การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น: ประเภทของการเก็บตัวอย่างความน่าจะเป็น

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นเป็นขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างซึ่งประชากรเป้าหมายถูกแยกออกเป็นส่วนๆ ที่ไม่ซ้ำกันและเป็นเนื้อเดียวกัน (ชั้น) จากนั้นสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายจากแต่ละส่วน (ชั้น) ตัวอย่างที่เลือกจากชั้นต่างๆ จะรวมกันเป็นกลุ่มตัวอย่างเดียว ขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างนี้บางครั้งเรียกว่า "การสุ่มตัวอย่างค่าธรรมเนียมเป็นครั้งคราว" อ่านด้านล่างเกี่ยวกับข้อควรพิจารณาบางประการที่ควรจำเพื่อการจับภาพที่ดีที่สุด

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นเป็นหนึ่งในประเภทของการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นที่เราสามารถใช้ได้ ข้าพเจ้าขอเชิญท่านอ่านต่อเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับจุดอ่อนและจุดแข็งของมัน

ขั้นตอนการคัดเลือกสำหรับการสำรวจแบบแบ่งชั้น

มีแปดขั้นตอนหลักในการเลือกตัวอย่างสุ่มแบบแบ่งชั้น:

1. กำหนดประชากรเป้าหมาย
2. ระบุตัวแปรการแบ่งชั้นและกำหนดจำนวนชั้นที่จะใช้ ตัวแปรการแบ่งชั้นต้องเกี่ยวข้องกับวัตถุประสงค์ของการศึกษา หากวัตถุประสงค์ของการศึกษาคือการประเมินกลุ่มย่อย ตัวแปรการแบ่งชั้นจะต้องเชื่อมโยงกับกลุ่มย่อยเหล่านั้น ความพร้อมใช้งานของข้อมูลเสริมมักจะกำหนดตัวแปรการแบ่งชั้นที่ใช้ อาจใช้ตัวแปรการแบ่งชั้นได้มากกว่าหนึ่งตัวแปร พิจารณาว่าเมื่อจำนวนของตัวแปรการแบ่งชั้นเพิ่มขึ้น ความน่าจะเป็นเพิ่มขึ้นที่ตัวแปรบางตัวยกเลิกผลกระทบของตัวแปรอื่นๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ไม่ควรใช้ตัวแปรการแบ่งชั้นมากกว่าสี่ถึงหกตัว และไม่ควรใช้ตัวแปรชั้นหนึ่งมากกว่าหกชั้น
3. ระบุกรอบการทดสอบที่มีอยู่หรือพัฒนากรอบที่มีข้อมูลเกี่ยวกับตัวแปรการแบ่งชั้นสำหรับแต่ละรายการในประชากรเป้าหมาย หากกรอบตัวอย่างไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับตัวแปรการแบ่งชั้น การแบ่งชั้นจะไม่สามารถทำได้
4. ประเมินเฟรมสุ่มตัวอย่างสำหรับสายลับ ผ้าคลุม หลายชั้น และคลัสเตอร์ และทำการปรับเปลี่ยนตามความจำเป็น
5. แบ่งกรอบการสุ่มตัวอย่างออกเป็นชั้น และหมวดหมู่ของการแบ่งชั้นของตัวแปร สร้างกรอบการสุ่มตัวอย่างสำหรับแต่ละชั้น ภายในสตราตัม ควรลดความแตกต่างให้น้อยที่สุด และความแตกต่างระหว่างสตราตัมควรขยายให้ใหญ่สุด ชั้นต้องไม่ทับซ้อนกัน ต้องรวมกันเป็นประชากรทั้งหมด ชั้นต้องเป็นอิสระและไม่รวมกลุ่มย่อยของประชากร แต่ละองค์ประกอบของประชากรต้องอยู่ในชั้นเดียว
6. กำหนดหมายเลขเฉพาะให้กับแต่ละรายการ
7. กำหนดขนาดกลุ่มตัวอย่างสำหรับแต่ละชั้น การแจกแจงเป็นตัวเลขของรายการที่รวมอยู่ในกลุ่มตัวอย่างในชั้นต่างๆ เป็นตัวกำหนดประเภทของการทดสอบที่จะนำไปใช้ อาจเป็นการสาธิตการแบ่งชั้นตามสัดส่วนหรือการแสดงการแบ่งชั้นที่ไม่สมส่วนประเภทใดประเภทหนึ่ง
8. สุ่มเลือกจำนวนรายการที่ระบุจากแต่ละชั้น ต้องเลือกองค์ประกอบอย่างน้อยหนึ่งองค์ประกอบจากแต่ละชั้นเพื่อเป็นตัวแทนของกลุ่มตัวอย่าง และต้องเลือกองค์ประกอบอย่างน้อยสององค์ประกอบจากแต่ละชั้นเพื่อคำนวณส่วนต่างของข้อผิดพลาดของการประมาณการที่คำนวณจากข้อมูลที่รวบรวม

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นตามสัดส่วน

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นมีสองประเภทย่อย: การสุ่มตัวอย่างแบบสัดส่วนและแบบไม่สมส่วน ในการแบ่งชั้นตามสัดส่วน จำนวนรายการที่กำหนดให้กับชั้นต่างๆ จะเป็นสัดส่วนกับการเป็นตัวแทนของกลุ่มประชากรเป้าหมาย นั่นคือ ขนาดกลุ่มตัวอย่างที่ดึงมาจากแต่ละชั้นจะเป็นสัดส่วนกับขนาดสัมพัทธ์ของชั้นนั้นของประชากรเป้าหมาย

เศษส่วนของการสุ่มตัวอย่างถูกนำไปใช้กับแต่ละชั้น ทำให้แต่ละองค์ประกอบของประชากรมีโอกาสเท่าเทียมกันในการเลือก ตัวอย่างที่ได้จะชั่งน้ำหนักตัวเอง ขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างนี้ใช้เมื่อการวิจัยมีจุดมุ่งหมายเพื่อประมาณค่าพารามิเตอร์ประชากร

ผู้วิจัยมักไม่เพียงแค่ต้องการประมาณค่าพารามิเตอร์ของประชากรเท่านั้น แต่ยังต้องการวิเคราะห์โดยละเอียดภายในกลุ่มชั้นที่ค่อนข้างเล็ก และ/หรือเพื่อเปรียบเทียบชั้นชั้นต่างๆ ระหว่างกัน การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นตามสัดส่วนอาจไม่ส่งผลให้เกิดการวิเคราะห์ประเภทนี้บางส่วน

จากตัวอย่างที่อธิบายไว้ในตารางของเรา จะไม่สามารถทำการวิเคราะห์โดยละเอียดขององค์ประกอบในโซน 2 ได้ เนื่องจากมีเพียง 12 องค์ประกอบเท่านั้นที่พบในตัวอย่าง นอกจากนี้ การเปรียบเทียบองค์ประกอบของโซน 2 กับโซนอื่น ๆ จะเป็นที่น่าสงสัย

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นตามสัดส่วนไม่ใช่ทางเลือกที่ดีในการสุ่มตัวอย่างเพื่อดำเนินการวิเคราะห์ประเภทนี้ ไม่สมส่วนอาจเป็นทางเลือกที่ดีกว่า

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นที่ไม่สมส่วน

การสุ่มตัวอย่างที่ไม่สมส่วนเป็นขั้นตอนที่จำนวนขององค์ประกอบที่รวมอยู่ในตัวอย่างจากแต่ละชั้นไม่เป็นสัดส่วนกับการเป็นตัวแทนของพวกเขาในประชากรทั้งหมด องค์ประกอบของประชากรไม่มีโอกาสที่จะถูกรวมอยู่ในกลุ่มตัวอย่างเท่ากัน เศษส่วนการสุ่มตัวอย่างเดียวกันใช้ไม่ได้กับแต่ละชั้น

ในทางกลับกัน สตราตามีเศษส่วนของการสุ่มตัวอย่างต่างกัน ดังนั้น ขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างนี้จึงไม่ใช่การเลือกที่เท่าเทียมกัน ในการประมาณค่าพารามิเตอร์ประชากร องค์ประกอบของประชากรต้องชดเชยความไม่สมส่วนของกลุ่มตัวอย่าง อย่างไรก็ตาม สำหรับโครงการวิจัยบางโครงการ การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นที่ไม่สมส่วนอาจเหมาะสมกว่าการสุ่มตัวอย่างแบบสัดส่วน

การสุ่มตัวอย่างที่ไม่สมส่วนสามารถแบ่งออกเป็นสามประเภทย่อยตามวัตถุประสงค์ของงานมอบหมายของเรา ตัวอย่างเช่น อาจเป็นการอำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์ภายในกลุ่ม เน้นที่การปรับต้นทุนให้เหมาะสม ความถูกต้อง หรือทั้งความถูกต้องและต้นทุน

วัตถุประสงค์ของการศึกษาอาจต้องการให้ผู้วิจัยทำการวิเคราะห์ชั้นตัวอย่างโดยละเอียด หากใช้การแบ่งชั้นตามสัดส่วน ขนาดตัวอย่างของชั้นจะเล็กมาก ดังนั้นจึงอาจเป็นเรื่องยากที่จะบรรลุเป้าหมายของการศึกษา

การจัดสรรตามสัดส่วนอาจไม่เพียงพอสำหรับการวิเคราะห์รายละเอียดประเภทนี้ ทางเลือกหนึ่งคือการสุ่มตัวอย่างชั้นขนาดเล็กหรือไม่บ่อย การสุ่มตัวอย่างเกินดังกล่าวจะสร้างการกระจายตัวของชั้นตัวอย่างที่ไม่สมส่วนเมื่อเทียบกับประชากร อย่างไรก็ตาม อาจมีหลายกรณีที่เพียงพอในการดำเนินการวิเคราะห์ชั้นตามความจำเป็นสำหรับวัตถุประสงค์ของการศึกษา

