การศึกษาครั้งนี้มีความมุ่งหมายเพื่อศึกษาเรื่องปัจจัยที่มีผลต่อการตัดสินใจเลือกหอพักของนักศึกษาจีนมหาวิทยาลัยนอร์ทกรุงเทพ มหาวิทยาลัยเกริก มหาวิทยาลัยศรีปทุม เพื่อเปรียบเทียบความคิดเห็นเกี่ยวกับปัจจัยที่มีความสำคัญต่อการตัดสินใจเลือกเช่าหอพักของนักศึกษา ที่มี เพศ อายุ จำนวนเงินที่ใช้จ่ายต่อเดือนต่างกัน ผู้วิจัยใช้แบบสอบถามเป็นเครื่องมือในการเก็บรวบรวมข้อมูล จากกลุ่มตัวอย่าง 191คน นำข้อมูลมาประมวลและวิเคราะห์ทางสถิติ โดยใช้โปรแกรมสำเร็จรูปทางสถิติเพื่อคำนวณหาค่าความถี่ร้อยละ ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเปรียบเทียบค่าเฉลี่ย 2 กลุ่มโดยใช้สถิติ t-test และเปรียบเทียบความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยที่มีมากกว่า 2 กลุ่ม โดยใช้สถิติ F-test และทดสอบ LSD เพื่อตรวจสอบความแตกต่างรายคู่ ผลการวิจัยพบว่า ผลการเปรียบเทียบความแตกต่าง พบว่าเพศที่ต่างกันจะมีความคิดเห็นต่อปัจจัยส่วนประสมการตลาดในด้านผลิตภัณฑ์ ด้านราคา ด้านการส่งเสริมการตลาดและด้านอื่นๆ มีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ที่ระดับ .05 และจำนวนเงินใช้จ่ายต่อเดือนต่างกันจะส่งผลต่อความคิดเห็นปัจจัยส่วนประสมทางการตลาดในด้านผลิตภัณฑ์ ด้านราคา ด้านทำเลที่ตั้งและด้านอื่นๆ มีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .01 ส่วนอายุต่างกันไม่ส่งผลต่อความคิดเห็นต่อปัจจัยส่วนประสมทางการตลาดในทุกด้าน
The purposes of this research were to study focusing on factors gender, age, and monthly expenses. The data gathered during this study were processed and analyzed using a questionnaire. The sample size was 191 students and the results were further studied using a statistical software package to calculate frequency, percentage, means, and Standard Deviation. The t-test was used to contrast means between the two groups and F test for more than two groups. If the statistical significant difference was found to be between .05 and .01, LSD was used for testing the differences between pairs of personal factors. The result of the comparison differences found that different age had influence on different opinions regarding the marketing factors on the products, price, promotion, and other factors at statistical significant difference at .05 level and the different level cost per month had directly impact on the marketing mix on products, price, location, and other factors at statistical significant difference at .01 level. For different age did not affect on the marketing mix.