Техніка відбору проб

У цій статті ми пояснюємо, що таке методи вибірки та для чого вони використовуються в статистиці. Крім того, ви зможете побачити різні методи відбору зразків, а також переваги та недоліки кожного.

Що таке методика вибірки?

Техніка вибірки — це процедура, за допомогою якої вибірка відбирається із статистичної сукупності. Іншими словами, методи вибірки використовуються для вибору групи осіб, які сформують вибірку для статистичного дослідження .

Наприклад, один з методів вибірки передбачає випадковий вибір вибірки. Отже, якщо ми хочемо провести опитування, щоб передбачити результати виборів, ми можемо випадковим чином вибрати людей, які братимуть участь у дослідженні.

Існують різні типи методів відбору проб. Тому ви повинні використовувати відповідну техніку відбору для кожного випадку; Випадковий вибір елементів вибірки не завжди є найкращим варіантом, але залежить від характеристик статистичного аналізу, який ви хочете виконати. Нижче ми розглянемо всі методи відбору проб.

У статистиці методи вибірки дуже важливі, оскільки вони дозволяють вивчати вибірку, а не всю сукупність. Якби нам довелося проаналізувати всі елементи сукупності, статистичні дослідження часто вимагали б занадто багато часу та витрат, і їх навіть було б неможливо провести. Таким чином, обстеження лише частини сукупності полегшує проведення статистичних досліджень, і це можна зробити за допомогою методів вибірки.

Які є типи методів вибірки?

Різні типи методів відбору зразків :

• Техніка ймовірнісної вибірки:
  • Проста техніка випадкової вибірки
  • Техніка систематичної вибірки
  • Техніка стратифікованої вибірки
  • Техніка кластерної вибірки
• Техніка неімовірнісної вибірки:
  • Методика цілеспрямованого відбору проб
  • Практична техніка відбору проб
  • Техніка послідовного відбору проб
  • Технічна квота відбору проб
  • Техніка відбору проб у сніжку

Нижче ви можете побачити, що являє собою кожна методика відбору зразків і які її переваги та недоліки.

ймовірнісна вибірка

Техніка ймовірнісної вибірки полягає у відборі елементів вибірки випадковим чином, тобто кожен з них має однакову ймовірність бути обраним.

Це суттєва умова для того, щоб вибірка вважалася імовірнісною: всі елементи статистичної сукупності повинні бути доступними для вибору і, крім того, вони повинні мати однакову можливість бути відібраними.

проста випадкова вибірка

Метод простої випадкової вибірки дає кожному елементу статистичної сукупності однакову ймовірність бути включеним до досліджуваної вибірки. Таким чином, особи у вибірці просто відбираються випадковим чином, без використання будь-яких інших критеріїв.

Для моделювання випадковим чином існує кілька методів, але зараз це зазвичай робиться за допомогою комп’ютерних програм, таких як Excel, оскільки вони економлять багато часу.

систематичний відбір проб

При систематичному відборі один елемент із генеральної сукупності спочатку відбирається випадковим чином, а потім решта елементів у вибірці відбираються з використанням фіксованого інтервалу.

Таким чином, у систематичному відборі, як тільки ми випадковим чином вибрали першу особину з вибірки, ми повинні підрахувати стільки чисел, скільки бажаний інтервал, щоб взяти наступну особину з вибірки. І ми послідовно повторюємо ту саму процедуру, доки у вибірці не буде стільки осіб, скільки розмір вибірки ми хочемо отримати.

стратифікована вибірка

При методиці стратифікованої вибірки популяція спочатку поділяється на страти (групи), а потім з кожної страти випадковим чином відбираються деякі особини, щоб сформувати всю досліджувану вибірку. Таким чином, у вибірці буде принаймні один член від кожної страти.

Страти повинні бути однорідними групами, тобто індивіди в страті мають свої особливості, які відрізняють їх від інших страт. Тому людина може належати лише до однієї верстви.

кластерна вибірка

Кластерну вибірку та стратифіковану вибірку можна сплутати, оскільки вони дуже схожі, але якщо придивитися уважніше, це два різних типи ймовірнісної вибірки.

Кластерна вибірка використовує той факт, що в популяції вже існують природні кластери (групи), щоб вивчати лише певні кластери замість усіх індивідів у популяції.

На відміну від стратифікованої вибірки, у цьому методі жодна конкретна особа не повинна бути відібрана з кластерів, але після того, як групи для дослідження обрані, усі їхні члени повинні бути проаналізовані.

Кластерна вибірка також називається кластерною вибіркою, кластерною вибіркою або районною вибіркою.

Неімовірнісна вибірка

У неімовірнісній вибірці особи відбираються на основі суб’єктивних критеріїв дослідників. Таким чином, у неімовірнісній вибірці не всі елементи генеральної сукупності мають однакову ймовірність бути обраними для вибірки, оскільки відбір не є випадковим. Ця особливість відрізняє неімовірнісну вибірку від імовірнісної.

За логікою, у неімовірнісній вибірці особа, відповідальна за проведення дослідження, є дуже важливою, оскільки вона чи вона вирішує, кого буде включено до вибірки. Ось чому важливо, щоб дослідник мав великі знання та досвід у галузі дослідження, щоб отримати достовірні результати.

Цілеспрямована вибірка

Цілеспрямований відбір покладається виключно на розсуд дослідника при виборі досліджуваного зразка.

Щоб особа, відповідальна за опитування, мала повноваження приймати рішення щодо вибору елементів вибірки. Тому важливо, щоб ви були експертом у галузі дослідження.

зручність вибірки

У зручній вибірці дослідники обирають суб’єктів вибірки на основі критеріїв легкості доступу до окремих осіб, не включаючи в процес випадковість.

Тобто в цьому типі неімовірнісної вибірки для вибору індивідів із сукупності оцінюються такі аспекти, як доступність, близькість або вартість їх відбору. Часто навіть приймають волонтерів для подальшого полегшення відбору проб.

Послідовний відбір

При послідовному відборі спочатку відбирають, вивчають вихідну пробу, а після отримання результатів початкової проби досліджують іншу пробу. І процес повторюється послідовно, доки не будуть отримані остаточні висновки всього дослідження.

Таким чином, послідовна вибірка не зосереджується на одній вибірці, а скоріше вивчає різні вибірки з тієї самої статистичної сукупності та, зрештою, робить висновки на основі інформації, отриманої від усіх груп.

Квотна вибірка

При квотній вибірці спочатку встановлюються групи (або страти) осіб, які мають принаймні одну характеристику, а потім з кожної групи відбирається квота, таким чином формуючи досліджувану вибірку.

Характер особин, які використовуються для поділу популяції на групи, також визначається дослідником. Тому особа, відповідальна за проведення дослідження, має великий вплив на отримані результати.

Відбір проб у сніжку

Під час відбору зразків дослідник відбирає перших учасників, а потім набирає додаткових осіб для дослідження.

Ця особливість вибірки сніжного кома означає, що розмір вибірки стає все більшим і більшим, оскільки учасники залучають більше людей для дослідження (ефект сніжного кома).