ประชากรและกลุ่มตัวอย่าง

การได้มาซึ่งกลุ่มตัวอย่างที่ดีจะสามารถอ้างอิงไปถึงประชากร

ประชากรและกลุ่มตัวอย่าง

                                                เรียบเรียงโดย ศศิธร ชิดนายี

ประชากร (Population) หมายถึง สมาชิกทั้งหมดที่อยู่ในกรอบที่เกี่ยวข้องกับปัญหาการวิจัย  

กลุ่มตัวอย่าง (sample) หมายถึง สมาชิกส่วนหนึ่งของประชากร กลุ่มตัวอย่างที่ดีจะมีลักษณะที่สำคัญของประชากร การเลือกกลุ่มตัวอย่างที่ดีจึงมีความสำคัญ เพราะผลการศึกษาจะสามารถอ้างอิงไปสู่ประชากรได้  

ลักษณะของประชากร

1. มีความเป็นเอกพันธ์ (Homogeneous)
2. วิวิธพันธ์ (Heterogeneous) มีความแตกต่างกัน หลากหลาย เช่น ต่างอายุ ศาสนา เพศ

การสุ่มกลุ่มตัวอย่าง (Sampling) เป็นกระบวนการที่ทำให้ได้ตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของประชากร อธิบายให้ชัดเจนว่ากลุ่มตัวอย่างได้มาอย่างไร

สมาชิก (element) หมายถึง บุคคลหรือสิ่งที่ใช้เป็นหน่วยในการสุ่ม เช่น คนแต่ละคน

หน่วยการสุ่ม (sampling unit) หมายถึง สมาชิกหรือกลุ่มสมาชิกที่รวมอยู่ในประชากร

กรอบการสุ่ม (sampling frame) หมายถึง บัญชีรายชื่อของหน่วยการสุ่มทั้งหมด

                ในการเลือกกลุ่มตัวอย่างจะมีหลักการสุ่มตัวอย่างเพื่อให้เป็นตัวแทนที่ดีของประชากร ได้แก่ สมาชิกเป็นตัวแทนที่ดีของประชากร มีคุณลักษณะสำคัญเหมือนประชากร สมาชิกทุกหน่วยมีโอกาสได้เป็นกลุ่มตัวอย่างเท่าเทียมกัน และกลุ่มตัวอย่างควรมีขนาดใหญ่เพียงพอ ซึ่งอาศัยเทคนิคในการสุ่มตัวอย่าง

1. อาศัยความน่าจะเป็น (probabilistic sampling) เป็นวิธีการที่สมาชิกทุกหน่วยมีโอกาสเป็นกลุ่มตัวอย่างเท่ากัน
2. ไม่อาศัยความน่าจะเป็น (non- probabilistic sampling) จะเลือกเฉพาะสมาชิกที่มีคุณสมบัติตรงตามปัญหาวิจัย มีการตั้งกฎเกณฑ์ในการคัดเลือก เช่น อายุ ระดับการศึกษา เป็นการสุ่มโดยบังเอิญ การสุ่มแบบโควตา การสุ่มตัวอย่างเฉพาะเจาะจง การสุ่มกลุ่มตัวอย่างตามสะดวก และการสุ่มตัวอย่างแบบสโนว์บอลล์ 

เทคนิคการสุ่มโดยอาศัยความน่าจะเป็น  

1. สุ่มอย่างง่าย  (simple random sampling) ประชากรควรเป็นอกพันธ์ สมาชิกทุกหน่วยมีโอกาสเท่าเทียมกัน เช่น การจับฉลาก หรือใช้ตารางเลขสุ่ม ก่นใช้ต้องรู้ว่าประชากรมีเท่าไหร่ และต้องการกลุ่มตัวอย่างจำนวนเท่าไหร่ ถ้าเกิน 50 ควรใช้ตารางเลขสุ่ม ในการใช้ตารางเลขสุ่มนั้นตารางเลขสุ่มที่ดีต้องได้รับการพิสูจน์มาก่อนใช้ว่าเป็นตารางที่ดี ในการใช้ตารางมีวิธีการคือ ต้องมี  กรอบการสุ่ม (sampling frame)ของสมาชิกทุกคน ให้หมายเลขกับประชากร กำหนดจุดเริ่มต้น กำหนดวิธีอ่านว่าจะอ่านทีละบรรทัดหรือกี่ตัว ไปทางไหน อ่านตามวิธีที่กำหนด
2. สุ่มเป็นระบบ (systematic random sampling ) ควรใช้กับประชากรเป็นอกพันธ์ มีการเรียงตามระบบหรือตามธรรมชาติ วิธีการคือ กำหนดขนาดกลุ่มตัวอย่างที่ต้องการ หาระยะห่างโดยนำจำนวนประชากรตั้งหารด้วยขนาดของกลุ่มตัวอย่าง เช่น ต้องการกลุ่มตัวอย่าง 5 หน่วยจากประชากร 100 หน่วย ให้นำ 5 มาหาร 100 จะได้เท่ากับ 20 คือเป็นระยะห่างหมายความว่านำสมาชิกที่ห่างทุก 20 หน่วย การใช้วิธีการสุ่มอย่างมีระบบจะทำให้มีการกระจายประชากรในพื้นที่ ในการสุ่มเป็นระบบนี้โอกาสถูกเลือกของตัวอย่างไม่เป็นอิสระจากกัน เพราะเมื่อตัวอย่างแรกถูกสุ่มแล้ว  ตัวอย่างหน่วยอื่นก็จะถูกกำหนดให้เลือกตามมาโดยอัตโนมัติ
3. การสุ่มแบบยกกลุ่ม (cluster random sampling) ประชากรมีความเป็นกลุ่มตามธรรมชาติและมีความหลากหลาย เช่น ในการศึกษาประชากรมัธยมศึกษาตอนต้น ประกอบด้วยชั้น ม.1 จำนวน 10 ห้อง ม.2 จำนวน 10 ห้อง ม.3 จำนวน 15 ห้อง เลือกกลุ่มตัวอย่างโดยเลือกชั้น ม.1 จำนวน 2 ห้อง ม.2 จำนวน 2 ห้อง ม.3 จำนวน 3 ห้อง อาจใช้การสุ่มอย่างง่ายหรือการสุ่มเป็นระบบมาช่วย นักเรียนแต่ละห้องเรียนจะเป็นกลุ่มตัวอย่างทั้งหมดที่มีความหลากหลายในเพศ สติปัญญา ระหว่างห้องมีความคล้ายคลึงกัน

สิ่งที่ควรคำนึงถึงการสุ่มแบบกลุ่ม มีดังนี้

-ความแตกต่างของลักษณะที่จะศึกษาระหว่างกลุ่ม (cluster) มีไม่มาก หรือมีความเป็นเอกพันธ์

-ขนาดของแต่ละกลุ่มเท่ากันหรือแตกต่างกันไม่มาก จะทำให้การประมาณค่าพารามิเตอร์ จะมีลักษณะไม่อคติมากกว่า

-ขนาดของกลุ่ม (cluster) ไม่มีคำตอบว่าจำนวนหน่วยตัวอย่างที่ศึกษาในแต่ละกลุ่ม แน่นอน ขึ้นอยู่กับคำถามการวิจัยและความยากง่ายในการเก็บข้อมูล

 

1. การสุ่มแบบแบ่งชั้น (stratified random sampling)ในการวิจัยโดยใช้การสุ่มแบบนี้เหมาะกับงานวิจัยที่สนใจความแตกต่างระหว่างกลุ่มย่อย ประชากรมีความแตกต่างกัน แบ่งเป็นชั้นหรือพวก ในแต่ละชั้นมีความเป็นเอกพันธ์ ระหว่างชั้นมีความแตกต่างกัน จำนวนสมาชิกในกลุ่มย่อยจะถูกกำหนดให้เป็นสัดส่วน (proportion) ตามสัดส่วนที่ปรากฏในประชากร เช่น ประชากรเป็นนักเรียนชั้นมัธยมศึกษา 1-6 กลุ่มตัวอย่างต้องมีครบทุกชั้นปี แล้วแบ่งตามสัดส่วนเสมอ เช่น เพศชาย อายุ

 

เพศ	ประชากร	กลุ่มตัวอย่าง
ชาย	120	60
หญิง	100	50
รวม	220	110

 ต้องการกลุ่มตัวอย่าง 25 %

 

เพศ/อายุ	น้อยกว่า 20 ปี		20 ปีขึ้นไป		รวม
	จำนวน	กลุ่มตัวอย่าง 25 %	จำนวน	กลุ่มตัวอย่าง 25 %	จำนวน	กลุ่มตัวอย่าง 25 %
ชาย	80	20	130	33	210	53
หญิง	100	25	200	50	300	75
รวม	180	45	330	83	510	128

 
 

1. การสุ่มแบบหลายขั้นตอน (multi-stage sampling)

ใช้กรณีที่มีประชากรมากๆ โดยแบ่งประชากรออกเป็นลำดับชั้นต่าง ๆ แบบลดหลั่น เช่น ภาค จังหวัด อำเภอ ตำบล หมู่บ้าน เป็นต้น

 

ภาพวิธีการสุ่มแบบหลายขั้นตอน