1. บทที่ 3 วิธีดำเนินการวิจัย ( รศ . ดร . อภินันท์ จันตะนี ) ประชากรและกลุ่มตัวอย่าง การสร้างและทดสอบเครื่องมือ การเก็บรวบรวมข้อมูล การใช้สถิติวิเคราะห็ข้อมูล

2. ประชากรและกลุ่มตัวอย่าง 1. ประชากร ( Population ) เนื่องจาก ประชากรที่ใช้ในการวิจัย ได้หมายถึง คน สัตว์ สิ่งของ องค์กรหรือสถานที่ต่าง ๆ ที่ผู้วิจัยจะนำมาใช้เป็นตัวอย่างเพื่อการวิจัย ซึ่งปัจจุบันนิยมใช้ สูตรคำนวณขนาดตัวอย่าง (Sample Size ) โดยแต่ละสูตรที่ใช้ในการคำนวณจะขึ้นอยู่กับยอมให้มีความคลาดเคลื่อน 5 – 10 % ทั้งนี้ขึ้นกับการวิจัยในแต่ละประเภทและการเป็นตัวแทนที่ดีของตัวอย่างนั้น ๆ สำหรับกลุ่มตัวอย่างที่คำนวณมาจากประชากรที่ใช้ในการวิจัย โดยคำนวณได้ 2 ลักษณะ คือ 1) กรณีที่ได้มีการบันทึกจำนวนประชากรไว้อย่างชัดเจน นิยมใช้สูตรของ Taro Yamane ( 1973 ) และ Krejcie and Morgan ( 1970 ) แต่ไม่มีการบันทึกจำนวนประชากรไว้ หรือหาจำนวนประชากรไม่ได้ ปัจจุบันนิยมใช้สูตรของ W.G.Cochran( 1953 ) และ อภินันท์ จันตะนี (2549 : 35)

3. ประชากรและกลุ่มตัวอย่าง 2 . กลุ่มตัวอย่าง ( Sample Sizes ) การคำนวณหาขนาดตัวอย่าง กรณีที่ได้ บันทึกข้อมูลเกี่ยวกับประชากรไว้อย่างชัดเจน โดยใช้สูตรของ Taro, Yamane (1973) ดังนี้ n = N___ 1+Ne 2 วิธีทำ ให้ N = 10,000 คน e = 0.05 ( คลาดเคลื่อนได้ 5% n = จำนวนกลุ่มตัวอย่าง n = 10,000 1+10,000(.05) 2 n = 385 ดังนั้น จึงใช้จำนวนกลุ่มตัวอย่าง 385 ราย

4. ประชากรและกลุ่มตัวอย่าง 2 . กลุ่มตัวอย่าง ( Sample Sizes ) การคำนวณหาขนาดตัวอย่าง กรณี ไม่มีการบันทึกข้อมูลเกี่ยวกับประชากรไว้อย่างชัดเจน โดยใช้สูตรเพื่อคำนวณ ( อภินันท์ จันตะนี , 2549 : 35 ) ดังนี้ n = ___1___ 3.84(d) 2 วิธีทำ ให้ S = 1.96 ( สำหรับความเชื่อมั่น 95%) (S) 2 d = 0.05 ( คลาดเคลื่อนได้ 5% n = ___1____ 3.84(.05) 2 (1.96) 2 n = ___ 1 ____ = 400 .16 0.002499 ดังนั้น จึงใช้จำนวนกลุ่มตัวอย่าง 400 ราย

5. ประชากรและกลุ่มตัวอย่าง 3 . การสุ่มตัวอย่าง ( Random Sampling ) การทำวิจัยส่วนใหญ่ผู้วิจัยไม่สามารถสำรวจหรือสอบถามจากประชากรได้ทั้งหมด จึงจำเป็นต้องเลือกตัวแทนหรือตัวอย่างมาเพื่อสอบถามหรือสัมภาษณ์ แต่การเลือกตัวอย่างเพื่อทำวิจัยจะต้องให้ ปราศจากความลำเอียง (Bias) ดังนั้น การเลือกตัวอย่างหรือ การสุ่มตัวอย่าง (Random) เพื่อให้ได้ตัวแทนหรือตัวอย่างที่เหมาะสมและไม่ลำเอียง จึงนิยมเลือกตัวอย่าง 2 วิธีการใหญ่ ๆ คือ การเลือกตัวอย่างแบบไม่เป็นไปตามความน่าจะเป็น ( Non Probability Sampling ) โดย การเลือกตัวอย่างที่ไม่ทราบโอกาสที่แต่ละหน่วยของประชากรที่จะถูกเลือก จึงไม่จำเป็นจะต้องทราบรายชื่อทุกหน่วยของประชากร ซึ่งวิธีนี้อาจไม่เหมาะสมสำหรับการวิจัยปัญหาบางเรื่อง โดยนิยมเลือกสุ่มตัวอย่าง 5 วิธี และ การเลือกหรือสุ่มตัวอย่างแบบให้เป็นไปตามโอกาสทางสถิติ (Probability Sampling) โดย เป็นการเลือก / สุ่มตัวอย่างที่สามารถเปิดโอกาสให้แต่ละหน่วยของประชากร จะถูกเลือกมาเป็นตัวแทนหรือตัวอย่างเท่า ๆ กัน โดยนิยมใช้ 5 วิธีเช่นกัน

6. 3 . การสุ่มตัวอย่าง ( Random Sampling ) 3. 1 การเลือกตัวอย่างแบบไม่เป็นไปตามความน่าจะเป็น ( Non-Probability Sampling) 1) การสุ่มแบบตามความสะดวก ( Convenience Sampling ) เป็นการเลือกตัวอย่างที่ไม่มีการยึดหลักการใด ๆ เพียงแต่เลือกหน่วยตัวอย่างตามความสะดวก เช่น การเลือกลูกค้าธนาคารตามชุมชนต่าง ๆ เพื่อสำรวจความคิดเห็น หรือการสอบถามประชาชนทั่วไปในกรุงเทพมหานคร ในเรื่องปัญหาจราจร ฯลฯ ซึ่งเป็นการสอบถาม ตามสถานที่ต่างๆที่สะดวก โดยสอบถามจนได้ตัวอย่างครบตามจำนวน (Sample Size) ที่กำหนดไว้ 2) การสุ่มแบบบังเอิญ (Accidental sampling) เป็นการเลือกตัวอย่างแบบไม่ได้ยึดตามหลักเกณฑ์ เพียงแต่ตั้งเป้าหมายของตัวอย่างให้ตรงกับวัตถุประสงค์การวิจัย ดังเช่น การสำรวจความคิดเห็นของนักเรียน / นักศึกษาต่อโภชนาการโรงอาหารในสถาบันการศึกษาฯ หรือการสำรวจความคิดเห็นของลูกค้าที่มาใช้บริการในธนาคารหรือร้านอาหารฯ ถ้าพบใคร ( โดยบังเอิญ ) สามารถสอบถามความคิดเห็นได้ทันที แต่ถ้าป็นการสอบถามทุกคนที่เดินเข้ามาซื้อสินค้าในร้านหรือถามทุกคนที่เข้ามาใช้บริการในองค์กร / บริษัท / หน่วยงานฯ ไม่เป็นลักษณะการบังเอิญ ( Accidental sampling ) อาจเป็นแบบเจาะจง ( Purposive)

