เรวัต แสงสุริยงค์ rewat@buu.ac.th ระเบียบวิธีวิจัยสำหรับการบริการสังคม (Research Method of Social Service) ปฏิบัติการวิจัย-ระเบียบวิธี เรวัต แสงสุริยงค์

งานนำเสนอเรื่อง: "เรวัต แสงสุริยงค์ rewat@buu.ac.th ระเบียบวิธีวิจัยสำหรับการบริการสังคม (Research Method of Social Service) ปฏิบัติการวิจัย-ระเบียบวิธี เรวัต แสงสุริยงค์"— ใบสำเนางานนำเสนอ:

1 เรวัต แสงสุริยงค์ rewat@buu.ac.th
ระเบียบวิธีวิจัยสำหรับการบริการสังคม (Research Method of Social Service) ปฏิบัติการวิจัย-ระเบียบวิธี เรวัต แสงสุริยงค์

2 บทที่ 3 วิธีดำเนินการวิจัย
วิธีการวิจัย (Research Method) หน่วยวิเคราะห์ (Unit of Analysis) ประชากรและกลุ่มตัวอย่าง (Population and Sample) เครื่องมือวิจัย (Research Instrument) การเก็บรวบรวมข้อมูล (Data Collection) การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis)

3 วิธีการวิจัย

4 วิธีการวิจัยเชิงปริมาณ (Quantitative Research Methods)
แบบสอบถาม-ผู้ตอบตอบเอง (Questionnaire-self-administered) การสัมภาษณ์ตามโครงสร้างที่กำหนด (Structured interview) การสังเกตแบบมีโครงสร้าง (Observation: structured) การวิเคราะห์เนื้อหาจากเอกสาร (Content analysis of documents)

5 วิธีการวิจัยเชิงคุณภาพ (Qualitative Research Methods)
การสังเกตแบบมีส่วนร่วม (Participant observation) การสังเกต + การบันทึกภาคสนาม (Observation + field notes) การสังเกตกึ่งกำหนดโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง (Observation: semi-structured and unstructured) การสัมภาษณ์แบบเจาะจง (Focused interview) การสัมภาษณ์เชิงลึก/เจาะลึก (In-depth interview) ชีวประวัติ หรือเรื่องเล่าในอดีต (Oral/Life histories) การสัมภาษณ์กลุ่มหรือกลุ่มเฉพาะ (Focus groups/Group interviews) การวิเคราะห์เนื้อหาจากเอกสาร (Content analysis of document) กรณีศึกษา (Case studies)

6 หน่วยวิเคราะห์

7 หน่วยวิเคราะห์ (Units of Analysis)
หน่วยวิเคราะห์ คือ สิ่งต่าง ๆ ที่นักวิจัยใช้ในการสังเกต พรรณนา และอธิบาย (Units of analysis are the things that social scientists try to observe, describe, and explain) ระบบศาลยุติธรรม หน่วยวิเคราะห์ ได้แก่ คดี (cases) การตัดสิน (convictions) คณะลูกขุน (jury members) ผู้พิพากษา ( judges) โจทก์/อัยการ (prosecutors) ทนาย (defense lawyers) ค่าใช้จ่าย (spent) ระยะเวลาที่ใช้ (time spent) ฯลฯ

8 อะไรคือหน่วยวิเคราะห์ (What units of Analysis?)
ปัจเจกบุคคล (Individuals) เช่น ผู้อยู่อาศัย แรงงาน ผู้ลงคะแนน ผู้ปกครอง นักเรียน กลุ่มคน (Groups) เช่น แก๊ง ครอบครัว สิ่งที่เป็นผลมาจากสมาชิกในกลุ่มคน เช่น อายุ เชื้อชาติ และการศึกษาของหัวหน้าแก๊ง พฤติกรรม (behaviours) คือ ปฏิสัมพันธ์ทางสังคม (social interactions) เช่น การเลือกเพื่อน (friendship choices) คดีความในศาล (court cases) อุบัติเหตุบนถนน (traffic accidents) องค์กร (Organizations) เช่น บริษัท โบสถ์ มหาวิทยาลัย แผนก ภาควิชา สิ่งที่ได้มาจากพนักงาน เช่น กำไรต่อปี (annual profits) ทรัพย์สิน (assets) การติดต่อ (contracts) สิ่งที่มนุษย์สร้างขึ้น (Social Artefacts) เช่น หนังสือ วรรณกรรม ภาพวาด มอเตอร์ไซ สิ่งก่อสร้าง เพลง เครื่องปั้นดินเผา เรื่องเล่า สิ่งค้นพบทางวิทยาศาสตร์ (scientific discoveries)

9 ตัวอย่างหน่วยวิเคราะห์
การแต่งงาน (Weddings) อาจเป็นลักษณะเด่นๆที่มีอยู่ในมิติของศาสนา (religious) ทางโลก (secular) ชาติพันธุ์ (ethnically) ความเลื่อมใส (religiously) ที่ทำให้เกิดการหย่า (divorce) หรืออาจเป็นการบรรยายลักษณะเด่นๆของคู่สมรถทั้งสองคน การบริการ (Services) อะไรคือ หน่วยวิเคราะห์ของคุณภาพการให้บริการ อะไรคือ หน่วยวิเคราะห์ของความพึงพอใจในการให้บริการ

10 ปัญหาของหน่วยวิเคราะห์กับการอ้างอิง/การตีความ (Problems With Units of Analysis and Inference/Interpretation) ความผิดพลาดเชิงนิเวศวิทยา (The ecological fallacy) คุณลักษณะรวมของระดับที่สูงกว่า (higher-level) กับคุณลักษณะของหน่วยย่อย (sub-units) ถ้ารายได้เฉลี่ยของผู้ปกครองที่ทำงานจิตอาสาคือ 45,000 บาท ดังนั้นจึงสันนิฐานว่า ผู้ปกครองของผู้ทำงานจิตอาสาแต่ละคนมีรายได้ 45,000 บาท การลดทอน (Reductionism) การกำจัดขอบเขต (the tendency to put on blinders) – การสร้างข้อสันนิฐานตามคำจำกัดความของชุดตัวแปร (a delimited set of variables matter) โดยไม่สนใจที่จะพิจารณาสิ่งทั้งมวลที่ใหญ่กว่า (larger universe) ที่อาจมีความสัมพันธ์กัน

11 ประชากรและกลุ่มตัวอย่าง

12 ประชากร (Population/Universe)
ประชากร คือ กลุ่มของสิ่งต่างๆ ทั้งหมด (คน สัตว์ สิ่งของ เหตุการณ์ ฯลฯ) ที่ผู้วิจัยกำหนดให้หรือให้ความสนใจนำมาใช้ในการวิจัย

13 ประชากรที่นับจำนวนได้ ประชากรที่นับจำนวนไม่ได้ (Infinite Population)
ประเภทของประชากร ประชากรที่นับจำนวนได้ (Finite Population) ประชากร (Population) ประชากรที่นับจำนวนไม่ได้ (Infinite Population)

14 ประชากร กรอบการเลือกตัวอย่าง และตัวอย่าง

15 กลุ่มตัวอย่าง (Sample)
กลุ่มตัวอย่าง คือ สมาชิก/หน่วย (element/unit) ของประชากรจำนวนหนึ่งที่ผู้วิจัยเลือกมาใช้ในการวิจัย ประชากร (population) กลุ่มตัวอย่าง (sample)

16 ประชากรและกลุ่มตัวอย่าง (Population and Sample)
ใช้พารามิเตอร์ (parameters) สรุปคุณลักษณะ (summarize features) ใช้สถิติ (statistics) สรุปคุณลักษณะ (summarize features) อ้างอิง (Inference) ประชากร (population) จากกลุ่มตัวอย่าง (sample)

17 การสำมะโน (Census) Census List of Units 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
14 15 16 17 การสำมะโน (Census) 1 9 2 3 4 5 6 7 8 10 17 16 15 13 14 12 11 1 9 2 3 4 5 6 7 8 10 17 16 15 13 14 12 11 Census

18 กรอบการเลือกตัวอย่าง/กลุ่มประชากรเป้าหมาย (Sampling Frame)
List of Individuals 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 กรอบการเลือกตัวอย่าง/กลุ่มประชากรเป้าหมาย (Sampling Frame) กรอบการเลือกตัวอย่าง คือ ขอบเขต (รายการ/รายชื่อ) ของประชากรทุกหน่วยที่นำไปใช้ในการเลือกตัวอย่าง  1 9 2 3 4 5 6 7 8 10 17 16 15 13 14 12 11 กลุ่มตัวอย่าง (Sample)

19 ทำไมต้องสุ่มตัวอย่าง
ประหยัดเงิน (Saves money) ประหยัดเวลา (Saves time) มีความถูกต้อง (accurate) มากกว่า มีความผิดพลาด (error) น้อยกว่าการสำมะโน (census)

20 การเลือกตัวอย่างเชิงรับกับเชิงรุก (Active vs Passive Sampling)
ส่ง โทรศัพท์ การชักจูงด้วยวิธีการต่างๆ ติดตาม (follow up) ผู้ไม่ตอบหรือส่งคืนคำถาม การเลือกตัวอย่างเชิงรับ (passive) – เป็นการให้ผู้ตอบสมัครใจตอบคำถามเอง เช่น บนเว็บไซต์ (web site) ไม่สามารถวัดอัตราการตอบ ผู้ใช้ (user) ที่มีจำนวนมากอาจเป็นตัวแทนที่มากเกินความจำเป็น (over-represented) ผู้ใช้ (user) อาจไม่มีโอกาสและ/หรือโชคดีที่ได้เป็นตัวแทนที่มากเกินความจำเป็น (over-represented)

21 วิธีการทางสถิติ (Statistical Methods)
สถิติเชิงพรรณนา/บรรยาย (Descriptive Statistics) รวบรวมและพรรณนาข้อมูล สถิติเชิงอนุมาน/อ้างอิง (Inferential Statistics) สรุป (drawing conclusions) และ/หรือตัดสินใจ (making decisions) เกี่ยวกับประชากรจากข้อมูลของกลุ่มตัวอย่าง

