ทำวิจัย ทำไมต้อง "สุ่ม"

การสุ่มตัวอย่าง (Sampling) เป็นอีกหนึ่งขั้นตอนสำคัญในการทำงานวิจัย เพราะเป็นขั้นตอนที่เราต้องคัดเลือกประชากรในพื้นที่ บุคคลที่เกี่ยวข้องกับเนื้อหาที่เราต้องการศึกษามาสัมภาษณ์หรือสอบถามข้อมูลเพิ่มเติม แต่เราไม่สามารถที่จะสอบถามประชากรในพื้นที่ทั้งหมดได้ เราจึงต้องทำการสุ่มตัวอย่างในการศึกษาและสอบถามข้อมูล โดยการสุ่มตัวอย่างมีหลายวิธีที่สามารถทำได้ เพื่อให้ได้ตัวอย่างประชากรที่ครอบคลุมและสามารถให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์กับงานวิจัยที่เรากำลังศึกษาได้มากที่สุด การสุ่มตัวอย่างจะมีขั้นตอน ข้อดี-ข้อเสีย และประโยชน์ ดังต่อไปนี้

ประชากรและกลุ่มตัวอย่าง

ประชากร (Population) ประกอบด้วยสมาชิกทั้งหมดที่จะนำมาเพื่อศึกษาอาจเป็นวัตถุ สิ่งของ หรือบุคคล

ประชากร มี 2 ชนิดคือ 1.ประชากรที่นับได้(Finite Population) / 2.ประชากรที่นับไม่ได้ (Infinite Population)

 

ขนาดกลุ่มตัวอย่าง (Sample Size) เพื่อให้เกิดความเชื่อมั่นว่าทุกหน่วย ประชากรได้มีโอกาสรับเลือกเป็นตัวแทนของประชากร งานวิจัยนิยมก าหนดขนาดกลุ่มตัวอย่างตามวิธี ของ ทาโร ยามาเน่(Taro Yamane) หรือเฮอร์เบริ์ทและเรย์มอนด์ (Herbert Asin and Raymond R.) หรือของโรสคอว์(Roscoe : 1975)

 

กลุ่มตัวอย่าง(Sample Groups) หมายถึงบางส่วนของประชากรที่ถูกเลือกมาเป็นตัวแทนของประชากรในการศึกษา

การสุ่มตัวอย่าง (sampling) คืออะไร

เป็นการเลือกสมาชิกจากประชากรโดยพยายามทำให้สมาชิกที่เลือกมาเหล่านั้น เป็นตัวแทนที่ดีของประชากร การที่จะเลือกตัวอย่างให้เป็นตัวแทนที่ดีของประชากรได้นั้น จะต้องทำการเลือกแบบสุ่ม (random) หรือเลือกอย่างไม่ลำเอียง (unbias) คือ พยายามให้สมาชิกแต่ละตัวของประชากรมีโอกาสที่จะได้รับการเลือกเป็นตัวแทนเท่า ๆ กัน การที่จะได้ตัวอย่างเพื่อเป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมดได้นั้น จะต้องมีวิธีการสุ่มตัวอย่างที่มีขบวนการอย่างมีระบบ ซึ่งประกอบด้วย

 

1. การนิยามประชากร ผู้วิจัยจะต้องนิยามขอบเขตของประชากรให้ชัดเจนว่าประชากรที่จะศึกษานั้น ประกอบด้วยอะไรบ้าง เป็นจำนวนเท่าใด มีขอบเขตแค่ไหน และมีหน่วยการวัดเป็นอย่างไร ตัวอย่าง เช่น ต้องการทราบว่ารายจ่ายโดยเฉลี่ยของนักศึกษาในวิทยาลัยพลศึกษาเป็นเท่าใด ผู้วิจัยจะต้องนิยามว่านักศึกษาในวิทยาลัยพลศึกษาหมายถึงใครบ้าง

