กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการวิจัย ได้แก่ นักศึกษาระดับปริญญาตรีในสถาบันอุดมศึกษาของรัฐและเอกชน ในเขตกรุงเทพมหานคร ที่เคยผ่านการซื้อสินค้าผ่านสื่อสังคมออนไลน์ ซึ่งไม่ทราบจำนวนที่แน่นอน แต่เนื่องจากเป็นการวิเคราะห์โมเดลสมการโครงสร้าง ดังนั้นการกำหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่างใช้สูตรการคำนวณกลุ่มตัวอย่างของ (Hair et al., 2014) ที่เสนอว่าควรพิจารณาจากค่าพารามิเตอร์ที่ต้องการประมาณค่าในโมเดล ให้ใช้กลุ่มตัวอย่างจำนวน 20 คน ต่อ 1 ค่าพารามิเตอร์ โดยใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบการสุ่มหลายขั้นตอน (Multi–stage Random Sampling) ซึ่งเริ่มต้นจากการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นภูมิ (Stratified Sampling) โดยแบ่งนักศึกษาเป็น 2 กลุ่ม คือ เพศชาย และหญิง ดังนั้น งานวิจัยครั้งนี้มีจำนวนตัวแปรแฝงในโมเดลจำนวน 3 ตัวแปร คือ ตัวแปรความคาดหวัง ตัวแปรการยอมรับเทคโนโลยีและตัวแปรการตัดสินใจซื้อ โดยตัวแปรความคาดหวังมีตัวบ่งชี้จำนวน 4 ตัวบ่งชี้ คือ ผลิตภัณฑ์ (PRODUCT) ราคา (PRICE) การจัดจำหน่าย (PLACE) และการส่งเสริมการตลาด (PROMOTION) ตัวแปรการยอมรับเทคโนโลยี (TECH ACCEPT) มีตัวบ่งชี้จำนวน 5 ตัวบ่งชี้ คือ ความง่าย (USAG) ประโยชน์ (USEFU) ความเข้ากันได้ (COMPA) การรับรู้ความเสี่ยง (RISK) และการรับรู้ความไว้วางใจ (TRUST) ตัวแปรการตัดสินใจซื้อ(DECISION) มีตัวบ่งชี้จำนวน 3 ตัวบ่งชี้ คือ การประเมินทางเลือก (ASSES) ทัศนคติ (ATTIT) และ การแสวงหาข้อมูล (SEEK) ดังนั้น พารามิเตอร์ที่ต้องประมาณค่าทั้งหมด มี 27 ค่า (ค่า factor loading =15 ค่า, ค่า standard error = 12 ค่า)ตัวอย่างวิจัยที่เหมาะสมจึงควรมีอย่างน้อย 27×20 คน รวมทั้งหมด 540 คน เพื่อชดเชยการสูญหายของข้อมูล ผู้วิจัยจึงเพิ่มตัวอย่างวิจัยเป็น 600 คนต่อกลุ่ม เพื่อป้องกันการสูญหายและข้อมูลไม่ครบถ้วน ผู้วิจัยจึงได้เพิ่มกลุ่มตัวอย่างรวมเป็น จำนวน 1,200 คน (เพศชาย จำนวน 600 คน และ เพศหญิง จำนวน 600 คน)
