การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นคืออะไร? ความหมาย วิธีการ
เผยแพร่แล้ว: 2021-11-22การวิจัยอาจมีได้หลายประเภท เช่น การวิจัยตลาด การวิจัยทางวิทยาศาสตร์ เป็นต้น และเมื่อจะทำการวิจัย สิ่งสำคัญอย่างหนึ่งที่จำเป็นต้องมีก็คือข้อมูล ข้อมูลพิสูจน์ได้ว่าเป็นประโยชน์เนื่องจากนำไปสู่ความเข้าใจในข้อมูลที่เป็นความลับของเรื่องใดๆ มักรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ และผู้คนต่างกัน หากการวิจัยมุ่งเน้นไปที่กลุ่มคน การรวบรวมข้อมูลจากทุกคนจะไม่เป็นงานที่สามารถทำได้ ในกรณีเช่นนี้ จะคัดเลือกกลุ่มตัวอย่างเพื่อเป็นตัวแทนของกลุ่มและช่วยเหลือในกระบวนการวิจัย
กลุ่มตัวอย่างที่เลือกควรเป็นตัวแทนของกลุ่มได้ดีเพื่อให้แน่ใจว่าการสรุปผลจากผลลัพธ์มีประสิทธิผล ดังนั้นการตัดสินใจเลือกวิธีการสุ่มตัวอย่างจึงมีความสำคัญในการศึกษาวิจัยเป็นอย่างมาก โดยทั่วไป การสุ่มตัวอย่างมีสองวิธี ได้แก่ การสุ่มตัวอย่าง ความน่าจะเป็นและ การสุ่มตัวอย่าง ที่ไม่น่าจะเป็น
วิธีการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นเกี่ยวข้องกับการเลือกแบบสุ่มตัวอย่าง ในขณะที่วิธีการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นจะใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างในกรณีของวิธีการสุ่มตัวอย่างไม่สุ่มตัวอย่าง
บทความนี้จะเน้นที่วิธีการ สุ่มตัวอย่างความน่าจะ เป็น
ก่อนที่จะเข้าใจแนวคิดของวิธีการสุ่มตัวอย่าง เป็นการดีที่สุดที่จะทำความเข้าใจว่ากลุ่มตัวอย่างและจำนวนประชากรหมายถึงอะไร
- ประชากรหมายถึงบุคคลทั้งกลุ่มที่ผู้วิจัยต้องการสรุปผล
- ตัวอย่างหมายถึงกลุ่มบุคคลหรือบุคคลที่รวบรวมจากประชากรโดยเฉพาะและมีการเก็บรวบรวมข้อมูล
- พิจารณาลักษณะต่าง ๆ ในขณะที่กำหนดประชากร เช่น อายุ ที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ รายได้ ฯลฯ
- จากการวิจัยของการศึกษา ควรมีการกำหนดประชากรเป้าหมายอย่างดี
- ตัวอย่างที่ดีที่เป็นตัวแทนของประชากรจะกลายเป็นเรื่องยากเมื่อพิจารณาว่าขนาดประชากรมีขนาดใหญ่เกินไป
- ข้อกำหนดที่ใช้ในวิธีการสุ่มตัวอย่าง
คำสองสามคำส่วนใหญ่จะใช้ในวิธีการสุ่มตัวอย่าง เช่น กรอบการสุ่มตัวอย่างและขนาดกลุ่มตัวอย่าง
- ขนาดตัวอย่าง : ขนาดตัวอย่างหมายถึงขนาดของตัวอย่าง นี่หมายถึงจำนวนบุคคลที่ถูกพิจารณาในกลุ่มตัวอย่าง การรวมคนในกลุ่มตัวอย่างขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น ความแปรปรวนและขนาดของประชากร นอกจากนี้ยังขึ้นอยู่กับการออกแบบงานวิจัยด้วย
- กรอบการสุ่มตัวอย่าง: ถูกกำหนดให้เป็นรายชื่อบุคคลที่จะสร้างกลุ่มตัวอย่างจริง
สารบัญ
การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น
วิธีการสุ่มตัวอย่างที่เลือกตัวอย่างจากประชากรเรียกว่าการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น ซึ่งหมายความว่ากลุ่มตัวอย่างจะถูกเลือกแบบสุ่มหรือโดยบังเอิญ กระบวนการสุ่มตัวอย่างประเภทนี้ใช้เวลานานและมีค่าใช้จ่ายสูง
ในการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น เนื่องจากกลุ่มตัวอย่างถูกสุ่มเลือกโดยบังเอิญ สมาชิกทุกคนหรือแต่ละบุคคลของประชากรทุกคนมีความน่าจะเป็นที่จะเป็นส่วนหนึ่งของกลุ่มตัวอย่าง นั่นหมายถึงสมาชิกทุกคนมีโอกาสที่จะถูกเลือกในกลุ่มตัวอย่าง
สมมติว่าผู้ใช้หรือนักวิจัยคนใดต้องการทำการศึกษาเกี่ยวกับกลุ่มบุคคลที่จะแสดงถึงลักษณะของประชากรโดยรวม ในกรณีนั้น วิธีการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นถือเป็นทางเลือกที่ดีที่สุด
ประเภทของวิธีการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น
วิธีการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นแบ่งออกเป็นห้าประเภทที่แตกต่างกันของวิธีการสุ่มตัวอย่าง
1. การสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย
วิธีการสุ่มตัวอย่างกลุ่มแรกคือวิธีการสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย ในวิธีการสุ่มตัวอย่างนี้ สมาชิกในประชากรมีโอกาสถูกเลือกเท่ากันทั้งหมด
กรอบการสุ่มตัวอย่างควรเป็นประชากรจริงทั้งหมด
เครื่องมือที่คุณสามารถใช้ในวิธีการสุ่มตัวอย่างนี้คือเครื่องกำเนิดตัวเลขสุ่มหรือเครื่องมืออื่นๆ ที่พิจารณาเทคนิคตามโอกาส
- ตัวอย่างการสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย
สมมติว่ามีการเลือกตัวอย่างพนักงาน 100 คนจากกลุ่มพนักงานในองค์กร ในกรณีนั้น ตัวเลขตั้งแต่ 1 ถึง 100 สามารถสุ่มแจกให้กับพนักงานได้ จากนั้นผ่านเครื่องกำเนิดตัวเลขสุ่ม 100 หมายเลขจะถูกเลือกจากหมายเลขที่แจกจ่าย
2. การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ
กระบวนการสุ่มตัวอย่างคล้ายกับการสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย อย่างไรก็ตาม วิธีนี้ถือเป็นกระบวนการที่ตรงไปตรงมามากกว่าวิธีที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ ในวิธีนี้ สมาชิกทุกคนในกลุ่มประชากรจะแสดงรายการด้วยเอนทิตีที่เป็นตัวเลข อย่างไรก็ตาม ตัวเลขที่กำหนดให้กับแต่ละบุคคลจะไม่ถูกสุ่มเลือก แต่จะได้รับตัวเลขในช่วงเวลาปกติแทน
- ตัวอย่างการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ
สมมติให้คัดเลือกบุคคล 20 คน จากกลุ่มละ 100 คน ในกรณีเช่นนี้ เมื่อเราทำการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ ตัวเลขจะถูกกำหนดให้กับแต่ละบุคคลอย่างเป็นระบบ ขณะเลือกบุคคล ตัวเลขสุ่มจะถูกเลือกในตอนเริ่มต้น เมื่อกำหนดหมายเลขเริ่มต้นแล้ว หมายเลขถัดไปจะดำเนินต่อไปในช่วงเวลาหนึ่ง เช่น 8, 18, 28 เป็นต้น ในทำนองเดียวกัน สามารถเลือกจำนวน 20 คนได้อย่างเป็นระบบ
ในขณะที่ใช้เทคนิคการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ ควรสังเกตว่าไม่ควรมีรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในรายชื่อบุคคล
3. การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น
ต่างจากวิธีการที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ ในวิธีนี้ ประชากรจะถูกแบ่งออกเป็นประชากรย่อยในตอนแรก เมื่อประชากรถูกแบ่งออก กลุ่มเล็กๆ เหล่านี้จะมีความสำคัญในทางใดทางหนึ่ง การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นช่วยให้ได้ข้อสรุปที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้นเกี่ยวกับการศึกษา นี่เป็นเพราะวิธีการทำให้มั่นใจได้ว่าทุกกลุ่มย่อยจะถูกแสดงอย่างเหมาะสมในตัวอย่างที่พิจารณาในขณะที่สุ่มตัวอย่าง
กระบวนการเริ่มต้นด้วยการแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มย่อยหรือชั้นที่แน่นอน กลุ่มย่อยเหล่านี้สามารถก่อตัวขึ้นตามลักษณะ เช่น อายุ งาน เงินเดือน ฯลฯ เมื่อแบ่งกลุ่มย่อยตามประชากรที่ศึกษาแล้ว สามารถใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างเพื่อสร้างกลุ่มตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของประชากรย่อยแต่ละกลุ่มได้
4. การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์
วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์รวมถึงการก่อตัวของประชากรย่อยจากประชากรที่ใหญ่ขึ้น ความแตกต่างเพียงอย่างเดียวระหว่างการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นและการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์คือแต่ละกลุ่มย่อยที่สร้างขึ้นควรมีลักษณะที่คล้ายคลึงกัน เนื่องจากมีลักษณะที่คล้ายคลึงกันในแต่ละกลุ่มย่อย คุณสามารถเลือกกลุ่มย่อยทั้งหมดแบบสุ่มแทนที่จะสุ่มตัวอย่างบุคคลจากกลุ่มย่อย สำหรับการลดต้นทุน นักสถิติสามารถเลือกวิธีการประเภทนี้ได้
