ประชากรและกลุ่มตัวอย่าง คือ: ตัวอย่าง โครงสร้าง และวิธีนำไปใช้

ทำไมความเข้าใจเรื่องประชากรและกลุ่มตัวอย่างจึงสำคัญต่องานวิจัยของคุณ?

ในโลกของการวิจัย ไม่ว่าจะเป็นงานวิทยานิพนธ์ บทความวิชาการ หรือการสำรวจตลาด หนึ่งในความท้าทายที่นักวิจัยมักเผชิญคือการกำหนด ประชากรและกลุ่มตัวอย่าง คือ อะไรกันแน่ และจะเลือกใช้ให้ถูกต้องได้อย่างไร ความสับสนในขั้นตอนนี้อาจนำไปสู่ข้อสรุปที่คลาดเคลื่อน ไม่สามารถนำไปอ้างอิงได้จริง หรือแม้กระทั่งทำให้งานวิจัยทั้งชิ้นขาดความน่าเชื่อถือ

บทความนี้จาก EducaNow จะพาคุณเจาะลึกถึงแก่นของแนวคิด ประชากรและกลุ่มตัวอย่าง คือ อะไร มีโครงสร้างและความสัมพันธ์กันอย่างไร พร้อมแนะนำวิธีการนำไปใช้ทีละขั้นตอนอย่างเป็นระบบ เพื่อให้คุณสามารถออกแบบการวิจัยได้อย่างแม่นยำ ลดข้อผิดพลาด และเพิ่มความมั่นใจในการนำเสนอผลงานของคุณ ไม่ว่าคุณจะเป็นนักศึกษา นักวิจัย หรือผู้ที่สนใจด้านสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูล บทความนี้คือคู่มือที่คุณไม่ควรพลาด

ประชากร (Population) คืออะไร? ความสำคัญในการวิจัย

ในทางสถิติและระเบียบวิธีวิจัย ประชากร (Population) หมายถึง กลุ่มเป้าหมายทั้งหมดที่เราสนใจศึกษา ซึ่งมีคุณลักษณะหรือคุณสมบัติบางอย่างร่วมกันที่เราต้องการสรุปผลลัพธ์ไปถึง ไม่ว่าจะเป็นคน สัตว์ สิ่งของ เหตุการณ์ หรือข้อมูลใดๆ ก็ตาม ประชากรไม่จำเป็นต้องเป็นกลุ่มคนเสมอไป แต่อาจเป็นชุดข้อมูลทั้งหมดที่เราต้องการวิเคราะห์

ตัวอย่างของประชากร:

• นักศึกษาระดับปริญญาตรีทุกคนในประเทศไทยในปีการศึกษาปัจจุบัน
• ผู้ประกอบการ SMEs ที่จดทะเบียนในกรุงเทพมหานคร
• คอมพิวเตอร์โน้ตบุ๊กทุกเครื่องที่ผลิตจากโรงงาน A ในปี 2566
• บทความวิชาการทั้งหมดที่ตีพิมพ์ในวารสาร B ในช่วง 5 ปีที่ผ่านมา

การกำหนดประชากรที่ชัดเจนและแม่นยำเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง เพราะเป็นขอบเขตที่เราจะนำผลการวิจัยไปสรุปอ้างอิง หากเรากำหนดประชากรไม่ชัดเจนหรือไม่ถูกต้อง ผลการวิจัยที่ได้ก็อาจไม่สามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้อย่างแท้จริง

กลุ่มตัวอย่าง (Sample) คืออะไร? ทำไมต้องสุ่มตัวอย่าง?

ในทางตรงกันข้าม กลุ่มตัวอย่าง (Sample) คือ ส่วนย่อยของประชากรที่เราเลือกมาศึกษาจริงๆ เนื่องจากในหลายกรณี การศึกษาประชากรทั้งหมดเป็นเรื่องที่เป็นไปไม่ได้ในทางปฏิบัติ ไม่ว่าจะเป็นข้อจำกัดด้านเวลา งบประมาณ หรือทรัพยากรอื่นๆ การสุ่มตัวอย่างจึงเป็นวิธีการที่ช่วยให้เราสามารถศึกษาข้อมูลจากส่วนหนึ่งของประชากร และนำผลที่ได้ไปอนุมาน (Infer) หรือสรุปอ้างอิงถึงประชากรทั้งหมดได้

เหตุผลหลักที่ต้องสุ่มตัวอย่าง:

1. ประหยัดเวลาและค่าใช้จ่าย: การเก็บข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างใช้เวลาน้อยกว่าและมีค่าใช้จ่ายต่ำกว่าการเก็บข้อมูลจากประชากรทั้งหมด
2. ความเป็นไปได้ในทางปฏิบัติ: ในบางกรณี ประชากรมีขนาดใหญ่มากจนไม่สามารถเข้าถึงได้ทั้งหมด
3. ความแม่นยำ: หากการสุ่มตัวอย่างทำได้อย่างถูกต้องและเป็นระบบ ผลลัพธ์ที่ได้จากกลุ่มตัวอย่างสามารถสะท้อนคุณลักษณะของประชากรได้อย่างแม่นยำเพียงพอ และบางครั้งอาจแม่นยำกว่าการสำรวจประชากรทั้งหมดที่อาจเกิดข้อผิดพลาดในการเก็บข้อมูลจำนวนมาก

เป้าหมายหลักของการสุ่มตัวอย่างคือการได้มาซึ่งกลุ่มตัวอย่างที่มี ความเป็นตัวแทน (Representativeness) ของประชากรมากที่สุด เพื่อให้ผลการศึกษาจากกลุ่มตัวอย่างสามารถนำไปสรุปอ้างอิงถึงประชากรได้อย่างมี นัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 คือ อะไร และมีความน่าเชื่อถือ

โครงสร้างและความสัมพันธ์: ประชากรและกลุ่มตัวอย่างทำงานร่วมกันอย่างไร

ความสัมพันธ์ระหว่างประชากรและกลุ่มตัวอย่างเป็นหัวใจสำคัญของการวิจัยเชิงปริมาณ โดยมีโครงสร้างที่ชัดเจนดังนี้:

1. ประชากร (Population): คือกลุ่มทั้งหมดที่เราสนใจศึกษา
2. กรอบการสุ่มตัวอย่าง (Sampling Frame): คือรายชื่อหรือแหล่งข้อมูลที่ใช้ในการเข้าถึงสมาชิกของประชากร เช่น ทะเบียนนักศึกษา รายชื่อบริษัท หรือฐานข้อมูลลูกค้า กรอบการสุ่มตัวอย่างที่ดีควรครอบคลุมสมาชิกของประชากรให้ได้มากที่สุดและไม่มีการซ้ำซ้อน
3. กลุ่มตัวอย่าง (Sample): คือส่วนหนึ่งของกรอบการสุ่มตัวอย่างที่เราเลือกมาศึกษาจริง

พารามิเตอร์ (Parameter) vs. ค่าสถิติ (Statistic):

• พารามิเตอร์: คือค่าที่อธิบายคุณลักษณะของประชากรทั้งหมด เช่น ค่าเฉลี่ยของประชากร (μ) หรือส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของประชากร (σ) ซึ่งมักจะไม่ทราบค่าที่แท้จริง
• ค่าสถิติ: คือค่าที่อธิบายคุณลักษณะของกลุ่มตัวอย่าง เช่น ค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่าง (x̄) หรือส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของกลุ่มตัวอย่าง (s) ซึ่งเราสามารถคำนวณได้จากข้อมูลที่เก็บมา

งานวิจัยส่วนใหญ่มีเป้าหมายเพื่อใช้ ค่าสถิติ จากกลุ่มตัวอย่างไปประมาณค่าหรือทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับ พารามิเตอร์ ของประชากร การทำความเข้าใจความสัมพันธ์นี้เป็นสิ่งสำคัญในการตีความผลการวิจัยและการสรุปอ้างอิง

วิธีการสุ่มตัวอย่าง (Sampling Methods) ที่สำคัญ

การเลือกวิธีการสุ่มตัวอย่างที่เหมาะสมเป็นกุญแจสำคัญในการได้มาซึ่งกลุ่มตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของประชากร โดยทั่วไปแบ่งออกเป็น 2 ประเภทหลัก:

การสุ่มตัวอย่างแบบน่าจะเป็น (Probability Sampling)

เป็นวิธีการที่สมาชิกทุกหน่วยในประชากรมีโอกาสถูกเลือกเป็นกลุ่มตัวอย่างที่ทราบค่าและไม่เป็นศูนย์ ทำให้สามารถนำผลไปสรุปอ้างอิงถึงประชากรได้อย่างมีหลักการทางสถิติ

1. การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย (Simple Random Sampling – SRS):
   • คือ: สมาชิกทุกหน่วยในประชากรมีโอกาสถูกเลือกเท่าๆ กัน และเป็นอิสระต่อกัน
   • วิธีทำ: ใช้การจับฉลาก ตารางเลขสุ่ม หรือโปรแกรมคอมพิวเตอร์สุ่ม
   • ตัวอย่าง: ต้องการเลือกนักศึกษา 100 คนจากนักศึกษาทั้งหมด 1,000 คน โดยการสุ่มชื่อจากรายชื่อทั้งหมด
   • ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย: หากประชากรมีขนาดใหญ่มาก การทำ SRS อาจทำได้ยากและใช้เวลานาน
2. การสุ่มตัวอย่างแบบเป็นระบบ (Systematic Sampling):
   • คือ: เลือกสมาชิกหน่วยแรกแบบสุ่ม จากนั้นเลือกหน่วยถัดไปโดยใช้ช่วงห่างที่กำหนด
   • วิธีทำ: กำหนดช่วงห่าง (k) โดย k = ขนาดประชากร / ขนาดกลุ่มตัวอย่าง
   • ตัวอย่าง: ต้องการเลือกนักศึกษา 100 คนจาก 1,000 คน (k=10) สุ่มเลือกคนแรกจาก 1-10 เช่น ได้คนที่ 7 จากนั้นเลือกคนที่ 17, 27, 37, …
   • ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย: หากรายชื่อประชากรมีการจัดเรียงที่มีรูปแบบซ้ำๆ อาจทำให้เกิดอคติได้
3. การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น (Stratified Sampling):
   • คือ: แบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มย่อยๆ (ชั้น) ที่มีลักษณะเหมือนกันภายในกลุ่ม แต่ต่างกันระหว่างกลุ่ม จากนั้นสุ่มตัวอย่างจากแต่ละชั้น
   • วิธีทำ: แบ่งประชากรตามคุณลักษณะ เช่น เพศ ระดับการศึกษา แล้วสุ่มแบบ SRS หรือ Systematic จากแต่ละชั้น
   • ตัวอย่าง: ศึกษาทัศนคติของนักศึกษา โดยแบ่งเป็นชั้นตามคณะ (เช่น วิศวะ, บริหาร, แพทย์) แล้วสุ่มนักศึกษาจากแต่ละคณะตามสัดส่วน
   • ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย: การแบ่งชั้นที่ไม่เหมาะสม หรือการไม่ทราบสัดส่วนที่แท้จริงของแต่ละชั้นในประชากร
4. การสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม (Cluster Sampling):
   • คือ: แบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มย่อยๆ (cluster) ที่มีความหลากหลายภายในกลุ่มคล้ายประชากรทั้งหมด จากนั้นเลือกกลุ่มตัวอย่างมาทั้งกลุ่ม
   • วิธีทำ: แบ่งพื้นที่ทางภูมิศาสตร์หรือองค์กรเป็นกลุ่มๆ เช่น โรงเรียน หมู่บ้าน แล้วสุ่มเลือกกลุ่มเหล่านั้นมาศึกษาทั้งหมด
   • ตัวอย่าง: ศึกษาพฤติกรรมการใช้สมาร์ทโฟนของนักเรียนมัธยมในจังหวัด โดยสุ่มเลือกโรงเรียนมา 5 แห่ง แล้วเก็บข้อมูลจากนักเรียนทุกคนใน 5 โรงเรียนนั้น
   • ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย: หากกลุ่มที่เลือกมามีความคล้ายคลึงกันมากเกินไป อาจทำให้ผลไม่เป็นตัวแทนที่ดีของประชากร

