การออกแบบการวิจัยมีกี่ประเภท

มิติที่ซ่อนเร้นของการออกแบบการวิจัย: มากกว่าแค่ 5 ประเภท

บทความมากมายจำกัดประเภทการออกแบบการวิจัยไว้เพียงไม่กี่ประเภทหลัก เช่น เชิงสำรวจ เชิงพรรณนา เชิงสัมพันธ์ เชิงทดลอง และเชิงคุณภาพ แม้ว่าการจำแนกแบบนี้จะเป็นประโยชน์ในการทำความเข้าใจเบื้องต้น แต่ความจริงแล้ว การออกแบบการวิจัยมีความซับซ้อนและหลากหลายกว่านั้นมาก การแบ่งประเภทที่ตายตัวอาจทำให้มองข้ามความแตกต่างในรายละเอียดปลีกย่อยที่ส่งผลต่อความถูกต้องและประสิทธิภาพของการวิจัยได้

การจำแนกประเภทของการออกแบบการวิจัยไม่ได้จำกัดอยู่แค่ 5 ประเภทหลักที่กล่าวมา แต่ควรพิจารณาจากหลายมิติ เช่น วัตถุประสงค์ของการวิจัย ชนิดของข้อมูล วิธีการเก็บรวบรวมข้อมูล และวิธีการวิเคราะห์ข้อมูล การมองจากมิติเหล่านี้จะเปิดเผยความหลากหลายของการออกแบบที่มากกว่านั้น

ยกตัวอย่างเช่น ภายใต้ “การวิจัยเชิงทดลอง” ยังมีการแบ่งย่อยออกเป็นหลายแบบ เช่น การทดลองแบบควบคุม การทดลองแบบก่อนและหลัง การทดลองแบบกลุ่มควบคุมหลายกลุ่ม หรือแม้แต่การทดลองแบบแฟกทอเรียล (factorial design) ซึ่งแต่ละแบบมีความเหมาะสมกับคำถามวิจัยที่แตกต่างกันและควบคุมตัวแปรได้แตกต่างกันไป

ในทำนองเดียวกัน “การวิจัยเชิงคุณภาพ” ก็มีความหลากหลายเช่นกัน เช่น การวิจัยเชิงชาติพันธุ์วิทยา การวิจัยเชิงปรากฏการณ์วิทยา การวิจัยเชิงพรรณนาเชิงคุณภาพ การวิจัยเชิงปฏิสัมพันธ์เชิงคุณภาพ (Grounded theory) การวิจัยเชิงมานุษยวิทยา แต่ละวิธีมีความแตกต่างในวิธีการเก็บข้อมูล เช่น การสัมภาษณ์แบบเปิด การสังเกตการณ์แบบมีส่วนร่วม การวิเคราะห์เอกสาร และวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่เหมาะสมแตกต่างกันไป การเลือกใช้วิธีการที่ไม่เหมาะสมกับวัตถุประสงค์จะส่งผลให้เกิดความคลาดเคลื่อนในการวิจัยได้

นอกจากนี้ ยังมีการออกแบบการวิจัยที่ผสมผสานวิธีการเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพเข้าด้วยกัน เรียกว่า การวิจัยเชิงผสม (Mixed methods research) ซึ่งเป็นการเพิ่มมิติและความลึกซึ้งให้กับการวิจัย การออกแบบแบบนี้ช่วยลดข้อจำกัดของการใช้เพียงวิธีเดียวและให้ภาพที่ครบถ้วนยิ่งขึ้น

สรุปแล้ว การจำแนกประเภทของการออกแบบการวิจัยนั้นซับซ้อนกว่าที่คิด การมองเพียงแค่ 5 ประเภทหลักอาจทำให้มองข้ามรายละเอียดสำคัญและความหลากหลายของวิธีการ การเลือกใช้การออกแบบการวิจัยที่เหมาะสม ขึ้นอยู่กับคำถามวิจัย วัตถุประสงค์ ทรัพยากร และข้อจำกัดต่างๆ การทำความเข้าใจถึงมิติต่างๆ ของการออกแบบการวิจัยจึงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการวิจัยที่มีคุณภาพและเชื่อถือได้