ตัวอย่างประเภทใดที่ใช้สำหรับความน่าจะเป็น

เพื่อให้ได้ข้อมูลเกี่ยวกับประชากรจำนวนมาก นักวิจัยใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นสี่วิธี: การสุ่มอย่างง่าย ระบบ การแบ่งชั้น และการจัดกลุ่ม ทุกคนในประชากรที่กำหนดมีโอกาสที่ทราบและเท่าเทียมกันที่จะถูกเลือกในการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น และที่สำคัญที่สุดคือ ผู้คนจะถูกเลือกแบบสุ่ม

ลองนึกภาพว่าการที่บริษัททำการสำรวจทุกคนในสหรัฐอเมริกานั้นยากและมีค่าใช้จ่ายสูงเพียงใดทุกครั้งที่ต้องการทราบบางสิ่งเกี่ยวกับคนอเมริกัน หากกลุ่มตัวอย่างถูกสร้างขึ้นแบบสุ่มและทุกคนมีโอกาสเข้าร่วม ผลลัพธ์ของกลุ่มตัวอย่างก็จะใกล้เคียงกับผลการสำรวจสำมะโนประชากร ซึ่งจะสำรวจทุกคน การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นเป็นวิธีการที่สำคัญ ประหยัดเวลา และราคาไม่แพงมากในการรับข้อมูลจากสังคม มากกว่าการสำรวจสำมะโน เนื่องจากผลการสำรวจสามารถสะท้อนถึงประชากรจำนวนมากได้ แม้ว่าจะสำรวจจำนวนน้อย คน. หากไม่มีการสร้างตัวอย่างแบบสุ่ม ซึ่งเป็นการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น ผลลัพธ์ก็ไม่น่าจะสะท้อนถึงประชากรทั้งหมด

ในการสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย คนจะถูกสุ่มเลือกจากรายการประชากรทั้งหมด โดยทั่วไป แต่ละคนหรือครัวเรือนในกลุ่มประชากรจะได้รับตัวเลข และคอมพิวเตอร์จะสร้างตัวเลขสุ่มเพื่อระบุว่าใครเป็นผู้ถูกเลือกสำหรับกลุ่มตัวอย่าง ลอตเตอรี่เป็นเพียงตัวอย่างสุ่มเท่านั้น ผู้ถือสลากทุกคนอยู่ในลอตเตอรี แต่มีเพียงไม่กี่คนเท่านั้นที่สุ่มเลือก

การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบคล้ายกับการสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายโดยมีข้อแตกต่างอย่างหนึ่งคือ รูปแบบการเลือกผู้เข้าร่วม ตัวอย่างเช่น นักวิจัยอาจเริ่มต้นจากจุดสุ่มและใช้ชื่อทุก ๆ 100 ที่เขาพบในสมุดโทรศัพท์แอตแลนตา จอร์เจีย วิธีการสุ่มตัวอย่างนี้ใช้กันอย่างแพร่หลายในการสัมภาษณ์ลูกค้าทางไปรษณีย์และทางโทรศัพท์

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นมีประโยชน์เมื่อเปรียบเทียบส่วนต่างๆ ของประชากร นักวิจัยแบ่งหรือแบ่งกลุ่มประชากรในลักษณะที่เกี่ยวข้องกับความต้องการของพวกเขา และสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายในแต่ละกลุ่ม กลุ่มนี้เรียกว่าประชากรย่อยหรือชั้น หากคุณต้องการเปรียบเทียบความรู้สึกของผู้หญิงและผู้ชาย 1,000 คนเกี่ยวกับการดูแลสุขภาพ คุณสามารถแบ่งกลุ่มหรือแบ่งชั้นประชากรตามเพศ แล้วสุ่มเลือกผู้ชาย 500 คน และผู้หญิง 500 คน คุณอาจแบ่งกลุ่มหรือแบ่งชั้นประชากรได้หลายวิธี รวมถึงอายุ การศึกษา รายได้ และสถานที่ตั้ง

การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์ประกอบด้วยสองกระบวนการสุ่ม ขั้นตอนแรกคือการแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มเฉพาะ แล้วสุ่มเลือกกลุ่ม ไม่ใช่เฉพาะกลุ่ม จากนั้นนักวิจัยจะสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายในแต่ละกลุ่มที่เลือกเท่านั้น นักวิจัยมักใช้รหัสไปรษณีย์หรือพื้นที่เมืองใหญ่เพื่อสร้างกลุ่ม

นักวิจัยอาจต้องการทราบว่าชาวอเมริกันทุกคนรู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับการดูแลสุขภาพโดยการสำรวจผู้คน 520 คน หากเขามีรายชื่อชาวอเมริกันทุกคนและสุ่มเลือก 520 คนจากทั่วประเทศ นั่นคือการสุ่มตัวอย่างง่ายๆ ถ้าเขาเริ่มที่จุดสุ่มในรายการของคนอเมริกันทุกคนและเลือกทุกๆ 700,000 คน นั่นคือการสุ่มตัวอย่างที่เป็นระบบ

ถ้าเขาแบ่งรายชื่อของชาวอเมริกันทุกคนออกเป็น 50 รัฐ และสุ่มดึงคน 10 คนจากแต่ละรัฐ เขาจะใช้การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น หากเขาสุ่มเลือก 26 รัฐจาก 50 รัฐ แล้วสุ่มดึงผู้คน 20 คนจากแต่ละรัฐจาก 26 รัฐ เขาจะใช้การสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม