ประเภทของการวิจัย มีกี่ประเภท อะไรบ้าง

ประเภทของการวิจัยมีอะไรบ้าง

การจำแนกประเภทงานวิจัยนั้นซับซ้อนกว่าที่คิด การแบ่งเป็นเพียง 3 ประเภทหลักๆ อย่างที่กล่าวมาอาจไม่ครอบคลุมทั้งหมด แต่เพื่อความเข้าใจเบื้องต้น เราอาจมองภาพรวมได้ดังนี้

• การวิจัยเชิงทดลอง (Experimental Research): มุ่งเน้นการควบคุมตัวแปรเพื่อศึกษาความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ นิยมใช้ในวิทยาศาสตร์ ข้อดีคือได้ผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือ ข้อเสียคืออาจจำลองสถานการณ์จริงได้ยาก และบางครั้งการควบคุมตัวแปรมากเกินไปอาจทำให้ผลลัพธ์ไม่สะท้อนความเป็นจริงได้อย่างสมบูรณ์ นี่คือข้อจำกัดที่น่าสนใจ เพราะการวิจัยที่ดีควรมีความสมดุลระหว่างความแม่นยำและความเป็นจริง

• การวิจัยเชิงสำรวจ (Exploratory Research): เน้นการเก็บรวบรวมข้อมูลเบื้องต้น เพื่อทำความเข้าใจปัญหาหรือปรากฏการณ์ วิธีการอาจหลากหลาย ตั้งแต่การสัมภาษณ์ การสังเกต จนถึงการวิเคราะห์เอกสาร เหมาะสำหรับการศึกษาหัวข้อใหม่ๆ ที่ยังขาดข้อมูล ข้อดีคือมีความยืดหยุ่น ข้อเสียคือผลลัพธ์อาจไม่แม่นยำเท่าการวิจัยเชิงทดลอง ความไม่แน่นอนนี่เองที่เป็นเสน่ห์ของการสำรวจ เพราะมันเปิดโอกาสให้พบสิ่งใหม่ๆ ที่เราคาดไม่ถึง

• การวิจัยเชิงพรรณนา (Descriptive Research): เน้นการอธิบายลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่างหรือปรากฏการณ์ เช่น การสำรวจความคิดเห็น การวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ เป็นต้น ข้อดีคือให้ภาพรวมที่ชัดเจน ข้อเสียคืออาจไม่สามารถอธิบายสาเหตุหรือความสัมพันธ์ได้อย่างลึกซึ้ง มุมมองที่จำกัดนี่เองที่ชี้ให้เห็นถึงความจำเป็นของการผสมผสานวิธีการวิจัยต่างๆ เพื่อให้ได้ภาพที่สมบูรณ์

เพิ่มเติม: นอกจากนี้ยังมีการจำแนกประเภทงานวิจัยตามวัตถุประสงค์ เช่น การวิจัยเชิงปริมาณ (Quantitative Research) และเชิงคุณภาพ (Qualitative Research) ซึ่งแต่ละประเภทก็มีวิธีการและเครื่องมือที่แตกต่างกันออกไป และในปัจจุบัน แนวโน้มการวิจัยมักผสมผสานวิธีการต่างๆ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ครอบคลุมและน่าเชื่อถือมากยิ่งขึ้น ซึ่งสอดคล้องกับความเชื่อส่วนตัวของผมที่ว่า การวิจัยที่สมบูรณ์นั้น ไม่ได้จำกัดอยู่แค่กรอบวิธีการใดวิธีการเดียว แต่ควรเป็นการผสมผสานอย่างลงตัวเพื่อให้ได้ภาพที่สมบูรณ์ที่สุด

งานวิจัยแบบ R&D คืออะไร

อืมมม... R&D เนี่ยนะ คือแบบนี้ ตอนที่ทำงานที่บริษัท A ปี 2024 นี่เอง ทีมฉันรับผิดชอบพัฒนาแอป สำหรับคนรักสัตว์เลี้ยง จำได้เลย ช่วงนั้นเครียดมาก เดดไลน์กระชั้นชิด ทุกวันคือการประชุม แก้บั๊ก เขียนโค้ดใหม่ แทบไม่มีเวลาพักเลย

