การสุ่มตัวอย่างโดยไม่ได้ตั้งใจ

ในบทความนี้ เราจะอธิบายว่าการสุ่มตัวอย่างโดยไม่ได้ตั้งใจหรือที่เรียกว่าการสุ่มตัวอย่างเชิงสาเหตุ คืออะไร และมีลักษณะเฉพาะอย่างไร คุณจะเห็นตัวอย่างต่างๆ ของการสุ่มตัวอย่างโดยไม่ตั้งใจซึ่งอธิบายไว้ว่า ข้อดีและข้อเสียของการสุ่มตัวอย่างประเภทนี้คืออะไร และเมื่อใดที่ควรใช้

การสุ่มตัวอย่างโดยบังเอิญคืออะไร?

การสุ่มตัวอย่างโดยอุบัติเหตุ เป็นวิธีการที่ไม่น่าจะเป็นที่ใช้ในการเลือกบุคคลที่จะถูกรวมไว้ในกลุ่มตัวอย่างสำหรับการศึกษาทางสถิติ

ลักษณะสำคัญของการเก็บตัวอย่างโดยไม่ตั้งใจคือ การเลือกรายบุคคลสำหรับตัวอย่างจะขึ้นอยู่กับความพร้อมและการเข้าถึงของพวกเขา แตกต่างจากการสุ่มตัวอย่างประเภทอื่นๆ ซึ่งรายการต่างๆ จะถูกเลือกตามเกณฑ์ที่ซับซ้อนกว่าและรวมถึงการสุ่มในกระบวนการด้วย

ดังนั้นในการสุ่มตัวอย่างโดยไม่ได้ตั้งใจ ผู้คนจึงถูกเลือกให้เข้าร่วมในการศึกษาทางสถิติเพราะว่าเข้าถึงได้ง่ายมาก ไม่ว่าจะเพราะอยู่ใกล้ผู้วิจัย หรือเพราะทำงานร่วมกัน เพราะพวกเขามีความมั่นใจสูง เป็นต้น

การสุ่มตัวอย่างโดยอุบัติเหตุเรียกอีกอย่างหนึ่งว่า การสุ่มตัวอย่าง การสุ่มตัวอย่างโดยไม่ตั้งใจ หรือการสุ่มตัวอย่างตามโอกาส

ตัวอย่างการสุ่มตัวอย่างโดยไม่ได้ตั้งใจ

เมื่อพิจารณาถึงคำจำกัดความของการสุ่มตัวอย่างโดยไม่ได้ตั้งใจ (หรือการสุ่มตัวอย่างเชิงสาเหตุ) เราจะอธิบายตัวอย่างที่แตกต่างกัน 3 ตัวอย่างของการสุ่มตัวอย่างประเภทนี้ด้านล่าง เพื่อให้คุณสามารถเข้าใจความหมายของการสุ่มตัวอย่างได้ดีขึ้น

1. บริษัทต่างๆ มักจะดำเนินการสำรวจตามท้องถนนเพื่อหาความคิดเห็นในเรื่องใดเรื่องหนึ่ง เช่น พยายามค้นหาความสำเร็จที่เป็นไปได้ของการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ และดูว่าคนทั่วไปชอบหรือไม่ นี่เป็นการสุ่มตัวอย่างโดยไม่ได้ตั้งใจเพราะคนถูกสัมภาษณ์เพียงเพราะพวกเขาผ่านสถานที่ใดสถานที่หนึ่ง จึงไม่มีการใช้เกณฑ์อื่นในการคัดเลือกผู้เข้าร่วม
2. อีกตัวอย่างทั่วไปของการสุ่มตัวอย่างโดยไม่ได้ตั้งใจคือเมื่อนักศึกษามหาวิทยาลัยกรอกแบบสำรวจออนไลน์เกี่ยวกับงานของตน และส่งไปให้เพื่อนร่วมชั้นเพื่อตอบคำถาม นี่เป็นการสุ่มตัวอย่างโดยบังเอิญเนื่องจากผู้คนมีส่วนร่วมในการศึกษาวิจัยเนื่องจากเข้าถึงได้ง่าย
3. สุดท้ายนี้ ร้านขายอาหารยังดำเนินการสุ่มตัวอย่างโดยไม่ได้ตั้งใจเมื่อนำเสนออาหารจานใหม่ๆ ให้ลูกค้าทดสอบฟรี เพื่อให้ร้านค้าสามารถทราบได้ว่าลูกค้าชอบอาหารจานไหน

