Prøveudtagning og prøveudformning

En del af vores: Forskningsmetoder bibliotek.

Når du indsamler nogen form for data, især kvantitative data , hvad enten det er observationsmæssigt, gennem undersøgelser eller fra sekundære data, skal du beslutte, hvilke data der skal indsamles, og fra hvem.

Dette kaldes prøve .

Der er en række forskellige måder at vælge din prøve på og sikre, at den giver dig resultater, der er pålidelige og pålidelige.

Forskellen mellem population og stikprøve


Ideelt set ville forskning indsamle oplysninger fra hvert enkelt medlem af befolkningen, som du studerer. Men det meste af tiden vil det tage for lang tid, og så skal du vælge en passende prøve: en delmængde af befolkningen.


Principper bag valg af en prøve

Ideen bag at vælge en prøve er at kunne generalisere dine fund til hele befolkningen, hvilket betyder, at din prøve skal være:

hvordan man kan forstå procenter på den nemme måde
  • Repræsentant af befolkningen. Med andre ord, den skal indeholde lignende andele af undergrupper som hele befolkningen og ikke udelukke nogen bestemte grupper, hverken ved prøvetagningsmetode eller ved design, eller efter hvem der vælger at svare.
  • Stor nok til at give dig nok information til at undgå fejl . Det behøver ikke at være en bestemt andel af din befolkning, men det skal mindst være en vis størrelse, så du ved, at dine svar sandsynligvis vil være stort set korrekte.

Hvis din prøve ikke er repræsentativ, kan du introducere partiskhed ind i undersøgelsen. Hvis det ikke er stort nok, vil undersøgelsen være upræcis .

Men hvis du får forholdet mellem stikprøve og population rigtigt, kan du drage stærke konklusioner om befolkningens art.

Prøvestørrelse: hvor lang er et stykke snor?


Hvor stor skal din prøve være? Det afhænger af, hvor præcist du vil have svaret. Større prøver giver generelt mere præcise svar.

Din ønskede stikprøvestørrelse afhænger af, hvad du måler, og størrelsen på den fejl, du er villig til at acceptere. For eksempel:

For at estimere en andel i en befolkning:

Prøvestørrelse = [(z-score) ² × p (1-p)] ÷ (fejlmargen) ²

  • Fejlmarginen er, hvad du er parat til at acceptere (normalt mellem 1% og 10%);
  • Z-score, også kaldet z-værdien, findes fra statistiske tabeller og afhænger af det valgte konfidensinterval (90%, 95% og 99% bruges ofte, så vælg hvilken du vil have);
  • p er dit skøn over, hvad andelen sandsynligvis vil være. Du kan ofte estimere p fra tidligere undersøgelser, men hvis du ikke kan gøre det, skal du bruge 0,5.

At estimere en befolkning betyder:

Fejlmargin = t × (s ÷ kvadratroden af ​​stikprøvestørrelsen).

  • Fejlmargen er, hvad du er parat til at acceptere (normalt mellem 1% og 10%) ;;
  • Så længe prøvestørrelsen er større end ca. 30, svarer t til z-score og er tilgængelig fra statistiske tabeller som før;
  • s er standardafvigelsen, som man normalt gætter på, baseret på tidligere erfaringer eller anden forskning.

Hvis du ikke er særlig sikker på denne slags ting, er den bedste måde at håndtere det på at finde en venlig statistiker og bede om hjælp. De fleste af dem vil være glade for at hjælpe dig med at forstå deres specialitet.


Det er bedre at have upræcis ret end nøjagtigt forkert.

Hvordan bias og præcision interagerer:

Partiskhed
Høj Lav
Præcision Høj Præcis forkert Præcis rigtigt
Lav Ukorrekt forkert Umiddelbart rigtigt

Kilde: Management Research (4. udgave), Easterby-Smith, Thorpe og Jackson

Umiddelbart rigtigt betyder, at du bredt ved, hvad det rigtige svar er. Præcis forkert betyder, at du tror, ​​du kender svaret, men ikke gør det. Med andre ord, hvis du kun kan bekymre dig om en, skal du bekymre dig om bias.

identificer fire hovedtyper af lytning.

Valg af en prøve

Sandsynlighedsprøveudtagning er, hvor sandsynligheden for, at hver person eller ting er en del af prøven er kendt. Prøveudtagning, der ikke er sandsynlighed, er, hvor den ikke er.

Sandsynlighedsprøveudtagning

Sandsynlighedsprøvetagningsmetoder gør det muligt for forskeren at være præcis om forholdet mellem prøven og befolkningen.

Dette betyder, at du kan være helt sikker på, om din prøve er repræsentativ eller ej, og du kan også sætte et nummer på, hvor sikker du er på dine fund (dette nummer kaldes betydning , og diskuteres yderligere i vores side på Betydning og tillidsintervaller ).

I simpel tilfældig prøveudtagning , hvert medlem af befolkningen har lige chance for at blive valgt. Ulempen er, at prøven muligvis ikke er virkelig repræsentativ. Små men vigtige underafsnit af befolkningen er muligvis ikke inkluderet.

Forskere udviklede derfor en alternativ metode kaldet stratificeret tilfældig prøveudtagning . Denne metode opdeler befolkningen i mindre homogene grupper, kaldet strata, og tager derefter en tilfældig prøve fra hvert stratum.

Proportionel stratificeret tilfældig prøveudtagning tager den samme andel fra hvert stratum, men lider igen under den ulempe, at sjældne grupper vil være dårligt repræsenteret. Ikke-proportional stratificeret prøveudtagning tager derfor en større prøve fra de mindre lag for at sikre, at der er en stor nok prøve fra hvert lag.

Systematisk tilfældig prøveudtagning er afhængig af at have en liste over befolkningen, som ideelt set bør ordnes tilfældigt. Forskeren tager derefter hver n navn fra listen.

Advarsel!


Der er mange forskellige metoder til valg af 'tilfældige prøver'. Hvis du er lederforsker for et projekt og instruerer andre om at 'tage en tilfældig prøve' eller faktisk bliver bedt om at tage en 'tilfældig prøve', skal du sørge for, at du alle bruger den samme metode!


Klyngeudtagning er designet til at tackle problemer i en udbredt geografisk befolkning. Tilfældig prøveudtagning fra en stor befolkning vil sandsynligvis føre til høje omkostninger ved adgang. Dette kan overvindes ved at opdele befolkningen i klynger, kun vælge to eller tre klynger og prøveudtagning fra disse. For eksempel, hvis du ønskede at finde ud af brugen af ​​transport i byområder i Storbritannien, kunne du tilfældigt vælge kun to eller tre byer og derefter prøve fuldt ud inden for disse.

hvordan man trækker et større tal fra et mindre antal

Det er naturligvis muligt at kombinere alle disse i flere faser, hvilket ofte gøres til store studier.


Ikke-sandsynlighedsprøveudtagning

Ved hjælp af ikke-sandsynlighedsprøvetagningsmetoder er det ikke muligt at sige, hvad der er sandsynligheden for, at et bestemt medlem af befolkningen bliver udtaget. Selvom dette ikke gør prøven 'dårlig', kan forskere, der bruger sådanne prøver, ikke være så sikre på at drage konklusioner om hele befolkningen.

Prøveudtagning vælger en prøve på baggrund af hvor let det er at få adgang til. Sådanne prøver er ekstremt lette at organisere, men der er ingen måde at garantere, om de er repræsentative.

Stikprøveudtagning opdeler populationen i kategorier og vælger derefter inden for kategorier, indtil der fås en prøve af den valgte størrelse inden for den kategori. Nogle markedsundersøgelser er af denne type, hvorfor forskere ofte beder om din alder: de kontrollerer, om du vil hjælpe dem med at opfylde deres kvoter for bestemte aldersgrupper.

Målrettet prøveudtagning er hvor forskeren kun nærmer sig mennesker, der opfylder bestemte kriterier, og derefter kontrollerer, om de opfylder andre kriterier. Igen bruger markedsundersøgere ud og omkring med udklipsholder ofte denne tilgang: Hvis de f.eks. Ønsker at undersøge shoppingvanerne hos mænd i alderen 20 til 40 år, vil de kun henvende sig til mænd og derefter spørge deres alder.

Prøveudtagning af snebold er hvor forskeren starter med en person, der opfylder deres kriterier, og derefter bruger den person til at identificere andre. Dette fungerer godt, når din prøve har meget specifikke kriterier: Hvis du for eksempel vil tale med arbejdere med et bestemt sæt ansvarsområder, kan du henvende dig til en person med det sæt og bede dem om at introducere dig til andre.

ADVARSEL!


Der er generelt udviklet ikke-sandsynlighedsprøvetagningsmetoder til at tackle meget specifikke problemer. F.eks. Beskæftiger sneboldprøvetagning sig med svære at finde populationer, og praktisk prøveudtagning giver mulighed for hastighed og lethed.

Selvom nogle ikke-sandsynlighedsprøvetagningsmetoder, især kvote og målrettet prøveudtagning, sikrer, at prøven trækker fra alle kategorier i befolkningen, er prøver, der er taget ved hjælp af disse metoder, muligvis ikke repræsentative.

nødvendige færdigheder for at være ejendomsmægler

Et ord i konklusion

Næsten al forskning er et kompromis mellem det ideelle og det mulige.

Ideelt set ville du studere hele befolkningen; i praksis har du ikke tid eller kapacitet. Men pas på i dit stikprøvevalg, både størrelse og metode, vil sikre, at din forskning ikke falder i fælderne med hverken at indføre bias eller mangler præcision. Dette vil igen give den den vitale troværdighed.

Forsæt med:
Kvantitative og kvalitative forskningsmetoder
Undersøgelser og undersøgelsesdesign