2. การทราบบัญชีรายชื่อของสมาชิกในประชากร หลังจากนิยามประชากรอย่างชัดเจนแล้ว ขั้นต่อไปก็จะต้องทำการพิจารณารายชื่อของสมาชิกทั้งหมดในประชากรว่ามีจำนวนถูกต้องครบถ้วนเพียงใด และเป็นรายชื่อที่เป็นปัจจุบันเพียงใด ซึ่งเรียกว่า ขอบเขตของประชากร

3. การเลือกตัวอย่าง หลังจากได้นิยามประชากรและพิจารณาบัญชีรายชื่อของสมาชิกทั้งหมดในประชากรแล้ว นักวิจัยก็จะต้องทำการสุ่มตัวอย่างจากประชากรนั้น การสุ่มตัวอย่างมีหลายวิธี ซึ่งแต่ละวิธีก็เหมาะสมกับลักษณะของข้อมูลและจุดมุ่งหมายของการใช้ข้อมูลแตกต่างกัน อย่างไรก็ดี ไม่ว่าจะใช้เทคนิคการสุ่มตัวอย่างแบบใดก็ตาม จุดมุ่งหมายในการสุ่มตัวอย่างก็เพื่อให้ตัวอย่างที่สุ่มมาได้นั้นเป็นตัวแทนที่ดีของประชากรทั้งหมด

4. การกำหนดขนาดกลุ่มตัวอย่าง ในการกำหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่างขึ้นอยู่กับสถานการณ์ของแต่ละปัญหา ถ้าหากประชากรที่จะสุ่มตัวอย่างมีความเป็นเอกพันธ์ (homogeneous) ขนาดตัวอย่างเล็ก ๆ ก็มีความเพียงพอ เช่น การสุ่มตัวอย่าง น้ำ 1 ลิตร จากน้ำทั้งหมดในโอ่ง 1,000 ลิตร ก็เป็นการเพียงพอ แต่ถ้าประชากรไม่มีความเป็นเอกพันธ์ คือ มีการเปลี่ยนแปรมาก เช่น ปรากฎการณ์ต่าง ๆ ในด้านการศึกษาหรือทางด้านจิตวิทยา จำเป็นจะต้องให้ขนาดตัวอย่างมีจำนวนมากพอ โดยทั่วไปในการพิจารณาขนาดของตัวอย่างนี้ มีองค์ประกอบที่สำคัญ 3 ประการ ที่ควรนำมาพิจารณา คือ ธรรมชาติของประชากร เทคนิคการสุ่มตัวอย่างและระดับความถูกต้องของข้อมูลที่ต้องการ

ประโยชน์ของการเลือกศึกษากลุ่มตัวอย่าง

1. ประหยัดเวลา ค่าใช้จ่ายและแรงงาน

2. มีความสมบรูณ์และถูกต้องมากกว่าเพราะจ านวนน้อย

3. ควบคุมความคลาดเคลื่อนได้ง่าย

 

ข้อเสียของกลุ่มตัวอย่าง คือ ค่าที่ได้เป็นค่าประมาณการอาจนำให้เกดความคาดเคลื่อนในการ เลือกสุ่มกลุ่มตัวอย่างได้

วิธีการเลือกกลุ่มตัวอย่าง มี 2 แบบใหญ่ๆ

1. การเลือกกลุ่มตัวอย่างที่ไม่เป็นไปตามโอกาสทางสถิติ(Non-Probability Sampling) มี4 วิธี

1.1 การสุ่มแบบบังเอิญ(Accidental Sampling) เก็บข้อมูลให้ครบตามต้องการโดยไม่มี กฎเกณฑ์แน่นอน

1.2 การสุ่มแบบก าหนดโควต้า (Quota Sampling) เป็นการก าหนดกลุ่มย่อยตามต้องการ โดยอาศัยสัดส่วนขององค์ประกอบกลุ่มประชากรตามเพศ การศึกษาหรืออื่นๆ

1.3 การสุ่มแบบเจาะจง (Purposive Sampling) เป็นการเลือกกลุ่มที่ผู้วิจัยใช้เหตุผลในการ เลือกเพื่อความเหมาะสมในการวิจัย

