ความหมายของประชากร

1. เมื่อศึกษาเนื้อหาในบทนี้จบ นิสิตสามารถ
◦1. บอกความหมายของประชากรและกลุ่ม
ตัวอย่างได้ถูกต้อง
◦2. เลือกใช้เทคนิคการสุ่มตัวอย่างให้เหมาะสม
กับสถานการณ์ได้ถูกต้อง
◦3. คานวณขนาดของกลุ่มตัวอย่างได้ถูกต้อง
1

2. ความหมายทั่วไป หมายถึง ประชาชน พลเมือง แต่ใน
ความหมายของการวิจัยมีความหมายกว้างกว่านั้น
อาจหมายถึง ประชากร พลเมือง สัตว์ หรือสิ่งของที่
แสดงความเป็นกลุ่มก้อน หรืออยู่ร่วมกัน ของแต่ละ
หน่วยที่มีลักษณะบางประการที่กาหนดไว้เหมือนกัน

3. 1. ประชากรที่มีจานวนจากัด หมายถึง ประชากรที่สามารถนับ
จานวนได้ครบถ้วน เช่น จานวนนักศึกษามหาวิทยาลัยบูรพา ปี
การศึกษา 2556
2. ประชากรที่มีจานวนไม่จากัด หมายถึงประชากรที่ไม่สามารถ
นับจานวนได้ครบถ้วน เนื่องจากมีจานวนมากจนไม่สามารถนับ
จานวนที่แน่นอนได้ เช่น จานวนหยดน้าในโลก จานวนต้นหญ้าใน
สนาม หรือ ฝุ่นละอองในอากาศ เป็นต้น
3

4. เราศึกษาเรื่องราวของผู้ที่อาศัยในกรุงเทพฯ
4
ทุกคนที่อาศัยในกรุงเทพฯ ก็เป็นกลุ่มประชากร
เราอาจกาหนดขอบเขตของประชากรว่า เป็นเด็กอายุต่ากว่า
15 ปี ที่อาศัยอยู่ในเขตยานวา
ขอบเขตของประชากรจะกาหนดเฉพาะตามจุดมุ่งหมายของ
ผู้วิจัยในแต่ละครั้ง

5.  สมาชิกกลุ่มย่อย ๆ ของประชากรที่ผู้วิจัยต้องการ
ศึกษา ซึ่งผู้วิจัยนามาใช้เป็นตัวแทนเพื่อศึกษา
คุณลักษณะของประชากร หรือใช้แทนคุณลักษณะ
ของประชากร
 ตัวแทนในที่นี้หมายถึงการมีคุณสมบัติต่างๆ
ครบถ้วนเท่าเทียมกัน
5

6.  กลุ่มตัวอย่างที่เป็นตัวแทนที่ดี หมายถึง กลุ่มตัวอย่างที่
ค่าสถิติ (statistic) ที่คานวณได้มีค่าใกล้เคียงหรือ
เกือบเท่ากับค่าพารามิเตอร์ (Parameter) ของ
ประชากร
 การได้กลุ่มตัวอย่างที่ดี ต้องคานึงถึงหลัก 2 ประการคือ
การเลือกกลุ่มตัวอย่างให้เป็นตัวแทนได้จริงๆ และมี
จานวนเหมาะสมคือมีจานวนมากพอที่จะทดสอบความ
น่าเชื่อถือโดยวิธีการทางสถิติได้
6

7.  กระบวนการเลือก “กลุ่มตัวอย่าง” จากประชากร
ทั้งหมด เพื่อให้กลุ่มตัวอย่างนี้ทาหน้าที่แทน
ประชากรในการให้ข้อมูล
7

8.  การเลือกตัวอย่างขึ้นมาเป็นตัวแทนในการศึกษา
โดยสมาชิกของกลุ่มตัวอย่างที่เลือกขึ้นมานั้นมี
โอกาสได้รับการเลือกเท่าๆ กัน ก็คือถูกเลือกขึ้นมา
โดยปราศจากความลาเอียง (bias) เพื่อค่าสถิติ
(Statistic) ที่คานวณได้จากกลุ่มตัวอย่างจะมีค่า
ใกล้เคียงหรือเกือบเท่าค่าพารามิเตอร์ของประชากร
8

9. 1. ค่าพารามิเตอร์ (Parameter) หมายถึง ค่าของ
ผลการวิเคราะห์ที่คานวณได้จากประชากร ซึ่งเรียกทั่วไปว่า
ค่าประชากร ในทางสถิติมักใช้แทนด้วยอักษรกรีก เช่น
ค่าเฉลี่ย อ่านว่า มิว (Mu)
ส่วนเบี่ยงแบนมาตรฐาน อ่านว่า ซิกม่า (Sigma)
ความแปรปรวน
9


2


10. 2. ค่าสถิติ (Statistic) หมายถึง ค่าของผลการ
วิเคราะห์ที่คานวณได้จากตัวอย่าง ซึ่งเรียกทั่วไปว่า ค่ากลุ่ม
ตัวอย่าง ในทางสถิติมักใช้แทนด้วยอักษรโรมัน เช่น
ค่าเฉลี่ย ใช้ อ่านว่า เอ็กบาร์ (Mean)
ส่วนเบี่ยงแบนมาตรฐาน ใช้ หรือ
ย่อมาจาก Standard Deviation
10
X
..DS S

11.  การวิจัยทางพฤติกรรมศาสตร์และสังคมศาสตร์มักมีจุดมุ่งหมาย
เพื่ออธิบาย หรือสรุปคุณลักษณะของประชากรที่ทาการศึกษา
โดยปกติผู้วิจัยสามารถเก็บข้อมูลจากประชากรทั้งหมด ถ้าทาได้
ก็ต้องสิ้นเปลืองค่าใช้จ่ายสูงมากและใช้เวลานาน
 เรามีเทคนิคการสุ่มตัวอย่างเพื่อสุ่มตัวแทนประชากรบางส่วนมา
ศึกษาและใช้วิธีทางสถิติมาวิเคราะห์ข้อมูล เมื่อได้ผลก็อ้างอิง
ไปสู่ประชากรได้
11

12.  ประหยัดค่าใช้จ่าย เวลา และแรงงาน
 รวบรวมข้อมูลได้เร็วและง่ายกว่าการรวบรวมทั้งหมด
 มีความเชื่อมั่นและแม่นยามากกว่า สามารถลงลึกใน
รายละเอียด สามารถควบคุมการทดลอง และสามารถ
ติดตามแปรผลได้
 ข้อมูลบางอย่างผู้วิจัยไม่จาเป็นต้องศึกษาจากประชากร

13. 1. วิเคราะห์จุดมุ่งหมายของการวิจัยให้ชัดเจน เพื่อทราบว่า
ประชากรคือใคร และคุณลักษณะที่จะศึกษาคืออะไร ถ้าผู้วิจัย
วิเคราะห์จุดมุ่งหมายไม่ละเอียด จะพบปัญหาตอนหลัง เช่นเลือก
กลุ่มไม่สมบูรณ์ครบถ้วน
13
2. ให้คาจากัดความของประชากร หมายถึง การระบุขอบเขตและ
คุณลักษณะของประชากรที่ศึกษา เพื่อให้ทราบว่าประชากรที่ศึกษามี
ขอบเขตกว้างแค่ไหน คุณลักษณะที่ต้องการศึกษาคืออะไรบ้าง เพื่อให้
สามารถเลือกกลุ่มตัวอย่างได้ครอบคลุมลักษณะของประชากรที่
ต้องการศึกษา

14. 3. กาหนดหน่วยของตัวอย่าง (Sampling unit) คือ หน่วยที่
ผู้วิจัยใช้เป็นหลักในการสุ่ม เช่น หน่วยตัวอย่างอาจเป็น จังหวัดแต่ละ
จังหวัด โรงเรียนแต่ละโรงเรียน ชั้นเรียนแต่ละชั้นเรียน
14
4. กาหนดขอบข่ายประชากร (Population frame) คือ
การรวบรวมรายชี่หรือบัญชีรายชื่อหน่วยตัวอย่างให้ถูกต้อง
ครบถ้วน จะทาให้ทราบขนาดของประชากร

15. 5. ประมาณขนาดกลุ่มตัวอย่าง (Sample size) และกาหนด
ระดับความถูกต้องแม่นยา (Precision) คือ ผู้วิจัยต้องพิจารณา
ว่าเรื่องที่วิจัยนั้นควรใช้กลุ่มตัวอย่างขนาดเท่าใด จึงจะเหมาะสม
15
6. วิธีเลือกกลุ่มตัวอย่าง และวางแผนการสุ่ม

16.  การเลือกกลุ่มตัวอย่างเพื่อการวิจัยมีขั้นตอนที่
สาคัญคือ กาหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่าง
และการเลือกเทคนิคสุ่มตัวอย่าง

17. ◦ในการทาวิจัย ผู้วิจัยควรใช้กลุ่มตัวอย่างที่มีขนาดใหญ่
ไว้ก่อน เพื่อให้เกิดความผิดพลาดน้อยที่สุด (พวงรัตน์
ทวีรัตน์, 2540)
17

