Próbkowanie prawdopodobieństwa

W tym artykule wyjaśniamy, czym jest próbkowanie prawdopodobieństwa, jakie istnieją rodzaje próbkowania prawdopodobieństwa i jak jest ono przeprowadzane. Dodatkowo znajdziesz kilka przykładów próbkowania prawdopodobieństwa. Na koniec pokażemy, jaka jest różnica między próbkowaniem prawdopodobnym a próbkowaniem nieprawdopodobnym oraz jakie są zalety i wady próbkowania prawdopodobieństwa.

Co to jest próbkowanie prawdopodobieństwa?

Dobór probabilistyczny to metoda stosowana do selekcji osób, które zostaną włączone do próby do badania statystycznego. Główną cechą próbkowania prawdopodobieństwa jest to, że osoby są wybierane losowo, co oznacza, że każdy ma takie samo prawdopodobieństwo, że zostanie wybrany.

Jest to niezbędny warunek, aby dobór próby można było uznać za probabilistyczny: wszystkie elementy populacji statystycznej muszą dać się wybrać, a ponadto muszą mieć taką samą możliwość selekcji.

Dobór probabilistyczny służy do zmniejszania liczby osób biorących udział w badaniu statystycznym. Zwykle, gdy chcemy przeprowadzić analizę statystyczną populacji, jest ona bardzo duża i dlatego niemożliwe jest przesłuchanie każdej osoby. Dlatego też próbkowanie probabilistyczne pozwala zakwestionować jedynie próbkę, a następnie ekstrapolować uzyskane wyniki na całą populację.

Chociaż powrócimy bardziej szczegółowo do wszystkich cech próbkowania prawdopodobieństwa, ten rodzaj próbkowania jest na ogół najlepszy do uzyskania reprezentatywnej próby populacji, ponieważ w całym procesie występuje losowość.

Rodzaje próbek prawdopodobieństwa

Rodzaje próbkowania prawdopodobieństwa to:

• Proste pobieranie próbek losowych – próbka jest po prostu wybierana losowo.
• Dobór systematyczny : pierwsza osoba jest wybierana losowo, a pozostałe elementy próby dobierane są według ustalonego przedziału czasu.
• Dobór warstwowy : populację docelową dzieli się na warstwy (grupy), a następnie z każdej warstwy wybiera się losowo osoby.
• Próbkowanie skupione : Ta metoda próbkowania wykorzystuje fakt, że populacja jest podzielona na skupienia (grupy), tak że próbka składa się z losowo wybranych skupień.

Następnie szczegółowo wyjaśniłeś każdy rodzaj próbkowania prawdopodobieństwa.

proste losowe pobieranie próbek

Dobór losowy prosty daje każdemu elementowi populacji statystycznej takie samo prawdopodobieństwo znalezienia się w badanej próbie. Zatem osoby w próbie są po prostu wybierane losowo, bez stosowania innych kryteriów.

Aby symulować losowo, istnieje kilka metod, ale obecnie zwykle robi się to za pomocą programów komputerowych, takich jak Excel, ponieważ oszczędzają one dużo czasu.

systematyczne pobieranie próbek

W przypadku systematycznego doboru próby najpierw losowo wybiera się jeden element populacji, a następnie pozostałe elementy próby dobiera się w ustalonym przedziale.

Zatem w przypadku systematycznego pobierania próbek, gdy już losowo wybierzemy pierwszą osobę z próby, musimy policzyć tyle liczb, ile wynosi pożądany odstęp, aby pobrać kolejną osobę z próbki. I sukcesywnie powtarzamy tę samą procedurę, aż w próbie będzie tylu osobników, ile chcemy uzyskać próbki.

próbkowanie warstwowe

W technice doboru warstwowego populację dzieli się najpierw na warstwy (grupy), a następnie z każdej warstwy wybiera się losowo wybrane osobniki, tworząc całą próbę badawczą. Zatem w próbie będzie co najmniej jeden członek z każdej warstwy.

Warstwy muszą być grupami jednorodnymi, to znaczy jednostki w warstwie mają swoje własne cechy, które odróżniają je od innych warstw. Jednostka może zatem należeć tylko do jednej warstwy.

próbkowanie klastrów

Próbkowanie skupione i próbkowanie warstwowe można pomylić, ponieważ są bardzo podobne, ale jeśli przyjrzysz się uważnie, są to dwie różne metody próbkowania prawdopodobieństwa.

Próbkowanie skupień wykorzystuje fakt, że w populacji istnieją już naturalne skupienia (grupy), aby zbadać tylko kilka skupień zamiast wszystkich osobników w populacji.

W odróżnieniu od próbkowania warstwowego, w tej metodzie nie ma potrzeby wybierania konkretnej osoby ze skupień, lecz po wybraniu grup do badania należy poddać analizie wszystkich ich członków.

Próbkowanie klastrów nazywane jest także próbkowaniem klastrów, próbkowaniem klastrów lub próbkowaniem obszaru.

Jak wykonać próbkowanie prawdopodobieństwa

Etapy przeprowadzania próbkowania prawdopodobieństwa są następujące:

1. Zdefiniuj populację docelową.
2. Zdefiniuj charakterystykę próbki i pożądaną wielkość próbki.
3. Wybierz odpowiedni rodzaj próbkowania prawdopodobieństwa.
4. Wybierz osoby w próbie zgodnie z metodą pobierania próbek wybraną w poprzednim kroku.
5. Przeanalizuj elementy otrzymanej próbki.

Najważniejszym krokiem w przeprowadzaniu próbkowania prawdopodobieństwa jest wybór odpowiedniej techniki probabilistycznej, pomaga to dostosować się do populacji docelowej i może zaoszczędzić czas i wykorzystywane zasoby.

Logicznie rzecz biorąc, aby określić, która metoda jest odpowiednia w każdym przypadku, trzeba wiedzieć, jakie są jej zalety i wady, dlatego zalecamy przeczytanie artykułów, do których prowadzą linki powyżej, w objaśnieniach każdego rodzaju próbkowania prawdopodobieństwa.

Przykłady próbek prawdopodobieństwa

Biorąc pod uwagę definicję próbkowania prawdopodobieństwa i wyjaśnienie każdego rodzaju, zobaczymy przykład tego, jak można wybrać próbę w badaniu, ale przy użyciu różnych technik próbkowania prawdopodobieństwa.

• Przykładowo, jeśli chcemy przeprowadzić analizę statystyczną pracowników międzynarodowej firmy, to oczywiście nie możemy przeprowadzić badania ze wszystkimi jej pracownikami, ale musimy wybrać próbę, a następnie ekstrapolować uzyskane wyniki na całą firmę. populacja. Aby to zrobić, moglibyśmy wybrać uczestników całkowicie losowo, stosując proste losowanie.
• Innym sposobem losowego doboru uczestników badania jest zastosowanie doboru systematycznego. Do tego potrzebujemy listy wszystkich pracowników, więc wybieramy jednego losowo, a następnie odliczamy stały odstęp na liście, aby wybrać resztę osób, które zostaną przesłuchane.
• Próbę można także dobierać metodą warstwową. W tym celu należy podzielić populację na grupy, na przykład pracowników można podzielić na warstwy ze względu na ich wiek. Po klasyfikacji losowo wybieramy osoby z każdej grupy.
• Wreszcie, dobierając próbę metodą losowania klastrów, możemy skorzystać z faktu, że firma posiada pracowników w różnych krajach, tworząc klastry (grupy), tak aby każdy pracownik należał do grupy z kraju, w którym pracuje. Pozostaje tylko losowo wybrać klastry, które wezmą udział w badaniu.

Różnica między próbkowaniem prawdopodobnym a próbkowaniem nieprawdopodobnym

Główną różnicą między próbkowaniem prawdopodobnym a próbkowaniem nieprawdopodobnym jest metoda doboru próby. W próbkowaniu prawdopodobnym wszystkie osoby mają takie samo prawdopodobieństwo wyselekcjonowania, natomiast w próbkowaniu nieprawdopodobnym jednostki nie mają takich samych możliwości wyselekcjonowania.

W przypadku próbkowania nielosowego wybory elementów próby nie są jednakowo prawdopodobne, ponieważ na ogół dokonują ich badacze, w przeciwieństwie do próbkowania prawdopodobieństwowego, w którym osoby wybierane są losowo.

Inną różnicą między tymi dwoma rodzajami próbkowania jest uogólnienie uzyskanych wniosków. W przypadku prób prawdopodobieństwa próbki są na ogół reprezentatywne, dlatego uzyskane wyniki można uogólnić na całą populację. Wręcz przeciwnie, próba nieprobabilistyczna zwykle nie jest wystarczająco reprezentatywna, w związku z czym wyciągnięte wnioski można zastosować jedynie do badanych osób.

Zalety i wady próbkowania probabilistycznego

Zalety i wady próbkowania prawdopodobieństwa są następujące:

Główną zaletą próbkowania prawdopodobieństwa jest to, że jest ono bardzo opłacalne, co oznacza, że zazwyczaj opłacalne jest zastosowanie tej techniki próbkowania.

Dodatkowo metoda probabilistyczna nie wymaga od badacza posiadania wiedzy i doświadczenia w tej dziedzinie, gdyż dobór elementów próby odbywa się losowo. Ta cecha sprawia, że próbkowanie prawdopodobny jest znacznie łatwiejsze niż próbkowanie nieprawdopodobne.

Uzyskane wyniki mogą być jednak czasami niedokładne, zwłaszcza w przypadku małych próbek. Dlatego tak ważny jest dobór odpowiedniej wielkości próby.

Inną wadą techniki próbkowania prawdopodobieństwa jest to, że do symulacji przypadku wymagana jest lista wszystkich osób w populacji.