More Related Content
More from iamthesisTH (20)
Probability sampling with known types
- 2. •การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย
- ขั้นที่ ๑ : กาหนดกรอบตัวอย่างและหมายเลขกากับ
- ขั้นที่ ๒ : ทาการเลือกตัวอย่างโดยใช้ตารางเลขสุ่ม(Random
number) หรือใช้วิธีการจับฉลาก
การใช้ตารางเลขสุ่ม
➢ กาหนดระบบการอ่านให้ชัดเจนว่าจะอ่านในทิศทางใด
➢ กาหนดจานวนหลักที่ต้องการอ่าน
- 3. 00 - 04 05 - 09 10 - 14 …
00 54463 22662 65905 …
01 15389 85205 18850 …
02 85941 40756 82414 …
03 61149 69440 11286 …
04 05219 81619 10651 …
05 41417 98326 87719 …
06 28357 94070 20652 …
07 17783 00015 10806 …
08 40950 84820 29881 …
09 82995 64157 66164 …
- จานวนปรชากร
ทั้งหมด 51 คน -
อ่านจากซ้ายไป
ขวา บนลงล่าง
- ต้องการจานวน
10 ตัวอย่าง
- 4. ◼ การสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม (Cluster sampling)
- เหมาะสาหรับประชากรที่มีหลากหลายลักษณะอยู่ด้วยกัน
- แบ่งประชากรที่มีหลากหลายลักษณะออกเป็นกลุ่ม ๆ แต่ละกลุ่มมีทุก
ลักษณะอยู่ด้วยกัน เท่าเทียมกัน
- สุ่มแบบง่ายจากประชากรกลุ่มย่อยออกมาศึกษาเพียง 1 ถึง 2 กลุ่ม
- 6. ◼ การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น (Stratified sampling)
- เหมาะสาหรับประชากรที่มีหลายลักษณะรวมกัน
- คานวณหาจานวนตัวอย่างที่ต้องการทั้งหมด และหาจานวนตัวอย่างในแต่
ละชั้น
- แบ่งประชากรออกเป็นชั้น ๆ ให้ภายในชั้นมีความคล้ายคลึงกันมากที่สุด
แต่มีความแตกต่างระหว่างชั้นมาก ๆ
- สุ่มแบบง่ายจากทุกระดับชั้นให้ได้จานวนตามสัดส่วนของประชากร
- สร้างกรอบตัวอย่างแล้วสุ่มตัวอย่างจากแต่ละชั้นให้ได้ตามจานวนตัวอย่างที่
ต้องการทั้งหมด
ตัวอย่างแต่ละชั้น = จน.ตัวอย่างที่ต้องการ จน.สมาชิกแต่ละกลุ่ม
จน.สมาชิกทั้งหมด
- 7. ชั้นที่ 1
S1 = 9
ชั้นที่ 2
S2 = 13
ชั้นที่ 3
S3 = 8
ประชากร
N = 500
กลุ่มตัวอย่าง
n = 30
E1 = 150
E2 = 220
Stratified sampling
- 8. ◼ การสุ่มตัวอย่างแบบหลายขั้นตอน (Multi-stage sampling)
- เหมาะสาหรับประชากรมีขนาดใหญ่มาก และกระจัดกระจายและไม่สามารถ
สร้างกรอบการสุ่มตัวอย่างได้
- เริ่มจากการแบ่งประชากรเป็นกลุ่มย่อย ๆ
- สุ่มตัวอย่างออกจากกลุ่มย่อยไปทีละขั้น
- กลุ่มตัวอย่างเป็นตัวแทนของประชากรได้
- 9. ขั้นที่ 1 ขั้นที่ 2 ขั้นที่ 3 ขั้นที่ 4
เหนือ 5 จังหวัด 3 อาเภอ 2 ตาบล
กลาง
อีสาน
ใต้
5 จังหวัด
5 จังหวัด
5 จังหวัด
3 อาเภอ
3 อาเภอ
3 อาเภอ
2 ตาบล
2 ตาบล
2 ตาบล
1 ม.บ้าน
1 ม.บ้าน
1 ม.บ้าน
1 ม.บ้าน