การสุ่มตัวอย่างเป็นส่วนสําคัญของโครงการวิจัยใดๆ วิธีการสุ่มตัวอย่างที่เหมาะสมสามารถสร้างหรือทําลายความถูกต้องของการวิจัยของคุณ และสิ่งสําคัญคือต้องเลือกวิธีการที่เหมาะสมสําหรับคําถามเฉพาะของคุณ ในบทความนี้ เราจะมาดูวิธีการสุ่มตัวอย่างที่ได้รับความนิยมมากที่สุดอย่างละเอียดยิ่งขึ้น และให้ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริงว่าวิธีการใช้เพื่อรวบรวมข้อมูลที่ถูกต้องและเชื่อถือได้
เราจะสํารวจข้อดีข้อเสียและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของแต่ละวิธี ดังนั้น ไม่ว่าคุณจะเป็นนักวิจัยที่ช่ําชองหรือเพิ่งเริ่มต้นการเดินทาง บทความนี้จึงเป็นสิ่งที่ต้องอ่านสําหรับทุกคนที่ต้องการเชี่ยวชาญวิธีการสุ่มตัวอย่าง มาเริ่มกันเลย!
การสุ่มตัวอย่างคืออะไร?
การสุ่มตัวอย่าง เป็นเทคนิคในการเลือกสมาชิกแต่ละคนหรือส่วนย่อยของประชากรเพื่อทําการอนุมานทางสถิติจากพวกเขาและประเมินลักษณะของประชากรทั้งหมด นักวิจัยใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างที่แตกต่างกันอย่างแพร่หลายใน การวิจัยตลาด เพื่อที่พวกเขาจะได้ไม่ต้องวิจัยประชากรทั้งหมดเพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่นําไปใช้ได้จริง
นอกจากนี้ยังเป็นวิธีที่สะดวกและคุ้มค่าและด้วยเหตุนี้จึงเป็นพื้นฐานของการออกแบบการวิจัยใด ๆ เทคนิคการสุ่มตัวอย่างสามารถใช้ในซอฟต์แวร์สํารวจการวิจัยเพื่อให้ได้มาที่เหมาะสมที่สุด
เช่น สมมติว่าผู้ผลิตยาต้องการวิจัยผลข้างเคียงที่ไม่พึงประสงค์ของยาต่อประชากรของประเทศ ในกรณีนั้น แทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่จะทําการศึกษาวิจัยที่เกี่ยวข้องกับทุกคน ในกรณีนี้ นักวิจัยจะตัดสินใจเลือก กลุ่มตัวอย่าง ของผู้คนจากแต่ละกลุ่มประชากร จากนั้นจึงค้นคว้าพวกเขา โดยให้ข้อเสนอแนะที่บ่งชี้เกี่ยวกับพฤติกรรมของยา
อย่างไรก็ตาม การสุ่มตัวอย่างอาจซับซ้อน และมีหลายประเภท แต่ละประเภทมีลักษณะเฉพาะ จุดแข็ง และจุดอ่อนของตัวเอง ซึ่งนักวิจัยทุกคนต้องรู้เพื่อใช้งานเมื่อเห็นสมควร ด้านล่างนี้ เราตั้งชื่อรายการที่มีประสิทธิภาพและเป็นที่นิยมมากที่สุด โดยจัดเป็นประเภทต่างๆ เพื่อให้คุณระบุได้ง่ายขึ้น
ประเภทของการสุ่มตัวอย่าง
การสุ่มตัวอย่างใน การวิจัยการเคลื่อนไหวของ ตลาดมีสองประเภท – การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น และการ สุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็น มาดูวิธีการสุ่มตัวอย่างทั้งสองวิธีนี้กันดีกว่า
- การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น: การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น เป็นเทคนิคการสุ่มตัวอย่างที่นักวิจัยเลือกเกณฑ์สองสามเกณฑ์และเลือกสมาชิกของประชากรแบบสุ่ม สมาชิกทุกคนมีโอกาสเท่าเทียมกันในการเข้าร่วมในตัวอย่างด้วยพารามิเตอร์การเลือกนี้
- การสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็น: ในการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น นักวิจัยจะสุ่มเลือกสมาชิกสําหรับการวิจัย วิธีการสุ่มตัวอย่างนี้ไม่ใช่กระบวนการคัดเลือกแบบตายตัวหรือที่กําหนดไว้ล่วงหน้า สิ่งนี้ทําให้องค์ประกอบประชากรทั้งหมดมีโอกาสเท่าเทียมกันในการรวมอยู่ในกลุ่มตัวอย่างได้ยาก
เราได้แบ่งส่วนวิธีการแบ่งส่วนต่างๆ ทั้งตามความน่าจะเป็นและแบบไม่อิงตามความน่าจะเป็น เพื่อให้คุณสามารถเรียนรู้เกี่ยวกับวิธีการหลักและวิธีใช้งาน
ประเภทของการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นพร้อมตัวอย่าง
การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นเป็นเทคนิคที่นักวิจัยเลือกตัวอย่างจากประชากรจํานวนมากขึ้นตามทฤษฎีความน่าจะเป็น วิธีการสุ่มตัวอย่างนี้จะพิจารณาสมาชิกทุกคนของประชากรและสร้างตัวอย่างตามกระบวนการคงที่
เช่น ในประชากรสมาชิก 1,000 คน สมาชิกทุกคนจะมีโอกาส 1/1000 ที่จะได้รับเลือกให้เป็นส่วนหนึ่งของกลุ่มตัวอย่าง การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นช่วยขจัด อคติในการสุ่มตัวอย่าง ในประชากรและอนุญาตให้สมาชิกทั้งหมดรวมอยู่ในกลุ่มตัวอย่าง
เทคนิคการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นมีสี่ประเภท:
- การสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย: หนึ่งในเทคนิคการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นที่ดีที่สุดที่ช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรคือการ สุ่มตัวอย่างอย่างง่าย วิธี เป็นวิธีที่เชื่อถือได้ในการรับข้อมูลโดยที่สมาชิกทุกคนของประชากรถูกสุ่มเลือกโดยบังเอิญ แต่ละคนมีความน่าจะเป็นเท่ากันที่จะได้รับเลือกให้เป็นส่วนหนึ่งของตัวอย่าง
ตัวอย่างเช่นในองค์กรที่มีพนักงาน 500 คนหากทีมทรัพยากรบุคคลตัดสินใจที่จะดําเนินกิจกรรมการสร้างทีมพวกเขามักจะชอบหยิบ chits ออกจากชาม ในกรณีนี้พนักงาน 500 คนแต่ละคนมีโอกาสเท่าเทียมกันในการได้รับการคัดเลือก - การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์: การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์ เป็นวิธีการที่นักวิจัยแบ่งประชากรทั้งหมดออกเป็นส่วนหรือคลัสเตอร์ที่เป็นตัวแทนของประชากร คลัสเตอร์จะถูกระบุและรวมอยู่ในกลุ่มตัวอย่างตามพารามิเตอร์ทางประชากรศาสตร์ เช่น อายุ เพศ สถานที่ ฯลฯ สิ่งนี้ทําให้ง่ายมากสําหรับผู้สร้างแบบสํารวจในการอนุมานที่มีประสิทธิภาพจากข้อเสนอแนะ
ตัวอย่างเช่น สมมติว่ารัฐบาลสหรัฐอเมริกาต้องการประเมินจํานวนผู้อพยพที่อาศัยอยู่ในแผ่นดินใหญ่ของสหรัฐอเมริกา ในกรณีนั้น พวกเขาสามารถแบ่งออกเป็นคลัสเตอร์ตามรัฐต่างๆ เช่น แคลิฟอร์เนีย เท็กซัส ฟลอริดา แมสซาชูเซตส์ โคโลราโด ฮาวาย เป็นต้น วิธีการทําแบบสํารวจนี้จะมีประสิทธิภาพมากขึ้น เนื่องจากผลลัพธ์จะถูกจัดระเบียบเป็นรัฐและให้ข้อมูลการย้ายถิ่นฐานที่ลึกซึ้ง - การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ: นักวิจัยใช้ วิธีการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ เพื่อเลือกสมาชิกตัวอย่างของประชากรในช่วงเวลาปกติ ต้องเลือกจุดเริ่มต้นสําหรับการกําหนดตัวอย่างและ ขนาดตัวอย่าง ที่สามารถทําซ้ําได้เป็นระยะๆ วิธีการสุ่มตัวอย่างประเภทนี้มีช่วงที่กําหนดไว้ล่วงหน้า ดังนั้นเทคนิคการสุ่มตัวอย่างนี้จึงใช้เวลาน้อยที่สุด
