การเลือกกลุ่มตัวอย่าง

                                    การเลือกกลุ่มตัวอย่าง
            วัตถุประสงค์
                     1. บอกความหมายของประชากรและกลุ่มตัวอย่างได้
                     2. บอกถึงเหตุผลในการเลือกกลุ่มตัวอย่างเพื่อใช้ในการวิจัยได้
                     3. อธิบายวิธีเลือกกลุ่มตัวอย่างได้
                     4. อธิบายหลักการและวิธีการกำหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่างได้
                     5. อธิบายขั้นตอนของการเลือกลุ่มตัวอย่างได้
                     6. สามารถเลือกกลุ่มตัวอย่างเพื่อใช้ในการวิจัยได้
            
                       
                                       ประชากร (Population)   
                      ประชากร               หมายถึง กลุ่มของสิ่งมีชีวิต หรือสิ่งไม่มีชีวิตที่ผู้วิจัยต้องการศึกษา               ซึ่งสมาชิก แต่ละหน่วยของประชากรกลุ่มหนึ่ง ๆ จะมีลักษณะหรือคุณสมบัติบางอย่างร่วมกัน               เช่น ประชากรนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาตอนปลายในเขตการศึกษา 10 สมาชิกของประชากรกลุ่มนี้คือ               นักเรียน แต่ละคนที่เรียนอยู่ในชั้นมัธยมศึกษาตอนปลายในเขตการศึกษา               10 แต่ละหน่วยที่เป็นสมาชิกของประชากรนั้นเรียกว่า หน่วยสมาชิก (element)               เป็นหน่วย ที่ต้องการได้ข้อมูลมาศึกษา หรือกล่าวได้อีกนัยหนึ่งว่าเป็นหน่วยที่จะให้ข้อมูลเพื่อนำมาวิเคราะห์               จึงเรียกหน่วยสมาชิกได้อีกอย่างหนึ่งว่า หน่วยของการวิเคราะห์ (unit               of analysis)
                     ประชากร               จำแนกออกได้เป็น 2 ประเภทใหญ่ ๆ คือ
                     1. ประชากรที่มีจำนวนจำกัด               (Finite population) เป็นประชากรที่สามารถนับจำนวน
              ได้ครบถ้วน เช่น นิสิตมหาวิทยาลัยมหาสารคาม ปีการศึกษา 2541 อาจารย์คณะศึกษาศาสตร์               มหาวิทยาลัยมหาสารคาม เป็นต้น
                     2. ประชากรที่มีจำนวนไม่จำกัด               (Infinite population) เป็นประชากรที่ไม่สามารถนับจำนวนได้ครบถ้วน               หรือปริมาณมากจนไม่อาจนับเป็นจำนวนได้ เช่น หญ้าบนเทือกเขาภูพาน ต้นดอกกระเจียวบนภูกระดึง               ดวงดาวบนท้องฟ้า ในการวิจัยกลุ่มของสิ่งต่าง ๆ ทั้งหมดที่ผู้วิจัยสนใจ               ซึ่งอาจจะเป็นกลุ่มของสิ่งของ คน
              หรือเหตุการณ์ต่าง ๆ มักจะเรียกว่า กลุ่มประชากรเป้าหมาย(Target Population)               
              
                   กลุ่มตัวอย่าง(Sample)
                     กลุ่มตัวอย่าง               (Sample) หมายถึง กลุ่มของสิ่งต่าง ๆ ที่เป็นส่วนหนึ่งของกลุ่มประชากร               ที่ผู้วิจัยสนใจ กลุ่มตัวอย่างที่ดี หมายถึง กลุ่มตัวอย่างที่มีลักษณะต่าง               ๆ ที่สำคัญครบถ้วนเหมือนกับกลุ่มประชากร
                   การวิจัยโดยเฉพาะการวิจัยที่มีกลุ่มประชากรขนาดใหญ่               จะมีความลำบากมาก และมีความเป็นไปได้น้อยในการที่จะรวบรวมข้อมูลจากทุก               ๆ หน่วยของสมาชิกในกลุ่มประชากร การเลือกสมาชิกจำนวนหนึ่งจากกลุ่มประชากรใช้ในการศึกษาวิจัยนี้คือ               การสุ่มตัวอย่าง ซึ่งในการสุ่ม
              ตัวอย่างนี้ถ้าหากว่ามีเทคนิคหรือขั้นตอนต่าง ๆ ในการสุ่มตัวอย่างเป็นอย่างดีแล้วจะมีประโยชน์ต่อการวิจัยเป็นอย่างมาก               การสุ่มตัวอย่างที่ดีนั้นหมายถึง วิธีการสุ่มตัวอย่างที่จะส่งผลให้ได้               กลุ่มตัวอย่างที่เป็นตัวแทนที่ดีของกลุ่มประชากร ดังนั้นการรวบรวมข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างที่เป็น
ตัวแทนที่ดีของกลุ่มประชากรเป้าหมายจะช่วยผู้วิจัยประหยัดทั้งเงินตราและเวลาเนื่องจากผู้วิจัยสามารถที่จะสรุปข้อมูลต่าง ๆของกลุ่มประชากรได้อย่างถูกต้องใกล้เคียงความเป็นจริงจากการศึกษาจากกลุ่มตัวอย่าง
                  
