Wat is willekeurige bemonstering?

In dit bericht zal ik uitleggen wat willekeurige bemonstering is en de verschillende soorten willekeurige bemonstering die u tegenkomt en een alternatief voor de willekeurige bemonstering die u misschien wilt overwegen.

Wat is willekeurige bemonstering?

bij het uitvoeren van een enquête zou het onpraktisch zijn om een hele populatie te bestuderen. De bemonstering is een methode die onderzoekers toestaat om informatie over een bevolking af te leiden die op resultaten van een subset van de bevolking wordt gebaseerd. Het is belangrijk ervoor te zorgen dat de geselecteerde personen representatief zijn voor de gehele bevolking.

Er zijn verschillende bemonsteringstechnieken beschikbaar die kunnen worden gegroepeerd in twee categorieën zoals waarschijnlijkheidsbemonstering en niet-waarschijnlijkheidsbemonstering. Het verschil tussen de twee technieken is of de steekproef wordt geselecteerd op basis van randomisatie of niet.

bij waarschijnlijkheidsbemonstering, ook bekend als aselecte bemonstering, begint u met een volledig steekproefkader van alle in aanmerking komende personen die een gelijke kans hebben om deel uit te maken van het geselecteerde monster. De selectie moet op een “willekeurige” manier plaatsvinden, wat betekent dat zij niet significant verschillen van waarnemingen die niet zijn bemonsterd. Er wordt doorgaans van uitgegaan dat statistische tests gegevens bevatten die door middel van aselecte steekproeven zijn verkregen. Bijvoorbeeld, exit polls van kiezers die gericht zijn op het voorspellen van de waarschijnlijke resultaten van een verkiezing.

de volgende aselecte bemonsteringstechnieken zullen worden besproken: eenvoudige aselecte bemonstering, gestratificeerde bemonstering, clusterbemonstering en meerfasenbemonstering. Niet-aselecte bemonsteringstechnieken worden vaak gemaksbemonstering genoemd.

eenvoudige aselecte steekproef

eenvoudige aselecte steekproef is de meest eenvoudige methode om een aselecte steekproef te verkrijgen. Het gaat om het kiezen van de gewenste steekproefgrootte en het selecteren van waarnemingen uit een populatie op een zodanige wijze dat elke waarneming een gelijke kans op selectie heeft totdat de gewenste steekproefgrootte is bereikt. Bijvoorbeeld, een willekeurige selectie van 20 studenten uit een klasse van 50 studenten geeft een kans op Selectie 1/50.

gestratificeerde aselecte steekproef

Deze techniek verdeelt de elementen van de populatie in belangrijke subgroepen of strata. De elementen worden willekeurig gekozen uit elk van deze lagen. Bijvoorbeeld, mannen onder de 30, vrouwen onder de 30, mannen 30 of ouder, en vrouwen 30 of ouder. Stel dat u een steekproefgrootte van 200 wilt bereiken, dan kunt u monsters van 50 uit elke laag kiezen. De vereiste steekproefgrootte voor elk stratum zal worden ontworpen om ofwel overeen te komen met de bekende populatieaantallen of om belangrijke subgroepen van belang te oververtegenwoordigen. We hebben vooraf informatie nodig over de bevolking om subgroepen te creëren. Het belangrijkste voordeel van gestratificeerde sampling ten opzichte van eenvoudige willekeurige sampling is ervoor te zorgen dat u goede samplegroottes hebt in belangrijke subgroepen.

Clusterbemonstering

net als bij gestratificeerde aselecte bemonstering verdeelt clusterbemonstering de steekproef in een groot aantal subgroepen. Vervolgens worden sommige van deze subgroepen willekeurig geselecteerd en worden eenvoudige willekeurige monsters binnen deze subgroepen verzameld. Deze subgroepen worden clusters genoemd.

gewoonlijk is het doel van clusterbemonstering om de kosten van gegevensverzameling te verminderen. Dit wordt bereikt door clusters te definiëren op basis van het gemak van toegang (bijvoorbeeld, een voorstad kan een cluster zijn als deur-tot-deur bemonstering of een huishouden kan een cluster zijn als telefoon interviewen).Meerfasenbemonstering

Meerfasenbemonstering

Meerfasenbemonstering is een combinatie van een of meer van de hierboven beschreven technieken. De bevolking wordt verdeeld in veelvoudige clusters en dan worden deze clusters verder verdeeld en gegroepeerd in diverse subgroepen (strata) die op gelijkenis worden gebaseerd. Een of meer clusters kunnen willekeurig worden geselecteerd uit elk stratum. Dit proces gaat door totdat het cluster niet kan worden verdeeld.alle andere

alternatieven voor aselecte bemonstering

Convenience sampling verwijst naar benaderingen waarbij overwegingen van eenvoud in plaats van willekeur bepalen welke waarnemingen in een steekproef worden geselecteerd. Hier worden de monsters geselecteerd op basis van beschikbaarheid. Wanneer de beschikbaarheid van monsters zeldzaam is, worden gemaksmonsters geselecteerd. Dit wordt over het algemeen gebruikt tijdens de eerste fasen van een enquête en is snel en gemakkelijk om resultaten te leveren.

Meld u aan voor Displayr



Geef een antwoord

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd.