เทคนิคการสุ่มตัวอย่าง

ในบทความนี้ เราจะอธิบายว่าเทคนิคการสุ่มตัวอย่างคืออะไร และใช้เพื่ออะไรในสถิติ นอกจากนี้ คุณยังจะได้เห็นว่าเทคนิคการสุ่มตัวอย่างที่แตกต่างกันคืออะไร และข้อดีและข้อเสียของแต่ละเทคนิคคืออะไร

เทคนิคการสุ่มตัวอย่างคืออะไร?

เทคนิคการสุ่มตัวอย่าง เป็นขั้นตอนในการเลือกตัวอย่างจากประชากรทางสถิติ กล่าวอีกนัยหนึ่งคือใช้เทคนิคการสุ่มตัวอย่างเพื่อเลือกกลุ่มบุคคลที่จะสร้างตัวอย่างสำหรับ การศึกษาทางสถิติ

ตัวอย่างเช่น เทคนิคการสุ่มตัวอย่างวิธีหนึ่งเกี่ยวข้องกับการเลือกตัวอย่างโดยการสุ่ม ดังนั้นหากเราต้องการทำแบบสำรวจเพื่อคาดการณ์ผลการเลือกตั้งเราก็สามารถสุ่มเลือกผู้ที่จะเข้าร่วมการวิจัยได้

เทคนิคการสุ่มตัวอย่างมีหลายประเภท ดังนั้นคุณจึงต้องใช้เทคนิคการสุ่มตัวอย่างที่เหมาะสมสำหรับแต่ละกรณี การเลือกองค์ประกอบตัวอย่างแบบสุ่มไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีที่สุดเสมอไป แต่ขึ้นอยู่กับลักษณะของการวิเคราะห์ทางสถิติที่คุณต้องการดำเนินการ ด้านล่างนี้เราจะมาดูกันว่าเทคนิคการสุ่มตัวอย่างทั้งหมดมีอะไรบ้าง

ในทางสถิติ เทคนิคการสุ่มตัวอย่างมีความสำคัญมาก เนื่องจากทำให้คุณสามารถศึกษาตัวอย่างมากกว่าประชากรทั้งหมด หากเราต้องวิเคราะห์องค์ประกอบทั้งหมดของประชากร การศึกษาทางสถิติมักจะใช้เวลานานและมีราคาแพงเกินไป และอาจเป็นไปไม่ได้เลยด้วยซ้ำ ดังนั้น การตรวจสอบประชากรเพียงบางส่วนทำให้การวิจัยทางสถิติง่ายขึ้น และสามารถทำได้โดยใช้เทคนิคการสุ่มตัวอย่าง

เทคนิคการสุ่มตัวอย่างมีกี่ประเภท?

เทคนิคการสุ่มตัวอย่างประเภท ต่างๆ ได้แก่:

• เทคนิคการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น:
  • เทคนิคการสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย
  • เทคนิคการเก็บตัวอย่างอย่างเป็นระบบ
  • เทคนิคการเก็บตัวอย่างแบบแบ่งชั้น
  • เทคนิคการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์
• เทคนิคการสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็น:
  • เทคนิคการเก็บตัวอย่างแบบเจาะจง
  • เทคนิคการสุ่มตัวอย่างเชิงปฏิบัติ
  • เทคนิคการสุ่มตัวอย่างต่อเนื่อง
  • โควต้าการสุ่มตัวอย่างทางเทคนิค
  • เทคนิคการเก็บตัวอย่างก้อนหิมะ

ด้านล่างนี้ คุณจะเห็นว่าเทคนิคการสุ่มตัวอย่างแต่ละเทคนิคคืออะไร รวมถึงข้อดีและข้อเสียของมัน

การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น

เทคนิค การสุ่มตัวอย่างความน่าจะ เป็นประกอบด้วยการเลือกองค์ประกอบของตัวอย่างโดยการสุ่ม กล่าวคือ แต่ละองค์ประกอบมีความน่าจะเป็นเท่ากันในการเลือก

