V štatistike je vzorka podmnožinou populácie, ktorá sa používa na zastupovanie celej skupiny ako celku. Pri výskume je často nepraktické prieskum každého člena konkrétnej populácie, pretože počet ľudí je jednoducho príliš veľký. Ak chcete urobiť závery o charakteristikách populácie, výskumníci môžu použiť náhodnú vzorku .
Prečo výskumníci používajú vzorky?
Pri výskume aspektu ľudskej mysle alebo správania , výskumníci jednoducho nemôžu vo väčšine prípadov zhromažďovať údaje od každého jednotlivca. Namiesto toho vyberajú menšiu vzorku jedincov, ktorí predstavujú väčšiu skupinu. Ak je vzorka naozaj reprezentatívna pre príslušnú populáciu, výskumníci potom môžu prijať svoje výsledky a zovšeobecniť ich do väčšej skupiny.
Typy odberu vzoriek
V psychologickom výskume a iných typoch sociálneho výskumu sa experimentátori zvyčajne spoliehajú na niekoľko rôznych metód odberu vzoriek.
1. Pravdepodobnosť odberu vzoriek
Pravdepodobnosť odberu vzoriek znamená, že každý jednotlivec v populácii stojí a má rovnakú šancu na výber. Vzhľadom na to, že pravdepodobnosť odberu vzoriek zahŕňa náhodný výber, zabezpečuje, aby rôzne podskupiny populácie mali rovnakú šancu byť zastúpené vo vzorke. To umožňuje, aby vzorky pravdepodobnosti boli reprezentatívnejšie a výskumníci mohli lepšie zovšeobecňovať svoje výsledky na skupinu ako celok.
Existuje niekoľko rôznych typov vzorkovania pravdepodobnosti:
- Jednoduchý náhodný výber vzoriek je, ako naznačuje názov, najjednoduchší typ pravdepodobného odberu vzoriek. Výskumníci berú každého jednotlivca v populácii a náhodne si vyberajú vzorku, často pomocou určitého typu počítačového programu alebo generátora náhodných čísel.
- Stratifikovaný náhodný odber vzoriek zahŕňa oddelenie populácie do podskupín a potom odoberanie jednoduchého náhodného výberu z každej z týchto podskupín. Napríklad by výskum mohol rozdeliť populáciu na podskupiny na základe rasy, pohlavia alebo veku a potom vziať jednoduchú náhodnú vzorku každej z týchto skupín. Stratifikovaný náhodný výber často poskytuje väčšiu štatistickú presnosť ako jednoduché náhodné odbery vzoriek a pomáha zaistiť, aby boli určité skupiny vo vzorke presne zastúpené.
- Odber vzoriek zahŕňa rozdelenie populácie na menšie zoskupenia, často založené na geografickej polohe alebo hraniciach. Následne sa vyberie náhodná vzorka týchto zhlukov a zmení sa všetky subjekty v skupine. Predstavte si napríklad, že sa snažíte vykonať štúdiu o riaditeľoch školy vo vašom štáte. Zhromažďovanie údajov z každého školského princípu by bolo nákladné a časovo náročné. Pomocou metódy výberu klastrov môžete náhodne vybrať päť krajov z vášho štátu a potom zbierať údaje z každého subjektu v každom z týchto piatich okresov.
2. Neschopnosť výberu vzoriek
Odber vzoriek, ktorý nie je pravdepodobný, zahŕňa výber účastníkov pomocou metód, ktoré nedávajú každému jednotlivcovi rovnakú šancu na výber.
Jedným z problémov s týmto typom vzorky je to, že dobrovoľníci sa môžu na určitých premenných líšiť ako dobrovoľníci, čo môže sťažiť generalizáciu výsledkov pre celú populáciu.
Existuje tiež niekoľko rôznych typov vzorkovania nepredvídateľnosti:
- Výber zvyčajných vzoriek zahŕňa použitie účastníkov štúdie, pretože sú pohodlné a dostupné. Ak ste sa všetci dobrovoľne prihlásili na psychologickú štúdiu, ktorú ste uskutočnili prostredníctvom oddelenia psychológie vašej univerzity, potom ste sa zúčastnili štúdie, ktorá sa opierala o vzorku pohodlia. Štúdie, ktoré sa spoliehajú na žiadanie o dobrovoľníkov alebo na použitie klinických vzoriek, ktoré sú k dispozícii výskumnému pracovníkovi, sú tiež príkladmi vhodných vzoriek.
- Cieľový výber vzoriek zahŕňa hľadanie jednotlivcov, ktorí spĺňajú určité kritériá. Napríklad obchodníci by mohli mať záujem dozvedieť sa, ako ich výrobky vnímajú ženy vo veku od 18 do 35 rokov. Mohli by si najať firmu na prieskum trhu, aby uskutočnili telefonické rozhovory, ktoré úmyselne vyhľadávajú a rozhovoria s ženami, ktoré spĺňajú ich vekové kritériá.
- Odber vzoriek kvót zahŕňa úmyselné odber vzoriek konkrétnej časti podskupiny v rámci populácie. Napríklad politickí prieskumníci by mohli zaujímať skúmanie názorov obyvateľov na určitú politickú otázku. Ak používajú jednoduchý náhodný výber vzorky, môžu náhodne vynechať niektoré podskupiny populácie. Namiesto toho stanovujú kritériá, podľa ktorých určité percento vzorky musí zahŕňať tieto podskupiny. Zatiaľ čo výsledná vzorka nemusí skutočne reprezentovať skutočné pomery, ktoré existujú v populácii, pričom kvóta zabezpečuje, že tieto menšie podskupiny sú reprezentované.
Získajte viac informácií o niektorých spôsoboch, akými sa vzorky pravdepodobnosti a pravdepodobnosti líšia.
Chyby vzorkovania
Vzhľadom na to, že vzorkovanie prirodzene nemôže zahŕňať každého jedinca v populácii, môžu sa vyskytnúť chyby. Rozdiely medzi tým, čo je prítomné v populácii a čo sa vyskytuje vo vzorke, sú známe ako chyby odberu vzoriek .
Aj keď nie je možné presne vedieť, aký veľký je rozdiel medzi populáciou a vzorkou, výskumníci dokážu štatisticky odhadnúť veľkosť vzoriek. Napríklad v politických voľbách môžete často počuť o rozpätí chýb vyjadrených určitými úrovňami dôvery.
Vo všeobecnosti platí, že čím je veľkosť vzorky väčšia, tým je úroveň chyby menšia. Je to jednoducho preto, lebo vzhľadom na to, že sa vzorka približuje k celkovému počtu obyvateľov, je pravdepodobnejšie, že sa presne zachytia všetky charakteristiky populácie. Jediným spôsobom, ako úplne odstrániť chybu odberu vzoriek, je zbierať údaje z celej populácie, čo je často príliš nákladné a časovo náročné. Chyby vzorkovania je možné minimalizovať použitím náhodných testov pravdepodobnosti a veľkej veľkosti vzorky.
Referencie:
Goodwin, CJ (2010). Výskum v psychológii: metódy a dizajn. Hoboken, NJ: John Wiley a Sons.
Nicholas, L. (2008). Úvod do psychológie. UCT Press: Kapské mesto.