Soorten bemonsteringsmethoden (met voorbeelden)

Onderzoekers willen vaak vragen over populaties beantwoorden, zoals:

• Wat is de gemiddelde hoogte van een bepaalde plantensoort?
• Wat is het gemiddelde gewicht van een bepaalde vogelsoort?
• Welk percentage van de burgers in een bepaalde stad steunt een bepaalde wet?

Eén manier om deze vragen te beantwoorden is door gegevens te verzamelen over elk individu in de populatie van interesse.

Dit is echter meestal te duur en tijdrovend, dus nemen onderzoekers in plaats daarvan een steekproef uit de populatie en gebruiken ze de steekproefgegevens om conclusies te trekken over de populatie als geheel.

Er zijn veel verschillende methoden die onderzoekers kunnen gebruiken om individuen in een steekproef te krijgen. Deze staan bekend als bemonsteringsmethoden .

In dit artikel delen we de meest gebruikte steekproefmethoden in de statistiek, inclusief de voor- en nadelen van de verschillende methoden.

Waarschijnlijkheidsbemonsteringsmethoden

De eerste klasse van steekproefmethoden staat bekend als waarschijnlijkheidssteekproefmethoden , omdat elk lid van een populatie een gelijke kans heeft om geselecteerd te worden om in de steekproef te worden opgenomen.

Eenvoudig willekeurig monster

Definitie: Elk lid van een populatie heeft een gelijke kans om geselecteerd te worden om deel uit te maken van de steekproef. Selecteer leden willekeurig met behulp van een willekeurige nummergenerator of willekeurige selectiemiddelen.

Voorbeeld: We stoppen de namen van elke leerling in een klas in een hoed en trekken de namen willekeurig om een steekproef van leerlingen te verkrijgen.

Voordeel: Eenvoudige willekeurige steekproeven zijn over het algemeen representatief voor de populatie van interesse, aangezien elk lid een gelijke kans heeft om in de steekproef te worden opgenomen.

Gestratificeerde willekeurige steekproef

Definitie: Een bevolking in groepen verdelen. Selecteer willekeurig een paar leden uit elke groep om deel uit te maken van de steekproef.

Voorbeeld: Verdeel alle leerlingen in een school op basis van hun niveau: eerstejaars, tweedejaars, junioren en senioren. Vraag 50 leerlingen uit elke klas een enquête in te vullen over schoolmaaltijden.

Voordeel: Gestratificeerde willekeurige steekproeven zorgen ervoor dat leden van elke bevolkingsgroep in het onderzoek worden opgenomen.

Geclusterde willekeurige steekproef

Definitie: Een populatie in clusters verdelen. Selecteer willekeurig enkele van de clusters en neem alle leden van deze clusters op in de steekproef.

Voorbeeld: Een bedrijf dat excursies om walvissen te spotten aanbiedt, wil zijn klanten enquêteren. Uit de tien tours die ze per dag aanbieden, selecteren ze willekeurig vier tours en vragen ze elke klant naar hun ervaringen.

Voordeel: willekeurige clustersteekproeven verzamelen alle leden van bepaalde groepen, wat handig is als elke groep de populatie als geheel weerspiegelt.

Systematische willekeurige steekproeven

Definitie: Plaats elk lid van een populatie in een bepaalde volgorde. Kies een willekeurig startpunt en selecteer elk ^n- de lid om deel uit te maken van de steekproef.

Voorbeeld: Een leraar rangschikt leerlingen alfabetisch op achternaam, kiest willekeurig een startpunt en kiest elke vijfde leerling om in de steekproef te worden opgenomen.

Voordeel: Systematische willekeurige steekproeven zijn over het algemeen representatief voor de populatie van interesse, aangezien elk lid een gelijke kans heeft om in de steekproef te worden opgenomen.

