ประชากรที่น่าสนใจ – ความหมายขอบเขตลักษณะเทคนิคและข้อดี

ประชากรที่น่าสนใจคืออะไร?

“ประชากรที่น่าสนใจ” ถูกกําหนดให้เป็นประชากร/กลุ่มที่นักวิจัยพยายามหาข้อสรุป เป็นส่วนย่อยของประชากรทั่วไปที่ผู้สํารวจต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติม

การศึกษาวิจัยจํานวนมากต้องการกลุ่มความสนใจเฉพาะในการตัดสินใจตามผลการวิจัย กลุ่มที่น่าสนใจนี้เรียกว่า ตัวอย่าง. การสุ่มตัวอย่างเป็นวิธีการที่ปรับใช้เพื่อเลือกผู้ตอบแบบสํารวจ

เรียนรู้เกี่ยวกับ: Sampling Frame

ตัวอย่างเช่น: หากคุณสนใจเวลาเฉลี่ยที่บุคคลอายุระหว่าง 30-35 ปีใช้ในการฟื้นตัวจากโรคเฉพาะหลังจากบริโภคยาบางประเภทประชากรที่สนใจคือทุกคนที่มีอายุระหว่าง 30-35 ปีที่มีอาการเจ็บป่วยนั้นโดยใช้ยานั้น

เลือกผู้ตอบของคุณ

ขอบเขตของประชากรที่น่าสนใจกว้างแค่ไหน?

ประชากรที่น่าสนใจไม่ได้จํากัดอยู่แค่ประชากรมนุษย์เท่านั้น เป็นกลุ่มของแง่มุมที่มีบางอย่างที่เหมือนกัน อาจเป็นวัตถุ การวัด ฯลฯ ที่มีลักษณะหลายอย่างภายในกลุ่ม

ตัวอย่างเช่น การศึกษาทางการแพทย์ตรวจสอบการแพร่กระจายของโรคเฉพาะในสุนัขข้างถนนในเมือง ที่นี่สุนัขข้างถนนของเมืองนั้นเป็นประชากรที่น่าสนใจ ประชากรหรือตัวอย่างที่น่าสนใจนี้แสดงถึงประชากรทั้งหมดที่คุณต้องการสรุป

การเลือกตัวอย่างที่ถูกต้องจากประชากรที่สนใจ:

การสุ่มตัวอย่างเป็นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพในการรวบรวมความคิดเห็นจากผู้คนที่หลากหลาย ซึ่งเลือกจากกลุ่มใดกลุ่มหนึ่ง โดยพยายามที่จะทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับทั้งกลุ่มโดยทั่วไป การตัดสินใจเลือกตัวอย่างที่เหมาะสมจากประชากรที่คุณสนใจนั้นขึ้นอยู่กับปัจจัยสําคัญหลายประการ:

• ขั้นแรก ให้ตัดสินใจว่าพารามิเตอร์ประชากรที่คุณต้องการประมาณการ
• อย่าคาดหวังว่าการประมาณการที่นํามาจากตัวอย่างจะแม่นยํา สมมติว่ามีข้อผิดพลาดเสมอในขณะที่ตั้งสมมติฐานตามผลลัพธ์ของตัวอย่าง
• รู้ค่าใช้จ่ายในการสุ่มตัวอย่างประชากรที่กําหนด การทําความเข้าใจค่าใช้จ่ายนี้ช่วยให้เรากําหนดได้ว่าการประมาณการของเราควรแม่นยําเพียงใด
• รู้ว่าประชากรที่คุณต้องการวัดมีตัวแปรเท่าใด ไม่จําเป็นต้องสันนิษฐานว่าจําเป็นต้องมีตัวอย่างขนาดใหญ่หากประชากรที่น่าสนใจมีจํานวนมาก
• คํานึงถึงอัตราการตอบสนองของประชากรของคุณ อัตราการตอบกลับ 20% ถือว่า ‘ดี’ สําหรับการศึกษาวิจัยออนไลน์

จะระบุประชากรที่น่าสนใจได้อย่างไร?

เพื่อให้ประชากรการวิจัยใด ๆ ใช้งานได้จริงจําเป็นต้องเลือกประชากรที่น่าสนใจซึ่งเป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมดอย่างแท้จริง

• ก่อนที่คุณจะเริ่มการศึกษาวิจัย ให้ระบุและตกลงประชากรเป้าหมาย
• เลือกและรู้จักตัวอย่างของคุณล่วงหน้า สิ่งนี้จะช่วยขจัดข้อเสนอแนะใด ๆ ที่ถือว่าไร้ประโยชน์สําหรับการศึกษาของคุณ
• หากเป้าหมายการสํารวจของคุณคือการทําความเข้าใจประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์หรือบริการ ประชากรเป้าหมายควรเป็นลูกค้าที่เคยใช้หรือเหมาะสมที่สุดที่จะใช้ผลิตภัณฑ์/บริการ
• การรวบรวมข้อมูลจากประชากรทั้งหมดของตลาดเป้าหมายของคุณจะมีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานานมาก ด้วยการสุ่มตัวอย่างประชากรที่คุณสนใจอย่างแม่นยํา เป็นไปได้ที่จะสร้างภาพที่แท้จริงของตลาดเป้าหมายโดยใช้แนวโน้มทั่วไปจากผลลัพธ์

ลักษณะของการสุ่มตัวอย่างในประชากรที่สนใจ

• การสุ่มตัวอย่างแสดงกลไกในการ รวบรวมข้อมูล โดยไม่ต้องสํารวจประชากรเป้าหมายทั้งหมด อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการรวบรวมข้อมูลแบบสํารวจ
• ประชากรที่น่าสนใจคือหน่วยทั้งหมดของบุคคลที่คุณพิจารณาสําหรับการศึกษา ตัวอย่างคือชุดย่อยของกลุ่มนี้ที่แสดงถึงประชากร
• การสุ่มตัวอย่างช่วยลดความเหนื่อยล้าในการสํารวจ เนื่องจากใช้เพื่อป้องกันไม่ให้ผู้สํารวจทําการสํารวจมากเกินไป ซึ่งจะช่วยเพิ่ม อัตราการตอบกลับ
• นอกจากนี้ยังมีราคาถูกกว่าและประหยัดเวลามากกว่าการ สํารวจ ทั้งกลุ่ม
• การติดตามรูปแบบการตอบกลับสําหรับกลุ่มต่างๆ จะช่วยกําหนดจํานวนผู้ตอบแบบสอบถามที่จะเลือก
• การศึกษานี้ไม่ได้จํากัดเฉพาะส่วนที่เลือกเท่านั้น แต่ยังใช้กับประชากรเป้าหมายทั้งหมด

เรียนรู้เกี่ยวกับ: การสุ่มตัวอย่างแบบสํารวจ

เทคนิคการสุ่มตัวอย่างประชากรที่คุณสนใจมีอะไรบ้าง?

ตอนนี้คุณเข้าใจแล้วว่าคุณไม่สามารถสํารวจประชากรที่สนใจทั้งหมดได้เนื่องจากปัจจัยต่างๆ คุณต้องใช้วิธีการเลือกตัวอย่างที่เหมาะสมที่สุดสําหรับการศึกษาวิจัยของคุณ มีสองวิธีที่คุณสามารถใช้ได้: การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นและการสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็น

การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นเพื่อกําหนดประชากรที่น่าสนใจ:

การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นหมายถึงการเลือกตัวอย่างตามทฤษฎีความน่าจะเป็น ตัวอย่างรวมถึงทุกคน โดยทุกคนมีโอกาสเท่าเทียมกันในการได้รับเลือก ไม่มีอคติใด ๆ ในตัวอย่างประเภทนี้ ทุกคนในประชากรมีโอกาสที่จะเป็นส่วนหนึ่งของการวิจัย

การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นสี่ประเภทคืออะไร?

• การสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย: วิธีนี้ เป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการเลือกตัวอย่าง ที่นี่ สมาชิกทุกคนมีโอกาสเท่าเทียมกันที่จะเป็นส่วนหนึ่งของกลุ่มตัวอย่าง วัตถุในตัวอย่างนี้ถูกเลือกแบบสุ่ม และสมาชิกทุกคนมีความน่าจะเป็นเท่ากันที่จะถูกเลือก อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย
• การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์: นี้ เป็นวิธีการที่ผู้ตอบแบบสอบถามถูกจัดกลุ่มเป็นกลุ่ม คลัสเตอร์เหล่านี้อาจกําหนดตามพารามิเตอร์ทางประชากร เช่น อายุ เพศ สถานที่ ฯลฯ อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์
• การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ: ในการ สุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบบุคคลจะถูกเลือกในช่วงเวลาที่เท่ากันจากประชากร จุดเริ่มต้นจะถูกเลือก จากนั้นผู้ตอบแบบสอบถามจะถูกเลือกตามช่วงเวลาตัวอย่างที่กําหนดไว้ล่วงหน้า อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ
• การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น: การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นเป็นกระบวนการแบ่งผู้ตอบแบบสอบถามออกเป็นพารามิเตอร์ที่โดดเด่นแต่กําหนดไว้ล่วงหน้า ในวิธีนี้ผู้ตอบแบบสอบถามจะไม่ทับซ้อนกัน แต่รวมกันเป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมด อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น

การสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็นเพื่อกําหนดประชากรที่น่าสนใจ:

วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็นใช้ความชอบของผู้วิจัยเกี่ยวกับการเลือกตัวอย่าง วิธีการสุ่มตัวอย่างนี้ส่วนใหญ่ได้มาจากความสามารถของนักวิจัยในการเข้าถึงตัวอย่างนี้ ที่นี่สมาชิกของประชากรไม่มีโอกาสเท่าเทียมกันที่จะเป็นส่วนหนึ่งของกลุ่มตัวอย่าง

การสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็นสี่ประเภทคืออะไร?

• การสุ่มตัวอย่างที่สะดวก: ตามชื่อที่แนะนําการ สุ่มตัวอย่างที่สะดวก หมายถึงความสะดวกที่ผู้วิจัยสามารถเข้าถึงผู้ตอบแบบสอบถามได้ นักวิจัยไม่มีอํานาจในการเลือกตัวอย่างและทําโดยอาศัยความใกล้ชิดและไม่ใช่การเป็นตัวแทน อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสุ่มตัวอย่างที่สะดวก
• การสุ่มตัวอย่างเชิงตัดสิน/การสุ่มตัวอย่างตามวัตถุประสงค์: ในการ สุ่มตัวอย่างเชิงตัดสินนักวิจัยจะตัดสินและพัฒนาตัวอย่างของเขาเกี่ยวกับลักษณะของการศึกษาและความเข้าใจของกลุ่มเป้าหมายของเขา เฉพาะผู้ที่ตรงกับเกณฑ์การวิจัยและวัตถุประสงค์สุดท้ายเท่านั้นที่จะถูกเลือก อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสุ่มตัวอย่างการตัดสิน
• การสุ่มตัวอย่างก้อนหิมะ: เมื่อก้อนหิมะเร่งความเร็ว มันจะรวบรวมหิมะรอบตัวมันมากขึ้น ในทํานองเดียวกันกับ การสุ่มตัวอย่างก้อนหิมะผู้ตอบแบบสอบถามได้รับมอบหมายให้ส่งต่อหรือรับสมัครตัวอย่างสําหรับการศึกษาเมื่อเสร็จสิ้นการมีส่วนร่วมในการศึกษา อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสุ่มตัวอย่างก้อนหิมะ
• การสุ่มตัวอย่างโควต้า: การสุ่มตัวอย่างโควต้าเป็นวิธีการรับตัวอย่างที่นักวิจัยมีสิทธิพิเศษในการเลือกตัวอย่างตามชั้นของตน ในวิธีนี้คนสองคนไม่สามารถดํารงอยู่ได้ภายใต้เงื่อนไขที่แตกต่างกันสองประการ อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสุ่มตัวอย่างโควต้า

เรียนรู้เพิ่มเติม: ประชากรเทียบกับตัวอย่าง

ข้อดีของการสุ่มตัวอย่างในประชากรที่สนใจคืออะไร?

ในกรณีส่วนใหญ่ จากประชากรทั้งหมดที่สนใจ สามารถรวบรวมข้อมูลเชิงลึกได้จากตัวอย่างที่กําหนดไว้ล่วงหน้าเท่านั้น นี่คือข้อดี 9 อันดับแรก:

• แม่นยํามาก – มีโอกาสน้อยที่จะ เกิดข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่าง (หากสุ่มตัวอย่างได้ดี)
• มีศักยภาพทางเศรษฐกิจ
• ความน่าเชื่อถือสูง
• อัตราส่วนความเหมาะสมสูงต่อการสํารวจที่แตกต่างกัน
• ใช้เวลาน้อยกว่าเมื่อเทียบกับการสํารวจประชากรทั้งหมด
• ลดการปรับใช้ทรัพยากร
• ข้อมูลที่เข้มข้นและครบถ้วนสมบูรณ์
• ใช้คุณสมบัติกับประชากรจํานวนมาก
• เหมาะอย่างยิ่งเมื่อประชากรที่น่าสนใจมีจํานวนมหาศาล

เลือกผู้ตอบของคุณ

ด้วย QuestionPro Audience เลือกจากผู้ตอบแบบสํารวจคุณภาพสูงกว่า 22 ล้านคน ซึ่งเลือกใช้สองครั้งและพร้อมใช้งานบนมือถือเพื่อเข้าร่วมการศึกษาวิจัย เริ่มต้นการศึกษาวิจัยของคุณด้วยรากฐานการวิจัยที่แข็งแกร่ง