เทคนิคการสุ่มตัวอย่าง (Sampling Techniques) ในการทำวิจัย

ในการทำวิจัยเชิงปริมาณ การเก็บข้อมูลจากทุกคนในประชากรเป้าหมาย (Population) มักเป็นเรื่องที่ไม่สามารถทำได้จริง เนื่องจากข้อจำกัดด้านเวลา ทรัพยากร และงบประมาณ นักวิจัยจึงจำเป็นต้องใช้ เทคนิคการสุ่มตัวอย่าง (Sampling Techniques) เพื่อเลือกกลุ่มย่อยที่เรียกว่า กลุ่มตัวอย่าง (Sample) มาแทนประชากรทั้งหมด โดยกลุ่มตัวอย่างนั้นควรเป็นตัวแทนที่ดีของประชากร เพื่อให้ผลลัพธ์สามารถนำไปอ้างอิงหรือสรุปได้อย่างถูกต้อง

ประเภทของเทคนิคการสุ่มตัวอย่าง

การสุ่มตัวอย่างสามารถแบ่งได้เป็น 2 ประเภทหลัก ได้แก่:

1. การสุ่มตัวอย่างแบบมีความน่าจะเป็น (Probability Sampling)

ในวิธีนี้ ทุกหน่วยในประชากรมีโอกาสถูกเลือกเข้าสู่กลุ่มตัวอย่างอย่างเท่าเทียมกัน ซึ่งช่วยลดอคติ (bias) และเพิ่มความน่าเชื่อถือของผลวิจัย ตัวอย่างเทคนิคในกลุ่มนี้ ได้แก่:

• Simple Random Sampling: การสุ่มอย่างแท้จริง เช่น ใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์หรือจับฉลาก
• Stratified Sampling: แบ่งประชากรเป็นกลุ่มย่อย (Strata) ตามลักษณะ เช่น เพศ หรืออายุ แล้วสุ่มจากแต่ละกลุ่มอย่างสัดส่วน
• Systematic Sampling: เลือกตัวอย่างตามลำดับ เช่น ทุกคนที่ 5 ในรายการ
• Cluster Sampling: แบ่งประชากรเป็นกลุ่ม (Cluster) แล้วสุ่มเลือกกลุ่ม จากนั้นเก็บข้อมูลจากทุกคนในกลุ่มนั้น

2. การสุ่มตัวอย่างแบบไม่มีความน่าจะเป็น (Non-probability Sampling)

ในวิธีนี้ ไม่ได้มีการสุ่มอย่างแท้จริง อาจใช้การเลือกตามความสะดวกหรือดุลยพินิจของนักวิจัย เหมาะสำหรับงานวิจัยเชิงคุณภาพหรืองานเบื้องต้น ตัวอย่างเช่น:

• Convenience Sampling: เลือกผู้ให้ข้อมูลที่สะดวกเข้าถึง
• Purposive Sampling: เลือกผู้ให้ข้อมูลเฉพาะที่ตรงกับวัตถุประสงค์ เช่น ผู้เชี่ยวชาญ
• Snowball Sampling: ใช้วิธีแนะนำกันเป็นทอด ๆ เหมาะกับประชากรที่เข้าถึงยาก
• Quota Sampling: แบ่งกลุ่มตามสัดส่วน แล้วเลือกตามที่กำหนด โดยไม่สุ่ม

Tag : การสุ่มตัวอย่าง

🔗 หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติมและแนะนำการใช้บริการ คุณสามารถเยี่ยมชมเว็บไซต์ onedisser.com ที่ปรึกษางานวิจัย เพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติม หรือ ติดต่อเราได้ที่!

ติดต่อสอบถาม