ตัวอย่างคลัสเตอร์สร้าง "กระเป๋า" สำหรับหน่วยตัวอย่างแทนที่จะกระจายตัวอย่างไปทั่วประชากรทั้งหมด ซึ่งจะช่วยลดต้นทุนสำหรับการดำเนินการที่เกี่ยวข้องกับคอลเลกชัน อาจมีเหตุผลอื่นที่ควรใช้การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์ เนื่องจากในกรณีของวิธีการสุ่มตัวอย่างอื่นๆ รายการหน่วยสำหรับประชากรอาจไม่สามารถใช้ได้ ในทางกลับกัน ในกรณีของการสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์ สามารถสร้างรายการคลัสเตอร์ได้อย่างง่ายดายหรือพร้อมใช้งาน
อย่างไรก็ตาม การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์มีข้อเสีย เนื่องจากมีประสิทธิภาพน้อยกว่าวิธีการสุ่มตัวอย่างแบบธรรมดา ด้วยเหตุนี้ การสำรวจควรดำเนินการสำหรับกลุ่มที่มีขนาดเล็กกว่าจำนวนมาก แทนที่จะสำรวจกลุ่มเล็กๆ ที่มีขนาดใหญ่กว่าจำนวนเล็กน้อย ข้อเสียอีกประการหนึ่งของวิธีการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์ที่มีการรายงานคือไม่มีการควบคุมขนาดขั้นสุดท้ายของกลุ่มตัวอย่าง
5. การสุ่มตัวอย่างหลายขั้นตอน
วิธีการนี้เกือบจะคล้ายกับวิธีการสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์ อย่างไรก็ตาม ความแตกต่างอยู่ที่การสร้างตัวอย่างโดยเลือกตัวอย่างจากแต่ละคลัสเตอร์มากกว่าคลัสเตอร์ทั้งหมด มีสองขั้นตอนที่มีอยู่ในวิธีการสุ่มตัวอย่างนี้ ในระยะแรก คลัสเตอร์จำนวนมากจะถูกระบุและเลือก ขั้นตอนที่สองของวิธีการรวมถึงการเลือกหน่วยจากคลัสเตอร์ที่สร้างขึ้น ซึ่งสามารถทำได้โดยใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นทุกประเภท ดังนั้น ในกระบวนการคัดกรองแบบหลายขั้นตอน กลุ่มที่เกิดขึ้นจึงเป็นหน่วยสุ่มตัวอย่างหลัก กล่าวคือ ม.อ.
ในทางตรงกันข้าม หน่วยที่มีอยู่ภายในคลัสเตอร์จะเรียกว่าหน่วยสุ่มตัวอย่างรอง สามารถแสดงขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างเพิ่มเติมในวิธีการสุ่มตัวอย่างประเภทนี้ ในกรณีดังกล่าว หน่วยสุ่มตัวอย่างระดับอุดมศึกษาจะถูกเลือก และกระบวนการจะดำเนินต่อไปจนกว่าจะสร้างตัวอย่างขั้นสุดท้าย
ข้อดีของการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น
วิธีการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นประกอบด้วยเทคนิคต่างๆ ซึ่งให้ประโยชน์ต่างกัน วิธีเดียวมีข้อได้เปรียบที่เป็นเอกลักษณ์ รายการข้อดีได้รับการกล่าวถึงด้านล่าง
- วิธีการสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์นั้นค่อนข้างใช้งานง่ายและสะดวก
- วิธีการสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายนำไปสู่การสร้างกลุ่มตัวอย่างที่สามารถเป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมด
- วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นจะนำไปสู่การสร้างชั้นของประชากรที่เป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมด
- ตัวอย่างสามารถสร้างได้อย่างง่ายดายโดยไม่ต้องใช้เครื่องมือใด ๆ สำหรับการสร้างตัวเลขสุ่มในวิธีการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ
บทสรุป
การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นเป็นวิธีการสุ่มตัวอย่างชนิดหนึ่งที่ช่วยเลือกกลุ่มตัวอย่างจากประชากร เป้าหมายที่สำคัญอย่างหนึ่งในการเลือกตัวอย่างผ่านการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นคือการลดข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างสำหรับการประมาณการ นอกจากนี้ ควรสังเกตว่าค่าใช้จ่ายในการสำรวจควรลดลงพร้อมกับเวลาที่ใช้ในการสำรวจ ในบทความนี้ เราได้พูดถึงวิธีการต่างๆ ที่รวมอยู่ในการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น
หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's Online Machine Learning & AI Program ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ สถานะศิษย์เก่า IIIT-B โครงการหลัก 5 โครงการและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ
