ประชากร vs ตัวอย่าง: ความหมาย เทคนิค และความแตกต่าง

ลองนึกภาพว่าคุณกําลังทําแบบสํารวจเกี่ยวกับความชอบของผู้บริโภคสําหรับสายผลิตภัณฑ์ใหม่ของคุณ แต่การสัมภาษณ์ผู้ซื้อที่มีศักยภาพทุกคนจะใช้เวลาตลอดไป นี่คือจุดที่แนวคิดหลักสองประการในการวิจัยมีประโยชน์: ประชากรและกลุ่มตัวอย่าง

แนวคิดทั้งสองนี้มักสับสน แม้ว่าความแตกต่างมักจะชัดเจนและอธิบายได้ง่าย:
คิดว่าประชากรเป็นจักรวาลของจุดข้อมูลที่คุณสามารถศึกษาได้ ในขณะที่ตัวอย่างเป็นเหมือนภาพรวมของจักรวาลนั้น แต่กลุ่มที่เล็กกว่าและจัดการได้ก็แสดงถึงทั้งหมด .

ในบล็อกนี้ เราจะแจกแจงความแตกต่างระหว่างประชากรกับกลุ่มตัวอย่าง สํารวจว่าควรใช้แต่ละอย่างเมื่อใด และให้ข้อมูลเชิงลึกในการรวบรวมข้อมูลที่ถูกต้องเพื่อขับเคลื่อนผลการวิจัยที่มีประสิทธิภาพ

ประชากรหมายถึงอะไรในการวิจัย?

ในการวิจัยประชากรคือชุดองค์ประกอบที่สมบูรณ์โดยมีพารามิเตอร์มาตรฐานระหว่างกัน เราทุกคนตระหนักดีว่าคําว่า ‘ประชากร’ หมายถึงอะไรในแต่ละวัน บ่อยครั้งที่ใช้เพื่ออธิบายประชากรมนุษย์หรือจํานวนประชากรทั้งหมดที่อาศัยอยู่ในพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ของประเทศหรือรัฐของเรา

‘ประชากร’ ในการวิจัยไม่จําเป็นต้องเป็นมนุษย์เสมอไป อาจเป็นพารามิเตอร์ใด ๆ ของข้อมูลที่มีลักษณะร่วมกัน

ตัวอย่าง: จํานวนร้าน ‘สัตว์เลี้ยง’ ทั้งหมดบน Sunset Boulevard ในลอสแองเจลิส แคลิฟอร์เนีย

วิธีการรวบรวมข้อมูลจากประชากร

การรวบรวมข้อมูลจากประชากรทั้งหมดจําเป็นต้องมีการสํารวจสํามะโนประชากร สํามะโนประชากรคือการแบ่งประเภทหรือรวบรวมข้อมูลจากทุกกลุ่มของประชากร เป็นการระบุตัวตนของประชากรที่เสร็จสมบูรณ์และต้องใช้ทรัพย์สินมากมาย ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทําไมผู้เชี่ยวชาญจึงทํางานกับตัวอย่างบ่อยครั้ง

อย่างไรก็ตาม คุณสามารถรวบรวมข้อมูลจากสมาชิกทุกคนของประชากรได้หากพารามิเตอร์ประชากรเป้าหมายมีขนาดเล็ก

ตัวอย่างเช่น ทําการประเมินผลการปฏิบัติงานของตัวแทนฝ่ายบริการลูกค้าของสาขาธนาคาร ตัวเลขน่าจะสมเหตุสมผลกว่า คุณจึงสามารถเข้าถึงและรวบรวมข้อมูลจากประชากรกลุ่มนี้ได้

ต้องการการรวบรวมข้อมูลจากประชากรเมื่อใด

โดยทั่วไปแล้วการรวบรวมข้อมูลจากประชากรทั้งหมดจะเป็นที่ต้องการในสถานการณ์เฉพาะที่ความถูกต้อง ความสมบูรณ์ และการเป็นตัวแทนเป็นสิ่งสําคัญ นี่คือตัวอย่างสําคัญบางประการ:

