การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์ถูกกําหนดให้เป็นวิธีการสุ่มตัวอย่างที่ผู้วิจัยสร้างกลุ่มคนหลายกลุ่มจากประชากรที่บ่งบอกถึงลักษณะที่เป็นเนื้อเดียวกันและมีโอกาสเท่าเทียมกันที่จะเป็นส่วนหนึ่งของกลุ่มตัวอย่าง
พิจารณาสถานการณ์ที่ องค์กรข้อมูล ต้องการ สํารวจ ประสิทธิภาพของสมาร์ทโฟนทั่วเยอรมนี พวกเขาสามารถแบ่งประชากรทั้งประเทศออกเป็นเมือง (คลัสเตอร์) เลือกเมืองเพิ่มเติมที่มีประชากรสูงสุด และกรองเมืองที่ใช้อุปกรณ์มือถือ
การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์คืออะไร?
การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์เป็นเทคนิคการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นที่นักวิจัยแบ่งประชากรออกเป็นหลายกลุ่ม (คลัสเตอร์) เพื่อการวิจัย ดังนั้นนักวิจัยจึงเลือกกลุ่มสุ่มด้วยเทคนิคการสุ่มตัวอย่างแบบสุ่มอย่างง่ายหรือเป็นระบบสําหรับการรวบรวมข้อมูลและหน่วยการวิเคราะห์
ตัวอย่าง: นักวิจัยต้องการทําการศึกษาเพื่อตัดสินผลการปฏิบัติงานของนักศึกษาปีที่สองในการศึกษาธุรกิจทั่วสหรัฐอเมริกา เป็นไปไม่ได้ที่จะทําการศึกษาวิจัยที่เกี่ยวข้องกับนักศึกษาในทุกมหาวิทยาลัย การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์ช่วยให้นักวิจัยสามารถรวมมหาวิทยาลัยจากแต่ละเมืองเป็นคลัสเตอร์เดียวได้ กลุ่มเหล่านี้จะกําหนดประชากรนักศึกษาปีที่สองในสหรัฐอเมริกา ถัดไป ไม่ว่าจะใช้การสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายหรือการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ และสุ่มเลือกคลัสเตอร์สําหรับการศึกษาวิจัย ต่อจากนั้น โดยใช้การสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายหรือเป็นระบบ สามารถเลือกนักเรียนปีที่สองจากแต่ละคลัสเตอร์ที่เลือกเหล่านี้ได้ว่าใครจะทําการศึกษาวิจัย
ในเทคนิคการสุ่มตัวอย่างนี้ นักวิจัยจะวิเคราะห์ตัวอย่างที่ประกอบด้วยพารามิเตอร์ตัวอย่างหลายตัว เช่น ข้อมูลประชากร นิสัย ภูมิหลัง หรือคุณลักษณะของประชากรอื่นๆ ซึ่งอาจเป็นจุดสนใจของการวิจัยที่ดําเนินการ วิธีนี้มักจะดําเนินการเมื่อกลุ่มที่คล้ายคลึงกันแต่มีความหลากหลายภายในสร้างประชากรทางสถิติ แทนที่จะเลือกประชากรทั้งหมดการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์ช่วยให้นักวิจัยสามารถรวบรวมข้อมูลได้โดยการแบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่มเล็ก ๆ ที่มีประสิทธิผลมากขึ้น
ประเภทของการสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์
มีสองวิธีในการจําแนกเทคนิคการสุ่มตัวอย่างนี้ วิธีแรกขึ้นอยู่กับจํานวนขั้นตอนที่ติดตามเพื่อให้ได้ตัวอย่างคลัสเตอร์ และวิธีที่สองคือการแสดงกลุ่มใน การวิเคราะห์คลัสเตอร์ทั้งหมด ในกรณีส่วนใหญ่ การสุ่มตัวอย่างตามคลัสเตอร์จะเกิดขึ้นในหลายขั้นตอน ขั้นตอนถือเป็นขั้นตอนที่ดําเนินการเพื่อให้ได้ตัวอย่างที่ต้องการ เราสามารถแบ่งเทคนิคนี้ออกเป็นขั้นตอนเดียว สองขั้นตอน และหลายขั้นตอน
01. การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์แบบขั้นตอนเดียว
ตามชื่อที่แนะนําการสุ่มตัวอย่างจะทําเพียงครั้งเดียว ตัวอย่างการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์ขั้นตอนเดียว – องค์กรพัฒนาเอกชนต้องการสร้างตัวอย่างเด็กผู้หญิงในห้าเมืองใกล้เคียงเพื่อให้การศึกษา การใช้การสุ่มตัวอย่างขั้นตอนเดียว NGO จะสุ่มเลือกเมือง (คลัสเตอร์) เพื่อสร้างตัวอย่างและขยายความช่วยเหลือให้กับเด็กผู้หญิงที่ขาดการศึกษาในเมืองเหล่านั้น
02. การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์สองขั้นตอน
ที่นี่ แทนที่จะเลือกองค์ประกอบทั้งหมดของคลัสเตอร์ จะมีการเลือกสมาชิกเพียงไม่กี่คนจากแต่ละกลุ่มโดยใช้ การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบหรืออย่างง่าย ตัวอย่างการสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์สองขั้นตอน – เจ้าของธุรกิจต้องการสํารวจประสิทธิภาพของโรงงานของตนที่กระจายอยู่ทั่วส่วนต่างๆ ของสหรัฐอเมริกา เจ้าของสร้างกระจุกของพืช ดังนั้นเขา/เธอจึงเลือกตัวอย่างแบบสุ่มจากคลัสเตอร์เหล่านี้เพื่อทําการวิจัย
03. การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์หลายขั้นตอน
การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์แบบหลายขั้นตอนจะใช้เวลาหนึ่งขั้นตอนหรือสองสามขั้นตอนมากกว่าการสุ่มตัวอย่างแบบสองขั้นตอน
สําหรับการดําเนินการวิจัยที่มีประสิทธิภาพในหลายภูมิศาสตร์ เราจําเป็นต้องสร้างคลัสเตอร์ที่ซับซ้อนซึ่งสามารถทําได้โดยใช้เทคนิคการ สุ่มตัวอย่างหลายขั้นตอน เท่านั้น ตัวอย่างการสุ่มตัวอย่างหลายขั้นตอนตามคลัสเตอร์ – องค์กรตั้งใจที่จะสํารวจเพื่อวิเคราะห์ประสิทธิภาพของสมาร์ทโฟนทั่วประเทศเยอรมนี พวกเขาสามารถแบ่งประชากรทั้งประเทศออกเป็นเมือง (คลัสเตอร์) และเลือกเมืองที่มีประชากรสูงสุด และยังกรองเมืองที่ใช้อุปกรณ์มือถือ
เรียนรู้เกี่ยวกับ: การสุ่มตัวอย่างแบบสํารวจ
ขั้นตอนในการสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์
ต่อไปนี้เป็นขั้นตอนในการสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์:
- ตัวอย่าง: กําหนดกลุ่มเป้าหมายและขนาดตัวอย่าง
- สร้างและประเมินเฟรมการสุ่มตัวอย่าง: สร้าง กรอบการสุ่มตัวอย่าง โดยใช้เฟรมเวิร์กที่มีอยู่หรือสร้างเฟรมเวิร์กใหม่สําหรับกลุ่มเป้าหมาย ประเมินกรอบงานตามความครอบคลุมและการจัดกลุ่ม และทําการปรับเปลี่ยนตามนั้น กลุ่มเหล่านี้จะแตกต่างกันไปโดยพิจารณาจากประชากรซึ่งอาจเป็นเอกสิทธิ์และครอบคลุม สมาชิกของตัวอย่างจะถูกเลือกเป็นรายบุคคล
- กําหนดกลุ่ม: กําหนดจํานวนกลุ่มโดยรวมสมาชิกเฉลี่ยเดียวกันในแต่ละกลุ่ม ดังนั้นตรวจสอบให้แน่ใจว่าแต่ละกลุ่มเหล่านี้แตกต่างกัน
- เลือกคลัสเตอร์: เลือกคลัสเตอร์โดยใช้การเลือกแบบสุ่ม
- สร้างประเภทย่อย: แบ่งออกเป็นประเภทย่อยสองขั้นตอนและหลายขั้นตอนตามจํานวนขั้นตอนที่นักวิจัยปฏิบัติตามเพื่อสร้างคลัสเตอร์
การประยุกต์ใช้การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์
เทคนิคการสุ่มตัวอย่างนี้ใช้ในการสุ่มตัวอย่างพื้นที่หรือคลัสเตอร์ทางภูมิศาสตร์สําหรับ การวิจัยตลาด ตําแหน่งทางภูมิศาสตร์ที่กว้างขวางอาจมีราคาแพงในการสํารวจเมื่อเทียบกับแบบสํารวจที่ส่งไปยังคลัสเตอร์ที่แบ่งตามภูมิภาค ต้องเพิ่มจํานวนตัวอย่างเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง แต่การประหยัดต้นทุนทําให้กระบวนการที่เพิ่มขึ้นของคลัสเตอร์นี้สามารถทําได้
การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์ในสถิติ
เทคนิคนี้ใช้กันอย่างแพร่หลายในสถิติที่ผู้วิจัยไม่สามารถรวบรวมข้อมูลจากประชากรทั้งหมดได้ ดังนั้นจึงเป็นทางออกที่ประหยัดและใช้งานได้จริงที่สุดสําหรับนักสถิติการวิจัย ยกตัวอย่างของนักวิจัยที่ต้องการทําความเข้าใจการใช้สมาร์ทโฟนในเยอรมนี ในกรณีนี้เมืองต่างๆ ของเยอรมนีจะก่อตัวเป็นกลุ่ม วิธีการสุ่มตัวอย่างนี้ยังใช้ในสงครามและภัยพิบัติทางธรรมชาติเพื่ออนุมานเกี่ยวกับประชากร ซึ่งการรวบรวมข้อมูลจากทุกคนที่อาศัยอยู่นั้นเป็นไปไม่ได้
