การทำ Research หรือการทำวิจัยการค้นคว้าศึกษาถือเป็นอีกวิธีการเพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลที่สำคัญมากในการทำธุรกิจ ซึ่งข้อมูลที่ได้มานั้นสามารถนำมาใช้ได้ทั้งกับการวิจัยพฤติกรรมผู้บริโภค ความพึงพอใจในการใช้สินค้าและบริการ ความคิดเห็นต่อการผลิตสินค้าใหม่ๆ หรือการค้นหาความต้องการรวมไปถึงการมองหาตลาดใหม่ๆ ซึ่งการทำ Research นั้นก็มีอยู่ด้วยกันหลากหลายวิธีทั้งในเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ แต่มันมีคำถามสำคัญอยู่อย่างหนึ่งของการทำ Research ครับว่าจำนวนกลุ่มตัวอย่างหรือ Sample Size ที่เหมาะสมมันควรมีเท่าไหร่กันแน่และในบทความนี้ผมมีคำตอบมาฝากกันครับ

สำหรับคนที่อยากรู้ว่าวิธีการทำ Research นั้นมีอะไรบ้างก็ลองดูที่ลิ้งค์นี้ได้เลยครับ >> วิธีการทำ Market Research ในแบบต่างๆ

รู้จักคำว่า Sample Size

Sample Size คือ ขนาดกลุ่มตัวอย่างที่ถูกนำมาใช้ในเชิงสถิติและการศึกษาตลาด (Market Research) ครับ ซึ่งปัญหาที่เกิดขึ้นนั้นก็คือการที่เราจะออกไปสำรวจประชากรที่เป็นกลุ่มใหญ่ในระดับเป็นหมื่นๆหรืออาจไปถึงเป็นล้านๆคนก็คงจะเป็นไปได้ยาก จึงเป็นเหตุผลที่จำเป็นต้องมีการสุ่ม (Sampling) กลุ่มตัวอย่างเพื่อทำการวิจัยซึ่งเป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมดนั่นเองครับ

ทั้งนี้ขนาดกลุ่มตัวอย่างถือว่าสำคัญมากเพราะต้องกำหนดให้ได้สัดส่วนที่ถูกต้อง ไม่เช่นนั้นการทำ Research ของคุณอาจไม่มีความหมายใดๆเลยก็ได้ ซึ่งหากกลุ่มตัวอย่างน้อยเกินไปอาจจะไม่สะท้อนหรือเป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมดได้ และในทางกลับกันหากกลุ่มตัวอย่างมากจนเกินไปก็อาจทำให้คุณเสียเวลาและงบประมาณมากจนเกินไปซึ่งมันอาจเกินความจำเป็นก็ได้

---

เริ่มกำหนด Sample Size

การเลือกขนาดกลุ่มตัวอย่าง (Sample Size) คุณจำเป็นต้องพิจารณาปัจจัยต่างๆที่มีผลกับการศึกษาวิจัยและจำเป็นต้องเข้าใจสถิติที่นำมาใช้ด้วยเช่นกันครับ เพื่อที่คุณจะได้ใช้ขนาดกลุ่มเป้าหมายได้เหมาะสมกับสูตรในการคำนวณให้ได้ผลลัพธ์ที่เที่ยงตรงมากที่สุด โดยมีสิ่งที่จำเป็นต้องรู้ดังนี้

1. ขนาดจำนวนประชากร (Population Size)

คุณกำลังพูดถึงคนจำนวนกี่คนที่จำเป็นต้องมานั่งแจกแจงรายละเอียดดูว่าใครคือคนที่ใช่และไม่ใช่ แล้วนำมาจับกลุ่มให้เหมาะสมซึ่งก็ขึ้นอยู่กับเป้าหมายของการทำวิจัยนั้นๆครับ และหากคุณไม่รู้จำนวนที่แท้จริงว่าจำนวนประชากรทั้งหมดมีเท่าไหร่ คุณอาจใช้การประมาณการได้เช่นเดียวกัน

2. ความคลาดเคลื่อน (Margin of Error)

คุณยอมให้มีความคาดเคลื่อนหรือผิดพลาดของผลการวิจัยมากน้อยเพียงใด หรือที่เรียกอีกชื่อหนึ่งว่าช่วงความเชื่อมั่น (Confident Interval) ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยของตัวเลขความคาดเคลื่อนที่ยอมรับได้จากการสำรวจประชากรทั้งหมด เช่น ความคาดเคลื่อน +/- 5%

3. ระดับความเชื่อมั่น (Confidence Level)

ระดับความเชื่อมั่นโดยส่วนใหญ่ที่ใช้กันจะมีอยู่ 3 ระดับ คือ 90%, 95% และ 99% ซึ่งเป็นอีกขั้นตอนหนึ่งที่จำเป็นต้องมีในการคำนวณหากลุ่มตัวอย่างโดยมันก็สัมพันธ์กับความคลาดเคลื่อน (Margin of Error) เช่น

• ช่วงความเชื่อมั่น 90% หมายความว่า จะมีค่าที่ผิดพลาดจากการคำนวณ 10%
• ช่วงความเชื่อมั่น 95% หมายความว่า จะมีค่าที่ผิดพลาดจากการคำนวณ 5%
• ช่วงความเชื่อมั่น 99% หมายความว่า จะมีค่าที่ผิดพลาดจากการคำนวณ 1%

4. ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation – SD)

ในขั้นตอนนี้คือการประเมินว่าคำตอบที่ได้รับมานั้นมีความแตกต่างมากน้อยเพียงใดจากค่าเฉลี่ย หากค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานมีค่าการกระจายตัวน้อยแสดงว่าข้อมูลในค่าเฉลี่ยนั้นใกล้เคียงกัน ในทางตรงกันข้ามหากค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานมีค่าการกระจายตัวมากแสดงว่าข้อมูลในค่าเฉลี่ยแตกต่างกันมาก ซึ่งอาจจะส่งผลให้ผลลัพธ์ของการวิจัยคลาดเคลื่อนได้ และเมื่อข้อมูลทุกตัวมีค่าเท่ากันหมดค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานจะมีค่าเท่ากับศูนย์ โดยปกติค่า SD ที่ปลอดภัยและนิยมนำมาใช้มากที่สุดนั่นก็คือค่าที่ .5 ครับ

5. หาค่า Z-Score

เมื่อหาข้อมูลได้ทั้ง 4 อย่างแล้วก็เป็นการหาค่า Z-Score ที่จำเป็นต้องเปลี่ยนจากระดับความเชื่อมั่นไปสู่ Z-Score ครับ ซึ่งค่า Z-Score จะออกมาดังนี้

• Confidence Level 90% – Z Score = 1.645
• Confidence Level 95% – Z Score = 1.96
• Confidence Level 99% – Z Score = 2.576

6. คำนวณกลุ่มตัวอย่างตามสูตร

โดยปกติจะมีวิธีการกำหนดกลุ่มตัวอย่างอยู่ 3 วิธีด้วยกันซึ่งจะเป็นการเก็บข้อมูลเชิงปริมาณ ได้แก่

การใช้เกณฑ์หรือการประมาณการ

– จำนวนประชากรทั้งหมดเป็นหลักร้อย ขนาดกลุ่มตัวอย่าง 15-30%
– จำนวนประชากรทั้งหมดเป็นหลักพัน ขนาดกลุ่มตัวอย่าง 10-15%
– จำนวนประชากรทั้งหมดเป็นหลักหมื่น ขนาดกลุ่มตัวอย่าง 5-10%

เช่น
จำนวนประชากรมี 250 คน ใช้กลุ่มตัวอย่าง 38-75 คน
จำนวนประชากรมี 1,700 คน ใช้กลุ่มตัวอย่าง 170-255 คน
จำนวนประชากรมี 36,000 คน ใช้กลุ่มตัวอย่าง 1,800-3,600 คน

สูตรสำหรับกรณีที่คุณไม่รู้จำนวนประชากร

นำค่า Z-Score ค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation – StdDev) และค่าความคาดเคลื่อน (Margin of Error) มาคำนวณตามสูตรดังนี้

กลุ่มตัวอย่าง = (Z-score)² x StdDev x (1-StdDev) / (margin of error)²

สมมติว่าเลือกระดับความเชื่อมั่น 95% ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน .5 และความคาดเคลื่อน +/- 5% หรือ (.05) จะคำนวณได้ดังนี้

((1.96)² x .5(.5)) / (.05)²
= (3.8416 x .25) / .0025
= .9604 / .0025
= 384.16

กลุ่มตัวอย่าง = 385 คน

สูตรสำหรับกรณีที่คุณรู้จำนวนประชากร

สัญลักษณ์ที่ต้องรู้คือ n = กลุ่มตัวอย่าง e = ค่าความคาดเคลื่อน N = ขนาดของประชากร เพื่อมาคำนวณตามสูตรดังนี้

กลุ่มตัวอย่าง (n) = N / 1 + Ne²

สมมติว่าประชากรที่ต้องการศึกษามี 900 คน มีค่าความคาดเคลื่อนเท่ากับ .05 จะคำนวณได้ดังนี้

900 / 1 + 900 x (.05)²
= 900 / 1 + 2.25
= 900 / 3.25
= 276.92

กลุ่มตัวอย่าง = 277 คน

หากเป็นการวิจัยเชิงคุณภาพ เช่น การสัมภาษณ์เชิงลึกหรือการทำ Focus Group

การวิจัยเชิงคุณภาพนั้นจะแตกต่างจากวิธีการทั้งหมดที่ได้กล่าวมาข้างต้นครับ ซึ่งจะเน้นไปที่การสัมภาษณ์เชิงลึกและการสังเกตพฤติกรรมโดยมีการกำหนดกลุ่มตัวอย่างในการสัมภาษณ์ที่ 5-10 คน และมีการคัดเลือกกลุ่มตัวอย่างที่มีคุณสมบัติที่เหมาะสมที่สุด โดยการวิจัยเชิงคุณภาพนั้นก็ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ของงานวิจัยซึ่งจะมีความเข้มข้นและมีรายละเอียดของการตั้งคำถามรวมถึงทักษะและประสบการณ์ของผู้สัมภาษณ์นั้นก็ต้องเรียกว่าเป็นระดับผู้เชี่ยวชาญเลยทีเดียว เพื่อให้การสัมภาษณ์นั้นๆได้ข้อมูลที่ถูกต้องและมีคุณภาพมากที่สุดนั่นเอง

การคำนวณหาขนาดกลุ่มตัวอย่างนี้เป็นพื้นฐานมาจากหลักวิชาการ ที่ผมนำมาสรุปให้เห็นเป็นตัวอย่างแบบพยายามให้เข้าใจง่ายที่สุดสำหรับผู้ที่สนใจจะทำการศึกษาตลาดในหัวข้อต่างๆเพื่อเพิ่มความรวดเร็วในการทำงานครับ ซึ่งอันที่จริงแล้วมันก็มีอยู่หลายสูตรด้วยกัน โดยหากใครสนใจอาจต้องศึกษารายละเอียดเพิ่มเติมจากเอกสารทางวิชาการอีกครั้งครับ

---

Reference:
www.qualtrics.com/au/experience-management/research/determine-sample-size/?rid=ip&prevsite=en&newsite=au&geo=TH&geomatch=au
www.ict.up.ac.th