Najważniejsze rodzaje pobierania próbek badawczych



The rodzaje pobierania próbek badawczych są one podzielone na dwie duże grupy: próbkowanie probabilistyczne i próbkowanie nieprobabilistyczne.

Wśród probabilistycznych metod próbkowania znajdują się: systematyczne losowe pobieranie próbek, proste losowe pobieranie próbek, losowe pobieranie próbek przez klastry lub obszary oraz losowe próbkowanie warstwowe.

Z drugiej strony, techniki nieprobabilistyczne obejmują próbkowanie dogodne, pobieranie próbek kwot, swobodne pobieranie próbek, dowolne pobieranie próbek i technikę śnieżki..

W badaniach próbka jest skończonym zbiorem populacji, której właściwości są badane w celu uzyskania informacji z grupy, do której należą (Webster, 1985). Chociaż próbka jest niewielka, stanowi reprezentatywną grupę całości.

W tym sensie pobieranie próbek jest czynem, procesem i techniką, która obejmuje dobór odpowiednich osób, które spełniają parametry wskazane przez badania i które stanowią reprezentatywną część badanej populacji..

Rodzaje najważniejszych próbek badawczych

1- Próbkowanie probabilistyczne

Próbkowanie probabilistyczne, zwane także próbkowaniem losowym, jest procesem selekcji, w którym każda z osobników populacji ma takie samo prawdopodobieństwo (większe niż 0) bycia wybranym do próby. W tego typu próbkowaniu prawdopodobieństwo wyboru może być określone z precyzją.

Charakterystyka próbkowania probabilistycznego

  • Prawdopodobieństwo wyboru jest znane.
  • Nie gwarantuje reprezentacji wszystkich cech, które chcesz studiować w badaniach.
  • Opiera się na zasadach statystycznych.

Rodzaje próbkowania probabilistycznego

Proste losowe pobieranie próbek
  • Jest to najczęstsza metoda próbkowania.
  • Może być stosowany, gdy populacja jest mała, jednorodna i dostępna dla badacza.
  • Wszyscy członkowie populacji mają takie samo prawdopodobieństwo wyboru.
  • Aby wybrać prostą próbkę losową, stosuje się metody podobne do metod loterii, generatorów liczb losowych lub wyodrębnia się nazwy z miski, w której reprezentowane są wszystkie osoby z populacji.
Zalety
  • Łatwo jest obliczyć szacunki z tego typu próbkowaniem.
Wady
  • Nie można go zastosować, gdy populacja jest bardzo duża.
  • Grupy mniejszościowe interesujące badacza mogą nie być wystarczająco reprezentowane w prostej próbie losowej.
Przykład

W szkole jest 100 uczniów, z których ma wyodrębnić próbkę 10 osób. Na początek lista uczniów od 1 do 100. Następnie przeprowadzana jest loteria w celu określenia 20 osób, które zostaną wybrane..

Należy zauważyć, że w tym przypadku prawdopodobieństwo jest znane, czyli każdy uczeń ma prawdopodobieństwo wyboru 1/10..

Systematyczne losowe pobieranie próbek
  • To zależy od organizacji populacji, aby studiować w określonym wzorcu, na przykład na liście.
  • Pierwszy element jest wybierany losowo; Ważne jest, aby podkreślić, że początkowy element nie powinien być tym, który znajduje się na szczycie listy. Następnie pozostałe elementy próbki są wybierane systematycznie, biorąc pod uwagę specyficzny logarytm.
  • Każdy element ma takie samo prawdopodobieństwo wyboru.
  • Przykładem systematycznego losowego próbkowania jest pobranie książki telefonicznej i wybranie co dziesiątej nazwy z listy.
Zalety
  • Proces selekcji jest stosunkowo łatwy.
  • Próbka jest rozłożona równomiernie w całej populacji.
  • Otrzymana próbka jest reprezentatywna.
Wady
  • Wybór próby jest tendencyjny, ponieważ kolejność elementów na liście można manipulować, aby zaspokoić potrzeby badacza.
Wyrywkowe losowe pobieranie próbek
  • Członkowie populacji są podzieleni na wzajemnie wykluczające się kategorie lub warstwy. Każda warstwa jest poddawana indywidualnemu procesowi pobierania próbek.
  • Jest to idealne rozwiązanie, gdy badacz chce, aby próbka była reprezentatywna dla wszystkich parametrów przeprowadzonych badań.
  • Jednostki w tej samej warstwie mają takie samo prawdopodobieństwo wyboru.
  • Opiera się na dwóch podstawowych zasadach: stratyfikacji i przywiązania.
  • Stratyfikacja odnosi się do procesu tworzenia warstw. Proces ten musi gwarantować jednorodność elementów warstwy i heterogeniczności między jedną warstwą a drugą.
  • Przypisanie odnosi się do sprawiedliwego rozkładu próby wśród wszystkich warstw. Można to osiągnąć za pomocą trzech procesów:

- To samo umieszczenie, w którym wybrana jest ta sama liczba osób w każdej warstwie, aby były częścią próby.

- Proporcjonalne umieszczenie, w którym elementy każdej warstwy są wybierane z uwzględnieniem ich wielkości. Warstwy o większej ilości będą miały większą reprezentację jednostek.

- Afiksacja Neymana, w której wybór próbki jest dokonywany z uwzględnieniem rozproszenia warstw.

Zalety
  • Gwarantuje proporcjonalną reprezentację w każdej warstwie.
  • Gwarantuje reprezentację podgrup interesujących badacza, w przeciwieństwie do prostego losowego pobierania próbek.
  • Ponieważ każda warstwa jest uważana za oddzielną populację, można zastosować metody próbkowania, które odpowiadają indywidualnym cechom każdej podgrupy..
Wady
  • Wymaga to więcej pracy, ponieważ próbki muszą być przygotowane dla każdej podgrupy.
  • Jeśli kryteria stratyfikacji nie są wystarczająco szczegółowe, jednostka może należeć do dwóch warstw w tym samym czasie.
  • Stratyfikacja może być manipulowana przez badacza.
Losowe pobieranie próbek przez konglomeraty lub obszary
  • Populacja dzieli się na konglomeraty lub obszary. Ogólnie rzecz biorąc, położenie geograficzne jest kryterium branym pod uwagę przy dokonywaniu wspomnianego podziału.
  • Jednostki wybrane dla próbek to grupy, a nie osoby.
  • Zlepieńce są tworzone przez osoby o różnych cechach. Im bardziej heterogeniczne są wewnętrzne elementy konglomeratu, tym lepsze są uzyskane wyniki.
  • Jest to rodzaj próbkowania, który ma dwie fazy:

- W pierwszej fazie wybierane są badane obszary.

- W drugiej fazie elementy są wybierane w tych obszarach.

Zalety
  • Umożliwia badanie wielu populacji.
  • Umożliwia badanie populacji rozproszonych w szerokim regionie geograficznym.
  • Może obniżyć koszty badań, ponieważ umożliwia studiowanie grup, a nie osób.
Wady
  • Nie można go zastosować, jeśli konglomeraty różnią się od siebie.
  • Aby uzyskać reprezentatywne próbki, konieczne jest pobranie pierwiastków z konglomeratów z całego badanego obszaru geograficznego. W tym celu konieczne jest przeniesienie; następnie, chociaż prawdą jest, że ten rodzaj pobierania próbek obniża koszty w zakresie stosowania ankiet dla osób fizycznych, zwiększa je pod względem transportu.
Różnice między losowym próbkowaniem warstwowym a losowym próbkowaniem przez konglomeraty
  • W próbie statystycznej populacja jest podzielona na grupy wykluczające, na przykład: płeć, wiek, między innymi. W próbkowaniu przez konglomeraty populacja dzieli się na grupy, które można porównać, na przykład: rodziny, szkoły, miasta, między innymi.
  • Rozwarstwienie ma niski margines błędu, podczas gdy w konglomeratach margines błędu jest większy.
  • Wszystkie warstwy mają reprezentację w próbie warstwowej, podczas gdy nie wszystkie grupy są reprezentowane w próbce przez konglomeraty.
  • W próbkowaniu warstwowym lepsze wyniki uzyskuje się, gdy elementy w warstwach są jednorodne. Z drugiej strony, w próbkowaniu grupowym lepsze wyniki uzyskuje się, gdy elementy tworzące grupy są niejednorodne.

2- Próbkowanie nieprobabilistyczne

Nieprobabilistyczne lub nielosowe pobieranie próbek odnosi się do dowolnej metody uzyskiwania próbek, w której osoby są wybierane z uwzględnieniem, między innymi, kryteriów badacza, położenia geograficznego i dostępności populacji..

Nie jest to rodzaj próbkowania naukowego, zwykle jest wykorzystywany w badaniach społecznych.

Charakterystyka próbkowania nieprobabilistycznego

  • Niektóre osoby z populacji nie mają możliwości wyboru.
  • Prawdopodobieństwa selekcji nie można określić, w przeciwieństwie do próbkowania probabilistycznego.
  • Opiera się na wyborze próby z uwzględnieniem kryteriów takich jak zainteresowanie badacza.
  • Wyniki losowego próbkowania nie są wiarygodne pod względem prawdopodobieństwa i są mniej dokładne niż w przypadku próbkowania probabilistycznego.
  • Jest tańszy w porównaniu z próbkowaniem probabilistycznym.
  • Możesz popełniać błędy, ponieważ jest to metoda subiektywna.

Rodzaje próbkowania nieprobabilistycznego

Pobieranie próbek na raty
  • Populacja jest podzielona na grupy wykluczające, tak jak w przypadku losowej próby stratyfikowanej.
  • Następnie wchodzi w grę nieprobabilistyczna część tego próbkowania. Osoby w podgrupach są wybierane z uwzględnieniem oceny badacza i ich interesów.
  • Wybór próby nie jest przypadkowy i pokazuje stronniczość lub uprzedzenia.
Próbkowanie dla wygody
  • Próbka jest wybrana z najbardziej dogodnej części populacji. Ta wygoda może być określona przez kilka aspektów: bliskość geograficzną, znajomość elementów próbki, dostępność elementów próbki, między innymi..
  • Wybór próby nie zależy od potrzeb badań.
  • Badacz nie może uogólnić na temat populacji z wynikami uzyskanymi za pomocą próbki dla wygody, ponieważ nie jest to reprezentatywne.
  • Ten rodzaj pobierania próbek jest przydatny dla tych, którzy chcą przeprowadzić badania eksperymentalne lub testy pilotażowe.
Dowolne lub próbne pobieranie próbek
  • Badacz wybiera osoby, które według jego kryteriów uznają za najbardziej odpowiednie do przeprowadzenia swoich badań.
  • Zwykle są to próbki zredukowane.
Próbkowanie śnieżki lub polecanie
  • Niewielka liczba osób jest wybierana do przeprowadzenia badania. Osoby te spełniają kryteria niezbędne do przeprowadzenia badań.
  • Następnie osoby te proszone są o zaproszenie nowych, które według nich spełniają wymagane kryteria i tak dalej..
  • Próbka znacznie rośnie dzięki systemowi polecania, który przypomina toczącą się po wzgórzu kulę śnieżną (stąd nazwa).
  • Ta metoda sprzyja uzyskiwaniu próbek z populacji, do których trudno jest uzyskać dostęp. Na przykład, jeśli prowadzone jest badanie osób uzależnionych od narkotyków, jest bardzo mało prawdopodobne, aby istniały listy osób z tym warunkiem. Dlatego najlepiej jest skontaktować się z osobą, która spełnia żądaną charakterystykę i sprawić, że przyniesie więcej osób.
  • Próbki uzyskane tą metodą nie są reprezentatywne.
Przyczynowe lub przypadkowe pobieranie próbek
  • Osoby są wybierane bez uwzględnienia wcześniejszej oceny.
  • Przypomina próbkowanie dogodne, ponieważ pobiera się osobniki z dostępnej populacji.

Referencje

  1. Pobieranie próbek Pobrane 28 kwietnia 2017 r. Z ssc.wisc.edu.
  2. Fridah, Mugo. Pobieranie próbek w badaniach. Pobrane 28 kwietnia 2017 r. Z indiana.edu.
  3. Chaturvedi, Kanupriya. Źródło: 28 kwietnia 2017 r. Z pitt.edu.
  4. Pobieranie próbek Pobrane 28 kwietnia 2017 r. Z flinders.edu.au.
  5. Barreiro. Populacja i próbka. Techniki pobierania próbek Źródło: 28 kwietnia 2017, z optimierung.mathematik.uni-kl-de.
  6. Techniki pobierania próbek Źródło: 28 kwietnia 2017 r. Z cs.fit.edu.
  7. Journal of Mixed Methods Research (2007). Pobrane 28 kwietnia 2017 r. Z sociologyofeurope.unifi.it.
  8. Landreneau Strategie pobierania próbek Źródło: 28 kwietnia 2017 r. Z natco1.org.