ตัวอย่างเช่น นักวิจัยตั้งใจที่จะรวบรวมตัวอย่างอย่างเป็นระบบของคน 500 คนในประชากร 5000 คน เขา/เธอจะนับแต่ละองค์ประกอบของประชากรตั้งแต่ 1-5000 และจะเลือกบุคคลที่ 10 ทุกๆ 10 เพื่อเป็นส่วนหนึ่งของกลุ่มตัวอย่าง (ประชากรทั้งหมด/ ขนาดตัวอย่าง = 5000/500 = 10) - การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น: การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น เป็นวิธีการที่ผู้วิจัยแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มเล็กๆ ที่ไม่ทับซ้อนกัน แต่เป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมด ขณะสุ่มตัวอย่าง กลุ่มเหล่านี้สามารถจัดระเบียบได้ แล้ววาดตัวอย่างจากแต่ละกลุ่มแยกกัน
ตัวอย่างเช่น นักวิจัยที่ต้องการวิเคราะห์ลักษณะของคนที่อยู่ในแผนกรายได้ต่อปีที่แตกต่างกันจะสร้างชั้น (กลุ่ม) ตามรายได้ประจําปีของครอบครัว เช่น – น้อยกว่า $20,000, $21,000 – $30,000, $31,000 ถึง $40,000, $41,000 ถึง $50,000 เป็นต้น การทําเช่นนี้ทําให้นักวิจัยสรุปลักษณะของคนที่อยู่ในกลุ่มรายได้ที่แตกต่างกัน นักการตลาดสามารถวิเคราะห์ว่ากลุ่มรายได้ใดที่จะกําหนดเป้าหมายและกลุ่มใดที่จะกําจัดเพื่อสร้างแผนงานที่จะให้ผลลัพธ์ที่ได้ผล
ประเภทของการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นพร้อมตัวอย่าง
วิธีที่ไม่น่าจะเป็น เป็นวิธีการสุ่มตัวอย่างที่เกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อเสนอแนะตามความสามารถในการคัดเลือกตัวอย่างของนักวิจัยหรือนักสถิติ ไม่ใช่กระบวนการคัดเลือกแบบตายตัว ในสถานการณ์ส่วนใหญ่ผลลัพธ์ของการสํารวจที่ดําเนินการกับกลุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะนําไปสู่ผลลัพธ์ที่บิดเบี้ยวซึ่งอาจไม่ได้แสดงถึงประชากรเป้าหมายที่ต้องการ
อย่างไรก็ตาม มีบางสถานการณ์ เช่น ขั้นตอนเบื้องต้นของการวิจัยหรือข้อจํากัดด้านต้นทุนสําหรับการดําเนินการวิจัย ซึ่งการสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็นจะมีประโยชน์มากกว่าประเภทอื่นมาก
การสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นสี่ประเภทอธิบายวัตถุประสงค์ของวิธีการสุ่มตัวอย่างนี้ในลักษณะที่ดีขึ้น:
- การสุ่มตัวอย่างที่สะดวก: วิธีนี้ขึ้นอยู่กับความสะดวกในการเข้าถึงหัวข้อต่างๆ เช่น การสํารวจลูกค้าที่ห้างสรรพสินค้าหรือผู้สัญจรไปมาบนถนนที่พลุกพล่าน โดยปกติจะเรียกว่า การสุ่มตัวอย่างที่สะดวก เนื่องจากความสะดวกของนักวิจัยในการดําเนินการและติดต่อกับอาสาสมัคร นักวิจัยแทบไม่มีอํานาจในการเลือกองค์ประกอบตัวอย่าง และทําได้ตามความใกล้ชิดและไม่ใช่การเป็นตัวแทน วิธีการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นนี้ใช้เมื่อมีข้อจํากัดด้านเวลาและค่าใช้จ่ายในการรวบรวมข้อเสนอแนะ ในสถานการณ์ที่มีข้อจํากัดด้านทรัพยากร เช่น ระยะเริ่มต้นของการวิจัย จะใช้การสุ่มตัวอย่างที่สะดวก
ตัวอย่างเช่น สตาร์ทอัพและเอ็นจีโอมักจะทําการสุ่มตัวอย่างสะดวกที่ห้างสรรพสินค้าเพื่อแจกใบปลิวของกิจกรรมที่กําลังจะเกิดขึ้นหรือการส่งเสริมสาเหตุ – พวกเขาทําได้โดยการยืนอยู่ที่ทางเข้าห้างสรรพสินค้าและแจกแผ่นพับแบบสุ่ม - การสุ่มตัวอย่างเชิงตัดสินหรือโดยเจตนา: ตัวอย่างที่ตัดสินหรือมีจุดประสงค์ เกิดขึ้นตามดุลยพินิจของนักวิจัย นักวิจัยพิจารณาวัตถุประสงค์ของการศึกษาอย่างหมดจดพร้อมกับความเข้าใจของกลุ่มเป้าหมาย ตัวอย่างเช่น เมื่อนักวิจัยต้องการทําความเข้าใจกระบวนการคิดของผู้ที่สนใจเรียนระดับปริญญาโท เกณฑ์การคัดเลือกจะเป็น: “คุณสนใจที่จะเรียนปริญญาโทใน … หรือไม่?” และผู้ที่ตอบว่า “ไม่” จะถูกแยกออกจากกลุ่มตัวอย่าง
- การสุ่มตัวอย่าง Snowball: การสุ่มตัวอย่าง Snowball เป็นวิธีการสุ่มตัวอย่างที่นักวิจัยใช้เมื่อยากต่อการติดตาม ตัวอย่างเช่น การสํารวจผู้ที่ไม่มีที่พักพิงหรือผู้อพยพผิดกฎหมายจะเป็นเรื่องที่ท้าทายอย่างยิ่ง ในกรณีเช่นนี้ โดยใช้ทฤษฎีก้อนหิมะ นักวิจัยสามารถติดตามหมวดหมู่สองสามประเภทเพื่อสัมภาษณ์และรับผลลัพธ์ นักวิจัยยังใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างนี้เมื่อหัวข้อมีความอ่อนไหวสูงและไม่ได้พูดคุยอย่างเปิดเผย เช่น การสํารวจเพื่อรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับเอชไอวีและโรคเอดส์ มีเหยื่อไม่มากนักที่จะตอบคําถามได้ทันที ถึงกระนั้น นักวิจัยสามารถติดต่อคนที่พวกเขาอาจรู้จักหรืออาสาสมัครที่เกี่ยวข้องกับสาเหตุเพื่อติดต่อกับเหยื่อและรวบรวมข้อมูล
- การสุ่มตัวอย่างโควต้า: ในการ สุ่มตัวอย่างโควต้าสมาชิกในการเลือกเทคนิคการสุ่มตัวอย่างนี้เกิดขึ้นตามมาตรฐานที่กําหนดไว้ล่วงหน้า ในกรณีนี้ เนื่องจากตัวอย่างถูกสร้างขึ้นตามคุณลักษณะเฉพาะ กลุ่มตัวอย่างที่สร้างขึ้นจะมีคุณสมบัติเดียวกันกับที่พบในประชากรทั้งหมด เป็นวิธีการเก็บตัวอย่างที่รวดเร็ว
การใช้การสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น
การสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็นใช้สําหรับสิ่งต่อไปนี้:
- สร้างสมมติฐาน: นักวิจัยใช้ วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็น เพื่อสร้างสมมติฐานเมื่อไม่มีข้อมูลล่วงหน้า วิธีนี้ช่วยในการส่งคืนข้อมูลทันทีและสร้างฐานสําหรับการวิจัยเพิ่มเติม
- การวิจัยเชิงสํารวจ: นักวิจัยใช้เทคนิคการสุ่มตัวอย่างนี้อย่างกว้างขวางเมื่อทําการวิจัยเชิงคุณภาพการศึกษานําร่องหรือการวิจัยเชิงสํารวจ
- ข้อจํากัดด้านงบประมาณและเวลา: วิธีการที่ไม่น่าจะเป็นจะใช้เมื่อมีข้อจํากัดด้านงบประมาณและเวลา และต้องรวบรวมข้อมูลเบื้องต้นบางอย่าง เนื่องจากการออกแบบแบบสํารวจไม่เข้มงวด จึงง่ายต่อการสุ่มเลือกผู้ตอบแบบสอบถามและให้พวกเขาทําแบบสํารวจหรือแบบสอบถาม
คุณจะตัดสินใจเลือกประเภทของการสุ่มตัวอย่างที่จะใช้อย่างไร?
