การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์

ในบทความนี้ เราจะอธิบายว่าการสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์คืออะไรและดำเนินการอย่างไร คุณจะพบตัวอย่างการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์และประเภทย่อยของการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์ สุดท้ายนี้ คุณจะสามารถดูได้ว่าการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์มีข้อดีและข้อเสียอย่างไร และควรใช้การสุ่มตัวอย่างประเภทนี้เมื่อใด

การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์คืออะไร?

การสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม เป็นวิธีการทางสถิติในการเลือกองค์ประกอบของประชากรที่จะเป็นส่วนหนึ่งของกลุ่มตัวอย่างในการศึกษา

ลักษณะหลักของการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์คือการใช้ประโยชน์จากการมีอยู่ของกลุ่มธรรมชาติ (กลุ่ม) ในประชากรเพื่อศึกษาเฉพาะบางกลุ่มแทนการศึกษาบุคคลทั้งหมดในประชากร

ตามหลักเหตุผลแล้ว เพื่อดำเนินการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์ กลุ่ม (หรือกลุ่ม) ที่แบ่งประชากรจะต้องเป็นตัวแทนของประชากร

ด้วยวิธีนี้ การศึกษาจะง่ายขึ้นเนื่องจากมีการดำเนินการวิเคราะห์แบบเดียวกันแต่กับบุคคลจำนวนน้อยกว่าจำนวนมาก และผลลัพธ์ที่ได้จะถูกคาดการณ์ไปยังประชากรทางสถิติ นี่หมายถึงต้นทุนทางเศรษฐกิจที่ลดลง แต่ยังสูญเสียความแม่นยำด้วย เราจะดูข้อดีและข้อเสียของการสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์ด้านล่าง

การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์เรียกอีกอย่างว่าการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์ การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์ หรือการสุ่มตัวอย่างแบบพื้นที่

ควรสังเกตว่า การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์แตกต่างจากการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น ในการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์ จะมีการเลือกบุคคลทั้งหมดในกลุ่ม ในขณะที่ในการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น จะมีการเลือกบุคคลบางส่วนจากทุกกลุ่ม

วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์

ขั้นตอนในการสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์มีดังนี้:

1. กำหนดประชากรเป้าหมาย
2. กำหนดขนาดตัวอย่างที่ต้องการเพื่อทำการศึกษาทางสถิติ
3. กำหนดคลัสเตอร์ กล่าวอีกนัยหนึ่ง ให้แบ่งประชากรออกเป็นชุดที่ละเอียดถี่ถ้วนและไม่ทับซ้อนกัน
4. สุ่มเลือกกลุ่มบริษัท ที่จะเป็นกลุ่มตัวอย่างในการศึกษาทางสถิติ

ควรสังเกตว่าวิธีการทั่วไปในการตัดสินใจว่าจะแบ่งประชากรเป็นกลุ่มใดคือโดยการกระจายทางภูมิศาสตร์ นั่นคือสถานที่ทางภูมิศาสตร์ที่ใกล้เคียงที่สุดจะรวมกันเป็นกลุ่ม ตัวอย่างเช่น หากเราต้องการวิเคราะห์ประเทศในเชิงสถิติ เราก็สามารถจัดกลุ่มจังหวัดของประเทศนั้นได้

สิ่งสำคัญคือกลุ่มจะต้องเป็นตัวแทน มิฉะนั้นการศึกษาทางสถิติจะให้ผลลัพธ์ที่ไม่น่าเชื่อถือ เช่นเดียวกับตัวอย่างก่อนหน้านี้ ถ้าเราจัดกลุ่มจังหวัดของประเทศ เราต้องแน่ใจว่าแต่ละจังหวัดมีลักษณะคล้ายกับจำนวนประชากรโดยรวมมาก

นอกจากนี้ เราต้องแน่ใจว่าคลัสเตอร์ทั้งหมดมีความน่าจะเป็นเท่ากันในการเลือก มิฉะนั้น ความสุ่มของการสุ่มตัวอย่างอาจได้รับผลกระทบ

ตัวอย่างการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์

เมื่อเราได้เห็นคำจำกัดความของการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์แล้ว เราจะแสดงตัวอย่างวิธีการสุ่มตัวอย่างประเภทนี้ที่ด้านล่าง

• เป้าหมายคือการวิเคราะห์ความพึงพอใจที่ลูกค้าของบริษัทระดับชาติได้รับในปีที่ผ่านมาในทางสถิติ แน่นอนว่าการดำเนินการสำรวจความพึงพอใจของลูกค้าแต่ละรายต้องใช้เวลาและเงินเป็นจำนวนมาก ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงตัดสินใจดำเนินการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์ ข้อมูลต่อไปนี้จะอธิบายวิธีการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์

สิ่งแรกที่เราต้องทำเพื่อดำเนินการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์คือการจัดกลุ่มประชากรที่ศึกษาออกเป็นกลุ่มๆ ในกรณีนี้ เนื่องจากนี่เป็นธุรกิจที่มุ่งเน้นประเทศเดียว เราจะจัดกลุ่มลูกค้าตามจังหวัดของพวกเขา

ด้วยวิธีนี้ กลุ่มบริษัทจะมีความแตกต่างกัน เนื่องจากลูกค้าแต่ละรายสามารถมีอายุ รสนิยม และนิสัยที่แตกต่างกันได้… สิ่งเดียวที่แต่ละกลุ่มของบริษัทมีเหมือนกันคือสถานที่ที่พวกเขาอาศัยอยู่

