บล็อก
อุตสาหกรรม
วิจัย 101

เทคนิคการสุ่มตัวอย่าง (Sampling) เพื่องาน Market Research ที่แม่นยำและน่าเชื่อถือ

เขียนเมื่อ:
April 7, 2025
Rachel Lee
Milieu Insight Insight สงกรานต์ 2025

การทำ Market research ให้ได้ผลนั้น ไม่จำเป็นต้องสำรวจประชากรทั้งกลุ่มเป้าหมาย เพราะในความเป็นจริง การเก็บข้อมูลจากทุกคนเป็นเรื่องที่ทำได้ยาก ทั้งในแง่ของเวลาและงบประมาณ นี่จึงเป็นเหตุผลว่าทำไมการใช้ "เทคนิคการสุ่มตัวอย่าง" (Sampling) จึงเป็นกระบวนการสำคัญที่จะช่วยให้เราเข้าใจกลุ่มเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพและประหยัดทรัพยากรมากกว่าเดิม

แต่การจะทำการสุ่มตัวอย่างให้ได้กลุ่มที่สะท้อนความคิดและพฤติกรรมของประชากรจริง ก็ต้องเริ่มต้นจากการเลือกเทคนิคที่เหมาะสมกับวัตถุประสงค์ของงานวิจัย โดย

การสุ่มตัวอย่าง (Sampling) คืออะไรในบริบทของ Market Research?

การสุ่มตัวอย่าง คือกระบวนการคัดเลือกกลุ่มย่อยจากประชากรเป้าหมาย เพื่อนำข้อมูลที่ได้มาใช้วิเคราะห์และสรุปแนวโน้มในระดับภาพรวม โดยไม่ต้องเก็บข้อมูลจากทุกคนจริง ๆ ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจได้เร็วขึ้นด้วยต้นทุนที่น้อยลง เมื่อใช้เทคนิคการสุ่มตัวอย่างอย่างเหมาะสม กลุ่มตัวอย่างที่ได้ก็จะสามารถสะท้อน Insight จากประชากรเป้าหมายได้อย่างแม่นยำ ทั้งในเชิงพฤติกรรม ความชอบ หรือความคิดเห็นต่อผลิตภัณฑ์ บริการ หรือประเด็นทางสังคมที่กำลังศึกษาอยู่

คำศัพท์พื้นฐานที่ควรรู้

  • Population: กลุ่มประชากรทั้งหมดที่ต้องการศึกษา
  • Sample: กลุ่มย่อย ๆ ที่เลือกมาจากกลุ่มประชากรเพื่อเป็นตัวแทนในการวิจัย
  • Representative sample: กลุ่มตัวอย่างที่สะท้อนลักษณะของประชากรทั้งหมดได้อย่างแม่นยำ และลดอคติของข้อมูล
  • Sampling frame: รายชื่อหรือฐานข้อมูลของประชากรทั้งหมดที่สามารถใช้สุ่มตัวอย่างได้
  • Sample size: จำนวนกลุ่มตัวอย่างที่ต้องการศึกษา ซึ่งขึ้นอยู่กับจุดประสงค์ของงานวิจัยและปัจจัยทางประชากร
  • Sampling bias: อคติที่เกิดขึ้นจากการเลือกกลุ่มตัวอย่างไม่เหมาะสม ทำให้ผลวิจัยคลาดเคลื่อนไปจากความเป็นจริง
  • Random selection: วิธีการเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบสุ่ม ที่ช่วยให้เกิดความเท่าเทียมกันในกลุ่มประชากรที่ทำการวิจัย
  • Sampling techniques: เทคนิคต่าง ๆ ที่ใช้ในการเลือกกลุ่มตัวอย่าง เช่น random, quota หรือ purposive sampling

ทำไมการสุ่มตัวอย่างถึงสำคัญในการทำ Market research?

เพราะการเก็บข้อมูลจากทุกคนในกลุ่มเป้าหมาย มักใช้เวลานานและมีต้นทุนสูง การใช้การสุ่มตัวอย่างจึงเป็นทางเลือกที่มีประสิทธิภาพกว่า ในขณะที่ยังสามารถได้ Insight ที่น่าเชื่อถือ ถ้าหากมีการวางแผนและเลือกใช้เทคนิคต่าง ๆ ในการทำ Market research อย่างเหมาะสม

ข้อดีหลักของการใช้การสุ่มตัวอย่าง

  • ประหยัดเวลาและงบประมาณ โดยเฉพาะกับงานที่ต้องการข้อมูลแบบเร่งด่วน
  • ทำให้ได้กลุ่มตัวอย่างที่สะท้อนภาพรวมของประชากร
  • เหมาะสำหรับกรณีศึกษาที่ไม่สามารถทำกับทุกคนได้ เช่น การทดสอบผลิตภัณฑ์ใหม่
  • ช่วยให้สามารถโฟกัสกับ Segment แบบเจาะจง และวิเคราะห์ได้ละเอียดมากขึ้น
  • ทำให้สามารถทำวิจัยซ้ำได้ในระยะยาว เพื่อติดตามแนวโน้มและพฤติกรรมที่เปลี่ยนไปในกลุ่มเป้าหมาย

ประเภทของเทคนิคการสุ่มตัวอย่างในงาน Market research

เทคนิคการสุ่มตัวอย่างสามารถแบ่งออกได้เป็น 2 ประเภทหลัก ได้แก่

1. Probability sampling (การสุ่มแบบอิงความน่าจะเป็น)

การสุ่มแบบอิงความน่าจะเป็นจะใช้การสุ่มแบบสุ่มจริง (Random selection) ซึ่งทำให้ทุกคนในกลุ่มเป้าหมายมีโอกาสเท่าเทียมกันที่จะถูกเลือก จึงได้กลุ่มตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของประชากรจริง ลดโอกาสเกิด Sampling bias และทำให้ผลการวิจัยมีความน่าเชื่อถือในเชิงสถิติมากขึ้น

เมื่อไหร่ที่ควรใช้ Probability sampling

  • เมื่อต้องการความแม่นยำสูงและผลลัพธ์ที่เป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมด
  • เมื่อต้องการหลีกเลี่ยงความลำเอียงในการเลือกกลุ่มตัวอย่าง
  • เมื่อวิจัยในระดับใหญ่ เช่น nationwide survey หรืองานที่ต้องใช้ผลเพื่อสรุปแนวโน้มในวงกว้าง

เทคนิคที่ใช้บ่อยในการทำ Probability sampling

  • Simple random sampling: ทุกคนมีโอกาสถูกเลือกเท่ากัน มักใช้วิธีจับสลากหรือระบบตัวเลขสุ่ม
  • Stratified sampling: แบ่งประชากรเป็นกลุ่มย่อย เช่น ตามเพศหรือช่วงอายุ แล้วสุ่มจากแต่ละกลุ่ม
  • Systematic sampling: เลือกจากรายชื่อด้วยการเว้นช่วง เช่น ทุก ๆ คนที่ 10
  • Cluster sampling: แบ่งประชากรเป็นกลุ่มย่อย เช่น ตามเขต ตามพื้นที่ แล้วสุ่มเลือกทั้งกลุ่ม
  • Multistage sampling: ผสมหลายวิธี เช่น เลือกจังหวัดก่อน แล้วสุ่มเขต จากนั้นสุ่มบุคคล

2. Non-probability sampling (การสุ่มแบบไม่อิงความน่าจะเป็น)

การสุ่มตัวอย่างแบบไม่อิงความน่าจะเป็น คือกระบวนการเลือกกลุ่มตัวอย่างโดยที่แต่ละคนในกลุ่มเป้าหมายไม่ได้มีโอกาสเท่าเทียมกันในการถูกเลือก วิธีนี้มักใช้ความสะดวก การตัดสินใจของผู้ดำเนินงานวิจัย หรือเงื่อนไขเฉพาะในการคัดเลือก แม้จะทำได้ง่ายและรวดเร็วกว่า แต่ก็มีความเสี่ยงสูงกว่าในการเกิด Sampling bias และผลลัพธ์อาจไม่สามารถสรุปแทนประชากรทั้งหมดได้

เมื่อไหร่ที่ควรใช้ Non-probability sampling

  • เมื่อต้องการทำวิจัยในเวลาอันจำกัด หรือมีงบประมาณจำกัด
  • เมื่อต้องการศึกษาการสำรวจในระดับเบื้องต้น
  • เมื่อต้องการเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายเฉพาะ ที่ยากจะเจอในการสุ่มแบบทั่วไป
  • เมื่อต้องการข้อมูลเชิงลึกจากกลุ่มเป้าหมายที่เลือกไว้ล่วงหน้า

