Za pridobitev informacij o velikih populacijah raziskovalci uporabljajo štiri metode vzorčenja: preproste naključne, sistematične, stratificirane in skupinske. Vsi v določeni populaciji imajo znane in enake možnosti, da bodo izbrani pri vzorčenju verjetnosti, predvsem pa so ljudje izbrani naključno.
Uporabnost vzorca verjetnosti
Predstavljajte si, kako težko in drago bi bilo, če bi podjetje anketiralo vse v ZDA vsakič, ko bi želelo vedeti kaj o Američanih. Če je vzorec ustvarjen naključno in so vsi imeli priložnost sodelovati, bi bili rezultati vzorca blizu rezultatom popisa, ki anketira vse. Vzorčenje verjetnosti je ključni, prihranek časa in veliko cenejši način pridobivanja informacij od družbe kot popis, ker lahko njegovi rezultati odražajo veliko prebivalstvo, čeprav anketira majhno število ljudi. Če vzorec ni bil ustvarjen naključno, kar ni verjetnostno vzorčenje, potem rezultati verjetno ne odražajo celotne populacije.
Preprosto naključno in sistematično vzorčenje
Pri preprostem naključnem vzorčenju so ljudje naključno izbrani s celotnega seznama prebivalstva. Običajno vsaka oseba ali gospodinjstvo v populaciji dobi številko, računalnik pa ustvari naključne številke, ki označujejo, kdo je izbran za vzorec. Loterije so povsem naključni vzorec. Vsi imetniki vstopnic so v loteriji, vendar je le nekaj naključno izbranih.
Sistematično vzorčenje je podobno preprostemu naključnemu vzorčenju z eno razliko: vzorec za izbiro udeležencev. Na primer, raziskovalec lahko začne naključno in vzame vsako stoto ime, ki ga najde v telefonskem imeniku Atlante v državi Georgia. Ta metoda vzorčenja se pogosto uporablja za razgovore s potrošniki po pošti in po telefonu.
Stratificirano in grozdeno vzorčenje
Stratificirano vzorčenje je koristno pri primerjavi različnih delov populacije. Raziskovalci populacijo razdelijo ali segmentirajo na način, ki ustreza njihovim potrebam, in v vsakem segmentu vzamejo preprost naključni vzorec. Segmenti se imenujejo subpopulacije ali sloji. Če želite primerjati, kako se 1.000 žensk in moških počutijo glede zdravstvenega varstva, lahko populacijo segmentirate ali stratificirate po spolu in naključno izberete 500 moških in 500 žensk. Prebivalstvo lahko segmentirate ali stratificirate na več načinov, vključno s starostjo, izobrazbo, dohodkom in lokacijo.
Vzorčenje grozdov vključuje dva naključna procesa. Prvi korak je razdelitev prebivalstva na posebne skupine in nato naključno izbiranje skupin, ne pa določenih ljudi. Nato raziskovalci izvedejo preprost naključni vzorec samo v vsaki izbrani skupini. Raziskovalci za ustvarjanje skupine pogosto uporabljajo poštne številke ali velika mestna območja.
Štirje primeri
Raziskovalec bo morda želel vedeti, kako se vsi Američani počutijo glede zdravstvene oskrbe z anketiranjem 520 ljudi. Če ima seznam vseh Američanov in naključno izbere 520 ljudi iz vse države, je to preprosto naključno vzorčenje. Če namesto tega začne na naključni točki na seznamu vsakega Američana in izbere vsakega 700 000. človeka, potem je to sistematično vzorčenje.
Če seznam vsakega Američana razdeli na 50 zveznih držav in iz vsake zvezne države naključno izvleče 10 ljudi, potem uporabi stratificirano vzorčenje. Če med 50 zveznimi državami naključno izbere 26 držav in nato naključno izbere 20 ljudi iz vsakega od 26 zveznih držav, potem uporabi vzorčenje grozdov.