W statystyce pr\u00f3bkowanie<\/strong> to proces, w kt\u00f3rym wybierana jest pr\u00f3ba z populacji. Innymi s\u0142owy, dob\u00f3r pr\u00f3by to metoda, za pomoc\u0105 kt\u00f3rej wybiera si\u0119 grup\u0119 os\u00f3b do przeprowadzenia badania statystycznego.<\/p>\n Na przyk\u0142ad jednym ze sposob\u00f3w pobierania pr\u00f3by jest losowy wyb\u00f3r poszczeg\u00f3lnych os\u00f3b. Je\u015bli wi\u0119c chcemy zbada\u0107 wielko\u015b\u0107 populacji statystycznej, mo\u017cemy wybra\u0107 pr\u00f3b\u0119 badawcz\u0105 poprzez proste losowanie.<\/p>\n Istnieje kilka metod pobierania pr\u00f3bek z populacji, a ka\u017cda z nich ma swoje zalety i wady. Poni\u017cej zobaczymy, jakie s\u0105 r\u00f3\u017cne rodzaje pr\u00f3bkowania statystycznego. <\/p>\n Pr\u00f3bkowanie w statystyce jest bardzo przydatne, poniewa\u017c pozwala zbada\u0107 jedynie cz\u0119\u015b\u0107 populacji docelowej, a nast\u0119pnie ekstrapolowa\u0107 wnioski uzyskane w wyniku analizy pr\u00f3by na ca\u0142\u0105 populacj\u0119 w drodze wnioskowania statystycznego. Jest to ogromna zaleta, poniewa\u017c skraca czas i koszty poszukiwa\u0144. <\/p>\n W statystyce operat losowania<\/strong> (lub operat losowania<\/strong> ) to lista wszystkich element\u00f3w populacji, kt\u00f3re mo\u017cna wybra\u0107 w pr\u00f3bie. Innymi s\u0142owy, operat losowania to lista wszystkich element\u00f3w wszech\u015bwiata, kt\u00f3rych dotyczy badanie statystyczne.<\/p>\n Na przyk\u0142ad, je\u015bli chcesz przeprowadzi\u0107 badanie statystyczne dotycz\u0105ce mieszka\u0144c\u00f3w miasta, operatem losowania dla tego badania jest rejestr tego miasta, poniewa\u017c jest to lista zawieraj\u0105ca wszystkich mieszka\u0144c\u00f3w tego miasta.<\/p>\n Dlatego operat losowania s\u0142u\u017cy do uzyskania pr\u00f3by do badania statystycznego. Je\u015bli operat losowania jest dobrze zaprojektowany, znacznie \u0142atwiej jest pobra\u0107 pr\u00f3bk\u0119 do analizy statystycznej. <\/p>\n W statystyce rodzaje pobierania pr\u00f3bek s\u0105 nast\u0119puj\u0105ce:<\/p>\n Ka\u017cdy rodzaj pr\u00f3bkowania statystycznego zosta\u0142 szczeg\u00f3\u0142owo wyja\u015bniony poni\u017cej.<\/p>\n Technika doboru probabilistycznego<\/strong> polega na losowym doborze element\u00f3w pr\u00f3by, to znaczy, \u017ce wszystkie maj\u0105 takie samo prawdopodobie\u0144stwo wybrania.<\/p>\n Jest to warunek niezb\u0119dny, aby dob\u00f3r pr\u00f3by mo\u017cna by\u0142o uzna\u0107 za prawdopodobny, wszystkie elementy populacji statystycznej musz\u0105 da\u0107 si\u0119 wyselekcjonowa\u0107, a ponadto musz\u0105 mie\u0107 tak\u0105 sam\u0105 mo\u017cliwo\u015b\u0107 wyselekcjonowania.<\/p>\n Jak w\u0142a\u015bnie widzieli\u015bmy, r\u00f3\u017cne rodzaje metod pr\u00f3bkowania prawdopodobie\u0144stwa to proste pobieranie losowe, systematyczne pobieranie pr\u00f3bek, pobieranie warstwowe i pr\u00f3bkowanie klastrowe. <\/p>\n Dob\u00f3r losowy prosty<\/strong> daje ka\u017cdemu elementowi populacji statystycznej takie samo prawdopodobie\u0144stwo znalezienia si\u0119 w badanej pr\u00f3bie. Osoby w pr\u00f3bie s\u0105 zatem wybierane po prostu losowo, bez stosowania innych kryteri\u00f3w.<\/p>\n Aby symulowa\u0107 losowo, istnieje kilka metod, ale obecnie zwykle robi si\u0119 to za pomoc\u0105 program\u00f3w komputerowych, takich jak Excel, poniewa\u017c oszcz\u0119dzaj\u0105 one du\u017co czasu. <\/p>\n W przypadku systematycznego doboru pr\u00f3by<\/strong> najpierw losowo wybiera si\u0119 jeden element populacji, a nast\u0119pnie pozosta\u0142e elementy pr\u00f3by dobiera si\u0119 w ustalonym przedziale.<\/p>\n Zatem w przypadku systematycznego pr\u00f3bkowania, gdy ju\u017c losowo wybierzemy pierwsz\u0105 osob\u0119 z pr\u00f3by, musimy policzy\u0107 tyle liczb, ile wynosi po\u017c\u0105dany przedzia\u0142, aby wybra\u0107 kolejn\u0105 osob\u0119 z pr\u00f3by. I sukcesywnie powtarzamy t\u0119 sam\u0105 procedur\u0119, a\u017c w pr\u00f3bie b\u0119dzie tylu osobnik\u00f3w, ile chcemy uzyska\u0107 pr\u00f3bki. <\/p>\n W technice doboru warstwowego<\/strong> populacj\u0119 dzieli si\u0119 najpierw na warstwy (grupy), a nast\u0119pnie z ka\u017cdej warstwy wybiera si\u0119 losowo kilka osobnik\u00f3w, tworz\u0105c ca\u0142\u0105 pr\u00f3b\u0119 badawcz\u0105. Zatem w pr\u00f3bie b\u0119dzie co najmniej jeden cz\u0142onek z ka\u017cdej warstwy.<\/p>\n Warstwy musz\u0105 by\u0107 grupami jednorodnymi, to znaczy jednostki w warstwie maj\u0105 swoje w\u0142asne cechy, kt\u00f3re odr\u00f3\u017cniaj\u0105 je od innych warstw. Jednostka mo\u017ce zatem nale\u017ce\u0107 tylko do jednej warstwy. <\/p>\n Pr\u00f3bkowanie skupione i pr\u00f3bkowanie warstwowe mo\u017cna pomyli\u0107, poniewa\u017c s\u0105 bardzo podobne, ale je\u015bli przyjrzysz si\u0119 uwa\u017cnie, s\u0105 to dwa r\u00f3\u017cne typy pr\u00f3bkowania prawdopodobie\u0144stwa.<\/p>\n Pr\u00f3bkowanie skupie\u0144<\/strong> wykorzystuje fakt, \u017ce w populacji istniej\u0105 ju\u017c naturalne skupienia (grupy), aby zbada\u0107 tylko kilka skupie\u0144 zamiast wszystkich osobnik\u00f3w w populacji.<\/p>\n W odr\u00f3\u017cnieniu od pr\u00f3bkowania warstwowego, w tej metodzie nie ma potrzeby wybierania konkretnej osoby ze skupie\u0144, lecz po wybraniu grup do badania nale\u017cy podda\u0107 analizie wszystkich ich cz\u0142onk\u00f3w.<\/p>\n Pr\u00f3bkowanie klastr\u00f3w nazywane jest tak\u017ce pr\u00f3bkowaniem klastr\u00f3w, pr\u00f3bkowaniem klastr\u00f3w lub pr\u00f3bkowaniem obszaru. <\/p>\n W przypadku pr\u00f3bkowania nieprawdopodobnego<\/strong> osoby dobierane s\u0105 na podstawie subiektywnych kryteri\u00f3w badaczy. Zatem w przypadku doboru nielosowego nie wszystkie elementy populacji maj\u0105 takie samo prawdopodobie\u0144stwo znalezienia si\u0119 w pr\u00f3bie, gdy\u017c dob\u00f3r nie jest losowy. Ta cecha odr\u00f3\u017cnia pr\u00f3bkowanie nieprawdopodobne od pr\u00f3bkowania prawdopodobie\u0144stwa.<\/p>\n Logicznie rzecz bior\u0105c, w doborze nielosowym bardzo wa\u017cna jest osoba odpowiedzialna za przeprowadzenie badania, poniewa\u017c to ona decyduje o tym, kto zostanie w\u0142\u0105czony do pr\u00f3by. Dlatego tak wa\u017cne jest, aby badacz posiada\u0142 du\u017c\u0105 wiedz\u0119 i do\u015bwiadczenie w danej dziedzinie bada\u0144, aby uzyska\u0107 wiarygodne wyniki.<\/p>\n Jak wyja\u015bniono powy\u017cej, r\u00f3\u017cnymi rodzajami technik doboru pr\u00f3by nieprobabilistycznej s\u0105: pr\u00f3bkowanie celowe, pr\u00f3bkowanie dogodne, pr\u00f3bkowanie konsekutywne, pr\u00f3bkowanie kwotowe i pr\u00f3bkowanie kuli \u015bnie\u017cnej. <\/p>\n Dob\u00f3r celowy<\/strong> opiera si\u0119 wy\u0142\u0105cznie na uznaniu badacza przy wyborze pr\u00f3by do badania.<\/p>\n Tak, aby osoba prowadz\u0105ca badanie mia\u0142a pe\u0142n\u0105 w\u0142adz\u0119 decyzyjn\u0105 w zakresie doboru element\u00f3w pr\u00f3by. Dlatego wa\u017cne jest, aby\u015b by\u0142 ekspertem w danej dziedzinie studi\u00f3w.<\/p>\n Pr\u00f3bkowanie celowe nazywane jest tak\u017ce pr\u00f3bkowaniem os\u0105dowym, pr\u00f3bkowaniem os\u0105dowym, pr\u00f3bkowaniem krytycznym, pr\u00f3bkowaniem celowym lub pr\u00f3bkowaniem na podstawie opinii. <\/p>\n W przypadku doboru wygodnego<\/strong> badacze wybieraj\u0105 pr\u00f3bki na podstawie kryteri\u00f3w \u0142atwo\u015bci dost\u0119pu do poszczeg\u00f3lnych os\u00f3b, nie uwzgl\u0119dniaj\u0105c w tym procesie przypadku.<\/p>\n Oznacza to, \u017ce w tego rodzaju pr\u00f3bie nieprobabilistycznej, maj\u0105cej na celu wybranie osobnik\u00f3w z populacji, oceniane s\u0105 takie aspekty, jak dost\u0119pno\u015b\u0107, blisko\u015b\u0107 czy koszt ich doboru. Cz\u0119sto przyjmuje si\u0119 nawet ochotnik\u00f3w, aby jeszcze bardziej u\u0142atwi\u0107 pobieranie pr\u00f3bek.<\/p>\n Pr\u00f3bkowanie dogodne jest r\u00f3wnie\u017c nazywane pr\u00f3bkowaniem celowym lub pr\u00f3bkowaniem okazyjnym. <\/p>\n W kolejnym pobieraniu<\/strong> pr\u00f3bek najpierw wybiera si\u0119 i bada pr\u00f3bk\u0119 pocz\u0105tkow\u0105, a po uzyskaniu wynik\u00f3w pr\u00f3bki pocz\u0105tkowej bada si\u0119 kolejn\u0105 pr\u00f3bk\u0119. Proces ten powtarza si\u0119 kolejno, a\u017c do uzyskania ostatecznych wniosk\u00f3w z ca\u0142ego badania.<\/p>\n Zatem kolejne pr\u00f3bkowanie nie koncentruje si\u0119 na pojedynczej pr\u00f3bie, ale raczej bada r\u00f3\u017cne pr\u00f3bki z tej samej populacji statystycznej i ostatecznie wyci\u0105ga wnioski z informacji uzyskanych od wszystkich grup. <\/p>\n W pr\u00f3bie kwotowej<\/strong> najpierw ustala si\u0119 grupy (lub warstwy) osobnik\u00f3w maj\u0105cych co najmniej jedn\u0105 cech\u0119, a nast\u0119pnie z ka\u017cdej grupy wybiera si\u0119 kwot\u0119, tworz\u0105c w ten spos\u00f3b pr\u00f3b\u0119 badawcz\u0105.<\/p>\n O tym, jak\u0105 cech\u0119 jednostek zastosuje si\u0119 do podzia\u0142u populacji na grupy, decyduje tak\u017ce badacz, dlatego te\u017c osoba odpowiedzialna za prowadzenie bada\u0144 ma du\u017cy wp\u0142yw na uzyskane wyniki. <\/p>\n W metodzie kuli \u015bnie\u017cnej<\/strong> badacz wybiera pierwszych uczestnik\u00f3w, a nast\u0119pnie rekrutuje dodatkowe osoby do badania.<\/p>\n Ta cecha pr\u00f3bkowania kuli \u015bnie\u017cnej powoduje coraz wi\u0119kszy wzrost wielko\u015bci pr\u00f3by, w miar\u0119 jak uczestnicy rekrutuj\u0105 do badania wi\u0119cej os\u00f3b (efekt kuli \u015bnie\u017cnej).<\/p>\n Pr\u00f3bkowanie w formie kuli \u015bnie\u017cnej jest r\u00f3wnie\u017c znane jako pr\u00f3bkowanie \u0142a\u0144cuchowe lub pr\u00f3bkowanie referencyjne w postaci \u0142a\u0144cucha. <\/p>\n![\"pr\u00f3bowanie\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/population-et-echantillon.png\")
<\/figure>\n<\/span> Ramka do pobierania pr\u00f3bek<\/span><\/h2>\n
<\/span> Rodzaje pr\u00f3bkowania w statystyce<\/span><\/h2>\n
\n
\n
\n
<\/span> Pr\u00f3bkowanie prawdopodobie\u0144stwa<\/span><\/h3>\n
<\/span> Proste losowe pobieranie pr\u00f3bek<\/span><\/h4>\n
<\/span> Systematyczne pobieranie pr\u00f3bek<\/span><\/h4>\n
<\/span> Pr\u00f3bkowanie warstwowe<\/span><\/h4>\n
<\/span> Pr\u00f3bkowanie klastr\u00f3w<\/span><\/h4>\n
<\/span> Pr\u00f3bkowanie nieprawdopodobne<\/span><\/h3>\n
<\/span> Celowe pobieranie pr\u00f3bek<\/span><\/h4>\n
<\/span> Wygodne pobieranie pr\u00f3bek<\/span><\/h4>\n
<\/span> Kolejne pobieranie pr\u00f3bek<\/span><\/h4>\n
<\/span>Pr\u00f3bkowanie kwotowe<\/span><\/h4>\n
<\/span> Pr\u00f3bkowanie kuli \u015bnie\u017cnej<\/span><\/h4>\n