7. 3 . การสุ่มตัวอย่าง ( Random Sampling ) 3. 1 การเลือกตัวอย่างแบบไม่เป็นไปตามความน่าจะเป็น ( Non-Probability Sampling ) 3) การสุ่มแบบเจาะจง ( Purposive sampling ) เป็นการเลือกตัวอย่างที่ใช้เหตุผลและวิจารณญาณในการเลือก เช่น การเลือกตัวอย่าง จากผู้ที่คาดว่าจะเป็นตัวแทนหรือตัวอย่างที่ดีและสามารถตอบปัญหาต่าง ๆ แทนประชากรทั้งหมดได้ เช่น เลือกหัวหน้า / รองหัวหน้า / เลขาฯ หรือเลือกประธาน / เลขาฯ หรือหัวหน้ากลุ่ม / ชุมชนต่าง ๆ เพื่อเป็นตัวแทนมาสัมภาษณ์หรือตอบแบบสอบถาม และอาจเป็นตัวอย่างให้การสังเกต เป็นต้น 4) การสุ่มแบบโควต้า ( Quota sampling ) เป็นการเลือกตัวอย่างที่ใช้หลักเกณฑ์ในการเลือก เช่น การกำหนดจำนวนตัวอย่างจากแต่ละกลุ่มที่เป็นสัดส่วนกับจำนวนประชากรแต่ละกลุ่มหรือแต่ละแผนกในองค์การ หรือฝ่ายต่าง ๆ ในบริษัท หรือกำหนดสัดส่วนของลูกค้า / ประชาชนในชุมชนจากจำนวนมาเป็นตัวอย่าง 5) การสุ่มแบบลูกโซ่ ( Snowball Sampling ) เป็นลักษณะการเขียนจดหมายลูกโซ่ กล่าวคือ ถ้าผู้วิจัยได้เก็บข้อมูลหรือสัมภาษณ์บุคคลหนึ่งแล้ว ก็ให้บุคคลนั้นแนะนำบุคคลอื่นต่อ ๆ กันไปเรื่อย ๆ จนกระทั่งได้ตัวอย่างครบตามจำนวนเท่าที่กำหนดในขนาดตัวอย่าง ( Sample size )

8. 3 . การสุ่มตัวอย่าง ( Random Sampling ) 3. 2 การเลือกตัวอย่างที่เป็นไปตามความน่าจะเป็น ( Probability Sampling ) 1) การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย ( Simple random sampling ) เป็นการสุ่มตัวอย่างที่เปิดโอกาสให้แต่ละหน่วยตัวอย่างมีโอกาสถูกเลือกมาเท่า ๆ กัน เพราะลักษณะของประชากรต้องมีการกระจาย การสุ่มที่ให้ได้เป็นตัวแทนของประชากรที่ดี เช่น ต้องการศึกษาทัศนคติต่อมหาวิทยาลัยฯ ของนักศึกษากลุ่มวิชาการจัดการทั่วไปจากความเชื่อว่า นักศึกษากลุ่มวิชาการจัดการทั่วไป น่าจะมีทัศนคติต่อมหาวิทยาลัยฯ เหมือน ๆ กัน ดังนั้นการสุ่มตัวอย่างแบบง่าย จะสามารถทำได้ เพราะเพียงแต่ให้โอกาสในการสุ่มในแต่ละครั้ง จากนักศึกษาสาขาวิชาบริหารธุรกิจ ให้มีโอกาสถูกสุ่มเท่าเทียมกัน โดยทั่วไป จะใช้วิธีจับฉลากหรือใช้กับกลุ่มผู้บริโภคหรือลูกค้าที่มาใช้บริการ 2) การสุ่มตัวอย่างแบบมีระบบ (Systematic random sampling) เป็นกรณีกลุ่มประชากรที่จะทำการสุ่มได้ถูกจัดไว้เป็นระบบอยู่แล้ว เช่น เรียงตามเลขพนักงานหรือเรียงลำดับตามบัญชีรายชื่อในการเลือกตั้ง หรือครัวเรือนตามบ้าน ลขที่ ซึ่งจัดระบบ โดยนำทุก ๆ ลำดับที่ 3 หรือที่ 5 มาเป็นตัวอย่าง ซึ่งมีความเชื่อที่ว่าประชากร จะเรียงลำดับกันเป็นระบบอยู่แล้ว

9. 3 . การสุ่มตัวอย่าง ( Random Sampling ) 3. 2 การเลือกตัวอย่างที่เป็นไปตามความน่าจะเป็น ( Probability Sampling ) 3) การสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม ( Cluster random sampling ) เป็นการสุ่มตัวอย่างจากแต่ละกลุ่ม เพราะมีความเชื่อว่าแต่ละกลุ่มเป็นตัวแทนของประชากรอยู่แล้ว เช่น การสุ่มตัวอย่างเพื่อจะศึกษาการใช้คอมพิวเตอร์ในมหาวิทยาลัยฯ หรือลูกค้าที่ซื้อโทรศัพท์มือถือหรือกลุ่มสมาชิกสหกรณ์ประเภทต่าง ๆ โดยแบ่งกลุ่มลูกค้าหรือสมาชิกหรือนักศึกษาออกไปตามชั้นปี และการแบ่งออกเป็นกลุ่ม ๆ เพื่อให้กระจายตัวอย่างออกไปอย่างทั่วถึง ดังนั้น การแบ่งตัวอย่างออกเป็นกลุ่ม ๆ จึงเหมาะสำหรับการทำวิจัยที่เน้นลูกค้าหรือสมาชิกเป็นเป้าหมายสำคัญ 4) การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น ( Stratify random sampling ) เป็นการแบ่งกลุ่มตัวอย่างโดยแบ่งออกเป็นชั้น ๆ (Strata) เพราะมีความเชื่อว่าประชากรมีความแตกต่างกันมากตามตัวแปรคุณลักษณะ เช่น เพศ ช่วงอายุ ระดับการศึกษา รายได้ อาชีพ ฯลฯ ดังนั้น การแยกตัวแปรอิสระต่างๆออกมาเป็นชั้นๆเพื่อกระจายให้ตัวอย่างที่ได้รับเลือกและมีโอกาสเป็นตัวแทนหรือตัวอย่างของทุกระดับชั้น ซึ่งจะทำให้เป็นตัวแทนหรือตัวอย่างที่ดีได้ 5) การสุ่มตัวอย่างแบบหลายขั้น ( Multi-stage random sampling ) เป็นการนำวิธีการสุ่มตัวอย่างทุกแบบมาผสมผสานกันโดยแบ่งการสุ่มตัวอย่างออกเป็นขั้นตอนต่าง ๆ เช่น การศึกษารูปแบบของธุรกิจชุมชนในท้องถิ่น ซึ่งมีขั้นตอนหาดูจากตัวอย่าง ...

10. การสร้างและทดสอบเครื่องมือวิจัย การสร้างเครื่องมือเพื่อใช้ในการเก็บรวบรวมข้อมูลภาคสนามหรือข้อมูลปฐมภูมิ ซึ่งประกอบด้วย แบบสอบถาม แบบสัมภาษณ์ และ แบบสังเกต โดยการสร้างเครื่องมือการวิจัย จะต้องสร้างให้สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ของการวิจัยและตัวแปรที่ต้องการจะวัดหรือหาคำตอบ ดังนั้น ผู้วิจัยสามารถสร้างเครื่องมือเพื่อใช้ในการเก็บรวบรวมข้อมูลได้ตามลักษณะหรือประเภทของข้อมูลตัวอย่าง ทั้งนี้การสร้างเครื่องมือเพื่อใช้ในการวิจัย จะต้องสอดคล้องกับตัวแปรที่ผู้วิจัยต้องการให้ตอบคำถามตามวัตถุประสงค์ของการวิจัยเรื่องนั้นๆ เมื่อสร้างเครื่องมือได้แล้ว จะต้องมีการ ตรวจสอบคุณภาพของเครื่องมือวิจัย หรือ การทดลอง ( Try-out ) ก่อนที่จะนำไปเก็บรวบรวมข้อมูลจริง ซึ่งลักษณะของเครื่องมือการวิจัยที่ดี ต้องมีลักษณะดังนี้ 1. สร้างได้ ครอบคลุม และ ตรงกับวัตถุประสงค์ และ กรอบแนวคิด การวิจัย 2. แบ่งออกเป็นตอนๆตามโครงสร้างและเนื้อหาที่กำหนดขึ้นให้ครบสมบูรณ์ 3. แต่ละข้อของแบบสอบถาม ควรมีสัดส่วนจำนวนข้อคำถามใกล้เคียงกัน

11. การสร้างเครื่องมือเพื่อการวิจัย ( Instrumentation ) เมื่อสร้างเครื่องมือได้แล้ว จะต้องมีการ ตรวจสอบคุณภาพ ของเครื่องมือการวิจัยโดยผู้เชี่ยวชาญก่อนที่จะนำไป ทดลอง ( Try-out ) ซึ่งลักษณะเครื่องมือการวิจัยที่ดี มีดังนี้ 1. แบบสอบถาม ( Questionnaire ) เป็นเครื่องมือการวิจัยที่ประกอบด้วยชุดของคำถามที่จะต้องใช้ในการเก็บรวบรวมข้อมูล โดยใช้แบบสอบถามเพื่อเก็บข้อมูลทุกประเภทในการวิจัย ทั้ง ข้อความจริง ความคิดเห็น การตัดสินใจ ความพึงพอใจ การมีส่วนร่วม และ ความผูกพันต่าง ๆ เป็นรายบุคคลหรือกลุ่มบุคคล ซึ่งแบบสอบถามมีหลายลักษณะ เช่น แบบคำถามให้ ตอบรับ หรือ ปฏิเสธ แบบมีหลายตัวเลือก แบบตรวจสอบรายการ แบบจัดอันดับ แบบลิเคิร์ท และ แบบคำถามปลายเปิด 2. แบบสัมภาษณ์ ( Interview ) เป็นการเก็บข้อมูลที่มีการสื่อสารหรือปฏิสัมพันธ์แบบเผชิญหน้าระหว่างผู้สัมภาษณ์กับผู้ให้สัมภาษณ์ โดยแบบสัมภาษณ์สามารถใช้ในการเก็บข้อมูลเกี่ยวกับข้อความจริง ความคิดเห็นและเจตคติของผู้ตอบ ซึ่งมี 3 แบบคือ แบบคำถามปลายปิด แบบคำถามปลายเปิด และแบบสเกล เช่น เห็นด้วยอย่างยิ่ง เห็นด้วย ไม่แน่ใจ ไม่เห็นด้วย ไม่เห็นอย่างยิ่ง 3. แบบบันทึกการสังเกต ( Observation ) เป็นเครื่องมือการวิจัยที่ใช้เก็บรวบรวมข้อมูลที่ผู้ทำวิจัยได้ไปสังเกตจากตัวอย่างและเป็นผู้บันทึกสิ่งที่เกิดจากที่ได้เห็นหรือได้ยินในขณะที่เฝ้าสังเกตดูจากสานการณ์จริงและจดลงในแบบบันทึกที่เตรียมไว้

