ดร.เตือนใจ ดลประสิทธิ์

งานนำเสนอเรื่อง: "ดร.เตือนใจ ดลประสิทธิ์"— ใบสำเนางานนำเสนอ:

1 ดร.เตือนใจ ดลประสิทธิ์
การสุ่มตัวอย่าง ดร.เตือนใจ ดลประสิทธิ์

2 ประชากร (Population or Universe)
มวลรวม หรือจำนวนทั้งหมดของสิ่งที่นักวิจัยต้องการศึกษาตามที่ได้กำหนดหลักเกณฑ์เอาไว้

3 คำที่เกี่ยวข้องกับการสุ่มตัวอย่าง
ประชากร (population) หมายถึงข้อมูลหรือค่าสังเกตทั้งหมดที่ผู้วิจัยสนใจศึกษา เป็นได้ทั้ง คน สัตว์ หรือสิ่งขอ กลุ่มตัวอย่าง (sample) หมายถึงส่วนหนึ่งของประชากรที่ผู้วิจัยเลือกใช้เป็นตัวแทนที่ดีที่สุดของประชากร โดยผู้วิจัยเลือกกลุ่มตัวอย่างอย่างมีหลักการและเหตุผล รวมทั้งกำหนดขนาดให้พอเหมาะเพื่อสามารถนำผลไปอ้างอิงสู่ประชากรได้อย่างมีคุณภาพ พารามิเตอร์ (parameter) หมายถึงค่าที่แสดงลักษณะของประชากร เช่น μ , P , σ , σ2 เป็นต้น

4 คำที่เกี่ยวข้องกับการสุ่มตัวอย่าง (ต่อ)
ค่าสถิติ (statistics) หมายถึงค่าที่แสดงถึงลักษณะของกลุ่มตัวอย่าง เช่น , , s , s2 เป็นต้น กรอบการสุ่ม (sampling frame) หรือเรียกว่า กรอบประชากร (population frame) หมายถึงรายชื่อสมาชิกแต่ละหน่วยที่ผู้วิจัยต้องการศึกษา ตัวอย่างเช่น ศึกษาความพึงพอใจของหัวหน้าหน่วยงานที่มีต่อบัณฑิตมหาวิทยาลัยราชภัฏสวนสุนันทา กรอบการสุ่มของผู้วิจัยคือ บัญชีรายชื่อบริษัทและหัวหน้าหน่วยงานของบัณฑิตทั้งหมด พร้อมทั้งที่อยู่ที่ติดต่อได้

5 คำที่เกี่ยวข้องกับการสุ่มตัวอย่าง (ต่อ)
หน่วยการสุ่ม (sample unit) หมายถึง หน่วยย่อยที่เล็กที่สุดในประชากรที่ต้องการศึกษา อาจเป็น คน สัตว์ สิ่งของ โรงเรียน ตำบล หรืออำเภอ ก็ได้ ขึ้นอยู่กับผู้วิจัยว่าจะกำหนดประชากรเป็นอะไร

6 ค่าพารามิเตอร์ (Parameter)
ค่าที่ใช้อธิบายตัวแปรในประชากร โดยคำนวณจากค่าประชากร

7 ค่าสถิติ (Statistic) ค่าที่ใช้อธิบายตัวแปรในตัวอย่างโดยคำนวณจากกลุ่มตัวอย่างที่เลือกสุ่มขึ้นมา

8 กลุ่มตัวอย่าง (Sample)
ส่วนหนึ่งของประชากรทั้งหมดที่ผู้วิจัยเลือกขึ้นมาเป็นตัวแทนในการวิจัย ตามวิธีการและหลักเกณฑ์ที่กำหนดไว้ ตัวอย่างที่ดีจะให้ข้อมูลของประชากร และทำให้ความเชื่อมั่นทางสถิติมีค่าสูง และยังลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินการวิจัยด้วย

9 ข้อดีของการสุ่มตัวอย่าง
โดยทั่วไปมีการศึกษาโดยเก็บรวบรวมข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่าง ที่ผู้วิจัยเชื่อว่าเป็นตัวแทนที่ดีของประชากร นำเอาข้อมูลดังกล่าวมาวิเคราะห์แล้วอ้างอิงสู่ประชากร โดยใช้หลักเหตุผลหรือใช้สถิติอ้างอิง (inferential statistics) การศึกษาโดยใช้ข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างที่กล่าวมานี้ มีข้อดีคือ ช่วยประหยัดค่าใช้จ่าย เวลา และแรงงาน ผลวิจัยที่ได้ไม่ต่างจากเก็บรวบรวมข้อมูลจากประชากรทั้งหมด

10 การเลือกกลุ่มตัวอย่างมีประเด็นที่ต้องพิจารณา 2 ประการคือ
จะใช้จำนวนเท่าใด จะเลือกอย่างไร ซึ่งถือเป็นเรื่องของการกำหนดตัวอย่าง กับวิธีเลือกกลุ่มตัวอย่าง ตามลำดับ

11 ก.การกำหนดจำนวนกลุ่มตัวอย่าง
การที่จะทราบว่าควรใช้กลุ่มตัวอย่างจำนวนเท่าใดนั้น วิธีการหลากหลายวิธี เช่น ใช้เกณฑ์กำหนด (เช่น ประชากรเป็นหลักร้อย ใช้กลุ่มตัวอย่าง 15%-30% ประชากรเป็นหลัก พันใช้กลุ่มตัวอย่าง 10%-15% ประชากรเป็นหลักหมื่น ใช้กลุ่มตัวอย่าง 5%-10%) หรือใช้สูตรคำนวณ หรือใช้ตารางสำเร็จรูป เช่นตารางของ krejcie และ morgan

12 ข้อควรพิจารณา เกี่ยวกับจำนวนกลุ่มตัวอย่าง
ขึ้นอยู่กับธรรมชาติของประชากร และ ถ้าประชากรมีคุณสมบัติในเรื่องที่ผู้วิจัยจะศึกษาเป็นเอกพันธ์มาก นั่นคือความแตกต่างกันของสมาชิกน้อย ก็ใช้กลุ่มตัวอย่างน้อยได้ แต่ถ้าประชากรมีคุณสมบัติในเรื่องที่ผู้วิจัยจะศึกษาเป็นวิวิธพันธ์ มีความแตกต่างกันของสมาชิกมากก็ต้องใช้จำนวนกลุ่มตัวอย่างมาก ลักษณะของการวิจัย

13 ข้อควรพิจารณา เกี่ยวกับจำนวนกลุ่มตัวอย่าง (ต่อ)
ลักษณะของการวิจัย ถ้าเป็นการวิจัยเชิงทดลอง จะใช้กลุ่มตัวอย่างไม่มาก แต่ถ้าเป็นการวิจัยเชิงพรรณนามักใช้กลุ่มตัวอย่างจำนวนมาก

14 ตารางสำเร็จรูปของ Krejcie and Morgan

15 สูตรคำนวณ ซึ่งแยกได้เป็น 2 กรณี
สูตรคำนวณ ซึ่งแยกได้เป็น 2 กรณี กรณีที่ผู้วิจัยทราบจำนวนประชากรที่แน่นอน สามารถหาจำนวนตัวอย่างได้จากสูตรของทาโร ยามาเน

16 สูตรคำนวณ ซึ่งแยกได้เป็น 2 กรณี (ต่อ)
สูตรคำนวณ ซึ่งแยกได้เป็น 2 กรณี (ต่อ) กรณีที่ผู้วิจัยไม่ทราบขนาดของประชากร จึงสามารถคำนวณหาขนาดตัวอย่างได้จากสูตรของรอสโซ

