การสุ่มตัวอย่าง: มันคืออะไรประเภทต่าง ๆ และวิธีการที่ผู้สอบบัญชีและนักการตลาดใช้มัน

การสุ่มตัวอย่างคืออะไร?

การสุ่มตัวอย่างเป็นเทคนิคทางสถิติสำหรับการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพโดยเลือกชุดย่อยตัวแทน แทนที่จะวิเคราะห์ชุดข้อมูลทั้งหมดการสุ่มตัวอย่างวิเคราะห์ส่วนเล็ก ๆ เพื่อให้นักวิจัยสามารถสรุปเกี่ยวกับประชากรที่มีขนาดใหญ่ขึ้นได้ สิ่งนี้ช่วยให้การตัดสินใจอย่างมีข้อมูลโดยไม่ต้องรวบรวมข้อมูลอย่างละเอียด

ธุรกิจและการเงินมักใช้การสุ่มตัวอย่าง ตัวอย่างเช่น บริษัท ที่ต้องการประเมินความพึงพอใจของลูกค้าจะสำรวจกลุ่มลูกค้าที่เลือกอย่างระมัดระวังมากกว่าลูกค้าทั้งหมด หากทำถูกต้องตัวอย่างกลุ่มลูกค้าสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่สะท้อนถึงประชากรลูกค้าโดยรวมของธุรกิจ

ประเด็นสำคัญ

ธุรกิจและรัฐบาลใช้การสุ่มตัวอย่างสำหรับการวิจัยตลาดการตรวจสอบทางการเงินและสถิติการจ้างงาน
มีวิธีการสุ่มตัวอย่างหลายประเภทรวมถึงการสุ่ม, แบ่งชั้น, คลัสเตอร์, ระบบและความสะดวกสบายซึ่งทั้งหมดนี้เหมาะกับสถานการณ์เฉพาะ
การสุ่มตัวอย่างช่วยให้ บริษัท ตัดสินใจได้ดีขึ้นตั้งแต่การทำนายพฤติกรรมของลูกค้าไปจนถึงการระบุการฉ้อโกง

Investopedia / สร้างเทย์เลอร์

การสุ่มตัวอย่างทำงานอย่างไร

การสุ่มตัวอย่างขึ้นอยู่กับความคิดที่ว่าชุดย่อยที่ได้รับการคัดเลือกมาอย่างดีสามารถสะท้อนให้เห็นถึงการสะท้อนที่แม่นยำของประชากรขนาดใหญ่ หากทำถูกต้องการสุ่มตัวอย่างจะช่วยลดความจำเป็นในการรวบรวมข้อมูลอย่างละเอียดในขณะที่ยังคงให้ข้อสรุปที่เชื่อถือได้

กระบวนการสุ่มตัวอย่างสามารถทำได้โดยทำตามขั้นตอนต่อไปนี้:

กำหนดประชากร-ระบุกลุ่มที่จะนำตัวอย่างเช่นลูกค้าธุรกรรมหรือพนักงาน
เลือกวิธีการสุ่มตัวอย่าง:วิธีการที่แตกต่างกันสามารถนำมาใช้ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ของการศึกษา ตัวอย่างเช่นการสุ่มตัวอย่างมุ่งเน้นไปที่ความเป็นธรรมในขณะที่การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบใช้ช่วงเวลาปกติ
กำหนดขนาดตัวอย่าง:ที่ขนาดตัวอย่างจำเป็นต้องจัดการได้และใหญ่พอที่จะให้ผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้
รวบรวมข้อมูลจากตัวอย่าง:การรวบรวมข้อมูลสามารถทำได้ในรูปแบบต่าง ๆ ขึ้นอยู่กับการศึกษาเช่นการสำรวจการสัมภาษณ์หรือบันทึก
วิเคราะห์และตีความข้อมูล:เมื่อดึงข้อมูลแล้วจะต้องตีความโดยใช้เครื่องมือและวิธีการทางสถิติเพื่อสรุปข้อสรุป

การใช้การสุ่มตัวอย่าง

การสุ่มตัวอย่างถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในหลายอุตสาหกรรม ธุรกิจและองค์กรพึ่งพาการตัดสินใจที่สำคัญและเป็นเรื่องธรรมดาในการวิจัยทางเศรษฐกิจ ตัวอย่างเช่นหน่วยงานของรัฐเช่นสำนักสถิติแรงงาน (BLS)ใช้การสุ่มตัวอย่างเพื่อประเมินแนวโน้มการจ้างงาน

แทนที่จะสุ่มตัวอย่างทุกธุรกิจและครัวเรือนในสหรัฐอเมริกา BLS อาศัยตัวอย่าง โปรแกรมสถิติการจ้างงานในปัจจุบันตัวอย่างประมาณ 119,000 ธุรกิจและหน่วยงานภาครัฐครอบคลุมพื้นที่ทำงานประมาณ 629,000 แห่ง สิ่งนี้ช่วยให้ผู้กำหนดนโยบายและนักเศรษฐศาสตร์สามารถวัดการเติบโตของงานแนวโน้มค่าจ้างและการเปลี่ยนแปลงของอุตสาหกรรมโดยไม่ต้องป้อนข้อมูลจากนายจ้างทุกคนในประเทศ

การสำรวจประชากรในปัจจุบันตัวอย่าง 60,000 ครัวเรือนเพื่อติดตามการเปลี่ยนแปลงในตลาดแรงงาน ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการว่างงานการมีส่วนร่วมของพนักงานและการจ้างงานในกลุ่มประชากรต่าง ๆ สถิติเหล่านี้มีผลต่อนโยบายของรัฐบาลและการตัดสินใจว่าจ้างธุรกิจ

นอกเหนือจากเศรษฐศาสตร์แล้วการสุ่มตัวอย่างยังใช้ในหลายวิธี บริษัท ดำเนินการทดสอบผลิตภัณฑ์เป็นประจำเกี่ยวกับตัวอย่างของผู้บริโภคก่อนที่จะเปิดตัวรายการใหม่ให้กับสาธารณชนที่มีขนาดใหญ่ขึ้น สิ่งนี้ทำเพื่อวัดความสนใจปัญหาและความสำเร็จที่เป็นไปได้ของผลิตภัณฑ์

แทนที่จะกลั่นกรองผ่านบันทึกหลายล้านครั้งการสุ่มตัวอย่างจะถูกใช้โดยสถาบันการเงินเพื่อตรวจสอบธุรกรรมเพื่อตรวจสอบการฉ้อโกง ผู้ค้าปลีกใช้การสุ่มตัวอย่างเพื่อวิเคราะห์รูปแบบการจัดซื้อแทนที่จะติดตามการซื้อทุกครั้ง สิ่งนี้สามารถช่วยในการประเมินความต้องการและราคาในอนาคต

ประเภทของการสุ่มตัวอย่าง

เทคนิคการสุ่มตัวอย่างที่แตกต่างกันสามารถใช้ในสถานการณ์ที่แตกต่างกันขึ้นอยู่กับพารามิเตอร์และเป้าหมายของการศึกษา วิธีการสุ่มตัวอย่างที่แตกต่างกันมีดังนี้:

การสุ่มตัวอย่างแบบสุ่ม

การสุ่มตัวอย่างแบบสุ่มมักจะใช้ในการสำรวจและการวิจัยตลาดเพื่อให้มั่นใจว่าทุกส่วนของประชากรมีโอกาสเท่าเทียมกันในการได้รับการคัดเลือก ตัวอย่างเช่นธนาคารอาจสุ่มเลือกลูกค้า 1,000 รายเพื่อประเมินพฤติกรรมการใช้จ่าย การเลือกลูกค้าเหล่านี้แบบสุ่มช่วยลดอคติและยอดเยี่ยมสำหรับการได้รับผลลัพธ์ทั่วไป

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มย่อยที่แตกต่างกัน (Strata) ตามลักษณะเฉพาะที่ใช้ร่วมกัน ตัวอย่างจะถูกเลือกจากแต่ละกลุ่ม การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นจะใช้ดีที่สุดเมื่อประชากรมีความหลากหลาย

ตัวอย่างเช่นหาก บริษัท ต้องการกำหนดความพึงพอใจของพนักงานมันจะไม่สมเหตุสมผลที่จะเลือกพนักงานแบบสุ่มเพราะฟังก์ชั่นงานทุกงานแตกต่างกันซึ่งจะส่งผลกระทบโดยตรงต่อความพึงพอใจในงาน การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นจะแบ่งคนงานออกจากแผนกก่อนแล้วเลือกตัวอย่างจากแต่ละคน สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่ากลุ่มย่อยจะถูกแสดงอย่างเหมาะสม

การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์

การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์เลือกกลุ่มทั้งหมดมากกว่าบุคคล ตัวอย่างเช่นหน่วยงานที่ปรึกษาที่ประเมินการแสดงสาขาที่แตกต่างกันของธนาคารจะเลือกสาขาทั้งหมดมากกว่าบุคคลในแต่ละสาขา

ในขณะที่การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์อาจฟังดูคล้ายกับการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น แต่ก็มีความแตกต่าง การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์สุ่มเลือกกลุ่มทั้งหมดในขณะที่การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นเลือกบุคคลไม่กี่คนจากทุกกลุ่ม

บุคคลในกลุ่มคลัสเตอร์นั้นแตกต่างกันในขณะที่บุคคลในกลุ่มย่อยการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นจะเหมือนกันเนื่องจากลักษณะที่ใช้ร่วมกัน เป้าหมายหลักของการสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์คือการรวบรวมข้อมูลได้ง่ายขึ้น

สำคัญ

แม้จะมีตัวอย่างที่ได้รับการคัดเลือกมาอย่างดี แต่ก็มีความเสี่ยงข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างซึ่งเป็นความแตกต่างระหว่างกลุ่มตัวอย่างและประชากรที่มีขนาดใหญ่ขึ้น การเลือกตัวอย่างที่มีขนาดใหญ่ขึ้นจะช่วยลดข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่าง

การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ

ในการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบทุกรายการที่ n จะถูกเลือกจากประชากรในช่วงเวลาปกติ ตัวอย่างเช่นหาก บริษัท ต้องการวิเคราะห์ใบแจ้งหนี้ 2,000 ใบจากทั้งหมด 20,000 รายการจะเลือกใบแจ้งหนี้ทุกครั้งที่ 10 เพื่อตรวจสอบหลังจากจุดเริ่มต้นแบบสุ่ม

การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบนั้นคล้ายคลึงกับการสุ่มตัวอย่าง แต่มีโครงสร้างมากขึ้นและทำให้มั่นใจได้ถึงความครอบคลุมของประชากรที่มีขนาดใหญ่ขึ้น อย่างไรก็ตามรูปแบบที่เป็นระบบในข้อมูลอาจนำไปสู่อคติที่ไม่ได้ตั้งใจ ตัวอย่างเช่นหาก บริษัท ค้าปลีกเลือกทุกวันที่เจ็ดและนั่นจะตกอย่างต่อเนื่องในวันหยุดสุดสัปดาห์มันอาจแสดงถึงวันขายที่สูงมากเกินไป

การสุ่มตัวอย่างความสะดวก

การสุ่มตัวอย่างความสะดวกสบายนั้นสะดวกสบาย มันมีประสิทธิภาพ แต่มีโอกาสสูงในการแนะนำอคติและอาจไม่เป็นตัวแทนอย่างแท้จริง ตัวอย่างเช่นหากร้านค้าปลีกเลือกลูกค้าที่เข้ามาในช่วงอาหารกลางวันพวกเขาจะพลาดข้อมูลเชิงลึกจากการประเมินผู้ซื้อตอนเช้าและตอนเย็น

ความสำคัญของการสุ่มตัวอย่างในธุรกิจและการเงิน

ตามที่กล่าวไว้การสุ่มตัวอย่างมีประโยชน์มากมาย ในธุรกิจด้านการเงินมันถูกนำไปใช้ในรูปแบบที่หลากหลาย:

การวิจัยการตลาด:บริษัท ใช้การสุ่มตัวอย่างเพื่อทำความเข้าใจการตั้งค่าของผู้บริโภคและทำนายความต้องการ โดยการวิเคราะห์ตัวอย่างของพวกเขาเป้าหมายผู้ชมบริษัท สามารถกำหนดความเหมาะสมของผลิตภัณฑ์วัดความสนใจในรายการใหม่และปรับแต่งกลยุทธ์การตลาด
การตรวจสอบทางการเงิน:ผู้ตรวจสอบดำเนินการวิเคราะห์รายละเอียดเกี่ยวกับการเงินและการทำธุรกรรมของ บริษัท พวกเขาสามารถเลือกตัวอย่างธุรกรรมเพื่อระบุข้อผิดพลาดและการฉ้อโกงโดยไม่ต้องตรวจสอบการทำธุรกรรมของ บริษัท ทุกแห่ง ตัวอย่างจะยังคงอนุญาตให้ผู้ตรวจสอบระบุความไม่สอดคล้องหรือรูปแบบของการรายงานที่ไม่ถูกต้อง
การควบคุมคุณภาพในการผลิต:เพื่อให้แน่ใจว่าผลิตภัณฑ์คุณภาพผู้ผลิตใช้การสุ่มตัวอย่างโดยไม่ต้องตรวจสอบทุกรายการที่ผลิต หากพบข้อบกพร่องในตัวอย่างการแก้ไขสามารถทำได้ก่อนที่จะส่งแบทช์ทั้งหมด สิ่งนี้จะช่วยให้แน่ใจว่าลูกค้าพึงพอใจและหลีกเลี่ยงการเรียกคืนค่าใช้จ่าย

ตัวอย่างของการสุ่มตัวอย่าง

บริษัท XYZ เป็น บริษัท ค้าปลีกขนาดใหญ่ที่ต้องการทราบจำนวนเงินเฉลี่ยที่ลูกค้าใช้จ่ายเมื่อพวกเขาเยี่ยมชมร้านค้า แทนที่จะวิเคราะห์ธุรกรรมหลายล้านรายการ XYZ เลือกตัวอย่างสุ่มของการซื้อ 1,000 ครั้ง

หากประชากรทั้งหมด (จำนวนธุรกรรม) เป็นสองล้านและตัวอย่างแสดงให้เห็นว่าจำนวนเงินซื้อเฉลี่ยคือ $ 50 บริษัท สามารถใช้สิ่งนี้เพื่อประเมินพฤติกรรมการใช้จ่ายของลูกค้า เพื่อความถูกต้องตัวอย่างจะต้องเป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมด ซึ่งหมายความว่าจำเป็นต้องบัญชีสำหรับการเปลี่ยนแปลงเช่นเวลาของวันและข้อมูลประชากรของลูกค้า

หากกลุ่มตัวอย่างมีอคติ (พูดว่าการเลือกผู้ซื้อสุดสัปดาห์เท่านั้น) ผลลัพธ์จะเป็นตัวแทนที่เบ้ของลูกค้าและรูปแบบการใช้จ่ายที่เบ้ หากกลุ่มตัวอย่างเป็นตัวแทนที่ถูกต้องของประชากรที่มีขนาดใหญ่ขึ้น บริษัท XYZ สามารถสรุปได้ว่าการใช้จ่ายเฉลี่ยของลูกค้าสำหรับการเยี่ยมชมร้านค้าทุกแห่งคือ $ 50

ข้อมูลนี้สามารถช่วย XYZ กำหนดกลยุทธ์การกำหนดราคาตัดสินใจด้านการตลาดและปรับปรุงการจัดการสินค้าคงคลังทั้งหมดโดยไม่ต้องทำการวิเคราะห์ที่มีราคาแพงและใช้เวลามากในการทำธุรกรรมทั้งหมด 2 ล้านรายการ

บรรทัดล่าง

การสุ่มตัวอย่างเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังที่ช่วยให้ธุรกิจนักวิจัยและองค์กรทำการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดเกี่ยวกับประชากรโดยไม่ต้องทำการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่อย่างเข้มข้น ด้วยการเลือกชุดย่อยที่เป็นตัวแทนองค์กรสามารถประหยัดเวลาและทรัพยากรในขณะที่ยังคงได้รับข้อมูลเชิงลึกที่มีค่า

เมื่อทำอย่างถูกต้องการสุ่มตัวอย่างมีความแม่นยำและมีประสิทธิภาพให้ภาพรวมที่เชื่อถือได้ของประชากรขนาดใหญ่ซึ่งใช้โดยนักวิจัยตลาดหน่วยงานรัฐบาลสถาบันการเงินและผู้ตรวจสอบเพื่อช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจและการกำหนดนโยบาย