{"id":29197,"date":"2023-08-25T09:37:03","date_gmt":"2023-08-25T12:37:03","guid":{"rendered":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/one-way-anova-copy\/"},"modified":"2024-12-05T15:49:02","modified_gmt":"2024-12-05T18:49:02","slug":"types-of-sampling","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/atrankos-tipai\/","title":{"rendered":"Kaip pasirinkti tinkamus imties tipus tyrimams atlikti"},"content":{"rendered":"

Imtis yra esminis bet kurio tyrimo projekto aspektas, o pasirinktos imties tipas gali tur\u0117ti didel\u0117s \u012ftakos tyrimo rezultat\u0173 pagr\u012fstumui ir patikimumui. Kadangi yra tiek daug skirting\u0173 imties sudarymo b\u016bd\u0173, gali b\u016bti sud\u0117tinga pasirinkti tinkamiausi\u0105 tyrimo projektui. \u0160io straipsnio tikslas - i\u0161samiai ap\u017evelgti \u012fvairi\u0173 tip\u0173 im\u010di\u0173 sudarymo b\u016bdus, j\u0173 privalumus ir tr\u016bkumus, taip pat veiksnius, \u012f kuriuos reikia atsi\u017evelgti renkantis imties tip\u0105, ir da\u017eniausiai pasitaikan\u010dius sp\u0105stus, kuri\u0173 reikia vengti.<\/p>\n\n\n\n

Kas yra atranka?<\/h2>\n\n\n\n

Imtis - tai procesas, kurio metu i\u0161 didesn\u0117s populiacijos atrenkamas asmen\u0173 ar objekt\u0173 pogrupis, kur\u012f reikia reprezentuoti ir tirti. Ji yra esmin\u0117 daugumos mokslini\u0173 tyrim\u0173 dalis, nes leid\u017eia tyr\u0117jams daryti pagr\u012fstas i\u0161vadas apie vis\u0105 populiacij\u0105 remiantis ma\u017eesne imtimi. Imties atrankos tikslas - gauti reprezentatyvi\u0105 imt\u012f, kuri tiksliai atspind\u0117t\u0173 dominan\u010dios populiacijos charakteristikas. Taikomas atrankos metodas priklauso nuo tyrimo klausimo, populiacijos charakteristik\u0173 ir turim\u0173 i\u0161tekli\u0173.<\/p>\n\n\n\n

Im\u010di\u0173 tipai<\/h2>\n\n\n\n

Imtis - tai procesas, kurio metu i\u0161 didesn\u0117s populiacijos atrenkama reprezentatyvi individ\u0173 ar vienet\u0173 grup\u0117. Dvi pagrindin\u0117s im\u010di\u0173 atrankos r\u016b\u0161ys yra tikimybin\u0117 ir netikimybin\u0117 atranka.<\/p>\n\n\n\n

Tikimybin\u0117 atranka<\/h3>\n\n\n\n

Tikimybinei im\u010diai sudaryti naudojamas atsitiktin\u0117s atrankos metodas, kuriuo u\u017etikrinama, kad kiekvienas populiacijos narys turi vienod\u0105 arba \u017einom\u0105 tikimyb\u0119 b\u016bti atrinktas, tod\u0117l gaunama teisinga ir reprezentatyvi imtis. Yra kelios tikimybin\u0117s atrankos r\u016b\u0161ys, pvz:<\/p>\n\n\n\n

Paprastoji atsitiktin\u0117 atranka<\/h4>\n\n\n\n

Paprastoji atsitiktin\u0117 atranka yra populiarus ir paprastas atrankos metodas statistikoje. Tai rei\u0161kia, kad i\u0161 didesn\u0117s populiacijos atrenkamas individ\u0173 ar element\u0173 pogrupis taip, kad kiekvienas individas ar elementas turi vienod\u0105 galimyb\u0119 patekti \u012f imt\u012f.<\/p>\n\n\n\n