การเลือกวิธีการสุ่มตัวอย่างแบบน่าจะเป็นที่เหมาะสมจะช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูล เช่น การใช้ f test คือ อะไร หรือการทดสอบทางสถิติอื่นๆ มีความน่าเชื่อถือ

การสุ่มตัวอย่างแบบไม่น่าจะเป็น (Non-Probability Sampling)

เป็นวิธีการที่สมาชิกบางหน่วยในประชากรอาจไม่มีโอกาสถูกเลือก หรือโอกาสถูกเลือกไม่สามารถระบุได้ชัดเจน มักใช้ในการวิจัยเชิงคุณภาพ หรือเมื่อไม่สามารถเข้าถึงกรอบการสุ่มตัวอย่างได้

1. การสุ่มตัวอย่างแบบสะดวก (Convenience Sampling):
   • คือ: เลือกกลุ่มตัวอย่างที่หาได้ง่าย สะดวก และเข้าถึงได้
   • ตัวอย่าง: สัมภาษณ์ผู้คนที่เดินผ่านหน้ามหาวิทยาลัย
   • ข้อจำกัด: มีโอกาสเกิดอคติสูง ไม่สามารถสรุปอ้างอิงถึงประชากรได้
2. การสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง (Purposive Sampling):
   • คือ: เลือกกลุ่มตัวอย่างตามเกณฑ์ที่ผู้วิจัยกำหนดไว้ โดยอาศัยดุลยพินิจของผู้เชี่ยวชาญ
   • ตัวอย่าง: สัมภาษณ์ผู้จัดการฝ่ายบุคคลที่มีประสบการณ์มากกว่า 10 ปี เพื่อศึกษาแนวทางการบริหารทรัพยากรบุคคล
   • ข้อจำกัด: ขึ้นอยู่กับดุลยพินิจของผู้วิจัย อาจมีอคติส่วนตัว
3. การสุ่มตัวอย่างแบบโควตา (Quota Sampling):
   • คือ: กำหนดสัดส่วนของกลุ่มตัวอย่างตามคุณลักษณะที่ต้องการ (เช่น เพศ อายุ) แล้วเลือกสมาชิกให้ครบตามโควตา
   • ตัวอย่าง: ต้องการผู้ชาย 50 คน ผู้หญิง 50 คน โดยเลือกใครก็ได้ที่ตรงตามโควตาจนครบ
   • ข้อจำกัด: แม้จะมีการควบคุมสัดส่วน แต่การเลือกแต่ละหน่วยยังคงเป็นแบบไม่สุ่ม

ขั้นตอนการกำหนดประชากรและกลุ่มตัวอย่างอย่างมีประสิทธิภาพ

การกำหนดประชากรและกลุ่มตัวอย่างเป็นกระบวนการที่มีขั้นตอน เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือ:

1. กำหนดประชากรเป้าหมายให้ชัดเจน:
   • ระบุคุณลักษณะเฉพาะของประชากรที่คุณสนใจศึกษาให้ละเอียด เช่น ใคร ที่ไหน เมื่อไหร่
   • ตัวอย่าง: "นักศึกษาระดับปริญญาโท สาขาบริหารธุรกิจ ที่กำลังศึกษาอยู่ในมหาวิทยาลัยรัฐบาลในเขตกรุงเทพมหานคร ประจำปีการศึกษา 2567"
   • ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย: การกำหนดประชากรที่กว้างเกินไปหรือไม่ชัดเจน ทำให้ยากต่อการเลือกกลุ่มตัวอย่างที่เหมาะสม
2. กำหนดกรอบการสุ่มตัวอย่าง (Sampling Frame):
   • ระบุแหล่งข้อมูลหรือรายชื่อที่ใช้ในการเข้าถึงสมาชิกของประชากร
   • ตัวอย่าง: "รายชื่อนักศึกษาระดับปริญญาโท สาขาบริหารธุรกิจ จากสำนักทะเบียนของมหาวิทยาลัยรัฐบาลในกรุงเทพฯ"
   • ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย: กรอบการสุ่มตัวอย่างไม่ครอบคลุมประชากรทั้งหมด หรือมีรายชื่อซ้ำซ้อน
3. เลือกวิธีการสุ่มตัวอย่างที่เหมาะสม:
   • พิจารณาจากวัตถุประสงค์การวิจัย ลักษณะประชากร และข้อจำกัดต่างๆ
   • หากต้องการสรุปอ้างอิงถึงประชากร ควรเลือกแบบน่าจะเป็น
   • ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย: เลือกวิธีการที่ไม่เหมาะสมกับวัตถุประสงค์ ทำให้ผลการวิจัยไม่น่าเชื่อถือ
4. กำหนดขนาดกลุ่มตัวอย่าง:
   • คำนวณขนาดกลุ่มตัวอย่างที่เหมาะสมโดยพิจารณาจากระดับความคลาดเคลื่อนที่ยอมรับได้ ความเชื่อมั่น และความแปรปรวนของประชากร (อาจใช้สูตรคำนวณหรือตารางสำเร็จรูป)
   • ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย: ใช้ขนาดกลุ่มตัวอย่างที่เล็กเกินไป ทำให้ผลไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ หรือใหญ่เกินไปทำให้สิ้นเปลืองทรัพยากร
5. ดำเนินการเก็บข้อมูล:
   • ปฏิบัติตามแผนการสุ่มตัวอย่างที่วางไว้ และเก็บข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างที่เลือกมา
   • ตรวจสอบคุณภาพของข้อมูลที่เก็บได้ เช่น การใช้ irr คือ อะไร ในกรณีที่มีผู้ประเมินหลายคน
   • ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย: ไม่สามารถเข้าถึงกลุ่มตัวอย่างได้ตามแผน หรือมีอัตราการตอบกลับต่ำ

การทำความเข้าใจขั้นตอนเหล่านี้เป็นส่วนหนึ่งของ คู่มือสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูล ฉบับสมบูรณ์ ที่จะช่วยให้งานวิจัยของคุณมีคุณภาพ

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยและแนวทางการแก้ไข

แม้จะเข้าใจหลักการแล้ว แต่ข้อผิดพลาดก็ยังเกิดขึ้นได้ นี่คือบางส่วนที่พบบ่อย:

• อคติจากการสุ่มตัวอย่าง (Sampling Bias): เกิดจากการที่กลุ่มตัวอย่างที่เลือกมาไม่ได้เป็นตัวแทนที่ดีของประชากร
  • ตัวอย่าง: ต้องการศึกษาความคิดเห็นของคนไทย แต่สำรวจเฉพาะผู้ใช้โซเชียลมีเดียบางแพลตฟอร์ม ซึ่งอาจมีลักษณะเฉพาะ
  • แนวทางแก้ไข: ใช้การสุ่มตัวอย่างแบบน่าจะเป็นที่เหมาะสม และตรวจสอบความครอบคลุมของกรอบการสุ่มตัวอย่าง
• อคติจากการไม่ตอบกลับ (Non-response Bias): เกิดจากผู้ที่ถูกเลือกเป็นกลุ่มตัวอย่างบางส่วนไม่ให้ความร่วมมือในการตอบแบบสอบถามหรือให้ข้อมูล
  • ตัวอย่าง: ส่งแบบสอบถามไป 1,000 ชุด แต่มีคนตอบกลับเพียง 200 คน กลุ่มที่ตอบกลับอาจมีลักษณะที่แตกต่างจากกลุ่มที่ไม่ตอบกลับ
  • แนวทางแก้ไข: ติดตามผล (follow-up) ผู้ที่ไม่ตอบกลับ เสนอสิ่งจูงใจ หรือใช้เทคนิคทางสถิติเพื่อปรับแก้
• การสรุปอ้างอิงเกินขอบเขต: การนำผลจากกลุ่มตัวอย่างไปสรุปอ้างอิงถึงประชากรที่กว้างกว่าที่กำหนดไว้ในตอนแรก
  • ตัวอย่าง: ศึกษาพฤติกรรมของนักศึกษาในมหาวิทยาลัย A แต่สรุปว่า "นักศึกษาไทยมีพฤติกรรม…"
  • แนวทางแก้ไข: ตระหนักถึงขอบเขตของประชากรที่กำหนดไว้ และระบุข้อจำกัดของการวิจัยอย่างชัดเจน

