Kako se vjerojatnost i neprobabilnost uzorci razlikuju

Uzorak je podskup, ili manja skupina, unutar populacije. Prilikom izrade studija, istraživači moraju osigurati da uzorak replicira veće stanovništvo na sve karakteristične načine koji bi mogli biti važni za istraživanja istraživanja.

Neki uzorci tako su usko povezani s većom populacijom da je lako doći do zaključaka o većem broju stanovnika od vaših promatranja skupine uzoraka. U istraživanju tržišta postoje dva općenita pristupa uzorkovanju: uzorkovanje vjerojatnosti i uzorkovanje neprobabilnosti.

Općenito, uzorkovanje neprobabilnosti malo je grubo, s pristranim i subjektivnim procesom. Ovo se uzorkovanje koristi za generiranje hipoteze. Obrnuto, vjerojatnost uzorkovanja je preciznija, objektivna i nepristrana, što ga čini prikladnim za testiranje hipoteze.

Uzorkovanje vjerojatnosti

U tehnici vjerojatnosti uzorkovanja, također poznatog kao slučajni uzorak, svatko u populaciji ima jednaku mogućnost da bude izabran kao reprezentativni uzorak:

• Svatko u uzorku mora imati istu vjerojatnost ili fiksnu priliku da bude u skupu uzorka. i
• Moguće je matematički izračunati vjerojatnost odabira bilo kojeg člana uzorka za uzorak. Drugim riječima, svatko ima jednaku, dobru priliku da bude odabran.

Karakteristike uzorkovanja vjerojatnosti mogu se sažeti kako slijedi:

• Slučajni odabir
• Fiksna, poznata mogućnost odabira
• Koristi se za konačno istraživanje
• Proizvodi nepristran rezultat
• Metoda je objektivna
• Može napraviti statističke zaključke
• Hipoteza se testira

Uzorkovanje neprobabilnosti

Jedna od najznačajnijih obilježja metode uzorkovanja neprobabilnosti, također poznatog kao ne-slučajna uzorkovanja, jest da ne postoji nikakva specifična vjerojatnost da će svaka osoba biti u skupu uzorka. Drugim riječima, ne znate koja će osoba iz populacije biti odabrana za uzorak.

Neke karakteristike uzorkovanja neprobabilnosti uključuju:

• Arbitražna osnova za odabir
• Koristi se za istraživačka istraživanja
• Izrađuje pristrani rezultat
• Koristi subjektivnu metodu
• Može napraviti analitičke zaključke
• Hipoteza se stvara

Važno ograničenje uzorkovanja neprobabilnosti

S uzorkovanjem neprobabilnosti ne mogu se izvući zaključci o većem stanovništvu na temelju uzorka neprobabilnosti. Međutim, to nije uvijek slučaj, jer realističan pogled na način na koji ljudi pristupaju istraživačkim rezultatima lako prepoznaje situacije u kojima ljudi neprimjereno izvlače zaključke o nalazima povezanim s uzorcima neprobabilnosti.

Potencijalne pogreške uzorkovanja

Kada radite s uzorcima neprobabilnosti, važno je razumjeti pojavu pogreške uzorkovanja. Što je grupa uzorkovanja manja, to je veća vjerojatnost pogreške pri uzimanju uzoraka. Jedna od vrsta pristranosti javlja se kao posljedica ne sudjelovanja, što može imati značajan utjecaj na ukupni ishod studije.

Na primjer, u GSS-u 1980. godine, oni koji nisu sudjelovali u istraživanju, bili su vrlo različiti, kao skupina, od onih koji su sudjelovali. Nezaposleni članovi skupine značajno su se razlikovali od svojih sudionika radne snage - najznačajnije u socioekonomskom statusu, bračnom statusu, dobi, broju djece, zdravlju i spolu.

Uzorkovanje praktičnosti

Uzorci pogodnosti najčešće se koriste u društvenoj znanosti i biheviorističkoj znanosti zbog teških oslanjanja na studente, pacijente, plaćene volontere, članove društvenih mreža ili formalnih organizacija, pa čak i zatvorenika.

Svrha mnogih istraživanja društvene znanosti i bihevioralnih znanosti jest provjeriti da se određena obilježja pojavljuju ili ne pojavljuju u skupini koja prolazi kroz studij. Zajednički pristup je traženje odnosa između nekoliko atributa. Uzorci prikladnosti su korisni i prikladni za ovu vrstu studija, iako uzorak pogodnosti nije uvijek lako sastaviti.

Uzorci pogodnosti također se mogu podudarati kako bi se usporedile dvije skupine. Da bi se koristili uzorci odgovarajuće praktičnosti, istraživač mora biti u mogućnosti identificirati odgovarajući dio za svaki član prvog uzorka. Ti su kolege članovi drugog (podudarnog) uzorka.

Varijable koje se obično podudaraju uključuju spol, dob, rasu, etničku pripadnost, stupanj obrazovanja, mjesto stanovanja, političku orijentaciju, vjeru, vrstu posla i plaću ili plaću. Odgovarajući tim varijablama pomaže smanjiti izvore pristranosti, iako čak i pažljivi usklađivanje ne može rezultirati uzorcima koji nemaju pristranosti. Mogućnost pristranosti iz skrivenih izvora uvijek postoji.

Odlučujući uzorkovanje

Svrsishodno uzorkovanje se koristi kada projekt istraživanja zahtijeva uzorak ljudi koji pokazuju određene atribute. Općenito, ti atributi su rijetki ili neuobičajeni i obično se ne distribuiraju normalno (tj. Prema "normalnoj krivulji") u većoj populaciji. Svrsishodno uzorkovanje ispunjava pristranost, od kojih se neke javljaju kao rezultat metoda koje se koriste za identifikaciju članova ciljanog uzorka.

Na primjer, ako svrha istraživanja zahtijeva proučavanje veterana s traumatičnom ozljedom mozga (TBI), uzorak se mora sastojati od bivših pripadnika vojske koji su podvrgnuti TBI-ju i koji se identificiraju u skladu s tim i pristanu na sudjelovanje u istraživanju. Svaki od tih atributa ili uvjeta doprinosi mjerenju pristranosti uzorku, čime se ograničava razina i vrsta zaključaka koji proizlaze iz studije.

Uzorci koji djeluju kao istraživanja javnog mišljenja šire se idejom da oni predstavljaju kako će članovi populacije glasovati na nadolazećim izborima, na primjer. Ti uzorci moraju biti vrlo reprezentativni za stanovništvo kako bi se dobile pouzdane prognoze.