การวิเคราะห์การตัดสินใจ (DA) คืออะไร? ความหมาย วิธีการ และความสำคัญ

การวิเคราะห์การตัดสินใจ (DA) เป็นแนวทางที่มีโครงสร้างในการตัดสินใจที่เกี่ยวข้องกับการระบุและประเมินปัจจัยที่นำไปสู่ปัญหาหรือโอกาส จากนั้นจึงพัฒนาและประเมินแนวทางแก้ไขที่เป็นไปได้

การวิเคราะห์การตัดสินใจ (DA) สามารถใช้ในการตัดสินใจเกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติของแต่ละบุคคลหรือเพื่อเปรียบเทียบตัวเลือกต่างๆ เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับผู้มีอำนาจตัดสินใจที่ต้องการพิจารณาปัจจัยที่เกี่ยวข้องทั้งหมดในปัญหาหรือโอกาส และระบุวิธีแก้ปัญหาที่ดีที่สุด

การวิเคราะห์การตัดสินใจ (DA) คืออะไร?

คำนิยาม: การวิเคราะห์การตัดสินใจ (DA) หมายถึงกระบวนการวิเคราะห์และประเมินผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ของแนวทางปฏิบัติต่างๆ เพื่อเลือกตัวเลือกที่ดีที่สุด เป้าหมายของการวิเคราะห์การตัดสินใจคือการระบุแนวทางแก้ไขที่ดีที่สุดสำหรับปัญหาหรือโอกาส โดยพิจารณาจากข้อจำกัดและทรัพยากรที่มีอยู่

การวิเคราะห์การตัดสินใจเป็นวิธีการในการตัดสินใจทางธุรกิจที่สำคัญซึ่งเกี่ยวข้องกับการใช้เทคนิคเชิงปริมาณ ภาพ และระบบ การวิเคราะห์การตัดสินใจใช้เครื่องมือที่หลากหลาย เช่นเดียวกับจิตวิทยา หลักการทางเศรษฐศาสตร์ และทฤษฎีการจัดการ การวิเคราะห์การตัดสินใจเป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่สามารถใช้สำหรับการประเมินแง่มุมที่สำคัญของปัญหาอย่างเป็นทางการ และพัฒนากลยุทธ์การรักษาที่เหมาะสมที่สุด

ทำความเข้าใจเกี่ยวกับการวิเคราะห์การตัดสินใจ

การวิเคราะห์การตัดสินใจ (da) เป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดเพื่อช่วยในกระบวนการตัดสินใจ ซึ่งประกอบด้วยองค์ประกอบของจิตวิทยา แนวทางการจัดการ การฝึกอบรม และเศรษฐศาสตร์ มักใช้เพื่อประเมินการตัดสินใจที่รวมตัวแปรจำนวนมากและผลลัพธ์หรือเป้าหมายที่เป็นไปได้มากมาย บุคคลหรือทีมที่ต้องการทำการจัดการความเสี่ยง การลงทุน หรือการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ทางธุรกิจอาจใช้วิธีนี้

การวิเคราะห์การตัดสินใจมีวัตถุประสงค์เพื่อรับประกันว่าการตัดสินใจนั้นกระทำโดยพิจารณาจากข้อมูลและทางเลือกที่เกี่ยวข้องทั้งหมด ตัวอย่างเช่น บริษัทอาจใช้ข้อมูลนี้เพื่อตัดสินใจลงทุนด้วยเงินล้านดอลลาร์ หรือบุคคลทั่วไปสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อวางแผนการออมเพื่อการเกษียณอายุได้ พื้นฐานของการวิเคราะห์การตัดสินใจอาจถูกนำมาใช้เพื่อแก้ไขปัญหาต่างๆ มากมาย ตั้งแต่สถานการณ์ทางธุรกิจที่ซับซ้อนไปจนถึงข้อกังวลง่ายๆ ประจำวัน

ประวัติการวิเคราะห์การตัดสินใจ (ดา)

แฟรงก์ แรมซีย์ นักปรัชญาทางคณิตศาสตร์เริ่มพัฒนาแนวคิดเรื่องความน่าจะเป็นเชิงอัตนัยในฐานะตัวแทนสำหรับความเชื่อหรือความไม่แน่นอนของแต่ละคนในปี พ.ศ. 2474 ในทศวรรษที่ 1940 นักคณิตศาสตร์ จอห์น ฟอน นอยมันน์ และนักเศรษฐศาสตร์ ออสการ์ มอร์เกนสเติร์น เหนือสถานการณ์ที่ไม่แน่นอน Leonard Jimmie Savage นักสถิติ ภายหลังได้สร้างโครงสร้างเชิงสัจพจน์ทางเลือกสำหรับการวิเคราะห์การตัดสินใจในช่วงต้นทศวรรษ 1950 ทฤษฎีอรรถประโยชน์ที่คาดหวังที่ได้นั้นขึ้นอยู่กับโครงสร้างเชิงสัจพจน์ที่สมบูรณ์สำหรับการสร้างภายใต้สถานการณ์ที่ไม่แน่นอน

ความก้าวหน้าทางทฤษฎีในยุคแรก ๆ เหล่านี้ได้รับการขัดเกลาและทำให้เป็นที่นิยม ถึงจุดสูงสุดในการพัฒนาชุดเทคนิคการวิเคราะห์การตัดสินใจซึ่งปัจจุบันมีการสอนกันอย่างแพร่หลาย (เช่น ในโรงเรียนธุรกิจและแผนกวิศวกรรมอุตสาหการ) ในปี พ.ศ. 2511 Howard Raiffa จาก Harvard Business School ได้เผยแพร่ข้อความเบื้องต้นเกี่ยวกับเรื่องนี้ที่สั้นและอ่านง่าย ในปี พ.ศ. 2519 Ralph Keeney และ Howard Raiffa ได้พัฒนาพื้นฐานของทฤษฎีอรรถประโยชน์เพิ่มเติมเพื่อให้เป็นแนวทางที่ครอบคลุมสำหรับการแลกเปลี่ยนระหว่างวัตถุประสงค์ต่างๆ [2] ชุดการอ่านเกี่ยวกับการวิเคราะห์การตัดสินใจโดยศาสตราจารย์ด้านวิศวกรรม Ron Howard แห่งมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดและนักวิเคราะห์การตัดสินใจ Jim Matheson ตีพิมพ์ในปี 1977; สิ่งนี้ขยายเป็นงานสองเล่มในปี 2527

Decision Analysis Society ก่อตั้งขึ้นในปี 1980 โดยเป็นกลุ่มผลประโยชน์พิเศษภายใน Operations Research Society of America (ORSA) ซึ่งรวมกับ Institute of Management Sciences (TIMS) เพื่อก่อตั้ง Institute for Operations Research and Management Sciences (INFORMS) เริ่มตั้งแต่ปี 2547 การวิเคราะห์การตัดสินใจได้รับการตีพิมพ์โดย INFORMS เป็นวารสารเฉพาะทาง

การวิเคราะห์การตัดสินใจทำงานอย่างไร

กระบวนการวิเคราะห์การตัดสินใจ (da) แบ่งออกเป็นห้าขั้นตอนที่แตกต่างกัน

1. การกำหนดปัญหาหรือโอกาส

ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการระบุปัจจัยที่นำไปสู่ปัญหาหรือโอกาส

2. การระบุวัตถุประสงค์

ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการระบุเป้าหมายที่ผู้มีอำนาจตัดสินใจต้องการบรรลุ

3. การพัฒนาวิธีแก้ปัญหาที่เป็นไปได้

ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการพัฒนาและประเมินวิธีแก้ปัญหาที่เป็นไปได้สำหรับปัญหาหรือโอกาส

