บทที่ 8 การสุ่มตัวอย่าง

การสุ่มตัวอย่าง (Sampling) การที่ผู้วิจัยเลือกตัวอย่างบางตัวจากประชากรเป้าหมาย ขึ้นมาศึกษาจากประชากรทั้งหมด

ประชากรเป้าหมาย (Target Population) หมายถึง คน สัตว์ หรือ สิ่งของทั้งหมดที่เราต้องการศึกษา ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ของการวิจัย

ศึกษาความต้องการการจัดตั้งสถานเลี้ยงเด็กในโรงงาน ตัวอย่างเช่น ศึกษาความต้องการการจัดตั้งสถานเลี้ยงเด็กในโรงงาน ผู้วิจัยอาจต้องเลือกจากประชากรเป้าหมาย 2 กลุ่ม คือ กลุ่มผู้บริหารโรงงานและกลุ่มคนงาน ศึกษาพฤติกรรมการใช้น้ำมันเบนซินของรถยนต์ ประชากรเป้าหมาย คือ ผู้ที่ใช้รถยนต์ประเภทต่าง ๆ ได้แก่ รถยนต์ขนาด 1,500 - 2,000 CC. ขนาด 2,000 CC ขึ้นไป

หน่วยตัวอย่าง (Sampling Unit) คือ กลุ่มตัวอย่างเพียงบางส่วนจากประชากรเป้าหมาย ที่เลือกมาโดยใช้เทคนิควิธีการสุ่มตัวอย่างที่เหมาะสม และเป็นกลุ่มตัวอย่างที่ผู้วิจัยจะไปดำเนินการเก็บรวบรวมข้อมูล หน่วยตัวอย่างต้องมาจากบางส่วนจากกรอบของประชากร (Population Frame) เท่านั้น เลือกมาเพียงขั้นตอนเดียว เรียกว่า Single - stage sampling แต่ถ้าเลือกมากกว่า 2 ขั้นขึ้นไป เรียกว่า Multi - stage sampling

หน่วยวิเคราะห์ (Unit of Analysis) หมายถึง หน่วยต่าง ๆ ที่ผู้วิจัยดำเนินการเก็บข้อมูลและจะนำค่าของตัวแปรมาทำการวิเคราะห์ หน่วยวิเคราะห์ไม่จำเป็นต้องเป็นระดับบุคคลเท่านั้น อาจเป็นระดับกลุ่ม องค์กร พื้นที่ สังคม ครอบครัว ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์

การศึกษาเรื่องความเป็นเมืองกับจำนวนรายได้ ถ้าหน่วยวิเคราะห์เป็นระดับใดก็นำคุณสมบัติของระดับนั้นมาทำการวิเคราะห์ เช่น ... การศึกษาเรื่องความเป็นเมืองกับจำนวนรายได้ หน่วยวิเคราะห์ ได้แก่ ขนาดชุมชน

ผู้วิจัยจะต้องวัดค่าอัตราความเป็นเมือง และอัตราค่าของชีพของประชาชนในชุมชนต่าง ๆ โดยศึกษาจากหลาย ๆ ชุมชน เพื่อดูความแตกต่างของอัตราค่าของชีพในชุมชนและลักษณะของความเป็นเมืองต่างกันออกไป ออสเตรเลีย สหรัฐอเมริกา

กรอบตัวอย่าง (Sampling Frame) หมายถึง รายชื่อหน่วยตัวอย่างทั้งหมดที่มีอยู่ เช่น ประชากรนักศึกษาในคณะวิทยาการจัดการ กรณีที่มีประชากรเป้าหมายมีจำนวนจำกัด (Finite Population) ผู้วิจัยสามารถทำกรอบของการสุ่มตัวอย่างได้อย่างสมบูรณ์ เช่น บัญชีรายชื่อนักศึกษา เลขประจำตัว พร้อมทั้งระบุที่อยู่สถานที่ติดต่อได้สะดวก

กระบวนการสุ่มตัวอย่าง 5 ขั้นตอน กระบวนการสุ่มตัวอย่าง 5 ขั้นตอน กำหนดประชากรเป้าหมาย สร้างกรอบของการสุ่มตัวอย่าง กำหนดขนาดของตัวอย่าง เลือกเทคนิควิธีการสุ่มตัวอย่าง ดำเนินการสุ่มตัวอย่าง

1. กำหนดประชากรเป้าหมาย (Target Population) การกำหนดเป้าหมายจะต้องนิยามคำจำกัดความของประชากรที่จะศึกษาให้ชัดเจน .... โดยพิจารณาจากปัญหาที่ต้องการทำการวิจัย รวมถึงวัตถุประสงค์และขอบเขตของการทำวิจัย ซึ่งจะทำให้ทราบว่าต้องวิเคราะห์ข้อมูลจากประชากรกลุ่มใด ระบุคุณสมบัติหรือลักษณะต่าง ๆ ของประชากรที่เข้าข่ายในการศึกษา หรือ มีขอบเขตกว้างเพียงใด ใช้อะไรเป็นหน่วยวิเคราะห์ และจะนำผลการวิจัยไปใช้กับประชากรกลุ่มใด

