เตรียมสอบศูนย์วิจัย เรื่อง การวิจัย

[1] การวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคม (Social Network Analysis)

อ้างอิงจาก SpatialPolicy Makers :  http://spatialpolicymakers.blogspot.com/2008/07/social-network-analysis.html

การวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคมไม่ใช่เรื่องใหม่ อันที่จริงเป็นแนวคิดที่มีการศึกษากันอย่างแพร่หลายในแวดวงวิชาการทางสังคมศาสตร์ มานานแล้วหลายทศวรรษ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในทางมานุษยวิทยาและสังคมวิทยา เช่น การจัดช่วงชั้นทางสังคม สังคมวิทยาเมือง สังคมวิทยาเกี่ยวกับสุขภาพจิต หรือสังคมวิทยาองค์กร แต่เมื่อสังคมเราเข้าสู่ยุคสังคมเครือข่ายขนาดใหญ่แบบอินเตอร์เน็ตที่ประกอบด้วยเครือข่ายย่อยจำนวนมากต่อเชื่อมกัน ซึ่งค่อนข้างสลับซับซ้อน ยากที่จะอธิบาย นักวิชาการเมื่อมาค้นในลิ้นชักพบกับศาสตร์แขนงนี้เข้าแล้ว เอาไปประยุกต์ใช้ จึงได้เห็นพลังในการอธิบายเรื่องเครือข่ายค่อนข้างสูง ถึงขนาดที่ว่า ผู้เชี่ยวชาญด้านการวิจัยตลาดระดับโลกอย่างบริษัทการ์ตเนอร์ (Gartner) ได้ทำการวิเคราะห์ไว้ตั้งแต่ปี พ.ศ. 2549 ว่า เทคโนโลยีที่เชื่อว่าจะสร้างผลกระทบอย่างมากแก่ภาคธุรกิจในช่วง 10 ปีต่อจากนี้หนึ่งในนั้น ได้แก่ การวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคม

การวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคมเป็นการศึกษาเกี่ยวกับความสัมพันธ์หรือความเชื่อมโยง(linkage)ต่างๆของผู้กระทำทางสังคมทั้งหลาย ไม่ว่าจะเป็นบุคคล กลุ่ม หรือองค์กร ศึกษากระบวนการ(process) ที่ก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงความสัมพันธ์ระหว่างบุคคลและระหว่างกลุ่ม เน้นถึงกระบวนการปรับตัวและความสามารถในการปรับตัวของมนุษย์ เพราะฉะนั้นความสัมพันธ์ทางสังคมจึงไม่ได้ถูกกำหนดให้มีลักษณะตายตัวตามแบบแผนทางวัฒนธรรมหรือตามลักษณะองค์กรทางสังคม แต่แปรเปลี่ยนไปตามสถานภาพ บทบาทของบุคคลและสถานการณ์ที่เปลี่ยนไปตามกาลเวลา นอกจากนี้การวิเคราะห์เครือข่ายยังให้ความสนใจกับความสัมพันธ์ต่างๆระหว่างผู้กระทำหรือกลุ่มทั้งหลายมากกว่าจะเน้นที่คุณลักษณะต่างๆ (attributes) ของผู้กระทำหรือลักษณะของสมาชิกในกลุ่มของผู้กระทำเหล่านั้น ลักษณะเด่นของการวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคมคือเป็นความพยายามที่จะศึกษา อธิบายโครงสร้างทางสังคม โดยพิจารณาลักษณะการกระทำความสัมพันธ์ทางสังคมของปัจเจกหรือกลุ่มที่นำไปสู่ โครงสร้างสังคมและลักษณะที่โครงสร้างสังคมก่อให้เกิดหรือจำกัด(constrain) การกระทำและความสัมพันธ์ทางสังคมของปัจเจกหรือกลุ่ม รวมทั้งลักษณะที่ทัศนคติและพฤติกรรมต่างๆของผู้กระทำทั้งหลายที่มีความสัมพันธ์ทางสังคมต่อกันถูกกำหนดภายในบริบททางสังคมที่การกระทำนั้นๆเกิดขึ้น

