หมายถึง ทั้งหมดของสิ่งที่ผู้วิจัยต้องการศึกษาอาจเป็นสิ่งมีชีวิตหรือไม่มีชีวิตก็ได้
ขอบเขตประชากรที่ใช้ในการวิจัยจะกว้างมากหรือน้อยขื้นอยู่กับจุดมุ่งหมายของผู้วิจัย และประโยชน์ที่จะนำผลการวิจัยไปใช้
ประชากร คือ นักเรียนมัธยมศึกษาตอนปลายทั่วประเทศ
หัวข้อปัญหา : ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนคณิตศาสตร์ของนักเรียนมัธยมศึกษาตอนปลายใน
เขตกรุงเทพมหานคร
ประชากร คือ นักเรียนมัธยมศึกษาตอนปลายในเขตกรุงเทพมหานคร
ความสำคัญของการกำหนดประชากรในการวิจัย
1. ทำให้ผู้วิจัยทราบว่าประชากรที่จะศึกษาคืออะไร มีขอบเขตที่จะเก็บข้อมูลแค่ไหน จะได้
ดำเนินการเก็บข้อมูลเฉพาะกลุ่มที่อยู่ในขอบเขตประชากรเท่านั้น ที่อยู่นอกเหนือขอบเขตจะ ในการทำวิจัย ถ้าผู้วิจัยสามารถเก็บข้อมูลข้อมูลกับประชากรทั้งหมดได้จะได้ข้อมูลที่ตรงกับความจริง แต่บางครั้งถ้าจำนวนประชากรมีมากจนเกินไป จะทำให้สิ้นเปลืองเวลา แรงงาน งบประมาณ จำนวนมาก และ เกิดความคลาดเคลื่อนในระหว่างการเก็บและการจัดกระทำข้อมูลได้สูง จึงต้องทำการสุ่มกลุ่มตัวอย่างจากประชากรให้มีจำนวนน้อยลง แล้วจึงเก็บข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่าง
กลุ่มตัวอย่าง (Sample)
หมายถึง บางส่วนของประชากรที่ผู้วิจัยเลือกมาเป็นตัวแทนในการศึกษา คำว่า ตัวแทน แปลว่า มีคุณสมบัติเท่าเทียมกัน ใช้แทนกันได้
ลักษณะของกลุ่มตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของประชากร
1. ต้องมีขนาดหรือจำนวนพอเหมาะ ทำได้โดยการกำหนดเป็นเปอร์เซ็นของจำนวนประชากร ใช้สูตรคำนวณ หรือใช้ตารางกำหนดขนาดกลุ่มตัวอย่างสำเร็จรูป
2. ต้องมีลักษณะเหมือนกลุ่มประชากร ทำได้โดยใช้วิธีสุ่มตัวอย่าง
การกำหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่าง
1. กำหนดโดยใช้เปอร์เซ็นของจำนวนประชากร ดังนี้
ถ้าจำนวนประชากรมีจำนวนหลักร้อย ใช้กลุ่มตัวอย่าง 25 %ถ้าจำนวนประชากรมีจำนวนหลักพัน ใช้กลุ่มตัวอย่าง 10 %
ถ้าจำนวนประชากรมีจำนวนหลักหมื่น ใช้กลุ่มตัวอย่าง 5 %ถ้าจำนวนประชากรมีจำนวนหลักแสน ใช้กลุ่มตัวอย่าง 1 %
2. กำหนดโดยใช้สูตรคำนวณ เช่น
กรณีไม่ทราบขนาดที่แน่นอนของประชากรใช้สูตรของ W.G.cochran3. กำหนดโดยใช้ตารางกำหนดขนาดกลุ่มตัวอย่างสำเร็จรูป เช่น ตารางสำเร็จรูปของเครจซีและมอร์แกน (Krejcie and Morgan)
การสุ่มตัวอย่าง (Random Sampling)
การสุ่มตัวอย่างแบ่งเป็น 2 ประเภท คือ
1. การสุ่มตัวอย่างโดยไม่ใช้ความน่าจะเป็น เป็นการสุ่มตัวอย่างที่ไม่เปิดโอกาสให้ทุกหน่วยของประชากรมีโอกาสถูกเลือกเท่า ๆ กัน ได้แก่
การสุ่มแบบบังเอิญ สุ่มโดยพบใครที่เป็นกลุ่มเป้าหมายก็เข้าไปเก็บข้อมูลจนได้กลุ่มตัวอย่างครบตามจำนวนที่กำหนด
การสุ่มแบบโควต้า สุ่มโดยแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่ม ๆ แล้วกำหนดสัดส่วนแต่ละกลุ่ม แล้วจึงสุ่มตัวอย่างในแต่ละกลุ่มตามสัดส่วนที่กำหนด โดยใช้การสุ่มแบบบังเอิญ