เช่น การศึกษาทัศนคติของผู้บริโภคเพศหญิงที่มีต่อเครื่องสำอางประเภทสมุนไพร คำจำกัดความของประชากร คือ…. ประชากรที่เป็นเพศหญิงอายุตั้งแต่ 17 - 55 ปี ที่อาศัยอยู่ในกรุงเทพมหานคร

2. สร้างกรอบของการสุ่มตัวอย่าง (Sampling Frame) ถ้าประชากรเป้าหมายมีจำนวนจำกัด (Finite Population) ผู้วิจัยควรทำกรอบของการสุ่มตัวอย่างให้สมบูรณ์ โดยทำดังนี้ (1) ทำบัญชีรายชื่อทั้งหมดของประชากร และจัดเรียงรายชื่อของประชากรแบบไม่ลำเอียง โดยไม่เรียงตามคุณลักษณะใดๆของประชากร เช่น ไม่เรียงตามเพศ สถานภาพสมรส อาชีพ ฯลฯ เพื่อความสะดวกในการจัดเรียงรายชื่อควรจัดเรียงตามตัวอักษร ก ถึง ฮ การทำบัญชีรายชื่ออาจต้องไปขอข้อมูลหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง

(2) ให้หมายเลขประจำตัวหน้ารายชื่อเหล่านั้น ถ้าประชากรมีไม่เกิน 100 หน่วย ให้หมายเลขประจำตัวเป็นตัวเลข 2 หลัก เริ่มตั้งแต่ 00 ,01 , 02…. ไปเรื่อย ๆ จนครบ ถ้าประชากรมีเกิน 100 หน่วยแต่ไม่เกิน 1000 หน่วย ให้หมายเลข 3 หลัก เริ่มตั้งแต่ 000 ,001 , 002 ….,ไปเรื่อย ๆ จนครบ (3) ในบัญชีรายชื่อควรระบุที่อยู่ หรือสถานที่ติดต่อได้สะดวก ถ้าเป็นไปได้ควรมีแผนที่ประกอบด้วย ในกรณีที่ไม่อาจหารายชื่อของทุกหน่วยในประชากรเป้าหมาย ผู้วิจัยอาจต้องใช้วิธีกำหนดกรอบหรือขอบเขตพื้นที่ที่จะทำการสุ่มตัวอย่างซึ่งอาจจะใช้วิธีการตีกรอบในแผนที่ก็ได้

3. กำหนดขนาดของตัวอย่าง (Sampling Size) ขั้นตอนนี้ผู้วิจัยจะต้องตัดสินใจเกี่ยวกับจำนวน หรือ ขนาดของ ตัวอย่างให้เหมาะสมกับวัตถุประสงค์ของการวิจัยและประชากรเป้าหมาย การกำหนดขนาดตัวอย่างผู้วิจัยจะต้องใช้ทฤษฎีและวิจารณญาณเข้ามาช่วยในการตัดสินใจ เช่น ขนาดของความ คลาดเคลื่อนที่ยอมให้เกิดขึ้น งบประมาณ ระยะเวลาในการวิจัย

4. เลือกเทคนิควิธีการสุ่มตัวอย่าง (Sampling technique) ขั้นตอนนี้ผู้วิจัยจะต้องตัดสินใจเลือกเทคนิควิธีการสุ่มตัวอย่าง ที่เหมาะสม เพื่อนำไปใช้เป็นตัวแทนของประชากรได้ ซึ่งมีอยู่หลายวิธี วิธีการเลือกตัวอย่างแบ่งเป็น 2 วิธีใหญ่ ๆ คือ 1. วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบไม่ใช้ความน่าจะเป็น (Non Probability Sampling) 2. วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบใช้ความน่าจะเป็น (Probability Sampling)

5. ดำเนินการสุ่มตัวอย่าง (Sampling) เป็นขั้นตอนสุดท้ายที่ผู้วิจัยจะดำเนินการเลือกตัวอย่างตามวิธีการสุ่มตัวอย่างที่ได้เลือกไว้จากกรอบตัวอย่างที่ได้จัดทำไว้และตามจำนวนตัวอย่างที่ได้กำหนดไว้

วิธีการสุ่มตัวอย่าง 1. วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบไม่ใช้ความน่าจะเป็น (Non Probability Sampling) การสุ่มตัวอย่างโดยไม่ทราบโอกาสที่หน่วยต่าง ๆ ของประชากร จะถูกสุ่มไปเป็นกลุ่มตัวอย่าง การสุ่มแบบนี้ผู้วิจัยไม่สามารถคาดเดาหรือประมาณได้ว่า โอกาสที่แต่ละหน่วยของประชากรเป้าหมายจะถูกสุ่มมาเป็นตัวอย่างเท่ากับเท่าไร วิธีนี้แบ่งได้ 3 แบบ คือ

