พจนานุกรมประชากรศาสตร์พหุภาษา ฉบับปรับให้เป็นเอกภาพ ปรับปรุงครั้งที่สอง ภาษาไทย

ข้อความปฏิเสธความรับผิดชอบ : ผู้สนับสนุนทั้งหลายของดีโมพีเดียไม่จำเป็นต้องเห็นด้วยกับความหมายของศัพท์ต่างๆ ที่อยู่ในพจนานุกรมฉบับปรังปรุงนี้ พจนานุกรมประชากรศาสตร์พหุภาพ ฉบับปรับให้เป็นเอกภาพ ปรับปรุงครั้งที่สอง ยังอยู่่ระหว่างการดำเนินงาน หากต้องการเสนอข้อคิดเห็นใดๆ กรุณาใช้พื้นที่อภิปราย

160

วิธีการสุ่มตัวอย่าง¹ใช้เพื่อให้ได้ข้อมูลเกี่ยวกับประชากรจากเพียงบางส่วนของประชากร แทนที่จะต้องศึกษาทุกๆ คน (110-2) บางส่วนของประชากรที่ศึกษาเรียกว่า ตัวอย่าง² ประชากรเป็นกลุ่มรวมของ องค์ประกอบ³ซึ่งเป็นเป้าหมายของการตรวจสอบศึกษา หน่วยตัวอย่าง⁴อาจเป็นองค์ประกอบหนึ่ง หรือกลุ่มขององค์ประกอบของประชากรและใช้สำหรับการเลือกตัวอย่าง ในตัวอย่างทางประชากรศาสตร์ โดยปรกติองค์ประกอบจะเป็นบุคคล (110-2) ครอบครัว (115-1) หรือครัวเรือน (110-3) และหน่วยตัวอย่างอาจเป็นบุคคล ครัวเรือน กลุ่มบ้าน เทศบาล หรือพื้นที่ ตัวอย่างจะประกอบด้วยจำนวนของหน่วยตัวอย่างที่เลือกให้เป็นไปตาม โครงการสุ่มตัยอย่าง⁵ หรือ แผนการสุ่มตัวอย่าง⁵.

161

ตัวอย่างซึ่งองค์ประกอบถูกเลือกมาโดยกระบวนการให้โอกาสที่จะถูกเลือกเรียกว่า กลุ่มตัวอย่างด้วยการสุ่ม¹ หรือ กุ่มตัวอย่างด้วยหลักความน่าจะเป็น¹ ถ้ามีบัญชีของหน่วยตัวอย่างที่สมบูรณ์จะเรียกบัญชีนี้ว่า กรอบตัวอย่าง³ ใน การสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย⁴ สัดส่วนของหน่วยตัวอย่างจะถูกเลือกจากกรอบตัวอย่างด้วย การสุ่ม² สัดส่วนนี้เรียกว่า เศษส่วนตัวอย่าง⁵ หรือ อัตราส่วนตัวอย่าง⁵ กลุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ⁶ถูก เลือกอย่างเป็นระบบ⁷จากกรอบซึ่งหน่วยตัวอย่างถูกให้หมายเลขไว้ตามลำดับ ตัวอย่างถูกเลือกโดยเลือกหน่วยที่n^th, (n + s)^th, (n + 2s)^th, ..., etc. unit, where n is not larger than s and is selected at random. In cluster sampling⁸ population elements are not drawn individually, but in groups which are called clusters⁹ .

• 2. Random, adj. - randomness, n. - randomize, v,

162

In stratified random sampling¹ the population is divided into a number of strata² which are in some sense more homogeneous (134-4) than the population as a whole with respect to the characteristics studied, and a simple random sample (161-4) is drawn in each stratum. Variable sampling fractions (161-5) may be used in the different strata. Multi-stage sampling³ is a method where the selection of the sample is carried out in several stages. A sample of primary units⁴ is first selected and each of these units is then regarded as a population (101-3) from which a sub-sample⁵ of secondary units⁶ is selected, and the process may be repeated. When there is no good sampling frame, a sample of areas delimited on a map may be selected: this procedure is called area sampling⁷.

• 1. Stratify, v,: divide into strata - stratification, n.

163

In probability sampling (161-1), chance methods are used to obtain a representative sample¹ i.e., a sample which is a faithful reflection of the population with respect to all the characteristics under investigation except for random fluctuation. In quota sampling², on the other hand, the sample is purposely selected so as to reflect the population in certain characteristics, and each interviewer (204-2) is given a quota³ of different types of sampling units which are to be included in his sample. Within the limits of the quota the interviewer is free to select the sampling units.

164

A population parameter¹ is a numerical value that characterizes a population. Statistical estimation² is the name given to the procedure by which the values of such parameters are estimated from the sample. Such estimates are subject to sampling errors³ and a measure of the magnitude of the sampling error is generally given by the standard error⁴. Sometimes a confidence interval⁵ is associated with an estimate to show the limits within which the estimated quantity may be expected to lie with a pre-determined probability. A difference between two values is referred to as a significant difference⁶ when the probability that it is due to chance is less than a given value which is called the level of significance⁷. Thus a difference would be significant at the 5 percent level if the probability that it could have arisen by chance is less than 0.05. In addition to sampling errors, observation errors⁸ or response errors⁸ also affect estimates. These errors usually include interviewer biases⁹ which are systematic errors introduced by the interviewers when the basic data are collected.