4. การเลือกวิธีแก้ปัญหาที่ดีที่สุด

ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการเลือกวิธีแก้ปัญหาที่ดีที่สุด โดยพิจารณาจากวัตถุประสงค์และข้อจำกัด

5. ดำเนินการแก้ปัญหา

ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการนำโซลูชันที่เลือกไปใช้และติดตามความคืบหน้า

การวิเคราะห์การตัดสินใจ (da) เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับผู้มีอำนาจตัดสินใจที่ต้องการพิจารณาข้อมูลและปัจจัยที่เกี่ยวข้องทั้งหมดในปัญหาระหว่างการวิเคราะห์ความเสี่ยงหรือโอกาส และระบุแนวทางแก้ไขที่ดีที่สุด สิ่งสำคัญคือต้องสังเกตว่า DA ไม่ใช่กระสุนเงิน จะไม่รับประกันว่าจะมีการตัดสินใจที่ดีที่สุด อย่างไรก็ตาม เครื่องมือนี้เป็นเครื่องมืออันมีค่าที่สามารถช่วยให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาด

ความสำคัญของกระบวนการวิเคราะห์การตัดสินใจ

กระบวนการวิเคราะห์การตัดสินใจมีความสำคัญเนื่องจากช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดได้รับการพิจารณาเมื่อทำการตัดสินใจ นอกจากนี้ยังช่วยระบุวิธีแก้ปัญหาที่ดีที่สุด โดยพิจารณาจากข้อจำกัดและทรัพยากรที่มีอยู่

การวิเคราะห์การตัดสินใจเป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าสำหรับธุรกิจและองค์กรต่างๆ เนื่องจากสามารถช่วยปรับปรุงคุณภาพของการตัดสินใจได้ เมื่อใช้อย่างถูกต้องจะช่วยลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจและยังช่วยประหยัดเวลาและเงินได้อีกด้วย

การวิเคราะห์การตัดสินใจสามารถใช้ในสถานการณ์ที่หลากหลาย ได้แก่ :

1. การตัดสินใจลงทุน
2. การเลือกกลยุทธ์ทางการตลาด
3. การเลือกผลิตภัณฑ์หรือบริการใหม่
4. การพัฒนาแผนธุรกิจ
5. การเปลี่ยนแปลงองค์กร
6. การประเมินความเสี่ยงและโอกาส

เมื่อใดควรใช้การวิเคราะห์การตัดสินใจ

การวิเคราะห์การตัดสินใจสามารถใช้ในสถานการณ์ที่หลากหลาย ได้แก่ :

1. เมื่อมีวัตถุประสงค์หลายอย่างที่ต้องพิจารณา
2. เมื่อมีหลายทางเลือก
3. เมื่อมีความไม่แน่นอนเกี่ยวกับอนาคต
4. เมื่อทรัพยากรมีจำกัด
5. เมื่อผลของการตัดสินใจมีความสำคัญ

หากคุณพบว่าตัวเองอยู่ในสถานการณ์เหล่านี้ DA อาจเป็นเครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับคุณ

วิธีการวิเคราะห์การตัดสินใจ

มีหลากหลายวิธีที่สามารถนำมาใช้ในการวิเคราะห์การตัดสินใจ วิธีการทั่วไปบางส่วน ได้แก่ :

1. ต้นไม้การตัดสินใจ
2. ทฤษฎีอรรถประโยชน์
3. การจำลอง
4. การเขียนโปรแกรมเชิงเส้น
5. เมทริกซ์การตัดสินใจ
6. ฮิวริสติกส์ เป็นต้น

วิธีที่คุณใช้จะขึ้นอยู่กับสถานการณ์ที่คุณอยู่ และประเภทของการตัดสินใจที่คุณต้องทำ

ต้นไม้แห่งการตัดสินใจ

ต้นไม้การตัดสินใจคือการแสดงกราฟิกของกระบวนการวิเคราะห์การตัดสินใจ เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับการแสดงภาพขั้นตอนต่างๆ ที่เกี่ยวข้องในการตัดสินใจ แผนผังการตัดสินใจสามารถใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย รวมถึง:

