Fs75.wmf

วัตถุประสงค์
       1. บอกความหมายของประชากรและกลุ่มตัวอย่างได้
       2. บอกถึงเหตุผลในการเลือกกลุ่มตัวอย่างเพื่อใช้ในการวิจัยได้
       3. อธิบายวิธีเลือกกลุ่มตัวอย่างได้
       4. อธิบายหลักการและวิธีการกำหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่างได้
       5. อธิบายขั้นตอนของการเลือกลุ่มตัวอย่างได้
       6. สามารถเลือกกลุ่มตัวอย่างเพื่อใช้ในการวิจัยได้



ประชากร (Population)   ribbon_red.gif

         ประชากร หมายถึง กลุ่มของสิ่งมีชีวิต หรือสิ่งไม่มีชีวิตที่ผู้วิจัยต้องการศึกษา ซึ่งสมาชิก แต่ละหน่วยของประชากรกลุ่มหนึ่ง ๆ จะมีลักษณะหรือคุณสมบัติบางอย่างร่วมกัน เช่น ประชากรนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาตอนปลายในเขตการศึกษา 10 สมาชิกของประชากรกลุ่มนี้คือ นักเรียน แต่ละคนที่เรียนอยู่ในชั้นมัธยมศึกษาตอนปลายในเขตการศึกษา 10 แต่ละหน่วยที่เป็นสมาชิกของประชากรนั้นเรียกว่า หน่วยสมาชิก (element) เป็นหน่วย ที่ต้องการได้ข้อมูลมาศึกษา หรือกล่าวได้อีกนัยหนึ่งว่าเป็นหน่วยที่จะให้ข้อมูลเพื่อนำมาวิเคราะห์ จึงเรียกหน่วยสมาชิกได้อีกอย่างหนึ่งว่า หน่วยของการวิเคราะห์ (unit of analysis)

        ประชากร จำแนกออกได้เป็น 2 ประเภทใหญ่ ๆ คือ
       1. ประชากรที่มีจำนวนจำกัด (Finite population) เป็นประชากรที่สามารถนับจำนวน
ได้ครบถ้วน เช่น นิสิตมหาวิทยาลัยมหาสารคาม ปีการศึกษา 2541 อาจารย์คณะศึกษาศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหาสารคาม เป็นต้น
       2. ประชากรที่มีจำนวนไม่จำกัด (Infinite population) เป็นประชากรที่ไม่สามารถนับจำนวนได้ครบถ้วน หรือปริมาณมากจนไม่อาจนับเป็นจำนวนได้ เช่น หญ้าบนเทือกเขาภูพาน ต้นดอกกระเจียวบนภูกระดึง ดวงดาวบนท้องฟ้า ในการวิจัยกลุ่มของสิ่งต่าง ๆ ทั้งหมดที่ผู้วิจัยสนใจ ซึ่งอาจจะเป็นกลุ่มของสิ่งของ คน
หรือเหตุการณ์ต่าง ๆ มักจะเรียกว่า กลุ่มประชากรเป้าหมาย(Target Population)

         ข้อควรคำนึงเกี่ยวกับประชากร มีดังนี้
                 
1. จะต้องระบุให้แน่ชัดว่า ประชากรนั้นรวมใครและไม่รวมใครบ้าง เช่น ต้องนิยามคำจำกัดความว่า พนักงานรัฐวิสาหกิจในการวิจัยครั้งนี้ รวมถึงลูกจ้างชั่วคราว และผู้บริหารระดับสูงด้วยหรือไม่ ทั้งนี้ต้องระบุให้ชัดเจนด้วยว่า นอกจากบุคคลเหล่านี้แล้ว ผู้ที่อยู่ในระหว่างการทดลองปฏิบัติงาน จะรวมเข้าเป็นประชากรด้วยหรือไม่
                 
2. ประชากรในการวิจัยครั้งหนึ่งๆ ไม่จำเป็นจะต้องประกอบด้วย "คน" เช่น การศึกษาว่า ตำราที่เกี่ยวกับการพัฒนาการเรียนการสอนในปัจจุบัน ที่ตีพิมพ์เป็นเล่มฉบับภาษาไทยเล่มใดบ้างที่มีการยกตัวอย่างเป็นเรื่องไทยๆ โดยใช้สถานการณ์ในท้องถิ่นเป็นกรณีศึกษา ในที่นี้ประชากรคือ หนังสือด้านการพัฒนาการเรียนการสอนที่ตีพิมพ์เป็นภาษาไทยทุกเล่มที่มีในขณะนั้น
                 
3. นอกจากมีประชากรแบบโดดๆ เช่นข้อ 1. และข้อ 2. แล้ว ในบางกรณีประชากรอาจหมายถึง หน่วยที่รวมกันเป็นองค์กร เช่น หน่วยงาน หรือหน่วยการปกครอง เช่น โรงพยาบาล โรงเรียน สถานีตำรวจ ตำบล หมู่บ้าน เป็นต้น

          ขนาดของประชากร (Population Size) หมายถึง จำนวน หน่วยของการสุ่มตัวอย่างที่อยู่ในประชากร


          
หน่วยวิเคราะห์ (Unit of Analysis) หมายถึง หน่วยที่ผู้วิจัยต้องการศึกษา ซึ่งอาจจะเป็นบุคคล กลุ่ม สิ่งของ
พื้นที่ สังคมทั้งสังคม หมู่บ้าน อำเภอ ตำบล ประเทศ หากผู้วิจัยเก็บข้อมูลเกี่ยวกับลักษณะของบุคคลแล้วนำข้อมูลนั้นมาศึกษาวิจัย หน่วยวิเคราะห์ก็คือบุคคลแต่ละบุคคล และถ้าเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลระดับกลุ่มหรือหมู่บ้าน หน่วยวิเคราะห์ก็คือกลุ่มหรือหมู่บ้าน

                 อย่างไรก็ตาม หากผู้วิจัยเก็บข้อมูลจากคนกลุ่มต่างๆ หลายกลุ่ม หรือหมู่บ้าน แล้วนำเอาคุณสมบัติด้านต่างๆ แต่ละด้านของทุกคนมาหาค่าเฉลี่ยเป็นค่าคุณสมบัติของแต่ละกลุ่ม หรือหมู่บ้าน แล้วนำค่าเฉลี่ยของคุณสมบัติแต่ละด้านของแต่ละกลุ่มมาศึกษา หน่วยที่ศึกษาหรือหน่วยวิเคราะห์ก็คือกลุ่ม เพราะค่าเฉลี่ยนเหล่านั้นเป็นคุณสมบัติของกลุ่มมิใช่ของบุคคล

                 ตัวอย่างเช่น

                 ผู้วิจัยเก็บข้อมูลจากบุคคลในแต่ละหมู่บ้านมาจำนวน 125 หมู่บ้าน โดยเก็บข้อมูลจากสมาชิกทุกคนในแต่ละหมู่บ้าน หากผู้วิจัยนำคุณสมบัติต่างๆ ของสมาชิกแต่ละคนมาศึกษา หน่วยการวิเคราะห์ก็คือ บุคคล แต่ถ้าหากผู้วิจัยนำข้อมูลเหล่านั้นมาหาคุณสมบัติเฉลี่ยให้เป็นคุณสมบัติของหมู่บ้าน ซึ่งแม้จะเก็บมาจากรายบุคคลก็ตาม เช่น อัตราการรู้หนังสือ สัดส่วนการประกอบอาชีพเกษตรกรรม และอัตราการมีส่วนร่วมในการพัฒนา แล้วนำคุณสมบัติของ 125 หมู่บ้านนั้นมาวิเคราะห์ศึกษา อย่างนนี้หน่วยวิเคราะห์ก็คือ หมู่บ้าน

                 ดังนั้น ในการวิจัยโดยเฉพาะอย่างยิ่งในส่วนที่เกี่ยวข้องกับการวัด ผู้วิจัยจะต้องชัดเจนว่า หน่วยวิเคราะห์ที่ตนต้องการศึกษานั้นคืออะไร

                 ในการวิจัยทางสังคมศาสตร์นั้น แบ่งหน่วยวิเคราะห์ได้เป็น 6 ประเภท หรือ 6 ระดับ คือ
1) ระดับปัจเจกบุคคล (Individual Unit) 2) ระดับกลุ่ม (Group Unit) 3) ระดับองค์กร (Organization Unit) 4) ระดับสถาบัน (Institution Unit) 5) ระดับพื้นที่ (Spatial Unit) และ 6) ระดับสังคม (Societal Unit)

                 1) หน่วยระดับปัจเจกบุคคล (Individual Unit)

                      ในการศึกษาทางสังคมศาสตร์และพฤติกรรมศาสตร์ หน่วยวิเคราะห์ที่เรามักจะใช้กันเป็นหน่วยระดับปัจเจกบุคคล ซึ่งก็คือบุคคลแต่ละคน ในการวิจัยทางสังคมเชิงปริมาณที่เกี่ยวข้องกับพฤติกรรม ส่วนใหญ่จะนำคุณสมบัติต่างๆ ของบุคคล (เช่น อายุ อาชีพ การศึกษา พฤติกรรม และทัศนคติต่างๆ) มาวิเคราะห์
                      
ประชากรหรือตัวอย่างที่เป็นเป้าหมายการศึกษาระดับปัจเจกบุคคลจึงประกอบด้วยบุคคลหลายคน การศึกษาวิจัยโดยใช้หน่วยวิเคราะห์ระดับบุคคลนี้ มีชื่อเรียกอีกอย่างหนึ่งว่า เป็นการศึกษาวิเคราะห์ระดับจุลภาค (Micro Analysis)

                 2) หน่วยระดับกลุ่ม (Group Unit)

                      เป็นการเอาคุณสมบัติของกลุ่มบุคคล มิใช่ของแต่ละบุคคลมาวิเคราะห์ ตัวแปรเป็นตัวแปรที่เกี่ยวกับกลุ่ม เช่น อัตราส่วนของสมาชิกสหกรณ์ต่อประชากรทั้งหมด อัตราส่วนเพศ อัตราการใช้สิทธิเลือกตั้ง ฯลฯ จะเห็นได้ว่าล้วนแต่เป็นคุณสมบัติของกลุ่ม ไม่อาจเป็นคุณสมบัติของบุคคลแต่ละบุคคลได้อีกต่อไป
                      
ผลที่ได้จากการวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นหน่วยระดับกลุ่ม อาจแตกต่างหรือสอดคล้องกับผลที่ได้จากการวิเคราะห์ระดับหน่วยปัจเจกบุคคล ทั้งนี้เพราะความแตกต่างระหว่างกลุ่มอาจไม่เหมือนกันกับความแตกต่างระหว่างบุคคลก็ได้
                      
ประชากรหรือตัวอย่างที่ใช้ในการศึกษาระดับกลุ่มจึงประกอบด้วยกลุ่มบุคคลหลายกลุ่ม เช่น สมมติว่าเป็น 50 กลุ่ม แต่ละกลุ่มจะเป็น 1 หน่วยวิเคราะห์ ในการตีความหมายที่ได้จากการ
วิเคราะห์ ต้องระมัดระวังการอ้างอิงความแตกต่างระหว่างกลุ่ม มิให้เป็นความแตกต่างระหว่างบุคคล

                 3) หน่วยระดับองค์กร (Organization Unit)

                      องค์กรในที่นี้อาจเป็นโรงงาน สถานประกอบการ สำนักงาน กรม กองต่างๆ ของราชการ มหาวิทยาลัย ซึ่งโครงสร้างขององค์กรมีเสถียรภาพ และถาวร ต่างจากสมาชิกขององค์การแต่ละคน สมาชิกอาจเข้าออกเปลี่ยนแปลงไป แต่องค์การอาจยังอยู่โดยไม่เปลี่ยนแปลงไปได้

                      คุณสมบัติขององค์การในบางเรื่อง อาจมาจากผลรวมของคุณสมบัติของสมาชิกขององค์การก็ได้ เช่น ขวัญขององค์กร อาจจะได้มาจากขวัญของสมาชิกแต่ละคนรวมกันโดยเฉลี่ย แต่ในบางเรื่องไม่อาจได้มาจากผลรวมของคุณสมบัติของสมาชิก เช่น
                      
ฐานะทางเศรษฐกิจขององค์กร ไม่ได้มาจากฐานะทางเศรษฐกิจของสมาชิกขององค์การรวมกัน โดยแท้จริงแล้วอาจจะตรงข้ามกัน ยิ่งจ่ายค่าจ้างน้อยบริษัทก็จะยิ่งรวยขึ้น

                      คุณสมบัติขององค์การในหลายๆ ด้านไม่เกี่ยวข้องกับคุณสมบัติของสมาชิก เช่น
                      
ประสิทธิภาพขององค์กร ความเข้มงวดของกฎ หลักเกณฑ์ที่ใช้ในการเลือกสมาชิก และกำหนดความก็าวหน้า แบบแผนของการรับช่วงอำนาจหน้าที่ ความก็าวหน้าขององค์การในด้านเศรษฐกิจ ผลกำไร ฯลฯ

                 4) หน่วยระดับสถาบัน (Institution Unit)
                      
เป็นการวิเคราะห์สถาบันต่างๆ เช่น สถาบันทางกฎหมาย การเมือง เศรษฐกิจ ครอบครัว ซึ่งผู้วิจัยอาจจะศึกษาองค์ประกอบต่างๆ ภายในสถาบัน หรือทำการเปรียบเทียบระหว่างสถาบัน เช่น Marx ศึกษาโครงสร้างของสถาบันเศรษฐกิจและสถาบันอื่นๆ ว่าสถาบันทางเศรษฐกิจเป็นที่มาของสถาบันต่างๆ ทางการเมือง ศาสนา กฎหมาย และศิลปะ ครอบครัวแต่ละครอบครัวเป็นหน่วยวิเคราะห์ระดับกลุ่มหรือองค์การ แต่เมื่อพิจารณาถึงระบบครอบครัว โดยส่วนรวมถือว่าเป็นการศึกษาหน่วยระดับสถาบัน ในทำนองเดียวกัน พรรคการเมืองแต่ละพรรคเป็นองค์การ แต่เมื่อพิจารณาพรรคการเมืองทั้งหมดรวมกันทั้งระบบ ถือได้ว่าเป็นการวิเคราะห์หน่วยระดับสถาบัน หรือระบบพรรคการเมืองนั่นเอง

                 5) หน่วยระดับพื้นที่ (Spatial Unit)
                      
เป็นการวิเคราะห์วิจัย คุณสมบัติของเขตหรือพื้นที่ต่างๆ เช่น หมู่บ้าน ตำบล จังหวัด หรือหาความสัมพันธ์ระหว่างอัตราต่างๆ ที่เป็นคุณสมบัติของพื้นที่ เช่น อัตราคดีข่มขืน อัตราการรวมตัวทางสังคม อัตราการใช้สิทธิเลือกตั้ง อัตราการประกอบอาชีพเกษตรกรรมของเขตพื้นที่ ซึ่งเป็นการศึกษาวิเคราะห์เชิงนิเวศน์ หมู่บ้าน หรือตำบล หรือจังหวัด เหล่านี้ล้วนเป็นหน่วยวิเคราะห์ระดับพื้นที่ทั้งสิ้น สิ่งที่นักวิจัยพึงตระหนักและระมัดระวัง คือ ข้อสรุปที่ได้จากการใช้หน่วยพื้นที่ ไม่อาจนำไปใช้แทนการวิเคราะห์พฤติกรรมของคนที่ใช้ปัจเจกบุคคลเป็นหน่วยวิเคราะห์ เพราะจะทำให้ผิดพลาดอย่างหนึ่ง ที่เรียกว่า ความผิดพลาดเชิงนิเวศน์ (Ecological Fallacy)

                 6) หน่วยระดับสังคม (Societal Unit)
                      
เป็นการวิเคราะห์คุณสมบัติหรือ องค์ประกอบของสังคมหรือของประเทศ เช่น อัตราความเป็นเมือง สภาพภูมิศาสตร์ของประเทศ ความก็าวหน้าทางเทคโนโลยีของประเทศ ความเป็นประชาธิปไตย ความเสมอภาคในสังคม ความมั่งคั่ง ยกตัวอย่างเช่น ศึกษาวิจัยประเทศที่มีความมั่งคั่ง มีการพัฒนาเมือง มีความก็าวหน้าทางอุตสาหกรรม และการศึกษา ว่าจะเป็นประเทศที่มีการปกครองในระบอบประชาธิปไตยที่เข้มแข็งหรือไม่ หน่วยวิเคราะห์ระดับสังคมนี้ ในบางครั้งเรียกว่า หน่วยวิเคราะห์ระดับมหภาค (Macro Analysis) ซึ่งจะใช้คุณสมบัติของประเทศ หรือของสังคมใหญ่มาวิเคราะห์ ดังนั้นหน่วยวิเคราะหืก็คือ ประเทศ หรือสังคม ณ จุดเวลาต่างๆ ซึ่งส่วนใหญ่มักจะใช้ในการศึกษาการเปลี่ยนแปลง หรือความสัมพันธ์ของการเปลี่ยนแปลงต่างๆ เช่น เศรษฐกิจ สังคม การเมือง และประชากรของประเทศ หรือสังคมนั้นๆ โดยการหาข้อมูลมาสร้างดัชนี หรือตัวแปรของการเปลี่ยนแปลงต่างๆ ของประเทศในแต่ละจุดเวลา มาจัดเรียงกันเป็นอนุกรมเวลา แล้วทำการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ เหล่านี้ หน่วยการวิเคราะห์ระดับมหภาคนี้ ต่างจากหน่วยวิเคราะห์ระดับปัจเจกบุคคล หรือหน่วยวิเคราะห์ระดับจุลภาค เพราะใช้สังคมซึ่งเป็นหน่วยที่ใหญ่ที่สุดมาวิเคราะห์

                 ตัวอย่าง (Sample) หมายถึง ส่วนหนึ่งของประชากรทั้งหมดที่ผู้วิจัยเลือกขึ้นมาเป็นตัวแทนในการวิจัย ตามวิธีการและหลักเกณฑ์ที่กำหนดไว้ ตัวอย่างที่ดีจะให้ข้อมูลของประชากร และทำให้ความเชื่อมั่นทางสถิติมีค่าสูง และยังลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินการวิจัยด้วย

                 ตัวอย่างสุ่ม (Random Sample) ในทางสถิติเมื่อพูดถึงตัวอย่าง เรามักจะหมายถึงตัวอย่างสุ่ม ซึ่งได้แก่ตัวอย่างที่เลือกโดยอาศัยหลักเกณฑ์เกี่ยวกับความน่าจะเป็นที่จะถูกเลือกมาใช้เป็นตัวอย่างตามที่ได้กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น ให้แต่ละหน่วยมีความน่าจะเป็นที่จะถูกเลือกเท่าๆ กัน เป็นต้น

                 หน่วยของการสุ่มตัวอย่าง (Sampling Unit) คือ หน่วยที่ผู้วิจัยใช้เป็นหลักในการสุ่มตัวอย่าง ซึ่งหน่วยของการสุ่มนี้จะประกอบขึ้นจากหน่วยข้อมูล/สมาชิก หนึ่งหน่วยหรือมากกว่าก็ได้ บางครั้งบางหน่วยของการสุ่มตัวอย่าง และหน่วยที่ใช้เก็บข้อมูล (Element) อาจจะเป็นสิ่งเดียวกัน แต่ในบางกรณีหน่วยของการสุ่มตัวอย่างอาจจะมีได้หลายระดับ เช่น หน่วยของการสุ่มตัวอย่างเป็นครัวเรือน แต่หน่วยที่ใช้เก็บข้อมูลอาจเป็นคนแต่ละคนในครัวเรือน เป็นต้น

                 ขนาดของตัวอย่าง (Sample Size) หมายถึง จำนวนตัวอย่างที่อยู่ในตัวอย่างซึ่งได้มาจากการสุ่มหน่วยตัวอย่างที่อยู่ในประชากรย่างที่อยู่ในประชากร

                 กรอบการสุ่มตัวอย่าง หรือขอบเขตของการสุ่มตัวอย่าง (Sampling Frame) คือ ขอบเขตขององค์ประกอบทั้งหมดของประชากร ซึ่งเป็นส่วนที่ต้องการศึกษาวิจัย การสุ่มตัวอย่างที่มีขอบเขตแน่นอนจะช่วยให้การวิจัยมีประสิทธิภาพ สอดคล้องกับปัญหา ประหยัดค่าใช้จ่าย ลดเวลาและทรัพยากร ดังนั้นการกำหนดขอบเขตในการสุ่มตัวอย่างจึงต้องประเมินอย่างระมัดระวังว่าสามารถเป็นตัวแทนประชากรที่ต้องการศึกษาทั้งหมดได้หรือไม่
                 
กรอบการสุ่มตัวอย่างที่ดีจะต้องไม่มีการนับซ้ำ (Duplication) หรือการตกหล่น (Omission) กล่าวคือ บางครัวเรือนไม่มีรายชื่อ หรือบางครัวเรือนมีการบันทึกซ้ำ เช่น ในครัวเรือนที่มีบิดาและบุตรซึ่งแต่งงานแล้วอาศัยอยู่ด้วยกัน การสอบถามข้อมูลในการวิจัยจะถือว่าเป็นครัวเรือนเดียวกัน ถ้ามีการจดบันทึกทั้งบิดาและบุตรจะถือว่าเป็นการนับซ้ำ เป็นต้น
                 
กรอบของการสุ่มตัวอย่าง อาจมีลักษณะเป็นบัญชีรายชื่อและที่อยู่ของกรณีศึกษา หรืออาจเป็นแผนที่แสดงอาณาเขตของหน่วยตัวอย่างทั้งหมดของประชากรที่ศึกษา ซึ่งเรียกว่า กรอบแผนที่ (Map Frame of Area Frame)

                 ความคลาดเคลื่อนในการสุ่มตัวอย่าง (Sampling Error) งานวิจัยที่ดีจะต้องพยายามทำให้ความคลาดเคลื่อนต่างๆ ที่เกิดขึ้นมีค่าน้อยที่สุด ความคลาดเคลื่อนจากการวิจัย จำแนกได้เป็น 2 ประเภทคือ
                 
1) ความคลาดเคลื่อนในกระบวนการสุ่มตัวอย่าง เช่น การมีอคติหรือความลำเอียง (Bias) ต่อการสุ่มตัวอย่างหรือการเก็บรวบรวมข้อมูล
                 
2) ความคลาดเคลื่อนในการนำค่าสถิติมาประมาณค่าพารามิเตอร์

                 ค่าพารามิเตอร์ (Parameter) คือ ค่าที่ใช้อธิบายตัวแปรในประชากร โดยคำนวณจากค่าประชากร

                 ค่าสถิติ (Statistic) คือ ค่าที่ใช้อธิบายตัวแปรในตัวอย่างโดยคำนวณจากตัวอย่างที่เลือกสุ่มขึ้นมา

                 ท่านสามารถศึกษาเพิ่มเติมเรื่องสถิติ และพารามิเตอร์ได้ที่นี่ .

 กลุ่มตัวอย่าง(Sample)  camera_tbg.gif

       กลุ่มตัวอย่าง (Sample) หมายถึง กลุ่มของสิ่งต่าง ๆ ที่เป็นส่วนหนึ่งของกลุ่มประชากร ที่ผู้วิจัยสนใจ กลุ่มตัวอย่างที่ดี หมายถึง กลุ่มตัวอย่างที่มีลักษณะต่าง ๆ ที่สำคัญครบถ้วนเหมือนกับกลุ่มประชากร
       การวิจัยโดยเฉพาะการวิจัยที่มีกลุ่มประชากรขนาดใหญ่ จะมีความลำบากมาก และมีความเป็นไปได้น้อยในการที่จะรวบรวมข้อมูลจากทุก ๆ หน่วยของสมาชิกในกลุ่มประชากร การเลือกสมาชิกจำนวนหนึ่งจากกลุ่มประชากรใช้ในการศึกษาวิจัยนี้คือ การสุ่มตัวอย่าง ซึ่งในการสุ่ม  ตัวอย่างนี้ถ้าหากว่ามีเทคนิคหรือขั้นตอนต่าง ๆ ในการสุ่มตัวอย่างเป็นอย่างดีแล้วจะมีประโยชน์ต่อการวิจัยเป็นอย่างมาก การสุ่มตัวอย่างที่ดีนั้นหมายถึง วิธีการสุ่มตัวอย่างที่จะส่งผลให้ได้ กลุ่มตัวอย่างที่เป็นตัวแทนที่ดีของกลุ่มประชากร ดังนั้นการรวบรวมข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างที่เป็น ตัวแทนที่ดีของกลุ่มประชากรเป้าหมาย จะช่วยผู้วิจัยประหยัดทั้งเงินตราและเวลา เนื่องจากผู้วิจัยสามารถที่จะสรุปข้อมูลต่าง ๆ ของกลุ่มประชากรได้อย่างถูกต้องใกล้เคียงความเป็นจริงจากการศึกษาจากกลุ่มตัวอย่าง
     
     
       
วิธีการเลือกกลุ่มตัวอย่างนั้นประกอบด้วย 6 ขั้นตอนใหญ่ ๆ คือ
    
   1. นิยามประชากรที่จะเลือกกลุ่มตัวอย่าง ผู้วิจัยจะต้องให้ความหมายให้ชัดเจนว่า ประชากรที่จะศึกษาคืออะไร มีขอบเขตแค่ไหน มีคุณลักษณะของสมาชิกเช่นไร ประชากรในการวิจัยบางเรื่องอาจเป็นประชากรที่มีจำนวนสมาชิกจำกัด (Finite Population) หรือ ประชากรในการวิจัยบางเรื่อง เป็นประชากรที่มีจำนวนสมาชิกไม่จำกัด (Infinite Population) ซึ่งจะมีน้อยเรื่อง ในการวิจัยบางเรื่องจะมีประชากรเฉพาะที่ชัดเจน เช่น โครงการวิจัยเกี่ยวกับวัฒนธรรมของท้องถิ่นใดท้องถิ่นหนึ่ง ประชากรก็คือประชาชนที่เป็นคนในท้องถิ่นนั้น แต่ในบางครั้งผู้วิจัยอาจเลือกกำหนดประชากรที่จะศึกษาว่าจะศึกษากับประชากรขนาดใหญ่ หรือขาดเล็กได้ เช่น ประชากรนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 3 ทั้งประเทศ หรือประชากรนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 3 ในภาคตะวันออกเฉียงเหนือ หรือประชากรนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 3 จังหวัดมหาสารคาม หรือประชากรนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 3 โรงเรียนสารคามพิทยาคม การเลือกประชากรที่มีขนาดใหญ่จะสามารถสรุปอ้างอิง (Generalization) ได้กว้างขวาง (ตามประชากร) แต่อาจเลือกกลุ่มตัวอย่างยากใช้เวลา แรงงาน ค่าใช้จ่ายมาก เพื่อให้ได้กลุ่มตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของประชากร การเลือกประชากรที่มีขนาดเล็ก มักเลือกกลุ่มตัวอย่างได้สะดวก ทุ่นเวลา ค่าใช้จ่ายและแรงงาน แต่จะสรุปอ้างอิงไปได้แคบ เช่น ถ้าประชากรเป็นนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 3 ในโรงเรียนสารคามพิทยาคม ก็ไม่อาจสรุปอ้างอิงทั่วไปครอบคลุมไปถึงนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 3 ในโรงเรียนแห่งอื่นที่อยู่ในจังหวัดมหาสารคามได้
       
2. กำหนดลักษณะข้อมูลที่จะรวบรวม ผู้วิจัยจะต้องกำหนดไว้ก่อนว่าต้องการทราบข้อมูลด้านใดบ้าง เรียงลำดับความสำคัญตามจุดมุ่งหมายในการวิจัย
       
3. กำหนดวิธีการในการวัด หลังจากกำหนดลักษณะข้อมูลที่จะทำการรวบรวมในขั้นที่ 2 แล้วขั้นต่อมาผู้วิจัยจะพิจารณา และกำหนดวิธีการในการวัดและเครื่องมือที่จะใช้ในการรวบรวมข้อมูล ตามเทคนิคของการรวบรวมข้อมูล ด้านเทคนิคของการวางแผน
      
 4. กำหนดหน่วยของการสุ่มตัวอย่างก่อนที่จะเลือกกลุ่มตัวอย่าง ผู้วิจัยจะต้องกำหนดหน่วยของการสุ่มตัวอย่าง (Sampling Unit) ไว้ให้ชัดเจน การสุ่มจะต้องสุ่มจากหน่วยของการสุ่มตัวอย่างนั้น และในการวิเคราะห์ค่าสถิติในการทดสอบสมมติฐาน โดยหลักการแล้วจะต้องวิเคราะห์จากข้อมูลหน่วยของการสุ่มตัวอย่างในกลุ่มตัวอย่างที่สุ่มมาได้
       
5. การวางแผนการเลือกกลุ่มตัวอย่าง ผู้วิจัยพิจารณาว่าจะเลือกกลุ่มตัวอย่างจำนวนเท่าใด ใช้วิธีเลือกแบบใดจึงจะเป็นตัวแทนที่ดีของประชากร ทั้งนี้จะพิจารณาค่าใช้จ่ายในการรวบรวมข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างเหล่านั้นประกอบกันไปด้วย
       6. ทำการเลือกกลุ่มตัวอย่างในขั้นสุดท้าย ผู้วิจัยจะทำการเลือกกลุ่มตัวอย่างจริง ตามแผนที่วางไว้ในขั้นที่ 5 ในรายงานการวิจัยควรระบุประชากรกลุ่มตัวอย่างให้ชัดเจน   เช่น  

        sunglass_green.gif
       ชื่อเรื่อง   การศึกษาเปรียบเทียบความแตกต่างของผลการสอนด้วยตำราเรียน วิชาวิจัยการศึกษาเบื้องต้น ศึกษาในรูปแบบเชิงปัญหา กับรูปแบบที่ใช้กันอยู่ทั่วไป
       ประชากร   ได้แก่ นิสิตมหาวิทยาลัยมหาสารคามระดับปริญญาตรีหลักสูตรการศึกษาบัณฑิตชั้นปีที่ 3 ในภาคเรียน 1 ปีการศึกษา 2541 จำนวน 194 คน เป็นผู้เรียนวิชาเอกภาษาไทย 53 คน เคมี 50 คน ฟิสิกส์ 45 คน และคณิตศาสตร์ 46 คน
       กลุ่มตัวอย่าง   ได้แก่ นิสิตมหาวิทยาลัยมหาสารคาม ระดับปริญญาตรีหลักสูตรการศึกษาบัณฑิต ชั้นปีที่ 3 ในภาคเรียนที่ 1 ปีการศึกษา 2541 จำนวน 148 คน แบ่งออกเป็น 2 กลุ่มคือ กลุ่ม ที่สอนด้วยตำราแบบเดิม 2 ห้องเรียน จำนวนนิสิต 74 คน และกลุ่มที่สอนด้วยตำราแบบรูปแบบ เชิงปัญหา 2 ห้องเรียน จำนวนนิสิต 74 คน

      
       
การกำหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่าง   ( Sample size)

         ขนาดของกลุ่มตัวอย่างก็คือ จำนวนสมาชิกกลุ่มตัวอย่างในการวิจัยที่จะศึกษากับกลุ่ม ตัวอย่าง ผู้วิจัยจะต้องกำหนดจำนวนของกลุ่มตัวอย่างว่าจะใช้จำนวนเท่าใด การใช้กลุ่มตัวอย่างจำนวนน้อยจะทำให้โอกาสที่จะเกิดความคลาดเคลื่อนมีมาก การใช้กลุ่มตัวอย่างจำนวนมาก จะทำให้โอกาสที่จะเกิดความคลาดเคลื่อนมีน้อย ดังภาพที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างจำนวนกลุ่มตัวอย่างกับขนาดของความคลาดเคลื่อน

 
ภาพแสดงความสัมพันธ์ระหว่างจำนวน กลุ่มตัวอย่างกับขนาดของความคลาดเคลื่อน

        จากภาพ จะเห็นว่าเมื่อกลุ่มตัวอย่างมีจำนวนน้อย ค่าความคลาดเคลื่อนจะมีมาก ค่าสถิติที่คำนวณจากลุ่มตัวอย่างจะแตกต่างไปจากค่าพารามิเตอร์ซึ่งเป็นคุณลักษณะของประชากร แต่เมื่อกลุ่มตัวอย่าเพิ่มขึ้น ค่าความคลาดเคลื่อนจะลดลง ค่าสถิติที่คำนวณจากลุ่มตัวอย่างจะใกล้เคียงกับ ค่าพารามิเตอร์ ซึ่งโดยทั่วไปแล้ว ถ้าใช้กลุ่มตัวอย่างจำนวนมากจะดีกว่าการใช้กลุ่มตัวอย่างจำนวนน้อย แต่อย่างไรก็ตามการใช้กลุ่มตัวอย่างจำนวนมากย่อมจะสิ้นเปลืองค่าใช้จ่าย เวลา และแรงงานมาก จึงพยายามเลือกจำนวนน้อยที่สุด แต่ให้ได้ผลเชื่อถือได้มากที่สุด นั่นคือ มีความคลาดเคลื่อนน้อยที่สุด ในการกำหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่าง ควรพิจารณาถึงสิ่งต่อไปนี้
       1. ธรรมชาติของประชากร (Nature of Population) ถ้าประชากรมีความเป็นเอกพันธ์
มากความแตกต่างกันของสมาชิกมีน้อย นั่นคือ มีความแปรปรวนน้อยก็ใช้กลุ่มตัวอย่างน้อยได้ แต่ถ้าประชากรมีลักษณะเป็นวิวิธพันธ์ ความแตกต่างกันของสมาชิกมีมาก ความแปรปรวนมีมากก็ควรใช้จำนวนกลุ่มตัวอย่างมาก
       2. ลักษณะของเรื่องที่จะวิจัย การวิจัยบางประเภทไม่จำเป็นต้องใช้กลุ่มตัวอย่างจำนวนมาก เช่น การวิจัยเชิงทดลอง การใช้กลุ่มตัวอย่างจำนวนมากจะก่อให้เกิดผลเสียมากกว่าผลดี เพราะยากต่อการควบคุมสภาพของการทดลอง การวิจัยโดยใช้วิธีการสัมภาษณ์รายบุคคลจะใช้กลุ่มตัวอย่างน้อยกว่าการส่งแบบสอบถามให้ตอบ เป็นต้น