                    
                                                   กระบวนการสุ่มตัวอย่าง                  
                                 วิธีการเลือกกลุ่มตัวอย่างนั้นประกอบด้วย 6 ขั้นตอนใหญ่ ๆ คือ
                     1. นิยามประชากรที่จะเลือกกลุ่มตัวอย่าง               ผู้วิจัยจะต้องให้ความหมายให้ชัดเจนว่า ประชากรที่จะศึกษาคืออะไร มีขอบเขตแค่ไหน               มีคุณลักษณะของสมาชิกเช่นไร ประชากรในการวิจัยบางเรื่องอาจเป็นประชากรที่มีจำนวนสมาชิกจำกัด               (Finite Population) หรือ ประชากรในการวิจัยบางเรื่อง เป็นประชากรที่มีจำนวนสมาชิกไม่จำกัด               (Infinite Population) ซึ่งจะมีน้อยเรื่อง ในการวิจัยบางเรื่องจะมีประชากรเฉพาะที่ชัดเจน               เช่น โครงการวิจัยเกี่ยวกับวัฒนธรรมของท้องถิ่นใดท้องถิ่นหนึ่ง ประชากรก็คือประชาชนที่เป็นคนในท้องถิ่นนั้น               แต่ในบางครั้งผู้วิจัยอาจเลือกกำหนดประชากรที่จะศึกษาว่าจะศึกษากับประชากรขนาดใหญ่               หรือขาดเล็กได้ เช่น ประชากรนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 3 ทั้งประเทศ               หรือประชากรนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 3 ในภาคตะวันออกเฉียงเหนือ               หรือประชากรนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 3 จังหวัดมหาสารคาม หรือประชากรนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่               3 โรงเรียนสารคามพิทยาคม การเลือกประชากรที่มีขนาดใหญ่จะสามารถสรุปอ้างอิง               (Generalization) ได้กว้างขวาง (ตามประชากร) แต่อาจเลือกกลุ่มตัวอย่างยากใช้เวลา               แรงงาน ค่าใช้จ่ายมาก เพื่อให้ได้กลุ่มตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของประชากร               การเลือกประชากรที่มีขนาดเล็ก มักเลือกกลุ่มตัวอย่างได้สะดวก ทุ่นเวลา               ค่าใช้จ่ายและแรงงาน แต่จะสรุปอ้างอิงไปได้แคบ เช่น ถ้าประชากรเป็นนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่               3 ในโรงเรียนสารคามพิทยาคม ก็ไม่อาจสรุปอ้างอิงทั่วไปครอบคลุมไปถึงนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่               3 ในโรงเรียนแห่งอื่นที่อยู่ในจังหวัดมหาสารคามได้
                     2. กำหนดลักษณะข้อมูลที่จะรวบรวม               ผู้วิจัยจะต้องกำหนดไว้ก่อนว่าต้องการทราบข้อมูลด้านใดบ้าง เรียงลำดับความสำคัญตามจุดมุ่งหมายในการวิจัย
                     3. กำหนดวิธีการในการวัด               หลังจากกำหนดลักษณะข้อมูลที่จะทำการรวบรวมในขั้นที่ 2 แล้วขั้นต่อมาผู้วิจัยจะพิจารณา               และกำหนดวิธีการในการวัดและเครื่องมือที่จะใช้ในการรวบรวมข้อมูล ตามเทคนิคของการรวบรวมข้อมูล               ด้านเทคนิคของการวางแผน
                     4. กำหนดหน่วยของการสุ่มตัวอย่างก่อนที่จะเลือกกลุ่มตัวอย่าง               ผู้วิจัยจะต้องกำหนดหน่วยของการสุ่มตัวอย่าง (Sampling Unit) ไว้ให้ชัดเจน               การสุ่มจะต้องสุ่มจากหน่วยของการสุ่มตัวอย่างนั้น และในการวิเคราะห์ค่าสถิติในการทดสอบสมมติฐาน               โดยหลักการแล้วจะต้องวิเคราะห์จากข้อมูลหน่วยของการสุ่มตัวอย่างในกลุ่มตัวอย่างที่สุ่มมาได้
                     5. การวางแผนการเลือกกลุ่มตัวอย่าง               ผู้วิจัยพิจารณาว่าจะเลือกกลุ่มตัวอย่างจำนวนเท่าใด ใช้วิธีเลือกแบบใดจึงจะเป็นตัวแทนที่ดีของประชากร               ทั้งนี้จะพิจารณาค่าใช้จ่ายในการรวบรวมข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างเหล่านั้นประกอบกันไปด้วย
                     6.               ทำการเลือกกลุ่มตัวอย่างในขั้นสุดท้าย ผู้วิจัยจะทำการเลือกกลุ่มตัวอย่างจริง               ตามแผนที่วางไว้ในขั้นที่ 5 ในรายงานการวิจัยควรระบุประชากรกลุ่มตัวอย่างให้ชัดเจน               เช่น
                     ชื่อเรื่อง                 การศึกษาเปรียบเทียบความแตกต่างของผลการสอนด้วยตำราเรียน               วิชาวิจัยการศึกษาเบื้องต้น ศึกษาในรูปแบบเชิงปัญหา กับรูปแบบที่ใช้กันอยู่ทั่วไป
                     ประชากร                 ได้แก่ นิสิตมหาวิทยาลัยมหาสารคามระดับปริญญาตรีหลักสูตรการศึกษาบัณฑิตชั้นปีที่               3 ในภาคเรียน 1 ปีการศึกษา 2541 จำนวน 194 คน เป็นผู้เรียนวิชาเอกภาษาไทย               53 คน เคมี 50 คน ฟิสิกส์ 45 คน และคณิตศาสตร์ 46 คน
                     กลุ่มตัวอย่าง                 ได้แก่ นิสิตมหาวิทยาลัยมหาสารคาม ระดับปริญญาตรีหลักสูตรการศึกษาบัณฑิต               ชั้นปีที่ 3 ในภาคเรียนที่ 1 ปีการศึกษา 2541 จำนวน 148 คน แบ่งออกเป็น               2 กลุ่มคือ กลุ่ม ที่สอนด้วยตำราแบบเดิม 2 ห้องเรียน จำนวนนิสิต 74               คน และกลุ่มที่สอนด้วยตำราแบบรูปแบบ เชิงปัญหา 2 ห้องเรียน จำนวนนิสิต               74 คน
                     
