Выборка является одним из основных аспектов любого исследовательского проекта, и тип выбранной выборки может оказать существенное влияние на обоснованность и надежность результатов исследования. При наличии большого количества различных методов выборки может возникнуть проблема выбора наиболее подходящего для вашего исследовательского проекта. Цель данной статьи - дать исчерпывающий обзор различных типов выборочных методик, их преимуществ и недостатков, а также факторов, которые необходимо учитывать при выборе типа выборки, и типичных "подводных камней", которых следует избегать.
Что такое выборка?
Выборка - это процесс отбора подмножества людей или предметов из более крупной совокупности для представления и изучения. Она является неотъемлемой частью большинства научных исследований, поскольку позволяет исследователям делать обоснованные выводы о всей совокупности на основе меньшей выборки. Цель выборки - получить репрезентативную выборку, которая точно отражает характеристики интересующей нас совокупности. Используемый метод выборки зависит от вопроса исследования, характеристик совокупности и имеющихся ресурсов.
Виды выборки
Выборка - это процесс отбора репрезентативной группы лиц или единиц из более крупной совокупности. Два основных типа выборки - это вероятностная и не вероятностная выборка.
Выборка вероятностей
Вероятностная выборка использует метод случайного отбора, который гарантирует, что каждый член совокупности имеет равные или известные шансы быть выбранным, что обеспечивает справедливую и репрезентативную выборку. Существует несколько типов вероятностной выборки, в том числе:
Простая случайная выборка
Простая случайная выборка является популярным и простым методом отбора в статистике. Он предполагает отбор подмножества индивидов или элементов из более крупной совокупности таким образом, что каждый индивид или элемент имеет равные шансы быть включенным в выборку.
Систематический отбор проб
Систематическая выборка - это метод отбора участников из совокупности через регулярные промежутки времени. Например, если численность населения составляет 100 человек, а желаемый размер выборки - 20 человек, то для выборки будет отобран каждый пятый член населения.
Стратифицированная выборка
Стратифицированная выборка - это метод, предполагающий разделение населения на отдельные подгруппы или страты по определенным признакам, таким как возраст или пол. Затем из каждой страты отбираются участники пропорционально численности этой страты в популяции.
Кластерная выборка
Кластерная выборка предполагает разбиение совокупности на кластеры или группы и последующий отбор случайной выборки из этих кластеров. Затем все члены отобранных кластеров включаются в выборку.
Многоступенчатый отбор проб
Многоступенчатая выборка включает в себя сочетание различных методов отбора для получения репрезентативной выборки. Например, исследователь может использовать стратифицированную выборку для отбора кластеров, а затем использовать простую случайную выборку для отбора участников из этих кластеров.
Невероятностный отбор
Невероятностная выборка - это метод выборки, при котором отбор участников основан на факторах, отличных от вероятности. Это означает, что вероятность включения в выборку одних членов популяции выше, чем других. Существует несколько видов не вероятностной выборки, в том числе:
Удобная выборка
Удобная выборка - это метод, при котором участники отбираются на основе их легкой доступности или наличия. Например, исследователь может набрать участников на занятиях, которые он ведет, или на интернет-форуме.
Квотная выборка
Квотная выборка - это метод отбора участников, который направлен на обеспечение представленности определенных характеристик в выборке, отражающих разнообразие населения. Например, исследователь может стремиться набрать определенное количество мужчин и женщин или определенное количество участников из разных возрастных групп.
Суждение о выборке
Оценочная выборка предполагает отбор участников на основе суждений или опыта исследователя. Это может быть уместно при исследовании узкоспециализированных или труднодоступных групп населения.
Выборка "снежный ком
Выборка по принципу "снежного кома" - это метод отбора участников, который основывается на рекомендациях от уже существующих участников. Этот метод может быть полезен при исследовании групп населения, которые трудно идентифицировать или получить к ним прямой доступ, например, потребителей наркотиков или иммигрантов без документов.
Ознакомьтесь с нашим контент-блогом о "Выборка "снежный ком": Раскрытие секретов мощного исследовательского инструмента“.
Преимущества и недостатки различных типов образцов
Каждый тип выборки имеет свои преимущества и недостатки, которые исследователи должны учитывать при выборе метода выборки. Вот некоторые общие преимущества и недостатки различных типов выборок:
Простая случайная выборка
Преимущества: Он прост в использовании и позволяет получить репрезентативную выборку населения.
Недостатки: Создание полного списка населения может быть дорогостоящим и трудоемким.
Систематический отбор проб
Преимущества: Он менее трудоемок, чем простая случайная выборка, и позволяет получить репрезентативную выборку из совокупности.
