การสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย: ความหมายและตัวอย่าง

การสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายเป็นวิธีทางสถิติที่ทุกคนในประชากรมีโอกาสเท่าเทียมกันในการได้รับเลือกให้เป็นกลุ่มตัวอย่าง ตัวอย่างแสดงถึงส่วนที่เล็กกว่าและจัดการได้มากขึ้นของผู้คนที่สามารถศึกษาและวิเคราะห์ได้ เป็นเทคนิคพื้นฐานในการรวบรวมข้อมูลและอนุมานเกี่ยวกับประชากร

การสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายถือเป็นวิธีการเลือกตัวอย่างที่ยุติธรรมและเป็นกลาง การสุ่มตัวอย่างประเภทนี้เป็นวิธี อคติการเลือกตัวอย่าง ที่ตรงไปตรงมาที่สุด

การสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายคืออะไร?

การสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายเป็นเทคนิคที่ทุกรายการในประชากรมีโอกาสและโอกาสที่จะได้รับเลือกเท่ากัน ที่นี่การเลือกไอเท็มขึ้นอยู่กับโชคหรือความน่าจะเป็นทั้งหมด ดังนั้นเทคนิคการสุ่มตัวอย่างนี้จึงเป็นวิธีการของโอกาสเช่นกัน

การสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายเป็นวิธีพื้นฐานและสามารถเป็นส่วนประกอบของวิธีการที่ซับซ้อนมากขึ้นได้อย่างง่ายดาย คุณลักษณะหลักของ วิธีการสุ่มตัวอย่าง นี้คือทุกตัวอย่างมีความน่าจะเป็นเท่ากันในการเลือก

ขนาดตัวอย่างในวิธีการสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายควรมีมากกว่าสองสามร้อยเพื่อให้สามารถนําไปใช้ได้อย่างเหมาะสม วิธีนี้เข้าใจง่ายในทางทฤษฎี แต่ยากที่จะนําไปใช้ในทางปฏิบัติ การทํางานกับขนาดตัวอย่างขนาดใหญ่ไม่ใช่เรื่องง่าย และบางครั้งอาจเป็นเรื่องยากที่จะหากรอบ อคติในการสุ่มตัวอย่าง ที่สมจริง

วิธีการสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย

นักวิจัยทําตามวิธีการเหล่านี้เพื่อเลือกตัวอย่างสุ่มอย่างง่าย:

1. พวกเขาเตรียมรายชื่อสมาชิกประชากรทั้งหมดในขั้นต้น และสมาชิกแต่ละคนจะถูกทําเครื่องหมายด้วยหมายเลขเฉพาะ (ตัวอย่างเช่น หากมีสมาชิกที่ n พวกเขาจะถูกนับตั้งแต่ 1 ถึง N)
2. นักวิจัยจากประชากรนี้เลือกตัวอย่างแบบสุ่มโดยใช้ตารางตัวเลขสุ่มและซอฟต์แวร์สร้างตัวเลขสุ่ม นักวิจัยชอบซอฟต์แวร์สร้างตัวเลขสุ่ม เนื่องจากไม่จําเป็นต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์ในการสร้างตัวอย่าง

สองวิธีมีจุดมุ่งหมายเพื่อลดอคติในกระบวนการของวิธีนี้:

01. วิธีการจับสลาก

การใช้วิธีการจับสลากเป็นวิธีที่เก่าแก่ที่สุดวิธีหนึ่งและเป็นตัวอย่างเชิงกลของ ตัวอย่างแบบสุ่ม นักวิจัยสุ่มดึงตัวเลขจากกล่องเพื่อเลือกตัวอย่าง ในวิธีนี้ผู้วิจัยจะให้หมายเลขสมาชิกแต่ละคนของประชากร

02. การใช้ตัวเลขสุ่ม

การใช้ตัวเลขสุ่มเป็นวิธีอื่นที่เกี่ยวข้องกับการนับจํานวนประชากรด้วย ตารางหมายเลขที่คล้ายกับด้านล่างสามารถช่วยในการสุ่มตัวอย่างเทคนิคนี้ได้

สูตรการสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย

พิจารณาว่าโรงพยาบาลมีเจ้าหน้าที่ 1000 คนและต้องจัดสรรกะกลางคืนให้กับสมาชิก 100 คน ชื่อทั้งหมดของพวกเขาจะถูกใส่ลงในถังเพื่อสุ่มเลือก เนื่องจากแต่ละคนมีโอกาสเท่าเทียมกันในการได้รับการคัดเลือก เนื่องจากเราทราบขนาดประชากร (N) และขนาดตัวอย่าง (n) การคํานวณจึงสามารถทําได้ดังนี้:

• P = 1 – {( N – 1 ) / N } . ( N – 2) / ( N – 1) . . . (N-n) / {N – ( n – 1 )}

• การยกเลิก = 1 – {( N – n ) / N }
  = n / n
  = 100 / 1000
  = 10%

ขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย

การสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายเป็นวิธีสําคัญในการวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อหาข้อสรุปที่เป็นกลางเกี่ยวกับประชากร ด้านล่างนี้คือขั้นตอนในการสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายเพื่อเลือกกลุ่มตัวอย่างของพนักงาน 100 คนจากทั้งหมด 500 คนในองค์กร

ขั้นตอนที่ 1: ทํารายการ

ในการเริ่มการสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายก่อนอื่นให้จัดทํารายชื่อพนักงานทั้งหมด 500 คนในองค์กร สิ่งสําคัญคือรายการต้องมีชื่อของพนักงานทุกคนเพื่อรับประกันว่าแต่ละคนจะได้รับการพิจารณา

รายการที่แม่นยําและละเอียดเป็นสิ่งสําคัญเพื่อให้แน่ใจว่าการสุ่มตัวอย่างสะท้อนถึงประชากรทั้งหมดอย่างถูกต้อง

ขั้นตอนที่ 2: กําหนดหมายเลขตามลําดับ

หลังจากสร้างรายชื่อพนักงานแล้ว สิ่งต่อไปที่ต้องทําคือให้หมายเลขแก่พนักงานแต่ละคนตามลําดับ นี่คือกรอบการสุ่มตัวอย่างของคุณ (รายการที่คุณวาดตัวอย่าง) การกําหนดหมายเลขนี้ช่วยจัดระเบียบรายการ ทําให้การระบุแต่ละคนในกลุ่มง่ายขึ้น

พนักงานทุกคนควรมีหมายเลขของตนเอง โดยเริ่มจาก 1 และขึ้นไปถึง n ซึ่งเป็นจํานวนพนักงานทั้งหมดในองค์กร

ขั้นตอนที่ 3: เลือกขนาดตัวอย่าง

การเลือกขนาดตัวอย่างที่เหมาะสมเป็นสิ่งสําคัญในการสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย ในสถานการณ์นี้ เราได้เลือกกลุ่มตัวอย่างพนักงาน 100 คนจากประชากรทั้งหมด 500 คน สิ่งสําคัญคือต้องเลือกขนาดตัวอย่างที่ใหญ่พอสําหรับผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้ แต่ก็ยังใช้งานได้จริงสําหรับการวิเคราะห์

ขั้นตอนที่ 4: ใช้เครื่องสร้างตัวเลขสุ่ม

หากต้องการเลือกตัวอย่างจากกลุ่ม ให้ใช้ตัวสร้างตัวเลขสุ่ม ขั้นแรก ให้หาจํานวนคนทั้งหมด (ขั้นตอนที่ 2) และตัดสินใจว่าเราต้องการจํานวนเท่าใดในกลุ่มตัวอย่างของเรา (ขั้นตอนที่ 3)

จากนั้นใช้ตารางตัวเลขสุ่มหรือตัวสร้างเพื่อสร้างตัวเลขสุ่มที่แตกต่างกัน 100 ตัวระหว่าง 1 ถึง 500 ตัวเลขเหล่านี้ตรงกับลําดับที่มอบให้กับพนักงานแต่ละคน ซึ่งช่วยให้คุณเลือกได้ว่าใครจะอยู่ในกลุ่มตัวอย่าง

วิธีนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าพนักงานแต่ละคนมีโอกาสเท่าเทียมกันในการคัดเลือก โดยรักษาความเป็นธรรมและเป็นกลางในการคัดเลือกตัวอย่าง

สิ่งสําคัญคือต้องทราบว่าการสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายเป็นเพียงหนึ่งใน วิธีการสุ่มตัวอย่าง ที่มีอยู่ และอาจไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีที่สุดสําหรับความต้องการใน การวิจัย เฉพาะของคุณเสมอไป

ตัวอย่างสุ่มอย่างง่ายเทียบกับวิธีการสุ่มตัวอย่างอื่นๆ

เมื่อคิดถึงวิธีการสุ่มตัวอย่างผู้คนมักดูวิธีการต่างๆเช่นการสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบและการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์ แต่ละวิธีมีข้อดีและข้อเสีย ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสําคัญที่จะต้องเลือกวิธีที่เหมาะสมโดยขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณกําลังศึกษาและคุณสมบัติของกลุ่มที่คุณกําลังดูอยู่

ตัวอย่างสุ่มแบบธรรมดากับแบบแบ่งชั้น

เทคนิคการสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายและการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นมีวิธีที่แตกต่างกันในการเลือกตัวอย่างจากประชากร

• การสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย:
  • เกี่ยวข้องกับประชากรทั้งหมดของข้อมูล
  • ทุกคนหรือสิ่งของมีแนวโน้มที่จะได้รับการเลือกอย่างเท่าเทียมกัน

• การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น:
  • แยกประชากรออกเป็นกลุ่มที่มีลักษณะคล้ายคลึงกัน
  • ตัวอย่างจะถูกเลือกอย่างอิสระจากแต่ละกลุ่ม

การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย vs คลัสเตอร์

ในขณะที่ตัวอย่างแบบสุ่มอย่างง่ายถือว่าแต่ละคนในประชากรเป็นหน่วยตัวอย่างที่มีศักยภาพ แต่การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์เกี่ยวข้องกับการจัดกลุ่มบุคคลออกเป็นคลัสเตอร์หรือหน่วยธรรมชาติก่อนที่จะเลือกตัวอย่าง

• การสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย:
  • ไม่มีคลัสเตอร์หรือการแบ่งส่วนภายในประชากร
  • แต่ละคนมีโอกาสเท่าเทียมกันในการคัดเลือก

• การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์:
  • ขึ้นอยู่กับคลัสเตอร์อย่างน้อยหนึ่งคลัสเตอร์
  • จัดกลุ่มบุคคลเป็นคลัสเตอร์ จากนั้นเลือกตัวอย่างจากคลัสเตอร์เหล่านี้

การสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายกับระบบ

การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบเกี่ยวข้องกับการเลือกตัวอย่างเป็นระยะๆ หลังจากเริ่มแบบสุ่ม

• การสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย:
  • ไม่มีจุดเริ่มต้นหรือรูปแบบที่กําหนดไว้ล่วงหน้า
  • แต่ละคนมีโอกาสเท่าเทียมกันในการคัดเลือก

• การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ:
  • มันเกี่ยวข้องกับการเลือกตัวอย่างในช่วงเวลาปกติหลังจากการสุ่มเริ่มต้น
  • การใช้งานอาจง่ายกว่า แต่อาจนําไปสู่ผลลัพธ์ที่มีอคติหากมีรูปแบบอยู่ในข้อมูล

เรียนรู้เกี่ยวกับ: การ สุ่มตัวอย่างแบบมีวัตถุประสงค์

การสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายในการวิจัย

โครงการวิจัยตลาดในปัจจุบันมีขนาดใหญ่กว่ามากและเกี่ยวข้องกับรายการจํานวนไม่จํากัด แทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่จะศึกษากระบวนการคิดของสมาชิกทุกคนในประชากรและได้รับการแทรกแซงจากการศึกษา

หากคุณต้องการประหยัดเวลาและเงิน การสุ่มตัวอย่างแบบง่ายเป็นหนึ่งในวิธีการ สุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น ที่ดีที่สุดที่คุณสามารถใช้ได้ การรับข้อมูลจากตัวอย่างนั้นแนะนําและใช้งานได้จริงมากกว่า

การใช้สํามะโนประชากรหรือตัวอย่างขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ เช่น ประเภทของสํามะโนประชากร ระดับความเป็นเนื้อเดียวกัน/ความแตกต่าง ค่าใช้จ่าย เวลา ความเป็นไปได้ในการศึกษา ระดับความแม่นยําที่จําเป็น เป็นต้น

ข้อดีของการสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย

การสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายมีข้อดีหลายประการ ได้แก่ :

