกต
เพ่ือให้ได้คําตอบตามวัตถุประสงค์ การสังเกตจําแนกได้หลายลักษณะ ได้แก่ จําแนกตามผู้ถูกสังเกต
ซ่ึงแบง่ เป็น การสงั เกตท่ีผูถ้ ูกสงั เกตรูต้ วั และการสังเกตที่ผู้ถูกสังเกตไม่รู้ตัว จําแนกตามการมีส่วนร่วม
แบ่งได้เป็น การสังเกตแบบไม่เข้าไปมีส่วนร่วม และการสังเกตแบบมีส่วนร่วม จําแนกตามการมี
โครงสรา้ งแบ่งไดเ้ ป็น การสงั เกตแบบมีโครงสรา้ ง การสงั เกตแบบไม่มโี ครงสร้าง

เอกสารอ้างองิ

ชาย โพธสิ ติ า. 2550. ศาสตรแ์ ละศิลป์แหง่ การวิจัยเชิงคณุ ภาพ. กรุงเทพฯ: อมรินทร์ พริน้ ติง้
แอนพับลชิ ชิง่ .

นงลกั ษณ์ วริ ัชชยั . 2543. พรมแดนความรู้ด้านการวิจัยและสถิต.ิ บรรณาธกิ ารโดย เนาวรัตน์
พลายนอ้ ย, ชัยยนั ต์ ประดษิ ฐศลิ ป์ และจฑุ ามาศ ไชยรบ. ชลบุรี: วิทยาลยั การบรหิ าร
รฐั กจิ มหาวทิ ยาลัยบรู พา.

พรเลศิ อาภานทุ ัต. 2551. ระเบยี บวิธวี ิจยั . สงขลา: เทมการพิมพ.์

ศูนย์วจิ ยั นวัตกรรมอนิ เทอรเ์ นต็ ไทย. 2556. (ระบบออนไลน์), สบื ค้นเมือ่ วนั ที่ 5 พฤษภาคม
2557, แหล่งที่มา http://www.manager.co.th/Cyberbiz/ViewNews.aspx?
NewsID=9570000104059.

องอาจ นัยพัฒน์. 2554. การออกแบบการวจิ ยั : วิธีการเชิงปรมิ าณ เชงิ คุณภาพ และ
ผสมผสานวธิ กี าร. พมิ พ์ครง้ั ท่ี 2. กรุงเทพฯ: จุฬาลงกรณ์มหาวทิ ยาลัย.

Arpanutud, P., Keeratipibul, S., Charoensupaya, A. and Taylor, E. 2009. “Factors
Influencing Food Safety Management System Adoption in Thai Food
Manufacturing Firms: Model Development & Testing”. British Food
Journal. 111(4): 364-375.

Bell, J. 2005. Doing your Research Project. 4th ed. Buckingham: Open University
Press.

Boddy, C. 2005. ‘A rose by any other name may smell as sweet but “group
discussion” is not another name for “focus group” nor should it be’,
Qualitative Market Research. 8(3): 248–55.

Bourque, L. B. and Clark, V. A. 1994. "Processing data: the survey example."
In M. S. Lewis-Beck (ed.), Research Practice. London: Sage.

199

Boyce, C. and Neale, P. 2006. Conducting In-Depth Interviews: A Guide for
Designing and Conducting In-Depth Interviews for Evaluation Input.
Massachusetts: Pathfinder International.

Bryman, A. 2006. "Integrating Quantitative and Qualitative Research: How is it
done?" Qualitative Research. 6: 97–113.

Carson, D., Gilmore, A., Perry, C. and Grønhaug, K. 2001. Qualitative Marketing
Research. London: Sage.

Cooper, D. R. and Schindler, P. S. 2014. Business Research Methods. 12th ed.
Boston, MA and Burr Ridge, IL: McGraw-Hill.

Cronbach, L. J. 1975. "Beyond the Two Disciplines of Scientific Psychology."
American Psychologist. 30: 116–26.

deVaus, D. A. 2002. Surveys in Social Research. 5th ed. London: Routledge.

Dillman, D. A. 2007. Mail and Internet Surveys: The Tailored Design Method.
2nd ed. Hoboken, NJ: Wiley.

Edwards, P., Roberts, I., Clarke, M., Di Giuseppe, C., Pratap, S.,Wentz, R. and Kwan, I.
2002. ‘Increasing Response Rates to Postal Questionnaires: Systematic
Review.’ British Medical Journal. 324(May): 1183–91.

Foddy, W. 1994. Constructing Questions for Interviews and Questionnaires.
Cambridge: Cambridge University Press.

Geoff, L. 2005. Research Methods in Management: A Concise Introduction to
Research in Management and Business Consultancy. Butterworth:
Elsevier.

Gill, J. and Johnson, P. 2002. Research Methods for Managers. 3rd ed. London:
Sage.

Green, J. and Hart, L. 1999. The Impact of Context on Data. In Barbour, R. S. and
Kitzinger (eds.), Developing Focus Group Research: Politics, Theory and
Practice. pp. 21-35. London: Sage.

Healey, M.J. and Rawlinson, M.B. 1994. ‘Interviewing techniques in business and
management research’, in V.J. Wass, V.J. and P.E. Wells (eds), Principles
and Practicein Business and Management Research. Aldershot:
Dartmouth, pp. 123–46.

Healey, M. J. 1991. ‘Obtaining Information from Businesses.’ In M. J. Healey (ed.),
Economic Activity and Land Use. pp. 193-251. Harlow: Longman.

Horst, P. 1968. Personality: Measurement of Dimensions. San Francisco: Jossey-
Bass.

200

Kahn, R. and Cannell, C. 1957. The Dynamics of Interviewing. New York and
Chichester: Wiley.

Kerlinger, F. N. 1986. Foundations of Behavioral Research. 3rd ed. New York:
HarperCollins.

King, N. 2004. ‘Using Interviews in Qualitative Research.’ In C. Cassell and G.
Symon (eds.), Essential Guide to Qualitative Methods in Organizational
Research. pp. 11-22. London: Sage.

Krueger, R. A. and Casey, M. A. 2000. Focus Groups: A Practical Guide for
Applied Research. 3rd ed. Thousand Oaks, CA: Sage.

Kvale, S. 1996. Interviews: An Introduction to Qualitative Research
Interviewing. Thousand Oaks, CA: Sage.

Neuman, W. L. 2007. Basic of Social Research Methods: Qualitative and
Quantitative Approaches. 2nd ed. Boston: Allyn and Bacon.

Oppenheim, A. N. 2000. Questionnaire Design, Interviewing and Attitude
Measurement. new ed. London: Continuum International.

Robson, C. 2002. Real World Research. 2nd ed. Oxford: Blackwell.

Saunders, M., Lewis, P. and Thornhill A. 2009. Research Methods for Business
Students. 5th ed. Harlow: FT Prentice Hall.

Sekaran, U. 2003. Research Method for Business: A Skill Building Approach.
4th ed. Danver, MA: John Wiley & Sons.

Sreejesh, S., Mohapatra, S. and Anusree, M. R. 2014. Business Research Methods:
An Applied Orientation. London: Springer International.

Tashakkori, A. and Teddlie, C. 1998. Mixed Methodology: Combining Qualitative
and Quantitative Approaches. Thousand Oaks, CA: Sage.

Torrington, D. 1991. Management Face to Face. London: Prentice Hall.
Witmer, D. F., Colman, R. W. and Katzman, S. L. 1999. ‘From Paper and Pen to

Screen and Keyboard: Towards a Methodology for Survey Research on the
Internet.’ In S. Jones (ed.), Doing Internet Research. pp. 145–62.
Thousand Oaks, CA: Sage.
Yu, J. and Cooper, H. 1983. "A Quantitative Review of Research Design Effects on
Response Rates to Questionnaires." Journal of Marketing Research.
10: 36-44.
Zikmund, W.G., Babin B. J., Carr, J. C. and Griffin, M. 2010. Business Research
Methods. 8th ed. Ohio: South-Western/Cengage Learning.

บทที่ 12

การกาหนดกลมุ่ ตวั อยา่ ง

ในการดาเนินชีวิตประจาวนั ของเรามกั จะเก่ียวข้องกับการเลือกตัวอย่างหรือสุ่มตัวอย่าง
โดยไม่ร้ตู ัว เชน่ นาย ก ไปรับประทานอาหารในร้านอาหารแหง่ หน่ึงท่ีมีหลายสาขาแล้วพบว่าคุณภาพ
ของอาหารไม่ดเี ลย นาย ก ก็จะบอกวา่ อาหารของรา้ นอาหารแห่งนท้ี ส่ี าขาอนื่ ๆ มีคุณภาพไม่ดีไปด้วย
เช่นกัน หรือ นาย ข ได้ไปเที่ยวในจังหวัดหน่ึงแล้วไปพบกับผู้คนในตลาดที่มีอัธยาศัยดี นาย ข ก็จะ
บอกว่าคนในจงั หวดั น้ีมอี ัธยาศัยดี เป็นตน้ จากตัวอยา่ งดังกล่าวนี้แสดงให้เห็นถึงแนวคิดของการเลือก
ตวั อยา่ งว่า เราสามารถแสวงหาความรู้เก่ียวกับส่ิงต่าง ๆ ได้โดยการสารวจกลุ่มตัวอย่าง แล้วสรุปข้อค้นพบ
จากกลุ่มตัวอย่างไปสู่ประชากร แต่การเลือกตัวอย่างอาจเกิดข้อผิดพลาดและนาไปสู่การสรุปผล
ท่ีผิดพลาดได้ จากตัวอย่างดังกล่าวเช่นกัน หากว่าวันท่ีนาย ก ไปรับประทานอาหารที่ร้านนั้น บังเอิญว่า
พ่อครัวของร้านอาหารนั้นเพิ่งออกไป และร้านอาหารนั้นให้พนักงานเสิร์ฟอาหารในร้านมาปรุงอาหารแทน
หรือหากผู้คนในตลาดท่ีนาย ข ไปพบไม่ใช่คนในจังหวัดนั้น ผลสรุปที่นาย ก และ นาย ข สรุปไว้แต่แรก
อาจกจ็ ะไมถ่ กู ตอ้ ง นั่นแสดงวา่ ขอ้ มลู ที่นามาสรปุ จากสองตัวอยา่ งข้างต้นนั้นไม่เพียงพอหรือไม่ถูกต้อง
และหากจะเก็บข้อมูลจากร้านอาหารนั้นทุกสาขา หรือจากประชากรทั้งหมดในจังหวัดน้ันย่อมทาได้ยาก
การเลือกเก็บขอ้ มลู เฉพาะบางส่วนมาศกึ ษาจงึ เป็นเร่อื งจาเปน็

ในบทน้ีจะกล่าวถึงการกาหนดตัวอย่างท่ีเหมาะสมเพ่ือลดความผิดพลาดในการสรุป
ในลักษณะดังกล่าว โดยจะนาเริ่มนาเสนอจาก ความสาคัญของการกาหนดกลุ่มตัวอย่าง ประชากร
หน่วยวเิ คราะห์ การกาหนดประชากรเปา้ หมาย และการเลือกกลุ่มตวั อยา่ งตามลาดับ

12.1 ความสาคญั ของการกาหนดกล่มุ ตวั อย่าง

การเก็บข้อมูลเป็นข้ันตอนท่ีสาคัญข้ันตอนหนึ่งท่ีต้องมีในทุกงานวิจัยไม่ว่าผู้วิจัยจะใช้
วิธีการวิจัยแบบใด บางงานวิจยั ผวู้ ิจยั อาจเก็บขอ้ มูลจากทุกหน่วยของประชากรท้ังหมดหรือท่ีเรียกว่า
การสามะโน (census) เช่น การสารวจสามะโนประชากรและเคหะที่จัดทาโดยสานักงานสถิติแห่งชาติ
แต่โดยส่วนใหญ่แล้วงานวิจัยทั่วไปจะไม่สามารถเก็บข้อมูลจากทุกหน่วยของประชากรได้ท้ังหมด
เน่อื งจากมขี ้อจากดั ทั้งในด้านของเวลา งบประมาณ และการเข้าถึงทุกหน่วยของประชากร การกาหนด
กลุ่มตัวอย่างจานวนหน่ึงจากประชากรมาศึกษาจะช่วยลดข้อจากัดต่าง ๆ เหล่านั้นได้ และการใช้
เทคนคิ การเลือกตวั อยา่ งท่ีเหมาะสมยังจะช่วยทาให้ผลการศึกษามีความแม่นยามากกว่าเก็บตัวอย่าง
จากประชากรท้ังหมดอีกด้วย (Henry, 1990) เน่ืองจากการศึกษาเฉพาะตัวอย่างจานวนไม่มากจะช่วยให้
ผู้วิจัยสามารถตรวจสอบความผิดพลาดของข้อมูลได้ง่ายกว่าการใช้ตัวอย่างจานวนมากท้ังหมดและ
ใช้เวลาไม่มากในการเก็บข้อมูล (Cooper and Schindler, 2014: 235) ทาให้มีเวลาและมีความรอบคอบ
ในการตรวจสอบคณุ ภาพและการทดลองใชเ้ ครือ่ งมือเพิ่มมากข้นึ ก่อนนาไปใชเ้ ก็บข้อมูล และในกรณีท่ี
เป็นการเก็บข้อมูลด้วยการสัมภาษณ์ที่ต้องใช้ผู้ช่วยสัมภาษณ์ ผู้วิจัยจะมีเวลาและความรอบคอบ
ในการคัดสรรบุคคลที่เหมาะสมที่จะเป็นผู้สัมภาษณ์รวมถึงสามารถจัดอบรมเทคนิคการสัมภาษณ์

202

เพิม่ เติมใหไ้ ด้ในบางกรณีทต่ี อ้ งการผูส้ ัมภาษณท์ ม่ี คี ณุ ลกั ษณะเฉพาะ (Saunders et al., 2009: 213)

12.2 ประชากร

ในบริบทของการวจิ ัย “ประชากร (population)” หมายถงึ กล่มุ ของหนว่ ย ส่ิงของ หรือ
เหตุการณ์ ที่มีคุณลักษณะบางอย่างร่วมกันท่ีต่างจากกลุ่มอื่นที่ผู้วิจัยสนใจท่ีจะศึกษา (Zikmund
et al., 2010: 387) ลักษณะและขนาดของประชากรที่ศึกษาจะข้ึนอยู่กับวัตถุประสงค์และขอบเขต
การวจิ ยั ประชากรในการวิจยั หน่งึ ๆ ไม่จาเปน็ จะต้องประกอบดว้ ย “คน” ในบางกรณีประชากรอาจ
หมายถึง หน่วยท่ีรวมกันเป็นองค์การ เช่น หน่วยงาน หรือหน่วยการปกครอง เช่น มหาวิทยาลัย
โรงเรยี น โรงงานอตุ สาหกรรม ธนาคาร บริษัทห้างร้าน ตาบล หมู่บ้าน เป็นต้น ประชากรในการวิจัย
อาจแบ่งออกเปน็ 2 ประเภท คอื

1. ประชากรนับได้ (finite population) หมายถึง ประชากรที่มีสมาชิกจานวนจากัด
ท่ีพอจะนับจานวนได้ เช่น พนกั งานธนาคาร และ โรงงานอุตสาหกรรมในเขตจงั หวัดนนทบุรี เปน็ ตน้

2. ประชากรนับไม่ได้ หรือ ท่ีมีจานวนอนันต์ (infinite population) หมายถึง ประชากร
ทมี่ จี านวนมากจนไม่สามารถนบั ไดค้ รบถว้ น เช่น ปลาในมหาสมทุ รอนิ เดยี รายได้ของสตรไี ทย เป็นตน้

12.3 หน่วยวเิ คราะห์

นอกเหนือจากจะต้องมีความชัดเจนในเรื่องของประชากรท่ีจะศึกษาแล้ว ผู้วิจัยยังต้อง
ระบุหน่วยวิเคราะห์ที่จะศึกษาให้สอดคล้องกับประชากรและวัตถุประสงค์ของการวิจัย “หน่วยวิเคราะห์
(unit of analysis)” หมายถงึ ประเภทของหน่วยที่ผู้วจิ ยั จะศกึ ษาและเก็บขอ้ มูล หนว่ ยวิเคราะห์อาจเป็น
บุคคล องค์การ สิ่งของ หรือ เหตุการณ์ โดยปกติท่ัวไปในการวิจัยเรื่องหน่ึง ๆ ผู้วิจัยสามารถระบุ
หนว่ ยวิเคราะห์ได้ไม่ยากโดยดูจากประชากรทศ่ี กึ ษา เชน่ ถา้ ตอ้ งการศึกษาถงึ ความพึงพอใจของลูกค้า
ตอ่ การใหบ้ รกิ ารของห้างสรรพสินคา้ ประชากรท่ศี กึ ษาคอื ลูกค้าท่ีได้รบั บริการจากห้างสรรพสินค้านั้น
และหน่วยวิเคราะห์ก็คือลูกค้าซึ่งเป็นหน่วยวิเคราะห์ระดับบุคคล หรือถ้าต้องการศึกษาว่าโรงงาน
อุตสาหกรรมอาหารในกรงุ เทพมหานครมรี ะบบการจัดการส่ิงแวดล้อมเป็นอย่างไร ประชากรท่ีศึกษา
คือโรงงานอุตสาหกรรมอาหารทุกแห่งในกรุงเทพมหานคร หน่วยวิเคราะห์ก็คือโรงงานอุตสาหกรรมอาหาร
ซงึ่ เป็นหน่วยวิเคราะหร์ ะดบั องค์การ เปน็ ตน้ แต่อยา่ งไรกต็ าม อาจมคี วามสับสนในการกาหนดหน่วยวิเคราะห์
ไดใ้ นกรณีท่เี ปน็ การศกึ ษาพฤติกรรมของกลมุ่ ซึ่งหน่วยวิเคราะห์เป็นกลุ่มแต่ต้องเก็บข้อมูลจากสมาชิก
ในกลุ่มแล้วนามาหาค่าเฉลี่ยเป็นคุณสมบัติของกลุ่ม เช่น ต้องการศึกษาเปรียบเทียบความพึงพอใจของ
พนักงานในแผนกตา่ ง ๆ ต่อระบบการจ่ายคา่ ตอบแทนของบริษัท ผู้วิจัยก็จะต้องเก็บข้อมูลจากพนักงาน
ในแต่ละแผนกทุกแผนกในบริษัท แล้วนาข้อมูลของแต่ละแผนกมาหาคุณสมบัติเฉลี่ยให้เป็นคุณสมบัติ
ของแผนกนน้ั ๆ กรณีนีห้ นว่ ยวิเคราะห์คือแผนกซ่ึงถึงแม้จะเก็บข้อมูลมาจากพนักงานเป็นรายบุคคล
กต็ าม

ในบางกรณี การศกึ ษาวิจัยอาจมีหน่วยวิเคราะห์หลายหน่วยที่ต่างกัน เช่น ในการศึกษาหนึ่ง
มีวัตถุประสงค์ 1) เพื่อศึกษาว่าบัณฑิตที่ประสบความสาเร็จในอาชีพการงานมีคุณลักษณะอย่างไร
และ 2) เพ่ือศึกษาว่ามหาวิทยาลัยท่ีผลิตบัณฑิตที่ประสบความสาเร็จในอาชีพการงานมีคุณลักษณะ
อย่างไร จะเห็นได้ว่า หน่วยวิเคราะห์ของวัตถุประสงค์ที่ 1) คือ บัณฑิตและเป็นระดับบุคคล และ

203

หน่วยวิเคราะห์ของวัตถุประสงค์ที่ 2) คือ มหาวิทยาลัยและเป็นระดับองค์การ ดังนั้นผู้วิจัยจะต้อง
กาหนดให้ชัดเจนว่าหน่วยวิเคราะห์ท่ีตนต้องการศึกษาน้ันคืออะไร เพื่อสามารถเก็บข้อมูลให้ถูกต้อง
และสรุปผลได้ตรงกนั ระหว่างหน่วยวิเคราะห์กบั วตั ถุประสงคก์ ารวจิ ยั

ในการวจิ ัยทางธรุ กจิ มกี ารใชห้ นว่ ยวิเคราะห์หลายระดบั ไดแ้ ก่

12.3.1 หนว่ ยวเิ คราะหร์ ะดบั บุคคล
หน่วยวิเคราะห์ระดับบุคคล (individuals) เป็นหน่วยวิเคราะห์ที่ใช้กันมากที่สุดในการ
วิจัยทางธุรกิจ (Hussey and Hussey, 1997: 123) เช่น พนักงาน ผู้บริหาร และลูกค้า ในกรณีท่ีหน่วย
วิเคราะห์เป็นระดับบุคคล ผู้วิจัยมักจะเก็บข้อมูลเกี่ยวกับลักษณะหรือพฤติกรรมของแต่ละบุคคล
จากกลุม่ บคุ คลที่ตอ้ งการศึกษาจานวนหนงึ่ เช่น อายุ อาชพี การศกึ ษา พฤติกรรม และทัศนคติต่าง ๆ
แล้วนามาสรุปเป็นภาพรวมลักษณะหรือพฤติกรรมของกลุ่มบุคคลที่ศึกษา เช่น การศึกษาพฤติกรรม
การซ้ือโทรศัพท์มือถือของนักศึกษา การศึกษาทัศนคติของพนักงานต่อระบบการบริหารงานบุคคล
ของบริษทั เปน็ ตน้

