วิทยานิพนธ์ฉบับนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อ ทำการเปรียบเทียบประสิทธิภาพในเทอมของ ความแม่นยำของแผนแบบ Adaptive Cluster Sampling เมื่อตัวอย่างขั้นต้นสุ่มแบบง่ายแบบมี ชั้นภูมิและแบบมีระบบ โดยใช้ร้อยละของอัตราส่วนความแปรปรวนของค่าเฉลี่ย (%eff) ระหว่างการสุ่มตัวอย่างขั้นต้นแบบมีชั้นภูมิและแบบมีระบบเทียบกับการสุ่มตัวอย่างขั้นต้น แบบง่าย ของ S.K.Thompson (1990,1991a,1991b) สำหรับตัวประมาณค่าเฉลี่ยที่ดัดแปลงมาจาก ตัวประมาณ Hansen-Hurwitz และสำหรับตัวประมาณค่าเฉลี่ยที่ดัดแปลงมาจากตัวประมาณ Horvitz-Thompson การดำเนินงานวิจัยประกอบด้วยการจำลองแบบประชากรที่มีลักษณะหายาก สร้างขึ้นทั้งหมด 5 ประชากร แต่ละกรณีเป็นประชากรที่มีลักษณะต่างกันโดยใช้กระบวนการ พัวซอง คลัสเตอร์ (Poisson Cluster Process) ซึ่งตำแหน่งและจำนวนหลักสร้างด้วยกระบวนการ พัวซองที่มีพารามิเตอร์ เป็น 30 ส่วนตำแหน่งของบริวารสร้างจากตัวแปรสุ่มที่มีการแจกแจง แบบปกติสองตัวแปร (bivariate normal) ขนาดตัวอย่างที่ใช้ในแต่ละวิธีคือ 4 8 16 32 และ 64 หน่วย กระบวนการสุ่มขั้นต้นใช้แบบง่าย แบบมีชั้นภูมิ และแบบมีระบบ การแบ่งชั้นภูมิแบ่ง เป็น 4 ชั้นภูมิที่มีขนาดเท่า ๆ กัน ส่วนการสุ่มขั้นต้นแบบมีระบบ ใช้แผนการเลือกตัวอย่าง ที่มีหน่วยปฐมภูมิ เป็นพื้นที่ 5x5 ตารางหน่วย และมีหน่วยทุติยภูมิเป็น 4 หน่วย ผลการวิจัยพบว่า ในการเปรียบเทียบ %eff สำหรับตัวประมาณค่าเฉลี่ยที่ดัดแปลงมาจาก ตัวประมาณ Hansen-Hurwitz วิธีการสุ่มขั้นต้นแบบมีระบบจะมีประสิทธิภาพในแง่ของความแม่นยำ ดีที่สุด ในทุกขนาดตัวอย่าง โดยเมื่อตัวอย่างมีขนาด 4 8 16 32 และ 64 ให้ค่า %eff(,SYS) เฉลี่ยหรือ %eff(,SYS) จากประชากรทั้ง 5 กรณี เป็น 50.154 50.156 50.158 50.166 50.070 ตามลำดับ รองลงมาคือ การสุ่มขั้นต้นแบบมีชั้นภูมิ โดยเมื่อตัวอย่างมีขนาด 4 8 16 32 และ 64 ให้ค่า %eff(,STR) เป็น 77.936 77.934 77.142 79.082 ตามลำดับ ยกเว้นกรณีที่ ประชากรเป็นกลุ่มเล็กมีกลุ่มเดียวและเมื่อแบ่งเป็นชั้นภูมิแล้วจะมีสิ่งที่สนใจปรากฏอยู่ เพียงชั้นภูมิเดียว ที่ทำให้ประสิทธิภาพของการสุ่มขั้นต้นแบบมีระบบเท่ากับการสุ่มขั้นต้น แบบมีชั้นภูมิสำหรับตัวประมาณค่าเฉลี่ยที่ดัดแปลงมาจากตัวประมาณ Horvitz-Thompson เมื่อ ตัวอย่างมีขนาดเล็กและเพิ่มขึ้นจาก 4 เป็น 8 หน่วย และจาก 8 เป็น 16 หน่วย พบว่า ประสิทธิภาพในแง่ของความแม่นยำของการสุ่มขั้นต้นแบบมีระบบจะดีที่สุด โดยเมื่อตัวอย่างมี ขนาด 4 8 16 ให้ค่า %eff(,SYS) เป็น 63.364 56.024 45.062 ตามลำดับ รองลงมา คือ การสุ่ม ขั้นต้นแบบมีชั้นภูมิโดยให้ค่า %eff(,STR) เป็น 84.334 77.930 68.386 ตามลำดับ ชี้ให้ เห็นว่าประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นตามขนาดตัวอย่างที่เพิ่มขึ้นด้วย ยกเว้นกรณีที่ประชากรเป็น กลุ่มเล็กมีกลุ่มเดียวและเมื่อแบ่งเป็นชั้นภูมิแล้วจะมีสิ่งที่สนใจปรากฏอยู่เดียงชั้นภูมิ เดียว ที่ทำให้ประสิทธิภาพของการสุ่มขั้นต้นแบบมีระบบเท่ากับการสุ่มขั้นต้นแบบมีชั้นภูมิ ส่วนตัวอย่างที่มีขนาดใหญ่และเพิ่มขึ้นจาก 32 เป็น 64 หน่วย ประสิทธิภาพของการสุ่มขั้นต้น แบบมีระบบและแบบมีชั้นภูมิกลับลดลงจนเท่ากับการสุ่มตัวอย่างขั้นต้นแบบง่าย โดยขนาดตัวอย่าง เป็น 32 ให้ค่า %eff(,SYS) = 89.074 และ %eff(,STR) = 95.102 ตามลำดับ และขนาดตัวอย่าง เป็น 64 ให้ค่า %eff จากการสุ่มตัวอย่างขั้นต้นทั้ง 3 วิธี เท่ากัน ในทุกกรณีพบว่า แผนแบบ Adaptive Cluster Sampling สามารถใช้ได้กับประชากรที่มี ลักษณะหายากและอยู่รวมกันเป็นกลุ่ม ประสิทธิภาพของแผนแบบแตกต่างกันขึ้นอยู่กับลักษณะ การกระจายของประชากรที่ทำการศึกษา วิธีการสุ่มตัวอย่างขั้นต้น ตัวประมาณที่ใช้ และขนาด ตัวอย่างที่ทำการสุ่มในขั้นต้น และยังพบว่า ประสิทธิภาพของแผนแบบ Adaptive Cluster Sampling ที่มีการสุ่มตัวอย่างขั้นต้นแบบมีระบบใช้ได้ดีกว่าแบบอื่น ๆ รองลงมาคือแบบมี ชั้นภูมิและแบบง่ายตามลำดับ