1. เป็นวิธีการสุ่มตัวอย่างที่ยุติธรรม และหากใช้อย่างเหมาะสม จะช่วยลดอคติที่เกี่ยวข้องเมื่อเทียบกับวิธีการสุ่มตัวอย่างอื่นๆ
2. เนื่องจากเกี่ยวข้องกับกรอบตัวอย่างขนาดใหญ่ จึงมักจะง่ายต่อการเลือกขนาดตัวอย่างที่เล็กกว่าจากประชากรขนาดใหญ่ที่มีอยู่
3. บุคคลที่ทําการวิจัยไม่จําเป็นต้องมีความรู้มาก่อนเกี่ยวกับข้อมูลที่เขา/เธอกําลังรวบรวม หนึ่งสามารถถามคําถามเพื่อรวบรวมนักวิจัยไม่จําเป็นต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญในหัวข้อ
4. วิธีการสุ่มตัวอย่างนี้เป็นวิธีการพื้นฐานในการ รวบรวมข้อมูล คุณไม่จําเป็นต้องมีความรู้ด้านเทคนิคใดๆ คุณต้องการทักษะการฟังและการบันทึกที่จําเป็นเท่านั้น
5. เนื่องจากขนาดประชากรมีมากมายในวิธีการสุ่มตัวอย่างประเภทนี้จึงไม่มีข้อ จํากัด เกี่ยวกับขนาดตัวอย่างที่ผู้วิจัยจําเป็นต้องสร้าง จากประชากรจํานวนมาก คุณจะได้ตัวอย่างขนาดเล็กค่อนข้างเร็ว
6. ข้อมูลที่รวบรวมโดยใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างนี้มีค่า ยิ่งจํานวนตัวอย่างสูงเท่าใดคุณภาพของข้อมูลก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น

นี่เป็นวิธีการที่มีคุณค่าและหลากหลายสําหรับการรวบรวมข้อมูลและอนุมานเกี่ยวกับประชากร

ข้อเสียของการสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย

การสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายมีข้อเสียบางประการที่อาจส่งผลต่อความเกี่ยวข้องของข้อมูลที่รวบรวม:

1. ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างอาจเกิดขึ้นได้หากตัวอย่างไม่สะท้อนถึงประชากรที่ต้องการอย่างถูกต้อง
2. การยกเว้นกลุ่มเฉพาะอาจนําไปสู่ผลลัพธ์ที่บิดเบี้ยวเนื่องจากข้อมูลประชากรที่ไม่สมดุล
3. การวิเคราะห์ผลการวิจัยจากการสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายอาจใช้เวลานานและมีราคาแพง โดยเฉพาะอย่างยิ่งขึ้นอยู่กับขนาดและรูปแบบของข้อมูล
4. การสุ่มเลือกตัวอย่างอาจทําให้เกิดความแตกต่างในการเป็นตัวแทนของประชากร
5. ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องอาจเกิดขึ้นเนื่องจากอคติที่ไม่ตอบสนองเมื่อบางกลุ่มเลือกที่จะไม่เข้าร่วมการวิจัย

เรียนรู้เกี่ยวกับ: การสุ่มตัวอย่างแบบสํารวจ

บทสรุป

นักวิจัยใช้การสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายใน วิธีการวิเคราะห์ทางสถิติ ที่มีคุณค่าสําหรับการใช้งานที่หลากหลาย การเลือกตัวอย่างของบุคคลจากประชากรในลักษณะสุ่มและเป็นกลางเป็นตัวอย่างที่เป็นตัวแทนและวิธีที่คุ้มค่าในการรวบรวมข้อมูลและอนุมานเกี่ยวกับประชากร

ด้วย QuestionPro นักวิจัยและนักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถใช้การสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายในการวิจัยและการศึกษาได้อย่างง่ายดายและมีประสิทธิภาพ เราอยู่ที่นี่เพื่อช่วยให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ถูกต้อง

หากคุณเป็นนักวิจัยตลาดที่พยายามเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับกลุ่มเป้าหมายของคุณหรือนักสังคมศาสตร์ที่มีเป้าหมายที่จะศึกษาประชากร Simple Random Sampling with QuestionPro เป็นวิธีที่เชื่อถือได้และมีประสิทธิภาพในการสํารวจ

เรียนรู้เพิ่มเติม ทดลองใช้ฟรี