(การสุ่มตัวอย่างแบบตามความสะดวกหรือแบบบังเอิญ) 1.1 Convenience or Accidental Sampling (การสุ่มตัวอย่างแบบตามความสะดวกหรือแบบบังเอิญ) เป็นการสุ่มตัวอย่างที่อาศัยความสะดวกในการเก็บรวบรวมข้อมูลหรือสุ่มตัวอย่างโดยบังเอิญหรือไม่ได้ตั้งใจ ตัวอย่างที่ ได้จากการสุ่มตัวอย่างแบบนี้ จะไม่สามารถนำไปเป็นตัวแทนของประชากรได้ เพราะไม่ได้มีการควบคุมการสุ่มตัวอย่างให้เป็นไปอย่างสุ่ม จึงอาจเกิดความลำเอียงในการเลือกตัวอย่างขึ้นได้ ดังนั้นผู้ที่จะนำผลการวิจัยที่ใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบนี้ไปใช้ ควรจะตระหนักถึงความน่าเชื่อถือของการสุ่มตัวอย่างด้วย

ตัวอย่าง เช่น... ผู้เก็บข้อมูลอาจจะขอความร่วมมือจากผู้ที่อยู่ในเหตุการณ์หรือสถานที่นั้น เช่น ศูนย์การค้า ธนาคาร มหาวิทยาลัย โรงเรียน สวนสนุก ที่จอดรถโดยสารประจำทาง ถนน โรงพยาบาล ฯลฯ เป็นต้น ผู้ที่ให้ความร่วมมือตอบคำถามก็จะเป็นหน่วยตัวอย่าง (Sampling element) การเก็บข้อมูลตามสะดวกเช่นนี้ถึงแม้ว่ากลุ่มตัวอย่างจะมีขนาดใหญ่สักแค่ไหนก็ตาม ก็ไม่ถือว่ากลุ่มตัวอย่างนั้นเป็นตัวแทนที่ดีของประชากร ผู้ที่ตอบแบบสอบถามหรือผู้ให้สัมภาษณ์ คือ คนที่ “บังเอิญ” อยู่ในเหตุการณ์นั้น ๆ และยินดีให้ข้อมูล ดังนั้นนักวิจัยจะไม่ทราบว่าความน่าจะเป็นหรือโอกาสที่หน่วยตัวอย่างนั้นถูกเลือกขึ้นมาจากประชากรมีค่าเป็นเท่าใด เมื่อเป็นเช่นนี้ นักวิจัยย่อมไม่ทราบว่าความคลาดเคลื่อนจากการเลือกตัวอย่าง (Sampling error) จะเป็นเท่าไรด้วย

นักวิจัยส่วนใหญ่ใช้วิธีการเลือกตัวอย่างตามสะดวกในการทำวิจัยเป็นส่วนมาก เพราะความง่ายไม่ยุ่งยากในการดำเนินการ เหตุผลอีกประการหนึ่ง ก็คือ ลักษณะการวิจัยที่เป็นการวิจัยแบบสืบเสาะอนุโลมให้ใช้การเลือกตัวอย่างแบบสะดวกได้ในการทำวิจัยประเภทนี้

การวิจัยแบบสืบเสาะ (Exploratory research) เป็นการวิจัยในรูปแบบของการค้นคว้า เพื่อให้ได้มาซึ่งความเข้าใจในปัญหาหรือเพื่อให้ได้มาซึ่งความคิดใหม่ ๆ การวิจัยแบบนี้มีประโยชน์อย่างมาก ในการที่แยกแยะปัญหาใหญ่ของการทำวิจัยออกเป็นปัญหาย่อยที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น ปัญหาย่อย ๆ นี้จะใช้เป็นพื้นฐานในการกำหนดสมมติฐาน (hypothesis) ของการทำวิจัย ตัวอย่าง เช่น ปัญหายอดขายตกต่ำ สาเหตุของยอดขายต่ำอาจมีอยู่หลายสาเหตุด้วนกัน เช่น ตั้งราคาสูงเกินไป การโฆษณาประชาสัมพันธ์ไม่ได้ผล หรือการให้บริการของพนักงานไม่เป็นที่ประทับใจลูกค้า ฯลฯ

การวิจัยแบบสืบเสาะจะช่วยให้ผู้วิจัยสามารถระบุสาเหตุที่ทำให้ยอดขายต่ำลงได้ การวิจัยแบบนี้เหมาะสมกับปัญหาหรือหัวข้อที่ผู้วิจัยมีความรู้ในเรื่องนั้นไม่มากนัก เนื่องจากไม่คุ้นเคยกับปัญหานั้นมาก่อนหรือเรื่องที่ทำวิจัยเป็นเรื่องใหม่ ลักษณะพิเศษของการวิจัยแบบสืบเสาะ ก็คือ มีความยืดหยุ่นในการทำวิจัยค่อนข้างมาก การเก็บข้อมูลของการวิจัยอาจได้มาจากการค้นคว้าเบื้องต้น จากเอกสารหรือบทความที่เกี่ยวข้องหรือสอบถามความคิดเห็นของผู้มีประสบการณ์ หรือใช้วิธีการวิเคราะห์กรณีศึกษา (Case study) เป็นต้น การกำหนดจำนวนตัวอย่างรวมทั้งวิธีการเก็บข้อมูลของการวิจัยแบบนี้มีความยืดหยุ่นมากกว่าการวิจัยในรูปแบบอื่น อาจใช้วิธีการเก็บข้อมูลตามสะดวกโดยไม่จำเป็นต้องใช้กระบวนการสุ่มตัวอย่างแบบความน่าจะเป็น

