การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นเป็นขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างที่ประชากรเป้าหมายถูกแยกออกเป็นส่วนที่ไม่ซ้ํากันและเป็นเนื้อเดียวกัน (ชั้น) จากนั้นจึงเลือกตัวอย่างแบบสุ่มอย่างง่ายจากแต่ละส่วน (ชั้น) ตัวอย่างที่เลือกจากชั้นต่างๆ จะถูกรวมเป็นตัวอย่างเดียว ขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างนี้บางครั้งเรียกว่า “การสุ่มตัวอย่างค่าธรรมเนียมเป็นครั้งคราว”
ในบทความนี้ เราจะสํารวจรากฐาน ประเภท และการใช้งานของการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น และเปรียบเทียบกับวิธีการสุ่มตัวอย่างอื่นๆ รวมถึงการสุ่มตัวอย่างโควต้า โดยเน้นจุดแข็งและข้อจํากัดของแต่ละแนวทาง อ่านด้านล่างเกี่ยวกับข้อควรพิจารณาบางประการที่ควรจดจําเพื่อการถ่ายภาพที่ดีที่สุด
การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นคืออะไร?
การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นเป็นวิธีที่จะได้รับตัวอย่างตัวแทนจากชุมชนที่นักวิจัยแบ่งออกเป็นกลุ่มที่คล้ายคลึงกัน (เรียกว่า “ชั้น”) นักวิจัยใช้เทคนิคนี้เพื่อให้แน่ใจว่าตัวอย่างของพวกเขารวมถึงสมาชิกของบางคลาส และเพื่อประเมินลักษณะของแต่ละกลุ่มได้อย่างแม่นยํา
การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นประเภทนี้เรียกว่า “การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น” ใช้ในโครงการวิจัยจํานวนมากเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างประชากรย่อย
ในขั้นตอนแรกของวิธีการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นนักวิจัยแบ่งชุมชนที่หลากหลายออกเป็นกลุ่มเดียวกันเป็นส่วนใหญ่ กลุ่มเหล่านี้เรียกว่าชั้นซึ่งเป็นพหูพจน์ของชั้น
จากนั้นพวกเขาสุ่มตัวอย่างจากแต่ละกลุ่ม (เรียกว่า “ชั้น”) และรวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้างตัวอย่างเต็มรูปแบบที่เป็นตัวแทนของทั้งหมด ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับกลุ่มตัวแทน การสุ่มตัวอย่างโควต้าคือเมื่อนักวิจัยเลือกอาสาสมัครจากกลุ่มแบบไม่สุ่ม
Strata เป็นกลุ่มคนเล็ก ๆ ที่ส่วนใหญ่เหมือนกันเมื่อเทียบกับทั้งชุมชน นักวิจัยสามารถแบ่งกลุ่มออกเป็นชั้นเรียนตามรายได้ เพศ เชื้อชาติ ฯลฯ
ตัวอย่างเช่น หากคําถามการวิจัยของคุณขอให้คุณเปรียบเทียบว่าสิ่งต่าง ๆ เป็นอย่างไรสําหรับผู้ที่มีรายได้ต่างกัน คุณอาจแบ่งกลุ่มตามรายได้ ควรมีเพียงชั้นเดียวสําหรับทั้งชุมชน
ขั้นตอนการคัดเลือกสําหรับการสํารวจการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น
การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นเป็นเทคนิคที่ใช้เพื่อให้แน่ใจว่ากลุ่มย่อยต่างๆ (หรือชั้น) ภายในประชากรมีการแสดงอย่างเพียงพอในตัวอย่าง มีแปดขั้นตอนหลักในการเลือกตัวอย่างแบบสุ่มแบบแบ่งชั้น:
ขั้นตอนที่ 1: กําหนดประชากรเป้าหมาย
กําหนดประชากรที่คุณต้องการศึกษาอย่างชัดเจนโดยระบุลักษณะและขอบเขตของประชากร
ขั้นตอนที่ 2: ระบุตัวแปรการแบ่งชั้น
กําหนดลักษณะหรือตัวแปรที่สําคัญสําหรับการแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มย่อยหรือชั้นที่มีความหมาย ตัวแปรเหล่านี้ควรเกี่ยวข้องกับวัตถุประสงค์การวิจัยและช่วยสร้างกลุ่มที่แตกต่างกันภายในประชากร
ขั้นตอนที่ 3: กําหนดจํานวนชั้น
ขึ้นอยู่กับตัวแปรการแบ่งชั้นที่ระบุ ให้ตัดสินใจว่าจะสร้างกี่ชั้น จํานวนชั้นควรกําหนดโดยความแปรปรวนภายในประชากรและระดับความแม่นยําที่จําเป็นสําหรับการศึกษา
ขั้นตอนที่ 4: พัฒนาหรือระบุกรอบการสุ่มตัวอย่าง
รับหรือสร้าง กรอบการสุ่มตัวอย่าง ที่มีข้อมูลเกี่ยวกับตัวแปรการแบ่งชั้นสําหรับแต่ละรายการในประชากรเป้าหมาย กรอบการสุ่มตัวอย่างคือรายการหรือฐานข้อมูลที่แสดงถึงประชากรที่จะเลือกตัวอย่าง
ขั้นตอนที่ 5: ประเมินกรอบการสุ่มตัวอย่าง
ประเมินกรอบการสุ่มตัวอย่างสําหรับประเด็นต่างๆ เช่น การปลอมตัว (องค์ประกอบที่ขาดหายไปจากประชากร) การปลอมตัว (องค์ประกอบที่ซ้ํากันหรือไม่เกี่ยวข้อง) ปรับเฟรมตามความจําเป็นเพื่อให้มั่นใจถึงความถูกต้องและความเหมาะสมสําหรับการสุ่มตัวอย่าง
ขั้นตอนที่ 6: แบ่งกรอบการสุ่มตัวอย่างออกเป็นชั้น
แบ่งกรอบการสุ่มตัวอย่างออกเป็นชั้นแยกต่างหากตามตัวแปรการแบ่งชั้นที่ระบุ แต่ละองค์ประกอบในประชากรควรถูกกําหนดให้เป็นชั้นเดียวเท่านั้นเพื่อให้แน่ใจว่าชั้นนั้นเป็นเอกสิทธิ์ซึ่งกันและกันและครบถ้วนสมบูรณ์โดยรวม
ขั้นตอนที่ 7: กําหนดขนาดตัวอย่างสําหรับแต่ละชั้น
ตัดสินใจเกี่ยวกับขนาดตัวอย่างที่ต้องการสําหรับการสํารวจโดยรวมและขนาดตัวอย่างสําหรับแต่ละชั้น ขนาดตัวอย่างสําหรับแต่ละชั้นควรกําหนดตามสัดส่วนของประชากรที่อยู่ในชั้นนั้น สิ่งนี้ทําให้มั่นใจได้ว่าแต่ละชั้นจะแสดงอย่างเหมาะสมในตัวอย่างสุดท้าย
ขั้นตอนที่ 8: สุ่มเลือกตัวอย่างจากแต่ละชั้น
สุ่มเลือกจํานวนรายการที่ระบุจากแต่ละชั้นโดยใช้เทคนิคการสุ่มตัวอย่าง สิ่งนี้ทําให้มั่นใจได้ว่าแต่ละองค์ประกอบในประชากรมีโอกาสเท่าเทียมกันในการถูกเลือก และช่วยให้สามารถสุ่มตัวอย่างที่เป็นตัวแทนภายในแต่ละชั้น\
หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ “การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น” โปรดอ่านบล็อกนี้: การ สุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น: คําจํากัดความวิธีการและตัวอย่าง
ประเภทย่อยของการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น
การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นมีสองประเภทหลัก: การสุ่มตัวอย่างตามสัดส่วนและไม่สมส่วน
การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นตามสัดส่วน
