• DireWolf
  • ranking : สมาชิกทั่วไป
  • email : [email protected]
  • วันที่สร้าง : 2017-10-10
  • จำนวนเรื่อง : 128
  • จำนวนผู้ชม : 50643
  • ส่ง msg :
  • โหวต 0 คน
แหล่งรวมความรู้ บ้าน โดยใช้ภาษาเขียนเข้าใจง่าย
เรารวบรวมข้อมูลทุกอย่างเกี่ยวกับ บ้าน ทั้งหมด โดยใช้ภาษาเขียนทีเข้าใจง่าย เกิดประโยชน์ต่อผู้อ่าน
Permalink : http://www.oknation.net/blog/bblcfy
วันพุธ ที่ 22 มิถุนายน 2565
Posted by DireWolf , ผู้อ่าน : 206 , 11:27:16 น.  
หมวด : ทั่วไป

พิมพ์หน้านี้
โหวต 0 คน

Sampling การสุ่มตัวอย่าง คืออะไร? สุ่มตัวอย่างทำอย่างไร?

 

การเก็บข้อมูลจากกลุ่มเป้าหมายเพื่อทำการวิเคราะห์ข้อสรุปในกระบวนการทำงานขั้นต่อไปนั้น ย่อมมีการสุ่มตัวอย่างหรือ กลุ่มตัวอย่างวิจัยมาเป็นเครื่องมือที่ใช้ในการวิจัย เพื่อเป็นตัวแทนคำตอบจากกลุ่มเป้าหมายที่ดีที่สุด โดยปัจจัยการเลือกกลุ่มตัวอย่างที่มีคุณภาพ ย่อมมาจาก จำนวนประชากร , กลุ่มตัวอย่างวิจัย , และการสุ่มตัวอย่างจากการคัดเลือกคำตอบที่มีความสอดคล้องและเที่ยงตรงที่สุดกับวัตถุประสงค์ของการสำหรับการออกแบบสอบถามทุกชนิด เมื่อประชาการและกลุ่มตัวอย่างมีใจความสำคัญในการดำเนินการผลวิจัยและแบบสอบถาม แล้วการสุ่มตัวอย่างมีกี่แบบ และมีประเภทอย่างไรบ้าง ทาง Enable Survey จะมาช่วยดำเนินการอธิบายให้เข้าใจง่าย ๆ แม้เป็นมือใหม่หัดทำแบบสอบถาม ออนไลน์ก็ทำได้แน่นอน

กลุ่มตัวอย่าง

ศัพท์ที่เกี่ยวข้องในบทความ

 

ประชากร (Population) คือ จำนวนสิ่งมีชีวิตและไม่มีชีวิต ในพื้นที่หนึ่ง ที่อาจเป็นกลุ่มเป้าหมายให้กับทางนักวิจัยต้องมาศึกษาหาข้อมูลเพิ่มเติม เพื่อเอาไปเป็นข้อมูลประกอบวัดผลการวิจัย

 

กลุ่มตัวอย่าง (Sample) คือ ตัวแทนจากจำนวนประชากรขนาดใหญ่ ที่แตกสาขาเป็นกลุ่มตัวอย่างย่อย ๆ เพื่อเป็นตัวแสดงจุดยืนของผลลัพธ์ของจำนวนกลุ่มประชากรที่หยิบมาเป็นข้อสรุปผลวิเคราะห์ 


การสุ่มตัวอย่าง (Sampling) คือ การสุ่มกลุ่มย่อย ๆ บางส่วนจากจำนวนประชากรขนาดใหญ่ โดยหลักการสุ่มตัวอย่างมีวิธีการคัดแยกจำนวนกลุ่มเล็ก ๆ หลายวิธี เพื่อให้ง่ายต่อการแยกแยะ และจัดลำดับหมวดหมู่ของกลุ่มตัวอย่างไปในกลุ่มก้อนเนื้อหาที่ต้องการวิเคราะห์แบบเป็นระเบียบ


Sampling คืออะไร?

การสุ่มตัวอย่าง (Sampling) คือ เป็นเครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยอีกหนึ่งเทคนิคที่ช่วยคัดสรรกลุ่มประชากรที่ถูกเลือกมาเพื่อมาวิจัยแบบเชิงสำรวจและแบบสอบถาม ในกาวิเคราะห์และแยกตัวชุดข้อมูลปฐมภูมิ(Primary Data)หรือทุติยภูมิ(Secondary Data) มาแตกแขนงเป็นตัวแทนกลุ่มตัวอย่างวิจัยย่อย ๆ เพื่อนำกลุ่มตัวอย่างนี้ มาประมวลผลข้อมูลเหล่านี้ แสดงผลลัพธ์ในรูปแบบคำตอบข้อมูลเชิงลึกที่สามารถวัดผล และนำไปสรุปในการตัดสินใจแบบวิจัยได้ โดยประชากรที่ถูกเลือกมาเพื่อสำรวจ สามารถจำแนกประเภทการสุ่มตัวอย่างงานวิจัย ได้ทั้งสองประเภท ได้แก่ การสุ่มตัวอย่างโดยไม่ใช้หลักความจำเป็น และ การสุ่มตัวอย่างโดยใช้หลักความจำเป็น หลัก ๆ มาเป็นพื้นฐานในการคัดแยกข้อมูลแบบมีเทคนิค สามารถนำไปใช้ในการคีย์ข้อมูลในระบบดิจิตอลและสามารถนำผลวิเคราะห์นี้ต่อยอดในการศึกษาภาคทฤษฎีและการดำเนินการทางด้านปฏิบัติการเลือกกลุ่มตัวอย่างได้อย่างเที่ยงตรง

 


การสุ่มกลุ่มตัวอย่าง Non-probability Sampling

เป็นการเลือกกลุ่มตัวอย่างข้อมูลของจำนวนประชากรที่ไม่มีความแน่นอนว่าจะเป็นกลุ่มเป้าหมายที่นักวิจัยต้องการค้นคว้าข้อมูลหรือไม่ โดยหลักวิธีการนี้หมายถึง การหยิบจับข้อมูลของประชากรและกลุ่มตัวอย่างแบบไม่คำนึงถึงโอกาสที่ได้ข้อมูลสอดคล้องกับโจทย์ที่คุณตั้งขอบเขตการศึกษาเอาไว้ก็ได้ โดยประเภทของการสุ่มตัวอย่างงานวิจัยประเภทไม่ใช้หลักความน่าจะเป็น มีทั้งหมด 5 ประเภท ได้แก่

 

Convenience Sampling

การสุ่มตัวอย่างตามความสะดวก (Convenience Sampling) คือ การคัดเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบสุ่ม ๆ โดยไม่กำหนดกฎเกณฑ์ใด ๆ ในการคัดเลือก เพื่อให้นักวิจัยสามารถเข้าถึงข้อมูลของกลุ่มตัวอย่างที่มีความน่าจะเป็นและอาจจะไม่เป็นกลุ่มเป้าหมายแบบเชิงลึกได้ เพราะการสุ่มกลุ่มตัวอย่างประเภทนี้ นิยมใช้การเก็บข้อมูลประเภทการศึกษาตัวอย่างเป็นวงพื้นที่กว้าง ใคร ๆ ก็ตามที่เข้ามาอยู่ในขอบเขตพื้นที่นักวิจัยทำการศึกษา ก็สามารถเป็นกลุ่มตัวอย่างตามสะดวกได้ แต่ข้อจำกัดของการสุ่มตัวอย่างประเภทนี้คือสิ้นเปลืองต้นทุนเรื่องเวลาเป็นอย่างมาก เพราะนักวิจัยจำเป็นต้องทำการเก็บรวบรวมจากกลุ่มสุ่มตัวอย่างให้ได้จำนวนปริมาณที่เยอะที่สุดเท่าที่จะเก็บมาได้

 

Purposive  Sampling

การสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง (Purposive  Sampling) หรืออีกชื่อหนึ่ง เรียกว่า การสุ่มแบบพิจารณา (Judgement sampling) คือ การเลือกกลุ่มตัวอย่างโดยกำหนดกฎเกณฑ์ในการเลือกแบบเจาะจง ไม่ว่าจะเป็น เพศ , อายุช่วงระหว่าง , การศึกษา หรือลักษณะภายนอก มาเป็นเป้าหมายในการกักเก็บข้อมูล โดยการสุ่มกลุ่มตัวอย่างประเภทนี้เป็นแบบการคัดแยกกลุ่มที่อำนวยความสะดวกแก่ผู้วิจัยเป็นอย่างมาก โดยเฉพาะแบบฟอร์มแบบสอบถาม ออนไลน์ ที่เพียงแค่นักวิจัยออกแบบตัวเลือกในคำถามที่มีความน่าจะเป็นกลุ่มตัวอย่างให้กับทางผู้ทำ แล้วผู้ทำเขียนไปว่าไม่ได้อยู่ในกลุ่มที่ทางคำถามจัดให้มา เช่น ผู้ทำแบบสอบถามชอบทานอาหาร Fast Food ใช่หรือไม่ แล้วมีตัวเลือก ชอบ และ ไม่ชอบ หากผู้ทำตอบไม่ชอบก็จะเป็นการคัดแยกกลุ่มตัวอย่างออกไปในกระบวนการวิเคราะห์ขั้นต่อไปได้อย่างชัดเจน

*มีพูดถึง Judgement sampling และ kw “การเลือกแบบเจาะจง”

 

Quota  Sampling

การสุ่มตัวอย่างแบบโควต้า (Quota  Sampling) คือ การคัดเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบกำหนดกลุ่มประชากรเป็นสัดเป็นส่วนในปริมาณที่เท่า ๆ กัน ในระยะพื้นที่ที่นักวิจัยกำหนดมาตรฐานล่วงหน้าการเก็บตัวอย่างไว้เรียบร้อยแล้ว ด้วยเป็นการระบุจำนวนประชากรที่ต้องการรวบรวมข้อมูลไว้เรียบร้อยแล้ว ทำให้การดำเนินการทำงานสามารถลำดับขั้นตอนการทำงานได้เป็นแบบแผน ยกตัวอย่างเช่น หากต้องการทราบจำนวนประชากรที่ชอบดื่มชาเชียว หรือ กาแฟ มากกว่ากัน ให้กำหนดการเก็บกลุ่มตัวอย่างประชากรเป็นแบบเพศชาย 50 และ ผู้หญิง 50 คน เท่า ๆ กัน เพื่อต้องการวัดค่าว่าเพศไหนชอบดื่มเครื่องชนิดไหนที่กำหนดมามากกว่ากัน หากได้ผลยอดสรุปแล้ว จะได้กลุ่มตัวอย่างของเพศที่ชอบเครื่องดื่มเฉพาะนี้มาเป็นตัวแทนคำตอบวิเคราะห์ในการสรุปผลแบบสอบถาม

 

Snowball Sampling

การสุ่มตัวอย่างแบบอ้างอิงด้วยบุคคลและผู้เชี่ยวชาญ (Snowball Sampling) คือการคัดเลือกกลุ่มตัวอย่างจำนวนประชาการประเภทผู้ที่มีความเชี่ยวชาญในด้านขอบเขตการวิจัยที่คุณกำหนดพื้นที่นั้น ๆ เพื่อให้ได้ทราบข้อมูลของผู้ที่มีส่วนร่วมที่แท้จริง ว่าข้อมูลที่ได้มามีความจริงและเท็จประการใด เมื่อทางผู้เชี่ยวชาญให้ข้อมูลเสร็จเรียบร้อย อาจได้บอกข้อมูลบุคคลอื่น ๆ ที่มีความเกี่ยวข้องทางด้านสิ่งที่นักวิจัยต้องการค้นพบอีก จะช่วยทำให้นักวิจัยสามารถติดต่อและสอบถามข้อมูลเพิ่มเติมผู้เกี่ยวข้องต่อไปเป็นทอด ๆ ที่เปรียบเสมือนกับก้อนหิมะเล็ก ๆ ที่รวบรวมข้อมูลย่อย ๆ เมื่อได้ข้อมูลจากแหล่งบุคคลที่มีความเชื่อถือนั้น ก้อนหิมะที่สะสมฐานข้อมูลจะค่อย ๆ ใหญ่ขึ้นแล้วเป็นการเก็บกลุ่มตัวอย่างที่น่าเชื่อถือ และสามารถนำผลข้อมูลนี้ไปชี้วัดในการวิเคราะห์ขั้นต่อไปได้   

 

ประโยชน์ของการทำ Nonprobability Sampling

เป็นวิธีการสุ่มตัวอย่างที่ ประหยัดเวลา และอำนวยความสะดวกแก่นักวิจัยที่ต้องการทราบข้อมูลหลากหลายประเภทของจำนวนประชากรนั้น ๆ หลากหลายรูปแบบคำตอบ


การสุ่มกลุ่มตัวอย่างโดย Probability Sampling

เป็นการสุ่มตัวอย่างข้อมูลของจำนวนประชากรที่มีความแน่นอนว่าจะเป็นกลุ่มเป้าหมายที่นักวิจัยกำหนดขอบเขตการศึกษาได้ โดยหลักวิธีการนี้เป็นการหยิบจับข้อมูลของประชากรและกลุ่มตัวอย่างแบบสอดคล้องกับโจทย์ และกำหนดจำนวนประชากรได้อย่างเท่าเทียม โดยประเภทของการสุ่มตัวอย่างงานวิจัยประเภทโดยหลักความน่าจะเป็น มีทั้งหมด 4 ประเภท ได้แก่

 

Simple Random Sampling

การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย  (Simple Random Sampling) คือ การกำหนดตัวเลข ตัวอักษร และสีต่าง ๆ ให้กับจำนวนประชากรที่ต้องการเก็บข้อมูล โดยนักวิจัยจะทำการสุ่มเลือกแบบโดยบังเอิญ เพื่อให้ทุกคนที่อยู่ในขอบเขตการศึกษานี้ มีโอกาสในการถูกเลือกแบบเท่าเทียมกัน ยกตัวอย่างเช่น การจับฉลาก , ล็อตเตอรรี , บิงโก และอื่น ๆ

Systematic Sampling

การสุ่มตัวอย่างแบบมีระบบ (Systematic Sampling) คือ การสุ่มตัวอย่างจากจำนวนประชากรขนาดใหญ่ ให้แตกย่อยเป็นกลุ่มจำนวนประชากรเล็ก เพื่อให้นักวิจัยสามารถทำการคัดเลือกไปในการดำเนินการได้ง่ายขึ้น โดยนักวิจัยใช้หลักวิธีการสุ่มตัวประเภทนี้ เพื่อเลือกออกประชากรออกไปเป็นช่วงๆในระยะจำนวนคนและเวลาที่เท่ากัน จากนั้น จะทำการสุ่มประชากรกลุ่มต่อไปเรื่อย ๆ นับจากช่วงสัดส่วนที่คำนวณไว้ เช่น การกำหนดบัตรคิววัคซีนแก่คนไข้ตั้งแต่หมายเลข 1-100 แล้วทางวิจัยจะประกาศคนไข้ที่ได้หมายเลข 1-10 จำนวน 10 คน เข้าไปในห้องฉีดวัคซีน