1. ทำความเข้าใจขั้นตอนต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องในการตัดสินใจ
2. การพิจารณาว่าปัจจัยใดสำคัญที่สุดในการตัดสินใจ
3. การประเมินตัวเลือกต่างๆ
4. วิเคราะห์ความเสี่ยงและโอกาส

ต้นไม้การตัดสินใจเป็นเครื่องมือที่มีค่าสำหรับธุรกิจและองค์กรเพราะสามารถช่วยปรับปรุงคุณภาพของการตัดสินใจได้ เมื่อใช้อย่างถูกต้องจะช่วยลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจ และยังสามารถช่วยประหยัดเวลาและเงินได้อีกด้วย

มูลค่าที่คาดหวัง (EV)

ค่าที่คาดหวัง (EV) เป็นแนวคิดทางสถิติที่วัดผลลัพธ์ที่คาดหวังของการตัดสินใจ EV คำนวณโดยการคูณความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ที่เป็นไปได้แต่ละรายการด้วยค่าของผลลัพธ์นั้น ผลรวมที่ได้คือค่าที่คาดหวัง

สูตรมูลค่าที่คาดหวัง -

สูตรค่าที่คาดหวังใช้ในการคำนวณผลลัพธ์ที่คาดหวังของการตัดสินใจ สูตรคือ:

EV = (ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ A) x (มูลค่าของเหตุการณ์ A) + (ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ B) x (มูลค่าของเหตุการณ์ B) + …

ตัวอย่างเช่น พิจารณาสถานการณ์ที่คุณมีตัวเลือกในการลงทุนในหุ้น A หรือหุ้น B หุ้น A มีโอกาส 50% ที่มูลค่าจะเพิ่มขึ้น 10% และมีโอกาส 50% ที่มูลค่าจะลดลง 5% หุ้น B มีโอกาส 60% ที่มูลค่าจะเพิ่มขึ้น 15% และมีโอกาส 40% ที่มูลค่าจะลดลง 10%

ค่าที่คาดหวังสำหรับหุ้น A และหุ้น B คือ:

สต็อก A: (0.5 x 0.1) + (0.5 x -0.05) = 0.025

สต็อก B: (0.6 x 0.15) + (0.4 x -0.1) = 0.045

ในตัวอย่างนี้ มูลค่าที่คาดหวังของหุ้น B สูงกว่ามูลค่าที่คาดหวังของหุ้น A ซึ่งหมายความว่าโดยเฉลี่ยแล้ว หุ้น B น่าลงทุนกว่าหุ้น A

เครือข่ายแบบเบย์

เครือข่ายแบบเบย์เป็นการแสดงกราฟิกของกระบวนการวิเคราะห์การตัดสินใจ เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับการแสดงภาพขั้นตอนต่างๆ ที่เกี่ยวข้องในการตัดสินใจ เครือข่ายแบบเบย์สามารถใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย ได้แก่ :

1. ทำความเข้าใจขั้นตอนต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องในการตัดสินใจ
2. การพิจารณาว่าปัจจัยใดสำคัญที่สุดในการตัดสินใจ
3. การประเมินตัวเลือกต่างๆ
4. วิเคราะห์ความเสี่ยงและโอกาส

เครือข่ายแบบเบย์เป็นเครื่องมือที่มีค่าสำหรับธุรกิจและองค์กรต่างๆ เนื่องจากสามารถช่วยปรับปรุงคุณภาพของการตัดสินใจได้ เมื่อใช้อย่างถูกต้องจะช่วยลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจ และยังสามารถช่วยประหยัดเวลาและเงินได้อีกด้วย

การจำลองมอนติคาร์โล

การจำลองแบบมอนติคาร์โลเป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการจำลองความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ต่างๆ การจำลองแบบมอนติคาร์โลมักใช้ในสถานการณ์ที่มีความไม่แน่นอนเกี่ยวกับอนาคต