Sistemin\u0117 atranka<\/h4>\n\n\n\n

Sistemin\u0117 atranka - tai metodas, kai dalyviai i\u0161 populiacijos atrenkami reguliariais intervalais. Pavyzd\u017eiui, jei populiacijos dydis yra 100, o norimas imties dydis - 20, \u012f imt\u012f bus atrinktas kas penktas populiacijos narys.<\/p>\n\n\n\n

Stratifikuota atranka<\/h4>\n\n\n\n

Stratifikuota atranka - tai metodas, kai populiacija suskirstoma \u012f atskirus pogrupius arba sluoksnius pagal konkre\u010dias charakteristikas, pavyzd\u017eiui, am\u017ei\u0173 ar lyt\u012f. Tada dalyviai atrenkami i\u0161 kiekvieno sluoksnio proporcingai to sluoksnio dyd\u017eiui populiacijoje.<\/p>\n\n\n\n

Klasterin\u0117 atranka<\/h4>\n\n\n\n

Klasterin\u0117 atranka apima populiacijos suskirstym\u0105 \u012f klasterius arba grupes ir atsitiktin\u0119 imt\u012f i\u0161 \u0161i\u0173 klasteri\u0173. Tada \u012f imt\u012f \u012ftraukiami visi atrinkt\u0173 grupi\u0173 nariai.<\/p>\n\n\n\n

Daugiapakop\u0117 atranka<\/h4>\n\n\n\n

Daugiapakop\u0117 atranka apima \u012fvairi\u0173 atrankos metod\u0173 derin\u012f, kad b\u016bt\u0173 gauta reprezentatyvi imtis. Pavyzd\u017eiui, tyr\u0117jas gali naudoti stratifikuot\u0105 atrank\u0105, kad atrinkt\u0173 klasterius, o tada paprast\u0105 atsitiktin\u0119 atrank\u0105, kad atrinkt\u0173 dalyvius i\u0161 t\u0173 klasteri\u0173.<\/p>\n\n\n\n

Netikimybin\u0117 atranka<\/h3>\n\n\n\n

Netikimybin\u0117 atranka - tai atrankos metodas, kai dalyvi\u0173 atranka grind\u017eiama kitais veiksniais nei tikimyb\u0117. Tai rei\u0161kia, kad kai kurie populiacijos nariai gali b\u016bti labiau tik\u0117tini \u012ftraukti \u012f imt\u012f nei kiti. Yra kelios netikimybin\u0117s atrankos r\u016b\u0161ys, pvz:<\/p>\n\n\n\n

Patogioji atranka<\/h4>\n\n\n\n

Patogioji atranka - tai metodas, kai dalyviai atrenkami atsi\u017evelgiant \u012f tai, ar jie yra lengvai pasiekiami arba prieinami. Pavyzd\u017eiui, tyr\u0117jas gali atrinkti dalyvius i\u0161 klas\u0117s, kurioje jis d\u0117sto, arba i\u0161 internetinio forumo.<\/p>\n\n\n\n

kvotin\u0117 atranka<\/h4>\n\n\n\n

Kvotin\u0117 atranka - tai dalyvi\u0173 atrankos metodas, kuriuo siekiama u\u017etikrinti, kad imtyje b\u016bt\u0173 atstovaujama konkre\u010dioms charakteristikoms, atspindin\u010dioms populiacijos \u012fvairov\u0119. Pavyzd\u017eiui, tyr\u0117jas gali siekti \u012fdarbinti tam tikr\u0105 skai\u010di\u0173 vyr\u0173 ir moter\u0173 arba tam tikr\u0105 skai\u010di\u0173 dalyvi\u0173 i\u0161 skirting\u0173 am\u017eiaus grupi\u0173.<\/p>\n\n\n\n

Vertinamoji atranka<\/h4>\n\n\n\n

Sprend\u017eiamoji atranka apima dalyvi\u0173 atrank\u0105, grind\u017eiam\u0105 tyr\u0117jo vertinimu ar patirtimi. Tai gali b\u016bti tinkama, kai tiriama labai specializuota arba sunkiai pasiekiama populiacija.<\/p>\n\n\n\n

