Purposive Sampling



Purposive Sampling ဆိုတာက သုတေသနရဲ့ ရည်ရွယ်ချက်နဲ့ ကိုက်ညီတဲ့ လူတွေကို ရွေးချယ်ပြီး Data တွေ စုဆောင်းတဲ့ နည်းလမ်းပဲဖြစ်ပါတယ်။ ပြောရရင် ကိုယ်လေ့လာချင်တဲ့ အကြောင်းအရာကို နားလည်တဲ့သူတွေ၊ အတွေ့အကြုံရှိတဲ့သူတွေကိုပဲ ရွေးထုတ်ပြီး  သုတေသနပြုတာပေါ့။

Purposive Sampling ကို ဘယ်လိုလုပ်မလဲဆိုတော့…

၁။ ပထမဦးဆုံး သုတေသနရည်ရွယ်ချက်ကို အတိအကျ သတ်မှတ်ရပါမယ်။ ဘာကို လေ့လာချင်တာလဲ၊ ဘာကို သိချင်တာလဲဆိုတာကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း သိထားရပါမယ်။

၂။ ပြီးရင် သုတေသနရည်ရွယ်ချက်နဲ့ ကိုက်ညီတဲ့ လူတွေကို ရှာရပါမယ်။ ဥပမာ… အောင်မြင်တဲ့ စွန့်ဦးတီထွင်သူတွေအကြောင်းကို လေ့လာချင်ရင် အောင်မြင်တဲ့ စွန့်ဦးတီထွင်သူတွေကို လိုက်ရှာရပါမယ်။

၃။ နောက်ဆုံး သူတို့ဆီကနေ Data တွေကို စုဆောင်းရပါမယ်။ အင်တာဗျူးတာတို့၊ စစ်တမ်းကောက်တာတို့ လုပ်လို့ရပါမယ်။

Sample Size တွက်နည်းကို ပြောရရင် Purposive Sampling မှာ Sample Size တွက်ဖို့အတွက် တိကျတဲ့ Formula မရှိပါဘူး။ သုတေသီက ကိုယ်တိုင် ဆုံးဖြတ်ရတာများပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ ယေဘုယျအားဖြင့်တော့ သုတေသနအတွက် လုံလောက်တဲ့ Data ရဖို့ လိုအပ်တဲ့ လူအရေအတွက်ကို ခန့်မှန်းရပါမယ်။ လူအနည်းငယ်နဲ့ အသေးစိတ်လေ့လာတာမျိုးလည်း လုပ်လို့ရသလို လူအများကြီးကို မေးခွန်းတိုတိုလေးတွေ မေးတာမျိုးလည်း လုပ်လို့ရပါတယ်။

အားသာချက်တွေကတော့…

– အရည်အသွေးကောင်းတဲ့ Data တွေကို ရနိုင်ပါတယ်။ ဘာလို့လဲဆိုတော့ သုတေသနနဲ့ သက်ဆိုင်တဲ့ လူတွေကိုပဲ ရွေးချယ်ထားလို့ပါပဲ။
– နက်နက်နဲနဲ လေ့လာလို့ရပါတယ်။ အကြောင်းအရာတစ်ခုကို အသေးစိတ် သိချင်တဲ့အခါ အသုံးဝင်ပါတယ်။
– အချိန်ကုန်သက်သာပါတယ်။ လူတွေကို အများကြီး မရွေးထုတ်ရတော့ အချိန်ကုန်သက်သာပါတယ်။

အားနည်းချက်တွေကတော့…

– Bias ဖြစ်နိုင်ပါတယ်။ ကိုယ့်စိတ်ကြိုက် လူတွေကိုပဲ ရွေးတာဆိုတော့ ရလဒ်တွေက တိကျမှု မရှိနိုင်ပါဘူး။
– ယေဘုယျ မဆန်ပါဘူး။ population ကို ကိုယ်စားမပြုနိုင်ပါဘူး။ ဘာလို့လဲဆိုတော့ လူတွေကို ကျပန်း မရွေးထားလို့ပါ။
– ကောက်ချက်ဆွဲရာတွင် အားနည်းနိုင်ပါတယ်။ ရလဒ်တွေက ယုံကြည်စိတ်ချရမှု မရှိတဲ့အတွက် အရေးကြီးတဲ့ ကောက်ချက်တွေ ဆွဲဖို့ ခက်ခဲပါတယ်။

Purposive Sampling ကို ဘယ်အချိန်မှာ သုံးသင့်လဲဆိုတော့…

– အကြောင်းအရာတစ်ခုကို နက်နက်နဲနဲ လေ့လာချင်တဲ့အခါ
– အရည်အသွေးကောင်းတဲ့ Data တွေကို လိုချင်တဲ့အခါ
– အချိန်နဲ့ အရင်းအမြစ်တွေ အကန့်အသတ်ရှိတဲ့အခါမျိုးတွေမှာ သုံးသင့်ပါတယ်။

