W tym artykule wyja\u015bniono wszystkie rodzaje pobierania pr\u00f3bek i cechy ka\u017cdego typu. Dodatkowo b\u0119dziesz m\u00f3g\u0142 zobaczy\u0107 przyk\u0142ad ka\u017cdego typu pr\u00f3bkowania.<\/p>\n
Zanim jednak zobaczymy, jakie istniej\u0105 wszystkie rodzaje pr\u00f3bkowania, musimy logicznie wiedzie\u0107, czym jest pr\u00f3bkowanie. Dlatego zanim przejdziesz dalej, sugeruj\u0119 zapoznanie si\u0119 z tym artyku\u0142em, do kt\u00f3rego prowadzi link, dzi\u0119ki czemu lepiej zrozumiesz ka\u017cdy rodzaj samplowania. <\/p>\n
Rodzaje pobierania pr\u00f3bek to:<\/p>\n
Dlatego pobieranie pr\u00f3bek dzieli si\u0119 na dwa szerokie typy: pobieranie pr\u00f3bek z prawdopodobie\u0144stwem i pobieranie pr\u00f3bek bez prawdopodobie\u0144stwa.<\/p>\n
Podobnie istnieje kilka rodzaj\u00f3w pr\u00f3bkowania prawdopodobie\u0144stwa: proste pobieranie losowe, systematyczne pobieranie pr\u00f3bek, warstwowe pobieranie pr\u00f3bek i pobieranie pr\u00f3bek.<\/p>\n
Z drugiej strony, rodzaje pr\u00f3bkowania nielosowego dziel\u0105 si\u0119 na: pr\u00f3bkowanie celowe, pr\u00f3bkowanie dogodne, pr\u00f3bkowanie konsekutywne, pr\u00f3bkowanie kwotowe i pr\u00f3bkowanie kuli \u015bnie\u017cnej.<\/p>\n
Ka\u017cdy konkretny rodzaj pobierania pr\u00f3bek 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 bada\u0107 tylko okre\u015blone skupienia, a nie wszystkie osobniki w populacji.<\/p>\n W odr\u00f3\u017cnieniu od pr\u00f3bkowania warstwowego, w tej metodzie nie nale\u017cy wybiera\u0107 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 ocenie badacza przy wyborze pr\u00f3by do badania.<\/p>\n Tym samym osoba odpowiedzialna za badanie ma 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 nazywane jest tak\u017ce 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<\/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> pr\u00f3bkowanie dla wygody<\/span><\/h4>\n
<\/span> kolejne pobieranie pr\u00f3bek<\/span><\/h4>\n
<\/span>Pr\u00f3bkowanie kwotowe<\/span><\/h4>\n