ตัวอย่างเช่น พิจารณาสถานการณ์ที่คุณพยายามตัดสินใจว่าจะลงทุนในหุ้น A หรือไม่ คุณเชื่อว่ามีโอกาส 50% ที่หุ้นจะเพิ่มมูลค่า 10% และมีโอกาส 50% ที่หุ้นจะลดลง มูลค่า 5% อย่างไรก็ตาม คุณไม่แน่ใจว่าจะเกิดอะไรขึ้นในอนาคต

ในสถานการณ์นี้ คุณสามารถใช้การจำลองแบบมอนติคาร์โลเพื่อจำลองผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ ผลลัพธ์ของการจำลองจะแสดงผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ของการตัดสินใจของคุณ

การวิเคราะห์การตัดสินใจหลายเกณฑ์ (MCDA)

การวิเคราะห์การตัดสินใจแบบหลายเกณฑ์ (MCDA) เป็นเทคนิคที่ใช้ในการประเมินตัวเลือกหลายตัว MCDA มักใช้เมื่อมีหลายปัจจัยที่ต้องพิจารณา และเมื่อเป็นการยากที่จะเปรียบเทียบตัวเลือกโดยใช้เกณฑ์เดียว

ตัวอย่างเช่น พิจารณาสถานการณ์ที่คุณกำลังตัดสินใจว่าจะลงทุนในหุ้นตัวใด คุณมีสองทางเลือก: หุ้น A และหุ้น B คุณต้องพิจารณาปัจจัยหลายประการ เช่น ผลตอบแทนที่คาดหวัง ความเสี่ยง และต้นทุนของการลงทุน การลงทุน. ในสถานการณ์นี้ คุณสามารถใช้ MCDA เพื่อประเมินตัวเลือกต่างๆ MCDA จะช่วยคุณระบุตัวเลือกที่น่าจะประสบความสำเร็จมากที่สุด โดยพิจารณาจากเกณฑ์ที่คุณเลือก

ทฤษฎีอรรถประโยชน์

ทฤษฎีอรรถประโยชน์เป็นแขนงหนึ่งของการวิเคราะห์การตัดสินใจที่เกี่ยวข้องกับการวัดอรรถประโยชน์ ยูทิลิตี้คือการวัดความพึงพอใจที่บุคคลได้รับจากการตัดสินใจเฉพาะ ทฤษฎีอรรถประโยชน์แบบหลายแอตทริบิวต์ใช้เพื่อประเมินมูลค่าของตัวเลือกต่างๆ นอกจากนี้ยังใช้เพื่อเปรียบเทียบยูทิลิตี้ของตัวเลือกต่างๆ

การเขียนโปรแกรมเชิงเส้น

การเขียนโปรแกรมเชิงเส้นเป็นเทคนิคทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการปรับฟังก์ชันเชิงเส้นให้เหมาะสมที่สุด การเขียนโปรแกรมเชิงเส้นมักใช้ในสถานการณ์ที่มีตัวแปรหลายตัวที่ต้องพิจารณา และเป็นการยากที่จะหาทางออกที่ดีที่สุดโดยใช้เกณฑ์เดียว

ตัวอย่างเช่น พิจารณาสถานการณ์ที่คุณกำลังพยายามตัดสินใจว่าจะจัดสรรทรัพยากรของคุณอย่างไร คุณมีเงินจำนวนจำกัด และคุณต้องตัดสินใจว่าจะใช้อย่างไร คุณมีเวลาจำกัด และคุณต้องตัดสินใจว่าจะใช้อย่างไร ในสถานการณ์นี้ คุณสามารถใช้โปรแกรมเชิงเส้นเพื่อหาทางออกที่ดีที่สุด การเขียนโปรแกรมเชิงเส้นจะช่วยให้คุณหาวิธีที่ดีที่สุดในการจัดสรรทรัพยากรของคุณ ตามข้อจำกัดที่คุณเลือก

