În statistici, un eșantion este un subset al unei populații care este utilizat pentru a reprezenta întregul grup ca întreg. Atunci când faceți cercetări, este adesea impracticabil să chestionați fiecare membru al unei anumite populații, deoarece numărul mare de oameni este pur și simplu prea mare. Pentru a face inferențe despre caracteristicile unei populații, cercetătorii pot folosi un eșantion aleatoriu.
De ce cercetătorii folosesc eșantioane?
Când cercetează un aspect al minții sau comportamentului uman, cercetătorii pur și simplu nu pot colecta date de la fiecare individ în majoritatea cazurilor. În schimb, ei aleg un eșantion mai mic de indivizi care reprezintă grupul mai mare. Dacă eșantionul este cu adevărat reprezentativ pentru populația în cauză, cercetătorii își pot lua rezultatele și le pot generaliza la grupul mai mare.
Tipuri de eșantionare
În cercetarea psihologică și alte tipuri de cercetare socială, experimentatorii se bazează de obicei pe câteva metode de eșantionare diferite.
1. Probare de probe
Eșantionarea probabilității înseamnă că fiecare individ dintr-o populație are șansa de a fi selectat. Deoarece eșantionarea probabilității implică selecție aleatorie, se asigură că fiecare subset al populației are șanse egale de a fi reprezentat în eșantion. Acest lucru face ca probele de probabilitate să fie mai reprezentative, iar cercetătorii sunt mai capabili să-și generalizeze rezultatele la nivelul grupului în ansamblu.
Există câteva tipuri diferite de probe de probă:
- Eșantionare simplă aleatorie este, după cum sugerează și numele, cel mai simplu tip de eșantionare de probabilitate. Cercetătorii iau fiecare individ dintr-o populație și își selectează la întâmplare eșantionul, folosind adesea un anumit tip de program de calculator sau un generator de numere aleatorii.
- Eșantionare aleatorie stratificată implică separarea populației în subgrupuri și apoi prelevarea unui eșantion simplu aleatoriu din fiecare dintre aceste subgrupuri. De exemplu, cercetările ar putea împărți populația în subgrupuri bazate pe rasă, sex sau vârstă și apoi să ia un eșantion simplu aleatoriu din fiecare dintre aceste grupuri. Eșantionarea aleatorie stratificată oferă adesea o precizie statistică mai mare decât eșantionarea aleatorie simplă și ajută la asigurarea faptului că anumite grupuri sunt reprezentate cu precizie în eșantion.
- Eșantionare în cluster implică împărțirea unei populații în clustere mai mici, adesea bazate pe locație geografică sau limite. Apoi este selectat un eșantion aleatoriu al acestor clustere și se măsoară toți subiecții din cluster. De exemplu, imaginați-vă că încercați să faceți un studiu asupra directorilor de școli din statul dvs. Colectarea datelor de la fiecare director al școlii ar fi prohibitivă și ar consuma mult timp. Folosind o metodă de eșantionare cluster, selectați aleatoriu cinci județe din starea dvs. și apoi colectați date de la fiecare subiect din fiecare dintre cele cinci județe.
2. Eșantionarea neprobabilității
Eșantionarea de neprobabilitate, pe de altă parte, implică selectarea participanților folosind metode care nu oferă fiecărui subset al unei populații șanse egale de a fi reprezentate. De exemplu, un studiu poate recruta participanți din voluntari. O problemă cu acest tip de eșantion este că voluntarii ar putea diferi de non-voluntari pentru anumite variabile, ceea ce ar putea face dificilă generalizarea rezultatelor la întreaga populație.
Există, de asemenea, câteva tipuri diferite de eșantionare de neprobabilitate:
- Eșantionare comodă implică utilizarea participanților la un studiu deoarece sunt convenabili și disponibili. Dacă v-ați oferit vreodată voluntar pentru un studiu de psihologie realizat prin departamentul de psihologie al universității dvs., atunci ați participat la un studiu care s-a bazat pe un eșantion de comoditate. Studiile care se bazează pe solicitarea voluntarilor sau prin folosirea probelor clinice disponibile cercetătorului sunt, de asemenea, exemple de probe de comoditate.
- Prelevarea probelor presupune căutarea unor persoane care îndeplinesc anumite criterii. De exemplu, specialiștii în marketing ar putea fi interesați să afle cum sunt percepute produsele lor de către femeile cu vârste cuprinse între 18 și 35 de ani. Ei ar putea angaja o firmă de cercetare a pieței pentru a efectua interviuri telefonice care caută și intervievează în mod intenționat femei care îndeplinesc criteriile de vârstă.
- Eșantionarea cotelor implică eșantionarea intenționată a proporțiilor specifice ale fiecărui subgrup dintr-o populație. De exemplu, sondatorii politici ar putea fi interesați să cerceteze opiniile unei populații cu privire la o anumită problemă politică. Dacă utilizează eșantionare simplă aleatorie, pot pierde din întâmplare anumite subseturi ale populației. În schimb, stabilesc criterii pentru a atribui fiecărui subgrup un anumit procent din eșantion. Spre deosebire de eșantionarea stratificată, cercetătorii folosesc metode non-aleatorii pentru a completa cotele pentru fiecare subgrup.
Aflați mai multe despre unele moduri în care eșantioanele de probabilitate și neprobabilitate diferă.
Erori de eșantionare
Deoarece eșantionarea nu poate include în mod natural fiecare individ dintr-o populație, pot apărea erori.
Diferențele dintre ceea ce este prezent într-o populație și ceea ce este prezent într-un eșantion sunt cunoscute sub numele de erori de eșantionare.
Deși este imposibil să știm exact cât de mare poate fi diferența dintre populație și eșantion, cercetătorii sunt capabili să estimeze statistic mărimea erorilor de eșantionare. De exemplu, în sondajele politice s-ar putea să auziți de marja erorilor exprimate de anumite niveluri de încredere.
În general, cu cât eșantionul este mai mare, cu atât este mai mic nivelul de eroare. Acest lucru se întâmplă pur și simplu pentru că, pe măsură ce eșantionul devine mai aproape de dimensiunea populației totale, cu atât este mai probabil să surprindă cu exactitate toate caracteristicile populației. Singura modalitate de a elimina complet eroarea de eșantionare este de a colecta date de la întreaga populație, care este adesea pur și simplu prea prohibitivă și consumatoare de timp. Cu toate acestea, erorile de eșantionare pot fi reduse prin testarea probabilității randomizate și o dimensiune mare a eșantionului.
