Щоб отримати інформацію про великі популяції, дослідники використовують чотири методи вибірки імовірностей: простий випадковий, систематичний, стратифікований та кластерний. Кожна людина в даній сукупності має відомі і рівні шанси бути обраними на вибірку ймовірностей, і, що найголовніше, людей обирають випадковим чином.
Корисність зразка ймовірності
Уявіть, наскільки складно та дорого коштувало б для компанії обстеження кожного в США кожного разу, коли вона хоче щось дізнатись про американців. Якщо вибірка створюється випадковим чином, і кожен мав шанс взяти участь, то результати вибірки були б близькі до результатів перепису, який обстежує всіх. Вибірка імовірностей є вирішальним, що економить час і набагато дешевшим способом отримання інформації від суспільства ніж перепис населення, оскільки його результати можуть відображати велику кількість населення, хоча він і опитує невелику кількість Люди. Якщо вибірка не була створена випадковим чином, що є неімовірною вибіркою, то навряд чи результати відображають всю сукупність.
Проста випадкова та систематична вибірка
За допомогою простої випадкової вибірки людей випадковим чином вибирають із повного списку сукупності. Як правило, кожній людині чи домогосподарству в популяції присвоюється номер, а комп’ютер генерує випадкові числа, що вказують, кого обрано для вибірки. Лотереї - це суто випадкова вибірка. Усі власники квитків ведуть участь у лотереї, але лише декілька випадково вибираються.
Систематична вибірка подібна до простої випадкової вибірки з однією різницею: закономірністю відбору учасників. Наприклад, дослідник може почати з випадкової точки і взяти кожне соте ім’я, яке він знаходить у телефонній книзі Атланти, штат Джорджія. Цей метод вибірки широко використовується для інтерв'ювання споживачів поштою та телефоном.
Стратифікована та кластерна вибірка
Стратифікована вибірка корисна при порівнянні різних частин сукупності. Дослідники розподіляють чи сегментують популяцію способом, відповідним їх потребам, і беруть просту випадкову вибірку в кожному сегменті. Сегменти називаються субпопуляціями або шарами. Якщо ви хочете порівняти, як 1000 жінок та чоловіків ставляться до охорони здоров’я, тоді ви можете сегментувати чи стратифікувати населення за статтю і вибрали випадковим чином 500 чоловіків та 500 жінок. Ви можете сегментувати чи стратифікувати населення різними способами, включаючи вік, освіту, доходи та місцезнаходження.
Кластерна вибірка включає два випадкові процеси. Першим кроком є розподіл населення на конкретні групи, а потім випадковим чином відібрати групи, а не конкретних людей. Потім дослідники проводять просту випадкову вибірку лише в кожній обраній групі. Дослідники часто використовують поштові індекси або великі райони міста для створення групи.
Чотири приклади
Можливо, дослідник захоче дізнатися, як усі американці ставляться до охорони здоров’я, опитуючи 520 людей. Якщо він має список усіх американців і випадковим чином відбирає 520 людей з усієї країни, то це проста довільна вибірка. Якщо замість цього він починає з випадкової точки у списку кожного американця і відбирає кожну 700 000-ю людину, то це систематична вибірка.
Якщо він розділяє список кожного американця на 50 штатів і випадковим чином відбирає по 10 людей з кожного штату, то він використовує стратифіковану вибірку. Якщо він випадковим чином вибирає 26 штатів із 50 штатів, а потім випадковим чином залучає 20 людей з кожного з 26 штатів, тоді він використовує кластерну вибірку.