การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น: มันคืออะไร ตัวอย่าง และขั้นตอน

ลองนึกภาพว่าคุณมีประชากร 100 คน ในสถานการณ์นี้ ทุกคนจะมีโอกาส 1 ใน 100 สําหรับการได้รับเลือก การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นช่วยให้คุณมีโอกาสดีที่สุดในการสร้างตัวอย่างตัวแทนของประชากร จากคําตอบที่ได้รับ ผู้บริหารจะทราบว่าพนักงานในองค์กรนั้นพอใจกับการแก้ไขหรือไม่

การ สุ่มตัวอย่าง นี้ช่วยให้สามารถสรุปได้เป็นกลางและเป็นตัวแทนเกี่ยวกับประชากรตามตัวอย่าง มาพูดถึงการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นกัน

การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นคืออะไร?

การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นเป็นเทคนิคที่ผู้วิจัยเลือกตัวอย่างจากประชากรจํานวนมากโดยใช้วิธีการตามทฤษฎีความน่าจะเป็น เพื่อให้ผู้เข้าร่วมได้รับการพิจารณาว่าเป็นตัวอย่างความน่าจะเป็นเขา / เธอจะต้องได้รับการเลือกโดยใช้การเลือกแบบสุ่ม

วิธีการทางสถิตินี้ใช้ในการเลือกตัวอย่างจากประชากรในลักษณะที่สมาชิกแต่ละคนของประชากรมีโอกาสที่ทราบและไม่เป็นศูนย์ที่จะได้รับเลือก ข้อกําหนดที่สําคัญที่สุดของการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นคือทุกคนในประชากรของคุณมีโอกาสที่ได้รับการยอมรับและเท่าเทียมกันในการได้รับเลือก

การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นใช้ทฤษฎีทางสถิติเพื่อสุ่มเลือกคนกลุ่มเล็ก ๆ (ตัวอย่าง) จากประชากรจํานวนมากที่มีอยู่แล้วคาดการณ์ว่าคําตอบทั้งหมดจะตรงกับประชากรโดยรวม

เรียนรู้เกี่ยวกับ: การวิจัยเชิงทฤษฎี

การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นมีกี่ประเภท?

การเลือกตัวอย่างที่เหมาะสมเป็นสิ่งสําคัญเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องและเชื่อถือได้ หนึ่งในวิธีที่ได้รับความนิยมและมีประสิทธิภาพมากที่สุดในการเลือกตัวอย่างคือการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น มาสํารวจการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นประเภทต่างๆ กัน ตั้งแต่การสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายไปจนถึงการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น เราจะแจกแจงแต่ละวิธีเพื่อช่วยคุณพิจารณาว่าวิธีใดดีที่สุดสําหรับโครงการวิจัยของคุณ

ต่อไปนี้เป็นการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นบางประเภทที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด:

1. การสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย: วิธีนี้เกี่ยวข้องกับการสุ่มเลือกตัวอย่างจากประชากรโดยไม่มีอคติ เป็นรูปแบบการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นพื้นฐานและตรงไปตรงมาที่สุด
2. การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น: วิธีนี้เกี่ยวข้องกับการแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มย่อยหรือชั้นและเลือกตัวอย่างแบบสุ่มจากแต่ละชั้น เทคนิคนี้มีประโยชน์เมื่อประชากรมีความแตกต่างกัน และคุณต้องการให้แน่ใจว่าตัวอย่างเป็นตัวแทนของกลุ่มย่อยที่แตกต่างกัน
3. การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์: วิธีนี้เกี่ยวข้องกับการแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มหรือคลัสเตอร์แล้วสุ่มเลือกคลัสเตอร์เหล่านั้น เทคนิคนี้มีประโยชน์เมื่อประชากรกระจายไปทั่วพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ขนาดใหญ่ แต่เป็นไปไม่ได้หรือปฏิบัติไม่ได้ที่จะสํารวจทุกคน
4. การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ: วิธีนี้เกี่ยวข้องกับการเลือกสมาชิกทุก n คนของประชากรหลังจากเลือกจุดเริ่มต้นแบบสุ่ม

การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นใช้กันอย่างแพร่หลายในการวิจัย ช่วยให้มั่นใจได้ว่าตัวอย่างเป็นตัวแทนของประชากรช่วยให้นักวิจัยสามารถประเมินระดับความไม่แน่นอนในผลลัพธ์และทําให้สามารถสรุปผลการวิจัยให้กับประชากรได้

1. การสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย

ตามชื่อที่แนะนําการ สุ่มตัวอย่างอย่างง่าย เป็นวิธีสุ่มในการเลือกตัวอย่างทั้งหมด วิธีการสุ่มตัวอย่างนี้ง่ายพอๆ กับการกําหนดหมายเลขให้กับบุคคล (ตัวอย่าง) จากนั้นสุ่มเลือกจากตัวเลขเหล่านั้นผ่านกระบวนการอัตโนมัติ สุดท้าย ตัวเลขที่เลือกคือสมาชิกที่รวมอยู่ในกลุ่มตัวอย่าง

มีสองวิธีที่นักวิจัยเลือกตัวอย่างในการ สุ่มตัวอย่างนี้: ระบบลอตเตอรีและการใช้ซอฟต์แวร์สร้างตัวเลข / ตารางตัวเลขสุ่ม เทคนิคการสุ่มตัวอย่างนี้มักจะใช้ได้กับประชากรจํานวนมากและมีข้อดีและข้อเสียที่ยุติธรรม

2. การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น เกี่ยวข้องกับวิธีการที่นักวิจัยแบ่งประชากรที่กว้างขวางออกเป็นกลุ่มเล็กๆ ซึ่งโดยปกติจะไม่ทับซ้อนกัน แต่เป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมด ขณะสุ่มตัวอย่าง ให้จัดระเบียบกลุ่มเหล่านี้แล้วดึงตัวอย่างจากแต่ละกลุ่มแยกกัน

วิธีมาตรฐานคือการจัดเรียงหรือจําแนกตามเพศ อายุ ชาติพันธุ์ และวิธีที่คล้ายคลึงกัน แบ่งวิชาออกเป็นกลุ่มที่ไม่เหมือนกัน จากนั้นใช้การสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายเพื่อเลือกสมาชิกจากกลุ่ม

สมาชิกของกลุ่มเหล่านี้ควรมีความแตกต่างกันเพื่อให้สมาชิกทุกคนในทุกกลุ่มได้รับโอกาสที่เท่าเทียมกันในการได้รับการคัดเลือกโดยใช้ความน่าจะเป็นอย่างง่าย วิธีการสุ่มตัวอย่างนี้เรียกอีกอย่างว่า “การสุ่มตัวอย่างโควต้า”

3. การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์

การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์ เป็นวิธีการเลือกผู้เข้าร่วมแบบสุ่มที่กระจายอยู่ตามภูมิศาสตร์ ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการเลือกผู้เข้าร่วม 100 คนจากประชากรทั้งหมดของสหรัฐอเมริกา อาจเป็นไปไม่ได้ที่จะได้รับรายชื่อทุกคนทั้งหมด ผู้วิจัยจะสุ่มเลือกพื้นที่ (เช่น เมืองหรือมณฑล) และสุ่มเลือกจากภายในขอบเขตเหล่านั้น

การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์มักจะวิเคราะห์ประชากรเฉพาะที่กลุ่มตัวอย่างประกอบด้วยองค์ประกอบมากกว่าสองสามองค์ประกอบ เช่น เมือง ครอบครัว มหาวิทยาลัย ฯลฯ จากนั้นนักวิจัยจะเลือกคลัสเตอร์โดยแบ่งประชากรออกเป็นส่วนเล็กๆ

4. การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ

การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบคือเมื่อคุณเลือกบุคคล “nth” ทุกคนให้เป็นส่วนหนึ่งของตัวอย่าง ตัวอย่างเช่น คุณสามารถเลือกบุคคลที่ 5 ทุกๆ ที่จะอยู่ในตัวอย่าง การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบเป็นการนําเทคนิคเก่าแบบเดิมไปใช้โดยสมาชิกแต่ละคนในกลุ่มจะถูกเลือกในช่วงเวลาปกติเพื่อสร้างตัวอย่าง . มีโอกาสเท่าเทียมกันสําหรับสมาชิกทุกคนของประชากรที่จะได้รับการคัดเลือกโดยใช้เทคนิคการสุ่มตัวอย่างนี้

ไม่ว่าคุณจะทําแบบสํารวจ แบบสํารวจ หรือการศึกษา การทําความเข้าใจการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นประเภทต่างๆ สามารถช่วยให้คุณตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดและบรรลุเป้าหมายการวิจัยของคุณ

เรียนรู้เพิ่มเติม: ประชากรเทียบกับตัวอย่าง

ตัวอย่างการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น

ให้เรายกตัวอย่างเพื่อทําความเข้าใจเทคนิคการสุ่มตัวอย่างนี้ ประชากรของสหรัฐฯ เพียงแห่งเดียวคือ 330 ล้านคน แทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่จะส่ง สํารวจ ให้ทุกคนรวบรวมข้อมูล ใช้การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นเพื่อรวบรวมข้อมูล แม้ว่าคุณจะรวบรวมข้อมูลจากประชากรที่น้อยกว่าก็ตาม

ตัวอย่างเช่น องค์กรมีพนักงาน 500,000 คนที่นั่งอยู่ในตําแหน่งทางภูมิศาสตร์ที่แตกต่างกัน องค์กรต้องการทําการแก้ไขบางอย่างในนโยบายทรัพยากรบุคคล แต่ก่อนที่จะเปิดตัวการเปลี่ยนแปลงพวกเขาต้องการทราบว่าพนักงานจะพอใจกับการเปลี่ยนแปลงหรือไม่ อย่างไรก็ตาม การเข้าถึงพนักงานทั้งหมด 500,000 คนเป็นงานที่น่าเบื่อ นี่คือจุดที่การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นมีประโยชน์ เลือกตัวอย่างจากประชากรที่ใหญ่ขึ้น เช่น จากพนักงาน 500,000 คน ตัวอย่างนี้จะเป็นตัวแทนของประชากร ปรับใช้แบบสํารวจกับตัวอย่างทันที

เรียนรู้เกี่ยวกับ: การสุ่มตัวอย่างแบบสํารวจ

จากคําตอบที่ได้รับ ผู้บริหารจะสามารถทราบได้ว่าพนักงานในองค์กรนั้นมีความสุขหรือไม่เกี่ยวกับการแก้ไข

ขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น

ต่อไปนี้เป็นขั้นตอนการปฏิบัติที่คุณสามารถปฏิบัติตามเพื่อดําเนินการ:

1. เลือกประชากรที่คุณสนใจอย่างระมัดระวัง: คิดอย่างรอบคอบและเลือกจากประชากรของคนที่คุณเชื่อว่าควรรวบรวมความคิดเห็น รวมไว้ในตัวอย่าง
2. กําหนดกรอบตัวอย่างที่เหมาะสม: กรอบของคุณควรประกอบด้วยตัวอย่างจากประชากรที่คุณสนใจและไม่มีใครจากภายนอกรวบรวมข้อมูลที่ถูกต้อง
3. เลือกตัวอย่างของคุณและเริ่มแบบสํารวจของคุณ: บางครั้งอาจเป็นเรื่องยากที่จะหาตัวอย่างที่เหมาะสมและกําหนดกรอบตัวอย่างที่เหมาะสม แม้ว่าปัจจัยทั้งหมดจะเป็นประโยชน์ต่อคุณ แต่ก็อาจมีปัญหาที่ไม่คาดฝัน เช่น ปัจจัยด้านต้นทุน คุณภาพของผู้ตอบแบบสอบถาม และความรวดเร็วในการตอบกลับ การหาตัวอย่างเพื่อตอบแบบสํารวจความน่าจะเป็นอย่างถูกต้องอาจเป็นเรื่องยาก แต่เป็นไปได้

แต่ในกรณีส่วนใหญ่การวาดตัวอย่างความน่าจะเป็นจะช่วยคุณประหยัดเวลาเงินและความหงุดหงิดได้มาก คุณอาจไม่สามารถส่งแบบสํารวจให้ทุกคนได้ แต่คุณสามารถให้โอกาสทุกคนเข้าร่วมได้เสมอ นี่คือสิ่งที่เกี่ยวกับตัวอย่างความน่าจะเป็น

เมื่อใดควรใช้การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น

ใช้การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นในกรณีเหล่านี้:

1. เมื่อคุณต้องการลดอคติในการสุ่มตัวอย่าง: วิธีการสุ่มตัวอย่างนี้ใช้เมื่ออคติต้องน้อยที่สุด การเลือกตัวอย่างส่วนใหญ่กําหนดคุณภาพของการอนุมานของการวิจัย วิธีที่นักวิจัยเลือกตัวอย่างส่วนใหญ่เป็นตัวกําหนดคุณภาพของการค้นพบของนักวิจัย การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นนําไปสู่การค้นพบที่มีคุณภาพสูงขึ้นเนื่องจากเป็นการเป็นตัวแทนของประชากรที่เป็นกลาง

2. เมื่อประชากรมักจะมีความหลากหลาย: นักวิจัยใช้วิธีนี้อย่างกว้างขวางเนื่องจากช่วยให้พวกเขาสร้างตัวอย่างที่แสดงถึงประชากรได้อย่างเต็มที่ สมมติว่าเราต้องการทราบว่ามีกี่คนที่ชอบการท่องเที่ยวเชิงการแพทย์มากกว่าการรับการรักษาในประเทศของตนเอง วิธีการสุ่มตัวอย่างนี้จะช่วยเลือกตัวอย่างจากชั้นทางเศรษฐกิจและสังคมภูมิหลัง ฯลฯ ต่างๆ ซึ่งเป็นตัวแทนของประชากรในวงกว้าง

3. ในการสร้างตัวอย่างที่ถูกต้อง: การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นช่วยให้นักวิจัยสร้างตัวอย่างประชากรของตนได้อย่างแม่นยํา นักวิจัยใช้วิธีการทางสถิติที่ได้รับการพิสูจน์แล้วเพื่อวาดขนาดตัวอย่างที่แม่นยําเพื่อให้ได้ข้อมูลที่กําหนดไว้อย่างดี

ข้อดีของการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น

นี่คือข้อดีของการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น:

1. คุ้มค่า: กระบวนการนี้คุ้มค่าและเวลา นอกจากนี้ยัง สามารถเลือกตัวอย่างที่ใหญ่ขึ้นตามตัวเลขที่กําหนดให้กับตัวอย่าง จากนั้น คุณสามารถเลือก ตัวเลขสุ่มจากตัวอย่างที่มีนัยสําคัญกว่าได้

2. ง่ายและตรงไปตรงมา: การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นเป็นวิธีที่ง่ายเนื่องจากไม่เกี่ยวข้องกับกระบวนการที่ซับซ้อน รวดเร็วและประหยัดเวลา เวลาที่ประหยัดได้จึงสามารถใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลและสรุปได้

3. ไม่ใช่ทางเทคนิค: วิธีการสุ่มตัวอย่างนี้ไม่จําเป็นต้องมีความรู้ด้านเทคนิคใด ๆ เนื่องจากความเรียบง่าย ไม่จําเป็นต้องมีความเชี่ยวชาญที่ซับซ้อนและไม่ยาวเลย คุณยังสามารถหลีกเลี่ยง ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างได้อีกด้วย

อะไรคือความแตกต่างระหว่างการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นและแบบไม่น่าจะเป็น?

นี่คือวิธีแยกแยะการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นจากการสุ่มตัวอย่างที่ไม่ใช่ความน่าจะเป็น

การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น	การสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็น
ตัวอย่างจะถูกสุ่มเลือก	ตัวอย่างจะถูกคัดเลือกบนพื้นฐานของการตัดสินส่วนตัวของนักวิจัย
ทุกคนในประชากรมีโอกาสเท่าเทียมกันในการได้รับเลือก	ไม่ใช่ทุกคนที่มีโอกาสเท่าเทียมกันในการเข้าร่วม
นักวิจัยใช้เทคนิคนี้เมื่อต้องการติดตามอคติในการสุ่มตัวอย่าง	อคติในการสุ่มตัวอย่างไม่ใช่เรื่องน่ากังวลสําหรับนักวิจัย
มีประโยชน์ในสภาพแวดล้อมที่มีประชากรที่หลากหลาย	มีประโยชน์ในสภาพแวดล้อมที่มีลักษณะคล้ายคลึงกัน
ใช้เมื่อผู้วิจัยต้องการสร้างตัวอย่างที่ถูกต้อง	วิธีนี้ไม่ได้ช่วยในการแสดงประชากรอย่างถูกต้อง
การหาผู้ชมที่ถูกต้องนั้นซับซ้อน	การหาผู้ชมนั้นง่ายมาก

บทสรุป

การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นเป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าใน การวิเคราะห์ทางสถิติ ที่ช่วยให้มั่นใจได้ว่าตัวอย่างตัวแทนจะถูกเลือกจากประชากรที่ใหญ่ขึ้น ชุดเครื่องมือวิจัยที่มีประสิทธิภาพของ QuestionPro มอบทุกสิ่งที่คุณต้องการเพื่อให้ได้ผลการวิจัย แพลตฟอร์มแบบสํารวจออนไลน์ของเรามีตรรกะแบบชี้แล้วคลิกแบบกําหนดเองและประเภทคําถามขั้นสูง

เรียนรู้เกี่ยวกับ: วิธีการวิเคราะห์ทางสถิติ

ร่วมสร้างกับชุมชนออนไลน์ของคุณและรวบรวมข้อมูลเชิงลึกเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณสําหรับกระบวนการค้นพบอย่างต่อเนื่องของคุณ เลือกจากผู้ตอบแบบสอบถามที่พร้อมใช้งานบนมือถือกว่า 22 ล้าน+ คนเพื่อทําการศึกษาวิจัยตลาดอย่างต่อเนื่อง