Co je to náhodný výběr?
V tomto příspěvku vysvětlím, co náhodný odběr vzorků a různé typy náhodného výběru můžete narazit a alternativa pro náhodný odběr vzorků, které možná budete chtít zvážit.
co je náhodné vzorkování?
při provádění průzkumu by bylo nepraktické studovat celou populaci. Vzorkování je metoda, která umožňuje vědcům odvodit informace o populaci na základě výsledků z podmnožiny populace. Je důležité zajistit, aby vybraní jedinci byli reprezentativní pro celou populaci.
k dispozici je několik různých technik vzorkování, které lze seskupit do dvou kategorií jako vzorkování pravděpodobnosti a vzorkování bez pravděpodobnosti. Rozdíl mezi těmito dvěma technikami spočívá v tom, zda je vzorek vybrán na základě randomizace nebo ne.
V náhodném výběru, případně ví, jak náhodný výběr, můžete začít s kompletní vzorek rámu všech způsobilých osob, které mají stejnou šanci být součástí vybraného vzorku. Výběr musí probíhat „náhodným“ způsobem, což znamená, že se nijak významně neliší od pozorování, která nebyla odebrána. Obvykle se předpokládá, že statistické testy obsahují data, která byla získána náhodným vzorkováním. Například exit polls od voličů, jejichž cílem je předpovědět pravděpodobné výsledky voleb.
budou diskutovány následující techniky náhodného vzorkování: jednoduché náhodné vzorkování, stratifikované vzorkování, vzorkování klastrů a vícestupňové vzorkování. Non-náhodné vzorkování techniky jsou často označovány jako vzorkování pohodlí.
jednoduché náhodné vzorkování
jednoduché náhodné vzorkování je nejjednodušší přístup k získání náhodného vzorku. Zahrnuje výběr požadované velikosti vzorku a výběr pozorování z populace takovým způsobem, že každé pozorování má stejnou šanci na výběr, dokud není dosaženo požadované velikosti vzorku. Například náhodný výběr 20 studentů ze třídy 50 studentů dává pravděpodobnost výběru 1/50.
stratifikované náhodné vzorkování
tato technika rozděluje prvky populace na klíčové podskupiny nebo vrstvy. Prvky jsou náhodně vybrány z každé z těchto vrstev. Například muži do 30 let, ženy do 30 let, muži 30 nebo více a ženy 30 nebo více. Řekněme, že chcete dosáhnout velikosti vzorku 200, pak si můžete vybrat vzorky 50 z každé vrstvy. Požadované velikosti vzorku pro každou vrstvu bude určen buď tak, aby odpovídala známé populace rozměrů nebo over-představují klíčové podskupiny zájem. K vytvoření podskupin musíme mít předchozí informace o populaci. Hlavní výhodou stratifikovaného vzorkování oproti jednoduchému náhodnému vzorkování je zajištění dobrých velikostí vzorků v klíčových podskupinách.
Cluster sampling
podobně jako u stratifikovaného náhodného vzorkování rozděluje cluster sampling vzorek do velkého počtu podskupin. Pak jsou některé z těchto podskupin vybrány náhodně a v těchto podskupinách jsou shromážděny jednoduché náhodné vzorky. Tyto podskupiny se nazývají klastry.
obvykle je účelem vzorkování clusteru snížení nákladů na sběr dat. Toho je dosaženo definováním clusterů podle snadného přístupu (např. předměstí může být cluster, pokud vzorkování od dveří ke dveřím, nebo domácnost může být cluster, pokud telefonujete).
vícestupňový odběr vzorků
vícestupňový odběr vzorků je kombinací jedné nebo více technik popsaných výše. Populace je rozdělena do více shluků a poté jsou tyto shluky dále rozděleny a seskupeny do různých podskupin (vrstev) na základě podobnosti. Z každé vrstvy lze náhodně vybrat jeden nebo více shluků. Tento proces pokračuje, dokud clusteru nemůže být rozdělena nějaké další
Alternativy k programu náhodný výběr
Pohodlí odběru vzorků se odkazuje na přístupy, kde úvahy o jednoduchost, spíše než nahodilost určit, která pozorování jsou vybrané do vzorku. Zde jsou vzorky vybrány na základě dostupnosti. Pokud je dostupnost vzorků vzácná, jsou vybrány vzorky pohodlí. To se používá obecně v počátečních fázích průzkumu a je rychlé a snadné přinést výsledky.
Zaregistrujte se na Displayr