7 jenis pensampelan dan penggunaannya dalam Sains

Kita panggil "sampling" prosedur statistik yang digunakan untuk memilih sampel yang mewakili populasi yang mereka milik, dan yang menjadi hal perkara penyiasatan tertentu.

Dalam artikel ini kita akan menganalisis pelbagai jenis persampelan yang wujud, secara rawak dan tidak sistematik.

• Artikel berkaitan: "Psikologi dan statistik: kepentingan kebarangkalian dalam sains tingkah laku"

Pensampelan dalam statistik kesimpulan

Dalam statistik, konsep "sampel" digunakan untuk merujuk kepada mana-mana subset mungkin bagi populasi tertentu. Oleh itu, apabila sampel diucapkan, rujukan dibuat kepada satu set subjek tertentu yang bermula dari kumpulan yang lebih besar (populasi).

Statistik inferens adalah cabang disiplin yang berkaitan dengannya sampel kajian untuk membuat kesimpulan berhubung dengan populasi dari mana mereka mula. Ia menentang statistik deskriptif, yang tugas adalah, seperti namanya menunjukkan, untuk menerangkan secara terperinci ciri-ciri sampel, dan oleh itu ideal penduduk.

Walau bagaimanapun, proses pentaabiran statistik memerlukan sampel yang berkenaan mewakili populasi rujukan untuk seberapa lama yang boleh untuk umum penemuan daripada kecil-kecilan. Dengan tujuan memihak kepada tugas ini, pelbagai teknik pensampelan, iaitu, mendapatkan atau memilih sampel.

Terdapat dua jenis utama pensampelan: rawak atau probabilistik dan bukan rawak, yang juga dikenali sebagai "tidak probabilistik". Sebaliknya, kedua-dua kategori luas ini termasuk pelbagai jenis sampel yang dibezakan mengikut faktor-faktor seperti ciri-ciri populasi rujukan atau teknik pemilihan yang digunakan..

• Mungkin anda berminat: "15 jenis penyelidikan (dan ciri-ciri)"

Jenis persampelan rawak atau probabilistik

Kami bercakap mengenai persampelan rawak dalam kes di mana semua mata pelajaran yang merupakan sebahagian daripada populasi mempunyai kebarangkalian yang sama dipilih sebagai sebahagian daripada sampel. Sampel kelas ini lebih popular dan berguna daripada sampel bukan rawak, terutamanya kerana mereka mempunyai perwakilan yang tinggi dan membolehkan untuk mengira kesilapan sampel.

1. Pensampelan mudah rawak

Dalam persampelan jenis ini, pembolehubah yang berkaitan sampel mempunyai fungsi kebarangkalian yang sama dan bebas dari satu sama lain. Populasi perlu tak terhingga atau terbatas dengan penggantian unsur-unsur. Persampelan mudah rawak adalah yang paling banyak digunakan dalam statistik inferensi, tetapi ia kurang berkesan dalam sampel yang sangat besar.

2. Stratified

Persampelan rawak berstrata terdiri daripada membahagi penduduk menjadi strata; contohnya adalah untuk mengkaji hubungan antara tahap kepuasan hidup dan tahap sosioekonomi. Kemudian sejumlah subjek dari setiap strata diekstrak untuk mengekalkan proporsi penduduk rujukan.

3. Conglomerates

Dalam statistik kesimpulan konglomerat adalah kumpulan elemen penduduk, seperti sekolah atau hospital awam di perbandaran. Dalam melaksanakan ini jenis pensampelan penduduk dibahagikan (dalam contoh, kawasan tertentu) dalam beberapa kelompok dan secara rawak memilih beberapa daripada mereka untuk belajar.

4. Sistematik

Dalam kes ini, kita mula dengan membahagikan jumlah subjek atau pemerhatian yang membentuk populasi di antara yang kita mahu gunakan untuk sampel. Selanjutnya, nombor rawak dipilih dari kalangan yang pertama dan nilai yang sama ditambah secara berterusan; elemen terpilih akan menjadi sebahagian daripada sampel.

Persampelan bukan rawak atau tidak probabilistik

Sampling bukan probabiliti menggunakan kriteria dengan tahap sistematisasi yang rendah yang cuba memastikan sampel itu mempunyai tahap representasi yang tertentu. Jenis pensampelan ini digunakan terutamanya apabila tidak mungkin untuk menjalankan jenis rawak lain, yang sangat biasa kerana kos prosedur kawalan yang tinggi.

1. Niat, pendapat atau kemudahan

Dalam persampelan yang disengajakan penyelidik secara sukarela memilih unsur-unsur yang akan membentuk sampel, dengan anggapan bahawa ini akan mewakili penduduk rujukan. Satu contoh yang akan menjadi biasa kepada pelajar psikologi adalah penggunaan pelajar sebagai contoh pendapat oleh profesor universiti.

2. Bola salji atau rantaian rantaian

Dalam jenis pensampelan ini penyelidik menubuhkan hubungan dengan subjek tertentu; maka mereka mendapat peserta baru untuk sampel itu sehingga mereka menyelesaikannya. Persampelan bola salji biasanya digunakan apabila bekerja dengan populasi yang sukar dicapai, seperti dalam kes penagih kepada bahan atau ahli budaya minoriti.

3. Pensampelan dengan kuota atau tidak sengaja

Kita bercakap mengenai persampelan kuota apabila penyelidik memilih nombor tertentu mata pelajaran yang memenuhi ciri-ciri tertentu (eg. E. wanita Sepanyol lebih 65 dengan kemerosotan kognitif yang teruk) dari pengetahuan mereka tentang strata penduduk. Pensampelan tidak sengaja ia sering digunakan dalam tinjauan.