Die wichtigsten Arten der Forschungsabtastung



Die Arten von Forschungsstichproben Sie werden in zwei große Gruppen unterteilt: probabilistische Stichproben und nicht probabilistische Stichproben.

Zu den Methoden der probabilistischen Stichprobe gehören: systematische Zufallsauswahl, einfache Zufallsauswahl, zufällige Stichprobenziehung nach Clustern oder Gebieten und geschichtete Zufallsauswahl.

Auf der anderen Seite umfassen nicht probabilistische Techniken Convenience-Sampling, Quoten-Sampling, zufällige Sampling, diskretionäre Sampling und Schneeball-Technik.

In der Forschung ist eine Stichprobe eine endliche Menge der Bevölkerung, deren Eigenschaften mit dem Ziel untersucht werden, Informationen von der Gruppe zu erhalten, zu der sie gehören (Webster, 1985). Obwohl die Stichprobe klein ist, bildet sie eine repräsentative Gruppe des Ganzen.

In diesem Sinne ist die Stichprobe die Handlung, der Prozess und die Technik, die die Auswahl geeigneter Personen beinhaltet, die die von einer Untersuchung angegebenen Parameter einhalten und einen repräsentativen Teil der untersuchten Population darstellen.

Arten der wichtigsten Forschungsproben

1- Probabilistische Stichproben

Probabilistisches Sampling, auch Zufallsstichprobe genannt, ist das Auswahlverfahren, bei dem für jede Person einer Population die gleiche Wahrscheinlichkeit (die größer als 0 ist) ausgewählt wird, um Teil der Stichprobe zu sein. Bei dieser Art der Probenahme kann die Wahrscheinlichkeit der Auswahl genau bestimmt werden.

Merkmale der probabilistischen Stichprobe

  • Die Wahrscheinlichkeit der Auswahl ist bekannt.
  • Es garantiert nicht die Repräsentation für alle Merkmale, die Sie in der Forschung studieren möchten.
  • Es basiert auf statistischen Prinzipien.

Arten der probabilistischen Stichprobe

Einfache Zufallsauswahl
  • Es ist die gebräuchlichste der Stichprobenmethoden.
  • Es kann angewendet werden, wenn die Population klein, homogen und für den Forscher verfügbar ist.
  • Alle Mitglieder der Bevölkerung haben die gleiche Wahrscheinlichkeit, ausgewählt zu werden.
  • Zur Auswahl der einfachen Zufallsstichprobe werden lotterieähnliche Methoden, Zufallszahlengeneratoren verwendet oder Namen aus einer Schüssel extrahiert, in der alle Individuen der Bevölkerung vertreten sind.
Vorteile
  • Es ist einfach, Schätzungen mit dieser Art von Stichproben zu berechnen.
Nachteile
  • Es kann nicht angewendet werden, wenn die Bevölkerung sehr groß ist.
  • Minderheitsgruppen, die für den Forscher von Interesse sind, können in der einfachen Zufallsstichprobe nicht ausreichend vertreten sein.
Beispiel

In einer Schule gibt es 100 Studenten, von denen eine Probe von 10 Personen extrahiert werden soll. Zunächst werden die Schüler von 1 bis 100 aufgeführt und anschließend wird eine Lotterie durchgeführt, um die 20 ausgewählten Personen zu ermitteln.

Es sollte beachtet werden, dass in diesem Fall die Wahrscheinlichkeit bekannt ist, dass jeder Student eine Wahrscheinlichkeit von 1/10 hat, ausgewählt zu werden.

Systematische Stichprobenziehung
  • Es hängt von der Organisation der Bevölkerung ab, in einem bestimmten Muster zu studieren, zum Beispiel einer Liste.
  • Das erste Element wird zufällig ausgewählt. Es ist wichtig zu betonen, dass das ursprüngliche Element nicht das sein sollte, was die Liste anführt. Anschließend werden die anderen Elemente der Stichprobe systematisch unter Berücksichtigung eines bestimmten Logarithmus ausgewählt.
  • Jedes Element hat dieselbe Auswahlwahrscheinlichkeit.
  • Ein Beispiel für eine systematische Zufallsstichprobe ist das Telefonverzeichnis und die Auswahl jedes zehnten Namens in der Liste.
Vorteile
  • Der Auswahlprozess ist relativ einfach.
  • Die Stichprobe wird gleichmäßig auf die Bevölkerung verteilt.
  • Die erhaltene Probe ist repräsentativ.
Nachteile
  • Die Auswahl der Stichprobe ist voreingenommen, da die Reihenfolge der Elemente der Liste so manipuliert werden kann, dass sie auf die Bedürfnisse des Forschers eingeht.
Geschichtete Zufallsauswahl
  • Die Mitglieder der Bevölkerung sind in sich gegenseitig ausschließenden Kategorien oder Schichten organisiert. Jede Schicht wird einem individuellen Probenahmeprozess unterzogen.
  • Es ist ideal, wenn der Forscher möchte, dass die Stichprobe repräsentativ für alle Parameter der Forschung ist, die durchgeführt wird.
  • Einheiten innerhalb derselben Schicht haben dieselbe Wahrscheinlichkeit, ausgewählt zu werden.
  • Es basiert auf zwei Grundprinzipien: Stratifikation und Affixation.
  • Schichtung bezieht sich auf den Prozess der Bildung von Schichten. Dieser Prozess muss die Homogenität innerhalb der Elemente einer Schicht und die Heterogenität zwischen einer Schicht und der anderen gewährleisten.
  • Affixation bezieht sich auf die gerechte Verteilung der Stichprobe auf alle Schichten. Es kann durch drei Prozesse erreicht werden:

- Die gleiche Anheftung, bei der die gleiche Anzahl von Individuen in jeder Schicht ausgewählt wird, so dass sie einen Teil der Probe bilden.

- Die proportionale Zuteilung, bei der Elemente jeder Schicht unter Berücksichtigung ihrer Größe ausgewählt werden. Die Schichten mit größerer Menge werden eine größere Repräsentation von Individuen haben.

- Die Neyman-Affixation, bei der die Auswahl der Probe unter Berücksichtigung der Streuung der Schichten erfolgt.

Vorteile
  • Es garantiert eine proportionale Vertretung innerhalb jeder Schicht.
  • Es garantiert die Repräsentation von Untergruppen von Interesse für den Forscher im Gegensatz zu einfachen Stichproben.
  • Da jede Schicht als separate Population betrachtet wird, können Stichprobenmethoden verwendet werden, die auf die individuellen Merkmale jeder Untergruppe ansprechen.
Nachteile
  • Es erfordert mehr Arbeit, da Proben für jede der Untergruppen vorbereitet werden müssen.
  • Wenn die Stratifikationskriterien nicht spezifisch genug sind, kann ein Individuum zu zwei Schichten gleichzeitig gehören.
  • Die Schichtung kann vom Forscher manipuliert werden.
Stichprobenauswahl durch Konglomerate oder Flächen
  • Die Bevölkerung ist in Konglomerate oder Gebiete unterteilt. Im Allgemeinen ist der geographische Ort das Kriterium, das berücksichtigt wird, um diese Teilung zu bewirken.
  • Die für die Stichproben ausgewählten Einheiten sind Gruppen und keine Einzelpersonen.
  • Konglomerate bestehen aus Individuen mit unterschiedlichen Eigenschaften. Je heterogener die inneren Elemente eines Konglomerats sind, desto besser werden die erzielten Ergebnisse sein.
  • Es ist eine Art von Stichproben, die zwei Phasen hat:

- In der ersten Phase werden die zu untersuchenden Bereiche ausgewählt.

- In der zweiten Phase werden Elemente innerhalb dieser Bereiche ausgewählt.

Vorteile
  • Es erlaubt, zahlreiche Populationen zu untersuchen.
  • Es ermöglicht die Untersuchung von Populationen, die in einer großen geografischen Region verteilt sind.
  • Es kann die Forschungskosten senken, da es das Studium von Gruppen und nicht von Einzelpersonen ermöglicht.
Nachteile
  • Es kann nicht angewendet werden, wenn sich die Konglomerate voneinander unterscheiden.
  • Um repräsentative Proben zu erhalten, müssen Elemente aus den Konglomeraten des gesamten untersuchten geografischen Gebiets entnommen werden. Dafür ist es notwendig sich zu bewegen; Obwohl diese Art der Probenahme die Kosten für die Anwendung von Erhebungen auf Einzelpersonen verringert, erhöht sie diese im Hinblick auf den Transport.
Unterschiede zwischen geschichteten Stichproben und Stichprobenverfahren durch Konglomerate
  • Bei der sta- tisierten Stichprobe wird die Bevölkerung in Ausschlussgruppen unterteilt, z. B. Geschlecht, Alter ua. Bei der Stichprobenauswahl durch Konglomerate wird die Bevölkerung in Gruppen unterteilt, die verglichen werden können, zum Beispiel: Familien, Schulen, Städte, unter anderem.
  • Die Schichtung hat eine geringe Fehlerspanne, während in den Konglomeraten die Fehlermarge größer ist.
  • Alle Schichten haben eine Repräsentation innerhalb der geschichteten Stichprobe, während nicht alle Gruppen innerhalb der Stichprobe durch Cluster repräsentiert werden.
  • Bei der geschichteten Probenahme werden bessere Ergebnisse erzielt, wenn die Elemente innerhalb der Schichten homogen sind. Auf der anderen Seite werden bei der Stichprobenauswahl von Konglomeraten bessere Ergebnisse erzielt, wenn die Elemente, aus denen die Gruppen bestehen, heterogen sind.

