ประเภทของวิธีการสุ่มตัวอย่าง (พร้อมตัวอย่าง)

นักวิจัยมักต้องการตอบคำถามเกี่ยวกับ ประชากร เช่น:

• ความสูงเฉลี่ยของพืชบางชนิดคือเท่าใด?
• นกบางชนิดมีน้ำหนักเฉลี่ยเท่าไร?
• กี่เปอร์เซ็นต์ของพลเมืองในเมืองหนึ่งที่สนับสนุนกฎหมายบางอย่าง?

วิธีหนึ่งในการตอบคำถามเหล่านี้คือการรวบรวมข้อมูลของแต่ละคนในกลุ่มประชากรที่สนใจ

อย่างไรก็ตาม โดยปกติแล้วจะมีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานานเกินไป ดังนั้นนักวิจัยจึง สุ่มตัวอย่าง ประชากรแทน และใช้ข้อมูลตัวอย่างเพื่อสรุปเกี่ยวกับประชากรโดยรวม

มีวิธีการต่างๆ มากมายที่นักวิจัยสามารถใช้เพื่อนำบุคคลเข้าไปในกลุ่มตัวอย่างได้ สิ่งเหล่านี้เรียกว่า วิธีการสุ่มตัวอย่าง

ในบทความนี้ เราจะแบ่งปันวิธีการสุ่มตัวอย่างที่ใช้บ่อยที่สุดในสถิติ รวมถึงข้อดีและข้อเสียของวิธีการต่างๆ

วิธีการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น

วิธีการสุ่มตัวอย่างประเภทที่ 1 เรียกว่า วิธีการสุ่มตัวอย่างความน่าจะ เป็น เนื่องจากสมาชิกแต่ละคนในประชากรมีความน่าจะเป็นที่เท่ากันในการเลือกให้อยู่ในกลุ่มตัวอย่าง

ตัวอย่างสุ่มง่ายๆ

คำจำกัดความ: สมาชิกแต่ละคนในประชากรมีโอกาสเท่ากันที่จะได้รับเลือกให้เป็นส่วนหนึ่งของกลุ่มตัวอย่าง เลือกสมาชิกโดยการสุ่มโดยใช้เครื่องสร้างตัวเลขสุ่มหรือวิธีการสุ่มเลือก

ตัวอย่าง: เราใส่ชื่อนักเรียนแต่ละคนในชั้นเรียนและสุ่มจับชื่อเพื่อรับตัวอย่างนักเรียน

ข้อได้เปรียบ: โดยทั่วไปตัวอย่างสุ่มอย่างง่ายจะเป็น ตัวแทนของประชากร ที่สนใจ เนื่องจากสมาชิกแต่ละคนมีโอกาสเท่ากันที่จะถูกรวมไว้ในกลุ่มตัวอย่าง

ตัวอย่างสุ่มแบบแบ่งชั้น

ความหมาย: การแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มๆ สุ่มเลือกสมาชิกจำนวนหนึ่งจากแต่ละกลุ่มเพื่อเป็นส่วนหนึ่งของกลุ่มตัวอย่าง

ตัวอย่าง: แบ่งนักเรียนทั้งหมดในโรงเรียนตามระดับ: นักศึกษา ปีที่สอง รุ่นน้อง และรุ่นพี่ ขอให้นักเรียน 50 คนจากแต่ละเกรดทำแบบสำรวจเกี่ยวกับมื้ออาหารในโรงเรียน

ข้อได้เปรียบ: ตัวอย่างแบบสุ่มแบบแบ่งชั้นช่วยให้มั่นใจได้ว่าสมาชิกของแต่ละกลุ่มประชากรจะรวมอยู่ในการสำรวจ

กลุ่มตัวอย่างแบบสุ่ม

ความหมาย: การแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มๆ สุ่มเลือกคลัสเตอร์บางส่วนและรวมสมาชิกทั้งหมดของคลัสเตอร์เหล่านี้ไว้ในตัวอย่าง

ตัวอย่าง: บริษัทที่ให้บริการทัศนศึกษาดูปลาวาฬต้องการสำรวจลูกค้า จากทัวร์สิบรายการที่พวกเขานำเสนอต่อวัน พวกเขาสุ่มเลือกทัวร์สี่รายการและถามลูกค้าแต่ละรายเกี่ยวกับประสบการณ์ของพวกเขา

ข้อได้เปรียบ: กลุ่มตัวอย่างแบบสุ่มจะรวบรวมสมาชิกทั้งหมดของกลุ่มใดกลุ่มหนึ่ง ซึ่งจะมีประโยชน์เมื่อแต่ละกลุ่มสะท้อนประชากรโดยรวม

การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ

คำจำกัดความ: เรียงลำดับประชากรแต่ละคนตามลำดับที่แน่นอน เลือกจุดเริ่มต้นแบบสุ่มและเลือกสมาชิกทุกคน ^{ที่ n} เพื่อเป็นส่วนหนึ่งของกลุ่มตัวอย่าง

ตัวอย่าง: ครูสั่งให้นักเรียนเรียงตามตัวอักษรตามนามสกุล สุ่มเลือกจุดเริ่มต้น และเลือกนักเรียนทุกๆ ห้าคนที่อยู่ในกลุ่มตัวอย่าง

ข้อได้เปรียบ: โดยทั่วไปตัวอย่างสุ่มอย่างเป็นระบบจะเป็น ตัวแทนของประชากร ที่สนใจ เนื่องจากสมาชิกแต่ละคนมีโอกาสเท่ากันที่จะถูกรวมไว้ในกลุ่มตัวอย่าง

วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็น

วิธีการสุ่มตัวอย่างอีกประเภทหนึ่งเรียกว่า วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะ เป็น เนื่องจากสมาชิกประชากรบางรายเท่านั้นที่มีความน่าจะเป็นเท่ากันในการเลือกให้อยู่ในกลุ่มตัวอย่าง

บางครั้งใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างประเภทนี้เนื่องจากมีราคาถูกกว่าและใช้งานได้จริงมากกว่าวิธีการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น มักใช้ในระหว่างการวิเคราะห์เชิงสำรวจเมื่อนักวิจัยเพียงต้องการทำความเข้าใจเบื้องต้นเกี่ยวกับประชากร

อย่างไรก็ตาม ตัวอย่างที่เกิดจากวิธีการสุ่มตัวอย่างเหล่านี้ไม่สามารถใช้ในการสรุปเกี่ยวกับประชากรที่สุ่มตัวอย่างได้ เนื่องจากโดยทั่วไปแล้วตัวอย่างเหล่านี้ไม่ใช่ตัวอย่างที่เป็นตัวแทน

ตัวอย่างที่สะดวก

คำจำกัดความ: การเลือกสมาชิกของประชากรที่มีอยู่เพื่อรวมไว้ในกลุ่มตัวอย่าง

ตัวอย่าง: นักวิจัยยืนอยู่หน้าห้องสมุดในตอนกลางวันและสัมภาษณ์ผู้คนที่เดินผ่านไปมา

ข้อเสีย: สถานที่และเวลาจะส่งผลต่อผลลัพธ์ มีความเป็นไปได้มากกว่าที่กลุ่มตัวอย่างจะประสบกับ อคติที่นับน้อยเกินไป เนื่องจากบางคน (เช่น คนที่ทำงานในระหว่างวัน) จะไม่เหมือนกับที่แสดงในกลุ่มตัวอย่าง

ตัวอย่างการตอบสนองโดยสมัครใจ

คำจำกัดความ: นักวิจัยขอให้อาสาสมัครเข้าร่วมในการศึกษา และสมาชิกของประชากรตัดสินใจโดยสมัครใจว่าจะรวมไว้ในกลุ่มตัวอย่างหรือไม่

ตัวอย่าง: ผู้จัดรายการวิทยุขอให้ผู้ฟังออนไลน์และตอบแบบสำรวจบนเว็บไซต์ของเขา

ข้อเสีย: ผู้ที่ ตอบโดยสมัครใจ มีแนวโน้มที่จะมีความคิดเห็นที่ชัดเจน (เชิงบวกหรือเชิงลบ) มากกว่าประชากรที่เหลือ ทำให้พวกเขากลายเป็นกลุ่มตัวอย่างที่ไม่ได้เป็นตัวแทน ด้วยการใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างนี้ กลุ่มตัวอย่างมีแนวโน้มที่จะได้รับอคติจาก การไม่ตอบสนอง – คนบางกลุ่มมีแนวโน้มที่จะให้คำตอบน้อยลง

ตัวอย่างสโนว์บอล

คำจำกัดความ: นักวิจัยรับสมัครอาสาสมัครเบื้องต้นเพื่อเข้าร่วมในการศึกษา จากนั้นขอให้อาสาสมัครเริ่มแรกรับอาสาสมัครเพิ่มเติมเพื่อเข้าร่วมในการศึกษา เมื่อใช้วิธีการนี้ ขนาดตัวอย่าง “ก้อนหิมะ” จะใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ เมื่อแต่ละวิชาเพิ่มเติมรับอาสาสมัครมากขึ้น

ตัวอย่าง: นักวิจัยกำลังทำการศึกษาผู้ที่เป็นโรคหายาก แต่ยากที่จะค้นหาผู้ที่เป็นโรคนี้จริงๆ อย่างไรก็ตาม หากพวกเขาสามารถหาคนเบื้องต้นเพียงไม่กี่คนที่จะเข้าร่วมในการศึกษานี้ พวกเขาสามารถขอให้พวกเขารับสมัครคนอื่นๆ ที่พวกเขาอาจรู้จักผ่านกลุ่มสนับสนุนส่วนตัวหรือผ่านวิธีการอื่น

ข้อเสีย: มีแนวโน้มที่จะเกิดอคติในการสุ่มตัวอย่าง เนื่องจากวิชาเริ่มแรกรับสมัครวิชาเพิ่มเติม จึงมีแนวโน้มว่าวิชาจำนวนมากจะมีลักษณะหรือคุณลักษณะที่คล้ายคลึงกันซึ่งอาจไม่ได้เป็นตัวแทนของประชากรในวงกว้างที่ศึกษา ดังนั้น จึงไม่สามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ของกลุ่มตัวอย่างให้กับประชากรได้

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการเก็บตัวอย่างก้อนหิมะที่นี่

ตัวอย่างล้วนๆ

คำจำกัดความ: นักวิจัยคัดเลือกบุคคลโดยพิจารณาจากผู้ที่เชื่อว่าจะมีประโยชน์มากที่สุดต่อเป้าหมายของการศึกษา

ตัวอย่าง: นักวิจัยต้องการทราบความคิดเห็นของผู้อยู่อาศัยในเมืองเกี่ยวกับการติดตั้งยิมปีนหน้าผาแห่งใหม่ในจัตุรัสกลางเมือง ดังนั้นพวกเขาจึงจงใจมองหาคนที่ไปยิมปีนเขาแห่งอื่นในเมืองบ่อยๆ

ข้อเสีย: ไม่น่าเป็นไปได้ที่บุคคลในกลุ่มตัวอย่างจะเป็นตัวแทนของประชากรโดยรวม ดังนั้น จึงไม่สามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ของกลุ่มตัวอย่างให้กับประชากรได้