การใช้การวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคมในการวิเคราะห์ปัญหาความสัมพันธ์ด้านข้อมูลในเครือข่ายขององค์กร เพื่อทำให้หน่วยงานต่างๆ ในองค์กรร่วมมือกันทำงานอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งการวางแผนหรือการวางผังสมัยใหม่ที่คำนึงถึงบทบาทขององค์กรด้านสังคมที่หลากหลาย ผู้มีส่วนได้เสียที่มากมาย จากเดิมที่นักวางแผนเป็นผู้เชี่ยวชาญ ที่เสมือนต้องรู้ทุกเรื่องราวในการวางแผนแบบองค์รวม (Comprehensive planning) มาเป็นการวางแผนแบบประสานร่วมมือกัน (Collaborative planning) ที่ต้องอาศัยความร่วมมือด้านข้อมูลจากภาคีต่างๆ เป็นจำนวนมาก โดยการวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคมสามารถตอบปัญหาสำคัญๆ เช่น ใครมีบทบาทสำคัญในองค์กรในด้านต่างๆ, แต่ละหน่วยงานทั้งในและนอกองค์กร มีความสัมพันธ์กันอย่างไร, ข้อมูลในองค์กรและระหว่างองค์กร ถูกส่งจากใคร ไปหาใคร, ข้อมูลไปกระจุกตัวอยู่ที่ไหน เกิดปัญหาคอขวดของข้อมูลหรือไม่, ทำไมข้อมูลไปไม่ถึงผู้ต้องการรับ, ใครหรือหน่วยงานไหน มีศักยภาพ แต่ถูกละเลย เป็นต้น

ความร่วมมืออย่างกว้างขวางระหว่างองค์กร เป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยให้ภารกิจสามารถบรรลุวัตถุประสงค์โดยเฉพาะงานขนาดใหญ่ (เช่น การแสวงหาความร่วมมือกับท้องถิ่น และ/หรือ องค์กรภาคเอกชนในการสร้างเขื่อนป้องกันตลิ่งตลอดลำน้ำโขง) เพราะแต่ละกลุ่มและแต่ละองค์กรก็มีความรู้ความถนัดที่ต่างกัน และความรู้เหล่านั้นจะเกิดประโยชน์ก็ต่อเมื่อเกิดสะพานเชื่อมความรู้ทั้งหมดเข้าด้วยกันอย่างมีความหมาย แต่ความพยายามในการเชื่อมโยงความรู้ของเครือข่ายเข้าด้วยกัน มักประสบอุปสรรคหลากหลาย เช่นการที่ผู้มีอำนาจ ตัดสินใจไม่ทราบว่าแหล่งความรู้ที่ต้องการอยู่ที่หน่วยงานไหน ใครควรจะส่งข้อมูลให้ใคร ทำไมข้อมูลที่ดูเหมือนจะมีพร้อมไม่สามารถถูกรวบรวมและสังเคราะห์ เมื่อรวบรวมปัญหาดังกล่าวเข้าด้วยกัน จะเห็นว่า เกิดจากการที่องค์กรมองไม่เห็นโครงสร้างที่แท้จริงของเครือข่ายของตน ทำให้ไม่เข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างหน่วยต่างๆ ในเครือข่าย การวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคมสามารถตอบปัญหาสำคัญๆ ดังกล่าว ได้โดยการแปลงข้อมูลเป็นแผนภาพที่ผู้อ่าน สามารถทำความเข้าใจคุณลักษณะต่างๆ ของความสัมพันธ์ทั้งในและนอกองค์กรได้

อาจกล่าวได้ว่าการวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคม สามารถเปิดเผยให้เห็น
- การติดขัดของข้อมูล หรือการที่ข้อมูลไปกระจุกตัวอยู่ในหน่วยงานใดหน่วยงานหนึ่ง
- จำนวนเส้นทางความสัมพันธ์ ซึ่งหากแต่ละหน่วยงานมีจำนวนเส้นทางความสัมพันธ์กันน้อยย่อมหมาย ความว่าข้อมูลไม่เชื่อมถึงกัน
- ระยะห่างระหว่างหน่วยงาน หากหน่วยงานอยู่ห่างกันมาก ย่อมต้องใช้เวลานานในการส่งข้อมูลถึงกัน
- หน่วยงานที่หลุดออกจากเครือข่าย บ่งบอกถึงการเป็นหน่วยงานที่ไม่เชื่อมข้อมูลกับใครเลย เป็นการสูญเสียทรัพยากรในระบบ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากหน่วยงานนั้นมีความสามารถมาก

การวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคม ทำกันอย่างไรกันบ้าง ตอบเลยว่าง่ายนิดเดียวครับ โดยปกติแล้วจะประกอบด้วยขั้นตอนสำคัญๆ ดังต่อไปนี้
1. เลือกกลุ่มเป้าหมายที่ต้องการศึกษา เช่น คลัสเตอร์อุตสาหกรรมไหมภาคอีสาน หรือกลุ่มภาคีต่างๆในการวางผังภาค หรือแผนกต่างๆ ในสำนักงานโยธาธิการและผังเมืองจังหวัด
2. เลือกประเภทความสัมพันธ์ที่ต้องการศึกษา เช่น การไหลของวัตถุดิบ, การสื่อสาร, ความเชื่อถือ หรือการไหลของข้อมูล
3. ศึกษากลุ่มเป้าหมายและความสัมพันธ์ดังกล่าว โดยใช้วิธีการต่างๆ เช่น ทำแบบสำรวจ การสังเกตการณ์
4. นำข้อมูลที่ได้มาบันทึกเป็นรูปแบบที่โปรแกรมสร้างแผนภาพเครือข่ายทางสังคมเข้าใจได้ เช่น ใน MsExcel
5. นำข้อมูลที่บันทึกแล้วมาเปิดในโปรแกรมสร้างแผนภาพเครือข่าย เช่น UciNET, NetDRAW ฯลฯเพื่อให้โปรแกรมสร้างแผนภาพออกมา
6. นำแผนภาพที่ได้มาวิเคราะห์เพื่อหาคำตอบปัญหาที่ถาม โดยอาจใช้โปรแกรมช่วยวิเคราะห์
7. นำผลลัพธ์ที่ได้มาปฏิบัติเพื่อแก้ปัญหาหรือปรับปรุงต่อไป

ขอทิ้งท้ายกับสุดยอดเคล็ดวิชากับประสบการณ์ที่โดนกรรมการให้ใบเหลืองประจำ คือ การวิเคราะห์เครือข่ายไม่ใช่การวิเคราะห์โครงสร้างขององค์กร และ(สำคัญ)ต้องมีพื้นฐานของหลักสถิติอยู่เป็นนิจ
รายการอ้างอิง

Knoke D. and Kuklinski J.H. (1990) Network Analysis. Newbury Park London, SAGE publications.

Wasserman S. and Faust K. (1994) Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge, Cambridge University Press.

*******************************************

[2] social network analysis (SNA)

อ้างอิงจาก Ruchareka’s Diary : http://ruchareka.wordpress.com/2012/03/11/social-network-analysis-sna/

social network analysis (SNA)
หลักการคือ นักวิเคราะห์เครือข่ายจะทำการเก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับความสัมพันธ์และปฏิสัมพันธ์ของ nodes ต่างๆ ที่อยู่ภายในเครือข่ายมาทำการวิเคราะห์ nodes หมายถึงคน ส่วน links หมายถึง ความสัมพันธ์ระหว่างคน แต่ที่จริง nodes อาจเป็นสิ่งไม่มีชีวิตก็ได้ เช่น เป็นวัตถุ สิ่งของ เหตุการณ์ หรือแนวคิด นำมาวัดและวิเคราะห์ด้วยเทคนิคทางคณิตศาสตร์ด้วยโปรแกรมประเภท SNA softwares ซึ่งปัจจุบันมีมากมายหลายชนิด จากนั้นนำมาสร้างเป็นกราฟหรือแผนที่อธิบายแบบแผนของการเชื่อมโยงระหว่าง nodes ต่างๆ ภายในเครือข่ายนั้นๆ เทคนิค SNA นิยมนำมาประยุกต์ใช้กันหลายวงการ ทั้งวิทยาศาสตร์ สังคมศาสตร์ และศาสตร์ทางด้านการบริหารจัดการ ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์และประเมินเครือข่ายความเป็นผู้นำหรือ leadership network เป็นต้น

ดัชนีวัดเครือข่าย (metrics) ที่สำคัญ มีอะไรบ้าง?

