การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ: มันคืออะไรและใช้ในการวิจัยอย่างไร?

การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบคืออะไร?

การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบเป็นความน่าจะเป็นการสุ่มตัวอย่างวิธีการที่ตัวอย่างจากประชากรจำนวนมากถูกเลือกตามจุดเริ่มต้นแบบสุ่ม แต่มีช่วงเวลาคงที่เป็นระยะ ช่วงเวลาการสุ่มตัวอย่างนี้คำนวณโดยการหารขนาดประชากรตามขนาดตัวอย่างที่ต้องการ

ทำความเข้าใจการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ

เมื่อดำเนินการอย่างถูกต้องในประชากรขนาดใหญ่ที่มีขนาดที่กำหนดการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบสามารถช่วยนักวิจัยได้รวมถึงการตลาดและผู้เชี่ยวชาญด้านการขายได้รับผลการวิจัยเกี่ยวกับกลุ่มคนจำนวนมากโดยไม่ต้องติดต่อกับพวกเขาทุกคน

เนื่องจากการสุ่มตัวอย่างแบบง่าย ๆของประชากรอาจไม่มีประสิทธิภาพและใช้เวลานานนักสถิติหันไปใช้วิธีอื่นเช่นการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ การเลือกขนาดตัวอย่างผ่านวิธีการที่เป็นระบบสามารถทำได้อย่างรวดเร็ว เมื่อมีการระบุจุดเริ่มต้นคงที่แล้วจะมีการเลือกช่วงเวลาคงที่เพื่ออำนวยความสะดวกในการเลือกผู้เข้าร่วม

การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบจะดีกว่าการสุ่มตัวอย่างแบบง่าย ๆ เมื่อมีความเสี่ยงต่ำของการจัดการข้อมูล หากความเสี่ยงดังกล่าวสูงเมื่อนักวิจัยสามารถจัดการความยาวช่วงเวลาเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการเทคนิคการสุ่มตัวอย่างแบบง่าย ๆ จะเหมาะสมกว่า

การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบเป็นที่นิยมของนักวิจัยและนักวิเคราะห์เนื่องจากความเรียบง่าย โดยทั่วไปนักวิจัยถือว่าผลลัพธ์เป็นตัวแทนของปกติมากที่สุดประชากรเว้นแต่จะมีลักษณะแบบสุ่มอย่างไม่เป็นสัดส่วนกับตัวอย่างข้อมูล Nth ทุกครั้ง (ซึ่งไม่น่าเป็นไปได้) กล่าวอีกนัยหนึ่งประชากรจำเป็นต้องแสดงระดับธรรมชาติของการสุ่มพร้อมกับตัวชี้วัดที่เลือก หากประชากรมีรูปแบบมาตรฐานประเภทหนึ่งความเสี่ยงของการเลือกกรณีที่พบบ่อยมากนั้นชัดเจนยิ่งขึ้น

ภายในการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบเช่นเดียวกับวิธีการสุ่มตัวอย่างอื่น ๆ ประชากรเป้าหมายจะต้องเลือกก่อนที่จะเลือกผู้เข้าร่วม ประชากรสามารถระบุได้ตามจำนวนของลักษณะที่ต้องการใด ๆ ที่เหมาะสมกับวัตถุประสงค์ของการศึกษาที่ดำเนินการ เกณฑ์การคัดเลือกบางอย่างอาจรวมถึงอายุเพศเชื้อชาติที่ตั้งระดับการศึกษาหรืออาชีพ

เมื่อใดควรใช้การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ

สถานการณ์หนึ่งที่การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบอาจเหมาะสมที่สุดคือเมื่อประชากรที่ศึกษาแสดงระดับการสั่งซื้อหรือความสม่ำเสมอ ตัวอย่างเช่นหากคุณกำลังสำรวจลูกค้าที่เข้าสู่ร้านค้าการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบช่วยให้คุณสามารถเลือกลูกค้าทุกคนได้อย่างเป็นระบบเพื่อให้มั่นใจว่าการเป็นตัวแทนในช่วงเวลาต่าง ๆ ของวันหรือสัปดาห์ วิธีการนี้ช่วยหลีกเลี่ยงอคติที่อาจเกิดขึ้นจากการเลือกเฉพาะลูกค้าที่มาถึงในช่วงเวลาที่กำหนด

อีกสถานการณ์หนึ่งที่การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบสามารถทำงานได้ดีคือเมื่อขนาดของประชากรเป็นที่รู้จักและค่อนข้างใหญ่ แทนที่จะต้องแสดงรายการและสุ่มเลือกบุคคลจากประชากรทั้งหมดการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบทำให้กระบวนการง่ายขึ้นโดยการเลือกตัวอย่างที่จังหวะ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในการศึกษาขนาดใหญ่ที่เวลาและทรัพยากรมี จำกัด ซึ่งหมายความว่าคุณไม่จำเป็นต้องใช้การวางแผนพลังงานจำนวนมาก

การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบสามารถใช้เมื่อนักวิจัยต้องการให้แน่ใจว่าตัวอย่างมีการแพร่กระจายอย่างสม่ำเสมอทั่วทั้งประชากรทั้งหมด ตัวอย่างเช่น บริษัท สามารถเลือกบุคคลที่ N ทุกคนจากไดเรกทอรีของ บริษัท ที่กรองด้วยนามสกุล รูปแบบอื่น ๆ ของการสุ่มตัวอย่างอาจรวมกลุ่มประชากรที่คล้ายกันโดยไม่ตั้งใจ (เช่นคนจำนวนมากจากการเงินถูกเลือกขึ้นอยู่กับวิธีการรวมกลุ่มตัวอย่าง)

นอกจากนี้การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบยังมีข้อได้เปรียบของความเรียบง่ายและความสะดวกในการใช้งานเมื่อเทียบกับวิธีการสุ่มตัวอย่างอื่น ๆ ต้องใช้การคำนวณน้อยที่สุดและสามารถดำเนินการได้อย่างง่ายดายโดยใช้อัลกอริทึมง่ายๆโดยเฉพาะอย่างยิ่งหากมีการรู้จักขนาดตัวอย่างเป้าหมายและขนาดประชากรทั้งหมด

ขั้นตอนในการสร้างตัวอย่างที่เป็นระบบ

คุณสามารถใช้ขั้นตอนต่อไปนี้เพื่อสร้างตัวอย่างที่เป็นระบบ:

1. กำหนดประชากรของคุณ- นี่คือกลุ่มที่คุณกำลังสุ่มตัวอย่าง
2. ชำระขนาดตัวอย่าง- คุณต้องการ/ต้องการตัวอย่างจากประชากรกี่วิชา?
3. มอบหมายให้สมาชิกทุกคนของประชากรเป็นตัวเลข: หากกลุ่มที่คุณกำลังดูประกอบด้วยพูด 10,000 คนเริ่มเรียงลำดับพวกเขาและให้ตัวเลขแก่พวกเขา
4. ตัดสินใจช่วงการสุ่มตัวอย่าง- สิ่งนี้สามารถทำได้โดยการหารขนาดประชากรตามขนาดตัวอย่างที่ต้องการ
5. เลือกจุดเริ่มต้น- สามารถทำได้โดยเลือกหมายเลขสุ่ม
6. ระบุสมาชิกตัวอย่างของคุณ- หากคุณมีจุดเริ่มต้น 15 และช่วงตัวอย่าง 100 สมาชิกคนแรกของตัวอย่างจะเป็น 115 และอื่น ๆ
   

ตัวอย่างของการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ

เป็นตัวอย่างสมมุติฐานของการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบสมมติว่าในประชากร 10,000 คนนักสถิติเลือกทุกคนที่ 100 สำหรับการสุ่มตัวอย่าง ช่วงเวลาการสุ่มตัวอย่างยังสามารถเป็นระบบเช่นการเลือกตัวอย่างใหม่ที่จะดึงจากทุก ๆ 12 ชั่วโมง

เป็นอีกตัวอย่างหนึ่งหากคุณต้องการเลือกกลุ่มสุ่ม 1,000 คนจากประชากร 50,000 คนโดยใช้การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบผู้เข้าร่วมที่มีศักยภาพทั้งหมดจะต้องอยู่ในรายการและจะเลือกจุดเริ่มต้น เมื่อรายการถูกสร้างขึ้นทุกคนที่ 50 ในรายการ (เริ่มต้นนับที่จุดเริ่มต้นที่เลือก) จะถูกเลือกเป็นผู้เข้าร่วมตั้งแต่ 50,000 ÷ 1,000 = 50

ตัวอย่างเช่นหากจุดเริ่มต้นที่เลือกคือ 20 คนที่ 60 ในรายการจะถูกเลือกตามด้วย 120 และอื่น ๆ เมื่อถึงจุดสิ้นสุดของรายการและหากจำเป็นต้องมีผู้เข้าร่วมเพิ่มเติมจำนวนลูปนับไปยังจุดเริ่มต้นของรายการเพื่อให้เสร็จสิ้นการนับ

ประเภทของการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ

โดยทั่วไปมีสามวิธีในการสร้างตัวอย่างที่เป็นระบบ: การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบการสุ่มตัวอย่างเชิงเส้นเชิงเส้นและการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบแบบวงกลม

การสุ่มตัวอย่างแบบเป็นระบบ

นี่คือรูปแบบคลาสสิกของการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบที่เลือกตัวแบบในช่วงเวลาที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ตัวอย่างเช่นหากนักวิจัยต้องการเลือกตัวอย่างของนักเรียน 100 คนจากประชากร 1,000 คนพวกเขาสามารถใช้การสุ่มตัวอย่างแบบสุ่มอย่างเป็นระบบโดยเลือกนักเรียน 10 คนจากรายการที่เรียงลำดับตามลำดับแบบสุ่ม วิธีการนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าสมาชิกแต่ละคนของประชากรมีโอกาสเท่าเทียมกันในการเลือกในขณะที่ยังคงรักษารูปแบบการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ

การสุ่มตัวอย่างเชิงเส้น

แทนที่จะสุ่มเลือกช่วงการสุ่มตัวอย่างนี่คือเมื่อรูปแบบการข้ามถูกสร้างขึ้นตามเส้นทางเชิงเส้น ซึ่งหมายความว่าแทนที่จะเลือกสมาชิกทุกคนจากประชากรกระบวนการคัดเลือกจะติดตามลำดับที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเช่นการเลือกสมาชิกทุกคนที่ 5 จากนั้นสมาชิกที่ 7 ทุกคนจากนั้นสมาชิกคนที่ 9 ทุกคนและอื่น ๆ การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบเชิงเส้นอาจมีประโยชน์ในสถานการณ์ที่มีคำสั่งเฉพาะหรือลำดับของประชากรเช่นตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ตามเส้นทางเชิงเส้น

การสุ่มตัวอย่างแบบเป็นระบบ

นี่คือเมื่อตัวอย่างเริ่มต้นอีกครั้งที่จุดเดียวกันหลังจากสิ้นสุด ซึ่งหมายความว่าเมื่อช่วงเวลาการสุ่มตัวอย่างมาถึงสมาชิกคนสุดท้ายของประชากรมันจะล้อมรอบไปสู่จุดเริ่มต้นและดำเนินการต่อกระบวนการคัดเลือกต่อไป การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบแบบวงกลมมักใช้ในสถานการณ์ที่ประชากรแสดงรูปแบบวัฏจักรหรือในกรณีที่ไม่มีจุดเริ่มต้นหรือจุดสิ้นสุดที่ชัดเจน ตัวอย่างเช่นหากนักวิจัยกำลังศึกษาการเจริญเติบโตของต้นไม้ในป่าพวกเขาสามารถใช้การสุ่มตัวอย่างแบบวงกลมอย่างเป็นระบบโดยการเลือกต้นไม้ในช่วงเวลาปกติตามเส้นทางวงกลมเพื่อให้แน่ใจว่าครอบคลุมพื้นที่ป่าอย่างครอบคลุม

การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบกับการสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์

การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบและการสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์แตกต่างกันในวิธีที่พวกเขาดึงคะแนนตัวอย่างจากประชากรที่รวมอยู่ในตัวอย่าง การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์แบ่งประชากรลงไปกลุ่มในขณะที่การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบใช้ช่วงเวลาคงที่จากประชากรขนาดใหญ่เพื่อสร้างตัวอย่าง

การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบเลือกจุดเริ่มต้นแบบสุ่มจากประชากรจากนั้นตัวอย่างจะถูกนำมาจากช่วงเวลาคงที่ของประชากรตามปกติขึ้นอยู่กับขนาดของมัน การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์แบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มแล้วใช้ตัวอย่างแบบสุ่มอย่างง่ายจากแต่ละคลัสเตอร์

การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์ถือว่ามีความแม่นยำน้อยกว่าวิธีการสุ่มตัวอย่างอื่น ๆ อย่างไรก็ตามอาจประหยัดค่าใช้จ่ายในการรับตัวอย่าง การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์เป็นขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างสองขั้นตอน มันอาจจะใช้เมื่อทำรายการของประชากรทั้งหมดเป็นเรื่องยาก ตัวอย่างเช่นอาจเป็นเรื่องยากที่จะสร้างประชากรทั้งหมดของลูกค้าของร้านขายของชำเพื่อสัมภาษณ์

อย่างไรก็ตามบุคคลสามารถสร้างร้านค้าย่อยแบบสุ่มซึ่งเป็นขั้นตอนแรกในกระบวนการ ขั้นตอนที่สองคือการสัมภาษณ์ตัวอย่างสุ่มของลูกค้าของร้านค้าเหล่านั้น นี่เป็นกระบวนการที่เรียบง่ายและแมนนวลที่สามารถประหยัดเวลาและเงินได้