           
การคำนวณขนาดกลุ่มตัวอย่าง  อาจใช้สูตรคำนวณ หรืออาจใช้ตารางแสดงคำนวณขนาดกลุ่ตัวอย่างที่นักสถิติได้คำนวณไว้
แล้วตามภาคผนวกท้ายหนังสือสถิติทั่วไป  เช่น  ของเคร็คซีและมอร์แกน    ยามาเน่  เป็นต้น   โดยที่ผู้วิจัยต้องกำหนดความคลาด
เคลื่อนในการวิจัย  และรู้จำนวนประชากรก่อน  ปกติการวิจัยทางการศึกษาจะกำหนดความคลาดเคลื่อนไว้ที่ระดับ .05   

 

  hot.gif

 

 hot.gif


       
เทคนิคการสุ่มตัวอย่าง   

       เทคนิคการสุ่มตัวอย่างนั้นแบ่งได้เป็น 2 ชนิดใหญ่ ๆ ดังนี้

       1. การสุ่มที่ไม่คำนึงถึงความน่าจะเป็นในการสุ่ม (Non-probability sampling)
การสุ่มแบบไม่คำนึงถึงว่ากลุ่มตัวอย่างที่ได้รับเลือกมานั้นจะมีความน่าจะเป็นหรือโอกาสที่จะได้รับเลือกมานั้นเป็นเท่าใด เป็นการสุ่มตัวอย่างที่ขึ้นอยู่กับการควบคุม หรือการตัดสินใจของผู้วิจัยเป็นอย่างมาก การสุ่มแบบนี้ไม่สามารถประกันได้ว่า สมาชิกทุกหน่วยจากกลุ่มประชากรนั้นจะมีโอกาสได้รับเลือกมาเป็นสมาชิกในกลุ่มตัวอย่าง การสุ่มแบบนี้จะทำให้เกิดความลำเอียงในการสุ่มตัวอย่างได้ง่ายการสุ่มตัวอย่างที่ไม่คำนึงถึงความน่าจะเป็นในการสุ่มได้แก่
           1.1 การสุ่มโดยความบังเอิญ (Accidental Sampling) เป็นการสุ่มจากสมาชิกของกลุ่มประชากรเป้าหมายเท่าที่จะหาได้ เช่น กลุ่มประชากรเป้าหมาย คือ นิสิตมหาวิทยาลัยมหาสารคาม ปีการศึกษา 2541 – 2542 ผู้วิจัยรวบรวมข้อมูลโดยการนำแบบสอบถามไปแจกให้แก่นิสิตที่เดินผ่านประตูด้านหน้ามหาวิทยาลัย ณ จุดที่ผู้วิจัยยืนและนิสิตผู้นั้นมีเวลาที่จะกรอกแบบสอบถามให้ ดังนั้นกลุ่มตัวอย่างที่ได้จะประกอบด้วยนิสิตที่เดินผ่านประตูด้านหน้ามหาวิทยาลัยและมีเวลาที่จะตอบแบบสอบถามให้ในช่วงเวลาที่นักวิจัยไปเก็บข้อมูลเท่านั้น

         
1.2 การสุ่มแบบโควต้า หรือการสุ่มโดยกำหนดสัดส่วน (Quota Sampling) เป็นกลุ่มตัวอย่างโดยจำแนกประชากรออกเป็นส่วน ๆ ตามระดับของตัวแปรที่จะรวบรวม หรือระดับตัวแปร ที่สนใจโดยสมาชิกที่อยู่แต่ละส่วน(ระดับ)จะมีลักษณะที่เป็นเอกพันธ์ หลังจากนั้นเลือกสมาชิก แต่ละส่วน (ระดับ) ตามโควต้าที่กำหนดไว้โดยไม่มีการสุ่ม
           1.3 การสุ่มอย่างเฉพาะเจาะจง (Purposive Sampling) เป็นการสุ่มตัวอย่างโดยใช้ ดุลยพินิจของผู้วิจัยในการกำหนดสมาชิก ของกลุ่มประชากรที่จะมาเป็นสมาชิกในกลุ่มตัวอย่าง เช่น ผู้วิจัยต้องการศึกษาปัญหาอาชญากรรม ผู้วิจัยอาจจะกำหนดกลุ่มตัวอย่างในการวิจัยให้อยู่ในท้องที่ ที่มีปัญหาอาชญากรรมสูง
           1.4 การสุ่มแบบใช้ความสะดวก (Accessible Sampling) เป็นการสุ่มตัวอย่างโดยถือเอาความสะดวกหรือง่ายต่อการรวบรวมข้อมูลเป็นสำคัญ เช่น ถ้าประชากร คือ นักเรียนในโรงเรียนของตน ครูที่ทำการวิจัยจะกำหนดนักเรียนในชั้นที่ตนสอนเป็นกลุ่มตัวอย่าง เพราะง่ายและสะดวกดี  การสุ่มตัวอย่างที่ไม่คำนึงถึงความน่าจะเป็นในการสุ่มนั้น สะดวกในกรณีที่กลุ่มตัวอย่าง
ที่จะเลือกมานั้นมีขนาดเล็ก และผู้วิจัยต้องการข้อมูลลักษณะต่าง ๆ ของกลุ่มประชากรในระยะเวลาอันจำกัด

           1.5  การสุ่มแบบลูกโซ่ การเลือกตัวอย่างแบบลูกโซ่ (Snowball Sampling) เป็นการเลือกกลุ่มตัวอย่างโดยอาศัยการแนะนำของหน่วยตัวอย่างที่ได้เก็บข้อมูลไปแล้ว เช่น นักวิจัยได้พบ นาย ก. ที่มีคุณลักษณะตรงกับกลุ่มตัวอย่างที่ต้องการศึกษา นักวิจัยได้เข้าไปสัมภาษณ์เก็บข้อมูล จากนั้นนักวิจัยให้ นาย ก. แนะนำเพื่อนหรือคนรู้จักที่มีลักษณะตรงกับที่นักวิจัยต้องการ แล้วจดชื่อพร้อมที่อยู่ที่ติดต่อได้ไว้ สมมติว่า นาย ก. ได้แนะนำ นาย ข. และ นางสาว ค. แล้วนักวิจัยก็ไปสัมภาษณ์เก็บข้อมูลจาก นาย ข. และ นางสาว ค. แล้วนักวิจัยก็ให้ นาย ข. และนางสาว ค. แนะนำเพื่อนหรือคนรู้จักที่มีลักษณะตรงกับที่นักวิจัยต้องการ นักวิจัยจดชื่อพร้อมที่อยู่ที่ติดต่อได้ไว้ แล้วผู้วิจัยไปตามสัมภาษณ์เก็บข้อมูลจากบุคคลที่ นาย ข. และ นางสาว ค. ได้แนะนำไว้ ผู้วิจัยทำแบบนี้ไปเรื่อย ๆ จนกระทั่งได้กลุ่มตัวอย่างครบตามจำนวนที่ต้องการ

 
วิธีนี้ ผู้วิจัยจะได้กลุ่มตัวอย่างมาจากการแนะนำต่อ ๆ กันของหน่วยตัวอย่าง หน่วยตัวอย่าง 1 คนอาจจะไม่ได้แนะนำแค่คนเดียว ดังนั้นขนาดของกลุ่มตัวอย่างจะเพิ่มขึ้นทุกครั้งที่ได้ไปสัมภาษณ์เก็บข้อมูล เหมือนกับก้อนหิมะที่ยิ่งกลิ้งไปลูกหิมะก็จะยิ่งใหญ่ขึ้น ดังนั้นวิธีนี้ถึงได้ใช้คำว่า Snowball Sampling

       ข้อจำกัดของการสุ่มตัวอย่างที่ไม่คำนึงถึงความน่าจะเป็นในการสุ่ม
       1. ผลการวิจัยที่ได้ไม่สามารถสรุปอ้างอิงไปสู่กลุ่มประชากรทั้งหมดได้อย่างสมบูรณ์ ข้อสรุปนั้นจะสรุปกลับไปหากลุ่มประชากรได้ต่อเมื่อกลุ่มตัวอย่างมีลัษณะต่าง ๆ ที่สำคัญ ๆ เหมือนกับลักษณะของกลุ่มประชากร
       2. กลุ่มตัวอย่างที่ได้นั้นขึ้นอยู่กับการตัดสินใจของผู้วิจัย และองค์ประกอบบางตัวที่ ไม่สามารถควบคุมได้ และไม่มีวิธีการทางสถิติใดที่จะมาคำนวณค่าความคลาดเคลื่อนที่เกิดจากการสุ่ม (Sampling error) โดยการสุ่มลักษณะนี้ได้

       2. การสุ่มที่คำนึงถึงความน่าจะเป็นในการสุ่ม (Probability Sampling) เป็นการสุ่มตัวอย่างที่คำนึงถึงความน่าจะเป็น หรือโอกาสของสมาชิกแต่ละหน่วยที่จะได้รับเลือก ซึ่งสมาชิกทุก ๆ หน่วยของกลุ่มประชากรจะมีความน่าจะเป็น หรือโอกาสที่จะได้รับเลือกคงที่ กลุ่มตัวอย่างที่ได้รับการสุ่มแบบนี้ จะเป็นตัวแทนที่ดีของกลุ่มประชากรเป้าหมายได้ดีกว่ากลุ่มตัวอย่างที่สุ่มแบบไม่คำนึงถึงความน่าจะเป็นในการสุ่ม การสุ่มตัวอย่างที่คำนึงถึงความน่าจะเป็นในการสุ่ม ได้แก่