17

18

19 ข. วิธีเลือกกลุ่มตัวอย่าง แบ่งเป็น 2 วิธี
ข. วิธีเลือกกลุ่มตัวอย่าง แบ่งเป็น 2 วิธี 1. การสุ่มตัวอย่างโดยไม่ใช้หลักความน่าจะเป็น (non – probability sampling) เป็นการสุ่มตัวอย่างที่ผู้วิจัยไม่ทราบขอบเขตของประชากรอย่างชัดเจน จึงจำเป็นต้องเลือกกลุ่มตัวอย่างอย่างเจาะจง หรือตามความสะดวกของผู้วิจัยทั้งในด้านเวลา งบประมาณ และสถานที่ การสุ่มตัวอย่างวิธีนี้มีโอกาสที่ทำให้เกิดความลำเอียงในการสุ่มตัวอย่างเนื่องจากการเลือกขึ้นอยู่กับการตัดสินใจของผู้วิจัยโดยเฉพาะ มีอยู่หลายวิธีด้วยกัน คือ

20 1. การสุ่มตัวอย่างโดยไม่ใช้หลักความน่าจะเป็น (ต่อ)
1.1 การสุ่มตัวอย่างแบบบังเอิญ (accidental sampling) หรือเรียกอีกชื่อว่า การสุ่มตัวอย่างแบบสะดวก (convenience sampling) เป็นการสุ่มตัวอย่างแบบไม่มีกฎเกณฑ์แน่นอน ยึดหลักความสะดวกสบายของผู้วิจัยเป็นหลักสำคัญ 1.2 การสุ่มตัวอย่างแบบโควต้า (quota sampling) เป็นการสุ่มตัวอย่างที่คล้ายคลึงกับการสุ่มตัวอย่างแบบบังเอิญ ต่างกันที่การเลือกตัวอย่างถูกกำหนดให้เลือกกระจายไปในกลุ่มประชากรแต่ละกลุ่ม มีการจำแนกประชากรออกเป็นส่วนๆตามระดับของตัวแปรที่จะศึกษา เรียกอีกชื่อว่า การสุ่มตัวอย่างแบบสัดส่วน

21 การสุ่มตัวอย่างโดยไม่ใช้หลักความน่าจะเป็น (ต่อ)
1.3 การสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง (purposive sampling) เป็นการเลือกกลุ่มตัวอย่างที่ผู้วิจัยกำหนดเองโดยให้เหมาะสมกับจุดประสงค์ของการวิจัยซึ่งการเลือกโดยวิธีนี้ ผู้เลือกหรือนักวิจัยต้องเป็นผู้มีความสามารถ มีความชำนาญและมีประสบการณ์อย่างสูงในการเลือกตัวอย่าง เช่นต้องการศึกษาปัญหาความยากจนของประชาชน ผู้วิจัยอาจจะกำหนดกลุ่มตัวอย่างในจังหวัดใดจังหวัดหนึ่งเป็นตัวแทนของความยากจน วิธีนี้เรียกอีกชื่อว่า การสุ่มตัวอย่างแบบมีจุดมุ่งหมาย (judgement sampling)

22 การสุ่มตัวอย่างโดยไม่ใช้หลักความน่าจะเป็น (ต่อ)
1.4 การสุ่มตัวอย่างแบบลูกโซ่ (snowball sampling) เป็นการสุ่มตัวอย่างที่ผู้วิจัยไม่ทราบประชากรที่ชัดเจน จึงเริ่มต้นด้วยการสัมภาษณ์ผู้รู้เพียงไม่กี่ราย แล้วจึงให้ผู้รู้เหล่านั้นแนะนำต่อว่าควรไปสัมภาษณ์ใครที่จะเป็นผู้มีประสบการณ์ในเรื่องนั้นจริงๆที่ผู้วิจัยสนใจศึกษา การสุ่มแบบนี้เรียกอีกชื่อว่า การสุ่มตัวอย่างแบบบอกต่อ

23 2. การสุ่มตัวอย่างโดยใช้หลักความน่าจะเป็น
การสุ่มตัวอย่างโดยใช้หลักความน่าจะเป็น (probability sampling) เป็นการสุ่มตัวอย่างที่ผู้วิจัยคำนึงถึงความน่าจะเป็นที่สมาชิกแต่ละหน่วยมีโอกาสจะได้รับเลือก กลุ่มตัวอย่างที่ได้รับการสุ่มโดยวิธีนี้จะเป็นตัวแทนที่ดี ที่เชื่อถือได้ของประชากรเป้าหมาย เป็นวิธีการสุ่มตัวอย่างที่ผู้วิจัยนิยมใช้มากที่สุด เพราะเป็นวิธีที่มีวิธีการทางสถิติหลายอย่างช่วยในการประมาณค่า พารามิเตอร์ที่ต้องการได้ มีอยู่หลายวิธี ดังนี้

24 2.1 การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย (Simple random sampling)

25 การสุ่มตัวอย่างแบบง่ายมีวิธีการสุ่มได้ 3 แบบ
การสุ่มตัวอย่างแบบง่ายมีวิธีการสุ่มได้ 3 แบบ 2.1.1 แบบการใช้วิธีจับฉลาก ใช้ในกรณีที่ประชากรมีขนาดไม่มากนัก ทำการสุ่มโดยการให้หมายเลขสมาชิกแต่ละหน่วยของประชากรตั้งแต่หมายเลข 1 ถึง N เขียนหมายเลขเหล่านั้นบนกระดาษโดยใช้ 1 แผ่นต่อ 1 รายชื่อ ใส่ในกล่องเขย่าคละกันแล้วจึงทำการหยิบสลากทีละใบจนกว่าจะครบตามจำนวนที่ต้องการ และในแต่ละครั้งที่หยิบมาต้องนำชื่อหมายเลขมากรอกเก็บไว้เพื่อใช้เป็นกลุ่มตัวอย่าง แล้วจึงนำแผ่นสลากนั้นใส่กล่องคืนก่อนที่จะหยิบในครั้งต่อไป ซึ่งการกระทำเช่นนั้นเป็นการยืนยันโอกาสถูกเลือกของสมาชิกทุกหน่วยในแต่ละครั้งที่หยิบมาเท่ากัน

26 การสุ่มตัวอย่างแบบง่ายมีวิธีการสุ่มได้ 3 แบบ (ต่อ)
การสุ่มตัวอย่างแบบง่ายมีวิธีการสุ่มได้ 3 แบบ (ต่อ) 2.1.2แบบการใช้ตารางเลขสุ่ม (random number table)วิธีการนี้ใช้กับการวิจัยที่มีจำนวนประชากรขนาดใหญ่ใน เข้ามาช่วยในการเลือกตัวอย่าง ขั้นที่ 1 จะต้องทราบจำนวนประชากรเป้าหมายทั้งหมดว่ามีจำนวนเท่าใด แล้วกำหนดหลักของตัวเลขที่จะอ่านว่าจะใช้กี่หลัก เช่น ถ้าประชากรเป้าหมายมี 97 หน่วย ใช้ 2 หลัก ถ้าประชากรเป้าหมายมี 4572 ต้องใช้ตัวเลข 4 หลัก เป็นต้น ขั้นที่ 2 กำหนดทิศทางในการอ่านว่าจะอ่านไปในทิศทางใด ขึ้นบนลงล่าง จากซ้ายไปขวา หรืออ่านในแบบทแยงมุมก็จะต้องอ่านในลักษณะนั้นไปให้ตลอด ขั้นที่ 3 การเริ่มต้นป้องกันอคติให้ใช้ดินสอ หรือวัสดุปลายแหลมอะไรก็ได้หลับตาจิ้มลงไปบนตารางเลขสุ่ม แล้วจึงเริ่มอ่านตัวเลขตามทิศทางที่กำหนดไว้ในขั้นที่ 2 เลือกตัวเลขที่อยู่ในกรอบของประชากรเป้าหมายมาเป็นตัวอย่างจนครบ ส่วนตัวเลขที่อยู่นอกกรอบก็ตัดทิ้งไป

