Rodzaje próbkowania: Sampling Methods with Examples

admin

Co to jest próbkowanie?

Definicja próbkowania: Próbkowanie jest techniką wyboru poszczególnych członków lub podzbioru populacji w celu dokonania na ich podstawie wnioskowania statystycznego i oszacowania cech całej populacji. Różne metody próbkowania są szeroko stosowane przez badaczy w badaniach rynku, dzięki czemu nie muszą oni badać całej populacji, aby zebrać użyteczne informacje. Jest to również metoda wygodna czasowo i efektywna kosztowo, a zatem stanowi podstawę każdego projektu badawczego. Techniki próbkowania mogą być stosowane w badaniach ankietowych oprogramowania do optymalnego wyprowadzania.

Na przykład, jeśli producent leków chciałby badać niepożądane skutki uboczne leku na populacji kraju, to jest prawie niemożliwe, aby przeprowadzić badanie, które obejmuje wszystkich. W takim przypadku badacz wybiera próbę osób z każdej grupy demograficznej, a następnie bada je, co daje mu orientacyjne informacje na temat działania leku.

Wybierz swoich respondentów

Typy doboru próby: metody doboru próby

Próbkowanie w badaniach rynkowych jest dwojakiego rodzaju – probabilistyczne i nieprobabilistyczne. Przyjrzyjmy się bliżej tym dwóm metodom próbkowania.

  1. Próbkowanie prawdopodobieństwa: Próbkowanie prawdopodobieństwa jest techniką próbkowania, gdzie badacz ustawia wybór kilku kryteriów i wybiera członków populacji losowo. Wszyscy członkowie mają równe szanse, aby stać się częścią próbki z tym parametrem wyboru.
  2. Próbkowanie nieprobabilistyczne: W próbkowaniu nieprobabilistycznym, badacz wybiera członków do badań w sposób losowy. Ta metoda próbkowania nie jest stałym lub predefiniowanym procesem selekcji. To sprawia, że trudno jest wszystkim elementom populacji mieć równe szanse na bycie włączonym do próby.

W tym blogu omawiamy różne probabilistyczne i nieprobabilistyczne metody próbkowania, które można wdrożyć w każdym badaniu rynku.

Typy próbkowania prawdopodobieństwa z przykładami:

Próbkowanie prawdopodobieństwa jest techniką próbkowania, w której badacze wybierają próbki z większej populacji za pomocą metody opartej na teorii prawdopodobieństwa. Ta metoda próbkowania uwzględnia każdego członka populacji i tworzy próbki w oparciu o ustalony proces.

Na przykład, w populacji 1000 członków, każdy członek będzie miał 1/1000 szansy bycia wybranym do próbki. Próbkowanie prawdopodobieństwa eliminuje stronniczość w populacji i daje wszystkim członkom uczciwą szansę na włączenie do próby.

Istnieją cztery rodzaje technik próbkowania prawdopodobieństwa:

  • Proste próbkowanie losowe: Jedną z najlepszych technik próbkowania prawdopodobieństwa, która pomaga w oszczędzaniu czasu i zasobów, jest metoda Prostego Próbkowania Losowego. Jest to niezawodna metoda uzyskiwania informacji, gdzie każdy pojedynczy członek populacji jest wybierany losowo, jedynie przez przypadek. Każda osoba ma takie samo prawdopodobieństwo bycia wybranym, aby być częścią próbki.
    Na przykład, w organizacji 500 pracowników, jeśli zespół HR decyduje się na prowadzenie działalności budowania zespołu, jest bardzo prawdopodobne, że będą one wolą wybierając czity z miski. W tym przypadku, każdy z 500 pracowników ma równe szanse na bycie wybranym.
  • Próbkowanie klastrów: Próbkowanie klastrów jest metodą, w której badacze dzielą całą populację na sekcje lub klastry, które reprezentują populację. Klastry są identyfikowane i włączane do próby na podstawie parametrów demograficznych, takich jak wiek, płeć, lokalizacja, itp. To sprawia, że bardzo proste dla twórcy badania, aby wyprowadzić skuteczne wnioskowanie z informacji zwrotnej.
    Na przykład, jeśli rząd Stanów Zjednoczonych chce ocenić liczbę imigrantów żyjących w kontynentalnej części USA, mogą podzielić go na klastry oparte na stanach takich jak Kalifornia, Teksas, Floryda, Massachusetts, Kolorado, Hawaje, itp. Ten sposób prowadzenia badania będzie bardziej efektywny, ponieważ wyniki będą zorganizowane w stanach i zapewnią wnikliwe dane na temat imigracji.
  • Systematyczne pobieranie próbek: Naukowcy używają metody systematycznego próbkowania, aby wybrać przykładowych członków populacji w regularnych odstępach czasu. Wymaga to wyboru punktu startowego dla próbki i wielkości próbki, która może być powtarzana w regularnych odstępach czasu. Ten rodzaj metody próbkowania ma z góry określony zakres, a zatem ta technika próbkowania jest najmniej czasochłonna.
    Na przykład, badacz zamierza zebrać systematyczną próbę 500 osób w populacji 5000. On/ona numeruje każdy element populacji od 1-5000 i wybierze co 10. osobę, która będzie częścią próby (Całkowita populacja / Wielkość próby = 5000/500 = 10).
  • Stratyfikowany losowy dobór próby: Stratyfikowany losowy dobór próby jest metodą, w której badacz dzieli populację na mniejsze grupy, które nie pokrywają się, ale reprezentują całą populację. Podczas pobierania próbek, grupy te mogą być zorganizowane, a następnie wyciągnąć próbkę z każdej grupy oddzielnie.
    Na przykład, badacz chcący przeanalizować cechy ludzi należących do różnych podziałów rocznego dochodu stworzy warstwy (grupy) zgodnie z rocznym dochodem rodziny. Np. poniżej 20 000 USD, 21 000 USD – 30 000 USD, 31 000 USD – 40 000 USD, 41 000 USD – 50 000 USD itd. Robiąc to, badacz wnioskuje o cechach ludzi należących do różnych grup dochodowych. Marketerzy mogą przeanalizować, które grupy dochodowe kierować, a które wyeliminować, aby stworzyć mapę drogową, która przyniesie owocne rezultaty.

Usługi próbkowania prawdopodobieństwa

Istnieje wiele zastosowań próbkowania prawdopodobieństwa:

  • Zmniejszenie błędu próby: Używając metody próbkowania prawdopodobieństwa, błąd w próbie pochodzącej z populacji jest znikomy lub nie istnieje. Wybór próbki głównie przedstawia zrozumienie i wnioskowanie badacza. Próbkowanie prawdopodobieństwa prowadzi do wyższej jakości zbierania danych, ponieważ próbka odpowiednio reprezentuje populację.
  • Zróżnicowana populacja: Kiedy populacja jest ogromna i zróżnicowana, istotne jest, aby mieć odpowiednią reprezentację, aby dane nie były skośne w kierunku jednej demografii. Na przykład, jeśli firma Square chciałaby zrozumieć ludzi, którzy mogliby produkować jej urządzenia do punktów sprzedaży, pomocna będzie ankieta przeprowadzona na próbie osób z różnych branż i środowisk społeczno-ekonomicznych w całych Stanach Zjednoczonych.
  • Tworzenie dokładnej próbki: Probability sampling pomaga badaczom zaplanować i stworzyć dokładną próbę. To pomaga w uzyskaniu dobrze zdefiniowanych danych.

Typy próbkowania nieprobabilistycznego z przykładami

Metoda nieprobabilistyczna jest metodą próbkowania, która obejmuje zbieranie informacji zwrotnych opartych na możliwościach wyboru próbki przez badacza lub statystyka, a nie na ustalonym procesie selekcji. W większości sytuacji wyniki badania przeprowadzonego z użyciem próby nieprobabilistycznej prowadzą do wypaczonych rezultatów, które mogą nie reprezentować pożądanej populacji docelowej. Istnieją jednak sytuacje, takie jak wstępne etapy badań lub ograniczenia kosztów prowadzenia badań, w których próba nieprobabilistyczna będzie bardziej użyteczna niż inne rodzaje prób.

Cztery rodzaje próby nieprobabilistycznej lepiej wyjaśniają cel tej metody doboru próby:

  • Próba wygodna: Ta metoda zależy od łatwości dostępu do tematów, takich jak badanie klientów w centrum handlowym lub przechodniów na ruchliwej ulicy. Jest ona zwykle określana jako wygodny dobór próby, ze względu na łatwość, z jaką badacz może ją przeprowadzić i nawiązać kontakt z badanymi. Badacze nie mają prawie żadnych uprawnień do wyboru elementów próby, a wybór jest dokonywany wyłącznie na podstawie bliskości, a nie reprezentatywności. Ta nieprobabilistyczna metoda doboru próby jest stosowana, gdy istnieją ograniczenia czasowe i kosztowe w zbieraniu informacji zwrotnych. W sytuacjach, gdy istnieją ograniczenia zasobów, takich jak początkowe etapy badań, stosuje się próbkowanie dogodne.
    Na przykład, startupy i organizacje pozarządowe zazwyczaj przeprowadzają próbkowanie dogodne w centrum handlowym, aby rozdać ulotki o nadchodzących wydarzeniach lub promocji sprawy – robią to stojąc przy wejściu do centrum handlowego i rozdając broszury losowo.
  • Próbkowanie oceniające lub celowe: Próbki oceniające lub celowe są tworzone przez dyskrecję badacza. Badacze biorą pod uwagę cel badania, wraz z rozumieniem grupy docelowej. Na przykład, gdy badacze chcą zrozumieć proces myślowy osób zainteresowanych studiowaniem na poziomie magisterskim. Kryterium wyboru będzie: „Czy jesteś zainteresowany zrobieniem magistra w …?”, a ci, którzy odpowiedzą „Nie”, zostaną wykluczeni z próby.
  • Próbkowanie metodą kuli śnieżnej: Snowball sampling jest metodą próbkowania, którą badacze stosują, gdy tematy są trudne do śledzenia. Na przykład, będzie to niezwykle trudne, aby zbadać osoby bez schronienia lub nielegalnych imigrantów. W takich przypadkach, używając teorii kuli śnieżnej, badacze mogą wyśledzić kilka kategorii osób, z którymi przeprowadzają wywiady i uzyskać wyniki. Badacze stosują tę metodę doboru próby również w sytuacjach, gdy temat jest bardzo drażliwy i nie jest otwarcie dyskutowany – na przykład w przypadku badań dotyczących HIV Aids. Niewiele ofiar będzie chętnie odpowiadać na pytania. Mimo to, badacze mogą skontaktować się z osobami, które mogą znać lub wolontariuszami związanymi z daną sprawą, aby nawiązać kontakt z ofiarami i zebrać informacje.
  • Próbkowanie kwotowe: W Quota sampling, wybór członków w tej technice próbkowania dzieje się na podstawie wcześniej ustalonego standardu. W tym przypadku, ponieważ próbka jest tworzona w oparciu o określone atrybuty, utworzona próbka będzie miała te same cechy, które można znaleźć w całej populacji. Jest to szybka metoda zbierania próbek.

Użycia nieprobabilistycznego próbkowania

Nieprobabilistyczne próbkowanie jest używane do następujących celów:

  • Stwórz hipotezę: Badacze używają metody próbkowania bez prawdopodobieństwa, aby stworzyć założenie, gdy ograniczona lub żadna wcześniejsza informacja nie jest dostępna. Ta metoda pomaga w natychmiastowym zwrocie danych i buduje bazę do dalszych badań.
  • Badania eksploracyjne: Naukowcy używają tej techniki próbkowania szeroko podczas prowadzenia badań jakościowych, badań pilotażowych lub badań eksploracyjnych.
  • Ograniczenia budżetowe i czasowe: Metoda nieprobabilistyczna, gdy istnieją ograniczenia budżetowe i czasowe, a niektóre dane wstępne muszą zostać zebrane. Ponieważ projekt ankiety nie jest sztywny, łatwiej jest wybrać respondentów losowo i zlecić im wypełnienie ankiety lub kwestionariusza.

Jak zdecydować o rodzaju doboru próby?

W przypadku każdego badania, istotne jest, aby wybrać metodę doboru próby dokładnie odpowiadającą celom badania. Efektywność doboru próby zależy od różnych czynników. Oto kilka kroków, które wykonują eksperci, aby wybrać najlepszą metodę doboru próby.

  • Zapisz cele badania. Generalnie, musi to być kombinacja kosztów, precyzji lub dokładności.
  • Zidentyfikuj efektywne techniki próbkowania, które mogą potencjalnie osiągnąć cele badawcze.
  • Sprawdź każdą z tych metod i zbadaj, czy pomagają w osiągnięciu celu.
  • Select the method that works best for the research.

Select your respondents

Difference between probability sampling and non-probability sampling methods

We have looked at the different types of sampling methods above and their subtypes. To encapsulate the whole discussion, though, the significant differences between probability sampling methods and non-probability sampling methods are as below:

Probability Sampling Methods Non-Probability Sampling Methods
Definition Probability Sampling is a sampling technique in which samples from a larger population are chosen using a method based on the theory of probability. Non-probability sampling is a sampling technique in which the researcher selects samples based on the researcher’s subjective judgment rather than random selection.
Alternatively Known as Random sampling method. Non-random sampling method
Population selection The population is selected randomly. The population is selected arbitrarily.
Nature The research is conclusive. The research is exploratory.
Sample Since there is a method for deciding the sample, the population demographics are conclusively represented. Since the sampling method is arbitrary, the population demographics representation is almost always skewed.
Time Taken Takes longer to conduct since the research design defines the selection parameters before the market research study begins. This type of sampling method is quick since neither the sample or selection criteria of the sample are undefined.
Results This type of sampling is entirely unbiased and hence the results are unbiased too and conclusive. This type of sampling is entirely biased and hence the results are biased too, rendering the research speculative.
Hypothesis In probability sampling, there is an underlying hypothesis before the study begins and the objective of this method is to prove the hypothesis. In non-probability sampling, the hypothesis is derived after conducting the research study.