แบบแผนการสุ่มตัวอย่าง
ในการสุ่มตัวอย่างจากประชากร อาจแบ่งได้ 2 ประเภทใหญ่ ๆ คือ
- การสุ่มตัวอย่างชนิดที่ไม่ทราบโอกาส หรือความน่าจะเป็นที่แต่ละหน่วยถูกเลือกขึ้นมาเป็นตัวอย่าง (Non – probability sampling) ไม่สามารถวัดควาถูกต้อง หรือ ความเชื่อถือได้ของค่าประมาณจากตัวอย่างนั้น ๆ
- การสุ่มตัวอย่างชนิดที่ทราบโอกาส หรือความน่าจะเป็นที่แต่ละหน่วยถูกเลือกขึ้นมาเป็นตัวอย่าง (Probability sampling) สามารถกำหนดได้ว่า หน่วยแต่ละหน่วยของประชากรมีโอกาสเท่าใด ที่จะถูกเลือกขึ้นมาเป็นตัวอย่าง
- การสุ่มตัวอย่างชนิดที่ไม่ทราบโอกาส
– ไม่สามารถวัดควาถูกต้อง หรือ ความเชื่อถือได้ของค่าประมาณจากตัวอย่างนั้น ๆ ใช้ได้ผลดีในกรณีที่ลักษณะของสิ่งที่ศึกษาพบได้น้อยในประชากร และในกรณีที่ไม่สามารถกำหนดกรอบของหน่วยศึกษาใน แบบแผนการสุ่มตัวอย่าง ได้
– การสุ่มตัวอย่างแบบบังเอิญ (Accidental sampling)
– การสุ่มตัวอย่างแบบโควต้า (Quota sampling)
– การสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง (Purposive sampling)
– การสุ่มตัวอย่างแบบบอลล์หิมะ (Snowball sampling)
- การสุ่มตัวอย่างชนิดที่ทราบโอกาส
สามารถกำหนดได้ว่า หน่วยแต่ละหน่วยของประชากรมีโอกาสเท่าใด ที่จะถูกเลือกขึ้นมาเป็นตัวอย่าง โดยโอกาสที่แต่ละหน่วยประชากรเป้าหมายจะถูกเลือกขึ้นมาเป็นตัวอย่างต้องเท่ากัน
– การสุ่มกระจายแบบง่าย (Simple random sampling) เป็นแบบการสุ่มตัวอย่าง จากหน่วยย่อยของประชากร ที่มีลักษณะใกล้เคียงกัน โดยเปิดโอกาสให้หน่วยย่อยของประชากรทุกหน่วย มีสิทธิ์ได้รับการเลือกเท่า ๆ กัน อาจมีบัญชีรายชื่อของประชากรทุกหน่วยแล้ว ทำการจับสลาก หรือ ใช้ตารางเลขสุ่ม (Random number table) หรือ ใช้คอมพิวเตอร์สร้างเลขสุ่มจนได้กลุ่ม ตัวอย่างประชากรครบตามต้องการ
– การสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม (Cluster sampling) เป็นการสุ่มตัวอย่างประชากร แบบที่ประชากรอยู่รวมกันเป็นกลุ่ม ๆ (Cluster) โดยแต่ละกลุ่มมีลักษณะภายในกลุ่มที่หลากหลาย หรือมีความแตกต่างในทำนองเดียวกัน แต่ระหว่างกลุ่มมีความคล้ายคลึงกัน เช่น กลุ่มเกษตรในหมู่บ้าน กลุ่มนักเรียนในห้องเรียน เป็นต้น จำนวนของกลุ่มต่าง ๆ จะถูกสุ่มขึ้นมาทำการศึกษา เมื่อสุ่มได้กลุ่มใด ก็จะนำสมาชิกที่อยู่ในกลุ่มนั้น ๆ ทั้งหมดมาทำการศึกษา เช่น การศึกษาเกี่ยวกับครัวเรือนในประเทศไทย เราอาจแบ่งครัวเรือนออกเป็นกลุ่มโดยใช้ตำบลเป็นหลัก แล้วทำการสุ่มตำบล เมื่อสุ่มตำบลแล้ว ก็ทำการเก็บรวบรวมข้อมูลจากทุกครัวเรือนที่อยู่ในตำบลที่สุ่มได้นั้น ๆ เป็นต้น ถ้าการจัดกลุ่มของประชากรเป็นกลุ่มย่อย ๆ โดยใช้ท้องที่ทางภูมิศาสตร์ (Geographic subdivision) เป็นหลัก การสุ่มตัวอย่างประชากรโดยวิธีนี้ ก็มีชื่อเรียกอีกอย่างหนึ่งว่า Area sampling
– การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น (Stratified sampling) เป็นการสุ่มตัวอย่าง ประชากรแบบจัดประชากรออกเป็นพวก หรือ ชั้น (Stratum) การแบ่งประชากรเป็นพวก หรือชั้น ยึดหลักให้มีลักษณะภายในคล้ายกัน หรือเป็นเอกพันธ์ (Homogeneous) มากที่สุด แต่จะแตกต่างกันระหว่างชั้นมากที่สุด จากนั้นจึงทำการสุ่มจากแต่ละชั้นขึ้นมาทำการศึกษา โดยใช้สัดส่วนของกลุ่มตัวอย่างประชากรที่สุ่มขึ้นมาเท่ากัน หรือไม่เท่ากันก็ได้ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับความเหมาะสม
– การสุ่มตัวอย่างแบบหลายขั้นตอน (Multi-stage sampling) เป็นการสุ่มตัวอย่างประชากร โดยแบ่งประชากรออกเป็นลำดับชั้นต่าง ๆ แบบลดหลั่น เช่น ภาค จังหวัด อำเภอ ตำบล หมู่บ้าน เป็นต้น โดยทำการสุ่มประชากรจากหน่วย หรือสำดับชั้นที่ใหญ่ก่อน จากหน่วยที่สุ่มได้ ก็ทำการสุ่มหน่วยที่มีลำดับใหญ่รองลง ไปทีละชั้น ๆ จนถึงกลุ่มตัวอย่างในชั้นที่ต้องการ การสุ่มแบบนี้จึงมีลักษณะการกระจายเป็นร่างแห ที่ขยายออกไปเรื่อย ๆ จนถึงหน่วยที่ต้องการเก็บรวบรวมข้อมูล ถ้าใช้การสุ่ม 2 ครั้ง ก็เรียก Two-stage sampling ถ้า 3 ครั้ง ก็เป็น Three-stage sampling เป็นต้น
การสุ่มตัวอย่างชนิดไม่ทราบความน่าจะเป็น (Non – probability sampling)
- การสุ่มตัวอย่างแบบบังเอิญ (Accidental sampling) เป็นการเลือกกลุ่มตัวอย่าง เพื่อให้ได้จำนวนตามต้องการ โดยไม่มีหลักเกณฑ์ กลุ่มตัวอย่างจะเป็นใครก็ได้ที่สามารถให้ข้อมูลได้ เลือกหน่วยประชากรขึ้นมาโดยไม่ได้ตั้งใจ หน่วยประชากรที่เราต้องการจะเป็นใครก็ได้ที่สามารถให้ข้อมูลได้
ข้อเสีย ; อาจทำให้ได้ตัวอย่างที่ไม่สามารถใช้เป็นตัวแทนประชากรเป้าหมายได้ เช่น ต้องการประชากรเป้าหมายเพศชายและเพศหญิงในสัดส่วนที่เท่ากัน แต่การสุ่มด้วยวิธีนี้อาจได้ตัวอย่างที่เป็นเพศชายมากกว่าเพศหญิง
