7 vrst vzorčenja in njihova uporaba v znanosti
Za "vzorčenje" imenujemo "vzorčenje" statističnih postopkov, ki se uporabljajo za izbiro vzorcev, ki so reprezentativni za populacijo, v katero spadajo, in ki je predmet študije določene preiskave.
V tem članku bomo analizirali različne vrste vzorčenja, ki obstajajo, naključne in nesistematične .
- Povezani članek: "Psihologija in statistika: pomen verjetnosti v znanosti o vedenju"
Vzorčenje v inferenčnih statističnih podatkih
V statistiki se koncept "vzorec" uporablja za sklicevanje na morebitno podmnožico določene populacije. Ko govorimo o vzorcu, mislimo na specifičen sklop subjektov, ki se začnejo iz večje skupine (prebivalstva).
Inferencialna statistika je veja te discipline, s katero se ukvarjamo preučiti vzorce, da naredi zaključke glede na populacije od tega začnejo. Nasprotuje opisni statistiki, katerih naloga je, kot navaja ime, podrobno opisati značilnosti vzorca in torej v idealnem primeru prebivalstva.
Vendar pa postopek statističnega sklepanja zahteva, da je zadevni vzorec reprezentativen za referenčno populacijo, dokler je mogoče doseči sklepne ugotovitve v majhnem obsegu. Z namenom, da bi to nalogo dajali različnim tehnike vzorčenja, to je pridobivanje ali izbiranje vzorcev .
Obstajata dve glavni vrsti vzorčenja: naključno ali verjetnostno in nezanesljivo, znano tudi kot "neprobabilno". Vsaka od teh dveh širokih kategorij pa vključuje različne vrste vzorčenja, ki se razlikujejo glede na dejavnike, kot so značilnosti referenčne populacije ali uporabljene izbirne tehnike.
- Mogoče ste zainteresirani: "15 vrst raziskav (in značilnosti)"
Vrste naključnih ali verjetnostnih vzorčenj
Govorimo o naključnem vzorčenju v primerih, kjer vsi subjekti, ki so del prebivalstva, imajo enako verjetnost, da bodo izbrani kot del vzorca. Vzorci tega razreda so bolj priljubljeni in koristni kot naključni vzorci, predvsem zato, ker imajo visoko reprezentativnost in omogočajo izračun napake vzorca.
1. Enostavno naključno vzorčenje
Pri tej vrsti vzorčenja imajo ustrezne spremenljivke vzorca enako verjetnostno funkcijo in so med seboj neodvisne. Prebivalstvo mora biti neskončno ali končno z dopolnitvijo elementov. Enostavno naključno vzorčenje je najbolj uporabljeno pri inferenčnih statističnih podatkih , vendar je pri zelo velikih vzorcih manj učinkovit.
2. Razslojeno
Stratificirano naključno vzorčenje je razdelitev prebivalstva v stratum; Primer tega bi bilo preučiti razmerje med stopnjo zadovoljstva z življenjem in socialno-ekonomsko ravnjo. Potem se izloči določeno število subjektov iz vsakega sloja, da se ohrani delež referenčne populacije.
3. konglomerati
V inferenčni statistiki konglomerati so množice populacijskih elementov , kot so šole ali javne bolnišnice v občini. Pri izvedbi te vrste vzorčenja je populacija razdeljena (v primerih, specifična lokacija) v več konglomeratov, nekateri pa so naključno izbrani, da jih preučijo.
4. Sistematično
V tem primeru začnemo z deljenjem skupnega števila subjektov ali opazovanj, ki sestavljajo prebivalstvo med tistimi, ki jih želimo uporabiti za vzorec. Nato je med prvimi izbrana naključna številka in ta vrednost se stalno dodaja; izbrani elementi bodo postali del vzorca.
Nezanesljivo ali neprobabilno vzorčenje
Nestabilnost vzorčenja uporablja merila z nizko stopnjo sistematizacije, ki poskušajo zagotoviti, da ima vzorec določeno stopnjo reprezentativnosti. Ta vrsta vzorčenja se večinoma uporablja kadar ni mogoče izvesti druge naključne vrste , kar je zelo pogosto zaradi visokih stroškov kontrolnih postopkov.
1. Namerno, mnenje ali udobje
Pri namernem vzorčenju raziskovalec prostovoljno izbere elemente, ki bodo sestavljali vzorec, ob predpostavki, da bo to reprezentativno za referenčno populacijo. Primer, ki bo študentom psihologije znan, je uporaba študentov kot primer mnenja univerzitetnih profesorjev.
2. Snežne kepe ali vzorčenje verige
Pri tej vrsti vzorčenja raziskovalci vzpostavljajo stik z določenimi subjekti; potem dobijo nove udeležence za vzorec, dokler jih ne izpolnijo. Na splošno se uporablja vzorčenje snežne kepe ko delate s težko dostopnimi populacijami , kot v primerih odvisnikov od snovi ali pripadnikov manjšinskih kultur.
3. Vzorčenje po kvotah ali naključno
Govorimo o vzorčenju s kvotami, ko raziskovalci izberejo določeno število subjektov, ki izpolnjujejo določene značilnosti (npr. Španske ženske, starejše od 65 let, s hudo kognitivno motnjo), ki temeljijo na njihovem poznavanju slojev prebivalstva. Nenamerno vzorčenje pogosto se uporablja v raziskavah .
