olasılık örneklemesi Amacı, belirli bir popülasyonun hangi bölümünün farklılıkları tespit etmek için incelenmesi gerektiğini belirlemek olan bir araçtır. Örnek, araştırma için temel özelliklerin en iyi şekilde yeniden üretildiği popülasyonu temsil etmelidir.
Örnek, yalnızca bir popülasyonun sahip olabileceği benzerlikleri ve farklılıkları yansıtıyorsa, temsili ve faydalı olacaktır.
Reklamlar
Bu yazıda şunları bulacaksınız:
Olasılık örneklemesinin özellikleri
olasılık örneklemesi tüm bireylerin bir parçası olarak seçilme olasılığının aynı olması gerçeğiyle karakterize edilir. ve sonuç olarak tüm olası örnekler aynı olma olasılığına sahiptir. seçildi.
Reklamlar
Bir dizi özellik karşılandığında olasılık örneklemesinden bahsediyoruz:
Olası örnekler kümesi tanımlanabilirse
Bu, oluşturan tüm öğelerin listesinden başka bir şey olmayan bir örnekleme çerçevesine veya örnekleme çerçevesine sahip olmanız gerektiği gerçeğine atıfta bulunur. incelenen evrene, örneğin, incelenen evrenimiz belirli bir üniversitenin tıp öğrencileriyse, Tüm bu unsurların, yani o üniversitenin tüm tıp öğrencilerinin listesine sahip olmalıdır ve bu bizim çerçevemiz olacaktır. örneklem.
Reklamlar
Bilinen seçim olasılığı P (s)
Bu, örnekleme çerçevemizin tüm öğelerinin aynı seçilme olasılığına sahip olduğu anlamına gelir.
Sıfırdan büyük olasılık
Olasılık örnekleme testinde, seçim süreci, tüm öğelerin örneğe dahil edilme olasılığının sıfırdan büyük olmasını garanti eder.
Reklamlar
rastgele mekanizma
Rastgele mekanizma, her örneğin aynı seçilme olasılığına sahip olmasını sağlar. Bunun için daha büyük bir özellik ile söyleyebiliriz olasılık örneklemesi Bilgileri bir popülasyonun özelliklerini ve özelliklerini çıkarmaya izin veren bir yayının yeterince temsili bir örneğini seçmenin yoludur.
Bu prosedür, popülasyon çok büyük olduğunda kullanışlı değildir.
Reklamlar
Olasılık örneklemesinin avantajları
- olasılık örneklemesi basit ve anlaşılması kolaydır.
- Nüfus sayımı yapmaktan kaçının.
- Ölçülerin ve varyansların hızlı hesaplanması.
- Verileri analiz etmek için yazılım paketleri vardır.
Olasılık örneklemesinin dezavantajları
- Tüm nüfusun tam bir listesine önceden sahip olmanız gerekir.
- Bir hata payı vardır.
- Küçük örneklerle çalışırsak, tüm popülasyonun yeterince temsil edilmemesi mümkündür, bu nedenle tam bir örneklem ele alınmalıdır.
Örneğin, bir tamburdan topları çıkarırken popülasyondaki bireyler 1'den N'ye kadar numaralandırılır, tamburdan N top çekilir ve bu bireyler örnek olacaktır. Herkesin seçilme şansı eşittir.
Sistematik rastgele örnekleme
içinde olasılık örneklemesi Sistematik rastgele örneklemeyi vurgulayabiliriz, sistematik bir örnekleme tekniğidir. Araştırmacılar, gerçekleştirmesi basit olduğu ve birçok uygulamada optimal sonuçlara sahip olduğu için sıklıkla tercih ediyor. şartlar
Sistematik rastgele örneklemede, araştırmacı ilk parçayı veya konuyu rastgele seçer. bir popülasyon içinde, araştırmacı daha sonra her n'inci konuyu seçecektir. hazır.
Bu tür bir prosedür çok basittir ve manuel olarak yapılabilir. Karakteristiklerin her n. konuda tekrarlanması olası değildir, bu nedenle sonuçlar tüm popülasyonu temsil etmektedir.
Örneğin, araştırmacının toplam altmış kişilik bir popülasyonu vardır ve on iki deneğe ihtiyaç duyar, önce başlangıç sayısını iki seçer ve beş aralıkla devam eder, sonra Örneğinizin üyeleri bireyler olacaktır, iki, yedi, on iki, on yedi, yirmi iki, yirmi yedi, otuz iki, otuz yedi, kırk iki, kırk yedi, elli iki ve elli ve yedi.
Olasılık örnekleme türleri
2 farklı olasılık örneklemesi türünü detaylandıracağız:
Tabakalı örnekleme
Tabakalı örnekleme, araştırmacının tüm verileri birbirinden ayırdığı başka bir olasılıklı örnekleme türüdür. popülasyonu farklı alt gruplarda veya katmanlarda toplar, daha sonra rastgele olarak farklı Strata.
Tabakalı rastgele örneklemede kullanılan en yaygın katmanlar yaş, cinsiyet, sosyoekonomik durum, din, uyruk ve elde edilen çalışmaların düzeyidir; örneğin, Her biri 32 denekten oluşan üç katmanımız olduğunu, beş ve otuz on ikinci örnekleme kesrinin kullanıldığını ve sonra her katmandan rastgele beş denek test ettiğimizi varsayalım. sırasıyla.
Amaç, elde edilen popülasyonun daha küçük ve bu şekilde daha spesifik olmasıdır.
Küme örneklemesi
Bu örneklemeyi gerçekleştirmek için araştırmacı belirli adımları izleyerek evren örneklemini toplar. Birincisi, çeşitli grupları ayırmak ve her gruptan rastgele örnekleme yoluyla konuları ayrı ayrı seçmektir.
Küme örneklemesinde, araştırmacı sadece bir alt kümeyi değil, kümenin tamamını dahil etmeyi seçebilir. Örneğin, bir ülkeden üniversite birinci sınıf öğrencileriyle anket yapmayı düşünüyorsanız, mülakata girmeniz gerekir. doksan altı üniversite öğrencisi, tabakalı bir örneğe erişmenin imkansızlığı göz önüne alındığında, sekiz öğrenci.
Olasılık örneklemesinin bize şu fırsatı veren istatistiksel bir araç olduğunu söyleyerek sonuca varabiliriz. bir popülasyon içinde projeksiyonlar yapmak tüm bir popülasyondan veri kullanmak zorunda kalmadan bireylerin Bu şekilde bazı verileri kaydedebiliriz, ancak orantılı bir hata payı olduğu için çok büyük popülasyonlarda kullanırken dikkatli olunmalıdır.
