prawdopodobieństwo vs próbkowanie bez prawdopodobieństwa

jak stwierdzono w tym artykule na Wikipedii, metody pobierania próbek ankiety składają się z dwóch zmian; prawdopodobieństwo i próbkowanie bez prawdopodobieństwa.

Jakie są główne różnice między nimi?

próbkowanie prawdopodobieństwa

oznacza to, że każdy w populacji ma szansę na pobranie próbek i można określić, jakie jest prawdopodobieństwo osób pobranych próbek.,

próbkowanie prawdopodobieństwa obejmuje proste losowe pobieranie próbek, systematyczne pobieranie próbek, próbkowanie warstwowe, prawdopodobieństwo proporcjonalne do pobierania próbek wielkości i próbkowanie klastrowe lub wielostopniowe. I mają te elementy wspólne

1. każdy ma znaną (obliczoną) szansę na pobranie próbek
2. istnieje losowy wybór

próbkowanie bez prawdopodobieństwa

oznacza to, że wykluczyłeś część populacji w próbie, a dokładna liczba nie może być obliczona – co oznacza, że istnieją ograniczenia dotyczące tego, ile można określić o populacji z próby.,

metody pobierania próbek Nieprobowalności obejmują pobieranie próbek wygody, pobieranie próbek kwot i celowe pobieranie próbek – lub próbkowanie wyroku i pobieranie próbek śnieżek.

(źródło, wikipedia.org)

probabilistyczne metody pobierania próbek

proste losowe pobieranie próbek

losowe pobieranie próbek, w najprostszej i najczystszej formie, oznacza, że każdy członek populacji ma równe (i znane) szanse na wybór. W dużej populacji staje się to zaporowe ze względów kosztowych i technicznych, więc rzeczywista Pula respondentów staje się stronnicza.,

systematyczne pobieranie próbek

ta metoda jest często korzystniejsza od prostego losowego pobierania próbek, ponieważ systematycznie wybiera się członków populacji – czyli każdy n-ty rekord. Tak długo, jak nie ma kolejności listy, metoda pobierania próbek jest tak samo dobra jak losowa – tylko znacznie prostsza w zarządzaniu.

próbkowanie warstwowe

jest to częściej stosowana technika, a populacja jest podzielona na podzbiory o wspólnej cechy lub „warstwy”, a następnie losowe próbkowanie jest wykonywane w celu zmniejszenia odchylenia próbkowania., Kluczowe jest zapewnienie, że wielkość próby jest wystarczająco duża, aby reprezentować populację.

metody pobierania próbek bez prawdopodobieństwa

pobieranie próbek wygoda

jedna z najbardziej opłacalnych metod pobierania próbek, naukowcy wybierają tę metodę, ponieważ mogą rekrutować próbkę z populacji, która jest blisko ręki, lub wygodne dla nich. Do badacza należy upewnienie się, że wybrano wystarczająco dużą próbkę, która może ściśle reprezentować badaną populację.

rozszerzeniem tego jest próbkowanie wyroku, gdzie badania wybiera reprezentatywną próbkę na podstawie ich wyroku.,

pobieranie próbek kwoty

bardzo podobne do próbkowania warstwowego, gdzie badacz definiuje segmenty lub” warstwy ” i ich reprezentatywny udział w populacji-pobieranie próbek kwot różni się tym, że respondenci są zazwyczaj wypełnione przez wygodę lub próbkowania wyroku, vs losowe.

Snowball Sampling

istnieje inna metoda pozyskiwania respondentów o nazwie Snowball sampling, gdzie początkowi badani odsyłają innych do badania.

przykłady odchylenia ankietowego

odchylenie ankietowe może wielokrotnie cofać swoją brzydką głowę podczas tworzenia ankiety., Od wybranej przez Ciebie populacji, nieumyślnie wykluczając kluczowych respondentów, po upewnienie się, że masz wielkość próby, która dokładnie odzwierciedla całkowitą populację.

Możesz również utworzyć błąd ankiety za pomocą wybranej metody próbkowania prawdopodobieństwa lub bez prawdopodobieństwa. To się nazywa próbka Bias (lub próbkowanie Bias).

błąd próby jest wtedy, gdy próbka jest pobierana i, ze względu na zastosowaną metodę, niektórzy członkowie zamierzonej populacji mają mniejsze prawdopodobieństwo włączenia jako inni.,

uprzedzenie braku odpowiedzi

uprzedzenie braku odpowiedzi (lub uprzedzenie SELF-selection) może się zdarzyć, gdy respondent ma wiedzę na temat tego, o czym jest ankieta i może zdecydować, czy wziąć udział, czy nie. Jeśli ankieta oferuje zaawansowaną wiedzę na temat badania i daje użytkownikom możliwość rezygnacji lub rezygnacji, możesz uzyskać zwiększoną populację użytkowników, którzy wiedzą dużo na ten temat, a wyniki mogą niedostatecznie reprezentować tych, którzy są obojętni lub nie mają wiedzy na ten temat.

,”Możesz stworzyć próbkę, która jest ukierunkowana na poziom wykształcenia, aby zdobyć dzieci w szkole średniej, które próbowały pić. Ale ta próbka pominie każdego, kto rzucił szkołę lub był w domu. Badanie przedziału wiekowego może mieć większy sens.

pre-Screening Bias

niektóre metody próbkowania mogą wyświetlać reklamy w celu pozyskania uczestników badania. Ale w zależności od targetowania tych reklam, naukowcy mogą sklasyfikować próbki. Jeśli reklamy są kierowane tylko do określonych podgrup w populacji próbki, może to spowodować stronnicze próbki.,