Um Informationen über große Populationen zu erhalten, verwenden die Forscher vier Wahrscheinlichkeitsstichprobenverfahren: einfache zufällige, systematische, geschichtete und Cluster-Methoden. Jeder in einer bestimmten Population hat eine bekannte und gleiche Chance, bei der Wahrscheinlichkeitsstichprobe ausgewählt zu werden, und vor allem werden die Personen zufällig ausgewählt.
Nützlichkeit der Wahrscheinlichkeitsstichprobe
Stellen Sie sich vor, wie schwierig und kostspielig es für ein Unternehmen wäre, jedes Mal, wenn es etwas über Amerikaner wissen möchte, jeden in den Vereinigten Staaten zu befragen. Wenn eine Stichprobe nach dem Zufallsprinzip erstellt wird und jeder die Möglichkeit hat, teilzunehmen, lägen die Ergebnisse der Stichprobe nahe an den Ergebnissen einer Volkszählung, bei der alle befragt werden. Die Wahrscheinlichkeitsstichprobe ist ein entscheidender, zeitsparender und weitaus kostengünstigerer Weg, um Informationen aus der Gesellschaft zu erhalten als eine Volkszählung, weil ihre Ergebnisse eine große Bevölkerung widerspiegeln können, obwohl sie eine kleine Anzahl von Menschen. Wenn eine Stichprobe nicht zufällig erstellt wurde, d. h. eine Stichprobe ohne Wahrscheinlichkeit, ist es unwahrscheinlich, dass die Ergebnisse die gesamte Grundgesamtheit widerspiegeln.
Einfache zufällige und systematische Stichprobenziehung
Bei der einfachen Zufallsstichprobe werden Personen zufällig aus einer vollständigen Bevölkerungsliste ausgewählt. Normalerweise erhält jede Person oder jeder Haushalt in der Bevölkerung eine Nummer und ein Computer generiert Zufallszahlen, die angeben, wer für die Stichprobe ausgewählt wird. Lotterien sind eine reine Zufallsstichprobe. Alle Ticketinhaber nehmen an einer Lotterie teil, aber nur wenige werden zufällig ausgewählt.
Die systematische Stichprobenziehung ähnelt der einfachen Zufallsstichprobe mit einem Unterschied: einem Muster bei der Auswahl der Teilnehmer. Zum Beispiel kann ein Forscher an einem zufälligen Punkt beginnen und jeden 100. Namen aufnehmen, den er im Telefonbuch von Atlanta, Georgia, findet. Diese Stichprobenmethode wird häufig für Verbraucherpost- und Telefoninterviews verwendet.
Schicht- und Cluster-Sampling
Die geschichtete Stichprobenziehung ist nützlich, wenn verschiedene Teile einer Population verglichen werden. Forscher teilen oder segmentieren die Bevölkerung bedarfsgerecht und ziehen in jedem Segment eine einfache Zufallsstichprobe. Die Segmente werden Subpopulationen oder Strata genannt. Wenn Sie die Einstellung von 1.000 Frauen und Männern zur Gesundheitsversorgung vergleichen möchten, können Sie die Bevölkerung nach Geschlecht segmentieren oder stratifizieren und zufällig 500 Männer und 500 Frauen auswählen. Sie können eine Population auf verschiedene Weise segmentieren oder stratifizieren, einschließlich Alter, Bildung, Einkommen und Standort.
Das Cluster-Sampling umfasst zwei zufällige Prozesse. Der erste Schritt besteht darin, die Bevölkerung in bestimmte Gruppen einzuteilen und dann zufällig Gruppen auszuwählen, nicht bestimmte Personen. Dann führen die Forscher nur in jeder ausgewählten Gruppe eine einfache Zufallsstichprobe durch. Forscher verwenden häufig Postleitzahlen oder große Stadtgebiete, um eine Gruppe zu bilden.
Vier Beispiele
Ein Forscher möchte vielleicht wissen, wie alle Amerikaner über die Gesundheitsversorgung denken, indem er 520 Personen befragt. Wenn er eine Liste von jedem Amerikaner hat und zufällig 520 Personen aus dem ganzen Land auswählt, dann ist das eine einfache Zufallsauswahl. Wenn er stattdessen an einem zufälligen Punkt auf der Liste jedes Amerikaners beginnt und jede 700.000ste Person auswählt, dann ist das systematisches Sampling.
Wenn er die Liste jedes Amerikaners in 50 Bundesstaaten aufteilt und zufällig 10 Personen aus jedem Bundesstaat zieht, dann verwendet er geschichtete Stichproben. Wenn er zufällig 26 Bundesstaaten aus den 50 Bundesstaaten auswählt und dann zufällig 20 Personen aus jedem der 26 Bundesstaaten zieht, dann verwendet er Cluster-Sampling.