1.2 Purposive Sampling (การสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง) เป็นการสุ่มตัวอย่างที่ผู้วิจัยต้องใช้วิจารณญาณ หรือใช้ประสบการณ์ในการเจาะจงสุ่มหน่วยตัวอย่างนั้น ๆ มาศึกษาการสุ่มตัวอย่างแบบนี้ ผู้วิจัยควรเป็นผู้ที่คุ้นเคย กับลักษณะต่าง ๆ ของประชากรเป้าหมายเป็นอย่างดี จึงจะตัดสินใจได้ว่าควรสุ่มตัวอย่างที่มีลักษณะเช่นใดมาศึกษา

ตัวอย่าง เช่น การทดสอบตลาด ( Marketing test ) สำหรับการออกผลิตภัณฑ์ใหม่ ผู้ทำวิจัยพิจารณาว่าจะทดสอบที่จังหวัดใด จึงจะได้ผลมากที่สุด เขาอาจจะเลือกจังหวัดเชียงใหม่ ขอนแก่น สุพรรณบุรี ภูเก็ต สำหรับการทดสอบตลาด เพราะเป็นจังหวัดใหญ่ที่เป็นศูนย์กลางของแต่ละภูมิภาคในประเทศไทย การเลือกตัวอย่างโดยวิธีนี้มีข้อดีที่เหนือกว่าการเลือกตัวอย่างตามสะดวก คือ อย่างน้อยผู้วิจัยก็ยังใช้วิจารณญาณในการเลือกตัวอย่าง ถ้าหากว่าวิจารณญาณนั้นถูกต้อง ข้อมูลที่ได้รับมาก็จะมีความเชื่อถือได้ในระดับหนึ่ง

(การสุ่มตัวอย่างแบบกำหนดจำนวนตัวอย่าง) 1.3 Quota Sampling (การสุ่มตัวอย่างแบบกำหนดจำนวนตัวอย่าง) เป็นการสุ่มตัวอย่างแบบกำหนดจำนวนตัวอย่างที่มีคุณลักษณะบางประการไว้ก่อนที่จะทำการสุ่มตัวอย่าง การสุ่มตัวอย่างจะเลือกตามสัดส่วนของประชากรที่เราทราบจำนวน เช่น ข้อมูลนักศึกษาของสถาบันการศึกษาแห่งหนึ่ง มีนักศึกษาชาย 8,500 คน และนักศึกษาหญิง 7,000 คน ดังนั้นสัดส่วนระหว่างนักศึกษาชายและนักศึกษาหญิง คือ 85 : 72 และการวิจัยนี้เก็บตัวอย่างมา 10 % ของนักศึกษาทั้งหมดตามสัดส่วนของนักศึกษาชายและหญิง เพราะฉะนั้นจะได้กลุ่มตัวอย่างนักศึกษาชาย 850 คน และนักศึกษาหญิง 720 คน รวมเป็นจำนวนตัวอย่างทั้งสิ้น 1,570 คน

Control characteristics of interest คุณสมบัติที่ถูกกำหนดขึ้นนี้เรียกว่า …….. Control characteristics of interest กรณีที่หากมีการกำหนดคุณสมบัติของประชากรมากเกินไป ก็จะทำให้การเก็บข้อมูลมีความลำบากเพิ่มขึ้นหรืออาจจะหา ไม่ได้เลย เช่น สัดส่วนของประชากรชายและหญิงที่มีอายุ 18 - 35 ปี ที่สูบบุหรี่

ในกรณีนี้ Control characteristics จะมี เพศ อายุ และพฤติกรรมการสูบบุหรี่ ปัญหาที่อาจพบ  การหาข้อมูลสัดส่วนของประชากรดังกล่าวอาจหาได้ลำบาก  การเก็บข้อมูลผู้เก็บข้อมูลอาจไม่เข้มงวดในการค้นหา คุณสมบัติจากลุ่มตัวอย่างที่ต้องการ ดังนั้นการเก็บข้อมูลแบบนี้อาจเกิดความคลาดเคลื่อนของข้อมูลได้ง่าย และความผิดพลาดนั้นไม่สามารถคำนวณหา Sampling Error ได้เช่นเดียวกับการเลือกตัวอย่างแบบสะดวกและแบบเจาะจง

2. วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบใช้ความน่าจะเป็น (Probability Sampling) การสุ่มตัวอย่างโดยทราบโอกาสที่หน่วยต่างๆ ของประชากรเป้าหมายจะถูกสุ่มมาเป็นหน่วยตัวอย่าง ถ้าใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบนี้ได้อย่างถูกต้อง ผู้วิจัยสามารถกล่าวได้ว่า ……. กลุ่มตัวอย่างที่สุ่มมาเป็น...ตัวแทนของประชากร

ตัวอย่างสุ่ม (Random Sample) วิธีการสุ่มแบบนี้ใช้ในกรณีที่ประชากรมีขนาดใหญ่ (จำนวนมาก) ใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบสุ่ม (Randomization) เพื่อให้ลักษณะของหน่วยต่าง ๆ ที่สุ่มมานั้นเหมือนกับลักษณะของประชากรมากที่สุด เรียกว่า ตัวอย่างสุ่ม (Random Sample)

การสุ่มตัวอย่างแบบสุ่ม แบ่งได้ 5 วิธี การสุ่มตัวอย่างแบบสุ่ม แบ่งได้ 5 วิธี 2.1 Simple Random Sampling 2.2 Systematic Random Sampling 2.3 Cluster Random Sampling 2.5 Multi Stage Random Sampling 2.4 Stratified Random Sampling

ข้อควรระวัง (การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย) 2.1 Simple Random Sampling (การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย) การสุ่มตัวอย่างแบบนี้เหมาะสมกับประชากรที่มีขนาดเล็ก และมีกรอบของการสุ่มตัวอย่าง (Sampling Frame) ที่สมบูรณ์ ข้อควรระวัง เพราะถ้าประชากรมีขนาดใหญ่มากจะทำให้เสียเวลาในการทำกรอบของการสุ่มตัวอย่าง และเสียเวลาในการสุ่มตัวอย่างมาก นอกจากนี้หน่วยต่าง ๆ ของประชากร จะต้องมีความเป็นเอกพันธ์ (Homogenous) หรือประกอบด้วยหน่วยตัวอย่างที่เหมือนๆ กัน และสถานที่อยู่ของหน่วยต่าง ๆ ของประชากร ไม่กระจัดกระจายกันมาก

เพราะถ้าหน่วยต่าง ๆ ของประชากรอยู่กระจัดกระจาย หรือ มีที่อยู่ห่างไกลกันมาก การสุ่มตัวอย่างแบบนี้จะไม่สะดวกในการเก็บรวบรวมข้อมูล

ขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างแบบง่าย มีดังนี้ ขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างแบบง่าย มีดังนี้ ขั้นตอนที่ 1 สร้างกรอบของการสุ่มตัวอย่าง ขั้นตอนที่ 2 กำหนดหรือคำนวณหาจำนวนตัวอย่าง ที่เหมาะสมกับขนาดของประชากร ขั้นตอนที่ 3 สุ่มหน่วยตัวอย่างแบบง่าย ซึ่งมีอยู่ด้วยกัน หลายวิธี เช่น

วิธีที่ 1 วิธีหมุนวงล้อ (The Roulette Wheel Method) 2 3 4 5 6 7 9 8 10 11 12 13 หมายถึง วงล้อที่มีตัวเลขอยู่ครบตามหมายเลขหน่วยต่าง ๆ ของประชากรที่ปรากฏในกรอบของการสุ่มตัวอย่าง และตรงจุดศูนย์กลางของวงล้อจะมีลูกศร 1 อัน ไว้ชี้ตัวเลข ผู้วิจัยหมุนวงล้อรอ จนกระทั่งวงล้อหยุดและดูว่าลูกศรชี้ไปที่ตัวเลขใด ให้เลือกตัวอย่างที่มีหมายเลขตรงกับตัวเลขที่ลูกศรชี้นั้น

วิธีที่ 2 วิธีจับฉลาก (The Lottery Method) การสุ่มตัวอย่างวิธีนี้ผู้วิจัยจะต้องทำสลากขึ้นมา โดยเขียนตั้งแต่หมายเลขแรกไปจนหมายเลขสุดท้าย (ไม่เขียนหมายเลขซ้ำ) แล้วนำ ไปใส่กล่องจากนั้นหยิบสลากขึ้นมาอย่างสุ่ม วิธีการหยิบอาจทำได้ 3 แบบ 1. หยิบสลากครั้งละใบ แล้วใส่กลับคืนที่เดิม 2. หยิบสลากครั้งเดียวจนครบตามจำนวนที่ต้องการ ครบตามจำนวนที่กำหนด 3. หยิบสลากคืนมาทีละใบ โดยไม่ใส่คืนที่จนกว่าจะได้

วิธีที่ 3 วิธีใช้ตารางเลขสุ่ม วิธีที่ 3 วิธีใช้ตารางเลขสุ่ม (The Table of Random Numbers Method) การสุ่มตัวอย่างแบบนี้เป็นที่นิยมมาก เพราะผู้วิจัยไม่ต้องเสียเวลาทำวงล้อหรือทำสลาก ผู้วิจัยเพียงแต่เปิดตารางสุ่มซึ่งมีอยู่ในหนังสือสถิติทั่วๆ ไป ตารางเลขสุ่มจะประกอบไปด้วยแนวนอน 10 แถบ (Block) และแนวตั้ง 10 แถบ (Block) ภายในแถบต่าง ๆ จะประกอบตัวเลข 2 หลักเรียงกัน

ตัวอย่างแสดงหมายเลขการสุ่มตัวอย่างแบบง่าย (Simple Random Sampling) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12) (13) (14) (15) (16) (17) (18) (19) (20) (21) (22) (23) (24) (25) (26) (27) (28) (29) (30) (31) (32) (33) (34) (35) ประชากร (18) (13) (24) (2) (16) (11) (35) (12) กลุ่มตัวอย่าง

ข้อดีของการสุ่มตัวอย่างแบบง่าย การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย เป็นวิธีที่ได้รับความนิยมอย่างมาก เพราะเป็นการสุ่มตัวอย่างมีหลักเกณฑ์ สามารถให้ผลการวิจัยที่เชื่อถือได้และไม่ยุ่งยากในการปฏิบัติ หน่วยตัวอย่างทุกหน่วยมีโอกาสถูกเลือกเท่าเทียมกันหมด

