Ano ang iba't ibang mga pamamaraan ng sampling?

Mayroong isang hanay ng iba't ibang mga pamamaraan ng pag -sampling na ginamit kapag pumipili ng isang panel ng pagsubok para sa pananaliksik.Ang pananaliksik na ito ay maaaring kasangkot sa pagsubok alinman sa isang teorya o isang tiyak na produkto, na nagsasagawa ng isang poll ng opinyon, o anumang iba pang pananaliksik na naglalayong masakop ang isang partikular na grupo sa kabuuan nito.Ang pangkat na ito ay kilala bilang populasyon, kahit na maaari itong kasangkot sa anumang uri ng pangkat, hindi lamang ang mga mamamayan ng isang bansa.kasangkot.Ito ay kilala bilang isang pag -aaral ng census.Sa karamihan ng mga populasyon, tulad ng lahat sa Tsina na may edad na 65 o higit pa, imposible na tanungin o subukan ang lahat, kaya dapat mapili ang isang sample na grupo.Ang iba't ibang mga paraan ng pagpili ng mga kalahok na ito ay kilala bilang mga pamamaraan ng sampling.Sa isang pamamaraan ng pag -sampling ng posibilidad, ang bawat isa ay may kilalang posibilidad na mapili, kahit na ang posibilidad na ito ay maaaring magkakaiba mula sa bawat tao.Sa isang paraan ng pag-sampling ng hindi posibleng, ang ilang mga tao ay walang pagkakataon na mapili dahil ang mga kalahok ay pinili mula sa tinukoy na mga seksyon ng populasyon.Maaari itong maging mas maginhawa, ngunit dumating sa isang presyo: hindi tulad ng probabilidad na sampling, ang pag-sampling ng hindi posible ay imposible na matantya kung paano tumpak na ang sample na grupo ay kumakatawan sa buong populasyon.Listahan ng buong populasyon.Ang isang pagkakaiba -iba ng pamamaraang ito, ang sistematikong sampling, ay nagsasangkot ng pagpili ng mga tao sa mga nakapirming agwat kasama ang listahan, halimbawa bawat daang tao.Parehong mga pamamaraan ng sampling na ito ay nabigo dahil ang nagresultang pangkat ng sample ay maaaring hindi kumakatawan sa make-up ng populasyon.Halimbawa, ang halimbawang pangkat ay maaaring magkaroon ng tatlong anak at pitong may sapat na gulang, na malinaw na hindi kinatawan kung ang buong populasyon ay 20% na mga bata at 80% na may sapat na gulang.

Maaari itong malutas sa pamamagitan ng paggamit ng stratified sampling, kung saan ang populasyon ay nasira sa mga partikular na pangkat na nagbabahagi ng mga karaniwang kadahilanan at ang mga kalahok ay napili nang random mula sa mga pangkat na ito sa naaangkop na proporsyon.Sa halimbawa sa itaas, ang mga mananaliksik ay sapalarang pumili ng dalawang tao mula sa isang listahan ng lahat ng mga bata at walong tao mula sa isang listahan ng lahat ng mga may sapat na gulang.Naturally maaari itong mapalawak upang masakop ang iba pang mga uri ng pangkat, tulad ng kasarian, upang makagawa ng isang sample na pangkat na mas tumpak na sumasalamin sa buong populasyon.Pinipili lamang ng mga mananaliksik ang mga kalahok na pinakamadali upang hawakan.Malinaw na mayroong isang malakas na peligro ng pagiging hindi nagpapahayag ng populasyon.Halimbawa kung ang mga mananaliksik ay kumatok sa mga pintuan sa araw ay mas malamang na makakuha sila ng mga kalahok na nasa full-time na trabaho.Sa halimbawa sa itaas, ang mga mananaliksik ay maaaring kumatok sa mga pintuan hanggang sa nagsalita sila sa kabuuan ng dalawang bata at walong matatanda.Bagaman ang pamamaraang ito ay nangangahulugang ang halimbawang pangkat ay nasa tamang proporsyon, ang proseso ng pagpili ay imposible na malaman kung paano ito kinatawan.Sa aming halimbawa, ang walong may sapat na gulang ay maaaring lahat ay walang trabaho, na gagawing hindi nagpapahayag sa kanila ng mga opinyon ng buong populasyon sa isang katanungan tungkol sa mga benepisyo sa Social Security.Dahil dito, ang quota sampling ay naiuri bilang isang uri ng hindi pag -sampol ng hindi pag -sampol.