- การสุ่มตัวอย่างแบบโควต้า ( Quota sampling ) เป็นการเลือกกลุ่มตัวอย่าง โดย คำนึงถึงสัดส่วนองค์ประกอบของประชากร เช่น เมื่อต้องการกลุ่มตัวอย่าง 100 คน ก็แบ่งเป็นเพศชาย 50 คน หญิง 50 คน แล้วก็เลือกแบบบังเอิญ คือ เจอใครก็เลือกจนครบตามจำนวนที่ต้องการ การสุ่มตัวอย่างโดยการกำหนดสัดส่วนและจำนวนตัวอย่างของประชากรที่มีคุณสมบัติบางประการที่ต้องการจะเก็บข้อมูล จากนั้นจึงเก็บรวบรวมข้อมูลจากตัวอย่างให้ได้ตามจำนวนที่กำหนดไว้ในแต่ละกลุ่ม
ข้อเสีย : อาจประสบความยุ่งยากในการระบุคุณลักษณะของประชากรที่ใช้ในการกำหนดจำนวนตัวอย่าง
- การสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง ( Purposive sampling ) เป็นการเลือกกลุ่มตัวอย่าง โดยพิจารณาจากการตัดสินใจของผู้วิจัยเอง ลักษณะของกลุ่มที่เลือกเป็นไปตามวัตถุประสงค์ของการวิจัย การเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบเจาะจงต้องอาศัยความรอบรู้ ความชำนาญและประสบการณ์ในเรื่องนั้นๆของผู้ทำวิจัย การเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบนี้มีชื่อเรียกอีกอย่างว่า Judgement sampling การสุ่มตัวอย่างโดยการใช้ดุลยพินิจของผู้วิจัยเอง ปกติจะใช้วัตถุประสงค์บางประการของการวิจัยเป็นเครื่องช่วยตัดสิน ต้องอาศัยความรู้และประสบการณ์ของผู้เชี่ยวชาญ
ข้อเสีย : การสุ่มตัวอย่างวิธีนี้มีโอกาสที่จะพลาดได้เสมอ หากไม่คุ้นเคยกับประชากรทั้งหมดที่จะสุ่มตัวอย่างออกมาเป็นตัวแทน
- การสุ่มตัวอย่างแบบบอลล์หิมะ (Snowball sampling) เป็นการออกแบบเทคนิคการวิจัยที่เป็นที่นิยมมากวิธีหนึ่ง ที่ผสมผสานลงไปได้ในหลายขั้นตอนของการวิจัยแบบต่างๆ ไม่จำกัดว่าจะต้องเป็นการวิจัยเชิงปริมาณ หรือการวิจัยเชิงคุณภาพในทุกสาขา อีกทั้งมีชื่อเรียกแตกต่างกันไปตามความถนัด เช่น การสุ่มแบบลูกโซ่ การสุ่มแบบแนะนำปากต่อปาก การอ้างอิงด้วยบุคคลและผู้เชี่ยวชาญ การอ้างอิงต่อเนื่องแบบปากต่อปาก การเดินแบบดินพอกหางหมู การสะสมแบบก้อนหิมะ
ในบางครั้งหน่วยที่จะศึกษายากแก่การเข้าถึง เริ่มต้นจากการพยายามหาตัวอย่างแรกให้ได้ ขอความร่วมมือจากตัวอย่างแรกในการแนะนำตัวอย่างต่อ ๆ ไป สำรวจไปเรื่อยจากตัวอย่างแรก จนได้จำนวนตัวอย่างตามที่ต้องการ
ข้อเสีย : อาจประสบปัญหาในการขอความร่วมมือเพื่อหาตัวอย่างที่มีคุณสมบัติตามเป้าหมายของการวิจัย
Email: thesisonline99@gmail.com
ยินดีให้คำปรึกษาทุกท่านค่ะ คลิก : https://m.me/iamthesis/
Facebook : https://www.facebook.com/iamthesis
Website: http://www.iamthesis.com/
ช่องทางในการติดตามความรู้จากเรา
#บทความ #แปล #ปรึกษาวิทยานิพนธ์
#เครื่องมือวิจัย #เทคนิคสำหรับวิจัย #งานวิจัย
#การวิจัย #วิจัย
