บทที่ 5 การเลือกกลุ่มตัวอย่างสำหรับการวิจัย
ความหมายของประชากร (Population)
หมายถึงหน่วยทั้งหมดที่ผู้วิจัยต้องการศึกษา โดยต้องระบุเสมอว่ามีจำนวนเท่าใด ซึ่งอาจเป็น คน สัตว์ สิ่งของ สถานที่ หน่วยงาน เอกสารต่างๆ ก็ได้ เช่น “การสำรวจการใช้สารสนเทศของนักศึกษามหาวิทยาลัยราชภัฎเชียงใหม่” ประชากร คือนักศึกษามหาวิทยาลัยราชภัฎเชียงใหม่ทุกคนในช่วงระยะเวลาที่ศึกษา “สำรวจความคิดเห็นของข้าราชการต่อนโยบายรัฐบาล” ประชากรคือ ทุกคนที่เป็นข้าราชการ “การเปรียบเทียบอายุการใช้งานของเครื่องคอมฯที่ผลิตในไทย” ประชากรคือ เครื่องคอมฯทั้งหมดที่ผลิตในไทย
การแบ่งประชากร
1.ประชากรที่มีจำนวนจำกัด ( Finite population) ประชากรที่นับได้ครบถ้วนทุกหน่วย เช่น นักศึกษาคณะศึกษาศาสตร์มหาวิทยาลัยราชภัฎเชียงใหม่ ปีการศึกษา 2/2552 ประชากรนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 3 ในโรงเรียนสังกัดจังหวัดเชียงใหม่
2.ประชากรที่มีจำนวนไม่จำกัด (Infinite population) เนื่องจากมีจำนวนมากที่ไม่สามารถนับจำนวนได้ครบถ้วน เช่น จำนวนร้านค้าปลีกในโลก จำนวนแรงงานขั้นต่ำของโลก จำนวนต้นไม้ในจังหวัดเชียงใหม่ นอกจากนี้ยังรวมถึงประชากรที่มีไม่สามารถทราบที่อยู่หรือหลักแหล่งที่แน่นอน เช่นจำนวนผู้ติดยาเสพติดในระเทศไทย
กลุ่มตัวอย่าง (Sample)
หมายถึง ส่วนหนึ่งของประชากรที่ผู้วิจัยเลือกขึ้นมาเพื่อเป็นตัวแทนในการตอบแบบสอบถามหรือสัมภาษณ์ โดยต้องระบุด้วยเสมอว่า มี จำนวนเท่าใด และมีวิธีการคัดเลือกมาได้อย่างไร
การสุ่มตัวอย่างเพียงบางส่วน จะต้องมีคุณลักษณะและคุณสมบัติเช่นเดียวกับสมาชิกทั้งหมด ข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างจึงเปรียบเสมือนได้ศึกษาจากประชากรทั้งหมด แต่มีขนาดเล็กกว่า และมีจำนวนที่เหมาะสม
ขั้นตอนในการสุ่มตัวอย่าง 1. การวิเคราะห์จุกมุ่งหมายของการวิจัย 2. การให้คำจำกัดความของประชากร กำหนดขอบเขต ลักษณะของของประชากร เช่น คน สิ่งของ หรือสัตว์ 3. กำหนดข้อมูลและชนิดของข้อมูลที่จะใช้ 4. กำหนดระดับความถูกต้องในการจัดเก็บ 5. กำหนดเครื่องมือในการเก็บรวบรวมข้อมูล เช่น แบบสอบถาม แบบสัมภาษณ์ 6. กำหนดหน่วยตัวอย่าง เช่นประชากรเป็น “คน” หน่วยตัวอย่างอาจเป็น “ครอบครัว หมู่บ้าน” 7. การวางแผนเลือกกลุ่มตัวอย่าง : จำนวน เวลา ค่าใช้จ่าย บุคลากร 8. ทดลองเครื่องมือก่อนที่จะนำไปใช้จริง 9. วางแผนการรวบรวทข้อมูล 10. เลือกตัวอย่าง และรวบรวมข้อมูลจริง
วิธีเลือกกลุ่มตัวอย่าง
1. วิธีการเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบ อาศัยทฤษฎีความน่าจะเป็น (Probability sampling) : @ ทุกหน่วยของประชากรมีโอกาสที่จะได้รับการเลือก เท่าๆกัน โดย การสุ่ม (Random) @ รู้ขนาด หรือประมาณขนาดของประชากรได้ @ วิธีการเลือกสุ่มตัวอย่าง เป็นไปตามโอกาสทางสถิติ @ ประมาณค่าความคลาดเคลื่อนของกลุ่มตัวอย่างได้
2. วิธีการเลือกลุ่มตัวอย่างแบบ ไม่อาศัยทฤษฎีความน่าจะเป็น (Non-Probability sampling) : @ จำนวนประชากรไม่แน่นอน ไม่สามารถประมาณขนาดของประชากรได้ @ โอกาสถูกเลือกไม่เท่ากัน แต่จะเลือกโดยจงใจ @ ยึดความสะดวก และเหมาะสม พยายามสุ่มตัวอย่างให้ได้จำนวนมากที่สุด @ ผลที่ได้ไม่สามารถอ้างอิงไปสู่ประชากรได้ เพียงแต่ทราบว่า ผู้ตอบแบบสอบถามคิดอย่างไรมีทัศนคติอย่างไร
ข้อควรพิจารณาในการเลือกตัวอย่าง
วิธีเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบอาศัยทฤษฎีความน่าจะเป็น
1. การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย (Simple random sampling) - ประชากรมีคุณลักษณะ และคุณสมบัติไกล้เคียงกัน รู้ขนาดประชากรที่แน่นอน โอกาสที่จะถูกเลือกเท่าๆกัน - ใช้วิธีการจับฉลาก เหมาะสำหรับกลุ่มประชากรที่มีขนาดเล็ก หรือมีจำนวนประชากรไม่มากนัก
@การจับสลาก - วิธี นี้ใช้ได้ดีสำหรับประชากรที่มีขนาดเล็ก โดยมีวิธีคือ จะต้องเขียนชื่อหรือหมายเลขแทนหน่วยต่างๆ ของประชากรลงในฉลากให้ครบ จากนั้นนำใส่กล่อง แล้วจับฉลากที่คละกันนั้นตามจำนวนที่ต้องการ เช่น นักศึกษาห้องหนึ่งมี 30 คน ต้องการให้รางวัลปีใหม่กับนักศึกษาห้องนี้จำนวน 5 รางวัล โดยใช้วิธีการจับฉลาก - ถ้า เป็นการสุ่มตัวอย่างแบบใส่คืนจำนวน 5 รางวัล ดังนั้นอาจจะมีนักเรียนบางคนที่ได้รางวัลหลายรางวัล แต่ถ้าเป็นการสุ่มตัวอย่างแบบไม่ใส่คืนจำนวน 5 รางวัล จะมีนักเรียนที่ได้รางวัลดังกล่าวจำนวน 5 คน
2. การสุ่มตัวอย่างมีระบบ (Systematic random sampling) เหมาะสำหรับประชากรที่มีจำนวนแน่นอน เรียงลำดับไว้แล้ว เช่น บัญชีรายชื่อนักเรียน ทะเบียนคนไข้ รายชื่อบุคคลในสมุดโทรศัพท์ ลำดับบ้านที่จัดเรียงไว้ในหมู่บ้านจัดสรร สูตรหาระยะห่าง K = N/ n (N คือ ขนาดประชากร) (n คือ ขนาดกลุ่มตัวอย่าง) นักเรียน 50 คน ต้องการเลือก 10 คน ระยะห่าง = 5 คน EX: การศึกษาความพึงพอใจของผู้มารับบริการของสำนักส่งเสริมวิชาการ มหาวิทยาลัยราชภัฏเชียงใหม่ ผู้วิจัยกำหนดการเก็บรวบรวมข้อมูลในช่วงเลา 3 เดือน โดยการสุ่มแบบเป็นระบบจากผู้มารับบริการทุกคนที่ 10 จนได้จำนวนกลุ่มตัวอย่างตามที่ต้องการ EX: ขนาดประชากรเท่ากับ 134 จะสุ่มตัวอย่างขนาด 10 ถ้าใช้วิธีการนี้จะมีขั้นตอนคือ - ขั้นที่ 1 คำนวณหาช่วงการสุ่ม ได้จาก 134/10 = 13.4 ประมาณ 13 - ขั้นที่ 2ให้หมายเลขแก่ประชากรตามรายชื่อที่เรียงลำดับอยู่แล้วโดยเริ่มจาก 001ไป จนถึง ประชากรคนสุดท้าย คือ 134 - ขั้นที่ 3สุ่มหน่วยเริ่มต้น จากหมายเลข 1 – 13 ซึ่งอาจใช้วีธีสุ่มอย่างง่าย สมมติว่าได้หน่วยเริ่มต้น เป็น 008 - ขั้นที่ 4หาหน่วยตัวอย่างต่อๆไป จนได้ครบตามจำนวนที่ต้องการ (ดังนั้นกลุ่มตัวอย่างที่ได้ คือประชากรที่มีหมายเลข 008,021,034………..125)
นักเรียน 50 คน ต้องการเลือก 10 คน เป็นกลุ่มตัวอย่าง วิธีการขั้นแรก สุ่มหมายเลขโดยการจับฉลากเป็นตัวเริ่มต้น กำหนดช่วงห่าง 50/10 = 5
3. การสุ่มตามระดับชั้นภูมิ (Stratified random sampling) หรือแบบโควต้า โดยการแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มๆ ตามระดับชั้นที่มีลักษณะเดียวกัน เหมือนกัน แตกต่างกันแต่ละชั้นๆ - การสุ่มตัวอย่างระดับขั้นอย่างเป็นสัดส่วน - การสุ่มตัวอย่างระดับขั้นอย่างไม่เป็นสัดส่วน
4. การสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม (Cluster Sampling) : แบ่งประชากรออกเป็นกลุ่ม ตามสถานที่ สภาพทางภูมิศาสตร์ (Area sampling) เขตการปกครอง หมู่บ้าน โรงเรียน อำเภอ โดยใช้วิธีสุ่มอย่างง่าย หรือแบบมีระบบ
5. การสุ่มแบบหลายขั้นตอน (Multistage sampling) แบ่งประชากรเป็นลำดับชั้นแบบลดหลั่นกัน สุ่มตามลำดับชั้น จนถึงหน่วยย่อยของประชากรที่ต้องการศึกษา ใช้ได้ดีกับประชากรขนาดใหญ่ที่แบ่งเป็นลำดับชั้น ข้อดี : ประหยัดค่าใช้จ่าย ข้อเสีย : ยุ่งยาก หลายขั้นตอน
6. การสุ่มตัวอย่างจากตาราง (Random number) มีโอกาสจะถูกเลือกเท่าๆกัน โดยกำหนดตัวเลขแทนหน่วยตัวอย่าง เช่น - ประชากรไม่เกิน 100 ใช้ตัวเลข 2 ตัว(เริ่มจาก 00,01,…99) - ประชากรไม่เกิน 1,000 ใช้ 3 ตัว (000,001,….999) - ประชากรไม่เกิน 10,000 ใช้ 4 ตัว (0000,0001,…..9999)
@ วิธีเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบไม่ใช้หลักทฤษฎีความน่าจะเป็น
- หน่วยของตัวอย่างไม่มีโอกาสถูกเลือกเท่ากัน - เป็นวิธีเลือกโดยยึดความสะดวกและความเหมาะสม - ไม่ทราบประชากรที่แน่นอน ผลเสีย : ไม่ได้กลุ่มตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของประชากร วิธีแก้ : สุ่มตัวอย่างให้ได้จำนวนมากที่สุด
1.การสุ่มตัวอย่างแบบบังเอิญ (Accidental Sampling) หมายถึง การเก็บรวบรวมข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างเท่าที่จะหาได้ จนครบจำนวนที่ต้องการ โดยไม่มีกฎเกณฑ์ที่แน่นอน เช่น นักหนังสือพิมพ์สัมภาษณ์ประชาชน 100 คนแรกที่พบในคนเดิน เพื่อทราบความรู้สึกของประชากรที่มีต่อการขึ้นราคาน้ำมัน (ผู้ถูกสัมภาษณ์จะเป็นใครก็ได้)