1. Bonding และ bridging
ทั้งสองคำนี้จะนิยมใช้บ่อย ในเรื่องทุนทางสังคม (social capital) โดย Robert Putnam เป็นตัววัดความเชื่องโยง (connectivity) โดย bonding จะเป็นบริเวณที่มีการเชื่อมโยงภายในกลุ่มที่เกาะกันแน่น ทำให้เกิดชุมชนหรือเครือข่ายที่ไว้วางใจกัน ส่วน bridging จะเป็นบริเวณที่มีการเชื่อมโยงข้ามต่อออกไปยังกลุ่มอื่น ซึ่งเป็นช่องที่จะทำให้นำนวัตกรรมและความรู้ใหม่ๆเข้ามาสู่ชุมชนหรือเครือข่ายได้
Ronald S.Burt ใช้คำว่า closure และ brokerage ส่วน Mark Granovetter ใช้คำว่า strong ties และ weak ties

2.Clusters
เป็นกลุ่มย่อยในเครือข่าย ที่เกาะตัวกันหนาแน่น วัดได้จาก ค่าความหนาแน่น (density) และจำนวน links per node

3. Core / Periphery structure
รูปแบบโครงสร้างของเครือข่าย ที่แสดงให้เห็นว่า nodes ใดมีลักษณะเป็น core คือมีการเกาะกลุ่มหนาแน่นอยู่ตรงกลาง และ nodes ใดมีลักษณะเป็น periphery คือกระจายตัวอยู่รอบนอกและมีการเชื่อมโยงไปยัง nodes อื่นๆ น้อย

4. Density และ links per node
density หมายถึง จำนวน links ที่มีอยู่จริงในเครือข่าย หารด้วยจำนวน links ที่มีโอกาสเป็นไปได้ (ในภาพ density = 6/10 = 0.6) ส่วน Links per node หมายถึง จำนวน links ที่มีอยู่จริงในเครือข่าย หารด้วยจำนวน nodes ทั้งหมดที่มีอยู่ในเครือข่าย (ในภาพ links per node = 6/5 = 1.2) ซึ่งจะช่วยวัดการเชื่อมโยงของเครือข่ายได้ถูกต้องแม่นยำ มากกว่าการใช้ density เพียงอย่างเดียว

5. Bridgers และ Betweenness Centrality
Bridgers เป็น nodes หรือคนที่มีการติดต่อเชื่อมโยงออกไปยัง clusters กลุ่มอื่น คนที่เป็น Bridgers จะสามารถนำโอกาสดีๆ เช่น นวัตกรรมใหม่ สร้างผลกระทบและนำความเจริญเข้ามาในกลุ่มได้ การหาตัว bridgers ทำได้โดยการคำนวณค่า betweenness centrality ซึ่งจะวัดว่าคนๆนั้นทำตัวเป็นจุดถ่ายทอดระหว่างสมาชิกเครือข่ายคนอื่นๆ มากน้อยแค่ไหน ดัชนีอีกตัวหนึ่งที่ใช้หาคนที่เป็น bridgers คือค่า network constraint ซึ่งวัดจำนวน links ที่คนๆนั้นทำการเชื่อมโยงต่อไปยัง nodes อื่นที่มีการเชื่อมโยงกันอยู่แล้ว แต่ถ้าค่า network constraint ต่ำ หมายถึงจำนวน links ที่เขาทำการเชื่อมโยงต่อไปยัง nodes ต่างๆ ที่ยังไม่ได้มีการเชื่อมโยงกันเอง สรุปว่า คนที่เป็น bridgers คือคนที่มีค่า betweenness centrality สูง และมีค่า network constraint ต่ำ