12. ขั้นตอนการสร้างเครื่องมือวิจัย การสร้างเครื่องมือวิจัยที่เป็น ”แบบสอบถาม ( Questionnaire ) ” เพื่อใช้ในการเก็บรวบรวมข้อมูลปฐมภูมินั้น โดยมีขั้นตอนในการสร้างแบบสอบถาม ดังนี้ 1. ศึกษาเอกสาร ต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้อง เช่น แนวคิด ทฤษฎี และ ผลงานวิจัย ที่เกี่ยวข้อง 2. ศึกษาวิธีการสร้างแบบสอบถาม จากผลงานวิจัยอื่นที่ มีลักษณะเหมือนกัน / คล้ายกัน ควรมีกี่ตอนและประกอบด้วยเนื้อหาด้านใดบ้าง และเป็น มาตรวัดค่าอะไร เช่น การวัดค่าข้อมูลที่เป็น คุณลักษณะ / เชิงคุณภาพ โดยการ แบ่งกลุ่ม (Nominal Scale ) หรือข้อมูลแบบ เรียงอันดับ ( Ordinal Scale ) หรือข้อมูลที่ เป็นแบบช่วง ( Interval Scale) หรือเป็นแบบ อัตราส่วน ( Ratio Scale) โดยเลือกใช้มาตรวัดให้สอดคล้องและเหมาะกับข้อมูลตัวอย่าง 3. นำแบบสอบถามที่สร้างขึ้น เสนอให้อาจารย์ที่ปรึกษาฯเพื่อส่งให้ผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบ ความเที่ยงตรงเชิงโครงสร้างและเนื้อหา และนำมาปรับปรุงแก้ไขตามข้อแนะนำของอาจารย์ที่ปรึกษาฯ 4. นำแบบสอบถามที่ปรับปรุง แล้วให้ผู้เชี่ยวชาญตรวจ ถ้ามีข้อเสนอแนะนำมาปรับปรุง 5. การหาค่าความเชื่อมั่นของแบบสอบถาม โดยนำแบบสอบถามไป ทดลอง ( Try-out ) จำนวน 30 ชุด เพื่อหาความเชื่อมั่นเครื่องมือหรือแบบสอบถามฯทุกตอน เช่น ใช้วิธีของ Kuder-Richardson ดือ KR-20 or KR-21 และ แบบสอบถามประเภท เรียงลำดับ เช่น แบบสอบถามที่ใช้แทนตัวเลขเป็น 5 4 3 2 และ 1 ( Likert Scale ) โดยใช้สูตร Cronbachs’alpha หรือ สัมประสิทธิ์อัลฟาครอนบาค ( Cronbach. 1974 : 161 ) 6. นำเครื่องมือวิจัย ไปใช้เก็บรวบรวมข้อมูลจริงภาคสนาม / ข้อมูลปฐมภูมิที่กำหนดไว้ต่อไป

13. ตอนที่ 1 : ปัจจัยส่วนบุคคล 1. เพศ ( ) ชาย ( ) หญิง 2. อายุ ............. ปี 3. การศึกษา ( ) ประถมศึกษา ( ) มัธยมศึกษา ( ) อนุปริญญา / ปวส . ( ) ตั้งแต่ปริญญาตรีขึ้นไป 4. การประกอบอาชีพ ( ) รับจ้างทั่วไป ( ) ธุรกิจส่วนตัว ( ) เกษตรกรรม ( ) ข้าราชการ / รัฐวิสาหกิจ ( ) ทำงานบริษัท / โรงงานฯ 5 . รายได้เฉลี่ย ..........… บาท / เดือน 6 . สถานภาพ ( ) โสด ( ) สมรส ( ) หม้าย / อย่าร้าง ตัวอย่าง : การสร้าแบบสอบถาม ( เครื่องมือวิจัย )

14. ตอนที่ 2 : การถามเกี่ยวกับพฤติกรรมการใช้บริการ 1. ท่านเป็นลูกค้าที่มีเงินฝากกับธนาคารประเภทใดบ้าง  1. บัญชีเงินฝากเดินสะพัด  2. บัญชีเงินฝากออมทรัพย์  3. บัญชีเงินฝากประจำ  4. บัญชีเงินฝาก 3 - 6 เดือน 2. เหตุผลที่มาใช้บริการ  1. ธนาคารเป็นที่ยอมรับน่าเชื่อถือ  2. พนักงานชักชวน  3. ชอบบริการของธนาคาร  4. การเดินทางสะดวก ใกล้บ้าน 3. ท่านมาใช้บริการธนาคารเฉลี่ยกี่ครั้งต่อเดือน  1. ไม่เกิน 3 ครั้ง  2. 4-8 ครั้ง  3. มากกว่า 8 ครั้ง 4. ประเภทบริการใดที่ท่านใช้อยู่ในปัจจุบัน  1. ด้านเงินฝาก  2. ด้านสินเชื่อ  3. ด้านการโอนเงิน , ชำระค่าสินค้า  6. จำหน่ายตราสาร 5. ระยะเวลาที่เป็นลูกค้าของธนาคาร  1. น้อยกว่า 3 ปี  2. 3-5 ปี  3. 6-10 ปี  5. มากกว่า 10 ปีขึ้นไป แบบสอบถาม : สอบถามเกี่ยวพฤติกรรมการใช้บริการฯ

15. ข้อมูลเกี่ยวกับการบริหารจัดการ ดีมาก ดี พอใช้ น้อย น้อยที่สุด ด้านการวางแผน 1. ขั้นตอนบริการไม่ยุ่งยาก 2 . เสนอบริการใหม่ ๆ ที่ตรงกับความต้องการ 3. เสนอทางเลือก สามารถใช้บริการได้หลายประเภท ด้านการจัดองค์กร 1. พนักงานมีความชำนาญ 2 . สถานที่บริการเป็นสัดส่วน 3 . รูปแบบเอกสารเข้าใจได้ง่าย ด้านการประสานงาน 1. การติดต่อต่างสาขาได้รับความสะดวก 2 . ได้รับความสะดวกในกรณีเอกสารไม่ครบถ้วน 3 . สามารถติดต่อหลายประเภทธุรกิจกับเจ้าหน้าที่คนเดียวได้ ด้านการควบคุม 1. ได้รับบริการอย่างยุติธรรม 2 . ระยะเวลาในการใช้บริการถูกต้องตามหลักเกณฑ์ทั่วไป 3 . ได้รับการดูแลอย่างดีจากพนักงานที่ให้บริการให้ ตอนที่ 3 : ระดับ ความคิดเห็น ที่มีต่อ บริหารจัดการ ของหน่วยงาน / องค์กรฯ

16. ข้อมูลการให้บริการ ดีมาก ดี พอใช้ น้อย น้อยที่สุด ด้านรูปแบบการให้บริการ 1. การแยกจุดให้บริการต่าง ๆ การนำระบบคิวมาใช้ 2. จำนวนพนักงานที่ให้บริการในเวลาปกติ 3. จำนวนพนักงานที่ให้บริการในเวลาพักกลางวัน ( 11.30-13.30 น .) 4. ด้านคุณภาพการให้บริการพนักงานให้บริการด้วยความรวดเร็ว ด้านความรวดเร็วในการบริการ 1. การบริการเปิดบัญชีใหม่และทำบัตร ATM 2. การบริการรับ ฝาก ถอน เงินสด และรับฝากเช็คเข้าบัญชี 3. การบริการด้านสินเชื่อและชำระเงินกู้การบริการด้านต่างประเทศ 4. การบริการโอนเงินและชำระค่าสินค้าการบริการ ด้านความประทับใจในการให้บริการ 1. พนักงานให้การต้อนรับท่านด้วยความเป็นกันเอง 2. พนักงานพูดจากับท่านด้วยความไพเราะและมีมนุษยสัมพันธ์ที่ดี 3. พนักงานคอยดูแลให้บริการและตอบปัญหาท่านด้วยความเอาใจใส่ 4. ด้านราคา ค่าธรรมเนียมในการโอนเงิน ตอนที่ 4 : ระดับ ความพึงพอใจ ที่ใช้ บ ริ การ จากหน่วยงาน / องค์กร ฯ