1. ขนาดประชากรขนาดเล็ก: เมื่อประชากรเป้าหมายมีขนาดเล็กการสํารวจสมาชิกทุกคนสามารถทําได้ทําให้ข้อมูลที่สมบูรณ์และถูกต้องโดยไม่ต้องใช้วิธีการสุ่มตัวอย่าง
2. ต้องการความแม่นยําสูง: การรวบรวมข้อมูลเต็มรูปแบบช่วยลดข้อผิดพลาดและให้มุมมองที่ครอบคลุมในกรณีที่การตัดสินใจตามข้อมูลมีนัยสําคัญ (เช่น การศึกษาด้านการดูแลสุขภาพ การกําหนดนโยบาย)
3. การลดอคติในการสุ่มตัวอย่าง: สําหรับการวิจัยที่ต้องการผลลัพธ์ที่เป็นกลางการรวบรวมข้อมูลจากประชากรทั้งหมดจะช่วยขจัดอคติในการสุ่มตัวอย่างเนื่องจากข้อมูลของสมาชิกทุกคนรวมอยู่ด้วย
4. ประชากรที่เป็นเนื้อเดียวกัน: สําหรับการศึกษาที่เกี่ยวข้องกับกลุ่มที่มีความสม่ําเสมอสูงการรวบรวมจากประชากรทั้งหมดสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยําโดยไม่มีการเปลี่ยนแปลงที่อาจส่งผลต่อความแม่นยําของตัวอย่าง
5. ข้อกําหนดด้านกฎระเบียบหรือกฎหมาย: ในอุตสาหกรรมเฉพาะ (เช่น การสํารวจสํามะโนประชากรหรือการศึกษาด้านสิ่งแวดล้อม) จําเป็นต้องมีการรวบรวมข้อมูล ประชากร ทั้งหมดเพื่อให้เป็นไปตามมาตรฐานทางกฎหมายและให้ข้อมูลเชิงลึกระดับชาติหรือระดับรัฐ
6. ประชากรหายาก: เมื่อศึกษาประชากรหายากที่ข้อมูลของสมาชิกแต่ละคนมีความสําคัญต่อข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้องการรวบรวมข้อมูลจากทั้งกลุ่มมักจําเป็นเพื่อแสดงลักษณะอย่างถูกต้อง

ตัวอย่างในการวิจัยตลาดคืออะไร?

ตัวอย่างเป็นส่วนที่เล็กกว่าของทั้งหมด เช่น ส่วนย่อยของประชากรทั้งหมด เป็นตัวแทนของประชากรในการศึกษา เมื่อทําแบบสํารวจ กลุ่มตัวอย่างที่เป็นตัวแทนคือสมาชิกของประชากรที่ได้รับเชิญให้เข้าร่วม

ดังนั้นตัวอย่างคือกลุ่มย่อยหรือชุดย่อยภายในประชากร ตัวอย่างนี้สามารถศึกษาเพื่อตรวจสอบลักษณะหรือพฤติกรรมของประชากรทั้งหมด การวิเคราะห์กลุ่มย่อย มีความสําคัญต่อการปรับแต่งการรักษาให้เหมาะกับกลุ่มผู้ป่วยเฉพาะและ การเพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์ด้านการดูแลสุขภาพ

ตัวอย่างข้อมูลถูกสร้างขึ้นโดยใช้วิธีการวิจัยต่างๆเช่น การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นและไม่น่าจะเป็น วิธีการสุ่มตัวอย่าง จะแตกต่างกันไปตามประเภทการวิจัย โดยขึ้นอยู่กับประเภทของการสอบถามและคุณภาพของข้อมูลที่ต้องการ การสุ่มตัวอย่าง ข้อผิดพลาดเป็นอันตรายต่อการเก็บรวบรวมข้อมูลตัวอย่าง

ตัวอย่าง: บริษัทอาหารแมวต้องการทราบร้านขายสัตว์เลี้ยงทั้งหมดที่สามารถขายปลากระป๋องได้ บริษัทมีข้อมูลประชากรเกี่ยวกับจํานวนร้านขายสัตว์เลี้ยงทั้งหมดบน Sunset Boulevard

ผู้ผลิตอาหารสัตว์เลี้ยงรายนี้สามารถสร้างตัวอย่างการวิจัยออนไลน์ได้โดยเลือกเฉพาะร้านขายสัตว์เลี้ยงที่ขายอาหารแมวเท่านั้น มีการศึกษาลักษณะของข้อมูล ผลลัพธ์จะแสดงในสถิติและรายงานที่วิเคราะห์สําหรับข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจ การใช้ข้อมูลจากตัวอย่าง บริษัทสามารถค้นพบวิธีขยายธุรกิจให้เป็นประชากรทั้งหมดของร้านขายสัตว์เลี้ยง

นี่คือเทคนิคการสุ่มตัวอย่างที่พบบ่อยที่สุด

เทคนิคการสุ่มตัวอย่างแบ่งออกเป็นสองประเภท:
การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นและการสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็น

01. การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น

ตัวอย่างถูกเลือกตามทฤษฎีความน่าจะเป็น

1. การสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย
2. การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์
3. การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ
4. การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น

02. การสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น

ตัวอย่างถูกเลือกตามการตัดสินส่วนตัวของนักวิจัย

1. การสุ่มตัวอย่างที่สะดวก
2. การสุ่มตัวอย่างเชิงตัดสินหรือแบบมีวัตถุประสงค์
3. การสุ่มตัวอย่างก้อนหิมะ
4. การสุ่มตัวอย่างโควต้า

วิธีการเลือกตัวอย่างคุณภาพสูง

แม้ว่าเราจะมั่นใจว่าสมาชิกประชากรทั้งหมดมีโอกาสเท่าเทียมกันที่จะรวมอยู่ในกลุ่มตัวอย่าง แต่ก็ไม่ได้หมายความว่าตัวอย่างที่ได้จากประชากรเฉพาะที่ตรงตามเกณฑ์จะเหมือนกัน พวกเขาจะยังคงแตกต่างกันไปและการเปลี่ยนแปลงนี้อาจเล็กน้อยหรือมีนัยสําคัญ

ตัวอย่างเช่น ชุดตัวอย่างอุณหภูมิร่างกายของคนที่มีสุขภาพดีจะแสดงความแตกต่างน้อยกว่า แต่ความแตกต่างของความดันโลหิตซิสโตลิกของคนเหล่านี้จะมีขนาดใหญ่

นอกจากนี้ยังสังเกตได้ว่าความถูกต้องของข้อมูลขึ้นอยู่กับขนาดตัวอย่าง ความแม่นยําจะต่ํากว่ามากด้วยขนาดตัวอย่างที่เล็กกว่าตัวอย่างการศึกษาที่ใหญ่กว่า ดังนั้นหากได้มาสองสามตัวอย่างหรือมากกว่านั้นจากประชากรยิ่งมีขนาดใหญ่เท่าไหร่ก็ยิ่งคล้ายกันมากขึ้นเท่านั้น

เลือกผู้ตอบของคุณ

ประชากรกับตัวอย่าง – อะไรคือความแตกต่าง?

แนวคิดของประชากรเทียบกับกลุ่มตัวอย่างเป็นสิ่งสําคัญสําหรับนักวิจัยทุกคนที่จะเข้าใจ

การทําความเข้าใจความแตกต่างระหว่างประชากรที่กําหนดและกลุ่มตัวอย่างเป็นเรื่องง่าย คุณต้องจํากฎพื้นฐานของสถิติอย่างหนึ่ง: ตัวอย่างเป็นกลุ่มที่เล็กกว่า (ชุดย่อย) ภายในประชากรเสมอ

ในการวิจัยตลาดและสถิติการศึกษาทุกชิ้นมีคําถามที่จําเป็น. การสังเกตและการทดลองขนาด ตัวอย่างประชากรเป็นตัวกําหนด ผลลัพธ์ของการสอบถามนี้ นี้ ทําเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่อธิบายปรากฏการณ์ภายในประชากรที่ศึกษา

โดยปกติแล้วตัวอย่างประชากรจะใช้ในการวิจัยเนื่องจากการประมวลผลกลุ่มย่อยที่เล็กกว่าของประชากรมากกว่าทั้งกลุ่มนั้นง่ายกว่าและคุ้มค่า

ในตารางนี้ เราสามารถดูความแตกต่างระหว่างกลุ่มตัวอย่างและประชากรได้อย่างละเอียดยิ่งขึ้น:

ตัวอย่างเพื่อทําความเข้าใจแนวคิดของประชากรกับตัวอย่างได้ดียิ่งขึ้น

เพื่อชี้แจงแนวคิดของประชากรเทียบกับกลุ่มตัวอย่าง ให้พิจารณาว่าประชากรประกอบด้วยทุกรายการหรือบุคคลที่เกี่ยวข้องกับการศึกษา ในขณะที่กลุ่มตัวอย่างแสดงถึงกลุ่มเล็กๆ ที่ดึงมาจากประชากรเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกโดยไม่ต้องตรวจสอบทั้งกลุ่ม ด้านล่างนี้คือตัวอย่างที่แสดงแนวคิดเหล่านี้ในสถานการณ์ต่างๆ

ประชากร	ตัวอย่าง
หนังสือทั้งหมดในห้องสมุด	สุ่มเลือกหนังสือจากห้องสมุด 50 เล่มเพื่อประเมินประเภท
สมาร์ทโฟนทุกรุ่นที่มีจําหน่ายในตลาด	สมาร์ทโฟน 100 เครื่องที่คัดเลือกจากแบรนด์ต่างๆ เพื่อทดสอบประสิทธิภาพของแบตเตอรี่
โรงภาพยนตร์ทุกแห่งในเมือง	10 โรงภาพยนตร์ในเมืองได้รับการคัดเลือกเพื่อสํารวจความพึงพอใจของลูกค้า
พืชทั้งหมดในสวนพฤกษศาสตร์	มีการสุ่มตัวอย่างพืชเฉพาะ 25 ชนิดเพื่อศึกษาอัตราการเจริญเติบโตเมื่อเวลาผ่านไป
ทุกเที่ยวบินที่ออกเดินทางจากสนามบินหลัก	เที่ยวบินสุ่ม 30 เที่ยวบินที่ออกเดินทางจากสนามบินในหนึ่งวันเพื่อการติดตามประสิทธิภาพตรงเวลา

เหตุผลเจ็ดอันดับแรกในการเลือกตัวอย่างจากประชากรที่กําหนด

การสุ่มตัวอย่างเป็นสิ่งจําเป็นเมื่อทําการศึกษาวิจัยใดๆ นี่คือเหตุผลเจ็ดอันดับแรกในการใช้ตัวอย่าง:

1. การปฏิบัติจริง

ในกรณีส่วนใหญ่ ประชากรอาจมีขนาดใหญ่เกินไปที่จะรวบรวมข้อมูลที่ถูกต้อง ซึ่งไม่สามารถใช้งานได้จริง อย่างไรก็ตาม ตัวอย่างช่วยให้นักวิจัยสามารถรวบรวมข้อมูลที่สามารถวิเคราะห์เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประชากรทั้งหมด หากสุ่มตัวอย่างตามนั้น ตัวอย่างจะเป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมด

2. เสนอข้อมูลเร่งด่วน

เมื่อพูดถึงการวิจัย ระยะเวลาที่มีอยู่อาจเป็นปัจจัยกําหนด ตัวอย่างให้ชุดประชากรที่เล็กลงสําหรับการตรวจสอบ โดยให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์ในการเป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมด การสํารวจกลุ่มตัวอย่างที่เล็กกว่า ซึ่งตรงข้ามกับประชากรทั้งหมด สามารถประหยัดเวลาอันมีค่าสําหรับนักวิจัยและเสนอข้อมูลเร่งด่วน

3. คุ้มค่า

ค่าใช้จ่ายในการดําเนินการวิจัยมักเป็นตัวแปรสําหรับการศึกษา นักวิจัยต้องพยายามอย่างเต็มที่กับทรัพยากรของตนเพื่อทําแบบสํารวจและรับข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้อง การสํารวจตัวอย่างประชากรที่เป็นตัวแทนนั้นคุ้มค่าเนื่องจากต้องใช้ทรัพยากรน้อยลง เช่น

• คอมพิวเตอร์
• นัก วิจัย
• ผู้สัมภาษณ์
• เซิร์ฟเวอร์และ
• ศูนย์รวบรวมข้อมูล

4. ความถูกต้องของการเป็นตัวแทน

การวิจัยที่ดําเนินการกับตัวอย่างอาจถูกต้องโดยมีอคติที่ไม่ตอบสนองน้อยกว่าการสํารวจสํามะโนประชากร ตัวอย่างที่เลือกโดยใช้วิธีไม่น่าจะเป็นเป็นตัวแทนของประชากรที่แม่นยํา ข้อมูลที่รวบรวมนี้สามารถใช้เพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับชุมชนทั้งหมด

