ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่าง: คําจํากัดความ ประเภท + วิธีลดข้อผิดพลาด

สมมติว่าคุณเป็นนักวิจัยตลาดของบริษัทที่ต้องการแนะนําผลิตภัณฑ์ใหม่สู่ตลาด คุณต้องรวบรวมข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการวิจัยเพื่อกําหนดความชอบและพฤติกรรมการซื้อของพวกเขา แต่คุณจะแน่ใจได้อย่างไรว่าข้อมูลที่คุณได้รับจากตัวอย่างของคุณนั้นถูกต้องสําหรับทุกคนที่อาจซื้อผลิตภัณฑ์ของคุณ แนวคิดเรื่องข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างเข้ามามีบทบาทที่นี่

มันคือความแตกต่างระหว่างสิ่งที่ตัวอย่างมีกับสิ่งที่ประชากรทั้งหมดมี สามารถส่งผลต่อความแม่นยําและความน่าเชื่อถือของข้อมูลการวิจัยตลาดอย่างมีนัยสําคัญ

เราจะกล่าวถึงวิธีลดข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างในบทความนี้ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยําและเชื่อถือได้มากขึ้น ตอนนี้ คว้ากาแฟแก้วโปรดของคุณและเตรียมพร้อมที่จะสํารวจว่าข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างคืออะไร

ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างคืออะไร?

ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างเกิดขึ้นเมื่อตัวอย่างที่ใช้ในการศึกษาไม่ได้แสดงถึงประชากรทั้งหมด แม้ว่าข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างจะเกิดขึ้นบ่อยครั้ง แต่นักวิจัยมักจะรวมขอบของข้อผิดพลาดไว้ในข้อสรุปของตนตามแนวปฏิบัติทางสถิติ

ขอบของข้อผิดพลาดคือจํานวนเงินที่อนุญาตสําหรับการคํานวณผิดพลาดเพื่อแสดงความแตกต่างระหว่างตัวอย่างและประชากรจริง

การสุ่มตัวอย่างเป็นการวิเคราะห์ประเภทหนึ่งที่เลือกตัวอย่างการสังเกตขนาดเล็กจากประชากรที่ใหญ่ขึ้น กระบวนการ อคติการเลือก สามารถสร้างได้ทั้งข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างและข้อผิดพลาดที่ไม่ใช่การสุ่มตัวอย่าง

การรับรู้ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่าง

ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างคือความแตกต่างระหว่างค่าของตัวอย่างและค่าของประชากรจริง เนื่องจากตัวอย่างไม่ได้แสดงถึงประชากรข้อมูลทั้งหมดอย่างถูกต้อง

เนื่องจากมีข้อผิดพลาดในการรวบรวมข้อมูลผลลัพธ์จากการสุ่มตัวอย่างจึงไม่ถูกต้องอีกต่อไป นอกจากนี้ เมื่อเลือกตัวอย่างแบบสุ่มหรือเนื่องจากอคติ จะไม่เป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมด และข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างมีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้น

เป็นไปได้ที่จะหลีกเลี่ยงได้หากนักวิเคราะห์เลือกชุดย่อยที่เป็นตัวแทนของข้อมูลอย่างระมัดระวังเพื่อสรุปเกี่ยวกับประชากรทั้งหมด ปัจจัยต่างๆ รวมถึงขนาดตัวอย่างและการออกแบบ ความหลากหลายของประชากร และเปอร์เซ็นต์การสุ่มตัวอย่างล้วนก่อให้เกิดข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่าง

ความหลากหลายของประชากรจะเพิ่มข้อผิดพลาดในการประมาณการ เนื่องจากทําให้การสุ่มตัวอย่างให้ผลลัพธ์ที่หลากหลาย การเพิ่มขนาดของตัวอย่างช่วยให้พวกเขาสามารถแสดงประชากรได้แม่นยํายิ่งขึ้นลดผลกระทบของความแปรปรวนของประชากร

สิ่งสําคัญคือต้องพิจารณาข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างก่อนรายงานผลการสํารวจเพื่อสร้างความเชื่อมั่นในความน่าเชื่อถือของการประมาณการและข้อสรุป

เลือกผู้ตอบของคุณ

ประเภทของข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างทั่วไปในการวิจัยตลาด

นี่คือข้อผิดพลาดในการวิจัยตลาดสี่อันดับแรกขณะสุ่มตัวอย่าง:

• ข้อผิดพลาดข้อมูลจําเพาะของประชากร

  ข้อผิดพลาดในข้อกําหนดประชากรเกิดขึ้นเมื่อนักวิจัยไม่ทราบแน่ชัดว่าจะสํารวจใคร
  
  ตัวอย่างเช่น ลองนึกภาพการศึกษาวิจัยเกี่ยวกับเครื่องแต่งกายสําหรับเด็ก ใครคือบุคคลที่เหมาะสมในการสํารวจ? อาจเป็นทั้งพ่อแม่ เพียงแม่ หรือลูกก็ได้ ผู้ปกครองตัดสินใจซื้อ แต่เด็ก ๆ อาจมีอิทธิพลต่อการเลือกของพวกเขา

• ข้อผิดพลาดของเฟรมตัวอย่าง

  ข้อผิดพลาดของเฟรมการสุ่มตัวอย่างเกิดขึ้นเมื่อนักวิจัยกําหนดเป้าหมายประชากรย่อยอย่างไม่ถูกต้องขณะเลือกตัวอย่าง
  
  ตัวอย่างเช่น การเลือก กรอบการสุ่มตัวอย่าง จากสมุดสมุดสมุดปกขาวของโทรศัพท์อาจมีการรวมที่ผิดพลาดเนื่องจากผู้คนย้ายเมืองของตน การยกเว้นที่ผิดพลาดเกิดขึ้นเมื่อผู้คนต้องการยกเลิกรายการหมายเลขของตน ครัวเรือนที่ร่ํารวยอาจมีการเชื่อมต่อมากกว่าหนึ่งรายการ จึงนําไปสู่การรวมหลายอย่าง

• ข้อผิดพลาดในการเลือก

  ข้อผิดพลาดในการเลือกเกิดขึ้นเมื่อผู้ตอบแบบสอบถามเลือกตนเองเพื่อเข้าร่วมการศึกษา คุณสามารถควบคุมข้อผิดพลาดในการเลือกได้โดยทําตามขั้นตอนเพิ่มเติมเพื่อขอคําตอบจากตัวอย่างทั้งหมด เฉพาะผู้ที่สนใจเท่านั้นที่ตอบกลับ
  
  การวางแผนก่อนการสํารวจ การติดตามผล และการออกแบบแบบสํารวจที่เรียบร้อยและสะอาดตาจะช่วยเพิ่มอัตราการมีส่วนร่วมของผู้ตอบแบบสอบถาม นอกจากนี้ ให้ลองใช้ วิธีการสุ่มตัวอย่าง เช่น แบบสํารวจ CATI และการสัมภาษณ์แบบตัวต่อตัวเพื่อเพิ่มคําตอบสูงสุด

• ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่าง

  ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างเกิดขึ้นเนื่องจากความเหลื่อมล้ําในการเป็นตัวแทนของผู้ตอบแบบสอบถาม ส่วนใหญ่จะเกิดขึ้นเมื่อผู้วิจัยไม่ได้วางแผนตัวอย่างอย่างรอบคอบ
  
  ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างเหล่านี้สามารถควบคุมและกําจัดได้โดยการสร้างการออกแบบตัวอย่างอย่างระมัดระวังมีตัวอย่างที่ใหญ่พอที่จะสะท้อนถึงประชากรทั้งหมดหรือใช้กลุ่มตัวอย่างออนไลน์หรือผู้ชมแบบสํารวจเพื่อรวบรวมคําตอบ

เรียนรู้เกี่ยวกับ: การสุ่มตัวอย่างแบบสํารวจ

ตัวอย่างข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่าง

ลองดูตัวอย่างนี้อย่างละเอียดยิ่งขึ้น

สมมติว่าพรรคการเมืองทําแบบสํารวจเพื่อดูว่าผู้สมัครของตนเป็นที่ชื่นชอบเพียงใดก่อนการเลือกตั้งครั้งใหญ่ แทนที่จะสุ่มเลือกกลุ่มตัวอย่างของประชากรทั้งหมดเพื่อสํารวจพวกเขาถามเฉพาะสมาชิกของตนเองเท่านั้น

ตัวอย่างจะบิดเบือนเนื่องจากสมาชิกพรรคอาจมีความคิดเห็นและรสนิยมที่แตกต่างจากประชากรที่เหลืออย่างมาก สมาชิกพรรคอาจใส่ใจในอุดมคติของผู้สมัครมากกว่าหรือภักดีต่อพวกเขามากขึ้น สิ่งนี้อาจทําให้การสํารวจแนะนําการสนับสนุนมากกว่าประชากรทั่วไป

สมมติว่าผลการสํารวจถูกใช้เพื่อตัดสินใจหาเสียง เช่น จะจัดสรรเงินที่ไหนหรือประเด็นใดที่จะจัดลําดับความสําคัญ ในกรณีนั้น อาจไม่สะท้อนถึงการสนับสนุนของผู้สมัครในหมู่ประชาชนอย่างถูกต้อง สิ่งนี้อาจส่งผลให้แผนการหาเสียงไม่ดี ซึ่งส่งผลต่อโอกาสในการเลือกตั้งของพวกเขา

เพื่อหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างประเภทนี้จําเป็นต้องใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของประชากรที่กําลังศึกษาเช่นการ สุ่ม sampling หรือการ สุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นและเพื่อให้แน่ใจว่าขนาดตัวอย่างมีขนาดใหญ่พอที่จะให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง

การควบคุมข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างของคุณ

ทฤษฎีทางสถิติช่วยให้นักวิจัยวัด ความน่าจะเป็นของข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่าง ในขนาดตัวอย่างและประชากร ขนาดของตัวอย่างที่พิจารณาจากประชากรเป็นตัวกําหนดขนาดของข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างเป็นหลัก ขนาดตัวอย่างที่ใหญ่ขึ้นมักจะพบอัตราข้อผิดพลาดที่ต่ํากว่า

นักวิจัยใช้เมตริกที่เรียกว่า ขอบของข้อผิดพลาด เพื่อทําความเข้าใจและประเมินขอบของข้อผิดพลาด โดยปกติ ระดับความเชื่อมั่น 95% ถือเป็นระดับความเชื่อมั่นที่ต้องการ

เคล็ดลับสําหรับมือโปร: หากคุณต้องการความช่วยเหลือในการคํานวณขอบของข้อผิดพลาดของคุณเองคุณสามารถใช้ เครื่องคํานวณขอบของข้อผิดพลาดของเรา

ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างเทียบกับข้อผิดพลาดที่ไม่ใช่การสุ่มตัวอย่าง

แบบสํารวจอาจมีข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างและการไม่สุ่มตัวอย่าง ผลการสํารวจอาจได้รับผลกระทบจากข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างและการไม่สุ่มตัวอย่าง

ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างเกิดขึ้นเมื่อตัวอย่างแบบสํารวจไม่ได้แสดงถึงประชากรที่กําลังวิจัยอย่างถูกต้องเนื่องจากการสุ่มตัวอย่าง การสุ่มตัวอย่างและอคติที่ไม่ตอบสนองข้อผิดพลาดในการวัดและความแปรปรวนของการสุ่มตัวอย่างอาจทําให้เกิดปัญหานี้ได้

ข้อผิดพลาดที่ไม่ใช่การสุ่มตัวอย่างรวมถึงข้อผิดพลาดในการสํารวจทั้งหมดนอกเหนือจากข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่าง ซึ่งรวมถึงการออกแบบแบบสอบถาม การเข้ารหัส การป้อนข้อมูล การรวบรวมข้อมูล การประมวลผล และข้อผิดพลาดในการวิเคราะห์ การฝึกอบรมผู้สัมภาษณ์ที่ไม่เหมาะสมข้อมูลไม่เพียงพอหรือไม่ถูกต้องหรือการวิเคราะห์ข้อมูลหรือการรายงานข้อผิดพลาดอาจสร้างข้อผิดพลาดที่ไม่ใช่การสุ่มตัวอย่าง