17. ตอนที่ 5 : การ แสดงความคิดเห็น และ ข้อเสนอแนะ 1. การแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับการให้บริการฯ ............................................................................. .............................................................................. .............................................................................. .............................................................................. 2 . การเสนอแนะเกี่ยวกับการให้บริการฯ ............................................................................. .............................................................................. .............................................................................. .............................................................................. แบบสอบถามปลายเปิด

18. การตรวจนับคะแนน ตอนที่ 1 และ ตอนที่ 2 นำมาแจกแจง ความถี่ และ หาค่าร้อยละ ของข้อมูล ตอนที่ 3 สอบถามระดับความคิดเห็นต่อการบริหารจัดการบริษัทประกันภัยฯ ตอนที่ 4 สอบถามระดับความพึงพอใจของผู้ใช้บริการบริษัทประกันภัยฯ เกณฑ์การให้คะแนนเป็นรายข้อที่กำหนดไว้ ( อภินันท์ จันตะนี 2549:86) ตอนที่ 3 -4 สอบถามระดับความคิดเห็นและความพึงพอใจของผู้ใช้บริการบริษัทฯ กำหนดให้คะแนนเป็นรายข้อตามเกณฑ์ ดังนี้ - เห็นด้วยน้อยที่สุด / ความพึงพอใจน้อยที่สุด ให้ 1 คะแนน - เห็นด้วยน้อย / ความพึงพอใจน้อย ให้ 2 คะแนน - เห็นด้วยปานกลาง / ความพึงพอใจปานกลาง ให้ 3 คะแนน - เห็นด้วยมาก / ความพึงพอใจมาก ให้ 4 คะแนน - เห็นด้วยมากที่สุด / ความพึงพอใจมากที่สุด ให้ 5 คะแนน

19. กำหนดเกณฑ์การวัดของเครื่องมือวิจัย การนำคะแนนที่ได้มาหาค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และแปลผล โดยใช้เกณฑ์ ( ล้วน สายยศ และ อังคณา สายยศ , 2536 : 156-157 ) มีรายละเอียดดังนี้ ระดับค่าเฉลี่ย = คะแนนสูงสุด - คะแนนต่ำสุด จำนวนชั้น ( ระดับการวัด ) = 5 – 1 = 0.8 5 ค่าเฉลี่ย 1.00 – 1. 7 9 แสดงว่า เห็นด้วยน้อยที่สุด / ความพึงพอใจน้อยที่สุด ค่าเฉลี่ย 1. 8 0 – 2. 5 9 แสดงว่า เห็นด้วยน้อย / ความพึงพอใจน้อย ค่าเฉลี่ย 2. 6 0 – 3. 3 9 แสดงว่า เห็นด้วยปานกลาง / ความพึงพอใจปานกลาง ค่าเฉลี่ย 3. 4 0 – 4. 1 9 แสดงว่า เห็นด้วยมาก / ความพึงพอใจมาก ค่าเฉลี่ย 4. 2 0 – 5.00 แสดงว่า เห็นด้วยมากที่สุด / ความพึงพอใจมากที่สุด

20. 1. การทดสอบความเที่ยงตามเนื้อหา ( Content ) สำหรับการหาค่า IOC เป็นการตรวจสอบความ เที่ยงตรงตามเนื้อหา เพื่อหาดัชนีความสอดคล้อง ( I ndex o f C ongruence) โดยให้ ผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบ อย่างน้อย 3 ท่าน เพื่อพิจารณาข้อคำถามแต่ละข้อ และกำหนดคะแนนไว้ ดังนี้ + 1 ถ้า เชื่อว่าคำถามข้อนั้น ตรง / สอดคล้องกับเนื้อหา ใน วัตถุประสงค์ ฯ 0 ถ้า ไม่แน่ใจว่าคำถามจะตรง / สอดคล้องกับเนื้อหา ใน วัตถุประสงค์ ฯ - 1 ถ้าคำถามข้อนั้น ไม่ได้ตรง / สอดคล้องกับเนื้อหา ในวัตถุประสงค์ฯ IOC = ผลรวมคะแนน / หารด้วย ผู้เชี่ยวชาญ ถ้าค่า IOC > .5 ถือว่าใช้ได้

21. 2 . แบบแบ่งครึ่ง (Split-half method) เป็นวิธีการ สร้างเครื่องมือขึ้นมา 1 ชุด ไป ทดลองกับกลุ่มตัวอย่างเพียงครั้งเดียว นำมาให้คะแนน และ แบ่งคะแนนเป็น 2 ส่วน เช่น แบ่งครึ่งแรก กับ ครึ่งหลัง ( ควรมี จำนวนข้อเท่ากัน เช่น 100 ข้อ ครึ่ง แรก 50 ข้อ ครึ่ง หลัง 50 ข้อ ) นำคะแนนที่ได้มาหาค่าความสัมพันธ์ โดยใช้ค่าสหสัมพันธ์ของเพียร์สัน เหมือนเดิม แต่จะได้ค่า ความเที่ยง ครึ่งฉบับ จึงต้อง ปรับขยายให้เป็นความเที่ยงรวมทั้งฉบับ โดยใช้สูตร KR-20 และ KR-21 ของ Kuder - Richardson

23. ตัวอย่างค่า Split-half

24. 3. สูตรของครอนบัค (Cronbach) สัมประสิทธิ์แอลฟา Coefficient - α เป็นวิธีที่ใช้ได้กับการให้คะแนนที่ไม่จำเป็นต้องเป็นระบบ 0–1 ดังนั้น แบบสำรวจความพึงพอใจ ที่เป็นแบบมาตรประเมินค่า ( Rating Scale) เช่น 5 4 3 2 และ 1 ซึ่งทดลองทำเพียงครั้งเดียวกับกลุ่มทดลองที่มีขนาด 30 ชุด / คน โดยใช้สูตรของ Cronbach’Alpha เป็นวิธีที่นิยมใช้กันมาก ( โดยเฉลี่ยทั้งหมดต้องได้ค่า  ไม่ต่ำกว่า 0.65 ) = สัมประสิทธิ์ความเที่ยงของเครื่องมือ = ความแปรปรวนของคะแนนคำถามแต่ละข้อ = ความแปรปรวนของคะแนนรวมของผู้ตอบทั้งหมด