6. Hubs และ Indegree Centrality
Hubs คือ คนที่มีอิทธิพลที่สุดในเครือข่าย ไม่ว่า hub นั้นจะสร้างสะพานเชื่อมระหว่าง clusters ที่แตกต่างกัน หรือเชื่อมภายใน clusters เดียวกัน หรือเชื่อมทั้งสองอย่าง เขาจะเป็นบุคคลที่พึงประสงค์ของสมาชิกเครือข่ายรายอื่นๆ การค้นหาว่าใครเป็น hub หรือมีอิทธิพลต่อเครือข่าย จะใช้ค่า indegree centrality คือการนับจำนวน directed links ที่เข้ามาหาคนๆนั้น จากการเป็นคนที่มีชื่อเสียงเป็นที่รู้จัก หรือให้คำปรึกษาแก่คนอื่น เป็นต้น

7. Structural Equivalence
ตัวอย่างชัดเจนของ Structural Equivalence คือ วิธีการขายหนังสือของ Amazon ที่กล่าวว่า คนซื้อหนังสือ A และ B ไปแล้ว มักมีแนวโน้มที่จะซื้อหนังสือ C และ D ด้วยเช่นกัน .. ทั้งหนังสือและคนซื้อล้วนเป็น nodes ที่เชื่อมโยงกันภายในเครือข่ายเดียวกัน คนที่ซื้อหนังสือชนิดเดียวกันจะมีค่า Structural Equivalence สูง ส่วนคนที่ซื้อหนังสือต่างชนิดกัน จะมีค่า Structural Equivalence ต่ำ

สำหรับในกรณีของเครือข่ายองค์กร ค่า Structural equivalence ที่สูง จะแสดงถึงกลุ่มคนจำนวนมากที่ share เป้าหมาย วัตถุประสงค์ ทำกิจกรรม และมีความสนใจร่วมกัน หรือแสดงถึงกิจกรรมที่ share สมาชิกจำนวนมากร่วมกัน ค่า Structural equivalence เป็นดัชนีวัดเครือข่ายที่สำคัญ คล้ายๆกันการหา กลุ่มย่อยหรือ clusters แต่มีความแตกต่างกันคือค่า structural equivalence ไม่จำเป็นต้องสอบถามว่าใครรู้จักกับใครมาก่อน (เหมือนกับการที่ Amazon.com แนะนำเราว่า มีใครบ้างที่ซื้อหนังสือเล่มเดียวกับที่เราสนใจ เป็นต้น) ทำให้การเก็บข้อมูลเพื่อหา structural equivalence ทำได้ง่ายกว่าการหา clusters

สำหรับผู้เชี่ยวชาญที่จัดว่าเป็นกูรูของศาสตร์นี้ หลายท่านมีผลงานที่น่าสนใจและได้รับการอ้างอิงบ่อยในวงการ SNA ท่านที่สนใจสามารถอ่านเพิ่มเติมได้ อาทิ John Scott, Stephen P. Borgatti & Martin G Everett, Stanley Wasserman & Katherine Faust, Mark Granovetter, Linton C. Freeman เป็นต้น

อ้างอิงจากบทความ Hoppe B. and Reineltb C. (2010). Social Network Analysis and the Evaluation of Leadership Networks. The Leadership Quarterly. 21, 4: 600-619.

*******************************************

[3] ประเภทของการวิจัย

อ้างอิงจาก Ruchareka’s Diary : http://ruchareka.wordpress.com/2011/06/17/%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B9%80%E0%B8%A0%E0%B8%97%E0%B8%82%E0%B8%AD%E0%B8%87%E0%B8%87%E0%B8%B2%E0%B8%99%E0%B8%A7%E0%B8%B4%E0%B8%88%E0%B8%B1%E0%B8%A2/

วันจันทร์ที่ 20 มิ.ย. 54 นี้ จะเริ่มโครงการสนับสนุนบุคลากรให้ทำวิจัยเพื่อพัฒนาองค์กร .. กิจกรรมดังกล่าว เป็นส่วนหนึ่งของการจัดการความรู้ของหน่วยงานเรา (Stang Library KM) ดังนั้น ต้องเตรียมข้อมูลไปเสวนากันหน่อย หาหัวข้อเพื่อขอทุนทำโครงการวิจัย R2R กันดีกว่า อันดับแรกต้องปูพื้นความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการวิจัยก่อน

ประเภทของการวิจัย 

จำแนกตามศาสตร์ที่เกี่ยวข้อง
- การวิจัยเฉพาะศาสตร์ (Monodisciplinary Research)
- การวิจัยสหสาขาวิชา หรือสหวิทยาการ (Interdisciplinary Research)

จำแนกตามสาขาวิชา
- การวิจัยทางวิทยาศาสตร์
- การวิจัยทางสังคมศาสตร์
- การวิจัยทางมนุษยศาสตร์

จำแนกตามลักษณะของข้อมูล
- การวิจัยเชิงปริมาณ (Quanlitative Research) ข้อมูลเป็นตัวเลข สมการ สัญลักษณ์ทางคณิตศาสตร์ อาศัยเทคนิคทางสถิติมาช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูล
- การวิจัยเชิงคุณภาพ (Qualitative Research) ข้อมูลที่ไม่เป็นตัวเลข แต่เป็นข้อความบรรยายคุณลักษณะ สภาพเหตุการณ์ของสิ่งต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้อง
- การวิจัยแบบผสมผสาน (Mixed Method Research)

จำแนกตามสมมุติฐาน
- การวิจัยเชิงอนุมาน (นิรนัย, deductive Research) – hypothesis-testing method
- การวิจัยเชิงอุปมาน (อุปนัย, inductive research) – hypothesis-generating method

จำแนกตามประโยชน์ของการนำผลการวิจัยไปใช้
- การวิจัยพื้นฐาน (Basic Research) หรือการวิจัยบริสุทธิ์ (Pure Research) เป็นการวิจัยที่ค้นหาหลักการ กฎ ทฤษฎี เพื่อขยายพื้นฐานความรู้ทางวิชาการให้กว้างขวางออกไป
- การวิจัยประยุกต์ (Applied Research) เป็นการวิจัยและพัฒนาเพื่อนำผลไปใช้เพื่อปรับปรุงสภาพของสังคม และความเป็นอยู่ของมนุษย์ให้ดีขึ้น เช่น ด้านเศรษฐกิจ การเมือง และการศึกษา
- การวิจัยเชิงปฎิบัติการ (Action Research-AR) เป็นการวิจัยเพื่อนำผลมาใช้แก้ปัญหาในการปฏิบัติงาน
- การวิจัยดำเนินงาน หรือการวิจัยปฏิบัติการ (Operations Research-OR) การนำเอาปัญหาข้อจำกัดในการปฏิบัติ มาวิเคราะห์และสรุปออกมาเป็นตัวเลขเพื่อใช้ในการตัดสินใจ
- การวิจัยเชิงปฏิบัติการแบบมีส่วนร่วม (Participatory Action Research-PAR)
- การวิจัยชุมชน (Community-based Research)

จำแนกตามความมุ่งหมายของการทำวิจัย
- การวิจัยเพื่อค้นหา หรือการวิจัยเชิงบุกเบิก (Exploratory Research)
- การวิจัยเชิงตีความ (interpretive research) เป็นความพยายามที่จะขุดค้นทฤษฎีจากตัวข้อมูล มากกว่าจากสมมุติฐานที่ตั้งไว้
- การวิจัยเชิงพรรณนา หรือเชิงบรรยาย (Descriptive Research)
- การวิจัยเชิงอรรถาธิบาย หรือการวิจัยเชิงวิเคราะห์ (Explanatory Research / Analytical Research) ศึกษาเหตุการณ์ว่าเกิดขึ้นได้อย่างไร มีสาเหตุจากอะไร ทำไมจึงเป็นเช่นนั้น
- การวิจัยเชิงพยากรณ์ หรือคาดการณ์ (Predictive Research) ศึกษาสภาพเหตุการณ์ในอดีตจนถึงปัจจุบัน เพื่อทำนายอนาคต