เทคนิคที่ใช้บ่อยในการทำ Non-probability sampling

  • Convenience sampling: เลือกกลุ่มตัวอย่างที่เข้าถึงได้ง่าย เช่น ผู้คนในพื้นที่สาธารณะ หรือผู้ใช้งานบนแพลตฟอร์มออนไลน์
  • Judgment sampling: ผู้ดำเนินงานวิจัยใช้ดุลยพินิจในการเลือกกลุ่มที่ตนเห็นว่าเหมาะสมกับงานวิจัยมากที่สุด
  • Quota sampling: กำหนดสัดส่วนของกลุ่มประชากร เช่น เพศ อายุ รายได้ แล้วหาผู้ตอบแบบสอบถามให้ครบตามโควตา
  • Purposive sampling: เลือกเฉพาะกลุ่มที่มีลักษณะตรงตามเกณฑ์ เช่น คนที่เคยใช้ผลิตภัณฑ์บางประเภท
  • Snowball sampling: ให้ผู้เข้าร่วมวิจัยแนะนำหรือเชิญผู้อื่นเข้าร่วม เหมาะกับกลุ่มเป้าหมายเฉพาะที่เข้าถึงยาก
  • Voluntary sampling: ผู้ตอบแบบสอบถามสมัครใจเข้าร่วม เช่น ผ่านโพลหรือฟอร์มแบบเปิดออนไลน์

วิธีเลือกเทคนิคการสุ่มตัวอย่างให้เหมาะกับงานวิจัย

การเลือกเทคนิคการสุ่มตัวอย่างที่เหมาะสมเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อความแม่นยำ ความน่าเชื่อถือ และคุณภาพของ Insight ที่ได้จากการทำ Market Research โดยสามารถพิจารณาได้จาก 5 ปัจจัยหลักดังต่อไปนี้

1. ตั้งเป้าหมายให้ชัดเจน

ก่อนเลือกวิธีเก็บข้อมูล ต้องรู้ก่อนว่าอยากได้อะไร เช่น

  • ต้องการ Insight ที่สะท้อนภาพรวมของตลาด หรือเน้นเจาะกลุ่มเฉพาะ
  • ต้องการข้อมูลเชิงปริมาณหรือเชิงคุณภาพ
  • ต้องการสำรวจพฤติกรรม ความคิดเห็น หรือทดสอบผลิตภัณฑ์

หากต้องการผลลัพธ์ที่แม่นยำและเป็นตัวแทนของประชากร ควรเลือกใช้ Probability sampling แต่ถ้าเป็นการเก็บข้อมูลเบื้องต้นหรือเจาะกลุ่มเฉพาะ การใช้ Non-probability sampling อาจเหมาะสมกว่า

2. วิเคราะห์ลักษณะของประชากรเป้าหมาย

  • ประชากรมีจำนวนมากหรือไม่
  • เข้าถึงได้ยากหรือไม่
  • มีความหลากหลายทางประชากรศาสตร์หรือไม่

หากมีรายชื่อประชากรที่ชัดเจนและสามารถสุ่มได้ ควรใช้เทคนิคเช่น Systematic หรือ Cluster sampling แต่หากต้องเข้าถึงกลุ่มเฉพาะ เช่น ผู้เชี่ยวชาญหรือกลุ่มเปราะบาง Snowball sampling อาจเหมาะกว่า

3. ประเมินข้อจำกัดของโปรเจกต์

  • มีเวลาแค่ไหน
  • งบประมาณเท่าไหร่
  • ทีมงานและเครื่องมือเพียงพอหรือไม่

ถ้ามีเวลาจำกัด หรืองบประมาณจำกัด เทคนิคอย่าง Quota หรือ Convenience sampling อาจตอบโจทย์ แต่ถ้าต้องการความถูกต้องและแม่นยำมากเป็นพิเศษ และมีงบประมาณเพียงพอ Stratified หรือ Multistage sampling ก็จะให้ผลที่แม่นยำกว่า