การสุ่มแบบตามจุดมุ่งหมาย สุ่มโดยเลือกกลุ่มตัวอย่างตามวิจารณญานของผู้วิจัยว่ากลุ่มตัวอย่างลักษณะใดจึงเหมาะสมกับจุดมุ่งหมายการวิจัย
การสุ่มแบบตามสะดวก สุ่มโดยเลือกกลุ่มตัวอย่างตามความสะดวกในการเก็บข้อมูลของผู้วิจัย
การสุ่มแบบก้อนหิมะ สุ่มโดยเลือกตัวอย่างที่มีคุณสมบัติตามที่ต้องการ 1 คนเมื่อได้ข้อมูลแล้ว ขอให้แนะนำคนอื่นต่อ ๆ ไป
2. การสุ่มตัวอย่างโดยใช้ความน่าจะเป็น เป็นการสุ่มตัวอย่างที่เปิดโอกาสให้ทุกหน่วย
ของประชากรมีโอกาสถูกเลือกเท่า ๆ กัน ได้แก่
1) วิธีการจับฉลาก ทำได้โดย
1. เขียนชื่อสมาชิกทุกคนลงในฉลาก
2. กำหนดจำนวนกลุ่มตัวอย่าง
3. นำฉลากใส่กล่องแล้วสุ่มหยิบขึ้นมา ให้ครบตามจำนวนกลุ่มตัวอย่าง
2) วิธีเปิดตารางเลขสุ่มตัวอย่าง ทำได้โดย
1. กำหนดเลขที่แทนทุกหน่วยของประชากร
2. กำหนดจำนวนกลุ่มตัวอย่าง
3. กำหนดทิศทางของการอ่านตารางว่าจะ อ่านขึ้น ลง ซ้าย หรือขวา
4. อ่านตัวเลขเท่ากับหลักของจำนวนประชากรเช่น ประชากรมี 500 คน ให้อ่านทีละ 3 หลัก ตัวเลขที่ได้คือหน่วยที่ถูกเลือกมา เป็นกลุ่มตัวอย่าง ถ้าซ้ำหรือเกินให้ข้ามไป
5. อ่านตัวเลขจนครบตามจำนวนกลุ่มตัวอย่าง
ตัวอย่างตารางเลขสุ่มตัวอย่าง
การสุ่มแบบมีระบบ (Systematic Random Sampling) เหมาะกับประชากรที่จัดเรียงเป็นระบบอยู่แล้ว เช่น เรียงตามตัวอักษร ทำได้โดย
1. กำหนดเลขที่แทนทุกหน่วยของประชากร
2. กำหนดจำนวนกลุ่มตัวอย่าง
3. หาช่วงของการสุ่ม ( i =N/n) เมื่อ N แทน จำนวนประชากร n แทน จำนวนกลุ่มตัวอย่าง)
4. เลือกหน่วยเริ่มต้นโดยการสุ่ม หรือ อาจใช้ตารางเลขสุ่ม
5. เลือกหน่วยต่อ ๆ ไปที่ตกอยู่ในช่วงการสุ่ม จนครบตามจำนวนกลุ่มตัวอย่าง
เช่น ประชากรมี 20 คน ลำดับที่ 1 - 20 ต้องการสุ่ม 4 คน ช่วงการสุ่ม i = 20/4 = 5
สุ่มหน่วยเริ่มต้น ได้หมายเลข 3 หน่วยต่อไป คือ 3 + 5 = 8 8 + 5 = 13 และ 13 + 5 = 18
ดั้งนั้น กลุ่มตัวอย่าง 4 คน คือ หมายเลข 3 8 13 และ 18
การสุ่มแบบระดับชั้น (Startified Random Sampling) เหมาะกับประชากรที่มีลักษณะแตกต่างกันจนแยกเป็นกลุ่มย่อยตามที่แตกต่างกันได้ เช่น เพศ คณะที่สังกัด อาชีพ ระดับการศึกษา ทำได้โดย
1.แบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มย่อย โดยให้ลักษณะภายในกลุ่มคล้ายคลึงกันมากที่สุด
ลักษณะระหว่างกลุ่มแตกต่างกันมากที่สุด
2. สุ่มตัวอย่างจากประชากรกลุ่มย่อยโดยการสุ่มอย่างง่าย ตามสัดส่วนประชากรกลุ่มย่อย
การสุ่มแบบแบ่งกลุ่ม (Cluster Random Sampling) เหมาะกับประชากรที่อยู่กระจัดกระจาย ทำได้โดย
1.แบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มย่อย โดยให้ลักษณะภายในกลุ่มแตกต่างกันมากที่สุดลักษณะระหว่างกลุ่มคล้ายคลึงกันมากที่สุด
2. สุ่มบางกลุ่มขึ้นมาศึกษา
การสุ่มแบบหลายขั้นตอน(Multistage Random Sampling) เป็นการสุ่มตัวอย่างที่ประกอบด้วยหลาย ๆ วิธี หรือ วิธีเดียวแต่หลายขั้น เช่น
การสุ่มแบบแบ่งกลุ่มที่มีหลายขั้นตอน
การสุ่มแบบระดับชั้นที่มีหลายชั้น
การสุ่มผสมระหว่างแบ่งกลุ่ม กับระดับชั้น
การสุ่มแบบหลายขั้นตอนเหมาะกับประชากรที่มีขนาดใหญ่มาก
