Pada artikel ini kami menjelaskan apa itu teknik pengambilan sampel dan kegunaannya dalam statistik. Selain itu, Anda akan dapat melihat perbedaan teknik pengambilan sampel serta kelebihan dan kekurangan masing-masing teknik. <\/p>\n
Teknik pengambilan sampel<\/strong> adalah prosedur dimana sampel dipilih dari populasi statistik. Dengan kata lain, teknik sampling digunakan untuk memilih sekelompok individu yang akan dijadikan sampel untuk suatu studi statistik<\/a> .<\/p>\n Misalnya, salah satu teknik pengambilan sampel melibatkan pemilihan sampel secara acak. Jadi, jika kita ingin melakukan survei untuk memprediksi hasil suatu pemilu, kita bisa memilih secara acak orang-orang yang akan berpartisipasi dalam penelitian tersebut.<\/p>\n Ada berbagai jenis teknik pengambilan sampel. Oleh karena itu, Anda harus menggunakan teknik pengambilan sampel yang sesuai untuk setiap kasus; Pemilihan elemen sampel secara acak tidak selalu merupakan pilihan terbaik, namun bergantung pada karakteristik analisis statistik yang ingin Anda lakukan. Di bawah ini kita akan melihat semua teknik pengambilan sampel.<\/p>\n Dalam statistik, teknik pengambilan sampel sangat penting karena memungkinkan Anda mempelajari sampel, bukan seluruh populasi. Jika kita harus menganalisis seluruh elemen populasi, studi statistik seringkali memakan waktu dan mahal, dan bahkan menjadi mustahil untuk dilakukan. Dengan demikian, dengan meneliti sebagian populasi saja akan memudahkan dalam melakukan penelitian statistik, dan hal ini dapat dilakukan melalui teknik sampling. <\/p>\n Macam- macam teknik pengambilan sampel<\/strong> adalah:<\/p>\n Di bawah ini Anda dapat melihat masing-masing teknik pengambilan sampel serta kelebihan dan kekurangannya.<\/p>\n Teknik pengambilan sampel probabilitas<\/strong> terdiri dari pemilihan unsur-unsur sampel secara acak, yaitu masing-masing unsur mempunyai peluang yang sama untuk terpilih.<\/p>\n Hal ini merupakan syarat penting agar pengambilan sampel dianggap probabilistik: semua elemen populasi statistik harus dapat dipilih dan, terlebih lagi, mereka harus mempunyai kemungkinan yang sama untuk dipilih. <\/p>\n Teknik pengambilan sampel acak sederhana<\/strong> memberikan setiap elemen populasi statistik kemungkinan yang sama untuk dimasukkan ke dalam sampel yang diteliti. Dengan demikian, individu-individu dalam sampel dipilih begitu saja secara acak, tanpa menggunakan kriteria lain.<\/p>\n Untuk melakukan simulasi secara acak ada beberapa cara, namun saat ini biasanya dilakukan dengan menggunakan program komputer seperti excel karena menghemat banyak waktu. <\/p>\n Dalam pengambilan sampel sistematis,<\/strong> satu elemen dari populasi terlebih dahulu dipilih secara acak, kemudian elemen lainnya dalam sampel dipilih dengan menggunakan interval tetap.<\/p>\n Jadi, dalam pengambilan sampel sistematis, setelah kita memilih individu pertama dari sampel secara acak, kita harus menghitung angka sebanyak interval yang diinginkan untuk mengambil individu berikutnya dari sampel. Dan kami mengulangi prosedur yang sama secara berturut-turut hingga kami memiliki individu dalam sampel sebanyak jumlah sampel yang ingin kami peroleh. <\/p>\n Dalam teknik stratified sampling<\/strong> , populasi terlebih dahulu dibagi menjadi strata (kelompok), kemudian beberapa individu dipilih secara acak dari setiap strata untuk membentuk sampel penelitian secara keseluruhan. Oleh karena itu akan ada setidaknya satu anggota dari setiap strata dalam sampel.<\/p>\n Strata harus merupakan kelompok yang homogen, artinya individu-individu dalam suatu strata mempunyai ciri khas tersendiri yang membedakannya dengan strata lainnya. Oleh karena itu, seorang individu hanya dapat tergabung dalam satu strata. <\/p>\n Pengambilan sampel klaster dan pengambilan sampel bertingkat dapat membingungkan karena keduanya sangat mirip, namun jika Anda perhatikan lebih dekat, keduanya adalah jenis pengambilan sampel probabilitas yang berbeda.<\/p>\n Pengambilan sampel kluster<\/strong> memanfaatkan fakta bahwa kluster (kelompok) alami sudah ada dalam suatu populasi untuk mempelajari kluster tertentu saja, bukan seluruh individu dalam populasi.<\/p>\n Berbeda dengan pengambilan sampel bertingkat, dalam metode ini tidak ada individu tertentu yang harus dipilih dari cluster, namun setelah kelompok yang akan diteliti dipilih, semua anggotanya harus dianalisis.<\/p>\n Pengambilan sampel klaster disebut juga pengambilan sampel klaster, pengambilan sampel klaster, atau pengambilan sampel area. <\/p>\n Dalam non-probability sampling,<\/strong> individu dipilih berdasarkan kriteria subjektif peneliti. Oleh karena itu, dalam pengambilan sampel non-probabilitas, tidak semua elemen populasi mempunyai peluang yang sama untuk terpilih menjadi sampel, karena pemilihannya tidak acak. Fitur ini membedakan pengambilan sampel non-probabilitas dengan pengambilan sampel probabilitas.<\/p>\n Logikanya, dalam non-probability sampling, penanggung jawab melakukan penelitian sangatlah penting, karena dialah yang memutuskan siapa yang akan dimasukkan ke dalam sampel. Oleh karena itu, sangat penting bagi peneliti untuk memiliki pengetahuan dan pengalaman yang luas di bidang penelitiannya, untuk memperoleh hasil yang dapat diandalkan. <\/p>\n Purposive sampling<\/strong> hanya mengandalkan kebijaksanaan peneliti dalam memilih sampel penelitian.<\/p>\n Sehingga penanggung jawab survei mempunyai seluruh kekuasaan pengambilan keputusan untuk memilih elemen sampel. Jadi penting bagi Anda untuk menjadi orang yang ahli di bidang studinya. <\/p>\n Dalam convenience sampling,<\/strong> peneliti memilih subjek sampel berdasarkan kriteria kemudahan akses individu, tanpa menyertakan peluang dalam prosesnya.<\/p>\n Artinya, dalam jenis pengambilan sampel non-probabilitas ini untuk memilih individu dari populasi, aspek-aspek seperti ketersediaan, kedekatan, atau biaya pemilihannya dievaluasi. Bahkan sering kali sukarelawan diterima untuk lebih memfasilitasi pengambilan sampel. <\/p>\n Dalam pengambilan sampel konsekutif,<\/strong> sampel awal dipilih, dipelajari terlebih dahulu, dan setelah diperoleh hasil sampel awal, sampel lain dipelajari. Dan proses tersebut diulangi secara berurutan hingga diperoleh kesimpulan akhir dari keseluruhan penelitian.<\/p>\n Dengan demikian, pengambilan sampel konsekutif tidak berfokus pada satu sampel saja, melainkan mempelajari sampel yang berbeda-beda dari populasi statistik yang sama dan pada akhirnya menarik kesimpulan dari informasi yang diperoleh dari semua kelompok. <\/p>\n Dalam pengambilan sampel kuota,<\/strong> pertama-tama ditetapkan kelompok (atau strata) individu yang memiliki setidaknya satu karakteristik yang sama, kemudian kuota dipilih dari masing-masing kelompok, sehingga membentuk sampel penelitian.<\/p>\n Karakter individu yang digunakan untuk membagi populasi menjadi beberapa kelompok juga ditentukan oleh peneliti. Oleh karena itu, orang yang bertanggung jawab melakukan penelitian mempunyai pengaruh yang besar terhadap hasil yang diperoleh. <\/p>\n<\/span> Apa saja jenis teknik pengambilan sampel?<\/span><\/h2>\n
\n
\n
\n
<\/span> pengambilan sampel probabilitas<\/span><\/h3>\n
<\/span> contoh acak sederhana<\/span><\/h4>\n
<\/span> pengambilan sampel sistematis<\/span><\/h4>\n
<\/span> pengambilan sampel bertingkat<\/span><\/h4>\n
<\/span> pengambilan sampel cluster<\/span><\/h4>\n
<\/span> Pengambilan sampel non-probabilitas<\/span><\/h3>\n
<\/span> Pengambilan sampel secara purposif<\/span><\/h4>\n
<\/span> pengambilan sampel kenyamanan<\/span><\/h4>\n
<\/span> Pengambilan sampel berturut-turut<\/span><\/h4>\n
<\/span>Pengambilan sampel kuota<\/span><\/h4>\n