ระเบียบวิธีวิจัยเป็นองค์ประกอบสำคัญของงานวิจัย ทำหน้าที่อธิบายวิธีการดำเนินงานวิจัยตั้งแต่การออกแบบการวิจัย การเก็บรวบรวมข้อมูล การประมวลผลข้อมูล และการวิเคราะห์ข้อมูล ระเบียบวิธีวิจัยที่ดีจะช่วยให้ผู้อ่านเข้าใจกระบวนการดำเนินงานวิจัยและสามารถนำผลการวิจัยไปใช้ประโยชน์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การเขียนระเบียบวิธีวิจัยในงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง มีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากช่วยให้ผู้อ่านสามารถเปรียบเทียบวิธีการดำเนินงานวิจัยของงานวิจัยต่าง ๆ ได้ โดยสามารถพิจารณาจากองค์ประกอบต่าง ๆ ของระเบียบวิธีวิจัย ดังนี้

การออกแบบการวิจัย 

การออกแบบการวิจัย หมายถึง กระบวนการวางแผนและจัดการโครงการวิจัย ตั้งแต่การกำหนดปัญหาการวิจัยจนกระทั่งการเขียนรายงานและการเผยแพร่

องค์ประกอบของการออกแบบการวิจัย

การออกแบบการวิจัยประกอบด้วยองค์ประกอบสำคัญ 4 ประการ ดังนี้

1. กลยุทธ์การวิจัย

กลยุทธ์การวิจัยเป็นการระบุวัตถุประสงค์ของการวิจัย ตัวแปรที่เกี่ยวข้อง กรอบแนวคิดการวิจัย และวิธีการวิจัยที่เหมาะสม วัตถุประสงค์ของการวิจัยเป็นการกำหนดสิ่งที่ต้องการทราบจากงานวิจัย ตัวแปรที่เกี่ยวข้องเป็นสิ่งต่าง ๆ ที่คาดว่าจะมีความสัมพันธ์กันในงานวิจัย กรอบแนวคิดการวิจัยเป็นการอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องในงานวิจัย และวิธีการวิจัยที่เหมาะสมเป็นวิธีการที่ใช้ในการรวบรวมข้อมูลเพื่อตอบคำถามวิจัย

2. กรอบแนวคิดการวิจัย

กรอบแนวคิดการวิจัยเป็นการอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องในงานวิจัย กรอบแนวคิดการวิจัยที่ดีจะช่วยให้ผู้วิจัยสามารถเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องและกำหนดวิธีการวิจัยได้อย่างเหมาะสม

3. ข้อมูล

ข้อมูลเป็นข้อมูลที่ใช้ในการตอบคำถามวิจัย ประเภทของข้อมูลที่ต้องการสามารถแบ่งได้เป็นข้อมูลเชิงปริมาณและข้อมูลเชิงคุณภาพ แหล่งข้อมูลเป็นสถานที่ที่พบข้อมูลที่ต้องการเก็บรวบรวม วิธีการเก็บรวบรวมข้อมูลเป็นวิธีการในการได้มาซึ่งข้อมูลที่ต้องการ

4. เครื่องมือ วิธีการเก็บรวบรวมและการวิเคราะห์ข้อมูล

เครื่องมือ วิธีการเก็บรวบรวมและการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นเครื่องมือที่ใช้เก็บรวบรวมข้อมูล วิธีการประมวลผลข้อมูล และสถิติที่ใช้วิเคราะห์ข้อมูล เครื่องมือที่ใช้เก็บรวบรวมข้อมูลสามารถแบ่งได้เป็นเครื่องมือที่สร้างขึ้นเองและเครื่องมือสำเร็จรูป วิธีการประมวลผลข้อมูลเป็นวิธีการในการนำข้อมูลมาจัดเรียงและสรุป สถิติที่ใช้วิเคราะห์ข้อมูลเป็นเครื่องมือที่ใช้วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตอบคำถามวิจัย

ประเภทของการออกแบบการวิจัย

การออกแบบการวิจัยสามารถแบ่งได้เป็น 2 ประเภทหลัก ๆ ได้แก่ การออกแบบการวิจัยเชิงปริมาณและการออกแบบการวิจัยเชิงคุณภาพ