4. ดูขอบเขตของโครงการ

  • วิจัยเฉพาะในพื้นที่เดียวหรือหลายพื้นที่
  • ต้องการเปรียบเทียบ Segment หรือแค่ดูภาพรวม

หากมีการกระจายตัวตามลักษณะทางภูมิศาสตร์ที่สูง Cluster sampling จะช่วยลดต้นทุน แต่ถ้าเน้นเปรียบเทียบในกลุ่ม เช่น เพศ รายได้ วัย Stratified sampling จะเหมาะกว่า

5. ปรึกษาทีมงานและผู้เชี่ยวชาญ

การเลือกวิธีที่เหมาะสมควรเป็นการตัดสินใจร่วมกันกับทีมผู้วิจัย โดยอาจจะพิจารณาจาก

  • ประสบการณ์ในโปรเจกต์ที่ผ่านมา
  • ความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น เช่น Sampling bias
  • เป้าหมายทางธุรกิจที่ต้องการให้ Insight ตอบโจทย์ได้จริง

Selection bias คืออะไร และทำไมต้องระวัง?

Selection bias คืออคติที่เกิดจากการเลือกกลุ่มตัวอย่างไม่เหมาะสม ทำให้ข้อมูลที่ได้ไม่สะท้อนภาพรวมจริงของประชากร เช่น หากแบรนด์ทำแบบสอบถามเฉพาะลูกค้าประจำ ผลลัพธ์ที่ได้ก็อาจมีแต่เสียงชื่นชม และไม่สะท้อนมุมมองของลูกค้าในกลุ่มอื่น ๆ และอาจจะทำให้พลาดอะไรหลาย ๆ อย่างขึ้นได้

ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจาก Selection Bias

  • ได้ Insight ที่ไม่ครอบคลุมหรือคลาดเคลื่อน
  • ตัดสินใจผิดทาง เช่น พัฒนาโปรดักต์จาก Feedback ของกลุ่มเดิม
  • เสียทรัพยากรไปกับกลยุทธ์ที่ใช้ไม่ได้จริงในตลาด

วิธีหลีกเลี่ยง Selection Bias

  • ใช้การสุ่มแบบ Random ให้โอกาสทุกคนถูกเลือกเท่ากัน
  • เพิ่มขนาดกลุ่มตัวอย่าง เพื่อกระจายความหลากหลาย
  • ตรวจสอบกระบวนการเก็บข้อมูลอยู่เสมอ และพิจารณาความเป็นตัวแทนของกลุ่มตัวอย่าง

การเลือกวิธีการสุ่มตัวอย่างที่เหมาะสม ไม่ใช่แค่เรื่องเทคนิค แต่คือจุดตั้งต้นของ Market research ที่น่าเชื่อถือและนำไปใช้ได้จริง ไม่ว่าจะเป็นการวางกลยุทธ์สินค้า การเข้าใจลูกค้า หรือการวัดผลแคมเปญ ด้วยเทคนิคที่เหมาะสม คุณจะได้ Insight ที่ลึกขึ้น ชัดขึ้น และพร้อมช่วยสนับสนุนธุรกิจให้เกิดการตัดสินใจพัฒนาและต่อยอดได้ดีมากยิ่งขึ้น

Milieu เป็นผู้นำด้านซอฟต์แวร์ Online survey และ Market research จากสิงคโปร์ ที่ช่วยให้ธุรกิจเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายได้อย่างแม่นยำ ด้วยเทคนิคการทำ Sampling ที่มีประสิทธิภาพ ติดตาม กลยุทธ์แบบ Data-driven พร้อมอัปเดตงานวิจัย และ Insight ล่าสุดจากทีมผู้เชี่ยวชาญของเราได้เลยที่นี่

Rachel Lee
Author
Rachel Lee

The Content Lead at Milieu Insight. Passionate about translating data into impactful stories, she crafts content that bridges insights and action- making complex research accessible, engaging, and meaningful for audiences across the globe.

พร้อมที่จะยกระดับเกมเชิงลึกของคุณหรือไม่?

Take the first step towards data-driven excellence.
Contact Milieu today.
ขอบคุณเราจะติดต่อกันเร็ว ๆ นี้!
อ๊ะ!มีบางอย่างผิดปกติขณะส่งแบบฟอร์ม
Contact us
__wf_สงวน_มรดก__wf_สงวน_มรดก