Niet-waarschijnlijkheidssteekproefmethoden

Een andere klasse van steekproefmethoden staat bekend als niet-waarschijnlijkheidssteekproefmethoden , omdat niet alle leden van een populatie dezelfde kans hebben om geselecteerd te worden om in de steekproef te worden opgenomen.

Dit type steekproefmethode wordt soms gebruikt omdat het veel goedkoper en praktischer is dan waarschijnlijkheidssteekproefmethoden. Het wordt vaak gebruikt tijdens verkennende analyses wanneer onderzoekers eenvoudigweg een eerste inzicht in een populatie willen krijgen.

Steekproeven die uit deze bemonsteringsmethoden voortkomen, kunnen echter niet worden gebruikt om conclusies te trekken over de populaties waaruit ze zijn getrokken, omdat het doorgaans geen representatieve steekproeven zijn.

Gemak monster

Definitie: Het kiezen van direct beschikbare leden van een populatie voor opname in de steekproef.

Voorbeeld: Een onderzoeker staat overdag voor een bibliotheek en interviewt voorbijgangers.

Nadeel: Locatie en tijdstip van de dag hebben invloed op de resultaten. Het is meer dan waarschijnlijk dat de steekproef te kampen zal hebben met ondertelling omdat sommige mensen (bijvoorbeeld degenen die overdag werken) niet zo vertegenwoordigd zullen zijn in de steekproef.

Vrijwillig antwoord voorbeeld

Definitie: Een onderzoeker vraagt vrijwilligers om deel te nemen aan een onderzoek en leden van een populatie beslissen vrijwillig of ze al dan niet in de steekproef worden opgenomen.

Voorbeeld: Een radiopresentator vraagt luisteraars om online te gaan en een enquête op zijn website in te vullen.

Nadeel: Mensen die vrijwillig reageren, zullen waarschijnlijk sterkere meningen hebben (positief of negatief) dan de rest van de bevolking, waardoor ze een niet-representatieve steekproef vormen. Door deze steekproefmethode te gebruiken, is de kans groot dat de steekproef last heeft van non-respons bias ; bepaalde groepen mensen zullen simpelweg minder snel antwoorden geven.

Sneeuwbal monster

Definitie: Onderzoekers werven initiële proefpersonen om aan een onderzoek deel te nemen, en vragen vervolgens die initiële proefpersonen om aanvullende proefpersonen te rekruteren om aan het onderzoek deel te nemen. Met deze aanpak wordt de steekproefomvang “sneeuwballen” steeds groter naarmate elk extra onderwerp meer proefpersonen recruteert.

Voorbeeld: Onderzoekers voeren een onderzoek uit bij mensen met zeldzame ziekten, maar het is moeilijk om mensen te vinden die de ziekte ook daadwerkelijk hebben. Als ze echter slechts een paar mensen kunnen vinden die aan het onderzoek willen deelnemen, kunnen ze hen vragen om andere mensen te werven die ze misschien kennen via een particuliere steungroep of op andere manieren.

Nadeel: er is waarschijnlijk sprake van steekproefvertekening. Omdat initiële proefpersonen extra proefpersonen rekruteren, is het waarschijnlijk dat veel proefpersonen vergelijkbare eigenschappen of kenmerken zullen delen die mogelijk niet representatief zijn voor de bredere onderzochte populatie. De steekproefresultaten kunnen dus niet worden geëxtrapoleerd naar de populatie.

Lees hier meer over sneeuwbalsteekproeven .

Puur monster

Definitie: Onderzoekers werven individuen op basis van wie zij denken dat het nuttigst zal zijn voor het doel van hun onderzoek.

Voorbeeld: Onderzoekers willen de mening van inwoners van een stad weten over de mogelijke installatie van een nieuwe klimhal op het stadsplein. Ze zoeken dus bewust naar mensen die andere klimscholen in de stad bezoeken.

Nadeel: Het is onwaarschijnlijk dat de individuen in de steekproef representatief zijn voor de totale populatie. De steekproefresultaten kunnen dus niet worden geëxtrapoleerd naar de populatie.