เทคนิคการสุ่มแบบแบ่งชั้น (Stratified Sampling) ในการทำ Market Research

ในการทำ Market Research การเก็บข้อมูลที่แม่นยำ และได้ Insight ที่มีความหมาย คือกุญแจสำคัญในการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล (Informed decision-making) แต่ในเมื่อกลุ่มประชากรเป้าหมายมีความหลากหลายสูง แล้วผู้วิจัยจะมั่นใจได้อย่างไรว่า กลุ่มตัวอย่างที่เลือกมานั้นครอบคลุมทุกกลุ่มผู้บริโภคได้จริง?

หนึ่งในเทคนิคที่ช่วยแก้โจทย์นี้คือ Stratified Sampling หรือ การสุ่มแบบแบ่งชั้น ซึ่งต่างจากการสุ่มแบบง่าย (Simple random sampling) ที่เลือกคนจากประชากรทั้งหมดโดยไม่สนใจคุณลักษณะใด ๆ เลย การสุ่มแบบแบ่งชั้นจะเริ่มจากการแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มย่อยตามคุณลักษณะร่วม เช่น อายุ รายได้ หรือพฤติกรรม จากนั้นจึงสุ่มจากแต่ละกลุ่มย่อยตามสัดส่วนที่เหมาะสม เพื่อให้ทุกกลุ่มได้มีตัวแทนในงานวิจัยในจำนวนที่เท่าเทียมกัน

Stratified sampling คืออะไร?

Stratified Sampling คือเทคนิคการสุ่มแบบอิงความน่าจะเป็นที่นิยมในการทำ Market Research โดยมีเป้าหมายเพื่อให้แน่ใจว่าแต่ละกลุ่มย่อยในกลุ่มประชากรเป้าหมาย (เช่น เพศ อายุ ระดับรายได้) ได้มีตัวแทนในงานวิจัยในจำนวนที่เท่าเทียมกัน นักวิจัยจะเริ่มจากการแบ่งกลุ่มจากคุณลักษณะที่มีร่วมกัน แล้วสุ่มกลุ่มตัวอย่างจากแต่ละกลุ่มย่อยตามสัดส่วนที่สะท้อนภาพรวมของประชากร วิธีนี้ช่วยเพิ่มความหลากหลายของข้อมูล ลด Sampling bias และเพิ่มความแม่นยำของ Insight ที่ได้ให้มากขึ้น

Stratified sampling แตกต่างจากการสุ่มแบบง่ายอย่างไร?

ทั้งสองวิธีเป็นการสุ่มแบบอิงความน่าจะเป็น แต่แตกต่างกันตรงที่ Simple random sampling จะสุ่มจากประชากรทั้งหมดโดยไม่มีการจัดกลุ่มก่อน ทำให้กลุ่มย่อยบางกลุ่มอาจไม่มีตัวแทนในงานวิจัยที่มากพอ ในขณะที่ Stratified sampling จะจัดกลุ่มประชากรล่วงหน้า (ผ่านคุณลักษณะต่าง ๆ ) แล้วสุ่มตามสัดส่วนที่กำหนด Stratified sampling จึงเหมาะมากสำหรับงานวิจัยที่ต้องการวิเคราะห์พฤติกรรมจาก Segment ที่หลากหลาย

Stratified sampling แตกต่างจาก Cluster sampling อย่างไร?

Stratified sampling จะเน้นการแบ่งกลุ่มจากคุณลักษณะที่มีร่วมกัน แล้วสุ่มตัวอย่างบางส่วนจากแต่ละกลุ่มย่อย ในขณะที่ Cluster sampling จะแบ่งประชากรเป็นกลุ่มย่อย (Cluster) ที่ไม่จำเป็นต้องมีคุณลักษณะที่เหมือนกัน แล้วสุ่มจากทั้งกลุ่มแทน โดยจะเหมาะกับกลุ่มเป้าหมายที่อาจจะไม่มีข้อมูลลึกถึงในระดับที่สามารถจำแนกกลุ่มได้

Stratified sampling แตกต่างจาก Quota sampling อย่างไร?