12.3.2 หน่วยวิเคราะหร์ ะดับกล่มุ
หน่วยวิเคราะห์ระดับกลุ่ม (groups) เป็นหน่วยวิเคราะห์ท่ีนาเอาคุณสมบัติของกลุ่มมา
ศึกษาวิเคราะห์ ตัวอย่างเช่น การศึกษาการใช้ระบบสารสนเทศของพนักงานในแผนกต่าง ๆ ของ
บรษิ ทั หนว่ ยวิเคราะหเ์ ป็นกลุ่ม คือ แผนก ข้อมลู ที่จะเกบ็ และวิเคราะห์อาจได้แก่ จานวนชั่วโมงเฉลี่ย
ต่อวันของการใช้ระบบสารสนเทศของพนักงานของแต่ละแผนก เป็นต้น หรือตัวอย่างเช่น การศึกษา
ผลสัมฤทธ์ทิ างการศกึ ษาของนักศกึ ษาแตล่ ะหลกั สูตร หน่วยวิเคราะห์เป็นกลุ่ม คือกลุ่มนักศึกษาของแต่ละ
หลักสูตร ข้อมูลท่ีจะเก็บและวิเคราะห์อาจได้แก่ ร้อยละนักศึกษาที่มีงานทาหลังสาเร็จการศึกษาต่อ
จานวนนักศึกษาท้ังหมดของแต่ละหลักสูตร เป็นต้น ทั้งนี้ผลการศึกษาท่ีได้จากการวิเคราะห์ข้อมูล
ท่เี ป็นหน่วยระดับวิเคราะห์กลุ่ม อาจแตกต่างหรือสอดคล้องกับผลท่ีได้จากการวิเคราะห์ข้อมูลท่ีเป็น
หนว่ ยระดับบคุ คล

12.3.3 หนว่ ยวเิ คราะหร์ ะดบั องค์การ
องคก์ าร (organization) ในท่ีน้ีหมายถึง องค์การที่เป็นทางการ ซึ่งมีโครงสร้างองค์การ
และระบบการทางานที่ชัดเจน เชน่ บรษิ ัท กจิ การห้างรา้ น ธนาคาร มหาวทิ ยาลัย กระทรวง และกรม
กองต่าง ๆ เป็นต้น หน่วยวิเคราะห์ระดับองค์การเป็นหน่วยวิเคราะห์ท่ีนาเอาคุณสมบัติขององค์การ
มาศึกษา เชน่ การศึกษาผลการดาเนินงานของกิจการอุตสาหกรรมอาหารในเขตภาคใต้ หน่วยวิเคราะห์
ในการศกึ ษาเปน็ ระดับองคก์ ารคือ กิจการอุตสาหกรรมอาหาร ข้อมูลท่ีจะเก็บและวิเคราะห์จะข้อมูล
ของกิจการอุตสาหกรรมอาหารแต่ละแห่ง เช่น ขนาดของกิจการ ยอดขาย และผลกาไรของกิจการ
เป็นตน้ แต่ทั้งน้ใี นบางการศึกษา คุณสมบัติขององค์การอาจมาจากผลรวมของคุณสมบัติของสมาชิก
ขององค์การก็ได้ เช่น การศึกษาความพึงพอใจในการทางานของพนักงานของสานักงานเขตใน
กรุงเทพมหานคร หน่วยวิเคราะห์ในการศึกษาเป็นระดับองค์การคือ สานักงานเขต ข้อมูลที่จะ
วิเคราะห์จะเป็นข้อมูลเกี่ยวกบั ความพงึ พอใจในการทางานของพนักงานในแต่ละสานักงานเขตท่ีได้มา
จากการเก็บขอ้ มลู เก่ยี วกับความพงึ พอใจของพนกั งานเป็นรายบุคคลในแต่ละสานักงานเขตแล้วนามา

204

เฉลี่ยเป็นความพึงพอใจของพนักงานแตล่ ะสานกั งานเขต

12.3.4 หนว่ ยวเิ คราะห์ระดบั อตุ สาหกรรม
อุตสาหกรรม (industry) ในที่นี้หมายถึง กลุ่มกิจการท่ีผลิตและเสนอขายสินค้าหรือ
บริการท่ีคล้ายคลึงกัน ท่ีสามารถทดแทนกันได้ หรือสามารถสนองความต้องการหลักของลูกค้าได้
อย่างเดียวกัน (Hill and Jones, 2007) เช่น อุตสาหกรรมอาหาร อุตสาหกรรมการท่องเที่ยว
อุตสาหกรรมสิ่งทอ ทั้งนี้ผู้วิจัยต้องนิยามความหมายของอุตสาหกรรมท่ีศึกษาให้ชัดเจนว่า
ประกอบด้วยกจิ การลักษณะใดบ้าง ตวั อย่างเชน่ ต้องการศึกษาการจ้างงานในอุตสาหกรรมท่องเที่ยว
ในกรณีน้ีหน่วยวิเคราะห์เป็นระดับอุตสาหกรรม ข้อมูลที่จะเก็บและวิเคราะห์จะเป็นข้อมูลเก่ียวกับ
การจ้างงานรวมของกลุ่มกิจการต่าง ๆ ในอุตสาหกรรมท่องเที่ยวซึ่งอาจประกอบด้วยกลุ่มกิจการ
โรงแรม กิจการร้านอาหารและภัตตาคาร กิจการนาเท่ียว กิจการคมนาคมขนส่ง และ กิจกา รร้าน
จาหน่ายของท่รี ะลกึ เปน็ ตน้

12.3.5 หนว่ ยวิเคราะหร์ ะดับประเทศ
หนว่ ยวิเคราะหร์ ะดบั ประเทศ (country) เช่น บริษัทข้ามชาติแห่งหนึ่งต้องการศึกษาผล
ประกอบการของสาขาของบริษัทในประเทศไทย เวียดนาม มาเลเซีย สิงคโปร์ ในรอบ 5 ปีท่ีผ่านมา
และโดยที่ในแต่ละประเทศประกอบด้วยสาขาย่อย ๆ หลายสาขา ในท่ีนี้หน่วยวิเคราะห์เป็นระดับ
ประเทศ ดังนั้นขอ้ มลู ทีจ่ ะเกบ็ และวิเคราะหก์ จ็ ะเปน็ ผลประกอบการรวมของสาขาย่อยทุกสาขาในแต่ละ
ประเทศ

12.3.6 หน่วยวเิ คราะห์ทเี่ ป็นเหตกุ ารณ์
หน่วยวิเคราะห์ท่ีเป็นเหตุการณ์ (events) ได้แก่ หน่วยวิเคราะห์ท่ีเป็นเหตุการณ์หนึ่ง ๆ
ทเี่ กดิ ข้นึ เช่น การชุมนุม การตัดสินใจเร่ืองหนงึ่ ๆ เป็นตน้
จะเห็นได้ว่าหน่วยวิเคราะห์มีอยู่หลายแบบและหลายระดับ ผู้วิจัยจะต้องระมัดระวัง
ในการกาหนดหน่วยวิเคราะห์ จะต้องกาหนดหน่วยวิเคราะห์ให้สอดคล้องกับวัตถุประสงค์การวิจัย
และต้องสรุปผลการวิเคราะห์ที่สอดคล้องกับหน่วยวิเคราะห์ มิฉะนั้นจะเกิดข้อผิดพลาดที่เรียกว่า
ความผิดพลาดเชิงนิเวศน์ (ecological fallacy) (Robinson, 1950 อ้างถึงใน Singleton et al.,
1993: 71; Neuman, 2007: 97) เชน่ ตอ้ งการศกึ ษาระดบั กลมุ่ แต่ไปเกบ็ ตวั อย่างจากหน่วยวิเคราะห์
ท่เี ป็นระดับบคุ คล แลว้ นาผลทไ่ี ด้ในระดบั บุคคลไปสรุปอธบิ ายระดับกลุ่ม เปน็ ต้น
ตัวอยา่ ง ความผิดพลาดเชิงนเิ วศน์ (Neuman, 2007: 97-98)
จากข้อมูลของอาเภอ ก และ อาเภอ ข พบว่ารายได้ครัวเรือนเฉล่ียในอาเภอ ก อยู่ใน
ระดับสูง และ มีครอบครัวจานวนมากในอาเภอ ก ที่มีรถจักรยานยนต์ ในขณะท่ีรายได้ครัวเรือนเฉล่ีย
ของครอบครัวในอาเภอ ข อยู่ในระดับต่า และมีครอบครัวจานวนน้อย ในอาเภอ ข ที่มี
รถจักรยานยนต์ จากข้อมูลดังกล่าวหากสรุปว่าครอบครัวท่ีมีรายได้สูงจะมีรถจักรยานยนต์ หรือ
รายได้ของครอบครัวมีความสัมพันธ์กับการมีรถจักรยานยนต์ การสรุปเช่นนี้นับเป็นความผิดพลาด
เชิงนิเวศน์ เน่ืองจากว่าข้อมูลรายได้ครัวเรือนเฉล่ียเป็นข้อมูลระดับอาเภอแต่นาไปสรุปในระดับ
ครอบครัว กล่าวคือเราไม่มีข้อมูลว่าครอบครัวใดบ้างในอาเภอ ก หรือ อาเภอ ข มีรถจักรยานยนต์

205

และครอบครัวท่ีมีรถจักรยานยนต์มีรายได้ครัวเรือนเป็นเท่าใด ทั้งน้ีอาจมีความเป็นไปได้ ว่า ไม่มี
ครอบครัวท่ีมีรายได้สูงครอบครัวใดเลยในอาเภอ ก มีรถจักรยานยนต์ แต่ครอบครัวที่มีรายได้ปานกลาง
หรือรายได้น้อยส่วนใหญ่มีรถจักรยานยนต์ จึงทาให้เห็นว่าในอาเภอ ก มีครอบครัวจานวนมาก
มรี ถจักรยานยนต์ ในขณะที่เป็นไปได้เชน่ เดียวกันว่าครอบครัวท่ีมีรายได้สูงบางครอบครัวในอาเภอ ข
เท่าน้ันมีรถจักรยานยนต์ ดังน้ันหากต้องการศึกษาความสัมพันธ์ดังกล่าวให้ถูกต้องหน่วยวิเคราะห์
จะต้องเป็นระดบั ครอบครัวและต้องเก็บขอ้ มูลรายไดแ้ ละการมีรถจกั รยานยนตข์ องแต่ละครอบครัว

นอกจากน้ีจะพบว่าการศึกษาท่ีระดับของหน่วยวิเคราะห์เป็นขนาดใหญ่ เช่น ระดับประเทศ
และอุตสาหกรรม จะมีความยุ่งยากและสิ้นเปลืองค่าใช้จ่ายมากกว่าการศึกษาที่ระดับของหน่วยวิเคราะห์
เป็นขนาดเล็ก (Sekaran, 2003: 134) เช่น ระดับบุคคล ตัวอย่างเช่น การศึกษาเปรียบเทียบวัฒนธรรม
องค์การของธรุ กจิ ในประเทศไทยกับประเทศจนี ในกรณีนี้ หนว่ ยวิเคราะหเ์ ป็นระดับประเทศ ซ่ึงถึงแม้
ขนาดตัวอย่างมีเพียง 2 หน่วย แต่ผู้วิจัยจะต้องเก็บข้อมูลจากพนักงานจานวนมากในองค์การธุรกิจ
ตา่ งๆ ในแตล่ ะภูมิภาคของแต่ละประเทศเพ่ือสามารถรวบรวมเป็นข้อมูลระดับ ประเทศของประเทศ
นั้น ๆ ส่วนในการศึกษาพฤติกรรมการบริโภคของลูกค้าในเขตกรุงเทพมหานครซ่ึงหน่วยวิเคราะห์
เป็นระดับบคุ คล ในกรณีน้ผี ้วู จิ ัยอาจเก็บขอ้ มูลจากลูกค้าจานวนหนึง่ ก็จะเพียงพอที่จะเป็นตัวแทนของ
ประชากร ซงึ่ จะมคี ่าใชจ้ า่ ยทไ่ี ม่มาก

12.4 การเลอื กตัวอยา่ ง

การเลอื กตวั อย่าง (sampling) เป็นข้ันตอนท่ีสาคัญขั้นตอนหนึ่งในกระบวนการวิจัย ผู้วิจัย
จะต้องเลือกหน่วยตัวอย่างบางหน่วยในจานวนที่เหมาะสมจากหน่วยทั้งหมดในประชากร ท่ีศึกษา
เพ่อื เป็นตวั แทนของประชากรนนั้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการวิจัยท่ีประชากรที่ศึกษามีขนาดใหญ่นับจานวน
หลายร้อยหรือเป็นจานวนพัน เนื่องจากเป็นเรื่องที่เป็นไปไม่ได้ท่ีจะเก็บข้อมูลจากทุกหน่วยของประชากรได้
หรือแม้ว่าถ้าเป็นไปได้ ก็อาจมีต้องระยะเวลาที่ยาวนาน ค่าใช้จ่ายที่สูง และใช้บุคลากรจานวนมาก
การเก็บข้อมูลที่ใช้ระยะยาวนานอาจส่งผลให้ข้อมูลท่ีเก็บในช่วงแรก ๆ ล้าสมัย โดยเฉพาะอย่างย่ิง
ในเร่ืองของทัศนคติที่อาจเปล่ียนไปเมื่อเวลาผ่านไป (Singleton et al., 1993: 137) นอกจากน้ี
ผลการศึกษาโดยใช้ข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างจานวนหน่ึงบางคร้ังมีความน่าเชื่อถือมากกว่าเสียอีก เพราะ
การเกบ็ ขอ้ มูลจานวนมาก ๆ ย่อมก่อให้เกิดความเหนื่อยล้า ซ่ึงอาจส่งผลให้เกิดความผิดพลาดในการ
เก็บข้อมูล ในหลายกรณีเช่นกันที่เป็นไปไม่ได้ท่ีจะเก็บข้อมูลจานวนมากหรือท้ังหมดจากประชากร
โดยเฉพาะเม่ือการเก็บข้อมูลน้ันได้ทาลายสภาพของตัวอย่าง ซ่ึงเรียกการเก็บตัวอย่างลักษณะนี้ว่า
“การเลอื กตัวอย่างแบบทาลาย” หรือ “destructive sampling” ตัวอย่างเช่น การเก็บข้อมูลคุณภาพ
ของอาหารกระป๋อง หากเราเกบ็ อาหารกระป๋องทั้งหมดมาตรวจสอบคุณภาพโดยการเปิดอาหารกระป๋อง
ทุกกระป๋อง ก็จะไมม่ ีอาหารกระปอ๋ งไว้สาหรับจาหนา่ ย

12.4.1 ลกั ษณะของกลุม่ ตวั อยา่ งท่ีดี

กลุม่ ตัวอย่างทดี่ ีควรมีลักษณะดงั น้ี
1. มีความเป็นตัวแทน (representative) ท่ีดี หมายถึงว่า กลุ่มตัวอย่างน้ันมีลักษณะ
ทีส่ าคญั ของประชากรท่ีศึกษาครบถ้วน เช่น กรณีประชากรเป็นนักศึกษามหาวิทยาลัย กลุ่มตัวอย่าง

206

จะต้องมีลักษณะสาคัญเหมือนกันกับลักษณะนักศึกษาของท้ังมหาวิทยาลัยในทุกด้านที่เกี่ยวข้องกับ
งานวิจัย เช่น สัดสว่ นของนกั ศกึ ษาแตล่ ะชัน้ ปี สดั ส่วนของนักศึกษาแต่ละคณะแต่ละหลกั สตู ร เป็นต้น

2. ทุกหน่วยของกลุ่มตัวอย่างได้รับการสุ่มมาโดยไม่มีความลาเอียง (unbiased)
จากกรอบตวั อยา่ งทส่ี มบูรณ์

3. มีขนาดทพ่ี อเหมาะ กล่มุ ตวั อยา่ งทีด่ ตี ้องมจี านวนท่ีเพียงพอที่จะวิเคราะหท์ างสถิติได้
หรือเพียงพอท่ีจะสรุปอ้างอิงถงึ ประชากรอย่างเชื่อถือได้

4. ใหข้ อ้ มูลท่ถี กู ตอ้ งและมปี ระสิทธภิ าพ กลมุ่ ตัวอย่างที่ดีต้องประกอบด้วยตัวแทนที่สามารถ
ให้ข้อมลู ที่ถูกตอ้ ง เชน่ การศกึ ษาเรือ่ งการจดั การสิง่ แวดล้อมของโรงงานอุตสาหกรรม ผู้ที่จะให้ข้อมูล
แทนโรงงานอตุ สาหกรรมได้ดคี วรเปน็ ผู้ทดี่ แู ลงานดา้ นการจัดการส่งิ แวดลอ้ มของโรงงาน เป็นตน้

12.4.2 ขน้ั ตอนการเลือกตัวอย่าง

การเลือกตัวอย่างประกอบด้วยขน้ั ตอนต่าง ๆ ดงั นี้ (ดงั ภาพท่ี 12.1)

กาหนดประชากรเปา้ หมาย

สร้างกรอบตัวอย่าง

กาหนดขนาดตวั อย่าง

เลอื กวิธีการเลอื กตัวอย่างและวางแผนการเลือกตัวอย่าง
- เลอื กตัวอยา่ งแบบไม่ใช้ความน่าจะเป็น
- เลือก(สุ่ม)ตวั อย่างแบบใช้ความน่าจะเปน็

ลงมือเลอื กกลุ่มตวั อย่าง

ภาพที่ 12.1 ขัน้ ตอนของการเลอื กตวั อย่าง
ท่ีมา: Aaker, Kumar, Leone and Day (2013: 304)

12.4.2.1 กาหนดประชากรเป้าหมาย การกาหนดประชากรเป้าหมาย (target
population) หมายถึง การระบุขอบเขตและลักษณะของประชากรที่ศึกษาโดยพิจารณาจากวัตถุประสงค์
ของการวิจยั ผวู้ จิ ัยต้องกาหนดให้ชัดเจนว่าประชากรท่ีจะศึกษารวมใครและไม่รวมใครบ้าง ในระยะ
เวลาใด ใช้อะไรเป็นหน่วยวิเคราะห์ และจะนาผลวิจัยไปอ้างอิงถึงประชากรกลุ่มใด เช่น การศึกษา

207

พฤติกรรมการใช้โทรศัพท์มือถือของนักศึกษาในสถาบันอุดมศึกษา ประชากรเป้าหมาย หมายถึง
นักศึกษาในสถาบันอุดมศึกษาหรือในมหาวิทยาลัยทุกแห่ง แต่หากต้องการศึกษาเฉพาะนักศึกษา
ในมหาวทิ ยาลยั ราชภฏั พระนคร ประชากรเป้าหมาย หมายถงึ นกั ศึกษามหาวิทยาลัยราชภัฏพระนคร
และอาจตอ้ งระบุให้ชดั เจนต่อไปว่านักศึกษามหาวิทยาลัยราชภัฏพระนครในการวิจัยครั้งน้ี หมายถึง
นักศึกษาเฉพาะระดับปริญญาตรหี รอื รวมบณั ฑิตศกึ ษาดว้ ยในทุกชนั้ ปี และรวมถึงนักศึกษาภาคพิเศษ
หรือนกั ศกึ ษาในโครงการความร่วมมอื อนื่ ๆ ด้วยหรอื ไม่ และในปีการศกึ ษาใด

12.4.2.2 สร้างกรอบตวั อย่าง (sampling frame) การสร้างกรอบตัวอย่างคือ
การจัดทาบัญชีรายชื่อของหน่วยประชากรทั้งหมดของประชากรเป้าหมายท่ีได้กาหนดไว้ กรอบ
ตัวอย่างมีความสาคญั อย่างยิ่งในการสุ่มตัวอยา่ งแบบงา่ ย (Aaker et al., 2013: 306) รายชื่อดังกล่าว
โดยท่ัวไปสามารถหาได้จากทะเบียนรายช่ือจากหน่วยงานต่าง ๆ เช่น รายช่ือนักศึกษาจากฝ่ายทะเบียน
นกั ศกึ ษาของมหาวทิ ยาลัย รายชือ่ บคุ คลในสมุดโทรศพั ท์ รายชอ่ื โรงงานอุตสาหกรรมของกรมโรงงาน
อุตสาหกรรม รายชื่อพนักงานจากฝ่ายบุคคลของบริษัท เป็นต้น กรอบตัวอย่างต้องสอดคล้องกับ
ประชากรเป้าหมายที่กาหนดมิฉะน้ันจะส่งผลให้ผลการวิจัยมีความคลาดเคล่ือน เช่น อาจมีรายช่ือ
ที่ไม่ได้เป็นหน่วยของประชากรเป้าหมายอยู่ในกรอบตัวอย่าง หรือมีบางรายชื่อที่เป็นหน่วยของ
ประชากรเป้าหมายขาดหายไป เช่น ต้องการศึกษาทัศนคติของพนักงานทั้งบริษัทต่อภาวะผู้นาของ
ผูบ้ ริหาร แตส่ รา้ งกรอบตวั อยา่ งโดยใช้รายชื่อเฉพาะพนักงานฝ่ายผลติ เป็นต้น

