1. ประชากร

2. ประชากร (Population)
หมายถึงรายการทั้งหมดหรื อสมาชิกทั้งหมดของหน่วย
หรื อสิ่ งที่ถูกเลือกเพื่อใช้ในการเก็บรวบรวมข้อมูล
่
และต้องปรากฏอยูใน ขณะที่ทาการวิจย
ํ
ั

3. ประเภทของประชากร
ประชากรที่มีจานวนจํากัดหรื อนับถ้วน (Finite
ํ
population) สามารถนับจํานวนได้แน่นอน เช่น
จํานวนนักศึกษา จํานวนบริ ษท จํานวนหนังสื อใน
ั
หมวดคอมพิวเตอร์ของห้องสมุดมหาวิทยาลัยแห่ง
หนึ่ง เป็ น

4. ประชากรที่มีจานวนไม่จากัด (Infinite
ํ
ํ
population) ซึ่งไม่สามารถนับจํานวน
ประชากรได้แน่นอน เช่น จํานวนเม็ดทราย
เม็ดข้าว ปริ มาณนํ้าในมหาสมุทร เป็ นต้น

5. ประชากรที่ใช้ในการวิจยอาจจะหมายถึง คน สัตว์ สิ่ งของ สถานที่ ดังเช่น
ั
 หนังสื อ หนังสื ออ้างอิง บทความในสารานุกรม รายการบรรณานุกรม
ท้ายเล่มของบทความ
 จังหวัด อําเภอ ตําบล
 สัตว์ป่า เสื อ เสื อดาว
 ข้าราชการ ข้าราชการสังกัดมหาวิทยาลัย บุคลากรห้องสมุด บรรณารักษ์
บรรณารักษ์บริ การตอบคําถาม บรรณารักษ์ให้บริ การตอบคําถามผ่าน
เว็บไซต์ บรรณารักษ์ให้บริ การตอบคําถามผ่านกระดานสนทนา

6. กลุ่มตัวอย่าง (Sample)
หมายถึงหน่วยหรื อองค์ประกอบบางส่ วนที่ถูกเลือกมา
จากประชากรทั้งหมด เนื่องจากไม่สามารถศึกษา
ประชากรทั้งหมด ทําให้ผวจยต้องเลือกศึกษา
ู้ ิ ั
บางส่ วนเพื่อใช้เป็ นตัวแทนในการศึกษา

7. การสํารวจห้องสมุดมหาวิทยาลัย 20 แห่ ง จาก
ห้องสมุดมหาวิทยาลัยทั้งหมด
การศึกษาบรรณารักษ์หองสมุดเฉพาะ 50 คน จาก
้
บรรณารักษ์หองสมุดเฉพาะทั้งหมด
้
การวิเคราะห์หนังสื อการ์ ตูนแปลจากภาษาญี่ปุ่น
200 เล่มจากหนังสื อการ์ตูนญี่ปุ่นทั้งหมด

8. ทําไมต้องสุ่ มตัวอย่าง
ประชากรมีขนาดใหญ่เกินไป
ข้อจํากัดด้านเวลา
ประหยัดงบประมาณ
ประหยัดแรงงาน

9. ความถูกต้องและแม่นยํา
ข้อมูลบางอย่างไม่สามารถศึกษาได้ท้ งหมด
ั
ไม่รู้จานวนที่แน่นอนของประชากร
ํ

10. หลักการเลือกกลุ่มตัวอย่างที่ดี
การเป็ นตัวแทนที่ดีของประชากร
(Representativeness) กลุ่มตัวอย่างต้องมีคุณลักษณะ
และสมบัติที่เหมือนหรื อคล้ายกับประชากรมากที่สุด

11. เน้นประโยชน์ที่จะได้รับ ( Efficiency and
Practicality) กลุ่มตัวอย่างที่มีขนาดใหญ่เกินไปอาจจะ
ทําให้สูญเงิน เวลา และความพยายามในการทํางาน
มากแทนที่จะทําให้เกิดผลดีอาจจะส่ งผลเสี ยมากกว่า

12. ขั้นตอนการสุ่ มตัวอย่าง
กําหนดหรื อนิ ยามประชากร
ตรวจสอบหน่วยหรื อรายชื่อหรื อรายการที่จะสุ่ ม
กําหนดขนาดหรื อจํานวนของกลุ่มตัวอย่าง
กําหนดวิธีการสุ่ มตัวอย่าง

13. การนิยามประชากร
การสุ่ มตัวอย่างจะต้องกําหนดประชากรที่จะสุ่ มให้
ชัดเจน ประชากรคือใครหรื ออะไร มีขอบเขตแค่
ไหน ดังเช่น
บรรณารักษ์งานบริ การตอบคําถาม ของห้องสมุด
มหาวิทยาลัยของรัฐ

14. หนังสื อการ์ ตูนแปลจากภาษาญี่ปุ่น ที่ตีพิมพ์
ในช่วงปี พ.ศ. 2538-2540
บทความทางบรรณารักษศาสตร์ ของนักเขียน
ไทยที่ตีพิมพ์ในวารสารภาษาต่างประเทศ
ในช่วงปี พ.ศ.2500-2548
ห้องสมุดโรงเรี ยนสาธิ ตมัธยมศึกษา ที่สงกัด
ั
ทบวงมหาวิทยาลัย

15. การตรวจสอบประชากร
ประชากรทั้งหมดจะต้องได้รับการตรวจสอบให้
ชัดเจนและแน่นอนก่อนทําการสุ่ ม เพื่อที่จะการสุ่ ม
ตัวอย่างมีความน่าเชื่อถือ โดยตรวจสอบว่าประชากร
่
แต่ละหน่วย ยังอยูในกลุ่มประชากร เพราะประชากร
บางประเภทมีการเปลี่ยนแปลงตลอด ดังเช่น

16. บรรณารักษ์ที่ปฏิบติงานในห้องสมุดโรงเรี ยน
ั
สาธิตมัธยมศึกษา สังกัดทบวงมหาวิทยาลัย
ยังคงมีจานวนเท่าเดิม ไม่ได้เพิมหรื อลด
ํ
่
จํานวนลงในขณะที่จะทําการสํารวจ เพราะ
สัดส่ วนของการเลือกกลุ่มตัวอย่างจะ
เปลี่ยนไป

17. วิธีการเลือกกลุ่มตัวอย่าง
แบบอาศัยความน่าจะเป็ น (Probability sampling)
แบบไม่อาศัยความน่าจะเป็ น (Non-probability
sampling)

18. การเลือกแบบไม่อาศัยความน่าจะเป็ น
การเลือกแบบนี้ใช้ในกรณี ที่จะไม่สามารถอาศัยความ
น่าจะเป็ นในการสุ่ มอาจจะด้วยสาเหตุ
 ไม่ทราบประชากรที่แน่นอน
 เหตุผลด้านความปลอดภัย
 ความสะดวก
 ความรวดเร็ วในการวิจย
ั

19. การเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบนี้มีขอจํากัดหลายประการ
้
โดยเฉพาะการเป็ นตัวแทนที่ดีของประชากร เพราะไม่
สามารถคํานวณความคาดเคลื่อนในการวิเคราะห์
ข้อมูล ดังนั้น การเลือกตัวอย่างแบบนี้ อาจจะไม่เป็ นที่
ยอมรับในผลการวิจย แต่อย่างไรก็ตามผลการศึกษา
ั
สามารถใช้เป็ นพื้นฐานสําหรับการศึกษา

20. การค้นหาแนวคิดที่ยงไม่ได้มีการพัฒนา
ั
ใช้ในการ pre-test กลุ่มศึกษาขนาดใหญ่ก่อนการเก็บ
ข้อมูลจริ ง
เพื่อใช้ในการค้นหาทฤษฎีหรื อกําหนดสมมุติสาหรับ
ํ
การศึกษาจริ ง

21. รู ปแบบการเลือกแบบไม่อาศัยความน่าจะเป็ น
การเลือกแบบบังเอิญ
การเลือกแบบกําหนดสัดส่ วน
แบบเจาะจง
แบบสะดวก
การใช้การบอกต่อของกลุ่มตัวอย่าง

22. การเลือกแบบบังเอิญ (Accidential S.)
ํ
การเลือกแบบไม่ได้กาหนดไว้ล่วงหน้า กลุ่มตัวอย่าง
จะเป็ นใครก็ได้ที่สามารถให้ขอมูล จะพบบ่อยมาก
้
ในการถามข้อมูลตามป้ ายรถประจําทาง หรื อหน้า
ศูนย์การค้า เพื่อเพิมความน่าเชื่อถือของข้อมูลควร
่
เลือกสถานที่เก็บข้อมูลให้ตรงกับกลุ่มที่จะให้ขอมูล
้

23. การเลือกแบบกําหนดสัดส่ วน (Quota Sampling)
การเลือกตัวอย่างแบบเหมือนกับแบบบังเอิญ แต่
เพื่อให้ได้กลุ่มตัวอย่างที่กระจายและมีความ
ํ
น่าเชื่อถือกว่าจึงได้กาหนดสัดส่ วนของผูที่จะเลือก
้
ให้ออกเป็ นกลุ่มย่อย เช่น แบ่งผูที่จะให้ขอมูลตาม
้
้
ป้ ายรถเมล์ เป็ นเพศชาย 50 และหญิง 50 คน

24. การเลือกแบบเจาะจง
(Purposive/judgmental Sampling)
การที่ผวจยเลือกกลุ่มตัวอย่างโดยใช้วจารณญาณ
ู้ ิ ั
ิ
ของตัวเองตัดสิ นว่าจะเลือกใครเป็ นกลุ่มตัวอย่าง
สําหรับการศึกษาในแต่ละเรื่ อง มีจุดบกพร่ องคือการ
่ ั
ตัดสิ นใจของแต่ละคนมีความแตกต่างกันขึ้นอยูกบ
ทัศนคติ และประสบการณ์ของแต่ละคน

25. การเลือกตามความสะดวก
(Convenience Sampling)
การเลือกผูวจยเลือกกลุ่มตัวอย่างตามความสะดวก
้ิั
ของตัวเอง เช่น บรรณารักษ์เลือกกลุ่มตัวอย่างจากผู ้
ที่เข้าถามคําถามในแผนกบริ การตอบคําถาม
การศึกษาที่เกี่ยวข้องกับยาเสพย์ติดจากผูที่อยูในการ
้ ่
ควบคุมของสถานพินิจหรื อเรื อนจํา เป็ น

26. การเลือกโดยอาศัยกลุ่มตัวอย่างบอกต่อ
(Snowball sampling)
การเลือกกลุ่มตัวอย่างโดยกลุ่มตัวอย่างแนะนําให้
รู ้จกกลุ่มตัวอย่างคนอื่นๆ ในกลุ่มของพวกเขาต่อไป
ั
เรื่ อยๆ ใช้ในกรณี ที่ไม่ทราบประชากรที่แน่นอน เช่น
การศึกษาผูทางานบริ การพิเศษ หรื องานในลักษณะ
้ ํ
คล้ายกัน

27. การสุ่ มโดยอาศัยความน่าจะเป็ น
กลุ่มตัวอย่างแบบอาศัยความน่าจะเป็ น (probability
sample) คือการกําหนดกลุ่มตัวอย่างโดยอาศัยกฎ
ความน่าจะเป็ น ซึ่งทําให้กลุ่มตัวอย่างที่ได้มี
แนวโน้มจะเป็ นตัวแทนที่ดีของประชากร

28. ั
การสุ่ มแบบนี้มีความสัมพันธ์หรื อใช้กนมากในการวิจย
ั
เชิงสํารวจ เพราะกลุ่มตัวอย่างที่ได้จะต้องเป็ นตัวแทนที่
ดีของประชากร ซึ่งจะส่ งผลต่อการทดสอบสมมุติฐาน
และคุณภาพของงานวิจยต่อไป
ั
ส่ วนการวิจยบางประเภทเช่นการทดลองอาจจะเลือก
ั
กลุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง การสุ่ มตัวอย่างแบบอาศัย
ความน่าจะเป็ น เพราะข้อจํากัดของผูที่จะมาเข้าสู่
้
กระบวนการทดลอง เช่น การศึกษาไข้หวัดนก

29. การเลือกแบบอาศัยความน่าจะเป็ น มีหลาย
รู ปแบบ ในการสุ่ มตัวอย่างสามารถใช้หลายวิธี
ประกอบกันเพื่อให้ได้กลุ่มตัวอย่างที่น่าเชื่อถือ
และเป็ นตัวแทนที่ดีของประชากร ดังนี้

30. การสุ่ มแบบง่าย (Simple random sampling)
การสุ่ มแบบมีระบบ (Systematic sampling)
การสุ่ มแบบแบ่งชั้น (Stratified random sampling)
การสุ่ มแบบขั้นตอน (cluster sampling)

31. การสุ่ มแบบง่าย
(Simple random sampling)
การสุ่ มตัวอย่างจากประชากรทั้งหมดครั้งละตัวจนกว่า
จะได้ครบตามจํานวนที่ตองการ โดยแต่ละครั้งที่สุ่ม
้
สมาชิกแต่ละหน่วยของประชากรมีโอกาสถูกเลือก
หรื อสุ่ มเท่าเทียมกัน คือ 1/N ถ้า N คือจํานวน
ประชากรทั้งหมด

32. กรณี ประชากรมีจานวนทั้งหมด 50 โอกาสที่
ํ
สมาชิกแต่ละตัวของประชากรทั้งหมดจะถูกเลือก
คือ
1/50
หรื อ
2%

33. การสุ่ มแบบง่ายทําให้โอกาสของกลุ่มตัวอย่างขนาด n
ที่ถูกสุ่ มมาจากมาจากประชากรที่มีสมาชิกจํานวน N
NC ดังเช่น
เท่ากัน คือ 1/ n
ประชากรที่มีสมาชิก 4 หน่วย และกลุ่มตัวอย่างมี
สมาชิก 2 หน่วย กลุ่มตัวอย่างมีโอกาสถูกเลือกเท่ากับ
4C หรื อ ซึ่ ง 4C มีค่าเท่ากับ 9 ดังนันโอกาสที่จะถูก
1/ 2
้
2
เลือกเท่ากับ 1/6

34. เมื่อ A B C D คือสมาชิกของประชากร กลุ่ม
ตัวอย่างที่จะถูกสุ่ มประกอบด้วย
AB
AC
AD
BC
BD
CD

35. วิธีการสุ่ มแบบง่าย
ั
การจับฉลาก โดยการเขียนชื่อหรื อหมายเลขให้กบ
สมาชิกทั้งหมดของประชากร แล้วใส่ ลงในกล่องและ
เขย่าให้คละกัน จากนั้นให้หยิบทีละแผ่น และเขียนชื่อ
หรื อหมายเลขที่สุ่มไว้บนกระดาษ แล้วใส่ รายการคืน
ลงในกล่อง ก่อนการหยิบรายการต่อไป ทําตาม
ขั้นตอนทั้งหมดจนกว่าจะได้สมาชิกครบ

36. การใช้ตารางเลขสุ่ ม
ั
กําหนดให้หมายเลขให้กบสมาชิกทั้งหมดของ
ประชากร ถ้าสมาชิกเป็ นหลักร้อยให้เลข 3 หลัก ตั้งแต่
000 จนถึงสมาชิกตัวสุ ดท้าย
เลือกใช้ตารางเลขสุ่ มสําเร็ จรู ปที่ให้ไว้
เปิ ดตารางเลขสุ่ ม และบันทึกเลขที่ถูกเลือก ซึ่ งอยู่
ขอบเขตของหมายเลขประชากร

37. หลัก
แถว
1-4
5-8
9-12
13-16 17-20 21-24 25-28 29-32 33-36 37-40
1
2
3
4
5
64
10
71
60
37
75
30
01
01
33
58
25
79
25
09
38
22
84
56
46
85
89
95
05
56
84
77
51
88
49
12
43
30
41
16
22
63
85
03
14
59
44
03
48
28
20
30
74
79
02
17
38
66
79
48
69
11
59
65
27
61
24
10
59
45
56
90
28
01
47
55
67
87
69
55
95
07
53
78
44
04
34
76
80
55
59
82
56
00
36
59
33
91
36
50
47
28
49
66
90
6
7
8
9
10
47
39
73
32
97
86
04
50
65
59
96
04
83
34
19
70
27
09
64
95
01
37
08
74
49
31
64
83
84
36
59
16
05
06
63
11
78
48
10
03
22
95
00
43
51
73
78
78
24
06
60
39
36
20
62
62
32
66
62
06
61
34
93
83
99
28
93
02
73
29
22
24
95
19
75
34
88
56
32
95
69
43
46
35
32
16
43
04
64
05
12
87
53
39
77
12
06
36
69
34
11
12
13
14
15
74
56
49
43
16
01
75
80
58
65
23
42
04
48
37
19
64
99
96
96
55
57
08
47
64
59
13
54
24
60
79
35
83
87
32
09
10
12
85
57
69
50
19
66
13
82
14
98
70
01
66
90
08
00
35
22
96
52
22
74
42 40 15 96 74 90 75 89
63 36 74 69 09 63 34 88
82 63 72 92 92 36 50 26
15 01 93 99 59 16 23 77
28 36 36 73 05 88 72 29

38. การสุ่ มแบบเป็ นระบบ (Systematic sampling)
การนํารายชื่อสมาชิกของประชากรมาเรี ยงลําดับตามอักษรของ
ชื่อหรื อตามหมายเลขประจําตัว รหัสประจําตัวนักศึกษา หรื อ
อื่นๆ
การกําหนดช่วงที่จะใช้ในการสุ่ มตามจํานวนของประชากร และ
กลุ่มตัวอย่าง เช่น ประชากรจํานวน 100 คน ต้องการสุ่ ม 20 คน
ดังนั้นช่วงที่จะใช้ในการสุ่ ม เท่ากับ 100/20 คือ 5 คือจะสุ่ ม
ประชากรทุกๆ 5 รายการ

39. ่
การสุ่ มตัวอย่างแบบง่ายของประชากรที่อยูในช่วง 5
รายการแรก คือ 1-5 เพื่อใช้เป็ นตัวเริ่ มต้น สมมุติสุ่ม
ได้หมายเลข 3 คือรายการเริ่ มต้น
เลือกตัวอย่างตัวที่ 2 คือ หมายเลข 3+5 เท่ากับ 8
เลือกตัวอย่างตัวที่ 3 คือ 8+5 เท่ากับ 12
ทําต่อไปเรื่ อยๆ จนกว่าจะได้ตวอย่างครบ 20
ั

40. การสุ่ มแบบแบ่งชั้นหรื อชั้นภูมิ
(Stratified random sampling)
แบ่งกลุ่มประชากรออกเป็ นชั้นย่อย ๆ (Strata) เสี ยก่อนบน
พื้นฐานของระดับของตัวแปรที่สาคัญที่ส่งผลกระทบต่อตัว
ํ
แปรตาม โดยมีหลักในการจัดแบ่งชั้นภูมิให้ภายในชั้นภูมิแต่ละ
ชั้นมีความคล้ายคลึงกัน (Homogeneous) หรื อมีลกษณะที่
ั
เหมือนกันให้มากที่สุดเท่าที่จะทําได้ แต่ระหว่างชั้นภูมิให้มี
ความหลากหลาย (Heterogeneous) หรื อมีความแตกต่างกันให้
มากที่สุดเท่าที่จะทําได้ และหลังจากที่จดแบ่งชั้นภูมิเรี ยบร้อย
ั
แล้วจึงสุ่ มตัวอย่างจากแต่ละชั้นภูมิ

43. การแบ่งผูบริ หารห้องสมุดมหาวิทยาลัยออกเป็ นสอง
้
กลุ่ม คือกลุ่มผูบริ หารห้องสมุดมหาวิทยาลัยของรัฐ
้
และมหาวิทยาลัยเอกชน
กําหนดสัดส่ วนกลุ่มตัวอย่างของทั้งสองกลุ่ม
สุ่ มตัวอย่างแบบง่ายของประชากรทั้งสองกลุ่ม

