Multistage Cluster Sampling

งานนำเสนอเรื่อง: "Multistage Cluster Sampling"— ใบสำเนางานนำเสนอ:

1 Multistage Cluster Sampling
การสุ่มตัวอย่างแบบจัดกลุ่มตามลำดับชั้น Multistage Cluster Sampling

2 อัญ ตาล อุ๊ย นินี เกด ซุป
Group 6th อัญ ตาล อุ๊ย นินี เกด ซุป

3 Agenda การสุ่มตัวอย่างแบบจัดกลุ่มตามลำดับชั้น (Multistage Cluster Sampling)
Sampling and Type of Sampling Definition of Multistage Cluster Sampling The Multistage Cluster Sampling Sample Multistage Cluster Sampling Pros & Cons Reference Q&A

4 What is the Sampling? การสุ่มตัวอย่างคืออะไร

5 Non-Probability Sampling
การสุ่มตัวอย่างโดย ไม่อาศัยหลักความน่าจะเป็น Probability Sampling การสุ่มตัวอย่างโดย อาศัยหลักความน่าจะเป็น คำนึงถึงความน่าจะเป็นของแต่ละหน่วยประชากรที่จะได้รับการเลือก ประเภทของการสุ่มตัวอย่าง สามารถแบ่งได้เป็นสองประเภทใหญ่ๆ คือ 1 การสุ่มตัวอย่างโดยอาศัยหลักความน่าจะเป็น (probability sampling) และ 2 การสุ่มตัวอย่างโดยไม่อาศัยหลักความน่าจะเป็น (non-probability sampling) การสุ่มตัวอย่างโดยอาศัยหลักความน่าจะเป็น (Probability Sampling) เป็นการสุ่มตัวอย่างโดยคำนึงถึงความน่าจะเป็นของแต่ละหน่วยประชากรที่จะได้รับการเลือก ซึ่งจะเป็นไปในรูปแบบการสุ่มไม่เฉพาะเจาะจง โดยมีเงื่อนไขดังต่อไปนี้ 1.รู้จำนวนประชากรทั้งหมด 2.ประชากรทั้งหมดมีโอกาสที่จะถูกสุ่มตัวอย่างเท่าเทียมกัน 3.วิธีการสุ่มที่เหมาะสม เพื่อให้หน่วยตัวอย่างมีโอกาสถูกสุ่มเท่าเทียมกัน 4.ใช้วิธีประมาณค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสม ในรูปแบบการสุ่มไม่เฉพาะเจาะจง

6 ประเภทของการสุ่มตัวอย่างโดยใช้หลักความน่าจะเป็น
การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย (Simple random sampling) การสุ่มตัวอย่างแบบเป็นระบบ (Systematic random sampling) การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น (Stratified random sampling) การวิธีสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม (Cluster sampling) การสุ่มตัวอย่างแบบจัดกลุ่มตามลำดับชั้น (Multistage Cluster sampling) การสุ่มตัวอย่างแบบอาศัยความน่าจะป็น เป็นวิธีที่นิยมมาก เพราะมีความน่าเชื่อถือ การสุ่มตัวอย่างแบบนี้มีหลายวิธี สามารถแบ่งเป็นประเภทต่างๆได้ดังนี้คือ การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย (Simple random sampling) การสุ่มตัวอย่างแบบเป็นระบบ (Systematic random sampling) การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น (Stratified random sampling) การวิธีสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม (Cluster sampling) การสุ่มตัวอย่างแบบจัดกลุ่มตามลำดับชั้น (Multi-stage sampling)

7 Multistage Cluster Sampling Overview
การสุ่มตัวอย่างแบบจัดกลุ่มตามลำดับชั้น หมายถึง เป็นการสุ่มตัวอย่างโดยแบ่งประชากรออกเป็นพื้นที่ (Location/Geography) โดยไม่จำเป็นต้องทำบัญชีรายชื่อของประชากรเช่นเดียวกันกับการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งกลุ่ม (Cluster Sampling) หากแต่ต่างตรงที่ว่าการสุ่มแบบจัดกลุ่มตามลำดับชั้น (Multistage Cluster Sampling) เป็นการเลือกตัวอย่าง (Sample) จากกลุ่มตัวอย่าง(Cluster) ที่ได้แบ่งและเลือกไว้ และไม่ต้องศึกษาทุกหน่วยประชากรในกลุ่มพื้นที่นั้นๆ เป็นการสุ่มตัวอย่างเป็นลำดับชั้นหลายชั้น ที่มากกว่า 2 ระดับขึ้นไป