การมีกรอบตัวอย่างที่ดีจะช่วยให้สามารถวางแผนการเลือกตัวอย่างได้อย่างเหมาะสม
และมีประสิทธิภาพซึ่งจะส่งผลให้ได้ข้อมูลที่ดี กรอบตัวอย่างที่ดีควรเป็นกรอบที่มีความสมบูรณ์และ
มีความทันสมัย คือประกอบด้วยหน่วยต่าง ๆ ท่ีเป็นปัจจุบันครบทุกหน่วยในประชากรเป้าหมาย
ณ เวลาทีต่ อ้ งการ แต่อยา่ งไรก็ตามบญั ชรี ายชือ่ จากหน่วยงานต่าง ๆ มักไม่เป็นบัญชีรายชื่อท่ีสมบูรณ์
เช่น ในบัญชีรายช่ือโรงงานอุตสาหกรรมอาจมีบางโรงงานได้เลิกกิจการไปแล้วแต่ยังมีรายชื่ออยู่ในบัญชี
หรือมีโรงงานใหม่ที่เพ่ิงเปิดกิจการแต่ยังไม่มีรายช่ือในบัญชี เป็นต้น ในประเด็นน้ีผู้วิจัยต้องยอมรับ
แต่ไม่ต้องกังวลจนมากเกินไป เพราะการที่มีบางรายชื่อหายไปหรือเกินมาจานวนเล็กน้อยไม่น่าจะส่งผล
ให้ผลการศึกษามีความแตกตา่ งไปอยา่ งมนี ัยสาคัญ ผูว้ จิ ัยไมจ่ าเป็นต้องขวนขวายและเสียเวลาจนมาก
เกนิ ไปกับรายชื่อท่ีหายไปหรือเกินมา หากรายชื่อท่ีหายไปหรือท่ีเกินมามีจานวนเล็กน้อย (Sekaran,
2003: 266)

ในบางกรณี ผู้วิจัยอาจต้องกาหนดเงื่อนไขสาหรับประชากรเป้าหมายเพ่ือให้
สามารถกาหนดกรอบตวั อย่างไดช้ ัดเจน ตวั อย่างเช่น กรณีการศึกษาถึงผลกระทบของเสียงเคร่ืองบิน
ต่อประชาชนที่พักอาศัยอยู่ในบริเวณใกล้เคียงสนามบิน ประชากรเป้าหมายหรือผู้ที่จะมีรายชื่อ
ในกรอบตัวอยา่ งน่าจะไมใ่ ชใ่ ครก็ได้ท่ีได้ยนิ เสียงเครอ่ื งบนิ แตผ่ ู้วจิ ัยอาจต้องใช้วธิ ีการกาหนดระยะทาง
ทหี่ ่างระหวา่ งสนามบินกบั ทพ่ี ักอาศัยเป็นเกณฑ์ในการกาหนดว่าใครบ้างท่ีจะอยู่ในกรอบตัวอย่างเช่น
อาจเปน็ เฉพาะผู้ที่มที ี่พักอาศัยในระยะ 1 กโิ ลเมตรรอบสนามบิน เปน็ ตน้ หรือกรณีการศึกษาเก่ียวกับ
อุตสาหกรรมการผลิตขนาดกลางและขนาดย่อม ผู้วิจัยจะต้องนาเงื่อนไขการกาหนดขนาด
อุตสาหกรรมมาใช้เป็นเกณฑ์ในการจัดทากรอบตัวอย่างเช่น อุตสาหกรรมการผลิตท่ีมีจานวน
การจ้างงานไม่เกิน 50 คนหรือมีมูลค่าสินทรัพย์ถาวรไม่เกิน 50 ล้านบาท จัดเป็นอุตสาหกรรม
ขนาดยอ่ ม และอุตสาหกรรมการผลิตท่มี ีจานวนการจ้างงานเกินกว่า 50 คน แต่ไม่เกิน 200 คน หรือ

208

มมี ูลคา่ สินทรพั ย์ถาวรเกินกวา่ 50 ล้านบาทแต่ไม่เกิน 200 ล้านบาท จัดเป็นอุตสาหกรรมขนาดกลาง
เปน็ ตน้ (สานกั งานสง่ เสริมวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดยอ่ ม, 2554) เงื่อนไขท่ีจะนามากาหนดกรอบ
ตัวอย่างมีความสาคัญอย่างมากเพราะจะเป็นตัวกาหนดว่าใครหรือกลุ่มใดอยู่หรือไม่อยู่ใน กรอบ
ตัวอย่างซึ่งจะมีส่งผลต่อผลการวิจัย ดังนั้นผู้วิจัยจะต้องใช้เง่ือนไขท่ีได้มีการกาหนดไว้แล้วและเป็น
ทีย่ อมรบั หรือเป็นเง่ือนไขที่มีเหตุมีผลตามหลกั วิชาการ ผู้วิจัยไม่สามารถกาหนดได้เองตามอาเภอใจ

12.4.2.3 กาหนดขนาดตัวอย่าง ขนาดของตัวอย่างท่ีพอเหมาะจะส่งผลให้
ผลการวิจัยมีความน่าเชื่อถือ หรือทาให้การอ้างอิงข้อค้นพบจากกลุ่มตัวอย่างไปยังประชากร
มีความคลาดเคลอื่ นตา่ อยา่ งไรกต็ ามกลมุ่ ตวั อย่างทม่ี ีขนาดใหญ่อย่างเดียวไม่ได้หมายความว่าจะเป็น
กลุ่มตัวอย่างท่ีมีความเป็นตัวแทนท่ีดี หากแต่กลุ่มตัวอย่างท่ีมีขนาดใหญ่ที่ได้มาโดยไม่มีการสุ่มหรือ
มีการกาหนดกรอบตัวอย่างที่ไม่สมบูรณ์ก็อาจเป็นกลุ่มตัวอย่างที่มีความเป็นตัวแทนท่ีดีน้อยกว่า
กลุ่มตัวอย่างที่มีขนาดเล็กกว่าแต่ได้มาจากการสุ่มและมีกรอบตัวอย่างท่ีดี (Neuman, 2007: 167)
การกาหนดขนาดตัวอย่างจึงต้องคานึงถึงปัจจัยต่าง ๆ หลายปัจจัยซึ่งจะกล่าวโดยละเอียดในหัวข้อที่
12.5

12.4.2.4 เลอื กวิธกี ารเลือกตวั อยา่ งและวางแผนการเลือกตวั อยา่ ง การเลือก
ตวั อยา่ งมีหลายวิธี (ดูรายละเอียดในหัวข้อ 12.6) ผู้วิจัยจะต้องเลือกวิธีการเลือกตัวอย่างท่ีเหมาะสม
กับแบบการวิจัย วัตถุประสงค์การวิจัย และคาถามการวิจัย ทั้งนี้แต่ละวิธีจะมีข้อดีและข้อจากัด
ทีแ่ ตกต่างกัน รวมถึงผู้วิจัยต้องวางแผนการสุ่มตัวอย่างในด้านอ่ืน ๆ ด้วย เช่น ค่าใช้จ่าย ระยะเวลา
และกาลงั คน

12.4.2.5 ลงมอื เลือกกลมุ่ ตวั อยา่ ง เมื่อทราบขนาดตัวอย่างและได้เลือกวิธีการ
เลอื กตวั อยา่ งที่เหมาะสมแล้ว ผูว้ ิจยั ก็จะสามารถดาเนินการเลอื กกลมุ่ ตวั อยา่ ง

12.5 ขนาดตวั อยา่ ง

ขนาดตัวอย่าง (sample size) ท่ีเหมาะสมนอกจากจะช่วยให้ผลการวิจัยมีความน่าเช่ือถือ
หรอื ทาใหก้ ารอ้างอิงข้อค้นพบจากกลุ่มตัวอย่างไปยังประชากรเป้าหมายมีความคลาดเคลื่อนต่าแล้ว
ยังชว่ ยให้การทาวจิ ยั เป็นไปอยา่ งมีประสิทธิภาพ

ต่อไปจะกลา่ วถงึ ข้อพิจารณาในการกาหนดขนาดตัวอย่าง และ วิธีการหาขนาดตัวอย่าง
ตามดังรายละเอยี ดดงั ต่อไปน้ี

12.5.1 ขอ้ พจิ ารณาในกาหนดขนาดตวั อย่าง

การกาหนดขนาดตัวอยา่ งมขี ้อพิจารณาดงั นี้
12.5.1.1 ขนาดประชากร โดยทั่วไปการศกึ ษาทีป่ ระชากรมีขนาดใหญก่ วา่ จะใช้

ขนาดตวั อยา่ งทีใ่ หญก่ ว่าการศกึ ษาทป่ี ระชากรมีขนาดเลก็ กว่า
12.5.1.2 ความแปรปรวนของประชากร ความแปรปรวนของประชากร หมายถึง

ระดับความแตกต่างของคุณลักษณะที่ต้องการศึกษาของหน่วยต่าง ๆ ของประชากรเป้าหมาย
โดยทั่วไปประชากรที่มีความแปรปรวนมากกลุ่มตัวอย่างจะมีขนาดใหญ่เพ่ือให้สามารถครอบคลุม
คุณลักษณะท่ีหลากหลายของประชากร ในทางตรงกันข้าม หากประชากรมีความแปรปรวนน้อย

209

กลุ่มตัวอย่างจะมีขนาดเล็ก หรือหากถ้าประชากรไม่มีความแปรปรวนเลย ซึ่งหมายถึงทุก ๆ หน่วย
มคี ุณลักษณะที่ต้องการศึกษาเหมือนกันอย่างสมบูรณ์ เราก็จะสามารถใช้ตัวอย่างเพียงตัวอย่างเดียว
ความแปรปรวนของประชากรขึ้นอยู่กับชนดิ ของประชากรและประเด็นทศี่ กึ ษา

12.5.1.3 ขนาดความคลาดเคลื่อนท่ียอมรับได้ ในท่ีนี้หมายถึง ขนาดความ
คลาดเคลื่อนท่ียอมให้เกิดข้ึนได้จากการสุ่มตัวอย่าง ขนาดความคลาดเคลื่อนนี้จะขึ้นอยู่กับขนาด
ตวั อย่าง ถา้ ขนาดตัวอย่างใหญ่ข้นึ ความคลาดเคลื่อนน้ีจะลดลง

12.5.1.4 ระดบั ความเชื่อมน่ั ระดับความเช่อื มน่ั ในท่ีน้ีหมายถึง ระดับความเช่ือมั่น
ในการสรุปอา้ งองิ ผลการศึกษา เปน็ การแสดงถึงความม่ันใจว่าสิ่งที่ได้ประมาณการจะเป็นจริงกับประชากร
(Sekaran, 2003: 287) หรือกล่าวอีกนัยหนึ่งว่าหมายถึงความมั่นใจว่าลักษณะที่ศึกษาของกลุ่มตัวอย่าง
มโี อกาสท่ีจะไมม่ คี วามแตกตา่ งจากลักษณะทีแ่ ทจ้ ริงของประชากรเป้าหมายอยู่ในระดับใด โดยทั่วไป
จะแสดงเป็นค่าร้อยละ และในการวิจัยทางธุรกิจนิยมใช้ระดับความเชื่อมั่นท่ีร้อยละ 95 หรือ 90
(Zikmund et al., 2010: 430) หรือหากต้องการความเชื่อมั่นมาก ๆ ก็อาจใช้ระดับความเชื่อมั่นท่ี
รอ้ ยละ 99 ซ่งึ หากใช้ระดบั ความเช่ือม่ันยงิ่ สูงขนาดตวั อยา่ งก็ยอ่ มมขี นาดใหญ่ขน้ึ

นอกเหนือจากคาว่า “ระดับความเชื่อม่ัน” ได้มีการใช้คาว่า “ระดับนัยสาคัญ"
(level of significance) ซึ่งใชส้ ญั ลกั ษณ์ “” ระดบั นัยสาคัญจะบ่งบอกถงึ ความคลาดเคล่ือน ระดับ
ความเช่ือมั่นและระดับนัยสาคัญมีความสัมพันธ์อย่างใกล้ชิด คือ ระดับความเช่ือม่ัน = (1- ) x
100% เช่น ถ้าระดับความเช่ือมั่นเท่ากับ 90% ระดับนัยสาคัญหรือความคลาดเคลื่อนจะเท่ากับ .1
หรือ ถ้าระดบั ความเชื่อม่ันเทา่ กับ 95% ระดบั นัยสาคัญหรือความคลาดเคล่ือนจะเท่ากับ .05 เป็นตน้

12.5.1.5 เทคนิคที่ผู้วิจัยจะใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล เทคนิคหรือสถิติที่ใช้
ในการวิเคราะห์ข้อมลู เป็นอกี ปจั จัยหน่ึงท่ีสามารถใช้กาหนดขนาดของตัวอย่าง เช่น ในการใช้เทคนิค
ไค-สแควร์ (Chi-square) ผู้วิจัยควรมีจานวนตัวอย่างในแต่ละช่องของตารางไขว้ไม่น้อยกว่า 5 หรือ
การใช้เทคนิคการวิเคราะห์แบบถดถอยพหุ (multiple regression analysis) ขนาดตัวอย่างควรอยู่
ระหว่าง 15 ถึง 20 เท่าของจานวนตัวแปรอิสระ (Hair, Anderson, Tatham and Black, 1995: 105)
เป็นต้น ดังนัน้ ผู้วิจัยจะต้องศึกษาถงึ เงื่อนไขและข้อจากัดเก่ียวกับจานวนตัวอย่างของแต่ละเทคนิควิธี
เพอ่ื สามารถกาหนดขนาดตัวอย่างท่ีเหมาะสมกบั เทคนิควิธนี น้ั ๆ

12.5.1.6 งบประมาณและเวลา การเก็บตัวอย่างย่อมมีค่าใช้จ่ายและใช้เวลา
ดงั นน้ั งบประมาณและระยะเวลาท่มี จี ะเปน็ ตวั กาหนดขนาดตวั อย่าง หากต้องการจานวนตัวอย่างยิ่งมาก
กต็ ้องใช้งบประมาณและเวลามาก

จะเหน็ ได้วา่ การกาหนดขนาดของตัวอย่างวา่ จะเปน็ เท่าไรนัน้ ขึน้ อย่กู ับหลายปจั จัย ผู้วิจัย
จะต้องพิจารณาอย่างรอบคอบในการกาหนดขนาดตัวอย่างที่เหมาะสม ขนาดตัวอย่างท่ีใหญ่เกินไป
อาจให้ส้ินเปลอื งค่าใช้จ่าย แต่ถ้าขนาดเล็กเกินไปก็อาจทาให้มีปัญหาในความคลาดเคล่ือนท่ีอาจมีสูง
และมขี ้อจากัดหรือความนา่ เชอื่ ถือในการอ้างองิ ไปยังประชากรเปา้ หมาย

12.5.2 วธิ ีการกาหนดขนาดตวั อย่าง
ผู้วิจัยสามารถกาหนดขนาดตัวอย่างได้หลายวิธี เช่น กาหนดโดยพิจารณาจาก กาหนด
โดยใช้สูตรคานวณ และ กาหนดโดยใชต้ ารางสาเร็จรปู

210

12.5.2.1 การกาหนดขนาดตัวอยา่ งโดยใช้สตู รคานวณ การคานวณขนาดตัวอย่าง
อาจนาสูตรอยา่ งงา่ ย ๆ ของยามาเน่ (Yamane, 1973) มาใช้ได้ดงั น้ี

n= N/(1+Ne2)

เม่อื n คอื ขนาดตวั อยา่ ง
คือ ขนาดประชากร
N คือ ความคลาดเคลอ่ื นทจี่ ะยอมรับได้
e

ตัวอย่างที่ 12.1 ต้องการทราบขนาดตวั อยา่ งของประชากรจานวน 795 คน โดยกาหนดความคลาดเคล่ือน
ท่จี ะยอมรับได้ (e) ที่ .05 (หรือระดบั ความเชื่อม่นั ที่ 95%)

ขนาดตัวอยา่ ง (n) = N/(1+Ne2)

= 795
1 + 795(.05)2

= 266 คน

12.5.2.2 การกาหนดขนาดตัวอย่างโดยใช้ตารางสาเร็จรูป ตารางสาเร็จรูป
ท่ีนิยมใช้กันแพร่หลายสาหรับการกาหนดขนาดกลุ่มตัวอย่าง ได้แก่ ตารางของเครจซี่และมอร์แกน
(ตารางท่ี 12.1) เชน่ ประชากรจานวน 300 ขนาดตวั อยา่ งจะเทา่ กับ 169 เป็นต้น

นอกเหนือจากหลักเกณฑ์ในการกาหนดขนาดตัวอย่างดังได้กล่าวข้างต้น ยังมีหลักการ
ทั่ว ๆ ไปอย่างง่าย (rule of thumb) ในการกาหนดขนาดกลุ่มตัวอย่าง (Roscoe, 1975 อ้างถึงใน

Sekaran, 2003: 295) ดงั น้ี
1. ขนาดตัวอย่างของงานวิจัยควรอยู่ระหว่าง 30 ถึง 500 ตัวอย่าง ในทางสถิติพบว่า

การแจงแจกของค่าเฉลย่ี ตวั อยา่ งจะเขา้ สู่การแจกแจงแบบปกติโดยประมาณถ้าตัวอย่างสุ่มมามีขนาด

เท่ากบั 30 ตวั อย่างขึน้ ไป หากแต่ในกรณีท่ีประชากรมีน้อยกว่า 30 ตัวอย่างผู้วิจัยควรเก็บข้อมูลจาก
ประชากรทง้ั หมด (Stutely, 2003)

2. เมื่อกลุ่มตวั อยา่ งถกู แบ่งออกเป็นกลุ่มยอ่ ย เชน่ เปน็ เพศชาย/เพศหญิง ศาสนาพุทธ/
ครสิ ต์/อสิ ลาม จานวนกลมุ่ ตวั อยา่ งในแต่ละกลมุ่ ควรมีไม่น้อยกว่า 30 คน

3. ในงานวิจัยท่ีศึกษาเก่ียวกับตัวแปรหลาย ๆ ตัวขนาดของตัวอย่างควรมีจานวนมากกว่า

10 เท่าของจานวนตัวแปร เชน่ ถ้าตัวแปรทีศ่ กึ ษามีจานวน 10 ตัว กล่มุ ตัวอย่างควรมีจานวนไม่น้อยกว่า
100 ตวั อย่าง

สาหรับวิธีการวิจัยแบบทดลองท่ีมีการควบคุมการทดลองอย่างเข้มงวดขนาดตัวอย่าง
อาจมเี พยี ง 10-20 ตวั อย่างกเ็ พียงพอ

211

ตารางที่ 12.1 ขนาดตัวอยา่ งของเครจซแ่ี ละมอรแ์ กนทร่ี ะดับความเช่อื มัน่ 95%

NnNnNnNn N n

10 10 100 80 280 162 800 260 2800 338
15 14 110 86 290 165 850 265 3000 341
20 19 120 92 300 169 900 269 3500 346
25 24 130 97 320 175 950 274 4000 351
30 28 140 103 340 181 1000 278 4500 354
35 32 150 108 360 186 1100 285 5000 357
40 36 160 113 380 191 1200 291 6000 361
45 40 170 118 400 196 1300 297 7000 364
50 44 180 123 420 201 1400 302 8000 367
55 48 190 127 440 205 1500 306 9000 368
60 52 200 132 460 210 1600 310 10000 370
65 56 210 136 480 214 1700 313 15000 375
70 59 220 140 500 217 1800 317 20000 377
75 63 230 144 550 226 1900 320 30000 379
80 66 240 148 600 234 2000 322 40000 380
85 70 250 152 650 242 2200 327 50000 381
90 73 260 155 700 248 2400 331 75000 382
95 76 270 159 750 254 2600 335 100000 384

N หมายถงึ ขนาดประชากร
n หมายถึง ขนาดตัวอยา่ ง

ที่มา: Krejcie, R.V., and Morgan, D.W. (1970: 607-610)

12.5.2 อัตราการตอบกลบั กบั ขนาดตัวอยา่ งท่ตี ้องการ

เมอ่ื ได้กาหนดขนาดตวั อย่างท่ีเหมาะสมได้แล้ว ผู้วิจัยจะต้องมั่นใจว่าจะได้รับข้อมูลจาก
กลุ่มตัวอย่างท้ังหมดอย่างครบถ้วนตามจานวนท่ีกาหนด ในกรณีที่เป็นการส่งแบบสอบถามไปถึง
กลุ่มตัวอย่างและขอให้กลุ่มตัวอย่างได้ตอบแบบสอบถามแล้วส่งกลับมาน้ัน ในความเป็นจริงผู้วิจัย
ไมส่ ามารถที่จะได้รบั ขอ้ มูลตอบกลบั จากกล่มุ ตัวอย่างได้ครบ 100% ดังน้ันผู้วิจัยจะต้องประมาณการ

