ความสำคัญของการสุ่มตัวอย่างในการวิเคราะห์ทางสถิติ

เนื้อหา

• ความสำคัญ
• ประเภท
• สายพันธุ์ของกลุ่มตัวอย่างแบบสุ่ม
• ขนาด
• การพิจารณา
• ความเข้าใจผิด

การสำรวจโดยใช้การวิเคราะห์ทางสถิติทุกประเภทขึ้นอยู่กับการเลือกอย่างระมัดระวังและการวางแผนของวิธีการสุ่มตัวอย่าง ตัวอย่างที่ไม่ใช่แบบสุ่มในขณะที่ใช้งานง่ายและราคาไม่แพงมักไม่เป็นประโยชน์สำหรับสถิติเชิงอนุมาน อย่างไรก็ตามการสุ่มสามารถให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำมากขึ้นและนำไปใช้กับเครื่องมือทางสถิติต่างๆ เทคนิคการสุ่มตัวอย่างที่แตกต่างกันมีความเหมาะสมสำหรับสถานการณ์การวิจัยที่เฉพาะเจาะจงและเป็นกุญแจสู่ประสิทธิภาพของพวกเขา

เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องตัวอย่างควรเป็นตัวแทนประชากรทั้งหมดของการศึกษา (ภาพ sondage โดย herreneck จาก Fotolia.com)

ความสำคัญ

เมื่อทำการสำรวจเป็นแบบสำรวจคุณไม่สามารถสัมภาษณ์หรือวิเคราะห์บุคคลหรือวัตถุที่น่าสนใจได้ทุกครั้ง นักวิจัยต้องเลือกเพียงไม่กี่คนหรือวัตถุที่จะรวมในการศึกษาอย่างไรก็ตามการติดฉลากนี้ควรดำเนินการด้วยความระมัดระวังเพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ของการวิจัยตามกลุ่มเล็กกลุ่มนี้มีความถูกต้องเมื่อนำไปใช้กับคนหรือวัตถุที่มีอยู่ทั้งหมด (เรียกว่าประชากรในคำศัพท์ทางสถิติ)

ประเภท

การสุ่มตัวอย่างมีสองประเภทหลัก: การสุ่มแบบสุ่มและไม่ใช่การสุ่ม ตัวอย่างของตัวอย่างที่ไม่สุ่มคือการถามเพื่อนของคุณว่าร้านอาหารที่คุณชื่นชอบคืออะไร คุณค้นหาเพื่อนของคุณได้อย่างง่ายดายและพวกเขามีแนวโน้มที่จะให้คำตอบอย่างรวดเร็ว ตัวอย่าง "ง่าย" และไม่สุ่มชนิดนี้เรียกว่าตัวอย่างความสะดวกสบาย รวบรวมและวิเคราะห์ได้ง่ายกว่าและถูกกว่า จุดอ่อนของพวกเขาคือผลลัพธ์ที่ไม่สามารถวิเคราะห์ได้โดยใช้สถิติความน่าจะเป็น คำตอบของเพื่อนของคุณไม่ได้เป็นตัวแทนความคิดเห็นของประชากรในเมืองของคุณ อย่างไรก็ตามสุ่มตัวอย่างหากสร้างอย่างระมัดระวังจะให้ตัวแทนที่ดีขึ้นของประชากรการศึกษาทั้งหมด

สายพันธุ์ของกลุ่มตัวอย่างแบบสุ่ม

สามวิธีหลักของการสุ่มแบบสุ่มคือการสุ่มแบบง่ายสุ่มและจัดกลุ่มแบบสุ่ม ตัวอย่างแบบสุ่มอย่างง่ายสำหรับการค้นหาเมืองจะแยกแยะชื่อของพลเมืองในแบบสุ่มสมบูรณ์โดยไม่คำนึงถึงลักษณะส่วนบุคคล อย่างไรก็ตามวิธีนี้สามารถเลือกคนรวยทั้งหมดหรือพื้นที่ทางภูมิศาสตร์โดยไม่ได้ตั้งใจเท่านั้น ตัวอย่างแบ่งเป็นชั้น ๆ สำหรับการสำรวจสามารถแบ่งประเภทประชากรการศึกษาตามลักษณะบางอย่าง ยกตัวอย่างเช่นเธอสามารถจำแนกพวกเขาตามรายได้จากนั้นเลือกบุคคลแบบสุ่มจาก "ระดับ" หรือระดับแต่ละระดับเพื่อให้แน่ใจว่ากลุ่มรายได้ทั้งหมดเป็นตัวแทน ตัวอย่างที่รวบรวมไว้สำหรับการสำรวจในเมืองสามารถแบ่งออกเป็นบล็อกที่อยู่อาศัยแล้วสุ่มเลือกหนึ่งคนจากแต่ละบล็อกสำหรับการสัมภาษณ์เพื่อให้แน่ใจว่าเมืองทั้งเมืองมีตัวแทนอยู่ในผลลัพธ์ กลุ่มอาจมีหลายประเภทเช่นทางภูมิศาสตร์โดยสถานที่ทำงานโรงเรียน ฯลฯ

ขนาด

การคำนวณขนาดที่เหมาะสมของกลุ่มตัวอย่างแบบสุ่มเพื่อผลลัพธ์ที่ถูกต้องและสรุปได้เป็นส่วนสำคัญของการวางแผนวิธีการสุ่มตัวอย่าง คุณสามารถหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับสิ่งนี้ได้ในลิงค์ในส่วนทรัพยากรด้านล่าง

การพิจารณา

แม้ว่าการเลือกวิธีสุ่มตัวอย่างแบบสุ่มนั้นขึ้นอยู่กับการวิจัยและคุณลักษณะเฉพาะการรวมองค์ประกอบแบบสุ่มมีแนวโน้มที่จะให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าและแม่นยำกว่าเมื่อใช้ด้วยความระมัดระวัง

ความเข้าใจผิด

ที่กล่าวว่าการใช้ตัวอย่างแบบสุ่มสำหรับการสำรวจนั้นไม่เพียงพอเพื่อให้แน่ใจว่าการศึกษาให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ หากคุณกำลังทำการวิจัยหรืออ่านเกี่ยวกับเรื่องนี้ให้พิจารณาว่าวิธีการสุ่มตัวอย่างแบบสุ่มที่เลือกสำหรับการวิเคราะห์จะรวมถึงบุคคลและวัตถุที่น่าสนใจทั้งหมดในการค้นหาจริงหรือไม่ หากปรากฏว่ามีการละเว้นกลุ่มหรือลักษณะสำคัญของประเภทที่อาจส่งผลต่อผลลัพธ์ให้คิดอย่างมีวิจารณญาณเกี่ยวกับมูลค่ารวมของการวิจัยและไม่ว่าจะทำได้ดีกว่าโดยใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างที่แตกต่างกันหรือไม่