Недостатки: Если совокупность имеет периодический характер, то выборка может оказаться нерепрезентативной.
Стратифицированная выборка
Преимущества: Это может повысить репрезентативность выборки, обеспечив включение в нее важных подгрупп.
Недостатки: Могут возникнуть трудности с определением соответствующих страт и их размеров.
Кластерная выборка
Преимущества: Он полезен для больших групп населения, которые географически разбросаны, и позволяет сократить затраты и время.
Недостатки: Может снизить репрезентативность выборки, если кластеры не являются репрезентативными для совокупности.
Многоступенчатый отбор проб
Преимущества: Он может быть полезен для больших групп населения, которые географически разбросаны, и позволяет сократить затраты и время.
Недостатки: Может снизить репрезентативность выборки, если кластеры не являются репрезентативными для совокупности.
Удобная выборка
Преимущества: Простота и быстрота реализации.
Недостатки: Может вносить предвзятость и быть нерепрезентативным для населения.
Квотная выборка
Преимущества: Он прост в реализации и позволяет обеспечить включение в выборку важных подгрупп.
Недостатки: Может вносить предвзятость и быть нерепрезентативным для населения.
Суждение о выборке
Преимущества: Он полезен для специализированных популяций и может быть более эффективным, чем другие методы.
Недостатки: Может вносить предвзятость и быть нерепрезентативным для населения.
Выборка "снежный ком
Преимущества: Он полезен для труднодоступных групп населения и может быть более эффективным по сравнению с другими методами.
Недостатки: Может вносить предвзятость и быть нерепрезентативным для населения.
Ознакомьтесь с нашим контент-блогом о "Выборка "снежный ком": Раскрытие секретов мощного исследовательского инструмента“.
Факторы, которые необходимо учитывать при выборе типа образца
Выбор типа выборки является важным этапом исследования и предполагает учет нескольких факторов, обеспечивающих репрезентативность выборки по отношению к совокупности, а также достоверность и надежность полученных результатов.
Вопрос исследования: Это является отправной точкой для выбора типа выборки, поскольку выборка должна быть подобрана таким образом, чтобы ответить на вопрос и задачи исследования. Исследователи должны определить, какую популяцию они хотят изучить, и выбрать выборку, которая будет репрезентативной для этой популяции.
Население: Размер и характеристики совокупности также являются важными факторами, которые необходимо учитывать. Большая совокупность может потребовать большего объема выборки, а характеристики совокупности могут повлиять на выбор типа выборки.
Размер выборки: Объем выборки должен быть достаточно большим, чтобы обеспечить надежность и достоверность результатов. Больший объем выборки уменьшает погрешность и повышает точность результатов.
Ошибка выборки: Исследователи также должны учитывать возможность ошибки выборки и выбирать такой тип выборки, который минимизирует эту ошибку. Ошибка выборки может возникнуть, если выборка не является репрезентативной по отношению к совокупности, что приводит к неточным результатам.
Метод отбора проб: Используемый метод выборки должен соответствовать типу выборки и вопросу исследования. Различные методы выборки имеют разные достоинства и недостатки, поэтому исследователям необходимо выбрать метод, который наилучшим образом соответствует их потребностям.
Анализ данных: Эти методы также следует учитывать при выборе типа выборки. Размер выборки и метод выборки могут повлиять на выбор методов анализа данных, поэтому исследователям необходимо выбрать метод, соответствующий их выборке и исследовательскому вопросу.
Основные ошибки, которых следует избегать при отборе проб
Чтобы избежать "подводных камней", исследователи должны тщательно продумать методы выборки и стремиться использовать репрезентативные и непредвзятые выборки. Также следует принять меры по минимизации ошибки выборки и использовать соответствующие статистические методы для анализа данных. Ниже приведены типичные "подводные камни", которых следует избегать при проведении выборочных исследований:
Необъективность отбора: Необъективные результаты могут возникнуть в том случае, если либо метод выборки, либо сама выборка не являются репрезентативными для исследуемой совокупности.
Ошибка выборки: При взятии выборки, естественно, возникает вариация, которая может привести к неточному оцениванию параметров популяции.
Непредвзятость ответа: Это происходит, когда некоторые члены выборки не отвечают на вопросы опроса или исследования, что может внести погрешность в результаты.
Смещенность выборочной совокупности: Это происходит из-за неполноты, неточности или устаревания выборочной совокупности, что приводит к необъективности. Подробнее об этом читайте в нашем контент-блоге "Проблема, называемая смещением выборки“.