212

อัตราตอบกลับ1เพ่ือคานวณจานวนตัวอย่างท่ีต้องการแท้จริงที่จะส่งแบบสอบถามไปขอเก็บข้อมูล
โดยมีสูตรคานวณดงั นี้

a = n  100
re%
n

โดยที่ na หมายถงึ ขนาดตวั อยา่ งที่ต้องการจริง
หมายถึง ขนาดตัวอยา่ งทไ่ี ด้กาหนด
n
re หมายถงึ อตั ราการตอบกลบั (%)

ตัวอยา่ งเช่น ผูว้ ิจยั ไดก้ าหนดขนาดตัวอย่างท่ีเหมาะสมไว้จานวน 322 และคาดว่าอัตรา
การตอบกลับจะเท่ากับ 40% ในกรณีน้ีขนาดตัวอย่างท่ีต้องการแท้จริงหรือจานวนแบบสอบถาม
ทีผ่ ้วู จิ ัยตอ้ งส่งไปถงึ กลุม่ ตัวอย่างต้องมีจานวนเทา่ กบั 805 ซง่ึ มวี ธิ กี ารคานวณดังนี้

ขนาดตัวอยา่ งทต่ี ้องการ a = 322×100 = 805
40
n

12.6 วิธีการเลอื กตวั อยา่ ง

วิธีการเลอื กตัวอย่างแบง่ ออกได้ 2 รูปแบบใหญ่ ๆ คือ การเลือกตัวอย่างแบบไม่ใช้ความ
นา่ จะเปน็ และการเลือกตัวอยา่ งแบบใช้ความน่าจะเปน็ ดงั รายละเอยี ดตอ่ ไปน้ี (ดงั ภาพที่ 12.2)

วิธีการเลอื กตวั อยา่ ง

ใช้ความน่าจะเปน็ แบบไม่ใช้ความน่าจะเปน็

สุ่มแบบงา่ ย สุม่ แบบแบ่งช้ันภมู ิ แบบโควตา แบบสโนวบ์ อลล์ แบบสะดวก

สมุ่ แบบมรี ะบบ สุม่ แบบแบง่ กลุม่ แบบให้เลอื กเอง
แบบเฉพาะเจาะจง

สมุ่ แบบหลายข้ันตอน

ภาพที่ 12.2 เทคนิคการเลือกตวั อยา่ ง
ทม่ี า: ดดั แปลงจาก Saunders et al. (2009: 213)

1 อตั ราการตอบกลบั (response rate) หมายถงึ รอ้ ยละของจานวนแบบสอบถามท่ีกลุ่มตัวอย่างหรือผู้ตอบแบบสอบถามได้ตอบและ

ส่งกลับมาจากจานวนท่ีส่งไปท้ังหมด ผู้วิจัยสามารถประมาณการอัตราการตอบกลับได้โดยเทียบเคียงจากงานวิจัยอ่ืนที่ลักษณะ
การศึกษาคลา้ ยคลงึ กนั (Saunders et al., 2009: 221) และสาหรับการศึกษาท่ีศึกษาเกี่ยวข้องผู้บริหารระดับสูงหรือผู้ท่ีเป็นตัวแทน
ขององคก์ รพบว่าอัตราการตอบกลับโดยเฉล่ยี จะอย่ทู ่ี 35% (Baruch, 1999)

213

12.6.1 การเลอื กตัวอย่างแบบไมใ่ ช้ความน่าจะเป็น

การเลือกตัวอย่างแบบไม่ใช้ความน่าจะเป็น (non-probability sampling) เป็นการ
เลือกตัวอย่างที่ไม่คานึงถึงโอกาสท่ีหน่วยแต่ละหน่วยของประชากรจะได้รับการเลือก การ เลือก
ตัวอย่างแบบนี้มีข้อจากัดบางประการคือ ไม่สามารถควบคุมไม่ให้เกิดความลาเอียง (bias) ในการ
เลอื กตัวอยา่ ง และ ไมส่ ามารถประมาณการความคลาดเคลือ่ นในการเลือกตัวอย่าง (sampling error)
แต่อย่างไรก็ตาม ในงานวิจัยทางธุรกิจและการจัดการบางงานวิจัยจาเป็นต้องเลือกกลุ่มตัวอย่าง
แบบไม่ใชค้ วามนา่ จะเปน็ เชน่ ในการวจิ ยั สารวจตลาดท่ีผู้วิจัยไม่สามารถจัดทากรอบตัวอย่างได้ หรือ
ในการศกึ ษาแบบกรณีศึกษาท่ีต้องการข้อมูลเชิงลกึ จากกลมุ่ ตัวอยา่ งทตี่ ้องเลอื กมาอย่างเฉพาะเจาะจง
ให้สอดคล้องกับคาถามการวิจัย (Saunders et al., 2009: 233)

การเลือกตัวอยา่ งแบบไมใ่ ช้ความนา่ จะเป็นมคี วามเหมาะสมในกรณดี ังต่อไปน้ี
1. เม่ือมีอุปสรรคในการเข้าถึงกลุ่มตัวอย่างหรือมีข้อจากัดในเรื่องงบประมาณ ทาให้
เลือกกลมุ่ ตัวอย่างไดใ้ นจานวนทจ่ี ากดั
2. เป็นการศึกษาเหตุการณ์ในอดตี ท่ีหาผู้ใหค้ วามรว่ มมอื ในการใหข้ อ้ มูลยาก
3. เป็นการศึกษาวิจัยเชิงบุกเบิกในระยะเร่ิมต้นที่ต้องการเพียงข้อมูลพ้ืนฐานไม่ได้มุ่ง
การอ้างอิงไปยงั ประชากร
4. ไมส่ ามารถจัดทากรอบตัวอย่างหรอื ไม่ทราบรายชื่อประชากรเป้าหมาย
5. ประชากรเป้าหมายมขี นาดเลก็
การเลอื กตวั อย่างแบบไมใ่ ชค้ วามนา่ จะเปน็ แบง่ ได้เป็นหลายประเภท ไดแ้ ก่

12.6.1.1 การเลอื กตวั อยา่ งแบบสะดวก (convenience sampling) หรือการเลือก
ตัวอย่างแบบบังเอิญ (haphazard sampling หรือ accidental sampling) เป็นการเลือกตัวอย่างท่ี
ไม่ใช้กฎเกณฑ์อะไร เพียงแต่ให้เป็นผู้ท่ีเต็มใจสามารถให้ข้อมูลแก่ผู้วิจัยได้ก็ใช้ได้ การเลือกตัวอย่าง
แบบนเ้ี ป็นวธิ กี ารท่ีสามารถเกบ็ ข้อมูลได้สะดวก รวดเร็ว และมีประสิทธิภาพ นิยมใช้ในการวิจัยเชิงบุกเบิก
และเหมาะสาหรบั การวจิ ยั เพอื่ การเกบ็ ข้อมลู พ้นื ฐาน (Sekaran, 2003: 277)

ตวั อยา่ งการเลอื กตัวอยา่ งแบบสะดวก
1) การสารวจความพึงพอใจของใช้บริการห้างสรรพสินค้า โดยผู้วิจัย
ไปยืนสังเกตการณ์หน้าห้างสรรพสินค้าแล้วขอความร่วมมือในการให้ข้อมูลจากลูกค้าคนใดก็ได้
ท่ีไดเ้ ข้าไปใช้บรกิ ารในหา้ งสรรพสนิ คา้ และยนิ ดีทจี่ ะให้ข้อมลู
2) การสารวจความคิดเหน็ ด้วยแบบสอบถามในหนังสือพมิ พ์ นิตยสาร
หรอื อนิ เทอร์เน็ต โดยให้ผู้อ่านหนังสือพิมพ์ นิตยสาร หรือผู้เข้าอินเทอร์เน็ตที่มีความสนใจในเรื่องที่
สอบถามและยินดีที่จะให้ข้อมูลได้ตอบแบบสอบถามแล้วส่งกลับไป
ถึงแม้การเลือกตัวอย่างแบบสะดวกน้ีจะไม่มีกฎเกณฑ์ใด ๆ แต่ไม่ได้
หมายความวา่ เป็นวิธีการเลือกที่ผู้วิจัยหรือผู้เก็บตัวอย่างไม่ต้องใช้ความคิด ความรู้ หรือการวางแผน
ใด ๆ ไมไ่ ดห้ มายความว่าจะเลอื กเก็บขอ้ มลู กับใครก็ได้ตามใจชอบ แต่การเลือกตัวอย่างแบบนี้ในทาง
ปฏิบัติจะต้องพิจารณาเก็บตัวอย่างบนฐานของความเข้าใจในจุดมุ่งหมายและวัตถุประสงค์ของ
การวิจัย (ชาย โพธิสิตา, 2550: 128) ตัวอย่างเช่น ช่วงเวลาของวันในการเก็บข้อมูลจากผู้รับบริการ
หน้าห้างสรรพสินค้าควรมีความเหมาะสมเพื่อให้ได้กลุ่มตัวอย่างท่ีครอบคลุม เช่น หากไปเก็บข้อมูล

214

ในช่วงกลางวนั จะไมไ่ ด้กลุม่ ตัวอยา่ งท่เี ปน็ คนทางาน หรือ นิตยสารท่ีจะตีพิมพ์แบบสอบถามควรเป็น
นิตยสารที่มเี นอื้ หาสาระสอดคลอ้ งกบั เรือ่ งทว่ี ิจยั เปน็ ตน้

12.6.1.2 การเลอื กตัวอย่างแบบโควตา (quota sampling) เป็นการเลือกตัวอย่าง
ท่ีผู้วิจัยกาหนดจานวนตัวอย่างตามลักษณะท่ีต้องการไว้ล่วงหน้าแล้ว โดยทั่วไปจะใช้ในการวิจัย
เชิงสารวจแบบสัมภาษณ์และประชากรเป้าหมายมีขนาดใหญ่ (Saunders et al., 2009: 235)
การเลือกตัวอย่างแบบน้เี ปน็ การแก้ไขข้อบกพร่องของการเลือกตัวอย่างแบบสะดวก กล่าวคือในการ
เลือกตัวอยา่ งแบบสะดวก กลุ่มตวั อย่างท่เี ลือกได้อาจมีองค์ประกอบแตกต่างจากประชากรเป้าหมาย
เช่น ประชากรเป้าหมายอาจมีจานวนเพศชายและหญิงในสัดส่วนท่ีเท่า ๆ กัน แต่เมื่อเลือกตัวอย่าง
ด้วยการเลือกแบบสะดวกอาจได้กลุ่มตัวอย่างที่มีเพศชายมากกว่าเพศหญิง ในกรณีนี้สามารถแก้ไข
ข้อบกพร่องได้ด้วยการเลือกตัวอย่างแบบโควตา โดยผู้วิจัยกาหนดจานวนตัวอย่างที่จะเลือกมาได้
ใหเ้ ปน็ เพศชายและเพศหญงิ จานวนเทา่ กนั

ตัวอย่างการเลอื กตัวอยา่ งแบบโควตา เชน่
การศึกษาพฤติกรรมการบริโภคบะหม่ีก่ึงสาเร็จรูปของนักศึกษามหาวิทยาลัย
แห่งหน่ึง ผู้วิจัยจะเลือกตัวอย่างแบบโควตาโดยจาแนกตามเพศ สมมุติว่าในมหาวิทยาลัยแห่งนั้น
มีนักศึกษาเพศชายร้อยละ 40 เพศหญิงร้อยละ 60 ถ้าต้องการเก็บตัวอย่างจานวน 80 ตัวอย่าง
การเลือกตัวอย่างแบบโควตาก็จะเลือกเพศชายด้วยการเลือกตัวอย่างแบบสะดวกมา 32 คน และ
เพศหญิงมา 48 คน
ในปัจจุบันหน่วยทางสังคมต่าง ๆ เริ่มมีสมาชิกท่ีมีความหลากหลายมากขึ้น
เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงของโครงสร้างทางสังคม และการเล่ือนไหลของประชากรท้ังภายในและ
ระหว่างประเทศ ดังนั้นการเลือกตัวอย่างแบบโควตาจะมีการนามาใช้มากข้ึนในอนาคต เพราะยังคง
เป็นวิธีที่ง่าย สะดวก รวดเร็ว ไม่ต้องมีกรอบตัวอย่างรวมถึงการเก็บข้อมูลด้วยการเลือกตัวอย่าง
แบบโควตายังให้ความม่ันใจว่าตัวอย่างท่ีเลือกมาจะมีตัวแทนของทุกกลุ่มท่ีมีอยู่ในประชากร
แต่อย่างไรก็ตามการเลือกตัวอย่างแบบโควตาก็ยังคงมีข้อจากัดในการสรุปอ้างอิงไปยังประชากร
เนื่องจากยงั คงต้องใช้วิธีการเลือกตัวอย่างแบบสะดวกหลังจากจัดโควตาหรือกาหนดจานวนตัวอย่าง
ของแตล่ ะกลมุ่ ตามสดั ส่วนของกลมุ่ ในประชากร
12.6.1.3 การเลือกตัวอยา่ งแบบเฉพาะเจาะจง (purposive sampling) หรือ
การเลือกตัวอย่างโดยใช้วิจารณญาณ (judgment sampling) เป็นการเลือกตัวอย่างกลุ่มเฉพาะท่ี
ผู้วิจัยพิจารณาแล้วเห็นว่าสามารถจะให้ข้อมูลได้ตามท่ีผู้วิจัยต้องการและสอดคล้องกับวัตถุประสงค์
ของการวิจัย หรือเป็นกลุ่มท่ีมีคุณลักษณะตรงตามเงื่อนไขท่ีผู้วิจัยกาหนด การเลือกตัวอย่างแบบนี้
ผู้วิจัยต้องมีความรู้และประสบการณ์และต้องมีการวางแผนเป็นอย่างดี เพราะตัวอย่างที่คิดว่าเป็น
ตวั แทนของประชากรได้อาจมโี อกาสผิดพลาดก็ได้หากผูว้ จิ ัยไม่มขี ้อมูลของประชากรที่จะเลือกท้ังหมด
และอาจเกดิ ความลาเอยี งหรอื อคตใิ นการเลือก แต่อย่างไรก็ตาม การเลือกตัวอย่างโดยวิธีน้ีโดยท่ัวไป
จะใหผ้ ลท่ดี ีกวา่ การเลือกตัวอย่างแบบความสะดวก และมกี ารใช้มากพอสมควร

215

ตวั อย่างการเลอื กแบบเฉพาะเจาะจง
1) การศึกษาพฤตกิ รรมการซ้ือสินค้า ตัวอย่างน้ีผู้วิจัยจะต้องทราบและกาหนดว่า
ผู้ท่ีจะซื้อสินค้าดังกล่าวมีลักษณะอย่างไร เช่น เป็นเพศชายหรือหญิง อายุประมาณเท่าใด ประกอบ
อาชพี ใด เปน็ ตน้ แลว้ จงึ เลือกตัวอยา่ งจากกลุ่มคนทม่ี ลี กั ษณะทีไ่ ดก้ าหนดไว้
2) การศึกษาปัจจัยท่ีส่งผลต่อความสาเร็จของผู้หญิงในการก้าวข้ึนสู่ตาแหน่ง
ผูบ้ ริหารระดบั สูงของหนว่ ยงาน ตัวอย่างนี้กลุ่มตัวอย่างที่จะให้ข้อมูลในเร่ืองน้ีได้ต้องเป็นผู้หญิงที่เป็น
หรอื เคยเป็นผู้บริหารสูง ดังน้ันผวู้ ิจัยต้องเก็บข้อมูลจากผหู้ ญิงกลุ่มนี้
การเลือกตัวอย่างแบบเฉพาะเจาะจงนิยมใช้กับการวิจัยท่ีใช้กลุ่มตัวอย่าง
ขนาดเล็ก (Saunders et al., 2009: 238) เช่น การศึกษาเฉพาะกรณี หรือการศึกษาท่ีต้องการข้อมูล
เชิงลกึ จากกลุม่ ตัวอยา่ งด้วยการสมั ภาษณ์เชิงลกึ หรอื การประชุมกลุ่มย่อย (focus group) หรือในการ
วจิ ยั ท่ีประชากรเปา้ หมายเป็นกลุม่ ท่ีเข้าถึงได้ยาก เช่น การศึกษาเก่ียวกับกลุ่มอิทธิพล และยาเสพติด
เปน็ ตน้
12.6.1.4 การเลือกตวั อย่างแบบสโนว์บอล (snowball sampling) การเลือก
ตวั อยา่ งแบบน้เี หมาะสาหรับการศกึ ษาทีเ่ ข้าถงึ ประชากรทศี่ ึกษาได้ยากและไม่ทราบจานวนที่แน่นอน
เน่ืองจากประชากรท่ีศึกษาไม่ต้องการท่ีจะเปิดเผย เช่น การศึกษาเกี่ยวกับเรื่องยาเสพติด เรื่อง
คอร์รัปชั่น เป็นต้น ดังนั้นกลุ่มตัวอย่างท่ีจะเลือกมาได้ในการศึกษาลักษณะแบบดังกล่าวจาเป็นต้อง
อาศัยเครือข่ายที่เป็นความเชื่อมโยงกันของผู้วิจัยกับกลุ่มคนต่าง ๆ ท้ังโดยตรงและโดยอ้อม เช่น
นายสมชาย กับ นายสมศักด์ิไม่ได้รู้จักกัน แต่ทั้งคู่มีเพื่อนคนเดียวกันคือนายสมพร นายสมชายกับ
นายสมศกั ดจ์ิ ึงมีความเช่ือมโยงกันแบบโดยออ้ ม การเลอื กตวั อย่างแบบสโนว์บอลเป็นการเปรียบเปรย
กับการที่ก้อนหิมะก้อนเล็ก ๆ ก้อนหน่ึงจะมีขนาดใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ ขณะกลิ้งลงมาจากเขา เพราะ
ระหว่างที่กล้ิงลงมา หิมะตามพ้ืนผิวท่ีก้อนหิมะกลิ้งผ่านจะไปพอกท่ีก้อนหิมะทาให้ก้อนหิมะโตขึ้น
เร่ือย ๆ การเลือกตัวอย่างแบบสโนว์บอลจึงเป็นการเลือกตัวอย่างที่ผู้วิจัยจะต้องพยายามหากลุ่มตัวอย่าง
2-3 รายแรกให้ได้(เป็นก้อนหิมะเริ่มต้น) จากน้ันก็ขอความร่วมมือจากตัวอย่างรายแรก ๆ ให้แนะนา
รายอื่น ๆ ทั้งที่รู้จักโดยตรงหรือโดยอ้อมต่อ ๆ ไปโดยอาศัยเครือข่ายจนได้ขนาดตัวอย่างใหญ่ขึ้น
จนเพียงพอหรอื ไดข้ อ้ มูลท่คี รบถ้วนตามที่ต้องการ
ข้อมูลที่ได้จากกลุ่มตัวอย่างที่เลือกมาด้วยวิธีการเลือกตัวอย่างแบบไม่ใช้
ความนา่ จะเป็นดงั กล่าวข้างตน้ ท้ังหมดสามารถนาไปวเิ คราะหแ์ ละรายงานผลได้ด้วยสถิติเชิงพรรณนา
เช่น ค่าเฉล่ีย สัดส่วน หรือ ร้อยละ เท่าน้ัน แต่ไม่สามารถนาไปวิเคราะห์หรือทดสอบนัยสาคัญทาง
สถิติได้ หรือไม่สามารถนาผลการศึกษาในกลุ่มตัวอย่างอ้างอิงไปยังประชากรได้ด้วยวิธีการทางสถิติ
แต่ปัจจุบันพบว่ามีผู้วิจัยจานวนมากท่ีไม่มีพ้ืนความรู้ทางหลักการทางสถิติการวิจัยนาข้อมูลจากการ
เลือกตัวอยา่ งแบบนี้ไปทดสอบความแตกต่างทางสถิติโดยอาศัยโปรแกรมคอมพิวเตอร์ซ่ึงเข้าลักษณะ
ทีเ่ รยี กว่า “garbage in, garbage out” หรอื “ใส่ขยะเข้าไป ขยะก็ออกมา” ดังน้ัน ผู้วิจัยท่ีมีความรู้
ด้านสถิติไม่เพียงพอ ควรปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้านสถิติต้ังแต่การวางแผนงานวิจัย และการวิเคราะห์
ข้อมูลเพื่อทดสอบสมมติฐานก่อนการลงมือทางานวิจัย เพ่ือให้ผลงานวิจัยมีความถูกต้องตามหลัก
วิชาการ (จรลั จนั ทลกั ขณา และ กษิดิศ อือ้ เชีย่ วชาญกจิ , 2548: 95)