18. 1. ความเหมือนกัน (homogeneity)
2. ขนาดของประชากร (size of population)
3. ต้นทุน (cost)
4. ความแม่นยา ชัดเจน (precision) มักกาหนดในรูป
ของระดับนัยสาคัญทางสถิติ เช่น .05 .01 .001
18
Felix Librero (1985)

19. 1. การกาหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่างโดยใช้เกณฑ์
◦ ประชากรมีจานวนเป็นเลขหลักร้อยใช้กลุ่มตัวอย่าง15 – 30 %
◦ ประชากรมีจานวนเป็นเลขหลักพันใช้กลุ่มตัวอย่าง10 – 15 %
◦ ประชากรมีจานวนเป็นเลขหลักหมื่นใช้กลุ่มตัวอย่าง5 – 10 %
*** อย่างไรก็ตาม กลุ่มตัวอย่างทั้งหมดไม่จาเป็นต้องมีจานวน
เกิน 2,500 คน

20. 2. การกาหนดขนาดกลุ่มตัวอย่างโดยใช้สูตรทางสถิติ
มีสูตรทางสถิติที่ใช้คานวณหาขนาดของกลุ่มตัวอย่างได้หลายสูตร แต่ที่นิยม
ที่สุดได้แก่สูตรของ Taro Yamane ซึ่งมีสมาการ ดังนี้
n = N/(1 + Ne2)
โดยที่ n แทน ขนาดของกลุ่มตัวอย่าง
N แทน ขนาดของประชากร
e แทน ความคลาดเคลื่อนของการสุ่มตัวอย่าง
หมายเหตุ Yamane ได้สร้างตารางสาเร็จรูปให้สามารถเทียบจานวนกลุ่ม
ตัวอย่างได้เลยโดยไม่ต้องคานวณ นักศึกษาสามารถ download ตารางนี้
ได้จาก www.narinsite.com

21. 3. การกาหนดขนาดกลุ่มตัวอย่างตามจุดมุ่งหมายของ
การศึกษา (purposeful Sampling)
เป็นการกาหนดขนาดกลุ่มตัวอย่างที่ยืดหยุ่นตาม
ลักษณะของการศึกษา
ส่วนใหญ่เป็นการศึกษาเชิงลึก โดยยกเป็นกรณีศึกษา

22.  แบ่งได้เป็น 2 ประเภท ใหญ่ ๆ ได้แก่
1. การสุ่มตัวอย่างโดยอาศัยหลักความน่าจะเป็น
(Probability Random Sampling) เป็นการสุ่ม
ตัวอย่างที่ยอมรับกันว่าเป็นวิธีที่ดีสาหรับการวิจัย
เชิงปริมาณ และทาให้ผลการวิจัยมีความ
คลาดเคลื่อนน้อย ต้องมีการเตรียมตัวล่วงหน้า
มีกฎเกณฑ์มาก สิ้นเปลืองค่าใช้จ่ายสูง แต่ได้รับ
ข้อมูลค่อนข้างสมบูรณ์แบบ

23.  การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย (Simple random sampling) เหมาะ
กับกรณีที่มีจานวนประชากรไม่มากนัก และผู้วิจัยมีบัญชีรายชื่อ
ของประชากรไว้แล้ว ให้ลงรหัสกับประชากรทุกคน จากนั้นให้
สุ่มเลือกกลุ่มตัวอย่าง โดยวิธีการสุ่มที่นิยมจะมี 3 ลักษณะ
ได้แก่
◦ การใช้ตารางสุ่ม (Random table)
◦ การจับฉลาก
◦ การใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์
หมายเหตุ สาหรับตารางสุ่ม นักศึกษาสามารถ download ได้จาก www.narinsite.com

24.  การสุ่มตัวอย่างแบบมีระบบ (Systematic Sampling) เป็นการสุ่มตัวเลข
มาเพียงตัวเลขเดียวจากช่วงตัวเลข เช่น เริ่มต้นจากการเลือกหมายเลข
4 จากนั้นให้เว้นไปทุก ๆ 10 หมายเลข เป็นต้น
 การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งกลุ่มย่อย (Stratified random Sampling) เป็น
การจัดกลุ่มย่อยให้ประชากรตามลักษณะที่คล้ายคลึงกันก่อน จากนั้นจึง
สุ่มเลือกจากกลุ่มย่อยดังกล่าวนั้นอีกครั้ง
 การสุ่มตัวอย่างแบบจัดกลุ่มตามลาดับขั้น (Multistage cluster Sampling)
ใช้ในกรณีที่ประชากรมีจานวนมาก ผู้วิจัยไม่สามารถรวบรวมรายชื่อได้
หรือประชากรมีลักษณะใกล้เคียงกัน และกระจัดกระจาย ทาโดยแบ่ง
ประชากรออกเป็นกลุ่มตามภูมิศาสตร์ จากนั้นจึงสุ่มจากกลุ่มย่อยอีกครั้ง

25.  การศึกษาเรื่อง “ทัศนคติของนักเรียนชั้นมัธยมปลายในเขตจังหวัด
ภาคเหนือ ต่อการนาเสนอข่าวการเมืองของสถานีวิทยุกระจายเสียงแห่ง
ประเทศไทย”
ภาคเหนือ
จังหวัด จังหวัด
อาเภอ อาเภอ อาเภอ อาเภอ
โรงเรียนโรงเรียนโรงเรียนโรงเรียนโรงเรียนโรงเรียนโรงเรียนโรงเรียน
นักเรียน
นักเรียน นักเรียน นักเรียน นักเรียน นักเรียน นักเรียน นักเรียน
นักเรียน นักเรียน นักเรียน นักเรียน นักเรียน นักเรียน นักเรียน นักเรียน

26.  ส่วนใหญ่เป็นการสุ่มตัวอย่างโดยอาศัยหลักความ
ง่าย สะดวก ประหยัด ไม่ต้องเตรียมตัวล่วงหน้า
มากนัก ไม่มีกฎเกณฑ์แน่นอน การดาเนินการ
เช่นนี้ เหมาะกับการวิจัยเรื่องกว้าง ๆ ทั่ว ๆ ไป
ที่ต้องการคาตอบเฉพาะหน้าอย่างรวดเร็ว อย่างไร
ก็ดี สาหรับการวิจัยเชิงคุณภาพ การสุ่มตัวอย่าง
ลักษณะนี้มีความสาคัญอย่างยิ่ง
26

27.  ขนาดของตัวอย่าง (Sample size) หมายถึง จานวนหน่วยของกลุ่ม
ตัวอย่างที่ได้รับการเลือกจากประชากร
 กลุ่มตัวอย่างควรมีขนาดเท่าใดจึงมีความเหมาะสม จะต้องพิจารณา
จากการกาหนดระดับความถูกต้องแม่นยา (precision) ซึ่งก็คือการ
กาหนดระดับนัยสาคัญทางสถิตินั่นเอง ส่วนใหญ่จะกาหนดไว้ที่ระดับ
.01 .05 .10 เป็นต้น การกาหนดระดับนัยสาคัญทางสถิติ ที่ .05
หมายความว่างานวิจัยนั้นเชื่อถือได้ 95% หรือมีความคลาดเคลื่อน 5%
ตัวอย่าง
ประชากร

28.  การสุ่มตัวอย่างแบบบังเอิญ (Accidental Sampling) การสุ่มลักษณะนี้ไม่
สนใจเรื่องการเป็นตัวแทนของประชากรมากนัก ผลที่ได้ไม่สามารถอ้างอิง
ได้อย่างเที่ยงตรง
 การสุ่มตัวอย่างโดยการกาหนดสัดส่วน (Quota Sampling)
 การสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง (Purposive Sampling)
 การสุ่มตัวอย่างโดยใช้หลักอาสาสมัคร (Volunteer Sampling)
 การสุ่มตัวอย่างโดยอาศัยหลักเครือข่าย (Network Sampling) หรือ
บางครั้งเรียกว่า เทคนิคก้อนหิมะ (Snowball technique)
 การสุ่มตัวอย่างแบบยึดจุดมุ่งหมายของการศึกษาเป็นหลัก (Purposeful
Sampling)

29.  นอกจากพิจารณาเรื่องของความถูกต้องแม่นยาแล้ว
ควรพิจารณาถึงสิ่งต่อไปนี้
1) ลักษณะความแตกต่างของประชากร
(variation of population) หากแตกต่างกันมากก็ควรใช้
จานวนตัวอย่างมาก
2) ขนาดของประชากร (size of population)
หากขนาดของประชากรใหญ่มากก็ควรใช้จานวนตัวอย่าง
มาก
3) งบประมาณ (Budget) จานวนตัวอย่างต้องไม่
มากจนเกินกว้างบประมาณการวิจัยจะทาได้
ประชากร
ตัวอย่าง

