การสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น

บทความนี้จะอธิบายว่าการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นคืออะไรและมีลักษณะเฉพาะอย่างไร คุณยังจะได้เห็นการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นประเภทต่างๆ ที่มีอยู่ ตลอดจนตัวอย่างอื่นๆ อีกมากมาย สุดท้ายนี้ คุณจะได้เรียนรู้ข้อดีและข้อเสียของการสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็น

การสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นคืออะไร?

การสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะ เป็นเป็นวิธีการที่ใช้ในการเลือกบุคคลที่จะถูกรวมไว้ในกลุ่มตัวอย่างสำหรับการศึกษาทางสถิติ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ในการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น บุคคลจะถูกเลือกตามเกณฑ์อัตนัยของผู้วิจัย

ดังนั้น ในการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น ไม่ใช่ทุกองค์ประกอบของประชากรที่มีความน่าจะเป็นเท่ากันในการเลือกกลุ่มตัวอย่าง เนื่องจากการเลือกไม่ใช่การสุ่ม คุณลักษณะนี้ทำให้การสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นแตกต่างจากการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น ซึ่งแต่ละบุคคลจะถูกเลือกโดยการสุ่ม

ตามตรรกะแล้ว ในการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น ผู้รับผิดชอบในการทำวิจัยมีความสำคัญมาก เพราะเขาหรือเธอคือผู้ตัดสินใจว่าใครจะรวมอยู่ในกลุ่มตัวอย่าง ด้วยเหตุนี้ผู้วิจัยจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่ผู้วิจัยจะต้องมีความรู้และประสบการณ์ที่ดีในสาขาวิชานี้ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้

แม้ว่าวิธีการเลือกตัวอย่างจะแตกต่างกันเล็กน้อยขึ้นอยู่กับประเภทของการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น แต่ทั้งหมดจะขึ้นอยู่กับเกณฑ์ของผู้วิจัยในการเลือก

สุดท้ายนี้ เราขอพูดถึงว่าในโลกของความน่าจะเป็นและสถิติ การสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นเรียกอีกอย่างว่าการสุ่มตัวอย่างแบบไม่สุ่ม

ประเภทของตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น

ประเภทของตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นคือ:

• การสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง : ประกอบด้วยการคัดเลือกบุคคลตามเกณฑ์ของผู้วิจัยเท่านั้น
• การสุ่มตัวอย่างตามความสะดวก : รายการตัวอย่างจะถูกเลือกตามความสะดวกในการเข้าถึง
• การสุ่มตัวอย่างติดต่อกัน : มีการเลือกตัวอย่างเริ่มต้นกลุ่มแรก ศึกษา จากนั้นเลือกตัวอย่างอื่น และศึกษาตัวอย่างต่างๆ กัน จนได้ข้อสรุปจากการศึกษา
• การสุ่มตัวอย่างโควต้า : กลุ่มแรกจะถูกสร้างขึ้น จากนั้นเลือกโควต้าจากแต่ละกลุ่มเพื่อสร้างตัวอย่างการวิจัย
• การสุ่มตัวอย่างสโนว์บอล : นักวิจัยเลือกบุคคลกลุ่มแรกในกลุ่มตัวอย่าง จากนั้นจึงคัดเลือกวิชาเพิ่มเติมสำหรับการศึกษา

เมื่อพิจารณาคำจำกัดความโดยย่อของการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นแต่ละประเภท เราจะอธิบายแต่ละประเภทโดยละเอียดด้านล่าง

การสุ่มตัวอย่างแบบมีวัตถุประสงค์

การสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง จะขึ้นอยู่กับวิจารณญาณของผู้วิจัยในการเลือกตัวอย่างการศึกษาเท่านั้น

ดังนั้นผู้รับผิดชอบการวิจัยจึงมีอำนาจตัดสินใจในการเลือกองค์ประกอบของกลุ่มตัวอย่างได้ทั้งหมด ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่คุณจะต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญในสาขาวิชานี้

การสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจงเรียกอีกอย่างว่า การสุ่มตัวอย่างแบบตัดสิน การสุ่มตัวอย่างแบบตัดสิน การสุ่มตัวอย่างแบบวิพากษ์ การสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง หรือการสุ่มตัวอย่างความคิดเห็น

การสุ่มตัวอย่างความสะดวกสบาย

ใน การสุ่มตัวอย่างตามความสะดวก นักวิจัยเลือกหัวข้อตัวอย่างตามเกณฑ์เพื่อความสะดวกในการเข้าถึงแต่ละบุคคล โดยไม่รวมถึงโอกาสในกระบวนการ

นั่นคือ ในการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นประเภทนี้เพื่อเลือกบุคคลจากประชากร จะมีการประเมินแง่มุมต่างๆ เช่น ความพร้อม ความใกล้เคียง หรือต้นทุนของการเลือก อาสาสมัครมักจะได้รับการยอมรับเพื่ออำนวยความสะดวกในการสุ่มตัวอย่างเพิ่มเติม

การสุ่มตัวอย่างตามสะดวกเรียกอีกอย่างว่าการสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจงหรือการสุ่มตัวอย่างตามโอกาส

การสุ่มตัวอย่างติดต่อกัน

ใน การสุ่มตัวอย่างต่อเนื่อง จะมีการเลือกตัวอย่างเริ่มต้น ศึกษา และหลังจากได้รับผลลัพธ์ของกลุ่มตัวอย่างเริ่มแรกแล้ว จะมีการศึกษาตัวอย่างอีกตัวอย่างหนึ่ง และกระบวนการนี้จะถูกทำซ้ำอย่างต่อเนื่องจนกว่าจะได้ข้อสรุปสุดท้ายของการศึกษาทั้งหมด

ดังนั้น การสุ่มตัวอย่างต่อเนื่องไม่ได้มุ่งเน้นไปที่ตัวอย่างเดียว แต่ศึกษาตัวอย่างที่แตกต่างจากประชากรทางสถิติเดียวกัน และได้ข้อสรุปจากข้อมูลที่ได้รับจากทุกกลุ่มในท้ายที่สุด

การสุ่มตัวอย่างโควต้า

ใน การสุ่มตัวอย่างโควต้า กลุ่ม (หรือชั้น) ของบุคคลที่มีลักษณะร่วมกันอย่างน้อยหนึ่งลักษณะจะถูกสร้างขึ้นก่อน จากนั้นจึงเลือกโควต้าจากแต่ละกลุ่ม จึงกลายเป็นกลุ่มตัวอย่างการศึกษา

ลักษณะของบุคคลที่ใช้ในการแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มก็ขึ้นอยู่กับการตัดสินใจของนักวิจัยด้วย ดังนั้นผู้รับผิดชอบในการทำวิจัยจึงมีอิทธิพลอย่างมากต่อผลลัพธ์ที่ได้รับ

การสุ่มตัวอย่างสโนว์บอล

ใน การสุ่มตัวอย่างก้อนหิมะ ผู้วิจัยเลือกผู้เข้าร่วมกลุ่มแรก จากนั้นจึงคัดเลือกบุคคลเพิ่มเติมสำหรับการศึกษานี้

คุณลักษณะของการสุ่มตัวอย่างก้อนหิมะส่งผลให้ขนาดตัวอย่างเพิ่มขึ้นเนื่องจากผู้เข้าร่วมรับสมัครคนเข้าร่วมการศึกษามากขึ้น (เอฟเฟกต์ก้อนหิมะ)

การสุ่มตัวอย่างสโนว์บอลเรียกอีกอย่างว่าการสุ่มตัวอย่างแบบลูกโซ่หรือการสุ่มตัวอย่างแบบอ้างอิงลูกโซ่

วิธีสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็น

ขั้นตอนในการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นมีดังนี้:

1. กำหนดประชากรเป้าหมาย
2. กำหนดลักษณะตัวอย่างและขนาดตัวอย่างที่ต้องการ
3. เลือกประเภทการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นที่เหมาะสม
4. เลือกบุคคลในกลุ่มตัวอย่างตามวิธีการสุ่มตัวอย่างที่เลือกในขั้นตอนก่อนหน้า
5. วิเคราะห์องค์ประกอบของตัวอย่างที่ได้รับ

แน่นอนว่าขั้นตอนที่สำคัญที่สุดในการดำเนินการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นคือการเลือกวิธีการสุ่มตัวอย่างที่เหมาะสม ซึ่งจะช่วยให้สามารถปรับให้เข้ากับประชากรเป้าหมายได้ และสามารถประหยัดเวลาและทรัพยากรที่ใช้

แต่ในการระบุว่าวิธีใดเหมาะสมกับแต่ละกรณี คุณจำเป็นต้องทราบข้อดีและข้อเสียของมัน ซึ่งเป็นสาเหตุที่เราแนะนำให้อ่านบทความที่ลิงก์ด้านบนในการอธิบายการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นแต่ละประเภท

ตัวอย่างของการสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็น

เพื่อให้เข้าใจความหมายของการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นได้ดีขึ้น คุณสามารถดูตัวอย่างวิธีการต่างๆ ได้ที่ด้านล่างนี้

1. ตัวอย่างเช่น การสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจงที่ไม่น่าจะเป็นสามารถทำได้โดยการศึกษาทางสถิติเกี่ยวกับประชากรของประเทศที่ใช้ความรู้ของผู้เชี่ยวชาญในการเลือกภูมิภาคที่จะเข้าร่วมในการศึกษา
2. อีกตัวอย่างทั่วไปของการสุ่มตัวอย่างตามความสะดวกที่ไม่น่าจะเป็นคือการที่บริษัทดำเนินการสำรวจผู้คนในศูนย์การค้าหรือบนถนนโดยตรง ในกรณีนี้ บริษัทใช้เกณฑ์ความสะดวกในการเข้าถึงในการเลือกผู้เข้าร่วมการศึกษา เนื่องจากจะไปในสถานที่ที่มีผู้คนพลุกพล่านและสัมภาษณ์ผู้คน
3. สุดท้ายนี้ เมื่อคุณต้องการวิเคราะห์สมาชิกของนิกายลับในทางสถิติ การค้นหาหลายวิชาอาจค่อนข้างซับซ้อน แต่คุณสามารถเริ่มต้นด้วยการศึกษาบุคคลจำนวนเล็กน้อยและให้พวกเขาแนะนำคนอื่น ๆ จากกลุ่มเพื่อวิเคราะห์ นี่จะเป็นตัวอย่างของการสุ่มตัวอย่างก้อนหิมะที่ไม่น่าจะเป็น

การสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็นและการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น

ข้อแตกต่างที่สำคัญระหว่างการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นและการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น คือวิธีเลือกตัวอย่างการศึกษา ในการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น พวกมันจะถูกเลือกตามเกณฑ์ของผู้วิจัย ในขณะที่ในการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น พวกมันจะถูกเลือกแบบสุ่ม

ดังนั้นองค์ประกอบของประชากรจึงมีความน่าจะเป็นที่เท่ากันในการเลือกในการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น ซึ่งแตกต่างจากการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นซึ่งไม่ได้มีโอกาสเท่ากันทั้งหมด

ความพิเศษอีกประการหนึ่งระหว่างการสุ่มตัวอย่างทั้งสองประเภทนี้อยู่ที่ลักษณะทั่วไปของข้อสรุปที่ได้รับ ตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นโดยปกติแล้วไม่มีตัวแทนเพียงพอ เนื่องจากอาสาสมัครถูกเลือกตามอัตวิสัย ดังนั้นข้อสรุปที่ดึงมาจึงสามารถนำไปใช้กับบุคคลที่ศึกษาเท่านั้น อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปตัวอย่างความน่าจะเป็นจะเป็นตัวแทน ดังนั้นผลลัพธ์ที่ได้รับจึงสามารถสรุปให้กับประชากรทั้งหมดได้

ข้อดีและข้อเสียของการสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็น

ข้อดีและข้อเสียของการสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็นคือ:

ข้อได้เปรียบหลักของการสุ่มตัวอย่างแบบไม่มีความน่าจะเป็นคือต้องใช้เวลาเพียงเล็กน้อย เนื่องจากไม่จำเป็นต้องจำลองโอกาส ดังนั้นจึงเลือกตัวอย่างได้อย่างรวดเร็ว นี่หมายความว่าจำเป็นต้องใช้ทรัพยากรเพียงเล็กน้อยในการดำเนินการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น ทำให้มีผลกำไรเชิงเศรษฐกิจมากกว่าการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น

เนื่องจากดำเนินการอย่างรวดเร็ว การสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นทำให้สามารถดำเนินการสำรวจเบื้องต้นในลักษณะเชิงคุณภาพหรือเชิงสำรวจ จากนั้นจึงสามารถสำรวจผลลัพธ์ที่ได้รับเพิ่มเติมได้โดยการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น

ในทางกลับกัน ข้อเสียเปรียบหลักของการสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็นคือบุคคลที่รับผิดชอบการวิเคราะห์ทางสถิติจะต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญในสาขาวิชา เนื่องจากความสำเร็จหรือความล้มเหลวของการวิจัยส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับมัน

นอกจากนี้ ตัวอย่างที่ได้รับโดยทั่วไปไม่ได้เป็นตัวแทน ไม่สามารถสรุปได้ แต่ผลลัพธ์ที่ได้จะใช้ได้กับบุคคลที่ศึกษาเท่านั้น