ในฐานะนักวิจัย เราเข้าใจถึงความสำคัญของการรวบรวมข้อมูลที่เป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมดที่เรากำลังศึกษา อย่างไรก็ตาม บ่อยครั้งที่ไม่สามารถปฏิบัติได้หรือเป็นไปไม่ได้ที่จะรวบรวมข้อมูลจากประชากรทั้งหมด และนั่นคือที่มาของการสุ่มตัวอย่าง ในบทความนี้ เราจะสำรวจความสำคัญของการสุ่มตัวอย่างในวิธีการวิจัยเชิงปริมาณ และวิธีที่จะช่วยให้นักวิจัยได้รับข้อมูลที่ถูกต้องและเป็นตัวแทน .
การสุ่มตัวอย่างคืออะไร?
การสุ่มตัวอย่างเป็นกระบวนการของการเลือกบุคคลหรือวัตถุกลุ่มเล็กๆ จากประชากรกลุ่มใหญ่เพื่อเป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมด ขนาดตัวอย่างและวิธีการคัดเลือกขึ้นอยู่กับคำถามการวิจัย การออกแบบการวิจัย และลักษณะของประชากรที่ศึกษา การสุ่มตัวอย่างเป็นส่วนสำคัญของการวิจัยเชิงปริมาณ เนื่องจากช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่รวบรวมมีความถูกต้องและเป็นตัวแทนของประชากร
เหตุใดการสุ่มตัวอย่างจึงสำคัญ
การสุ่มตัวอย่างมีความสำคัญในการวิจัยเชิงปริมาณด้วยเหตุผลหลายประการ:
- คุ้มค่า
การรวบรวมข้อมูลจากประชากรทั้งหมดอาจใช้เวลานานและมีค่าใช้จ่ายสูง การสุ่มตัวอย่างเป็นวิธีที่ประหยัดต้นทุนในการรวบรวมข้อมูล เนื่องจากช่วยลดเวลาและทรัพยากรที่จำเป็นในการรวบรวมข้อมูลจากประชากรทั้งหมด
- การปฏิบัติจริง
ในหลายกรณี ไม่สามารถรวบรวมข้อมูลจากประชากรทั้งหมดได้เนื่องจากเหตุผลหลายประการ เช่น ขนาดของประชากร ที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ ข้อจำกัดด้านเวลา หรือข้อจำกัดด้านงบประมาณ การสุ่มตัวอย่างทำให้สามารถรวบรวมข้อมูลจากกลุ่มเล็ก ๆ ที่เป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมดได้
- ผลลัพธ์ที่แม่นยำ
การสุ่มตัวอย่างช่วยให้นักวิจัยได้รับผลลัพธ์ที่ถูกต้องซึ่งเป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมด ด้วยเทคนิคการสุ่มตัวอย่างที่ถูกต้อง นักวิจัยสามารถมั่นใจได้ว่ากลุ่มตัวอย่างเป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมด ซึ่งช่วยลดโอกาสของการมีอคติ
ประเภทของวิธีการสุ่มตัวอย่าง
วิธีการสุ่มตัวอย่างมีสองประเภท: การสุ่มตัวอย่างด้วยความน่าจะเป็นและการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น
การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น
การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นเกี่ยวข้องกับการเลือกตัวอย่างจากประชากรโดยใช้การเลือกแบบสุ่ม การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นเป็นมาตรฐานทองคำของวิธีการสุ่มตัวอย่าง เนื่องจากทำให้มั่นใจได้ว่าสมาชิกทุกคนในประชากรมีโอกาสได้รับเลือกเท่าๆ กัน วิธีการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นที่พบมากที่สุด ได้แก่ :
- การสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย
ในการสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย สมาชิกทุกคนในประชากรมีโอกาสได้รับเลือกเท่าๆ กัน นักวิจัยสามารถใช้เครื่องสร้างตัวเลขสุ่มหรือตารางตัวเลขสุ่มเพื่อเลือกตัวอย่าง
- การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นภูมิ
การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นภูมิเกี่ยวข้องกับการแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มย่อยหรือชั้นตามลักษณะเฉพาะ เช่น อายุ เพศ หรือรายได้ จากนั้นนักวิจัยจะสุ่มเลือกบุคคลจากแต่ละกลุ่มย่อยเพื่อสร้างกลุ่มตัวอย่าง
- การสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม
การสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่มเกี่ยวข้องกับการแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มหรือกลุ่มตามที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ จากนั้นนักวิจัยจะสุ่มเลือกกลุ่มและรวบรวมข้อมูลจากบุคคลทั้งหมดภายในกลุ่มที่เลือก
การสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น
การสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็นเกี่ยวข้องกับการเลือกตัวอย่างจากประชากรโดยใช้วิธีการไม่สุ่ม การสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นมีความเข้มงวดน้อยกว่าการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น และมักใช้เมื่อไม่สามารถใช้การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นได้ วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็นที่พบมากที่สุด ได้แก่ :
- การสุ่มตัวอย่างความสะดวกสบาย
การสุ่มตัวอย่างแบบสะดวกเกี่ยวข้องกับการเลือกบุคคลที่พร้อมและเต็มใจที่จะเข้าร่วมในการศึกษา การสุ่มตัวอย่างแบบสะดวกเป็นวิธีการสุ่มตัวอย่างที่เข้มงวดน้อยที่สุด และมักใช้ในการศึกษานำร่อง
- การสุ่มตัวอย่างแบบโควต้า
การสุ่มตัวอย่างแบบโควตาเกี่ยวข้องกับการเลือกตัวอย่างที่ตรงกับลักษณะของประชากรในแง่ของตัวแปรเฉพาะ เช่น อายุ เพศ หรือรายได้ การสุ่มตัวอย่างแบบโควตามักใช้ในการวิจัยตลาด
บทสรุป
การสุ่มตัวอย่างเป็นส่วนสำคัญของวิธีการวิจัยเชิงปริมาณ นักวิจัยใช้การสุ่มตัวอย่างเพื่อรวบรวมข้อมูลที่ถูกต้องและเป็นตัวแทนจากประชากร ซึ่งช่วยให้มั่นใจว่าผลการศึกษาถูกต้องและเชื่อถือได้ การเลือกวิธีการสุ่มตัวอย่างขึ้นอยู่กับคำถามการวิจัย การออกแบบการวิจัย และลักษณะของประชากรที่ศึกษา การสุ่มตัวอย่างตามความน่าจะเป็นเป็นมาตรฐานสำคัญของวิธีการสุ่มตัวอย่าง แต่การสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นก็มีประโยชน์ในสถานการณ์เฉพาะเช่นกัน
ช่องทางติดต่อ
Tel: 0924766638 คุณอาจุ้ย
อีเมล: ichalermlarp@gmail.com
LINE: @impressedu
(หยุดทุกวันอาทิตย์)