นี่เป็นเงื่อนไขสำคัญสำหรับการสุ่มตัวอย่างที่จะพิจารณาว่ามีความน่าจะเป็น: องค์ประกอบทั้งหมดของประชากรทางสถิติจะต้องสามารถเลือกได้ และยิ่งกว่านั้น องค์ประกอบเหล่านั้นจะต้องมีความเป็นไปได้ที่จะถูกเลือกเหมือนกัน

การสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย

เทคนิค การสุ่มตัวอย่างแบบง่ายๆ ช่วยให้แต่ละองค์ประกอบของประชากรทางสถิติมีความน่าจะเป็นเท่ากันที่จะรวมอยู่ในกลุ่มตัวอย่างที่ศึกษา ดังนั้น บุคคลในกลุ่มตัวอย่างจะถูกเลือกโดยการสุ่ม โดยไม่ต้องใช้เกณฑ์อื่นใด

การจำลองแบบสุ่มมีหลายวิธี แต่ในปัจจุบันมักใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์เช่น Excel เนื่องจากจะช่วยประหยัดเวลาได้มาก

การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ

ใน การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ องค์ประกอบหนึ่งจากประชากรจะถูกเลือกโดยการสุ่มก่อน จากนั้นองค์ประกอบที่เหลือในตัวอย่างจะถูกเลือกโดยใช้ช่วงเวลาที่คงที่

ดังนั้น ในการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ เมื่อเราสุ่มเลือกบุคคลแรกจากกลุ่มตัวอย่างแล้ว เราจะต้องนับจำนวนให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ในช่วงเวลาที่ต้องการเพื่อนำบุคคลถัดไปออกจากกลุ่มตัวอย่าง และเราทำซ้ำขั้นตอนเดียวกันอย่างต่อเนื่องจนกว่าเราจะมีบุคคลในกลุ่มตัวอย่างมากเท่ากับขนาดตัวอย่างที่เราต้องการ

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น

ในเทคนิค การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น ขั้นแรกประชากรจะถูกแบ่งออกเป็นชั้น (กลุ่ม) จากนั้นจึงสุ่มเลือกบุคคลบางส่วนจากแต่ละชั้นเพื่อสร้างตัวอย่างในการศึกษาทั้งหมด ดังนั้นจะต้องมีสมาชิกอย่างน้อยหนึ่งตัวจากแต่ละชั้นในกลุ่มตัวอย่าง

ชั้นจะต้องเป็นกลุ่มที่เป็นเนื้อเดียวกัน กล่าวคือ บุคคลในชั้นหนึ่งมีลักษณะเฉพาะของตัวเองที่ทำให้พวกเขาแตกต่างจากชั้นอื่น บุคคลจึงสามารถอยู่ในชั้นเดียวเท่านั้น

การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์

การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์และการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นอาจสับสนได้เนื่องจากมีความคล้ายคลึงกันมาก แต่ถ้าคุณมองใกล้ ๆ กัน การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นสองประเภทที่แตกต่างกัน

การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์ ใช้ประโยชน์จากข้อเท็จจริงที่ว่ากระจุกธรรมชาติ (กลุ่ม) มีอยู่แล้วในประชากรเพื่อศึกษาเฉพาะกระจุกบางกลุ่ม แทนที่จะศึกษาบุคคลทั้งหมดในประชากร

วิธีนี้แตกต่างจากการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น โดยไม่ควรเลือกบุคคลใดโดยเฉพาะจากกลุ่ม แต่เมื่อเลือกกลุ่มที่จะศึกษาแล้ว สมาชิกทั้งหมดก็ควรได้รับการวิเคราะห์

การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์เรียกอีกอย่างว่าการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์ การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์ หรือการสุ่มตัวอย่างแบบพื้นที่

การสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น

ใน การสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะ เป็น บุคคลจะถูกเลือกตามเกณฑ์อัตนัยของผู้วิจัย ดังนั้น ในการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น ไม่ใช่ทุกองค์ประกอบของประชากรที่มีความน่าจะเป็นเท่ากันในการเลือกกลุ่มตัวอย่าง เนื่องจากการเลือกไม่ใช่การสุ่ม คุณลักษณะนี้แยกความแตกต่างระหว่างการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นจากการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น

ตามตรรกะแล้ว ในการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น ผู้รับผิดชอบในการทำวิจัยมีความสำคัญมาก เพราะเขาหรือเธอคือผู้ตัดสินใจว่าใครจะรวมอยู่ในกลุ่มตัวอย่าง ด้วยเหตุนี้ผู้วิจัยจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่ผู้วิจัยจะต้องมีความรู้และประสบการณ์ที่ดีในสาขาวิชานี้ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้

การสุ่มตัวอย่างแบบมีวัตถุประสงค์

การสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจงขึ้น อยู่กับดุลยพินิจของผู้วิจัยในการเลือกตัวอย่างการศึกษาเท่านั้น

เพื่อให้ผู้รับผิดชอบการสำรวจมีอำนาจตัดสินใจเลือกองค์ประกอบตัวอย่างทั้งหมด ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญที่คุณจะต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญในสาขาวิชา

การสุ่มตัวอย่างความสะดวกสบาย

ใน การสุ่มตัวอย่างตามความสะดวก นักวิจัยเลือกหัวข้อตัวอย่างตามเกณฑ์เพื่อความสะดวกในการเข้าถึงแต่ละบุคคล โดยไม่รวมถึงโอกาสในกระบวนการ

นั่นคือ ในการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นประเภทนี้เพื่อเลือกบุคคลจากประชากร จะมีการประเมินแง่มุมต่างๆ เช่น ความพร้อม ความใกล้เคียง หรือต้นทุนของการเลือก อาสาสมัครมักจะได้รับการยอมรับเพื่ออำนวยความสะดวกในการสุ่มตัวอย่างเพิ่มเติม

การสุ่มตัวอย่างติดต่อกัน

ใน การสุ่มตัวอย่างต่อเนื่อง จะมีการเลือกตัวอย่างเริ่มต้นก่อน ศึกษา และหลังจากได้รับผลลัพธ์ของกลุ่มตัวอย่างเริ่มแรกแล้ว จะมีการศึกษาตัวอย่างอีกตัวอย่างหนึ่ง และกระบวนการนี้จะถูกทำซ้ำอย่างต่อเนื่องจนกว่าจะได้ข้อสรุปสุดท้ายของการศึกษาทั้งหมด

ดังนั้น การสุ่มตัวอย่างต่อเนื่องไม่ได้มุ่งเน้นไปที่ตัวอย่างเดียว แต่ศึกษาตัวอย่างที่แตกต่างจากประชากรทางสถิติเดียวกัน และได้ข้อสรุปจากข้อมูลที่ได้รับจากทุกกลุ่มในท้ายที่สุด

การสุ่มตัวอย่างโควต้า

ใน การสุ่มตัวอย่างโควต้า กลุ่ม (หรือชั้น) ของบุคคลที่มีลักษณะร่วมกันอย่างน้อยหนึ่งลักษณะจะถูกสร้างขึ้นในครั้งแรก จากนั้นจึงเลือกโควต้าจากแต่ละกลุ่ม จึงกลายเป็นตัวอย่างการศึกษา

ลักษณะของบุคคลที่ใช้ในการแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มก็ขึ้นอยู่กับการตัดสินใจของนักวิจัยด้วย ดังนั้นผู้รับผิดชอบในการทำวิจัยจึงมีอิทธิพลอย่างมากต่อผลลัพธ์ที่ได้รับ

การสุ่มตัวอย่างสโนว์บอล

ใน การสุ่มตัวอย่างก้อนหิมะ ผู้วิจัยจะเลือกผู้เข้าร่วมกลุ่มแรก จากนั้นจึงคัดเลือกบุคคลเพิ่มเติมสำหรับการศึกษานี้

คุณลักษณะของการสุ่มตัวอย่างก้อนหิมะหมายความว่าขนาดตัวอย่างจะใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ เมื่อผู้เข้าร่วมรับสมัครคนเข้าร่วมการศึกษามากขึ้น (เอฟเฟกต์ก้อนหิมะ)