งานที่ทำนี่แหละคือ R&D แบบเห็นภาพชัดเจน เราไม่ใช่แค่เขียนแอปธรรมดา แต่ต้องทดสอบ ลองใช้จริง แล้วก็ปรับปรุง หลายรอบมาก กว่าจะเสร็จ กว่าจะได้แอปที่ user friendly จริงๆ

ตอนแรก เวอร์ชั่นแรก ล่มบ่อยมาก ดีไซน์ก็ไม่สวย ผู้ใช้งานก็บอกว่าใช้งานยาก ทีมเราเลยต้องกลับไปแก้ ปรับปรุง UI/UX ใหม่หมด โค้ด database ทุกอย่าง ต้องเริ่มต้นใหม่หลายส่วนเลย เหนื่อยสุดๆ

• ทดสอบกับกลุ่มเป้าหมายจริง หลายรอบ
• แก้ไขบั๊ก ปรับปรุงฟีเจอร์
• วิเคราะห์ข้อมูลผู้ใช้งาน
• ปรับปรุงดีไซน์ ให้ใช้งานง่ายขึ้น

สรุปคือ R&D มันไม่ใช่งานง่ายๆ ที่นั่งคิด นั่งเขียน แล้วเสร็จ มันต้องมีการทดสอบ ปรับปรุง วนไปเรื่อยๆ จนกว่าจะได้ผลลัพธ์ที่สมบูรณ์แบบ ถึงจะเรียกว่าเสร็จ เหนื่อยแต่ก็ภูมิใจนะ ตอนนี้แอปก็ใช้งานได้ดี คนใช้เยอะขึ้นเรื่อยๆ

การวิจัยมีการแบ่งประเภทตามความนิยมได้กี่ประเภท

แบ่งตามความนิยม? แม่งเอ๊ย มันขึ้นอยู่กับว่าใครเป็นคนแบ่ง

• ปริมาณ: ตัวเลขแม่งไม่เคยโกหก
• คุณภาพ: เรื่องเล่าของคนสำคัญกว่าตัวเลข
• ผสม: เอาสองอย่างมาผสมกัน รวยหน่อย
• สำรวจ: แค่อยากรู้ว่ามีอะไร
• ทดลอง: ลองทำอะไรใหม่ๆ
• วิเคราะห์: ขุดคุ้ยหาความจริง

แล้วไงต่อ? มันก็แค่ชื่อเรียก จะแบ่งยังไงก็แล้วแต่แม่งเหอะ

การออกแบบการวิจัยมีกี่ประเภท

เอาล่ะ มาดูกันว่าการออกแบบการวิจัยมีกี่แบบ... คือถ้าถามแบบฟันธงว่ากี่ประเภทเป๊ะๆ เนี่ย บอกเลยว่าเหมือนถามว่า "ในจักรวาลมีดาวกี่ดวง?" ตอบยาก! มันเยอะแยะมากมาย เปลี่ยนไปตามมุมมองคนถาม

• ปริมาณ vs. คุณภาพ: นี่คือไม้เบื่อไม้เมา คู่กัดตลอดกาลของการวิจัย ปริมาณเน้นตัวเลข สถิติ ส่วนคุณภาพเน้นเรื่องราว ความรู้สึก (ประมาณว่า ปริมาณอยากรู้ "กี่คน" คุณภาพอยากรู้ "ทำไม")

• สำรวจ vs. พรรณนา vs. ทดลอง: อันนี้เหมือนไตรภาคีฮีโร่ สำรวจคือออกไปส่องโลก พรรณนาคือจดบันทึกสิ่งที่เห็น ทดลองคือลงมือสร้างสถานการณ์จำลอง

• ผสมผสาน: เหมือนจับปลาสองมือ เอ้ย! ไม่ใช่... คือการเอาดีทั้งปริมาณและคุณภาพมาผสมกัน ได้ข้อมูลรอบด้าน ครบเครื่อง (แต่เหนื่อยกว่าเดิมนะขอบอก)

ทีนี้ทำไมถึงบอกว่า "ไม่ตายตัว"?