Sniego gni\u016b\u017et\u0117s atranka<\/h4>\n\n\n\n

\"Sniego gni\u016b\u017et\u0117s\" atranka - tai dalyvi\u0173 atrankos metodas, kuris remiasi esam\u0173 dalyvi\u0173 rekomendacijomis. Tai gali b\u016bti naudinga, kai tiriama populiacija, kuri\u0105 sunku tiesiogiai nustatyti arba prie kurios sunku prieiti, pavyzd\u017eiui, narkotik\u0173 vartotojai arba dokument\u0173 neturintys imigrantai.<\/p>\n\n\n\n

Patikrinkite m\u016bs\u0173 turinio dienora\u0161t\u012f apie \"Sniego gni\u016b\u017et\u0117s atranka: Atskleisti galingos tyrim\u0173 priemon\u0117s paslaptis<\/a>“.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n
\n
\"m\u0117gini\u0173
Pagaminta i\u0161 Mind the Graph<\/a><\/em><\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n
\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

\u012evairi\u0173 tip\u0173 pavyzd\u017ei\u0173 privalumai ir tr\u016bkumai<\/h2>\n\n\n\n

Kiekvienas imties tipas turi sav\u0173 privalum\u0173 ir tr\u016bkum\u0173, \u012f kuriuos tyr\u0117jai tur\u0117t\u0173 atsi\u017evelgti rinkdamiesi imties metod\u0105. \u0160tai keletas bendr\u0173j\u0173 \u012fvairi\u0173 tip\u0173 im\u010di\u0173 privalum\u0173 ir tr\u016bkum\u0173:<\/p>\n\n\n\n

Paprastoji atsitiktin\u0117 atranka<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Privalumai: Lengva naudoti ir sudaro reprezentatyvi\u0105 populiacijos imt\u012f.<\/p>\n\n\n\n

Tr\u016bkumai: Viso gyventoj\u0173 s\u0105ra\u0161o sudarymas gali b\u016bti brangus ir u\u017eimti daug laiko.<\/p>\n\n\n\n

Sistemin\u0117 atranka<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Privalumai: \u0160i atranka u\u017eima ma\u017eiau laiko nei paprastoji atsitiktin\u0117 atranka ir gali sudaryti reprezentatyvi\u0105 populiacijos imt\u012f.<\/p>\n\n\n\n

Tr\u016bkumai: Jei populiacija turi periodin\u012f pob\u016bd\u012f, ji gali b\u016bti nereprezentatyvi.<\/p>\n\n\n\n

Stratifikuota atranka<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Privalumai: Tai gali padidinti imties reprezentatyvum\u0105 u\u017etikrinant, kad \u012f j\u0105 bus \u012ftraukti svarb\u016bs pogrupiai.<\/p>\n\n\n\n

Tr\u016bkumai: Gali b\u016bti sunku nustatyti tinkamus sluoksnius ir j\u0173 dyd\u017eius.<\/p>\n\n\n\n

Klasterin\u0117 atranka<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Privalumai: Tai naudinga didel\u0117ms geografi\u0161kai i\u0161sibars\u010diusioms gyventoj\u0173 grup\u0117ms ir gali suma\u017einti s\u0105naudas ir laik\u0105.<\/p>\n\n\n\n

Tr\u016bkumai: Tai gali suma\u017einti imties reprezentatyvum\u0105, jei klasteriai neatspindi populiacijos.<\/p>\n\n\n\n

Daugiapakop\u0117 atranka<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Privalumai: Tai gali b\u016bti naudinga didel\u0117ms geografi\u0161kai i\u0161sibars\u010diusioms gyventoj\u0173 grup\u0117ms, taip pat gali suma\u017einti i\u0161laidas ir sutrumpinti laik\u0105.<\/p>\n\n\n\n

Tr\u016bkumai: Tai gali suma\u017einti imties reprezentatyvum\u0105, jei klasteriai neatspindi populiacijos.<\/p>\n\n\n\n

Patogioji atranka<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Privalumai: Tai lengva ir greita \u012fgyvendinti.<\/p>\n\n\n\n

Tr\u016bkumai: Tai gali sukelti \u0161ali\u0161kum\u0105 ir gali neatspind\u0117ti populiacijos.<\/p>\n\n\n\n

kvotin\u0117 atranka<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Privalumai: Privalumai: j\u012f lengva \u012fgyvendinti ir galima u\u017etikrinti, kad \u012f imt\u012f bus \u012ftraukti svarb\u016bs pogrupiai.<\/p>\n\n\n\n

Tr\u016bkumai: Tai gali sukelti \u0161ali\u0161kum\u0105 ir gali neatspind\u0117ti populiacijos.<\/p>\n\n\n\n

Vertinamoji atranka<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Privalumai: Tai naudinga specializuotoms populiacijoms ir gali b\u016bti efektyvesnis nei kiti metodai.<\/p>\n\n\n\n

Tr\u016bkumai: Tai gali sukelti \u0161ali\u0161kum\u0105 ir gali neatspind\u0117ti populiacijos.<\/p>\n\n\n\n

Sniego gni\u016b\u017et\u0117s atranka<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Privalumai: Tai naudinga sunkiai pasiekiamoms gyventoj\u0173 grup\u0117ms ir gali b\u016bti efektyvesnis nei kiti metodai.<\/p>\n\n\n\n

Tr\u016bkumai: Tai gali sukelti \u0161ali\u0161kum\u0105 ir gali neatspind\u0117ti populiacijos.<\/p>\n\n\n\n

Patikrinkite m\u016bs\u0173 turinio dienora\u0161t\u012f apie \"Sniego gni\u016b\u017et\u0117s atranka: Atskleisti galingos tyrim\u0173 priemon\u0117s paslaptis<\/a>“.<\/p>\n\n\n\n

Veiksniai, \u012f kuriuos reikia atsi\u017evelgti renkantis pavyzd\u017eio tip\u0105<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Imties tipo pasirinkimas yra svarbus tyrimo etapas, kurio metu reikia atsi\u017evelgti \u012f kelet\u0105 veiksni\u0173, kad b\u016bt\u0173 u\u017etikrinta, jog imtis yra reprezentatyvi populiacijai ir kad rezultatai b\u016bt\u0173 pagr\u012fsti ir patikimi.<\/p>\n\n\n\n

Tyrimo klausimas: <\/strong>Tai yra atskaitos ta\u0161kas pasirenkant imties tip\u0105, nes imtis tur\u0117t\u0173 b\u016bti parenkama taip, kad b\u016bt\u0173 galima atsakyti \u012f tyrimo klausim\u0105 ir tikslus. Tyr\u0117jai turi nustatyti, koki\u0105 populiacij\u0105 jie nori tirti, ir parinkti imt\u012f, kuri b\u016bt\u0173 reprezentatyvi tai populiacijai.<\/p>\n\n\n\n

Gyventoj\u0173 skai\u010dius:<\/strong> Svarb\u016bs veiksniai, \u012f kuriuos taip pat reikia atsi\u017evelgti, yra populiacijos dydis ir savyb\u0117s. Didesnei populiacijai gali reik\u0117ti didesn\u0117s imties, o populiacijos charakteristikos gali tur\u0117ti \u012ftakos imties tipui parinkti.<\/p>\n\n\n\n

Imties dydis:<\/strong> Imties dydis tur\u0117t\u0173 b\u016bti pakankamai didelis, kad rezultatai b\u016bt\u0173 patikimi ir pagr\u012fsti. Didesnis imties dydis suma\u017eina paklaid\u0105 ir padidina rezultat\u0173 tikslum\u0105. <\/p>\n\n\n\n

Imties atrankos klaida:<\/strong> Tyr\u0117jai taip pat turi atsi\u017evelgti \u012f galim\u0105 imties paklaid\u0105 ir pasirinkti tok\u012f imties tip\u0105, kuris \u0161i\u0105 paklaid\u0105 suma\u017eint\u0173 iki minimumo. Imties paklaida gali atsirasti, kai imtis neatspindi populiacijos, tod\u0117l rezultatai yra netiksl\u016bs.<\/p>\n\n\n\n

