Методы отбора проб

В этой статье мы объясним, что такое методы выборки и для чего они используются в статистике. Кроме того, вы сможете увидеть, какие существуют методы отбора проб и каковы преимущества и недостатки каждого из них.

Что такое метод выборки?

Метод выборки — это процедура, с помощью которой выборка отбирается из статистической совокупности. Другими словами, методы выборки используются для выбора группы лиц, которые составят выборку для статистического исследования .

Например, один из методов выборки предполагает случайный выбор выборки. Итак, если мы хотим провести опрос для прогнозирования результатов выборов, мы можем случайным образом выбрать людей, которые будут участвовать в исследовании.

Существуют различные методы отбора проб. Поэтому вы должны использовать соответствующий метод выборки для каждого случая; Случайный выбор элементов выборки не всегда является лучшим вариантом, но зависит от характеристик статистического анализа, который вы хотите выполнить. Ниже мы увидим, что представляют собой все методы выборки.

В статистике методы выборки очень важны, поскольку они позволяют изучать выборку, а не всю совокупность. Если бы нам пришлось анализировать все элементы населения, статистические исследования зачастую были бы слишком трудоемкими и дорогостоящими, а их проведение даже могло бы стать невозможным. Таким образом, изучение только части населения облегчает проведение статистических исследований, и это можно сделать с помощью методов выборки.

Какие существуют методы отбора проб?

К различным методам отбора проб относятся:

• Метод вероятностной выборки:
  • Простой метод случайной выборки
  • Техника систематического отбора проб
  • Метод стратифицированной выборки
  • Техника кластерной выборки
• Методика невероятностной выборки:
  • Метод целенаправленного отбора проб
  • Практическая методика отбора проб
  • Метод последовательной выборки
  • Квота технического отбора проб
  • Техника отбора проб в виде снежного кома

Ниже вы можете увидеть, что представляет собой каждый метод отбора проб, каковы его преимущества и недостатки.

вероятностная выборка

Метод вероятностной выборки заключается в случайном выборе элементов выборки, то есть каждый из них имеет одинаковую вероятность быть выбранным.

Это существенное условие для того, чтобы выборка считалась вероятностной: все элементы статистической совокупности должны иметь возможность выбора и, более того, они должны иметь одинаковую возможность быть выбранными.

простая случайная выборка

Метод простой случайной выборки дает каждому элементу статистической совокупности одинаковую вероятность включения в изучаемую выборку. Таким образом, особи в выборку просто выбираются случайным образом, без использования каких-либо других критериев.

Для случайного моделирования существует несколько методов, но в настоящее время это обычно делается с использованием компьютерных программ, таких как Excel, поскольку они экономят много времени.

систематический отбор проб

При систематической выборке сначала случайным образом выбирается один элемент генеральной совокупности, а затем остальные элементы выборки выбираются с использованием фиксированного интервала.

Итак, при систематической выборке, как только мы случайным образом выбрали первого человека из выборки, нам нужно подсчитать столько чисел, сколько необходимо в желаемом интервале, чтобы взять следующего человека из выборки. И мы последовательно повторяем ту же процедуру до тех пор, пока в выборке не будет столько людей, сколько мы хотим получить.

стратифицированная выборка

При использовании метода стратифицированной выборки совокупность сначала делится на страты (группы), а затем из каждой страты случайным образом отбираются несколько особей для формирования всей исследуемой выборки. Таким образом, в выборке будет хотя бы один член из каждой страты.

Страты должны быть однородными группами, то есть индивиды в страте имеют свои особенности, отличающие их от других страт. Таким образом, человек может принадлежать только к одному слою.

выборочное обследование

Кластерную выборку и стратифицированную выборку можно спутать, поскольку они очень похожи, но если присмотреться, это два разных типа вероятностной выборки.

Кластерная выборка использует тот факт, что естественные кластеры (группы) уже существуют в популяции, для изучения только определенных кластеров, а не всех особей в популяции.

В отличие от стратифицированной выборки, в этом методе из кластеров не следует отбирать ни одного конкретного человека, но после того, как группы для изучения выбраны, необходимо проанализировать всех их членов.

Кластерную выборку также называют кластерной выборкой, кластерной выборкой или выборкой по площади.

Невероятностная выборка

При невероятностной выборке люди отбираются на основе субъективных критериев исследователей. Следовательно, при невероятностной выборке не все элементы совокупности имеют одинаковую вероятность быть выбранными для выборки, поскольку выбор не является случайным. Эта особенность отличает невероятностную выборку от вероятностной выборки.

Логично, что при невероятностной выборке очень важен человек, ответственный за проведение исследования, поскольку именно он или она решает, кто будет включен в выборку. Вот почему для получения надежных результатов очень важно, чтобы исследователь обладал большими знаниями и опытом в области исследования.

Целенаправленный отбор проб

Целенаправленный отбор проб зависит исключительно от усмотрения исследователя при выборе исследуемой выборки.

Таким образом, лицо, ответственное за обследование, имеет все полномочия по принятию решений по выбору элементов выборки. Поэтому важно, чтобы вы были экспертом в области обучения.

удобство отбора проб

При удобной выборке исследователи выбирают субъектов выборки на основе критериев легкости доступа к отдельным лицам, не включая случайность в этот процесс.

То есть в этом типе невероятностной выборки для выбора особей из совокупности оцениваются такие аспекты, как доступность, близость или стоимость их отбора. Часто даже принимают добровольцев, чтобы облегчить отбор проб.

Последовательный отбор проб

При последовательном отборе проб сначала отбирается, исследуется исходная проба, а после получения результатов по исходной пробе исследуется другая проба. И процесс повторяется последовательно, пока не будут получены окончательные выводы всего исследования.

Таким образом, последовательная выборка не фокусируется на одной выборке, а изучает разные выборки из одной и той же статистической совокупности и в конечном итоге делает выводы на основе информации, полученной от всех групп.

Квотная выборка

При квотной выборке сначала формируются группы (или страты) лиц, обладающих хотя бы одним признаком, а затем из каждой группы отбирается квота, образуя таким образом исследуемую выборку.

Характер особей, используемых для разделения популяции на группы, также определяется исследователем. Поэтому большое влияние на полученные результаты оказывает лицо, ответственное за проведение исследования.

Выборка снежного кома

При выборке «снежным комом» исследователь выбирает первых участников, а затем набирает дополнительных людей для исследования.

Эта особенность выборки снежного кома означает, что размер выборки становится все больше и больше по мере того, как участники набирают больше людей для исследования (эффект снежного кома).