Овладение искусством: советы и рекомендации для успешного сэмплирования

Выборка – это процесс отбора подмножества (выборки) из совокупности. Это делается для получения информации о населении на основе статистики из подмножества населения, то есть выборки, без исследования каждого человека.

Типы выборки

  • Вероятностная выборка: когда мы используем вероятность для выборки наблюдений из совокупности. При вероятностной выборке каждый элемент имеет равные шансы быть выбранным.
  • Невероятностная выборка: когда выборка делается на основе удобства, и все элементы не имеют равных шансов быть отобранными.

Вероятностные методы выборки

  • Простая случайная выборка. Один из самых простых методов вероятностной выборки. Здесь мы выбираем элементы наугад. Каждое наблюдение в популяции имеет шанс быть выбранным.
    Например, если у вас есть мешочек с белыми и черными шарами и вы хотите выбрать из него один шар, то если вы выберете шар из мешка , шансы на то, что выпадут белые и черные шары, равны.

  • Систематическая выборка. Это расширение простой случайной выборки. Здесь мы выбираем каждый n элемент из первого случайного элемента. Значение n рассчитывается как (общее количество объектов/размер выборки).
    Например,вы хотите выбрать 6 случайных мячей, а всего их 20.
    n = 20/6, т. е. 3
    Таким образом, вы выберете каждый третий шар из первого случайного шара.
    Примечание. также привести к предвзятости, если существует основная закономерность, по которой мы выбираем элементы из совокупности. Поэтому убедитесь, что нет скрытого рисунка.

  • Стратифицированная выборка. Вы разделите совокупность на основе атрибута, который хотите изучить. Затем из каждой подгруппы случайным образом выбирают один элемент. Здесь каждая подгруппа называется strata. Мы используем этот тип выборки, когда хотим получить представление обо всех подгруппах населения.
    Например,предположим, исследователь хочет провести исследование уровня удовлетворенности сотрудников в крупной компании. Они могут разделить сотрудников на слои в зависимости от их отделов, а затем случайным образом выбрать участников из каждого отдела.

  • Кластерная выборка. Этот тип выборки используется, когда мы фокусируемся на области региона. Здесь мы используем подгруппы населения в качестве единиц выборки, а не отдельных лиц. Население делится на кластеры, а затем случайным образом выбирается кластер в качестве единицы выборки.
    Например,предположим, что исследователь хочет изучить пищевые привычки. человек в определенном городе. Они могут разделить город на кластеры на основе районов, а затем случайным образом выбрать некоторые районы для включения в исследование. Затем в каждом выбранном районе исследователь мог выбрать выборку людей для участия в исследовании.

Невероятностные методы выборки

  • Удобная выборка: здесь люди отбираются на основе их доступности и готовности принять участие. Для участников это удобно независимо от того, хотят они участвовать или нет.
    Например,НПО проводят удобную выборку в торговых центрах, распространяя листовки о предстоящих мероприятиях. Они делают это, стоя у входа в торговый центр и раздавая случайным образом.

  • Выборка по квоте: мы выбираем элементы из заранее определенных характеристик населения. Здесь население делится на группы, называемые стратами, а затем к этим группам применяется невероятностная выборка, такая как выборка для удобства или оценочная выборка, на основе квоты. При квотной выборке выбранная выборка может не лучшим образом отражать характеристики совокупности, которые не учитывались.
    Например,считайте, что у нас есть чтобы отобрать для нашей выборки лиц
    с числом, кратным четырем. Следовательно, особи под номерами 4, 8, 12, 16 и 20 уже зарезервированы для нашей выборки.

  • Выборка методом снежного кома. Здесь существующих людей просят назвать других известных им людей, чтобы выборка увеличивалась в размере, как катящийся снежный ком. Это эффективно, когда основу выборки трудно определить. Тем не менее, существует значительный риск систематической ошибки при отборе, поскольку люди, на которые ссылаются, будут иметь общие черты с тем, кто их рекомендует. Этот метод выборки эффективен, когда основу выборки трудно определить.
    Например, проводится исследование определенного продукта, поэтому для него выбираются несколько пользователей, а затем этих пользователей просят выбрать следующий набор людей, которые могли бы попробовать продукт. Это будет называться выборкой по методу снежного кома. Здесь мы случайным образом выбрали человека 1 для нашей выборки, а затем он/она рекомендовал человека 6, человек 6 рекомендовал человека 11 и так далее.
    1 › 6 › 11 › 14 › 19

  • Оценочная выборка. Ее также называют выборочной выборкой. Это зависит от суждения экспертов при выборе того, кто должен участвовать. Это также склонно к предвзятости со стороны экспертов.
    Например,аудиторы находят корзину более подозрительной по сравнению с другими, поэтому они выбирают именно эту корзину для аудита. Здесь каждая корзина не имеет равной вероятности быть выбранной. Предположим, что наши эксперты согласны с тем, что люди с номерами 1, 7, 10, 15 и 19 должны быть включены в нашу выборку, поскольку они могут помочь нам лучше определить население.

Спасибо за чтение! Если вам понравилась эта статья и вы хотели бы прочитать больше о моей работе, рассмотрите возможность подписаться на меня на Medium. Я с нетерпением жду возможности поделиться с вами чем-то еще в будущем.