การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ: ความหมาย ตัวอย่าง และประเภท

การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบเป็นวิธีทางสถิติที่ใช้ในการเลือกตัวอย่างจากประชากรจํานวนมากขึ้นอย่างเป็นระบบและสุ่ม เป็นเทคนิคที่แพร่หลายสําหรับนักวิจัยและนักวิเคราะห์ที่ต้องการรวบรวมข้อมูลจากประชากรจํานวนมากโดยไม่ต้องสํารวจทุกคน วิธีนี้มีประโยชน์เมื่อประชากรมีขนาดใหญ่ หลากหลาย หรือเข้าถึงได้ยาก

บทความนี้จะเจาะลึกรายละเอียดของการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ รวมถึงคําจํากัดความและข้อดี นอกจากนี้เรายังจะให้ตัวอย่างวิธีการใช้ในบริบทการวิจัยและการวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ และเคล็ดลับในการนําไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพ ไม่ว่าคุณจะเป็นนักวิจัยนักวิเคราะห์หรือเพียงแค่สนใจที่จะทําความเข้าใจวิธีการสุ่มตัวอย่างนี้บทความนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจว่ามันคืออะไรและจะใช้อย่างไรเพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น

การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบคืออะไร?

การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบเป็นวิธีทางสถิติที่นักวิจัยใช้เพื่อกําหนดจํานวนประชากรที่ต้องการวิจัยให้เป็นศูนย์ นักวิจัยคํานวณช่วงเวลาการสุ่มตัวอย่างโดยการหารขนาดประชากรทั้งหมดด้วย การกําหนดขนาดตัวอย่างที่ต้องการ เป็นการขยายการใช้งานของการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นซึ่งสมาชิกแต่ละคนในกลุ่มจะถูกเลือกเป็นประจําเพื่อสร้างตัวอย่าง

คําจํากัดความการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ

การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบเป็นวิธีการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นที่ผู้วิจัยเลือกองค์ประกอบจากประชากรเป้าหมายโดยเลือกจุดเริ่มต้นแบบสุ่มและเลือกสมาชิกกลุ่มตัวอย่างหลังจาก ‘ช่วงเวลาการสุ่มตัวอย่าง’ คงที่

ตัวอย่างเช่น ในโรงเรียน ในขณะที่เลือกกัปตันทีมกีฬา โค้ชส่วนใหญ่ขอให้เราเรียกตัวเลข เช่น 1-5 (1-n) และนักเรียนที่มีหมายเลขสุ่มที่โค้ชตัดสินใจ ตัวอย่างเช่น สามคนจะถูกเรียกให้เป็นกัปตันทีม เป็นกระบวนการคัดเลือกที่ไม่เครียดสําหรับทั้งโค้ชและผู้เล่น มีโอกาสเท่าเทียมกันสําหรับสมาชิกทุกคนของประชากรที่จะได้รับการคัดเลือกโดยใช้เทคนิค อคติในการสุ่มตัวอย่าง นี้

เรียนรู้เกี่ยวกับ: การสุ่มตัวอย่างแบบสํารวจ

ขั้นตอนในการสร้างตัวอย่างโดยใช้เทคนิคการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบมีอะไรบ้าง

นี่คือขั้นตอนในการสร้างตัวอย่างที่เป็นระบบ:

ขั้นตอนที่หนึ่ง: พัฒนาผู้ชมเชิงโครงสร้างที่กําหนดไว้เพื่อเริ่มทํางานในด้านการสุ่มตัวอย่าง

ขั้นตอนที่สอง: ในฐานะนักวิจัย ให้หาขนาดที่เหมาะสมที่สุดของกลุ่มตัวอย่าง เช่น มีกี่คนจากประชากรทั้งหมดที่จะเลือกเป็นส่วนหนึ่งของกลุ่มตัวอย่าง

ขั้นตอนที่สาม: เมื่อคุณกําหนดขนาดตัวอย่างแล้ว ให้กําหนดหมายเลขให้กับสมาชิกทุกคนของตัวอย่าง

ขั้นตอนที่สี่: กําหนดช่วงเวลาของตัวอย่างนี้ นี่จะเป็นระยะห่างมาตรฐานระหว่างองค์ประกอบ

ตัวอย่างเช่น ช่วงตัวอย่างควรเป็น 10 ซึ่งเป็นผลมาจากการหาร 5000 (N= ขนาดของประชากร) และ 500 (n= ขนาดของตัวอย่าง)

สูตรการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบสําหรับช่วงเวลา (i) = N/n = 5000/500 = 10

ขั้นตอนที่ห้า: เลือกสมาชิกที่ตรงกับเกณฑ์ซึ่งในกรณีนี้จะเป็น 1 ใน 10 คน

ขั้นตอนที่หก: สุ่มเลือกสมาชิกเริ่มต้น (r) ของตัวอย่างและเพิ่มช่วงเวลาให้กับตัวเลขสุ่มเพื่อเพิ่มสมาชิกในตัวอย่างต่อไป R, R+I, R+2I ฯลฯ จะเป็นองค์ประกอบของตัวอย่าง

การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบทํางานอย่างไร

เมื่อคุณสุ่มตัวอย่าง ให้แน่ใจว่าคุณเป็นตัวแทนของประชากรอย่างยุติธรรม การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบเป็นกระบวนการสมมาตรที่ผู้วิจัยเลือกตัวอย่างหลังจากช่วงเวลาที่กําหนดไว้โดยเฉพาะ การสุ่มตัวอย่างเช่นนี้ทําให้นักวิจัยไม่มีที่ว่างสําหรับอคติในการเลือกตัวอย่าง เพื่อทําความเข้าใจวิธีการ มัน ใช้ได้ผลอย่างแน่นอน ยกตัวอย่างชั้นเรียนยิมที่ผู้สอนขอให้นักเรียนเข้าแถวและขอให้บุคคลที่สามทุกคนก้าวออกจากแถว ที่นี่ ผู้สอนไม่มีอิทธิพลต่อการเลือกตัวอย่างและสามารถเป็นตัวแทนของชั้นเรียนได้อย่างแม่นยํา

ตัวอย่างการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ

ตัวอย่างเช่น หากองค์กรพัฒนาเอกชนในท้องถิ่นต้องการสร้างกลุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบของอาสาสมัคร 500 คนจากประชากร 5,000 คน พวกเขาสามารถเลือกคนทุกๆ ที่ 10 ในประชากรเพื่อสร้างตัวอย่างอย่างเป็นระบบ

ประเภทการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ

นี่คือประเภทของการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ:

1. การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ
2. การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบเชิงเส้น
3. การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบแบบวงกลม

มาดูเทคนิคการสุ่มตัวอย่างเหล่านี้กันดีกว่า

การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ:

การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบเป็นวิธีการเลือกตัวอย่างในช่วงเวลาที่ตั้งไว้ล่วงหน้า ในฐานะนักวิจัย ให้เลือกจุดเริ่มต้นแบบสุ่มระหว่าง 1 และช่วงเวลาการสุ่มตัวอย่าง ด้านล่างนี้คือตัวอย่างขั้นตอนในการตั้งค่าตัวอย่างสุ่มอย่างเป็นระบบ:

1. ขั้นแรก ให้คํานวณและแก้ไขช่วงเวลาการสุ่มตัวอย่าง (จํานวนองค์ประกอบในประชากรหารด้วยจํานวนองค์ประกอบที่จําเป็นสําหรับตัวอย่าง)
2. เลือกจุดเริ่มต้นแบบสุ่มระหว่าง 1 และช่วงเวลาการสุ่มตัวอย่าง
3. สุดท้าย ทําซ้ําช่วงเวลาการสุ่มตัวอย่างเพื่อเลือกองค์ประกอบที่ตามมา

การสุ่มตัวอย่างเชิงระบบเชิงเส้น:

การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบเชิงเส้นเป็นวิธีการที่ตัวอย่างจะไม่ทําซ้ําในตอนท้าย และเลือกหน่วย ‘n’ ให้เป็นส่วนหนึ่งของกลุ่มตัวอย่างที่มีหน่วยประชากร ‘N’ แทนที่จะสุ่มเลือกหน่วย ‘n’ เหล่านี้ของตัวอย่างนักวิจัยสามารถใช้ตรรกะข้ามเพื่อเลือกสิ่งเหล่านี้ได้ มันเดินตามเส้นทางเชิงเส้นแล้วหยุดที่จุดสิ้นสุดของประชากรเฉพาะ

การสุ่มตัวอย่างหรือข้ามช่วงเวลานี้ (k) = N (หน่วยประชากรทั้งหมด)/n (ขนาดตัวอย่าง)

ตัวอย่างระบบเชิงเส้นถูกเลือกอย่างไร?

• จัดเรียงประชากรทั้งหมดตามลําดับที่จําแนกไว้
• เลือกขนาดตัวอย่าง (n)
• คํานวณช่วงเวลาการสุ่มตัวอย่าง (k) = N / n
• เลือกตัวเลขสุ่มระหว่าง 1 ถึง k (รวม k)
• เพิ่มช่วงเวลาการสุ่มตัวอย่าง (k) ให้กับตัวเลขสุ่มที่เลือกเพื่อเพิ่มสมาชิกถัดไปไปยังตัวอย่าง และทําซ้ําขั้นตอนนี้เพื่อเพิ่มสมาชิกที่เหลือของตัวอย่าง
• ในกรณีที่ k ไม่ใช่จํานวนเต็มคุณสามารถเลือกจํานวนเต็มที่ใกล้เคียงที่สุดกับ N/n ได้

การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบแบบวงกลม:

ในการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบแบบวงกลม ตัวอย่างจะเริ่มอีกครั้งจากจุดเดิมอีกครั้งหลังจากสิ้นสุด ดังนั้นชื่อ ตัวอย่างเช่น ถ้า N = 7 และ n = 2 k=3.5 มีสองวิธีที่เป็นไปได้ในการสร้างตัวอย่าง:

1. หากเราพิจารณา k=3 ตัวอย่างจะเป็น – ad, be, ca, db และ ec
2. หากเราพิจารณา k=4 ตัวอย่างจะเป็น – ae, ba, cb, dc และ ed

ตัวอย่างที่เป็นระบบแบบวงกลมถูกเลือกอย่างไร?

• คํานวณช่วงเวลาการสุ่มตัวอย่าง (k) = N/n (ถ้า N = 11 และ n = 2 k จะถูกนํามาเป็น 5 ไม่ใช่ 6)
• เริ่มแบบสุ่มระหว่าง 1 ถึง N
• สร้างตัวอย่างโดยข้ามผ่าน k หน่วยทุกครั้งจนกว่าคุณจะเลือกสมาชิกของประชากรทั้งหมด
• ในกรณีของวิธีนี้จะมีจํานวนตัวอย่าง N ซึ่งแตกต่างจาก k ตัวอย่างในวิธีการสุ่มตัวอย่างเชิงเส้น

ความแตกต่างระหว่างการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบเชิงเส้นและการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบแบบวงกลม:

นี่คือความแตกต่างระหว่างเชิงเส้นและวงกลม

เชิงเส้น	กลม
สร้างตัวอย่าง = k (ช่วงเวลาการสุ่มตัวอย่าง)	สร้างตัวอย่าง = N (ประชากรทั้งหมด)
จุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุดของตัวอย่างนี้แตกต่างกัน	มันเริ่มต้นใหม่จากจุดเริ่มต้นเมื่อพิจารณาประชากรทั้งหมดแล้ว
หน่วยตัวอย่างทั้งหมดควรจัดเรียงในลักษณะเชิงเส้นก่อนการเลือก	องค์ประกอบจะถูกจัดเรียงในลักษณะวงกลม

ข้อดีของการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบคืออะไร?

นี่คือข้อดี:

• ง่ายและสะดวกมากสําหรับนักวิจัยในการสร้างดําเนินการวิเคราะห์ตัวอย่าง
• เนื่องจากไม่จําเป็นต้องระบุหมายเลขสมาชิกแต่ละคนของกลุ่มตัวอย่างจึงเป็นการดีกว่าสําหรับการแสดงประชากรในลักษณะที่รวดเร็วและง่ายขึ้น
• ตัวอย่างที่สร้างขึ้นขึ้นอยู่กับความแม่นยําในการเลือกสมาชิกและปราศจากการเลือกข้าง
• ในวิธีการอื่น ๆ ของวิธีการ สุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น เช่นการ สุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์ และการ สุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น หรือวิธีการที่ไม่น่าจะเป็นเช่นการ สุ่มตัวอย่างที่สะดวกมีโอกาสที่คลัสเตอร์ที่สร้างขึ้นจะมีอคติสูงซึ่งหลีกเลี่ยงในการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบเนื่องจากสมาชิกอยู่ในระยะห่างคงที่จากกัน
• ปัจจัยความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับวิธีการสุ่มตัวอย่างนี้มีน้อยมาก
• ในกรณีที่มีสมาชิกที่หลากหลายของประชากรเทคนิคการสุ่มตัวอย่างนี้อาจเป็นประโยชน์เนื่องจากการกระจายสมาชิกอย่างสม่ําเสมอเพื่อสร้างกลุ่มตัวอย่าง

เทคนิคการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นอื่นๆ เช่น การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์และการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นอาจไม่เป็นระเบียบและท้าทายมาก เนื่องจากนักวิจัยและนักสถิติได้หันมาใช้วิธีการต่างๆ เช่น การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบหรือการสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายเพื่อผลลัพธ์การสุ่มตัวอย่างที่ดีขึ้น ใช้เวลาน้อยที่สุดเนื่องจากต้องมีอคติในการเลือกขนาดตัวอย่างและการระบุจุดเริ่มต้นสําหรับตัวอย่างนี้ ซึ่งจําเป็นต้องดําเนินการต่อเป็นระยะๆ เพื่อสร้างตัวอย่าง

เลือกผู้ตอบของคุณ

เมื่อใดควรใช้การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ

ลองมาดูตัวอย่างที่คุณต้องการสร้างตัวอย่างบุคคล 500 คนจากประชากร 5000 คน คุณต้องนับทุกคนในประชากร

เมื่อกําหนดหมายเลขเสร็จแล้ว ผู้วิจัยสามารถสุ่มเลือกตัวเลขได้ เช่น 5 บุคคลที่ 5 จะเป็นคนแรกที่เป็นส่วนหนึ่งของตัวอย่างที่เป็นระบบ หลังจากนั้น สมาชิกคนที่ 10 จะถูกเพิ่มเข้าไปในตัวอย่าง เป็นต้น (อันดับที่ 15, 25, 35, 45 และสมาชิกจนถึง 4995)

ต่อไปนี้คือสถานการณ์อื่น ๆ อีก 4 สถานการณ์ที่ควรใช้การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ:

1. ข้อ จํากัด ด้านงบประมาณ: เมื่อเปรียบเทียบกับ วิธีการสุ่มตัวอย่าง อื่น ๆ เช่นการสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายเทคนิคการสุ่มตัวอย่างนี้เหมาะสําหรับสภาวะที่มีข้อ จํากัด ด้านงบประมาณและความสําเร็จของการศึกษาที่ไม่ซับซ้อนอย่างยิ่ง
2. การใช้งานที่ไม่ซับซ้อน: เนื่องจากการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบขึ้นอยู่กับช่วงเวลาการสุ่มตัวอย่างที่กําหนดเพื่อตัดสินใจเลือกตัวอย่างจึงเป็นเรื่องง่ายสําหรับนักวิจัยและนักสถิติในการจัดการตัวอย่างที่มีผู้ตอบแบบสอบถามมากขึ้น เนื่องจากเวลาที่ลงทุนในการสร้างตัวอย่างมีน้อย และค่าใช้จ่ายที่ใช้ไปก็ถูกจํากัดด้วยเนื่องจากลักษณะการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบเป็นระยะ
3. ไม่มีรูปแบบข้อมูล: มีข้อมูลเฉพาะที่ไม่มีการจัดเตรียม ข้อมูลนี้สามารถวิเคราะห์ได้อย่างเป็นกลางโดยใช้การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ
4. ความเสี่ยงต่ําของการบิดเบือนข้อมูลในการวิจัย: มีประสิทธิผลสูงในขณะที่ค้นคว้าเรื่องในวงกว้าง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีความเสี่ยงเล็กน้อยของการบิดเบือนข้อมูล

เรียนรู้เกี่ยวกับ: การ สุ่มตัวอย่างแบบมีวัตถุประสงค์

การสุ่มตัวอย่างกับผู้ชม QuestionPro

QuestionPro Audience มีกลุ่มตัวอย่างทั่วโลกของผู้ตอบแบบสํารวจ 22 ล้าน+ คนที่เลือกสองครั้งและพร้อมใช้งานบนมือถือเพื่อเข้าร่วมการวิจัยตลาดและการวิจัยแบรนด์ทุกระดับ ต้องการผู้อภิปรายเฉพาะกลุ่ม เช่น เกมเมอร์ ผู้รับเหมาก่อสร้าง ติดต่อกับผู้อภิปรายเฉพาะกลุ่มของเราโดยตรง