216

12.6.1.4 การเลือกตัวอย่างแบบให้เลือกเอง (self-selection sampling)
เป็นการเลือกตัวอย่างโดยผู้ท่ีจะเป็นกลุ่มตัวอย่างตัดสินใจหรือเลือกเองท่ีจะเข้ามามีส่วนร่วมในการ
วิจัยหรือมาเป็นกลุ่มตัวอย่างหรือไม่ ผู้วิจัยไม่ได้เป็นผู้เลือกกลุ่มตัวอย่างแต่ผู้วิจัยจะโฆษณาหรือ
ประชาสมั พันธ์ (อาจเปน็ ในหนังสือพมิ พห์ รือนติ ยสารที่กลุ่มประชากรที่ศึกษานิยมอ่าน) เพื่อเชิญชวน
ใหก้ ลมุ่ ทีเ่ ป็นประชากรมามสี ่วนร่วมวิจยั และให้ขอ้ มลู เม่อื มีผู้ตอบตกลงที่จะร่วมมือ ผู้วิจัยก็จะไปเก็บ
ข้อมูลจากกลุ่มบุคคลเหล่าน้ัน หรืออาจเป็นการจัดทาแบบสอบถามแบบออนไลน์ท่ีให้บุคคลท่ีสนใจ
เข้าให้ข้อมูลผ่านระบบออนไลน์ หรือกรณีท่ีเป็นการวิจัยแบบทดลอง ผู้วิจัยอาจประชาสัมพันธ์เชิญชวน
ให้ประชากรทีศ่ ึกษามาเปน็ อาสาสมคั รในการทดลอง เป็นตน้

12.6.2 การเลอื กตวั อย่างแบบใชค้ วามนา่ จะเป็น

การเลือกตัวอย่างแบบใช้ความน่าจะเป็น (probability sampling) เป็นการเลือกตัวอย่าง
ด้วยการ “สุ่ม” (random) ซ่ึงหมายความว่าทุกหน่วยของประชากรมีโอกาสที่จะได้รับเลือกเป็นกลุ่ม
ตัวอย่างโดยเท่าเทียมกัน จึงเป็นการเลือกตัวอย่างท่ีปราศจากอคติ ข้อมูลที่เก็บรวบรวมจากกลุ่ม
ตวั อยา่ งทมี่ ีการสุม่ แบบใชค้ วามนา่ จะเป็นจะสามารถนามาวิเคราะห์และทดสอบนัยสาคัญโดยใช้สถิติ
อ้างอิงและผลการวิเคราะห์ที่ได้สามารถสรุปอ้างอิงไปยังประชากรท่ีศึกษา การ เลือกตัวอย่าง
แบบใชค้ วามน่าจะเป็นจงึ มคี วามสาคญั สาหรบั การวจิ ัยแบบเชงิ สารวจ (Saunders et al., 2009: 214)

เน่ืองจากการเลือกตัวอย่างแบบใช้ความน่าจะเป็นการสุ่มตัวอย่างจากกรอบตัวอย่าง
ซึ่งเป็นบัญชีรายชื่อของประชากรเป้าหมาย จึงมีข้อพึงระวังในการสรุปอ้างอิงผลการศึกษาไปยัง
ประชากรว่า ประชากรที่อ้างอิงไปถึงนั้นจะหมายถึงประชากรที่อยู่ในกรอบตัวอย่างเท่าน้ัน ผู้วิจัย
ไม่สามารถนาผลไปสรุปอ้างอิงกับประชากรกลุ่มอื่น ๆ นอกกรอบตัวอย่างได้ (Saunders et al., 2009:
217) เช่น ถ้ากรอบตัวอย่างเป็นรายชื่อของพนักงานท้ังหมดของกิจการแห่งหนึ่ง ผลการศึกษาของ
กลุ่มตัวอย่างท่ีสุ่มมาจากรายช่ือในกรอบตัวอย่างดังกล่าวจะสามารถสรุปอ้างอิงไปได้เฉพาะกิจการ
แหง่ น้ีเท่านัน้ ไมส่ ามารถสรุปอา้ งอิงไปกิจการอ่ืน ๆ ได้

การเลือกตวั อย่างแบบใช้ความน่าจะเป็นมีหลายแบบ คือ
12.6.2.1 การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย (simple random sampling) หรือ การสุ่ม

ตัวอย่างแบบง่าย เป็นการเลือกตัวอย่างท่ีทุก ๆ หน่วยของประชากรมีโอกาสถูกเลือกเท่า ๆ กัน
เปน็ การเลอื กตัวอย่างโดยการส่มุ จากรายชอื่ ในกรอบตวั อย่างซง่ึ มีขนั้ ตอนดังนี้

1) จดั ทากรอบตวั อย่างหรือบัญชปี ระชากรเปา้ หมายพร้อมให้หมายเลข
กากบั ทีส่ ามารถระบุได้วา่ เปน็ หนว่ ยใดของประชากร

2) กาหนดขนาดตวั อย่างอยา่ งเหมาะสมตามขนาดประชากร
3) สุ่มตัวอย่าง ซ่ึงสามารถทาได้หลายวิธี เช่น การจับฉลาก และ
การใชต้ ารางเลขสมุ่
การสมุ่ ตวั อย่างแบบงา่ ยสามารถทาได้ 2 วธิ ี ดังนี้
1) การสุ่มตวั อย่างโดยการจบั ฉลาก ทาได้ 2 วธิ ี คือ การสุ่มตัวอย่าง
โดยการจบั ฉลากแบบแทนท่ี และการสมุ่ ตัวอย่างโดยการจบั ฉลากแบบไม่แทนท่ี

217

(1) การสุ่มตวั อย่างโดยการจบั ฉลากแบบแทนที่ (sampling with
replacement) เป็นวิธีการสมุ่ ตัวอยา่ งโดยนาหน่วยตวั อย่างที่สมุ่ ได้แลว้ ใส่กลับเข้าไปในกรอบตัวอย่าง
ซ่ึงทาใหท้ ุกหนว่ ยในกรอบตวั อย่างมีโอกาสเท่าเทยี มกันในการไดร้ บั การเลอื กทกุ ครั้งท่ีสุ่มตัวอย่าง

(2) การสุ่มตัวอย่างโดยการจับฉลากแบบไม่แทนท่ี (sampling
without replacement) เป็นวิธกี ารสุ่มตัวอย่างโดยไม่นาหน่วยตัวอย่างที่สุ่มได้แล้วใส่กลับเข้าไปใน
กรอบตัวอยา่ งซึ่งทาให้เฉพาะหน่วยที่เหลือในกรอบตัวอย่างมีโอกาสได้รับการเลือกเพ่ิมข้ึนในการสุ่ม
ครงั้ ถดั ไป

2) การสุ่มตัวอย่างโดยใช้ตารางเลขสุ่ม (random number table)
มขี ัน้ ตอนดงั น้ี

(1) กาหนดหมายเลขให้กับแต่ละหน่วยของประชากรในกรอบ
ตัวอย่างโดยใช้ตัวเลขท่ีมีจานวนหลักเท่ากัน เช่น ถ้าประชากรมีขนาดใหญ่กว่า 10 แต่เล็กกว่า 100
ใชต้ วั เลข 2 หลัก ถ้าประชากรมขี นาดใหญก่ วา่ 100 แตเ่ ล็กกวา่ 1000 ให้ใช้ตัวเลข 3 หลัก

(2) กาหนดจุดเริ่มต้นของการสุ่มตัวเลขและทิศทางการอ่าน
เลขสุ่มจากตารางเลขสุ่มอย่างเป็นระบบ เช่น กาหนดอ่านจากซ้ายไปขวา หรืออ่านจากบนลงล่าง
เมือ่ กาหนดทิศทางการอ่านอย่างไรกใ็ หอ้ า่ นในทศิ ทางนั้นโดยตลอดจนได้ตวั อย่างครบตามทีต่ ้องการ

(3) อ่านค่าตัวเลขจากตารางเลขสุ่มจากจุดเริ่มต้นที่กาหนด
ไปตามทิศทางทกี่ าหนดในขอ้ (2) และตามจานวนเลขหลักในข้อ (1) ถ้าพบตัวเลขใดตรงกับหมายเลข
ทีก่ าหนดใหห้ น่วยใด หนว่ ยนัน้ จะถกู นามาเปน็ กลุ่มตวั อยา่ ง ถ้าตวั เลขนั้นอยูน่ อกเหนือจากหมายเลขท่ี
กาหนดให้กับหน่วยตัวอย่างหรือเป็นตัวเลขที่ซ้า ให้ข้ามไปอ่านค่าตัวเลขต่อไปเรื่อย ๆ จนได้กลุ่ม
ตวั อยา่ งครบตามจานวน

ตารางท่ี 12.2 ตารางเลขสุ่ม

9661237599449672094563546 7735370851509635899216886 1602556570252296412702726 1735776783713136732408711 7805152693749555128217533 2792697372889600352542757 4280415694460938487457519 4819898195961188515812744 7293928004730757204590175 1253200883786322773808438
5297115030860074761709998 5701199790122400359393159 5351378124364135436802999 1419267405883122391692540 0312344364249002731325189 2275929289860797670608637 3160453738639401112451364 7505032715624503008602507 7958662239042320958882844 5234509603824282599648907
……………………………………….......... …………………………………………………… …………………………………………………… …………………………......................... ……………………………………….......... ……………………………………….......... ………………………………………............... ……………………………………….......... …………………………......................... ………………………………………..........

ท่ีมา: คัดลอกบางสว่ นจาก The Roland Corporation. 2001. A million Random Digits
with 100,000 Normal Deviates. Glencoe, IL: Free Press. p.225.

218

ตัวอยา่ งที่ 12.2 การสุ่มตัวอย่างจานวน 15 คน จากประชากร 95 คนท่ีกาหนดไว้ในกรอบตัวอย่าง
โดยการใชต้ ารางเลขส่มุ มขี น้ั ตอนการทามดี งั นี้
1. กาหนดหมายเลขสองหลกั (ประชากรมีจานวนตั้งแต่ 10 แตน่ อ้ ยกวา่ 100) ให้กับ

ประชากรในกรอบตวั อยา่ งเรม่ิ จากหมายเลข 01 ถึง 95 ตามจานวนประชากร
2. สุ่มจุดเริ่มต้นของการอ่าน เช่น ได้ที่แถวท่ี 6 บรรทัดท่ี 1 และกาหนดว่าจะอ่าน

จากบนลงลา่ ง
3. เริ่มอ่านตารางเลขสุ่ม จะได้ตัวอย่างหมายเลข 62 27 27(ซ้า) 73 99(ไม่มี) 28

22 79 52 99(ไม่มี) ……. จนครบจานวน 15 คน หมายเลข 27 ซา้ และหมายเลข 99 ไม่มี (ประชากร
มีเพยี ง 95 คน) จงึ ตดั ทงิ้

นอกเหนอื จากการจบั ฉลากและการใช้ตารางเลขสุ่มในการสุ่มตัวเลขเพื่อสุ่มตัวอย่างแล้ว
ผู้วิจัยสามารถใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์สาเร็จรูปหรือเว็บไซต์ท่ีให้บริการท่ัวไปในการสุ่มตัวเลข เช่น
Research Randomizer (www.randomizer.org)

12.6.2.2 การสุ่มตัวอย่างแบบมีระบบ (systematic sampling) เป็นการ
เลอื กตามโอกาสทุก ๆ ชว่ งของการสุม่ มีขน้ั ตอนดังนี้

1) จัดทากรอบตัวอย่างหรือบัญชีประชากร (sampling frame)
พร้อมให้หมายเลขกากับทสี่ ามารถระบุไดว้ า่ เปน็ หน่วยใดของประชากร

2) กาหนดขนาดตัวอย่าง (n) อยา่ งเหมาะสมตามขนาดประชากร (N)
3) คานวณช่วงของการเลือกตัวอย่าง (sampling interval) เช่น N
= 100, n = 20, ชว่ งการเลือกตวั อยา่ ง (I) = N/n = 100/20 = 5
4) สุ่มหมายเลขเริ่มต้น (random start) สมมติว่าได้หมายเลข R
เปน็ หมายเลขแรก
5) เลือกสมาชิกเลขต่อไปดังน้ี R+I, R+2I, R+3I, ……………. เช่น
ถ้า R= 3 หนว่ ยตอ่ ไปทเ่ี ลอื กกจ็ ะเป็น 8, 13, 18, ……….
การส่มุ ตัวอยา่ งโดยวิธีนีเ้ หมาะกบั การศึกษาท่ีต้องการจานวนตัวอย่างจานวนมาก
เพราะสามารถสุ่มตัวอย่างได้ง่ายกว่าการสุ่มตัวอย่างแบบง่าย ปัจจัยที่สาคัญที่มีผลต่อคุณภาพของ
การเลือกตวั อย่างวธิ นี ี้คือรายช่อื ทมี่ ีการเรียงอยู่ในกรอบตัวอย่าง หลายกรณีพบว่ารายชื่อที่นามาจาก
หนว่ ยงานตา่ ง ๆ ที่นามาทาเป็นกรอบตัวอยา่ งมักไม่ไดเ้ รียงแบบสุ่ม แต่มักพบว่าจะเรียงตามตัวอักษร
อายุ ตาแหน่ง หรอื ขนาด การเรียงในลักษณะดงั กล่าวมีทั้งข้อดแี ละขอ้ เสยี ข้อดีคือจะได้กลุ่มตัวอย่าง
เสมอื นการสุม่ ตัวอย่างแบบแบ่งชัน้ ภูมิ (จะกล่าวในหัวข้อถัดไป) ที่จะได้กลุ่มตัวอย่างที่มีความเป็นตัวแทนท่ีดี
แต่มีขอ้ เสยี คืออาจทาใหเ้ กดิ ความคลาดเคล่อื นที่เรียกว่า “ความลาเอียงอย่างเป็นระบบ (systematic
bias)” ซึ่งจะเกิดข้ึนได้ในกรณีท่ีช่วงกลุ่มตัวอย่างไปสอดคล้องกับช่วงของลักษณะของประชากรใน
กรอบตัวอย่างเช่น กรณีการเลือกตัวอย่างบ้านในทุก ๆ 10 หลัง (I = 10) กลุ่มตัวอย่างที่ได้อาจเป็น
บ้านท่ีอยู่หัวมุมท้ังหมด หรือไม่มีบ้านที่อยู่หัวมุมเลย เน่ืองจากกฎหมายอาจกาหนดให้มีช่องว่าง
ระหว่างบ้านทุก ๆ 10 หลัง เป็นต้น หรือ กรณีการเลือกตัวอย่างธุรกิจโรงแรมจานวน 50 แห่งจาก
บัญชรี ายชือ่ โรงแรมจานวน 2000 แห่งท่ีจัดเรียงตามขนาดจากใหญ่สุดไปเล็กสุด หากผู้วิจัยเริ่มเลือก
ตัวอย่างแรกที่ลาดับท่ี 16 ลาดับถัดไปก็จะเป็น 56 96 …. (เพิ่มทีละ 40) กรณีนี้จะเห็นว่าโรงแรม

219

ขนาดใหญล่ าดบั ที่ 1-15 จะถกู ตัดออกไมไ่ ดร้ บั เลอื กขณะท่ีโรงแรมขนาดเล็กลาดับท้าย ๆ จะมีโอกาส
ได้รับเลือก

เพื่อ ล ด ค ว า ม ลา เ อีย ง ดัง ก ล่า ว ผู้วิจัยอ า จ จัด สุ่ม บัญ ชีร าย ชื่อ ข อ ง ป ร ะ ช า ก ร
ในกรอบตัวอยา่ งใหม่ (เช่น จัดเรยี งชื่อตามตวั อกั ษรของธุรกจิ โรงแรมแทนการเรียงตามขนาด) เปลี่ยน

จุดเรม่ิ ต้นการสมุ่ ในตารางเลขสมุ่ หรือ ทาซา้ กับกลุม่ ตวั อยา่ งท่แี ตกต่างกนั
12.6.2.3 การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งช้ันภูมิ (stratified random sampling)

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งช้ันภูมิเป็นการสุ่มตัวอย่างท่ีมีการแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มที่เรียกว่า

“ชั้นภูมิ” (strata) ก่อน โดยให้แต่ละชั้นภูมิมีสมาชิกหรือหน่วยประชากรที่มีลักษณะคล้ายคลึงกัน
แตม่ ีลกั ษณะแตกตา่ งกันกับชัน้ ภมู ิอ่นื ลกั ษณะทใี่ ช้แบง่ ชน้ั ภูมิน้ีเรียกวา่ “ตวั แปรแบ่งช้ันภูมิ (stratification

variable)” ตวั แปรแบง่ ช้ันภูมิจะต้องมคี วามสัมพนั ธก์ บั ตัวแปรตามหรือตัวแปรที่ศึกษาอ่ืน ๆ (ดังภาพท่ี
12.3) และตวั แปรแบง่ ชน้ั ภูมิอาจมีไดม้ ากกว่า 1 ตวั เชน่ แบ่งพนกั งานตามแผนกและระดบั เงนิ เดือน

AABCBBCCAABBCBCBABB ประชากร
CBACBAABCCBBBAAABAB

CCCABABC
แบ่งชนั้ ภูมิ

AAAAAAAA BBBBBBBBBBBBB CCCCCCC ชัน้ ภมู ิ
AAAAAA BB(SBtrBaBtaB)BBBBB CCCC

สมุ่ สุ่ม สุม่
AAAA BBBB CCC
BB
A

AAAAABBBB กลุม่ ตวั อย่าง
BBCCC

ภาพท่ี 12.3 การเลือกตวั อย่างแบบแบง่ ชนั้ ภูมิ

220

เมือ่ แบ่งประชากรเป้าหมายเป็นชั้นภูมิได้แล้ว ผู้วิจัยจะต้องสุ่มตัวอย่างจากประชากร
ในแต่ละช้ันภูมิมาเป็นกลุ่มตัวอย่างด้วยวิธีการสุ่มตัวอย่างแบบง่าย ข้อดีประการสาคัญของการสุ่ม

ตัวอย่างด้วยวธิ นี ค้ี ือจะช่วยทาให้กลุ่มตัวอย่างที่สุ่มมาได้มีความเป็นตัวแทนท่ีดีเพิ่มมากข้ึน เน่ืองจาก
กลมุ่ ตัวอยา่ งครอบคลุมลกั ษณะต่าง ๆ ของประชากร

การสมุ่ ตัวอยา่ งแบบแบ่งชน้ั ภมู ิมี 2 วธิ ี คือ
1) การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นภูมิชนิดเป็นสัดส่วน (proportionate

stratified random sampling) และ

2) การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นภูมิชนิดไม่เป็นสัดส่วน (disproportionate
stratified random sampling)

กลุ่มตัวอย่าง ท่ีได้จากการสุ่มแบบแบ่งช้ันภูมิชนิดเป็น สัดส่วนจ ะมีความเป็น
ตัวแทนท่ีดีกว่าชนิดไม่เป็นสัดส่วนเน่ืองจากมีสัดส่วนลักษณะของกลุ่มตัวอย่างเหมือนกับลักษณะ
ของประชากร แตจ่ ะมขี ้อจากัดในกรณีที่ค่าใชจ้ ่ายในการเกบ็ ขอ้ มูลในแต่ละชั้นภูมิมีความแตกต่างมาก

หรือความแปรปรวนภายในช้ันมีมาก หรือจานวนประชากรในบางช้ันภูมิมีจานวนมากเกินไปหรือ
น้อยเกนิ ไป (Cooper and Schindler, 2014: 354; Sekaran, 2003: 273)

ตัวอย่างเช่น การศึกษาขวัญและกาลังใจในการทางานของพนักงานของบริษัท
ซง่ึ มจี านวนรวม 760 คน และตอ้ งการศกึ ษาความแตกต่างของขวัญและกาลังใจของพนกั งานแตล่ ะแผนก
ผวู้ ิจยั จงึ ไดจ้ าแนกพนักงานออกเปน็ กลมุ่ ตามแผนกซึง่ มีอยู่ 5 แผนก (หรือ 5 ช้ันภูมิ) และแต่ละแผนก

มจี านวนพนักงานดังนี้ คอื แผนกผลติ มีพนกั งานจานวน 400 คน แผนกขายมีพนักงานจานวน 80 คน
แผนกบัญชีมีพนกั งานจานวน 20 คน แผนกคลังสินค้ามีพนักงานจานวน 250 คน และแผนกควบคุม

คณุ ภาพมีพนักงานจานวน 10 คน สมมติว่าต้องการสุ่มตัวอย่างจานวนร้อยละ 20 มาจาก 5 แผนกนั้น
หรือเท่ากับ 152 คน การสุ่มตัวอย่างจานวน 152 คนจาก 760 คน หากเป็นการสุ่มชนิดเป็นสัดส่วน
กลมุ่ ตวั อย่างกจ็ ะประกอบด้วย แผนกผลิตจานวน 80 คน แผนกขายจานวน 16 คน แผนกบัญชี

จานวน 4 คน แผนกคลังสนิ คา้ จานวน 50 คน และแผนกควบคุมคุณภาพจานวน 2 คน ซึ่งจะเห็นว่า
กลุ่มตัวอย่างจะประกอบด้วยพนักจากแผนกควบคุมคุณภาพเพียง 2 คน และจากแผนกบัญชีเพียง

4 คน

ตารางที่ 12.3 การส่มุ ตัวอยา่ งแบบชน้ั ภูมชิ นดิ เปน็ สัดสว่ นและชนดิ ไม่เป็นสดั ส่วน

แผนก จานวน จานวนตัวอยา่ ง
ประชากร
แผนกผลิต แบบเปน็ สัดส่วน (20%) แบบไม่เปน็ สดั สว่ น
แผนกขาย 400
แผนกบัญชี 80 80 70
แผนกคลังสนิ คา้ 20 16 20
แผนกควบคมุ คุณภาพ 250 4 10
10 50 45
รวม 27
760
152 152

221

ในกรณีนี้อาจเป็นท่ีกังวลว่าผลการศึกษาจะไม่สะท้อนความคิดเห็นได้ในภาพรวม
ดังนั้นผูว้ ิจยั อาจปรบั ให้มีจานวนตัวอยา่ งในแต่ละชน้ั ภมู ติ ่างไปจากสัดส่วนในประชากรได้ แต่ต้องให้มี
จานวนตัวอย่างรวมเท่าเดิม หรือเป็นการสุ่มตัวอย่างแบบช้ันภูมิชนิดไม่เป็นสัดส่วน2 ดังตัวอย่างใน
ตารางที่ 12.3

การสุ่มตัวอย่างแบบชั้นภูมิมีความคล้ายคลึงกับการเลือกตัวอย่างแบบโควตา
เพียงแต่การสุ่มตัวอย่างแบบช้ันภูมิผู้วิจัยจะสุ่มตัวอย่างแบบง่ายจากแต่ละชั้นภูมิ ส่วนการเลือก
ตวั อย่างแบบโควตาผูว้ จิ ยั จะเลือกตัวอยา่ งแบบสะดวกซงึ่ เปน็ การสุ่มตวั อย่างแบบไม่ใช้ความน่าจะเป็น
ดังนน้ั กลมุ่ ตวั อย่างที่สุ่มมาด้วยวิธีการสุ่มตัวอย่างแบบชั้นภูมิจะมีความเป็นตัวแทนและผลการศึกษา
สามารถอ้างองิ ไปยังประชากรได้

12.6.2.4 การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งกลุ่ม (cluster random sampling) เป็น
การส่มุ ตวั อย่างท่ีแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่ม ๆ ที่เรียกว่า “cluster” โดยให้แต่ละกลุ่มจะมีลักษณะ
โดยรวมคลา้ ยคลึงกัน แต่สมาชิกหรือหน่วยประชากรภายในกลุ่มเดียวกันมีความแตกต่างกัน แล้วจึง
สุ่มกลมุ่ ใดกลุ่มหนงึ่ หรอื บางกล่มุ มาจากกล่มุ ท้งั หมดมาเปน็ กล่มุ ตัวอย่างโดยวิธีการสมุ่ ตัวอยา่ งแบบง่าย
แล้วสุ่มตัวอย่างด้วยวิธีการสุ่มตัวอย่างแบบง่ายจากประชากรในกลุ่มทั้งหมดท่ีสุ่มมามาเป็นตัวอย่าง
ทจ่ี ะใช้ในการศกึ ษา (ดังภาพที่ 12.4) การสุ่มตวั อยา่ งแบบแบ่งกล่มุ นเ้ี หมาะสาหรับการศึกษาที่ประชากร
มขี นาดใหญม่ าก และการแบ่งกล่มุ เป็น “เขตพนื้ ที่” เป็นท่ีนิยมใช้มากท่ีสุดในการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งกลุ่ม
ตัวอย่างเช่น การศึกษาค่าใช้จ่ายในการบริโภคของครัวเรือนในอาเภอหาดใหญ่ ผู้วิจัยสามารถใช้
วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งกลุ่มโดยสุ่มตาบลใดตาบลหนึ่งหรือบางตาบลในอาเภอหาดใหญ่ด้วยการ
สุม่ ตวั อยา่ งแบบงา่ ย แล้วส่มุ ครวั เรอื นในตาบลทส่ี มุ่ มาไดด้ ว้ ยวธิ ีการส่มุ ตวั อย่างแบบง่ายอีกคร้ังมาเป็น
ตัวอยา่ งสาหรับการศึกษา

ในกรณีที่ประชากรของกลุ่มมีขนาดใหญ่มาก ๆ อาจใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบ
แบง่ กลุ่มหลายข้ันตอน (multi-stage cluster sampling) เช่น เริ่มจากหน่วยการสุ่มข้ันตอนที่ 1 คือ
จังหวัด หน่วยการสุ่มข้นั ตอนท่ี 2 คอื อาเภอ และหนว่ ยการสุม่ ขน้ั ตอนที่ 3 คอื ตาบล เปน็ ต้น

ข้อดีประการสาคัญของการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งกลุ่ม คือ ช่วยลดค่าใช้จ่ายใน
การเก็บข้อมูล เช่น ในการเลือกตัวอย่างเพ่ือการสัมภาษณ์ในการศึกษาที่ครอบคลุมพ้ืนท่ีขนาดใหญ่
หากเลือกตัวอย่างแบบช้ันภูมิ จะได้กลุ่มตัวอย่างท่ีกระจัดกระจายในพ้ืนที่ต่าง ๆ ที่อาจห่างไกลกัน
ซึ่งทาให้สิ้นเปลืองค่าใช้จ่ายในการเดินทางไปสัมภาษณ์ แต่หากเป็นการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งกลุ่ม
จะได้กลมุ่ ตวั อย่างจานวนหนึง่ ทมี่ ีขนาดไม่ใหญ่ในพื้นที่หนึ่ง ๆ บางพื้นที่ นอกจากนี้การเลือกตัวอย่าง
แบบชั้นภูมิและสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายจากแต่ละช้ันภูมิจะต้องมีกรอบตัวอย่างหรือรายชื่อประชากร
ทัง้ หมด ซึ่งหากประชากรมีขนาดใหญ่จะสน้ิ เปลืองค่าใช้จ่ายมากในการจัดทา แต่การสุ่มตัวอย่างแบบ
แบ่งกลุ่มไมจ่ าเป็นต้องมีกรอบตัวอย่าง หากแต่เม่ือต้องการสุ่มตัวอย่างจากกลุ่มที่สุ่มมาอีกคร้ังก็จะมี
กรอบตวั อย่างเฉพาะกลมุ่ ที่สมุ่ มานั้น

2 สนใจศึกษาเพิ่มเตมิ ไดใ้ นการศกึ ษาหนงั สอื ชอื่ Survey Sampling ของ Leslie Kish (1995)

222

abccbcaabcbacbbacabccbaabcbabcbacccba
aacbccaccbccabcbacccbbbaabcbabccbbbab
bcbacabaccbacabb ประชากร

แบง่ กลมุ่

abccbcaa bcbccabbcaabba aaacacbcbcccac cabcccbbbabbac กลุ่ม
bcbacbb cccb bcba cbbb
aacbabbaccbc
aca bacabb

bcbcacbbacabba สุ่ม
cccb
cccbbba
abcbabc

cbbb

bccbaabcbabcb กลมุ่ ตัวอย่าง
abbcbacabaccba

ภาพท่ี 12.4 การสุม่ ตวั อย่างแบบแบง่ กล่มุ

ถึงแมก้ ารส่มุ ตัวอย่างแบบแบง่ กลมุ่ จะเป็นวิธีการเลือกตัวอย่างท่ีประหยัด แต่นับว่า
เป็นวธิ กี ารเลอื กตัวอยา่ งที่มคี วามคลาดเคลื่อน ความลาเอียง และมีข้อจากัดในความเป็นตัวแทนและ
การอ้างองิ ไปยังประชากรมากทสี่ ุดเม่ือเทยี บกบั วธิ ีการเลอื กตัวอย่างแบบใช้ความน่าจะเป็นแบบอื่น ๆ
เนื่องจากโดยท่ัวไปแล้วการท่ีจะมีกลุ่มต่าง ๆ ที่สมาชิกหรือหน่วยประชากรที่อยู่ภายในแต่ละกลุ่ม
มีความแตกต่างกันแต่ลักษณะโดยรวมของกลุ่มต่าง ๆ เหล่านั้นคล้ายคลึงกันนั้นเป็นไปได้ค่อนข้างยาก
เช่น ประชาชนท่อี ยู่ในจงั หวัดเดียวกันมักมีความเช่ือ ประเพณี และวัฒนธรรมคล้ายคลึงกัน และอาจ
แตกตา่ งจากประชาชนในจงั หวัดอน่ื ๆ และหากย่ิงเลือกตวั อย่างหลายข้ันตอน ความคลาดเคล่ือนก็จะ
มีเพม่ิ ขน้ึ อีก ดังนน้ั วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งกลุ่มจึงไม่ค่อยนิยมใช้ในการวิจัยทางธุรกิจ โดยเฉพาะ
ที่ศกึ ษาเกยี่ วกบั องค์การและการตลาด (Sekaran, 2003: 274)

สาหรับจานวนกลุ่มและจานวนตัวอย่างที่จะสุ่มมาจากกลุ่มที่สุ่มมาจะเป็นเท่าไรนั้น
ขึ้นอยู่กับดุลยพินิจของผู้วิจัย แต่จานวนท้ังสองอย่างจะมีผลต่อความเป็นตัวแทนของกลุ่มตัวอย่าง
และโดยทั่วไปแล้วจานวนกลุ่มยิ่งมากจะยิ่งดี เช่น ต้องการเลือกตัวอย่างคนงานจานวน 400 คน

223

จากโรงงานในเขตกรงุ เทพและปริมณฑล ผวู้ ิจัยอาจเลือกตวั อย่างแบบแบ่งกลุ่มได้ 2 แบบคือ แบบที่ 1
สุ่มมา 100 โรงงาน (กลุ่ม) แล้วสุ่มตัวอย่างคนงานจานวน 400 คนจาก 100 โรงงาน หรือแบบท่ี 2
สมุ่ มา 10 โรงงาน (กล่มุ ) แลว้ ส่มุ ตวั อยา่ งคนงานมา 400 คนจาก 10 โรงงาน

จะเห็นได้ว่าการสุ่มแบบที่ 1 จะได้กลุ่มตัวอย่างที่มีความเป็นตัวแทนได้ดีกว่า
การสุ่มแบบท่ี 2 เน่ืองจากว่าตัวอย่างคนงานที่อยู่ในโรงงานเดียวกันมักมีลักษณะคล้ายคลึงกัน
แต่คนงานที่อยู่ต่างโรงงานจะมีลักษณะแตกต่างกัน ดังนั้น ตัวอย่างท่ีสุ่มมาได้จากการสุ่มหลายกลุ่ม
จะมลี กั ษณะแตกตา่ งกันจึงน่าจะเป็นตวั แทนทดี่ กี ว่า แต่การมีหลายกลุ่มจะมีค่าใช้จ่ายมากในการเก็บ
ข้อมลู ดงั นัน้ จึงข้ึนอยู่กับการตัดสินใจของผู้วิจัย อย่างไรก็ตามได้มีข้อเสนอแนะว่าผู้วิจัยควรสุ่มแบบ
ให้มีจานวนกลุ่มให้มากที่สุดเท่าที่ผู้วิจัยสามารถดาเนินการได้ (Babbie, 1983: 169 อ้างถึงใน
Singleton et al., 1993: 157)

12.6.2.5 การสุ่มตัวอย่างแบบหลายข้ันตอน (multi-stage sampling) เป็น
การสุ่มตวั อยา่ งท่ีใช้วิธีการสุ่มมากกว่า 1 วิธี นิยมใช้กับการสารวจขนาดใหญ่ โดยผสมผสานระหว่าง
วิธีการเลือกตัวอย่างด้วยวิธีการสุ่มตัวอย่างแบบง่าย การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งช้ันภูมิ และการสุ่ม
ตัวอย่างแบบแบ่งกลุ่ม ตัวอยา่ งเช่น การศึกษาปัญหาและอุปสรรคของวิสาหกิจชุมชนในประเทศไทย
อาจเลือกตวั อยา่ งแบบหลายขน้ั ตอน ได้ดงั นี้

ขั้นตอนท่ี 1 สุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นภูมิ : สุ่มตัวอย่างจังหวัดด้วยวิธีการสุ่มแบบง่าย
จากชั้นภูมิที่แบง่ ตามภาคทางภูมศิ าสตร์ อันได้แก่ ภาคกลาง ภาคเหนือ ภาคใต้ ภาคตะวันออกเฉียงใต้
และภาคตะวันออก

ขน้ั ตอนที่ 2 สมุ่ ตวั อยา่ งแบบแบง่ ช้ันภมู ิคร้งั ท่ี 2 : สุ่มตัวอย่างอาเภอจากรายชื่อ
อาเภอทกุ อาเภอในจงั หวัดที่เลอื กมาจากข้นั ตอนที่ 1

ข้ันตอนท่ี 3 สุ่มตัวอย่างแบบแบ่งกลุ่ม : เลือกตาบลจากอาเภอท่ีสุ่มได้จาก
ข้ันตอนที่ 2

ขนั้ ตอนท่ี 4 สมุ่ ตัวอย่างอย่างง่าย : สุ่มตัวอย่างวิสากิจชุมชนจากรายชื่อวิสาหกิจ
ชุมชนทั้งหมดในทุกตาบลทีส่ ุม่ ไดจ้ ากขั้นตอนที่ 3

จะเห็นไดว้ า่ จานวนกลมุ่ ตัวอย่างและวิธีการเลือกตัวอย่างมีความสาคัญอย่างมาก
ต่อความเป็นตัวแทนและความสามารถในการอ้างอิงไปยังประชากรของกลุ่มตัวอย่าง ถ้าผู้วิจัยใช้
วิธีการเลือกตัวอย่างท่ีไม่เหมาะสมแล้วถึงแม้จะใช้กลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่เท่าใดก็อาจจะไม่สามารถ
อา้ งอิงไปยังประชากรได้ ในทานองเดียวกันถ้าใช้ขนาดตัวอย่างไม่เหมาะสมหรือไม่เพียงพอกับระดับ
ความเชื่อม่ันที่ต้องการวิธีการเลือกตัวอย่างใด ๆ ก็ไม่ช่วยให้ผลการศึกษามีความน่าเชื่อถือ ดังน้ัน
การเลือกตวั อย่างท่ีดีตอ้ งพจิ ารณาทัง้ ขนาดของตัวอย่างและวธิ กี ารเลอื กตัวอย่าง

12.7 การเลอื กกลุ่มตวั อย่างในการวจิ ยั เชิงคณุ ภาพ

การวิจัยเชิงคุณภาพเป็นการวิจัยที่ศึกษารายละเอียดของส่ิงที่ศึกษาในขอบเขตที่ลึก
ในหลายแงม่ ุม ซง่ึ หากใชก้ ล่มุ ตัวอยา่ งขนาดใหญ่จะส้นิ เปลอื งทั้งเวลาและงบประมาณเป็นจานวนมาก
กลมุ่ ตวั อย่างในการวิจยั เชงิ คุณภาพจงึ มีขนาดเล็ก ประกอบกับการวจิ ัยเชิงคณุ ภาพไม่ได้เนน้ ที่การสรุป
อ้างอิงไปยังประชากร การเลือกตัวอย่างในการวิจัยเชิงคุณภาพจึงเป็นเพียงการเลือกกรณีตัวอย่าง

224

เหตุการณ์ หรือกิจกรรม เพื่อให้ผู้วิจัยได้ศึกษาและทาความเข้าใจได้อย่างลึกซ้ึงในบริบทท่ีเฉพาะเจาะจง
การวจิ ัยเชิงคณุ ภาพจงึ มกั จะใช้วธิ ีการเลอื กตัวอยา่ งแบบไม่ใช่ความนา่ จะเป็น (Neuman, 2007: 147)
แตจ่ ะเป็นการเลอื กตวั อย่างแบบไมใ่ ชค้ วามนา่ จะเป็นแบบใดน้ันขน้ึ อยู่กับจดุ มุง่ หมายและวัตถุประสงค์
ของการวิจัยเป็นสาคัญ (ชาย โพธิสิตา, 2550: 128; Sekeran, 2003: 296) เช่น หากวัตถุประสงค์
ของการวิจยั เปน็ เพียงการทาความเขา้ ใจปรากฏการณห์ นึ่ง โดยทว่ั ไปจะใช้การเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบ
สะดวก เป็นตน้

ในการวจิ ยั เชงิ คณุ ภาพผวู้ ิจยั มักไมไ่ ดก้ าหนดขนาดกลุม่ ตวั อย่างไว้ก่อนล่วงหน้าเนื่องจาก
ไม่มีข้อมูลที่ชัดเจนเกี่ยวกับประชากรและนิยมใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบไม่ใช้ความน่าจะเป็น
จึงไม่มีกติกาตายตัวว่าขนาดตัวอย่างจะเป็นเท่าใด (Saunders et al., 2009: 234) แต่โดยทั่วไป
ขนาดกลุ่มตวั อยา่ งจะขึ้นอยู่กับคาถามการวิจัย วัตถุประสงค์การวิจัย ข้อมูลที่ต้องการ และงบประมาณ
อยา่ งไรก็ตาม ได้มผี ู้ให้ความเหน็ เกยี่ วกบั จานวนการเกบ็ ตัวอย่างในการวิจัยเชิงคุณภาพไว้แตกต่างกัน
เช่น ผวู้ ิจยั ควรเกบ็ ขอ้ มลู เชงิ คณุ ภาพเพิ่มข้ึนเร่ือย ๆ (เช่น สัมภาษณ์กลุ่มตัวอย่างใหม่เพิ่มขึ้น) จนพบว่า
ไม่มขี อ้ มูลใหม่ใด ๆ เกิดขน้ึ หรือมีเพ่ิมขึ้นเพียงเล็กน้อย (Saunders et al., 2009: 235) หรือในกรณี
ลักษณะที่ศกึ ษาในประชากรมคี วามคล้ายคลึงกัน การสัมภาษณ์เชิงลึกจานวน 12 ครั้งน่าจะเพียงพอ
(Guest, Bunce and Johnson, 2006) แต่หากลักษณะท่ีศึกษาในประชากรมีความแตกต่างกัน
ควรสมั ภาษณ์เชงิ ลกึ มากกวา่ นั้น และโดยทัว่ ไปการสัมภาษณ์ควรอยู่ระหว่าง 25 ถึง 30 ครั้ง (Creswell,
2007)

สรปุ

ในบริบทของการวิจยั “ประชากร” หมายถงึ กลุ่มของหน่วย ส่ิงของ หรือเหตุการณ์ ที่มี
คุณลักษณะบางอย่างร่วมกันท่ีต่างจากกลุ่มอื่นที่ผู้วิจัยสนใจที่จะศึกษา ลักษณะและขนาดของ
ประชากรทศี่ ึกษาจะขนึ้ อยูก่ บั วตั ถุประสงค์และขอบเขตการวิจยั “หนว่ ยวเิ คราะห์” หมายถึง ประเภท
ของหน่วยที่จะศึกษาและเก็บข้อมูลซ่ึงผู้วิจัยต้องระบุให้สอดคล้องกับประชากร หน่ว ยวิเคราะห์
อาจเป็น บุคคล กลุ่ม องคก์ าร สง่ิ ของ หรอื เหตุการณ์

ในการวจิ ยั ที่ประชากรทศี่ กึ ษามขี นาดใหญ่ อาจทาให้ผู้วิจัยไม่สามารถศึกษาจากประชากร
ท้ังหมดได้เน่ืองจากต้องสิ้นเปลืองท้ังเวลาและค่าใช้จ่าย จึงจาเป็นต้องสุ่มตัวอย่างเพื่อให้ได้กลุ่ม
ตัวอยา่ งที่เหมาะสมและเพียงพอมาใชศ้ กึ ษาแทนประชากร กลุ่มตวั อย่างท่ดี ีควรมีความเป็นตัวแทนท่ีดี
และมีขนาดพอเหมาะซ่ึงขึ้นอยู่กับความผันแปรของประชากรท่ีสุ่ม ขนาดประชากร ขนาดของความ
แมน่ ยาท่ตี อ้ งการ เทคนิคที่ผู้วิจัยจะใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล งบประมาณ และเวลา การสุ่มตัวอย่าง
แบ่งออกได้ 2 รปู แบบใหญ่ ๆ คือ 1) การเลือกตัวอย่างแบบไม่ใช้ความน่าจะเป็น เป็นการเลือกตัวอย่าง
ทไ่ี มค่ านงึ ถงึ โอกาสท่ีหน่วยแต่ละหน่วยของประชากรจะได้รับการเลือก ได้แก่ การเลือกแบบสะดวก
การเลือกแบบโควตา การเลือกแบบเฉพาะเจาะจง การเลือกแบบสโนว์บอล และการเลือกแบบให้
เลือกเอง 2) การสุ่มตัวอย่างแบบใช้ความน่าจะเป็น เป็นการสุ่มตัวอย่างที่ทุกหน่วยของประชากร
มีโอกาสที่จะได้รับเลือกเป็นกลุ่มตัวอย่างโดยเท่าเทียมกัน จึงเป็นการสุ่มตัวอย่างท่ีปราศจากอคติ
ขอ้ มลู ท่เี กบ็ รวบรวมจากกล่มุ ตวั อย่างท่มี กี ารสุ่มแบบใช้ความน่าจะเป็นจะสามารถนามาวิเคราะห์และ
ทดสอบนัยสาคัญโดยใช้สถิติอ้างอิงและผลการวิเคราะห์ที่ได้สามารถสรุปอ้างอิงไปยังประชากร

225

ทศ่ี ึกษา ได้แก่ การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย การสุ่มตัวอย่างแบบมีระบบ การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งช้ันภูมิ
การสมุ่ ตวั อย่างแบบแบง่ กลมุ่ และการส่มุ แบบหลายข้นั ตอน

ในการวิจัยเชิงคุณภาพกลุ่มตัวอย่างจะมีขนาดเล็ก และมักเลือกกลุ่มตัวอย่างด้วยการ
เลือกตวั อยา่ งแบบไม่ใช่ความน่าจะเป็นแต่จะเป็นการเลือกตัวอย่างแบบไม่ใช้ความน่าจะเป็นแบบใด
และจานวนเทา่ ใดน้นั ขึน้ อยู่กับจุดมุ่งหมายและวัตถปุ ระสงคข์ องการวิจัยเป็นสาคญั

เอกสารอา้ งอิง

จรลั จนั ทลกั ขณา และกษดิ ิศ ออื้ เชย่ี วชาญกิจ. 2548. คมั ภรี ์การวิจัยและการเผยแพรส่ ู่
นานาชาติ. นนทบรุ ี: นติ ธิ รรมการพมิ พ์.

ชาย โพธิสิตา. 2550. ศาสตร์และศิลป์แห่งการวิจัยเชงิ คณุ ภาพ. กรงุ เทพฯ: อมรนิ ทรพ์ ร้นิ ตง้ิ
แอนพบั ลชิ ชงิ่ .

สานกั ส่งเสริมวสิ าหกิจขนาดกลางและขนาดยอ่ ม. 2554. รายงานประจาปี 2553. กรงุ เทพฯ:
กระทรวงอตุ สาหกรรม.

Aaker, A. D., Kumar, V., Leone, P. R., and Day, S.G., 2013. Marketing Research.
Singapore: John Wiley & Sons.

Babbie, E. 1983. The Practice of Social Research. 3rd ed. Belmont, Calif.:
Wadsworth.

Cooper, D. R. and Schindler, P. S. 2014. Business Research Methods. 12th ed.
Boston, MA and Burr Ridge, IL: McGraw-Hill.

Creswell, J. W. 2007. Qualitative Inquiry and Research Design: Choosing Among
Five Approaches. 2nd ed. Thousand Oaks, CA: Sage.

Guest, G., Bunce, A. and Johnson, L. 2006. ‘How Many Interviews are Enough?
An Experiment with Data Saturation and Validity’, Field Methods. Vol. 18,
No. 1, pp. 59–82.

Hair, J. F., Jr, Anderson, R. E., Tatham, R. L. and Black, W. C. 1995. Multivariate Data
Analysis with Readings. 4th ed. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.

Henry, G. T. 1990. Practical Sampling. Newbury Park: CA: Sage.

Hill, Charles W. L. and Gareth R. 2007. Strategic Management: An Integrated
Approach. 7th ed. Boston, M.A.: Houghton Mifflin.

Hussey, J. and Hussey, R. 1997. Business Research: A Practical Guide for
Undergraduate and Postgraduate Students. Wilshire: Antony Rowe.

Krejcie, R. V. and Morgan, D. W. 1970. “Determining Sample Size for Research
Activities.” Educational and Psychological Measurement. 30: 607-610.

Leslie K. 1995. Survey Sampling. New York: John Wiley & Sons.

226

Neuman, W. L. 2007. Basic of Social Research Methods: Qualitative and
Quantitative Approaches. 2nd ed. Boston: Allyn and Bacon.

Robinson, W. S. 1950. "Ecological Correlations and the Behavior of Individuals."
American Sociological Review. 15: 351-357.

Roscoe, J. T. 1975. Fundamental Research Statistics for the Behavioral Science.
2nd ed. New York: Holt, Rinehart and Winston.

Saunders, M., Lewis, P. and Thornhill, A. 2009. Research Methods for Business
Students. 5th ed. Harlow: FT Prentice Hall.

Sekaran, U. 2003. Research Method for Business: A Skill Building Approach.
4th ed. Danver, MA: John Wiley & Sons.

Singleton, R. A., Straits, B. C. and Straits, M. M. 1993. Approach to Social Research.
New York: Oxford University.

Stutely, M. 2003. Numbers Guide: The Essentials of Business Numeracy.
London: Bloomberg Press.

Yamane, Taro. 1973. Statistics: An Introductory Analysis. 3rd ed. New York:
Harper and Row.

Zikmund, W.G., Babin B. J., Carr, J. C. and Griffin, M. 2010. Business Research
Methods. 8th ed. Ohio: South-Western/Cengage Learning.

บทที่ 13

สถติ ิและการวเิ คราะหข์ ้อมูลเชงิ ปริมาณ

โดยทั่วไปแลว้ การวจิ ยั ธุรกิจจะเก่ียวข้องกับข้อมูลที่เป็นเชิงปริมาณหรือข้อมูลท่ีสามารถ
จัดการเป็นเชิงปริมาณ หลังจากท่ีผู้วิจัยได้เก็บหรือรวบรวมข้อมูลและดาเนินการจัดระเบียบข้อมูล
ให้อยูใ่ นสภาพที่เรียบรอ้ ยพร้อมท่ีจะนาไปวิเคราะห์ได้แล้ว งานในข้ันต่อไปของผู้วิจัยคือการตัดสินใจ
ว่าจะนาสถิติอะไรมาใช้วิเคราะห์ข้อมูลตามหลักวิธีการทางสถิติให้เป็นระบบและเป็นสารสนเทศ
(information) ที่มีความหมาย ซ่งึ ในการน้ีผูว้ จิ ยั จะตอ้ งทราบถึงลักษณะของข้อมูลที่ได้เก็บรวบรวมมา
และความต้องการท่ีจะเสนอผลการวิเคราะห์อะไร สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณมีอยู่
หลากหลายตั้งแตส่ ถิตอิ ยา่ งง่าย เช่น ความถ่ี ร้อยละ หรือค่าเฉล่ีย จนไปถึงสถิติที่มีความสลับซับซ้อนที่ใช้
เปรยี บเทยี บ หาความสมั พันธ์ระหวา่ งตัวแปร หรือการสรา้ งตวั แบบ

ในบทน้ีจะกล่าวถึงสถิติและเทคนิควิธีในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณที่นิยมใช้ในการ
วจิ ยั ธรุ กจิ และการเลอื กใช้สถิติทเ่ี หมาะสม

13.1 ประเภทของสถติ ิ

สถิติในการวิจัยอาจแบ่งออกได้เป็น 2 ประเภท คือ สถิติพรรณนา และสถิติอ้างอิง
(ดงั ภาพที่ 13.1)

13.1.1 สถติ ิพรรณนา

สถิติพรรณนา (descriptive statistics) เป็นสถิติที่มุ่งบรรยายลักษณะในภาพรวมของ
ข้อมูล ในการวิจัยนั้นผู้วิจัยจะกาหนดประชากรเป้าหมายท่ีต้องการศึกษาก่อน และหากประชากร
ที่ศึกษาน้ันมีขนาดใหญ่จนทาให้ไม่สามารถศึกษาทุกหน่วยประชากรได้ ผู้วิจัยก็จะเลือกกลุ่มตัวแทน
ของประชากรมาศกึ ษาหรือที่เรียกว่ากลุ่มตัวอย่าง ค่าสถิติพรรณนาท่ีใช้บรรยายลักษณะข้อมูลท่ีเป็น
ประชากร เรียกว่า ค่าพารามิเตอร์ (parameter) ซึ่งใช้อักษรกรีกเป็นสัญลักษณ์ เช่น ค่าเฉล่ียเลขคณิต
ประชากร () ค่าเบ่ียงเบนมาตรฐานประชากร() และค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ประชากร () เป็นต้น
ส่วนค่าสถิติพรรณนาท่ีใช้บรรยายข้อมูลที่เป็นกลุ่มตัวอย่าง เรียกว่า ค่าสถิติ (statistic) ซึ่งใช้อักษร
ภาษาอังกฤษเป็นสัญลักษณ์ เช่น ค่าเฉล่ียเลขคณิตตัวอย่าง ( ̅) ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานตัวอย่าง (S)
ค่าสัมประสิทธ์ิสหสัมพันธ์ตัวอย่าง (r) เป็นต้น สถิติพรรณนาที่นิยมใช้กัน ได้แก่ สถิติท่ีบรรยาย
ลักษณะของข้อมูลในรูปของความถี่ สถิติที่แสดงถึงภาพของแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลาง และสถิติท่ีแสดงถึง
การกระจายของขอ้ มลู

13.1.2 สถิตอิ ้างองิ

สถิติอ้างอิง (inferential statistics) เป็นสถิติที่ใช้เพ่ือสรุปข้อมูลท่ีศึกษาได้จากกลุ่มตัวอย่าง
แล้วอาศยั ทฤษฎคี วามนา่ จะเป็นมาใช้ในการวเิ คราะห์เพ่ือสรุปผลหรืออ้างอิงไปยังประชากรเป้าหมาย
สถติ ิอา้ งอิงแบ่งออกเป็น 2 ประเภท คือ สถติ พิ าราเมตริก และสถิตินอนพาราเมตริก โดยสถิติทั้งสอง

228

ประเภทมีขอ้ ตกลงเบอ้ื งต้นในการใชท้ ี่แตกต่างกนั

ประชากร สมุ่ ตวั อยา่ ง ตัวอย่าง
สถิติอ้างอิง
สถิติเชงิ สถิตเิ ชิง
พรรณนา พรรณนา

คา่ พารามิเตอร์ ค่าสถติ ิ

μ , σ, ρ ̅ , S., r

ภาพท่ี 13.1 ความสัมพันธร์ ะหว่างประชากรกลุม่ ตวั อยา่ งและการใชส้ ถิติ
ทีม่ า: ดดั แปลงจาก พรศรี ศรอี ัษฏาพร และยุวดี วฒั นานนท์ (2529: 189)

13.1.2.1 สถิตพิ าราเมตรกิ (parametric statistics) ในการใช้สถิตพิ าราเมตริก
กลุ่มตวั อย่างตอ้ งได้มาจากการสุม่ จากประชากรท่ีมีการแจกแจงแบบปกติ และตัวแปรที่วัดต้องอยู่ใน
มาตรวัดระดับช่วงหรืออัตราส่วน การวิเคราะห์สถิติพาราเมตริก เช่น การทดสอบค่าเฉล่ีย การวิเคราะห์
ความแปรปรวน และ การวิเคราะห์การถดถอย เป็นตน้

13.1.2.2 สถิตินอนพาราเมตริก (non-parametric statistics) ในทางตรงกันข้าม
กับสถิติพาราเมตริก สถิตินอนพาราเมตริกจะถูกนามาใช้ในกรณีท่ีข้อมูลไม่มีคุณสมบัติที่จะใช้สถิติ
พาราเมตริก ไดแ้ ก่ การแจกแจงของประชากรจะเป็นแบบปกติหรือไม่ปกติก็ตาม และตัวแปรมีระดับ
การวดั ไดต้ ั้งแต่ระดบั กลุ่มหรือนามบัญญตั ขิ ้นึ ไป การวิเคราะหส์ ถิตินอนพาราเมตริก เช่น การทดสอบ
ไคสแควร์, การทดสอบมัธยฐาน (median test) และ sign test เปน็ ตน้

13.2 การวเิ คราะห์เชิงพรรณนา

การวเิ คราะห์เชิงพรรณนา (descriptive analysis) เปน็ การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติพรรณนา
ซึ่งมวี ัตถุประสงคเ์ พือ่ อธิบายหรือบรรยายคุณลักษณะของขอ้ มูลที่เก็บรวบรวมมาได้ หรือคือการแปลง
ขอ้ มูลดิบใหอ้ ยู่ในรูปแบบทีส่ ามารถเขา้ ใจลักษณะพ้ืนฐานของข้อมูลนั้นได้ง่าย (Zikmund et al., 2010:
486) และยังเป็นการตรวจสอบความผิดปกติของข้อมูลหรือความผิดพลาดในการบันทึกข้อมูล เช่น
แบบสอบถามใช้มาตรวดั ลิเคอรท์ แบบ 7 สเกล แตเ่ มื่อวเิ คราะหค์ า่ สงู สุดของข้อมูลพบว่ามีค่าเท่ากับ 8
เปน็ ตน้ การวเิ คราะห์เชงิ พรรณนาที่นิยมใช้ในการวิจัยธุรกิจ ได้แก่ การแจงแจงความถ่ี การวัดแนวโน้ม
สู่ส่วนกลาง การวัดการกระจาย และการวัดความสัมพันธ์ การเลือกใช้สถิติพรรณนาตัวใดในการ
วิเคราะห์ดังกล่าวจะตอ้ งพิจารณาถึงจานวนตัวแปรและระดับการวัดของตัวแปร ดังแสดงในตารางท่ี
13.1

229

ตารางท่ี 13.1 สถติ ทิ ใี่ ช้ในการวิเคราะห์เชงิ พรรณนา

ชนิดขอ้ มลู สถิตพิ รรณนา
1. ตวั แปรไม่ตอ่ เนื่องระดับกลุ่ม 1 ตัว
- ความถี่ รอ้ ยละ
2. ตัวแปรไม่ตอ่ เนอ่ื งระดบั อนั ดับ 1 ตัว - ฐานนยิ ม

3. ตัวแปรตอ่ เน่ือง 1 ตัว - ความถ่ี รอ้ ยละ
- มธั ยฐาน ฐานนยิ ม
4. ตัวแปรไม่ตอ่ เนอ่ื ง 2 ตัว
5. ตัวแปรต่อเนื่อง 2 ตวั - คา่ เฉลี่ย มัธยฐาน ฐานนิยม
- การกระจาย (คา่ ความแปรปรวน พิสยั
คา่ เบี่ยงเบนมาตรฐาน)

- ตารางไขว้ แสดงจานวนและรอ้ ยละ
- สัมประสทิ ธส์ิ หสมั พนั ธ์

13.2.1 การแจกแจงความถี่ ร้อยละ แผนภมู ิแทง่ และแผนภูมิวงกลม

การแจกแจงความถ่ี (frequency) เปน็ การแจกแจงข้อมูลที่ได้จากการเก็บรวบรวมให้มา

อยเู่ ป็นหมวดหมเู่ ดยี วกนั ตามลักษณะตัวแปร เพือ่ ใหส้ ามารถเข้าใจลักษณะของข้อมูลและเพ่ือประโยชน์

ในการวเิ คราะหท์ างสถติ ใิ นชั้นสงู ต่อไป

ข้อมูลการแจกแจงความถี่สามารถนามาคานวณเป็นค่าร้อยละหรือเปอร์เซ็นต์ (percentage) ได้

โดยการเปล่ียนจานวนเต็มท้ังหมดให้มีค่าเท่ากับ 100 ซ่ึงการนาเสนอข้อมูลในรูปร้อยละนี้ จะสื่อ

ความหมายไดช้ ดั เจนและง่ายตอ่ การแปลความหมาย สูตรคานวณร้อยละมีดังนี้

รอ้ ยละ (%) =   100

n

เมอ่ื  = ความถ่ีหรือจานวน
= จานวนข้อมูลท้ังหมดรวมกนั
n

การแจกแจงความถี่มี 2 ลักษณะ คือ การแจกแจงความถ่ีแบบไม่จัดกลุ่ม และการแจกแจง
ความถแ่ี บบจดั กลุ่ม ดงั นี้

13.2.1.1 การแจกแจงความถี่แบบไม่จัดกลุ่ม เป็นการเรียงอันดับข้อมูลจากน้อย
ไปหามากหรือจากมากไปหานอ้ ย แลว้ นาคะแนนมาแจกแจง ตามตวั อยา่ งท่ี 13.1

ตวั อย่างที่ 13.1 จงแจกแจงความถี่จานวนพนักงานของ 20 สาขาของบริษัทแห่งหน่ึงท่ีมีจานวน
พนักงานแต่ละสาขาดังน้ี 13 15 14 15 14 16 17 18 14 15 16 14 12

13 13 12 15 15 17 14
แจกแจงความถี่และคา่ รอ้ ยละไดต้ ามตารางท่ี 13.2

230

ตารางที่ 13.2 ตารางแจกแจงความถแี่ ละรอ้ ยละของจานวนพนักงาน

จานวนพนักงาน รอยขดี ความถ่ี (สาขา) รอ้ ยละ
12 2 10
13 // 3 15
14 /// 5 25
15 //// 5 25
16 //// 3 15
17 /// 1 5
18 / 1 5
/ 100
n = 20

13.2.1.2 การแจกแจงความถ่แี บบจัดกลมุ่ เปน็ การแจกแจงแบบเป็นกลุ่มหรือ
เป็นชว่ งโดยมกี ารแบง่ กลุ่มหรอื จัดช่วงคะแนนทเ่ี หมาะสม แบง่ ออกเปน็

1) การแจกแจงความถด่ี ว้ ยตารางแจกแจงความถ่ี ดงั ตัวอย่างท่ี 13.2

ตวั อย่างที่ 13.2 จงสร้างตารางแจกแจงความถี่ จากผลคะแนนสอบของวิชาหลักการตลาดของ
นักศึกษาจานวน 50 คน ผลคะแนนสอบมดี ังน้ี
14 49 10 31 25 20 34 36

29 2 31 31 25 21 21 33

24 44 12 15 26 21 44 20

29 30 24 7 27 27 29 38

44 30 24 6 29 32 38 28

32 32 23 45 29 15 36 34

20 27

ข้ันตอนการสร้างตารางแจกแจงความถี่ ดงั น้ี
1. หาพิสยั ของคะแนน (range) ซึ่งเท่ากับ คะแนนสงู สดุ – คะแนนต่าสดุ

คะแนนสงู สุด คือ 49 และคะแนนตา่ สุด คือ 2
ค่าพิสัย = 49 – 2 = 47

231

2. กาหนดช้ันของข้อมูล (class) จานวนช้ันของข้อมูลข้ึนอยู่กับพิสัยและจานวนข้อมูล

ถ้าพิสัยมีค่าน้อย จานวนช้ันของข้อมูลก็ควรน้อย โดยท่ัวไปนิยมกาหนดจานวนชั้นอยู่ระหว่าง 8-16

(Hussey and Hussey, 1997: 191)

3. หาอันตรภาคช้นั (class interval) ซงึ่ คานวณได้จาก

i = พิสัย
จานวนช้ัน

สมมตวิ ่ากาหนดจานวนชนั้ เท่ากับ 5 ดังน้นั i = 47 = 9.4
5
ค่าอันตรภาคช้นั ท่คี านวณถ้าเปน็ ทศนิยมจะต้องปัดขึ้นให้เปน็ เลขจานวนเต็มเสมอ ในท่ีน้ี

ปดั เปน็ 10

4. สร้างตารางแจกแจงความถี่ และคา่ รอ้ ยละไดต้ ามตารางที่ 13.3

ตารางท่ี 13.3 ตารางแจกแจงความถี่และร้อยละของคะแนนสอบ

ชว่ งคะแนน รอยขดี ความถี่ รอ้ ยละ

0-10 //// 4 8
11-20 //// / 6 12
21-30 //// //// //// //// / 21 42
31-40 //// //// //// / 16 32
41-50 /// 3 6

n = 50 100

20
15

จานวน ันก ึศกษา 10

5

0-10 11-20 21-30 31-40 41-50
ช่วงคะแนน

ภาพที่ 13.2 แผนภมู ิฮสิ โตแกรมแสดงจานวนนกั ศกึ ษาจาแนกตามชว่ งคะแนนสอบ

232

2) การแจกแจงความถ่ีและร้อยละโดยแสดงด้วยแผนภูมิ การแจกแจง
ความถ่ีและร้อยละนอกจากจะแสดงด้วยตารางแจกแจงความถ่ีแล้ว ยังสามารถแสดงด้วยแผนภูมิ

ในรูปแบบต่าง ๆ เช่น แผนภูมิแท่ง แผนภูมิฮิสโตแกรม (histogram) และแผนภูมิวงกลม เป็นต้น
ดงั ภาพที่ 13.2 และ 13.3

41-50 คะแนน 0-10 คะแนน
(6 %) (8 %11)-20 คะแนน
(12 %)
31-40 คะแนน
(32 %) 21-30 คะแนน
(42 %)

ภาพท่ี 13.3 แผนภมู ิวงกลมแสดงรอ้ ยละของจานวนนักศึกษาตามช่วงคะแนน

13.2.2 การวดั แนวโนม้ เข้าสสู่ ว่ นกลาง

การวัดแนวโนม้ เขา้ ส่สู ่วนกลาง (central tendency) เป็นการคานวณคา่ ท่ใี ช้เป็นตัวแทน
ของขอ้ มลู ทง้ั ชุด การวดั แนวโนม้ เขา้ สสู่ ว่ นกลางท่ีนยิ มใช้ท่ัวไปมี 3 วธิ ี ดงั ต่อไปนี้

