In dit artikel leggen we uit wat steekproeftechnieken zijn en waarvoor ze in de statistiek worden gebruikt. Bovendien kunt u zien wat de verschillende bemonsteringstechnieken zijn en wat de voor- en nadelen van elke techniek zijn. <\/p>\n
Een steekproeftechniek<\/strong> is een procedure waarbij de steekproef wordt geselecteerd uit een statistische populatie. Met andere woorden, er worden steekproeftechnieken gebruikt om de groep individuen te kiezen die de steekproef voor een statistisch onderzoek<\/a> zullen vormen.<\/p>\n E\u00e9n bemonsteringstechniek houdt bijvoorbeeld in dat de steekproef willekeurig wordt gekozen. Als we dus een enqu\u00eate willen houden om de uitslag van een verkiezing te voorspellen, kunnen we willekeurig de mensen selecteren die aan het onderzoek zullen deelnemen.<\/p>\n Er zijn verschillende soorten bemonsteringstechnieken. U moet daarom voor elk geval de juiste bemonsteringstechniek gebruiken; Willekeurige selectie van steekproefelementen is niet altijd de beste optie, maar hangt af van de kenmerken van de statistische analyse die u wilt uitvoeren. Hieronder zullen we zien wat alle bemonsteringstechnieken zijn.<\/p>\n In de statistiek zijn steekproeftechnieken erg belangrijk omdat je hiermee een steekproef kunt bestuderen in plaats van de hele populatie. Als we alle elementen van de bevolking zouden moeten analyseren, zouden statistische onderzoeken vaak te tijdrovend en duur zijn, en zelfs onmogelijk uit te voeren. Door slechts een deel van de bevolking te onderzoeken, wordt het dus gemakkelijker om statistisch onderzoek uit te voeren, en dit kan worden gedaan door middel van steekproeftechnieken. <\/p>\n De verschillende soorten bemonsteringstechnieken<\/strong> zijn:<\/p>\n Hieronder ziet u wat elke bemonsteringstechniek is en wat de voor- en nadelen ervan zijn.<\/p>\n De waarschijnlijkheidssteekproeftechniek<\/strong> bestaat uit het willekeurig selecteren van de elementen van de steekproef, dat wil zeggen dat elk element dezelfde waarschijnlijkheid heeft om gekozen te worden.<\/p>\n Dit is een essenti\u00eble 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. <\/p>\n De eenvoudige willekeurige steekproeftechniek<\/strong> geeft 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 uit de populatie geselecteerd en vervolgens worden de rest van de elementen in de steekproef geselecteerd met 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 nemen. 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 alleen bepaalde clusters te bestuderen in plaats van alle individuen in de populatie.<\/p>\n In tegenstelling tot gestratificeerde steekproeven mag bij deze methode geen specifiek individu uit de clusters worden geselecteerd, 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 de discretie van de onderzoeker bij het kiezen van de onderzoekssteekproef.<\/p>\n Zodat de persoon die verantwoordelijk is voor het onderzoek alle beslissingsbevoegdheid heeft om de steekproefelementen te selecteren. Het is dus belangrijk dat je een deskundige bent op het vakgebied. <\/p>\n Bij gemakssteekproeven<\/strong> kiezen onderzoekers steekproefonderwerpen op basis van criteria voor gemakkelijke toegang tot individuen, zonder daarbij het toeval te betrekken.<\/p>\n Dat wil zeggen dat bij dit soort niet-waarschijnlijkheidssteekproeven om individuen uit de populatie te kiezen, aspecten zoals beschikbaarheid, nabijheid of kosten van hun selectie worden ge\u00ebvalueerd. 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 eerder verschillende steekproeven uit dezelfde statistische populatie en trekken uiteindelijk conclusies uit de informatie die van 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<\/span> Welke soorten bemonsteringstechnieken zijn er?<\/span><\/h2>\n
\n
\n
\n
<\/span> kanssteekproeven<\/span><\/h3>\n
<\/span> eenvoudige willekeurige steekproef<\/span><\/h4>\n
<\/span> systematische monstername<\/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