ก็เพราะว่า... นักวิจัยแต่ละคนก็มีวิธีมองโลกไม่เหมือนกัน บางคนอาจจะซอยย่อยประเภทการวิจัยเยอะแยะ บางคนก็รวมๆ ให้มันง่ายเข้าว่า สุดท้ายมันอยู่ที่ว่า "คุณจะใช้เกณฑ์อะไรมาแบ่ง" ต่างหาก

แถมท้าย (แบบขำๆ แต่จริงจัง):

• ถ้าเปรียบการวิจัยเป็นการทำอาหาร การวิจัยเชิงปริมาณก็เหมือนทำตามสูตรเป๊ะๆ ชั่งตวงวัดทุกอย่าง ส่วนการวิจัยเชิงคุณภาพก็เหมือนทำอาหารตามใจฉัน ชิมไปปรุงไป

• อย่าไปยึดติดกับ "จำนวนประเภท" มากเกินไป สำคัญคือ เข้าใจว่าการวิจัยแต่ละแบบมันมีข้อดีข้อเสียต่างกัน แล้วเลือกใช้ให้เหมาะสมกับโจทย์ของเรา (เหมือนเลือกเครื่องมือให้ถูกกับงานน่ะแหละ)

• บางทีการทำวิจัยก็เหมือนการเดินทาง... สำคัญคือ "จุดหมาย" ไม่ใช่ว่า "ต้องผ่านกี่ด่าน" ใช่ปะ?

รูปแบบของการวิจัย มีอะไรบ้าง

รูปแบบการวิจัยหลักๆ ปีนี้ (2566):

• เชิงปริมาณ (Quantitative): เน้นตัวเลข วัดผลได้ ใช้สถิติวิเคราะห์ เช่น การสำรวจความคิดเห็นแบบสอบถามจำนวนมาก หาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร

• เชิงคุณภาพ (Qualitative): เน้นความหมาย ความเข้าใจเชิงลึก ใช้การสัมภาษณ์เชิงลึก การวิเคราะห์เนื้อหา ศึกษาเรื่องที่ซับซ้อน เช่น การศึกษาผลกระทบของสื่อต่อความคิดเห็นทางการเมือง

• เชิงผสม (Mixed Methods): รวมทั้งปริมาณและคุณภาพ ใช้ข้อดีทั้งสองแบบ เพื่อให้ได้ภาพที่ครอบคลุม เช่น การวิจัยความพึงพอใจของลูกค้า ใช้ทั้งแบบสอบถามและการสัมภาษณ์

• เชิงสำรวจ (Exploratory): ศึกษาเบื้องต้น หาข้อมูลพื้นฐาน สร้างสมมติฐานสำหรับการวิจัยต่อ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลตลาดก่อนเปิดตัวสินค้าใหม่

เพิ่มเติม: การเลือกใช้รูปแบบขึ้นกับวัตถุประสงค์ และคำถามวิจัย ไม่มีแบบไหนดีกว่า ขึ้นอยู่กับบริบท เคยเจอโปรเจคที่ใช้การวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคม(Social Network Analysis) ร่วมกับเชิงปริมาณ ได้ผลลัพธ์น่าสนใจ

รูปแบบการวิจัยเชิงคุณภาพมีอะไรบ้าง

เชิงคุณภาพเน้นความเข้าใจลึกซึ้ง ไม่ใช่แค่ตัวเลข

• Ethnography: ไปอยู่กับกลุ่มเป้าหมายเลย ดูชีวิตจริงเขา ไม่ใช่แค่ถาม
• Grounded Theory: เก็บข้อมูลก่อน ค่อยสร้างทฤษฎี ไม่ใช่ตั้งสมมติฐานก่อน
• Case Study: เจาะลึกกรณีศึกษาเฉพาะ ได้ข้อมูลเข้มข้น แต่ไม่ทั่วไป
• Phenomenology: ศึกษาประสบการณ์ ความรู้สึก เจาะลึกจิตใจมนุษย์
• Narrative Inquiry: ฟังเรื่องราว วิเคราะห์เรื่องเล่า เข้าใจมุมมอง
• Action Research: วิจัยเพื่อแก้ปัญหา ลงมือทำจริง ไม่ใช่แค่ทฤษฎี

ปีนี้ ผมใช้ Ethnography วิจัยพฤติกรรมคนเล่นเกมส์ แม่งโคตรเหนื่อย แต่ได้ข้อมูลโคตรเจ๋ง

การ วิจัย เชิง ปริมาณ Quantitative Research มี ลักษณะ อย่างไร

การวิจัยเชิงปริมาณเหรอ…

มันเหมือนเราพยายามจับต้องความจริงด้วยตัวเลขนะ

• เน้น ปริมาณ ชัดเจน… มากกว่าความรู้สึก

• ข้อมูล คือทุกสิ่ง… ต้องวัดได้ นับได้

• พยายามทำให้มัน เที่ยงตรง ที่สุด… ลดอคติส่วนตัว

เหมือนเรากำลังสร้างสะพานจากข้อมูลดิบ ไปสู่ข้อสรุปที่มั่นคง… โดยใช้ตัวเลขเป็นเสาหลัก

เมื่อก่อน… ตอนเรียนสถิติ รู้สึกว่ามันยากจัง แต่พอมาคิดดูอีกที… บางทีเราก็ต้องการความชัดเจนแบบนี้แหละ ในโลกที่อะไรๆ ก็ดูคลุมเครือไปหมด

การ วิจัย เชิง คุณภาพ Qualitative Research และ การ วิจัย เชิง ปริมาณ Quantitative Research ต่าง กัน อย่างไร

โอเค เข้าใจแล้วนะ จะลองเล่าให้ฟังแบบที่ว่ามาเลยนะ คือเรื่องนี้มันเริ่มจากตอนที่ฉันทำธีสิสปริญญาโทที่มหาลัยเกษตรศาสตร์ บางเขน เมื่อต้นปีที่แล้ว ตอนนั้นคือมึนมาก ไม่รู้จะเริ่มต้นยังไงดี อาจารย์ที่ปรึกษาบอกว่า "ต้องเลือกก่อน จะเอา Qualitative หรือ Quantitative?" ตอนนั้นในหัวคือว่างเปล่ามาก อะไรวะเนี่ย!

เอาจริง ๆ นะ ตอนแรกฉันคิดว่ามันก็คงเหมือนกันแหละ แค่ชื่อมันดูยากเฉย ๆ แต่พอไปอ่าน ๆ ดู เฮ้ย! มันคนละเรื่องเลยเว้ย! การวิจัยเชิงปริมาณ (Quantitative) เนี่ย มันเหมือนเราเป็นนักสถิติอ่ะ ต้องเก็บข้อมูลเยอะ ๆ เป็นตัวเลข แล้วเอามาวิเคราะห์ หาค่าเฉลี่ย หาความสัมพันธ์ อะไรพวกนี้ ฉันว่ามันก็สนุกดีนะ ถ้าใครชอบคณิตศาสตร์ แต่ฉันไม่ค่อยถนัดเท่าไหร่

ส่วนการวิจัยเชิงคุณภาพ (Qualitative) อ่ะ มันคือการลงพื้นที่ ไปคุยกับคน ไปสังเกตการณ์ คือมันเน้นไปที่ ประสบการณ์ ของคนที่เราไปสัมภาษณ์มากกว่าอ่ะ ว่าเขารู้สึกยังไง คิดยังไงกับเรื่องที่เราสนใจ ฉันชอบอันนี้นะ เพราะมันเหมือนเราได้ฟังเรื่องราวของคนอื่น แล้วเอามาตีความหาความหมาย

สรุปง่าย ๆ เลยนะ คือ:

• ปริมาณ (Quantitative): เน้นตัวเลข สถิติ ข้อมูลเยอะ ๆ ตอบคำถาม "อะไร" "บ่อยแค่ไหน"
• คุณภาพ (Qualitative): เน้นประสบการณ์ ความรู้สึก ตอบคำถาม "ทำไม" "อย่างไร"

อย่างเช่น ถ้าฉันอยากรู้ว่า "คนไทยชอบกินข้าวผัดกุ้งมากแค่ไหน?" อันนี้ต้องใช้ Quantitative ไปสำรวจเลย ว่าคนไทยกี่เปอร์เซ็นต์ที่ชอบกิน แล้วกินบ่อยแค่ไหน

แต่ถ้าฉันอยากรู้ว่า "ทำไมคนไทยถึงชอบกินข้าวผัดกุ้ง?" อันนี้ต้องใช้ Qualitative ไปสัมภาษณ์เลย ถามว่าทำไมถึงชอบ รสชาติแบบไหนที่ชอบ กินแล้วรู้สึกยังไง

แต่สุดท้ายแล้ว ฉันก็เลือกทำวิจัยแบบผสม (Mixed Methods) คือเอาทั้งสองแบบมาใช้เลย เพราะรู้สึกว่ามันจะช่วยให้เราเข้าใจเรื่องที่เราทำได้รอบด้านมากขึ้นอ่ะ ถึงมันจะเหนื่อยกว่าเดิมก็เถอะนะ เฮ้อ!

• สถานที่: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ บางเขน
• เวลา: ต้นปีที่แล้ว (2566)
• ความรู้สึก: มึนงง สับสน แต่สุดท้ายก็สนุก

Qualitative and Quantitative ต่างกันอย่างไร

Qualitative vs Quantitative เอ่อ... ต่างกันยังไงนะ?

• เชิงปริมาณ (Quantitative): ตัวเลข, สถิติ, วัดผลได้ เอาอะไรมาวัด? จำนวนคน, ส่วนสูง, น้ำหนัก ... เน้นสร้าง pattern และความสัมพันธ์เชิงตัวเลข (สำคัญ!)
• เชิงคุณภาพ (Qualitative): คำพูด, ความรู้สึก, สัมภาษณ์ เจาะลึก! ทำไมคนถึงชอบกินชานมไข่มุก? เน้นสำรวจและอธิบายคุณลักษณะที่วัดเป็นตัวเลขไม่ได้ (เน้น!)

วิเคราะห์ข้อมูลอ่ะนะ...

• ปริมาณ: จับตัวเลขมาคำนวณ หาค่าเฉลี่ย หาความแปรปรวน ทำนายอนาคตได้ด้วยนะ (มั้ง?) ใช้ Excel / R / Python
• คุณภาพ: อ่าน transcript สัมภาษณ์ ตีความ หา theme หลัก ตีความความหมายที่ซ่อนอยู่ (ยากนะว่าไป)

Davoydavoy.tech คืออะไร? ไม่รู้จักอ่ะ

ข้อมูลเพิ่มเติม:

• Quantitative: Survey, experiment (เก็บข้อมูลง่ายกว่า แต่ตื้น)
• Qualitative: Focus group, observation (เจาะลึก แต่ใช้เวลานาน)

แล้วตกลงเราจะใช้อันไหนดี? ขึ้นอยู่กับคำถามวิจัย! ถ้าอยากรู้ว่า "คนส่วนใหญ่คิดยังไง" -> Quantitative แต่ถ้าอยากรู้ "ทำไมเขาถึงคิดแบบนั้น" -> Qualitative ... หรือใช้ทั้งสองอย่างเลย! Mixed methods! ฉลาด!