8 ภาพตัวอย่างการสุ่มแบบจัดกลุ่มตามลำดับชั้น
การสุ่มชั้นแรก เป็นการระบุและเลือกกลุ่มตัวอย่าง(Clusters) กลุ่มตัวอย่างในชั้นนี้จะมีจำนวนประชากรที่มีมากกว่าความจำเป็นในการทำการสุ่มในชั้นสุดท้าย การสุ่มชั้นที่สอง จะเป็นการเลีอกประชากร (population) จากกลุ่มตัวอย่างที่ได้เลือกไว้ในชั้นแรก (Selected Clusters) ซึ่งสามารถใช้วิธีการสุ่มแบบใดก็ได้จากประเภทการสุ่มตัวอย่างที่ใช้หลักความน่าจะเป็น (Probability Sampling) เป็นการสุ่มชั้นสุดท้าย ในกรณีที่มีมากกว่า 2 ชั้น การสุ่มเลือกประชากรจากกลุ่มตัวอย่าง จะดำเนินต่อไปเป็นชั้นๆตามลำดับ จนกระทั่งได้ตัวอย่างในชั้นสุดท้าย

9 ภาพตัวอย่างการสุ่มแบบจัดกลุ่มตัวอย่างแบบ 5 ชั้น (Five-stages sampling)
ขั้นที่ 1 สุ่มจังหวัดของแต่ละภาค จากจังหวัดที่สุ่มได้ ทำการสุ่มขั้นที่ 2 สุ่มอำเภอ จากอำเภอที่สุ่มได้ ทำการสุ่มขั้นที่ 3 สุ่มตำบล จากตำบลที่สุ่มได้ ทำการสุ่มขั้นที่ 4 สุ่มหมู่บ้าน จากหมู่บ้านที่สุ่มได้ ทำการสุ่มครั้งที่ 5 สุ่มเกษตรกร เช่นสุ่มเกษตรจำนวน 20 คน จากทุกหมู่บ้านที่สุ่มได้ ดังนั้น จากตัวอย่างนี้ จะได้ขนาดกลุ่มตัวอย่างเกษตรกรทั้งประเทศจำนวน 4 (จังหวัด) * 2 (อำเภอ) * 2 (ตำบล) * 2 (หมู่บ้าน) * 20 = 640 คน เป็นต้น

10 Multistage Cluster Sampling Pros & Cons
ใช้ได้ดีกับประชากรขนาดใหญ่ที่แบ่งเป็นลำดับชั้นลดหลั่น สามารถประมาณค่าพารามิเตอร์ตามลำดับชั้นจนเป็นภาพรวมได้ ลดความลำเอียง อคติในการสุ่มเลือกประชากร Cons มีค่าใช้จ่ายสูงในการติดตามกลุ่มตัวอย่างที่อยู่อย่างกระจัดกระจาย การประมาณค่าพารามิเตอร์จะสลับซับซ้อนถ้ามีจำนวนชั้นของการสุ่มมาก ค่าพารามิเตอร์  หมายถึง  ค่าต่างๆที่คำนวณมาจากกลุ่มประชากร  จะถือเป็นค่าคงตัว  กล่าวคือ  คำนวณกี่ครั้งๆก็จะไม่เปลี่ยนแปลง

11 Reference (ข้อมูลอ้างอิง)
หนังสือสถิติประยุกต์สำหรับการวิจัย (Applied Statistics To Behavioral Research) , รองศาสตราจารย์ ดร.ศิริชัย กาญจนวาสี หน้า 123 –131 เอมอร จังศิริพรปกรณ์, 2554 กลุ่มตัวอย่าง. [Online] Available: Statistics Canada, 2009 Probability sampling [Online] Available:

12 Q & A