25. กด Continue และ OK ตามลำดับ

26. ตัวอย่างค่า Alpha=.8490

27. การเก็บรวบรวมข้อมูล ( Collection of Data ) ข้อมูลเป็นสิ่งที่ได้ทราบแล้วและเป็นข้อความจริง ที่ปรากฏในรูปของสถิติตัวเลขหรือในลักษณะที่ไม่ใช่ตัวเลข โดยพิจารณาเลือกใช้ข้อมูล การใช้ข้อมูลจะต้องพิจารณาถึงความถูกต้อง ความทันสมัยและค่าใช้จ่ายเพื่อเก็บข้อมูลโดยการเก็บรวบรวมข้อมูลจะต้องให้สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ กรอบแนวคิด สมมติฐานการวิจัย และการใช้สถิติเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งมีประเด็นที่สำคัญ ดังนี้ 1. การเก็บรวบรวมข้อมูลให้สอดคล้องกับวัตถุประสงค์การวิจัย หากวัตถุประสงค์ของการวิจัย ต้องการทราบถึง ความคิดเห็นการบริหารจัดการ พฤติกรรมการซื้อของผู้บริโภค หรือความพึงพอใจของลูกค้าที่มีต่อการให้บริการ ซึ่งการเก็บรวบรวมข้อมูลก็จะมุ่งไปถามความคิดเห็นของลูกค้า พฤติกรรมการซื้อ เช่น คุณลักษณะของผู้ซื้อ ซื้ออย่างไร ซื้อที่ไหน ซื้อเมื่อไหร่ ซื้อทำไม และซื้อบ่อยเพียงใด เป็นต้น 2. การเก็บรวบรวมข้อมูลให้ตรงตามกรอบแนวการวิจัย ข้อมูลที่เก็บรวบรวมมาจะต้องครบถ้วนตามกรอบแนวคิดการวิจัย ทั้งนี้เพราะกรอบแนวคิดได้กำหนดตัวแปรไว้อย่างชัดเจนแล้ว ซึ่งการสร้างแบบสอบถาม ได้สร้างให้ครบตามตัวแปรในกรอบแนวคิดการวิจัยอยู่แล้ว ฉะนั้นการเก็บข้อมูลต้องให้เป็นไปตามกรอบแนวคิดการวิจัย

28. การเก็บรวบรวมข้อมูล ( Data ) 3. การเก็บรวบรวมข้อมูลเพื่อต้องการทดสอบสมมติฐานการวิจัย โดยข้อมูลที่เก็บรวบรวมมาเพื่อทดสอบหรือต้องการพิสูจน์ว่า เพศ อายุ การศึกษา อาชีพ และ รายได้ ที่แตกต่างกัน จะ มีความคิดเห็น หรือ มีพฤติกรรมในการซื้อสินค้า แตกต่างกันหรือไม่ หรือมี ระดับความพึงพอใจ แตกต่างกันเท่าใด เป็นต้น 4. การเก็บรวบรวมข้อมูลมาเพื่อเลือกสถิติวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งการเก็บข้อมูลอาจเป็นที่อยู่ในลักษณะคุณภาพหรือคุณลักษณะที่ไม่อาจ บวก ลบ กันได้ เช่น ข้อมูลส่วนบุคคล ( ปัจจัยส่วนบุคคล ) เช่น เพศ อายุ การศึกษา อาชีพ รายได้ สถานภาพสมรส หรือภูมิลำเนาเป็นต้น ส่วนข้อมูลที่เก็บรวบรวมในรูปเชิงปริมาณที่เป็นตัวเลข เช่น 5 4 3 2 และ 1 แทนระดับความคิดเห็น หรือแทนระดับความพึงพอใจ ดังนั้น การเลือกสถิติเพื่อวิเคราะห์จะต้องพิจารณาเงื่อนไขและความเป็นไปได้ของข้อมูลด้วย ดังตัวอย่างการสถิติเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลของนักศึกษาที่ทำวิทยานิพนธ์ ดังเช่น

29. การใช้สถิติวิเคราะห์ข้อมูล ( Data Analysis ) มี เกณฑ์เลือกใช้ คือ 1. พิจารณา วัตถุประสงค์ และ กรอบแนวคิด การวิจัย 2 . พิจารณาจำนวน ประชากร และ ตัวอย่าง / กลุ่มตัวอย่าง 3. พิจารณาลักษณะข้อมูลที่เก็บ แบบกลุ่ม หรือ แบบอันดับ / ตัวเลข 4. พิจารณาถึงการ ทดสอบสมมติฐาน ว่า” เปรียบเทียบค่าเฉลี่ย และ ความแปรปรวน ”หรือ หาความสัมพันธ์ ระหว่าง ตัวแปรอิสระ กับ ตัวแปรตาม หรือ ตัวแปรตาม ด้วยกัน หรือ การวิเคราะห์ด้วย Regression, Factor Analysis, Cluster-Discriminant Analysis 5. พิจารณา ระดับการวัด และจุดมุ่งหมายใน การนำผลการวิจัยไปใช้