Предвзятость добровольного ответа: Участники самостоятельно отбираются для участия в исследовании, что может привести к необъективным результатам, поскольку те, кто решил принять участие в исследовании, могут отличаться от тех, кто в нем не участвует.
Предвзятое отношение к сокрытию: Результаты могут стать необъективными, если определенные группы населения не представлены в выборочной совокупности, что называется ошибкой недостаточного охвата.
Чрезмерное обобщение: Широкие обобщения - распространенная ошибка в исследованиях, когда на основании небольшого объема выборки делаются широкие выводы о популяции, что приводит к неточным результатам.
Методы выборки в качественных исследованиях
В качественных исследованиях распространены такие методы выборки, как:
Целевая выборка: Это отбор участников на основе конкретных критериев, имеющих отношение к вопросу или цели исследования. Это может включать выбор лиц, обладающих особыми знаниями, опытом или уникальными взглядами.
Выборка по принципу "снежного кома": Начинают с небольшой группы участников, а затем просят их направить других потенциальных участников, отвечающих критериям исследования. Этот метод может быть полезен в тех случаях, когда интересующая нас группа населения труднодоступна или имеет низкий процент ответов. Ознакомьтесь с нашим контент-блогом о "Выборка "снежный ком": Раскрытие секретов мощного исследовательского инструмента“.
Выборка максимального отклонения: При стремлении глубоко изучить явление и отразить всю его сложность полезно выбирать участников, представляющих широкий спектр точек зрения или опыта, имеющих отношение к вопросу исследования. Такой подход позволяет исследователю охватить более широкий спектр мнений и повысить полноту исследования.
Теоретическая выборка: Этот метод предполагает отбор участников на основе возникающих тем или моделей, которые появляются в процессе сбора данных. Она широко используется в исследованиях по обоснованной теории, где целью является разработка теории, основанной на данных.
Удобная выборка: Удобная выборка отбирает участников, которые легко доступны или готовы принять участие в исследовании. Исследователи часто используют этот метод при проведении поисковых исследований или в условиях нехватки времени и ресурсов. Однако это может привести к необъективной выборке, если участники не являются репрезентативными для интересующей нас популяции.
Методы выборки в количественных исследованиях
Вот некоторые распространенные методы выборки, используемые в количественных исследованиях:
Простая случайная выборка: Это базовый метод выборки, при котором каждый член совокупности имеет равные шансы быть отобранным в выборку.
Стратифицированная случайная выборка: Для обеспечения репрезентативности метод стратифицированной случайной выборки предполагает разделение совокупности на страты или группы по определенным критериям и выборку из каждой страты.
Кластерная выборка: Это метод, который предполагает отбор случайной выборки кластеров или групп, таких как школы или районы, а затем отбор отдельных лиц в каждом выбранном кластере для формирования выборки. Ознакомьтесь с нашим контент-блогом о "Раскрытие возможностей кластерного анализа“.
Систематическая выборка: Систематическая выборка - это метод отбора индивидов из совокупности путем выбора каждого n-го члена, например, каждого 10-го человека из списка.
Многоступенчатая выборка: При этом выборка осуществляется в несколько этапов. Например, исследователи могут начать с выбора случайной выборки штатов, затем случайной выборки городов в этих штатах и, наконец, случайной выборки индивидуумов в этих городах.
Удобная выборка: Это техника, которая относится к практике отбора участников исследования, легкодоступных или удобных для исследователя, например, отбор студентов из аудитории.
Квотная выборка: Под квотной выборкой понимается метод отбора выборок на основе заранее установленных квот или заранее определенных количеств по определенным критериям, таким как возраст или пол.
200+ готовых красивых шаблонов для профессиональной инфографики
Mind the Graph Платформа представляет собой ценный ресурс для ученых, которые стремятся повысить результативность своих исследований и эффективно донести информацию о полученных результатах. Одной из ключевых особенностей платформы является доступ к более чем 200 готовым красивым шаблонам профессиональной инфографики. Эта возможность позволяет исследователям легко и эффективно создавать потрясающие визуальные представления своих данных, что помогает привлечь внимание целевой аудитории и повысить общую результативность исследований.
Подпишитесь на нашу рассылку
Эксклюзивный высококачественный контент об эффективных визуальных
коммуникация в науке.
Russian 
English 
Chinese 
Czech 
Dutch 
French 
German 
Italian 
Indonesian 
Japanese 
Korean 
Polish 
Portuguese 
Spanish 
Turkish 
Ukrainian 
Swedish 
Romanian 
Bulgarian 
Finnish 
Greek 
Hungarian 
Norwegian 
Danish 
Estonian 
Slovenian 
Lithuanian 
Latvian 
Slovak