การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น: ความหมายวิธีการและตัวอย่าง

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นเป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้กันอย่างแพร่หลายซึ่งประชากรถูกแบ่งออกเป็นกลุ่มย่อยหรือชั้นต่างๆตามลักษณะที่ใช้ร่วมกัน จุดประสงค์ของการแบ่งชั้นคือเพื่อให้แน่ใจว่าแต่ละชั้นในกลุ่มตัวอย่างและเพื่ออนุมานเกี่ยวกับกลุ่มย่อยของประชากรเฉพาะ การวิเคราะห์กลุ่มย่อย มีความสําคัญต่อการปรับแต่งการรักษาให้เหมาะกับกลุ่มผู้ป่วยเฉพาะ

เทคนิคนี้มีประโยชน์ในกรณีที่ประชากรมีความแตกต่างกัน และตัวอย่างแบบสุ่มธรรมดาอาจไม่ได้ให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง การแบ่งประชากรออกเป็นชั้นนักวิจัยสามารถมั่นใจได้ว่าตัวอย่างของพวกเขาเป็นตัวแทนของประชากรและหลีกเลี่ยงอคติในการสุ่มตัวอย่าง

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นคืออะไร?

การสุ่มตัวอย่างแบบสุ่มแบบแบ่งชั้นเป็นวิธีการความน่าจะเป็นประเภทหนึ่งที่องค์กรวิจัยสามารถแยกประชากรทั้งหมดออกเป็นกลุ่มที่ไม่ทับซ้อนและเป็นเนื้อเดียวกัน (ชั้น) และสุ่มเลือกสมาชิกสุดท้ายจากชั้นต่างๆ สําหรับการวิจัย ซึ่งช่วยลดต้นทุนและปรับปรุงประสิทธิภาพ สมาชิกในแต่ละกลุ่มเหล่านี้ควรแตกต่างกันเพื่อให้สมาชิกทุกคนของทุกกลุ่มได้รับโอกาสที่เท่าเทียมกันในการได้รับการคัดเลือกโดยใช้ความน่าจะเป็นอย่างง่าย วิธีการสุ่มตัวอย่างนี้เรียกอีกอย่างว่า “การสุ่มตัวอย่างโควต้า”

ลองพิจารณาสถานการณ์ที่ทีมวิจัยแสวงหาความคิดเห็นเกี่ยวกับศาสนาในกลุ่มอายุต่างๆ แทนที่จะรวบรวมข้อเสนอแนะจากพลเมืองสหรัฐฯ 326,044,985 คน สามารถสุ่มเลือกตัวอย่างประมาณ 10,000 ตัวอย่างสําหรับการวิจัยได้ พลเมือง 10000 คนนี้สามารถแบ่งออกเป็นกลุ่มตามอายุ เช่น 18-29, 30-39, 40-49, 50-59 และ 60 ปีขึ้นไป แต่ละชั้นจะมีสมาชิกและจํานวนสมาชิกที่แตกต่างกัน เช่น อายุ การแบ่งแยกทางเศรษฐกิจและสังคม สัญชาติ ศาสนา ผลสัมฤทธิ์ทางการศึกษา และการจําแนกประเภทอื่นๆ

8 ขั้นตอนในการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น

ต่อไปนี้เป็นขั้นตอนในการเลือกตัวอย่างแบบสุ่มแบบแบ่งชั้น:

1. กําหนด กลุ่มเป้าหมาย
2. รับรู้ตัวแปรการแบ่งชั้นหรือตัวแปรและหาจํานวนชั้นที่จะใช้ ตัวแปรการแบ่งชั้นเหล่านี้ควรสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ของ การวิจัย ข้อมูลเพิ่มเติมทั้งหมดจะกําหนดตัวแปรการแบ่งชั้น ตัวอย่างเช่นหากวัตถุประสงค์ของการวิจัยคือการทําความเข้าใจกลุ่มย่อยทั้งหมดตัวแปรจะเกี่ยวข้องกับกลุ่มย่อย
3. ใช้ กรอบการสุ่มตัวอย่าง ที่มีอยู่แล้วหรือสร้างกรอบที่ครอบคลุมข้อมูลทั้งหมดของตัวแปรการแบ่งชั้นสําหรับองค์ประกอบทั้งหมดในกลุ่มเป้าหมาย
4. ทําการเปลี่ยนแปลงหลังจากประเมินกรอบการสุ่มตัวอย่างบนพื้นฐานของการขาดความครอบคลุม ความครอบคลุมมากเกินไป หรือการจัดกลุ่ม
5. เมื่อพิจารณาจากประชากรทั้งหมดแต่ละชั้นควรมีเอกลักษณ์เฉพาะตัวและควรครอบคลุมสมาชิกแต่ละคนของประชากร ภายในชั้นความแตกต่างควรมีน้อยที่สุดในขณะที่แต่ละชั้นควรแตกต่างกันอย่างมาก แต่ละองค์ประกอบของประชากรควรอยู่ในชั้นเดียว
6. กําหนดหมายเลขแบบสุ่มที่ไม่ซ้ํากันให้กับแต่ละองค์ประกอบ
7. หาขนาดของแต่ละชั้นตามความต้องการของคุณ การกระจายตัวเลขระหว่างองค์ประกอบทั้งหมดในทุกชั้นจะเป็นตัวกําหนดประเภทของการสุ่มตัวอย่างที่จะนําไปใช้ อาจเป็นการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นตามสัดส่วนหรือไม่สัดส่วน
8. นักวิจัยสามารถเลือกองค์ประกอบแบบสุ่มจากแต่ละชั้นเพื่อสร้างตัวอย่าง ต้องเลือกอย่างน้อยหนึ่งชิ้นจากแต่ละชั้นเพื่อให้มีตัวแทนจากทุกชั้น แต่ถ้าเลือกองค์ประกอบสองชิ้นจากแต่ละชั้น ให้คํานวณขอบข้อผิดพลาดของการคํานวณข้อมูลที่รวบรวมได้อย่างรวดเร็ว

การใช้วิธีนี้ช่วยให้แน่ใจว่าตัวอย่างเป็นตัวแทนของประชากรและลด ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่าง ซึ่งนําไปสู่ผลลัพธ์ที่แม่นยํายิ่งขึ้น

เรียนรู้เพิ่มเติม: Simple Random Sampling & Purposive Sampling

ประเภทของการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น

• การสุ่มตัวอย่างตามสัดส่วน:

ในแนวทางนี้ ขนาดตัวอย่าง แต่ละชั้นเป็นสัดส่วนโดยตรงกับขนาดประชากรของประชากรทั้งหมดของชั้น นั่นหมายถึงแต่ละชั้น ตัวอย่าง มีเศษส่วนการสุ่มตัวอย่างเท่ากัน

สูตรการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นตามสัดส่วน: nh = ( Nh / N ) * n

n_h= ขนาดตัวอย่างสําหรับชั้นที่ ^h

N_h= ขนาดประชากรสําหรับชั้นที่ ^h

N = ขนาดของประชากรทั้งหมด

n = ขนาดของตัวอย่างทั้งหมด

หากคุณมีสี่ชั้นที่มีขนาด 500, 1000, 1500 และ 2000 ตามลําดับ องค์กรวิจัยจะเลือก 1/2 เป็นเศษส่วนการสุ่มตัวอย่าง นักวิจัยต้องเลือกสมาชิก 250, 500, 750 และ 1000 คนจากชั้นที่แยกจากกัน

ชั้น	A	B	C	D
ขนาดประชากร	500	1000	1500	2000
เศษส่วนการสุ่มตัวอย่าง	1/2	1/2	1/2	1/2
ผลลัพธ์ขนาดการสุ่มตัวอย่างขั้นสุดท้าย	250	500	750	1000

โดยไม่คํานึงถึงขนาดตัวอย่างของประชากร เศษตัวอย่างจะยังคงสม่ําเสมอในทุกชั้น

เรียนรู้เพิ่มเติม: การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ

• การสุ่มตัวอย่างที่ไม่สมส่วน:

การสุ่มตัวอย่าง เศษส่วนเป็นปัจจัยหลักที่แยกความแตกต่างระหว่างการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นตามสัดส่วนและไม่สมส่วน ในการสุ่มตัวอย่างที่มากเกินไปแต่ละชั้นจะมีเศษส่วนการสุ่มตัวอย่างที่แตกต่างกัน

ความสําเร็จของวิธีการสุ่มตัวอย่างนี้ขึ้นอยู่กับความแม่นยําของนักวิจัยในการจัดสรรเศษส่วน หากเศษส่วนที่จัดสรรไม่ถูกต้องผลลัพธ์อาจมีอคติเนื่องจากชั้นที่มีตัวแทนมากเกินไปหรือมีตัวแทนน้อยเกินไป