5. สถิติอนุมาน

สถิติอนุมาน เป็นกระบวนการที่ใช้ข้อมูลตัวแทนเพื่ออนุมานข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประชากรทั้งหมด สถิติอนุมานสามารถรับได้โดยใช้ตัวอย่างข้อมูลเท่านั้น นอกจากนี้ยังมีวิธีการทางสถิติดังกล่าว ข้อมูลที่รวบรวมจากกลุ่มตัวอย่างแสดงถึงประชากรทั้งหมด

6. ตัวอย่างแม่นยํากว่าสํามะโนประชากร

การสํารวจสํามะโนประชากรทั้งหมดให้ข้อมูลที่ถูกต้องในบางครั้งเท่านั้นเนื่องจากข้อผิดพลาด เช่น การตอบสนองที่ไม่สอดคล้องกันหรืออคติที่ไม่ตอบสนอง อย่างไรก็ตาม ตัวอย่างที่ได้มาอย่างระมัดระวังจะช่วยขจัด อคติในการสุ่มตัวอย่าง นี้และให้ข้อมูลที่แม่นยํายิ่งขึ้น ซึ่งแสดงถึงประชากรได้อย่างเพียงพอ

7. จัดการได้

บางครั้งการรวบรวมประชากรข้อมูลทั้งหมดก็แทบจะเป็นไปไม่ได้เลยเนื่องจากประชากรบางกลุ่มมีความท้าทายเกินไป ในกรณีนี้ ตัวอย่างสามารถแสดงการศึกษาเป็น

• เป็นไปได้
• จัดการได้และ
• ที่สามารถเข้าได้

บทสรุป

แม้ว่าประชากรและตัวอย่างจะเป็นสองคําที่แตกต่างกัน แต่ก็มีความเกี่ยวข้องกัน ประชากรใช้เพื่อดึงตัวอย่าง จุดประสงค์หลักของตัวอย่างคือการอนุมานทางสถิติเกี่ยวกับประชากร หากไม่มีประชากร ตัวอย่างก็ไม่สามารถดํารงอยู่ได้ ยิ่งคุณภาพของตัวอย่างดีขึ้นระดับความแม่นยําทั่วไปก็จะยิ่งสูงขึ้นเท่านั้น

เมื่อใช้ QuestionPro หรือเครื่องมือสํารวจอื่น ๆ สําหรับการวิจัยการรู้ความแตกต่างระหว่างประชากรกับกลุ่มตัวอย่างเป็นสิ่งสําคัญ ตัวอย่างคือส่วนย่อยของประชากรที่ศึกษา ในขณะที่ประชากรคือกลุ่มคนหรือสิ่งของทั้งหมดที่นักวิจัยต้องการศึกษา

ในขณะที่วางแผนการทบทวนโดยใช้ QuestionPro สิ่งสําคัญคือต้องพิจารณาประชากรตามวัตถุประสงค์อย่างอุตสาหะและเลือกการทดสอบผู้แทนที่สะท้อนคุณสมบัติของประชากรจํานวนมากขึ้นได้อย่างแม่นยํา การทําเช่นนี้ทําให้นักวิจัยมั่นใจได้ว่าผลการสํารวจของพวกเขาถูกต้องและสามารถนําไปใช้กับประชากรได้

การทําความเข้าใจมาตรฐานพื้นฐานของการสอบและประชาชนสามารถช่วยผู้เชี่ยวชาญในการหลีกเลี่ยงความโน้มเอียงและการพัวพันตามปกติที่อาจทําให้พวกเขาตั้งคําถามถึงความแม่นยําของการค้นพบการตรวจของพวกเขา

เมื่อรวมกับความเข้าใจที่มั่นคงเกี่ยวกับประชากรและการสุ่มตัวอย่างการใช้ QuestionPro สามารถสร้างผลการวิจัยคุณภาพสูงที่สามารถใช้ในการตัดสินใจเลือกอย่างรอบรู้ในด้านต่างๆ

การสุ่มตัวอย่างที่ถูกต้องเป็นสิ่งสําคัญในการดําเนินการวิจัยตลาดอย่างชาญฉลาด สํารวจตัวอย่างที่มีคุณภาพด้วย ผู้ชม QuestionPro

เรียนรู้เพิ่มเติม ทดลองใช้ฟรี

คําถามที่พบบ่อย