เมื่อเราสร้างคลัสเตอร์แล้ว เราจะต้องสุ่มเลือกบางส่วน จำนวนคลัสเตอร์ที่เลือกควรมีขนาดใหญ่พอที่จะเป็นตัวอย่างที่เป็นตัวแทน แต่ควรมีขนาดเล็กพอที่จะประหยัดทรัพยากรที่ใช้

สุดท้ายนี้ เราสามารถดำเนินการสัมภาษณ์ทุกคนที่ประกอบกันเป็นกลุ่มที่เลือกและศึกษาข้อมูลที่รวบรวมทางสถิติได้ อย่างไรก็ตาม ขณะนี้เราสามารถทำการสุ่มตัวอย่างแบบง่ายๆ หรือการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบเพื่อลดขนาดตัวอย่างเพิ่มเติมได้ ในส่วนถัดไป เราจะสำรวจความเป็นไปได้นี้เพิ่มเติม

ประเภทของการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์

ประเภทของการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์แบ่งตามจำนวนขั้นตอน:

• การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์แบบขั้นตอนเดียว : การสุ่มตัวอย่างเพียงครั้งเดียวเท่านั้นที่ดำเนินการในกระบวนการทั้งหมด
• การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์สองขั้นตอน : การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์สองครั้งจะดำเนินการเพื่อให้ได้ตัวอย่าง
• การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์แบบหลายขั้นตอน : เมื่อการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์ต้องใช้มากกว่าสองขั้นตอนเพื่อให้ได้ตัวอย่างทางสถิติ

การดำเนินการมากกว่าหนึ่งขั้นตอนในกลุ่มตัวอย่างจะช่วยลดขนาดตัวอย่างและมีประโยชน์มากในการศึกษาขนาดใหญ่ ตัวอย่างเช่น หากเราต้องการศึกษาทางสถิติของทั้งประเทศ ขั้นแรกเราจะทำกลุ่มจังหวัดของประเทศนั้นก่อน และเมื่อเราเลือกจังหวัดโดยการสุ่มแล้ว เราก็สามารถสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่มอื่นได้โดยการแบ่งจังหวัดออกเป็นเขตเทศบาล

บางครั้ง การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์สามารถใช้ร่วมกับการสุ่มตัวอย่างประเภทอื่นๆ ได้ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับลักษณะของคลัสเตอร์ ตัวอย่างเช่น การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์สามารถทำได้ก่อน จากนั้นจึง สุ่มตัวอย่างแบบง่าย หรือ การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ

ข้อดีและข้อเสียของการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์

การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์มีข้อดีและข้อเสียดังต่อไปนี้:

ตามหลักเหตุผลแล้ว การใช้การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์จะช่วยลดทรัพยากรที่จำเป็นในการดำเนินการสุ่มตัวอย่าง เนื่องจากมีการศึกษากลุ่มเล็กๆ ดังนั้นจึงต้องใช้เวลาและเงินน้อยลง

อย่างไรก็ตาม ความแม่นยำที่ได้จากการวิเคราะห์คลัสเตอร์ทางสถิติจะน้อยกว่าถ้าเราศึกษาประชากรทั้งหมด นอกจากนี้ ต้องใช้ความระมัดระวังเพื่อให้แน่ใจว่ากลุ่มมีความหลากหลายเพื่อให้เป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมดได้อย่างถูกต้อง ดังนั้นจึงหลีกเลี่ยงผลลัพธ์ที่ไม่น่าเชื่อถือ

ข้อดีอีกประการหนึ่งของการสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์คือช่วยให้คุณสามารถรวมเข้ากับการสุ่มตัวอย่างประเภทอื่นๆ และคุณยังสามารถทำการสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์ตั้งแต่สองรายการขึ้นไปในการสุ่มตัวอย่างเดียวกันได้ ตามที่อธิบายไว้ข้างต้น การสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายหรือการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบสามารถทำได้หลังจากการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์

ในทางกลับกัน ข้อเสียอีกประการหนึ่งของการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์ก็คือ มักจะได้ตัวอย่างที่เป็นตัวแทนน้อยกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับการสุ่มตัวอย่างประเภทอื่นๆ ตัวอย่างเช่น ความแปรผันมักจะใหญ่กว่าการสุ่มตัวอย่างแบบธรรมดามาก

เมื่อใดควรใช้การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์

การใช้การสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่มจะมีประโยชน์มากเมื่อประชากรที่คุณต้องการศึกษามีขนาดใหญ่มากหรือกระจายไปทั่วพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ที่กว้างมาก เนื่องจากการสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่มช่วยให้คุณลดจำนวนบุคคลและพื้นที่ที่จะศึกษาได้

โปรดทราบว่าการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นประเภทนี้มีความเหมาะสมหากในการดำเนินการศึกษา เราต้องใช้เทคนิคที่ต้องใช้แรงงานมาก เช่น การสัมภาษณ์ส่วนตัว เนื่องจากจำนวนการสัมภาษณ์ที่จะดำเนินการจะลดลงอย่างมาก

อย่างไรก็ตาม หากรวบรวมข้อมูลโดยใช้วิธีอื่น เช่น แบบฟอร์มออนไลน์ อาจไม่ใช่ความคิดที่ดีที่จะใช้การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์ เนื่องจากการใช้การสุ่มตัวอย่างแบบอื่นอาจทำให้สามารถรวบรวมข้อมูลได้มากขึ้นโดยใช้เวลาน้อยลง