การสุ่มตัวอย่าง สามารถเรียกได้ว่าเป็นเครื่องมือในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ โดยมีวัตถุประสงค์หลักเพื่อเลือกส่วนใดส่วนหนึ่งของ ประชากรที่จะตรวจสอบเพื่อให้ได้ข้อมูลที่สามารถใช้ในการประเมินลักษณะของประชากรทั้งหมด ประชากร.
การวิเคราะห์ที่ดำเนินการในส่วนนี้ของประชากรที่ได้รับการคัดเลือก ควรเน้นคุณลักษณะที่สำคัญที่สุดของประชากรดังกล่าวซึ่งเป็นพื้นฐานสำหรับการตรวจสอบ
โฆษณา
เพื่อให้ตัวอย่างนี้มีความเหมาะสมและเป็นประโยชน์ จะต้องสะท้อนถึงความเหมือนและความแตกต่าง ที่พบในประชากร หมายความว่า ลักษณะของ คือ.
โฆษณา
ในบทความนี้คุณจะพบ:
การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น
วิธีการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นคือวิธีการสุ่มตัวอย่างที่อยู่บนหลักการของความน่าจะเป็น ซึ่งหมายความว่าผู้ที่บุคคลหรือองค์ประกอบทั้งหมดมีความเป็นไปได้ที่จะถูกเลือกเหมือนกัน เป็นส่วนหนึ่งของกลุ่มตัวอย่าง ดังนั้น ตัวอย่างที่เป็นไปได้ทั้งหมดที่มีขนาดเท่ากันมีโอกาสเป็น .เท่ากัน เลือก
มีเพียงวิธีการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นเท่านั้นที่สามารถปกป้องความเป็นตัวแทนของตัวอย่างที่ถ่ายได้ ดังนั้นจึงเป็นวิธีที่แนะนำมากที่สุด
โฆษณา
ประเภทการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น
ตัวอย่างความน่าจะเป็นที่ใช้มากที่สุดมีสี่ประเภท ได้แก่
- ตัวอย่างสุ่มอย่างง่าย: เป็นตัวอย่างที่บุคคลหรือองค์ประกอบอื่นมีโอกาสเลือกเหมือนกัน ในทำนองเดียวกัน ตัวอย่างแต่ละตัวอย่างที่มีขนาดเท่ากันมีความน่าจะเป็นเท่ากันที่จะถูกเลือกเป็นกลุ่มตัวอย่างอื่นที่มีขนาดเท่ากัน ตัวอย่างสุ่มอย่างง่ายเป็นเทคนิคพื้นฐานที่สุดและเป็นพื้นฐานสำหรับเทคนิคอื่นๆ ในตัวอย่างสุ่มอย่างง่าย คุณใช้ น เพื่อกำหนดลักษณะขนาดของตัวอย่างและ นู๋ เพื่อแสดงขนาดของประชากร
- ตัวอย่างอย่างเป็นระบบ: ในตัวอย่างที่เป็นระบบจะใช้สูตรโดยแบ่งออก นู๋ เป็นตัวแทนของบุคคลหรือองค์ประกอบของประชากรใน k แบ่งกลุ่มตามขนาดของประชากร นู๋ ระหว่างตัวอย่างระบบที่ต้องการ น, นี่แสดงดังนี้: โดยที่ k ควรปัดเศษเป็นจำนวนเต็มที่ใกล้เคียงที่สุด
แม้ว่าการใช้สูตรนี้จะค่อนข้างง่าย แต่โดยทั่วไป ตัวอย่างสุ่มอย่างง่ายไม่ได้มีประสิทธิภาพเหมือนกับวิธีความน่าจะเป็นอื่นๆ ที่พัฒนาได้ดีกว่า ซึ่งหมายความว่าตัวอย่างใดๆ ที่ได้รับจากการสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย หรือการสุ่มตัวอย่าง อย่างเป็นระบบ ข้อมูลที่แสดงถึงลักษณะสำคัญของ ประชากร.
โฆษณา
- ตัวอย่างแบบแบ่งชั้น: ในการสุ่มตัวอย่างประเภทนี้ เริ่มต้นด้วยการแบ่งบุคคลหรือองค์ประกอบของประชากร N ออกเป็นส่วนย่อยหรือแบ่งตามชั้น โดยคำนึงถึงลักษณะทั่วไป ตัวอย่างสุ่มถูกสร้างขึ้นในแต่ละเซกเตอร์ จากนั้นผลลัพธ์ของการสุ่มตัวอย่างจะถูกรวมเข้ากับตัวอย่างที่แยกจากกัน การสุ่มตัวอย่างประเภทนี้มีประสิทธิภาพมากกว่าการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ เพราะมันรับประกันการเป็นตัวแทนของบุคคล ของประชากรทั่วไป นี่หมายความว่ามันยืนยันความแม่นยำที่ดีขึ้นในการประเมินพารามิเตอร์ที่สำคัญของ ประชากร.
- ตัวอย่างคลัสเตอร์: ในตัวอย่างประเภทนี้ คุณต้องหาร นู๋ บุคคลหรือองค์ประกอบของประชากรในกลุ่มหรือกลุ่ม บริษัท ในลักษณะที่แต่ละกลุ่มเป็นตัวแทนของประชากรโดยรวม
จากนั้นกลุ่มจะถูกสุ่มตัวอย่างและบุคคลหรือองค์ประกอบทั้งหมดภายในแต่ละกลุ่มที่เลือกจะได้รับการตรวจสอบ วิธีการสุ่มตัวอย่างนี้สะดวกกว่า (หมายถึงต้นทุน) มากกว่าการสุ่มตัวอย่าง ง่ายยิ่งขึ้นไปอีก ดังนั้นหากประชากรที่ได้รับมอบหมายถูกแยกออกในดินแดนที่หนาแน่นในภูมิศาสตร์ดังกล่าว ประเทศ.
การสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็น
ในหลายโอกาสในการศึกษาทดลอง การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นค่อนข้างแพง ดังนั้นจึงใช้วิธีการที่ไม่น่าจะเป็น แม้จะทราบกันดีว่าพวกเขาไม่ได้ทำงานเพื่อสร้างภาพรวม (การประเมินโดยอนุมานเกี่ยวกับประชากร) เพราะไม่มีความเชื่อมั่นใน ว่ากลุ่มตัวอย่างที่นำมานั้นเป็นตัวแทน เนื่องจากบุคคลหรือองค์ประกอบทั้งหมดของประชากรมีความน่าจะเป็นไม่เหมือนกัน เลือก
โฆษณา
โดยทั่วไปแล้ว บุคคลจะได้รับการคัดเลือกด้วยเหตุผลบางประการ โดยพยายามในทุกกรณีที่เป็นไปได้เพื่อสร้างตัวแทนตัวอย่าง
ประเภทการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น
- การสุ่มตัวอย่างโควต้า: มักจะจัดตั้งขึ้นบนพื้นฐานของการแยกแยะที่ดีของชั้นหรือภาคของ ประชากรหรือบุคคลหรือองค์ประกอบที่เป็นตัวแทนมากที่สุดหรือเหมาะสมกับวัตถุประสงค์ของ ตรวจสอบ.
ดังนั้นจึงยังคงความคล้ายคลึงกันกับกลุ่มตัวอย่างสุ่มแบบแบ่งชั้น แต่ไม่มีคณะของการสุ่มของกลุ่มตัวอย่างนั้น ในตัวอย่างนี้ โควต้าถูกกำหนดให้อยู่ในบุคคลจำนวนหนึ่งที่มีคุณสมบัติตรงตามเงื่อนไขเฉพาะ
ตัวอย่างเช่น บุคคล 30 คนอายุระหว่าง 25 ถึง 50 ปี ชายชาวเมืองเอล โรซาริโอ เมื่อกำหนดโควต้าแล้ว ระบบจะเลือกรายการแรกที่พบและตรงตามลักษณะเหล่านี้ วิธีการนี้ใช้กันอย่างแพร่หลายในการสำรวจความคิดเห็นและการสำรวจความคิดเห็น
- การสุ่มตัวอย่างโดยเจตนาหรือสะดวก: การสุ่มตัวอย่างนี้แยกความแตกต่างได้ด้วยความพยายามโดยเจตนาเพื่อให้ได้ตัวอย่างที่มีความหมายโดยรวมการรวมกลุ่มที่สันนิษฐานไว้โดยทั่วไปไว้ในกลุ่มตัวอย่าง
มีการใช้บ่อยมากในการเลือกตั้งและการเลือกตั้งล่วงหน้าในสถานที่ที่ผู้มีสิทธิเลือกตั้งมีส่วนร่วมสูงในการลงคะแนน ในทำนองเดียวกัน อาจเป็นกรณีที่นักวิจัยจงใจเลือกเฉพาะบุคคลจากประชากร
กรณีที่มีการนำเสนอขั้นตอนประเภทนี้บ่อยกว่านั้นเป็นเรื่องง่าย where เข้าหาบุคคลเป็นตัวอย่าง อาจารย์มหาวิทยาลัยใช้แนวทางดังกล่าวร่วมกับพวกเขา นักเรียน
- สโนว์บอล: บุคคลหรือองค์ประกอบบางอย่างตั้งอยู่ซึ่งนำไปสู่ผู้อื่นและสิ่งเหล่านี้จะนำไปสู่ผู้อื่นและอื่น ๆ จนกว่าจะได้ตัวอย่างที่เหมาะสม วิธีนี้มักใช้ในการศึกษาในพื้นที่ชายขอบ อาชญากร นิกาย ผู้ป่วยทุกประเภท ฯลฯ พรูเด็นเชียลในความเห็นของผู้วิจัย องค์ประกอบต่าง ๆ ถูกรวบรวมจากสิ่งที่เขาคิดว่าสามารถโยนบางสิ่งบางอย่างไปสอบสวนได้
คุณชอบอ่านไหม แสดงความคิดเห็นของคุณและแบ่งปันกับเพื่อนของคุณ
