Suurte populatsioonide kohta teabe saamiseks kasutavad teadlased nelja tõenäosuse valiku meetodit: lihtne juhuslik, süsteemne, kihiline ja klastriline. Kõigil antud populatsiooni elanikel on teada ja võrdsed võimalused tõenäosuse valimisse valimiseks ning mis kõige tähtsam - inimesed valitakse juhuslikult.
Tõenäosuse valimi kasulikkus
Kujutage ette, kui keeruline ja kulukas oleks ettevõttel USA-s kõiki inimesi uurida iga kord, kui ta tahab ameeriklastest midagi teada. Kui valim luuakse juhuslikult ja kõigil on võimalus osaleda, oleksid valimi tulemused lähedased rahvaloenduse tulemustele, mis küsitleb kõiki. Tõenäosuse valimine on ülioluline, ajasäästlik ja palju odavam viis ühiskonnalt teabe saamiseks kui rahvaloendus, sest selle tulemused võivad kajastada suurt elanikkonna arvu, isegi kui küsitletakse vähe inimesi inimesed. Kui valim ei loodud juhuslikult, mis ei ole tõenäoline valim, siis on ebatõenäoline, et tulemused kajastaksid kogu populatsiooni.
Lihtne juhuslik ja süsteemne valim
Lihtsa pistelise valimi abil valitakse inimesed juhuslikult täielikust populatsiooniloendist. Tavaliselt antakse igale elanikkonnale või leibkonnale number ja arvuti genereerib juhuslikud arvud, mis näitavad valimisse valitud isikuid. Loteriid on puhtjuhuslik valim. Kõik piletiomanikud osalevad loosis, kuid juhuslikult valitakse vaid mõned.
Süstemaatiline valim on sarnane lihtsa juhusliku valimi võtmisega ühe erinevusega: osalejate valiku muster. Näiteks võib teadlane alustada juhuslikust punktist ja võtta iga sajanda nime, mille ta leiab Georgias Atlantas telefoniraamatust. Seda proovivõtumeetodit kasutatakse laialdaselt tarbija posti ja telefoniintervjuude jaoks.
Stratifitseeritud ja klastri valim
Kihiline valim on kasulik populatsiooni erinevate osade võrdlemisel. Teadlased jagavad või segmenteerivad populatsiooni vastavalt nende vajadustele ja võtavad igas segmendis lihtsa juhusliku valimi. Segmente nimetatakse alarühmadeks või kihtideks. Kui soovite võrrelda, kuidas 1000 naist ja meest tervishoidu suhtuvad, võiksite elanikkonna soo järgi segmenteerida või stratifitseerida ja valida juhuslikult 500 meest ja 500 naist. Te saate elanikkonda segmenteerida või stratifitseerida mitmel viisil, sealhulgas vanus, haridus, sissetulek ja asukoht.
Klastrivalim hõlmab kahte juhuslikku protsessi. Esimene samm on jagada populatsioon kindlatesse rühmadesse ja seejärel valida juhuslikult rühmad, mitte konkreetsed inimesed. Seejärel viivad teadlased lihtsa juhusliku valimi ainult igas valitud rühmas. Teadlased kasutavad grupi loomiseks sageli sihtnumbreid või suuri linnapiirkondi.
Neli näidet
Teadlane võib soovida teada, kuidas kõik ameeriklased tervishoidu suhtuvad, küsitledes 520 inimest. Kui tal on nimekiri kõigist ameeriklastest ja ta valib juhuslikult 520 inimest üle kogu riigi, siis on see lihtne pisteline valim. Kui ta alustab selle asemel iga ameeriklase nimekirja juhuslikust punktist ja valib iga 700 000. inimese, siis see on süstemaatiline valim.
Kui ta jagab iga ameeriklase nimekirja 50 osariigiks ja juhuslikult loosib igast osariigist välja 10 inimest, siis kasutab ta kihistunud valimit. Kui ta valib 50 oleku hulgast juhuslikult 26 olekut ja tõmbab siis juhuslikult igast 26 olekust 20 inimest, siis kasutab ta klastrivalimit.