ข้อผิดพลาดที่ไม่ใช่การสุ่มตัวอย่างสามารถลดลงได้โดยใช้มาตรการควบคุมคุณภาพและตรวจสอบให้แน่ใจว่าองค์ประกอบทั้งหมดของกระบวนการสํารวจได้รับการออกแบบดําเนินการและตรวจสอบอย่างเหมาะสม ในทางตรงกันข้าม ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างสามารถลดลงได้โดยใช้ขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างที่เหมาะสมและเพิ่มขนาดตัวอย่าง

ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างเทียบกับอคติในการสุ่มตัวอย่าง

เราได้เผยแพร่บล็อกที่พูดถึง การวิเคราะห์กลุ่มย่อย ทําไมคุณไม่ลองดูไอเดียเพิ่มเติมล่ะ?

การสุ่มตัวอย่างในสถิติหมายถึงการเลือกกลุ่มวิจัย ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างและ อคติในการสุ่มตัวอย่าง ส่งผลต่อความแม่นยําของตัวอย่างและการเป็นตัวแทนในสถิติ

ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างเกิดขึ้นเนื่องจากตัวอย่างเป็นชุดย่อยของประชากรและอาจไม่ได้แสดงถึงตัวอย่างนั้นอย่างแม่นยํา อคติในการสุ่มตัวอย่างเกิดขึ้นเมื่อตัวอย่างไม่ได้เป็นตัวแทนของประชากร สิ่งนี้อาจเกิดขึ้นได้หากวิธีการที่ใช้ในการเลือกกลุ่มตัวอย่างสนับสนุนหรือยกเว้นคนบางประเภทส่งผลให้มีตัวแทนมากเกินไปหรือน้อยเกินไปของกลุ่มใดกลุ่มหนึ่ง

การใช้การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นหรือแบบสุ่มและการเลือกตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของประชากรที่เป็นกลางสามารถลดอคติในการสุ่มตัวอย่างได้ ในทางกลับกันข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างสามารถลดลงได้โดยใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างที่เหมาะสมและทําให้ขนาดตัวอย่างใหญ่ขึ้น

ขั้นตอนในการลดข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างมีอะไรบ้าง?

ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างนั้นง่ายต่อการระบุ ต่อไปนี้เป็นขั้นตอนง่ายๆ สองสามขั้นตอนเพื่อลดข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่าง:

• เพิ่มขนาดตัวอย่าง

  ขนาดตัวอย่างที่ใหญ่ขึ้นจะแม่นยํากว่าเนื่องจากการศึกษาเข้าใกล้ขนาดประชากรจริงมากขึ้น

• แบ่งประชากรออกเป็นกลุ่ม

  กลุ่มทดสอบตามขนาดในประชากรแทนตัวอย่างแบบสุ่ม ตัวอย่างเช่น หากผู้คนในกลุ่มประชากรเฉพาะคิดเป็น 20% ของประชากร ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการศึกษาของคุณประกอบด้วยตัวแปรนี้เพื่อลดอคติในการสุ่มตัวอย่าง

• รู้จักประชากรของคุณ

  ศึกษาประชากรของคุณและทําความเข้าใจการผสมผสานทางประชากร รู้ว่าข้อมูลประชากรใดใช้ผลิตภัณฑ์และบริการของคุณ และให้แน่ใจว่าคุณกําหนดเป้าหมายเฉพาะกลุ่มตัวอย่างที่สําคัญเท่านั้น

นอกจากนี้เรายังได้สร้างเครื่องมือที่จะช่วยให้คุณกําหนดขนาดตัวอย่างได้อย่างง่ายดาย: เครื่องคํานวณขนาดตัวอย่าง

ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างสามารถวัดได้ และนักวิจัยสามารถใช้ประโยชน์เพื่อประเมินความถูกต้องและความแปรปรวนของสิ่งที่ค้นพบได้

QuestionPro ช่วยลดข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างได้อย่างไร

QuestionPro เป็นซอฟต์แวร์สํารวจที่มีคุณสมบัติและเครื่องมือมากมายที่สามารถช่วยในการลดข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่าง QuestionPro สามารถช่วยเหลือได้ด้วยวิธีต่อไปนี้:

• การสุ่มตัวอย่าง

  นักวิจัยสามารถสุ่มเลือกกลุ่มตัวอย่างของผู้ตอบแบบสอบถามจากกลุ่มเป้าหมายได้โดยใช้เครื่องมือ สุ่มตัวอย่างของ QuestionPro สิ่งนี้สามารถลดข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างโดยทําให้แน่ใจว่าสมาชิกทุกคนของประชากรมีความน่าจะเป็นเท่ากันที่จะเป็นตัวแทนในกลุ่มตัวอย่าง

• สุ่มตัวอย่างเฟรม

  QuestionPro ช่วยให้นักวิจัยสามารถอัปโหลดเฟรมการสุ่มตัวอย่างของตนเอง เพื่อให้มั่นใจว่าสมาชิกประชากรทุกคนมีโอกาสเท่าเทียมกันที่จะรวมอยู่ในกลุ่มตัวอย่าง

• การจัดการแผงควบคุม

  QuestionPro ยังมีความสามารถในการดูแลแผงควบคุมที่ช่วยให้นักวิจัยสามารถจัดการกลุ่มผู้ตอบของตนเองได้ นี่เป็นสิ่งสําคัญสําหรับการศึกษาตามยาวและกําหนดเป้าหมายประชากรบางกลุ่ม

• การออกแบบแบบสํารวจ

  QuestionPro มีตัวเลือกการออกแบบแบบสํารวจที่หลากหลาย เช่น ข้ามตรรกะ การแตกแขนง และการสุ่ม ลักษณะเหล่านี้สามารถช่วยให้แน่ใจว่าคําถามแบบสํารวจมีความเกี่ยวข้องและเหมาะสมสําหรับผู้ตอบแบบสอบถามแต่ละคนเพิ่มอัตราการตอบกลับและลดข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่าง

นักวิจัยสามารถใช้คุณสมบัติและเครื่องมือเหล่านี้เพื่อช่วยลดข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่าง และตรวจสอบให้แน่ใจว่าตัวอย่างของพวกเขามีความแม่นยําและเป็นตัวแทนมากขึ้น

บทสรุป

แบบสํารวจเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์อย่างยิ่งสําหรับทั้งนักวิจัยและนักการตลาด การแนะนําข้อผิดพลาดของตัวอย่างอาจทําให้การวิจัยไม่น่าเชื่อถือและอันตรายที่สุดที่เลวร้ายที่สุด การตอบกลับข้อมูลที่ทําให้เข้าใจผิดอาจทําลายการวิจัยหรือธุรกิจได้ ดังนั้น โปรดใช้ความระมัดระวังเพื่อหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดตัวอย่างที่เราได้กล่าวถึง

คุณยังกังวลเกี่ยวกับข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างหรือไม่? สําหรับแบบสํารวจ แบบสํารวจ และแบบสอบถาม ให้พิจารณาใช้ QuestionPro แบบสํารวจของคุณสามารถส่งทางออนไลน์ ซึ่งจะเพิ่ม การกําหนดขนาดตัวอย่าง และอัตราการตอบกลับ

คุณสามารถสร้างแบบสํารวจและเพิ่มสื่อได้อย่างรวดเร็วและง่ายดายเพื่อให้แน่ใจว่าผู้เข้าร่วมทุกคนสามารถเข้าใจแบบสํารวจของคุณได้ ลงทะเบียนทันที!

เรียนรู้เพิ่มเติม ทดลองใช้ฟรี