สรุปและข้อเสนอแนะสำหรับการวิจัยที่แม่นยำ

การทำความเข้าใจ ประชากรและกลุ่มตัวอย่าง คือ หัวใจสำคัญของการวิจัยเชิงปริมาณ การกำหนดประชากรที่ชัดเจน การเลือกวิธีการสุ่มตัวอย่างที่เหมาะสม และการจัดการกับข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น จะช่วยให้งานวิจัยของคุณมีรากฐานที่แข็งแกร่ง ผลลัพธ์ที่ได้มีความน่าเชื่อถือ และสามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้อย่างแท้จริง

หากคุณกำลังเผชิญกับความซับซ้อนในการออกแบบการสุ่มตัวอย่าง หรือต้องการความช่วยเหลือในการวิเคราะห์ข้อมูล EducaNow มีบริการให้คำปรึกษาด้านระเบียบวิธีวิจัยและสถิติ เพื่อช่วยให้คุณสามารถดำเนินงานวิจัยได้อย่างถูกต้องตามหลักวิชาการและจริยธรรม เราเน้นการสอนและให้คำแนะนำเพื่อให้คุณเข้าใจกระบวนการด้วยตนเอง ไม่ใช่การรับทำวิทยานิพนธ์แทน เพื่อส่งเสริมความรู้ความสามารถทางวิชาการอย่างยั่งยืน

คำถามที่พบบ่อย

ประชากรกับกลุ่มตัวอย่างต่างกันอย่างไร?

ประชากรคือกลุ่มเป้าหมายทั้งหมดที่เราสนใจศึกษาและต้องการสรุปผลไปถึง ในขณะที่กลุ่มตัวอย่างคือส่วนย่อยของประชากรที่เราเลือกมาศึกษาจริง เนื่องจากข้อจำกัดด้านเวลาและทรัพยากร

ต้องใช้กลุ่มตัวอย่างขนาดเท่าไหร่ถึงจะดี?

ขนาดกลุ่มตัวอย่างที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย เช่น ขนาดของประชากร ระดับความคลาดเคลื่อนที่ยอมรับได้ ระดับความเชื่อมั่น และความแปรปรวนของข้อมูล ไม่มีขนาดตายตัวที่ใช้ได้กับทุกงานวิจัย ควรใช้สูตรคำนวณหรือปรึกษาผู้เชี่ยวชาญ

ถ้าไม่สามารถสุ่มตัวอย่างแบบน่าจะเป็นได้ ควรทำอย่างไร?

หากไม่สามารถใช้วิธีสุ่มตัวอย่างแบบน่าจะเป็นได้ คุณอาจพิจารณาใช้วิธีแบบไม่น่าจะเป็น เช่น การสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง หรือแบบโควตา อย่างไรก็ตาม ต้องระบุข้อจำกัดของการวิจัยอย่างชัดเจนว่าผลที่ได้ไม่สามารถสรุปอ้างอิงถึงประชากรทั้งหมดได้

การเลือกกลุ่มตัวอย่างผิดพลาดจะส่งผลต่อการวิจัยอย่างไร?

การเลือกกลุ่มตัวอย่างผิดพลาดอาจนำไปสู่ผลการวิจัยที่มีอคติ (Bias) ทำให้ข้อสรุปคลาดเคลื่อน ไม่สามารถนำไปสรุปอ้างอิงถึงประชากรได้อย่างน่าเชื่อถือ และอาจทำให้งานวิจัยทั้งชิ้นขาดความถูกต้องทางวิชาการ

ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญเรื่องการสุ่มตัวอย่างได้ที่ไหน?

คุณสามารถปรึกษาอาจารย์ที่ปรึกษา หรือผู้เชี่ยวชาญด้านระเบียบวิธีวิจัยและสถิติจากสถาบันการศึกษาหรือบริษัทที่ปรึกษาด้านการวิจัย เช่น EducaNow ซึ่งให้บริการคำปรึกษาและสอนวิธีการที่ถูกต้องตามหลักวิชาการ