1.4 การสุ่มตามความสะดวก (Convenience Sampling) เป็นการเลือกกลุ่มตัวอย่างตาม ความสะดวกในเรื่องที่ศึกษา เช่นใกล้บ้าน

 

2. การเลือกกลุ่มตัวอย่างที่เป็นไปตามโอกาสทางสถิติ(Probability Sampling) มี4 วิธี

2.1 การสุ่มอย่างง่าย (Simple Random Sampling) มีวิธีการจับฉลาก (Lottery) และการ ใช้ตารางเลขสุ่ม(Random Table) การจับฉลากท าได้โดยการเขียนชื่อหน่วยตัวอย่างมาท าฉลากแล้ว หยิบจนครบตามจ านวนที่ต้องการ วิธีการหยิบมีแบบหยิบทีละใบแล้วใส่คืน หยิบแล้วไม่ใส่คืน และ หยิบครั้งเดียวให้ครบตามต้องการ การใช้ตารางเลขสุ่มจะเป็นการเขียนชุดของตัวเลขอาจเป็นเลข 3-5 หลัก จากนั้นหาวัสดุปลายแหลมจิ้มลงไปโดยปราศจากอคติ จิ้มได้เลขใดก็จดไว้จนครบจ านวน

2.2 การสุ่มอย่างมีระบบ (Systematic Random Sampling) โดยเรียงล าดับบัญชีรายชื่อ หาช่วงของการเลือกตัวอย่าง โดยใช้ประชากรทั้งหมด หารด้วยขนาดของกลุ่มตัวอย่าง เช่นประชากร 40,000 คน ได้ขนาดกลุ่มตัวอย่าง 400 คน ช่วงการเลือกเท่ากับ 100คน ทุกๆ 100 คนจะถูกเลือกเป็น ตัวอย่าง จากนั้นต้องมาหาเลขเริ่มต้น อาจใช้วิธีการสุ่มอย่างง่าย หรือใช้ตารางเลขสุ่มในการหาเลข เริ่มต้น

2.3 การสุ่มแบบเป็นชั้นภูมิ (Stratified Random Sampling) มีการจัดแบ่งประชากรเป็น กลุ่มหรือชั้นย่อยๆก่อน แล้วเลือกสุ่มตัวอย่างตามสัดส่วน(Proportional)ในแต่ละชั้น จากนั้นจึงใช้การ สุ่มอย่างง่าย เช่นแบ่งนักศึกษาตามคณะต่างๆ หาขนาดกลุ่มตัวอย่าง จากนั้นเทียบสัดส่วนตามขนาด แล้วจับฉลาก เป็นต้น มีการสุ่มอีกวิธีที่คล้ายกับชั้นภูมิคือการแบ่งเป็นกลุ่ม (Cluster Sampling) มัก ใช้ขอบเขตทางภูพื้นที่เป็นหลักแบ่ง เช่นแบ่งพื้นที่ประเทศเป็น 4 ภาค แล้วเลือกภาคละ 2 จังหวัด

2.4 การสุ่มแบบหลายขั้นตอน(Multi-stage Sampling) ใช้การสุ่มหลายแบบเช่นแบ่งเป็น กลุ่ม แล้วแบ่งเป็นชั้นภูมิ แล้วสุ่มอย่างง่าย

 

ลักษณะของกลุ่มตัวอย่างที่ดี ลักษณะของกลุ่มตัวอย่างที่ดี ที่เป็นตัวแทนของประชากรได้นั้น ควรมีลักษณะดังนี้

1. มีขนาดพอเหมาะ คือ มีจำนวนหน่วยตัวอย่างไม่มากหรือไม่น้อยเกินไป ควรมีจ านวน พอเหมะกับการทดสอบหาความเชื่อมั่นทางสถิติหรือเพียงพอที่จะสรุป (Generization) ไปยังกลุ่ม ประชากรทั้งหมดได้