30. การใช้สถิติวิเคราะห์ข้อมูล ( SPSS for Windows ) การวิจัยครั้งนี้ได้ใช้สถิติเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ สถิติพรรณนาข้อมูลที่จัดเก็บมาได้ และสถิติอ้างอิงเพื่อวิเคราะห์เปรียบเทียบค่าเฉลี่ย / แปรปรวนและหาความสัมพันธ์ของข้อมูลในกรณีที่มีการทดสอบสมมติฐาน ดังนี้ ( กัลยา วานิชย์บัญชา . 254 9 : 2 40 –258 ) ตอนที่ 1 ข้อมูลปัจจัยส่วนบุคคลของลูกค้า / ผู้บริโภคหรือประชาชนที่มาใช้บริการใน หน่วยงาน / องค์กรฯ ซึ่งเป็นข้อมูลเชิงกลุ่ม โดยใช้ สถิติวิเคราะห์ค่าความถี่ ( Frequency ) และ ร้อยละ ( Percentage ) ตอนที่ 2 พฤติกรรมการเลือกซื้อของลูกค้า / ผู้บริโภคหรือพฤติกรรมการของประชาชน ที่ใช้บริการฯโดยเป็นข้อมูลคุณลักษณะ จึงต้องใช้ สถิติเพื่อวิเคราะห์ค่าความถี่ ( Frequency ) และ ร้อยละ ( Percentage ) ตอนที่ 3 การ บริหารจัดการร้านขายสินค้า ฯ ซึ่งเป็น ระดับความคิดเห็น ต่อการบริหาร จัดการของร้านฯ ซึ่งเป็นข้อมูลเชิงปริมาณ เหมือนกันตอนที่ 4 ตอนที่ 4 การ ตัดสินใจซื้อสินค้า ฯ ซึ่งเป็น ระดับการตัดสินใจ ของลูกค้าฯที่มีต่อการสินค้าในร้านฯ โดยทั้ง ตอน 3-4 เหมือนกันจึงต้องใช้ สถิติวิเคราะห์ค่าเฉลี่ย ตัวอย่าง ( Sample mean ) เพื่อใช้หา ค่าเฉลี่ยของข้อมูลที่เก็บได้ฯ และใช้ สถิติวิเคราะห์ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน ( Standard deviation ) เพื่อใช้อธิบายค่าความแปรปรวนของข้อมูลที่ได้จากแบบสอบถาม ตอนที่ 3 และ ตอนที่ 4

31. การใช้สถิติเพื่อทดสอบสมมติฐาน ( SPSS for Windows ) 1. การทดสอบสมมติฐานด้วย t – test เพื่อเปรียบเทียบความแตกต่างระหว่างเพศชาย และเพศหญิงที่มีระดับความคิดเห็นต่อการบริหารจัดการร้านจำหน่ายสินค้า และบริการฯ และระดับความคิดเห็นต่อการตัดสินใจซื้อสินค้าฯ 2. การทดสอบสมมติฐานด้วย One-way ANOVA : F – test เพื่อเปรียบเทียบของความ แปรปรวน / แตกต่างระหว่างระดับความคิดเห็น / ระดับการตัดสินใจที่มี 3 กลุ่มขึ้นไป 3. การทดสอบความเป็นอิสระต่อกัน ระหว่างปัจจัยส่วนบุคคล กับพฤติกรรมการซื้อฯ ของผู้บริโภค ด้วย  2 : test of Independent โดยกำหนดนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.05 ถ้าผลการทดสอบมีค่าน้อยกว่า 0.05 หรือ “ ไม่เป็นอิสระต่อกัน ” สัมพันธ์กัน หรือ ส่งผลต่อกัน หรือพฤติกรรมการซื้อสินค้าแตกต่างกัน แสดงว่า ปัจจัยส่วนบุคคลมีผลต่อพฤติกรรมการซื้อแตกต่างกัน แต่ถ้าผลการทดสอบมีค่า มากกว่า 0.05 หรือ “ เป็นอิสระต่อกัน ” หมายความว่า ไม่สัมพันธ์กัน หรือไม่ส่งผลต่อกัน หรือไม่แตกต่างกัน แสดงว่า ปัจจัยส่วนบุคคล ไม่มีผลต่อ พฤติกรรมการซื้อสินค้าฯ เป็นต้น

32. การใช้สถิติเพื่อทดสอบสมมติฐาน ( SPSS for Windows ) 4. การทดสอบสมมติฐานด้วยค่าสหสัมพันธ์ ( Correlation ) เพ ื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างการบริหารจัดการร้านจำหน่ายฯ กับระดับการตัดสินใจของผู้บริโภค โดยกำหนดนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.01 ซึ่งถ้าผลการทดสอบมี ค่าน้อยกว่า 0.01 ไม่มีความสัมพันธ์กัน แต่ถ้า ค่ามากกว่า 0.01 แสดงว่า มีความสัมพันธ์กัน โดยมีเกณฑ์วัดระดับความสัมพันธ์ ตามเกณฑ์ของ อภินันท์ จันตะนี ( 254 9 : 7 ) เพื่อใช้วัดระดับความสัมพันธ์ ดังนี้ - ค่าสหสัมพันธ์ 0.0 1 - 0.20 มีความสัมพันธ์กันใน ระดับต่ำมาก - ค่าสหสัมพันธ์ 0.21 - 0.40 มีความสัมพันธ์กันใน ระดับต่ำ - ค่าสหสัมพันธ์ 0.41 - 0.60 มีความสัมพันธ์กันใน ระดับปานกลาง - ค่าสหสัมพันธ์ 0.61 - 0. 75 มีความสัมพันธ์กันใน ระดับค่อนข้างสูง - ค่าสหสัมพันธ์ 0. 7 6 - 0. 9 0 มีความสัมพันธ์กันใน ระดับสูง - ค่าสหสัมพันธ์ 0. 9 1 – 1.00 มีความสัมพันธ์กันใน ระดับสูงมาก

33. 5. การวิเคราะห์ถดถอย ( Regression Analysis ) เป็นการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเชิงปริมาณ 2 ตัว โดย มี ทั้งการวิเคราะห์ 1. ความถดถอยอย่างง่าย ( Simple Regression ) ซึ่งต้องทราบค่าตัวแปรหนึ่ง หรือต้อของงกำหนดให้ค่าของตัวแปรหนึ่งไว้ก่อนล่วงหน้า เช่น การวิเคราะห์ ความสัมพันธ์ ( ถดถอย ) ระหว่าง รายได้ ( ได้ทราบรายได้แล้วหรือกำหนดรายไว้แล้ว ) กับ รายจ่าย หรือ ค่าโฆษณา กับ ยอดขาย โดย รายได้ และ ค่าโฆษณา เป็น ตัวแปรอิสระ ( Independent Variable) ส่วน การใช้จ่าย และ ยอดขาย เป็น ตัวแปรตาม ( Dependent Variable) ทั้งนี้เพื่อต้องการศึกษา ... - ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรว่า มีความสัมพันธ์กันมาก / น้อยเพียงใด เช่น ถ้า X และ Y มี ความสัมพันธ์กันมาก สรุปว่า ถ้า X มีค่าเปลี่ยนแปลงไปจะ ส่งผล ให้ค่า Y เปลี่ยนแปลงไปมาก ด้วย โดย X เป็นตัว แปรอิสระ ส่วน Y เป็นตัว แปรตาม เป็นต้น - สามารถใช้ ผลการวิเคราะห์ เพื่อ ประมาณค่า หรือ พยากรณ์ ค่า Y ในอนาคตได้ กรณีที่สามารถ ทราบ / กำหนด ค่า X ไว้ได้ 2. การวิเคราะห์ถดถอยสหสัมพันธ์ ( Multiple Regression Analysis)