30.  อย่างไรก็ตามขนาดของตัวอย่างที่เหมาะสมตามวิธีการทางสถิติ อาจ
คานวณได้ใน 2 กรณี ดังนี้
1. กรณีที่ทราบจานวนประชากร อาจใช้วิธีของ ยามาเน่
(Taro Yamane)หรืออาจใช้ตาราง Krejcie & Morgan กาหนด
ขนาดตัวอย่าง
2. กรณีไม่ทราบขนาดประชากร ใช้สูตรของ W.G.cochran
ประชากร ตัวอย่าง

31. วิธีของ ยามาเน่ (Taro Yamane)
การกาหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่าง (ต่อ)
n = N / 1+Ne2
เมื่อ n คือ ขนาดกลุ่มตัวอย่าง
N คือ ขนาดประชากร
e คือ คลาดคลาดเคลื่อนของกลุ่มตัวอย่าง
ที่ยอมรับได้ 5 % หรือ 0.05 โดยต้องมีประชากร 500 คน ขึ้นไป

32. โดยใช้ตาราง Krejcie & Morgan
จำนวน
ประชำกร
จำนวนกลุ่ม
ตัวอย่ำง
จำนวน
ประชำกร
จำนวนกลุ่ม
ตัวอย่ำง
จำนวน
ประชำกร
จำนวนกลุ่ม
ตัวอย่ำง
10 10 120 92 500 217
20 19 140 103 600 234
30 28 160 113 700 254
40 36 180 123 1000 278
50 44 200 132 1500 306
60 52 250 152 2000 322
70 59 300 169 5000 357
80 66 360 186 10000 370
90 73 400 196 50000 381
100 80 460 210 100000 384

33. กรณีใช้สูตรของ W.G.cochran
N = P( 1-P2 ) /d2
เมื่อ n คือ จานวนกลุ่มตัวอย่างที่ต้องการ
P คือ สัดส่วนของประชากรที่ผู้วิจัยต้องการสุ่ม
Z คือ ระดับความมั่นใจที่กาหนด หรือระดับนัยสาคัญทาง
สถิติ เช่น Z ที่ระดับนัยสาคัญ 0.05 เท่ากับ 1.96 (ความเชื่อมั่น95%)
Z ที่ระดับนัยสาคัญ 0.01 เท่ากับ 2.58 (ความเชื่อมั่น99%)
d คือ สัดส่วนความคลาดเคลื่อนที่ยอมให้เกิดขึ้นได้

34. การเลือกกลุ่มตัวอย่างเพี่อจะมาเป็นตัวแทนในการศึกษาวิจัยมี
เทคนิคการเลือกอยู่ 2 ประเภทได้แก่
1.การเลือกโดยไม่ใช้หลักทฤษฎีความน่าจะเป็น (Non probability
sampling)
2. การเลือกกลุ่มตัวอย่างโดยใช้หลักทฤษฎีความน่าจะเป็น
(probability sampling)

35. 1. การสุ่มกลุ่มตัวอย่างโดยไม่อาศัยทฤษฎีความ
น่าจะเป็น (Non probability sampling) เป็น
การสุ่มกลุ่มตัวอย่างที่ไม่สามารถประมาณค่า
ความน่าจะเป็นของแต่ละหน่วยที่ถูกเลือกเป็น
ตัวอย่างได้ และไม่มีหลักประกันว่าทุกหน่วย
ของประชากรจะมีโอกาสได้รับเลือกเป็นกลุ่ม
ตัวอย่างเท่า ๆ กัน

36. วิธีการสุ่มกลุ่มตัวอย่างโดยไม่อาศัยทฤษฎีความน่าจะเป็น ทาได้หลายวิธีดังนี้
1.1 การสุ่มแบบบังเอิญ (Accidental sampling) เป็นการเลือกหน่วยประชากรที่พบ
หรือสามารถหาได้สะดวกจนครบตามจานวนที่ต้องการ
1.2 การสุ่มแบบเจาะจงหรือสุ่มแบบมีจุดมุ่งหมาย (Purposive sampling) เป็นการ
สุ่มตัวอย่างตามจุดมุ่งหมายและชนิดของงานวิจัย
1.3 การสุ่มแบบโควต้า (Quota sampling) เป็นการสุ่มตัวอย่างโดยจาแนกประชากร
ออกเป็นส่วน ๆ ก่อนโดยมีหลักจาแนกว่าตัวแปรที่ใช้ในการจาแนกนั้น ควรจะมี
ความสัมพันธ์กับตัวแปรที่จะรวบรวม

37. 1.4 การสุ่มแบบลูกโซ่ (Snowball sampling) เป็นการสุ่ม
โดยการรวบรวมข้อมูลจากตัวอย่างจานวนน้อย ๆ
ซึ่งเป็นกลุ่มตัวอย่างที่หาได้ง่ายที่สุดก่อน หลัก
จากนั้นใช้กลุ่มตัวอย่างเป็นเครื่องชี้นาไปหากลุ่ม
ตัวอย่างอื่น ๆ จนทาให้ขนาดของตัวอย่างใหญ่ขึ้น
เรื่อย ๆ จนเพียงพอต่อความต้องการ

38. เป็นวิธีการสุ่มตัวอย่างที่คานึงถึงความน่าจะเป็นซึ่งสมาชิกแต่ละหน่วยของ
ประชากรจะทราบโอกาสที่จะได้รับเลือกให้เป็นตัวอย่างของการวิจัย หมายถึง
สมาชิกแต่ละหน่วยมีโอกาสได้รับการเลือกมาเป็นกลุ่มตัวอย่างเท่า ๆ กัน
วิธีการสุ่มกลุ่มตัวอย่างโดยอาศัยทฤษฎีความน่าจะเป็น ทาได้หลายวิธีดังนี้
2.1 การสุ่มอย่างง่าย (Simple random sampling) คือ ให้แต่ละหน่วยตัวอย่างของ
ประชากรมีโอกาสได้รับเลือกเท่า ๆ กัน และการเลือกแต่ละหน่วยตัวอย่างเป็นอิสระ
จากกัน สามารถดาเนินการได้ 2 วิธีดังนี้
1. การจับฉลาก
2. การใช้ตารางเลขสุ่ม
2. การสุ่มกลุ่มตัวอย่างโดยอาศัยทฤษฎีความน่าจะเป็น

39. 2.2 การสุ่มแบบแบ่งชั้น
หรือตามระดับชั้น
(Stratified random
sampling) การสุ่มโดยวิธี
นี้มักจะใช้ประชากรที่มี
ลักษณะแตกต่างกันมาก
จนสามารถแยกเป็นกลุ่ม
ย่อย ๆ ตามลักษณะที่
แตกต่างกัน แล้วทาการ
สุ่มตัวอย่าง

40. 2.3 การสุ่มแบบมีระบบ (Systematic random sampling) ใช้
กรณีที่ประชากรจัดเรียงไว้อย่างเป็นระบบอยู่แล้ว เช่น
เลขที่บ้าน เลขโทรศัพท์ เลขทะเบียนรถยนต์ เป็นต้น
อาจสุ่มโดยกาหนดหมายเลขหรือช่วงห่างการสุ่มได้ เช่น
สมมติประชากรมี 15 รายต้องการตัวอย่าง 5 ราย
ช่วงห่างการสุ่ม = 15 / 5 = 3
วิธีการสุ่ม คือ จับฉลากจุดเริ่มต้นแล้วนับไปทีละ 5 หน่วยเป็น
ตัวอย่างที่สุ่มได้ตามต้องการ จากภาพ จับฉลากเริ่มต้นได้ที่
หมายเลข 4 จะได้ตัวอย่าง 5 ตัวอย่าง คือ ประขากร
หมายเลข 4, 6, 9, 13, และ 15
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

41. 2.4 การสุ่มแบบแบ่งกลุ่ม (Cluster or
area random sampling) ใช้ใน
กรณีที่ประชากรอยู่อย่างกระจัด
กระจายเป็นกลุ่ม ๆ การสุ่มโดย
เลือกกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งมาทาการ
สุ่มตัวอย่าง เช่น ในภาคอีสานมี
หลายจังหวัด เลือก 1 จังหวัด
เป็นกลุ่มที่จะสุ่มตัวอย่าง
ภาคอีสาน
จังหวัด1จังหวัด2
จังหวัด3
จังหวัด2
กลุ่มตัวอย่ำงจำกจังหวัด 2

42. 2. 5 การสุ่มหลายขั้นตอน
(Multistage random sampling)
เป็นการสุ่มตัวอย่างกรณีประชากร
มีขนาดใหญ่มาก สามารถแบ่งเป็น
กลุ่ม ๆ และแต่ละกลุ่มยังแบ่งย่อย
ๆ ได้อีก การสุ่มจึงทาได้มากกว่า
1 ขั้น แต่ละขั้นอาจใช้วิธีการสุ่ม
ต่างกันไปตามความเหมาะสม
ภำคอีสำน
อีสำนตอนบน อีสำนตอนล่ำง
จังหวัด1 จังหวัด2 จังหวัด1 จังหวัด2
อำเภอ ก. อำเภอ ข. อำเภอ ค. อำเภอ ง.
ตัวอย่ำงสุ่มแบบง่ำยจำก 4 อำเภอ