เรียนรู้เพิ่มเติม: ประชากรเทียบกับตัวอย่างและการสุ่มตัวอย่างตามวัตถุประสงค์
ข้อดีของการสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์
มีข้อดีหลายประการในการใช้การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์ นี่คือ: 
- ใช้เวลาและค่าใช้จ่ายน้อยลง: การสุ่มตัวอย่างกลุ่มแบ่งส่วนทางภูมิศาสตร์ต้องใช้เวลา และค่าใช้จ่ายน้อยลง เป็นวิธีที่ประหยัดมากในการสังเกตคลัสเตอร์แทนที่จะสุ่มทําทั่วทั้งภูมิภาคใดภูมิภาคหนึ่งโดยจัดสรรทรัพยากรจํานวนจํากัดให้กับคลัสเตอร์ที่เลือกเหล่านั้น
- การเข้าถึงที่สะดวก: นักวิจัยสามารถเลือกตัวอย่างขนาดใหญ่ด้วยเทคนิค การสุ่มตัวอย่างที่สะดวกนี้ และจะเพิ่มการเข้าถึงคลัสเตอร์ต่างๆ
- ความถูกต้องของข้อมูล: เนื่องจากอาจมีตัวอย่างขนาดใหญ่ในแต่ละคลัสเตอร์ จึงสามารถชดเชยการสูญเสีย ความถูกต้องของข้อมูล ในข้อมูลต่อบุคคลได้
- ความสะดวกในการใช้งาน: การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์อํานวยความสะดวกในข้อมูลจากพื้นที่และกลุ่มต่างๆ นักวิจัยสามารถนําไปใช้ได้อย่างรวดเร็วในสถานการณ์จริงเมื่อเทียบกับ วิธีการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นอื่นๆ
เมื่อเปรียบเทียบกับการสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายเทคนิคนี้มีประโยชน์ในการตัดสินใจลักษณะของกลุ่มเช่นประชากรและนักวิจัยสามารถนําไปใช้ได้โดยไม่ต้องมีกรอบการสุ่มตัวอย่างสําหรับองค์ประกอบทั้งหมดของประชากรทั้งหมด
การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์ vs การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น
เนื่องจากการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์และการ สุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น ค่อนข้างคล้ายกัน จึงอาจมีปัญหาในการทําความเข้าใจความแตกต่างที่ละเอียดยิ่งขึ้น เรามาพูดถึงความแตกต่างที่สําคัญระหว่างการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์และการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น:
| การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์ | การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น |
|---|---|
| องค์ประกอบของประชากรจะถูกสุ่มเลือกให้เป็นส่วนหนึ่งของกลุ่ม (คลัสเตอร์) | นักวิจัยแบ่งประชากรทั้งหมดออกเป็นส่วนเท่าๆ กัน (ชั้น) |
| สมาชิกจากคลัสเตอร์ที่สุ่มเลือกเป็นส่วนหนึ่งของตัวอย่างนี้ | นักวิจัยพิจารณาส่วนประกอบแต่ละส่วนของชั้นแบบสุ่มเป็นส่วนหนึ่งของหน่วยสุ่มตัวอย่าง |
| นักวิจัยรักษาความเป็นเนื้อเดียวกันระหว่างคลัสเตอร์ | นักวิจัยรักษาความเป็นเนื้อเดียวกันภายในชั้น |
| นักวิจัยแบ่งคลัสเตอร์ตามธรรมชาติ | นักวิจัยหรือนักสถิติเป็นผู้ตัดสินใจแบ่งชั้นเป็นหลัก |
| วัตถุประสงค์หลักคือการลดต้นทุนที่เกี่ยวข้องและเพิ่มขีดความสามารถ | วัตถุประสงค์หลักคือดําเนินการสุ่มตัวอย่างที่แม่นยําพร้อมกับประชากรที่เป็นตัวแทนอย่างเหมาะสม |
บทสรุป
ด้วย QuestionPro คุณสามารถใช้การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์ได้โดยการแบ่งประชากรเป้าหมายออกเป็นคลัสเตอร์ คุณยังสามารถเลือกตัวอย่างแบบสุ่มของคลัสเตอร์เหล่านี้เพื่อสํารวจได้อีกด้วย
ชุดเครื่องมือวิจัยที่มีประสิทธิภาพของ QuestionPro มอบทุกสิ่งที่คุณต้องการในการสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์ เลือกจากผู้ตอบแบบสอบถามที่พร้อมใช้งานบนมือถือกว่า 22 ล้าน+ คนเพื่อทําการศึกษาวิจัยตลาดอย่างต่อเนื่องสําหรับการวิจัยของคุณ
