Περιεχόμενο
Η διεξαγωγή έρευνας με τη χρήση οποιασδήποτε στατιστικής ανάλυσης, εξαρτάται, πρώτον, από την προσεκτική επιλογή και τον σχεδιασμό μιας μεθόδου δειγματοληψίας. Τα μη τυχαία δείγματα, ενώ είναι εύκολο και συχνά φθηνά, δεν είναι χρήσιμα για στατιστικά στοιχεία συμπερασμάτων. Εντούτοις, τυχαία μπορεί να παρέχει ακριβέστερα αποτελέσματα και να εφαρμόζεται σε διάφορα στατιστικά εργαλεία. Διαφορετικές τεχνικές τυχαίας δειγματοληψίας είναι κατάλληλες για συγκεκριμένες ερευνητικές καταστάσεις και είναι βασικές για την αποτελεσματικότητά τους.
Σημασία
Όταν πραγματοποιείτε έρευνες ως έρευνες, δεν είναι πάντοτε δυνατό να κάνετε συνέντευξη ή να αναλύσετε όλους τους ανθρώπους ή τα αντικείμενα ενδιαφέροντος. Οι ερευνητές πρέπει να επιλέξουν μόνο λίγα άτομα ή αντικείμενα που θα συμπεριληφθούν στη μελέτη.Ωστόσο, αυτή η επισήμανση πρέπει να γίνεται με προσοχή, ώστε τα αποτελέσματα της έρευνας που βασίζεται σε αυτή τη μικρή ομάδα, ένα δείγμα, να είναι ακριβή όταν εφαρμόζονται σε όλους τους υπάρχοντες ανθρώπους ή αντικείμενα (που ονομάζονται πληθυσμοί στη στατιστική ορολογία).
Τύποι
Υπάρχουν δύο κύριοι τύποι δειγματοληψίας: τυχαία και μη τυχαία δειγματοληψία. Ένα παράδειγμα ενός μη τυχαίου δείγματος είναι να ρωτήσετε τους φίλους σας ποια είναι τα αγαπημένα σας εστιατόρια. Μπορείτε να βρείτε τους φίλους σας εύκολα, και είναι πιθανό να παρέχουν γρήγορες απαντήσεις. Αυτός ο τύπος "εύκολου" και όχι τυχαίου δείγματος ονομάζεται δείγμα ευκολίας. Είναι ευκολότερο να συναρμολογούνται και να αναλύονται και είναι φθηνότερα. Η αδυναμία τους είναι ότι τα αποτελέσματα δεν μπορούν να αναλυθούν χρησιμοποιώντας στατιστικά στοιχεία πιθανοτήτων. Οι απαντήσεις των φίλων σας δεν αντιπροσωπεύουν, για παράδειγμα, τη γνώμη του πληθυσμού της πόλης σας. Ωστόσο, ένα τυχαίο δείγμα, εάν κατασκευαστεί προσεκτικά, θα παράσχει μια καλύτερη αναπαράσταση ενός ολόκληρου πληθυσμού μελέτης.
Ποικιλίες τυχαίων δειγμάτων
Οι τρεις κύριες μέθοδοι τυχαίας δειγματοληψίας είναι απλές τυχαίες, τυχαίες και ομαδοποιημένες τυχαίες. Ένα απλό τυχαίο δείγμα για μια αναζήτηση πόλης θα ταξινομήσει τα ονόματα των πολιτών με εντελώς τυχαίο τρόπο, ανεξάρτητα από τα μεμονωμένα χαρακτηριστικά. Ωστόσο, αυτή η μέθοδος θα μπορούσε να επιλέξει κατά λάθος όλους τους πλούσιους ανθρώπους ή μια γεωγραφική περιοχή μόνο. Ένα στρωματοποιημένο δείγμα για μια έρευνα θα μπορούσε, καταρχήν, να ταξινομήσει τον πληθυσμό της μελέτης σύμφωνα με ορισμένα χαρακτηριστικά. Θα μπορούσε, για παράδειγμα, να τα ταξινομήσει ανάλογα με το εισόδημα, και στη συνέχεια να επιλέξει άτομα τυχαία από κάθε "βαθμίδα" ή επίπεδο για να εξασφαλίσει ότι όλες οι ομάδες εισοδήματος εκπροσωπούνται. Ένα συγκεντρωτικό δείγμα για μια έρευνα σε μια πόλη μπορεί να το χωρίσει σε οικιστικά τετράγωνα και στη συνέχεια να επιλέξει τυχαία ένα άτομο από κάθε μπλοκ για τη συνέντευξη, προκειμένου να διασφαλίσει ότι ολόκληρη η πόλη εκπροσωπήθηκε στα αποτελέσματα. Οι ομάδες μπορούν να είναι διαφόρων τύπων, όπως είναι οι γεωγραφικοί, οι χώροι εργασίας, τα σχολεία κ.λπ.
Μέγεθος
Ο υπολογισμός του κατάλληλου μεγέθους ενός τυχαίου δείγματος για ακριβή και γενικευμένα αποτελέσματα αποτελεί σημαντικό μέρος του σχεδιασμού της μεθόδου δειγματοληψίας. Μπορείτε να βρείτε περισσότερες πληροφορίες σχετικά με αυτό στο σύνδεσμο στην ενότητα Πόροι παρακάτω.
Σκέψεις
Παρόλο που η επιλογή μιας τυχαίας μεθόδου δειγματοληψίας εξαρτάται από την έρευνα και τα συγκεκριμένα χαρακτηριστικά, η συμπερίληψη ενός τυχαίου στοιχείου είναι πιθανό να παρέχει καλύτερα και ακριβέστερα αποτελέσματα όταν χρησιμοποιείται με προσοχή.
Παρανοήσεις
Δηλαδή, χρησιμοποιώντας απλώς ένα τυχαίο δείγμα για την έρευνα δεν αρκεί για να διασφαλιστεί ότι μια μελέτη θα δώσει ακριβή αποτελέσματα. Εάν κάνετε έρευνα ή διαβάζετε για αυτό, σκεφτείτε αν η τυχαία μέθοδος δειγματοληψίας που επιλέξατε για την ανάλυση θα συμπεριλάβει στην πραγματικότητα όλους τους ανθρώπους και τα αντικείμενα που ενδιαφέρουν την αναζήτηση. Εάν φαίνεται ότι παραλείφθηκε μια σημαντική ομάδα ή χαρακτηριστικό του τύπου που μπορεί να επηρέασε τα αποτελέσματα, σκεφτείτε κριτικά τη συνολική αξία της έρευνας και εάν θα μπορούσε να γίνει καλύτερα με διαφορετική μέθοδο δειγματοληψίας.