27 การสุ่มตัวอย่างแบบง่ายมีวิธีการสุ่มได้ 3 แบบ (ต่อ)
การสุ่มตัวอย่างแบบง่ายมีวิธีการสุ่มได้ 3 แบบ (ต่อ) 2.1.3วิธีใช้คอมพิวเตอร์สุ่ม จะกำหนดตัวเลขเรียงลำดับให้สมาชิกแต่ละหน่วยจากนั้นสั่งให้คอมพิวเตอร์ทำการสุ่มตัวอย่างออกมาจากจำนวนที่ต้องการโดยใช้โปรแกรม

28 2.2 การสุ่มตัวอย่างแบบเป็นระบบ ( Systematic sampling)
เป็นการสุ่มตัวอย่างจากประชากรเป็นช่วงๆดำเนินการได้ดังนี้ ทำบัญชีรายชื่อของประชากรทุกหน่วย (sampling frame) สุ่มตัวเลขเริ่มต้น (random start) แล้วนับไปตามช่วงของการสุ่มหรือค่า c เช่น ต้องการสุ่มตัวอย่าง 50 คนจากประชากร 1000 คน ตัวเลขเริ่มต้นเป็น 015 คำนวณค่า c = 20 ดังนั้นหมายเลขของกลุ่มตัวอย่างจึงเป็น 015 ,035 ,055 , ……..ไปจนครบ 50 คน เป็นต้น

29 2.3 การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นภูมิ(Stratified random sampling)
วิธีการสุ่มตัวอย่างกรณีประชากรที่ต้องการศึกษามีความแตกต่างภายในอย่างเห็นได้ชัด เช่น การศึกษาพฤติกรรมของนักศึกษาในมหาวิทยาลัยแห่งหนึ่ง พบว่าทัศนคติและความคิดเห็นของนักศึกษาแตกต่างกันจำแนกตามคณะที่สังกัดอยู่ การสุ่มตัวอย่างจึงจำเป็นต้องแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มย่อยๆหรือชั้นภูมิ (stratum) โดยในแต่ละชั้นภูมิต้องมีความเป็นเอกพันธ์ เพื่อให้ได้ตัวอย่างครอบคลุมประชากรทั้งหมด หรือมีความคล้ายคลึงกันมากที่สุด แล้วจึงสุ่มตัวอย่างแบบสุ่มอย่างง่ายหรือสุ่มแบบมีระบบในแต่ละกลุ่มย่อยๆ

30 การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นภูมิ (ต่อ)

31 2.4 การสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม(cluster sampling)
กรณีที่ประชากรประกอบด้วยสมาชิกที่แบ่งออกเป็นกลุ่ม แต่ละกลุ่มมีความคล้ายคลึงกัน ตัวอย่างเช่น แต่ละหมู่บ้านของชนเผ่าหนึ่งจะมีลักษณะคล้ายกัน หมู่บ้านจึงจัดว่าเป็นกลุ่ม ผู้วิจัยจะเลือกสุ่มมาเพียงบางกลุ่ม แล้วสุ่มสมาชิกในกลุ่มอีกทีหนึ่ง หรืออาจจะศึกจากสมาชิกทั้งหมดในกลุ่มที่สุ่มมาได้ก็ได้

32 2.5การสุ่มแบบหลายขั้นตอน (Multi – stage sampling)
เป็นการสุ่มตั้งแต่ 3 ขั้นขึ้นไป เช่น สุ่มจังหวัดมา 4 จังหวัดจาก 7 จังหวัด สุ่มโรงเรียนจากจังหวัดที่สุ่มได้มา 25 % ของโรงเรียนในจังหวัดนั้น สุ่มห้องเรียนของโรงเรียนที่สุ่มมา 50 % เป็นต้น

33

34 รายการอ้างอิง ธีรดา ภิญโญ. การสุ่มตัวอย่าง.สาขาวิชาสถิติประยุกต์คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฏสวนสุนันทา บุญชม สมสะอาด.