22 สถิติเชิงพรรณนา/บรรยาย (Descriptive Statistics)
รวบรวมข้อมูล (Collect data) เช่น การสำรวจ (Survey) นำเสนอข้อมูล (Present data) เช่น ตารางและกราฟ (Tables and graphs) ลักษณะข้อมูล (Characterize data) เช่น ค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่าง (Sample mean) =

23 สถิติเชิงอนุมาน/อ้างอิง (Inferential Statistics)
คาดคะเน (Estimation) เช่น: คาดคะเนน้ำหนักเฉลี่ยของประชากรโดยใช้น้ำหนักเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่าง ทดสอบสมมติฐาน (Hypothesis testing) เช่น: อ้างอิงผลการทดสอบว่า น้ำหนักเฉลี่ยของประชากร คือ 120 กิโลกรัม สรุปและ/หรือตัดสินใจเกี่ยวกับประชากรจากผลของกลุ่มตัวอย่าง

24 กระบวนการอ้างอิง (Inference Process)
ประชากร (Population) กลุ่มตัวอย่าง (Sample) สถิติจากกลุ่มตัวอย่าง (Sample statistic: X) คาดคะเนและทดสอบ(Estimates & tests)

25 ขนาดของตัวอย่าง (Sample size)
ความแม่นยำของตัวอย่าง (Accuracy) ความคลาดเคลื่อนของตัวอย่าง (Sampling error) งบประมาณ (Budget) เวลา (Time)

26 ความสัมพันธ์ระหว่างขนาดตัวอย่างและความถูกต้อง (Relationship: Sample Size & Accuracy)

27 เงื่อนไขของการกำหนดกลุ่มตัวอย่าง (Sample Size Criteria)
ระดับของความถูกต้อง (The Level Of Precision) หรืออาจเรียกว่า ระดับความผิดพลาดของการเลือกตัวอย่าง (sampling error) เช่น +/- 5% หมายความว่า หากผลการศึกษาพบว่า กลุ่มตัวอย่าง 60% ยอมรับในการมีส่วนร่วมการดำเนินโครงการ แสดงว่า กลุ่มตัวอย่างประมาณ 55-65% ยอมรับในการมีส่วนร่วมการดำเนินโครงการ ระดับความเชื่อมั่น (The Confidence Level or risk level) เช่น 95% หรือ 90% หมายความว่า กลุ่มตัวอย่างประมาณ 10 หรือ 5 คน ใน 100 คน ไม่ใช่ตัวแทนของประชากรที่แท้จริง

28 เงื่อนไขของการกำหนดกลุ่มตัวอย่าง (Sample Size Criteria)
ระดับของความผันแปร (Degree Of Variability ) เป็นระดับการกระจายตัวของคุณลักษณะทางประชากรหรือระดับความแตกต่างของประชากร เช่น 50% หรือ 0.5 กลุ่มตัวอย่างขนาดเล็กย่อมมีความผันแปรน้อยกว่ากลุ่มตัวอย่างที่มีขนาดใหญ่ แต่ละกลุ่มย่อย (subgroup) ในการวิเคราะห์ควรมีอย่างน้อย 100 ตัวอย่าง

29 วิธีการกำหนดขนาดกลุ่มตัวอย่าง (Strategies for Determining Sample Size)
ใช้การสำมะโน (census) สำหรับประชากรที่มีขนาดน้อยกว่า 200 คน ใช้ขนาดกลุ่มตัวอย่างที่มีขนาดเท่ากันสำหรับการศึกษาที่เหมือนกัน ใช้ตารางสุ่มตัวอย่างสำเร็จรูปที่มีอยู่แล้ว เช่น ตาราง Yamane ใช้สูตรคำนวณหาขนาดกลุ่มตัวอย่าง กรณีทราบจำนวนประชากร ใช้สูตรของทาโร่ ยามาเน่ (Taro Yamane) หรือโรเบิร์ต วี. เครจซี่ และดาเรล ดับเบิลยู. มอร์แกน (Robert V. Krejcie และ Daryle W. Morgan) กรณีไม่ทราบจำนวนประชากร ใช้สุตรของวิลเลี่ยม เกมเมล โครแครน (William Gemmell Cochran)

30 สูตรคำนวณขนาดตัวอย่างของ ทาโร่ ยามาเน่ (Taro Yamane)

31 ตารางกำหนดขนาดตัวอย่างของทาโร่ ยามาเน่ (Taro Yamane)

32 สูตรคำนวณขนาดตัวอย่างของโรเบิร์ต วี. เครจซี่ และดาเรล ดับเบิลยู
สูตรคำนวณขนาดตัวอย่างของโรเบิร์ต วี. เครจซี่ และดาเรล ดับเบิลยู. มอร์แกน (Robert V. Krejcie และ Daryle W. Morgan) Krejcie & Morgan (1970). “Determining Sample Size for Research Activities” Educational and Psychological Measurement, #30, pp

33 ตารางขนาดตัวอย่างของโรเบิร์ต วี. เครจซี่ และดาเรล ดับเบิลยู
ตารางขนาดตัวอย่างของโรเบิร์ต วี. เครจซี่ และดาเรล ดับเบิลยู. มอร์แกน (Robert V. Krejcie และ Daryle W. Morgan)

34 สูตรคำนวณขนาดตัวอย่างของ วิลเลี่ยม เกมเมล โครแครน (William Gemmell Cochran)
P คือ สัดส่วนของประชากรที่ผู้วิจัยต้องการเลือก (โดยทั่วไปนิยมใช้สัดส่วน 30% หรือ 0.30) Z คือ ระดับความมั่นใจที่กำหนด (ระดับนัยสำคัญทางสถิติ) เช่น Z ที่ระดับนัยสำคัญ 0.10 เท่ากับ 1.65 (ความเชื่อมั่น90%) ค่า Z = 1.65 Z ที่ระดับนัยสำคัญ เท่ากับ 1.96 (ความเชื่อมั่น95%) ค่า Z = 1.96 Z ที่ระดับนัยสำคัญ เท่ากับ 2.58 (ความเชื่อมั่น99%) ค่า Z = 2.58 d คือ สัดส่วนความคลาดเคลื่อนที่ยอมให้เกิดขึ้นได้ (ต้องสอดคล้องกับค่า Z ที่ระดับความเชื่อมั่นนั้นๆ) เช่น ระดับความเชื่อมั่น 90% สัดส่วนความคลาดเคลื่อนเท่ากับ 0.10 ระดับความเชื่อมั่น 95% สัดส่วนความคลาดเคลื่อนเท่ากับ 0.05 ระดับความเชื่อมั่น 99% สัดส่วนความคลาดเคลื่อนเท่ากับ 0.01

35 วิธีการเลือกกลุ่มตัวอย่าง (How to Select a Representative Sample)
การเลือกตัวอย่างโดยใช้ความน่าจะเป็น (Probability sampling) ตัวแทนสุ่ม (A random sample) – คือ หนึ่งในทุก ๆ จำนวนของประชากรที่มีโอกาสเท่ากันหรือมีความน่าจะเป็นที่จะถูกเลือกมาเป็นตัวอย่าง การเลือกตัวอย่างโดยไม่ใช้ความน่าจะเป็น (Non-probability sampling) เลือกโดยไม่มีความยุติธรรม (fairness) ไม่เท่าเทียมกัน (equity) หรือไม่มีโอกาสเท่ากัน (equal chance) รวดเร็วและค่าใช้จ่ายน้อยกว่าการเลือกแบบอาศัยความน่าจะเป็น การเลือกตัวอย่างโดยการผสมระหว่างการเลือกตัวอย่างโดยใช้ความน่าจะเป็นและไม่ใช้ความน่าจะเป็น (Combination Sampling)

36 การเลือกกลุ่มตัวอย่าง (Selecting A Sample)
ตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของทั้งหมด (Representative sample) แต่ละกลุ่มตัวอย่างที่ถูกเลือกจากประชากร ใช้วิธีการเลือกตัวอย่างที่ให้ความสำคัญกับกลุ่มย่อย (subgroup) ภายในกลุ่มประชากรให้ได้จำนวนตัวอย่างในสัดส่วนที่เท่ากันกับที่พบในกลุ่มประชากร กลุ่มตัวอย่างลำเอียง (Biased sample) แต่ละกลุ่มตัวอย่างไม่ได้ถูกเลือกอย่างเท่าเทียมกันจากประชากร ตัวแทนสุ่ม (Random sample) แต่ละกลุ่มตัวอย่างมีโอกาสถูกเลือกเท่าๆกันจากประชากร 2 2

37 การตัดสินใจเลือกวิธีการเลือกตัวอย่าง (Decide on Sampling Approach)
Random Non-random Probability Non-probability

38 เลือกสุ่มแบบใด (How to choose)
ข้อจำกัดที่เป็นตัวกำหนดกรอบการเลือกตัวอย่าง (Availability of a sampling frame) ลักษณะของปัญหาการวิจัย (The nature of the research problem) งบประมาณ (Money) ระดับความถูกต้องที่ต้องการ (Desired level of Accuracy) วิธีการเก็บข้อมูล (Data collection method)

39 กระบวนการเลือกตัวอย่าง (Sampling Process)
กำหนดกลุ่มประชากร (Defining the Population) กำหนดขอบเขตการเลือกตัวอย่าง (Determine Sampling Frame) กำหนดวิธีการเลือกตัวอย่าง (Specifying Sample Method) กำหนดขนาดกลุ่มตัวอย่าง (Determining Sample Size) เลือกกลุ่มตัวอย่าง (SELECTING THE SAMPLE)

40 การเลือกตัวอย่างขั้นที่ 1 การกำหนดประชากร (Defining the Universe)
ประชากร (Universe or population) คือ สิ่งที่เป้าหมายที่จะใช้ในการศึกษาทั้งหมด การกำหนดประชากร หน่วยวิเคราะห์ (unit of analysis) - คอนโดของการเคหะฯ หน่วยที่ใช้ในการเลือกตัวอย่าง (sampling units) - คอนโดของการเคหะฯที่ขายไปแล้วในสามเดือนที่ผ่านมา ความครอบคลุม - คอนโดของการเคหะฯในเขตเมือง ช่วงเวลา (time period) – ระหว่างเดือนมกราคม - มีนาคม 2555

41 การเลือกตัวอย่างขั้นที่ 2 กำหนดกรอบการเลือกตัวอย่าง (Establishing the Sampling Frame)
กรอบของตัวอย่าง (sample frame) คือ รายการของหน่วยย่อยทั้งหมด (all elements) ของประชากร เช่น สมุดโทรศัพท์ รายชื่อผู้ลงทะเบียน สมาชิกสมาคม กรอบของตัวอย่างที่ไม่แสดงประชากรทั้งหมดจะมีผลทำให้เกิด frame error และมีผลทำต่อระดับความเชื่อมั่นของตัวอย่าง (reliability of sample)

42 ขอบเขตการเลือกตัวอย่าง (Sampling Frames)
STATS 747 ขอบเขตการเลือกตัวอย่าง (Sampling Frames) Simplest example of a sampling frame is a list For instance, a list of all NZ phone calls made in July More generally, any procedure and data that effectively enables the selection of a sample Good frames require development and maintenance efforts E.g. Statistics NZ runs an annual survey (the Annual Business Frame Update Survey) simply to update their Business Frame Most frames are imperfect, exhibiting Undercoverage Duplicated units (perhaps under different spellings or ID numbers) Out-of-date or missing data

43 การเลือกตัวอย่างขั้นที่ 3 กำหนดขนาดกลุ่มตัวอย่าง (Determination of Sample Size)
วิธีการตามความเหมาะสม (Subjective methods) วิธีการคร่าวๆ (The rule of thumb approach) เช่น 5% ของประชากร วิธีการตามแบบคนอื่น (Conventional approach) เช่น ขนาดจำนวนกลุ่มตัวอย่างเหมือนกับการศึกษาอื่นๆที่เหมือนกัน วิธีการยึดค่าใช้จ่ายเป็นหลัก (Cost basis approach) กำหนดขนาดกลุ่มตัวอย่างตามงบประมาณที่สามารถใช้ได้ วิธีการทางสถิติ (Statistical formulae) วิธีการใช้ช่วงความเชื่อมั่น (Confidence interval approach)

44 การเลือกตัวอย่างขั้นที่ 4 การกำหนดวิธีการเลือกตัวอย่าง (Specifying the sampling method)
การเลือกตัวอย่างโดยใช้ความน่าจะเป็น (Probability Sampling) Every element in the target population or universe [sampling frame] has equal probability of being chosen in the sample for the survey being conducted. Scientific, operationally convenient and simple in theory. Results may be generalized. การเลือกตัวอย่างโดยไม่ใช้ความน่าจะเป็น (Non-Probability Sampling) Every element in the universe [sampling frame] does not have equal probability of being chosen in the sample. Operationally convenient and simple in theory. Results may not be generalized.

45 วิธีการเลือกตัวอย่าง

46 การเลือกตัวอย่างโดยใช้ความน่าจะเป็น
การเลือกตัวอย่างแบบสุ่มทั่วไป (Simple random sampling) การเลือกตัวอย่างแบบเป็นระบบ (Systematic sampling) การเลือกตัวอย่างแบบช่วงชั้น (Stratified random sampling) การเลือกตัวอย่างแบบช่วงชั้นอย่างเป็นสัดส่วน (Proportional stratified sampling) การเลือกตัวอย่างแบบช่วงชั้นอย่างไม่เป็นสัดส่วน (Disproportional stratified sampling) การเลือกตัวอย่างแบบกลุ่มบริเวณ (Cluster/Multistage sampling)

47 ความเหมาะสมในการเลือกใช้การเลือกแบบอาศัยความน่าจะเป็น
ประชากรมีลักษณะที่เหมือนกัน (Homogeneous Population) การเลือกตัวอย่างแบบสุ่มทั่วไป (Simple random sampling) Requires the use of a random number table. การเลือกตัวอย่างแบบเป็นระบบ (Systematic sampling) Requires the sample frame only, No random number table is necessary ประชากรมีลักษณะที่ไม่เหมือนกัน (Heterogeneous Population) การเลือกตัวอย่างแบบช่วงชั้น (Stratified random sampling) Use of random number table may be necessary การเลือกตัวอย่างแบบกลุ่มบริเวณ (Cluster sampling)

48 การเลือกตัวอย่างแบบสุ่มทั่วไป (Simple random sampling)
ทุกคนหรือสิ่งของที่อยู่ภายในกรอบของการเลือกมีโอกาสเท่ากัน (equal chance) ที่จะได้รับการเลือกหรือหยิบมาเป็นประชากร การเลือกอาจใส่คืน (replacement) หรือไม่ใส่คืนก็ได้ (without replacement) กลุ่มตัวอย่างอาจได้มาจากตารางตัวเลขสำหรับการเลือก (table of random numbers) หรือสร้างมาจากการเลือกของคอมพิวเตอร์ก็ได้

49 ตารางเลขสุ่ม

50 วิธีใช้ตารางสุ่ม (How to Use Random Number Tables)
Assign a unique number to each population element in the sampling frame. Start with serial number 1, or 01, or 001, etc. upwards depending on the number of digits required. Choose a random starting position. Select serial numbers systematically across rows or down columns. Discard numbers that are not assigned to any population element and ignore numbers that have already been selected. Repeat the selection process until the required number of sample elements is selected.

51 การเลือกตัวอย่างแบบเป็นระบบ (Systematic sampling)
กำหนดช่วงการเลือก (Sampling Fraction): k=N/n เลือกสุ่มมา 1 ตัวอย่างจากทุก ๆ อันดับที่ k N = 64 n = 8 k = 8 กลุ่มที่ 1

52 Example: How to Take a Systematic Sample
Step 1: Select a listing of the population, say the City Telephone Directory, from which to sample. Remember that the list will have an acceptable level of sample frame error. Step 2: Compute the skip interval by dividing the number of entries in the directory by the desired sample size. Example: 250,000 names in the phone book, desired a sample size of 2500, So skip interval = every 100th name Step 3: Using random number(s), determine a starting position for sampling the list. Example: Select: Random number for page number. (page 01) Select: Random number of column on that page. (col. 03) Select: Random number for name position in that column (#38, say, A..Mahadeva) Step 4: Apply the skip interval to determine which names on the list will be in the sample. Example: A. Mahadeva (Skip 100 names), new name chosen is A Rahman b Ahmad. Step 5: Consider the list as “circular”; that is, the first name on the list is now the initial name you selected, and the last name is now the name just prior to the initially selected one. Example: When you come to the end of the phone book names (Zs), just continue on through the beginning (As).

53 ตัวอย่างการเลือกตัวอย่างแบบเป็นระบบ

54 การเลือกตัวอย่างแบบช่วงชั้น (Stratified sampling)
การเลือกตัวอย่างแบบช่วงชั้น อาจได้ค่าความคาดเคลื่อนมาตรฐาน (standard errors) ต่ำกว่า การเลือกตัวอย่างแบบสุ่มอย่างง่าย มี 2 แบบ ดังนี้ การเลือกตัวอย่างเชิงช่วงชั้นอย่างเป็นสัดส่วน (Proportionate): involving the selection of sample elements from each stratum, such that the ratio of sample elements from each stratum to the sample size equals that of the population elements within each stratum to the total number of population elements. การเลือกตัวอย่างเชิงช่วงชั้นอย่างไม่เป็นสัดส่วน (Disproportionate): the sample is disproportionate when the above mentioned ratio is unequal.

55 วิธีการเลือกตัวอย่างแบบช่วงชั้น
แบ่งประชากรที่มีคุณลักษณะเหมือนกัน (homogeneous) ออกเป็นกลุ่มย่อย/ชั้น (subgroups/strata) 2 กลุ่มหรือมากกว่า 2 กลุ่ม เลือกสุ่มกลุ่มตัวอย่างแบบสุ่มอย่างง่าย (Simple random) จากแต่ละกลุ่ม/ชั้น (stratum) รวมกลุ่มตัวอย่าง 2 กลุ่มหรือมากกว่า 2 กลุ่ม เป็น 1 กลุ่ม

56 เปรียบเทียบการเลือกตัวอย่างแบบช่วงชั้น
การเลือกตัวอย่างเชิงช่วงชั้นอย่างเป็นสัดส่วน (Proportional stratified sampling) จำนวน 100 คน ประชากร พุทธ 600 คน คริสต์ 300 คน อิสลาม 100 คน กลุ่มตัวอย่าง พุทธ 60 คน คริสต์ 30 คน อิสลาม 10 คน เศษส่วนของตัวอย่าง (Sampling Fraction) 1/10 1/10 1/10 การเลือกตัวอย่างเชิงช่วงชั้นอย่างไม่เป็นสัดส่วน (Disproportional stratified sampling) จำนวน 50 คน ในแต่ละกลุ่ม กลุ่มตัวอย่าง พุทธ 50 คน คริสต์ 50 คน อิสลาม 50 คน 1/12 1/6 1/2

57 ตัวอย่างการเลือกตัวอย่างแบบช่วงชั้น
ประชากร ข้าราชการหรือพนักงานที่ทำงานอยู่ในหน่วยงานของรัฐหรือบริษัท หน่วยงานราชการ/เอกชน ช่วงชั้นของประชากร (Stratified Population) หน่วยงานขนาดใหญ่ หน่วยงานขนาดกลาง หน่วยงานขนาดเล็ก ชั้น (Stratum) 1 เลือก n1 ชั้น (Stratum) 2 เลือก n2 ชั้น (Stratum) 3 เลือก n3

58 การเลือกตัวอย่างแบบกลุ่มพื้นที่บริเวณ (Cluster sampling)
กลุ่มบริเวณที่ใช้ในการเลือกโดยทั่วไปเป็นพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ เช่น อำเภอ กลุ่มครัวเรือน/ที่อยู่อาศัย การเลือกพื้นที่อาจเป็น 1 ขั้น หรือ 2 ขั้น หรือหลายขั้น ลำดับขั้นในการเลือกมีดังนี้ การเลือกแบบ 1 ขั้น ขั้นที่ 1: กำหนดประชากร และแบ่งเป็นกลุ่มย่อยหรือกลุ่มบริเวณ (subgroups or clusters) ขั้นที่ 2: เลือกกลุ่มตัวอย่างแบบสุ่มอย่างง่ายที่เป็นกลุ่มย่อยหรือกลุ่มบริเวณ การเลือกแบบ 2 ขั้น ขั้นที่ 1: กำหนดพื้นที่เชิงภูมิศาสตร์ที่ต้องการเก็บข้อมูล และกำหนดพื้นที่เป็นกลุ่มย่อย (subdivisions) แต่ละกลุ่มบริเวณย่อยจะมีลักษณะที่เหมือนกับกลุ่มบริเวณย่อยอื่นๆ เช่น เลือก 10 กลุ่มครัวเรือน ภายในรัศมี 2 กิโลเมตร ที่เป็นพื้นที่เป้าหมาย ขั้นที่ 2: ตัดสินใจเลือกใช้การเลือกแบบกลุ่มบริเวณ แบบ 1 ขั้น หรือ 2 ขั้น (สมมติว่าใช้แบบ 2 ขั้น) ขั้นที่ 3: ใช้การเลือกกลุ่มบริเวณแบบสุ่ม (random) เลือกกลุ่มครัวเรือน เช่น เลือก 4 กลุ่มครัวเรือน ได้กลุ่มครัวเรือนที่ 102, 104, 106 และ 108 ขั้นที่ 4: ใช้การเลือกแบบอาศัยความน่าจะเป็น เช่น การเลือกแบบเป็นระบบ (systematic) เลือกครัวเรือนที่ต้องการใช้เป็นกลุ่มตัวอย่าง

59 Population divided into 4 clusters.
การเลือกตัวอย่างแบบกลุ่มบริเวณหลายขั้นตอน (Cluster/Multistage sampling) แบ่งประชากรเป็นหลาย ๆ กลุ่มบริเวณ (clusters) เพื่อให้แต่ละกลุ่มบริเวณเป็นตัวแทนของประชากร เลือกสุ่มกลุ่มตัวอย่างแบบสุ่มอย่างง่าย (Simple random) จากแต่ละกลุ่มบริเวณ รวมกลุ่มตัวอย่างจากแต่ละกลุ่มบริเวณเข้าด้วยกัน Population divided into 4 clusters.

60 ประเภทการเลือกแบบกลุ่มบริเวณหลายขั้นตอบ (Types of Cluster/Multistage Sampling)
สุ่มเชิงกลุ่มบริเวณ สุ่มแบบขั้นตอนเดียว สุ่มแบบสองขั้นตอน สุ่มแบบหลายขั้นตอน สุ่มเชิงช่วงชั้นแบบธรรมดา สุ่มแบบอาศัยความน่าจะเป็นอย่างเป็นสัดส่วน

61 ตัวอย่างการเลือกแบบเชิงกลุ่มบริเวณ
ผู้บริหารระดับกลางของกระทรวง…..ในแต่ละพื้นที่ 42 22 52 เขต 2 เขต 3 เขต 7 25 105 20 36 152 76 37 เขต 1 เขต 4 เขต 5 เขต 6 เขต 8 เขต 9 เขต 10 เขต 2 เขต 5 เขต 8 42 20 152 จำนวนกลุ่มตัวอย่างที่เลือกจากกลุ่มบริเวณ

62 ตัวอย่างการเลือกครัวเรือนตัวอย่าง
ที่มา: สำนักงานสถิติแห่งชาติ

63 STATS 747 ความแตกต่างระหว่างการเลือกแบบช่วงชั้นกับกลุ่มบริเวณ #1 (Difference Between Cluster and Stratified Sampling) Population of L strata, stratum l contains nl units Population of C clusters Clusters, like stratum, group members of the population. The selection process is different. Stratified compared with srs increases precision Cluster compared with srs decreases precision Members if same cluster more similar than when selected at random Eg Divide Akld into areas & sample a few areas – may get retirees, young families… 20 households in the same area not as likely to mirror diversity as well as 20 households selected at random. Cluster sampling partially repeats the same information – see map Take simple random sample in every stratum Take srs of clusters, sample every unit in chosen clusters

64 การเลือกแบบกลุ่มบริเวณ
ความแตกต่างระหว่างการเลือกแบบช่วงชั้นกับกลุ่มบริเวณ #2 (Difference Between Cluster and Stratified Sampling) การเลือกแบบช่วงชั้น การเลือกแบบกลุ่มบริเวณ ประชากรเป้าหมาย (target population) แบ่งเป็นกลุ่มย่อย แต่ ละกลุ่มมีสมาชิกจำนวนมาก ประชากรเป้าหมาย (target population) แบ่งเป็น กลุ่มย่อยภายอยู่ภายในกลุ่มบริเวณขนาดใหญ่ แต่ ละกลุ่มบริเวณมีสมาชิกจำนวนน้อย สมาชิก (element) ภายในแต่ละชั้น (stratum) มีลักษณะ เหมือนกัน (homogeneous) แม้ว่าช่วงชั้นที่อยู่ในระดับสูงขึ้น ไปสมาชิกจะมีลักษณะที่แตกต่างกัน (heterogeneity) สมาชิก (element) แต่ละกลุ่มบริเวณมีลักษณะที่ แตกต่างกัน (heterogeneous) ระหว่างกลุ่มบริเวณ มีลักษณะที่เหมือนกัน (homogeneity) มาก สมาชิก (element) ของแต่ละกลุ่มตัวอย่างถูกเลือกแต่ละครั้ง แต่ละกลุ่มบริเวณถูกเลือกแต่ละครั้ง ความคาดเคลื่อน (error) ในการเลือกน้อย More prone to sampling error. มีวัตถุประสงค์คือ เพิ่มความถูกต้อง (precision) มีวัตถุประสงค์คือ เพิ่มการเลือกตัวอย่าง(sampling) มีประสิทธิภาพด้านการลดค่าใช้จ่าย

65 ข้อดีและข้อเสียโดยใช้ความน่าจะเป็น
การเลือกแบบง่ายและแบบเป็นระบบ (Simple random sample and systematic sample) ง่ายในการใช้งาน อาจไม่เป็นตัวแทนที่ดี (not be a good representation) ของประชากรที่มีคุณลักษณะที่หลากหลายหรือแตกต่างกัน การเลือกตัวอย่างแบบช่วงชั้น (Stratified sample) ได้ตัวแทนจากประชากรแต่ละกลุ่มจากประชากรทั้งหมด การเลือกแบบกลุ่มบริเวณ (Cluster/Multistage sample) ประหยัดค่าใช้จ่ายได้เป็นอย่างดี (More cost effective) ประสิทธิภาพต่ำ (Less efficient) - need larger sample to acquire the same level of precision)

66 การเลือกตัวอย่างโดยไม่ใช้ความน่าจะเป็น (Non-probability sampling)
แบบง่ายขึ้นอยู่กับเงื่อนไขของแต่ละคน (Very simple types, based on subjective criteria) การเลือกแบบตามความสะดวกหรือแบบบังเอิญพบ (Convenient sampling) การเลือกแบบเจาะจง (Judgmental/Purposive sampling) เป็นระบบหรือมีรูปแบบมากขึ้น (More systematic and formal) การเลือกแบบโควต้า (Quota sampling) แบบเฉพาะ (Special type) การเลือกแบบลูกโซ่/เชิงก้อนหิมะ (Snowball Sampling)

67 กลุ่มตัวอย่างโดยไม่ใช้ความน่าจะเป็น (Non-probability samples)
การเลือกแบบตามสะดวก (Convenience sampling) เริ่มสุ่มตามสะดวกของนักวิจัย ปกติใช้กับการวิจัยเชิงสำรวจ (exploratory research) ที่ไม่ต้องการนำไปสู่ข้อสรุปใด การเลือกแบบเจาะจง (Judgmental sampling) สุ่มแบบเจาะจง ไม่สามารถบอกเหตุผลได้หรือใช้ประสบการณ์ของนักวิจัย. ปกติแล้วการวิจัยด้านการตลาดเกี่ยวกับสินค้า ถ้าไม่จำเป็นต้องอ้างอิงถึงกลุ่มประชากร นี่เป็นวิธีการเลือกที่เหมาะที่สุด การเลือกแบบโควต้า (Quota sampling) เป็นการเลือกเพิ่มหรือขยายขนาดกลุ่มตัวอย่างจากแบบเจาะจง เหมือนกับการเลือกแบบเจาะจง 2 ขั้น (a two-stage judgmental sampling). Quite difficult to draw. การเลือกแบบลูกโซ่ (Snowball sampling) ใช้ในการศึกษากรณีที่ต้องการคำตอบจากคนหรือกลุ่มคนที่หาได้ยาก เริ่มจากหากลุ่มตัวอย่างแรกจากแหล่งต่างๆ และให้กลุ่มตัวอย่างแรกและคนต่อไปบอกชื่อผู้ที่จะไปดิตดต่อ

68 ตัวอย่างการเลือกตัวอย่างโดยไม่ใช้ความน่าจะเป็น
การเลือกตัวอย่างตามแต่เผอิญพบ (Accidental sampling) ตัวอย่าง: สิบคนแรกที่เดินเข้า/ออกสำนักงาน การเลือกตัวอย่างตามโควต้า (Quota sampling) ตัวอย่าง: ชาย 50 คน หญิง 50 คน การเลือกตัวอย่างตามจุดมุ่งหมาย (Purposive/Judgmental sampling) การเลือกตัวอย่างเชิงก้อนหิมะ (Snowball Sampling)

69 การออกแบบการเลือกแบบหลายขั้นตอน (Multi-stage Sample Designs)
สุ่มอย่างเป็นระบบ (systematic) – พื้นที่ สุ่มแบบกลุ่มบริเวณ (cluster) samples) - ครัวเรือน สุ่มแบบสุ่มธรรมดา (simple random) - คนในแต่ละครัวเรือน