ข้อผิดพลาดที่จะหลีกเลี่ยงเมื่อสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยอย่างหนึ่งที่ต้องระวังเมื่อใช้การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบคือการเลือกช่วงการสุ่มตัวอย่างที่ไม่เหมาะสม การเลือกช่วงเวลาการสุ่มตัวอย่างที่มีขนาดเล็กเกินไปอาจนำไปสู่การสุ่มตัวอย่างและเพิ่มข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างเพิ่มขึ้นในขณะที่การเลือกช่วงเวลาที่มีขนาดใหญ่เกินไปอาจส่งผลให้การสุ่มตัวอย่างลดลงและลดความเป็นตัวแทนของตัวอย่าง ข้อผิดพลาดนี้สามารถหลีกเลี่ยงได้โดยการทำความเข้าใจขอบเขตของประชากรอย่างเต็มที่ก่อนที่คุณจะเริ่มสุ่มตัวอย่าง

ข้อผิดพลาดอีกประการหนึ่งที่ควรหลีกเลี่ยงคือการไม่สามารถอธิบายอคติที่อาจเกิดขึ้นได้จากกรอบการสุ่มตัวอย่าง หากกรอบการสุ่มตัวอย่างไม่ได้เป็นตัวแทนของประชากรที่น่าสนใจการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่มีอคติ ตัวอย่างเช่นหากกรอบการสุ่มตัวอย่างมีเฉพาะบุคคลจากกลุ่มประชากรบางกลุ่มหรือตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ตัวอย่างจะไม่สะท้อนความหลากหลายของประชากรทั้งหมด ข้อผิดพลาดประเภทนี้มีอยู่ในทุกรูปแบบของการสุ่มตัวอย่าง

เคล็ดลับอีกประการหนึ่งที่ต้องคำนึงถึงคือการพิจารณาการมีรูปแบบหรือวัฏจักรที่เป็นระบบในประชากร หากมีรูปแบบหรือแนวโน้มเป็นระยะในประชากรที่สอดคล้องกับช่วงเวลาการสุ่มตัวอย่างส่วนบางส่วนของประชากรอาจมีระบบมากเกินไปหรือต่ำกว่าตัวแทน ตัวอย่างเช่นลองนึกภาพการเลือกผู้เล่นแบบสุ่มจากเชือกเบสบอล หากผู้มีบัญชีรายชื่อเหล่านั้นอยู่ในตำแหน่งตามลำดับคุณอาจจบลงด้วยการเลือกผู้เล่นจากตำแหน่งเดียวกันในทีมเพราะประชากรมีรูปแบบวัฏจักร

ข้อ จำกัด ของการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ

ความเสี่ยงหนึ่งที่นักสถิติต้องพิจารณาเมื่อทำการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบเกี่ยวข้องกับวิธีการจัดรายการรายการที่ใช้กับช่วงเวลาการสุ่มตัวอย่าง หากประชากรที่อยู่ในรายการถูกจัดระเบียบในรูปแบบวัฏจักรที่ตรงกับช่วงเวลาการสุ่มตัวอย่างตัวอย่างที่เลือกอาจมีอคติ

ตัวอย่างเช่นพูดถึง บริษัททรัพยากรมนุษย์แผนกต้องการเลือกตัวอย่างพนักงานและถามว่าพวกเขารู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับนโยบายของ บริษัท พนักงานถูกจัดกลุ่มเป็นทีม 20 คนโดยแต่ละทีมนำโดยผู้จัดการ หากรายการที่ใช้ในการเลือกขนาดตัวอย่างจะถูกจัดระเบียบกับทีมรวมกันความเสี่ยงทางสถิติการเลือกผู้จัดการเท่านั้น (หรือไม่มีผู้จัดการเลย) ขึ้นอยู่กับช่วงเวลาการสุ่มตัวอย่าง

บรรทัดล่าง

การสุ่มตัวอย่างอาจเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการสรุปเกี่ยวกับกลุ่มคนที่กว้างขวางรายการหรือสิ่งอื่นที่น่าสนใจ เป็นระบบการสุ่มตัวอย่างเป็นหนึ่งในวิธีที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในการทำสิ่งนี้เนื่องจากราคาถูกและใช้เวลาน้อยกว่าตัวเลือกอื่น ๆ ใช่มันไม่ได้ไร้ที่ติ อย่างไรก็ตามหากคุณมีชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ไม่มีรูปแบบระหว่างช่วงเวลานั้นเป็นระบบการสุ่มตัวอย่างมีความสามารถในการให้ตัวอย่างที่เชื่อถือได้ในราคาที่ค่อนข้างต่ำ