Kanssteekproeven

In dit artikel leggen we uit wat waarschijnlijkheidssteekproeven zijn, welke verschillende soorten kanssteekproeven er bestaan en hoe ze worden uitgevoerd. Daarnaast vindt u verschillende voorbeelden van waarschijnlijkheidssteekproeven. Ten slotte laten we u zien wat het verschil is tussen waarschijnlijkheidssteekproeven en niet-waarschijnlijkheidssteekproeven en wat de voor- en nadelen zijn van waarschijnlijkheidssteekproeven.

Wat is waarschijnlijkheidssteekproef?

Probability sampling is een methode die wordt gebruikt om individuen te selecteren die in de steekproef zullen worden opgenomen voor een statistisch onderzoek. Het belangrijkste kenmerk van waarschijnlijkheidssteekproeven is dat individuen willekeurig worden geselecteerd, dat wil zeggen dat iedereen dezelfde kans heeft om gekozen te worden.

Dit is een essentiële voorwaarde om de steekproef als probabilistisch te kunnen beschouwen: alle elementen van de statistische populatie moeten gekozen kunnen worden en bovendien moeten ze dezelfde mogelijkheid hebben om geselecteerd te worden.

Waarschijnlijkheidssteekproeven worden gebruikt om het aantal mensen dat aan een statistisch onderzoek deelneemt te verminderen. Als we een populatie statistisch willen analyseren, is deze normaal gesproken erg groot en is het daarom onmogelijk om iedereen te interviewen. Dit is de reden waarom je met waarschijnlijkheidssteekproeven alleen een steekproef kunt bevragen en vervolgens de verkregen resultaten kunt extrapoleren naar de gehele populatie.

Hoewel we in meer detail zullen terugkomen op alle kenmerken van waarschijnlijkheidssteekproeven, is dit type steekproeven over het algemeen het beste voor het verkrijgen van een representatieve steekproef van de populatie, omdat willekeur gedurende het hele proces aanwezig is.

Soorten waarschijnlijkheidsmonsters

De soorten waarschijnlijkheidssteekproeven zijn:

• Eenvoudige willekeurige steekproeftrekking – De steekproef wordt eenvoudigweg willekeurig geselecteerd.
• Systematische bemonstering : een eerste individu wordt willekeurig gekozen en de rest van de elementen van de steekproef worden volgens een vast interval geselecteerd.
• Gestratificeerde steekproeven : de doelpopulatie wordt verdeeld in strata (groepen) en vervolgens worden uit elk stratum willekeurig individuen gekozen.
• Clusterbemonstering : Deze bemonsteringsmethode maakt gebruik van het feit dat de populatie is verdeeld in clusters (groepen), zodat de steekproef is opgebouwd uit willekeurig geselecteerde clusters.

Vervolgens heb je elk type waarschijnlijkheidssteekproef gedetailleerder uitgelegd.

eenvoudige willekeurige steekproef

Eenvoudige willekeurige steekproeven geven elk element van de statistische populatie dezelfde kans om in de onderzochte steekproef te worden opgenomen. De individuen in de steekproef worden dus eenvoudigweg willekeurig geselecteerd, zonder gebruik te maken van andere criteria.

Om willekeurig te simuleren zijn er verschillende methoden, maar momenteel wordt dit meestal gedaan met behulp van computerprogramma’s zoals Excel, omdat ze veel tijd besparen.

systematische monsterneming

Bij systematische steekproeven wordt eerst willekeurig één element van de populatie geselecteerd en vervolgens worden de rest van de elementen in de steekproef geselecteerd met behulp van een vast interval.

Dus bij systematische steekproeven moeten we, zodra we willekeurig het eerste individu uit de steekproef hebben geselecteerd, zoveel getallen tellen als het gewenste interval om het volgende individu uit de steekproef te nemen. En we herhalen achtereenvolgens dezelfde procedure totdat we evenveel individuen in de steekproef hebben als de steekproefomvang die we willen verkrijgen.

gestratificeerde steekproef

Bij de gestratificeerde steekproeftechniek wordt de populatie eerst verdeeld in strata (groepen) en vervolgens worden uit elk stratum willekeurig enkele individuen geselecteerd om de gehele onderzoekssteekproef te vormen. Er zal dus ten minste één lid uit elk stratum in de steekproef aanwezig zijn.

Strata moeten homogene groepen zijn, dat wil zeggen dat individuen in een laag hun eigen kenmerken hebben die hen onderscheiden van andere lagen. Een individu kan dus maar tot één stratum behoren.

clusterbemonstering

Clustersteekproeven en gestratificeerde steekproeven kunnen met elkaar worden verward omdat ze erg op elkaar lijken, maar als je goed kijkt, zijn het twee verschillende methoden voor waarschijnlijkheidssteekproeven.

Clustersteekproeven maken gebruik van het feit dat er al natuurlijke clusters (groepen) in de populatie bestaan om slechts enkele clusters te bestuderen in plaats van alle individuen in de populatie.

In tegenstelling tot gestratificeerde steekproeven is het bij deze methode niet nodig om een bepaald individu uit de clusters te selecteren, maar zodra de te bestuderen groepen zijn gekozen, moeten al hun leden worden geanalyseerd.

Clusterbemonstering wordt ook wel clusterbemonstering, clusterbemonstering of gebiedsbemonstering genoemd.

Hoe u een waarschijnlijkheidssteekproef uitvoert

De stappen voor het uitvoeren van waarschijnlijkheidssteekproeven zijn als volgt:

1. Definieer de doelgroep.
2. Definieer de steekproefkarakteristieken en de gewenste steekproefomvang.
3. Kies het juiste type waarschijnlijkheidssteekproef.
4. Selecteer de individuen in de steekproef volgens de bemonsteringsmethode die in de vorige stap is gekozen.
5. Analyseer de elementen van het verkregen monster.

De belangrijkste stap bij het uitvoeren van waarschijnlijkheidssteekproeven is het kiezen van de juiste waarschijnlijkheidstechniek. Dit helpt bij het aanpassen aan de doelpopulatie en kan tijd en gebruikte middelen besparen.

Om te bepalen welke methode geschikt is voor elk geval, moet u logischerwijs weten wat de voor- en nadelen ervan zijn. Daarom raden we u aan de hierboven gelinkte artikelen te lezen in de uitleg van elk type waarschijnlijkheidssteekproef.

Voorbeelden van waarschijnlijkheidssteekproeven

Als we de definitie van waarschijnlijkheidssteekproeven en de uitleg van elk type in ogenschouw nemen, zullen we een voorbeeld zien van hoe de steekproef van een onderzoek zou kunnen worden geselecteerd, maar met behulp van verschillende waarschijnlijkheidssteekproeftechnieken.

• Als we bijvoorbeeld een statistische analyse willen doen van de werknemers van een multinational, kunnen we uiteraard niet het onderzoek doen met al haar werknemers, maar moeten we een steekproef selecteren en de verkregen resultaten vervolgens extrapoleren naar het hele bedrijf. bevolking. Om dit te doen, kunnen we deelnemers volledig willekeurig kiezen met behulp van eenvoudige willekeurige steekproeven.
• Een andere manier om willekeurig deelnemers aan het onderzoek te selecteren, is door systematische steekproeven toe te passen. Hiervoor hebben we een lijst nodig met alle medewerkers, dus we selecteren er willekeurig één en dan tellen we een vast interval in de lijst om de rest van de mensen te kiezen die geïnterviewd zullen worden.
• De steekproef kan ook worden gekozen door gestratificeerde steekproeven. Om dit te doen, moet de bevolking in groepen worden verdeeld. Werknemers kunnen bijvoorbeeld op basis van hun leeftijd in strata worden ingedeeld. Na classificatie selecteren we willekeurig individuen uit elke groep.
• Ten slotte kunnen we bij het kiezen van de steekproef met de clustersteekproefmethode profiteren van het feit dat het bedrijf werknemers in verschillende landen heeft om clusters (groepen) te vormen, zodat elke werknemer tot de groep behoort van het land waar hij werkt. Het enige dat dan overblijft is het willekeurig selecteren van de clusters die aan het onderzoek zullen deelnemen.

Verschil tussen waarschijnlijkheidssteekproef en niet-waarschijnlijkheidssteekproef

Het belangrijkste verschil tussen waarschijnlijkheidssteekproeven en niet-waarschijnlijkheidssteekproeven is de methode van steekproefselectie. Bij waarschijnlijkheidssteekproeven hebben alle individuen dezelfde kans om geselecteerd te worden, terwijl bij niet-waarschijnlijkheidssteekproeven individuen niet dezelfde kans hebben om geselecteerd te worden.

Bij niet-waarschijnlijkheidssteekproeven zijn de keuzes van steekproefelementen niet even waarschijnlijk omdat ze doorgaans door de onderzoekers worden gemaakt, in tegenstelling tot bij waarschijnlijkheidssteekproeven waarbij individuen willekeurig worden geselecteerd.

Een ander onderscheidend kenmerk tussen deze twee soorten steekproeven ligt in de generalisaties van de verkregen conclusies. Bij waarschijnlijkheidssteekproeven zijn de steekproeven over het algemeen representatief en daarom kunnen de verkregen resultaten worden gegeneraliseerd naar de gehele populatie. Integendeel, de steekproef van een niet-waarschijnlijkheidssteekproef heeft normaal gesproken niet voldoende representativiteit, zodat de getrokken conclusies alleen kunnen worden toegepast op de bestudeerde individuen.

Voor- en nadelen van waarschijnlijkheidssteekproeven

De voor- en nadelen van waarschijnlijkheidssteekproeven zijn:

Het belangrijkste voordeel van waarschijnlijkheidssteekproeven is dat het zeer kosteneffectief is, wat betekent dat het meestal kosteneffectief is om deze steekproeftechniek toe te passen.

Bovendien vereist de waarschijnlijkheidssteekproefmethode niet dat de onderzoeker kennis en ervaring in het veld heeft, omdat de selectie van steekproefelementen willekeurig gebeurt. Deze functie maakt waarschijnlijkheidssteekproeven veel eenvoudiger dan niet-waarschijnlijkheidssteekproeven.

De verkregen resultaten kunnen echter soms onnauwkeurig zijn, vooral in het geval van kleine monsters. Daarom is het belangrijk om de juiste steekproefomvang te kiezen.

Een ander nadeel van de waarschijnlijkheidssteekproeftechniek is dat er een lijst van alle individuen in de populatie nodig is om het toeval te simuleren.