2- Nicht probabilistische Stichproben

Nicht-probabilistische oder nicht-zufällige Probenahme bezieht sich auf jedes Verfahren zum Erhalten von Proben, in denen Individuen ausgewählt werden, unter anderem unter Berücksichtigung der Kriterien des Forschers, des geographischen Ortes und der Populationsverfügbarkeit.

Es ist keine Art von wissenschaftlichen Stichproben, es wird normalerweise in sozialen Untersuchungen verwendet.

Merkmale der nicht probabilistischen Stichprobe

  • Einige Individuen der Bevölkerung haben keine Möglichkeit, ausgewählt zu werden.
  • Die Wahrscheinlichkeit der Auswahl kann im Gegensatz zur probabilistischen Stichprobe nicht bestimmt werden.
  • Es basiert auf der Auswahl der Stichprobe unter Berücksichtigung von Kriterien wie Interesse für den Forscher.
  • Die Ergebnisse einer nicht zufälligen Stichprobe sind hinsichtlich der Wahrscheinlichkeit nicht zuverlässig und sind weniger genau als probabilistische Stichproben.
  • Es ist weniger teuer als probabilistische Stichproben.
  • Sie können Fehler machen, da es eine subjektive Methode ist.

Arten von nicht probabilistischen Stichproben

Sampling in Raten
  • Die Bevölkerung ist in Ausschlussgruppen unterteilt, wie dies bei der geschichteten Zufallsauswahl der Fall ist.
  • Anschließend kommt der nicht probabilistische Teil dieser Stichprobe ins Spiel. Die Personen innerhalb der Untergruppen werden unter Berücksichtigung des Urteils des Prüfers und ihrer Interessen ausgewählt.
  • Die Auswahl der Stichprobe ist nicht zufällig und zeigt Befangenheit oder Vorurteil.
Probenahme für Bequemlichkeit
  • Die Stichprobe wird aus dem Populationsteil ausgewählt, der am bequemsten ist. Diese Bequemlichkeit kann durch mehrere Aspekte bestimmt werden: geographische Nähe, Vertrautheit mit den Elementen der Probe, die Verfügbarkeit der Elemente der Probe, unter anderem.
  • Die Auswahl der Stichprobe hängt nicht von den Bedürfnissen der Untersuchung ab.
  • Der Forscher kann keine Verallgemeinerungen über die Population mit den Ergebnissen, die durch eine Convenience-Probe erhalten wurden, machen, da dies nicht repräsentativ ist.
  • Diese Art der Probenahme ist für diejenigen von Vorteil, die experimentelle Studien oder Pilotversuche durchführen möchten.
Diskretion oder Probeentnahme
  • Der Forscher wählt die Personen aus, die er nach seinen Kriterien am geeignetsten für seine Forschung hält.
  • Normalerweise sind es reduzierte Proben.
Sampling von Schneeball oder durch Empfehlungen
  • Eine kleine Anzahl von Personen wird ausgewählt, um die Studie durchzuführen. Diese Personen erfüllen die Kriterien für die Forschung, die durchgeführt werden soll.
  • Anschließend werden diese Personen gebeten, neue Personen einzuladen, die ihrer Meinung nach die erforderlichen Kriterien erfüllen, und so weiter.
  • Die Probe wächst beträchtlich dank des Überweisungssystems, das einem Schneeball ähnelt, der einen Hügel hinunterrollt (daher der Name).
  • Diese Methode eignet sich zur Gewinnung von Proben aus schwer zugänglichen Populationen. Zum Beispiel, wenn eine Studie über Drogenabhängige durchgeführt wird, ist es sehr unwahrscheinlich, dass es Listen von Menschen mit dieser Bedingung gibt. Also, ist es am besten, eine Person zu kontaktieren, die die angeforderte Eigenschaft erfüllt und es mehr Personen bringen lassen.
  • Die mit dieser Methode erhaltenen Proben sind nicht repräsentativ.
Kausale oder zufällige Probenahme
  • Die Personen werden ausgewählt, ohne ein vorheriges Urteil zu berücksichtigen.
  • Es ähnelt dem Convenience-Sampling, da Individuen aus der Bevölkerung, die verfügbar sind, genommen werden.

Referenzen

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