ทำความเข้าใจกับตัวอย่าง: คู่มือที่ครอบคลุมเกี่ยวกับการสุ่มตัวอย่างโดยตัวแทน
การสุ่มตัวอย่างเป็นกระบวนการเลือกชุดย่อยที่เป็นตัวแทนของข้อมูลจากประชากรจำนวนมากขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์หรือการทดลอง เป้าหมายของการสุ่มตัวอย่างคือการจัดหาตัวอย่างที่สามารถจัดการได้และเป็นตัวแทนของประชากรซึ่งสามารถนำไปใช้ในการอนุมานเกี่ยวกับกลุ่มใหญ่ได้ การเก็บตัวอย่างสามารถทำได้โดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การสุ่มตัวอย่าง การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์ และการสุ่มตัวอย่างก้อนหิมะ ท่ามกลางคนอื่น ๆ. การเลือกเทคนิคขึ้นอยู่กับลักษณะของประชากรที่กำลังศึกษาและคำถามการวิจัยที่ถูกกล่าวถึง
ตัวอย่างทั่วไปบางประการได้แก่:
1 การวิจัยตลาด: การสุ่มตัวอย่างมักใช้ในการเลือกตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของผู้บริโภคสำหรับการศึกษาวิจัยตลาด เช่น การสำรวจหรือการสนทนากลุ่ม
2 การทดลองทางคลินิก: การใช้ตัวอย่างเพื่อเลือกผู้เข้าร่วมสำหรับการทดลองทางคลินิก เพื่อให้แน่ใจว่าตัวอย่างเป็นตัวแทนของประชากรที่สนใจ และผลลัพธ์สามารถสรุปได้ในกลุ่มใหญ่
3 สังคมศาสตร์: การใช้ตัวอย่างในการวิจัยทางสังคมศาสตร์เพื่อเลือกตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของบุคคลหรือกลุ่มเพื่อการศึกษา เช่น ในแบบสำรวจ การสัมภาษณ์ หรือการศึกษาเชิงสังเกต
4 การควบคุมคุณภาพ: สามารถใช้ตัวอย่างในกระบวนการควบคุมคุณภาพเพื่อเลือกตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของผลิตภัณฑ์หรือกระบวนการสำหรับการตรวจสอบหรือการทดสอบ
5 การวิเคราะห์ทางสถิติ: การใช้ตัวอย่างในการวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อเลือกตัวอย่างข้อมูลที่เป็นตัวแทนของประชากรจำนวนมากเพื่อการวิเคราะห์ เช่น ในการทดสอบสมมติฐานหรือการวิเคราะห์การถดถอย ประโยชน์ของตัวอย่างได้แก่:
1 ความคุ้มค่า: การสุ่มตัวอย่างอาจคุ้มค่ากว่าการศึกษาประชากรทั้งหมด โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทำงานกับประชากรจำนวนมากหรือชุดข้อมูลที่ซับซ้อน
2 ความเป็นตัวแทน: การสุ่มตัวอย่างทำให้นักวิจัยสามารถเลือกตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของประชากร เพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์สามารถสรุปได้ในกลุ่มที่ใหญ่ขึ้น
3 ประสิทธิภาพ: การเก็บตัวอย่างสามารถใช้เพื่อปรับปรุงกระบวนการวิจัยและลดระยะเวลาและทรัพยากรที่จำเป็นสำหรับการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล
4 ความยืดหยุ่น: การเก็บตัวอย่างช่วยให้นักวิจัยปรับขนาดและองค์ประกอบตัวอย่างตามคำถามการวิจัยและทรัพยากรที่มีอยู่
5 ความแม่นยำที่ได้รับการปรับปรุง: การสุ่มตัวอย่างสามารถปรับปรุงความแม่นยำของผลการวิจัยโดยการลดอคติและเพิ่มความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
