การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นเป็นประโยชน์ต่อนักวิจัยโดยทำให้พวกเขาได้รับตัวอย่างประชากรที่ดีที่สุดแทนประชากรทั้งหมดที่กำลังศึกษา ในทำนองเดียวกันวิธีการวิจัยนี้ไม่ได้ไม่มีข้อเสีย
การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น: ภาพรวม
การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นเกี่ยวข้องกับการแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มย่อยก่อนแล้วจึงใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบสุ่มกับแต่ละกลุ่มย่อยเพื่อจัดกลุ่มทดสอบ ข้อเสียคือเมื่อนักวิจัยไม่สามารถจำแนกสมาชิกทุกคนในกลุ่มย่อย
การสุ่มแบบแบ่งชั้นจะแตกต่างจากการสุ่มแบบง่ายซึ่งเกี่ยวข้องกับการเลือกแบบสุ่มของข้อมูลจากประชากรทั้งหมดเพื่อให้แต่ละตัวอย่างที่เป็นไปได้มีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นเท่ากัน ในทางตรงกันข้ามการสุ่มแบบแบ่งชั้นแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มเล็ก ๆ หรือชั้นบนพื้นฐานของลักษณะที่ใช้ร่วมกัน สุ่มตัวอย่างตัวอย่างจะถูกนำมาจากแต่ละชั้นในสัดส่วนโดยตรงกับขนาดของชั้นเมื่อเทียบกับประชากร
ตัวอย่างสุ่มแบบแบ่งชั้น
ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างของการสุ่มแบบแบ่งชั้น:
นักวิจัยกำลังทำการศึกษาที่ออกแบบมาเพื่อประเมินความเอนเอียงทางการเมืองของนักศึกษาเศรษฐศาสตร์ในมหาวิทยาลัยที่สำคัญ นักวิจัยต้องการให้แน่ใจว่าตัวอย่างแบบสุ่มที่ดีที่สุดมีความใกล้เคียงกับจำนวนนักศึกษารวมถึงเพศนักศึกษาระดับปริญญาตรีและนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษา ประชากรทั้งหมดในการศึกษาคือ 1, 000 คนและจากนั้นกลุ่มย่อยจะถูกสร้างขึ้นที่แสดงด้านล่าง
ประชากรทั้งหมด = 1, 000
นักวิจัยจะมอบหมายให้นักศึกษาเศรษฐศาสตร์ทุกคนในมหาวิทยาลัยให้กับหนึ่งในสี่ของประชากรย่อย: ชายปริญญาตรี, หญิงปริญญาตรี, บัณฑิตชายและบัณฑิตหญิง นักวิจัยจะนับจำนวนนักเรียนจากแต่ละกลุ่มย่อยต่อจำนวนนักเรียนทั้งหมด 1, 000 คน จากนั้นนักวิจัยคำนวณการแสดงเปอร์เซ็นต์ของกลุ่มย่อยของประชากรทั้งหมด
กลุ่มย่อย:
- นักศึกษาปริญญาตรี = 450 คน (จาก 100) หรือ 45% ของประชากรนักศึกษาปริญญาตรี = 200 คนหรือนักศึกษาปริญญาโทชาย 20% = นักเรียน 200 คนหรือนักศึกษาบัณฑิตหญิง 20% = 150 คนหรือ 15%
การสุ่มตัวอย่างแบบสุ่มของแต่ละประชากรย่อยจะทำขึ้นอยู่กับการเป็นตัวแทนภายในประชากรโดยรวม เนื่องจากนักศึกษาระดับปริญญาตรีเป็น 45% ของประชากร, นักศึกษาระดับปริญญาตรี 45 คนจึงถูกสุ่มเลือกจากกลุ่มย่อยนั้น เนื่องจากผู้สำเร็จการศึกษาชายทำขึ้นเพียง 20% ของประชากรจึงเลือก 20 คนเป็นตัวอย่าง
ในขณะที่การสุ่มแบบแบ่งชั้นอย่างถูกต้องสะท้อนให้เห็นถึงประชากรที่กำลังศึกษาเงื่อนไขที่ต้องได้รับหมายถึงวิธีการนี้ไม่สามารถใช้ในการศึกษาทุกครั้ง
ข้อดีของการสุ่มแบบแบ่งชั้น
การสุ่มแบบแบ่งชั้นมีข้อดีเมื่อเปรียบเทียบกับการสุ่มแบบง่าย
สะท้อนถึงการศึกษาประชากรอย่างแม่นยำ
