In dit artikel wordt uitgelegd wat bemonsteringsmethoden zijn. U zult dus ontdekken wat de verschillende soorten steekproefmethoden zijn en welke steekproefmethode u moet gebruiken, afhankelijk van de stand van uw statistische onderzoek. <\/p>\n
In de statistiek is een steekproefmethode<\/strong> een proces waarbij een steekproef uit een populatie wordt geselecteerd. Met andere woorden, een steekproefmethode bestaat uit het kiezen van de groep individuen die aan een statistisch onderzoek zullen deelnemen.<\/p>\n E\u00e9n bemonsteringsmethode houdt bijvoorbeeld in dat individuen willekeurig worden geselecteerd. Als men dus de omvang van een statistische populatie wil bestuderen, kan men de onderzoekssteekproef kiezen met behulp van een willekeurige steekproefmethode.<\/p>\n Er zijn verschillende bemonsteringsmethoden, elk met zijn voor- en nadelen. Hieronder zullen we zien wat de verschillende soorten statistische steekproefmethoden zijn. <\/p>\n In de statistieken zijn de steekproefmethoden<\/strong> :<\/p>\n Hieronder leggen we uit hoe elke bemonsteringsmethode wordt uitgevoerd.<\/p>\n De waarschijnlijkheidssteekproeftechniek<\/strong> bestaat uit het willekeurig selecteren van de elementen van de steekproef, dat wil zeggen dat ze allemaal dezelfde waarschijnlijkheid hebben om gekozen te worden.<\/p>\n Dit is een essenti\u00eble voorwaarde om steekproeven als waarschijnlijkheid te kunnen beschouwen; alle elementen van de statistische populatie moeten gekozen kunnen worden en bovendien moeten ze dezelfde mogelijkheid hebben om geselecteerd te worden. <\/p>\n Eenvoudige willekeurige steekproeven<\/strong> 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.<\/p>\n 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. <\/p>\n Bij systematische steekproeven<\/strong> wordt eerst willekeurig \u00e9\u00e9n element van de populatie geselecteerd en vervolgens worden de rest van de elementen in de steekproef geselecteerd met behulp van een vast interval.<\/p>\n 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 selecteren. En we herhalen achtereenvolgens dezelfde procedure totdat we evenveel individuen in de steekproef hebben als de steekproefomvang die we willen verkrijgen. <\/p>\n Bij de gestratificeerde steekproeftechniek<\/strong> 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 \u00e9\u00e9n lid uit elk stratum in de steekproef aanwezig zijn.<\/p>\n 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 \u00e9\u00e9n stratum behoren. <\/p>\n Clustersteekproeven en gestratificeerde steekproeven kunnen met elkaar worden verward omdat ze erg op elkaar lijken, maar als je goed kijkt, zijn het twee verschillende soorten waarschijnlijkheidssteekproeven.<\/p>\n Clustersteekproeven<\/strong> 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.<\/p>\n 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.<\/p>\n Clusterbemonstering wordt ook wel clusterbemonstering, clusterbemonstering of gebiedsbemonstering genoemd. <\/p>\n Bij niet-waarschijnlijkheidssteekproeven<\/strong> worden individuen geselecteerd op basis van de subjectieve criteria van de onderzoekers. Daarom hebben bij niet-waarschijnlijkheidssteekproeven niet alle elementen van de populatie dezelfde kans om voor de steekproef te worden gekozen, aangezien de selectie niet willekeurig is. Dit kenmerk onderscheidt niet-waarschijnlijkheidssteekproeven van waarschijnlijkheidssteekproeven.<\/p>\n Logischerwijs is bij niet-waarschijnlijkheidssteekproeven de persoon die verantwoordelijk is voor het uitvoeren van het onderzoek erg belangrijk, omdat hij of zij degene is die beslist wie in de steekproef wordt opgenomen. Daarom is het essentieel dat de onderzoeker over grote kennis en ervaring op het vakgebied beschikt, om betrouwbare resultaten te verkrijgen. <\/p>\n Doelgerichte steekproeven<\/strong> zijn uitsluitend afhankelijk van het oordeel van de onderzoeker bij het kiezen van de onderzoekssteekproef.<\/p>\n De persoon die verantwoordelijk is voor het onderzoek heeft dus alle beslissingsmacht om de elementen van de steekproef te selecteren. Het is daarom belangrijk dat je een expert bent op het vakgebied. <\/p>\n Bij gemakssteekproeven<\/strong> kiezen onderzoekers steekproeven van onderwerpen op basis van criteria van gemakkelijke toegang voor individuen, zonder daarbij het toeval te betrekken.<\/p>\n Met andere woorden, bij dit soort niet-waarschijnlijkheidssteekproeven om individuen uit de populatie te selecteren, worden aspecten zoals beschikbaarheid, nabijheid of de kosten van hun selectie gewaardeerd. Vaak worden er zelfs vrijwilligers aangenomen om de bemonstering verder te vergemakkelijken. <\/p>\n Bij opeenvolgende bemonsteringen<\/strong> wordt eerst een initieel monster gekozen en bestudeerd, en na het verkrijgen van de resultaten van het initi\u00eble monster wordt een ander monster bestudeerd. En het proces wordt achtereenvolgens herhaald totdat de eindconclusies van het hele onderzoek zijn verkregen.<\/p>\n Opeenvolgende steekproeven concentreren zich dus niet op \u00e9\u00e9n enkele steekproef, maar bestuderen verschillende steekproeven uit dezelfde statistische populatie en trekken uiteindelijk conclusies op basis van de informatie die uit alle groepen is verkregen. <\/p>\n Bij quotasteekproeven<\/strong> worden eerst groepen (of strata) van individuen die ten minste \u00e9\u00e9n kenmerk delen, vastgesteld, en vervolgens wordt uit elke groep een quotum geselecteerd, waardoor de onderzoekssteekproef wordt gevormd.<\/p>\n Het karakter van de individuen die worden gebruikt om de bevolking in groepen te verdelen, wordt ook bepaald door de onderzoeker. De persoon die verantwoordelijk is voor het uitvoeren van het onderzoek heeft dus een grote invloed op de verkregen resultaten. <\/p>\n Bij sneeuwbalsteekproeven<\/strong> selecteert de onderzoeker de eerste deelnemers en recruteert vervolgens extra personen voor het onderzoek.<\/p>\n Dit kenmerk van sneeuwbalsteekproeven betekent dat de steekproefomvang steeds groter wordt naarmate deelnemers meer mensen voor het onderzoek rekruteren (sneeuwbaleffect). <\/p>\n<\/span> Wat zijn de bemonsteringsmethoden?<\/span><\/h2>\n
\n
\n
\n
<\/span> Kanssteekproeven<\/span><\/h3>\n
<\/span> eenvoudige willekeurige steekproef<\/span><\/h4>\n
<\/span> Systematische bemonstering<\/span><\/h4>\n
<\/span> Gestratificeerde steekproef<\/span><\/h4>\n
<\/span> clusterbemonstering<\/span><\/h4>\n
<\/span> Niet-waarschijnlijkheidssteekproef<\/span><\/h3>\n
<\/span> Doelgerichte steekproef<\/span><\/h4>\n
<\/span> gemakssteekproef<\/span><\/h4>\n
<\/span> Opeenvolgende bemonstering<\/span><\/h4>\n
<\/span>Quotasteekproef<\/span><\/h4>\n
<\/span> Sneeuwbalbemonstering<\/span><\/h4>\n