Quota sampling เป็นวิธีที่กำหนดสัดส่วนในกลุ่มตัวอย่างล่วงหน้า แล้วเลือกผู้ตอบแบบสอบถามอย่างไม่สุ่ม (Non-random) ให้ครบตามโควตา ในขณะที่ Stratified sampling ใช้การสุ่มจริงภายในแต่ละกลุ่มย่อย ทำให้ลดโอกาสการเกิดอคติลง และเพิ่มความน่าเชื่อถือของข้อมูลให้มากกว่าการเลือกแบบโควต้า

ข้อดีของการสุ่มแบบแบ่งชั้น

• เพิ่มความแม่นยำ เพราะทุก Segment มีตัวแทนในจำนวนที่เหมาะสม
• ลดอคติ ช่วยให้กลุ่มย่อยที่มักถูกมองข้าม ได้มีสิทธิ์มีเสียงในงานวิจัย
• ใช้ทรัพยากรได้อย่างคุ้มค่า ไม่จำเป็นต้องใช้กลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือ
• วิเคราะห์ข้อมูลได้ละเอียดมากขึ้น เพราะสามารถเห็นพฤติกรรมของแต่ละกลุ่มได้อย่างชัดเจน

ข้อจำกัดของการใช้ Stratified sampling

• ต้องรู้จักกลุ่มเป้าหมายอย่างละเอียดก่อน จึงจะสามารถแบ่งกลุ่มได้อย่างเหมาะสม
• ขั้นตอนการดำเนินงานซับซ้อนกว่าวิธีอื่น และต้องคำนวณสัดส่วนตัวอย่างของแต่ละกลุ่มอย่างละเอียด
• หากแบ่งสัดส่วนผิด อาจทำให้ผลลัพธ์ที่ได้จากการวิจัยคลาดเคลื่อนได้

รูปแบบของ Stratified sampling

• Stratified sandom sampling แบ่งกลุ่มก่อน แล้วสุ่มผู้ตอบจากแต่ละกลุ่มตามจำนวนที่กำหนด
• Proportional stratified sampling เลือกกลุ่มตัวอย่างตามสัดส่วนของประชากรจริง เช่น ถ้า 60% เป็นพนักงานขาย ก็สุ่มให้กลุ่มนี้มีสัดส่วน 60% ในกลุ่มตัวอย่าง
• Disproportional stratified sampling เลือกกลุ่มย่อยที่มีขนาดเล็กให้มากกว่าสัดส่วนจริง เพื่อให้ได้ข้อมูลมากพอสำหรับวิเคราะห์ เช่น ผู้บริหารที่มีเพียง 5% ของพนักงานทั้งหมด

ขั้นตอนการทำ Stratified sampling

1. กำหนดกลุ่มเป้าหมาย ระบุให้ชัดว่ากลุ่มไหนคือกลุ่มที่ต้องการศึกษา
2. แบ่งกลุ่มย่อย (Strata) โดยใช้เกณฑ์ที่มีร่วมกันในกลุ่ม เช่น อายุ รายได้ พฤติกรรมการซื้อ
3. กำหนดขนาดกลุ่มตัวอย่าง คำนวณตามสัดส่วนหรือความสำคัญของแต่ละกลุ่ม
4. จัดทำ Sampling frame รวบรวมรายชื่อของทุกคนในแต่ละกลุ่มย่อย เพื่อนำมาสุ่มเลือก
5. สุ่มตัวอย่างจากแต่ละ Strata ใช้การสุ่มแบบ Random เพื่อความเป็นธรรม
6. เก็บข้อมูลและวิเคราะห์ โดยต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลที่ได้ครอบคลุมครบทุก Segment

งานวิจัยประเภทใดที่เหมาะกับ Stratified sampling

• งานวิจัยที่เกี่ยวข้องกับประชากรที่มีความหลากหลายสูง เช่น อายุ รายได้ ภูมิภาค
• งานวิจัยที่ต้องการเปรียบเทียบพฤติกรรมของแต่ละกลุ่มอย่างชัดเจน
• งานวิจัยที่ต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดของหน่วยงานกำกับดูแล เช่น การวิจัยในภาคการศึกษา สาธารณสุข หรือหน่วยงานภาครัฐต่าง ๆ

Stratified sampling เป็นหนึ่งในเทคนิคที่มีประสิทธิภาพสำหรับการทำ Market research โดยเฉพาะในบริบทที่กลุ่มประชากรเป้าหมายมีความหลากหลายสูง โดยหากดำเนินการวิจัยด้วยวิธีนี้อย่างถูกต้องและครบถ้วน ก็จะช่วยให้ผู้วิจัยได้ Insight ที่น่าเชื่อถือ สะท้อนภาพรวมที่แท้จริงของผู้บริโภค และสามารถนำไปใช้วางกลยุทธ์ในการพัฒนาธุรกิจหรือผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ได้อย่างมั่นใจมากยิ่งขึ้น

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