43.  มีขนาดเหมาะสม : เพียงพอที่จะใช้ค่าของตัวอย่างสรุป
อ้างอิงไปสู่ประชากรได้ด้วยวิธีการทางสถิติ
 สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ : ตัวอย่างสามารถให้ข้อมูล
ครอบคลุมตามปัญหาการวิจัย
 ควรเป็นตัวแทนที่มาจากทุกลักษณะที่เป็นไปได้ของ
ประชากร : มีโอกาสถูกเลือกเท่าๆกัน

44. ไม่คานึงความน่าจะเป็น
(Non-Probability)
1. แบบมีจุดมุ่งหมาย
(Purposive Sampling)
2. แบบตามสะดวก
(Convenient Sampling)
3. แบบลูกโซ่/หิมะ
(Chain /Snowball Sampling)
4. แบบโควตา
(Quota Sampling)
คำนึงควำมน่ำจะเป็น (Probability)
1. แบบอย่ำงง่ำย
( Simple Random Sampling)
2. แบบมีระบบ
(Systematic Random Sampling )
3. แบบแบ่งชั้นภูมิ
(Stratified Random Sampling)
4. แบบแบ่งกลุ่ม
( Cluster Random Sampling)
5. แบบหลำยขั้นตอน (Multi-Stage
Random Sampling)

45.  เหมาะสาหรับประชากรที่ไม่มีลักษณะแตกต่างกันมาก
 ทุกหน่วยของประชากรมีโอกาสเลือกเท่ากัน

46. ประชำกรที่มีหน่วยคล้ำยกัน
ตัวอย่ำง

47. 1.1 วิธีจับฉลาก
- ใส่คืน
- ไม่ใส่คืน
1.2 ใช้ตารางเลขสุ่ม
1.3 การใช้โปรแกรมการสุ่ม
(www.mibkm.com/spss.exe)
วิธีกำรสุ่มอย่ำงง่ำย ( Simple Random Sampling)

49. 3941 1132 2271 2457 4532
8915 2155 3484 7801 0932
3962 6179 1507 2567 6734
5449 4219 6262 6278 4562
1342 2102 0902 4560 6739
3594 1295 7766 1122 1076

50.  โดยการสุ่มจากข้อมูลมีการเรียงระบบไว้แล้ว
 ขั้นที่ 1 หาช่วงการสุ่ม (Sampling Interval)
 ขั้นที่ 2 กาหนดหมายเลขแก่ประชากรตามรายชื่อที่เรียงกันอยู่แล้ว
ตามลาดับโดยเริ่มจาก 001 ไป จนถึงประชากรคนสุดท้าย
 ขั้นที่ 3 สุ่มหน่วยเริ่มต้น ซึ่งอาจใช้วิธีสุ่มอย่างง่าย
 ขั้นที่ 4 หาหน่วยตัวอย่างต่อๆไป จนได้ครบตามจานวนที่ต้องการ

51. กำรสุ่มตัวอย่ำงแบบแบ่งชั้นภูมิ (Stratified Sampling)
คือ กำรสุ่มตัวอย่ำงที่มีกำรแบ่งประชำกรออกเป็นส่วนย่อยๆ แต่ละส่วนย่อย
จะถูกเรียกเป็น “ชั้นภูมิ” ต่อจำกนั้นจึงสุ่มเลือกตัวอย่ำงจำกแต่ละชั้นภูมิ
เช่น มหำวิทยำลัยบูรพำได้แบ่งคณะเป็น 7 คณะ ในที่นี้ “คณะ” จะ
เรียกเป็น “ชั้นภูมิ” ต่อจำกนั้นจึงสุ่มเลือกตัวอย่ำงจำกแต่ละคณะ (ชั้นภูมิ)
มำทำกำรเก็บรวบรวมข้อมูล

53.  1. กาหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่าง
 2. จาแนกประชากรตามชั้นภูมิเป็นกลุ่ม ๆ
 3. แบ่งจานวนกลุ่มตัวอย่างตามสัดส่วนของประชากรแต่ละ
ชั้นภูมิ
 4. ใช้การสุ่มอย่างง่าย (Simple Random Sampling) เพื่อสุ่ม
ตัวอย่างแต่ละกลุ่ม

54. คือ การสุ่มตัวอย่างที่มีการรวมหน่วยต่างๆ เข้าไว้เป็นกลุ่มๆที่มีลักษณะ
คล้ายคลึงกัน แล้วทาการเลือกกลุ่มเหล่านี้มาเท่ากับจานวนที่กาหนดไว้ และ
เก็บรวบรวมข้อมูลจำกหน่วยทุกหน่วยในกลุ่มที่ตกเป็นตัวอย่ำง
กำรสุ่มตัวอย่ำงแบบกลุ่ม (Cluster Sampling)

