Co To jest losowe pobieranie próbek?

co to jest losowe pobieranie próbek?

przeprowadzając ankietę, niepraktyczne byłoby badanie całej populacji. Pobieranie próbek jest metodą, która pozwala naukowcom wnioskować informacje o populacji na podstawie wyników z podzbioru populacji. Ważne jest, aby upewnić się, że wybrane osoby są reprezentatywne dla całej populacji.

istnieje kilka różnych technik pobierania próbek, które można pogrupować w dwie kategorie jako próbkowanie prawdopodobieństwa i próbkowanie bez prawdopodobieństwa. Różnica między tymi dwoma technikami polega na tym, czy próbka jest wybierana na podstawie randomizacji, czy nie.

w próbkowaniu prawdopodobieństwa, alternatywnie wie, jak losowe pobieranie próbek, zaczynasz od pełnej próby wszystkich kwalifikujących się osób, które mają równe szanse, aby być częścią wybranej próbki. Selekcja musi odbywać się w sposób „losowy”, co oznacza, że nie różnią się one znacząco od obserwacji, z których nie pobrano próbek. Zazwyczaj zakłada się, że badania statystyczne zawierają dane, które zostały uzyskane w drodze losowego pobierania próbek. Na przykład, exit polls od wyborców, które mają na celu przewidywanie prawdopodobnych wyników wyborów.

omówione zostaną następujące techniki losowego pobierania próbek: proste losowe pobieranie próbek, warstwowe pobieranie próbek, próbkowanie klastra i wieloetapowe pobieranie próbek. Nie-losowe techniki pobierania próbek są często określane jako próbkowania wygody.

proste losowe pobieranie próbek

proste losowe pobieranie próbek jest najprostszym podejściem do uzyskania próbki losowej. Polega ona na wybraniu żądanej wielkości próby i wybraniu obserwacji z populacji w taki sposób, że każda obserwacja ma równe szanse na selekcję, aż do osiągnięcia pożądanej wielkości próby. Na przykład losowy wybór 20 uczniów z klasy liczącej 50 uczniów daje prawdopodobieństwo wyboru wynoszące 1/50.

losowe losowanie warstwowe

technika ta dzieli elementy populacji na kluczowe podgrupy lub warstwy. Elementy są losowo wybierane z każdej z tych warstw. Na przykład samce poniżej 30 lat, samice poniżej 30 lat, samce powyżej 30 lat i samice powyżej 30 lat. Powiedzmy, że chcesz osiągnąć próbkę o wielkości 200, a następnie możesz wybrać próbki po 50 z każdej warstwy. Wymagana wielkość próby dla każdej warstwy zostanie zaprojektowana tak, aby dopasować znane proporcje populacji lub nad-reprezentować kluczowe podgrupy interesów. Musimy mieć wcześniejsze informacje o populacji, aby utworzyć podgrupy. Główną zaletą warstwowego próbkowania nad prostym losowym próbkowaniem jest upewnienie się, że masz dobre rozmiary próbek w kluczowych podgrupach.

próbkowanie klastra

podobnie jak losowe próbkowanie stratyfikowane, próbkowanie klastra dzieli próbkę na dużą liczbę podgrup. Następnie niektóre z tych podgrup są wybierane losowo, a proste losowe próbki są następnie zbierane w tych podgrupach. Podgrupy te nazywane są klastrami.

zazwyczaj celem próbkowania klastra jest zmniejszenie kosztów gromadzenia danych. Osiąga się to poprzez zdefiniowanie klastrów według łatwości dostępu (np. Przedmieście może być klastrem, jeśli pobieranie próbek od drzwi do drzwi lub gospodarstwo domowe może być klastrem, jeśli wywiad telefoniczny).

wieloetapowe pobieranie próbek

wieloetapowe pobieranie próbek jest kombinacją jednej lub więcej technik opisanych powyżej. Populacja jest podzielona na wiele klastrów, a następnie te klastry są dalej dzielone i grupowane w różne podgrupy (warstwy) w oparciu o podobieństwo. Jeden lub więcej klastrów można losowo wybrać z każdej warstwy. Proces ten trwa do klastra nie można podzielić dalej

alternatywy do losowego pobierania próbek

wygoda pobierania próbek odnosi się do podejść, w których względy prostoty zamiast losowości określić, które obserwacje są wybrane w próbie. Tutaj próbki są wybierane na podstawie dostępności. Gdy dostępność próbek jest rzadka, wybiera się próbki dogodne. Jest to zwykle używane na początkowych etapach badania i jest szybkie i łatwe do dostarczenia wyników.

Zarejestruj się na Displayr