จุดแข็งและจุดอ่อนของการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นมีจุดแข็งและจุดอ่อนหลายประการที่เกี่ยวข้องกับขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นส่วนใหญ่เมื่อเทียบกับขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น

เมื่อเทียบกับการสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย จุดแข็งของการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นประกอบด้วย:

• ความสามารถในการประมาณค่าพารามิเตอร์ประชากรไม่เพียงเท่านั้น แต่ยังทำการอนุมานภายในแต่ละชั้นและการเปรียบเทียบระหว่างชั้น การสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายอาจเก็บข้อมูลในกลุ่มย่อยที่น่าสนใจไม่เพียงพอ ตัวอย่างแบบแบ่งชั้นทำให้เกิดข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างน้อยกว่าที่ได้จากตัวอย่างสุ่มอย่างง่ายที่มีขนาดตัวอย่างเท่ากัน ตัวอย่างแบบแบ่งชั้นจะส่งผลให้ตัวอย่างที่มีความแม่นยำอย่างน้อยเท่ากับตัวอย่างสุ่มอย่างง่ายที่มีขนาดตัวอย่างเท่ากัน
• ตัวอย่างแบบแบ่งชั้นมีแนวโน้มที่จะเป็นตัวแทนของประชากรมากกว่า เนื่องจากช่วยให้แน่ใจว่าองค์ประกอบจากแต่ละชั้นในประชากรจะแสดงอยู่ในตัวอย่าง การสุ่มตัวอย่างสามารถแบ่งชั้นเพื่อให้แน่ใจว่าตัวอย่างจะกระจายไปทั่วพื้นที่ย่อยทางภูมิศาสตร์และกลุ่มย่อยของประชากร
• โดยใช้การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น ความรู้ที่ผู้วิจัยมีเกี่ยวกับประชากรจะถูกนำไปใช้ประโยชน์
• การใช้การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นช่วยให้ผู้วิจัยสามารถใช้ขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างที่แตกต่างกันภายในชั้นที่ต่างกัน

อะไรคือความแตกต่างระหว่างการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น การสุ่มตัวอย่าง และการสุ่มตัวอย่างโควต้า

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นและการสุ่มตัวอย่างโควตาค่อนข้างคล้ายกัน ทั้งสองเกี่ยวข้องกับการแบ่งประชากรเป้าหมายออกเป็นหมวดหมู่ แล้วเลือกจำนวนรายการจากแต่ละหมวดหมู่ ขั้นตอนทั้งสองมีวัตถุประสงค์หลักในการเลือกตัวอย่างที่เป็นตัวแทนและ/หรือการอำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์กลุ่มย่อย อย่างไรก็ตาม มีความแตกต่างที่สำคัญ

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นจะใช้การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย จำเป็นต้องมีกรอบการสุ่มตัวอย่างสำหรับการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น แต่ไม่ใช่สำหรับการสุ่มตัวอย่างโควต้า

ข้อดีของการสุ่มตัวอย่างโควต้า:

• เป็นวิธีการสุ่มตัวอย่างที่แพงที่สุด
• มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการสำรวจและการสำรวจโดยสื่อ
• วิธีการนี้อนุมานว่าข้อมูลที่เราต้องการได้รับมีความสัมพันธ์กับประชากร แต่เป็นสมมติฐานของการเป็นตัวแทนที่ยากต่อการพิสูจน์

กล่าวโดยสรุป ให้พิจารณาเลือกการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นหาก:

• เป็นไปได้ที่จะแบ่งประชากรออกเป็นสองชั้นหรือมากกว่า และสร้างกรอบการสุ่มตัวอย่างที่เป็นเนื้อเดียวกันสำหรับแต่ละชั้น
• กลุ่มย่อยของประชากรบางกลุ่มแตกต่างจากกลุ่มย่อยอื่นๆ อย่างมาก
• จำเป็นต้องลดข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างให้น้อยที่สุด
• ประชากรมีความหลากหลาย
• ต้องการการวิเคราะห์เปรียบเทียบของชั้น

สุดท้ายนี้ เราแบ่งปันบทความเกี่ยวกับลักษณะของการสุ่มตัวอย่างอีกประเภทหนึ่ง การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ

แก้ปัญหาความท้าทายในการวิจัยด้วยการสร้างแบบสำรวจที่ง่ายซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกที่ซับซ้อนแบบเรียลไทม์ ใช้ประโยชน์จากตรรกะจุดและคลิกที่กำหนดเอง ประเภทคำถามขั้นสูง และการผสานรวม และสร้างแบบจำลองการวิจัยที่ซับซ้อนและครบถ้วนสำหรับการวิจัยตามทางเลือก การวิจัยผู้บริโภค และอื่นๆ

เรียนรู้เพิ่มเติม ทดลองใช้ฟรี