34. การวิเคราะห์ปัจจัย ( Factor Analysis ) การวิเคราะห์ปัจจัย เป็นเทคนิคที่ใช้สถิติวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อลดจำนวนตัวแปรบางตัวที่มีคุณสมบัติในการอธิบายลักษณะเหมือนกันลง ซึ่งบางตัวแปร อาจต้องตัดทิ้งไปหรือตัวแปรที่มีลักษณะเหมือนกันหรือสัมพันธ์ใกล้เคียงกันก็จัดรวมไว้ด้วยกัน โดยเรียกตัวแปรที่รวมกันขึ้นใหม่นี้ว่า” ปัจจัย ( Factor )” และการที่จัดรวมกันได้กี่ปัจจัยนั้น จะต้องวิเคราะห์ค่าความสัมพันธ์กัน โดยใช้เป็นข้อมูลเชิงปริมาณที่ปรับ เป็น 2 ค่า คือ 0 กับ 1 ดังนั้น การวิเคราะห์ปัจจัยเพื่อต้องการให้ได้ปัจจัยมีจำนวนลดลงน้อยที่สุด และเพื่อให้สามารถอธิบายความผันแปรให้ได้มากขึ้น นั่นเอง ซึ่งทำให้ได้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ปัจจัย คือ 1. ทำให้รวมตัวแปรที่มีลักษณะเหมือนกันและสามารถอธิบายความหมาย ของปัจจัยได้ดียิ่งขึ้น 2. สามารถนำปัจจัยที่รวมเข้ากันไปวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อเปรียบเทียบได้ ...

35. การวิเคราะห์จำแนก ( Discriminant Analysis ) การวิเคราะห์จำแนก เพื่อจำแนกคน หน่วยงาน / องค์กร หรือสิ่งต่าง ๆ ออกมาอย่างน้อย 2 กลุ่ม เช่น ให้ 1 คน หรือ 1 หน่วยงาน / องค์กร หรือ 1 บริษัท โดยจำแนก case ที่เหมือนกันหรือคล้ายกันให้อยู่ในกลุ่มเดียวกัน และใช้ข้อมูลที่จำแนกออกเป็นกลุ่มในการสร้างสมการเพื่อแสดงความสัมพันธ์ระหว่างกลุ่มตัวแปรที่คาดว่าจะส่งผลให้ case ที่อยู่ต่างกลุ่มกันมีความแตกต่างกัน จุดประสงค์ที่วิเคราะห์จำแนกกลุ่ม คือ 1. เพื่อแสดงความสัมพันธ์ของตัวแปรแยกกลุ่มหรือตัวแปรตาม กับตัวแปรอิสระ อย่างน้อย 1 ตัว โดยสร้างสมการเชิงเส้นที่ใช้ข้อมูลจริงที่ได้มาจากกลุ่ม 2. เพื่อทดสอบความแตกต่างระหว่างกลุ่มตั้งแต่ 2 กลุ่มขึ้นไป โดยเปรียบเทียบกับ ค่ากลางของกลุ่มที่กำหนดไว้ 3. เพื่อพิจารณาว่าตัวแปรอิสระใดเป็นตัวแปรที่สำคัญในการแบ่งกลุ่ม โดยใช้ใน การทดสอบสมมติฐานระหว่างตัวแปรอิสระ กับตัวแปรตาม ...

36. การวิเคราะห์จำแนกกลุ่ม ( Cluster Analysis ) เป็นวิธีการจำแนกหรือ แบ่ง Case เช่น คน องค์กร / หน่วยงาน หรือบริษัทฯ หรือแบ่งตัวแปรออกเป็นกลุ่มย่อย ๆ ตั้งแต่ 2 กลุ่ม ขึ้นไป โดย case ที่อยู่ในกลุ่มเดียวกันต้องมีลักษณะที่เหมือนกัน / ใกล้เคียงกัน ส่วน case ที่อยู่ต่างกลุ่มกันต้องมีลักษณะที่แตกต่างกัน และแต่ละ case จะอยู่ทั้งกลุ่มไม่ได้ ซึ่งการจำแนกกลุ่ม มีจุดประสงค์ เพื่อจัดกลุ่ม case กลุ่ม ผู้บริโภคหรือลูกค้า กลุ่มสินค้า กลุ่มนักบริหาร / ผู้ปกครอง กลุ่มการแพทย์ / พยาบาลฯลฯ Ex.

37. การวิเคราะห์เส้นทาง ( Path Analysis ) การวิเคราะห์เส้นทาง เป็นการพัฒนามาจากการวิเคราะห์การถดถอย โดยใช้แผนภาพและสมการโครงสร้างของแผนภาพเพื่อการวิเคราะห์ และเพื่อใช้อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรสาเหตุที่มีต่อตัวแปลผล ทั้งระดับขนาดและทิศทางของความสัมพันธ์ และอธิบายยังสามารถอธิบายความสัมพันธ์ทางตรงและทางอ้อมได้ด้วย

38. การวิเคราะห์ปัจจัย ( Factor Analysis ) การวิเคราะห์ปัจจัยทางเทคนิค เป็นการ วิเคราะห์หลักทรัพย์ หรือ ดัชนีราคาหลักทรัพย์ โดยอาศัยข้อมูลในอดีต เช่น รูปแบบการเปลี่ยนแปลงของราคา ปริมาณการซื้อขาย เพื่อนำมาประเมินแนวโน้มในอนาคต โดยไม่ต้องอาศัยข้อมูลทางการเงินของบริษัท เช่น งบดุล , งบกำไรขาดทุน และ งบกระแสเงินสด ส่วนใหญ่นิยมใช้ แผนภูมิ เป็นเครื่องมือในการวิเคราะห์ การวิเคราะห์ปัจจัยทางเทคนิคใช้ไม่ได้กับ ตลาดมีประสิทธิภาพ เนื่องจากราคาจะสะท้อนข้อมูลข่าวสารและเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วจนไม่สามารถคาดการณ์แนวโน้มได้

39. การวิเคราะห์ปัจจัย ( Analysis ) และเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วจนไม่สามารถคาดการณ์แนวโน้มได้

40. การวิเคราะห์ปัจจัย ( Analysis ) และเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วจนไม่สามารถคาดการณ์แนวโน้มได้