                                       การกำหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่าง   
              
                    ขนาดของกลุ่มตัวอย่างก็คือ จำนวนสมาชิกกลุ่มตัวอย่างในการวิจัยที่จะศึกษากับกลุ่ม               ตัวอย่าง ผู้วิจัยจะต้องกำหนดจำนวนของกลุ่มตัวอย่างว่าจะใช้จำนวนเท่าใด               การใช้กลุ่มตัวอย่างจำนวนน้อยจะทำให้โอกาสที่จะเกิดความคลาดเคลื่อนมีมาก               การใช้กลุ่มตัวอย่างจำนวนมาก จะทำให้โอกาสที่จะเกิดความคลาดเคลื่อนมีน้อย               ดังภาพที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างจำนวนกลุ่ม
              ตัวอย่างกับขนาดของความคลาดเคลื่อน
                        

              ภาพแสดงความสัมพันธ์ระหว่างจำนวน               กลุ่มตัวอย่างกับขนาดของความคลาดเคลื่อน

                     จากภาพ               จะเห็นว่าเมื่อกลุ่มตัวอย่างมีจำนวนน้อย ค่าความคลาดเคลื่อนจะมีมาก               ค่าสถิติที่คำนวณจากลุ่มตัวอย่างจะแตกต่างไปจากค่าพารามิเตอร์ซึ่งเป็นคุณลักษณะของประชากร               แต่เมื่อกลุ่มตัวอย่าเพิ่มขึ้น ค่าความคลาดเคลื่อนจะลดลง ค่าสถิติที่คำนวณจากลุ่มตัวอย่างจะใกล้เคียงกับ               ค่าพารามิเตอร์ ซึ่งโดยทั่วไปแล้ว ถ้าใช้กลุ่มตัวอย่างจำนวนมากจะดีกว่าการใช้กลุ่มตัวอย่างจำนวนน้อย               แต่อย่างไรก็ตามการใช้กลุ่มตัวอย่างจำนวนมากย่อมจะสิ้นเปลืองค่าใช้จ่าย               เวลา และแรงงานมาก จึงพยายามเลือกจำนวนน้อยที่สุด แต่ให้ได้ผลเชื่อถือได้มากที่สุด               นั่นคือ มีความคลาดเคลื่อนน้อยที่สุด ในการกำหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่าง               ควรพิจารณาถึงสิ่งต่อไปนี้
                     1. ธรรมชาติของประชากร               (Nature of Population) ถ้าประชากรมีความเป็นเอกพันธ์
              มากความแตกต่างกันของสมาชิกมีน้อย นั่นคือ มีความแปรปรวนน้อยก็ใช้กลุ่มตัวอย่างน้อยได้               แต่ถ้าประชากรมีลักษณะเป็นวิวิธพันธ์ ความแตกต่างกันของสมาชิกมีมาก               ความแปรปรวนมีมากก็ควรใช้จำนวนกลุ่มตัวอย่างมาก
                     2. ลักษณะของเรื่องที่จะวิจัย               การวิจัยบางประเภทไม่จำเป็นต้องใช้กลุ่มตัวอย่างจำนวนมาก เช่น การวิจัยเชิงทดลอง               การใช้กลุ่มตัวอย่างจำนวนมากจะก่อให้เกิดผลเสียมากกว่าผลดี เพราะยากต่อการควบคุมสภาพของการทดลอง               การวิจัยโดยใช้วิธีการสัมภาษณ์รายบุคคลจะใช้กลุ่ม
              ตัวอย่างน้อยกว่าการส่งแบบสอบถามให้ตอบ เป็นต้น
                     
