Tag: แบบแผนการสุ่มตัวอย่างในงานวิจัย

การสุ่มตัวอย่างเป็นกระบวนการที่สำคัญมากในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์และสังคมศาสตร์ เนื่องจากมันช่วยให้นักวิจัยสามารถทำความเข้าใจกับประชากรหรือข้อมูลทั้งหมดได้โดยมีความแท้จริงและเป็นRepresentative นอกจากนี้ยังช่วยลดค่าใช้จ่ายและเวลาที่ต้องใช้ในการทำวิจัย ในบทความนี้เราจะพาท่านไปพูดถึงแนวคิดพื้นฐานของการสุ่มตัวอย่างและเทคนิคที่นักวิจัยสามารถนำไปใช้ในงานวิจัยของตนได้. 1. ทฤษฎีพื้นฐานของการสุ่มตัวอย่าง 1.1 การสุ่ม (Randomization) การสุ่มคือกระบวนการที่ทำให้ทุกรายการในกลุ่มมีโอกาสเท่า ๆ กันในการถูกเลือกมีในตัวอย่าง นั่นคือทุกรายการมีโอกาสเท่ากันที่จะเป็นส่วนหนึ่งของตัวอย่าง. วิธีการที่พบบ่อยในการสุ่มคือการใช้เลขสุ่มหรือเครื่องหมายทางสถิติ. 1.2 ความแท้จริง (Representativeness) ตัวอย่างที่ถูกสุ่มต้องมีความแท้จริง หมายความว่า มันต้องเป็นที่มาสะท้อนคุณสมบัติหรือลักษณะทั่วไปของประชากรทั้งหมด. ถ้าตัวอย่างไม่แท้จริง ผลการวิจัยอาจไม่สามารถนำไปใช้กับประชากรทั้งหมดได้. 2. วิธีการสุ่มตัวอย่าง 2.1 การสุ่มแบบสุ่มแบบเสมอ (Simple Random Sampling) การสุ่มแบบเสมอคือกระบวนการที่ทุกรายการในประชากรมีโอกาสเท่า ๆ กันที่จะถูกเลือกเป็นส่วนหนึ่งของตัวอย่าง นักวิจัยสามารถใช้ตัวเลขสุ่ม, การใช้คอมพิวเตอร์, หรือวิธีอื่น ๆ เพื่อทำการสุ่ม. 2.2 การสุ่มแบบสุ่มตามปริมาณ (Stratified Random Sampling) การสุ่มตามปริมาณนั้นเป็นการแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มย่อย ๆ ที่เรียกว่า Strata และทำการสุ่มแยกตัวอย่างจากแต่ละ Stratum โดยตัวอย่างจะมีความแท้จริงมากขึ้นเนื่องจากมันแสดงถึงทุกประการของประชากร. 2.3 การสุ่มตามคลัสเตอร์ (Cluster Random Sampling) การสุ่มตามคลัสเตอร์นั้นจะแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มที่เรียกว่าคลัสเตอร์และทำการสุ่มเลือกคลัสเตอร์บางกลุ่มมาเป็นตัวอย่าง…