I statistikk er et utvalg en delmengde av en befolkning som brukes til å representere hele gruppen som helhet. Når du gjør forskning, er det ofte upraktisk å undersøke hvert medlem av en bestemt befolkning fordi det rene antallet mennesker bare er for stort. For å få konklusjoner om egenskapene til en befolkning, kan forskere bruke en tilfeldig prøve .
Hvorfor bruker forskere prøver?
Når man undersøker et aspekt av menneskets sinn eller atferd , kan forskere ganske enkelt ikke samle data fra hvert enkelt individ i de fleste tilfeller. I stedet velger de en mindre utvalg av individer som representerer den større gruppen. Hvis prøven er virkelig representativ for befolkningen i spørsmålet, kan forskerne da ta sine resultater og generalisere dem til den større gruppen.
Typer av prøvetaking
I psykologisk forskning og andre typer sosial forskning er eksperimenter vanligvis avhengig av noen få forskjellige prøvetakingsmetoder.
1. Sannsynlighetsprøving
Sannsynlighetsprøvetaking betyr at hver enkelt person i en befolkning står og har samme mulighet for å bli valgt. Fordi sannsynlighetstesting involverer tilfeldig utvalg, sikrer det at forskjellig delmengde av befolkningen har like stor sjanse for å være representert i prøven. Dette gjør sannsynlighetsprøvene mer representative, og forskere kan bedre generalisere sine resultater til gruppen som helhet.
Det er noen forskjellige typer sannsynlighetstaking:
- Enkelt tilfeldig prøvetaking er, som navnet antyder, den enkleste typen sannsynlighetstesting. Forskere tar hver enkelt person i en befolkning og velger tilfeldig utvalg, ofte ved hjelp av en hvilken som helst type dataprogram eller tilfeldig talegenerator.
- Stratified random sampling innebærer å separere befolkningen i undergrupper og deretter ta en enkel tilfeldig prøve fra hver av disse undergruppene. For eksempel kan en forskning dele folket opp i undergrupper basert på rase, kjønn eller alder, og ta deretter et enkelt tilfeldig utvalg av hver av disse gruppene. Stratifisert tilfeldig prøvetaking gir ofte større statistisk nøyaktighet enn enkel tilfeldig prøvetaking og bidrar til å sikre at enkelte grupper er nøyaktig representert i prøven.
- Clusterprøvetaking innebærer å dele en befolkning i mindre klynger, ofte basert på geografisk plassering eller grenser. En tilfeldig utvalg av disse klyngene blir deretter valgt, og alle fagene innenfor klyngen måles. For eksempel, tenk at du prøver å gjøre en undersøkelse på skolens oppdragsgivere i din stat. Innsamling av data fra hver enkelt skoleprinsipp ville være kostnadseffektiv og tidkrevende. Ved å bruke en klyngeprøvemetode velger du tilfeldigvis fem fylker fra staten og samler deretter data fra hvert fag i hvert av de fem fylkene.
2. Prøveproblemer
Ikke-sannsynlig prøvetaking innebærer derimot å velge deltakerne ved hjelp av metoder som ikke gir hver enkelt person i en befolkning en like sjanse til å bli valgt.
Et problem med denne typen prøve er at frivillige kan være forskjellige på enkelte variabler enn ikke-frivillige, noe som kan gjøre det vanskelig å generalisere resultatene til hele befolkningen.
Det er også et par forskjellige typer ikke-troverdighetsprøver:
- Convenience prøvetaking innebærer å bruke deltakerne i en studie fordi de er praktiske og tilgjengelige. Hvis du har alle frivillig til en psykologi studie gjennomført ved universitetets psykologi avdeling, så har du deltatt i en studie som stod på et praktisk prøve. Studier som er avhengige av å spørre om frivillige eller ved å bruke kliniske prøver som er tilgjengelige for forskeren, er også eksempler på bekvemmelighetsprøver.
- Purposive prøvetaking innebærer å søke ut enkeltpersoner som oppfyller visse kriterier. For eksempel kan markedsførere være interessert i å lære hvordan deres produkter oppfattes av kvinner i alderen 18 og 35 år. De kan ansette et markedsundersøkelsesfirma for å gjennomføre telefonintervjuer som med vilje oppsøker og intervjuer kvinner som oppfyller alderskriteriene.
- Kvoteprøving innebærer bevisst prøvetaking av en bestemt andel av en undergruppe innenfor en befolkning. For eksempel kan politiske meningsmålinger være interessert i å forske på meninger fra en befolkning på et bestemt politisk problem. Hvis de bruker enkle tilfeldige prøvetakelser, kan de kanskje savne visse delgrupper av befolkningen ved en tilfeldighet. I stedet oppretter de kriterier som en viss prosentandel av prøven må inkludere disse undergruppene. Mens den resulterende prøven kanskje ikke er representativ for de faktiske proporsjonene som finnes i befolkningen, har en kvote sikret at disse mindre undergruppene er representert.
Lær mer om noen av måtene som sannsynlighet og ikke-troverdighetsprøver er forskjellige.
Prøvetaking feil
Fordi prøvetaking naturlig ikke kan inkludere hvert enkelt individ i en befolkning, kan feil oppstå. Forskjeller mellom det som er tilstede i en befolkning og det som er til stede i en prøve, kalles prøvetakingsfeil .
Mens det er umulig å vite nøyaktig hvor stor forskjellen mellom befolkningen og prøven kan være, kan forskerne statistisk estimere størrelsen på prøvetakingsfeilene. I politiske meningsmålinger kan du for eksempel ofte høre om feilmarginen uttrykt av visse konfidensnivåer.
Generelt, jo større er prøven, desto mindre er feilnivået. Dette skyldes ganske enkelt at når prøven blir nærmere å nå størrelsen på den totale befolkningen, er det mer sannsynlig at man nøyaktig fanger alle egenskapene til befolkningen. Den eneste måten å fullstendig eliminere prøvetakingsfeil er å samle inn data fra hele befolkningen, som ofte bare er for kostnadskrevende og tidkrevende. Prøvetakingsfeil kan imidlertid minimeres ved å bruke randomisert sannsynlighetstest og en stor prøvestørrelse.
referanser:
Goodwin, CJ (2010). Forskning i psykologi: Metoder og design. Hoboken, NJ: John Wiley og Sons.
Nicholas, L. (2008). Introduksjon til psykologi. UCT Press: Cape Town.