Izlases veidošana ir būtisks jebkura pētniecības projekta aspekts, un izvēlētās izlases veids var būtiski ietekmēt pētījuma rezultātu derīgumu un ticamību. Tā kā ir pieejams tik daudz dažādu izlases veidošanas metožu, var būt sarežģīti izvēlēties vispiemērotāko savam pētniecības projektam. Šā raksta mērķis ir sniegt visaptverošu pārskatu par dažādiem izlases veidiem un to priekšrocībām un trūkumiem, kā arī par faktoriem, kas jāņem vērā, izvēloties izlases veidu, un biežāk sastopamajām kļūdām, no kurām jāizvairās.
Kas ir paraugu ņemšana?
Paraugu ņemšana ir process, kurā no lielākas populācijas tiek atlasīta indivīdu vai vienību apakškopa, ko reprezentēt un pētīt. Tā ir būtiska lielākās daļas pētījumu sastāvdaļa, jo ļauj pētniekiem izdarīt pamatotus secinājumus par visu populāciju, pamatojoties uz mazāku izlasi. Paraugu ņemšanas mērķis ir iegūt reprezentatīvu izlasi, kas precīzi atspoguļo pētāmās populācijas īpašības. Izmantotā izlases metode ir atkarīga no pētījuma jautājuma, populācijas raksturojuma un pieejamajiem resursiem.
Paraugu ņemšanas veidi
Paraugu ņemšana ir process, kurā no lielākas populācijas tiek atlasīta reprezentatīva indivīdu vai vienību grupa. Divi galvenie izlases veidi ir varbūtības izlase un izlase bez varbūtības.
Paraugu ņemšana pēc varbūtības
Varbūtības izlasē izmanto nejaušības metodi, kas nodrošina, ka katram populācijas loceklim ir vienāda vai zināma iespēja tikt izvēlētam, tādējādi nodrošinot taisnīgu un reprezentatīvu izlasi. Pastāv vairāki varbūtības izlases veidi, tostarp:
Vienkāršā izlases veida paraugu ņemšana
Vienkāršā izlases veida izlase ir populāra un vienkārša izlases metode statistikā. Tā ietver indivīdu vai elementu apakškopas atlasi no lielākas populācijas tā, lai katram indivīdam vai elementam būtu vienādas iespējas tikt iekļautam izlasē.
Sistemātiska paraugu ņemšana
Sistemātiskā izlase ir metode, ar kuras palīdzību no populācijas regulāros intervālos atlasa dalībniekus. Piemēram, ja populācijas lielums ir 100 un vēlamais izlases lielums ir 20, izlasē tiks atlasīts katrs piektais populācijas loceklis.
Stratificētā izlase
Stratificēta izlase ir metode, kas paredz iedzīvotāju grupas sadalīšanu atsevišķās apakšgrupās vai stratos, pamatojoties uz konkrētiem raksturlielumiem, piemēram, vecumu vai dzimumu. Pēc tam no katra slāņa atlasa dalībniekus proporcionāli attiecīgā slāņa lielumam populācijā.
Klasteru paraugu ņemšana
Klasteru izlase ietver populācijas sadalīšanu klasteros vai grupās un pēc tam šo klasteru izlases veida izlases veida atlasi. Pēc tam izlasē iekļauj visus atlasīto klasteru locekļus.
Daudzpakāpju paraugu ņemšana
Lai iegūtu reprezentatīvu izlasi, daudzpakāpju izlasē tiek izmantotas dažādas izlases metodes. Piemēram, pētnieks var izmantot stratificētu izlasi, lai atlasītu kopas, un pēc tam, lai atlasītu dalībniekus no šīm kopām, izmantot vienkāršu nejaušo izlasi.
Nelabai ticamības izlases metode
Paraugu atlase bez varbūtības ir izlases metode, kurā dalībnieku atlase ir balstīta uz faktoriem, kas nav varbūtība. Tas nozīmē, ka dažiem populācijas locekļiem var būt lielāka iespēja tikt iekļautiem izlasē nekā citiem. Ir vairāki ar varbūtību nesaistītas izlases veidi, tostarp:
Ērtā izlase
Ērta izlase ir metode, kurā dalībnieki tiek atlasīti, pamatojoties uz to vieglu pieejamību vai sasniedzamību. Piemēram, pētnieks var atlasīt dalībniekus no klases, kuru viņš vada, vai no tiešsaistes foruma.
Kvotu atlase
Kvotas izlase ir dalībnieku atlases metode, kuras mērķis ir nodrošināt konkrētu raksturlielumu pārstāvību izlasē, atspoguļojot populācijas daudzveidību. Piemēram, pētnieks var censties atlasīt noteiktu skaitu vīriešu un sieviešu vai noteiktu skaitu dalībnieku no dažādām vecuma grupām.
Izlases veidošana pēc sprieduma
Spriežot pēc sprieduma, tiek atlasīti dalībnieki, pamatojoties uz pētnieka spriedumu vai pieredzi. Tā var būt piemērota, ja tiek pētīta ļoti specializēta vai grūti sasniedzama iedzīvotāju grupa.
Sniega bumbas parauga ņemšana
"Sniega bumbas" izlase ir dalībnieku atlases metode, kas balstās uz esošo dalībnieku ieteikumiem. Tā var būt noderīga, ja tiek pētīta populācija, kuru ir grūti identificēt vai kurai ir grūti tieši piekļūt, piemēram, narkotiku lietotāji vai imigranti bez dokumentiem.
Pārbaudiet mūsu satura emuāru par ""Sniega bumbas" parauga ņemšana: Vērienīga pētniecības rīka noslēpumu atklāšana“.
Dažādu paraugu veidu priekšrocības un trūkumi
Katram izlases veidam ir savas priekšrocības un trūkumi, kas pētniekiem jāņem vērā, izvēloties izlases metodi. Šeit ir dažas vispārīgas dažādu paraugu veidu priekšrocības un trūkumi:
Vienkāršā izlases veida paraugu ņemšana
Priekšrocības: Tas ir viegli lietojams un nodrošina reprezentatīvu iedzīvotāju izlasi.
Trūkumi: Pilna iedzīvotāju saraksta izveide var būt dārga un laikietilpīga.
Sistemātiska paraugu ņemšana
Priekšrocības: Tā ir mazāk laikietilpīga nekā vienkārša izlases veida izlase un var nodrošināt reprezentatīvu populācijas izlasi.
Trūkumi: Ja populācijai ir periodisks modelis, tā var nenodrošināt reprezentatīvu izlasi.
Stratificētā izlase
Priekšrocības: Tas var palielināt izlases reprezentativitāti, nodrošinot, ka tiek iekļautas svarīgas apakšgrupas.
Trūkumi: Var būt grūti noteikt atbilstošos slāņus un to lielumus.
Klasteru paraugu ņemšana
Priekšrocības: Tas ir noderīgs lielām ģeogrāfiski izkliedētām iedzīvotāju grupām un var samazināt izmaksas un laiku.
Trūkumi: Tas var samazināt izlases reprezentativitāti, ja klasteri nav reprezentatīvi attiecībā pret populāciju.
Daudzpakāpju paraugu ņemšana
Priekšrocības: Tas var būt noderīgs lielām ģeogrāfiski izkliedētām iedzīvotāju grupām un var samazināt izmaksas un laiku.
Trūkumi: Tas var samazināt izlases reprezentativitāti, ja klasteri nav reprezentatīvi attiecībā pret populāciju.
Ērtā izlase
Priekšrocības: Tas ir viegli un ātri īstenojams.
Trūkumi: Tas var radīt neobjektivitāti un var nebūt reprezentatīvs attiecībā uz populāciju.
Kvotu atlase
Priekšrocības: Tas ir viegli īstenojams un var nodrošināt, ka izlasē ir iekļautas svarīgas apakšgrupas.
Trūkumi: Tas var radīt neobjektivitāti un var nebūt reprezentatīvs attiecībā uz populāciju.
Izlases veidošana pēc sprieduma
Priekšrocības: Tas ir noderīgs specializētām iedzīvotāju grupām un var būt efektīvāks nekā citas metodes.
Trūkumi: Tas var radīt neobjektivitāti un var nebūt reprezentatīvs attiecībā uz populāciju.
Sniega bumbas parauga ņemšana
Priekšrocības: Tas ir noderīgs grūti sasniedzamām iedzīvotāju grupām un var būt efektīvāks nekā citas metodes.
Trūkumi: Tas var radīt neobjektivitāti un var nebūt reprezentatīvs attiecībā uz populāciju.
Pārbaudiet mūsu satura emuāru par ""Sniega bumbas" parauga ņemšana: Vērienīga pētniecības rīka noslēpumu atklāšana“.
Faktori, kas jāņem vērā, izvēloties parauga veidu
Izlases veida izvēle ir svarīgs solis pētniecībā, un tā ietver vairāku faktoru apsvēršanu, lai nodrošinātu, ka izlase ir reprezentatīva attiecībā pret populāciju un ka rezultāti ir derīgi un ticami.
Pētījuma jautājums: Tas ir sākumpunkts izlases veida izvēlei, jo izlase jāizvēlas, lai atbildētu uz pētījuma jautājumu un mērķiem. Pētniekiem jānosaka, kādu populāciju viņi vēlas pētīt, un jāizvēlas izlase, kas ir reprezentatīva šai populācijai.
Iedzīvotāju skaits: Svarīgi faktori, kas jāņem vērā, ir arī iedzīvotāju skaits un raksturojums. Lielākai populācijai var būt nepieciešams lielāks izlases lielums, un populācijas raksturojums var ietekmēt izlases veida izvēli.
Parauga lielums: Izlases lielumam jābūt pietiekami lielam, lai nodrošinātu rezultātu ticamību un derīgumu. Lielāks izlases lielums samazina kļūdas robežu un palielina rezultātu precizitāti.
Izlases kļūda: Pētniekiem jāņem vērā arī iespējamā izlases kļūda un jāizvēlas tāds izlases veids, kas šo kļūdu samazina līdz minimumam. Izlases kļūda var rasties, ja izlase nav reprezentatīva attiecībā pret populāciju, kā rezultātā rezultāti ir neprecīzi.
Paraugu ņemšanas metode: Izmantotajai izlases metodei jābūt atbilstošai izlases veidam un pētījuma jautājumam. Dažādām izlases metodēm ir dažādas stiprās un vājās puses, un pētniekiem jāizvēlas metode, kas vislabāk atbilst viņu vajadzībām.
Datu analīze: Šīs metodes arī jāņem vērā, izvēloties parauga veidu. Izlases lielums un izlases metode var ietekmēt datu analīzes metožu izvēli, un pētniekiem jāizvēlas metode, kas ir piemērota viņu izlasei un pētījuma jautājumam.
Paraugu ņemšanas biežākās kļūdas, no kurām jāizvairās
Lai izvairītos no kļūdām, pētniekiem rūpīgi jāapsver izlases metodes un jācenšas izmantot reprezentatīvas un objektīvas izlases. Viņiem arī jāveic pasākumi, lai līdz minimumam samazinātu izlases kļūdas, un jāizmanto atbilstošas statistikas metodes datu analīzei. Šeit ir aprakstītas biežāk sastopamās kļūdas, no kurām jāizvairās, veicot izlases veidošanu pētniecībā:
Atlases neobjektivitāte: Neobjektīvi rezultāti var rasties, ja vai nu izlases metode, vai pati izlase nav reprezentatīva attiecībā uz pētāmo populāciju.
Izlases kļūda: Veicot izlasi, dabiski rodas variācijas, kas var izraisīt populācijas parametru neprecīzu aplēsi.
Neatbildes novirze: Tas notiek tad, ja daži izlases locekļi neatbild uz aptaujas vai pētījuma jautājumiem, un tas var radīt neobjektivitāti rezultātos.
Paraugu atlases rāmja novirze: To izraisa nepilnīga, neprecīza vai novecojusi izlases sistēma, kas rada neobjektivitāti. Vairāk par to lasiet mūsu satura blogā "Problēma, ko sauc par izlases novirzi“.
Brīvprātīgas atbildes novirze: Dalībnieki paši izvēlas piedalīties pētījumā, kas var radīt neobjektīvus rezultātus, jo tie, kuri izvēlas piedalīties, var atšķirties no tiem, kuri nepiedalās.
Nepilnīga slēpšanas aizspriedumainība: Rezultāti var kļūt neobjektīvi, ja atsevišķas iedzīvotāju grupas nav pārstāvētas izlases sistēmā, ko dēvē par nepietiekamas aptveršanas neobjektivitāti.
Pārmērīga vispārināšana: Plašu vispārinājumu izdarīšana ir bieži sastopama kļūda pētījumos, kad, pamatojoties uz nelielu izlases apjomu, tiek izdarīti visaptveroši secinājumi par populāciju, kā rezultātā rezultāti ir neprecīzi.
Paraugu ņemšanas metodes kvalitatīvajos pētījumos
Kvalitatīvajos pētījumos dažas izplatītākās izlases metodes ir šādas:
Mērķtiecīga izlase: Tā ir dalībnieku atlase, pamatojoties uz konkrētiem kritērijiem, kas attiecas uz pētījuma jautājumu vai mērķi. Tas var ietvert tādu personu izvēli, kurām ir īpašas zināšanas, pieredze vai unikāls skatījums.
Sniega bumbas parauga ņemšana: Sāk ar nelielu dalībnieku grupu un pēc tam lūdz viņus norīkot citus potenciālos dalībniekus, kas atbilst pētījuma kritērijiem. Šis paņēmiens var būt noderīgs, ja interesējošo iedzīvotāju grupu ir grūti sasniegt vai tai ir zems atbilžu īpatsvars. Pārbaudiet mūsu satura blogu par ""Sniega bumbas" parauga ņemšana: Vērienīga pētniecības rīka noslēpumu atklāšana“.
