Вероятностная выборка: определение и виды

8 июля 2021 г.

Вероятностная выборка позволяет исследователям делать выводы о большой совокупности путем опроса или опроса небольшой выборки этой совокупности. Используя методы случайного отбора для выбора и опроса выборочной подгруппы, исследователи могут уменьшить свои собственные предубеждения и получить надежные результаты, которые представляют собой совокупность. Этот метод приносит пользу исследователям, потому что он может дать им статистический анализ случайных подгрупп для обобщения их результатов. В этой статье мы обсудим вероятностную выборку, ее преимущества и способы ее использования для исследования населения.

Что такое вероятностная выборка?

Вероятностная выборка — это метод исследования, который использует случайный отбор для изучения сегмента населения. Исследователи могут использовать этот метод для получения статистических данных, объясняющих большую тенденцию. Это также помогает уменьшить систематическую ошибку выборки, поскольку исследователи выбирают образцы случайным образом при попытке узнать о популяции, что гарантирует, что все члены популяции имеют равные шансы на участие в исследовательском опросе. Поскольку выборочная группа является подмножеством населения, исследователи часто могут обобщать ответы выборочной группы на население.

Выборка против населения

В статистике население обычно относится к большой группе людей или вещей. Население включает в себя всех из общей области или организации. Некоторые примеры населения включают всех членов организации, весь домашний скот на ферме или всех выборных должностных лиц, представляющих политический орган.

Выборка представляет собой подмножество населения и может включать избранную группу лиц из населения, например 1000 случайно выбранных сотрудников компании, в которой работает 20 000 человек. Исследователи часто проводят исследования, используя выборочные подгруппы, потому что легче работать с меньшей группой.

Типы вероятностной выборки

Вот некоторые методы проведения вероятностной выборки:

Простая случайная выборка

Простая случайная выборка — это метод выборки, в котором для отбора выборок используется таблица случайных чисел или электронный генератор случайных чисел. Этот метод может быть эффективен для отбора образцов из большой и разнообразной популяции.

Например, исследователи могут собрать большую группу людей, присвоить каждому человеку номера и случайным образом выбрать числа с помощью автоматизированного процесса. Исследователи также могут использовать лотерейную систему или компьютерное программное обеспечение для проведения автоматизированного процесса отбора.

Случайная кластерная выборка

Случайная кластерная выборка — это метод выборки, при котором случайным образом выбираются выборки из обширного географического региона, например населения штата или страны. Исследователи могут разделить популяцию на кластеры и случайным образом выбрать несколько кластеров для выборки. Это сужает выборку до небольшой доли всех географических кластеров, чтобы сделать процесс исследования более удобным и эффективным.

Этот метод позволяет исследователям изучать подмножество населения с минимальными поездками, поскольку они могут проводить личные выборочные исследования в пределах нескольких кластеров. Географический район населения может иметь сотни или тысячи кластеров, поэтому часто бывает проще посетить только три или четыре кластера в населенном пункте.

Стратифицированная случайная выборка

Стратифицированная случайная выборка — это метод выборки, который делит население на более мелкие подгруппы на основе общих демографических критериев, таких как возраст, пол или этническая принадлежность. Затем исследователи выбирают случайную выборку из каждой подгруппы для участия. При стратифицированной случайной выборке члены каждой подгруппы имеют равные возможности стать участниками исследований.

Систематическая выборка

Систематическая выборка — это метод выборки, в котором для отбора выборок из генеральной совокупности используется система числовых интервалов. Исследователи могут присвоить номер каждому члену совокупности и выбирать людей через равные промежутки времени, например, включая каждого пятого человека в выборку. Эта рандомизация может привести к подгруппе обследования, которая отражает дисперсию в общей популяции.

Многоступенчатая выборка

Многоступенчатая выборка — это метод случайной выборки, при котором выборка отбирается в несколько этапов, и на каждом этапе может быть введен свой собственный метод выборки. Например, исследователи могут разделить регион населения на кластеры и случайным образом выбрать некоторые из этих кластеров, используя случайную кластерную выборку. Затем они могут отобрать эти случайные кластеры, используя стратифицированную случайную выборку, простую случайную выборку, систематическую выборку или другой раунд случайной кластерной выборки. Исследователи могут проводить дополнительные раунды выборки, пока не остановятся на окончательной подгруппе для изучения.

Невероятностная выборка

Неслучайная выборка, также известная как неслучайная выборка, представляет собой метод выборки, в котором используются неслучайные методы отбора выборки. Исследователи сознательно выбирают подгруппу выборки, не предоставляя всем членам населения равных возможностей для включения. Обычно исследователи могут быстро найти и набрать членов выборки, используя невероятностную выборку.

Вот несколько примеров методов невероятностной выборки:

• Удобная выборка: исследователи могут использовать этот метод, который также называется случайной выборкой или выборкой выборки, для проведения быстрого опроса людей, которых легко найти и опросить. Это могут быть люди, которые живут по соседству, или люди, посещающие спортивные мероприятия.

• Выборка по квоте: этот метод предполагает, что исследователи выбирают членов выборки, которые соответствуют их неслучайным критериям отбора, до тех пор, пока они не выполнят свою квоту.

• Выборка методом снежного кома: используя этот метод, исследователи просят существующих членов выборки помочь им привлечь дополнительных участников выборки для их опроса.

Преимущества вероятностной выборки

Вот некоторые преимущества использования метода вероятностного выборочного обследования:

• Это может уменьшить предубеждения. Этот метод опроса использует случайный отбор, который помогает уменьшить предвзятость исследователя и может дать результаты, которые лучше всего представляют генеральную совокупность.

• Это может быть рентабельно. Исследователи могут сэкономить деньги, опрашивая выборочную подгруппу для получения данных, а не опрашивая все население для получения данных.

• Это может быть просто. Вероятностная выборка может предоставить исследователям простые методы для сбора и опроса случайно выбранной подгруппы.

• Это может быть эффективным во времени. Этот метод может помочь исследователям эффективно организовать группу случайных выборок и быстро провести исследование.

Шаги вероятностной выборки

Вот шаги для проведения вероятностной выборки:

1. Выберите население

Начните процесс выборки, выбрав популяцию, которую вы хотите изучить. Население относится ко всей группе, которую вы пытаетесь понять и проанализировать. Вы можете настроить таргетинг на любое интересующее вас население, например, на сотрудников крупной компании, студентов учебного заведения или зарегистрированных избирателей города или штата.

2. Установите основу выборки

Основа выборки, также известная как основа выборки или основа обследования, является источником, который идентифицирует всех членов совокупности. Примером основы выборки является список или база данных, в которой перечислены все сотрудники компании. Вы можете использовать основу выборки для подтверждения и верификации своей совокупности, что позволит вам случайным образом выбрать подгруппу и обеспечить равные шансы всех членов совокупности на участие в опросе.

3. Выберите вероятностную выборку

После выбора совокупности и создания основы выборки вы можете случайным образом выбрать вероятностную выборку. При выборе подгруппы можно использовать методы простой случайной выборки, случайной кластерной выборки, стратифицированной случайной выборки, систематической выборки или многоэтапной выборки. Может быть полезно уделить время краткой оценке генеральной совокупности, чтобы определить, какой метод выборки может работать лучше всего.

4. Проанализируйте свои результаты

После того, как ваша подгруппа завершит свои опросы или интервью, вы сможете проанализировать эту информацию и превратить ее в данные, которые можно использовать. Например, при опросе подгруппы сотрудников крупной компании относительно их социального пакета вы можете обнаружить, что эта подгруппа в основном удовлетворена своими льготами, но предпочла бы более оплачиваемый отпуск. Эти данные могут быть полезны отделу кадров, поскольку они обновляют пакеты льгот компании на предстоящий финансовый год.