"Quantitative" = "เชิงปริมาณ"
“Quantitative” หมายถึงเชิงปริมาณ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการวัดค่า การวัดจำนวน หรือข้อมูลที่สามารถแสดงออกมาในรูปของตัวเลขได้ ซึ่งข้อมูลเชิงปริมาณนั้น มักนิยมใช้ในการวิเคราะห์และการวิจัยที่ต้องการข้อมูลที่สามารถวัดและเปรียบเทียบได้อย่างชัดเจน ตัวอย่างของข้อมูลเชิงปริมาณ เช่น ความสูงของคนในหน่วยเซนติเมตร น้ำหนักของผลไม้ในหน่วยกรัม จำนวนประชากรในเมืองหนึ่ง คะแนนสอบของนักเรียน เป็นต้น ดังนั้น การวิจัยเชิงปริมาณมักจะนิยมใช้เครื่องมือทางสถิติ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล เช่น การใช้ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน การทดสอบสมมติฐาน ฯลฯ
การวิจัยเชิงปริมาณ (Quantitative research)
การวิจัยเชิงปริมาณ (Quantitative research) เป็นกระบวนการวิจัยที่ใช้วิธีการ และเทคนิคทางสถิติในการเก็บรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเชิงตัวเลข เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่สามารถสรุปและนำเสนอได้ในรูปแบบเชิงตัวเลข ข้อมูลเหล่านี้ช่วยให้สามารถสรุปแนวโน้ม ความสัมพันธ์ อิทธิพล และแบบแผนต่าง ๆ ได้อย่างมีเหตุผลและแม่นยำ โดยผ่านขั้นตอนตามหลักของการวิจัยเชิงปริมาณ ซึ่งประกอบด้วย
- กำหนดปัญหาวิจัย เพื่อระบุปัญหาหรือคำถามวิจัยที่ต้องการศึกษา
- การทบทวนวรรณกรรม เป็นการสำรวจงานวิจัยหรือทฤษฎีที่เกี่ยวข้อง เพื่อสร้างพื้นฐานสำหรับการวิจัย
- การออกแบบวิจัย เป็นการวางแผนการวิจัยในแต่ละขั้นตอนว่าจะเก็บรวบรวมข้อมูลอย่างไร เช่น การสำรวจ การทดลอง การสังเกต ฯลฯ
- การเก็บรวบรวมข้อมูล โดยการใช้เครื่องมือต่าง ๆ อย่างเหมาะสมกับวิธีการวิจัย เช่น แบบสอบถาม แบบทดสอบ เป็นต้น เพื่อเก็บรวบรวมข้อมูล
- การวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งใช้เทคนิคทางสถิติในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาความสัมพันธ์ ความแตกต่าง อิทธิพลหรือแนวโน้ม
- การสรุปผลและรายงานผลการวิเคราะห์ข้อมูล เป็นการสรุปผลการวิเคราะห์และนำเสนอในรูปแบบของรายงานวิจัย อย่างครบถ้วนสมบูรณ์
ดังนั้น การวิจัยเชิงปริมาณมีจึงมีข้อดีหลากหลายประการ เช่น สามารถวัดและเปรียบเทียบข้อมูลได้อย่างแม่นยำ ซึ่งผลลัพธ์สามารถสรุปในรูปแบบของตัวเลขที่เข้าใจง่าย และสามารถใช้ทดสอบสมมติฐานตามทฤษฎีได้อย่างมีระบบ แต่อย่างไรก็ตาม การวิจัยเชิงปริมาณอาจมีข้อจำกัดในการจับความรู้สึกหรือความเห็นเชิงลึกของผู้เข้าร่วมการวิจัย ซึ่งเป็นเรื่องที่การวิจัยเชิงคุณภาพอาจทำได้ดีกว่า
การวิจัยเชิงปริมาณเหมาะกับงานแบบใด
การวิจัยเชิงปริมาณ (Quantitative research) เหมาะกับงานวิจัยที่ต้องการคำตอบหรือข้อมูลที่สามารถวัดและแสดงผลในรูปแบบตัวเลขได้ ซึ่งเหมาะกับงานวิจัยที่เกี่ยวข้องกับ
- การสำรวจความคิดเห็นหรือพฤติกรรม เช่น การสำรวจความพึงพอใจของลูกค้า การสำรวจความคิดเห็นทางการเมือง การสำรวจพฤติกรรมการใช้สื่อสังคมออนไลน์ เป็นต้น
- การทดลองและการทดสอบสมมติฐาน ซึ่งเป็นการวิจัยในห้องปฏิบัติการที่ต้องการตรวจสอบผลของตัวแปรหนึ่งต่ออีกตัวแปรหนึ่ง เช่น การทดลองทางวิทยาศาสตร์ การทดสอบประสิทธิภาพของยา การทดสอบผลิตภัณฑ์ใหม่ เป็นต้น
- การศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร เป็นการวิจัยที่ต้องการหาความสัมพันธ์หรือความเชื่อมโยงระหว่างตัวแปรต่างๆ เช่น การศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างการศึกษาและรายได้ ความสัมพันธ์ระหว่างการออกกำลังกายและสุขภาพ เป็นต้น
- การวิเคราะห์ทางสถิติ ซึ่งงานวิจัยที่ต้องการการวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อหาข้อสรุป เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลประชากร การวิเคราะห์แนวโน้มทางเศรษฐกิจ การทำนายยอดขาย เป็นต้น
- การศึกษาในวงกว้าง ซึ่งการวิจัยที่ต้องการศึกษากลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้กับประชากรทั่วไป เช่น การสำรวจสำมะโนประชากร การสำรวจสุขภาพประชาชน เป็นต้น
เพราะการวิจัยเชิงปริมาณมีความเหมาะสมเมื่อต้องการข้อมูลที่แม่นยำและสามารถวัดได้ ต้องการเปรียบเทียบข้อมูลระหว่างกลุ่มต่าง ๆ ต้องการหาความสัมพันธ์หรือแนวโน้มและต้องการทดสอบสมมติฐานทางวิทยาศาสตร์หรือทฤษฎี
ข้อดีของการวิจัยเชิงปริมาณ
การวิจัยเชิงปริมาณ (Quantitative research) มีข้อดีหลายประการที่ทำให้เป็นที่นิยมในหลายสาขา คือ
- ความสามารถในการวัดและเปรียบเทียบ เพราะข้อมูลเชิงปริมาณสามารถวัดและเปรียบเทียบได้อย่างแม่นยำ ทำให้สามารถสรุปผลและเปรียบเทียบระหว่างกลุ่มหรือช่วงเวลาได้อย่างชัดเจน
- การใช้สถิติในการวิเคราะห์ ซึ่งการวิจัยเชิงปริมาณสามารถใช้เครื่องมือและเทคนิคทางสถิติเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล ทำให้ผลลัพธ์มีความน่าเชื่อถือและสามารถตรวจสอบได้
- การเก็บข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่ ซึ่งการวิจัยเชิงปริมาณสามารถเก็บข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่ได้ ทำให้ผลลัพธ์สามารถนำไปประยุกต์ใช้กับประชากรทั้งหมดได้
- ความสามารถในการทดสอบสมมติฐาน ซึ่งการวิจัยเชิงปริมาณเหมาะสมกับการทดสอบสมมติฐาน ทำให้สามารถตรวจสอบความถูกต้องของทฤษฎีหรือสมมติฐานได้
- การนำเสนอผลที่ชัดเจน ซึ่งผลลัพธ์ของการวิจัยเชิงปริมาณสามารถนำเสนอในรูปแบบของตัวเลข กราฟ ตาราง ทำให้เข้าใจง่ายและสื่อความหมายได้ชัดเจน
- การใช้ซ้ำและตรวจสอบได้ ข้อมูลและผลลัพธ์จากการวิจัยเชิงปริมาณสามารถนำไปใช้ซ้ำในการวิจัยอื่น ๆ หรือสามารถตรวจสอบความถูกต้องได้ง่าย
- การวิเคราะห์แนวโน้มและรูปแบบ สามารถวิเคราะห์แนวโน้มและรูปแบบในข้อมูล ทำให้สามารถคาดการณ์หรือวางแผนล่วงหน้าได้
- ความสามารถในการควบคุมตัวแปร ในการทดลองเชิงปริมาณ สามารถควบคุมตัวแปรเพื่อศึกษาผลกระทบของตัวแปรต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ข้อดีเหล่านี้ทำให้การวิจัยเชิงปริมาณเป็นที่นิยมในหลายสาขา เช่น สังคมศาสตร์ วิทยาศาสตร์ เศรษฐศาสตร์ การตลาด และสาธารณสุข เป็นต้น
ข้อเสีย และข้อจำกัดของการวิจัยเชิงปริมาณ
การวิจัยเชิงปริมาณ (Quantitative research) แม้จะมีข้อดีมากมาย แต่ก็มีข้อเสียและข้อจำกัดเช่นกัน ดังนี้
- ขาดความลึกซึ้งในข้อมูล ข้อมูลเชิงปริมาณมักจะเป็นข้อมูลที่ผิวเผิน ไม่สามารถเข้าถึงความรู้สึก มุมมอง หรือประสบการณ์ส่วนตัวของผู้ตอบได้ดีเท่ากับข้อมูลเชิงคุณภาพ
- ความยากในการออกแบบเครื่องมือวิจัย การสร้างแบบสอบถามหรือเครื่องมือวิจัยที่มีความน่าเชื่อถือและมีความถูกต้อง (validity) สูงนั้นต้องใช้ความระมัดระวังและการทดลองมากมาย
- ข้อจำกัดของตัวเลือกคำตอบ แบบสอบถามเชิงปริมาณมักจะมีตัวเลือกคำตอบจำกัด ทำให้บางครั้งข้อมูลที่ได้อาจไม่สะท้อนความจริงทั้งหมด หรือผู้ตอบอาจไม่สามารถแสดงความคิดเห็นที่แตกต่างจากตัวเลือกที่มีได้
- การตีความที่ซับซ้อน ผลลัพธ์จากการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณบางครั้งต้องการการตีความที่ซับซ้อน และอาจนำไปสู่การสรุปที่ไม่ถูกต้องหากมีการวิเคราะห์ที่ผิดพลาด
- ขาดความยืดหยุ่น การวิจัยเชิงปริมาณมักมีโครงสร้างที่แน่นอนและไม่สามารถปรับเปลี่ยนตามสถานการณ์ได้ดี เช่น การสัมภาษณ์เชิงลึกในงานวิจัยเชิงคุณภาพ
- ค่าใช้จ่ายและเวลา การเก็บรวบรวมข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่อาจใช้ค่าใช้จ่ายและเวลามาก เช่น การจัดทำและแจกจ่ายแบบสอบถาม การเก็บข้อมูลภาคสนาม เป็นต้น
- ผลกระทบจากตัวแปรที่ไม่สามารถควบคุมได้ ในบางกรณี อาจมีตัวแปรที่ไม่ได้รับการควบคุมซึ่งส่งผลกระทบต่อผลการวิจัย ทำให้การสรุปผลอาจไม่เป็นไปตามความเป็นจริ
- ความไม่แน่นอนในความถูกต้องของข้อมูล หากผู้ตอบไม่ตอบคำถามอย่างจริงจังหรือเข้าใจผิด ข้อมูลที่ได้อาจไม่น่าเชื่อถือ
ดังนั้น การเลือกใช้วิธีวิจัยเชิงปริมาณหรือเชิงคุณภาพจึงควรพิจารณาถึงลักษณะและเป้าหมายของการวิจัยเป็นหลัก เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีความหมายและนำไปใช้ได้จริง