M\u0117gini\u0173 \u0117mimo metodas:<\/strong> <\/em>Taikomas imties sudarymo metodas tur\u0117t\u0173 atitikti imties tip\u0105 ir tyrimo klausim\u0105. Skirtingi imties sudarymo metodai turi skirting\u0173 privalum\u0173 ir tr\u016bkum\u0173, tod\u0117l tyr\u0117jai turi pasirinkti geriausiai j\u0173 poreikius atitinkant\u012f metod\u0105.<\/p>\n\n\n\n

Duomen\u0173 analiz\u0117:<\/strong> <\/em>\u012e \u0161iuos metodus taip pat reik\u0117t\u0173 atsi\u017evelgti renkantis m\u0117ginio tip\u0105. Imties dydis ir atrankos metodas gali tur\u0117ti \u012ftakos duomen\u0173 analiz\u0117s metod\u0173 pasirinkimui, tod\u0117l tyr\u0117jai turi pasirinkti metod\u0105, kuris tinka j\u0173 im\u010diai ir tyrimo klausimui.<\/p>\n\n\n\n

Da\u017eniausiai pasitaikan\u010dios klaidos, kuri\u0173 reikia vengti imant m\u0117ginius<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Siekdami i\u0161vengti keblum\u0173, tyr\u0117jai tur\u0117t\u0173 atid\u017eiai apsvarstyti im\u010di\u0173 atrankos metodus ir stengtis naudoti reprezentatyvias ir ne\u0161ali\u0161kas imtis. Jie taip pat tur\u0117t\u0173 imtis priemoni\u0173, kad suma\u017eint\u0173 imties paklaid\u0105, ir naudoti tinkamus statistinius metodus duomenims analizuoti. Toliau pateikiame da\u017eniausiai pasitaikan\u010dius sp\u0105stus, kuri\u0173 reikia vengti atliekant im\u010di\u0173 atrank\u0105 tyrimuose:<\/p>\n\n\n\n

Atrankos \u0161ali\u0161kumas: <\/strong>\u0160ali\u0161ki rezultatai gali atsirasti, kai imties atrankos metodas arba pati imtis neatspindi tiriamosios populiacijos.<\/p>\n\n\n\n

Imties atrankos klaida:<\/strong> Nat\u016bralu, kad imant imt\u012f atsiranda svyravim\u0173, d\u0117l kuri\u0173 populiacijos parametrai gali b\u016bti netiksliai \u012fvertinti.<\/p>\n\n\n\n

Neatsakymo \u0161ali\u0161kumas:<\/strong> Taip atsitinka, kai kai kurie imties nariai neatsako \u012f apklausos ar tyrimo klausimus, tod\u0117l rezultatai gali b\u016bti \u0161ali\u0161ki.<\/p>\n\n\n\n

Imties r\u0117mo paklaida:<\/strong> Taip atsitinka d\u0117l nei\u0161samios, netikslios ar pasenusios imties sistemos, tod\u0117l atsiranda \u0161ali\u0161kumas. Daugiau apie tai skaitykite m\u016bs\u0173 turinio tinklara\u0161tyje \"Problema, vadinama atrankos \u0161ali\u0161kumu<\/a>“.<\/p>\n\n\n\n

Savanori\u0161ko atsakymo \u0161ali\u0161kumas:<\/strong> <\/em>Dalyviai patys renkasi dalyvauti tyrime, tod\u0117l rezultatai gali b\u016bti neobjektyv\u016bs, nes tie, kurie pasirinko dalyvauti tyrime, gali skirtis nuo t\u0173, kurie jame nedalyvauja.<\/p>\n\n\n\n

Nepakankamas \u0161ali\u0161kumas: <\/strong>Rezultatai gali b\u016bti neobjektyv\u016bs, kai tam tikros populiacijos grup\u0117s n\u0117ra \u012ftrauktos \u012f imt\u012f, o tai vadinama nepakankamos apr\u0117pties \u0161ali\u0161kumu.<\/p>\n\n\n\n

Per didelis apibendrinimas:<\/strong> <\/em>Pla\u010di\u0173 apibendrinim\u0173 darymas yra da\u017ena mokslini\u0173 tyrim\u0173 klaida, kai remiantis nedidele imtimi daromos plataus masto i\u0161vados apie populiacij\u0105, tod\u0117l rezultatai b\u016bna netiksl\u016bs.<\/p>\n\n\n\n

Imties sudarymo metodai kokybini\u0173 tyrim\u0173 srityje<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Kokybiniuose tyrimuose kai kurie \u012fprasti atrankos metodai yra \u0161ie:<\/p>\n\n\n\n

Tikslin\u0117 atranka:<\/strong> Tai dalyvi\u0173 atranka pagal konkre\u010dius kriterijus, susijusius su tyrimo klausimu ar tikslu. Tai gali reik\u0161ti, kad pasirenkami asmenys, turintys tam tikr\u0173 \u017eini\u0173, patirties ar unikali\u0173 po\u017ei\u016bri\u0173.<\/p>\n\n\n\n

Sniego gni\u016b\u017et\u0117s atranka: <\/strong>Pradedama nuo nedidel\u0117s dalyvi\u0173 grup\u0117s, o tada j\u0173 pra\u0161oma nurodyti kitus potencialius dalyvius, atitinkan\u010dius tyrimo kriterijus. \u0160is metodas gali b\u016bti naudingas, kai dominan\u010di\u0105 populiacij\u0105 sunku pasiekti arba kai atsakym\u0173 da\u017enis yra ma\u017eas. Per\u017ei\u016br\u0117kite m\u016bs\u0173 turinio tinklara\u0161t\u012f apie \"Sniego gni\u016b\u017et\u0117s atranka: Atskleisti galingos tyrim\u0173 priemon\u0117s paslaptis<\/a>“.<\/p>\n\n\n\n

Did\u017eiausios variacijos m\u0117gini\u0173 \u0117mimas:<\/strong> Kai siekiama nuodugniai i\u0161tirti rei\u0161kin\u012f ir atskleisti jo sud\u0117tingum\u0105, naudinga pasirinkti dalyvius, kurie apima plat\u0173 su tyrimo klausimu susijusi\u0173 po\u017ei\u016bri\u0173 ar patirties spektr\u0105. Toks po\u017ei\u016bris leid\u017eia tyr\u0117jui apr\u0117pti platesn\u012f \u012f\u017evalg\u0173 spektr\u0105 ir padidinti tyrimo visapusi\u0161kum\u0105.<\/p>\n\n\n\n

Teorin\u0117 atranka: <\/strong>Taikant \u0161\u012f metod\u0105 reikia pasirinkti dalyvius pagal duomen\u0173 rinkimo metu i\u0161ry\u0161k\u0117jan\u010dias temas ar modelius. Jis da\u017eniausiai naudojamas grind\u017eiamosios teorijos tyrimuose, kuri\u0173 tikslas - sukurti teorij\u0105, pagr\u012fst\u0105 duomenimis.<\/p>\n\n\n\n

Patogus m\u0117gini\u0173 \u0117mimas: <\/strong>Patogiosios atrankos b\u016bdu atrenkami dalyviai, kurie yra lengvai pasiekiami arba lengvai pasireng\u0119 dalyvauti tyrime. Tyr\u0117jai \u0161\u012f metod\u0105 da\u017enai naudoja \u017evalgom\u0173j\u0173 tyrim\u0173 metu arba tada, kai laiko ir i\u0161tekli\u0173 nepakanka. Ta\u010diau, jei dalyviai neatspindi dominan\u010dios populiacijos, gali b\u016bti sudaryta neobjektyvi imtis.<\/p>\n\n\n\n

Imties sudarymo metodai kiekybiniuose tyrimuose<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