ဥပမာအနေနဲ့ ပြောရရင် မြန်မာနိုင်ငံရဲ့ နိုင်ငံရေးအခြေအနေကို လေ့လာချင်တယ်ဆိုပါတော့။ ဒါဆိုရင် နိုင်ငံရေးလေ့လာသုံးသပ်သူတွေ၊ နိုင်ငံရေးသမားတွေ၊ သတင်းထောက်တွေ အစရှိတဲ့ နိုင်ငံရေးနဲ့ ပတ်သက်တဲ့သူတွေကို ရွေးချယ်ပြီး အင်တာဗျူးတာတို့၊ ဆွေးနွေးတာတို့ လုပ်လို့ရပါမယ်။ ဒါ Purposive Sampling ပါပဲ။

သတိထားရမယ့်အချက်က Purposive Sampling ကို သုံးတဲ့အခါ ရလဒ်တွေက တိကျမှု မရှိနိုင်ဘူးဆိုတာကို အမြဲသတိထားရပါမယ်။ ဒီနည်းလမ်းကို သုံးပြီး ရလာတဲ့ အချက်အလက်တွေကို အတည်ပြုဖို့အတွက် တခြား သုတေသနနည်းလမ်းတွေကိုလည်း သုံးသင့်ပါတယ်။

Purposive Sampling အကြောင်းကို ဒီလောက်ဆိုရင် နားလည်လောက်ပြီလို့ ထင်ပါတယ်။

နပေတိုး


Discover more from naywinaung

Subscribe to get the latest posts sent to your email.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Related Post

Relative Risk၊ Odds Ratio နဲ့ Attributable RiskRelative Risk၊ Odds Ratio နဲ့ Attributable Risk

Relative Risk၊ Odds Ratio နဲ့ Attributable Risk ဆိုတဲ့ အကြောင်းအရာတွေကို ဆွေးနွေးကြည့်ချင်ပါတယ်။ ဒါတွေက ဆေးသုတေသနမှာ အသုံးများတဲ့ အချက်အလက်တွေကို နှိုင်းယှဉ်တွက်ချက်တဲ့ နည်းလမ်းတွေပါ။ ရိုးရှင်းအောင် ပြောရရင် တစ်ခုခုကြောင့် ရောဂါဖြစ်နိုင်ခြေကို ဘယ်လိုတိုင်းတာမလဲဆိုတာပါပဲ။  ၁. Relative Risk (RR) – အန္တရာယ်နှိုင်းယှဉ်ချက် Relative Risk ဆိုတာ

Leon Gordis ၏ EpidemiologyLeon Gordis ၏ Epidemiology

Leon Gordis ၏ Epidemiology အကြောင်း ဖတ်မိသမျှစာအုပ်က Epidemiology လို့ခေါ်တဲ့ ဘာသာရပ်အကြောင်းပါ။ Epidemiology ဆိုတာကတော့ လူဦးရေတွေထဲမှာ ရောဂါတွေ ဘယ်လိုပျံ့နှံ့နေလဲ၊ ဒီပျံ့နှံ့မှုကို လွှမ်းမိုးတဲ့အချက်တွေက ဘာတွေလဲဆိုတာကို လေ့လာတာ ဖြစ်ပါတယ်။ လူတိုင်း ရောဂါမဖြစ်ကြပါဘူး။ အချို့သူတွေမှာပဲ ရောဂါဖြစ်တတ်တာကို လေ့လာပြီး ဘယ်လိုဝိသေသလက္ခဏာတွေက ရောဂါကိုဖြစ်စေနိုင်လဲ ဒါမှမဟုတ် ကာကွယ်ပေးနိုင်လဲဆိုတာကို ရှာဖွေတာပါ။ဒီစာအုပ်မှာ အဓိကအားဖြင့်

statistical test များရွေးချယ်ခြင်းstatistical test များရွေးချယ်ခြင်း

statistical test များရွေးချယ်ခြင်းကိုယ့်ရဲ့ဒေတာတွေကို ဘယ်လို test တွေ သုံးပြီး စမ်းစစ်မလဲဆိုတာကို အကြမ်းဖျဉ်းလေး ရှင်းပြပါမယ်။ပထမဆုံးအနေနဲ့ မိမိရဲ့ဒေတာတွေကို ကွဲပြားခြားနားမှု ရှိ၊ မရှိ သိချင်တာလား၊ သို့မဟုတ်၊ ဆက်စပ်မှု ရှိမရှိ သိချင်တာလား ဆိုတာ အရင်ဆုံး စဉ်းစားကြရပါမယ်။ကွဲပြားမှု ရှိ မရှိ သိချင်တာဆိုရင် မိမိ သိချင်တဲ့ data တွေရဲ့ variables