ข้อดีและข้อเสียของการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น

เมื่อผู้ทดลองหรือนักวิจัยกำลังมองหาข้อมูล มักจะเป็นไปไม่ได้ที่จะวัดทุกจุดข้อมูลใน a ประชากร. อย่างไรก็ตาม วิธีการทางสถิติช่วยให้สามารถอนุมานเกี่ยวกับประชากรโดยการวิเคราะห์ผลลัพธ์ของจำนวนที่น้อยกว่า ตัวอย่าง สกัดจากประชากรนั้น มีหลายวิธีในการสุ่มตัวอย่าง

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น เป็นวิธีการทั่วไปอย่างหนึ่งที่นักวิจัยใช้เพราะช่วยให้ได้กลุ่มตัวอย่างที่ แสดงถึงประชากรทั้งหมดที่กำลังศึกษาได้ดีที่สุด โดยทำให้แน่ใจว่ากลุ่มย่อยที่น่าสนใจแต่ละกลุ่มเป็น เป็นตัวแทน ในทำนองเดียวกันวิธีการวิจัยนี้ก็ไม่มีข้อเสีย

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น: ภาพรวม

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น

เกี่ยวข้องกับการแบ่งประชากรออกเป็นประชากรย่อยก่อน จากนั้นจึงใช้วิธีสุ่มตัวอย่างกับประชากรย่อยแต่ละกลุ่มเพื่อสร้างกลุ่มทดสอบ ข้อเสียคือเมื่อนักวิจัยไม่สามารถจำแนกสมาชิกทุกคนในกลุ่มย่อยได้

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นจะแตกต่างจาก การสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายซึ่งเกี่ยวข้องกับ การสุ่มเลือกข้อมูล จากประชากรทั้งหมด เพื่อให้ตัวอย่างที่เป็นไปได้แต่ละตัวอย่างมีโอกาสเกิดขึ้นเท่าๆ กัน ในทางตรงกันข้าม การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นจะแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มเล็กๆ หรือชั้นตามลักษณะเฉพาะที่ใช้ร่วมกัน สุ่มตัวอย่างจากแต่ละชั้นในสัดส่วนโดยตรงกับขนาดของชั้นเมื่อเทียบกับประชากร

ตัวอย่างการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น

ต่อไปนี้ เป็นตัวอย่าง ของการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น:

นักวิจัยกำลังทำการศึกษาที่ออกแบบมาเพื่อประเมินความโน้มเอียงทางการเมืองของนักศึกษาเศรษฐศาสตร์ในมหาวิทยาลัยใหญ่แห่งหนึ่ง นักวิจัยต้องการให้แน่ใจว่ากลุ่มตัวอย่างสุ่มนั้นใกล้เคียงกับประชากรนักศึกษามากที่สุด ซึ่งรวมถึงเพศ นักศึกษาระดับปริญญาตรี และนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษา ประชากรทั้งหมดในการศึกษาคือนักเรียน 1,000 คน จากนั้นจึงสร้างกลุ่มย่อยดังที่แสดงด้านล่าง

ประชากรทั้งหมด = 1,000

นักวิจัยจะมอบหมายให้นักศึกษาเศรษฐศาสตร์ทุกคนในมหาวิทยาลัยเป็นหนึ่งในสี่กลุ่มประชากรย่อย ได้แก่ ระดับปริญญาตรีชาย ระดับปริญญาตรีหญิง บัณฑิตชาย และบัณฑิตหญิง ต่อไป นักวิจัยจะนับจำนวนนักเรียนจากแต่ละกลุ่มย่อยที่ประกอบเป็นประชากรทั้งหมด 1,000 คน จากนั้นนักวิจัยจะคำนวณเปอร์เซ็นต์ของจำนวนประชากรทั้งหมดในแต่ละกลุ่มย่อย

กลุ่มย่อย:

• นักศึกษาระดับปริญญาตรีชาย = นักเรียน 450 คน (จาก 100 คน) หรือ 45% ของประชากร
• นักศึกษาระดับปริญญาตรีหญิง = นักเรียน 200 คนหรือ 20%
• นักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาชาย = นักเรียน 200 คนหรือ 20%
• นักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาหญิง = นักเรียน 150 คน หรือ 15%