13.2.2.1 ค่าเฉล่ียหรือมัชฌิมเลขคณิต (arithmetic mean) เป็นการวัดแนวโน้ม
เข้าสู่ส่วนกลางของข้อมูลท่ีนิยมใช้กันมากท่ีสุด ใช้กับข้อมูลที่มีระดับการวัดเป็นแบบต่อเนื่องหรือ
เชิงปริมาณ คานวณได้จากผลรวมของคะแนนของข้อมูลท้ังชุด หารด้วยจานวนข้อมูลของคะแนนชุดนั้น
ในการใช้ค่าเฉลี่ย ผู้วจิ ัยควรมีความระมัดระวังว่า ข้อมูลควรมีลักษณะการกระจายที่สมมาตร (symmetry)

ไมม่ ีขอ้ มลู ใดมีค่าสุดโต่ง (extreme value) คือ มีขอ้ มูลใด ๆ ท่มี คี ่าตา่ งจากขอ้ มูลตัวอื่นมาก ๆ เพราะ
จะทาให้คา่ เฉล่ียของข้อมลู ชดุ น้ันสงู หรือตา่ เกนิ ไป สูตรการคานวณ มดี ังนี้

1) กรณีข้อมูลไมไ่ ด้แจกแจงความถี่ ใชส้ ตู ร

ค่าเฉลี่ย ( X ) = X

เมือ่ X n

n = ผลรวมของข้อมูลทกุ ตัว
= จานวนข้อมูล

233

2) กรณขี อ้ มลู แจกแจงความถ่ี ใช้สตู ร

ค่าเฉล่ีย ( X )= X
n

เม่ือ X = ผลรวมของผลคณู ของความถี่ () กับค่าคะแนน (X)

n = จานวนข้อมูล

ตวั อยา่ งท่ี 13.3 คะแนนสอบวิชาสถิติของนักศึกษาจานวน 5 คน ปรากฏผลคะแนน 15 14 16 17
และ 18 จงหาคะแนนเฉลีย่ ของนกั ศึกษากลมุ่ น้ี

วธิ ที า คา่ เฉลย่ี ของคะแนน = 15 +14 +16 +17 +18 = 16
5

กรณีการแจกแจงข้อมูลเป็นการแจกแจงความถ่ีแบบจัดกลุ่ม ให้ใช้ค่ากึ่งกลางของค่าคะแนน
แต่ละช้ัน แทนคา่ คะแนน ดงั ตวั อย่างที่ 13.4

ตวั อยา่ งที่ 13.4 จงหาคา่ เฉลี่ย จานวนวันลาของพนกั งานจานวน 20 คน ในรอบปที ผ่ี า่ นมา

จานวนวนั ลา คา่ กึ่งกลาง (X) จานวนพนักงาน () ผลคณู (X)
1-5 32 6

6-10 8 11 88

11-15 13 6 78

16-20 18 1 18

ผลรวม 20 190

ค่าเฉลีย่ ของวนั ลาของพนกั งาน = 190 = 9.5 วัน
20
13.2.2.2 มัธยฐาน (median) หมายถึง ค่าที่อยู่ตรงกลางซึ่งมีจานวนข้อมูล

ท่ีคา่ สูงกว่าและต่ากว่าค่าน้ันจานวนเทา่ ๆ กัน มัธยฐานหาได้โดยการเรียงข้อมูลให้เป็นลาดับจากมาก

ไปหานอ้ ยหรือจากน้อยไปหามาก ข้อมูลท่ีมีตาแหน่งอยู่ตรงกลาง คือ มัธยฐาน ในกรณีจานวนข้อมูล

เป็นเลขคู่ ใหน้ าคา่ กลางสองค่ามาเฉล่ยี ตัวอยา่ งเชน่

ขอ้ มลู ชดุ หน่งึ มดี ังนี้ 5, 10, 8, 15, 5, 9, 6, 4

จัดเรียงลาดับใหมจ่ ะไดด้ ังน้ี 4, 5, 5, 6, 8, 9, 10, 15

ตาแหน่งมธั ยฐานจะอยู่ระหวา่ ง 6 และ 8

ดังน้ัน มัธยฐานของขอ้ มูลชุดนี้ = 6 + 8 = 7
2
13.1.2.3ฐานนิยม (mode) หมายถึง ข้อมูลที่มีค่าซ้ากันมากที่สุด ฐานนิยม

หาไดโ้ ดยการแจกแจงความถี่ ขอ้ มลู หรือตวั แปรท่มี คี วามถีส่ งู สุด คือ ฐานนยิ ม ตัวอยา่ งเช่น

234

ขอ้ มลู ชดุ หน่ึงมีดังนี้ 5, 10, 8, 15, 5, 9, 6, 4
ฐานนิยมของข้อมูลชดุ น้ี คือ 5

ถ้าข้อมูลมีลักษณะการกระจายท่ีสมมาตรกันทั้งสองข้างของแผนภูมิของข้อมูล หรือ
ขอ้ มลู มีการแจกแจงแบบปกติหรือเป็นรูปโค้งปกติ (normal distribution หรือ bell-shaped) จะได้
คา่ เฉล่ยี มธั ยฐาน และฐานนิยม มีคา่ เดยี วกัน (ดังภาพท่ี 13.4) การเลือกใช้ค่าใดนั้นข้ึนอยู่กับลักษณะ
การกระจายของข้อมูลเป็นหลัก กล่าวคือ การวัดแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลางมักจะใช้ค่าเฉลี่ยเม่ือข้อมูล
มีลักษณะการกระจายท่ีสมมาตร แต่ถ้าแผนภูมิของข้อมูลมีลักษณะเบ้ไปทางใดทางหน่ึง จะนิยมใช้
มัธยฐาน และนยิ มใชฐ้ านนิยมกบั ขอ้ มลู เชิงคุณภาพ

คา่ เฉลีย่ = มัธยฐาน = ฐานนิยม

ภาพท่ี 13.4 การกระจายข้อมลู ทีส่ มมาตร

13.2.3 การวดั การกระจาย

การวัดการกระจายของข้อมูล (dispersion) เป็นการแสดงถึงการกระจายของข้อมูล
ชดุ หนึง่ ๆ ข้อมูลชดุ ใดมีการกระจายมาก แสดงวา่ ข้อมลู ชุดนน้ั ประกอบด้วยข้อมูลท่ีมีค่าแตกต่างกันมาก
หรือข้อมูลชุดใดมีการกระจายน้อยแสดงว่าข้อมูลชุดนั้นประกอบด้วยข้อมูลที่มีค่าแตกต่างกันน้อย
ค่าของการวัดการกระจายนิยมใช้แสดงควบคู่กับค่าที่ได้จากการวัดแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลาง การวัด
การกระจายทนี่ ิยมใชก้ ันทัว่ ไป ได้แก่ พิสยั คา่ เบ่ียงเบนมาตรฐาน และความแปรปรวน ดังนี้

13.2.3.1 พิสัย (range) หมายถึง ค่าความแตกต่างระหว่างคะแนนสูงสุดกับ
คะแนนตา่ สดุ เป็นการหาความแตกต่างของขอ้ มูลอย่างหยาบ ๆ ไม่เหมาะท่ีจะใช้กับชุดของข้อมูลที่มี
จานวนน้อยทีม่ คี า่ ของคะแนนห่างกันมาก นิยมใชค้ กู่ ับฐานนยิ ม ตัวอยา่ งเชน่

ขอ้ มลู ชดุ หนง่ึ มีดงั น้ี 3 5 7 2 6 9 6 3 5 7
พิสยั ของขอ้ มลู ชดุ น้ี คือ 9 – 2 = 7
13.2.3.2 ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน (standard deviation) หมายถึง ค่าที่แสดงถึง
การกระจายของข้อมูลแต่ละตัวที่เบี่ยงเบนไปจากค่าเฉล่ีย เป็นการวัดการกระจายท่ีนิยมใช้กันมากที่สุด
โดยนิยมใช้ควบคกู่ ับค่าเฉลย่ี คา่ เบ่ียงเบนมาตรฐานมีสูตรการคานวณดังน้ี
คา่ เบ่ียงเบนมาตรฐานของตวั อยา่ ง (S) = ( X - X )2

n-1

235

13.2.3.3 ความแปรปรวน (variance) เนอ่ื งจากค่าเบี่ยงเบนของข้อมูลจากค่าเฉลี่ย
อาจตดิ ลบ เพื่อแกป้ ัญหาดังกล่าว จึงใช้คา่ ยกกาลังสองของค่าเบ่ียงเบนของข้อมูลจากค่าเฉล่ียแทน และ
เรียกค่าทยี่ กกาลังสองนี้วา่ ความแปรปรวน ถ้าคา่ ความแปรปรวนมีค่ามากแสดงว่าข้อมูลชุดน้ันมีการ
กระจายมาก ความแปรปรวนมีสูตรการคานวณดังนี้

ความแปรปรวนของตวั อยา่ ง (S2) = ( X - X )2

n-1

ตัวอยา่ งท่ี 13.5 จงหาความแปรปรวนและค่าเบยี่ งเบนมาตรฐานของข้อมลู ชดุ น้ี

3 4 6 8 9 10 7 8 6 9
วิธที า

หาความแปรปรวน จากสูตรความแปรปรวน

2 = (X - X)2
n-1
S

X = 3 + 4 + 6 + 8 + 9 +10 + 7 + 8 + 6 + 9 = 7
10

S2 = (3 - 7)2 + (4 - 7)2 + (6 - 7)2 + ...+ (6 - 7)2 + (9 - 7)2
10 - 1
= 5.11

หาค่าเบ่ียงเบนมาตรฐาน จากสตู ร

S = S 2 = 5.11 = 2.26

13.2.4 การอธิบายความสัมพันธด์ ้วยตารางไขว้

ในงานวิจยั หน่ึง ๆ มจี านวนตวั แปรหลายตัว ผู้วิจัยสามารถพรรณนาลักษณะของตัวแปร
ทุกตัวได้ทีละตวั และยังสามารถนาตวั แปรแต่ละตัวมาพรรณนาพร้อม ๆ กันทีละสองตัวหรือมากกว่าได้
สถิติที่กล่าวมาข้างต้น (หัวข้อ 13.2.1 ถึง 13.2.3) เป็นสถิติท่ีใช้พรรณนาตัวแปรตัวเดียวทีละตัว
ส่วนการพรรณนาตัวแปรสองตัวหรือมากกว่าพร้อม ๆ กันนั้นทาได้ด้วยการทาตารางไขว้ (cross
tabulation table)

ตารางไขวเ้ ป็นเทคนคิ ทใ่ี ชเ้ ปรียบเทียบลกั ษณะของตวั แปรสองตัวหรือมากกว่า (Cooper
and Schindler, 2014: 419) และยังสามารถใช้อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเหล่านั้น
แต่อย่างไรก็ตามผู้วิจัยไม่จาเป็นต้องทาตารางไขว้ตัวแปรทุกตัว ควรทาแต่ระหว่างตัวแปรสาคัญ ๆ
ท่ีปรากฏในคาถามการวิจัยหรือสมมติฐานการวิจัย (Zikmund et al., 2010: 492) ตัวอย่างตารางไขว้
เช่น การเปรียบเทียบปัจจัยท่ีใชใ้ นการตดั สนิ ใจซือ้ สนิ ค้าจาแนกตามเพศ ดังตารางท่ี 13.4

236

ตารางท่ี 13.4 เปรยี บเทยี บปจั จัยท่ใี ช้ในการตดั สินใจซอ้ื สนิ ค้าจาแนกตามเพศ

ปจั จยั ท่ใี ชใ้ นการตดั สนิ ใจซ้ือ ชาย หญงิ รอ้ ยละ
จานวน รอ้ ยละ จานวน 27.00
ราคา 58.00
ของแถม 32 35.56 27 15.00
คณุ ภาพ 19 21.11 58
รวม 39 43.33 15 100.00

90 100.00 100

13.3 การวเิ คราะหข์ ้อมลู ดว้ ยสถติ อิ า้ งองิ

การจะใช้สถิติอา้ งองิ ในการวเิ คราะหข์ ้อมลู น้นั ข้อมลู ที่จะวเิ คราะห์ตอ้ งได้มาจากกลุ่มตัวอย่าง
ท่ีใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างท่ีถูกต้อง และมีขนาดตัวอย่างที่เหมาะสม สถิติอ้างอิงสามารถนาไปใช้ได้
2 ลักษณะ คือ ใช้ในการประมาณค่า (estimation) และใช้ในการทดสอบสมมติฐาน (hypothesis
testing) แต่ในการวิจัยมักพบว่ามักใช้สถิติอ้างอิงในการทดสอบสมมติฐานเพ่ือหาข้อสรุปว่าจะไม่
ปฏิเสธหรือปฏิเสธสมมติฐานการวิจัยท่ีต้ังไว้ ในท่ีนี้จึงจะขอกล่าวเฉพาะการทดสอบสมมติฐาน
ดังรายละเอยี ดตอ่ ไปนี้

13.3.1 การทดสอบสมมติฐาน

ก่อนท่ีจะกล่าวถึงข้ันตอนในการทดสอบสมมติฐาน จะขออธิบายถึงสมมติฐาน
ทางสถติ ิและวิธีการตั้งสมมติฐาน ตามรายละเอยี ดดงั นี้

13.3.1.1 สมมติฐานทางสถิติ ในการวิจัยนอกจากจะมีการต้ังสมมติฐานการวิจัย1
ซึ่งหมายถึง ข้อความที่คาดคะเนความสัมพันธ์ระหว่างปรากฏการณ์ที่ต้องการศึกษาหรือระหว่าง
ตัวแปรที่ต้องการศึกษาแล้ว ยังมสี มมตฐิ านอีกประเภทหนงึ่ คือ สมมตฐิ านทางสถติ ิ

สมมติฐานทางสถิติ (statistical hypothesis) หมายถึง ข้อความที่สมมติขึ้น
โดยดดั แปลงมาจากสมมตฐิ าน การวิจัยท่ีระบุถึงลักษณะของค่าพารามิเตอร์ของประชากร โดยทั่วไป
สมมตฐิ านทางสถติ เิ พอ่ื การทดสอบมี 2 ลกั ษณะทคี่ วบค่กู ันเสมอ คือ

1) สมมติฐานหลัก (null hypothesis) มักเขียนด้วยสัญลักษณ์ Ho
สมมติฐานหลกั เปน็ สมมติฐานท่ีตัง้ ข้นึ เพื่อทาการทดสอบ โดยสมมติฐานจะกาหนดว่าค่าพารามิเตอร์
ไม่มคี วามแตกต่างกับคา่ ทก่ี าหนด หรอื ไมม่ คี วามสัมพนั ธ์

2) สมมติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) มักเขียนด้วย
สัญลกั ษณ์ Ha สมมตฐิ านทางเลือกเปน็ สมมตฐิ านทีก่ าหนดขึน้ มาเพื่อรองรับสมมติฐานหลัก ซ่ึงจะเป็น
ทางเลือกเม่ือสมมติฐานหลักถูกปฏิเสธ ดังนั้นสมมติฐานทางเลือกจึงเป็นสมมติฐานที่ขัดแย้งกับ
สมมติฐานหลกั และโดยส่วนใหญจ่ ะสอดคลอ้ งกบั ประเดน็ ปญั หาการวิจยั

1 ดูรายละเอยี ดสมมตฐิ านการวิจัยในบทท่ี 6

237

13.3.1.2 วธิ ีการตงั้ สมมติฐาน ในการทดสอบสมมติฐานสามารถตั้งสมมติฐาน
ทางเลือกได้ 2 แบบ คือ การต้ังสมมติฐานแบบมีทศิ ทาง และการตงั้ สมมติฐานแบบไมม่ ีทิศทาง ดงั นี้

1) การตั้งสมมติฐานแบบมีทิศทาง (directional hypothesis)
เป็นการตั้งสมมติฐานทางเลือกเพ่ือทดสอบเพียงด้านใดด้านหนึ่งหรือทิศทางใดทิศทางหนึ่ง ได้แก่

การทดสอบว่ามากกว่า น้อยกว่า สงู กว่า หรือตา่ กว่า อย่างใดอย่างหน่ึง การทดสอบสมมติฐานแบบน้ี
จึงเป็น “การทดสอบแบบทางเดียว (one-tailed test)” แล้วแต่ว่าจะกาหนด Ha มากกว่า (ทิศทางขวา)
หรือนอ้ ยกวา่ (ทิศทางซา้ ย)

การทดสอบสมมติฐานทางเดยี วทศิ ทางขวา
H0 :  < 0 และ Ha : 0 > เชน่
H0 : น้าหนักสทุ ธเิ ฉล่ียของปลากระป๋องนอ้ ยกว่าหรือเทา่ กบั 120 กรัม
Ha : นา้ หนักสุทธเิ ฉลี่ยของปลากระป๋องมากกวา่ 120 กรัม
หรอื H0 :  < 120 และ Ha :  > 120
การทดสอบสมมตฐิ านทางเดียวทิศทางซ้าย
H0 :  > 0 และ Ha :  < 0 เช่น
H0 : ปรมิ าณฮิสตามีน2ในปลากระป๋องเฉลี่ยมากกวา่ หรือเท่ากับ 50 ppm.
Ha : ปริมาณฮสิ ตามีนในปลากระป๋องเฉล่ียนอ้ ยกวา่ 50 ppm.
หรอื H0 :  > 50 และ Ha :  < 50
ภาพท่ี 13.5 และ 13.6 แสดงภาพโค้งของการกระจายของค่าสถิติท่ีได้
จากกลุ่มตัวอย่าง ระดับนัยสาคัญ () จะช่วยให้ทราบพื้นที่เขตวิกฤต3ซ่ึงอยู่ปลายโค้ง โดยจะมีอาณาเขต

ตง้ั แต่คา่ สถติ ิทีท่ ดสอบ หาได้จากตารางตามค่า  กาหนดไปจนสดุ ปลายโคง้ (บรเิ วณทีแ่ รเงา)

เขตไม่ปฏิเสธ H0

เขตปฏเิ สธ H0

เขตวิกฤต
1 -   = .05

ภาพที่ 13.5 ตัวอยา่ งการทดสอบสมมติฐานแบบทิศทางขวา ณ ระดบั นัยสาคญั ทางสถิตทิ ่ี .05

2 ฮิสตามนี เปน็ สารทแี่ สดงความสดของปลา
3 เขตวิกฤต (critical region) หมายถงึ เขตทจี่ ะปฏิเสธสมมตุ ฐิ านหลัก (reject H0 ) ทรี่ ะดับนยั สาคญั ทางสถิติทก่ี าหนดไว้ โดยจะอยู่
ทางดา้ นซา้ ยหรอื ขวามือในกรณที เ่ี ปน็ การทดสอบแบบทางเดยี ว และจะอยทู่ ั้งสองด้านในกรณเี ป็นการทดสอบแบบสองทาง

238

เขตไมป่ ฏเิ สธ H0

เขตปฏิเสธ H0

เขตวิกฤต 1-
=.05

ภาพท่ี 13.6 ตวั อยา่ งการทดสอบสมมติฐานแบบทศิ ทางซ้าย ณ ระดบั นยั สาคัญทางสถิติที่ .05

2) การตงั้ สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (nondirectional hypothesis)
เป็นการต้ังสมมติฐานทางเลือกเพื่อทดสอบที่ไม่สามารถบอกได้ว่ามากกว่ากันหรือสัมพันธ์กันในทางบวก
หรือทางลบ แต่บอกได้เพียงว่ามีความสัมพันธ์กันหรือไม่ หรือมีความแตกต่างกันหรือไม่ การทดสอบ
สมมติฐานแบบนี้เป็น “การทดสอบแบบสองทาง (two-tailed test)” คือ H0 :  =0 และ
Ha :  ≠0 เช่น

H0 : ปริมาณการผลิตปลากระป๋องเฉลีย่ เท่ากับ 800 ตันตอ่ วนั
Ha : ปริมาณการผลิตปลากระปอ๋ งเฉลย่ี ไม่เทา่ กับ 800 ตนั ตอ่ วัน
หรือ H0 :  = 800 และ Ha :  ≠ 800
ในกรณีนี้ต้องแบ่งค่า  เป็นสองส่วน แต่ละส่วนมีค่าเป็น /2 เช่น
ถา้ กาหนด  = .05 คา่ /2 ในการทดสอบจะเหลือ .025 ในแตล่ ะปลายของโคง้ ดงั ภาพที่ 13.7

เขตปฏเิ สธ H0 เขตไมป่ ฏเิ สธ H0 เขตปฏเิ สธ H0

เขตวกิ ฤต เขตวิกฤต
/2 = .025 1- /2 = .025

ภาพที่ 13.7 ตัวอย่างการทดสอบสมมติฐานแบบสองทาง ณ ระดับนยั สาคญั ทางสถิตทิ ่ี .05