                                       เทคนิคการสุ่มตัวอย่าง   
                   เทคนิคการสุ่มตัวอย่างนั้นแบ่งได้เป็น               2 ชนิดใหญ่ ๆ ดังนี้
                   1.               การสุ่มที่ไม่คำนึงถึงความน่าจะเป็นในการสุ่ม (Non-probability sampling)               
การสุ่มแบบไม่คำนึงถึงว่ากลุ่มตัวอย่างที่ได้รับเลือกมานั้นจะมีความน่าจะเป็นหรือโอกาสที่จะได้รับเลือกมานั้นเป็นเท่าใดเป็นการสุ่มตัวอย่างที่ขึ้นอยู่กับการควบคุมหรือการตัดสินใจของผู้วิจัยเป็นอย่างมากการสุ่มแบบนี้ไม่สามารถประกันได้ว่าสมาชิกทุกหน่วยจากกลุ่มประชากรนั้นจะมีโอกาสได้รับเลือกมาเป็นสมาชิกในกลุ่มตัวอย่างการสุ่มแบบนี้จะทำให้เกิดความลำเอียงในการสุ่มตัวอย่างได้ง่ายการสุ่มตัวอย่างที่ไม่คำนึงถึงความน่าจะเป็นในการสุ่มได้แก่
                         1.1               การสุ่มโดยความบังเอิญ (Accidental Sampling)เป็นการสุ่มจากสมาชิกของกลุ่มประชากรเป้าหมายเท่าที่จะหาได้ เช่นกลุ่มประชากรเป้าหมาย คือ นิสิตมหาวิทยาลัยมหาสารคาม ปีการศึกษา 2541 –2542ผู้วิจัยรวบรวมข้อมูลโดยการนำแบบสอบถามไปแจกให้แก่นิสิตที่เดินผ่านประตูด้านหน้ามหาวิทยาลัย ณจุดที่ผู้วิจัยยืนและนิสิตผู้นั้นมีเวลาที่จะกรอกแบบสอบถามให้ดังนั้นกลุ่มตัวอย่างที่ได้จะประกอบด้วยนิสิตที่เดินผ่านประตูด้านหน้ามหาวิทยาลัยและมีเวลาที่จะตอบแบบสอบถามให้ในช่วงเวลาที่นักวิจัยไปเก็บข้อมูลเท่านั้น
                        1.2               การสุ่มแบบโควต้า หรือการสุ่มโดยกำหนดสัดส่วน (Quota Sampling)               เป็นกลุ่มตัวอย่างโดยจำแนกประชากรออกเป็นส่วน ๆ ตามระดับของตัวแปรที่จะรวบรวม               หรือระดับตัวแปร ที่สนใจโดยสมาชิกที่อยู่แต่ละส่วน(ระดับ)จะมีลักษณะที่เป็นเอกพันธ์               หลังจากนั้นเลือกสมาชิก แต่ละส่วน (ระดับ) ตามโควต้าที่กำหนดไว้โดยไม่มีการสุ่ม
                         1.3               การสุ่มอย่างเฉพาะเจาะจง (Purposive Sampling) เป็นการสุ่มตัวอย่างโดยใช้               ดุลยพินิจของผู้วิจัยในการกำหนดสมาชิก ของกลุ่มประชากรที่จะมาเป็นสมาชิกในกลุ่มตัวอย่าง               เช่น ผู้วิจัยต้องการศึกษาปัญหาอาชญากรรม ผู้วิจัยอาจจะกำหนดกลุ่มตัวอย่างในการวิจัยให้อยู่ในท้องที่               ที่มีปัญหาอาชญากรรมสูง
                         1.4               การสุ่มแบบใช้ความสะดวก (Accessible Sampling) เป็นการสุ่มตัวอย่างโดยถือเอาความสะดวกหรือง่ายต่อการรวบรวมข้อมูลเป็นสำคัญ               เช่น ถ้าประชากร คือ นักเรียนในโรงเรียนของตน ครูที่ทำการวิจัยจะกำหนดนักเรียนในชั้นที่ตนสอนเป็นกลุ่มตัวอย่าง               เพราะง่ายและสะดวกดี
              การสุ่มตัวอย่างที่ไม่คำนึงถึงความน่าจะเป็นในการสุ่มนั้น สะดวกในกรณีที่กลุ่มตัวอย่าง
              ที่จะเลือกมานั้นมีขนาดเล็ก และผู้วิจัยต้องการข้อมูลลักษณะต่าง ๆ               ของกลุ่มประชากรในระยะเวลาอันจำกัด
                   ข้อจำกัดของการสุ่มตัวอย่างที่ไม่คำนึงถึงความน่าจะเป็นในการสุ่ม
                     1. ผลการวิจัยที่ได้ไม่สามารถสรุปอ้างอิงไปสู่กลุ่มประชากรทั้งหมดได้อย่างสมบูรณ์               ข้อสรุปนั้นจะสรุปกลับไปหากลุ่มประชากรได้ต่อเมื่อกลุ่มตัวอย่างมีลัษณะต่าง               ๆ ที่สำคัญ ๆ เหมือนกับลักษณะของกลุ่มประชากร
       2. กลุ่มตัวอย่างที่ได้นั้นขึ้นอยู่กับการตัดสินใจของผู้วิจัยและองค์ประกอบบางตัวที่ ไม่สามารถควบคุมได้และไม่มีวิธีการทางสถิติใดที่จะมาคำนวณค่าความคลาดเคลื่อนที่เกิดจากการสุ่ม(Sampling error) โดยการสุ่มลักษณะนี้ได้
                   2.               การสุ่มที่คำนึงถึงความน่าจะเป็นในการสุ่ม (Probability Sampling)เป็นการสุ่มตัวอย่างที่คำนึงถึงความน่าจะเป็นหรือโอกาสของสมาชิกแต่ละหน่วยที่จะได้รับเลือก ซึ่งสมาชิกทุก ๆหน่วยของกลุ่มประชากรจะมีความน่าจะเป็น หรือโอกาสที่จะได้รับเลือกคงที่กลุ่มตัวอย่างที่ได้รับการสุ่มแบบนี้จะเป็นตัวแทนที่ดีของกลุ่มประชากรเป้าหมายได้ดีกว่ากลุ่มตัวอย่างที่สุ่มแบบไม่คำนึงถึงความน่าจะเป็นในการสุ่มการสุ่มตัวอย่างที่คำนึงถึงความน่าจะเป็นในการสุ่ม ได้แก่
              
                        2.1               การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย (Simple random Sampling) การสุ่มตัวอย่างโดยวิธีนี้สมาชิกของกลุ่มประชากรทุก               ๆ หน่วยมีโอกาสเท่า ๆ กัน และเป็นอิสระต่อกันในการที่จะได้รับเลือกมาเป็นสมาชิกของกลุ่มตัวอย่าง               การเป็นอิสระต่อกัน หมายความว่า การเลือกสมาชิกแต่ละหน่วยนั้นจะไม่มีผลกระทบต่อการเลือกสมาชิกหน่วยอื่น               ๆ การสุ่มวิธีนี้อาจจะทำได้โดยการ
จับสลากหรือใช้ตารางเลขสุ่ม (Table of random number)โดยปกติตารางเลขสุ่มนี้จะสร้างขึ้นจาก การสุ่มโดยเครื่องคอมพิวเตอร์เทคนิคการสุ่มตัวอย่างแบบง่ายเป็นเทคนิควิธีพื้นฐานของการสุ่มตัวอย่างโดยทั่วไป แต่วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบง่ายนั้นจะใช้ไม่ได้หรือไม่เหมาะสมถ้ารายชื่อของสมาชิกทุกหน่วยในกลุ่มประชากรไม่มีหรือมีไม่ครบ นอกจากนั้นถ้าหากว่ากลุ่มประชากรมีลักษณะเป็นวิวิธพันธ์คือมีลักษณะความหลากหลายของสมาชิกในประชากรการใช้การสุ่มตัวอย่างแบบง่ายอาจจะได้กลุ่มตัวอย่าที่ไม่ใช่ตัวแทนที่ดีของกลุ่มประชากร อาจจะได้ลักษณะต่าง ๆ ที่สำคัญของกลุ่มประชากรไม่ควบถ้วนการสุ่มตัวอย่างแบบง่ายในทางปฏิบัติเหมาะสมที่จะใช้กับกลุ่มประชากรที่มีลักษณะเป็นเอกพันธ์
              
                         2.2               การสุ่มตัวอย่างแบบมีระบบ (Systematic Sampling)เป็นเทคนิคการสุ่มตัวอย่าง ที่ง่ายกว่าการสุ่มตัวอย่างแบบง่ายซึ่งการสุ่มตัวอย่าแบบนี้สามารถที่จะใช้ในกรณีที่รายชื่อของสมาชิกทุกคนในกลุ่มประชากรจัดเรียงไว้แบบสุ่ม การสุ่มตัวอย่างแบบมีระบบดำเนินการ ดังต่อไปนี้
           1. หาช่วงห่างระหว่างสมาชิกที่ถูกสุ่ม (k)โดยนำจำนวนสมาชิกทั้งหมดในกลุ่มประชากรหารด้วยจำนวนสมาชิกในกลุ่มตัวอย่างที่ต้อการสุ่ม (k = N ÷n) เช่น มีสมาชิกในกลุ่มประชากรทั้งหมดจำนวน 500 คนและต้องการกลุ่มตัวอย่างมีขนาด 50 คน ดังนั้น k มีค่าเท่ากับ 500 ÷50 (k =10 )
                         2.               หาตำแหน่งเริ่มของสมาชิกที่ถูกสุ่มโดยผู้วิจัยสุ่มหมายเลขระหว่าง 1               ถึง k ขึ้นมาหมายเลขหนึ่ง หมายเลขนั้นกำหนดให้เป็น r สมมุติหมายเลขนั้นคือ               5 (r =5)
                         3.               สมาชิกหมายเลข r จะได้รับเลือกมาเป็นสมาชิกเริ่มแรกในกลุ่มตัวอย่าง               สมาชิกที่ได้รับเลือกต่อไปคือสมาชิกหมายเลข r+k, r+2k, r+3k, … ตามลำดับจนครบจำนวนที่ต้องการ               ถ้าผู้วิจัยสุ่มได้หมายเลข 5 สมาชิกหมายเลข 5 จะได้รับเลือกมาเป็นสมาชิกในกลุ่มตัวอย่าง               คนที่ได้
              รับเลือกต่อไป คือสมาชิกหมายเลข 15 , 25 , 35 , ฯลฯ ตามลำดับจนครบ               50 คน
                     การสุ่มตัวอย่างแบบมีระบบนี้ต่างจากการสุ่มแบบง่ายที่ว่า               สมาชิกแต่ละหน่วยที่ได้รับเลือกไม่ได้เป็นอิสระต่อกันอย่างแท้จริงเหมือนกับการสุ่มแบบง่าย               หลังจากสมาชิกคนแรกได้รับเลือกแล้ว คนต่อ ๆ ไปก็เท่ากับได้รับเลือกโดยอัตโนมัติ               (การสุ่มตัวอย่างแบบนี้จะใช้ได้ผลดีเมื่อ รายชื่อของสมาชิกไม่ได้จัดอยู่ในลักษณะที่เป็นแนวโน้ม               (Trend) เรียงจากมากไปหาน้อย หรือน้อยไปหามากหรือจัดอยู่ในลักษณะที่มีการเปลี่ยนแปลงวัฏจักร               (Periodical fluctuation) รายชื่อสมาชิกในกลุ่มประชากรนั้นจะต้องจัดเรียงลำดับโดยการสุ่ม)
                        จุดเด่นของการสุ่มตัวอย่างแบบมีระบบ
                     1. วิธีการสุ่มสะดวก ง่ายต่อการปฏิบัติ
                     2. สามารถนำไปใช้ประกอบกับวิธีการสุ่มตัวอย่างแบบอื่น               ๆ ได้
                     3. สะดวกต่อการได้กลุ่มตัวอย่างที่เป็นสัดส่วนต่อกลุ่มประชากร
              
              จุดด้อยของการสุ่มตัวอย่างแบบมีระบบ มีดังนี้
       1. ในแต่ละช่วงของการสุ่ม สมาชิกเพียง 1หน่วยเท่านั้นที่ได้รับเลือกมาเป็นสมาชิกในกลุ่มตัวอย่างและสมาชิกแต่ละหน่วยนั้นก็ไม่ได้เป็นอิสระต่อกันอย่างแท้จริงจากการที่สมาชิกเพียง 1 หน่วยเท่านั้นที่ได้รับเลือกมาเป็นสมาชิกในกลุ่มตัวอย่างทำให้ผู้วิจัยไม่สามารถคำนวณค่าความแปรปรวนของข้อมูลแต่ละช่วงของการสุ่มได้
       2.ถ้ารายชื่อของสมาชิกในกลุ่มประชากรจัดอยู่ในลักษณะที่เป็นแนวโน้ม เช่นเรียงค่าของข้อมูลจากมากไปหาน้อยหรือน้อยไปหามากบนพื้นฐานของค่าตัวแปรตามที่กำลังศึกษากลุ่มตัวอย่างที่สุ่มมาได้แต่ละครั้งจะมีความแตกต่างกันและไม่ได้เป็นตัวแทนที่ดีของกลุ่มประชากร
        3.ถ้ารายชื่อของสมาชิกในกลุ่มประชากรจัดอยู่ในลักษณะที่มีการเปลี่ยนแปลงค่าของ ข้อมูลเป็นวัฏจักร เช่นจำนวนผู้ไปใช้บริการห้องสมุดในแต่ละวันวันอาทิตย์จะเป็นวันที่มีผู้ไปใช้บริการน้อยที่สุดหรือจำนวนคนไข้ตามสถานพยาบาลของรัฐในแต่ละวันดังนั้นกลุ่มตัวอย่างที่ได้มาจากการสุ่มแบบมีระบบจากข้อมูลที่มีการจัดในลักษณะดังกล่าวจะประกอบด้วยข้อมูลที่มีลักษณะเหมือน ๆ กัน เช่นผู้วิจัยต้องการทราบจำนวนผู้ไปใช้บริการห้องสมุดในแต่ละวันโดยไปรวบรวมข้อมูลทุก ๆวันอาทิตย์ ข้อมูลที่ได้มาในแต่ละสัปดาห์มักจะมีลักษณะเหมือน ๆกันคือมี ผู้ไปใช้บริการน้อย
              วิธีการแก้ปัญหาในลักษณะของข้อ 2 และ 3 ทำได้โดยจัดเรียงลำดับข้อมูลเสียใหม่               ไม่ให้มีระบบหรือสุ่มหมายเลขใหม่ทุก ๆ ครั้งในแต่ละช่วงของการสุ่ม
              
                      2.3 การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นภูมิ               (Stratified Sampling) คือ การสุ่มตัวอย่างชนิดที่
              แบ่ง กลุ่มประชากรออกเป็นชั้นย่อย ๆ (Strata) เสียก่อนบนพื้นฐานของระดับของตัวแปรที่สำคัญที่ส่งผลกระทบต่อตัวแปรตาม               โดยมีหลักในการจัดแบ่งชั้นภูมิให้ภายในชั้นภูมิแต่ละชั้นมีความเป็น               เอกพันธ์ (Homogeneous) หรือมีลักษณะที่เหมือนกันให้มากที่สุดเท่าที่จะทำได้               แต่ระหว่างชั้นภูมิให้มีความเป็นวิวิธพันธ์ (Heterogeneous) หรือมีความแตกต่างกันให้มากที่สุดเท่าที่จะทำได้               และหลังจากที่จัดแบ่งชั้นภูมิเรียบร้อยแล้วจึงสุ่มตัวอย่างจากแต่ละชั้นภูมิ
            

ลักษณะการจัดชั้นภูมิอาจจะแสดงโดยใช้แผนภาพประกอบ               เพื่อให้เกิดความเข้าใจง่ายยิ่งขึ้นดังนี้
              
                      แผนภาพแสดงลักษณะการจัดชั้นภูมิที่ถูกต้อง               ในการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งเป็นชั้นภูมิ

                   วัตถุประสงค์หลักของการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งเป็นชั้นภูมิคือ               เพื่อให้ได้กลุ่มตัวอย่างที่มีองค์ประกอบของลักษณะต่าง ๆ ใกล้เคียงกับกลุ่มประชากร               และให้ได้กลุ่มตัวอย่างที่สามารถตอบสนองวัตถุประสงค์ของการวิจัยได้
            จุดเด่นของการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นภูมิ
                      1. การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งเป็นชั้นภูมิ               จะช่วยลดความคลาดเคลื่อนในการประเมินค่าพารามิเตอร์ของกลุ่มประชากร               ได้มากกว่าใช้กลุ่มตัวอย่างที่ได้จากการสุ่มแบบอย่างง่าย
        2. การสุ่มตัวอย่างจากชั้นภูมิในแต่ละชั้นผู้วิจัยสามารถใช้วิธีต่างกันได้ไม่จำเป็นต้องใช้ วิธีเดียวกันซึ่งเป็นประโยชน์ในการปฏิบัติมากเพราะในบางครั้งชั้นภูมิแต่ละชั้นภูมิมีลักษณะที่ แตกต่างกันมากผู้วิจัยสามารถที่จะใช้วิธีสุ่มตัวอย่างที่เหมาะสมได้ในแต่ละชั้นภูมิ
                      3. ช่วยให้ผู้วิจัยมั่นใจได้ว่าจะได้กลุ่มตัวอย่างที่สามารถนำมาวิเคราะห์ข้อมูล               เพื่อตอบ คำถามหรือวัตถุประสงค์ที่กำหนดไว้อย่างแน่นอน
                     
