ตัวอย่างตัวแทน: ความหมาย ความสําคัญ และวิธีการรับตัวอย่างที่เป็นตัวแทนพร้อมตัวอย่าง

ตัวอย่างตัวแทนคืออะไร?

คําจํากัดความตัวอย่างที่เป็นตัวแทน: ตัวอย่างตัวแทนถูกกําหนดให้เป็นปริมาณน้อยหรือชุดย่อยของสิ่งที่ใหญ่กว่า มันแสดงถึงคุณสมบัติและสัดส่วนเดียวกันกับประชากรจํานวนมาก

ตัวอย่างเช่น พิจารณาแบรนด์ที่กําลังจะเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ในเมืองในสหรัฐอเมริกา แทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่จะส่งแบบสํารวจเพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับคุณสมบัติของผลิตภัณฑ์จากทุกคนในเมือง ดังนั้นนักวิจัยจึงรวบรวมกลุ่มตัวอย่างเล็ก ๆ ของผู้คนที่จะเป็นตัวแทนของประชากรในเมืองและสามารถปรับใช้แบบสํารวจเพื่อจัดการความคิดเห็นเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ ตัวอย่างนี้เรียกว่าตัวอย่างตัวแทน

เลือกผู้ตอบของคุณ

ตัวอย่างที่เป็นตัวแทนอาจเป็นคนหรือแม้แต่สารเคมีในการศึกษาทางวิทยาศาสตร์ที่สามารถทดสอบในห้องปฏิบัติการเพื่อวิเคราะห์ผลลัพธ์ของปฏิกิริยาเคมีใด ๆ อย่างไรก็ตาม ในบล็อกนี้ เราจะมุ่งเน้นไปที่ผู้คนและเข้าใจถึงความสําคัญของกลุ่มตัวอย่างประชากรที่เป็นตัวแทนในการวิจัยตลาดและแง่มุมที่เป็นประโยชน์อื่นๆ

เหตุใดคุณจึงต้องใช้ตัวอย่างตัวแทนในการวิจัย

ตัวอย่างที่เป็นตัวแทนช่วยให้นักวิจัยสามารถสรุปข้อมูลที่รวบรวมไปยังประชากรจํานวนมากขึ้นได้ การวิจัยตลาดและการศึกษาทางจิตวิทยาส่วนใหญ่ไม่เหมาะสมในแง่ของเวลา เงิน และทรัพยากรในการรวบรวมข้อมูลของทุกคน แทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่จะรวบรวมข้อมูลจากแต่ละคนโดยเฉพาะอย่างยิ่งสําหรับประชากรจํานวนมากเช่นทั้งประเทศ

ข่าวดีก็คือ “คุณไม่จําเป็นต้องทํา!” สิ่งที่สําคัญกว่าในที่นี้คือการได้ตัวอย่างตัวแทนที่ดี เพื่อให้เวลาและพลังงานส่วนใหญ่ของคุณไปรับคําตอบจากคนกลุ่มเล็ก ๆ ที่จะเป็นตัวแทนของประชากรจํานวนมาก

ครั้งแล้วครั้งเล่า การศึกษาวิจัยได้จ้างคนกลุ่มเล็กๆ เพื่อทําการศึกษา รวบรวมข้อมูล และวิเคราะห์ผลลัพธ์ ให้เราเข้าใจถึงความสําคัญของตัวอย่างตัวแทนสําหรับการศึกษาวิจัยที่สําคัญ

เรียนรู้เกี่ยวกับ: การสุ่มตัวอย่างแบบสํารวจ

ความสําคัญของตัวอย่างตัวแทนสําหรับการศึกษาวิจัยเชิงปฏิบัติ

• ตัวอย่างที่เป็นตัวแทนจะทํางานในความโปรดปรานของคุณในการดําเนินการวิจัยตลาดที่ประสบความสําเร็จ คุณนึกภาพออกไหมว่าต้องสัมภาษณ์ทุกคนในประเทศหรือแม้แต่เมือง? มันฟังดูเป็นแผนการที่ทําไม่ได้มากที่สุด ซับซ้อนเกินไป และใช้เวลานาน
• ตัวอย่างที่เป็นตัวแทนคือคนจํานวนน้อยที่สะท้อนถึงกลุ่มที่กว้างขวางมากขึ้นให้ถูกต้องที่สุด จากนั้นเราสามารถนําไปใช้ เช่น แบบสํารวจออนไลน์ ไปยังกลุ่มตัวอย่างของประชากรที่กําลังมองหาให้เป็นตัวแทนมากที่สุดของประชากรเป้าหมายของเรา
• เราจะไม่มีผลลัพธ์ที่ดีกว่านี้หากเราส่ง แบบสํารวจ โดยไม่คํานึงถึงความเป็นตัวแทน และเราไม่รู้ว่าใครตอบและผลลัพธ์แสดงถึงความคิดเห็นของกลุ่มเป้าหมายของเราหรือไม่
• หากเราไม่มีความเป็นตัวแทน เราจะมีข้อมูลที่จะไม่ให้บริการเราเลย เราต้องรับประกันว่าตัวอย่างมีลักษณะที่สําคัญสําหรับเราสําหรับการสืบสวน
• คํานึงว่าเราจะมีอคติอยู่เสมอ ในกลุ่มตัวอย่างเพราะจะมีคนที่ไม่ตอบแบบสํารวจด้วยเหตุผลหลายประการหรือตอบไม่ครบถ้วนอยู่เสมอ ในกรณีนี้ เราไม่สามารถรับข้อมูลที่เราต้องการได้อย่างเต็มที่ ตอนนี้เกี่ยวกับ ขนาดตัวอย่าง ยิ่งการกําหนดขนาดตัวอย่างมีขนาดใหญ่เท่าใด ก็มีแนวโน้มที่จะเป็นตัวแทนของประชากรในวงกว้างอย่างใกล้ชิด
• ตัวอย่างตัวแทนขนาดใหญ่ทําให้เรามั่นใจมากขึ้นว่าคนที่รวมอยู่ในนั้นคือคนที่เราต้องการ และเรายังลดอคติที่อาจเกิดขึ้น ดังนั้นหากเราต้องการหลีกเลี่ยงความไม่ถูกต้องในการสํารวจของเราเราต้องมีตัวอย่างที่เป็นตัวแทนและสมดุล

หากต้องการ คุณสามารถเรียนรู้เกี่ยวกับ Selection Bias ผ่านบล็อกของเรา

วิธีสร้างตัวอย่างที่เป็นตัวแทน

นักวิจัยใช้สองวิธีในการสร้างตัวอย่างที่เป็นตัวแทน – การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น และการสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็น

1. การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น: การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นเป็นเทคนิคที่นักวิจัยเลือกตัวอย่างจากประชากรจํานวนมากโดยใช้วิธีการตามทฤษฎีความน่าจะเป็น เพื่อให้ผู้เข้าร่วมได้รับการพิจารณาว่าเป็นตัวอย่างความน่าจะเป็นเขา / เธอจะต้องได้รับการเลือกโดยใช้การเลือกแบบสุ่ม

หากเราจะใช้การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นเพื่อให้ได้ตัวอย่างที่เป็นตัวแทนการ สุ่มตัวอย่างอย่างง่ายเป็นตัวเลือก ที่ดีที่สุด การเลือกตัวอย่างจะเกิดขึ้นแบบสุ่ม ซึ่งรับประกันว่าสมาชิกแต่ละคนของประชากรจะมีความน่าจะเป็นเท่ากันในการคัดเลือกและรวมอยู่ในกลุ่มตัวอย่าง

2. การสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็น: การสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็นเป็นเทคนิคการสุ่มตัวอย่างที่ผู้วิจัยเลือกตัวอย่างตามการตัดสินส่วนตัวของผู้วิจัยมากกว่าการสุ่มเลือก ในการสุ่มตัวอย่างที่ไม่ใช่ความน่าจะเป็น ไม่ใช่สมาชิกประชากรทุกคนที่มีโอกาสเข้าร่วมในการศึกษา ซึ่งแตกต่างจากการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น ซึ่งสมาชิกแต่ละคนของประชากรมีโอกาสที่ทราบกันดีว่าจะได้รับเลือก

เรียนรู้เกี่ยวกับ: Sampling Frame

การรู้ลักษณะทางประชากรของกลุ่มตัวอย่างที่เลือกจะช่วยจํากัดโปรไฟล์ของกลุ่มตัวอย่างที่ต้องการอย่างไม่ต้องสงสัยและกําหนดตัวแปรที่เราสนใจเช่นเพศอายุที่อยู่อาศัยเป็นต้น เมื่อทราบเกณฑ์เหล่านี้ก่อนที่จะได้รับข้อมูลเราสามารถควบคุมเพื่อสร้างตัวอย่างตัวแทนที่มีประสิทธิภาพ เราต้องหลีกเลี่ยงการมีตัวอย่างที่ไม่สะท้อนถึงประชากรเป้าหมาย แนวคิดคือการมีข้อมูลที่แม่นยําที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้สําหรับความสําเร็จของโครงการของเรา

