Содержание
Проведение обследования с использованием любого вида статистического анализа, в первую очередь, зависит от тщательного выбора и планирования метода выборки. Неслучайные выборки, хотя и простые и зачастую недорогие, бесполезны для логической статистики. Однако случайные могут дать более точные результаты и применяться к различным статистическим инструментам. Различные методы случайной выборки подходят для конкретных исследовательских ситуаций и являются ключом к их эффективности.
значение
При проведении опросов в виде опросов не всегда возможно опросить или проанализировать всех людей или объекты, представляющие интерес. Исследователи должны выбрать только несколько человек или объектов для включения в исследование.Тем не менее, эта маркировка должна выполняться с осторожностью, чтобы гарантировать, что результаты исследования, проведенного на этой небольшой группе, выборке, являются точными применительно ко всем существующим людям или объектам (называемым населением в статистической терминологии).
типы
Существует два основных типа выборки: случайная и неслучайная. Пример неслучайной выборки - спросить своих друзей, какие у вас любимые рестораны. Вы легко находите своих друзей, и они, скорее всего, дадут быстрые ответы. Этот тип «простой» и неслучайной выборки называется вспомогательной выборкой. Их легче собрать и проанализировать, и они дешевле. Их слабость в том, что результаты не могут быть проанализированы с использованием вероятностной статистики. Например, ответы ваших друзей не отражают мнение населения вашего города. Тем не менее, случайная выборка, если она тщательно построена, обеспечит лучшее представление всей популяции исследования.
Разновидности случайных образцов
Тремя основными методами случайной выборки являются простые случайные, рандомизированные и сгруппированные случайные. Простая случайная выборка для поиска по городу будет сортировать имена граждан совершенно случайным образом, независимо от индивидуальных характеристик. Однако этот метод может случайно выбрать всех богатых людей или только географический регион. Стратифицированная выборка для обследования может, во-первых, классифицировать исследуемую популяцию по некоторым характеристикам. Она могла бы, например, классифицировать их в соответствии с доходом, а затем случайным образом выбирать лиц из каждого «уровня» или уровня, чтобы обеспечить представление всех групп доходов. Объединенная выборка для обследования в городе может разбить его на жилые кварталы, а затем случайным образом выбрать одного человека из каждого квартала для интервью, чтобы убедиться, что весь город был представлен в результатах. Кластеры могут быть разных типов, например, географические, по месту работы, школам и т. Д.
размер
Вычисление подходящего размера случайной выборки для получения точных и обобщаемых результатов является важной частью планирования метода выборки. Вы можете найти больше информации об этом по ссылке в разделе Ресурсы ниже.
соображения
Хотя выбор метода случайной выборки зависит от исследований и конкретных особенностей, включение случайного элемента, вероятно, даст лучшие и более точные результаты при осторожном использовании.
неправильные представления
Тем не менее, простого использования случайной выборки для опроса недостаточно, чтобы гарантировать, что исследование дает точные результаты. Если вы проводите исследование или читаете об этом, подумайте, действительно ли выбранный для анализа метод случайной выборки будет включать всех людей и объекты, представляющие интерес для поиска. Если выясняется, что важная группа или характеристика того типа, который мог повлиять на результаты, была опущена, критически подумайте об общей ценности исследования и о том, можно ли его лучше провести, используя другой метод выборки.