2.2 Systematic Random Sampling (การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ) การสุ่มตัวอย่างโดยวิธีนี้ช่วย ประหยัดเวลา ในการสุ่มตัวอย่างควรใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบนี้กับประชากรที่มีขนาดเล็กและ มีกรอบของการสุ่มตัวอย่างที่สมบูรณ์ และหน่วยต่าง ๆ ของประชากรไม่อยู่กระจัดกระจายกันมาก การสุ่มตัวอย่างแบบเป็นระบบมีขั้นตอน ดังนี้ คือ ขั้นตอนที่ 1 สร้างกรอบของการสุ่มตัวอย่าง ขั้นตอนที่ 2 กำหนดหรือคำนวณหาจำนวนตัวอย่างที่เหมาะสม ขั้นตอนที่ 3 คำนวณหาช่วงของการสุ่มตัวอย่าง (Sampling Interval หรือ I )

n ตัวอย่าง เช่น 6 โดยที่ I = N (ใช้ค่าจำนวนเต็ม) มีประชากรทั้งหมด 50 หน่วย ต้องการสุ่มตัวอย่างมา 6 หน่วย ดังนั้น ช่วงของการเลือกตัวอย่าง (i) = 50 = 8.3 8 6

ขั้นตอนที่ 4 สุ่มหมายเลขเริ่มต้น ( Random Start ) หรือ R โดย การสุ่มหมายเลข 1 ถึง i ขึ้นมา 1 หน่วย ด้วยวิธีการสุ่มแบบง่าย เช่น จากการสุ่มหมายเลข 1 - 8 ด้วยวิธีการจับฉลากได้หมายเลข 4 ดังนั้นหน่วยของประชากร หมายเลข 4 จะเป็นหน่วยตัวอย่างเริ่มต้น (R = 4) ขั้นตอนที่ 5 เลือกสมาชิกหมายเลขต่อไป โดยจะเลือกหมายเลข ต่อ ๆ ไปตามลำดับ ดังนี้ R + i , R + 2 i ,… , R + (n - 1) i ในขั้นที่ 5 เราจะได้หน่วยตัวอย่างที่มีหมายเลขประจำตัวดังนี้ 4 , 12 , 20 , 28 , 36 , 44

แผนผังแสดงการสุ่มตัวอย่างแบบเป็นระบบ (Systematic Sampling) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12) (13) (14) (15) (16) (17) (18) (19) (20) (21) (22) (23) (24) (25) (26) (27) (28) (29) (30) (31) (32) (33) (34) (35) (36) (37) (38) (39) (40) (41) (42) (43) (44) (45) (46) (47) (48) (49) (50) ประชากร สุ่มหน่วยตัวอย่างแบบเป็นระบบ (4) (12) (20) (28) (36) (44) กลุ่มตัวอย่าง

ข้อดีของการสุ่มตัวอย่างแบบเป็นระบบ การสุ่มตัวอย่างแบบเป็นระบบ จะให้ผลดีกว่าการสุ่มตัวอย่างแบบง่าย เนื่องจากมีความคลาดเคลื่อนของการเลือกตัวอย่างน้อยกว่า และผู้วิจัยไม่จำเป็นต้องมีความรู้มากนักเกี่ยวกับคุณลักษณะของกรอบตัวอย่าง เช่น สัมภาษณ์ผู้ที่เดินออกมาจากห้างสรรพสินค้าทุกคนที่ 10 โดยไม่สนใจว่าเป็นใคร ข้อดีอีกประการหนึ่ง คือ ช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายได้มากกว่าการสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย เพราะมีการสุ่มหมายเลขเริ่มต้นเพียงครั้งเดียว นิยมใช้ในการสัมภาษณ์ทางโทรศัพท์ และสอบถามผู้คนในร้านค้า

(การสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม) 2.3 Cluster Random Sampling (การสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม) การสุ่มตัวอย่างวิธีนี้เหมาะกับประชากรที่แบ่งออกเป็นกลุ่มๆ โดยที่แต่ละกลุ่มมีความคล้ายคลึงกัน และหน่วยต่างๆ ที่อยู่ภายในกลุ่มมีความแตกต่างกัน ในทางปฏิบัติวิธีการสุ่มแบบนี้เป็นที่นิยมมาก เนื่องจาก ประชากรมีขนาดใหญ่ จึงทำให้ไม่สามารถสร้างกรอบของการสุ่มตัวอย่างที่สมบูรณ์ได้ และถ้าหน่วยต่าง ๆ ของประชากรที่อยู่ห่างไกลกัน หรือ อยู่กระจัดกระจายกันมาก ถ้าใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบง่ายจะไม่เหมาะสม เพราะจะทำให้ไม่สะดวกในการเก็บข้อมูล สิ้นเปลืองเวลาและค่าใช้จ่าย

การสุ่มแบบกลุ่มมีขั้นตอน ดังนี้ ขั้นตอนที่ 1 แบ่งประชากรออกเป็นกลุ่ม ๆ โดยต้องแน่ใจว่าหน่วย ต่าง ๆ ในแต่ละกลุ่มมีลักษณะที่คล้ายคลึงกัน และหน่วยต่าง ๆ ภายในกลุ่มเดียวกันมีลักษณะที่แตกต่างกันออกไป ขั้นตอนที่ 2 สุ่มกลุ่มตัวอย่างบางกลุ่มออกมาจากกลุ่มทั้งหมด โดย สุ่มกลุ่มตัวอย่างด้วยวิธีการสุ่มแบบง่ายหรือแบบมีระบบ เพราะว่าประชากรในกลุ่มต่าง ๆ มีลักษณะเหมือนๆ กัน จึงสุ่มมาเพียงบางกลุ่มเท่านั้น ขั้นตอนที่ 3 สุ่มหน่วยตัวอย่างจากประชากรในกลุ่มที่สุ่มตัวอย่างได้ ในขั้นตอนที่ 2 โดยใช้วิธีการสุ่มหน่วยตัวอย่างแบบง่าย หรือแบบมีระบบ

แผนภาพแสดงการสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม ประชากร สุ่มกลุ่มตัวอย่าง สุ่มหน่วยตัวอย่าง แผนภาพแสดงการสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม

ข้อดีของการสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการเลือกตัวอย่าง โดยช่วยลดระยะเวลาในการทำงาน และ ค่าใช้จ่ายในการเก็บข้อมูล เนื่องจากมีการเลือกกลุ่มขึ้นมาก่อน แล้วจึงเลือกตัวอย่างจากกลุ่มที่เลือก ข้อเสียของการสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม เรื่องความผันแปรของหน่วยตัวอย่างจะมีมาก เนื่องจากหน่วยตัวอย่างในกลุ่มย่อยจะมีลักษณะที่แตกต่างกัน (Heterogenous)

2.4 Stratified Random Sampling (การสุ่มตัวอย่างแบบระดับชั้น) การสุ่มตัวอย่างวิธีนี้ เหมาะสำหรับประชากรที่แบ่งเป็นระดับชั้น (Strata) โดยแต่ละระดับชั้นจะมีลักษณะที่แตกต่างกัน แต่หน่วยต่าง ๆ ที่อยู่ภายในระดับชั้นจะมีความเป็นเอกพันธ์ (Homogenous) หรือมีลักษณะที่เหมือนกัน

การสุ่มแบบระดับชั้นมีขั้นตอน ดังนี้ การสุ่มแบบระดับชั้นมีขั้นตอน ดังนี้ ขั้นตอนที่ 1 แบ่งประชากรออกเป็นระดับชั้น โดยให้หน่วยต่าง ๆ ที่อยู่คนละระดับชั้นมีลักษณะที่แตกต่างกัน และหน่วยต่าง ๆ ที่อยู่ภายในระดับชั้นเดียวกันมีลักษณะเหมือนกัน เช่น ผู้สำเร็จการศึกษาระดับประถมศึกษา มัธยมศึกษา และปริญญาตรี ขั้นตอนที่ 2 สุ่มหน่วยตัวอย่างบางหน่วยจากทุกระดับชั้น โดยวิธี การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย เนื่องจากแต่ละระดับมีความแตกต่างกัน จึงต้องทำการสุ่มหน่วยตัวอย่างจากทุกระดับชั้น และในแต่ละระดับชั้นจะสุ่มหน่วยตัวอย่างออกมาเพียงบางส่วน ซึ่งอาจแบ่งเป็นวิธีการสุ่มตัวอย่างระดับชั้นออกเป็น 2 แบบ คือ

ต้องการหน่วยตัวอย่างทั้งหมด 1,500 หน่วย แบบที่ 1 การสุ่มตัวอย่างในแต่ละระดับชั้นอย่างไม่เป็นสัดส่วน (Non Proportional Stratified Random Sampling) เป็นการสุ่มหน่วยตัวอย่างโดยที่ผู้วิจัยกำหนดจำนวนตัวอย่างในแต่ละระดับชั้นเอง ซึ่งจำนวนตัวอย่างที่กำหนดขึ้นมานั้น ไม่เป็นไปตามสัดส่วน ของจำนวนหน่วยทั้งหมดในระดับชั้นนั้นต่อจำนวนประชากรทั้งหมด เช่น….. 500 คน ประถมศึกษา 7,000 คน ต้องการหน่วยตัวอย่างทั้งหมด 1,500 หน่วย 500 คน มัธยมศึกษา 2,000 คน ปริญญาตรี 1,000 คน 500 คน

แผนภาพแสดงการสุ่มตัวอย่างแบบระดับชั้นอย่างไม่เป็นสัดส่วน ประชากร จำแนกระดับชั้น สุ่มหน่วยตัวอย่าง

แบบที่ 2 การสุ่มตัวอย่างในแต่ละระดับชั้นอย่างเป็นสัดส่วน แบบที่ 2 การสุ่มตัวอย่างในแต่ละระดับชั้นอย่างเป็นสัดส่วน (Proportional Stratified Random Sampling) เป็นการสุ่มหน่วยตัวอย่างโดยที่ผู้วิจัยกำหนดจำนวนตัวอย่างในแต่ละระดับชั้น ตามสัดส่วน ของจำนวนหน่วยทั้งหมดในระดับชั้นนั้นต่อจำนวนประชากรทั้งหมด

ต้องการสุ่มตัวอย่างมาทั้งหมด 1,500 หน่วย ตัวอย่างเช่น ต้องการสุ่มตัวอย่างมาทั้งหมด 1,500 หน่วย ระดับชั้นประถมศึกษาจำนวน 7,000 คน มัธยมศึกษาจำนวน 2,000 คน ปริญญาตรีจำนวน 1,000 คน ดังนั้นควรสุ่มมาระดับชั้นละกี่คน ??? ระดับชั้นประถมศึกษาจำนวน = 7,000 x 1,500 = 1,050 คน 10,000 มัธยมศึกษาจำนวน = 2,000 x 1,500 = 300 คน 10,000 ปริญญาตรีจำนวน = 1,000 x 1,500 = 150 คน 10,000

แผนภาพแสดงการสุ่มตัวอย่างแบบระดับชั้นอย่างเป็นสัดส่วน ประชากร จำแนกระดับชั้น สุ่มหน่วยตัวอย่าง

ข้อดีของการสุ่มตัวอย่างแบบระดับชั้น ช่วยเพิ่มระดับความเที่ยงตรง โดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายเพิ่ม การสุ่มตัวอย่างแบบระดับชั้นจะสามารถรับประกันได้ว่ากลุ่มย่อยทั้งหมดจะถูกนำมารวมไว้ในกลุ่มตัวอย่าง โดยเฉพาะในกรณีที่ตัวแปรบางตัวของประชากร มีลักษณะการแจกแจงแบบเบ้ (Skewed)

2.5 Multi Stage Cluster Sampling (การสุ่มกลุ่มตัวอย่างแบบหลายขั้นตอน) การสุ่มตัวอย่างวิธีนี้ เหมาะสำหรับ ประชากรที่มีขนาดใหญ่มาก หรือประชากรที่มีอยู่กระจัดกระจาย หรือผู้วิจัย ไม่สามารถสร้างกรอบของการเลือกตัวอย่างได้ การสุ่มตัวอย่างแบบนี้จะต้องทำการสุ่มตั้งแต่ 2 ขั้นตอนขึ้นไป โดยแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มใหญ่ๆ แล้วแบ่งเป็นกลุ่มย่อยๆ ต่อไปเรื่อย ๆ จนถึงกลุ่มย่อยที่เล็กที่สุด

การสุ่มตัวอย่างแบบนี้มีขั้นตอนดังนี้ ขั้นตอนที่ 1 สุ่มกลุ่มต่างๆ โดยแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มใหญ่ๆ และแบ่งกลุ่มใหญ่นั้นออกเป็นกลุ่มย่อย ๆ ลงไปอีกเรื่อยๆ จากนั้นจึงทำการสุ่มกลุ่มย่อยในแต่ละกลุ่มใหญ่ออกมา เช่น แบ่งประเทศไทยออกเป็น 4 ภาค คือ ภาคเหนือ ภาคตะวันออกเฉียงเหนือ ภาคกลาง ภาคใต้ แต่ละภาคแบ่งย่อยได้เป็นหลายจังหวัด ทำการสุ่มจังหวัดออกมาจากแต่ละภาค เช่น อาจสุ่มออกมาภาคละ 1 จังหวัด แต่ละจังหวัดแบ่งออกเป็นหลายหมู่บ้าน ทำการสุ่มหมู่บ้านออกมาจากจังหวัดที่สุ่มได้ เช่น สุ่มมาเพียงจังหวัดละ 1 หมู่บ้าน

ขั้นตอนที่ 2 สุ่มหน่วยตัวอย่างออกมาจากกลุ่มย่อยที่สุดของทุกกลุ่ม สุ่มได้ในขั้นตอนที่ 1 เช่น หลังจากที่สุ่มได้หมู่บ้านแล้ว ให้สุ่มตัวอย่างจากหมู่บ้านที่สุ่มได้นั้นหมู่บ้านละ 10 คน สรุป... ขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างนับว่าเป็นขั้นตอนสำคัญ ที่จะทำให้ ผู้วิจัยได้กลุ่มตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของประชากรเป้าหมาย ผู้วิจัยต้องใช้ความรู้และวิจารณญาณ ในการตัดสินใจเลือกวิธีการใดวิธีการหนึ่ง โดยพิจารณาข้อดีและข้อเสียของ แต่ละวิธีด้วย

แหล่งความคลาดเคลื่อนของการวิจัยเชิงสำรวจ 1. ความคลาดเคลื่อนจากการสุ่มตัวอย่าง (Random Sampling Error) 2. ความคลาดเคลื่อนที่ไม่ได้เกิดจากการสุ่มตัวอย่าง (Non Sampling Error)

2. ความคลาดเคลื่อนที่ไม่ได้เกิดจากการสุ่มตัวอย่าง (Non Sampling Error) 2.1 ความผิดพลาดที่เกิดจากการได้รับคำตอบที่ผิด (Response Error) 2.2 ความผิดพลาดที่เกิดจากผู้ดำเนินการสัมภาษณ์ (Interviewer Errors) 2.3 ความผิดพลาดที่เกิดจากผู้ตอบ (Respondent Errors)