ชั้น	A	B	C	D
ขนาดประชากร	500	1000	1500	2000
เศษส่วนการสุ่มตัวอย่าง	1/2	1/3	1/4	1/5
ผลลัพธ์ขนาดการสุ่มตัวอย่างขั้นสุดท้าย	250	333	375	400

เรียนรู้เพิ่มเติม: การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์

ตัวอย่างการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น

นักวิจัยและนักสถิติใช้การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นเพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างสองชั้นขึ้นไป เนื่องจากการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นเกี่ยวข้องกับหลายชั้นหรือหลายชั้น จึงเป็นสิ่งสําคัญที่จะต้องคํานวณชั้นก่อนที่จะคํานวณค่าตัวอย่าง

เรียนรู้เพิ่มเติม: การวิจัยตลาดเชิงปริมาณ

ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นแบบคลาสสิก:

สมมติว่านักเรียน 100 คนของโรงเรียนที่มีนักเรียน _{1000 คน (N) ถูกถามคําถามเกี่ยวกับวิชาที่พวกเขาชื่นชอบ เป็นความจริงที่ว่านักเรียนชั้นประถมศึกษาปีที่ 8 จะมีความชอบในวิชาที่แตกต่างจากนักเรียนชั้นประถมศึกษาปีที่ 9 เพื่อให้การสํารวจให้ผลลัพธ์ที่แม่นยําลักษณะที่เหมาะสมที่สุดคือการแบ่งแต่ละขั้นตอนออกเป็นชั้นต่างๆ}

นี่คือตารางจํานวนนักเรียนในแต่ละชั้น:

เกรด	จํานวนนักเรียน (n)
5	150
6	250
7	300
8	200
9	100

คํานวณตัวอย่างของแต่ละเกรดโดยใช้สูตร:

ตัวอย่างแบ่งชั้น (n5) = 100 / 1000 * 150 = 15

ตัวอย่างแบ่งชั้น (n6) = 100 / 1000 * 250 = 25

ตัวอย่างแบ่งชั้น (n7) = 100 / 1000 * 300 = 30

ตัวอย่างแบ่งชั้น (n8) = 100 / 1000 * 200 = 20

ตัวอย่างแบ่งชั้น (n9) = 100 / 1000 * 100 = 10

เรียนรู้เพิ่มเติม: การสุ่มตัวอย่างที่สะดวก

ข้อดีของการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นเป็นเทคนิคทางสถิติที่มีข้อดีหลายประการเหนือวิธีอื่นๆ ประโยชน์ที่สําคัญบางประการมีดังต่อไปนี้:

• ความแม่นยําที่ดีขึ้นในผลลัพธ์เมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการ สุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น อื่น ๆ เช่นการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์การสุ่มตัวอย่างแบบง่ายและการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบหรือวิธีการที่ไม่ น่าจะเป็น เช่นการสุ่มตัวอย่างที่สะดวก ความแม่นยํานี้จะขึ้นอยู่กับความแตกต่างของชั้นต่างๆ
• สะดวกในการฝึกทีมให้แบ่งชั้นตัวอย่างเนื่องจากลักษณะของเทคนิคการสุ่มตัวอย่างนี้มีความแน่นอน
• เนื่องจากความแม่นยําทางสถิติของวิธีนี้ขนาดตัวอย่างที่เล็กลงยังสามารถดึงผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์สูงสําหรับนักวิจัยได้
• เทคนิคการสุ่มตัวอย่างนี้ครอบคลุมประชากรสูงสุด เนื่องจากนักวิจัยมีหน้าที่รับผิดชอบอย่างสมบูรณ์ในการแบ่งชั้น
• การสํารวจสุขภาพสามารถได้รับประโยชน์จากวิธีนี้เพื่อเป็นตัวแทนของประชากรเกี่ยวกับสถานะสุขภาพความชุกของโรคหรือปัจจัยเสี่ยง

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นเป็นวิธีที่มีคุณค่าและมีประสิทธิภาพสําหรับประชากรที่มีกลุ่มย่อยที่แตกต่างกัน ความสามารถในการเพิ่มความแม่นยํา เป็นตัวแทนของแต่ละกลุ่มย่อยตามสัดส่วน ควบคุมอคติ ประหยัดต้นทุน และปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลทําให้เป็นเครื่องมือที่มีค่าสําหรับนักวิจัยในหลายสาขา

เรียนรู้เพิ่มเติม: การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์กับการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น

เมื่อใดควรใช้ Stratified Random Sampling?