การสุ่มแบบแบ่งชั้นอย่างแม่นยำสะท้อนให้เห็นถึงประชากรที่กำลังศึกษาเพราะนักวิจัยกำลังแบ่งชั้นประชากรทั้งหมดก่อนที่จะใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบสุ่ม กล่าวโดยย่อคือทำให้แน่ใจว่าแต่ละกลุ่มย่อยภายในประชากรได้รับการแสดงที่เหมาะสมภายในตัวอย่าง เป็นผลให้การสุ่มแบบแบ่งชั้นให้ความคุ้มครองที่ดีขึ้นของประชากรเนื่องจากนักวิจัยมีการควบคุมกลุ่มย่อยเพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาทั้งหมดจะถูกแสดงในการสุ่มตัวอย่าง
ด้วยการสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายไม่มีการรับประกันว่าจะเลือกกลุ่มย่อยหรือประเภทบุคคลใดโดยเฉพาะ ในตัวอย่างก่อนหน้านี้ของเราของนักศึกษามหาวิทยาลัยการใช้การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย ๆ เพื่อจัดหาตัวอย่าง 100 จากประชากรอาจส่งผลให้การเลือกปริญญาตรีชายเพียง 25 คนหรือเพียง 25% ของประชากรทั้งหมด นอกจากนี้ยังมีนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาหญิง 35 คนที่ได้รับการคัดเลือก (35% ของประชากร) ส่งผลให้นักศึกษาระดับปริญญาตรีไม่ได้เป็นตัวแทนของนักศึกษาระดับปริญญาตรี ข้อผิดพลาดใด ๆ ในการเป็นตัวแทนของประชากรมีศักยภาพในการลดความแม่นยำของการศึกษา
ข้อเสียของการสุ่มแบบแบ่งชั้น
การสุ่มแบบแบ่งชั้นยังทำให้นักวิจัยมีข้อเสีย
ไม่สามารถใช้ในการศึกษาทั้งหมดได้
น่าเสียดายที่วิธีการวิจัยนี้ไม่สามารถใช้ในการศึกษาได้ทุกครั้ง ข้อเสียของวิธีนี้คือต้องปฏิบัติตามเงื่อนไขหลายประการเพื่อให้สามารถใช้งานได้อย่างถูกต้อง นักวิจัยจะต้องระบุสมาชิกทุกคนของประชากรที่กำลังศึกษาและจำแนกพวกเขาแต่ละคนเป็นหนึ่งเดียวและมีเพียงหนึ่งประชากรย่อย เป็นผลให้การสุ่มแบบแบ่งชั้นเป็นข้อเสียเปรียบเมื่อนักวิจัยไม่สามารถจำแนกสมาชิกทุกคนในกลุ่มย่อยได้อย่างมั่นใจ นอกจากนี้การค้นหารายการที่ละเอียดและชัดเจนของประชากรทั้งหมดอาจเป็นสิ่งที่ท้าทาย
การทับซ้อนกันอาจเป็นปัญหาหากมีเรื่องที่ตกอยู่ในกลุ่มย่อยหลายกลุ่ม เมื่อมีการสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายผู้ที่อยู่ในกลุ่มย่อยหลายกลุ่มมีแนวโน้มที่จะถูกเลือกมากกว่าผลลัพธ์อาจเป็นการบิดเบือนความจริงหรือการสะท้อนที่ไม่ถูกต้องของประชากร
ตัวอย่างข้างต้นทำให้ง่าย: ระดับปริญญาตรีบัณฑิตชายและหญิงเป็นกลุ่มที่มีการกำหนดไว้อย่างชัดเจน อย่างไรก็ตามในสถานการณ์อื่น ๆ มันอาจจะยากกว่ามาก ลองนึกภาพการผสมผสานลักษณะเช่นเชื้อชาติเชื้อชาติหรือศาสนา กระบวนการเรียงลำดับกลายเป็นเรื่องยากมากขึ้นการเรนเดอร์แบบสุ่มแบ่งชั้นเป็นวิธีที่ไม่มีประสิทธิภาพและน้อยกว่าวิธีในอุดมคติ
ประเด็นที่สำคัญ
- การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นช่วยให้นักวิจัยได้รับตัวอย่างประชากรที่แสดงถึงประชากรทั้งหมดที่กำลังศึกษาวิธีการวิจัยนี้ไม่สามารถใช้ในการศึกษาได้ทุกครั้งการสุ่มตัวอย่างแบบสุ่มที่มีความแตกต่างจากการสุ่มแบบง่าย ประชากรทั้งหมดดังนั้นตัวอย่างที่เป็นไปได้แต่ละตัวอย่างมีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นอย่างเท่าเทียมกัน
