The pravdepodobnostný výber Je to nástroj, ktorého účelom je určiť, ktorá časť konkrétnej populácie by sa mala preskúmať, aby sa zistili rozdiely. Vzorka by mala predstavovať populáciu, v ktorej sa najlepšie reprodukujú základné črty vyšetrovania.
Vzorka bude reprezentatívna a užitočná, iba ak odráža podobnosti a rozdiely, ktoré môže mať populácia.
Reklamy
V tomto článku nájdete:
Charakteristiky pravdepodobnostného vzorkovania
The pravdepodobnostný výber Vyznačuje sa skutočnosťou, že všetci jedinci majú rovnakú pravdepodobnosť, že budú vybraní ako súčasť a teda všetky možné vzorky majú rovnakú pravdepodobnosť, že budú vybraný.
Reklamy
Hovoríme o vzorkovaní pravdepodobnosti, keď je splnená séria charakteristík:
Ak je možné definovať súbor možných vzoriek
To sa týka skutočnosti, že musíte mať vzorkovací rámec alebo vzorkovací rámec, ktorý nie je ničím iným ako zoznamom všetkých prvkov, ktoré tvoria. do skúmaného vesmíru, napríklad ak náš študovaný vesmír sú študenti medicíny určitej univerzity, Musí obsahovať zoznam všetkých týchto prvkov, teda všetkých študentov medicíny tejto univerzity, a to by bol náš rámec vzorka.
Reklamy
Známa pravdepodobnosť výberu P (s)
To znamená, že všetky prvky nášho vzorkovacieho rámca majú rovnakú pravdepodobnosť, že budú vybrané.
Pravdepodobnosť väčšia ako nula
V rámci testu pravdepodobnostného vzorkovania výberový proces zaručuje, že všetky prvky majú vyššiu ako nulovú pravdepodobnosť zaradenia do vzorky.
Reklamy
Náhodný mechanizmus
Náhodný mechanizmus zaisťuje, že každá vzorka má rovnakú pravdepodobnosť výberu. Za to môžeme povedať s väčšou vlastnosťou ako pravdepodobnostný výber Je to spôsob, ako vybrať dostatočne reprezentatívnu vzorku publikácie, ktorej informácie umožňujú odvodiť vlastnosti a charakteristiky populácie.
Tento postup nie je užitočný, ak je populácia veľmi veľká.
Reklamy
Výhody pravdepodobnostného vzorkovania
- The pravdepodobnostný výber je to jednoduché a ľahko pochopiteľné.
- Vyvarujte sa sčítania ľudu.
- Rýchly výpočet mier a odchýlok.
- Existujú softvérové balíčky na analýzu údajov.
Nevýhody pravdepodobnostného vzorkovania
- Vopred sa vyžaduje, aby ste mali kompletný zoznam celej populácie.
- Existuje chyba.
- Ak pracujeme s malými vzorkami, je možné, že celá populácia nie je adekvátne zastúpená, preto je potrebné zaobchádzať s úplnou vzorkou.
Napríklad pri odstraňovaní guličiek z bubna sú jednotlivci v populácii očíslovaní od 1 do N, N guličiek je vyťahovaných z bubna a týmito jedincami budú vzorka. Každý má rovnakú šancu byť vybraný.
Systematické náhodné vzorkovanie
Vo vnútri pravdepodobnostný výber Môžeme vyzdvihnúť systematické náhodné vzorkovanie, jedná sa o techniku systematického vzorkovania, ktorá Vedci často uprednostňujú, pretože je jednoduchý na vykonávanie a v mnohých prípadoch má optimálne výsledky podmienky
Pri systematickom náhodnom odbere vzoriek si výskumník náhodne vyberie prvý diel alebo predmet v rámci populácie potom výskumný pracovník vyberie každý n-tý predmet z pripravený.
Tento typ postupu je veľmi jednoduchý a dá sa vykonať ručne. Je nepravdepodobné, že by sa charakteristiky opakovali u každého n-tého predmetu, takže výsledky sú reprezentatívne pre celú populáciu.
Napríklad výskumný pracovník má celkovú populáciu šesťdesiat jednotlivcov a potrebuje dvanásť predmetov. Najprv si zvolí svoje počiatočné číslo dva a pokračuje intervalom päť, potom Členmi vašej vzorky by boli jednotlivci, dva, sedem, dvanásť, sedemnásť, dvadsaťdva, dvadsaťsedem, tridsaťdva, tridsaťsedem, štyridsaťdva, štyridsaťsedem, päťdesiatdva a päťdesiat a sedem.
Typy pravdepodobnostného vzorkovania
Podrobne rozoberieme 2 rôzne typy vzorkovania pravdepodobnosti:
Stratifikovaný odber vzoriek
Stratifikovaný odber vzoriek je ďalším typom pravdepodobnostného vzorkovania, pri ktorom výskumník oddelí celý populácie v rôznych podskupinách alebo vrstvách, potom náhodne vyberie subjekty z rôznych vrstvy.
Najbežnejšie vrstvy použité pri stratifikovanom náhodnom odbere sú vek, pohlavie, socioekonomický stav, náboženstvo, národnosť a úroveň dosiahnutých štúdií, napríklad Predpokladajme, že máme tri vrstvy po 32 subjektoch, použije sa vzorkový zlomok päť a tridsať dvanástiny a potom náhodne otestujeme päť subjektov z každej vrstvy resp.
Cieľom je, aby počet obyvateľov bol menší a týmto spôsobom konkrétnejší.
Klastrové vzorkovanie
Na vykonanie tohto vzorkovania výskumník zhromaždí svoju vzorku populácie vykonaním určitých krokov. Prvá vec je oddeliť rôzne skupiny a jednotlivo zvoliť predmety z každej skupiny náhodným výberom.
Pri vzorkovaní klastrov sa výskumný pracovník môže rozhodnúť, že zahrnie celý klaster, nie iba podmnožinu Ak napríklad uvažujete o vykonaní prieskumu medzi študentmi prvého ročníka univerzity z krajiny, musíte urobiť pohovor deväťdesiatšesť študentov univerzity, vzhľadom na nemožnosť prístupu k stratifikovanej vzorke, vzorke dvoch konglomerátov osem študentov.
Na záver môžeme povedať, že vzorkovanie pravdepodobnosti je štatistický nástroj, ktorý nám dáva príležitosť robiť projekcie v rámci populácie jednotlivcov bez nutnosti použitia údajov z celej populácie. Týmto spôsobom môžeme uložiť niektoré údaje, ale pri ich použití vo veľmi veľkých populáciách je potrebné postupovať opatrne, pretože existuje proporcionálna miera chýb.
