การสุ่มตัวอย่าง

วิธีการสุ่มตัวอย่างในการวิจัยเชิงปริมาณ

หัวใจของการวิจัยในเชิงปริมาณคือ การเป็นตัวแทนที่ถูกต้องที่สุด (Representativeness) • วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบ Probability Random Sampling และ Non -Probability Random Sampling • วิธีการหยิบตัวอย่าง ด้วยวิธีการหยิบแบบจับฉลาก (Simple Random Sampling) • วิธีการสุ่มต้องสอดคล้องกับหัวข้อวิจัยและคำถามของการวิจัย • วิธีการสุ่มตัวอย่างกับสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลต้องเกี่ยวข้อง กับโอกาสของความน่าจะเป็น จึงจะนำไปสู่การพิสูจน์ถึง Determinants หรือ ปัจจัยได้ วิธีการสุ่มตัวอย่างที่กำลังเป็นที่นิยม 1.  การจับฉลาก  (Simple Random Sampling) ใช้ในการเลือก หรือ หยิบขึ้นมา แต่ต้องมีกรอบการสุ่มที่แน่นอน 2.  การสุ่มแบบบังเอิญ  (Accidental Sampling) พบที่ไหน ถามใครก็ได้ที่ร่วมมือ 3. การสุ่มตัวอย่างแบบชั้นภูมิ (Multistage Sampling) แบ่งตามชั้นภูมิของที่มาของหน่วยในการสุ่มตัวอย่าง คล้ายกับผังองค์กร หรือ ผังการบริหาร วิธีการคือ แบ่งออกเป็นชั้นๆ 4. […]

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นภูมิ (Stratified Sampling)

กลุ่มตัวอย่างใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นภูมิ (Stratified Sampling) โดยการแบ่งแยกตามประเภทบุคลากร ใช้สูตรการคำนวณของ Taro  Yamane (ธานินทร์  ศิลป์จารุ, 2547 : 36-38) เมื่อ n   คือ  จำนวนตัวอย่าง N  คือ  จำนวนประชากร e   คือ  ความคลาดเคลื่อนของการสุ่มตัวอย่าง จากจำนวนประชากรทั้งสิ้น 4,063   คน และกำหนดให้ค่าความคลาดเคลื่อนของการสุ่มตัวอย่างเท่ากับ 0.05 (ระดับความเชื่อมั่นที่ 95%) สามารถคำนวณกลุ่มตัวอย่างที่ต้องใช้ในการศึกษาได้ดังนี้ ดังนั้นจะได้กลุ่มตัวอย่างที่จะทำการสุ่มตัวอย่างในครั้งนี้ จำนวนทั้งสิ้น 364 ตัวอย่าง ซึ่งจะเป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมด

Loading...