การสุ่มตัวอย่าง

การสุ่มตัวอย่าง (Sampling Method)

การสุ่มตัวอย่างออกได้เป็น 2 แนวทางหลัก ๆ ได้แก่ แนวทางการสุ่มตัวอย่างแบบไม่ใช้ความน่าจะเป็น (Nonprobability Sampling Method) และแนวทางการสุ่มตัวอย่างแบบใช้ความน่าจะเป็น  (Probability Sampling Method) 

1. การสุ่มตัวอย่างแบบไม่ใช้ความน่าจะเป็น(Nonprobability  Sampling Method)  หมายถึง กระบวนการของการสุ่มตัวอย่างที่ค่า ความน่าจะเป็นของการเลือกตัวอย่างในแต่ละหน่วยจากประชากรไม่สามารถหาหรือกำหนดได้  รูปแบบหลัก ๆ  ของการสุ่มตัวอย่างแบบไม่ใช้ความน่าจะเป็นที่นิยมใช้กัน  ได้แก่ 

    1.1 การสุ่มตัวอย่างแบบบังเอิญหรือตามความสะดวก (Convenience Sampling) หมายถึง การที่ผู้วิจัยได้คัดเลือกหน่วยตัวอย่างโดยยึดหลักความสะดวกเป็นสำคัญ เช่น ครูอาจเลือกนักเรียนคนใดก็ได้ที่อยู่ในชั้นเรียนประจำของครูขึ้นมาเป็นกลุ่มตัวอย่างในการศึกษา หรือ ผู้วิจัยอาจเลือกคนที่กำลังอยู่บนถนนในช่วงเวลาที่ไปสอบถามหรือสัมภาษณ์โดยเป็น 200 คนแรกที่ผู้วิจัยพบ หรือ ผู้วิจัยบังเอิญไปพบว่าประชากรที่กำลังศึกษาขณะนั้นกำลังมีการประชุมสัมมนาอยู่พอดีจึงนำแบบสอบถามมาสอบถาม

   1.2 การสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง (Purposive Sampling) หมายถึง การที่ผู้วิจัยใช้วิจารณญาณของตนเองว่าจะเลือกหน่วยใดที่ผู้วิจัยคิดว่าหน่วยนั้นน่าจะเป็นตัวแทนที่ดีของประชากร นั่นหมายถึงว่าโอกาสที่หน่วยของประชากรจะถูกเลือกขึ้นมาศึกษาขึ้นอยู่กับวิจารณญาณของผู้วิจัยเป็นประการสำคัญ เช่น ผู้วิจัยเลือกเอาจังหวัดเชียงใหม่ขึ้นมาเป็นหน่วยตัวอย่างของการศึกษาโดยคิดว่าจังหวัดเชียงใหม่เป็นตัวแทนของเขตภาคเหนือ ผู้วิจัยเลือกเอาโรงเรียนประจำจังหวัดขึ้นมาเป็นหน่วยตัวอย่างของการศึกษาโดยคิดว่าโรงเรียนประจำจังหวัดน่าจะเป็นตัวแทนของทุกโรงเรียนในจังหวัดหนึ่ง ๆ ได้

   1.3  การสุ่มตัวอย่างแบบโควต้า (Quota Sampling) หมายถึง  การที่ผู้วิจัยได้มีการกำหนดตัวแปรควบคุมโควต้าที่ใช้ในการศึกษา  โดยกำหนดสัดส่วนของตัวแปรควบคุมโควต้าในประชากรและเลือกตัวอย่างจากประชากรตามสัดส่วนที่ได้มีการกำหนดไว้ เช่น ในการวิจัยเรื่อง ความพึงพอใจของลูกค้าที่มีต่อการให้บริการของหน่วยงานพบว่ามีเพศชายและเพศหญิงมาใช้บริการในระดับที่เท่า ๆ กัน  ดังนั้นผู้วิจัยก็จะต้องกำหนดสัดส่วนของเพศชายและเพศหญิงในกลุ่มตัวอย่างให้เท่ากัน หรือถ้าผู้วิจัยพบว่าลูกค้าของหน่วยงานมีระดับรายได้ทั้งรายได้สูง รายได้ปานกลาง และรายได้ปานกลางค่อนข้างน้อย โดยมีลูกค้าที่มีรายได้สูงร้อยละ 60  ลูกค้าที่มีรายได้ปานกลางร้อยละ  30 และลูกค้าที่มีรายได้ปานกลางค่อนข้างน้อยมีร้อยละ  10  ดังนั้นการสุ่มตัวอย่างลูกค้าก็จะต้องทำการสุ่มตัวอย่างจากลูกค้าที่มีรายได้สูง  รายได้ปานกลางและรายได้ ปานกลางค่อนข้างน้อยมาร้อยละ 60, 30  และ 10  ตามลำดับด้วย เป็นต้น

   1.4  การสุ่มตัวอย่างแบบสโนว์บอลหรือแบบลูกโซ่ (Snow Ball or Chain Sampling) หมายถึง การเลือกตัวอย่างในลักษณะแบบต่อเนื่อง โดยที่ตัวอย่างแรกจะเป็นผู้ให้คำแนะนำในการเลือกตัวอย่างถัดไป และมีการแนะนำต่อไปจนกระทั่งได้ขนาดตัวอย่างตามที่ผู้วิจัยต้องการ  เช่น ในการวิจัยเรื่องการทุจริตคอรัปชั่น  เรื่องหนี้สินนอกระบบ   การปราบปรามยาเสพติด  โดยที่ผู้วิจัยจะทำการเลือกตัวอย่างแรกขึ้นมาก่อน  จากนั้นตัวอย่างแรกที่ได้เลือกมาก็จะเป็นผู้ให้ชื่อของตัวอย่างที่สองต่อไป  และตัวอย่างที่สองก็จะเป็นผู้ให้ชื่อของตัวอย่างที่สามต่อไปทำเช่นนี้เรื่อยไปจนกระทั่งได้ขนาดตัวอย่างตามที่ผู้วิจัยต้องการ

