Руководство по вероятностным и невероятностным методам выборки

30 марта 2022 г.

Исследователи используют различные методы выборки в зависимости от того, является ли их исследование качественным или количественным, и какие результаты они надеются получить. Вероятностная выборка и невероятностная выборка являются двумя основными категориями выборки. Понимание того, когда использовать тот или иной метод выборки, может помочь вам в ваших собственных исследованиях или при оценке результатов исследования. В этой статье мы определяем вероятностную и невероятностную выборку, рассматриваем различные методы выборки для обеих категорий и обсуждаем различия между ними.

Что такое вероятностная выборка?

Вероятностная выборка — это тип выборки, который гарантирует, что каждый объект исследования имеет одинаковую вероятность быть выбранным. Цель вероятностной выборки состоит в том, чтобы получить выборку, репрезентативную для большей части населения, чтобы обобщить результаты исследования на большую группу людей.

Вероятностная выборка полезна в количественных исследованиях с использованием статистического анализа для получения обобщенных результатов для интересующей совокупности. Чтобы быть обобщающими, исследователи случайным образом отбирали людей для исследования из большей популяции при использовании вероятностной выборки.

Методы вероятностной выборки

Вероятностная выборка с большей вероятностью даст объективные, непредвзятые данные. Вот несколько методов вероятностной выборки, которые вы можете рассмотреть для внедрения в ваши текущие исследовательские процессы:

Простая случайная выборка

При использовании простой случайной выборки исследователи присваивают каждому члену совокупности номер. Используя генератор случайных чисел или другой метод случайного выбора, они выбирают желаемое количество участников из всего населения. Это позволяет им создавать свою выборку без деления совокупности на категории или по определенным критериям. Простая случайная выборка является эффективным способом отбора репрезентативной выборки из большей совокупности. Он предлагает беспристрастное представление населения, поскольку метод отбора участников является полностью случайным.

Стратифицированная случайная выборка

Стратифицированная случайная выборка включает пропорциональное разделение населения на различные подгруппы по таким категориям, как цвет волос или цвет глаз, а затем взятие одной случайной выборки из каждой подгруппы. Стратифицированная случайная выборка помогает обеспечить пропорциональное представление всей выборки и важных подгрупп населения. Стратифицированная случайная выборка может иметь более высокую статистическую точность, чем простая случайная выборка, поскольку вы принимаете во внимание конкретные подгруппы.

Выборочное обследование

Подобно стратифицированной случайной выборке, при кластерной выборке исследователи делят всю совокупность на подгруппы. Однако это отличается от стратифицированной случайной выборки, потому что вместо того, чтобы выбирать членов категориально организованных групп, исследователи выбирают в качестве участников целые подгруппы неорганизованных людей. Поскольку подгруппы не являются категориальными, это означает, что исследователи составляют их случайным образом. Затем исследователи выбирают целые подгруппы в качестве участников исследования. Люди в подгруппах, которые не были отобраны, не являются участниками исследования.

Что такое невероятностная выборка?

Невероятностная выборка — это категория выборки, используемая в качественных исследованиях. Невероятностная выборка включает неслучайные преднамеренные процессы отбора участников для исследования. Результаты обычно не используются для создания обобщений о конкретной группе.

Вместо этого невероятностная выборка включает в себя преднамеренный отбор определенных участников для сбора информации о членах определенной группы или людях с особым пониманием конкретной области. Невероятностная выборка полезна в условиях, когда у вас может не быть доступа ко всей совокупности для проведения случайной выборки или если исследователи заинтересованы в участниках, обладающих определенной областью знаний или опыта.

Методы невероятностной выборки

Невероятностная выборка может быть полезна при поиске идей или сборе общественного мнения по теме. Некоторые методы невероятностной выборки включают:

Целевой отбор проб

Исследователи, которые имеют в виду определенную цель и ищут конкретные заранее определенные группы, могут использовать целенаправленную выборку. Исследователи рынка часто используют целенаправленную выборку для получения информации и отзывов от определенной группы населения о конкретной услуге или продукте. Целенаправленная выборка может быть полезна, когда пропорциональность не имеет значения, а вместо этого вы надеетесь быстро получить целевую выборку населения.

Выборка снежного кома

При выборке методом снежного кома вы полагаетесь на участников вашего исследования, которые свяжут вас с другими потенциальными участниками. Вы можете начать с одного или нескольких человек, которые соответствуют критериям вашего исследования, а затем попросить их связать вас с другими людьми, которых они знают, которые также могут соответствовать критериям. Это особенно полезный метод, если вы проводите выборку населения и вам сложно найти или связаться с потенциальными участниками. Этнографы и другие социологи могут использовать это при изучении групп населения, которые являются отшельниками или иным образом недоступны.

Выборка неоднородности

Вы можете использовать неоднородную выборку, когда хотите представить несколько точек зрения или мнений без необходимости пропорционального представления мнений в соответствии с генеральной совокупностью. Это полезно, когда вы заинтересованы в получении широкого спектра отзывов или идей, и акцент делается на создании разнообразного набора результатов. Подумайте о том, чтобы рассматривать этот метод как способ выборки идей, а не выборки генеральной совокупности, где ваша цель — собрать как можно больше альтернатив.

Пропорциональная квотная выборка

Выборка с пропорциональными квотами включает в себя отбор участников на основе фиксированной квоты, что означает, что все участники обладают определенными характеристиками, и вся ваша выборка составляет определенное соотношение в соответствии с этими характеристиками.

Например, если вы хотите опросить мужчин и женщин, но знаете, что ваша популяция состоит из 20 % мужчин и 80 % женщин, отбирайте участников до тех пор, пока не достигнете такого же соотношения мужчин и женщин в своей выборке. Если желаемое общее количество участников составляет 100 человек и у вас уже есть 80 женщин, вы можете продолжить поиск 20 мужчин. Даже если в вашем исследовании появятся жизнеспособные кандидаты-женщины, вы можете продолжить поиск участников-мужчин, чтобы выполнить желаемую квоту.

Удобная выборка

Исследователи создают удобную выборку, отбирая людей, которые легко доступны и готовы принять участие в исследовании. Это отличный способ собрать исходные данные для исследования и может потребовать меньше усилий, чем другие методы выборки. Рассмотрите возможность использования удобной выборки, если вы хотите собрать мнения по определенной теме и у вас ограниченное количество времени или ресурсов.

Добровольная выборка

Подобно выборке для удобства, добровольная выборка включает участников, доступных исследователям. В отличие от удобной выборки, исследователи не ищут участников, вместо этого они добровольно участвуют в исследовании. Примером добровольной выборки являются люди, отвечающие на онлайн-опрос или листовку, размещенную на доске объявлений. Результаты выборки добровольцев могут давать необъективные результаты, поскольку некоторые люди более склонны к волонтерству, чем другие, но этот метод может быть полезным, когда исследователи заинтересованы в сборе идей.

Вероятностная выборка и невероятностная выборка

Хотя при проведении исследования вы можете использовать вероятностную и невероятностную выборку, важно понимать, чем отличаются эти две категории. Некоторые из их ключевых отличий включают в себя:

• Использование в качественных или количественных исследованиях. Исследователи часто используют вероятностную выборку в количественных исследованиях, поскольку она является более статистически точной, а невероятностную выборку в качественных исследованиях, поскольку они могут использовать ее для генерации идей или получения отзывов и мнений участников.

• Рандомизация: исследователи выбирают участников для вероятностной выборки случайным образом, поэтому все члены популяции имеют одинаковую вероятность быть отобранными для исследования. В качестве альтернативы исследователи намеренно отбирают участников для маловероятностной выборки.

• Связь с гипотезой: при вероятностной выборке цель исследования состоит в том, чтобы проверить заранее определенную гипотезу, тогда как при невероятностной выборке исследователи вырабатывают гипотезу после сбора данных от участников.