การสุ่มตัวอย่าง หมายถึง กระบวนการคัดเลือกกลุ่มตัวอย่างจากประชากรทั้งหมด เพื่อให้กลุ่มตัวอย่างเป็นตัวแทนของประชากรในการให้ข้อมูล และสามารถใช้ข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่าง เป็นข้อมูลอ้างอิงสู่ประชากรได้อย่างสมเหตุสมผล
ทำไมต้องใช้การสุ่มตัวอย่าง?
- ประหยัดเวลาและทรัพยากร: แทนที่จะศึกษาประชากรทั้งหมด เราสามารถศึกษาแค่กลุ่มตัวอย่างที่เล็กกว่า
- เพิ่มความแม่นยำ: การสุ่มตัวอย่างที่ดี ช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่ได้ เป็นตัวแทนของประชากร
- ลดอคติ: การสุ่มตัวอย่าง ช่วยลดโอกาสที่ข้อมูลจะบิดเบือนจากอคติของผู้วิจัย
วิธีการสุ่มตัวอย่าง
มีวิธีการสุ่มตัวอย่างหลายแบบ แต่ละแบบมีข้อดีข้อเสียแตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูล ประชากร และวัตถุประสงค์ของการวิจัย
1. การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย (Simple random sampling)
เป็นการสุ่มตัวอย่างแบบโอกาสเท่าเทียมกัน ทุกหน่วยในประชากรมีโอกาสถูกเลือกเท่ากัน
วิธีการ
- เขียนหมายเลขประจำหน่วยตัวอย่างทั้งหมด
- สุ่มหมายเลขโดยใช้ตารางเลขสุ่ม หรือโปรแกรมสุ่ม
2. การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น (Stratified sampling)
เป็นการแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มย่อย (strata) ตามคุณลักษณะที่มีความสำคัญ เช่น เพศ อาชีพ ระดับการศึกษา
วิธีการ
- แบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มย่อย
- สุ่มตัวอย่างจากแต่ละกลุ่มย่อย
3. การสุ่มตัวอย่างแบบเป็นกลุ่ม (Cluster sampling)
เป็นการแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่ม (clusters)
วิธีการ
- แบ่งประชากรออกเป็นกลุ่ม
- สุ่มเลือกกลุ่ม
- ศึกษาสมาชิกทั้งหมดในกลุ่มที่ถูกเลือก
4. การสุ่มตัวอย่างแบบตามความสะดวก (Convenience sampling)
เป็นการเลือกตัวอย่างจากกลุ่มที่สะดวก
วิธีการ
- เลือกตัวอย่างจากกลุ่มที่เข้าถึงได้ง่าย
- เช่น สุ่มตัวอย่างจากนักศึกษาในมหาวิทยาลัย
สรุป
การสุ่มตัวอย่างเป็นขั้นตอนสำคัญในงานวิจัย ช่วยให้ได้ข้อมูลที่แม่นยำและน่าเชื่อถือ