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