For å få informasjon om store populasjoner bruker forskere fire sannsynlighetsprøvemetoder: enkle tilfeldige, systematiske, stratifiserte og klynger. Alle i en gitt befolkning har en kjent og lik sjanse for å bli valgt i sannsynlighetsprøve, og, viktigst, folk blir valgt tilfeldig.
Sannsynlighetsprøves nytte
Tenk deg hvor vanskelig og kostbart det ville være for et selskap å undersøke alle i USA hver gang det vil vite noe om amerikanere. Hvis et utvalg blir opprettet tilfeldig og alle hadde sjansen til å delta, ville prøvenes resultater være nær resultatene av en folketelling, som undersøker alle. Sannsynlighetsprøvetaking er en avgjørende, tidsbesparende og langt billigere måte å innhente informasjon fra samfunnet på enn en folketelling fordi resultatene kan gjenspeile en stor befolkning, selv om den undersøker et lite antall mennesker. Hvis et utvalg ikke ble opprettet tilfeldig, noe som er en ikke-sannsynlig prøvetaking, er det lite sannsynlig at resultatene gjenspeiler hele befolkningen.
Enkel tilfeldig og systematisk prøvetaking
I enkel stikkprøve blir folk tilfeldig valgt fra en komplett befolkningsliste. Vanligvis får hver person eller husstand i befolkningen et tall, og en datamaskin genererer tilfeldige tall som indikerer hvem som er valgt for utvalget. Lotterier er et rent tilfeldig utvalg. Alle billettholderne er i lotteri, men bare noen få er tilfeldig valgt.
Systematisk prøvetaking ligner på enkel tilfeldig prøvetaking med en forskjell: et mønster for valg av deltakere. For eksempel kan en forsker starte på et tilfeldig punkt og ta hvert 100. navn han finner i Atlanta, Georgia, telefonbok. Denne prøvetakingsmetoden brukes mye for forbrukerpost og telefonintervjuer.
Stratifisert og Cluster Sampling
Stratifisert prøvetaking er nyttig når man sammenligner forskjellige deler av en populasjon. Forskere deler eller segmenterer befolkningen på en måte som er relevant for deres behov, og tar et enkelt tilfeldig utvalg i hvert segment. Segmentene kalles delpopulasjoner eller lag. Hvis du vil sammenligne hvordan 1000 kvinner og menn føler om helsevesenet, kan du segmentere eller stratifisere befolkningen etter kjønn og tilfeldig velge 500 menn og 500 kvinner. Du kan segmentere eller stratifisere en befolkning på mange måter, inkludert alder, utdanning, inntekt og beliggenhet.
Cluster sampling inkluderer to tilfeldige prosesser. Det første trinnet er å dele befolkningen i bestemte grupper og deretter velge tilfeldig grupper, ikke bestemte personer. Deretter kjører forskere et enkelt tilfeldig utvalg bare i hver valgte gruppe. Forskere bruker ofte postnummer eller store byområder for å opprette en gruppe.
Fire eksempler
En forsker vil kanskje vite hvordan alle amerikanere føler om helsevesenet ved å kartlegge 520 personer. Hvis han har en liste over alle amerikanere og tilfeldig velger 520 mennesker fra hele landet, så er det enkel stikkprøve. Hvis han i stedet begynner på et tilfeldig punkt på listen over alle amerikanere og velger hver 700.000 person, så er det systematisk prøvetaking.
Hvis han deler listen over hver amerikaner i 50 stater og tilfeldig trekker 10 personer fra hver stat, så bruker han stratifisert prøvetaking. Hvis han tilfeldig velger 26 stater fra de 50 statene og deretter tilfeldig trekker 20 personer fra hver av de 26 statene, så bruker han cluster sampling.