\u0160tai keletas \u012fprast\u0173 kiekybiniuose tyrimuose naudojam\u0173 atrankos metod\u0173:<\/p>\n\n\n\n

Paprastoji atsitiktin\u0117 atranka: <\/strong>Tai pagrindinis imties sudarymo metodas, kai kiekvienas populiacijos narys turi vienod\u0105 galimyb\u0119 b\u016bti atrinktas \u012f imt\u012f.<\/p>\n\n\n\n

Stratifikuota atsitiktin\u0117 atranka:<\/strong> Siekiant u\u017etikrinti reprezentatyvum\u0105, taikant sluoksnin\u0117s atsitiktin\u0117s atrankos metod\u0105, populiacija pagal tam tikrus kriterijus suskirstoma \u012f sluoksnius arba grupes ir i\u0161 kiekvieno sluoksnio atrenkamos imtys.<\/p>\n\n\n\n

Klasterin\u0117 atranka: <\/strong>Tai metodas, kai atsitiktine tvarka atrenkamos klasteri\u0173 ar grupi\u0173, pavyzd\u017eiui, mokykl\u0173 ar rajon\u0173, imtys, o po to kiekviename atrinktame klasteryje atrenkami asmenys, sudarantys imt\u012f. Per\u017ei\u016br\u0117kite m\u016bs\u0173 turinio tinklara\u0161t\u012f apie \"Klasterin\u0117s analiz\u0117s galimybi\u0173 atskleidimas<\/a>“.<\/p>\n\n\n\n

Sisteminga atranka: <\/strong>Sistemin\u0117 atranka - tai metodas, kai individai i\u0161 populiacijos atrenkami i\u0161 kas n-tojo jos nario, pavyzd\u017eiui, kas de\u0161imto s\u0105ra\u0161o asmens.<\/p>\n\n\n\n

Daugiapakop\u0117 atranka:<\/strong> Atranka atliekama keliais etapais. Pavyzd\u017eiui, tyr\u0117jai gali prad\u0117ti nuo atsitiktin\u0117s valstij\u0173 imties, po to atsitiktin\u0117s t\u0173 valstij\u0173 miest\u0173 imties ir galiausiai atsitiktin\u0117s tuose miestuose esan\u010di\u0173 asmen\u0173 imties.<\/p>\n\n\n\n

Patogus m\u0117gini\u0173 \u0117mimas:<\/strong> <\/em>Tai metodas, kai pasirenkami tyrimo dalyviai, kurie yra lengvai prieinami arba patog\u016bs tyr\u0117jui, pavyzd\u017eiui, mokiniai i\u0161 klas\u0117s.<\/p>\n\n\n\n

kvotin\u0117 atranka:<\/strong> <\/em>Kvot\u0173 atranka - tai metodas, kai imtys atrenkamos remiantis i\u0161 anksto nustatytomis kvotomis arba i\u0161 anksto nustatytais skai\u010diais pagal konkre\u010dius kriterijus, pavyzd\u017eiui, am\u017ei\u0173 ar lyt\u012f.<\/p>\n\n\n\n

