Наиболее важные виды исследований выборки



виды исследовательской выборки они подразделяются на две большие группы: вероятностная выборка и не вероятностная выборка.

Среди методов вероятностной выборки: систематическая случайная выборка, простая случайная выборка, случайная выборка по кластерам или областям и стратифицированная случайная выборка.

С другой стороны, не вероятностные методы включают удобную выборку, квотную выборку, случайную выборку, выборочную выборку и технику снежного кома..

В исследованиях выборка представляет собой конечный набор населения, свойства которого изучаются с целью получения информации из группы, к которой они принадлежат (Webster, 1985). Хотя выборка небольшая, она представляет собой репрезентативную группу.

В этом смысле выборка - это акт, процесс и метод, который включает отбор подходящих людей, которые соответствуют параметрам, указанным в исследовании, и которые составляют репрезентативную часть изучаемой популяции..

Типы наиболее важных исследовательских образцов

1- Вероятностная выборка

Вероятностная выборка, также называемая случайной выборкой, представляет собой процесс выбора, в котором каждый из особей популяции имеет одинаковую вероятность (которая больше 0) выбора в качестве части выборки. В этом типе выборки вероятность выбора может быть определена с точностью.

Характеристики вероятностного отбора

  • Вероятность выбора известна.
  • Это не гарантирует репрезентативность для всех черт, которые вы хотите изучить в исследовании.
  • Он основан на статистических принципах.

Типы вероятностной выборки

Простая случайная выборка
  • Это самый распространенный метод отбора проб.
  • Может применяться, когда популяция мала, однородна и доступна для исследователя.
  • Все члены населения имеют одинаковую вероятность быть избранным.
  • Чтобы выбрать простую случайную выборку, используются методы, аналогичные лотерее, генераторы случайных чисел или имена извлекаются из чаши, в которой представлены все особи населения..
выгода
  • С этим типом выборки легко рассчитать оценки.
недостатки
  • Это не может быть применено, когда население очень большое.
  • Группы меньшинств, представляющие интерес для исследователя, могут быть недостаточно представлены в простой случайной выборке.
пример

В школе обучаются 100 учеников, из которых предполагается извлечь выборку из 10 человек. Для начала перечисляются студенты от 1 до 100. Затем проводится лотерея для определения 20 человек, которые будут выбраны..

Следует отметить, что в этом случае вероятность известна, то есть каждый студент имеет 1/10 вероятности быть выбранным..

Систематическая случайная выборка
  • Это зависит от организации населения для обучения по определенной схеме, например, список.
  • Первый элемент выбирается случайным образом; Важно подчеркнуть, что начальный элемент не должен быть тем, который возглавляет список. Впоследствии другие элементы выборки выбираются систематически с учетом конкретного логарифма..
  • Каждый элемент имеет одинаковую вероятность выбора.
  • Пример систематической случайной выборки - взять телефонный справочник и выбрать каждое десятое имя из списка..
выгода
  • Процесс выбора относительно прост.
  • Выборка распределена поровну среди населения.
  • Полученный образец является представительным.
недостатки
  • Выбор образца является предвзятым, поскольку порядок элементов в списке можно манипулировать, чтобы удовлетворить потребности исследователя.
Стратифицированная случайная выборка
  • Члены населения организованы во взаимоисключающие категории или слои. Каждый слой подвергается индивидуальному процессу отбора проб.
  • Идеально, когда исследователь хочет, чтобы образец был репрезентативным для всех параметров проведенного исследования..
  • Юниты в одном и том же слое имеют одинаковую вероятность выбора.
  • Он основан на двух основных принципах: стратификация и прикрепление.
  • Стратификация относится к процессу формирования страт. Этот процесс должен гарантировать однородность внутри элементов слоя и неоднородность между одним слоем и другим.
  • Прикрепление относится к справедливому распределению образца среди всех слоев. Это может быть достигнуто с помощью трех процессов:

- То же самое прикрепление, при котором одинаковое количество особей в каждой страте выбрано так, чтобы они были частью выборки.

- Пропорциональная фиксация, при которой элементы каждой страты отбираются с учетом их размера. Страты с большим количеством будут иметь большую представленность.

- Прикрепление Неймана, при котором выборка производится с учетом дисперсии страт.

выгода
  • Гарантирует пропорциональное представительство в каждом из слоев.
  • Гарантирует представление интересующих исследователей подгрупп в отличие от простой случайной выборки.
  • Поскольку каждая страта считается отдельной популяцией, могут использоваться методы выборки, которые отвечают индивидуальным характеристикам каждой подгруппы..
недостатки
  • Это требует больше работы, так как выборки должны быть подготовлены для каждой из подгрупп.
  • Если критерии стратификации недостаточно конкретны, индивид может принадлежать к двум стратам одновременно.
  • Исследователь может манипулировать стратификацией.
Случайная выборка по конгломератам или районам
  • Население делится на конгломераты или районы. В целом, географическое положение является критерием, который учитывается для осуществления указанного разделения.
  • Единицы, выбранные для образцов, являются группами, а не отдельными лицами..
  • Конгломераты сформированы людьми с различными чертами. Чем более неоднородны внутренние элементы конгломерата, тем лучше полученные результаты.
  • Это тип выборки, который имеет две фазы:

- На первом этапе выбираются области для изучения.

- На втором этапе элементы выбираются в этих областях.

выгода
  • Это позволяет изучать многочисленные группы населения.
  • Это позволяет изучать популяции, которые распределены в широком географическом регионе.
  • Это может снизить затраты на исследования, поскольку позволяет изучать группы, а не отдельных лиц..
недостатки
  • Не может применяться, если конгломераты отличаются друг от друга.
  • Чтобы получить репрезентативные образцы, необходимо взять элементы из конгломератов всей изученной географической области. Для этого необходимо двигаться; тогда, хотя верно, что этот тип выборки снижает затраты с точки зрения применения обследований для отдельных лиц, он увеличивает их с точки зрения транспортировки.
Различия между стратифицированной случайной выборкой и случайной выборкой по конгломератам
  • В статистической выборке население делится на исключающие группы, например: пол, возраст и другие. В выборке по конгломератам население делится на группы, которые можно сравнивать, например: семьи, школы, города и др..
  • У стратификации низкий предел погрешности, в то время как у конгломератов предел погрешности больше.
  • Все страты представлены в стратифицированной выборке, в то время как не все группы представлены в выборке конгломератами.
  • В стратифицированной выборке лучшие результаты получаются, когда элементы внутри страт однородны. С другой стороны, при кластерной выборке лучшие результаты получаются, когда элементы, составляющие группы, неоднородны.

2- Невероятностная выборка

Невероятностная или неслучайная выборка относится к любому методу получения выборок, в которых индивиды отбираются, среди прочего, с учетом критериев исследователя, географического положения и наличия населения..

Это не тип научной выборки, он обычно используется в социальных исследованиях.

Характеристики не вероятностного отбора

  • Некоторые люди из населения не имеют возможности быть выбранными.
  • Вероятность выбора не может быть определена, в отличие от вероятностной выборки.
  • Он основан на выборе образца с учетом таких критериев, как интерес для исследователя..
  • Результаты неслучайной выборки не являются надежными с точки зрения вероятности и менее точны, чем результаты вероятностной выборки..
  • Это дешевле по сравнению с вероятностной выборкой.
  • Вы можете делать ошибки, так как это субъективный метод.

Типы не вероятностного отбора

Выборка в рассрочку
  • Население делится на исключающие группы, как в случае со стратифицированной случайной выборкой.
  • Впоследствии, не вероятностная часть этой выборки вступает в игру. Лица в подгруппах отбираются с учетом мнения следователя и их интересов..
  • Выбор образца не является случайным и показывает предвзятость или предубеждение.
Отбор проб для удобства
  • Выборка выбирается из той части населения, которая наиболее удобна. Это удобство может быть определено несколькими аспектами: географическая близость, знакомство с элементами выборки, доступность элементов выборки, среди других..
  • Выбор образца не зависит от потребностей исследования.
  • Исследователь не может сделать обобщения для населения с результатами, полученными с помощью выборки для удобства, так как это не является репрезентативным.
  • Этот тип отбора проб полезен для тех, кто желает проводить экспериментальные исследования или экспериментальные испытания.
Дискреционная или пробная выборка
  • Исследователь отбирает лиц, которые, согласно его критериям, он считает наиболее подходящим для проведения своего исследования..
  • Обычно это уменьшенные образцы.
Отбор проб снежного кома или по рефералам
  • Для проведения исследования отобрано небольшое количество людей. Эти люди отвечают критериям, необходимым для исследования, которое планируется провести.
  • Впоследствии этих лиц просят пригласить новых, которые, по их мнению, соответствуют требуемым критериям и так далее..
  • Образец значительно растет благодаря системе рефералов, которая напоминает снежный ком, катящийся вниз по склону (отсюда и название).
  • Этот метод способствует получению образцов из труднодоступных групп населения. Например, если проводится исследование на наркоманов, очень маловероятно, что есть списки людей с этим заболеванием. Таким образом, лучше всего связаться с человеком, который соответствует запрошенной характеристике, и попросить привлечь больше людей..
  • Образцы, полученные этим методом, не являются репрезентативными.
Причинная или случайная выборка
  • Физические лица отбираются без учета какого-либо предварительного суждения.
  • Это напоминает удобную выборку, так как люди из доступного населения взяты.

ссылки

  1. Отбор проб. Получено 28 апреля 2017 г. с сайта ssc.wisc.edu.
  2. Фрида, Муго. Выборка в исследованиях. Получено 28 апреля 2017 г. с сайта indiana.edu.
  3. Чатурведи, Кануприя. Получено 28 апреля 2017 г. с сайта pitt.edu.
  4. Отбор проб. Получено 28 апреля 2017 г. с сайта flinders.edu.au.
  5. Barreiro. Население и выборка. Методы отбора проб Получено 28 апреля 2017 г. с сайта optimierung.mathematik.uni-kl-de.
  6. Методы отбора проб Получено 28 апреля 2017 г. с сайта cs.fit.edu.
  7. Журнал исследований смешанных методов (2007). Получено 28 апреля 2017 г. с сайта sociologyofeurope.unifi.it.
  8. Landreneau. Стратегии выборки Получено 28 апреля 2017 г. с сайта natco1.org.