          2.1 การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย (Simple random Sampling) การสุ่มตัวอย่างโดยวิธีนี้สมาชิกของกลุ่มประชากรทุก ๆ หน่วยมีโอกาสเท่า ๆ กัน และเป็นอิสระต่อกันในการที่จะได้รับเลือกมาเป็นสมาชิกของกลุ่มตัวอย่าง การเป็นอิสระต่อกัน หมายความว่า การเลือกสมาชิกแต่ละหน่วยนั้นจะไม่มีผลกระทบต่อการเลือกสมาชิกหน่วยอื่น ๆ การสุ่มวิธีนี้อาจจะทำได้โดยการ
จับสลากหรือใช้ตารางเลขสุ่ม (Table of random number) โดยปกติตารางเลขสุ่มนี้จะสร้างขึ้นจาก การสุ่มโดยเครื่องคอมพิวเตอร์ เทคนิคการสุ่มตัวอย่างแบบง่ายเป็นเทคนิควิธีพื้นฐาน ของการสุ่มตัวอย่างโดยทั่วไป แต่วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบง่ายนั้น จะใช้ไม่ได้หรือไม่เหมาะสมถ้ารายชื่อของสมาชิกทุกหน่วยในกลุ่มประชากรไม่มีหรือมีไม่ครบ นอกจากนั้นถ้าหากว่ากลุ่มประชากรมีลักษณะเป็นวิวิธพันธ์ คือมีลักษณะความหลากหลายของสมาชิกในประชากร การใช้การสุ่มตัวอย่างแบบง่ายอาจจะได้กลุ่มตัวอย่าที่ไม่ใช่ตัวแทนที่ดีของกลุ่มประชากร อาจจะได้ลักษณะต่าง ๆ ที่สำคัญของกลุ่มประชากรไม่ควบถ้วน การสุ่มตัวอย่างแบบง่ายในทางปฏิบัติเหมาะสมที่จะใช้กับกลุ่มประชากรที่มีลักษณะเป็นเอกพันธ์

ตัวอย่างการสุ่มอย่างง่าย
การสุ่มอย่างง่ายเป็นวิธีที่ประชากรแต่ละหน่วยมีโอกาสถูกสุ่มมาเป็นกลุ่มตัวอย่างเท่า ๆ กัน ประชากรจะต้องกำหนดเฉพาะลงไปว่าเป็นกลุ่มใด เช่น ประชากรเป็นเด็กนักเรียนระดับมัธยมศึกษาปีที่ 1 ในโรงเรียนสังกัดกรมสามัญศึกษา เขตการศึกษา 5 เป็นต้น
 
การสุ่มแบบนี้จะต้องกำหนดเลขลำดับให้กับประชากรแต่ละหน่วย เช่น ต้องการกลุ่มตัวอย่าง 100 คน จากประชากร 2,000 คน จะต้องมีรายชื่อของประชากรทั้ง 2,000 คน แล้วให้เลขลำดับแก่ประชากรแต่ละคน ตั้งแต่ 0001 ถึง 2000 จากนั้นอาจจะใช้ตารางเลขสุ่มในการสุ่มตัวอย่าง ซึ่งหาได้จากหนังสือสถิติทั่วไป
 
การสุ่มนั้นจะต้องเลือกสดมภ์ใด สดมภ์หนึ่งขึ้นมา แล้วอ่านตัวเลขในแถวแรกจำนวน 4 หลัก (ที่ 4 หลักเพราะประชากรมี 2,000 คน คนที่ 1 มีเลขลำดับ 4 หลักคือ 0001 จนถึง คนสุดท้ายก็มีเลขลำดับ 4 หลักคือ 2000) ตัวเลข 4 หลักแรกที่อ่านได้คือ 0117 ดังนั้นกลุ่มตัวอย่างคนแรกก็คือคนที่มีเลขลำดับที่ 0117 อ่านแถวต่อไปได้เลข 9123 แต่เลขลำดับที่ 9123 ไม่มี จึงต้องข้ามไปอ่านเลขในแถวถัดไปคือ 0864 ดังนั้นกลุ่มตัวอย่างคนที่สองก็คือคนที่มีเลขลำดับที่ 0864 และกลุ่มตัวอย่างคนที่สามก็คือคนที่มีเลขลำดับที่ 0593 แถวถัดมาได้เลข 6662 ซึ่งก็ต้องข้ามไปอีกเช่นกัน ดังนั้นกลุ่มตัวอย่างคนที่สี่ก็คือคนที่มีเลขลำดับที่ 0519 อ่านไปเรื่อย ๆ จนกระทั่งได้กลุ่มตัวอย่างครบ 100 คน ตามที่ต้องการ
 

 

ตาราง 1 ส่วนหนึ่งของตารางเลขสุ่ม

 

01172 22345 22216 03276 06228 56545
91233 97915 23398 10923 93412 98767
08640 01626 41114 25128 60234 65908
05939 02233 08067 45455 01156 23787
66627 10659 87980 89903 90987 19890
05196 00457 03690 03770 50009 04666
06304 78632 09800 51037 02435 14567
01172 22345 22216 03276 06228 56545

   

จุดเด่นของการสุ่มแบบนี้ก็คือมีความสะดวกและใช้ได้ง่าย แต่มีข้อเสียคือ ถ้ากลุ่มตัวอย่างที่ต้องการมีจำนวนมาก การใช้วิธีก็จะเสียเวลามาก เนื่องจากผู้วิจัยต้องรู้จักประชากรทุกคน คือต้องรู้ว่า ประชากรลำดับที่ 0117 เป็นใคร ยิ่งกว่านั้นผู้วิจัยบางคนจะไม่ใช้การสุ่มอย่างง่าย ถ้าแน่ใจว่ากลุ่มประชากรสามารถจำแนกออกเป็นกลุ่มย่อยที่มีสัดส่วนแน่นอน ผู้วิจัยอาจจะใช้การสุ่มแบบแบ่งชั้นแทน

 
           2.2 การสุ่มตัวอย่างแบบมีระบบ (Systematic Sampling) เป็นเทคนิคการสุ่มตัวอย่าง ที่ง่ายกว่าการสุ่มตัวอย่างแบบง่าย ซึ่งการสุ่มตัวอย่าแบบนี้ สามารถที่จะใช้ในกรณีที่รายชื่อของสมาชิกทุกคนในกลุ่มประชากรจัดเรียงไว้แบบสุ่ม การสุ่มตัวอย่างแบบมีระบบดำเนินการ ดังต่อไปนี้
           1. หาช่วงห่างระหว่างสมาชิกที่ถูกสุ่ม (k) โดยนำจำนวนสมาชิกทั้งหมดในกลุ่มประชากรหารด้วยจำนวนสมาชิกในกลุ่มตัวอย่างที่ต้อการสุ่ม (k = N ÷n) เช่น มีสมาชิกในกลุ่มประชากรทั้งหมดจำนวน 500 คน และต้องการกลุ่มตัวอย่างมีขนาด 50 คน ดังนั้น k มีค่าเท่ากับ 500 ÷50 (k = 10 )
           2. หาตำแหน่งเริ่มของสมาชิกที่ถูกสุ่มโดยผู้วิจัยสุ่มหมายเลขระหว่าง 1 ถึง k ขึ้นมาหมายเลขหนึ่ง หมายเลขนั้นกำหนดให้เป็น r สมมุติหมายเลขนั้นคือ 5 (r =5)
           3. สมาชิกหมายเลข r จะได้รับเลือกมาเป็นสมาชิกเริ่มแรกในกลุ่มตัวอย่าง สมาชิกที่ได้รับเลือกต่อไปคือสมาชิกหมายเลข r+k, r+2k, r+3k, … ตามลำดับจนครบจำนวนที่ต้องการ ถ้าผู้วิจัยสุ่มได้หมายเลข 5 สมาชิกหมายเลข 5 จะได้รับเลือกมาเป็นสมาชิกในกลุ่มตัวอย่าง คนที่ได้
รับเลือกต่อไป คือสมาชิกหมายเลข 15 , 25 , 35 , ฯลฯ ตามลำดับจนครบ 50 คน
       การสุ่มตัวอย่างแบบมีระบบนี้ต่างจากการสุ่มแบบง่ายที่ว่า สมาชิกแต่ละหน่วยที่ได้รับเลือกไม่ได้เป็นอิสระต่อกันอย่างแท้จริงเหมือนกับการสุ่มแบบง่าย หลังจากสมาชิกคนแรกได้รับเลือกแล้ว คนต่อ ๆ ไปก็เท่ากับได้รับเลือกโดยอัตโนมัติ (การสุ่มตัวอย่างแบบนี้จะใช้ได้ผลดีเมื่อ รายชื่อของสมาชิกไม่ได้จัดอยู่ในลักษณะที่เป็นแนวโน้ม (Trend) เรียงจากมากไปหาน้อย หรือน้อยไปหามากหรือจัดอยู่ในลักษณะที่มีการเปลี่ยนแปลงวัฏจักร (Periodical fluctuation) รายชื่อสมาชิกในกลุ่มประชากรนั้นจะต้องจัดเรียงลำดับโดยการสุ่ม)

 จุดเด่นของการสุ่มตัวอย่างแบบมีระบบ
       1. วิธีการสุ่มสะดวก ง่ายต่อการปฏิบัติ
       2. สามารถนำไปใช้ประกอบกับวิธีการสุ่มตัวอย่างแบบอื่น ๆ ได้
       3. สะดวกต่อการได้กลุ่มตัวอย่างที่เป็นสัดส่วนต่อกลุ่มประชากร

จุดด้อยของการสุ่มตัวอย่างแบบมีระบบ มีดังนี้
       1. ในแต่ละช่วงของการสุ่ม สมาชิกเพียง 1 หน่วยเท่านั้นที่ได้รับเลือกมาเป็นสมาชิกใน กลุ่มตัวอย่างและสมาชิกแต่ละหน่วยนั้นก็ไม่ได้เป็นอิสระต่อกันอย่างแท้จริงจากการที่สมาชิกเพียง 1 หน่วยเท่านั้น ที่ได้รับเลือกมาเป็นสมาชิกในกลุ่มตัวอย่างทำให้ผู้วิจัยไม่สามารถคำนวณค่าความแปรปรวนของข้อมูลแต่ละช่วงของการสุ่มได้
       2. ถ้ารายชื่อของสมาชิกในกลุ่มประชากรจัดอยู่ในลักษณะที่เป็นแนวโน้ม เช่น เรียงค่าของข้อมูลจากมากไปหาน้อย หรือน้อยไปหามากบนพื้นฐานของค่าตัวแปรตามที่กำลังศึกษากลุ่มตัวอย่างที่สุ่มมาได้แต่ละครั้งจะมีความแตกต่างกัน และไม่ได้เป็นตัวแทนที่ดีของกลุ่มประชากร
       3. ถ้ารายชื่อของสมาชิกในกลุ่มประชากร จัดอยู่ในลักษณะที่มีการเปลี่ยนแปลงค่าของ ข้อมูลเป็นวัฏจักร เช่น จำนวนผู้ไปใช้บริการห้องสมุดในแต่ละวัน วันอาทิตย์จะเป็นวันที่มีผู้ไปใช้บริการน้อยที่สุด หรือจำนวนคนไข้ตามสถานพยาบาลของรัฐในแต่ละวัน ดังนั้นกลุ่มตัวอย่างที่ได้มาจากการสุ่มแบบมีระบบจากข้อมูลที่มีการจัดในลักษณะดังกล่าวจะประกอบด้วยข้อมูลที่มีลักษณะเหมือน ๆ กัน เช่น ผู้วิจัยต้องการทราบจำนวนผู้ไปใช้บริการห้องสมุดในแต่ละวันโดยไปรวบรวมข้อมูลทุก ๆวันอาทิตย์ ข้อมูลที่ได้มาในแต่ละสัปดาห์มักจะมีลักษณะเหมือน ๆ กันคือมี ผู้ไปใช้บริการน้อย
วิธีการแก้ปัญหาในลักษณะของข้อ 2 และ 3 ทำได้โดยจัดเรียงลำดับข้อมูลเสียใหม่ ไม่ให้มีระบบหรือสุ่มหมายเลขใหม่ทุก ๆ ครั้งในแต่ละช่วงของการสุ่ม

        2.3 การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นภูมิ (Stratified Sampling) คือ การสุ่มตัวอย่างชนิดที่
แบ่ง กลุ่มประชากรออกเป็นชั้นย่อย ๆ (Strata) เสียก่อนบนพื้นฐานของระดับของตัวแปรที่สำคัญที่ส่งผลกระทบต่อตัวแปรตาม โดยมีหลักในการจัดแบ่งชั้นภูมิให้ภายในชั้นภูมิแต่ละชั้นมีความเป็น เอกพันธ์ (Homogeneous) หรือมีลักษณะที่เหมือนกันให้มากที่สุดเท่าที่จะทำได้ แต่ระหว่างชั้นภูมิให้มีความเป็นวิวิธพันธ์ (Heterogeneous) หรือมีความแตกต่างกันให้มากที่สุดเท่าที่จะทำได้ และหลังจากที่จัดแบ่งชั้นภูมิเรียบร้อยแล้วจึงสุ่มตัวอย่างจากแต่ละชั้นภูมิ

ลักษณะการจัดชั้นภูมิอาจจะแสดงโดยใช้แผนภาพประกอบ เพื่อให้เกิดความเข้าใจง่ายยิ่งขึ้นดังนี้

        แผนภาพแสดงลักษณะการจัดชั้นภูมิที่ถูกต้อง ในการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งเป็นชั้นภูมิ

       วัตถุประสงค์หลักของการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งเป็นชั้นภูมิคือ เพื่อให้ได้กลุ่มตัวอย่างที่มีองค์ประกอบของลักษณะต่าง ๆ ใกล้เคียงกับกลุ่มประชากร และให้ได้กลุ่มตัวอย่างที่สามารถตอบสนองวัตถุประสงค์ของการวิจัยได้

จุดเด่นของการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นภูมิ
        1. การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งเป็นชั้นภูมิ จะช่วยลดความคลาดเคลื่อนในการประเมินค่าพารามิเตอร์ของกลุ่มประชากร ได้มากกว่าใช้กลุ่มตัวอย่างที่ได้จากการสุ่มแบบอย่างง่าย
        2. การสุ่มตัวอย่างจากชั้นภูมิในแต่ละชั้น ผู้วิจัยสามารถใช้วิธีต่างกันได้ไม่จำเป็นต้องใช้ วิธีเดียวกัน ซึ่งเป็นประโยชน์ในการปฏิบัติมาก เพราะในบางครั้งชั้นภูมิแต่ละชั้นภูมิมีลักษณะที่ แตกต่างกันมาก ผู้วิจัยสามารถที่จะใช้วิธีสุ่มตัวอย่างที่เหมาะสมได้ในแต่ละชั้นภูมิ
        3. ช่วยให้ผู้วิจัยมั่นใจได้ว่าจะได้กลุ่มตัวอย่างที่สามารถนำมาวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อตอบ คำถามหรือวัตถุประสงค์ที่กำหนดไว้อย่างแน่นอน
       
 ตัวอย่างการสุ่มแบบแบ่งชั้น  เป็นวิธีที่ผู้วิจัยสามารถแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มย่อย ๆ ได้แน่นอน เช่น ในการวิจัยกับเด็กนักเรียนชั้นประถมศึกษาปีที่ 6 ในเขตอำเภอหนึ่ง โดยจะศึกษาผลของการใช้หลักสูตรใหม่ ว่าจะช่วยให้ผลสัมฤทธิ์ของนักเรียนดีขึ้นหรือไม่ และผู้วิจัยมีความเชื่อว่า เพศ เป็นตัวแปรสำคัญที่จะมีผลต่อผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน ดังนั้นจึงได้มีขั้นตอนการสุ่มดังนี้

 
1. ผู้วิจัยกำหนดประชากรเป้าหมาย : นักเรียนประถมศึกษาปีที่ 6 ในอำเภอหนึ่งของจังหวัดอยุธยา
 
2. ผู้วิจัยพบว่า ในกลุ่มประชากรนี้มีเพศหญิง 219 คน (คิดเป็น 60% ของประชากรทั้งหมด) และเพศชาย 146 คน (คิดเป็น 40% ของประชากรทั้งหมด) และผู้วิจัยต้องการกลุ่มตัวอย่าง 30% จากประชากรทั้งหมด
 
3. ใช้การสุ่มอย่างง่าย สุ่มกลุ่มตัวอย่าง 30% จากประชากรในแต่ละกลุ่มเพศ จะได้เพศหญิง 66 คน (30% ของ 219 คน) และเพศชาย 44 คน (30% ของ 146 คน) สัดส่วนของกลุ่มตัวอย่างที่ได้จะมีขนาดเท่ากับประชากรคือ เพศชาย 40% และเพศหญิง 60%

 

ภาพประกอบ 1 การสุ่มแบบแบ่งชั้น

 

 
การสุ่มแบบแบ่งชั้นมีประโยชน์ช่วยให้ผู้วิจัยมีความมั่นใจว่าคุณลักษณะหรือตัวแปรที่สนใจศึกษาที่อยู่ในประชากรนั้น ก็มีอยู่ในกลุ่มตัวอย่างในสัดส่วนที่เท่ากัน


         2.4 การสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม (Cluster Sampling)
คือวิธีการสุ่มตัวอย่างที่หน่วยของกลุ่มคือกลุ่มของสมาชิกของกลุ่มประชากร ไม่ใช่สมาชิกรายหน่วยเหมือนกับการสุ่มทั้ง 3 วิธีดังกล่าวข้างต้น จุดเด่นของการสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม ก็คือ ช่วยลดค่าใช้จ่ายในการสุ่มแต่ จุดด้อยของการสุ่มแบบกลุ่ม ก็คือ ความคลาดเคลื่อนในการประเมินค่าพารามิเตอร์ของกลุ่มประชากรจะสูงกว่าการสุ่มตัวอย่างแบบง่าย และการคำนวณค่าความแปรปรวนของข้อมูลจะยุ่งยากกว่าการสุ่มตัวอย่างแบบง่ายการสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่มนั้น เหมาะสมที่จะใช้ในกรณีที่ค่าใช้จ่าย ในการสุ่มตัวอย่างเป็นรายหน่วยมีค่าสูงมากจึงต้องใช้การสุ่มแบบกลุ่มเพื่อลดค่าใช้จ่าย หลักในการจัดกลุ่ม (Cluster) มีหลักการจัดคือ
              1. ให้สมาชิกภายในกลุ่มแต่ละกลุ่มมีลักษณะของความเป็นวิวิธพันธ์ หรือมีลักษณะหลากหลายโดยรวมลักษณะต่าง ๆ ที่สำคัญของประชากรไว้ครบถ้วนภายในกลุ่มแต่ละกลุ่มถ้ารวมลักษณะสำคัญไว้ได้มากเท่าไรจะยิ่งทำให้ความคลาดเคลื่อนในการประมาณค่าของกลุ่มประชากรลดน้อยลง
              2. ให้ระหว่างกลุ่มมีลักษณะเป็นเอกพันธ์ คือ มีลักษณะที่เหมือนกันหรือคล้ายคลึงกันให้มากที่สุดทุก ๆ กลุ่ม
ลักษณะการจัดกลุ่มอาจจะแสดงได้โดยใช้แผนภาพประกอบเพื่อให้เกิดความเข้าใจง่ายยิ่งขึ้นดังนี้


แผนภาพแสดงลักษณะการจัดกลุ่มที่ถูกต้องในการสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม

       2.5 การสุ่มตัวอย่างแบบหลายขั้น (Multistage sampling) เป็นการสุ่มตัวอย่างที่ประกอบด้วยหลายขั้นตอน โดยเริ่มจากกลุ่มประชากรมาจนถึงขั้นของการเลือกสมาชิกเข้าสู่กลุ่มตัวอย่าง เทคนิคการสุ่มตัวอย่างที่ใช้ในแต่ละขั้นตอนนั้นอาจจะเหมือนกันหรือต่างกันก็ได้ แล้วแต่ ความเหมาะสม เช่น ต้องการสุ่มนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 6 จากทั่วประเทศใช้การสุ่มแบบ หลายขั้นตอนดังนี้
ขั้นที่ 1 ใช้การสุ่มแบบแบ่งเป็นชั้นภูมิผสมกับการสุ่มแบบกลุ่ม (Stratified cluster sampling) โดยการแบ่งจังหวัดทั้งหมดออกตามภาคภูมิศาสตร์แล้วสุ่มจังหวัดจากแต่ละภาคในขั้นนี้ภาคเป็นชั้นภูมิและจังหวัดเป็นกลุ่ม
ขั้นที่ 2 ในแต่ละจังหวัด ใช้การสุ่มแบบแบ่งชั้นภูมิผสมผสานกับการสุ่มแบบกลุ่มโดยการแบ่งโรงเรียนในแต่ละจังหวัดเป็น 3 ชั้นภูมิ ตามขนาดของโรงเรียนคือ ใหญ่ กลาง เล็ก แล้วสุ่มโรงเรียนมาจากแต่ละชั้นภูมิ ในขั้นนี้ตัวแปรที่ใช้ในการแบ่งเป็นชั้นภูมิคือ ขนาดของโรงเรียนและ โรงเรียนคือกลุ่มของนักเรียนขั้นที่ 3 ในแต่ละโรงเรียนสุ่มนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปี่ 6 โดยวิธีสุ่มแบบง่าย

ตัวอย่างเช่น  ประชากรคือนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาตอนปลาย ในเขตการศึกษา 10 ใช้การสุ่มแบบแบ่งกลุ่ม แบ่งออกเป็น 7 จังหวัด สุ่มได้มา 3 จังหวัด ในทั้ง 3 จังหวัดมี 45 โรงเรียน ใช้การสุ่มแบบแบ่งชั้น โดยแบ่งตามขนาดของโรงเรียน คือโรงเรียนขนาดใหญ่ 10 โรงเรียน ขนาดกลาง 12 โรงเรียน และขนาดเล็ก 23 โรงเรียน สุ่มได้โรงเรียนขนาดใหญ่ 2 โรงเรียน ขนาดกลาง 3 โรงเรียน และขนาดเล็ก 5 โรงเรียน ใน 10 โรงเรียนมีนักเรียนทั้งหมด 10,000 คน ใช้การสุ่มอย่างง่ายมา 20% จากจำนวนนักเรียนทั้งหมด ได้นักเรียนมาเป็นกลุ่มตัวอย่าง 2,000 คน

 

ภาพประกอบ 2 วิธีการสุ่มแบบต่าง ๆ

บรรณานุกรม
ศิริลักษณ์ สุวรรณวงศ์. (2538). ทฤษฎีและเทคนิคการสุ่มตัวอย่าง. กรุงเทพฯ : โอเดียนสโตร์,
Baker, Therese L. (1994). Doing Social Research. USA : McGraw-Hill Inc,
Fraenkel, Jack R. (1993). How to Design and Evaluate Research in Education. Singapore : McGraw-Hill Inc.,
( เอกสารชุดนี้จัดทำโดย ฉัตรศิริ ปิยะพิมลสิทธิ์. พฤศจิกายน 2544)

 

 

คัดลอกและเรียบเรียงจาก

กาญจนา มณีแสง. หลักการวิจัยเบื้องต้นทางพฤติกรรมศาสตร์และสังคมศาสตร์. กรุงเทพ
                มหานคร: โอเดียนสโตร์. 2522.

จีรพรรณ กาญจนจิตรา. ระเบียบวิธีการวิจัยชั้นสูงทางสังคมวิทยาและมานุษยวิทยา. กรุงเทพ
                มหานคร: ฝ่ายตำราและอุปกรณ์การศึกษา มหาวิทยาลัยรามคำแหง. 2528.

เชิดศักดิ์ โฆวาสินธุ์. การวิจัยพฤติกรรมศาสตร์และสังคมศาสตร์. กรุงเทพมหานคร: โอเดียนสโตร์.
                2523.
ปุระชัย เปี่ยมสมบูรณ์. การวิจัยประเมินผล หลักการและกระบวนการ. กรุงเทพมหานคร: การพิมพ์
                พระนคร. 2529.
พิพัฒน์ ชารุนันทกร. "ทัศนคติกับการประยุกต์ใช้ทางการตลาด." วารสารร่มพฤกษ์ 14 (มิถุนายน-
                ตุลาคม 2538) : 73-79.
ศิริชัย พงษ์วิชัย. การวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติด้วยคอมพิวเตอร์. กรุงเทพมหานคร: สำนักพิมพ์
                จุฬาลงกรณมหาวิทยาลัย. 2535.

ศิริวรรณ เสรีรัตน์ และคณะ. การวิจัยการตลาด Margeting Research ฉบับสมบูรณ์. กรุงเทพ
                มหานคร: A.N. การพิมพ์. 2540.

สุจิตรา บุญรัตพันธ์. ระเบียบวิธีวิจัยทางรัฐประศาสนศาสตร์. กรุงเทพมหานคร: โครงการส่งเสริม
                ตำราและเอกสารวิชาการ มูลนิธิ 30 ปี คณะรัฐประศาสนศาสตร์ สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหาร
                ศาสตร์. 2534.
สุชาติ ประสิทธิ์รัฐสินธุ์ . เทคนิคการวิเคราะห์ตัวแปรหลายตัวสำหรับการวิจัยทางสังคมศาสตร์
                และพฤติกรรมศาสตร์
. กรุงเทพมหานคร: สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์. 2537.

สุพรรณี มังคะลี. การวิจัยด้านการประชาสัมพันธ์. กรุงเทพมหานคร: ฝ่ายตำราและอุปกรณ์การศึกษา
                มหาวิทยาลัยรามคำแหง: 2529.