Paano Pagkakaiba ng Probability at Nonprobability Samples

Ang isang sample ay isang subset, o mas maliit na grupo, sa loob ng isang populasyon. Kapag nagdidisenyo ng mga pag-aaral, dapat tiyakin ng mga mananaliksik na ang sample ay kumopya sa mas malaking populasyon sa lahat ng mga paraan ng katangian na maaaring mahalaga sa mga natuklasan sa pananaliksik ng pag-aaral.

Ang ilang mga halimbawa ay malapit na kumakatawan sa mas malaking populasyon na madaling gumawa ng mga inferences tungkol sa mas malaking populasyon mula sa iyong mga obserbasyon sa sample na grupo. Sa pananaliksik sa merkado, mayroong dalawang pangkalahatang diskarte sa sampling: probability sampling at nonprobability sampling.

Sa pangkalahatan, ang di-praktikal na sampling ay medyo magaspang, na may biased at subjective na proseso. Ang sampling na ito ay ginagamit upang bumuo ng isang teorya. Sa kabaligtaran, ang posibilidad ng sampling ay mas tumpak, layunin at walang pinapanigan, na ginagawang isang mahusay na angkop para sa pagsubok ng isang teorya.

Pagkuha ng Probability

Sa pamamaraan ng probability sampling, na kilala rin bilang random sampling, ang bawat isa sa populasyon ay may pantay na pagkakataon na mapili bilang isang kinatawan na sample:

• Ang bawat isa sa sample ay dapat magkaroon ng parehong posibilidad, o nakapirming pagkakataon, upang maging sa sample set. at
• Ang probabilidad ng sinumang miyembro ng sample group na pinili para sa sample ay maaaring kalkulahin sa matematika. Sa madaling salita, ang bawat isa ay pareho, isang magandang pagkakataon na mapili.

Ang mga katangian ng posibilidad na sampling ay maaaring ibuod sa mga sumusunod:

• Random na batayan ng pagpili
• Nakatakdang, kilalang pagkakataon ng pagpili
• Ginamit para sa mapanatiling pananaliksik
• Gumagawa ng walang pinapanigang resulta
• Ang pamamaraan ay layunin
• Makagagawa ng istatistika na mga pagkakakilanlan
• Ang teorya ay sinubukan

Sample ng hindi labis na pagpapalaganap

Ang isa sa mga pinaka-kapansin-pansin na mga tampok ng paraan ng di-praktikal na sampling, na kilala rin bilang non-random na sampling, ay walang tiyak na posibilidad na ang sinumang tao ay nasa sample set. Sa ibang salita, hindi mo alam kung aling tao mula sa isang populasyon ang pipiliin para sa sample.

Ang ilang mga katangian ng di-probabilidad na sampling ay kinabibilangan ng:

• Di-makatwirang batayan ng pagpili
• Ginagamit para sa pagsaliksik ng pananaliksik
• Gumagawa ng isang resulta ng kampi
• Gumagamit ng isang subjective na paraan
• Makagagawa ng analytical na mga pagkakakilanlan
• Ang teorya ay nabuo

Isang Mahahalagang Limitasyon sa Sample ng Nonprobability

Sa pamamagitan ng sampling hindi pinagkakaloob, ang mga pagkakakilanlan ay hindi maaaring iguguhit tungkol sa mas malaking populasyon batay sa isang di-praktikal na sample. Gayunpaman, hindi ito palaging kaso, dahil ang isang makatotohanang pananaw kung paano nalalapit ng mga tao ang mga natuklasan sa pananaliksik na madaling makilala ang mga sitwasyon kung saan ang mga tao ay hindi nakakuha ng mga konklusyon mula sa mga natuklasan na may kaugnayan sa mga di-praktikal na halimbawa.

Mga Posibleng Sampling Error

Kapag nagtatrabaho kasama ang mga di-praktikal na halimbawa, mahalaga na maunawaan ang paglitaw ng error sa sampling. Ang mas maliit na sampling group, mas malaki ang pagkakataon ng sampling error. Ang isang partikular na uri ng bias ay nangyayari bilang isang resulta ng hindi pagsali, na maaaring magkaroon ng isang mahalagang epekto sa pangkalahatang kinalabasan ng isang pag-aaral.

Halimbawa, sa 1980 General Society Survey (GSS), ang mga hindi sumali sa pananaliksik ay natagpuan na medyo naiiba, bilang isang grupo, mula sa mga nakilahok. Ang mga miyembro ng grupong mahirap naabot ay naiiba sa mga kalahok sa kanilang mga kasamahan sa paggawa ng peer-ang pinakamahalaga sa socioeconomic status, marital status, edad, bilang ng mga bata, kalusugan, at sex.

Maginhawang pagbahagi

Karaniwang ginagamit ang mga halimbawa sa kaginhawaan sa agham panlipunan at asal sa pag-uugali dahil sa mabigat na pag-uumasa sa mga mag-aaral sa kolehiyo, mga pasyente, nagbabayad ng mga boluntaryo, mga miyembro ng mga social network o pormal na organisasyon, at kahit na mga bilanggo.

Ang layunin ng maraming agham panlipunan at pananaliksik sa pag-uugali sa pag-uugali ay upang mapatunayan na ang ilang mga katangian ay nangyari o hindi nangyayari sa grupong sumasailalim sa pag-aaral. Ang isang pangkaraniwang diskarte ay upang hanapin ang mga relasyon sa maraming mga katangian. Ang mga halimbawa ng kaginhawaan ay kapaki-pakinabang at sapat para sa ganitong uri ng pag-aaral, bagaman ang isang sample ng kaginhawahan ay hindi laging madali upang magkasama.

Maaaring maitugma din ang mga halimbawa ng kaginhawaan upang ihambing ang dalawang grupo. Upang magamit ang mga kaparehong sample ng kaginhawaan, dapat na makilala ng isang mananaliksik ang isang kapilas para sa bawat miyembro ng unang sample. Ang mga katapat na ito ay mga miyembro ng ikalawang (naitugmang) sample.

Ang mga variable na karaniwang naitutugma ay kasarian, edad, lahi, etniko, edukasyonal na kakayahan, lugar ng paninirahan, oryentasyong pampulitika, relihiyon, uri ng trabaho, at suweldo o suweldo. Ang pagtutugma ng mga variable na ito ay nakakatulong upang mabawasan ang mga mapagkukunan ng bias, bagaman kahit na maingat na pagtutugma ay maaaring hindi magresulta sa mga sample na walang bias. Ang posibilidad ng bias mula sa mga nakatagong pinagkukunan ay laging umiiral.

Purposive Sampling

Ang hangarin na sampling ay ginagamit kapag ang disenyo ng pananaliksik ay humihiling ng isang sample ng mga tao na nagpapakita ng mga partikular na katangian. Sa pangkalahatan, ang mga katangiang ito ay bihira o hindi pangkaraniwang at karaniwan ay hindi karaniwang ipinamamahagi (ibig sabihin, ayon sa "normal na curve") sa mas malaking populasyon. Ang mahalay na sampling ay puno ng bias, ang ilan ay nangyayari bilang isang resulta ng mga pamamaraan na ginagamit upang makilala ang mga miyembro ng isang purposive sample.

Halimbawa, kung ang layunin ng pananaliksik ay nangangailangan ng pag-aaral sa mga beterano na may traumatiko pinsala sa utak (TBI), dapat na ang sample ay dapat na binubuo ng mga dating miyembro ng militar na nagpatibay ng TBI at nagpapakilala sa kanilang sarili nang naaayon at sumang-ayon na makilahok sa pag-aaral. Ang bawat isa sa mga katangian o kundisyon ay nag-aambag ng isang sukatan ng bias sa sample, sa gayon nililimitahan ang antas at uri ng mga konklusyon na nagreresulta mula sa pag-aaral.

Ang mga halimbawa na kumikilos tulad ng mga poll ng opinyon ng publiko ay ipinakalat sa ideya na kinakatawan nila kung paano bumoboto ang mga miyembro ng isang populasyon sa darating na halalan, halimbawa. Ang mga sampol na ito ay dapat na mataas na kinatawan ng populasyon upang gumawa ng maaasahang mga pagtataya.