1. การออกแบบการวิจัยเชิงปริมาณ

การออกแบบการวิจัยเชิงปริมาณเป็นการออกแบบการวิจัยที่มุ่งเน้นการรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณเพื่อตอบคำถามวิจัย การออกแบบการวิจัยเชิงปริมาณที่สำคัญ ได้แก่

• การศึกษาเชิงสำรวจ (Survey Research) เป็นการศึกษาที่มุ่งรวบรวมข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่เพื่อตอบคำถามวิจัย
• การศึกษาเชิงทดลอง (Experimental Research) เป็นการศึกษาที่มุ่งทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่าง ๆ โดยใช้การควบคุมตัวแปรแทรกซ้อน
• การศึกษาเชิงความสัมพันธ์ (Correlational Research) เป็นการศึกษาที่มุ่งศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่าง ๆ โดยไม่มีการควบคุมตัวแปรแทรกซ้อน

2. การออกแบบการวิจัยเชิงคุณภาพ

การออกแบบการวิจัยเชิงคุณภาพเป็นการออกแบบการวิจัยที่มุ่งเน้นการรวบรวมข้อมูลเชิงคุณภาพเพื่อตอบคำถามวิจัย การออกแบบการวิจัยเชิงคุณภาพที่สำคัญ ได้แก่

• การสังเกต (Observation) เป็นการศึกษาที่มุ่งสังเกตพฤติกรรมของบุคคลหรือกลุ่ม
• การสัมภาษณ์ (Interview) เป็นการศึกษาที่มุ่งสนทนากับบุคคลหรือกลุ่มเพื่อรวบรวมข้อมูล
• การสัมภาษณ์เชิงลึก (In-depth Interview) เป็นการศึกษาที่มุ่งสนทนากับบุคคลเพียงคนเดียวเพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึก
• การวิเคราะห์เนื้อหา (Content Analysis) เป็นการศึกษาที่มุ่งวิเคราะห์เนื้อหาของเอกสารหรือสื่อต่าง ๆ

การเลือกการออกแบบการวิจัย

การเลือกการออกแบบการวิจัยที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับปัจจัยต่าง ๆ ดังนี้

• วัตถุประสงค์ของการวิจัย
• ตัวแปรที่เกี่ยวข้อง
• กรอบแนวคิดการวิจัย
• ทรัพยากรที่มี

ผู้วิจัยควรพิจารณาปัจจัยต่าง ๆ เหล่านี้อย่างรอบคอบเพื่อเลือกการออกแบบการวิจัยที่เหมาะสม

การเก็บรวบรวมข้อมูล 

การเก็บรวบรวมข้อมูล หมายถึง กระบวนการรวบรวมข้อมูลที่ต้องการจากแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้องเพื่อตอบคำถามวิจัย การเก็บรวบรวมข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการวิจัยที่จะช่วยให้ผู้วิจัยสามารถบรรลุวัตถุประสงค์ของการวิจัยได้

ประเภทของการเก็บรวบรวมข้อมูล

การเก็บรวบรวมข้อมูลสามารถแบ่งได้เป็น 2 ประเภทหลัก ๆ ได้แก่ การเก็บรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณและการเก็บรวบรวมข้อมูลเชิงคุณภาพ

การเก็บรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณ

การเก็บรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณเป็นการรวบรวมข้อมูลในรูปแบบตัวเลขหรือสถิติ เช่น ข้อมูลประชากร ข้อมูลทางเศรษฐกิจ ข้อมูลทางการศึกษา เป็นต้น การเก็บรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณสามารถทำได้หลายวิธี เช่น

• การสำรวจ (Survey) เป็นวิธีการรวบรวมข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่
• การทดลอง (Experiment) เป็นวิธีการรวบรวมข้อมูลโดยการทดลองเพื่อทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่าง ๆ
• การวิเคราะห์เนื้อหา (Content Analysis) เป็นวิธีการรวบรวมข้อมูลโดยการวิเคราะห์เนื้อหาของเอกสารหรือสื่อต่าง ๆ

การเก็บรวบรวมข้อมูลเชิงคุณภาพ

การเก็บรวบรวมข้อมูลเชิงคุณภาพเป็นการรวบรวมข้อมูลในรูปแบบข้อความหรือคำอธิบาย เช่น ข้อมูลเกี่ยวกับประสบการณ์ ความคิดเห็น ความรู้สึก เป็นต้น การเก็บรวบรวมข้อมูลเชิงคุณภาพสามารถทำได้หลายวิธี เช่น

