เมื่อเรากําลังจะทําการสืบสวน และเราจําเป็นต้องรวบรวมข้อมูล เราต้องรู้ประเภทของเทคนิคที่เราจะใช้เพื่อเตรียมพร้อม ด้วยเหตุนี้ การ สุ่มตัวอย่างจึงมีสองประเภท: ตัวอย่างแบบสุ่มหรือตัวอย่างความน่าจะเป็นและตัวอย่างที่ไม่ใช่ความน่าจะเป็น ในกรณีนี้ เราจะพูดถึงเชิงลึกเกี่ยวกับการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น อ่านต่อ!
การสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็นคืออะไร?
นิยาม: การสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็นถูกกําหนดให้เป็นเทคนิคการสุ่มตัวอย่างที่ผู้วิจัยเลือกตัวอย่างตามการตัดสินส่วนตัวของผู้วิจัยมากกว่าการสุ่มเลือก เป็นวิธีการที่เข้มงวดน้อยกว่า วิธีการสุ่มตัวอย่างนี้ขึ้นอยู่กับความเชี่ยวชาญของนักวิจัยเป็นอย่างมาก ดําเนินการโดยการสังเกตและนักวิจัยใช้กันอย่างแพร่หลายสําหรับ การวิจัยเชิงคุณภาพ
การสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็นเป็นวิธีการที่สมาชิกประชากรทุกคนไม่มีโอกาสเท่ากันในการเข้าร่วมการศึกษา ซึ่งแตกต่างจาก การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น สมาชิกแต่ละคนของประชากรมีโอกาสที่ทราบกันดีว่าจะได้รับเลือก การสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นมีประโยชน์มากที่สุดสําหรับการศึกษาเชิงสํารวจ เช่น การสํารวจนําร่อง (ปรับใช้แบบสํารวจกับกลุ่มตัวอย่างที่เล็กกว่าเมื่อเทียบกับขนาดตัวอย่างที่กําหนดไว้ล่วงหน้า) นักวิจัยใช้วิธีนี้ในการศึกษาที่ไม่สามารถสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นได้เนื่องจากการพิจารณาเรื่องเวลาหรือค่าใช้จ่าย
เรียนรู้เกี่ยวกับ: การสุ่มตัวอย่างแบบสํารวจ
ประเภทของการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น
ต่อไปนี้คือประเภทของวิธีการสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็น:
การสุ่มตัวอย่างที่สะดวก
การสุ่มตัวอย่างที่สะดวกเป็นเทคนิคการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น โดยเลือกตัวอย่างจากประชากรเพียงเพราะมีให้สะดวกสําหรับนักวิจัย นักวิจัยเลือกตัวอย่างเหล่านี้เพียงเพราะง่ายต่อการสรรหา และนักวิจัยไม่ได้พิจารณาเลือกตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมด
ตามหลักการแล้วในการวิจัยควรทดสอบตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของประชากร แต่ในงานวิจัยบางชิ้นประชากรมีขนาดใหญ่เกินกว่าจะตรวจสอบและพิจารณาประชากรทั้งหมด เป็นสาเหตุหนึ่งที่ทําให้นักวิจัยพึ่งพาการสุ่มตัวอย่างที่สะดวก ซึ่งเป็นวิธีการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นที่พบบ่อยที่สุด เนื่องจากความเร็ว ความคุ้มค่า และความสะดวกในการหาตัวอย่าง
การสุ่มตัวอย่างต่อเนื่อง
วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็นนี้คล้ายกับการสุ่มตัวอย่างแบบสะดวก โดยมีการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย ที่นี่นักวิจัยจะเลือกบุคคลเดียวหรือกลุ่มตัวอย่างดําเนินการวิจัยในช่วงเวลาหนึ่งวิเคราะห์ผลลัพธ์จากนั้นไปยังหัวข้อหรือกลุ่มอื่นหากจําเป็น เทคนิคการสุ่มตัวอย่างต่อเนื่องทําให้นักวิจัยมีโอกาสทํางานกับหลายหัวข้อและปรับแต่งงานวิจัยของตนโดยการรวบรวมผลลัพธ์ที่มีข้อมูลเชิงลึกที่สําคัญ
การสุ่มตัวอย่างโควต้า
สมมติฐานพิจารณาว่านักวิจัยต้องการศึกษาเป้าหมายในอาชีพของพนักงานชายและหญิงในองค์กร มีพนักงาน 500 คนในองค์กรหรือที่เรียกว่าประชากร เพื่อให้เข้าใจได้ดีขึ้นเกี่ยวกับประชากรผู้วิจัยจะต้องมีเพียง ตัวอย่างไม่ใช่ประชากรทั้งหมด นอกจากนี้ผู้วิจัยยังสนใจในชั้นเฉพาะภายในประชากร นี่คือจุดที่การ สุ่มตัวอย่างโควต้า ช่วยในการแบ่งประชากรออกเป็นชั้นหรือกลุ่ม
การสุ่มตัวอย่างเชิงตัดสินหรือแบบมีจุดประสงค์
ในวิธีการ สุ่มตัวอย่างเชิงตัดสิน นักวิจัยจะเลือกตัวอย่างตามความรู้และความน่าเชื่อถือของนักวิจัยเท่านั้น กล่าวอีกนัยหนึ่งนักวิจัยเลือกเฉพาะคนที่พวกเขาเห็นว่าเหมาะสมที่จะเข้าร่วมในการศึกษาวิจัย การ สุ่มตัวอย่าง แบบตัดสินหรือแบบมีจุดประสงค์ไม่ใช่วิธีการสุ่มตัวอย่างทางวิทยาศาสตร์ และข้อเสียของเทคนิคการสุ่มตัวอย่างนี้คือแนวคิดที่อุปาทานของนักวิจัยสามารถมีอิทธิพลต่อผลลัพธ์ได้ ดังนั้นเทคนิคการวิจัยนี้จึงเกี่ยวข้องกับความคลุมเครือในปริมาณสูง
การสุ่มตัวอย่างก้อนหิมะ
การสุ่มตัวอย่างก้อนหิมะช่วยให้นักวิจัยค้นหาตัวอย่างเมื่อหาได้ยาก นักวิจัยใช้เทคนิคนี้เมื่อขนาดตัวอย่างมีขนาดเล็กและไม่หาได้ง่าย ระบบการสุ่มตัวอย่างนี้ทํางานเหมือนโปรแกรมอ้างอิง เมื่อนักวิจัยพบวิชาที่เหมาะสมแล้วเขาจะขอความช่วยเหลือจากพวกเขาเพื่อค้นหาวิชาที่คล้ายคลึงกันเพื่อสร้างตัวอย่างขนาดที่ดีพอสมควร
เรียนรู้เพิ่มเติม: การ สุ่มตัวอย่างอย่างง่าย
ตัวอย่างการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น
ต่อไปนี้คือตัวอย่างง่ายๆ สามตัวอย่างของการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นเพื่อทําความเข้าใจเรื่องนี้ให้ดีขึ้น
- ตัวอย่างของการสุ่มตัวอย่างที่สะดวกคือการใช้อาสาสมัครนักศึกษาที่นักวิจัยรู้จัก นักวิจัยสามารถส่ง แบบสํารวจ ไปยังนักเรียนที่อยู่ในโรงเรียน วิทยาลัย หรือมหาวิทยาลัยแห่งใดแห่งหนึ่ง และทําหน้าที่เป็นตัวอย่าง
- ในองค์กรสําหรับการศึกษาเป้าหมายในอาชีพของพนักงาน 500 คนในทางเทคนิคกลุ่มตัวอย่างที่เลือกควรมีจํานวนชายและหญิงตามสัดส่วน ซึ่งหมายความว่าควรมีชาย 250 คนและหญิง 250 คน เนื่องจากไม่น่าเป็นไปได้นักวิจัยจึงเลือกกลุ่มหรือชั้นโดยใช้การสุ่มตัวอย่างโควต้า
- นักวิจัยยังใช้ การสุ่มตัวอย่างประเภทนี้ เพื่อทําการวิจัยที่เกี่ยวข้องกับความเจ็บป่วยเฉพาะในผู้ป่วยหรือโรคหายาก นักวิจัยสามารถขอความช่วยเหลือจากอาสาสมัครเพื่ออ้างถึงอาสาสมัครอื่น ๆ ที่ทุกข์ทรมานจากโรคเดียวกันเพื่อสร้างตัวอย่างอัตนัยเพื่อดําเนินการศึกษา
เมื่อใดควรใช้การสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น
- ใช้การสุ่มตัวอย่างประเภทนี้เพื่อระบุว่ามีลักษณะหรือลักษณะเฉพาะมีอยู่ในประชากรหรือไม่
- นักวิจัยใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นอย่างกว้างขวางเมื่อพวกเขามุ่งเป้าไปที่การวิจัยเชิงคุณภาพการศึกษานําร่องหรือการวิจัยเชิงสํารวจ
- นักวิจัยใช้เมื่อมีเวลาจํากัดในการวิจัยหรือมีข้อจํากัดด้านงบประมาณ
- เมื่อผู้วิจัยต้องการสังเกตว่าประเด็นใดประเด็นหนึ่งต้องการ การวิเคราะห์เชิงลึกหรือไม่เขาจะใช้วิธีนี้
- ใช้เมื่อคุณไม่ได้ตั้งใจที่จะสร้างผลลัพธ์ที่จะสรุปประชากรทั้งหมด
เรียนรู้เพิ่มเติม: ประชากรเทียบกับตัวอย่าง
ข้อดีของการสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็น
นี่คือข้อดีของการใช้เทคนิคที่ไม่น่าจะเป็น
- เทคนิคการสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็นเป็นวิธีที่เอื้ออํานวยและใช้งานได้จริงสําหรับนักวิจัยที่ปรับใช้แบบสํารวจในโลกแห่งความเป็นจริง แม้ว่านักสถิติจะชอบการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นเพราะให้ข้อมูลในรูปแบบของตัวเลข แต่หากทําอย่างถูกต้องก็สามารถสร้างผลลัพธ์ที่มีคุณภาพใกล้เคียงกันได้หากไม่เท่ากันและหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่าง
- การได้รับคําตอบโดยใช้การสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็นนั้นเร็วกว่าและคุ้มค่ากว่าการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น เนื่องจากนักวิจัยรู้จักตัวอย่าง ผู้ตอบแบบสอบถามตอบสนองอย่างรวดเร็วเมื่อเทียบกับคนที่สุ่มเลือก เนื่องจากพวกเขามีแรงจูงใจสูงที่จะเข้าร่วม
ความแตกต่างระหว่างการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นและการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น:
|
การสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็น |
การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น |
|---|---|
| การเลือกตัวอย่างตามวิจารณญาณส่วนตัวของนักวิจัย | ตัวอย่างถูกเลือกแบบสุ่ม |
| ไม่ใช่ทุกคนที่มีโอกาสเท่าเทียมกันในการเข้าร่วม | ทุกคนในประชากรมีโอกาสเท่าเทียมกันในการได้รับเลือก |
| ผู้วิจัยไม่พิจารณาอคติในการสุ่มตัวอย่าง | ใช้เมื่อต้องลดอคติในการสุ่มตัวอย่าง |
| มีประโยชน์เมื่อประชากรมีลักษณะคล้ายคลึงกัน | มีประโยชน์เมื่อประชากรมีความหลากหลาย |
| ตัวอย่างไม่ได้แสดงถึงประชากรอย่างถูกต้อง | ใช้เพื่อสร้างตัวอย่างที่ถูกต้อง |
| การค้นหาผู้ตอบแบบสอบถามเป็นเรื่องง่าย | การหาผู้ตอบแบบสอบถามที่เหมาะสมไม่ใช่เรื่องง่าย |
เรียนรู้เกี่ยวกับ: Sampling Frame
การสุ่มตัวอย่างกับผู้ชม QuestionPro
เหตุใดจึงจํากัดตัวเองให้มีประชากรที่จํากัดในเมื่อคุณสามารถเข้าถึงผู้ตอบแบบสํารวจ 22 ล้าน+ คนทั่วโลก ทุกวัน ผู้ชม QuestionPro ช่วยให้นักวิจัยสามารถรวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่นําไปใช้ได้จริงจากผู้ตอบแบบสอบถามที่ผ่านการคัดกรองล่วงหน้าและพร้อมใช้งานบนมือถือ อย่าปล่อยให้แบบสํารวจของคุณได้รับคําตอบ ที่มีอคติต่อการวิจัย ผลการสํารวจที่ดีจะได้มาเมื่อกลุ่มตัวอย่างเป็นตัวแทนของประชากร
ตอนนี้คุณรู้แล้วว่าการสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็นเป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมในการดึงข้อมูลจากประชากรเฉพาะ หากคุณเป็นนักเรียนหรืออยู่ในสาขาที่มีการพัฒนากิจกรรมทางวิชาการ QuestionPro Audience เหมาะสําหรับคุณ
