ดาวน์โหลดงานนำเสนอ
งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ
1
วิจัยเพื่อพัฒนาการเรียนรู้ ครั้งที่ 4
ประชากร/กลุ่มตัวอย่าง (Population and Sample) โดย ผศ.ดร.สำราญ กำจัดภัย
2
Population Sample
3
สรุป ประชากร หมายถึง ทั้งหมดของทุกหน่วยของสิ่งที่เราสนใจศึกษา ซึ่งหน่วยต่าง ๆ อาจเป็น บุคคล กลุ่มบุคคลองค์กร สัตว์ สิ่งของ หรืออื่น ๆ สรุป กลุ่มตัวอย่าง หมายถึง บางส่วนของประชากรของสิ่งที่เราสนใจศึกษา ซึ่งถูกเลือกมาเพื่อใช้ในการเก็บรวบรวมข้อมูล โดยต้องเป็นตัวแทนที่ดีของประชากร
4
Population Sample ลักษณะกลุ่มตัวอย่างไม่ดี
5
กลุ่มตัวอย่าง ประชากร
ลักษณะกลุ่มตัวอย่างที่ดี อ้างอิงไปสู่ กลุ่มตัวอย่าง ประชากร
6
เหตุผลการเลือกกลุ่มตัวอย่าง
เสียเวลา และเสียแรงงาน เสียค่าใช้จ่าย น้อยกว่าศึกษาจากประชากรทั้งหมด สะดวกในการปฏิบัติมากกว่า ยืดหยุ่นได้ดีกว่า และความคุม แก้ไขความผิดพลาดได้ดีกว่า
7
กลุ่มตัวอย่างที่ดี เป็นตัวแทนที่ดีของประชากร
ควรได้มาโดยใช้หลักความน่าจะเป็น (สุ่ม) ขนาดพอเหมาะ
8
ขั้นตอนการเลือกกลุ่มตัวอย่าง
ให้คำจำกัดความของประชากร และกำหนดขอบเขต ประมาณขนาดของกลุ่มตัวอย่าง กำหนดเทคนิคการเลือกกลุ่มตัวอย่าง ลงมือปฏิบัติเลือกกลุ่มตัวอย่าง
9
การเลือกกลุ่มตัวอย่าง
1. การสุ่มอย่างง่าย 2. การสุ่มอย่างมีระบบ 3. การสุ่มแบบแบ่งชั้น 4. การสุ่มแบบแบ่งกลุ่ม 5. การสุ่มแบบหลายขั้นตอน (1) เลือกโดยไม่ใช้หลักความน่าจะเป็น 1. การเลือกโดยบังเอิญ 2. การเลือกโดยใช้โควตา 3. การเลือกโดยใช้เกณฑ์ ของผู้วิจัย 4. การเลือกโดยวิธีสโนว์บอล (2) เลือกโดยใช้หลักความน่าจะเป็น
10
(1) เลือกโดยไม่ใช้หลักความน่าจะเป็น
วิธีการเลือกแบบไม่คำนึงถึงว่ากลุ่มตัวอย่างที่ได้รับเลือกมานั้นจะมีความน่าจะเป็นหรือโอกาสที่จะได้รับเลือกมานั้นเป็นเท่าใด เป็นการสุ่มตัวอย่างที่ขึ้นอยู่กับ การควบคุม หรือการตัดสินใจของผู้วิจัยเป็นอย่างมาก (1) เลือกโดยไม่ใช้หลักความน่าจะเป็น
11
1. การเลือกตัวอย่างแบบบังเอิญ (accidental sampling) /การเลือกแบบตามสะดวก (convenience sampling)
• การเลือกตัวอย่างแบบนี้ไม่มีกฎเกณฑ์จะสุ่มใครก็ได้ที่สามารถ ให้ข้อมูลเกี่ยวกับเรื่องที่ต้องการศึกษา • การเลือกตัวอย่างแบบนี้เป็นการสุ่มตัวอย่างที่ไม่มีกฎเกณฑ์ที่ แน่นอนถือเอาความสะดวก หรือความง่ายในการเก็บข้อมูลเป็นหลัก • กลุ่มตัวอย่างไม่เป็นตัวแทนที่ดีของประชากร ผลที่ได้ไม่สามารถ อ้างอิงได้อย่างเที่ยงตรง
12
2. การเลือกตัวอย่างแบบเจาะจง (purposive sampling)
การเลือกตัวอย่างแบบนี้เป็นการเลือกตัวอย่างที่ผู้วิจัยกำหนดคุณลักษณะของกลุ่มตัวอย่างโดยใช้เหตุผล หรือหลักเกณฑ์ส่วนตัวที่กำหนดขึ้นเองเป็นเกณฑ์ในการเลือกตัวอย่าง โดยปกติมักใช้วัตถุประสงค์บางประการของการวิจัยเป็นเครื่องช่วยตัดสิน
13
3. การเลือกตัวอย่างแบบโควตาหรือการเลือกโดย
กำหนดสัดส่วน (quota sampling) การเลือกตัวอย่างแบบนี้ เป็นการเลือกที่ผู้วิจัยกำหนดจำนวนของตัวอย่างตามลักษณะที่ต้องการและเลือกตามสัดส่วนของตัวอย่างในกลุ่มย่อย ๆ
14
4. การเลือกตัวอย่างแบบลูกโซ่ (snowball sampling)
เป็นการเลือกกลุ่มตัวอย่างโดยอาศัยการแนะนำของ หน่วยตัวอย่างที่ได้เก็บข้อมูลไปแล้ว
15
(2) เลือกโดยใช้หลักความน่าจะเป็น
เป็นการเลือกตัวอย่างที่คำนึงถึงความน่าจะเป็น หรือโอกาสของสมาชิกแต่ละหน่วยที่จะได้รับเลือก ซึ่งสมาชิกทุก ๆ หน่วยของกลุ่มประชากรจะมีความน่าจะ เป็น หรือโอกาสที่จะได้รับเลือกคงที่ (2) เลือกโดยใช้หลักความน่าจะเป็น
16
การสุ่มอย่างง่าย ประชากร กลุ่มตัวอย่าง อ้างอิงไปสู่
17
1. การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย (simple random sampling)
วิธีนี้เป็นการสุ่มตัวอย่างจากสมาชิกประชากรโดยตรง เป็นวิธี ที่ทุกหน่วยของสมาชิกมีโอกาสถูกเลือกเท่ากัน วิธีนี้ง่ายและใช้ได้ดีในกรณีที่ประชากรที่ต้องการศึกษามีคุณลักษณะและคุณสมบัติใกล้เคียงกัน หรือมีความเป็นเอกพันธ์ (homogeneous) และรู้ขนาดประชากรซึ่งเหมาะกับการเลือกประชากรที่มีจำนวน ไม่มากนัก
18
การสุ่มอย่างง่าย สามารถใช้
• วิธีการสุ่มโดยการจับฉลาก • วิธีการสุ่มโดยใช้ตารางเลขสุ่ม
20
2. การสุ่มแบบมีระบบ (systematic random sampling)
การสุ่มโดยวิธีนี้ใช้ในกรณีที่หน่วยตัวอย่างของกลุ่มประชากรจัดเรียงไว้เป็นอย่างเป็นระบบอยู่แล้ว เช่น รายชื่อของนักเรียนเรียงตามอักษร เป็นต้น วิธีการสุ่มแบบนี้ผู้วิจัยต้องรู้กรอบของประชากร (population frame) ก่อนว่ามีจำนวนประชากรเท่าใดแล้วให้หมายเลขประชากร จากนั้นต้องกำหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่าง ต่อไปก็หาช่วงของการสุ่ม (sampling interval)
22
ประชากร กลุ่มตัวอย่าง
การสุ่มแบบแบ่งชั้น ประชากร กลุ่มตัวอย่าง อ้างอิงไปสู่
23
ประชากร กลุ่มตัวอย่าง
การสุ่มแบบแบ่งกลุ่ม ประชากร กลุ่มตัวอย่าง อ้างอิงไปสู่
24
การสุ่มแบบหลายขั้นตอน
ใช้เทคนิคการสุ่มเกิน 1 เทคนิค (ไม่นับการสุ่มอย่างง่าย) หรือใช้เทคนิคการสุ่มเดิมหลายครั้ง
25
ค่าพารามิเตอร์ และค่าสถิติ
Population Sample Sampling Descriptive Statistics Statistics Parameter Inferential Statistics (m , s2 , r , ฯลฯ) ( X , S2 , r , ฯลฯ) Estimation Hypothesis Testing
งานนำเสนอที่คล้ายกัน
