ประชากรและการสุ่มตัวอย่าง ในงานวิจัยด้านการท่องเที่ยว

1. ประชากรและการสุ่มตัวอย่างในงานวิจัยด้านการท่องเที่ยวประชากรและการสุ่มตัวอย่างในงานวิจัยด้านการท่องเที่ยว ดร.ไพศาล กาญจนวงศ์

2. เนื้อหา • ความหมายของประชากรและกลุ่มตัวอย่าง • เหตุผลของการมีกลุ่มตัวอย่าง • เทคนิคการเลือกกลุ่มตัวอย่าง • การสุ่มตัวอย่าง • วิธีการสุ่มตัวอย่าง • ขนาดของกลุ่มตัวอย่าง • ลักษณะของกลุ่มตัวอย่างที่ดี

3. ความหมายของประชากรและกลุ่มตัวอย่างความหมายของประชากรและกลุ่มตัวอย่าง • ประชากร (population)หมายถึง กลุ่มของสิ่งมีชีวิต หรือไม่มีชีวิตใดๆ ที่นำมาศึกษา มีคุณลักษณะร่วมกัน เช่น นักศึกษามหาวิทยาลัยแม่โจ้ • ประเภทของประชากรมี 2 ประเภทได้แก่ • ประชากรที่มีจำกัด หมายถึง ประชากรที่สามารถนับจำนวนได้ครบถ้วน • ประชากรที่มีจำนวนไม่จำกัด หมายถึง ประชากรที่ไม่สามารถนับจำนวนได้ครบถ้วน

4. ความหมายของประชากรและกลุ่มตัวอย่างความหมายของประชากรและกลุ่มตัวอย่าง • กลุ่มตัวอย่าง (sample) หมายถึง บางส่วนของประชาการที่ผู้วิจัยเลือกขึ้นมาเป็นตัวแทนในการศึกษา หมายถึง การมีคุณสมบัติต่างๆ ครบถ้วน เท่าเทียมกัน

5. เหตุผลของการมีกลุ่มตัวอย่างเหตุผลของการมีกลุ่มตัวอย่าง • ค่าใช้จ่าย • เวลา และแรงงาน • สะดวก • ความถูกต้องเม่นยำและเชื่อมั่น • ความลึกซึ้ง

6. เทคนิคการเลือกกลุ่มตัวอย่างเทคนิคการเลือกกลุ่มตัวอย่าง • การเลือกโดยไม่ใช้หลักทฤษฏีความน่าจะเป็น (non probability sampling) • การเลือกโดยใช้หลักทฤษฏีความน่าจะเป็น (probability sampling)

7. การเลือกโดยไม่ใช้หลักทฤษฏีความน่าจะเป็น (non probability sampling) • โดยความบังเอิญ (Accidental Sampling) จากสมาชิกของกลุ่มประชากรเป้าหมายเท่าที่จะหาได้ • แบบโควต้า หรือโดยกำหนดสัดส่วน (Quota Sampling) เป็นกลุ่มตัวอย่างโดยจำแนกประชากรออกเป็นส่วน ๆ ตามระดับของตัวแปรที่จะรวบรวม • อย่างเฉพาะเจาะจง (Purposive Sampling) เป็นตัวอย่างโดยใช้ ดุลยพินิจของผู้วิจัยในการกำหนดสมาชิก ของกลุ่มประชากรที่จะมาเป็นสมาชิกในกลุ่มตัวอย่าง • แบบใช้ความสะดวก (Accessible Sampling) เป็นตัวอย่างโดยถือเอาความสะดวกหรือง่ายต่อการรวบรวมข้อมูลเป็นสำคัญ