2. การสุ่มตัวอย่างแบบโควต้า (Quota Sampling) เป็นการเลือกกลุ่มตัวอย่างเพื่อให้ได้กลุ่มย่อย มีการกำหนดจำนวนตามคุณสมบัติที่ต้องการ เช่น กำหนดจำนวน เพศ ชาย-หญิง หรือระดับการศึกษา ว่าต้องการจำนวนอย่างละเท่าไร EX : ต้องการศึกษาความคิดเห็นของนักศึกษาที่มีต่อการลงทะเบียนเรียน จึงกำหนดสัดส่วนของกลุ่มตัวอย่าง 400 คน แบ่งออกเป็น นักศึกษาชั้นปี 1 จำนวน 30% ชั้นปี 2 จำนวน 30% ชั้นปี 3 จำนวน 20% ชั้นปี 4 จำนวน 20%
3. การสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง (Purposive Sampling) หมายถึง การกำหนดคุณลักษระของประชากรที่ต้องการไว้ เมื่อหน่วยประชากรใดที่มีคุณลักษณะที่กำหนด ก้นำมาเป็นกลุ่มตัวอย่าง EX : ต้องการศึกษาเกี่ยวกับการใช้ชีวิตในประจำวันของนักศึกษาชั้นปี 4 ที่ประสบความสำเร็จในการเรียนและเล่นกีฬา ดังนั้นผู้ที่สามารถให้ข้อมูลได้คือ นักศึกษาชั้นปี 4 ที่ได้เกรด3.5 ขึ้นไป และมีความสามารถในการเล่นกีฬา
4.การสุ่มตัวอย่างแบบตามความสะดวก (Convenience Sampling) โดยพิจารณาในแง่ของความสะดวก ง่ายต่อการศึกษา โดยใช้วิธี จับสลาก โยนเหรียญ หรือวิธีที่เห็นว่าสะดวกที่สุด เช่น เลือกกลุ่มเก็บของมูลเฉพาะหมู่บ้านที่สามารถเดินทางไปมาได้สะดวกเท่านั้น EX : การไปตั้งโต๊ะให้ลูกค้าชิม กาแฟชนิดใหม่ของยี่ห้อหนึ่งว่าผลการทดสอบรสชาดเป็นที่ชื่นชอบหรือไม่
การกำหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่าง (Sample size) จำนวนกลุ่มตัวอย่างมีขนาดใหญ่หรือใกล้เคียงกับประชากรเท่าใด ความผิดพลาด หรือความคลาดเคลื่อนจะน้อยลง
สิ่งที่ควรคำนึง
- ค่าใช้จ่าย เวลา แรงงาน และเครื่องมือที่ใช้ - คำนึงถึงขนาดของประชากร - คำนึงถึงจุดหมายของการเลือกตัวอย่าง ถ้าปัญหามีความสำคัญมากควรให้เกิดความคลาดเคลื่อนได้ที่ 1% ถ้ามีความสำคัญน้อย ควรยอมให้เกิดความคลาดเคลื่อนได้ 5%
วิธีการกำหนดขนาดตัวอย่าง (Sample Sizes)
1. การกำหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่างโดยใช้เกณฑ์ 2. การกำหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่างโดยใช้สูตรคำนวณ 3. การกำหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่างโดยใช้ตารางของ Krejcie และ Morgan EX: ถ้าต้องการสุ่มนักศึกษาจากมหาวิทยาลัยราชภัฎเชียงใหม่จำนวน 250 คน ประชากร คือ นักศึกษาทุกคนจากมหาวิทยาลัยราชภัฎเชียงใหม่ ตัวอย่าง คือ นักศึกษาบางคน (250 คน) มหาวิทยาลัยราชภัฎเชียงใหม่ หน่วยตัวอย่าง คือ นักศึกษาจากมหาวิทยาลัยราชภัฎเชียงใหม่
