Kāda veida paraugs tiek izmantots varbūtībai?

Lai iegūtu informāciju par lielām populācijām, pētnieki izmanto četras varbūtības izlases metodes: vienkāršas nejaušas, sistemātiskas, stratificētas un kopas. Visiem noteiktā populācijā ir zināmas un vienādas iespējas tikt izvēlētiem varbūtības izlasē, un, pats galvenais, cilvēki tiek izvēlēti nejauši.

Varbūtības parauga lietderība

Iedomājieties, cik grūti un dārgi būtu uzņēmumam apsekot visus ASV katru reizi, kad tas vēlas kaut ko uzzināt par amerikāņiem. Ja izlase tiek izveidota nejauši un visiem ir iespēja piedalīties, tad izlases rezultāti būtu tuvu tautas skaitīšanas rezultātiem, kas apseko visus. Varbūtības atlase ir izšķirošs, laiku taupošs un daudz lētāks veids, kā iegūt informāciju no sabiedrības nekā tautas skaitīšana, jo tās rezultāti var atspoguļot lielu iedzīvotāju skaitu, lai arī tajā tiek apsekots neliels skaits cilvēku cilvēki. Ja izlase nav izveidota nejauši, kas nav varbūtības izlase, tad maz ticams, ka rezultāti atspoguļo visu populāciju.

Vienkārša izlases un sistemātiska paraugu ņemšana

instagram story viewer

Vienkāršā izlases veidā cilvēki tiek nejauši izvēlēti no pilnīga populācijas saraksta. Parasti katrai populācijai vai mājsaimniecībai tiek piešķirts numurs, un dators ģenerē nejaušus skaitļus, kas norāda, kurš ir izvēlēts izlasē. Izlozes ir tīri nejaušs paraugs. Visi biļešu īpašnieki piedalās loterijā, bet tikai daži tiek izvēlēti nejauši.

Sistemātiska izlase ir līdzīga vienkāršai nejaušai izlases veidošanai ar vienu atšķirību: dalībnieku atlases paraugs. Piemēram, pētnieks var sākt izlases veidā un lietot katru simto vārdu, kuru viņš atradis Atlantas (Džordžijas) tālruņu grāmatā. Šo izlases metodi plaši izmanto patērētāju pasta un telefona intervijās.

Stratificēta un kopu paraugu ņemšana

Stratificētā izlase ir noderīga, salīdzinot dažādas populācijas daļas. Pētnieki sadala vai segmentē populāciju tādā veidā, kas atbilst viņu vajadzībām, un katrā segmentā ņem vienkāršu izlases paraugu. Segmentus sauc par apakšpopulācijām vai slāņiem. Ja vēlaties salīdzināt, kā 1000 sievietes un vīrieši jūtas par veselības aprūpi, jūs varētu segmentēt vai stratificēt iedzīvotājus pēc dzimuma un nejauši izvēlēties 500 vīriešus un 500 sievietes. Jūs varat segmentēt vai stratificēt populāciju dažādos veidos, ieskaitot vecumu, izglītību, ienākumus un atrašanās vietu.

Klasteru atlase ietver divus nejaušus procesus. Pirmais solis ir sadalīt iedzīvotājus noteiktās grupās un pēc tam nejauši atlasīt grupas, nevis konkrētus cilvēkus. Tad pētnieki veic vienkāršu izlases izlasi tikai katrā izvēlētajā grupā. Pētnieki grupas izveidošanai bieži izmanto pasta indeksus vai lielas pilsētas teritorijas.

Četri piemēri

Pētnieks varētu vēlēties uzzināt, kā visi amerikāņi jūtas par veselības aprūpi, aptaujājot 520 cilvēkus. Ja viņam ir visu amerikāņu saraksts un viņš nejauši izvēlas 520 cilvēkus no visas valsts, tad tā ir vienkārša izlases veida atlase. Ja tā vietā viņš sāk nejaušā vietā katra amerikāņa sarakstā un izvēlas katru 700 000. cilvēku, tad tā ir sistemātiska izlase.

Ja viņš sadala katra amerikāņa sarakstu 50 štatos un nejauši izvelk 10 cilvēkus no katra štata, tad viņš izmanto stratificētu izlasi. Ja viņš nejauši izvēlas 26 stāvokļus no 50 stāvokļiem un pēc tam nejauši izvelk 20 cilvēkus no katra 26 stāvokļa, tad viņš izmanto kopu izlasi.

Teachs.ru
  • Dalīties
instagram viewer