Da bi dobili informacije o velikim populacijama, istraživači koriste četiri metode uzorkovanja vjerojatnosti: jednostavne slučajne, sustavne, slojevite i klaster. Svatko u određenoj populaciji ima poznate i jednake šanse da bude odabran u uzorkovanju vjerojatnosti, a što je najvažnije, ljudi se biraju nasumično.
Korisnost uzorka vjerojatnosti
Zamislite kako bi bilo teško i skupo za tvrtku da anketira sve u Sjedinjenim Državama svaki put kad želi znati nešto o Amerikancima. Ako se uzorak stvori nasumično i svi su imali priliku sudjelovati, tada bi rezultati uzorka bili bliski rezultatima popisa stanovništva, koji anketira sve. Uzorkovanje vjerojatnosti presudan je, štedi vrijeme i daleko jeftiniji način za dobivanje informacija od društva nego popis jer njegovi rezultati mogu odražavati veliku populaciju iako anketira mali broj narod. Ako uzorak nije stvoren slučajnim odabirom, što je uzorkovanje bez vjerojatnosti, onda je malo vjerojatno da rezultati odražavaju cijelu populaciju.
Jednostavno slučajno i sustavno uzorkovanje
U jednostavnom slučajnom uzorkovanju ljudi se nasumično biraju s cijelog popisa stanovništva. Tipično, svaka osoba ili kućanstvo u populaciji dobiva broj, a računalo generira slučajne brojeve koji pokazuju tko je odabran za uzorak. Lutrije su čisto slučajan uzorak. Svi vlasnici ulaznica sudjeluju u lutriji, ali samo je nekoliko nasumično izabranih.
Sustavno uzorkovanje slično je jednostavnom slučajnom uzorkovanju s jednom razlikom: uzorkom odabira sudionika. Na primjer, istraživač može započeti slučajno i uzeti svako 100. ime koje pronađe u telefonskom imeniku Atlante u državi Georgia. Ova metoda uzorkovanja široko se koristi za korisničku poštu i telefonske razgovore.
Stratificirano i klaster uzorkovanje
Stratificirano uzorkovanje korisno je kada se uspoređuju različiti dijelovi populacije. Istraživači dijele ili segmentiraju populaciju na način relevantan za njihove potrebe i uzimaju jednostavan slučajni uzorak u svakom segmentu. Segmenti se nazivaju subpopulacije ili slojevi. Ako želite usporediti kako se 1.000 žena i muškaraca osjeća prema zdravstvenoj zaštiti, onda biste mogli segmentirati ili stratificirati populaciju prema spolu i nasumično odabrati 500 muškaraca i 500 žena. Stanovništvo možete segmentirati ili raslojiti na više načina, uključujući dob, obrazovanje, prihode i mjesto.
Uzorkovanje klastera uključuje dva slučajna procesa. Prvi je korak podijeliti populaciju u određene skupine, a zatim nasumce odabrati skupine, a ne određene ljude. Tada istraživači pokreću jednostavni slučajni uzorak samo u svakoj odabranoj skupini. Istraživači se često koriste poštanskim brojevima ili velikim gradskim područjima kako bi stvorili grupu.
Četiri primjera
Istraživač bi možda želio znati kako se svi Amerikanci osjećaju prema zdravstvenoj zaštiti anketiranjem 520 ljudi. Ako ima popis svih Amerikanaca i nasumično odabere 520 ljudi iz cijele zemlje, onda je to jednostavno slučajno uzorkovanje. Ako umjesto toga započne sa slučajnom točkom na popisu svakog Amerikanca i odabere svaku 700 000. osobu, to je sustavno uzorkovanje.
Ako podijeli popis svakog Amerikanca na 50 država i nasumce izvuče 10 ljudi iz svake države, tada koristi stratificirano uzorkovanje. Ako slučajno odabere 26 država od 50 država, a zatim nasumično izvuče 20 ljudi iz svake od 26 država, tada koristi uzorkovanje klastera.