สําหรับการวิจัยใด ๆ จําเป็นต้องเลือกวิธีการสุ่มตัวอย่างให้ถูกต้องเพื่อให้บรรลุเป้าหมายของการศึกษาของคุณ ประสิทธิผลของการสุ่มตัวอย่างของคุณขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ ต่อไปนี้คือขั้นตอนบางส่วนที่นักวิจัยผู้เชี่ยวชาญปฏิบัติตามเพื่อตัดสินใจเลือกวิธีการสุ่มตัวอย่างที่ดีที่สุด
- จดเป้าหมายการวิจัย โดยทั่วไปจะต้องเป็นการรวมกันของต้นทุน ความแม่นยํา หรือความแม่นยํา
- ระบุเทคนิคการสุ่มตัวอย่างที่มีประสิทธิภาพซึ่งอาจบรรลุเป้าหมายการวิจัย
- ทดสอบแต่ละวิธีเหล่านี้และตรวจสอบว่าช่วยให้บรรลุเป้าหมายของคุณหรือไม่
- เลือกวิธีการที่เหมาะกับการวิจัยมากที่สุด
ปลดล็อกพลังของการสุ่มตัวอย่างที่แม่นยํา!
ความแตกต่างระหว่างการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นและวิธีการสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็น
เราได้ดูวิธีการสุ่มตัวอย่างประเภทต่างๆ ข้างต้นและประเภทย่อยแล้ว เพื่อสรุปการอภิปรายทั้งหมดความแตกต่างอย่างมีนัยสําคัญระหว่างวิธีการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นและวิธีการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นมีดังนี้:
| วิธีการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น | วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็น | |
| นิยาม | การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นเป็นเทคนิคการสุ่มตัวอย่างที่เลือกตัวอย่างจากประชากรจํานวนมากขึ้นโดยใช้วิธีการตามทฤษฎีความน่าจะเป็น | การสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็นเป็นเทคนิคการสุ่มตัวอย่างที่ผู้วิจัยเลือกตัวอย่างตามการตัดสินส่วนตัวของผู้วิจัยมากกว่าการสุ่มเลือก |
| หรือที่เรียกว่า | วิธีการสุ่มตัวอย่าง | วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบไม่สุ่ม |
| การเลือกประชากร | ประชากรถูกสุ่มเลือก | ประชากรถูกเลือกโดยพลการ |
| ธรรมชาติ | การวิจัยเป็นข้อสรุป | การวิจัยนี้เป็นการสํารวจ |
| ตัวอย่าง | เนื่องจากมีวิธีการตัดสินกลุ่มตัวอย่าง จึงเป็นตัวแทนของประชากรอย่างสรุป | เนื่องจากวิธีการสุ่มตัวอย่างเป็นไปโดยพลการการเป็นตัวแทนของประชากรจึงเบ้เกือบตลอดเวลา |
| เวลาที่ใช้ | ใช้เวลาดําเนินการนานขึ้นเนื่องจากการออกแบบการวิจัยกําหนดพารามิเตอร์การเลือกก่อนเริ่มการศึกษาการวิจัยตลาด | วิธีการสุ่มตัวอย่างประเภทนี้รวดเร็วเนื่องจากไม่ได้กําหนดทั้งตัวอย่างหรือเกณฑ์การคัดเลือกของตัวอย่าง |
| ผลลัพธ์ | การสุ่มตัวอย่างประเภทนี้ไม่มีอคติโดยสิ้นเชิง ดังนั้นผลลัพธ์จึงเป็นข้อสรุปเช่นกัน | การสุ่มตัวอย่างประเภทนี้มีอคติโดยสิ้นเชิง และด้วยเหตุนี้ผลลัพธ์จึงมีอคติเช่นกัน ทําให้การวิจัยเป็นการเก็งกําไร |
| สมมุติฐาน | ในการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น มีสมมติฐานพื้นฐานก่อนเริ่มการศึกษา และวิธีนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อพิสูจน์สมมติฐาน | ในการสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็นสมมติฐานจะได้มาหลังจากทําการศึกษาวิจัย |
เรียนรู้เกี่ยวกับ: 12 เครื่องมือที่ดีที่สุดสําหรับนักวิจัย
การใช้การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น
การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นมีหลายการใช้งาน:
- ลดอคติตัวอย่าง: การใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นอ คติในการวิจัย ในกลุ่มตัวอย่างที่ได้จากประชากรนั้นเล็กน้อยหรือไม่มีอยู่จริง การเลือกตัวอย่างส่วนใหญ่แสดงให้เห็นถึงความเข้าใจและการอนุมานของนักวิจัย การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นนําไปสู่การ รวบรวมข้อมูล ที่มีคุณภาพสูงขึ้นเนื่องจากตัวอย่างแสดงถึงประชากรอย่างเหมาะสม
- ประชากรที่หลากหลาย: เมื่อประชากรมีขนาดใหญ่และหลากหลาย จําเป็นต้องมีตัวแทนที่เพียงพอเพื่อไม่ให้ข้อมูลเบี่ยงเบนไปทาง กลุ่มประชากรกลุ่มเดียว ตัวอย่างเช่น สมมติว่า Square ต้องการทําความเข้าใจผู้ที่สามารถสร้างอุปกรณ์ ณ จุดขายของตนได้ ในกรณีนั้น การสํารวจที่ดําเนินการจากกลุ่มตัวอย่างของผู้คนทั่วสหรัฐอเมริกาจากอุตสาหกรรมและภูมิหลังทางเศรษฐกิจและสังคมที่แตกต่างกันจะช่วยได้
- สร้างตัวอย่างที่ถูกต้อง: การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นช่วยให้นักวิจัยวางแผนและสร้างตัวอย่างที่ถูกต้อง สิ่งนี้ช่วยให้ได้ข้อมูลที่กําหนดไว้อย่างดี
เรียนรู้เพิ่มเติม: วิธีการรวบรวมข้อมูล: ประเภทและตัวอย่าง
บทสรุป
ตอนนี้เราได้เรียนรู้ว่าวิธีการสุ่มตัวอย่างต่างๆ ทํางานอย่างไร และนักวิจัยใช้กันอย่างแพร่หลายในการวิจัยตลาด เพื่อที่พวกเขาจะได้ไม่ต้องค้นคว้าประชากรทั้งหมดเพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่นําไปใช้ได้จริง มาดูเครื่องมือที่สามารถช่วยคุณจัดการข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้กัน
QuestionPro เข้าใจถึงความจําเป็นในการใช้วิธีการที่ถูกต้อง ทันเวลา และคุ้มค่าในการเลือกตัวอย่างที่เหมาะสม นั่นเป็นเหตุผลที่เรานํา QuestionPro Software ซึ่งเป็นชุดเครื่องมือที่ช่วยให้คุณเลือก กลุ่มเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพจัดการ ข้อมูลเชิงลึกของคุณใน ที่เก็บข้อมูลที่เป็นระเบียบและปรับแต่งได้และ การจัดการชุมชน สําหรับข้อเสนอแนะหลังการสํารวจ
อย่าพลาดโอกาสในการยกระดับคุณค่าของการวิจัย
