การสุ่มตัวอย่าง (สถิติ)

บทความนี้จะอธิบายว่าการสุ่มตัวอย่างทางสถิติคืออะไร นอกจากนี้ คุณยังจะได้เห็นวิธีสร้างตัวอย่างประเภทต่างๆ และตัวอย่างของแต่ละประเภทด้วย

การสุ่มตัวอย่างในสถิติคืออะไร?

ในทางสถิติ การสุ่มตัวอย่าง เป็นกระบวนการที่เลือกกลุ่มตัวอย่างจากประชากร กล่าวอีกนัยหนึ่ง การสุ่มตัวอย่างเป็นวิธีการที่กลุ่มบุคคลได้รับเลือกเพื่อทำการศึกษาทางสถิติ

ตัวอย่างเช่น วิธีหนึ่งในการสุ่มตัวอย่างคือการเลือกบุคคลโดยการสุ่ม ดังนั้นหากเราต้องการศึกษาขนาดของประชากรทางสถิติ เราก็สามารถเลือกตัวอย่างการศึกษาโดยการสุ่มตัวอย่างง่ายๆ

มีหลายวิธีในการสุ่มตัวอย่างประชากร แต่ละวิธีมีข้อดีและข้อเสียต่างกันไป เราจะมาดูกันว่าการสุ่มตัวอย่างทางสถิติประเภทต่างๆ คืออะไร

การสุ่มตัวอย่างทางสถิติมีประโยชน์มากเพราะช่วยให้คุณสามารถศึกษาเพียงสัดส่วนของประชากรเป้าหมาย จากนั้นจึงคาดการณ์ข้อสรุปที่ได้รับโดยการวิเคราะห์ตัวอย่างกับประชากรทั้งหมดโดยการอนุมานทางสถิติ นี่เป็นข้อได้เปรียบที่ดีเพราะช่วยลดเวลาและค่าใช้จ่ายในการค้นหา

กรอบตัวอย่าง

ในสถิติ กรอบการสุ่มตัวอย่าง (หรือ กรอบการสุ่มตัวอย่าง ) คือรายการองค์ประกอบทั้งหมดของประชากรที่สามารถเลือกได้ในกลุ่มตัวอย่าง กล่าวอีกนัยหนึ่ง กรอบสุ่มตัวอย่างคือรายการองค์ประกอบทั้งหมดของจักรวาลที่มีวัตถุประสงค์เพื่อการศึกษาทางสถิติ

ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการดำเนินการสำรวจทางสถิติเกี่ยวกับพลเมืองของเมือง กรอบการสุ่มตัวอย่างสำหรับการศึกษานี้คือทะเบียนของเมืองดังกล่าว เนื่องจากเป็นรายการที่มีผู้คนทั้งหมดที่อาศัยอยู่ในเมืองนี้

ดังนั้นจึงใช้กรอบสุ่มตัวอย่างเพื่อรับตัวอย่างสำหรับการสำรวจทางสถิติ หากกรอบการสุ่มตัวอย่างได้รับการออกแบบมาอย่างดี การสุ่มตัวอย่างเพื่อการวิเคราะห์ทางสถิติจะง่ายกว่ามาก

ประเภทของการสุ่มตัวอย่างทางสถิติ

ในทางสถิติประเภทของการสุ่มตัวอย่างมีดังนี้

• การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น : การสุ่มตัวอย่างโดยเลือกตัวอย่างโดยการสุ่ม
  • การสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย : ตัวอย่างจะถูกเลือกโดยการสุ่ม
  • การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ : บุคคลกลุ่มแรกจะถูกเลือกโดยการสุ่ม และองค์ประกอบที่เหลือของกลุ่มตัวอย่างจะถูกเลือกตามช่วงเวลาที่คงที่
  • การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น : เพื่อเป็นกลุ่มตัวอย่าง ประชากรเป้าหมายจะแบ่งออกเป็นชั้น (กลุ่ม) จากนั้นจึงสุ่มเลือกบุคคลจากแต่ละชั้น
  • การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์ : กลุ่มตัวอย่างประกอบด้วยกลุ่ม (กลุ่มธรรมชาติ) ที่เลือกแบบสุ่ม
• Non-probability sampling : การสุ่มตัวอย่างที่นักวิจัยเลือกตัวอย่างตามเกณฑ์ โดยไม่นับรวมโอกาสในกระบวนการ
  • การสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง : บุคคลจะถูกเลือกจากกลุ่มตัวอย่างตามดุลยพินิจของผู้วิจัยเท่านั้น
  • การสุ่มตัวอย่างตามความสะดวก : สมาชิกตัวอย่างจะถูกเลือกตามความสะดวกในการเข้าถึง
  • การสุ่มตัวอย่างติดต่อกัน : มีการเลือกตัวอย่างเริ่มต้นกลุ่มแรก ศึกษา จากนั้นเลือกตัวอย่างอื่น และศึกษาตัวอย่างต่างๆ กัน จนได้ข้อสรุปจากการศึกษา
  • การสุ่มตัวอย่างโควต้า : กลุ่มแรกจะถูกสร้างขึ้น จากนั้นเลือกโควต้าจากแต่ละกลุ่มเพื่อสร้างตัวอย่างการวิจัย
  • การสุ่มตัวอย่างสโนว์บอล : นักวิจัยเลือกบุคคลกลุ่มแรกในกลุ่มตัวอย่าง จากนั้นจึงคัดเลือกวิชาอื่นๆ เพื่อการศึกษา

การสุ่มตัวอย่างทางสถิติแต่ละประเภทมีคำอธิบายโดยละเอียดด้านล่าง

การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น

เทคนิค การสุ่มตัวอย่างความน่าจะ เป็นประกอบด้วยการเลือกองค์ประกอบของตัวอย่างแบบสุ่ม กล่าวคือ องค์ประกอบทั้งหมดมีความน่าจะเป็นเท่ากันในการเลือก

นี่เป็นเงื่อนไขสำคัญในการสุ่มตัวอย่างเพื่อพิจารณาความน่าจะเป็น องค์ประกอบทั้งหมดของประชากรทางสถิติจะต้องสามารถเลือกได้ และยิ่งไปกว่านั้น องค์ประกอบเหล่านั้นจะต้องมีความเป็นไปได้ที่จะถูกเลือกเหมือนกัน

ดังที่เราได้เห็นไปแล้ว วิธีการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นประเภทต่างๆ ได้แก่ การสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น และการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์

การสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย

การสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย ทำให้แต่ละองค์ประกอบของประชากรทางสถิติมีความน่าจะเป็นเท่ากันที่จะรวมอยู่ในกลุ่มตัวอย่างที่ศึกษา บุคคลในกลุ่มตัวอย่างจึงถูกเลือกโดยการสุ่ม โดยไม่ต้องใช้เกณฑ์อื่น

การจำลองแบบสุ่มมีหลายวิธี แต่ในปัจจุบันมักใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์เช่น Excel เนื่องจากจะช่วยประหยัดเวลาได้มาก

การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ

ใน การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ องค์ประกอบหนึ่งของประชากรจะถูกเลือกโดยการสุ่มก่อน จากนั้นองค์ประกอบที่เหลือในตัวอย่างจะถูกเลือกโดยใช้ช่วงเวลาที่คงที่

ดังนั้นในการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ เมื่อเราสุ่มเลือกบุคคลแรกจากกลุ่มตัวอย่างแล้ว เราจะต้องนับตัวเลขให้มากตามช่วงที่ต้องการเพื่อเลือกบุคคลถัดไปจากกลุ่มตัวอย่าง และเราทำซ้ำขั้นตอนเดียวกันอย่างต่อเนื่องจนกว่าเราจะมีบุคคลในกลุ่มตัวอย่างมากเท่ากับขนาดตัวอย่างที่เราต้องการ

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น

ในเทคนิค การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น ขั้นแรกประชากรจะถูกแบ่งออกเป็นชั้น (กลุ่ม) จากนั้นจึงสุ่มเลือกบุคคลจำนวนหนึ่งจากแต่ละชั้นเพื่อสร้างตัวอย่างในการศึกษาทั้งหมด ดังนั้นจะต้องมีสมาชิกอย่างน้อยหนึ่งตัวจากแต่ละชั้นในกลุ่มตัวอย่าง

ชั้นจะต้องเป็นกลุ่มที่เป็นเนื้อเดียวกัน กล่าวคือ บุคคลในชั้นหนึ่งมีลักษณะเฉพาะของตัวเองที่ทำให้พวกเขาแตกต่างจากชั้นอื่น บุคคลจึงสามารถอยู่ในชั้นเดียวเท่านั้น

การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์

การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์และการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นอาจสับสนได้เนื่องจากมีความคล้ายคลึงกันมาก แต่ถ้าคุณมองใกล้ ๆ กัน การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นสองประเภทที่แตกต่างกัน

การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์ ใช้ประโยชน์จากข้อเท็จจริงที่ว่ากระจุกธรรมชาติ (กลุ่ม) มีอยู่แล้วในประชากรเพื่อศึกษาเพียงไม่กี่กระจุกแทนที่จะศึกษาบุคคลทั้งหมดในประชากร

วิธีนี้แตกต่างจากการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นตรงที่ไม่จำเป็นต้องเลือกเฉพาะรายบุคคลจากกลุ่ม แต่เมื่อเลือกกลุ่มที่จะศึกษาแล้ว สมาชิกทั้งหมดจะต้องได้รับการวิเคราะห์

การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์เรียกอีกอย่างว่าการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์ การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์ หรือการสุ่มตัวอย่างแบบพื้นที่

การสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น

ใน การสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะ เป็น บุคคลจะถูกเลือกตามเกณฑ์อัตนัยของผู้วิจัย ดังนั้น ในการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น ไม่ใช่ทุกองค์ประกอบของประชากรที่มีความน่าจะเป็นเท่ากันในการเลือกกลุ่มตัวอย่าง เนื่องจากการเลือกไม่ใช่การสุ่ม คุณลักษณะนี้แยกความแตกต่างระหว่างการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นจากการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น

ตามตรรกะแล้ว ในการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น ผู้รับผิดชอบในการทำวิจัยมีความสำคัญมาก เพราะเขาหรือเธอคือผู้ตัดสินใจว่าใครจะรวมอยู่ในกลุ่มตัวอย่าง ด้วยเหตุนี้ผู้วิจัยจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่ผู้วิจัยจะต้องมีความรู้และประสบการณ์ที่ดีในสาขาวิชานี้ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้

ตามที่อธิบายไว้ข้างต้น เทคนิคการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นประเภทต่างๆ ได้แก่ การสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง การสุ่มตัวอย่างตามความสะดวก การสุ่มตัวอย่างต่อเนื่อง การสุ่มตัวอย่างโควต้า และการสุ่มตัวอย่างก้อนหิมะ

การสุ่มตัวอย่างแบบมีวัตถุประสงค์

การสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจงขึ้น อยู่กับดุลยพินิจของผู้วิจัยในการเลือกตัวอย่างการศึกษาเท่านั้น

เพื่อให้ผู้รับผิดชอบการสำรวจมีอำนาจตัดสินใจเลือกองค์ประกอบตัวอย่างทั้งหมด ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญที่คุณจะต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญในสาขาวิชา

การสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจงเรียกอีกอย่างว่า การสุ่มตัวอย่างแบบตัดสิน การสุ่มตัวอย่างแบบตัดสิน การสุ่มตัวอย่างแบบวิพากษ์ การสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง หรือการสุ่มตัวอย่างความคิดเห็น

การสุ่มตัวอย่างความสะดวกสบาย

ใน การสุ่มตัวอย่างตามความสะดวก นักวิจัยเลือกหัวข้อตัวอย่างตามเกณฑ์เพื่อความสะดวกในการเข้าถึงแต่ละบุคคล โดยไม่รวมถึงโอกาสในกระบวนการ

นั่นคือ ในการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นประเภทนี้เพื่อเลือกบุคคลจากประชากร จะมีการประเมินแง่มุมต่างๆ เช่น ความพร้อม ความใกล้เคียง หรือต้นทุนของการเลือก อาสาสมัครมักจะได้รับการยอมรับเพื่ออำนวยความสะดวกในการสุ่มตัวอย่างเพิ่มเติม

การสุ่มตัวอย่างตามความสะดวกเรียกอีกอย่างหนึ่งว่า การสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจงหรือการสุ่มตัวอย่างตามโอกาส

การสุ่มตัวอย่างติดต่อกัน

ใน การสุ่มตัวอย่างต่อเนื่อง จะมีการเลือกตัวอย่างเริ่มต้น ศึกษา และหลังจากได้รับผลลัพธ์ของกลุ่มตัวอย่างเริ่มแรกแล้ว จะมีการศึกษาตัวอย่างอีกตัวอย่างหนึ่ง และกระบวนการนี้จะถูกทำซ้ำอย่างต่อเนื่องจนกว่าจะได้ข้อสรุปสุดท้ายของการศึกษาทั้งหมด

ดังนั้น การสุ่มตัวอย่างต่อเนื่องไม่ได้มุ่งเน้นไปที่ตัวอย่างเดียว แต่ศึกษาตัวอย่างที่แตกต่างจากประชากรทางสถิติเดียวกัน และได้ข้อสรุปจากข้อมูลที่ได้รับจากทุกกลุ่มในท้ายที่สุด

การสุ่มตัวอย่างโควต้า

ใน การสุ่มตัวอย่างโควต้า กลุ่ม (หรือชั้น) ของบุคคลที่มีลักษณะร่วมกันอย่างน้อยหนึ่งลักษณะจะถูกสร้างขึ้นก่อน จากนั้นจึงเลือกโควต้าจากแต่ละกลุ่ม จึงกลายเป็นกลุ่มตัวอย่างการศึกษา

นักวิจัยจะเป็นผู้ตัดสินใจลักษณะของบุคคลที่ใช้ในการแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่ม ดังนั้นผู้รับผิดชอบในการทำวิจัยจึงมีอิทธิพลอย่างมากต่อผลลัพธ์ที่ได้รับ

การสุ่มตัวอย่างสโนว์บอล

ใน การสุ่มตัวอย่างก้อนหิมะ ผู้วิจัยเลือกผู้เข้าร่วมกลุ่มแรก จากนั้นจึงคัดเลือกบุคคลเพิ่มเติมสำหรับการศึกษานี้

คุณลักษณะของการสุ่มตัวอย่างก้อนหิมะส่งผลให้ขนาดตัวอย่างเพิ่มขึ้นเนื่องจากผู้เข้าร่วมรับสมัครคนเข้าร่วมการศึกษามากขึ้น (เอฟเฟกต์ก้อนหิมะ)

การสุ่มตัวอย่างสโนว์บอลเรียกอีกอย่างว่าการสุ่มตัวอย่างแบบลูกโซ่หรือการสุ่มตัวอย่างแบบอ้างอิงลูกโซ่

การสุ่มตัวอย่างและการแสดงผล

ในสถิติ กลุ่มตัวอย่างคือกลุ่มบุคคลที่เลือกจากประชากรเพื่อทำการวิเคราะห์ กล่าวคือ จากประชากรเป้าหมายทั้งหมด ในความเป็นจริง เมื่อมีการศึกษาทางสถิติ จะมีการวิเคราะห์ประชากรเพียงบางส่วนเท่านั้น เรียกว่ากลุ่มตัวอย่าง

ดังนั้น ความแตกต่างระหว่างการสุ่มตัวอย่างกับกลุ่มตัวอย่าง ก็คือ กลุ่มตัวอย่างเป็นส่วนหนึ่งของประชากรที่กำลังศึกษา ในทางกลับกัน การสุ่มตัวอย่างเป็นวิธีการเลือกตัวอย่างการศึกษาทางสถิติ

การสุ่มตัวอย่างจึงมีความสำคัญมากในเชิงสถิติเพราะเป็นเทคนิคที่ช่วยให้เราสามารถย้ายจากประชากรเป้าหมายไปยังกลุ่มตัวอย่างที่ศึกษาได้

ตามหลักเหตุผลแล้ว กลุ่มตัวอย่างที่เลือกต้องไม่ใช่เพียงใครก็ได้ แต่ต้องตรงตามเงื่อนไขบางประการเพื่อให้สามารถอนุมานข้อสรุปกับประชากรทั้งหมดได้ ตัวอย่างเช่น หากต้องการเป็นตัวแทน ตัวอย่างจะต้องมีขนาดขั้นต่ำซึ่งขึ้นอยู่กับลักษณะของการศึกษา