Типы выборки: выбор лучших типов и чего следует избегать

29 марта 2021 г.

При проведении исследований исследователи часто проверяют осуществимость, стоимость и точность своих методологий. Выбор наиболее подходящего способа сбора данных помогает обеспечить качество собираемой информации. Это приводит к более полезным и надежным результатам, которые, в свою очередь, обеспечивают более целенаправленное применение в повседневной жизни. В этой статье мы обсудим, что такое выборка, хорошие типы выборки и чего следует избегать при создании выборки.

Что такое выборка?

Выборка — это отбор субъектов статистического исследования для представления большей совокупности. Поскольку тестирование каждого члена данной популяции невозможно, исследователи отбирают образцы, чтобы сделать тестирование более эффективным и экономичным.

То, как исследователи разрабатывают образцы, может оказать существенное влияние на качество результатов исследования. Следующие элементы определяют эффективность образца:

• Точность: Точность относится к тому, насколько точны ответы образца. Исследователи должны попытаться устранить предвзятость и влияние как со стороны исследователей, так и со стороны участников.

• Точность: Образцы должны давать ответы на конкретные исследовательские вопросы, которые задают исследователи. Ответы должны иметь отношение к исследованию.

• Репрезентативность: исследовательская выборка должна стремиться предоставить наиболее репрезентативную группу субъектов для населения в целом. Например, если исследователи хотят оценить, как жители города относятся к введению правительством комендантского часа, выборка должна максимально точно соответствовать демографическим показателям города. Если жители города наполовину женщины, то выборка всех респондентов-мужчин не репрезентативна.

Типы отбора проб

Все типы выборки попадают в одну из двух основных категорий:

• Вероятностная выборка: при вероятностной выборке исследователи могут рассчитать вероятность того, что любой отдельный человек в популяции будет выбран для исследования. Эти исследования обеспечивают большую математическую точность и анализ.

• Невероятностная выборка: при невероятностной выборке исследователи не могут рассчитать вероятность участия в исследовании для отдельных лиц в популяции. Эти выборки, как правило, менее точны и менее репрезентативны для большей части населения.

Лучшие типы выборки для эффективности

Существует несколько типов методов выборки. Однако определенные типы выборки обеспечивают лучшие выборки для экстраполяции данных и получения обобщенных оценок генеральной совокупности. Лучшим методом является вероятностная выборка. Вот несколько хороших типов выборки:

Простая случайная выборка

Простая случайная выборка, или SRS, имеет место, когда каждый участник выборки имеет одинаковую вероятность быть выбранным для исследования. Рассмотрим метод лотереи. Вы можете поместить всех возможных респондентов в пул и выбирать участников случайным образом или вслепую. Каждый человек в пуле имеет одинаковую вероятность того, что вы выберете его. Исследователи также могут использовать компьютерные программы, которые генерируют случайные числа из набора.

Случайная выборка дает меньше возможностей для предвзятости и влияния исследователей на отбор участников. Однако настоящая случайная выборка может быть сложной задачей, поскольку требует списка всех потенциальных участников.

Стратифицированная выборка

Стратифицированная выборка — это разновидность случайной выборки, которая включает разделение населения на отдельные группы или «страты». Этот метод направлен на то, чтобы сделать выборки более репрезентативными для населения. Одно исследование может включать несколько групп. Чтобы создать репрезентативную выборку, исследователи берут простую случайную выборку из каждой страты.

Например, если популяция состоит из 650 женщин и 350 мужчин, исследователи могут разделить популяцию на мужчин и женщин. Затем вы можете выбрать 65 респондентов-женщин и 35 респондентов-мужчин методом случайной выборки, чтобы получить репрезентативную выборку из 100 участников.

Слои можно разделить по многим переменным, в том числе:

• Возраст

• Пол

• Доход

• Профессия

Систематическая случайная выборка

Систематическая выборка происходит, когда исследователи «отсчитывают» список и выбирают определенную подгруппу в качестве участников исследования. Например, вы можете составить список из 250 человек в популяции и использовать каждого пятого в качестве участника исследования.

Систематическая выборка направлена ​​на устранение предвзятости, и ее легче достичь, чем случайную выборку. Однако систематическая выборка отличается от простой случайной выборки, поскольку систематический метод не обеспечивает одинаковую вероятность быть выбранным для каждого члена совокупности.

Выборочное обследование

Кластерная выборка включает в себя разделение определенного населения на группы или «кластеры». Часто кластеры соотносятся с разными географическими областями. Исследователи случайным образом выбирают кластеры для использования в своем исследовании, и каждый член каждого кластера принимает участие в исследовании.

Например, вы можете изучить гастрономические привычки жителей определенного штата. Вы можете разделить их. жителей на кластеры в зависимости от округа, в котором они живут, а затем с помощью метода случайной выборки отбирают восемь округов для исследования.

Кластерная выборка отличается от выборки по стратам, поскольку некоторые кластеры не представлены в окончательной выборке, тогда как исследователи используют членов из каждой страты в стратифицированной выборке.

Многоступенчатая выборка

Многоэтапная выборка возникает, когда вы используете разные методы выборки на разных этапах одного и того же исследования. Этот метод полезен для больших размеров популяции. Например, подумайте, как бы вы определили, какую поддержку новая правительственная инициатива имеет по всей стране. Нецелесообразно перечислять всех жителей страны, поэтому вы можете начать с создания кластеров на первом этапе для каждого штата или географического региона, например юго-запада, юго-востока, северо-востока и северо-запада. На следующем этапе вы можете дополнительно разделить эти кластеры на страты и выбрать случайные выборки из каждой страты.

Чего следует избегать при создании образца

Выборка для исследования должна быть объективной и репрезентативной. Лучший способ создать выборки такого типа — использовать вероятностную выборку. Невероятностная выборка может привести к неточностям, систематической ошибке и чрезмерной или недостаточной представленности в выборке. Вот несколько типов выборки, которых вы, возможно, захотите избежать:

Удобная выборка

Удобная выборка возникает, когда исследователи выбирают респондентов на основе элементов удобства, таких как нахождение рядом с респондентами или дружба с респондентами. Например, проводник опроса может опросить людей в близлежащем парке. Удобная выборка проще и дешевле, чем случайная выборка, но вы не можете обобщать результаты, что делает ее менее надежной.

Выборка добровольных ответов

Добровольная выборка ответов относится к получению ответов от добровольцев. В отличие от других исследований, участники выбирают сами, а не выбираются теми, кто проводит исследование. Например, ассистент преподавателя может отправить оценочный опрос по электронной почте с просьбой оставить отзыв о своей работе. Добровольная выборка ответов, как правило, не является репрезентативной и не случайной, поскольку в ней могут участвовать только респонденты с твердым мнением.