Maksimālās variācijas paraugu ņemšana: Ja mērķis ir padziļināti izpētīt kādu parādību un atspoguļot tās sarežģītību, ir lietderīgi izvēlēties dalībniekus, kas aptver plašu ar pētījuma jautājumu saistīto perspektīvu vai pieredzes spektru. Šāda pieeja ļauj pētniekam aptvert plašāku ieskatu klāstu un uzlabot pētījuma vispusību.
Teorētiskā paraugu ņemšana: Šī metode prasa izvēlēties dalībniekus, pamatojoties uz datu vākšanas laikā izkristalizējušajām tēmām vai modeļiem. To parasti izmanto pamatotās teorijas pētījumos, kuru mērķis ir izstrādāt teoriju, kas sakņojas datos.
Ērta paraugu ņemšana: Ērtā izlasē izvēlas dalībniekus, kuri ir viegli pieejami vai viegli pieejami, lai piedalītos pētījumā. Pētnieki bieži izmanto šo metodi izpētes pētījumos vai gadījumos, kad laiks un resursi ir ierobežoti. Tomēr tā var radīt neobjektīvu izlasi, ja dalībnieki nav reprezentatīvi pārstāvoši interesējošo populāciju.
Paraugu ņemšanas metodes kvantitatīvajos pētījumos
Šeit ir daži parasti kvantitatīvajos pētījumos izmantotie atlases paņēmieni:
Vienkāršā izlases veida izlase: Tā ir pamata izlases metode, kurā katram populācijas loceklim ir vienādas iespējas tikt atlasītam izlasē.
Stratificēta izlases veida izlases veida pārbaude: Lai nodrošinātu reprezentativitāti, stratificētās nejaušās izlases metode ietver populācijas sadalīšanu stratos vai grupās, pamatojoties uz noteiktiem kritērijiem, un paraugu atlasi no katra strata.
Klasteru paraugu ņemšana: Tā ir metode, kas ietver nejaušas izlases veidā atlasītu klasteru vai grupu, piemēram, skolu vai apkaimju, atlasi un pēc tam indivīdu atlasi katrā atlasītajā klasterī, lai veidotu izlasi. Pārbaudiet mūsu satura emuāru par "Klasteru analīzes iespēju atklāšana“.
Sistemātiska paraugu ņemšana: Sistemātiskā izlase ir metode, ar kuras palīdzību atlasa indivīdus no populācijas, izvēloties katru n-to locekli, piemēram, katru desmito personu sarakstā.
Daudzpakāpju paraugu ņemšana: Tas atlasa paraugus vairākos posmos. Piemēram, pētnieki varētu sākt ar nejaušas izlases veida izlases veida izvēli no štatiem, pēc tam - no šo štatu pilsētu izlases veida izlases veida izlases veida izlases veida izlases veida izlases veida izlases veida izlases veida izlases veida izlases veida izlases veida izlases veida izlases veida izlases veida izlases veida izlases veida izlases veida izlases veida izlases veida izlases veida izlases veida izlases veida izlases veida izlases veida izlases veidā.
Ērta paraugu ņemšana: Tas ir paņēmiens, kas attiecas uz pētījuma dalībnieku atlasi, kuri ir viegli pieejami vai ērti pētniekam, piemēram, skolēnu atlase no klases.
Kvotu atlase: Kvotu izlase ir metode, ar kuru atlasi veic, pamatojoties uz iepriekš noteiktām kvotām vai iepriekš noteiktiem skaitļiem pēc konkrētiem kritērijiem, piemēram, vecuma vai dzimuma.
200+ iepriekš sagatavotas skaistas veidnes profesionālām infografikām
Mind the Graph platforma ir vērtīgs resurss zinātniekiem, kuri vēlas uzlabot savu pētījumu ietekmi un efektīvi informēt par saviem atklājumiem. Viena no platformas galvenajām funkcijām ir piekļuve vairāk nekā 200 jau gatavām, skaistām veidnēm profesionālām infografikām. Šī funkcija ļauj pētniekiem viegli un efektīvi izveidot satriecošus savu datu vizuālus attēlojumus, kas var palīdzēt piesaistīt mērķauditorijas uzmanību un uzlabot pētījuma vispārējo ietekmi.
Abonēt mūsu biļetenu
Ekskluzīvs augstas kvalitātes saturs par efektīvu vizuālo
komunikācija zinātnē.
Latvian 
English 
Chinese 
Czech 
Dutch 
French 
German 
Italian 
Indonesian 
Japanese 
Korean 
Polish 
Portuguese 
Russian 
Spanish 
Turkish 
Ukrainian 
Swedish 
Romanian 
Bulgarian 
Finnish 
Greek 
Hungarian 
Norwegian 
Danish 
Estonian 
Slovenian 
Lithuanian 
Slovak