Sample types en samplingsfynsten yn ûndersyk

Yn statistyk is in samling in subset fan in befolking dy't brûkt wurdt om de folsleine groep as gehiel te fertsjinjen. Wannear't ûndersyk dien wurdt, is it faak ûnfractyf om elke lid fan in bepaalde befolking te ûndersykjen, omdat it skerpe oantal minsken gewoan te grut is. Om ynfiningen te meitsjen oer eigenskippen fan in befolking, kinne ûndersikers in willekeurich probleem brûke .

Wêrom ûndersikers brûke samples?

By it ûndersykjen fan in aspekt fan 'e minske of gedrach , kinne ûndersikers yn' e measte gefallen gewoan gjin gegevens sammelje fan elke single yndividu. Ynstee dêrfan kieze se in lytsere probleem fan persoanen dy't de gruttere groep fertsjintwurdigje. As de probleem echt fertsjintwurdiger is fan 'e befolking yn fraach, kinne ûndersikers harren resultaten nimme en har fergrutisearje nei de gruttere groep.

Typen fan sampling

Yn it psychologysk ûndersyk en oare soarten sosjale ûndersyksjers eksperiminten typysk op in pear ferskate samplingmetoaden.

1. Probabiliteit sampling

Probabilitative sampling betsjut dat elk yndividu yn in befolking stiet en lykweardich kâns om selektear te wêzen. Om't problemen problemen oangeande willekeurige seleksje befetsje, soarget derfoar dat it ferskate subset fan 'e befolking in lykweardich kâns hat om yn' e echte fertsjintwurdige te wêzen. Dit makket wierskynlik mear fertsjintwurdiger, en ûndersikers binne better yn steat om har resultaten te fergrutere nei de groep as gehiel.

Der binne in pear ferskate soarten problemen problemen:

2. Netprobabiliteit Sampling

Unwahrscheinlichkeitsproblematyk, oan 'e oare kant, befettet dielnimmers te wiskjen met metoaden dy't net elk yndividu yn in befolking in lykweardige kâns jouwe om te keazen.

Ien probleem mei dizze soarte probleem is dat frijwilligers ferskille kinne op bepaalde fariabelen as net-frijwilligers, dy't it dreech meitsje kinne om de resultaten te fergrutsjen nei de folsleine befolking.

Der binne ek in pear ferskillende soarten problemen net-probabiliteit:

Learje mear oer guon fan 'e wizen dy't problemen en netprobabiliteit-samples ferskille.

Sampling Errors

Om't sampling natuerlik gjin elk yndividu yn in befolking ynfolje kin, kinne flaters misse. Differenzen tusken wat yn in befolking oanwêzich is en wat oanwêzich is yn in probleem bekend as problemenfehler .

Wylst it ûnmooglik is te witten krekt hoe grut it ferskil tusken de befolking en de echte problemen wêze kin, kinne ûndersikers in statistysk skatting de grutte meitsje fan de problemenfouten. Yn polityske polls kinne jo faaks hearre fan 'e flater fan' e flater dy't útdrukt binne troch bepaalde ferduldnivo's.

Yn it algemien is de grutter de probleemgrutte de lytser it nivo fan flater. Dit is gewoan om't de probe tichter by it berikken fan 'e grutte fan' e totale befolking wurdt, it makliker it is om alle karakterisaasjes fan 'e befolking goed te fangen. De iennichste manier om samplingflater folslein te ûntfangen is om gegevens fan 'e folsleine populaasje te sammeljen, dy't faak gewoan te kostjen is en net te kostjen. Samplingprobleazens kinne minimalisearre wurde, troch gebrûk fan randomisearre wahrscheinlikensprizen en in grutte problemengrutte.

Referinsjes:

Goodwin, CJ (2010). Undersyk yn psychology: Metoaden en ûntwerp. Hoboken, NJ: John Wiley en Sons.

Nicholas, L. (2008). Ynlieding foar psychology. UCT Press: Kaapstêd.