การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์: ลักษณะและตัวอย่าง - ดูดาส - 2025

การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์เป็นวิธีการสุ่มตัวอย่างประเภทหนึ่งที่ใช้เมื่อเห็นกลุ่มที่เป็นเนื้อเดียวกันของประชากรทางสถิติ แต่มีความแตกต่างกันภายใน มักใช้ในการวิจัยตลาด

ด้วยวิธีการสุ่มตัวอย่างนี้แทนที่จะเลือกทุกวิชาจากประชากรทั้งหมดในทันทีนักวิจัยต้องดำเนินการหลายขั้นตอนเพื่อรวบรวมตัวอย่างประชากรของเขา ขั้นแรกผู้วิจัยแบ่งประชากรทั้งหมดออกเป็นกลุ่มต่างๆเรียกว่าคลัสเตอร์ จากนั้นเลือกตัวอย่างสุ่มอย่างง่ายจากกลุ่มประชากร สุดท้ายจะทำการวิเคราะห์โดยนำข้อมูลตัวอย่างจากกลุ่มเหล่านี้

ที่มา: pixabay.com

สำหรับขนาดตัวอย่างแบบสุ่มคงที่ข้อผิดพลาดที่คาดไว้จะน้อยลงเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงจำนวนมากที่สุดในประชากรภายในกลุ่มไม่ใช่ระหว่างกลุ่ม

เหตุผลทั่วไปในการใช้การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์คือการลดต้นทุนโดยการเพิ่มประสิทธิภาพการสุ่มตัวอย่าง สิ่งนี้แตกต่างจากการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นซึ่งแรงจูงใจคือการเพิ่มความแม่นยำ

ลักษณะเฉพาะ

- ประชากรแบ่งออกเป็น N กลุ่มเรียกว่ากลุ่ม บริษัท

- ผู้วิจัยสุ่มเลือก n กลุ่มเพื่อรวมไว้ในกลุ่มตัวอย่างโดยที่ n น้อยกว่า N

- แต่ละองค์ประกอบของประชากรสามารถกำหนดให้กับหนึ่งและให้กับคลัสเตอร์เดียวเท่านั้น

- ตามหลักการแล้วประชากรในคลัสเตอร์ควรมีความแตกต่างกันมากที่สุด แต่ควรมีความเป็นเนื้อเดียวกันระหว่างคลัสเตอร์ แต่ละคลัสเตอร์จะต้องเป็นตัวแทนของจำนวนประชากรทั้งหมดในระดับเล็ก ๆ

ประเภทของวิธีการ

ในการเลือกคลัสเตอร์ที่จะรวมไว้ในการศึกษาจะใช้เทคนิคการสุ่มตัวอย่างในคลัสเตอร์ที่เกี่ยวข้อง

สุ่มตัวอย่างในขั้นตอนเดียว

ในการสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์แบบขั้นตอนเดียวองค์ประกอบทั้งหมดในแต่ละกลุ่มที่เลือกจะถูกสุ่มตัวอย่าง

การสุ่มตัวอย่างแบบสองขั้นตอน

ในการสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์แบบสองขั้นตอนชุดย่อยของรายการภายในกลุ่มที่เลือกจะถูกสุ่มเลือกเพื่อรวมไว้ในตัวอย่าง

ควรใช้เมื่อใด

ควรใช้เมื่อมีเหตุผลทางเศรษฐกิจเท่านั้นเมื่อการลดต้นทุนมีมากกว่าการสูญเสียความแม่นยำ มีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นในสถานการณ์ต่อไปนี้

เป็นเรื่องยากราคาแพงหรือเป็นไปไม่ได้ที่จะสร้างรายการทั้งหมดในประชากร

ตัวอย่างเช่นอาจไม่สามารถลงรายชื่อลูกค้าทั้งหมดสำหรับร้านฮาร์ดแวร์ในเครือได้

อย่างไรก็ตามเป็นไปได้ที่จะสุ่มเลือกส่วนย่อยของร้านค้า (ขั้นที่ 1) จากนั้นสัมภาษณ์กลุ่มตัวอย่างแบบสุ่มของลูกค้าที่เยี่ยมชมร้านค้าเหล่านั้น (ขั้นตอนที่ 2)

ประชากรกระจุกตัวอยู่ในกลุ่ม บริษัท "ธรรมชาติ" (เมืองโรงเรียนโรงพยาบาล ฯลฯ )

ตัวอย่างเช่นในการสัมภาษณ์หรือพยาบาลเป็นการส่วนตัวการสุ่มเลือกโรงพยาบาลจากตัวอย่างโรงพยาบาล (ระยะที่ 1) อาจเหมาะสมแล้วจึงสัมภาษณ์หรือพยาบาลทั้งหมดในโรงพยาบาลนั้น

การใช้การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์ผู้สัมภาษณ์สามารถทำการสัมภาษณ์หลายครั้งในวันเดียวและในโรงพยาบาลเดียว

ในทางตรงกันข้ามการสุ่มตัวอย่างแบบง่ายอาจทำให้ผู้สัมภาษณ์ต้องใช้เวลาทั้งวันในการเดินทางไปสัมภาษณ์เดี่ยวที่โรงพยาบาลแห่งเดียว

ความได้เปรียบ

อาจมีราคาถูกกว่าแผนการสุ่มตัวอย่างอื่น ๆ เช่นค่าเดินทางและการบริหารจัดการน้อยลง

การทำงานได้

วิธีการสุ่มตัวอย่างนี้คำนึงถึงประชากรจำนวนมาก เนื่องจากกลุ่มเหล่านี้มีขนาดใหญ่การใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างอื่น ๆ จึงมีค่าใช้จ่ายสูงมาก

