7 typů odběru vzorků a jejich využití ve vědě

Statistické postupy používané k výběru vzorků, které jsou výsledkem, nazýváme „vzorkování“. reprezentativní pro populaci, ke které patří, a která je předmětem zkoumání odhodlaný.

V tomto článku budeme analyzovat různé typy odběru vzorků, které existují, jak náhodné, tak nesystematické.

• Související článek: "Psychologie a statistika: význam pravděpodobností ve vědě o chování"

Vzorkování v inferenční statistice

Ve statistice se pojem „vzorek“ používá k označení jakékoli možné podmnožiny dané populace. Když se tedy mluví o vzorku, odkazuje se na určený soubor subjektů, které začínají z větší skupiny (populace).

Inferenční statistika je obor této disciplíny, kterým se zabývá studovat vzorky k vyvození závěrů o populacích ze kterého odjíždíte. Je protikladem deskriptivní statistiky, jejíž úkol spočívá, jak naznačuje její název, v podrobném popisu charakteristik vzorku, a tedy ideálně populace.

Proces statistického vyvozování však vyžaduje, aby byl dotyčný vzorek reprezentativní referenční populace tak, aby bylo možné zobecnit získané závěry na malém měřítko. Aby se tento úkol usnadnil, různé

vzorkovací techniky, tj. získávání nebo výběr vzorků.

Existují dva hlavní typy vzorkování: náhodné nebo pravděpodobnostní a nenáhodné, známé také jako „nepravděpodobnost“. Každá z těchto dvou velkých kategorií zase zahrnuje různé druhy vzorkování, které se liší z hlediska v závislosti na faktorech, jako jsou charakteristiky referenční populace nebo selekční techniky zaměstnanci.

• Mohlo by vás zajímat: "15 typů výzkumu (a charakteristik)"

Typy náhodného nebo pravděpodobnostního výběru

O náhodném výběru hovoříme v případech, kdy Všechny subjekty v populaci mají stejnou pravděpodobnost, že budou vybrány. jako součást vzorku. Vzorky tohoto druhu jsou oblíbenější a užitečnější než nenáhodné, především proto, že jsou vysoce reprezentativní a umožňují vypočítat výběrovou chybu.

1. jednoduchý náhodný výběr

Při tomto typu vzorkování mají příslušné výběrové proměnné stejnou pravděpodobnostní funkci a jsou na sobě nezávislé. Populace musí být nekonečná nebo konečná s nahrazením prvků. Jednoduchý náhodný výběr je nejrozšířenější v inferenční statistice., ale je méně účinný ve velmi velkých vzorcích.

2. stratifikované

Stratifikovaný náhodný výběr spočívá v rozdělení populace do vrstev; Příkladem toho může být studium vztahu mezi mírou životní spokojenosti a socioekonomickou úrovní. Dále je z každé vrstvy extrahován určený počet subjektů, aby se zachoval podíl referenční populace.

3. konglomerátů

V inferenční statistice Shluky jsou soubory prvků populace., jako jsou školy nebo veřejné nemocnice v obci. Při provádění tohoto typu vzorkování je populace rozdělena (v příkladech konkrétní lokalita) do několika shluků a některé z nich jsou náhodně vybrány k jejich studiu.

4. Systematický

V tomto případě začnete vydělením celkového počtu subjektů nebo pozorování, které tvoří populaci, počtem, který chcete použít pro vzorek. Následně je z prvních vybráno náhodné číslo a tato stejná hodnota je neustále přidávána; vybrané prvky se stanou součástí vzorku.

Nenáhodný nebo nepravděpodobnostní výběr

Nepravděpodobnostní výběr využívá kritéria s nízkou úrovní systematizace, která se snaží zajistit určitou míru reprezentativnosti vzorku. Tento typ vzorkování se používá hlavně když není možné provést další náhodného typu, což je velmi běžné kvůli vysokým nákladům na kontrolní postupy.

1. Záměrné, názorové nebo pohodlnost

Při záměrném výběru si výzkumník dobrovolně vybere prvky, které budou tvořit vzorek, za předpokladu, že bude reprezentativní pro referenční populaci. Příkladem, který bude studentům psychologie znám, je využití studentů jako názorového vzorku univerzitními profesory.

2. vzorkování sněhové koule nebo řetězu

Při tomto typu vzorkování navazují výzkumníci kontakt s určenými subjekty; poté získají nové účastníky pro vzorek, dokud nebude dokončen. Obecně se používá vzorkování sněhové koule při práci s těžko dostupnými obyvateli, stejně jako v případě závislých na látkách nebo příslušníků menšinových kultur.

3. Kvóta nebo náhodné vzorkování

O kvótním výběru hovoříme, když výzkumníci vyberou konkrétní počet subjektů, které splňují určité charakteristiky (str. a. Španělské ženy nad 65 let s těžkým kognitivním postižením) na základě svých znalostí o populačních vrstvách. náhodný odběr vzorků často používané v průzkumech.