• การสังเกต (Observation) เป็นวิธีการรวบรวมข้อมูลโดยการสังเกตพฤติกรรมของบุคคลหรือกลุ่ม
• การสัมภาษณ์ (Interview) เป็นวิธีการรวบรวมข้อมูลโดยการสนทนากับบุคคลหรือกลุ่ม
• การสัมภาษณ์เชิงลึก (In-depth Interview) เป็นวิธีการรวบรวมข้อมูลโดยการสนทนากับบุคคลเพียงคนเดียวเพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึก

ปัจจัยที่ต้องพิจารณาในการเลือกวิธีการเก็บรวบรวมข้อมูล

การเลือกวิธีการเก็บรวบรวมข้อมูลที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับปัจจัยต่าง ๆ ดังนี้

• วัตถุประสงค์ของการวิจัย
• ตัวแปรที่เกี่ยวข้อง
• กรอบแนวคิดการวิจัย
• ทรัพยากรที่มี

ผู้วิจัยควรพิจารณาปัจจัยต่าง ๆ เหล่านี้อย่างรอบคอบเพื่อเลือกวิธีการเก็บรวบรวมข้อมูลที่เหมาะสม

ขั้นตอนการเก็บรวบรวมข้อมูล

ขั้นตอนการเก็บรวบรวมข้อมูลสามารถแบ่งได้เป็น 4 ขั้นตอน ดังนี้

1. การเตรียมการ เป็นขั้นตอนในการวางแผนและเตรียมความพร้อมสำหรับการเก็บรวบรวมข้อมูล เช่น การกำหนดกลุ่มตัวอย่าง การออกแบบเครื่องมือเก็บรวบรวมข้อมูล การฝึกอบรมผู้เก็บรวบรวมข้อมูล เป็นต้น
2. การเก็บรวบรวมข้อมูล เป็นขั้นตอนในการดำเนินการเก็บรวบรวมข้อมูลตามแผนที่วางไว้
3. การตรวจสอบคุณภาพข้อมูล เป็นขั้นตอนในการตรวจสอบความถูกต้องและความสมบูรณ์ของข้อมูล
4. การบันทึกข้อมูล เป็นขั้นตอนในการบันทึกข้อมูลที่ได้จากการเก็บรวบรวมข้อมูล

ความสำคัญของการเก็บรวบรวมข้อมูล

การเก็บรวบรวมข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการวิจัยที่จะช่วยให้ผู้วิจัยสามารถบรรลุวัตถุประสงค์ของการวิจัยได้ การเก็บรวบรวมข้อมูลที่ดีจะช่วยให้ผู้วิจัยได้ข้อมูลที่มีความถูกต้อง ครบถ้วน และเชื่อถือได้ ข้อมูลเหล่านี้จะเป็นพื้นฐานสำหรับการวิเคราะห์และสรุปผลการวิจัยsharemore_vert

การประมวลผลข้อมูล 

การประมวลผลข้อมูล หมายถึง กระบวนการจัดระเบียบและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้ได้สารสนเทศที่สามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้ การประมวลผลข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการวิจัยที่จะช่วยให้ผู้วิจัยสามารถบรรลุวัตถุประสงค์ของการวิจัยได้

ประเภทของการประมวลผลข้อมูล

การประมวลผลข้อมูลสามารถแบ่งได้เป็น 2 ประเภทหลัก ๆ ได้แก่ การประมวลผลข้อมูลเชิงปริมาณและการประมวลผลข้อมูลเชิงคุณภาพ

การประมวลผลข้อมูลเชิงปริมาณ

การประมวลผลข้อมูลเชิงปริมาณเป็นการประมวลผลข้อมูลในรูปแบบตัวเลขหรือสถิติ เช่น การคำนวณค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เป็นต้น การประมวลผลข้อมูลเชิงปริมาณสามารถทำได้หลายวิธี เช่น

• การจัดกลุ่มข้อมูล (Data Grouping) เป็นการจัดกลุ่มข้อมูลตามลักษณะหรือคุณสมบัติที่กำหนด
• การสรุปข้อมูล (Data Summarization) เป็นการนำข้อมูลมาสรุปในรูปแบบต่าง ๆ เช่น ตาราง กราฟ เป็นต้น
• การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) เป็นการนำข้อมูลมาวิเคราะห์เพื่อหาความสัมพันธ์หรือแนวโน้มของข้อมูล

การประมวลผลข้อมูลเชิงคุณภาพ

การประมวลผลข้อมูลเชิงคุณภาพเป็นการประมวลผลข้อมูลในรูปแบบข้อความหรือคำอธิบาย เช่น การตีความข้อมูล การวิเคราะห์เนื้อหา เป็นต้น การประมวลผลข้อมูลเชิงคุณภาพสามารถทำได้หลายวิธี เช่น

• การวิเคราะห์เนื้อหา (Content Analysis) เป็นการวิเคราะห์เนื้อหาของเอกสารหรือสื่อต่าง ๆ
• การตีความ (Interpretation) เป็นการนำข้อมูลมาตีความเพื่อหาความหมายหรือนัยสำคัญของข้อมูล

ปัจจัยที่ต้องพิจารณาในการเลือกวิธีการประมวลผลข้อมูล

การเลือกวิธีการประมวลผลข้อมูลที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับปัจจัยต่าง ๆ ดังนี้

• ประเภทของข้อมูล
• วัตถุประสงค์ของการวิจัย
• ทรัพยากรที่มี

ผู้วิจัยควรพิจารณาปัจจัยต่าง ๆ เหล่านี้อย่างรอบคอบเพื่อเลือกวิธีการประมวลผลข้อมูลที่เหมาะสม

ขั้นตอนการประมวลผลข้อมูล

ขั้นตอนการประมวลผลข้อมูลสามารถแบ่งได้เป็น 4 ขั้นตอน ดังนี้

1. การเตรียมข้อมูล เป็นขั้นตอนในการเตรียมข้อมูลให้พร้อมสำหรับการประมวลผล เช่น การทำความสะอาดข้อมูล การแก้ไขข้อมูล เป็นต้น
2. การประมวลผลข้อมูล เป็นขั้นตอนในการดำเนินการประมวลผลข้อมูลตามวิธีการที่เลือกไว้
3. การตรวจสอบคุณภาพข้อมูล เป็นขั้นตอนในการตรวจสอบความถูกต้องและความสมบูรณ์ของข้อมูลหลังการประมวลผล
4. นำเสนอข้อมูล เป็นขั้นตอนในการนำเสนอข้อมูลในรูปแบบที่เข้าใจง่ายและสามารถนำไปใช้ได้

ความสำคัญของการประมวลผลข้อมูล

การประมวลผลข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการวิจัยที่จะช่วยให้ผู้วิจัยสามารถบรรลุวัตถุประสงค์ของการวิจัยได้ การประมวลผลข้อมูลที่ดีจะช่วยให้ผู้วิจัยได้ข้อมูลที่มีความถูกต้อง ครบถ้วน และเป็นประโยชน์ ข้อมูลเหล่านี้จะเป็นพื้นฐานสำหรับการวิเคราะห์และสรุปผลการวิจัย

การวิเคราะห์ข้อมูล 

การวิเคราะห์ข้อมูล หมายถึง กระบวนการนำข้อมูลมาวิเคราะห์เพื่อหาความสัมพันธ์หรือแนวโน้มของข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการวิจัยที่จะช่วยให้ผู้วิจัยสามารถบรรลุวัตถุประสงค์ของการวิจัยได้

ประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถแบ่งได้เป็น 2 ประเภทหลัก ๆ ได้แก่ การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณและการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณเป็นการประมวลผลข้อมูลในรูปแบบตัวเลขหรือสถิติ เช่น การคำนวณค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เป็นต้น การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณสามารถทำได้หลายวิธี เช่น

• การวิเคราะห์เชิงพรรณนา (Descriptive Statistics) เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่ออธิบายลักษณะหรือคุณสมบัติของข้อมูล เช่น การหาค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เป็นต้น
• การวิเคราะห์เชิงความสัมพันธ์ (Correlational Statistics) เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่าง ๆ เช่น การหาค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ เป็นต้น
• การวิเคราะห์เชิงสาเหตุ (Causal Statistics) เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างตัวแปรต่าง ๆ เช่น การทดลอง (Experiment) เป็นต้น

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพเป็นการประมวลผลข้อมูลในรูปแบบข้อความหรือคำอธิบาย เช่น การตีความข้อมูล การวิเคราะห์เนื้อหา เป็นต้น การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพสามารถทำได้หลายวิธี เช่น

• การวิเคราะห์เนื้อหา (Content Analysis) เป็นการวิเคราะห์เนื้อหาของเอกสารหรือสื่อต่าง ๆ
• การตีความ (Interpretation) เป็นการนำข้อมูลมาตีความเพื่อหาความหมายหรือนัยสำคัญของข้อมูล

ปัจจัยที่ต้องพิจารณาในการเลือกวิธีการวิเคราะห์ข้อมูล

การเลือกวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับปัจจัยต่าง ๆ ดังนี้

• ประเภทของข้อมูล
• วัตถุประสงค์ของการวิจัย
• ทรัพยากรที่มี

ผู้วิจัยควรพิจารณาปัจจัยต่าง ๆ เหล่านี้อย่างรอบคอบเพื่อเลือกวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่เหมาะสม

ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล

ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลสามารถแบ่งได้เป็น 4 ขั้นตอน ดังนี้

1. การกำหนดวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ เป็นขั้นตอนในการกำหนดวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ข้อมูล
2. การเลือกวิธีการวิเคราะห์ เป็นขั้นตอนในการเลือกวิธีการวิเคราะห์ที่เหมาะสมกับข้อมูลและวัตถุประสงค์
3. การดำเนินการวิเคราะห์ เป็นขั้นตอนในการดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลตามวิธีการที่เลือกไว้
4. การตีความผลการวิเคราะห์ เป็นขั้นตอนในการตีความผลการวิเคราะห์ข้อมูล

ความสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการวิจัยที่จะช่วยให้ผู้วิจัยสามารถบรรลุวัตถุประสงค์ของการวิจัยได้ การวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีจะช่วยให้ผู้วิจัยได้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับข้อมูลและสามารถตอบคำถามวิจัยได้อย่างถูกต้อง

ตัวอย่างการเขียนระเบียบวิธีวิจัยในงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง

งานวิจัยเรื่อง “ปัจจัยที่ส่งผลต่อความพึงพอใจของลูกค้าในการใช้บริการอินเทอร์เน็ต” โดย วรลักษณ์หิมะกลัส (2565) มีระเบียบวิธีวิจัยดังนี้

• การออกแบบการวิจัย

วัตถุประสงค์ของการวิจัยคือ เพื่อศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อความพึงพอใจของลูกค้าในการใช้บริการอินเทอร์เน็ต ตัวแปรที่เกี่ยวข้องคือ ความพึงพอใจของลูกค้า และปัจจัยที่ส่งผลต่อความพึงพอใจของลูกค้า กรอบแนวคิดการวิจัยเป็นแบบจำลองการรับรู้ถึงคุณค่า (Value Perception Model) วิธีการวิจัยที่เหมาะสมคือ การศึกษาเชิงปริมาณ

• การเก็บรวบรวมข้อมูล

วิธีการรวบรวมข้อมูลคือ การสัมภาษณ์เชิงลึก (In-depth Interview) เครื่องมือที่ใช้เก็บรวบรวมข้อมูลคือ แบบสัมภาษณ์ เกณฑ์การเลือกกลุ่มตัวอย่างคือ ลูกค้าที่ใช้บริการอินเทอร์เน็ต

• การประมวลผลข้อมูล

วิธีการประมวลผลข้อมูลคือ การถอดเทปสัมภาษณ์และการประมวลผลข้อมูลเชิงคุณภาพ

• การวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพโดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์เนื้อหา (Content Analysis)

จากตัวอย่างข้างต้น จะเห็นได้ว่า การเขียนระเบียบวิธีวิจัยในงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง มีความสำคัญอย่างยิ่งในการช่วยให้ผู้อ่านสามารถเปรียบเทียบวิธีการดำเนินงานวิจัยของงานวิจัยต่าง ๆ ได้ โดยสามารถพิจารณาจากองค์ประกอบต่าง ๆ ของระเบียบวิธีวิจัย ดังนี้ การออกแบบการวิจัย การเก็บรวบรวมข้อมูล การประมวลผลข้อมูล และการวิเคราะห์ข้อมูล ผู้เขียนควรเขียนระเบียบวิธีวิจัยให้ชัดเจน กระชับ และครอบคลุมทุกขั้นตอนของการดำเนินงานวิจัย เพื่อให้ผู้อ่านสามารถเข้าใจกระบวนการดำเนินงานวิจัยและสามารถนำผลการวิจัยไปใช้ประโยชน์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