                       2.4 การสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม               (Cluster Sampling) คือวิธีการสุ่มตัวอย่างที่หน่วยของกลุ่มคือกลุ่มของสมาชิกของกลุ่มประชากร               ไม่ใช่สมาชิกรายหน่วยเหมือนกับการสุ่มทั้ง 3 วิธีดังกล่าวข้างต้น จุดเด่นของการสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม               ก็คือ ช่วยลดค่าใช้จ่ายในการสุ่มแต่ จุดด้อยของการสุ่มแบบกลุ่มก็คือความคลาดเคลื่อนในการประเมินค่าพารามิเตอร์ของกลุ่มประชากรจะสูงกว่าการสุ่มตัวอย่างแบบง่ายและการคำนวณค่าความแปรปรวนของข้อมูลจะยุ่งยากกว่าการสุ่มตัวอย่างแบบง่ายการสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่มนั้น เหมาะสมที่จะใช้ในกรณีที่ค่าใช้จ่ายในการสุ่มตัวอย่างเป็นรายหน่วยมีค่าสูงมากจึงต้องใช้การสุ่มแบบกลุ่มเพื่อลดค่าใช้จ่าย หลักในการจัดกลุ่ม (Cluster) มีหลักการจัดคือ
              1.ให้สมาชิกภายในกลุ่มแต่ละกลุ่มมีลักษณะของความเป็นวิวิธพันธ์หรือมีลักษณะหลากหลายโดยรวมลักษณะต่าง ๆที่สำคัญของประชากรไว้ครบถ้วนภายในกลุ่มแต่ละกลุ่มถ้ารวมลักษณะสำคัญไว้ได้มากเท่าไรจะยิ่งทำให้ความคลาดเคลื่อนในการประมาณค่าของกลุ่มประชากรลดน้อยลง
                            2.               ให้ระหว่างกลุ่มมีลักษณะเป็นเอกพันธ์ คือ มีลักษณะที่เหมือนกันหรือคล้ายคลึงกันให้มากที่สุดทุก               ๆ กลุ่ม
              ลักษณะการจัดกลุ่มอาจจะแสดงได้โดยใช้แผนภาพประกอบเพื่อให้เกิดความเข้าใจง่ายยิ่งขึ้นดังนี้
            

              แผนภาพแสดงลักษณะการจัดกลุ่มที่ถูกต้องในการสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม

                    2.5               การสุ่มตัวอย่างแบบหลายขั้น (Multistage sampling) เป็นการสุ่มตัวอย่างที่ประกอบด้วยหลายขั้นตอน               โดยเริ่มจากกลุ่มประชากรมาจนถึงขั้นของการเลือกสมาชิกเข้าสู่กลุ่มตัวอย่าง               เทคนิคการสุ่มตัวอย่างที่ใช้ในแต่ละขั้นตอนนั้นอาจจะเหมือนกันหรือต่างกันก็ได้               แล้วแต่ ความเหมาะสม เช่น ต้องการสุ่มนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่               6 จากทั่วประเทศใช้การสุ่มแบบ หลายขั้นตอนดังนี้
              ขั้นที่ 1 ใช้การสุ่มแบบแบ่งเป็นชั้นภูมิผสมกับการสุ่มแบบกลุ่ม (Stratified               cluster sampling) โดยการแบ่งจังหวัดทั้งหมดออกตามภาคภูมิศาสตร์แล้วสุ่มจังหวัดจากแต่ละภาคใน
              ขั้นนี้ภาคเป็นชั้นภูมิและจังหวัดเป็นกลุ่ม
              ขั้นที่ 2 ในแต่ละจังหวัด ใช้การสุ่มแบบแบ่งชั้นภูมิผสมผสานกับการสุ่มแบบกลุ่มโดยการแบ่งโรงเรียนในแต่ละจังหวัดเป็น               3 ชั้นภูมิ ตามขนาดของโรงเรียนคือ ใหญ่ กลาง เล็ก แล้วสุ่ม
              โรงเรียนมาจากแต่ละชั้นภูมิ ในขั้นนี้ตัวแปรที่ใช้ในการแบ่งเป็นชั้นภูมิคือ               ขนาดของโรงเรียนและ โรงเรียนคือกลุ่มของนักเรียน
              ขั้นที่ 3 ในแต่ละโรงเรียนสุ่มนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปี่ 6 โดยวิธีสุ่มแบบง่าย