สุ่มตัวอย่างของแต่ละประชากรย่อย โดยพิจารณาจากการเป็นตัวแทนภายในประชากรทั้งหมด เนื่องจากนักศึกษาระดับปริญญาตรีชายมีประชากร 45% นักศึกษาระดับปริญญาตรีชาย 45 คนจึงถูกสุ่มเลือกจากกลุ่มย่อยนั้น เนื่องจากบัณฑิตชายคิดเป็นเพียง 20% ของประชากรทั้งหมด 20 คนจึงถูกเลือกให้เป็นกลุ่มตัวอย่าง เป็นต้น

ข้อดีของการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นมีข้อดีเมื่อเปรียบเทียบกับการสุ่มตัวอย่างแบบง่าย

สะท้อนประชากรที่ศึกษาอย่างแม่นยำ

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นจะสะท้อนถึงประชากรที่กำลังศึกษาได้อย่างถูกต้อง เนื่องจากนักวิจัยกำลังแบ่งชั้นประชากรทั้งหมดก่อนที่จะใช้วิธีสุ่มตัวอย่างแบบสุ่ม กล่าวโดยย่อ ช่วยให้มั่นใจว่าแต่ละกลุ่มย่อยภายในประชากรได้รับการเป็นตัวแทนที่เหมาะสมภายในกลุ่มตัวอย่าง เป็นผลให้การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นให้ความครอบคลุมของประชากรได้ดีขึ้นเนื่องจากนักวิจัยสามารถควบคุมกลุ่มย่อยเพื่อให้แน่ใจว่าทั้งหมดจะถูกนำเสนอในการสุ่มตัวอย่าง

ด้วยการสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย ไม่มีการรับประกันว่าจะเลือกกลุ่มย่อยหรือประเภทบุคคลใดโดยเฉพาะ ในตัวอย่างก่อนหน้าของนักศึกษามหาวิทยาลัยของเรา โดยใช้การสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายเพื่อจัดหาตัวอย่าง 100 จาก ประชากรอาจส่งผลให้มีการคัดเลือกนักศึกษาระดับปริญญาตรีชายเพียง 25 คน หรือเพียง 25% ของประชากรทั้งหมด นอกจากนี้ อาจเลือกนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาหญิงจำนวน 35 คน (ร้อยละ 35 ของประชากร) ส่งผลให้นักศึกษาระดับปริญญาตรีชายมีจำนวนน้อยกว่าและนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาหญิงมีผู้แทนมากเกินไป ข้อผิดพลาดใดๆ ในการเป็นตัวแทนของประชากรอาจลดความแม่นยำของการศึกษาลงได้

ข้อเสียของการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นยังทำให้นักวิจัยเสียเปรียบ

ใช้ไม่ได้ในการศึกษาทั้งหมด

น่าเสียดายที่วิธีการวิจัยนี้ไม่สามารถใช้ในการศึกษาทุกครั้งได้ ข้อเสียของวิธีนี้คือต้องเป็นไปตามเงื่อนไขหลายประการจึงจะสามารถใช้งานได้อย่างเหมาะสม นักวิจัยต้องระบุสมาชิกทุกคนของประชากรที่กำลังศึกษาและจำแนกแต่ละกลุ่มออกเป็นประชากรย่อยเพียงกลุ่มเดียว ด้วยเหตุนี้ การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นจึงเสียเปรียบเมื่อนักวิจัยไม่สามารถจำแนกสมาชิกทุกคนของประชากรออกเป็นกลุ่มย่อยได้อย่างมั่นใจ นอกจากนี้ การค้นหารายการที่สมบูรณ์และชัดเจนของทั้งหมด ประชากร สามารถเป็นสิ่งที่ท้าทาย

การทับซ้อนกันอาจเป็นปัญหาได้หากมีหัวเรื่องที่อยู่ในกลุ่มย่อยหลายกลุ่ม เมื่อทำการสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย ผู้ที่อยู่ในหลายกลุ่มย่อยมักจะถูกเลือก ผลที่ได้อาจเป็นการบิดเบือนความจริงหรือภาพสะท้อนที่ไม่ถูกต้องของประชากร

ตัวอย่างข้างต้นทำให้ง่าย: ระดับปริญญาตรี บัณฑิต ชายและหญิงเป็นกลุ่มที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน อย่างไรก็ตาม ในสถานการณ์อื่นๆ มันอาจจะยากกว่ามาก ลองนึกภาพการผสมผสานลักษณะต่างๆ เช่น เชื้อชาติ ชาติพันธุ์ หรือศาสนา กระบวนการคัดแยกจะยากขึ้น การแสดงการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นเป็นวิธีการที่ไม่มีประสิทธิภาพและน้อยกว่าวิธีการในอุดมคติ