70 Choosing probability vs. non-probability sampling
Evaluation Criteria Non-probability Sampling Conclusive Nature of research Exploratory Larger sampling errors Relative magnitude sampling vs. non-sampling error Larger non-sampling errors High [Heterogeneous] Population variability Low [Homogeneous] Favorable Statistical Considerations Unfavorable High Sophistication Needed Low Relatively Longer Time Relatively shorter Budget Needed

71 ตัวอย่างการกำหนดประชากรและตัวอย่างการวิจัย
ประชากรที่นำมาใช้ศึกษาเป็นชาวต่างชาติที่ทำงานอยู่ในนิคมอุตสาหกรรมแหลมฉบัง จำนวน193 คน และมาบตาพุด จำนวน 202 คน รวม 395 คน ข้อมูลดังกล่าวเป็นการสำรวจจากบริษัทต่าง ๆ ในนิคมอุตสาหกรรมแหลมฉบังและมาบตาพุด มิใช่จำนวนชาวต่างชาติทั้งหมดที่ทำงานอยู่ในนิคมอุตสาหกรรมแหลมฉบังและมาบตาพุด แต่เป็นชาวต่างชาติที่บริษัทต่าง ๆ พิจารณาอนุญาตให้ความร่วมมือ ซึ่งในความเป็นจริงแล้วยังมีชาวต่างชาติบางส่วนที่ทำงานอยู่ในนิคมอุตสาหกรรมแหลมฉบังและมาบตาพุดแต่ไม่สามารถทำการเก็บข้อมูลได้ ดังนี้         - ชาวต่างชาติที่มาจากบริษัทอื่น ๆ ที่มีบริษัทอยู่นอกเขตนิคมอุตสาหกรรม แต่มาทำการติดตั้งเครื่องจักร - ชาวต่างชาติบางส่วนของบางบริษัทที่ทำงานควบคุมเครื่องจักร และมีเวลาการทำงานตามที่บริษัทกำหนดไว้ และบริษัทไม่ต้องการเข้าไปรบกวนการทำงาน - ชาวต่างชาติที่มีตำแหน่งเป็นผู้บริหารและทำงานอยู่ที่บริษัทแม่ที่กรุงเทพฯ แต่จะมาดูแลกิจการเป็นบางวันเท่านั้น กลุ่มตัวอย่าง จากข้อจำกัดด้านประชากร ทำให้ไม่สามารถเข้าถึงชาวต่างชาติแต่ละคน เพื่อคัดเลือกตามวิธีการเลือกตัวอย่าง (Random sampling) และหากสุ่มตัวอย่างแบบอาศัยทฤษฎีความน่าจะเป็น (Probability sampling) จะทำให้ได้จำนวนชาวต่างชาติน้อยลง และหากมีชาวต่างชาติบางคนไม่ส่งข้อมูลกลับคืนจะมีผลทำให้มีปริมาณข้อมูลในการวิเคราะห์น้อยลงไปอีก ดังนั้นในการวิจัยครั้งนี้จึงเลือกวิธีการสำรวจชาวต่างชาติตามวิธีสุ่มแบบไม่อาศัยทฤษฎีความน่าจะเป็น (Non-Probability sampling) โดยมีเป้าหมายที่จะเก็บข้อมูลจากชาวต่างชาติที่ทำงานอยู่ในนิคมอุตสาหกรรมให้ได้ปริมาณมากที่สุดเท่าที่จะทำได้

72 เครื่องมือการวิจัย

73 แนวทางการสร้างแบบสอบถาม (Framework for Constructing a Questionnaire)
กำหนดข้อมูลที่ต้องการค้นหา (Specify What Information Will be Sought) สร้างคำตอบให้ถูกต้อง (Identify Correct Respondent) กำหนดวิธีการเก็บข้อมูล (Determine Method of Administration) โครงสร้างคำถาม (Question Structure) ข้อคำถาม (Question Wording) ลำดับข้อคำถาม (Question Sequencing) ทดลองและปรับแก้คำถาม (PRETEST and Revise Questionnaire)

74 ขั้นตอนการพัฒนาดัชนีชี้วัด#1
กิจกรรม 1: นิยามแนวคิดทั้งหมด (Identify all concepts) ที่ต้องการวัด รวมถึงวัตถุประสงค์ (objectives) และผล (outputs) ของโครงการ ทบทวนข้อความ (statement) ของแนวคิด วัตถุประสงค์ ผลลัพธ์ และผลที่ได้ให้ชัดเจนและตรงกับข้อตกลงที่ได้มา กำหนดให้ชัดเจนว่า อะไรคือสิ่งที่บ่งบอกลักษณะของการเปลี่ยนแปลง (สถานการณ์ รัฐ สถานะภาพทางสังคม ทัศนคติ พฤติกรรม) ทำความเข้าให้ชัดเจนถึงการเปลี่ยนแปลงที่ต้องการศึกษาว่า เป็นการเปลี่ยนแปลงอย่างสมบูรณ์ การเปลี่ยนแปลงแบบสัมพันธ์กัน หรือไม่มีเปลี่ยนแปลง ระบุสถานที่ (where) และเวลา (when) ที่คาดว่าจะมีการเปลี่ยนแปลง (อะไรคือกลุ่มเป้าหมาย อะไรคือสถานที่ และอะไรคือกรอบเวลา) เป็นการกำหนด “หน่วยวิเคราะห์” ให้เหมาะสม กำหนดความสัมพันธ์ระหว่างกิจกรรมของโครงการกับผลที่ได้หรือวัตถุประสงค์? เป็นความสัมพันธ์ทางตรงหรือทางอ้อม? ที่มา: Anne WHYTE Understanding the Role of Community Telecentres in Development – A Proposed Approach to Evaluation

75 ขั้นตอนการพัฒนาดัชนีชี้วัด#2
กิจกรรม 2: ทดลองสร้างรายการดัชนี (indicators) ที่มีความเป็นไปได้ คิดดัชนีที่เป็นไปได้สำหรับแต่ละแนวคิด วัตถุประสงค์ และผลที่ได้ โดยไม่ต้องนึกถึงข้อจำกัดใดๆ ประชุมระดมความคิด (brainstorming) ปรึกษาผู้ที่เกี่ยวข้องและผู้เชี่ยวชาญ หยิบยืม (borrow) จากโครงการหรือการศึกษาอื่นๆ 3: ประเมิน (assess) ดัชนีที่ทดลองสร้างไว้ว่าตรงกับเกณฑ์ (criteria) การวัดหรือไม่ สร้างชุดความสอดคล้องของเกณฑ์ (agreed set of criteria)สำหรับดัชนีที่สร้างไว้ กำหนดมาตราคะแนน (scoring scale) เช่น 1-5, 0-1 ให้เหมาะกับแต่ละดัชนีที่ทดลองสร้างไว้ ที่มา: Anne WHYTE Understanding the Role of Community Telecentres in Development – A Proposed Approach to Evaluation

76 ขั้นตอนการพัฒนาดัชนีชี้วัด#3
กิจกรรม 4: เลือกดัชนีที่ดีที่สุด (the best Indicators) พิจารณาเลือกแต่ละดัชนีให้ตรงกับเกณฑ์ที่กำหนดไว้ พิจารณารวมดัชนีต่างๆ เป็นชุดประโยค/โครงสร้างที่มีความเสถียร (robust) ที่มีความสอดคล้องและสมบูรณ์ตามเงื่อนไขของวิธีการรวบรวมข้อมูลและกรอบเวลา หลีกเลี่ยงการใช้หลายดัชนีหรือมากเกินไป (อาจทำให้ดัชนีไม่ชัดเจนหรือสอดคล้องกับวัตถุประสงค์และผลที่ได้ ) ดัชนีที่ดีอาจต้องเปลี่ยนตามการพัฒนาของโครงการ คือ สามารถปรับปรุง (update) ดัชนีใหม่ และนำไปใช้วัดได้ตามที่เราต้องการ ที่มา: Anne WHYTE Understanding the Role of Community Telecentres in Development – A Proposed Approach to Evaluation

77 เปรียบเทียบตัวแปรเชิงแนวคิดและตัวแปรการวัด
Conceptual Variables Measured Variables ความคิดที่อยู่ในรูปของสมมติฐานการวิจัย ซึ่งมีลักษณะเป็นนามธรรม (abstract) จำนวนจริง ค่าแท้จริง หรือสิ่งที่สังเกตได้จริงจากตัวแปรเชิงแนวคิด เวลาที่ศึกษา (Study Time) จำนวนชั่วโมงที่ศึกษา เช่น 1 ชั่วโมง 2 ชั่วโมง ความกดดัน (Aggression) จำนวนการกดปุ่มเมื่อผู้บริหารตกใจต่อการกระทำของผู้อื่น Operational Definition ความชื่นชอบตนเอง (Self-esteem) ดัชนีวัดความชื่นชอบตนเองของ Rosenberg

78 การนิยามอย่างครอบคลุม (Converging Operation)
การนิยามเชิงปฏิบัติการ (Operational Definition) ข้อความที่มีความชัดเจนและถูกต้องในการแปลเปลี่ยนตัวแปลเชิงแนวคิด (conceptual variable) ไปเป็นการเป็นตัวแปลการวัด (measured variable) จำนวนคำเชิงลบที่ใช้ในการสร้างเรื่อง CULTURE ความซึมเศร้า (Depression) มาตรวัดความซึมเศร้า จำนวนนัดหมายกับนักจิตบำบัด

79 จำนวนแบบสอบถาม การสัมภาษณ์ (Interviewer-administered)
ทางโทรศัพท์ไม่ควรเกิน 10 นาที แบบเผชิญหน้าไม่ควรเกิน 1 ชั่วโมง การให้ผู้ตอบตอบแบบสอบถามเอง (Self-administered) ไม่เกิน 25 คำต่อคำถาม ไม่เกิน 4 หน้า

80 แนวการเขียนข้อคำถามการสำรวจ (Guidelines for Writing Survey Questions)
ข้อคำถามชัดเจนเข้าใจง่าย คำตอบครบถ้วน คำถามมีความสัมพันธ์กัน คำถามสั้นๆ ระวังคำถามเชิงปฏิเสธ ระวังคำถามหรือคำที่เป็นอคติ ระวังคำถามซ้อนคำถาม ระวังคำถามสองแพร่ง เช่น ท่านเห็นด้วยหรือไม่กับการโกงของข้าราชการและนักการเมือง ระวังคำถามที่กำกวม เช่น ท่านเก็บออมเพื่อไว้ใช้ในการท่องเที่ยวหรือไม่ ระวังคำถามนำ เช่น ท่านเห็นด้วยหรือไม่ที่แพทย์บอกว่า…….. หรือท่านออกจากที่ทำงานก่อนเวลาบ่อยหรือไม่?