Stratified Sampling

การสุ่มตัวอย่างแบบชั้นภูมิ (Stratified Sampling) คือ การสุ่มตัวอย่างแบบใช้ลำดับแบ่งระดับชั้นของกลุ่ม ๆ หนึ่งมาทำการศึกษาข้อมูลไม่ทับซ้อนกัน โดยข้อมูลการสุ่มตัวอย่างประเภทนี้เป็นการยกกลุ่มตัวตัวแทนของประชากรทั้งหมดในขอบเขตที่ต้องการศึกษาเอาไว้ มาเป็นสรุปผลภาพโดยรวมได้ ยกตัวอย่างเช่น พนักงานฝ่ายบุคคลทำการประเมินผล KPI การทำงานของพนักงานบริษัทในแผนกเดียวกันที่มีเงินเดือนเท่า ๆ กัน โดยมีพนักงาน A , B , C และ D หากจำนวนชิ้นงานของพนักงาน A ทำได้ในปริมาณมากกว่าพนักงานคนอื่นในเดือนนี้ จะช่วยทำให้ฝ่ายบุคคลสามารถสรุปผลข้อมูลและอาจปรึกษากับทางหัวหน้า ให้เพิ่มเงินเดือนให้กับพนักงาน A ได้

Cluster Sampling 

การสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม (Cluster Sampling ) คือ นักวิจัยแบ่งประชากรทั้งหมดออกเป็นส่วน ๆ เป็นการจำแนกกลุ่มเล็ก ๆ ที่มีลักษณะ เพศ , อายุ , ที่อยู่ ฯลฯ มาจำเพาะอยู่ในหมวดหมู่เดียวกันหรือเรียกว่า กลุ่มที่เป็นตัวแทนของประชากร การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์จะช่วยทำให้ขั้นตอนการคัดเลือกแก่นักวิจัยได้ง่ายมาก เป็นข้อสรุปที่สามารถนำไปวินิจฉัย , การวิจัยการตลาด (Market research) และเก็บตัวข้อมูลเฉพาะไว้ได้

ประโยชน์ของการทำ Probability Sampling

ประโยชน์ของการใช้การสุ่มตัวอย่างแบบ Probability Sampling เป็นวิธีการสุ่มตัวอย่างที่มีประโยชน์ และช่วยจัดระเบียบข้อมูลให้แก่กับนักวิจัย โดยที่จำนวนประชากรที่แบ่งคัดสรร เป็นกลุ่มย่อย ๆ ที่มีลักษณธข้อมูลคล้ายคลึงในกลุ่มเดียวกันนั้น จะเป็นกลุ่มตัวอย่างที่อยู่ในจำนวนสัดส่วนที่เท่า ๆ กัน


 

สุ่มตัวอย่างแบบไหนดี?

การเลือกสุ่มตัวอย่างในแต่ละประเภท ควรเลือกวิธีการใช้ที่สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ที่คุณจัดตั้งไว้ให้สอดคล้องให้ได้มากที่สุด เพื่อให้ได้กลุ่มตัวอย่างที่ดีในการนำไปวิเคราะห์หาคำตอบในการทำแบบสอบถามขั้นต่อไป และลดความเสี่ยงในการเสียค่าใช้จ่ายในการเก็บข้อมูลสูงเมื่อนำวิธีการสุ่มกลุ่มตัวอย่างที่ไม่เชื่อมโยงกับการตั้งขอบเขตการศึกษาเอาไว้





แสดงความคิดเห็น


ถึง บล็อกเกอร์ ทุกท่าน โปรดอ่าน
   ด้วยทาง บริษัท จีเอ็มเอ็ม แกรมมี่ จำกัด (มหาชน) ได้ติดต่อขอความร่วมมือ มายังเว็บไซต์และเว็บบล็อกต่าง ๆ รวมไปถึงเว็บบล็อก OKnation ห้ามให้มีการเผยแพร่ผลงานอันมีลิขสิทธิ์ ของบริษัท จีเอ็มเอ็ม แกรมมี่ฯ บนเว็บ blog โดยกำหนดขอบเขตของสิ่งที่ห้ามทำ และสามารถทำได้ ดังนี้
ห้ามทำ
- การใส่ผลงานเพลงต้นฉบับให้ฟัง ทั้งแบบควบคุมเพลงได้ หรือซ่อนเป็นพื้นหลัง และทั้งที่อยู่ใน server ของคุณเอง หรือ copy code คนอื่นมาใช้
- การเผยแพร่ file ให้ download ทั้งที่อยู่ใน server ของคุณเอง หรือฝากไว้ server คนอื่น
สามารถทำได้
- เผยแพร่เนื้อเพลง ต้องระบุชื่อเพลงและชื่อผู้ร้องให้ชัดเจน
- การใส่เพลงที่ร้องไว้เอง ต้องระบุชื่อผู้ร้องต้นฉบับให้ชัดเจน
จึงเรียนมาเพื่อโปรดปฎิบัติตาม มิเช่นนั้นทางบริษัท จีเอ็มเอ็ม แกรมมี่ฯ จะให้ฝ่ายดูแลลิขสิทธิ์ ดำเนินการเอาผิดกับท่านตามกฎหมายละเมิดลิขสิทธิ์
OKNATION



กฎกติกาการเขียนเรื่องและแสดงความคิดเห็น
1 การเขียน หรือแสดงความคิดเห็นใด ๆ ต้องไม่หมิ่นเหม่ หรือกระทบต่อสถาบันชาติ ศาสนา และพระมหากษัตริย์ หรือกระทบต่อความมั่นคงของชาติ
2. ไม่ใช้ถ้อยคำหยาบคาย ดูหมิ่น ส่อเสียด ให้ร้ายผู้อื่นในทางเสียหาย หรือสร้างความแตกแยกในสังคม กับทั้งไม่มีภาพ วิดีโอคลิป หรือถ้อยคำลามก อนาจาร
3. ความขัดแย้งส่วนตัวที่เกิดจากการเขียนเรื่อง แสดงความคิดเห็น หรือในกล่องรับส่งข้อความ (หลังไมค์) ต้องไม่นำมาโพสหรือขยายความต่อในบล็อก และการโพสเรื่องส่วนตัว และการแสดงความคิดเห็น ต้องใช้ภาษาที่สุภาพเท่านั้น
4. พิจารณาเนื้อหาที่จะโพสก่อนเผยแพร่ให้รอบคอบ ว่าจะไม่เป็นการละเมิดกฎหมายใดใด และปิดคอมเมนต์หากจำเป็นโดยเฉพาะเรื่องที่มีเนื้อหาพาดพิงสถาบัน
5.การนำเรื่อง ภาพ หรือคลิปวิดีโอ ที่มิใช่ของตนเองมาลงในบล็อก ควรอ้างอิงแหล่งที่มา และ หลีกเลี่ยงการเผยแพร่สิ่งที่ละเมิดลิขสิทธิ์ ไม่ว่าจะเป็นรูปแบบหรือวิธีการใดก็ตาม 6. เนื้อหาและความคิดเห็นในบล็อก ไม่เกี่ยวข้องกับทีมงานผู้ดำเนินการจัดทำเว็บไซต์ โดยถือเป็นความรับผิดชอบทางกฎหมายเป็นการส่วนตัวของสมาชิก
คลิ้กอ่านเงื่อนไขทั้งหมดที่นี่"
OKnation ขอสงวนสิทธิ์ในการปิดบล็อก ลบเนื้อหาและความคิดเห็น ที่ขัดต่อความดังกล่าวข้างต้น โดยไม่ต้องชี้แจงเหตุผลใดๆ ต่อเจ้าของบล็อกและเจ้าของความคิดเห็นนั้นๆ
   

กลับไปหน้าที่แล้ว กลับด้านบน