ฮิวริสติกส์

ฮิวริสติกส์เป็นกฎง่ายๆที่สามารถใช้ในการตัดสินใจได้ การวิเคราะห์พฤติกรรมมักใช้ในสถานการณ์ที่มีความไม่แน่นอน และเป็นการยากที่จะเปรียบเทียบตัวเลือกโดยใช้เกณฑ์เดียว

ตัวอย่างเช่น พิจารณาสถานการณ์ที่คุณกำลังตัดสินใจว่าจะลงทุนในหุ้นตัวใด คุณมีสองทางเลือก: หุ้น A และหุ้น B คุณไม่แน่ใจว่าจะเกิดอะไรขึ้นในอนาคต แต่คุณมีเวลาจำกัดในการลงทุน การตัดสินใจ. ในสถานการณ์นี้ คุณสามารถใช้ฮิวริสติกเพื่อตัดสินใจได้ ฮิวริสติกง่าย ๆ คือการเลือกหุ้นที่มีผลตอบแทนที่คาดหวังสูงกว่า

การสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์การตัดสินใจ

การสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์การตัดสินใจเป็นองค์ประกอบสำคัญของวิทยาการจัดการและสามารถนำมาใช้ให้เกิดผลอย่างมากในสถานการณ์ต่างๆ ไดอะแกรมอิทธิพลเป็นรูปแบบการวิเคราะห์การตัดสินใจประเภททั่วไปที่ใช้เพื่อแสดงความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยต่างๆ ในปัญหา การวิเคราะห์การตัดสินใจสามารถใช้เพื่อช่วยในการตัดสินใจที่ซับซ้อนโดยการแบ่งปัญหาออกเป็นส่วนๆ และประเมินความสัมพันธ์ระหว่างปัญหาเหล่านั้น

การวิเคราะห์การตัดสินใจ ตัวอย่างโลกแห่งความจริง

ตัวอย่างทั่วไปของการใช้วิธีการวิเคราะห์การตัดสินใจ ได้แก่

1. ในกลุ่มการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ทางธุรกิจ เพื่อศึกษาพฤติกรรมการซื้อของลูกค้าหรือเพื่อตัดสินใจเกี่ยวกับการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่
2. ในการดูแลสุขภาพเพื่อเลือกวิธีการรักษาที่มีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับผู้ป่วย
3. ในการปกครองเพื่อพัฒนานโยบายสาธารณะ
4. ในการตัดสินใจทางการตลาดแบบหลายแอตทริบิวต์ เพื่อระบุตลาดเป้าหมายหรือออกแบบแคมเปญส่งเสริมการขาย
5. ในการผลิต เพื่อคัดเลือกกระบวนการผลิตที่มีประสิทธิภาพสูงสุด
6. ในด้านโลจิสติกส์เพื่อพัฒนาแผนการจัดจำหน่ายหรือเลือกเส้นทางการขนส่ง

บทสรุป!

สุดท้าย เห็นได้ชัดว่าการวิเคราะห์การตัดสินใจเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สูงซึ่งอาจนำไปใช้ในสถานการณ์ต่างๆ ได้ ช่วยให้เราตัดสินใจได้ดีขึ้นโดยคำนึงถึงตัวแปรและเกณฑ์ต่างๆ

การวิเคราะห์การตัดสินใจเป็นเทคนิคที่ใช้ในการประเมินตัวเลือกหลายตัว คุณคิดว่าการวิเคราะห์การตัดสินใจมีประสิทธิภาพเพียงใดในการให้ความชัดเจนเกี่ยวกับผลลัพธ์ที่ไม่แน่นอน

มีตัวอย่างใดบ้างที่สามารถใช้การวิเคราะห์การตัดสินใจเพื่อค้นหาผลลัพธ์สุดท้ายที่น่าพอใจ กรุณาแบ่งปันความคิดของคุณในส่วนความคิดเห็นด้านล่าง