ศึกษาประชากร: ลักษณะเฉพาะ & เทคนิคการสุ่มตัวอย่าง

คุณกำหนดประชากรที่ศึกษาได้อย่างไร? การศึกษาวิจัยต้องการกลุ่มเฉพาะเพื่อสรุปผลและตัดสินใจตามผลลัพธ์ กลุ่มที่น่าสนใจนี้เรียกว่ากลุ่มตัวอย่าง วิธีการที่ใช้เลือกผู้ตอบแบบสอบถามเรียกว่าการสุ่มตัวอย่าง

ประชากรศึกษาคืออะไร?

ประชากรที่ศึกษาคือกลุ่มที่พิจารณาเพื่อการศึกษาหรือการให้เหตุผลทางสถิติ ประชากรที่ทำการศึกษาไม่ได้จำกัดเฉพาะประชากรมนุษย์เท่านั้น เป็นชุดของแง่มุมที่มีบางอย่างที่เหมือนกัน พวกเขาสามารถเป็นวัตถุ สัตว์ การวัด ฯลฯ มีลักษณะมากมายภายในกลุ่ม

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณสนใจเวลาเฉลี่ยที่บุคคลอายุระหว่าง 30 ถึง 35 ปีใช้เวลาในการฟื้นตัวจากอาการเฉพาะหลังจากรับประทานยาบางประเภท ในกรณีนั้น ประชากรที่ทำการศึกษาจะเป็นทุกคนที่มีอายุระหว่าง 30 ถึง 35 ปี

การศึกษาทางการแพทย์ตรวจสอบการแพร่กระจายของโรคในสุนัขจรจัดในเมืองหนึ่ง ที่นี่สุนัขจรจัดที่อยู่ในเมืองนั้นเป็นประชากรศึกษา ประชากรหรือกลุ่มตัวอย่างนี้แสดงถึงประชากรทั้งหมดที่คุณต้องการสรุป

วิธีการสร้างประชากรศึกษา?

การสุ่มตัวอย่างเป็นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพในการรวบรวมความคิดเห็นจากผู้คนที่หลากหลาย ซึ่งได้รับการคัดเลือกจากกลุ่มใดกลุ่มหนึ่ง เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับทั้งกลุ่มโดยทั่วไป

เพื่อให้การศึกษาวิจัยใด ๆ มีประสิทธิภาพ จำเป็นต้องเลือกประชากรที่ศึกษาที่เป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมดอย่างแท้จริง ก่อนเริ่มการศึกษา จะต้องระบุและตกลงประชากรเป้าหมายก่อน โดยการแต่งตั้งและรู้ตัวอย่างของคุณล่วงหน้า ข้อเสนอแนะใดๆ ที่ถือว่าไม่มีประโยชน์ต่อการศึกษาจะถูกตัดทิ้งไปเป็นส่วนใหญ่

หากแบบสำรวจของคุณมีจุดมุ่งหมายเพื่อทำความเข้าใจประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์หรือบริการ ประชากรที่ทำการศึกษาควรเป็นลูกค้าที่เคยใช้หรือเหมาะสมที่สุดกับความต้องการของพวกเขาและใครจะใช้ผลิตภัณฑ์/บริการ

การเก็บรวบรวมข้อมูลจากประชากรทั้งหมดของตลาดเป้าหมายของคุณจะมีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน ด้วยการสุ่มตัวอย่างประชากรที่ศึกษาของคุณอย่างถูกต้อง คุณสามารถสร้างภาพที่แท้จริงของตลาดเป้าหมายโดยใช้แนวโน้มในผลลัพธ์

การเลือกตัวอย่างที่ถูกต้องจากประชากรที่ศึกษา

การตัดสินใจเลือกตัวอย่างที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับปัจจัยสำคัญหลายประการ

• ขั้นแรก คุณตัดสินใจเลือกพารามิเตอร์ประชากรที่คุณต้องการประมาณการ
• อย่าคาดหวังว่าค่าประมาณจากกลุ่มตัวอย่างจะแม่นยำ คาดหวังส่วนต่างของข้อผิดพลาดเสมอเมื่อทำการตั้งสมมติฐานตามผลลัพธ์ของกลุ่มตัวอย่าง
• การทำความเข้าใจต้นทุนของการสุ่มตัวอย่างช่วยให้เรากำหนดว่าการประมาณการของเราต้องมีความแม่นยำเพียงใด
• รู้ว่าตัวแปรของประชากรที่คุณต้องการวัดเป็นอย่างไร ไม่จำเป็นต้องสันนิษฐานว่าจำเป็นต้องมีกลุ่มตัวอย่างจำนวนมาก หากประชากรที่ทำการศึกษามีจำนวนมาก
• คำนึงถึงอัตราการตอบสนองของประชากรของคุณ อัตราการตอบสนอง 20% ถือว่า "ดี" สำหรับการศึกษาวิจัยออนไลน์

ลักษณะการสุ่มตัวอย่างในประชากรที่ศึกษา

• การสุ่มตัวอย่างเป็นกลไกในการรวบรวมข้อมูลโดยไม่ต้องสำรวจประชากรเป้าหมายทั้งหมด
• ประชากรในการศึกษาคือหน่วยทั้งหมดของคนที่คุณพิจารณาสำหรับการวิจัยของคุณ ตัวอย่างเป็นส่วนย่อยของกลุ่มนี้ที่แสดงถึงประชากร
• การสุ่มตัวอย่างช่วยลดความเหนื่อยล้าของการสำรวจ เนื่องจากใช้เพื่อป้องกันไม่ให้ผู้ลงคะแนนทำแบบสำรวจมากเกินไป จึงเป็นการเพิ่มอัตราการตอบกลับ
• นอกจากนี้ยังมีราคาถูกกว่ามากและประหยัดเวลามากกว่าการวัดทั้งกลุ่ม
• การติดตามรูปแบบอัตราการตอบกลับของกลุ่มต่างๆ จะช่วยกำหนดจำนวนผู้ตอบที่เลือก
• การศึกษาไม่ได้จำกัดเฉพาะส่วนที่เลือกเท่านั้น แต่ยังนำไปใช้กับประชากรเป้าหมายทั้งหมด

เทคนิคการสุ่มตัวอย่างสำหรับประชากรที่ศึกษาของคุณ

เมื่อคุณเข้าใจแล้วว่าคุณไม่สามารถสำรวจประชากรที่ศึกษาทั้งหมดได้เนื่องจากปัจจัยต่างๆ คุณควรนำหนึ่งในวิธีการเลือกตัวอย่างที่เหมาะสมกับการศึกษาวิจัยของคุณมากที่สุด

โดยทั่วไป สามารถใช้วิธีการสองวิธี: การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นและการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น

เทคนิคการสุ่มตัวอย่าง: การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น

วิธีนี้ใช้เพื่อเลือกวัตถุตัวอย่างจากประชากรตามทฤษฎีความน่าจะเป็น ทุกคนรวมอยู่ในกลุ่มตัวอย่างและมีโอกาสถูกเลือกเท่ากัน ตัวอย่างประเภทนี้ไม่มีอคติ ทุกคนในประชากรมีโอกาสที่จะเป็นส่วนหนึ่งของการวิจัย

การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นสามารถแบ่งได้เป็นสี่ประเภท:

• การสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย: การสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการเลือกตัวอย่าง ที่นี่สมาชิกแต่ละคนมีโอกาสเท่าเทียมกันในการเป็นส่วนหนึ่งของกลุ่มตัวอย่าง วัตถุในกลุ่มตัวอย่างนี้สุ่มเลือก และสมาชิกแต่ละคนมีโอกาสถูกเลือกเหมือนกันทุกประการ
• การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์: การสุ่มตัวอย่าง คลัสเตอร์เป็นวิธีที่ผู้ตอบถูกจัดกลุ่มเป็นกลุ่ม กลุ่มเหล่านี้สามารถกำหนดได้ตามอายุ เพศ สถานที่ และพารามิเตอร์ทางประชากร
• การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ: ในการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ บุคคลจะถูกเลือกในช่วงเวลาที่เท่ากันจากประชากร เลือกจุดเริ่มต้น แล้วเลือกผู้ตอบตามช่วงตัวอย่างที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
• การ สุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น: การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นเป็นกระบวนการของการแบ่งผู้ตอบเป็นพารามิเตอร์ที่ชัดเจนแต่กำหนดไว้ล่วงหน้า ในวิธีนี้ ผู้ตอบแบบสอบถามจะไม่ทับซ้อนกันแต่เป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมด
• เทคนิคการสุ่มตัวอย่าง: การสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็น

วิธีการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นจะใช้ความชอบของผู้วิจัยในการเลือกตัวอย่าง วิธีการสุ่มตัวอย่างนี้มาจากความสามารถของผู้วิจัยในการเข้าถึงตัวอย่างนี้เป็นหลัก ที่นี่สมาชิกประชากรไม่มีโอกาสได้เป็นส่วนหนึ่งของกลุ่มตัวอย่างเช่นเดียวกัน

การสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นสามารถจำแนกเพิ่มเติมได้เป็นสี่ประเภทที่แตกต่างกัน:

• การ สุ่มตัวอย่างตามสะดวก: ตามชื่อที่สื่อถึง การสุ่มตัวอย่างความสะดวกแสดงถึงความสะดวกที่ผู้วิจัยสามารถเข้าถึงผู้ตอบได้ นักวิจัยไม่มีอำนาจในการเลือกตัวอย่างและทำขึ้นเพียงเพื่อเหตุผลของความใกล้ชิดและไม่ใช่ตัวแทน
• การสุ่มตัวอย่างโดยเจตนา วิพากษ์วิจารณ์ หรือการสุ่มตัวอย่าง: ในการสุ่มตัวอย่างประเภทนี้ ผู้วิจัยจะตัดสินและพัฒนาตัวอย่างของเขาเกี่ยวกับธรรมชาติของการศึกษาและความเข้าใจของกลุ่มเป้าหมายของเขา เฉพาะผู้ที่ตรงตามเกณฑ์การวิจัยและวัตถุประสงค์สุดท้ายเท่านั้นที่จะได้รับการคัดเลือก
• การ สุ่มตัวอย่างก้อนหิมะ: เมื่อก้อนหิมะเร่งความเร็ว มันจะสะสมหิมะรอบๆ ตัวมันเองมากขึ้น ในทำนองเดียวกัน ด้วยการสุ่มตัวอย่างก้อนหิมะ ผู้ตอบจะได้รับมอบหมายให้ให้ข้อมูลอ้างอิงหรือคัดเลือกตัวอย่างสำหรับการศึกษาเมื่อการมีส่วนร่วมสิ้นสุดลง
• การ สุ่มตัวอย่างโควต้า: การสุ่มตัวอย่างโควตาเป็นวิธีที่ผู้วิจัยมีสิทธิ์เลือกตัวอย่างตามชั้นของมัน ในวิธีนี้ คนสองคนไม่สามารถดำรงอยู่ได้ภายใต้เงื่อนไขสองประการที่ต่างกัน

ข้อดีและข้อเสียของการสุ่มตัวอย่างในกลุ่มประชากรที่ศึกษา

ในกรณีส่วนใหญ่ ของประชากรที่ศึกษาทั้งหมด การรับรู้สามารถรับได้จากตัวอย่างที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเท่านั้น สิ่งนี้มาพร้อมกับข้อดีและข้อเสียของตัวเอง บางส่วนของพวกเขามีการระบุไว้ด้านล่าง

ข้อดี

• แม่นยำสูง – มีโอกาสเกิดข้อผิดพลาดต่ำ (หากสุ่มตัวอย่างได้ดี)
• เป็นไปได้ทางเศรษฐกิจโดยธรรมชาติมีความน่าเชื่อถือสูง
• อัตราส่วนสมรรถภาพสูงต่อการสำรวจต่างๆ ใช้เวลาน้อยกว่าเมื่อเทียบกับการสำรวจประชากรทั้งหมด ลดการใช้ทรัพยากร
• คุณสมบัติที่เน้นข้อมูลและครอบคลุมจะถูกนำไปใช้กับประชากรกลุ่มใหญ่ในวงกว้าง เหมาะอย่างยิ่งเมื่อประชากรในการศึกษามีจำนวนมาก

ข้อเสีย

• ตัวอย่างไม่เพียงพอ
• ความเป็นไปได้ของอคติ
• ปัญหาความแม่นยำ (หากการสุ่มตัวอย่างไม่ดี)
• ความยากลำบากในการรับตัวอย่างทั่วไป
• ขาดแหล่งที่มีคุณภาพ
• ความเป็นไปได้ของการทำผิดพลาด

ที่ QuestionPro เราสามารถช่วยคุณดำเนินการศึกษากับประชากรที่ศึกษาของคุณ เรียนรู้เกี่ยวกับคุณสมบัติทั้งหมดของซอฟต์แวร์สำรวจออนไลน์ของเรา และเริ่มดำเนินการวิจัยของคุณวันนี้!

เรียนรู้เพิ่มเติม ทดลองใช้ฟรี