2. การสุ่มตัวอย่างแบบใช้ความน่าจะเป็น (Probability  Sampling Method)  หมายถึง  กระบวนการของการสุ่มตัวอย่างที่ค่าความน่าจะเป็นของการเลือกตัวอย่างในแต่ละหน่วยจากประชากรสามารถหาหรือกำหนดได้ รูปแบบหลัก ๆ ของการสุ่มตัวอย่างแบบใช้ความน่าจะเป็นที่นิยมใช้กัน ได้แก่

   2.1 การสุ่มตัวอย่างแบบธรรมดาหรือแบบง่าย (Simple  Random Sampling) หมายถึง การสุ่มตัวอย่างที่ทุกหน่วยของประชากรได้รับการสุ่มตัวอย่างมาเท่ากัน การสุ่มตัวอย่างแบบนี้สามารถแบ่งออกได้เป็น 2 วิธีย่อย คือ การสุ่มตัวอย่างโดยวิธีการจับฉลาก และการสุ่มตัวอย่างโดยใช้ตารางเลขสุ่ม และการสุ่มตัวอย่างโดยใช้คอมพิวเตอร์สุ่มตัวอย่าง

    2.2 การสุ่มตัวอย่างแบบเป็นระบบ (Systematic  Sampling)  หมายถึง  กระบวนการสุ่มตัวอย่างที่ใช้การเลือกตัวอย่างในลักษณะที่เป็นช่วงสุ่ม (Sampling  Interval) ที่เท่า ๆ กัน โดย

            ช่วงสุ่ม  (k)  =   ขนาดของประชากร(N)

                                 ขนาดของกลุ่มตัวอย่าง  (n)

    2.3  การสุ่มตัวอย่างแบบชั้นภูมิ  (Stratified Sampling) หมายถึง  กระบวนการของการจำแนกสมาชิกของประชากรออกเป็นชั้นต่าง ๆ โดยที่สมาชิกของประชากรที่อยู่ใน ชั้นภูมิเดียวกันจะมีลักษณะหรือคุณสมบัติเดียวกัน  แต่ต่างชั้นภูมิกันจะมีลักษณะหรือคุณสมบัติที่แตกต่างกันและมีการสุ่มตัวอย่างเพื่อให้ได้กลุ่มตัวอย่างจากแต่ละชั้นภูมิเพื่อนำมาศึกษา 

   2.4 การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งกลุ่ม (Cluster Sampling)  หมายถึง  กระบวนการของการจำแนกสมาชิกของประชากรออกเป็นกลุ่มต่าง ๆ โดยยึดเกณฑ์ความเหมือนหรือความคล้ายคลึงกันโดยที่แต่ละกลุ่ม มีความเหมือนกันหรือคล้ายคลึงกัน  แต่ภายในกลุ่มเดียวกันจะมีความแตกต่างในลักษณะหรือคุณสมบัติ  โดยอาจจะแบ่งออกตามสภาพพื้นที่หรือสภาพภูมิศาสตร์  หรืออาจแบ่งโดยใช้เกณฑ์อื่นที่ผู้วิจัยกำหนดขึ้นมา ก็ได้  ตัวอย่างของการแบ่งออกตามสภาพพื้นที่หรือสภาพภูมิศาสตร์ เช่น ศึกษาวิจัยเรื่องความคิดเห็นของประชาชนในเขตกรุงเทพฯต่อการแก้ไขปัญหาเศรษฐกิจของรัฐบาล โดยแบ่งจังหวัดกรุงเทพฯ ออกเป็นตามเขตต่าง ๆ โดยที่แต่ละเขตจะมีความหลากหลายของอาชีพ (การแบ่งออกเป็นเขตต่าง ๆ ถือว่าเป็นการแบ่งออกเป็นกลุ่มต่าง ๆ) เป็นต้น หรือ ตัวอย่างที่แบ่งโดยใช้เกณฑ์อื่นที่ผู้วิจัยกำหนดขึ้นมา เช่น ศึกษาวิจัยเรื่องการสำรวจความคิดเห็นของครูต่อการโอนถ่ายบุคลากรไปสังกัดองค์กรปกครองส่วนท้องถิ่น โดยแบ่งออกเป็นครูกลุ่มต่างๆ ได้แก่ กลุ่มครูผู้สอน และกลุ่มครูที่เป็นผู้บริหาร  โดยที่แต่ละกลุ่มจะประกอบด้วยครูที่มีคุณลักษณะหลากหลายที่อยู่ในโรงเรียนประเภทต่าง ๆ

   2.5 การสุ่มตัวอย่างแบบหลายขั้นตอน (Multi-stage Sampling) หมายถึง กระบวนการของการสุ่มตัวอย่างในแต่ละกลุ่มลงไปในระดับย่อยต่าง ๆ  จนถึงหน่วยการวิเคราะห์ที่เล็กที่สุดที่ต้องการศึกษา  เป็นต้น

       อย่างไรก็ตาม ไม่ว่าจะเป็นการใช้แนวทางใด จุดมุ่งหมายหลักที่สำคัญของการสุ่มตัวอย่างก็คือ  การได้มาซึ่งกลุ่มตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของประชากรที่ศึกษาได้อย่างแท้จริง