เรียนรู้เพิ่มเติม: ประชากรเทียบกับตัวอย่าง

หลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างเพื่อการนําเสนอที่ดีขึ้น

เมื่อตัวอย่างไม่เป็นตัวแทนเราจะมี ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่าง ที่เรียกว่าขอบของ ข้อผิดพลาด. หากเราต้องการมีกลุ่มตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของพนักงาน 100 คน เราต้องเลือกจํานวนชายและหญิงที่ใกล้เคียงกัน ตัวอย่างเช่นหากเรามีตัวอย่างที่เอนเอียงไปทางประเภทใดประเภทหนึ่งเราจะมีข้อผิดพลาดในตัวอย่าง

การกําหนดขนาดตัวอย่างเป็นสิ่งสําคัญ แต่ไม่ได้รับประกันว่าจะแสดงถึงประชากรที่เราต้องการอย่างถูกต้อง มากกว่าขนาดความเป็นตัวแทนเกี่ยวข้องกับกรอบอคติในการสุ่มตัวอย่างนั่นคือกับรายการที่เลือกผู้คนเช่นส่วนหนึ่งของแบบสํารวจ ดังนั้นเราต้องระมัดระวังว่าผู้คนจากกลุ่มเป้าหมายของเรารวมอยู่ในรายการนั้นเพื่อบอกว่าเป็นตัวอย่างที่เป็นตัวแทน

ตัวอย่างตัวอย่างที่เป็นตัวแทน

กลุ่มพลเมืองที่เป็นตัวแทนของทั้งประเทศถูกกําหนดให้เป็นตัวอย่างตัวแทนระดับประเทศ นักวิจัยใช้เพื่อสะท้อนและฉายภาพความเป็นจริงของประเทศ อาจเป็นความชอบ พฤติกรรม หรือโปรไฟล์ทางสังคมและประชากรศาสตร์

ตัวอย่างที่เป็นตัวแทนจะให้ความรู้สึกว่าเป็นประชากรทั้งหมดโดยไม่คํานึงถึงรูปลักษณ์ จํานวนชายกับหญิงต้องตรงกับสัดส่วนของประเทศเปอร์เซ็นต์ในแต่ละกลุ่มอายุหรือแต่ละภูมิภาคจะตรงกับประชากรทุกประการ ในการวัดที่ไม่ใช่ประชากรศาสตร์ (เช่น การเป็นเจ้าของผลิตภัณฑ์หรือการ แบ่งส่วนทางจิตวิทยา) กลุ่มตัวอย่างจะต้องตรงกับประชากร

เลือกผู้ตอบของคุณ

ลองมาดูตัวอย่างอายุ: หากนักวิจัยกําหนดโควต้าที่ 16 ถึง 34, 35 ถึง 54 หรือมากกว่า 55 กลุ่มตัวอย่างจะแสดงในสัดส่วนเหล่านี้ แต่ถ้าเขา/เธอวิเคราะห์ช่วงอายุ 16 ถึง 20, 21 ถึง 30, 31 ถึง 40 เป็นต้น ก็ไม่มีการรับประกันว่าตัวอย่างจะยังคงถูกต้อง

ขอบเขตที่การควบคุมโควต้าในกลุ่มตัวอย่างเป็นไปได้ขึ้นอยู่กับขนาดของกลุ่มตัวอย่างและข้อมูลอ้างอิงที่มีอยู่ในแบบสํารวจ อายุหกช่วง สองสกุล และ 15 ภูมิภาคสร้างตารางเซลล์ 180 เซลล์ หากขนาดตัวอย่างมีเพียง 100 จะไม่สามารถเติมเซลล์ทั้งหมดได้ แม้จะมีขนาดตัวอย่างที่ใหญ่กว่า แต่ส่วนหนึ่งอาจต้องใช้คนเพียงครึ่งคน ดังนั้นจึงไม่มีข้อมูลอยู่ในนั้น

สามารถใช้การถ่วงน้ําหนักเพื่อทําให้ตัวอย่างเป็นตัวแทนมากขึ้น อีกทางเลือกหนึ่งสําหรับเซลล์แบบอินเทอร์เลซเซลล์โควต้าสามารถจัดโครงสร้างได้อย่างอิสระ ข้อเสียคืออาจมี “ช่องว่าง” จํานวนมากในตัวอย่าง ตัวอย่างเช่น หากเยาวชนทุกคนเป็นผู้ชาย จะไม่สามารถใช้การถ่วงน้ําหนักเพื่อแก้ไขช่องว่างได้