ข้อดีและข้อเสียของการสุ่มตัวอย่างโดยไม่ได้ตั้งใจ

การสุ่มตัวอย่างโดยอุบัติเหตุ (หรือการสุ่มตัวอย่างเชิงสาเหตุ) มีข้อดีและข้อเสียดังต่อไปนี้:

ข้อได้เปรียบหลักของการเก็บตัวอย่างโดยไม่ตั้งใจคือดำเนินการได้รวดเร็วและง่ายดาย เนื่องจากบุคคลได้รับการคัดเลือกอย่างแม่นยำเพื่อความสะดวกในการเข้าถึง

ซึ่งหมายความว่าต้นทุนรวมในการดำเนินการเก็บตัวอย่างโดยบังเอิญนั้นต่ำมากเมื่อเทียบกับการเก็บตัวอย่างประเภทอื่นๆ เนื่องจากไม่จำเป็นต้องใช้ทรัพยากรจำนวนมาก และดำเนินการในระยะเวลาอันสั้นด้วย

ในทำนองเดียวกัน การสุ่มตัวอย่างโดยไม่ตั้งใจมีประโยชน์มากในการรวบรวมข้อมูลเชิงคุณภาพ ตัวอย่างเช่น เมื่อดำเนินการสำรวจความพึงพอใจของลูกค้า ร้านค้าจะได้รับข้อมูลที่มีค่ามากสำหรับกิจกรรมของตน และยิ่งไปกว่านั้น จะดำเนินการโดยใช้ความพยายามเพียงเล็กน้อยเนื่องจากเขาเพียงต้องทำ คำถามสองสามข้อ

ในทางตรงกันข้าม การเลือกผู้เข้าร่วมตามเกณฑ์พื้นฐานดังกล่าวมีข้อเสีย กล่าวคือ โดยทั่วไปกลุ่มตัวอย่างขาดความเป็นตัวแทน ดังนั้น ผลลัพธ์ที่ได้โดยทั่วไปจึงมีอคติและไม่สามารถคาดการณ์ไปยังประชากรทั้งหมดได้

เมื่อใดควรใช้การสุ่มตัวอย่างโดยไม่ได้ตั้งใจ

สุดท้ายนี้ เราจะวิเคราะห์ว่าเมื่อใดจึงเหมาะสมที่จะหันไปสุ่มตัวอย่างโดยไม่ได้ตั้งใจ (หรือเชิงสาเหตุ) เนื่องจากดังที่เราได้เห็นแล้วว่าการสุ่มตัวอย่างประเภทนี้นำเสนอคุณลักษณะในอุดมคติสำหรับบางสถานการณ์

การสุ่มตัวอย่างโดยไม่ได้ตั้งใจควรใช้ในขั้นแรกของการสืบสวนหรือเมื่อต้องการผลลัพธ์ที่รวดเร็วเป็นหลัก

เนื่องจากการสุ่มตัวอย่างโดยไม่ตั้งใจทำได้รวดเร็วมาก การสุ่มตัวอย่างโดยไม่ตั้งใจจึงมีประโยชน์มากเมื่อคุณต้องการได้รับผลลัพธ์ฉุกเฉิน อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์ที่ได้จะไม่แม่นยำ ดังนั้น สถานการณ์ในอุดมคติคือการสุ่มตัวอย่างโดยไม่ได้ตั้งใจเมื่อเริ่มการสำรวจ ตัวอย่างเช่น การสุ่มตัวอย่างสามารถใช้ในการศึกษานำร่องได้

เนื่องจากผลลัพธ์ที่ได้ไม่แม่นยำมากนัก จึงมักจะเพิ่มหมายเหตุเกี่ยวกับวิธีการสุ่มตัวอย่างโดยไม่ตั้งใจ เพื่อให้ผู้อ่านสามารถตีความความไม่ถูกต้องที่อาจเกิดขึ้นในผลลัพธ์ที่ได้รับและทำการประเมินได้ดีขึ้น

นอกจากนี้ เป็นการดีกว่าที่จะไม่หันไปสุ่มตัวอย่างโดยไม่ตั้งใจ หากคุณต้องการสรุปข้อสรุปที่ได้รับจากตัวอย่างที่ศึกษากับประชากรทั้งหมดในภายหลัง เนื่องจากตามที่อธิบายไว้ตลอดบทความ ตัวอย่างที่ได้รับระหว่างการสุ่มตัวอย่างโดยไม่ตั้งใจโดยทั่วไปไม่ได้เป็นตัวแทน ดังนั้น จึงไม่สามารถสรุปภาพรวมได้