200+ i\u0161 anksto paruo\u0161t\u0173 gra\u017ei\u0173 profesionali\u0173 infografikos \u0161ablon\u0173<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Mind the Graph<\/a> platforma yra vertingas \u0161altinis mokslininkams, kurie siekia padidinti savo mokslini\u0173 tyrim\u0173 poveik\u012f ir veiksmingai prane\u0161ti apie savo rezultatus. Viena i\u0161 svarbiausi\u0173 platformos funkcij\u0173 - galimyb\u0117 naudotis daugiau kaip 200 i\u0161 anksto parengt\u0173 gra\u017ei\u0173 profesionali\u0173 infografik\u0173 \u0161ablon\u0173. \u0160i funkcija leid\u017eia mokslininkams lengvai ir efektyviai kurti stulbinan\u010dius vaizdinius savo duomen\u0173 atvaizdus, kurie gali pad\u0117ti patraukti tikslin\u0117s auditorijos d\u0117mes\u012f ir pagerinti bendr\u0105 j\u0173 tyrim\u0173 poveik\u012f.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n
\n
\"\"<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n
<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Norite su\u017einoti, kokie yra m\u0117gini\u0173 \u0117mimo tipai? Ie\u0161kokite toliau! I\u0161samiai susipa\u017einkite su \u012fvairiais duomen\u0173 rinkimo b\u016bdais.<\/p>","protected":false},"author":35,"featured_media":29203,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[959,28],"tags":[],"yoast_head":"\nHow to Choose the Right Types of Sampling for Your Research - Mind the Graph Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Want to know what are the types of sampling? Look no further! Get an in-depth look into the different techniques used in data collection.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/atrankos-tipai\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"lt_LT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"How to Choose the Right Types of Sampling for Your Research\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Want to know what are the types of sampling? Look no further! Get an in-depth look into the different techniques used in data collection.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/atrankos-tipai\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Mind the Graph Blog\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-08-25T12:37:03+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2024-12-05T18:49:02+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/types-of-sampling-blog.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1123\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"612\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Ang\u00e9lica Salom\u00e3o\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:title\" content=\"How to Choose the Right Types of Sampling for Your Research\" \/>\n<meta name=\"twitter:description\" content=\"Want to know what are the types of sampling? Look no further! Get an in-depth look into the different techniques used in data collection.\" \/>\n<meta name=\"twitter:image\" content=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/types-of-sampling-blog.jpg\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Ang\u00e9lica Salom\u00e3o\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. reading time\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"10 minutes\" \/>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"How to Choose the Right Types of Sampling for Your Research - Mind the Graph Blog","description":"Want to know what are the types of sampling? Look no further! Get an in-depth look into the different techniques used in data collection.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/atrankos-tipai\/","og_locale":"lt_LT","og_type":"article","og_title":"How to Choose the Right Types of Sampling for Your Research","og_description":"Want to know what are the types of sampling? Look no further! Get an in-depth look into the different techniques used in data collection.","og_url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/atrankos-tipai\/","og_site_name":"Mind the Graph Blog","article_published_time":"2023-08-25T12:37:03+00:00","article_modified_time":"2024-12-05T18:49:02+00:00","og_image":[{"width":1123,"height":612,"url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/types-of-sampling-blog.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Ang\u00e9lica Salom\u00e3o","twitter_card":"summary_large_image","twitter_title":"How to Choose the Right Types of Sampling for Your Research","twitter_description":"Want to know what are the types of sampling? Look no further! Get an in-depth look into the different techniques used in data collection.","twitter_image":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/types-of-sampling-blog.jpg","twitter_misc":{"Written by":"Ang\u00e9lica Salom\u00e3o","Est. reading time":"10 minutes"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/types-of-sampling\/","url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/types-of-sampling\/","name":"How to Choose the Right Types of Sampling for Your Research - Mind the Graph Blog","isPartOf":{"@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2023-08-25T12:37:03+00:00","dateModified":"2024-12-05T18:49:02+00:00","author":{"@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#\/schema\/person\/542e3620319366708346388407c01c0a"},"description":"Want to know what are the types of sampling? Look no further! Get an in-depth look into the different techniques used in data collection.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/types-of-sampling\/#breadcrumb"},"inLanguage":"lt-LT","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/types-of-sampling\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/types-of-sampling\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"How to Choose the Right Types of Sampling for Your Research"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/","name":"Mind the Graph Blog","description":"Your science can be beautiful!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"lt-LT"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#\/schema\/person\/542e3620319366708346388407c01c0a","name":"Ang\u00e9lica Salom\u00e3o","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"lt-LT","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/a59218eda57fb51e0d7aea836e593cd1?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/a59218eda57fb51e0d7aea836e593cd1?s=96&d=mm&r=g","caption":"Ang\u00e9lica Salom\u00e3o"},"url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/author\/angelica\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29197"}],"collection":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/35"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=29197"}],"version-history":[{"count":9,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29197\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":55771,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29197\/revisions\/55771"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/29203"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=29197"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=29197"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=29197"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}