เศรษฐกิจ

ในวิธีนี้ความกังวลอย่างมากในการใช้จ่ายเช่นการเดินทางจะลดลงอย่างมาก

ตัวอย่างเช่นการรวบรวมข้อมูลจากการสอบสวนในแต่ละครัวเรือนในเมืองจะมีราคาแพงมากในขณะที่การรวบรวมข้อมูลในหลาย ๆ ช่วงตึกจะถูกกว่า ในกรณีนี้การเดินทางจะลดลงอย่างมาก

ความแปรปรวนลดลง

เมื่อพิจารณาการประมาณโดยวิธีอื่นใดจะพบความแปรปรวนที่ลดลงในผลลัพธ์ นี่อาจไม่ใช่สถานการณ์ในอุดมคติตลอดเวลา

การใช้งานหลัก

เมื่อไม่มีกรอบการสุ่มตัวอย่างที่มีองค์ประกอบทั้งหมดสามารถใช้ได้เฉพาะการสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์เท่านั้น

ข้อเสีย

ตัวอย่างที่ลำเอียง

ถ้ากลุ่มตัวอย่างในกลุ่มตัวอย่างมีความคิดเห็นที่เอนเอียงก็แสดงว่าประชากรทั้งหมดมีความคิดเห็นตรงกัน นี่อาจไม่ใช่กรณีจริง

ข้อผิดพลาด

มีข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างที่สูงกว่าซึ่งสามารถแสดงในสิ่งที่เรียกว่า "ผลการออกแบบ"

วิธีความน่าจะเป็นอื่น ๆ ให้ข้อผิดพลาดน้อยกว่าวิธีนี้ ด้วยเหตุนี้จึงไม่แนะนำสำหรับผู้เริ่มต้น

ตัวอย่าง

การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์ใช้เพื่อประเมินการเสียชีวิตในระดับสูงในกรณีต่างๆเช่นสงครามความอดอยากและภัยธรรมชาติ

สุ่มตัวอย่างในขั้นตอนเดียว

องค์กรพัฒนาเอกชนต้องการจัดตั้งกลุ่มตัวอย่างเด็กในเมืองใกล้เคียง 5 แห่งเพื่อให้การศึกษาแก่พวกเขา

ผ่านการสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์แบบขั้นตอนเดียวองค์กรพัฒนาเอกชนจะสามารถสุ่มเลือกประชากร (กลุ่ม) เพื่อสร้างกลุ่มตัวอย่างเพื่อสนับสนุนเด็กที่ไม่ได้รับการศึกษาในเมืองเหล่านั้น

การสุ่มตัวอย่างแบบสองขั้นตอน

เจ้าของธุรกิจกำลังมองหาประสิทธิภาพทางสถิติของโรงงานของเขาซึ่งกระจายอยู่ตามส่วนต่างๆของสหรัฐอเมริกา

เมื่อพิจารณาถึงจำนวนพืชงานที่ทำในแต่ละโรงงานและจำนวนพนักงานต่อโรงงานการสุ่มตัวอย่างในขั้นตอนเดียวจะใช้เวลานานและมีราคาแพง

ดังนั้นจึงมีการตัดสินใจที่จะทำการสุ่มตัวอย่างในสองขั้นตอน เจ้าของสร้างตัวอย่างของคนงานจากโรงงานต่างๆเพื่อสร้างคลัสเตอร์ จากนั้นคุณแบ่งออกเป็นขนาดของโรงงานในสภาพการใช้งาน

การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์แบบสองขั้นตอนถูกสร้างขึ้นโดยใช้เทคนิคการทำคลัสเตอร์อื่น ๆ เช่นการสุ่มตัวอย่างแบบง่ายเพื่อเริ่มการคำนวณ

การสุ่มตัวอย่างแบบหลายขั้นตอน

การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์ทางภูมิศาสตร์เป็นหนึ่งในเทคนิคที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย

แต่ละคลัสเตอร์เป็นพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ เนื่องจากการดำเนินการสำรวจในประชากรที่กระจัดกระจายทางภูมิศาสตร์อาจมีค่าใช้จ่ายสูงจึงสามารถบรรลุเศรษฐกิจขนาดใหญ่ได้มากกว่าการสุ่มตัวอย่างแบบง่ายโดยการจัดกลุ่มผู้ตอบแบบสอบถามที่แตกต่างกันภายในพื้นที่

โดยทั่วไปการบรรลุความแม่นยำเทียบเท่าในการประมาณการต้องเพิ่มขนาดตัวอย่างทั้งหมด แต่การประหยัดต้นทุนอาจทำให้ขนาดตัวอย่างเพิ่มขึ้นได้

ตัวอย่างเช่นองค์กรแห่งหนึ่งตั้งใจจะทำการสำรวจเพื่อวิเคราะห์ประสิทธิภาพของสมาร์ทโฟนทั่วเยอรมนี

คุณสามารถแบ่งประชากรของทั้งประเทศออกเป็นเมือง (กลุ่ม) และเลือกเมืองที่มีประชากรสูงสุดได้ด้วย กรองผู้ที่ใช้อุปกรณ์เคลื่อนที่ด้วย

อ้างอิง

1. Wikipedia สารานุกรมเสรี (2019) การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์ นำมาจาก: en.wikipedia.org.
2. สถิติ Trek (2019) Cluster Sampling คืออะไร? นำมาจาก: stattrek.com.
3. สำรวจได้ (2019) การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์ นำมาจาก: explorable.com.
4. อดีภัต (2019). การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์: คำจำกัดความวิธีการและตัวอย่าง คำถาม Pro นำมาจาก: questionpro.com.
5. CFI (2019). การสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์ นำมาจาก: corporatefinanceinstitute.com.