2. มีลักษณะตรงกับจุดมุ่งหมายของการวิจัย กล่าวคือ กลุ่มตัวอย่างจะต้องมีลักษณะตาม ข้อตกลง หรือจุดมุ่งหมายของการวิจัยนั้น เช่น ถ้าต้องการศึกษาทัศนคติของนักศึกษามหาวิทยาลัย ราชภัฏ จะต้องเป็นนักศึกษาที่ก าลังเรียนอยู่ในมหาวิทยาลัยราชภัฏอุดรธานีเป็นต้น

3. มีลักษณะเป็นตัวแทนที่ดีของประชากร กล่าวคือ ต้องมีลักษณะที่มีความส าคัญของ ประชากรที่จะศึกษา และต้องเลือกออกมา โดยให้หน่วยของตัวอย่างมีโอกาสถูกเลือกเท่าๆ กัน (Probability) โดยปราศจากความลำเอียง (Bias) ใดๆ ทั้งสิ้น

4. ได้จากการสุ่มด้วยวิธีการที่เหมาะสม เนื่องจากกลุ่มตัวอย่างนั้นเป็นตัวแทนของ ประชากรซึ่งผู้วิจัยสุ่มออกมาจากประชากรเพื่อใช้เป็นกลุ่มตัวอย่างในการวิจัย ดังนั้นกลุ่มตัวอย่างที่ดี ควรได้จากการสุ่มด้วยวิธีการที่เหมาะสมกับลักษณะของประชากรและเรื่องที่วิจัยด้วย

 

ขนาดของกลุ่มตัวอย่าง (Sample Size)

การกำหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่างนับว่าเป็นเรื่องที่สำคัญต่องานวิจัยชิ้นหนึ่งๆ โดยการที่จะกำหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่างว่าจะมากหรือน้อยเพียงใดนั้น ย่อมขึ้นอยู่กับลักษณะของเรื่องที่จะวิจัยเป็นเรื่องๆ ไปประกอบกับดุลยพินิจของผู้วิจัยเองที่จะต้องคำนึงถึงสิ่งต่างๆ หลายอย่างมา ประกอบการพิจารณา ดังเช่น

1. คำนึงถึงค่าใช้จ่าย เวลา แรงงาน และเครื่องมือที่ใช้ในการเก็บรวบรวมข้อมูลจาก กลุ่มตัวอย่างนั้น ว่ามีพอที่จะท าให้ได้หรือไม่ และคุ้มค่าเพียงใด

2. คำนึงถึงขนาดของประชากรว่ามีขนาดใหญ่-เล็กเพียงใด ถ้าหากประชากรมี ขนาดใหญ่ก็ควรสุ่มออกมามากกว่าประชากรที่มีขนาดเล็ก หรือมีเปอร์เซ็นต์น้อยกว่าประชากรที่มี ขนาดเล็ก

3. คำนึงถึงจุดมุ่งหมายของการเลือกกลุ่มตัวอย่างว่า จะก่อให้เกิดความคลาดเคลื่อน จากการสุ่มเท่าใด โดยทั่วไปแล้ว มักจะยอมให้เกิดความคลาดเคลื่อนได้ 1% หรือ 5% (0.01 หรือ 0.05) การที่จะให้เกิดความคลาดเคลื่อนได้มากน้อยเพียงใดนั้นขึ้นอยู่กับความสำคัญของปัญหา ถ้าปัญหามีความสำคัญมาก ก็ควรให้เกิดความคลาดเคลื่อนน้อยที่สุด เช่น 1% แต่ถ้ามีความสำคัญน้อย ก็อาจยอมให้เกิดความคลาดเคลื่อนได้บ้าง เช่น 5% เป็นต้น

อ้างอิง

http://plan.eng.cmu.ac.th/website/wp-content/uploads/2015/07/sampling.pdf

http://pioneer.netserv.chula.ac.th/~jaimorn/re6.htm

http://www.ipecp.ac.th/ipecp/cgi-binn/research/program/unit6/content3.htm