การสุ่มแบบง่ายเป็นวิธีที่ใช้ในการคัดขนาดตัวอย่างที่เล็กกว่าจากประชากรที่มีขนาดใหญ่กว่าและใช้เพื่อการวิจัยและสร้างภาพรวมของกลุ่มใหญ่ มันเป็นหนึ่งในหลายวิธีนักสถิติและนักวิจัยใช้ในการดึงตัวอย่างจากประชากรขนาดใหญ่ วิธีอื่น ๆ รวมถึงการสุ่มแบบแบ่งชั้นและการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น ข้อดีของการสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายรวมถึงความง่ายในการใช้งานและการแสดงประชากรที่ใหญ่ขึ้นอย่างแม่นยำ
วิธีการสร้างตัวอย่างแบบง่าย ๆ
นักวิจัยสร้างกลุ่มตัวอย่างแบบง่าย ๆ โดยได้รับรายละเอียดของประชากรที่มีขนาดใหญ่ขึ้นจากนั้นเลือกสุ่มจำนวนบุคคลเพื่อประกอบเป็นตัวอย่าง ด้วยการสุ่มอย่างง่ายสมาชิกของประชากรที่มีขนาดใหญ่กว่าทุกคนมีโอกาสเท่ากันในการเลือก
นักวิจัยมีสองวิธีในการสร้างตัวอย่างแบบสุ่มอย่างง่าย หนึ่งคือวิธีการลอตเตอรีด้วยตนเอง สมาชิกของกลุ่มประชากรขนาดใหญ่แต่ละคนจะได้รับหมายเลข จากนั้นตัวเลขจะถูกสุ่มให้เป็นกลุ่มตัวอย่าง หากสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายจะต้องมีนักเรียน 100 คนในโรงเรียนมัธยมที่มีประชากร 1, 000 คนจากนั้นนักเรียนทุกคนควรมีโอกาสหนึ่งใน 10 ของการเลือก
วิธีการจับสลากด้วยตนเองทำงานได้ดีสำหรับประชากรที่มีขนาดเล็กลง แต่ไม่สามารถทำได้สำหรับผู้ที่มีขนาดใหญ่กว่า ในสถานการณ์เหล่านี้นักวิจัยต้องการตัวเลือกที่สร้างจากคอมพิวเตอร์ มันทำงานผ่านหลักการเดียวกัน แต่ระบบคอมพิวเตอร์ที่ซับซ้อนแทนที่จะเป็นมนุษย์กำหนดจำนวนและเลือกพวกมันแบบสุ่ม
ห้องสำหรับข้อผิดพลาด
ด้วยตัวอย่างแบบสุ่มอย่างง่ายจะต้องมีพื้นที่สำหรับข้อผิดพลาดที่แสดงด้วยความแปรปรวนบวกและลบ ตัวอย่างเช่นหากในโรงเรียนมัธยมเดียวกันนั้นจะต้องทำการสำรวจเพื่อระบุจำนวนนักเรียนที่ถนัดซ้ายการสุ่มตัวอย่างสามารถกำหนดว่าแปดจาก 100 ตัวอย่างเป็นมือซ้าย ข้อสรุปน่าจะเป็นที่ 8% ของประชากรนักเรียนของโรงเรียนมัธยมปลายถนัดมือซ้ายซึ่งในความเป็นจริงค่าเฉลี่ยทั่วโลกจะอยู่ใกล้กับ 10%
สิ่งเดียวกันนี้เป็นจริงโดยไม่คำนึงถึงประเด็น การสำรวจอัตราร้อยละของประชากรนักเรียนที่มีตาสีเขียวหรือไร้ความสามารถทางร่างกายจะส่งผลให้มีความน่าจะเป็นทางคณิตศาสตร์ในระดับสูงจากการสำรวจอย่างง่าย แต่มักจะมีความแปรปรวนบวกหรือลบ วิธีเดียวที่จะมีอัตราความแม่นยำ 100% คือการสำรวจนักเรียนทั้งหมด 1, 000 คนซึ่งหากเป็นไปได้อาจเป็นไปไม่ได้
ข้อดีของการสุ่มตัวอย่าง
ข้อได้เปรียบตัวอย่างแบบสุ่มอย่างง่ายรวมถึงความง่ายในการใช้งานและความแม่นยำในการนำเสนอ ไม่มีวิธีที่ง่ายกว่าในการดึงตัวอย่างงานวิจัยจากประชากรขนาดใหญ่กว่าการสุ่มตัวอย่างแบบง่าย ไม่จำเป็นต้องแบ่งประชากรออกเป็นประชากรย่อยหรือทำขั้นตอนใด ๆ ไกลไปกว่าการดึงจำนวนวิชาวิจัยที่ต้องการโดยการสุ่มจากกลุ่มใหญ่ ข้อกำหนดเพียงอย่างเดียวคือการสุ่มที่ควบคุมกระบวนการเลือกและสมาชิกแต่ละคนของประชากรที่มีขนาดใหญ่กว่ามีความน่าจะเป็นที่เท่ากันของการเลือก
การเลือกวิชาที่สมบูรณ์แบบสุ่มจากประชากรขนาดใหญ่ยังให้ตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของกลุ่มที่กำลังศึกษา แม้แต่ขนาดตัวอย่างที่มีขนาดเล็กถึง 40 สามารถแสดงข้อผิดพลาดการสุ่มตัวอย่างต่ำเมื่อทำการสุ่มตัวอย่างแบบง่าย ๆ ทำได้อย่างถูกต้อง สำหรับการวิจัยทุกรูปแบบเกี่ยวกับประชากรการใช้ตัวอย่างตัวแทนเพื่อทำการอนุมานและการสรุปทั่วไปเกี่ยวกับกลุ่มขนาดใหญ่นั้นเป็นสิ่งสำคัญ ตัวอย่างลำเอียงสามารถนำไปสู่ข้อสรุปที่ไม่ถูกต้องเกี่ยวกับประชากรที่มีขนาดใหญ่ขึ้น
การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย ๆ นั้นง่ายพอ ๆ กับชื่อที่บ่งบอกและมันก็แม่นยำ คุณลักษณะทั้งสองนี้ให้การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย ๆ มีข้อได้เปรียบที่เหนือกว่าวิธีการสุ่มตัวอย่างอื่น ๆ