ควรใช้การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นเมื่อประชากรที่อยู่ระหว่างการศึกษามีกลุ่มย่อยที่แตกต่างกัน และเป้าหมายคือการอนุมานเกี่ยวกับแต่ละกลุ่มย่อยหรือประชากรโดยรวม เทคนิคนี้มีประโยชน์เมื่อ:

1. การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นเป็นการสุ่มตัวอย่างวิธีการที่มีประสิทธิผลสูงในสถานการณ์ที่ผู้วิจัยตั้งใจจะมุ่งเน้นไปที่ชั้นเฉพาะจากข้อมูลประชากรที่มีอยู่. ด้วยวิธีนี้ลักษณะที่ต้องการของชั้นสามารถพบได้ใน ตัวอย่างแบบสํารวจ
2. นักวิจัยพึ่งพาวิธีการสุ่มตัวอย่างนี้ในกรณีที่พวกเขาตั้งใจที่จะสร้างความสัมพันธ์ระหว่างสองชั้นขึ้นไปที่แตกต่างกัน หากการเปรียบเทียบนี้ดําเนินการโดยใช้ การสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายมีโอกาสสูงที่กลุ่มเป้าหมายจะไม่ได้รับการแสดงอย่างเท่าเทียมกัน
3. ตัวอย่างที่มีประชากรที่เข้าถึงหรือติดต่อได้ยาก สามารถ มีส่วนร่วมในกระบวนการวิจัยได้อย่างรวดเร็วโดยใช้เทคนิคการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น
4. ความแม่นยําของผลลัพธ์ทางสถิติสูงกว่าการสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายเนื่องจากองค์ประกอบของตัวอย่างและเลือกจากชั้นที่เกี่ยวข้อง ความหลากหลายภายในชั้นจะน้อยกว่าการกระจายตัวในประชากรเป้าหมายมาก เนื่องจากความแม่นยําที่เกี่ยวข้องขนาดตัวอย่างที่ต้องการจะ น้อยลงมากซึ่งจะช่วยให้นักวิจัยประหยัดเวลาและความพยายาม
5. การสํารวจความคิดเห็นของประชาชนมักใช้การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นเพื่อแสดงถึงประชากรเกี่ยวกับลักษณะทางประชากร เช่น ภูมิภาค ความเกี่ยวข้องทางการเมือง หรืออายุ

เรียนรู้เกี่ยวกับ: การสุ่มตัวอย่างแบบสํารวจ

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นนั้นใช้งานได้จริงเมื่อประชากรมีกลุ่มย่อยที่แตกต่างกัน และเป้าหมายคือการอนุมานเกี่ยวกับแต่ละกลุ่มย่อยหรือประชากรโดยรวม

อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสุ่มตัวอย่าง:

• วิธีการสุ่มตัวอย่าง
• การสุ่มตัวอย่างต่อเนื่อง
• การสุ่มตัวอย่างโควต้า
• การสุ่มตัวอย่างก้อนหิมะ

บทสรุป

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นเป็นสิ่งสําคัญสําหรับนักวิจัย เนื่องจากช่วยเพิ่มความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ เมื่อใช้ QuestionPro คุณสามารถใช้เครื่องมือสุ่มตัวอย่างในตัวเพื่อให้แน่ใจว่าตัวอย่างของคุณเป็นตัวแทนของประชากร คุณยังสามารถใช้เครื่องมือวิเคราะห์ของ QuestionPro เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ รวมถึงสถิติเชิงพรรณนา การตารางไขว้ และการวิเคราะห์การถดถอย

โดยรวมแล้ว QuestionPro เป็นแพลตฟอร์มที่มีประสิทธิภาพสําหรับการศึกษาการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น ช่วยให้คุณมั่นใจได้ว่าตัวอย่างของคุณเป็นตัวแทนของประชากรของคุณและวิเคราะห์ข้อมูลของคุณในสภาพแวดล้อมที่ใช้งานง่าย

เรียนรู้เพิ่มเติม ทดลองใช้ฟรี