ถ้าต้องการสุ่มหลอดไฟยี่ห้อ ไฟตา จากบริษัทผลิตหลอดไฟบริษัทหนึ่ง ประชากร คือ หลอดไฟยี่ห้อไฟตา ทุกหลอดจากบริษัทนี้ ตัวอย่าง คือ หลอดไฟยี่ห้อไฟตา บางหลอดจากบริษัทนี้ หน่วยตัวอย่าง คือ หลอดไฟยี่ห้อไฟตา
1. กำหนดกลุ่มตัวอย่างโดยใช้เกณฑ์ จำนวนประชากรหลักร้อยใช้กลุ่มตัวอย่าง 15 – 30% จำนวนประชากรหลักพันใช้กลุ่มตัวอย่าง 10 – 15% จำนวนประชากรหลักหมื่นใช้กลุ่มตัวอย่าง 5 – 10 % เช่น จำนวนประชากร 200 ใช้กลุ่มตัวอย่าง 30 – 60 จำนวนประชากร 1,500 ใช้กลุ่มตัวอย่าง 150 - 225 จำนวนประชากร 30,000 ใช้กลุ่มตัวอย่าง 1,500 – 3000
2.ใช้สูตรคำนวณ 2.1 กรณีไม่ทราบค่าพารามิเตอร์ ไม่ทราบจำนวนประชากร ทราบเพียงแต่ว่ามีจำนวนมาก n = p(1-p)(Z)2/e2
n = จำนวนสมาชิกกลุ่มตัวอย่าง p = สัดส่วนของประชากร Z = ระดับความมั่นใจ(ความเชื่อมั่น) @ระดับความเชื่อมั่น 95% Z=1.96 @ระดับความเชื่อมั่น 99% Z=2.58 e = สัดส่วนขงอความคลาดเคลื่อนที่ยอมให้เกิดขึ้น
ตัวอย่าง ผู้วิจัยต้องการสุ่มตัวอย่างเป็น 50% จากประชากรทั้งหมด ต้องการความเชื่อมั่น 95 % และยอมรับความคลาดเคลื่อนจากการสุ่มตัวอย่าง 0.05 ขนาดของกลุ่มตัวอย่างจะคำนวณได้ดังนี้ จากโจทย์ P = .50 (50%) Z = 1.96 (95%) E = 0.05 (5%)
(.50)(1-.50)(1.96)2 / (.05)2 (.50)(.50)(3.8416) / .0025 = 384.16 หรือ 384 ราย
2.2 กรณีที่ทราบจำนวนประชากรและมีจำนวนไม่มาก สูตร n = p(1-p)/ e2/ z2 + p(1-p)/ N N แทนจำนวนประชากร n = จำนวนสมาชิกกลุ่มตัวอย่าง p = สัดส่วนของประชากร Z = ระดับความมั่นใจที่ผู้วิจัยกำหนดไว้ @ระดับความเชื่อมั่น 95% Z=1.96 @ระดับความเชื่อมั่น 99% Z=2.58 e = สัดส่วนของความคลาดเคลื่อนที่ยอมให้เกิดขึ้น
ตัวอย่าง ผู้วิจัยจะศึกษาประชากรซึ่งมีจำนวน 500 คน ถ้ากำหนดสัดส่วนของประชากรเท่ากับ .10 ต้องการความมั่นใจ 99 % โดยยอมให้มีความคลาดเคลื่อนได้ 5% จะใช้กลุ่มตัวอย่างกี่คน จากโจทย์ N = 500 p = .10 z = 2.58 e = .05
จำนวนประชากรและจำนวนกลุ่มตัวอย่างของ Krejcie and Morgan
- ประชากรมีจำนวนน้อย จะต้องสุ่มกลุ่มตัวอย่างมาก - ประชากรมีจำนวนมาก จะสุ่มกลุ่มตัวอย่างน้อย
การใช้หลักบัญญัติไตรยางศ์ เช่น ถ้าประชากร 63 คน คำนวณโดย ตารางประชากร 60 เป็น 65 เพิ่ม 5 คนกลุ่มตัวอย่าง 56-52=4 ตารางประชากร 60 เป็น 63 เพิ่ม 3 คน (4x3)/5 = 2.4 คน ประชากร 63 กลุ่มตัวอย่าง = 52+2 หรือ (56-2) จะได้ 54 คน
Create Date : 24 พฤศจิกายน 2552 |
|
12 comments |
Last Update : 24 พฤศจิกายน 2552 14:46:50 น. |
Counter : 125676 Pageviews. |
|
|
|