ดาวน์โหลดงานนำเสนอ
งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ
1
ประชากร และกลุ่มตัวอย่าง
2
ประชากร (Population) กลุ่มของสิ่งต่างๆทั้งหมดที่ผู้วิจัยสนใจ ซึ่งอาจเป็นกลุ่มของสิ่งของ คน หรือเหตุการณ์ต่างๆ
3
กลุ่มตัวอย่าง (sample)
กลุ่มของสิ่งต่างๆที่เป็นส่วนหนึ่งของประชากรที่ผู้วิจัยสนใจ กลุ่มตัวอย่างที่ดีหมายถึงกลุ่มตัวอย่างที่มีลักษณะต่างๆที่สำคัญครบถ้วนเหมือนกับกลุ่มประชากร เป็นตัวแทนที่ดีของกลุ่มประชากรได้
4
ขั้นตอนการเลือกกลุ่มตัวอย่าง
กำหนด/นิยามประชากรเป้าหมาย รวบรวมสมาชิกทั้งหมดของประชากร กำหนดหน่วยของการสุ่มตัวอย่าง วางแผนการเลือกกลุ่มตัวอย่าง ทำการเลือกกลุ่มตัวอย่าง
5
การกำหนดขนาดกลุ่มตัวอย่าง
6
1. กำหนดกลุ่มตัวอย่างโดยใช้เกณฑ์
จำนวนประชากรหลักร้อยใช้กลุ่มตัวอย่าง 15 – 30% จำนวนประชากรหลักพันใช้กลุ่มตัวอย่าง 10 – 15% จำนวนประชากรหลักหมื่นใช้กลุ่มตัวอย่าง 5 – 10 %
7
2.ใช้สูตรคำนวณ 2.1 กรณีไม่ทราบค่าพารามิเตอร์ ไม่ทราบจำนวนประชากร ทราบเพียงแต่ว่ามีจำนวนมาก
8
2.2 กรณีที่ทราบจำนวนประชากรและมีจำนวนไม่มาก
9
3.กำหนดขนาดกลุ่มตัวอย่างโดยใช้ตารางของ Krejcie and Morgan
10
เทคนิคการสุ่มกลุ่มตัวอย่าง
11
1.การสุ่มโดยไม่คำนึงถึงความน่าจะเป็น
1.1 การสุ่มโดยบังเอิญ (Accidental sampling) เป็นการสุ่มจากสมาชิกของประชากรเป้าหมายที่เป็นใครก็ได้ที่สามารถให้ข้อมูลได้ครบถ้วน 1.2 การสุ่มแบบโควตา (Quota sampling) เป็นการสุมตัวอย่างโดยจำแนกประชากรออกเป็นส่วนๆก่อนโดยมีหลักจำแนกว่าตัวแปรที่ใช้ในการจำแนกนั้นควรจะมีความสัมพันธ์กับตัวแปรที่จะรวบรวม หรือตัวแปรที่สนใจ และสมาชิกที่อยู่แต่ละส่วนมีความเป็นเอกพันธ์
12
1. 3 การสุ่มตัวอย่างเฉพาะเจาะจง (purposive
1.3 การสุ่มตัวอย่างเฉพาะเจาะจง (purposive sampling) เป็นการสุ่มตัวอย่างโดยใช้ดุลพินิจของผู้วิจัยในการกำหนดสมาชิกของประชากรที่จะมาเป็นสมาชิกในกลุ่มตัวอย่าง 1.4 การสุมกลุ่มตัวอย่างตามสะดวก (convenience sampling) การเลือกกลุ่มตัวอย่างโดยถือเอาความสะดวกหรือความง่ายต่อการรวบรวมข้อมูล
13
ข้อจำกัด ผลการวิจัยไม่สามารถอ้างอิงไปสู่ประชากรทั้งหมดได้ จะสรุปอยู่ในขอบเขตของกลุ่มตัวอย่างเท่านั้น ข้อสรุปนั้นจะสรุปไปหาประชากรได้ต่อเมื่อกลุ่มตัวอย่างมีลักษณะต่างๆที่สำคัญๆเหมือนกับประชากร กลุ่มตัวอย่างที่ได้นั้นขึ้นอยู่กับการตัดสินใจของผู้วิจัยและองค์ประกอบบางตัวที่ไม่สามารถควบคุมได้ และไม่มีวิธีการทางสถิติอย่างไรที่จะมาคำนวณความคลาดเคลื่อนที่เกิดจากการสุ่ม (sampling error)
14
2. การสุ่มโดยการคำนึงถึงความน่าจะเป็น(probability sampling)
1. การสุ่มอย่างง่าย (Simple random sampling) สุ่มหน่วยของการสุ่ม (Sampling unit) จนกว่าจะได้จำนวนตามที่ต้องการ โดยแต่ครั้งที่สุม สมาชิกแต่ละหน่วยของประชากรมีโอกาสถูกเลือกเท่าเทียมกัน 1.1 การจับฉลาก 1.2 การใช้ตารางเลขสุ่ม
15
2. การสุ่มแบบเป็นระบบ (systematic sampling) ใช้ในกรณีที่ประชากรมีการจัดเรียงอย่างไม่ลำเอียง
1) ประชากรหารด้วยจำนวนกลุ่มตัวอย่าง (K = N/n) 2) สุ่มหมายเลข 1 ถึง K (กำหนดสุ่มได้หมายเลข r ) 3) r จะเป็นหมายเลขเริ่มต้น ลำดับต่อไป r + K, r +2K, r + 3K, …..
16
3. การสุ่มแบบแบ่งชั้น (stratified random sampling)
เป็นการสุ่มกลุ่มตัวอย่างที่แบ่งกลุ่มประชากรออกเป็นชั้นภูมิย่อยๆเสียก่อนบนพื้นฐานของตัวแปรที่สำคัญที่ส่งผลกระทบต่อตัวแปรตาม โดยมีหลักในการจัดแบ่งชั้นภูมิแต่ละชั้นมีความเป็นเอกพันธ์ (Homogeneous)
18
4.การสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม (cluster sampling)
ถ้าประชากรมีลักษณะคล้ายคลึงกัน การสุ่มเพียงบางกลุ่มแล้วสุ่มสมาชิกภายในกลุ่มนั้นอีกทีหนึ่ง ช่วยลดค่าใช้จ่าย สะดวกต่อการเก็บรวบรวมข้อมูล
20
5. การสุ่มแบบหลายขั้นตอน (multi-stage sampling)
เป็นกระบวนการสุ่มกลุ่มตัวอย่างจากประชากรซึ่งดำเนินการสุ่มตั้งแต่ 3 ขั้นขึ้นไป
งานนำเสนอที่คล้ายกัน