44. การสุ่ มแบบแบ่งกลุ่ม
(Area or cluster sampling)
การสุ่ มแบบนี้ใช้สาหรับการสุ่ มตัวอย่างที่ประชากรมี
ํ
การกระจายและประชากรในแต่ละพื้นที่มีลกษณะ
ั
คล้ายกัน (Homogeneity) สามารถที่จะนํามาสุ่ มแบบ
แบ่งกลุ่มมาใช้ในการสุ่ มตัวอย่าง เพื่อให้สะดวกแก่
การรวบรวมข้อมูล

47. การศึกษาห้องสมุดโรงเรี ยนในจังหวัดลําปาง
จังหวัดลําปางมี 10 อําเภอ
สุ่ มมา 5 อําเภอ
สุ่ มโรงเรี ยนมาอําเภอละ 5 โรง

48. การสุ่ มแบบหลายขั้นตอน
(Multistage cluster sampling)
ๆ เราอาจจะใช้วธีการสุ่ มที่
ิ
ซับซ้อนมากกว่านี้ โดยหลักแล้วจะต้องพิจารณา
วิธีการสุ่ มที่กล่าวมาทั้งหมดมาใช้ให้ได้ประโยชน์
สูงสุ ดเพื่อให้ได้กลุ่มตัวอย่างที่ผวจยต้องการอย่าง
ู้ ิ ั
แท้จริ ง เรี ยกว่าการสุ่ มแบบหลายขั้นตอน
ในการทําวิจยจริ ง
ั

50. การกําหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่าง
่ ั
การกําหนดขนาดกลุ่มตัวอย่างมากน้อยขึ้นอยูกบ
ลักษณะของประชากร ถ้าประชากรมีความเป็ นเอก
พันธ์หรื อมีความแปรปรวนน้อยการใช้กลุ่มตัวอย่าง
น้อยก็ได้ ในทางตรงกันข้ามถ้าหากประชากรมีความ
แตกต่างกันมากหรื อมีความแปรปรวนมากต้องใช้กลุ่ม
ตัวอย่างมาก

51. ลักษณะหรื อประเภทของงานวิจย การวิจยเชิงสํารวจ
ั
ั
จะต้องใช้กลุ่มตัวอย่างจํานวนมาก แต่ในกรณี ที่เป็ น
การวิจยเชิงคุณภาพที่จะต้องใช้แบบสัมภาษณ์ในการ
ั
เก็บข้อมูลแบบเจาะลึกอาจจะไม่ตองใช้กลุ่มตัวอย่าง
้
จํานวนมาก

52. วิธีการกําหนดขนาดกลุ่มตัวอย่าง
การกําหนดขนาดมีหลายวิธี เช่น
การกําหนดโดยใช้เกณฑ์
การกําหนดโดยใช้ตารางสําเร็ จรู ป
การใช้สูตรคํานวณ

53. ํ
การใช้เกณฑ์กาหนดขนากลุ่มตัวอย่าง
ประชากรหลักร้อย ใช้กลุ่มตัวอย่าง 15-30 %
ประชากรหลักพัน ใช้กลุ่มตัวอย่าง 10-15 %
ประชากรหลักหมื่น ใช้กลุ่มตัวอย่าง 5-10 %
โดยใช้เกณฑ์น้ ีในการคํานวณสัดส่ วนของประชากร

54. วิธีการกําหนดขนาดตัวอย่ าง
2. ใช้ ตารางสําเร็จรู ป
2.1 เครจซี่ และมอร์ แกน
2.2 ยามาเน่
3. ใช้ สูตรคํานวณ
สูตรยามาเน่
n=
N
1 + Ne2

55. วิธีการกําหนดขนาดตัวอย่ าง
“การอ่ านหนังสือพิมพ์ ธุรกิจของนักศึกษา”
n=
N
1 + Ne2
N = 795 คน กําหนดระดับความเชื่อมั่นที่ 95%
( e = .05)
n = 795
= 266 คน
1 + 795(.05)2