Выборка - это процесс, с помощью которого выбирается группа наблюдений, принадлежащих к генеральной совокупности. Это для того, чтобы провести статистическое исследование.
Другими словами, отбор проб - это процедура, с помощью которой берутся определенные лица, принадлежащие к популяции, которая подвергается анализу.
Выборка необходима из-за того, что популяция может быть слишком большой, и невозможно (с экономической и материальной точки зрения) собрать данные от всех людей.
Цель состоит в том, чтобы образец был репрезентативным. Это означает, что его показатели, такие как средний возраст, средний доход, процентное соотношение мужчин и женщин, среди прочего, будут такими же или очень похожими на показатели населения.
Типы отбора проб
Типы выборки можно различать по разным критериям. Таким образом, по методике выбора подгруппы можно выделить:
Вероятностная выборка
Наблюдения выбираются на основе случайности, то есть случайным образом. В этой категории мы можем найти:
- Простая случайная выборка: Все люди в популяции имеют одинаковую вероятность быть выбранными в качестве части выборки. У него есть преимущества, такие как то, что его легко выполнять через компьютерные системы. Однако требуется полный список всей генеральной совокупности, и, если выборка очень мала, выборка может быть нерепрезентативной.
- Систематический: Наблюдение выбирается случайным образом, а для выбора остальной части выборки используются регулярные числовые интервалы. То есть предположим, что у меня есть население 10 000, и я случайным образом выбираю наблюдение 600, после чего я могу рассматривать интервалы из 30 наблюдений. В этом случае вы бы взяли наблюдения 600, 630, 660, 690, 720, 750, 780 и так далее.
- Стратифицированный случайный: Население разделено на страты, которые представляют собой группы, которые имеют общие характеристики и даже более однородны, чем население в целом. Затем выборка выбирается случайным образом или систематически в пределах каждой страты. Цель состоит в том, чтобы добиться репрезентативности каждого слоя.
- Конгломератами или кластерами: Состоит из создания групп меньшего размера, чем совокупность, которые отражают или разделяют все характеристики населения. Затем мы выбираем один из кластеров в качестве образца и детально анализируем его.
Невероятностная выборка
Выбор выборки зависит не от вероятности, а от решения исследователей. Можно выделить несколько подкатегорий:
- Метод уверенности в доступных предметах: Состоит в том, что исследователь будет фиксировать доступные ему предметы. Это, например, в географической точке в определенное время.
- Мнение или преднамеренный метод: Исследователь использует свое суждение или критерии, чтобы выбрать, кто будет участвовать в выборке. Другими словами, продолжая предыдущий пример, исследователь мог бы собрать образец в определенном месте и в определенное время. Но, учитывая цели исследования, вы можете решить включить только тех, кто женат и в возрасте от 20 до 30 лет.
- Причинная или случайная: Исследователь напрямую выбирает людей, которые будут частью выборки. Например, ученикам школы. Это при условии, что у вас есть легкий доступ к ним.
- Снежок: Он заключается в том, что после нахождения первого субъекта (или первых субъектов) выборки исследователь просит его (или их) помочь идентифицировать других лиц с такими же характеристиками. Этот метод используется, когда сложно определить местонахождение конкретной группы из-за обработки конфиденциальных данных, например, нелегальных иммигрантов.
- В рассрочку: Исследователь, учитывая состав населения и разделив его на группы или страты, произведет пропорциональный отбор выборки. Например, представьте, что среди населения есть 40% людей моложе 25 лет, 35% людей от 25 до 50 лет и 25% людей старше 50 лет. Таким образом, в выборке из 4000 человек будет 1600 субъектов моложе 25 лет, 1400 человек в возрасте от 25 до 50 лет и 1000 взрослых старше 50 лет и старше. Следует отметить, что лица, которые будут покрывать каждый взнос, будут отобраны каким-либо не вероятностным методом, то есть любым из методов, описанных выше.
Точно так же следует отметить, что отбор проб может быть простым, если он выполняется только один раз; двойной, когда захватываются два образца (второй можно использовать, если первый не дает окончательных результатов); или множественный (он аналогичен двойному, но с более чем двумя образцами).