จำแนกตามระเบียบวิธีวิจัย
- การวิจัยเชิงประวัติศาสตร์ (Historical Research) เป็นการวิจัยเพื่อค้นหาความจริงในอดีตที่ผ่านมา
- การวิจัยเชิงพรรณนา หรือเชิงบรรยาย (Descriptive Research) เป็นการวิจัยเพื่อค้นหาความจริงในสภาพปัจจุบัน
- การวิจัยเชิงสำรวจ (Survey Research) หรือการวิจัยสำรวจตัวอย่าง (Sample survey research)
- การวิจัยเชิงความสัมพันธ์ของตัวแปร (Interrelationship Research)
- การวิจัยเชิงสหสัมพันธ์ (Correlational Research) ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร 2 ตัวขึ้นไป เช่น ความคิดสร้างสรรค์ และผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน มีสหสัมพันธ์กันหรือไม่?
- การวิจัยเชิงทฤษฎี (Theoretical research) ค้นคว้าหาทฤษฎีใหม่
- การวิจัยเชิงประจักษ์ (Empirical Research) เก็บรวบรวมข้อมูลหลักฐานจากแหล่งปฐมภูมิ ใช้วิธีการทางสถิติในการวิเคราะห์ข้อมูล ทางวิทยาศาสตร์เชื่อว่าสิ่งที่มีจริงคือสิ่งที่สังเกตได้
- การวิจัยเชิงวิพากษ์วิจารณ์ หรือไม่ประจักษ์ (Non-empirical Research) อาศัยข้อมูลที่มีอยู่แล้วในเอกสาร มักใช้การวิพากษ์วิจารณ์แทนการใช้วิธีการทางสถิติ
- การวิจัยเชิงทดลอง (Experimantal Research) ควบคุมตัวแปรต่าง ๆ ที่ไม่เกี่ยวข้อง แล้ววัดผลตัวแปรตาม
- การวิจัยเชิงกึ่งทดลอง (Quasi-expertimental Research) ควบคุมตัวแปรอิสระที่ไม่ต้องการได้เพียงบางตัว
- การวิจัยเชิงทดลองที่แท้จริง (True-Experimental Research)
- การวิจัยเชิงธรรมชาติ (Nationalistic Research) ค้นหาความจริงของสภาพการณ์ ใช้การสังเกตการณ์เป็นสำคัญ
- การวิจัยเชิงเหตุผลเปรียบเทียบ (Causal-comparative research) / การวิจัยย้อนรอย (Expost facto research) จากผลไปเหตุ
- การวิจัยเอกสารและการวิเคราะห์เนื้อหา (Documentary Research)
- การวิจัยกรณีศึกษา (Case Study Research) เก็บข้อมูลในกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็กหรือบุคคล แบบเจาะลึก
- การวิจัยเชิงพัฒนาการ (Developmental Research)
- การวิจัยเชิงพัฒนาระบบ (Research and Development)
- การวิจัยแนวโน้ม (Trend Research)
- การวิจัยเชิงก่อ หรือเชิงพัฒนาสร้างสรรค์ (Constructive Research) เป็นการพัฒนาทางแก้ปัญหา
- การวิจัยปรับใช้ (Adaptive Research)
- การวิจัยประเมินผล (Evaluation Research)
- การวิจัยโดยการสังเกตการณ์ หรือการวิจัยเชิงสังเกต (Observational Research)
- การวิจัยแบบตัดขวาง (Cross sectional Research) เก็บข้อมูลเพียงครั้งเดียวแล้ววิเคราะห์หาความแตกต่างหรือความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ
- การวิจัยระยะยาว (Longtitudinal Research) มีการเก็บข้อมูลมากกว่า 1 ครั้ง แล้วนำข้อมูลมาเปรียบเทียบ เป็น growth study
- การวิจัยเชิงชาติพันธุ์วรรณนา (Ethnographic Research) สังเกตพฤติกรรม วิถีชีวิต ความเชื่อ ค่านิยม ของกลุ่มคนในสังคมและวัฒนธรรมกลุ่มใดกลุ่มหนึ่ง
- การวิจัยทางมานุษยวิทยา (Anthropological Research)
- การวิจัยภาคสนาม (Field Research)
- การวิจัยเพื่อการวางแผน (Planning Research)
- การวิจัยแบบสำมะโน (Census Research) เก็บข้อมูลจากทุกหน่วยของประชากรที่ต้องการศึกษา
- การวิจัยนโยบาย (Policy Research)
- การวิจัยเชิงจำลอง (simulation Research)
- การวิจัยเชิงอนาคต (Futures / Futuristic Research) เป็นการวิจัยเพื่อวางแผนหรือคาดคะเนอนาคต

*******************************************