3 Główne typy pobierania próbek bez prawdopodobieństwa

Ten artykuł rzuca światło na trzy główne rodzaje prób losowych. Rodzaje to: 1. Przypadkowe próbki 2. Próbki kontyngentu 3. Próbki Purposive lub Judgement.

Pobieranie próbek bez prawdopodobieństwa: Typ # 1. Przypadkowe próbki:

W przypadkowym próbkowaniu naukowiec po prostu wyciąga rękę i podnosi przypadki, które spadają do ręki, kontynuując proces do momentu, gdy próbka uzyska pożądany rozmiar. Na przykład badacz może zabrać pierwszych 150 osób, które spotka na którymś z deptaków ulicy, którzy chcą udzielić wywiadu lub podać informacje, których poszukuje.

Podobnie funkcjonariusz ds. Opieki społecznej, chcąc dokonać pewnych uogólnień na temat pracowników fabryki, może uczyć się pracowników danego działu w fabryce, w której pracuje.

Dziennikarz, chcąc dowiedzieć się, jak "ludzie" czują się w danej kwestii, może wybrać rozmowy z przypadkami wygodnie dostępnymi z różnych środowisk, np. Nauczycielami, pracownikami, kierowcami taksówek, sklepowymi sprzedawcami, gospodyniami domowymi i innymi osobami, które, jak się uważa, odzwierciedlają publiczne opinia.

W takiej próbie nie ma oczywiście innego sposobu oszacowania błędu (różnicy między średnią wartością próby a rzeczywistą wartością populacji), z wyjątkiem przeprowadzania równoległego badania z próbką prawdopodobieństwa lub przeprowadzenia pełnego spisu.

Jeśli ktoś korzysta z przypadkowej próbki, można tylko mieć nadzieję i modlić się, że nie jest zbyt poważnie wprowadzony w błąd przez swoje wyniki próby, które stanowią podstawę do oszacowania stanu "populacji".

Nie oznacza to jednak, że przypadkowe próbki nie mają żadnego miejsca w badaniach naukowych. Ten rodzaj pobierania próbek, oprócz tego, że jest ekonomiczny i wygodny, może również stać się podstawą do stymulacji wglądów i roboczych hipotez.

Tam, gdzie zbyt duża dokładność nie jest potrzebna lub gdy przed zajęciem zajmują się wstępne wskazówki do formułowania hipotez (jak w badaniach eksploracyjnych), procedura przypadkowego pobierania próbek jest całkiem przydatna.

Pobieranie próbek bez prawdopodobieństwa: Typ # 2. Próbki przydziału:

Jedną z najczęściej stosowanych metod pobierania próbek w badaniach marketingowych i wyborczych jest metoda pobierania próbek z kwot. Podstawowym celem pobierania próbek z kwot jest wybór próbki, która jest repliką "populacji", w odniesieniu do której chce się uogólnić.

Pobieranie próbek w ujęciu procentowym zapewnia ubezpieczenie, że różne elementy w "populacji" zostaną włączone do próby i że te elementy będą brane pod uwagę w proporcjach, w jakich uzyskują w populacji.

Załóżmy, że pobieramy próbki z "populacji" dziewcząt-studentów, w tym z całkowitej liczby dziewcząt uczących się w instytucjach koedukacyjnych i tych, które uczą się w instytucjach wyłącznie dla dziewcząt. Załóżmy, że istnieje wyraźna różnica między dwiema subpopulacjami pod względem cech, które chcemy zmierzyć.

W związku z tym wyniki ankiety prawie na pewno dostarczyłyby niezwykle mylącego obrazu całej "populacji", gdybyśmy nie uwzględnili odpowiedniego odsetka dziewcząt uczących się w instytucjach koedukacyjnych.

Próbnik kwot przewidujący takie możliwe różnice między podgrupami będzie starał się zapewnić włączenie do swojej próby wystarczającej liczby przypadków z każdej warstwy, aby uzyskać wiarygodny obraz całkowitej "populacji".

Pobieranie próbek przydziału zwykle odbywa się w trzech krokach:

(1) Populacja jest klasyfikowana pod względem właściwości znanych lub zakładanych jako istotne dla badanych cech.

(2) Część populacji przypadająca na każdą klasę określa się na podstawie znanego, założonego lub oszacowanego składu populacji w odniesieniu do powyższego.

(3) Na koniec każdemu obserwatorowi lub ankieterowi przydzielany jest kontyngent respondentów. Odpowiedzialność za wybór respondentów lub podmiotów należy do nich. Kwoty są tak ustalone, że całkowita obserwowana próba lub przesłuchanie odzwierciedlają proporcje między klasami, jak określono w poprzednim kroku (tj. 2).

Ponieważ obserwator lub ankieter ma ostateczny głos w wyborze podmiotów, wybór przedmiotów / spraw zależy od osądu osoby przeprowadzającej wywiad / obserwatora. Często jednak w praktyce zdarza się, że różne elementy próbki nie są w tej samej proporcji, co odpowiadające im warstwy w populacji.

Ankieterzy mogli nie postępować zgodnie z instrukcjami poprawnie i wiernie. Dysproporcja między próbkami a właściwościami populacji jest bardziej prawdopodobna, szczególnie w odniesieniu do mniej oczywistych cech, które nie zostały uwzględnione jako część specyfikacji dla limitów ankietera / obserwatora / kwot.

Należy zauważyć, że nieadekwatność w próbie może zostać skorygowana podczas analizy poprzez zważenie różnych warstw pod względem ich proporcji w populacji (włączając mnożenie lub dzielenie wyników przez odpowiednie wartości korekcyjne).

Tak więc krytycznym wymogiem przy pobieraniu próbek z kwot nie jest to, aby różne warstwy w populacji były próbkowane w ich właściwych proporcjach; jest raczej, że powinno być wystarczająco dużo przypadków z każdej warstwy, aby możliwe było oszacowanie wartości populacji, a po drugie, że znamy proporcję każdej warstwy w całkowitej "populacji".

Jeżeli te dwa warunki są spełnione, wartości szacunkowe dla różnych warstw można połączyć w celu uzyskania oszacowania całkowitej wartości populacji.

Pomimo tych środków ostrożności przy wyborze próbki i korektach dokonanych w trakcie analizy, pobieranie próbek w ramach kwot może powodować poważne błędy, ponieważ pociąga za sobą, niezaprzeczalnie, przypadkową procedurę pobierania próbek. Część próbki w dowolnej klasie stanowi przypadkową próbkę odpowiedniej warstwy populacji.

Dane dotyczące ustalania kwot są generalnie zaczerpnięte z poprzednich wyników spisu i niektórych współczesnych źródeł. Kiedy w społeczeństwie zachodzą drastyczne zmiany, szacowane kwoty mogą być poważnie błędne i powodować wprowadzające w błąd wyniki.

Znaczna część zależy od osądu ankietera / obserwatora podczas pobierania próbek. Ogólnie rzecz biorąc, można uznać, że obserwator lub prowadzący wywiad wypełnia swoje kwoty w sposób odpowiadający jego własnej wygodzie. Ankieter częściej wybiera ludzi podobnych do siebie pod wieloma względami.

Tak więc próbki warstwowe mogą nie być reprezentatywne dla warstw w populacji. Osoba przeprowadzająca wywiad / obserwator rzadko jest tak dobrze poinformowana w porównaniu z badaczem (jeśli obie są różne), więc pozostawia sobie wybór sam przez siebie, prawdopodobnie wprowadzi dwie uprzedzenia, (a) klasyfikacji podmiotu i (b) braku losowy wybór.

Wynik pobierania próbek z kwot może często nie być poważnie błędny, ale niezależnie od tego, czy są, czy też nie, jest niezwykle trudny do ustalenia. Nie mamy pewności, że próba kwotowa da wiarygodne wyniki w ramach pewnej granicy tolerancji. A ponieważ losowe pobieranie próbek, a więc zasada prawdopodobieństwa, nie jest zaangażowana na żadnym etapie, błędy metody nie mogą być określone za pomocą procedur statystycznych.

Korekty matematyczne mogą być dokonywane, jeżeli występują dysproporcje w próbkach z różnych warstw. Ale ten krok zależy od naszej zaawansowanej wiedzy na temat prawdziwych proporcji warstw w "populacji".

W przypadku niektórych populacji nie tylko wiadomo, a tutaj jedyną kontrolą, którą może wykorzystać badacz, jest sam proces próbkowania. Jest już wystarczająco dużo doświadczenia z próbkowaniem przydziału, aby można było kontrolować jego podatność na niektóre rodzaje błędów.

Pobieranie próbek bez prawdopodobieństwa: Type # 3. Próbki Purposive lub Judgement:

Podstawowym założeniem osądu lub celowego doboru próby jest to, że dzięki dobrej ocenie i odpowiedniej strategii można wybrać "właściwe" przypadki, które mają zostać włączone do próby, a tym samym opracować próbki, które są zadowalające w stosunku do potrzeb badawczych.

Wspólna strategia celowego pobierania próbek polega na wybieraniu przypadków uznanych za typowe dla populacji, która jest zainteresowana. Selekcja elementów przebiega przy założeniu, że błędy oceny w selekcji będą się wzajemnie równoważać.

Innymi słowy, gdy względy praktyczne stwarzają poważne zagrożenia w sposobie adoptowania, próbkowania prawdopodobieństwa, naukowiec szuka podgrupy typowej dla "populacji" jako całości (pod względem pewnych cech, którymi jest zainteresowany).

Podgrupa jest "barometrem" "populacji". Obserwacje są ograniczone do tej podgrupy, a wnioski z tych obserwacji są uogólnione na całkowitą "populację". Na przykład badacz zainteresowany wpływem elektryfikacji obszarów wiejskich na tradycyjne instytucje społeczne może wybrać jako swoją próbkę konkretną wioskę, w której elektryfikacja została przeprowadzona, powiedzmy, kilka lat wstecz.

On robi swoje obserwacje w tej wiosce i wierzy, że to, co się tutaj otrzyma, uzyskałoby z bardzo małą zmiennością w innych wioskach, które również zostały naelektryzowane. Nie ma jednak żadnej możliwej do udowodnienia podstawy dla takiego przekonania, może ostatecznie okazać się bezpodstawne.

Ocena lub celowe pobieranie próbek jest bardzo niepewna, ponieważ należy znacznie silniej przyjąć założenia dotyczące populacji i procedury pobierania próbek niż wymagane przy stosowaniu prób probabilistycznych. Po drugie, nie można obliczyć błędów i błędów próbkowania dla tego typu próbek, ponieważ procedura pobierania próbek nie obejmuje próbkowania prawdopodobieństwa na żadnym etapie.

Dane zabezpieczone na podstawie osądu lub celowych próbek w najlepszym przypadku wskazują na pewne hipotezy, ale ogólnie nie mogą być wykorzystywane jako podstawa do statystycznego testowania hipotez. Tak więc, próbkowanie osądu ma wielką użyteczność w badaniach eksploracyjnych lub formulacyjnych, mających na celu uzyskanie wglądów, które pomogłyby w rozwiązaniu problemów lub sformułowaniu hipotez badawczych.