Phương pháp lấy mẫu nào chia nhỏ dân số thành các loại?

Phương pháp lấy mẫu nào chia nhỏ tổng thể thành các nhóm có các đặc điểm tương tự và sau đó chọn một mẫu từ mỗi nhóm nhỏ? . Cụm tiện ích phân tầng có hệ thống

Trong nghiên cứu khảo sát, lấy mẫu là quá trình sử dụng một tập hợp con của dân số để đại diện cho toàn bộ dân số

Giả sử bạn muốn thực hiện một số nghiên cứu về mọi người ở Bắc Mỹ. Hỏi mọi người là gần như không thể. Ngay cả khi mọi người đều nói “có”, thì việc thực hiện một cuộc khảo sát ở các tiểu bang khác nhau, bằng các ngôn ngữ và múi giờ khác nhau, sau đó thu thập và xử lý tất cả các kết quả sẽ mất nhiều thời gian và rất tốn kém

Lấy mẫu cho phép nghiên cứu quy mô lớn được thực hiện với chi phí và khung thời gian thực tế hơn vì nó sử dụng một số lượng nhỏ các cá nhân trong tổng thể để đại diện cho toàn bộ

Tuy nhiên, khi bạn quyết định lấy mẫu, bạn lại nhận một nhiệm vụ mới. Bạn phải quyết định ai là một phần của mẫu của bạn và cách chọn những người sẽ đại diện tốt nhất cho toàn bộ dân số. Cách bạn thực hiện đó là tất cả những gì về thực hành lấy mẫu

định nghĩa lấy mẫu

• Dân số
  Tổng số người hoặc vật mà bạn quan tâm
• Mẫu
  Một số nhỏ hơn trong dân số của bạn sẽ đại diện cho toàn bộ
• Lấy mẫu
  Quy trình và phương pháp chọn mẫu của bạn

Tại sao lấy mẫu lại quan trọng?

Mặc dù ý tưởng lấy mẫu là dễ hiểu nhất khi bạn nghĩ về một quần thể rất lớn, nhưng sẽ rất hợp lý khi sử dụng các phương pháp lấy mẫu trong các nghiên cứu thuộc mọi loại hình và quy mô. Xét cho cùng, nếu bạn có thể giảm bớt công sức và chi phí khi thực hiện một nghiên cứu, thì tại sao bạn lại không?

Lấy mẫu giống như có bánh răng trên ô tô hoặc xe đạp. Thay vì luôn xoay một bộ bánh xe có kích thước cụ thể và bị hạn chế bởi các đặc tính vật lý của chúng, nó cho phép bạn truyền lực của mình tới các bánh xe thông qua các bánh răng khác nhau, vì vậy bạn có thể chọn bánh xe lớn hơn hoặc nhỏ hơn một cách hiệu quả tùy thuộc vào địa hình mà bạn đi.

Lấy mẫu cho phép bạn “thiết bị” cho nghiên cứu của mình để bạn ít bị giới hạn bởi các hạn chế về chi phí, thời gian và độ phức tạp đi kèm với các quy mô dân số khác nhau

Nó cho phép chúng tôi làm những việc như thực hiện các cuộc thăm dò dư luận trong các cuộc bầu cử, lập bản đồ mức độ lây lan và ảnh hưởng của dịch bệnh trên các khu vực địa lý và thực hiện nghiên cứu điều tra dân số toàn quốc nhằm cung cấp thông tin tổng quan về xã hội và văn hóa

Lấy mẫu xác suất và phi xác suất

Các chiến lược lấy mẫu rất khác nhau giữa các ngành và lĩnh vực nghiên cứu khác nhau, và từ nghiên cứu này sang nghiên cứu khác.

Có hai loại lấy mẫu chính - lấy mẫu xác suất và phi xác suất

• Lấy mẫu xác suất, còn được gọi là lấy mẫu ngẫu nhiên, là một loại chọn mẫu trong đó sử dụng ngẫu nhiên thay vì lựa chọn có chủ ý
• Các kỹ thuật lấy mẫu phi xác suất là nơi nhà nghiên cứu cố tình chọn các vật phẩm hoặc cá nhân cho mẫu dựa trên mục tiêu nghiên cứu hoặc kiến ​​thức của họ

phương pháp lấy mẫu xác suất

Có nhiều phương pháp lấy mẫu xác suất để khám phá và xem xét. Dưới đây là một số tùy chọn nổi tiếng nhất

1. Phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản

Với cách lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản, mọi phần tử trong tổng thể đều có cơ hội được chọn vào mẫu như nhau. Nó giống như chọn một cái tên ra khỏi chiếc mũ. Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản có thể được thực hiện bằng cách ẩn danh dân số – e. g bằng cách gán cho mỗi mục hoặc người trong tổng thể một số và sau đó chọn số ngẫu nhiên

Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản dễ thực hiện và rẻ tiền, đồng thời loại bỏ mọi nguy cơ sai lệch trong quá trình lấy mẫu. Tuy nhiên, nó cũng không mang lại sự kiểm soát nào cho nhà nghiên cứu và có thể dẫn đến việc các nhóm không mang tính đại diện được chọn một cách tình cờ.

2. Lấy mẫu hệ thống

Với lấy mẫu có hệ thống, còn được gọi là phân cụm có hệ thống, lựa chọn ngẫu nhiên chỉ áp dụng cho mục đầu tiên được chọn. Sau đó, một quy tắc được áp dụng để mọi vật phẩm hoặc người thứ n sau đó được chọn

Mặc dù có liên quan đến tính ngẫu nhiên, nhưng nhà nghiên cứu có thể chọn khoảng thời gian mà các mục được chọn, điều này cho phép họ đảm bảo rằng các lựa chọn sẽ không vô tình được nhóm lại với nhau

3. lấy mẫu phân tầng

Lấy mẫu phân tầng liên quan đến lựa chọn ngẫu nhiên trong các nhóm được xác định trước. Nó rất hữu ích khi các nhà nghiên cứu biết điều gì đó về dân số mục tiêu và có thể quyết định cách chia nhỏ (phân tầng) theo cách có ý nghĩa đối với nghiên cứu.

Ví dụ: nếu bạn đang nghiên cứu hành vi đi lại của một nhóm người, thì có thể hữu ích khi tách những người sở hữu hoặc sử dụng ô tô khỏi những người phụ thuộc vào phương tiện giao thông công cộng.

Lấy mẫu phân tầng có những lợi ích nhưng nó cũng đặt ra câu hỏi làm thế nào để phân tầng dân số, điều này làm tăng thêm rủi ro sai lệch

4. lấy mẫu cụm

Với lấy mẫu theo cụm, các nhóm chứ không phải các đơn vị riêng lẻ của quần thể mục tiêu được chọn ngẫu nhiên. Đây có thể là các nhóm đã tồn tại từ trước, chẳng hạn như những người ở một số mã zip nhất định hoặc sinh viên thuộc một năm học

Lấy mẫu cụm có thể được thực hiện bằng cách chọn toàn bộ cụm hoặc trong trường hợp lấy mẫu cụm hai giai đoạn, bằng cách chọn ngẫu nhiên chính cụm đó, sau đó chọn ngẫu nhiên lại trong cụm

Phương pháp lấy mẫu phi xác suất

Các phương pháp lấy mẫu phi xác suất không mang lại lợi ích loại bỏ sai lệch giống như lấy mẫu xác suất, nhưng có những lúc các loại lấy mẫu này được chọn vì sự nhanh chóng hoặc đơn giản. Dưới đây là một số hình thức lấy mẫu phi xác suất và cách chúng hoạt động

1. lấy mẫu thuận tiện

Người hoặc phần tử trong một mẫu được chọn trên cơ sở sẵn có của họ. Ví dụ: nếu bạn đang thực hiện một cuộc khảo sát nghiên cứu và bạn làm việc tại một trường đại học, mẫu thuận tiện có thể bao gồm các sinh viên hoặc đồng nghiệp tình cờ ở trong khuôn viên trường có thời gian rảnh và sẵn sàng trả lời câu hỏi của bạn

Loại mẫu này có thể có giá trị, đặc biệt nếu nó được thực hiện ở bước đầu tiên hoặc sơ bộ, nhưng sẽ có sự thiên vị đáng kể