8. ข้อจำกัดแบบ non-pob. • ข้อจำกัดของการสุ่มตัวอย่างที่ไม่คำนึงถึงความน่าจะเป็นในการสุ่ม       1. ผลการวิจัยที่ได้ไม่สามารถสรุปอ้างอิงไปสู่กลุ่มประชากรทั้งหมดได้อย่างสมบูรณ์       2. กลุ่มตัวอย่างที่ได้นั้นขึ้นอยู่กับการตัดสินใจของผู้วิจัย และองค์ประกอบบางตัวที่ ไม่สามารถควบคุมได้ และไม่มีวิธีการทางสถิติใดที่จะมาคำนวณค่าความคลาดเคลื่อนที่เกิดจากการสุ่ม (Sampling error)

9. การเลือกโดยใช้หลักทฤษฏีความน่าจะเป็น (probability sampling) • การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย (Simple random Sampling) การสุ่มตัวอย่างโดยวิธีนี้สมาชิกของกลุ่มประชากรทุก ๆ หน่วยมีโอกาสเท่า ๆ กัน และเป็นอิสระต่อกัน ได้แก่ จับฉลาก ใช้ตารางเลขสุ่ม • การสุ่มตัวอย่างแบบมีระบบ (Systematic Sampling) เป็นเทคนิคการสุ่มตัวอย่าง ที่ง่ายกว่าการสุ่มตัวอย่างแบบง่าย การสุ่มตัวอย่างแบบมีระบบนี้ต่างจากการสุ่มแบบง่ายที่ว่า สมาชิกแต่ละหน่วยที่ได้รับเลือกไม่ได้เป็นอิสระต่อกันอย่างแท้จริงเหมือนกับการสุ่มแบบง่าย

10. การเลือกโดยใช้หลักทฤษฏีความน่าจะเป็น (probability sampling)(ต่อ) • การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นภูมิ (Stratified Sampling) คือ แบ่งกลุ่มประชากรออกเป็นชั้นย่อย ๆ (Strata) เสียก่อนโดยมีหลักในการจัดแบ่งชั้นภูมิให้ภายในชั้นภูมิแต่ละชั้นมีความเป็น เอกพันธ์ (Homogeneous) หรือมีลักษณะที่เหมือนกันให้มากที่สุดเท่าที่จะทำได้ แต่ระหว่างชั้นภูมิให้มีความเป็นวิวิธพันธ์ (Heterogeneous) หรือมีความแตกต่างกันให้มากที่สุดเท่าที่จะทำได้ และหลังจากที่จัดแบ่งชั้นภูมิเรียบร้อยแล้วจึงสุ่มตัวอย่างจากแต่ละชั้นภูมิ • การสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม (Cluster Sampling) คือวิธีการสุ่มตัวอย่างที่หน่วยของกลุ่มคือกลุ่มของสมาชิกของกลุ่มประชากร มีหลักคือ ให้สมาชิกภายในกลุ่มแต่ละกลุ่มมีลักษณะของความเป็นวิวิธพันธ์ หรือมีลักษณะหลากหลาย และให้ระหว่างกลุ่มมีลักษณะเป็นเอกพันธ์

11. การเลือกโดยใช้หลักทฤษฏีความน่าจะเป็น (probability sampling)(ต่อ) • การสุ่มตัวอย่างแบบหลายขั้น (Multistage sampling) เป็นการสุ่มตัวอย่างที่ประกอบด้วยหลายขั้นตอน โดยเริ่มจากกลุ่มประชากรมาจนถึงขั้นของการเลือกสมาชิกเข้าสู่กลุ่มตัวอย่าง เทคนิคการสุ่มตัวอย่างที่ใช้ในแต่ละขั้นตอนนั้นอาจจะเหมือนกันหรือต่างกันก็ได้

12. การสุ่มตัวอย่าง (random sampling) • หมายถึง การเลือกตัวอย่างเพื่อมาเป็นตัวแทนในการศึกษาโดยสมาชิกของกลุ่มตัวอย่างที่เลือกขึ้นมานั้นมีโอกาสได้รับเลือกเท่าๆ กัน

13. ขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างขั้นตอนการสุ่มตัวอย่าง การสุ่มตัวอย่างประกอบด้วย 7 ขั้นตอนคือ • วิเคราะห์จุดมุ่งหมายของการวิจัย • ให้คำจำกัดความของประชาการ • กำหนดหน่วยของตัวอย่าง • กำหนดขอบเขตของประชากร • ประมาณขนาดของกลุ่มตัวอย่าง • กำหนดวิธีการเลือกกลุ่มตัวอย่าง • ได้กลุ่มตัวอย่างที่มีขนาดเหมาะสม

14. ขนาดของกลุ่มตัวอย่าง • ขนาดเท่าไหร่จึงจะเหมาะสม ?

