Vzorkování - co to je, definice a koncept

Obsah:

Anonim

Odběr vzorků je proces, při kterém je vybrána skupina pozorování, která patří k populaci. To za účelem provedení statistické studie.

Jinými slovy, vzorkování je postup, kterým se provádějí určití jedinci patřící k populaci, která je podrobována analýze.

Odběr vzorků je nezbytný vzhledem k tomu, že populace může být příliš velká a není možné (ekonomicky a věcně řečeno) shromažďovat údaje od všech jednotlivců.

Cílem je, aby byl vzorek reprezentativní. To znamená, že jeho ukazatele, jako je průměrný věk, průměrný příjem, procento mužů a žen, mimo jiné, jsou stejné nebo velmi podobné jako u populace.

Typy vzorkování

Typy odběru vzorků lze rozlišit na základě různých kritérií. Podle techniky výběru podskupiny lze tedy rozlišit následující:

Pravděpodobnostní vzorkování

Pozorování jsou vybírána na základě náhodnosti, tedy náhodně. V této kategorii naleznete:

  • Jednoduché náhodné vzorkování: Všichni jednotlivci v populaci mají stejnou pravděpodobnost, že budou vybráni jako součást vzorku. Má výhody, jako je skutečnost, že je snadné jej provádět prostřednictvím počítačových systémů. Je však vyžadován úplný seznam celé populace a pokud je vzorek velmi malý, nemusí být výběr reprezentativní.
  • Systematický: Pozorování je vybráno náhodně a pro výběr zbytku vzorku se používají pravidelné číselné intervaly. To znamená, předpokládám, že mám populaci 10 000 a náhodně vyberu pozorování 600, po kterém mohu uvažovat o intervalech 30 pozorování. V tomto případě byste provedli pozorování 600, 630, 660, 690, 720, 750, 780 atd.
  • Stratifikovaný náhodně: Populace je rozdělena do vrstev, což jsou skupiny, které sdílejí společné charakteristiky a jsou ještě homogennější než populace jako celek. Poté je v každé vrstvě vybrán vzorek, ať už náhodně nebo systematicky. Cílem je dosáhnout reprezentativnosti každé vrstvy.
  • Konglomeráty nebo klastry: Skládá se z vytváření skupin menších než populace, které odrážejí nebo sdílejí všechny charakteristiky populace. Poté zvolíme jeden ze shluků jako vzorek a podrobně jej analyzujeme.
Stratifikovaný odběr vzorků

Nepravděpodobné vzorkování

Výběr vzorku nezávisí na pravděpodobnosti, ale na rozhodnutí výzkumníků. Můžeme rozlišit některé podkategorie:

  • Metoda důvěry v dostupné předměty: Spočívá v tom, že výzkumník zachytí předměty, které má k dispozici. To například v geografickém bodě v určitou dobu.
  • Stanovisko nebo úmyslná metoda: Výzkumník používá svůj úsudek nebo kritéria k výběru, kdo se zúčastní jako součást vzorku. Jinými slovy, pokračováním v předchozím příkladu mohl výzkumník odebrat vzorek na konkrétním místě a čase. Ale vzhledem k cílům výzkumu byste se mohli rozhodnout zahrnout pouze ty, kteří jsou ženatí a ve svých 20. a 30. letech.
  • Příčinné nebo náhodné: Výzkumník přímo vybírá jednotlivce, kteří budou součástí vzorku. Například studentům školy. To vzhledem k tomu, že k nim máte snadný přístup.
  • Sněhová koule: Spočívá v tom, že po nalezení prvního subjektu (nebo prvních subjektů) vzorku ho výzkumník požádá (nebo je) o pomoc při identifikaci dalších jedinců se stejnými vlastnostmi. Jedná se o techniku ​​používanou v případech, kdy je obtížné najít konkrétní skupinu kvůli zpracování citlivých údajů, například nelegálních přistěhovalců.
  • Podle splátek: Výzkumník, s přihlédnutím ke složení populace a děleně podle skupin nebo vrstev, provede proporcionální výběr vzorku. Představte si například, že v populaci je 40% lidí mladších 25 let, 35% lidí ve věku 25 až 50 let a 25% osob starších 50 let. Takže vzorek 4 000 lidí by měl 1 600 subjektů mladších 25 let, 1 400 mezi 25 a 50 lety a 1 000 dospělých starších 50 let nebo starších. Je třeba poznamenat, že jednotlivci, kteří pokryjí každou splátku, budou vybráni nějakou nepravděpodobnou metodou, tj. Kteroukoli z výše vysvětlených technik.

Podobně je třeba poznamenat, že vzorkování může být jednoduché, pokud je provedeno pouze jednou; double, když jsou zachyceny dva vzorky (druhý lze použít, pokud první nepřináší definitivní výsledky); nebo více (je to podobné jako u double, ale s více než dvěma vzorky).