ในการแบ่งชั้นตามสัดส่วนจํานวนรายการที่กําหนดให้กับชั้นต่างๆจะเป็นสัดส่วนกับการเป็นตัวแทนของประชากรเป้าหมายของชั้น นั่นคือขนาดตัวอย่างสุดท้ายที่ดึงมาจากแต่ละชั้นเป็นสัดส่วนกับขนาดสัมพัทธ์ของชั้นนั้นของประชากรเป้าหมาย
เศษส่วนการสุ่มตัวอย่างถูกนําไปใช้กับแต่ละชั้น ทําให้องค์ประกอบประชากรแต่ละองค์ประกอบมีโอกาสเท่าเทียมกันในการเลือก ตัวอย่างที่ได้จะถ่วงน้ําหนักตัวเอง เทคนิคการสุ่มตัวอย่างนี้ใช้เมื่อการวิจัยมีจุดมุ่งหมายเพื่อประเมินพารามิเตอร์ประชากร
นักวิจัยมักต้องการประเมินพารามิเตอร์ประชากรทําการวิเคราะห์โดยละเอียดภายในชั้นที่ค่อนข้างเล็กและเปรียบเทียบชั้นซึ่งกันและกัน การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นตามสัดส่วนอาจไม่ส่งผลให้เกิดบางชั้นของการวิเคราะห์ประเภทนี้
จากตัวอย่างที่อธิบายไว้ในตารางของเราจะไม่สามารถทําการวิเคราะห์โดยละเอียดขององค์ประกอบในโซน 2 ได้เนื่องจากพบเพียง 12 องค์ประกอบในตัวอย่าง
นอกจากนี้ การเปรียบเทียบองค์ประกอบของโซน 2 กับโซนอื่นๆ น่าสงสัย
การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นที่ไม่สมส่วนอาจเป็นทางเลือกที่ดีกว่าสําหรับการวิเคราะห์ประเภทนี้
การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นที่ไม่สมส่วน
การสุ่มตัวอย่างที่ไม่สมส่วนเป็นขั้นตอนที่จํานวนองค์ประกอบที่รวมอยู่ในตัวอย่างจากแต่ละชั้นไม่เป็นสัดส่วนกับการเป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมด องค์ประกอบของประชากรไม่มีโอกาสเท่ากันที่จะรวมอยู่ในกลุ่มตัวอย่าง เศษส่วนการสุ่มตัวอย่างเดียวกันใช้ไม่ได้กับแต่ละชั้น
ในทางกลับกัน ชั้นมีเศษส่วนการสุ่มตัวอย่างที่แตกต่างกัน ดังนั้นขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างนี้จึงไม่ใช่การเลือกที่เท่าเทียมกัน องค์ประกอบของประชากรต้องชดเชยความไม่สมส่วนของตัวอย่างเพื่อประเมินพารามิเตอร์ประชากร อย่างไรก็ตาม สําหรับโครงการวิจัยบางโครงการ การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นที่ไม่เป็นสัดส่วนอาจเหมาะสมกว่าสัดส่วน
การสุ่มตัวอย่างที่ไม่สมส่วนสามารถแบ่งออกเป็นสามประเภทย่อยตามวัตถุประสงค์ของการมอบหมายของเรา
ตัวอย่างเช่น สามารถอํานวยความสะดวกในการวิเคราะห์ชั้น โดยมุ่งเน้นไปที่การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน ความแม่นยํา หรือทั้งความแม่นยําและต้นทุน
วัตถุประสงค์ของการศึกษาอาจต้องการให้นักวิจัยทําการวิเคราะห์โดยละเอียดของชั้นตัวอย่าง หากใช้การแบ่งชั้นตามสัดส่วนขนาดตัวอย่างของชั้นจะเล็กมาก ดังนั้นจึงอาจเป็นเรื่องยากที่จะบรรลุเป้าหมายของการศึกษา
การจัดสรรตามสัดส่วนอาจต้องสร้างกรณีเพิ่มเติมสําหรับการวิเคราะห์โดยละเอียดประเภทนี้ ทางเลือกหนึ่งคือการสุ่มตัวอย่างชั้นขนาดเล็กหรือไม่บ่อยนัก การสุ่มตัวอย่างมากเกินไปดังกล่าวจะสร้างการกระจายของชั้นตัวอย่างที่ไม่สมส่วนเมื่อเทียบกับประชากร อย่างไรก็ตาม อาจมีกรณีเพียงพอที่จะดําเนินการวิเคราะห์ชั้นที่จําเป็นสําหรับการศึกษา
เรียนรู้เกี่ยวกับ: การสุ่มตัวอย่างแบบสํารวจ
จุดแข็งและจุดอ่อนของการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น
การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นมีจุดแข็งและจุดอ่อนมากมายที่เกี่ยวข้องกับขั้นตอน การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น ส่วนใหญ่เมื่อเทียบกับขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น
เมื่อเทียบกับการ สุ่มตัวอย่างแบบธรรมดาจุดแข็งของการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นมีดังต่อไปนี้:
จุดแข็งของการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น:
- การเป็นตัวแทนที่ได้รับการปรับปรุง: การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นช่วยให้มั่นใจได้ว่ากลุ่มย่อยทั้งหมดภายในประชากรจะถูกนําเสนอซึ่งนําไปสู่ผลลัพธ์ที่แม่นยําและเชื่อถือได้มากขึ้น สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อบางชั้นมีขนาดเล็ก แต่มีความสําคัญต่อการศึกษา
- เพิ่มความแม่นยํา: การลดความแปรปรวนภายในชั้นการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นมักจะให้ค่าประมาณที่แม่นยํากว่าการสุ่มตัวอย่างแบบธรรมดาโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีความแตกต่างอย่างมีนัยสําคัญระหว่างชั้น
- การวิเคราะห์ที่ปรับให้เหมาะกับคุณ: นักวิจัยสามารถวิเคราะห์ข้อมูลสําหรับชั้นเฉพาะ ช่วยให้เข้าใจความแปรปรวนของประชากรและระบุแนวโน้มหรือรูปแบบได้อย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น
- ประสิทธิภาพของทรัพยากร: การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นจะมีประสิทธิภาพมากขึ้นในแง่ของเวลาและค่าใช้จ่าย โดยส่วนใหญ่เมื่อกําหนดเป้าหมายกลุ่มย่อยที่เฉพาะเจาะจงแทนที่จะสุ่มตัวอย่างในประชากรจํานวนมาก
จุดอ่อนของการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น:
- ความซับซ้อนในการใช้งาน: การออกแบบตัวอย่างแบบแบ่งชั้นจําเป็นต้องมีความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับประชากรและการระบุชั้นที่แม่นยํา ซึ่งอาจซับซ้อนและใช้เวลานาน
- ศักยภาพในการจําแนกประเภทผิด: การกําหนดหรือจําแนกชั้นอย่างไม่ถูกต้องอาจนําไปสู่อคติและส่งผลต่อความถูกต้องของผลลัพธ์
- การบังคับใช้ที่จํากัด: การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นอาจไม่เหมาะสมสําหรับประชากรที่ไม่มีชั้นที่ชัดเจนหรือประชากรที่เป็นเนื้อเดียวกัน ซึ่งการสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายอาจเพียงพอ
- ความเข้มข้นของทรัพยากร: การตรวจสอบให้แน่ใจว่าการแบ่งชั้นที่ถูกต้องและการเลือกแบบสุ่มภายในแต่ละชั้นอาจต้องใช้เวลาและความพยายามมากขึ้น
อะไรคือความแตกต่างระหว่างการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น การสุ่มตัวอย่าง และการสุ่มตัวอย่างโควต้า?
การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นและการสุ่มตัวอย่างโควต้ามีความคล้ายคลึงกัน ทั้งสองเกี่ยวข้องกับการแบ่งประชากรเป้าหมายออกเป็นหมวดหมู่แล้วเลือกรายการจํานวนหนึ่งจากแต่ละหมวดหมู่ ทั้งสองขั้นตอนมีวัตถุประสงค์หลักในการเลือกตัวอย่างที่เป็นตัวแทนและ/หรือการอํานวยความสะดวกใน การวิเคราะห์กลุ่มย่อย อย่างไรก็ตาม มีความแตกต่างที่สําคัญ
การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น การสุ่มตัวอย่าง และการสุ่มตัวอย่างโควต้าเป็นเทคนิคที่ใช้ในการวิจัยเพื่อเลือกผู้เข้าร่วมหรือการสังเกตจากประชากร อย่างไรก็ตาม พวกเขาแตกต่างกันในวิธีการ วัตถุประสงค์ และการดําเนินการ นี่คือรายละเอียดของแต่ละรายการ:
1. การสุ่มตัวอย่าง
- นิยาม: การสุ่มตัวอย่างเป็นคําทั่วไปสําหรับกระบวนการเลือกกลุ่มย่อยของบุคคลจากประชากรที่ใหญ่ขึ้นเพื่อประเมินลักษณะหรือรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับประชากรนั้น
- วัตถุประสงค์: เป้าหมายหลักคือการอนุมานเกี่ยวกับประชากรทั้งหมดตามการสังเกตจากกลุ่มตัวอย่าง
- ชนิด: การสุ่มตัวอย่างอาจรวมถึงวิธีการต่างๆ เช่น การสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น และการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์
2. การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น
- นิยาม: การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นเป็นประเภทเฉพาะที่ประชากรแบ่งออกเป็นกลุ่มย่อยที่แตกต่างกัน (ชั้น) ตามลักษณะบางอย่าง (เช่น อายุ เพศ รายได้) จากนั้นสุ่มตัวอย่างจะถูกดึงออกมาจากแต่ละชั้น
- วัตถุประสงค์: วิธีนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่ากลุ่มย่อยทั้งหมดจะแสดงตัวอย่างอย่างเพียงพอ ซึ่งนําไปสู่ผลลัพธ์ที่แม่นยําและเชื่อถือได้มากขึ้น
- ประโยชน์: ช่วยลดความแปรปรวนภายในชั้นและช่วยให้สามารถวิเคราะห์รายละเอียดของกลุ่มย่อยเฉพาะช่วยเพิ่มความแม่นยําโดยรวมของการประมาณการ
3. การสุ่มตัวอย่างโควต้า
- นิยาม: การสุ่มตัวอย่างโควต้าเป็นเทคนิคการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น ซึ่งนักวิจัยมั่นใจว่าลักษณะหรือลักษณะเฉพาะจะแสดงโดยการกําหนดโควต้าสําหรับกลุ่มย่อยต่างๆ ผู้เข้าร่วมจะได้รับการคัดเลือกจนกว่าจะถึงโควต้าเหล่านี้โดยไม่คํานึงถึงความน่าจะเป็นในการคัดเลือก
- วัตถุประสงค์: วัตถุประสงค์คือเพื่อให้แน่ใจว่าลักษณะของประชากรบางอย่างสะท้อนให้เห็นในกลุ่มตัวอย่าง ซึ่งมักจะเพื่อความสะดวกหรือความคุ้มค่า
- ขีด จำกัด: เนื่องจากไม่เกี่ยวข้องกับการเลือกแบบสุ่ม การสุ่มตัวอย่างโควต้าอาจทําให้เกิดอคติและจํากัดความสามารถในการสรุปผลลัพธ์ ตัวอย่างอาจไม่ได้เป็นตัวแทนของประชากรอย่างแท้จริง