81 เทคนิคกำหนดมาตรา (Scaling technique)
มาตราการประมาณ (Rating scales) มาตราการประมาณแบบกำหนดประเภท (Categorical rating scale) มาตราการประมาณแบบกำหนดตัวเลข (Numerical rating scale) มาตราการประมาณแบบกราฟ (Graphical rating scale) มาตราเทอร์สโตนแบบช่วงประหนึ่งเท่ากัน (Thurstone’s method of equal-appearing interval scale) มาตราไลเกิร์ต (Likert scale) มาตรากัตแมน (Guttman scale หรือ Scalogram) โซซิโอเมตรี (Sociometry) มาตราระยะทางสังคม (Social distance scale) อื่นๆ

82 มาตราการประมาณ (Rating scales)
มาตรการประมาณแบบกำหนดประเภท (Categorical rating scale) ประชาชนมีความสนใจต่อการเลือกตั้งมากน้อยเพียงใด …. สนใจที่สุด …. สนใจเป็นส่วนใหญ่ …. ไม่ค่อยสนใจ …. ไม่สนใจเลย

83 มาตราการประมาณ (Rating scales)
มาตราการประมาณแบบกราฟ (Graphic Rating Scales) ไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง(strongly disagree) เห็นด้วยอย่างยิ่ง(strongly agree) มาตราการประมาณแบบกำหนดตัวเลข (Numerical rating scale) ไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง(strongly disagree) เห็นด้วยอย่างยิ่ง(strongly agree)

84 มาตราวัดทัศนคติต่อประชาธิปไตย
มาตราเทอร์สโตนแบบช่วงประหนึ่งเท่ากัน (Thurstone’s method of equal-appearing interval scale) มาตราวัดทัศนคติต่อประชาธิปไตย การเลือกตั้งเป็นการแสดงออกถึงความเป็นประชาธิปไตย………. (5.9) ระบอบประชาธิปไตย คือ กฎหมู่…………(0.0) ผู้แทนของประชาชนในสภาทำหน้าที่เป็นปากเป็นเสียงแทนประชาชน………. (7.0)

85 มาตราไลเกิร์ต (Likert scale)
เห็นด้วยอย่างยิ่ง(Strongly Agree) ไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง(Strongly Disagree) ไม่เห็นด้วย (Disagree) เฉย ๆ (Natural) เห็นด้วย (Agree) พอใจมากที่สุด (Extremely Satisfied) พอใจปานกลาง (Moderately Satisfied พอใจเล็กน้อย (Slightly Satisfied) เฉยๆ (Neither) ไม่พอใจเล็กน้อย (Slightly Dissatisfied ไม่พอใจปานกลาง (Moderately Dissatisfied) ไม่พอใจมากที่สุด (Extremely Dissatisfied) พอใจมาก พอใจ พอใช้ ไม่พอใจ ตอบไม่ได้

86 มาตรากัตแมน (Guttman scale หรือ Scalogram)
เป็นเทคนิคการวัดเรื่องใดเรื่องหนึ่งจากหลายมิติ เช่น จิตสำนึกในการให้บริการ (Service Mind) วัดจากมิติความเต็มใจ ความเข้าใจ ความสุข ฯลฯ ดังนั้น การวัดจึงต้องมีหลายข้อคำถามเพื่อยืนยันถึงมิติต่างๆ เช่น 1. ท่านให้บริการด้วยความเต็มใจ 2. ท่านให้บริการด้วยความเข้าใจ 3. ท่านให้บริการด้วยความสุข คนที่ตอบ “ใช่” ข้อ 3 ก็น่าจะตอบ “ใช่” ข้อ 2 และข้อ 1 ด้วย

87 โซซิโอเมตรี (Sociometry)
เป็นการวัดการเลือกของคนในกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งว่าจะเลือกใครในแง่ใด หรือเป็นการวัดอิทธิพลของคนในกลุ่มว่าใครมีอิทธิพลมากว่าใครในแง่ใด เช่น ท่านอยากทำงาน/เล่น/คุย กับใครมากที่สุด ใครควรเป็นผู้นำโครงการให้บริการสังคมในชุมชน บุคคล ก ข ค 1 รวม 2

88 มาตราระยะทางสังคม (Social distance scale)
เป็นมาตรวัดความสัมพันธ์/ความผูกพัน (ใกล้ชิดและเหินห่าง) ของบุคคลในสังคม เช่น ท่านมีความรู้สึกอย่างไรกับคนชาติ……………. เชื้อชาติ ระดับความสัมพันธ์ เป็นญาติโดยการสมรส เพื่อนร่วมสโมสร เพื่อนบ้าน เพื่อนร่วมอาชีพ เพื่อนร่วมชาติ เข้ามาเที่ยวเป็นครั้งคราว ห้ามเข้ามาในประเทศ ก ข ค ง

89 มาตราจำแนกความหมายของคำ (Semantic Differential Scale)
The following questions concern your ratings of several suppliers that provide products for use in your operatory. Please answer each question for each of the specified suppliers. HIGH QUALITY ___ ___ ___ ___ ___ ___ ___ LOW QUALITY LOW PRICES ___ ___ ___ ___ ___ ___ ___ HIGH PRICES POOR SELECTION ___ ___ ___ ___ ___ ___ ___ GOOD SELECTION QUICK SERVICE ___ ___ ___ ___ ___ ___ ___ SLOW SERVICE INNOVATIVE ___ ___ ___ ___ ___ ___ ___ ???????????

90 มาตราจำแนกคะแนน (Staple Scale)
The following questions concern your ratings of several suppliers that provide products for use in your operatory. Please answer each question for each of the specified suppliers. Poor Product Selection -5 -4 -3 -2 -1 1 2 3 4 5 Costly Products Fast Service High Quality Products Innovative

91 มาตราจัดอันดับ (Rank-Order Scales)
Rank the following soft-drinks from 1 (best) to 5 (worst) according to your taste preference: Coca-Cola _____ 7-Up _____ Dr. Pepper _____ Pepsi-Cola _____ Tab _____

92 มาตราเปรียบเทียบรายคู่ (Paired Comparison Scale)
For each of the following pairs, which soft-drink do you think is better please check one soft-drink for each pair). ____Coca-Cola or ______7-Up ____7-Up or ______Pepsi-cola ____Tab or ______Coca-Cola ____Dr. Pepper or ______Pepsi-cola ____ Pepsi-cola or ______Tab ____ Coca-Cola or ______ DR. Pepper ____ Pepsi-cola or ______Coca-Cola ____Tab or ______ Dr. Pepper ____7-Up or ______Tab ____ Dr. Pepper or ______ 7-Up

93 มาตราผลรวมคงที่ (Constant Sum Scales)
Allocate a total of 100 points among the following soft-drinks depending on how favorable you feel toward each; the more highly you think of each soft-drink, the more points you should allocate to it. (Please check that the allocated points add to 100.) Coca-Cola _____ points 7-Up _____ points Dr. Pepper _____ points Tab _____ points Pepsi-Cola _____ points 100 points

94 มาตรากำหนดคะแนนโดยผู้ตอบ (Customized Rating Scales)
Building Blocks of Scale Construction Odd vs. Even Scale Points Odd Strongly Agree _____ Agree _____ Neutral _____ Disagree _____ Strongly disagree _____ Even Strongly Agree _____ Agree _____ Disagree _____ Strongly disagree _____

95 มาตราสมดุลกับไม่สมดุล (Balanced vs. Unbalanced Scales)
Very good ______ Good ______ Fair ______ Poor ______ Very Poor ______ Unbalanced Excellent ______ Very Good ______ Good ______ Fair ______ Poor ______

96 มาตราบังคับกับไม่บังคับ (Forced vs. Unforced Scales)
Extremely Reliable ___ Very Reliable ___ Somewhat Reliable ___ Somewhat Unreliable ___ Very Unreliable ___ Extremely Unreliable ___ Unforced Extremely Reliable ___ Very Reliable ___ Somewhat Reliable ___ Somewhat Unreliable ___ Very Unreliable ___ Extremely Unreliable ___ Don’t know ___

97 มาตรากำกับค่าทุกระดับค่ากับระบุค่าต้น-ปลาย (Labeled vs
มาตรากำกับค่าทุกระดับค่ากับระบุค่าต้น-ปลาย (Labeled vs. End Anchored Scales) Labeled Excellent _____ Very Good _____ Fair _____ Poor _____ Very Poor _____ End Anchored Excellent _____ _____ Poor _____

98 มาตราจำนวนคะแนน (Number of Scale Points)
Excellent _____ _____ Poor _____ 10 Point Excellent _____ _____ Poor _____

99 การประเมินเครื่องมือ (Assessing Instruments)
ความถูกต้อง (Validity): วัดได้ตามความตั้งใจหรือเป้าหมาย (intended) ของสิ่งที่ต้องการวัด ความเที่ยงตรง (Reliability): วัดได้สอดคล้องกัน (consistent) ในทุกครั้งที่วัด ความเหมาะสม (Practicality): เป็นเครื่องมือที่นำไปใช้ได้จริง

100 ความถูกต้อง (Validity)
ความถูกต้องของเครื่องมือแตกต่างกับความน่าเชื่อถือ ความถูกต้องหมายถึง การสามารถวัดในสิ่งที่เราต้องการจะวัด เมื่อวัดสิ่งใดก็ได้วัดสิ่งนั้นจริง ดังนั้นผู้วิจัยควรจะถือหลักปฏิบัติเบื้องต้นดังนี้ 1. ระมัดระวังการนิยามตัวแปรทั้งสองระดับ พยายามนิยามให้สอดคล้องกับความจริงและคลุมความหมายมากที่สุด 2. คำนึงถึงหลักตรรกวิทยาและทฤษฎีที่เกี่ยวข้องให้มากที่สุด 3. ปรึกษาหารือผู้เชี่ยวชาญเกี่ยวกับข้อความที่สร้างนั้นเหมาะสมหรือไม่เหมาะสมอย่างไร ครอบคลุมสิ่งที่วัดมากน้อยเพียงใด 4. ระวังความสอดคล้องระหว่างข้อความที่จะวัดและคำนิยามทั้งสองระดับ

101 ประเภทของความสมบูรณ์/ถูกต้อง (Types of Validity)
ความถูกต้องด้านข้อเท็จจริง (Face validity): หมายถึง ความถูกต้องที่ตรงกับความเข้าใจทั่วไปของแนวคิด (common understandings of the concept) ความถูกต้องในเนื้อหา (Content validity) หมายถึง ความถูกต้องที่ข้อความทั้งหมดสามารถครอบคลุมขอบข่ายของความหมายของตัวแปรที่เราต้องการจะวัด ความถูกต้องที่สัมพันธ์กับขอบข่าย (Criteria-related validity) หมายถึง ความถูกต้องในการทำนาย และในการพิสูจน์ตามแนวคิด ความถูกต้องในแนวความคิด (Construct validity) ความถูกต้องในการใช้เหตุผลแบบนิรนัย (deductive) และอุปนัย (inductive)

102 ตัวอย่างการทดสอบความถูกต้อง
เมื่อสร้างแบบสอบถามจากแนวคิด ทฤษฎี และงานวิจัยที่เกี่ยวข้องเสร็จแล้ว ผู้วิจัยได้นำแบบทดสอบไปให้ผู้เชี่ยวชาญภาครัฐและเอกชนพิจารณาในด้านความสอดคล้องของข้อคำถามกับวัตถุประสงค์การวิจัย และนำมาหาดัชนีความสอดคล้อง (index of consistency: IOC) หรือเรียกว่า ค่า IOC โดยใช้วิธีการของ Rovinelli และ Hambleton และคัดเลือกข้อคำถามที่ผู้เชี่ยวชาญมีความเห็นสอดคล้องกันอย่างน้อยครึ่งหนึ่ง หรือมีค่า IOC มากกว่าหรือเท่ากับ 0.5

103 ดัชนีความสอดคล้อง (index of consistency: IOC)
ของ Richard J. Rovinelli และ Ronald K. Hambleton IOC แทน ดัชนีความสอดคล้อง R แทน ผลรวมคะแนนผู้เชี่ยวชาญที่มีความคิดเห็นว่าวัดได้ตรง N แทน จำนวนผู้เชี่ยวชาญ

104 ตัวอย่างแบบสอบถามสำหรับตรวจความถูกต้อง
ข้อ ข้อคำถาม ความเห็น ข้อเสนอแนะ +1 -1 1 ท่านได้รับบริการออนไลน์ผ่านเว็บไซต์ที่ถูกต้องและตรงกับความต้องการ 2 หน่วยงานนี้ให้บริการออนไลน์ผ่านเว็บไซต์ไม่ตรงกับความต้องการของท่าน 3 หน่วยงานนี้มีบริการออนไลน์ผ่านเว็บไซต์ได้เหมาะสมกับภาระหน้าที่ของหน่วยงาน เกณฑ์การให้คะแนน +1 ข้อคำถามตรงกับปัญหา/วัตถุประสงค์การวิจัย 0 ข้อคำถามไม่แน่ใจว่าตรงกับปัญหา/วัตถุประสงค์การวิจัยหรือไม่ - 1 ข้อคำถามไม่ตรงกับปัญหา/วัตถุประสงค์การวิจัย

105 ค่าความสอดคล้อง ระดับคะแนน ความสอดคล้อง 0.5 - 1.00 ใช้ได้ ต่ำกว่า 0.5
ปรับปรุงหรือตัดทิ้ง

106 ตัวอย่างค่าความสอดคล้อง
ข้อ ค่าความสอดคล้อง (IOC) 1 0.56 2 0.33 3 1.00

107 ความน่าเชื่อถือ (Reliability)
ความน่าเชื่อถือ หมายถึง ความแม่นยำ มั่นคง และถูกต้องของเครื่องมือที่ใช้วัด ผลที่วัดออกมานั้นไม่คลาดเคลื่อนจากความเป็นจริง ถ้าเรานำเครื่องมือไปวัดกลุ่มเดียวซ้ำหลาย ๆ ครั้ง ผลที่ออกมาจะเหมือนกันหรือใกล้เคียงทุกครั้ง เพื่อให้การสร้างเครื่องมือมีความน่าเชื่อถือสูง นักวิจัยควรมีความระมัดระวังและรอบครอบตั้งแต่การเริ่มปฏิบัติการสร้างเครื่องมือดังนี้ 1. เขียนข้อความให้ชัดเจน ทั้งในด้านคำและข้อความ 2. เขียนข้อความ ให้ครอบคลุมทุกแง่มุม และมีจำนวนมากข้อไว้ก่อน 3. ข้อความหรือคำใดถ้าจำเป็นต้องใช้คำอธิบายประกอบ ก็ให้เขียนคำอธิบายให้ชัดเจน และมีมาตรฐานเดียวกัน พิมพ์ต่อท้ายคำถามนั้น ๆ

108 การทดสอบความน่าเชื่อถือ
จำนวนครั้ง ครั้งที่ 1 รวบรวมปัญหาและมีคำถามเปิดเพื่อให้ผู้ตอบเสนอแนะ ครั้งที่ 2 ทำการสำรวจเพื่อทดสอบความน่าเชื่อถือ ประชากร มีลักษณะเหมือนกับประชากรที่ใช้ในการสำรวจจริง จำนวนไม่เกิน 75 คน

109 การทดสอบความน่าเชื่อถือ
1. วิธีทดสอบ-ทดสอบซ้ำ (Test-retest) โดยนำเครื่องมือวัดไปทดสอบกับประชากรเดียวกันอย่างน้อยสองครั้ง แล้วนำไปหาสหสัมพันธ์ หากผลการทดสอบมีผลเหมือนกันหรือใกล้เคียงกัน (มีค่าสหสัมพันธ์สูง) แสดงว่าเครื่องมือวัดตัวแปรมีความน่าเชื่อถือสูง 2. วิธีหลากรูปแบบหรือรูปแบบเผื่อเลือก (Multiple Forms) วิธีนี้ต้องสร้างเครื่องมือวัดตัวแปรสองชุด แล้วนำไปทดสอบประชากรกลุ่มเดียวกันในเวลาเดียวกันหรือไล่เลี่ยกัน แล้วนำไปหาสหสัมพันธ์ หากผลการทดสอบเครื่องมือทั้งสองชุดมีค่าสหสัมพันธ์สูง ผู้วิจัยสามารถเลือกชุดใดชุดหนึ่งไปใช้จริงก็ได้

110 การทดสอบความน่าเชื่อถือ
3. วิธีแบ่งครึ่ง (Split-half) วิธีนี้ใช้เครื่องมือวัดเพียงชุดเดียว เมื่อนำไปทดสอบเสร็จ แบ่งข้อความออกเป็นสองส่วนเท่า ๆ กัน แล้วนำไปหาสหสัมพันธ์ ถ้ามีสหสัมพันธ์สูงก็ถือว่ามีความน่าเชื่อถือสูง โดยมีแนวทางดังนี้ - แบ่งข้อความเป็นสองส่วนด้วยการสุ่ม/เลือก - มาตราวัดอยู่ในมิติเดียวกัน - จำนวนข้อรวมทั้งสองส่วนอยู่ในระหว่าง ข้อ 4. การวัดความสอดคล้องภายใน (Internal Consistency) เป็นการวัดจากการเก็บข้อมูลเพียงครั้งเดียว

111 การวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือ
R E L I A B I L I T Y A N A L Y S I S S C A L E (A L P H A) Item-total Statistics Scale Scale Corrected Mean Variance Item Alpha if Item if Item Total if Item Deleted Deleted Correlation Deleted Q14A Q14B Q14C_R Q14D Q14E_R Q14F_R Reliability Coefficients N of Cases = N of Items = 6 Alpha = This information is DIAGNOSTIC as to the Source of any Inconsistency which Lowers our Reliability

112 ตัวอย่างการทดสอบความน่าเชื่อถือ
เครื่องมือที่ประดิษฐ์ขึ้นในการวัด “………...…………” จะได้รับการทดสอบความน่าเชื่อถือ (Reliability) โดยวิธีทดสอบ-ทดสอบซ้ำ (Test-retest) คือนำข้อความทั้งหมดไปสัมภาษณ์บุคคลจำนวนประมาณ 100 คน ในชุมชนแห่งหนึ่งเป็นเวลา 2 ครั้ง แต่ละครั้งห่างกันประมาณ 10 วัน เสร็จ แล้วนำผลของทั้งสองครั้งนั้นมาเปรียบเทียบดู โดยคำนวณหาค่าสหสัมพันธ์ ถ้าปรากฏว่ามีค่าสหสัมพันธ์สูง แสดงว่าเครื่องมือในการวัดนี้มีระดับของความ น่าเชื่อถือสูง แต่ถ้ามีค่าสหสัมพันธ์ต่ำ ผู้วิจัยก็จะได้นำไปปรับปรุงแก้ไขให้ เหมาะสมอีกครั้ง

113 ความเหมาะสม (Practicality)
ความประหยัด (Economical) ค่าใช้จ่ายในการผลิตและการจัดการสำรวจ ใช้เวลาที่เหมาะสม การตัดสินใจที่ง่าย ความสะดวก (Convenience) มีคำแนะนำในการใช้อย่างพอเหมาะ ง่ายต่อการนำไปดำเนินการ ความเข้าใจ (Interpreted by others) ความหมายของค่าคะแนน ความถูกต้องและความเชื่อมั่นในเหตุการณ์ ความมีมาตรฐาน

114 การเก็บรวบรวมข้อมูล

115 แหล่งข้อมูล (Data Sources)
ข้อมูลทุติยภูมิ (Secondary Data Compilation) ข้อมูลปฐมภูมิ (Primary Data Collection) สิ่งพิมพ์หรือสื่ออิเล็กทรอนิกส์ (Print or Electronic) การสังเกต (Observation) การสำรวจ(Survey) การทดลอง (Experimentation)

116 ประเภทของข้อมูล (Types of Data)
แบ่งประเภท/เชิงคุณภาพ (Categorical/ Qualitative) ตัวเลข/เชิงปริมาณ (Numerical/Quantitative) นามบัญญัติ (Nominal) จัดอันดับ (Ordinal) ไม่ต่อเนื่อง (Discrete) ต่อเนื่อง (Continuous)

117 ประเภทข้อมูลเชิงคุณภาพ (Types of qualitative data)
ข้อมูลประเภทต่าง ๆ (Diverse data types): in-depth interviews ; semi-structured interviews; focus groups; oral histories; mixed methods data; open-ended survey questions; case notes/records of meetings; diaries/ research diaries สื่อผสม (Multi-media): audio, video, photos and text (most common is interview transcriptions) รูปแบบ (Formats): digital, paper, analogue audio-visual โครงสร้างข้อมูล (Data structures) - differ across different ‘document types’ Most common is interview transcripts Moving to digital, but slow process for older material Most valuable is methods insights

118 ตัวอย่างวิธีการเก็บรวบรวมข้อมูล
การเก็บรวมรวมข้อมูล ในการเก็บข้อมูลผู้วิจัยใช้แบบสอบถาม (Questionnaire) ที่สร้างขึ้นมาและแปลเป็นภาษาต่างประเทศ 3 ภาษา คือ ภาษาอังกฤษ ภาษาจีน และภาษาญี่ปุ่น โดยส่งแบบสอบถามให้กับกลุ่มตัวอย่างทางไปรษณีย์ที่ได้รับอนุญาตจากบริษัทที่ตั้งอยู่ในนิคมอุตสาหกรรมแหลมฉบังและมาบตาพุด ให้เก็บข้อมูลจากชาวต่างชาติที่ทำงานอยู่ในบริษัท เพื่อให้ผู้ตอบตอบคำถามเอง (Mailing questionnaire) โดยใช้เวลาในการเก็บรวบรวมข้อมูลระหว่างเดือนกันยายน ถึง เดือนพฤศจิกายน 2541 รวมระยะเวลาประมาณ 3 เดือน

119 การจัดการการสำรวจข้อมูล (Administering Surveys)
ผู้อื่นกรอกแบบสอบถาม (Other-administered) ทางโทรศัพท์ (Phone) ไปพบด้วยตนเอง (In person) ผู้ตอบกรอกแบบสอบถามเอง (Self-administered) ส่งทางจดหมาย (Mail) ผ่านเว็บ (Web) แจกแบบสอบถามตามสถานที่ต่างๆ

120 การเก็บข้อมูล (Data collection)
แบบสอบถาม (Questionnaire) การสัมภาษณ์ (Interview) การสังเกตการณ์ (Observation) การรวมข้อมูลปฐมภูมิ (Secondary data)

121 การสังเกตแบบมีส่วนร่วม (Participant Observation)
การวิจัยเชิงชาติพันธ์วรรณนา (Ethnographic research) เป็นการวิจัยที่มาจากมานุษยวิทยาวัฒนธรรม (cultural anthropology) เน้นการพรรณนา (describing) และทำความเข้าใจ (understanding) ความแตกต่างระหว่างวัฒนธรรมและสังคม (cultures and societies) จากการสังเกตพฤติกรรม การสังเกตแบบมีส่วนร่วม (Participant observation) นักวิจัยคือ ผู้มีส่วนร่วม หรือกลายเป็นผู้มีส่วนร่วมในกลุ่มที่ทำการศึกษา รูปแบบการสังเกตแบบมีส่วนร่วม มีหลายวิธี ตั้งแต่แบบผู้สังเกต (observer) เป็นผู้มีส่วนร่วม ถึง แบบผู้มีส่วนร่วมเป็นผู้สังเกต - นักวิจัยเปิดเผย (disclosed) เรื่องการวิจัย (research subjects) - นักวิจัยปกปิด (covert or undisclosed) - เป็นปัญหาเชิงจรรยาบรรณหรือไม่? ตัวอย่าง: การสังเกตแบบมีส่วนร่วม เช่น เป็นผู้เล่นการเล่นเกมออนไลน์ การสนทนาผ่านห้องสนทนาออนไลน์

122 วิธีการติดต่อ (Contact Methods)
ทางจดหมาย (Mail) ทางโทรศัพท์ (Telephone) พูดคุยกันแบบเห็นหน้า (Face-to-Face) ผ่านระบบออนไลน์ (Online) หรือระบบอิเล็กทรอนิกส์ (electronic)

123 อัตราการตอบ (Response Rates)
อัตราการตอบต่ำ > อคติ Whom did you miss? Why? จำนวนเท่าไหร่จึงพอ? Babbie: 50% พอ; 70% ดีมาก สร้างความเข้าใจถึงเป้าหมายของการวิจัย Don’t underestimate altruism การกระตุ้นหรือเพิ่มส่งเร้า (incentives) อาจเพิ่มอัตราการตอบ Reporting back to respondents as a way of getting response

124 การเพิ่มอัตราการให้ความร่วมมือตอบคำถาม (Improving Response Rates)
แนะนำตัวล่วงหน้า (Prior Notification) สร้างแรงจูงใจการตอบ (Motivating Respondents) ให้สิ่งตอบแทน (Incentives) การจัดการและออกแบบแบบสอบถาม (Questionnaire Design and Administration) ติดตาม/ตามตื้อ (Follow-Up) วิธีการที่สะดวกแบบอื่น ๆ (Other Facilitators) โทรติดตาม/ฝากข้อความโทรกลับ (Callbacks) วิธีการเพิ่มความร่วมมือตอบคำถาม การลดการปฏิเสธการตอบ (Reducing Refusals) ลดการตอบเนื่องจากผู้ตอบไม่อยู่บ้าน (Reducing Not-at-Homes)

125 เทคนิคการเพิ่มอัตราการตอบแบบสอบถาม (Techniques for Generating Higher Response Rates)
คำแนะนำหรือบอกประโยชน์ (Preliminary or Advance Notification) การติดตาม (Follow-ups) การเชิญชวน (Appeals) รูปแบบของไปรษณีย์และจดหมาย (Postage and Mailing Classes) ลักษณะเฉพาะบุคคล (Personalization) สิ่งตอบแทนหรือสินน้ำใจ (Incentives)

126 การเพิ่มอัตราการตอบ (Increasing Response Rates)
สิ่งตอบแทนที่เป็นเงิน (Monetary Incentives) +15% มูลค่า $ % $ % $ % $ % $ % $ % $ % $ % $ % SOURCE: Yu and Cooper, JMR.

127 การเพิ่มอัตราการตอบ (Increasing Response Rates)
สิ่งตอบแทนที่เป็นเงิน (Monetary Incentives) น้อยกว่า หรือเท่ากับ $ % $.51 ถึง $ % $1.00 หรือ มากกว่า +12% SOURCE: Yammarino, Childers, and Skinner, POQ.

128 การให้รางวัลในการตอบแบบสำรวจ

129 การเพิ่มอัตราการตอบ (Increasing Response Rates)
เวลาที่ให้สิ่งตอบแทนที่เป็นเงิน (TIMING OF MONETARY INCENTIVES) จ่ายก่อน (PREPAID) +15% จ่ายทีหลัง (PROMISED) + 6% ไม่ให้สิ่งตอบแทนที่เป็นเงิน (NON-MONETARY INCENTIVES) +9% แจ้งข้อมูลเบื้องต้น (PRELIMINARY NOTIFICATION) +18% ทำให้ตรงกับความต้องการเฉพาะบุคคล (PERSONALIZATION) + 7% จดหมายติดตาม (FOLLOW-UP LETTER) +16% SOURCE: Yu and Cooper, JMR , and Yammarino, Childers, and Skinner, POQ.

130 การลดอัตราการตอบ (Decreasing Response Rates)
ความยาวของแบบสอบถาม (QUESTIONNAIRE LENGTH – MAIL) 4 หน้าหรือน้อยกว่า ไม่มีผลกระทบ มากกว่า 4 หน้า % SOURCE: Yammarino, Childers, and Skinner, POQ.

131 การวิเคราะห์ข้อมูล

132 ประเภทตัวแปรเชิงคุณภาพ
การวิเคราะห์ 1. นามมาตรา (Nominal Scale) -ความถี่ (Frequency) -ร้อยละ (Percentage) -ฐานนิยม (Mode) -ตารางไขว้ (Crosstab) -ไคสแควร์ (Chi-square) 2. อันดับมาตรา (Ordinal Scale) -มัธยฐาน (Median) -เปอร์เซนต์ไทล์ (Percentile) -สถิติไร้พารามิเตอร์ (Nonparametric Statistics)

133 ประเภทตัวแปรเชิงปริมาณ
การวิเคราะห์ 3. ช่วงมาตราและสัดส่วนมาตรา (Interval Scale and Ratio Scale) ค่าเฉลี่ย ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน สหสัมพันธ์ (Correlation Analysis) วิเคราะห์การถดถอย (Regressional Analysis) วิเคราะห์ความแปรปรวน (Analysis of Valiance) เปรียบเทียบค่าเฉลี่ย (Compare means)

134 จำนวนตัวแปร ตัวแปรเดียว (Univariate) ตัวแปรสองตัว (Bivariate)
ตัวแปรหลายตัว (Multivariate)

135 เอกสารอ้างอิง อารง สุทธาศาสน์. (2527). ปฏิบัติการวิจัยสังคมศาสตร์. กรุงเทพฯ: เจ้าพระยาการพิมพ์. Asia Marketing Federation: AMF. (n.d.). Sampling in Marketing Research. [Online]. Available from: Blaikie, Norman. (2010). Designing Social Research. Cambridge: Polity Press. Masuda, Taka. (2001). Measures. Online]. Available from: Saunders, Mark, Lewis, Philip and Thornhill, Adrian. (2007). Research Methods in Business. 4th ed. Pearson Education.