Для получения информации о больших популяциях исследователи используют четыре метода вероятностной выборки: простой случайный, систематический, стратифицированный и кластерный. Каждый человек в данной популяции имеет известные и равные шансы быть выбранным при вероятностной выборке, и, что наиболее важно, люди выбираются случайным образом.
Полезность вероятностной выборки
Представьте, насколько сложно и дорого обходится компании опрашивать каждого в Соединенных Штатах каждый раз, когда она хочет что-то узнать об американцах. Если выборка создается случайным образом и каждый имеет возможность участвовать, то результаты выборки будут близки к результатам переписи, в которой проводится опрос всех. Вероятностная выборка - важный, экономящий время и гораздо менее затратный способ получения информации от общества. чем перепись, потому что ее результаты могут отражать большую популяцию, даже если она обследует небольшое количество люди. Если выборка не была создана случайным образом, что не является вероятностной выборкой, то маловероятно, что результаты отражают всю генеральную совокупность.
Простая случайная и систематическая выборка
При простой случайной выборке люди выбираются случайным образом из полного списка населения. Как правило, каждому человеку или домашнему хозяйству в совокупности дается номер, и компьютер генерирует случайные числа, указывающие, кто выбран для выборки. Лотереи - это чисто случайная выборка. Все держатели билетов участвуют в лотерее, но лишь некоторые из них выбираются случайным образом.
Систематическая выборка похожа на простую случайную выборку с одним отличием: модель отбора участников. Например, исследователь может начать с произвольной точки и взять каждое сотое имя, которое он найдет в телефонной книге Атланты, штат Джорджия. Этот метод выборки широко используется для потребительских писем и телефонных интервью.
Стратифицированная и кластерная выборка
Стратифицированная выборка полезна при сравнении различных частей генеральной совокупности. Исследователи делят или сегментируют популяцию в соответствии с их потребностями и берут простую случайную выборку из каждого сегмента. Сегменты называются субпопуляциями или стратами. Если вы хотите сравнить, как 1000 женщин и мужчин думают о здравоохранении, вы можете сегментировать или стратифицировать население по полу и случайным образом выбрать 500 мужчин и 500 женщин. Вы можете сегментировать или стратифицировать население разными способами, включая возраст, образование, доход и местонахождение.
Кластерная выборка включает два случайных процесса. Первый шаг - разделить население на определенные группы, а затем случайным образом выбрать группы, а не конкретных людей. Затем исследователи запускают простую случайную выборку только в каждой выбранной группе. Исследователи часто используют почтовые индексы или районы большого города для создания группы.
Четыре примера
Исследователь может захотеть узнать, как все американцы относятся к здравоохранению, опросив 520 человек. Если у него есть список всех американцев, и он случайным образом выбирает 520 человек со всей страны, то это простая случайная выборка. Если вместо этого он начинает со случайной точки в списке каждого американца и выбирает каждого 700 000-го человека, тогда это систематическая выборка.
Если он разделит список всех американцев на 50 штатов и случайным образом выберет по 10 человек из каждого штата, то он будет использовать стратифицированную выборку. Если он случайным образом выбирает 26 штатов из 50 штатов, а затем случайным образом выбирает по 20 человек из каждого из 26 штатов, то он использует кластерную выборку.