สรุปความแตกต่างที่สําคัญ
| คุณลักษณะ | การสุ่มตัวอย่าง | การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น | การสุ่มตัวอย่างโควต้า |
|---|---|---|---|
| นิยาม | แบ่งประชากรออกเป็นชั้นและตัวอย่างแบบสุ่มจากแต่ละชั้น | เพื่อให้แน่ใจว่ามีการนําเสนอกลุ่มย่อยเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง | รับรองการแสดงลักษณะเฉพาะโดยการตั้งค่าโควต้า |
| วัตถุประสงค์ | เพื่อประเมินลักษณะประชากร | เพื่อให้เกิดการนําเสนอลักษณะบางอย่างอย่างมีประสิทธิภาพ | แตกต่างกันไปตามวิธีการที่ใช้ |
| วิธีการคัดเลือก | สามารถใช้วิธีการต่างๆ | การสุ่มเลือกจากแต่ละชั้น | การเลือกแบบไม่สุ่มจนกว่าจะถึงโควต้า |
| ความเสี่ยงด้านอคติ | แตกต่างกันไปตามวิธีการที่ใช้ | อคติที่ต่ํากว่าหากมีการกําหนดชั้นได้ดี | ความเสี่ยงที่สูงขึ้นของอคติเนื่องจากการเลือกแบบไม่สุ่ม |
| ความสามารถในการสรุปทั่วไป | ขึ้นอยู่กับวิธีการสุ่มตัวอย่าง | โดยทั่วไปจะสูงขึ้นเนื่องจากการสุ่มเลือก | จํากัด เนื่องจากอคติที่อาจเกิดขึ้น |
การทําความเข้าใจความแตกต่างเหล่านี้ช่วยให้นักวิจัยเลือกวิธีการสุ่มตัวอย่างที่เหมาะสมตามเป้าหมาย ทรัพยากร และลักษณะประชากรของการศึกษา
สุดท้ายนี้ เราแบ่งปันบทความเกี่ยวกับลักษณะของการ สุ่มตัวอย่างอีกประเภทหนึ่ง การ สุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์
บทสรุป
การทําความเข้าใจความแตกต่างระหว่างวิธีการสุ่มตัวอย่างเป็นสิ่งสําคัญสําหรับการเลือกแนวทางที่ดีที่สุดสําหรับการศึกษาวิจัยใดๆ การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นโดยเน้นการเป็นตัวแทนของกลุ่มย่อยให้ความแม่นยําโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อความหลากหลายของประชากรเป็นปัจจัยสําคัญ ในทางตรงกันข้ามการสุ่มตัวอย่างโควต้าเป็นวิธีการที่ยืดหยุ่นและไม่สุ่มมากขึ้นซึ่งมักเหมาะสําหรับการศึกษาที่คํานึงถึงเวลาหรือคํานึงถึงงบประมาณ
แม้ว่าแต่ละวิธีจะมีข้อดีและความท้าทายเฉพาะตัว แต่การรู้ว่าควรใช้เมื่อใดและอย่างไรสามารถเพิ่มความถูกต้องของผลการวิจัยได้อย่างมาก ด้วยความรู้นี้ นักวิจัยสามารถออกแบบแบบสํารวจและการศึกษาที่ให้ข้อมูลเชิงลึกที่นําไปใช้ได้จริง เพื่อให้มั่นใจว่าพวกเขาจะได้ข้อสรุปที่ถูกต้องที่สุดเกี่ยวกับประชากรเป้าหมาย
แก้ปัญหาการวิจัยของคุณด้วยแบบสํารวจที่สร้างได้ง่ายซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกที่ซับซ้อนแบบเรียลไทม์ ใช้ประโยชน์จากตรรกะแบบชี้แล้วคลิกแบบกําหนดเอง ประเภทคําถามขั้นสูง และการผสานรวม และสร้างโมเดลการวิจัยที่ครบถ้วนและซับซ้อนสําหรับการวิจัยตามทางเลือก ผู้บริโภค และอื่นๆ