2. Lấy mẫu hạn ngạch

Giống như phương pháp lấy mẫu phân tầng dựa trên xác suất, phương pháp này nhằm đạt được sự trải rộng trên toàn bộ dân số mục tiêu bằng cách chỉ định ai sẽ được tuyển dụng cho một cuộc khảo sát theo các nhóm hoặc tiêu chí nhất định. Ví dụ: hạn ngạch của bạn có thể bao gồm một số nam giới nhất định và một số nữ giới nhất định hoặc những người trong độ tuổi hoặc nhóm dân tộc nhất định

Xu hướng có thể được đưa ra trong quá trình lựa chọn - ví dụ: xu hướng tình nguyện có thể làm lệch mẫu đối với những người có thời gian rảnh quan tâm đến việc tham gia. Hoặc sự thiên vị có thể là một phần của cách các nhà nghiên cứu lựa chọn các danh mục cho hạn ngạch

3. lấy mẫu có mục đích

Những người tham gia mẫu được các nhà nghiên cứu lựa chọn một cách có ý thức dựa trên kiến ​​thức và hiểu biết của họ về câu hỏi nghiên cứu hoặc mục tiêu của họ. Còn được gọi là lấy mẫu phán đoán, kỹ thuật này không chắc sẽ dẫn đến một mẫu đại diện, nhưng đây là một cách nhanh chóng và khá dễ dàng để có được một loạt kết quả hoặc phản hồi

4. Quả cầu tuyết hoặc lấy mẫu giới thiệu

Với cách tiếp cận này, những người được chọn để trở thành một phần của mẫu được yêu cầu mời những người họ biết tham gia, những người này sau đó được yêu cầu mời bạn bè và gia đình của họ, v.v. Sự tham gia tỏa ra thông qua một cộng đồng gồm các cá nhân được kết nối giống như một quả cầu tuyết lăn xuống dốc

Phương pháp này có thể hữu ích khi nhà nghiên cứu không biết nhiều về dân số mục tiêu và không có cách nào dễ dàng để liên hệ hoặc tiếp cận họ. Tuy nhiên, nó sẽ tạo ra sự thiên vị, ví dụ như bằng cách bỏ sót các thành viên bị cô lập trong cộng đồng hoặc nghiêng về các nhóm tuổi hoặc sở thích nhất định, những người tuyển dụng lẫn nhau

Tránh hoặc giảm lỗi lấy mẫu và sai lệch

Sử dụng một mẫu là một loại cắt ngắn. Nếu bạn có thể yêu cầu từng người trong quần thể tham gia vào nghiên cứu của mình và yêu cầu từng người trong số họ trả lời, bạn sẽ có trong tay một dự án có độ chính xác cao (và rất tốn công sức)

Nhưng vì điều đó không thực tế, nên việc lấy mẫu cung cấp một giải pháp “đủ tốt” hy sinh một số độ chính xác vì mục đích thực tế và dễ dàng. Bạn mất bao nhiêu độ chính xác tùy thuộc vào mức độ bạn kiểm soát lỗi lấy mẫu, lỗi không lấy mẫu và sai lệch trong thiết kế khảo sát của bạn. Bài đăng trên blog của chúng tôi giúp bạn tránh xa một số vấn đề này

Cách chọn cỡ mẫu chính xác

Tìm kích thước mẫu tốt nhất cho dân số mục tiêu của bạn là điều bạn sẽ cần phải làm đi làm lại, vì nó khác nhau đối với mỗi nghiên cứu

Để làm cho cuộc sống dễ dàng hơn, chúng tôi đã cung cấp một máy tính cỡ mẫu. Để sử dụng nó, bạn cần biết

• Quy mô dân số
• mức độ tin cậy
• Biên độ sai số (khoảng tin cậy)

Nếu bất kỳ thuật ngữ nào trong số đó không quen thuộc, hãy xem bài đăng trên blog của chúng tôi về cách xác định kích thước mẫu để biết chi tiết về ý nghĩa của chúng và cách tìm chúng

Phương pháp lấy mẫu nào chia nhỏ tổng thể thành các danh mục có các đặc điểm tương tự và sau đó chọn một mẫu từ mỗi quizlet chia nhỏ?

Dân số được chia thành cụm theo phương pháp nào?