Nejzákladnější forma pravděpodobnostního výběru – kde má každý člen populace stejnou šanci být vybrán – se nazývá náhodný výběr. Přečtěte si o čtyřech hlavních metodách náhodného výběru vzorků používaných při sběru dat.
Co je náhodné vzorkování?
Náhodný výběr je metoda sběru a analýzy dat, jejímž cílem je vybrat reprezentativní vzorek respondentů z větší populace. Náhodný výběr je takto pojmenován, protože soubor dat je vybrán náhodným výběrem, kdy každý člen populace má stejnou pravděpodobnost, že bude vybrán. To ji klasifikuje jako pravděpodobnostní metodu vzorkování. Opakem je metoda nepravděpodobnostního výběru, kdy ne všichni členové populace mají stejnou šanci být vybráni. Při správném provedení by měly být výsledky náhodného výběru reprezentativní pro celou populaci. Výzkumníci tyto respondenty studují a poté extrapolují soubor závěrů o celé populaci na základě analýzy dat těch, kteří byli vybráni.
3 Charakteristika náhodného vzorkování
Náhodný výběr se vyznačuje následujícími vlastnostmi:
1. Respondenti jsou náhodně vybíráni z širšího rámce výběru . V náhodném vzorku je pro studium vybrána náhodně vybraná podskupina větší populace. Metodika náhodného výběru se liší. V jednoduchém náhodném vzorku může výzkumník přiřadit číslo každému členu populace a poté použít generátor náhodných čísel nebo tabulku náhodných čísel k výběru respondentů. Telefonní průzkumy často fungují tímto způsobem, přičemž telefonní čísla jsou vybrána náhodně.
2. Výzkumníci používají data ze skupin vzorků k vyvozování závěrů o celé populaci . Statistici obvykle považují strategie náhodného výběru za přesný snímek celkové populace.
3. Velikosti vzorků musí být přizpůsobeny velikosti populace . Aby byla vytvořena vědecky užitečná studie, musí průzkumy velkých populací obsahovat dostatečný počet respondentů, aby byl zajištěn skutečně náhodný a reprezentativní vzorek. Například studie obyvatel New Yorku by vyžadovala výrazně větší velikost vzorku než studie obyvatel Muncie v Indianě.
Používá se pro náhodné vzorkování
Náhodný výběr má nespočet využití jak ve vědě, tak v průzkumu trhu. Některé z jejích projevů zahrnují telefonické průzkumy, politické průzkumy, epidemiologii a sledování nemocí, mapování genofondu a sledování veřejného mínění. Výzkumníci mohou také použít metody náhodného výběru ke sledování akademického výkonu v regionu nebo školní čtvrti.
4 typy náhodného vzorkování
Existují čtyři hlavní typy technik náhodného výběru, které statistici používají.
1. Jednoduchý náhodný výběr: Metoda jednoduchého náhodného výběru vybírá respondenty z rámce vzorku pomocí náhodných technik. Nejběžnější z nich je generování náhodných čísel, kde je každému členu vzorového rámce přiděleno číslo a určitá čísla jsou náhodně vybrána.
2. Systematické vzorkování: Tento typ pravděpodobnostního vzorkování zjednodušuje jednoduchý náhodný výběr pomocí pevných intervalů k výběru respondentů z celé populace. Namísto tabulek náhodných čísel nebo generátorů náhodných čísel by statistik používající systematický náhodný výběr mohl zkoumat každou n-tou osobu v populaci. Mohli například přiřadit číslo každé osobě ve vzorovém rámci, ale vybrat pouze osoby, jejichž čísla končí číslicí pět.
3. Vzorkování shluků : Proces vzorkování shluků začíná rozdělením celkové populace do menších skupin známých jako shluky. Poté je jeden z těchto shluků vybrán pro studium. Klíčem k tomuto typu vzorkování je, že každý z těchto shluků má mít téměř identické charakteristiky. Pokud má například velká společnost sedm hlavních kanceláří, jedna z těchto kanceláří by byla vybrána pro studium a výsledky by byly extrapolovány tak, aby popisovaly společnost jako celek.
4. Stratifikovaný výběr : Stejně jako shlukový výběr, stratifikovaný výběr rozděluje potenciální respondenty do podskupin. Rozdíl je v tom, že ve stratifikovaném výběru jsou tyto skupiny záměrně homogenní. Každý člen vrstvy sdílí společnou vlastnost (jako je pohlaví, mluvený jazyk nebo nejvyšší dosažené vzdělání). A co víc, nemohou spadat do více než jedné vrstvy. Výzkumníci používají stratifikovaný výběr, když dostupný rámec vzorku nemusí být reprezentativní pro celkovou populaci, kterou chtějí studovat. Rozdělením rámce vzorku na homogenní demografické údaje a následným zvážením určitých demografických údajů tak, aby reprezentovaly populaci reálného světa, mohou statistici vytvořit relevantnější a užitečnější soubory dat.
Výhody náhodného vzorkování
Náhodný výběr je považován za zlatý standard pro statistickou analýzu. Má mnohem nižší šanci na výběrovou chybu než nepravděpodobnostní metody vzorkování, jako je například výběrové šetření, kde jsou respondenti vybíráni na základě jejich dostupnosti pro výzkumníka. Tato reprezentativní přesnost je hlavní výhodou náhodného výběru vzorků.
Nevýhody náhodného vzorkování
Hlavní nevýhodou náhodného vzorkování je to, že funguje pouze tehdy, pokud vzorový rámec skutečně reprezentuje celkovou populaci. Respondenti musí být také vybráni náhodně, což může být obtížnější, než se zdá. Aby statistikové skutečně získali reprezentativní náhodný vzorek, musí velmi pečlivě naplánovat svůj dosah a ujistit se, že žádné skupiny nejsou náhodně nadměrně nebo nedostatečně zastoupeny. To může být časově náročné a drahé, a proto se někteří výzkumníci uchylují k pohodlnému vzorkování nebo jiným metodám nepravděpodobnosti vzorkování.