15. ขนาดของกลุ่มตัวอย่าง ความผิดพลาด ถ้ากลุ่มตัวอย่างมีขนาดเล็ก ความผิดพลาดจะมีมาก ถ้ากลุ่มตัวอย่างใหญ่ ความผิดพลาดจะน้อย มาก จุดที่ขนาดของกลุ่มตัวอย่างไม่มีผล ขนาดกลุ่มตัวอย่าง น้อย ใหญ่ เล็ก

16. ขนาดของกลุ่มตัวอย่าง • ดังนั้นใช้ขนาดใหญ่ไว้ก่อนเพื่อให้เกิดความเม่นยำในการวิจัย แต่ทั้งนี้อาจมีองค์ประกอบต่อไปนี้ • กำหนดระดับความถูกต้องเม่นยำ • ขอบเขตของประชากร • การเปรียบเทียบคุณลักษณะของประชากร และวิธีการทางสถิติที่ใช้ • วิธีการเลือกกลุ่มตัวอย่าง • ประเภทของงานวิจัย • อื่นๆ เงิน เวลาและบุคลากร

17. ขนาดของกลุ่มตัวอย่าง • ใช้เกณฑ์จำนวนประชากร ใช้วิธีการประมาณการตามจำนวนประชากร • ใช้สูตรคำนวน ใช้ในการคำนวนหาขนาดกลุ่มตัวอย่างตามสูตรทางสถิติ • ใช้ตารางสำเร็จ ใช้ตารางสำเร็จที่คำนวณได้จากสูตร เช่น ตารางของเครซี่และมอร์แกน(R.V.Krejcie & D.W.Morgan)

18. ขนาดของกลุ่มตัวอย่าง • ใช้เกณฑ์จำนวนประชากร ใช้วิธีการประมาณการตามจำนวนประชากร

19. n = N 1+Ne2 e คือความคลาดเคลื่อนที่ยอมให้เกิดขึ้นในรูปของสัดส่วน n = N 1+Ne2 = 1,800 = 327 1+1,800(.05) 2 จะต้องเลือกตัวอย่าง 327 คน • การใช้สูตรในการคำนวณ ตัวอย่าง ถ้าประชากรที่ศึกษามี 1,800 คน และต้องการให้เกิดความคลาดเคลื่อน ในการสุ่มตัวอย่างร้อยละ 5 ขนาดของกลุ่มตัวอย่างควรเป็นเท่าไร

20. ตัวอย่าง ในการสำรวจความคิดเห็นของนิสิตคณะครุศาสตร์ที่มีต่อวิชาชีพครู ถ้าต้องการให้เกิดความผิดพลาด 2% ที่ระดับความเชื่อมั่น 90% ควรสอบถามนิสิตคณะครุศาสตร์กี่คน e = 0.02 Z = 1.645 n = Z2 4 e2 = (1.645) 2 = 1691.265 4 (0.02) 2 จะต้องสอบถามจากนิสิต 1691 คน

21. ใช้ตารางสำเร็จ ใช้ตารางสำเร็จที่คำนวณได้จากสูตร เช่น ตารางของเครซี่และมอร์แกน(R.V.Krejcie & D.W.Morgan)

22. ลักษณะของกลุ่มตัวอย่างที่ดีลักษณะของกลุ่มตัวอย่างที่ดี • มีคุณลักษณะสอดคล้องครอบคลุมคุณลักษณะทุกประการของประชากร • ขนาดพอเหมาะ