55. กำรสุ่มตัวอย่ำงแบบหลำยขั้น (Multi-stage Sampling)
คือกำรสุ่มตัวอย่ำงที่ทำเป็นขั้นๆ หลำยขั้นตอนด้วยกัน กำรสุ่มตัวอย่ำง
แต่ละขั้นจะใช้วิธีกำรสุ่มตัวอย่ำงแบบใดก็ได้ กำรเก็บรวบรวมข้อมูลจะเก็บ
จำกหน่วยที่สุ่มมำได้ ในขั้นสุดท้ำย
ขั้นที่ 1 สุ่มจังหวัด
ขั้นที่ 2 สุ่มโรงเรียนจำกจังหวัดที่สุ่มมำได้
ขั้นที่ 3 สุ่มนักเรียนจำกโรงเรียนที่สุ่มมำได้
เก็บรวบรวมข้อมูลจำกคนงำนที่สุ่มมำได้ ในขั้นที่ 3
“ กำรสุ่มตัวอย่ำงแบบ 3 ขั้น ”
เช่น

56. เช่น กำหนดให้จังหวัดในเขตปริมณฑลเป็นชั้นภูมิ
- สุ่มนักเรียนจำกโรงเรียนที่สุ่มมำได้ในขั้นที่ 1
เก็บรวบรวมข้อมูลจำกคนที่สุ่มมำได้ ในขั้นที่ 2
กำรสุ่มตัวอย่ำงแบบแบ่งชั้นภูมิชนิดสุ่มสองขั้น
(Stratified Two-stage Sampling)
ขั้นที่ 1
- สุ่มโรงเรียนในแต่ละจังหวัดมำจำนวนหนึ่ง
ขั้นที่ 2

58.  มหาวิทยาวิทยาลัยแห่งหนึ่งมี 4 คณะได้แก่
◦ คณะครุศาสตร์ (1,000 คน)
◦ คณะวิทยาศาสตร์เทคโนโลยี (2,000 คน)
◦ คณะวิทยาการจัดการ (2,500 คน)
◦ คณะมนุษย์ศาสตร์ (1,500 คน)
มีนักศึกษารวม 7,000 คน (สมมุติ) นักวิจัยต้องการศึกษา
พฤติกรรมการดาเนินชีวิตแบบพอเพียงของนักศึกษา โดย
ใช้คณะเป็นชั้นภูมิโดยคานวณตัวอย่างได้ 450 คน

59. นร.ผป.>40,0
00
(300คน)
นร.ผป.39,999-
10,000
(200 คน)
นร.ผป.<10,000
(300 คน)
260x 300
800
260x 200
800
260x 300
800
= 97.5 คน = 65 คน = 97.5 คน

60.  มหาวิทยาวิทยาลัยแห่งหนึ่งมี 4 คณะได้แก่
◦ คณะครุศาสตร์ (1,000 คน)
◦ คณะวิทยาศาสตร์เทคโนโลยี (2,000 คน)
◦ คณะวิทยาการจัดการ (2,500 คน)
◦ คณะมนุษย์ศาสตร์ (1,500 คน)
นักวิจัยต้องการศึกษาพฤติกรรมการดาเนินชีวิตแบบพอเพียง
ของนักศึกษา โดยใช้คณะเป็นชั้นภูมิ

61.  ประชากร 7000 คน ต้องการความเชื่อมั่น 95 %
 คานวณขนาดกลุ่มตัวอย่าง โดยใช้สูตรอย่างง่ายของ ยามาเน่
 คานวณกลุ่มตัวอย่าง คณะครุศาสตร์
61
n = N / 1+Ne2
เมื่อ n คือ ขนาดกลุ่มตัวอย่าง
N คือ ขนาดประชากร
e คือ คลาดคลาดเคลื่อนของกลุ่มตัวอย่าง
ที่ยอมรับได้ 5 % หรือ 0.05 โดยต้องมีประชากร 500 คน ขึ้นไป 37.378
5.18
7000
)05(.70001
7000
2


n
54054.01000
7000
378
1000 n

62. ครุศาสตร์ วิทยาศาสตร์ การจัดการ มนุษย์
1000 x 378
7000
2000 x 378
7000
2500 x 378
7000
1500 x 378
7000
54 108 135 81

63. คณะ ประชากร กลุ่มตัวอย่าง
ครุศาสตร์ 1000 54
วิทยาศาสตร์ 2000 108
การจัดการ 2500 135
มนุษยศาสตร์ 1500 81
รวม 7000 378
63

64. 64
End