Was ist PPS-Probenahme?

Die Stichprobenziehung ist eine Forschungsmethode, bei der Untergruppen aus einer größeren Gruppe ausgewählt werden, die als Zielpopulation bekannt ist. Die Untergruppen oder Stichproben werden untersucht. Bei richtiger Auswahl der Stichprobe können die Ergebnisse zur Darstellung der Zielpopulation verwendet werden. Die größenproportionale Wahrscheinlichkeit (PPS) berücksichtigt unterschiedliche Stichprobengrößen. Dies trägt dazu bei, eine Unterrepräsentation einer Untergruppe in einer Studie zu vermeiden und liefert genauere Ergebnisse.

Wenn Stichproben aus unterschiedlich großen Untergruppen verwendet werden und Stichproben mit der gleichen Wahrscheinlichkeit gezogen werden, die Chancen, ein Mitglied aus einer großen Gruppe auszuwählen, sind geringer als ein Mitglied aus einer kleineren auszuwählen Gruppe. Dies wird als Wahrscheinlichkeit proportional zur Größe (PPS) bezeichnet. Wenn eine Stichprobe beispielsweise 20.000 Mitglieder hat, beträgt die Wahrscheinlichkeit, dass ein Mitglied ausgewählt wird, 1/20000 oder 0,005 Prozent. Wenn eine andere Stichprobe 10.000 Mitglieder hat, beträgt die Wahrscheinlichkeit, dass ein Mitglied ausgewählt wird, 1/10.000 oder 0,01 Prozent.

Stichprobenverfahren werden entweder als Wahrscheinlichkeit oder Nicht-Wahrscheinlichkeit klassifiziert. Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben werden auf eine nicht zufällige Weise ausgewählt, jedoch mit einer unbekannten Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmtes Mitglied der Grundgesamtheit ausgewählt wird. Wahrscheinlichkeitsstichproben haben eine bekannte Nicht-Null-Wahrscheinlichkeit, ausgewählt zu werden.

Es können Unterschiede zwischen den Ergebnissen der Stichprobe und der Zielpopulation bestehen. Dieser Unterschied wird als Abtastfehler bezeichnet. Die Stichprobenziehung kann nicht in der Nichtwahrscheinlichkeitsstichprobe gemessen werden. Sie kann in der Wahrscheinlichkeitsstichprobe gemessen werden. Wenn die Ergebnisse einer Studie gemeldet werden, enthalten sie den Plus- oder Minusbereich des Stichprobenfehlers.

Wenn die Stichprobengröße nicht ausgeglichen werden kann, kann ein Faktor oder eine Gewichtung verwendet werden, um die relative Bedeutung eines Mitglieds in der Studie auszugleichen. Wenn das Beispiel der Stichproben mit 10.000 Mitgliedern und 20.000 Mitgliedern verwendet wurde, ist ein Mitglied aus der Stichprobe von 10.000 können mit dem Faktor 1x multipliziert werden, während ein Mitglied aus der Stichprobe von 20.000 mit multipliziert werden kann 2X. Dies würde trotz unterschiedlicher Wahrscheinlichkeit der Mitglieder zu einem gleichen Wert oder Gewicht für jedes Mitglied führen weight ausgewählt werden.rnrnSampling-Bias ist das Ergebnis, dass eine Untergruppe in einer Studie aufgrund ihrer kleineren. unterrepräsentiert ist Größe. Die Gewichtung kann verwendet werden, um Stichprobenfehler zu reduzieren. PPS ist dank der unterschiedlichen Stichprobengröße selbstgewichtend.

Auch wenn PPS verwendet wird, muss es eine Methode zur Aufteilung einer Zielpopulation in Untergruppen geben. Mitglieder der Untergruppen können durch bereits bestehende Bedingungen wie ihre Mitgliedschaft in einer Gruppe ausgewählt werden. Dies wird als Cluster-Sampling bezeichnet.

PPS kann mit anderen Methoden der Probenauswahl kombiniert werden. Zum Beispiel könnte Clustering verwendet werden, wenn Mitglieder der Untergruppen bereits einer Untergruppe wie einer Militäreinheit zugewiesen wurden. Dann könnte eine Schichtung verwendet werden, so dass demografische Merkmale wie der Rang gleichmäßig verteilt werden. Schließlich könnte eine einfache Zufallsstichprobe (SRS) verwendet werden, um Stichprobenverzerrungen zu vermeiden. PPS kann dann für die Studie verwendet werden.