เทคนิคการคำนวณย้อนกลับจากจำนวนตัวอย่างที่เก็บได้จริง เพื่อทราบระดับความเชื่อมั่นหรือความคลาดเคลื่อนที่แท้จริงในการศึกษาสัดส่วนประชากร ในการวิจัยเชิงปริมาณ

  • ศิริรัตน์ ขานทอง คณะศิลปศาสตร์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล
  • พัดยศ เพชรวงษ์ คณะศิลปศาสตร์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลพระนคร
  • ละเอียด ศิลาน้อย คณะศิลปศาสตร์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลพระนคร
คำสำคัญ: ขนาดของกลุ่มตัวอย่าง, ระดับความเชื่อมั่น, ค่าความคลาดเคลื่อน, สูตรคำนวณย้อนกลับ, การศึกษาสัดส่วนประชากร

บทคัดย่อ

 

         ในการวิจัยเชิงปริมาณ (Quantitative Research) การศึกษาสัดส่วนประชากร (Population Proportion, gif.latex?\pi) เป็นการศึกษาประเภทหนึ่งที่มีการศึกษากันโดยจะทำการศึกษาจากตัวอย่าง (Sample) เป็นสำคัญ ซึ่งจำนวนตัวอย่างหรือขนาดของกลุ่มตัวอย่าง (Sample Size) ที่นำมาศึกษานั้นอาจจะใช้สูตรคำนวณจำนวนตัวอย่างทำการคำนวณขึ้นมาใช้งานเอง หรือไม่ก็นำเอาจำนวนตัวอย่างหรือขนาดของกลุ่มตัวอย่าง (Sample size) มาจากตารางสำเร็จรูปกำหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่างที่มีการเสนอไว้ในตำราทางสถิติ โดยที่จะมีการระบุแจ้งให้ทราบถึงระดับความเชื่อมั่น (Level of Confidence) และค่าความคลาดเคลื่อน (Error, e) ในการใช้ตัวอย่างตามจำนวนที่ได้กำหนดไว้นั้นให้ผู้อ่านได้ทราบไว้ด้วย แต่อย่างไรก็ตาม เมื่อถึงขั้นตอนในการดำเนินการเก็บข้อมูลจากตัวอย่างในทางปฏิบัติจริง กลับปรากฏว่าทำการเก็บข้อมูลจากตัวอย่างได้จำนวนที่แตกต่างออกไปจากจำนวนตัวอย่างที่ได้กำหนดไว้แต่เดิม ซึ่งอาจจะเป็นได้ทั้งเก็บตัวอย่างมาน้อยกว่าหรือมากกว่าจำนวนตัวอย่างที่ได้ จึงเห็นสมควรนำเสนอสูตรการคำนวณย้อนกลับจากจำนวนตัวอย่างที่เก็บได้จริง เพื่อทราบระดับความเชื่อมั่นและความคลาดเคลื่อนที่แท้จริงในการศึกษาสัดส่วนประชากร ในการวิจัยเชิงปริมาณในครั้งนั้นๆ มาเพื่อให้ผู้ศึกษา/วิจัยสามารถนำไปใช้ในงานวิจัยได้โดยสะดวก และช่วยให้ผู้อ่านงานวิจัยสามารถประเมินระดับความน่าเชื่อถือในผลของงานวิจัยที่ปรากฏออกมาได้อย่างถูกต้องต่อไป

Downloads

Download data is not yet available.

เอกสารอ้างอิง

ละเอียด ศิลาน้อย. (2558). วิธีวิทยาการกำหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่างเพื่อการวิจัยเชิงปริมาณ (เชิงสำรวจและเชิงทดลอง) (Sample Size Determination for Survey and Experimental Quantitative Research Design). กรุงเทพฯ: บางกอกบลูพริ้นต์.

Khazanie, Ramakant. (1996). Statistics in a World of Applications. Fourth Edition. New York, USA: HarperCollins College Publishing.

Sternstein, Martin. (1994). Statistics. Barron’s EZ 101 Study keys, New York, USA: Barron’s Educational Series, Inc.

Weiers, Ronald M. (2005). Introduction to Business Statistics. International

Student Edition, Fifth Edition. Pennsylvania, USA: Duxbury Press, Thomson – Brooks/cole.

SCRIBD. (2563). ตารางแจกแจงความน่าจะเป็นแบบปกติมาตรฐาน (z-table). สืบค้นเมื่อวันที่ 2 ธันวาคม 2563 จาก https://www.scribd.com/doc/313805316/ตารางz

เผยแพร่แล้ว
2021-11-23
การอ้างอิงบทความ
ประเภทบทความ
บทความวิจัย