Cum diferă probele de probabilitate și non-probabilitate

O mostră este un subset sau un grup mai mic, în cadrul unei populații. La elaborarea studiilor, cercetătorii trebuie să se asigure că eșantionul replică populația mai mare în toate modurile caracteristice care ar putea fi importante pentru rezultatele studiului.

Unele eșantioane reprezintă atât de mult populația mai mare, încât este ușor să se facă deduceri privind populația mai mare din observațiile dvs. din grupul de eșantion. În studiul de piață, există două abordări generale ale eșantionării: eșantionarea probabilității și eșantionarea de nonprobabilitate.

În general, eșantionarea nonprobability este un pic cam dur, cu un proces părtinitor și subiectiv. Această prelevare este utilizată pentru a genera o ipoteză. Dimpotrivă, prelevarea de probabilități este mai precisă, obiectivă și imparțială, ceea ce o face potrivită pentru testarea unei ipoteze.

Probabilitatea de eșantionare

În tehnica de prelevare a probelor, cunoscută și sub denumirea de eșantionare aleatorie, toată lumea din populație are șanse egale de a fi aleasă ca un eșantion reprezentativ:

• Toți cei din eșantion trebuie să aibă aceeași probabilitate sau oportunitate fixă ​​să fie în setul de eșantioane. și
• Probabilitatea calculării matematice a oricărui membru al grupului de eșantion selectat pentru eșantion. Cu alte cuvinte, toată lumea are același lucru, o șansă reală de a fi selectat.

Caracteristicile eșantionării de probabilitate pot fi rezumate după cum urmează:

• Baza aleatorie de selecție
• Opțiune fixă, cunoscută de selecție
• Folosit pentru cercetare concludentă
• Produce un rezultat imparțial
• Metoda este obiectivă
• Pot face inferențe statistice
• Ipoteza este testată

Eșantionarea nonprobabilității

Una dintre caracteristicile cele mai notabile ale metodei de eșantionare de nonprobabilitate, cunoscută și sub denumirea de eșantionare nonrandom, este că nu există nicio probabilitate specifică ca orice persoană dată să fie inclusă în eșantion. Cu alte cuvinte, nu știți care persoană din populație va fi aleasă pentru eșantion.

Unele caracteristici ale eșantionării de nonprobabilitate includ:

• Baza arbitrară de selecție
• Utilizat pentru cercetare exploratorie
• Produce un rezultat părtinitor
• Utilizează o metodă subiectivă
• Poate face inferențe analitice
• Ipoteza este generată

O limitare importantă a eșantionării de nonprobabilitate

Odată cu eșantionarea nonprobability, nu se pot trage concluzii cu privire la populația mai mare bazată pe un eșantion de nonprobabilitate. Acest lucru nu este întotdeauna cazul, deoarece o viziune realistă asupra modului în care oamenii abordează descoperirile cercetării identifică cu ușurință situații în care oamenii fac neapărat concluzii din constatările asociate probelor de nonprobabilitate.

Erori de eșantionare potențiale

Când lucrați cu eșantioane de nonprobabilitate, este important să înțelegeți apariția erorii de eșantionare. Cu cât grupul de eșantionare este mai mic, cu atât este mai mare șansa de eroare de eșantionare. Un tip particular de părtinire apare ca rezultat al neparticipării, care poate avea un efect important asupra rezultatului general al unui studiu.

De exemplu, în studiul Societății Generale din 1980 (GSS), cei care nu au participat la cercetare s-au dovedit a fi destul de diferiți, ca grup, de cei care au participat. Membrii greu accesați au fost semnificativ diferiți de participanții la forța de muncă de la egal la egal - cel mai evident în statutul socio-economic, starea civilă, vârsta, numărul copiilor, sănătatea și sexul.

Eșantionarea confortabilă

Probele de confortabilitate sunt utilizate în mod obișnuit în știința socială și în științele comportamentale, datorită dependenței mari de studenți, voluntari plătiți, membri ai rețelelor sociale sau organizații formale și chiar de prizonieri.

Scopul multor cercetări științifice sociale și științifice comportamentale este de a verifica dacă anumite caracteristici apar sau nu apar în grupul care urmează să fie studiat. O abordare comună este de a căuta relații între mai multe atribute. Probele de conveniență sunt utile și adecvate pentru acest tip de studiu, deși un eșantion de confort nu este întotdeauna ușor de pus împreună.

Probele de confidențialitate pot fi, de asemenea, potrivite pentru a compara două grupuri. Pentru a utiliza eșantioane de potrivire potrivite, un cercetător trebuie să poată identifica o contrapartidă pentru fiecare membru al primei eșantioane. Acești omologi sunt membri ai celei de-a doua eșantioane (potrivite).

Variabilele care se potrivesc în mod obișnuit includ sexul, vârsta, rasa, etnia, nivelul educațional, locul de reședință, orientarea politică, religia, tipul de funcție și salariul sau salariul. Corelarea acestor variabile ajută la reducerea surselor de părtinire, deși ajustarea chiar atentă nu poate determina eșantioane fără părtinire. Posibilitatea părtășiei din surse ascunse există întotdeauna.

Eșantionare obiectivă

Eșantionarea intenționată este utilizată atunci când proiectul de cercetare solicită un eșantion de persoane care prezintă anumite atribute. În general, aceste atribute sunt rare sau neobișnuite și, de obicei, nu sunt distribuite în mod normal (adică, conform "curbei normale") în populația mai mare. Eșantionarea cu intenție este plină de prejudecăți, dintre care unele apar ca urmare a metodelor utilizate pentru identificarea membrilor unui eșantion purposiv.

De exemplu, dacă scopul cercetării necesită studierea veteranilor cu leziuni cerebrale traumatice (TBI), atunci eșantionul trebuie să fie format din foști membri ai armatei care au susținut un TBI și care se identifică în consecință și sunt de acord să participe la studiu. Fiecare dintre aceste atribute sau condiții contribuie cu o măsură de prejudecată la eșantion, limitând astfel nivelul și tipul de concluzii care rezultă din studiu.

Probele care acționează ca sondajele de opinie publică sunt difuzate cu ideea că ele reprezintă modul în care membrii unei populații vor vota, de exemplu, într-un nou scrutin. Aceste eșantioane trebuie să fie foarte reprezentative pentru populație, pentru a face previziuni fiabile.