ข้อมูลมี2ประเภท อะไรบ้าง

อื้อหือ จำได้เลย ตอนเรียนวิจัยปีนี้ที่จุฬาฯ อาจารย์เน้นย้ำเรื่องข้อมูลสองแบบนี้ ปวดหัวมากกก แต่ตอนนี้พอเข้าใจแล้วนะ

ข้อมูลปฐมภูมิเนี่ย คือข้อมูลที่เราไปเก็บเอง แบบว่า ลงมือทำเองกับมือเลย จำได้ตอนทำวิจัยเรื่องพฤติกรรมการใช้แอปฯ ในกลุ่มวัยรุ่น ฉันต้องไปนั่งสังเกตการณ์ ที่สยามสแควร์ วันเสาร์ที่แล้ว คนเยอะมากกก ร้อนด้วย แต่ได้ข้อมูลตรงๆ จากการสังเกตคนใช้มือถือ แบบว่า เขาใช้แอปอะไร นานแค่ไหน อารมณ์เป็นไง ได้ข้อมูลแบบดิบๆ เลย เหนื่อยแต่คุ้ม!

• สถานที่: สยามสแควร์
• เวลา: วันเสาร์ที่ผ่านมา
• วิธีการเก็บข้อมูล: สังเกตการณ์โดยตรง

ส่วนข้อมูลทุติยภูมิ ง่ายกว่าเยอะ คือข้อมูลที่คนอื่นเก็บไว้แล้ว เรานำมาใช้ต่อ แบบว่า ฉันใช้ข้อมูลสถิติการใช้แอปฯ จากสำนักงานสถิติแห่งชาติ ปี 2566 มาประกอบ มันช่วยให้การวิเคราะห์ของฉันสมบูรณ์ขึ้น สบายกว่าแบบแรกเยอะเลย

• แหล่งข้อมูล: สำนักงานสถิติแห่งชาติ
• ปี: 2566
• ประเภทข้อมูล: สถิติการใช้แอปพลิเคชัน

สรุปง่ายๆก็คือ แบบแรกต้องลงมือเอง แบบสองใช้ของคนอื่น แต่ทั้งสองแบบสำคัญ ต้องใช้ประกอบกัน ถึงจะได้ภาพรวมที่สมบูรณ์ ไม่งั้นงานวิจัยก็ไม่ผ่านอาจารย์แน่ๆ

เชิงปริมาณ เชิงคุณภาพ คืออะไร

เชิงปริมาณ...ตัวเลข เชิงคุณภาพ...เรื่องเล่า จบ

• เชิงปริมาณ: วัดได้ นับได้ จบ
  • ปริมาณสำคัญ หาค่าเฉลี่ย สถิติ
  • ข้อดี: ชัดเจน วัดผลได้
  • ข้อเสีย: ขาดบริบท
• เชิงคุณภาพ: เล่าเรื่อง อธิบาย
  • คุณภาพสำคัญ เข้าใจความรู้สึก
  • ข้อดี: เจาะลึก เข้าใจที่มา
  • ข้อเสีย: วัดผลยาก ลำเอียงได้

สำคัญ? ข้อมูลดิบไร้ค่า บริบทต่างหากที่สำคัญ

เพิ่มเติม:

• "ค่าเฉลี่ย" บอกอะไรไม่ได้ ถ้าไม่รู้ว่าใครอยู่ตรงไหน
• "สถิติ" หลอกคนได้ ถ้าคนไม่รู้สถิติ
• อย่าเชื่อตัวเลขมากเกินไป อย่าเชื่อเรื่องเล่าทั้งหมด
• ชีวิตจริง...ไม่ใช่แค่ตัวเลข ไม่ใช่แค่เรื่องเล่า
• ใช้ทั้งสองอย่าง...อย่างฉลาด
• โลก...ไม่ได้มีแค่ขาวกับดำ
• 2024...โลกหมุนเร็วกว่าเดิม
• จำไว้...ทุกอย่างเปลี่ยนแปลง