Svarīgākie pētniecības paraugu veidi



The pētniecības paraugu veidi tās iedala divās lielās grupās: varbūtiskā paraugu ņemšana un ne-varbūtiskā paraugu ņemšana.

Varbūtības paraugu ņemšanas metožu vidū ir: sistemātiska izlases veida paraugu ņemšana, vienkārša izlases veida paraugu ņemšana, izlases veida paraugu ņemšana pēc kopām vai apgabaliem un stratificēta izlases veida paraugu ņemšana..

No otras puses, ne-varbūtības metodes ietver ērtu paraugu ņemšanu, kvotu paraugu ņemšanu, gadījuma paraugu ņemšanu, diskrecionāro paraugu ņemšanu un sniega bumbas tehniku..

Pētījumā paraugs ir galīgs iedzīvotāju kopums, kura īpašības tiek pētītas ar mērķi iegūt informāciju no grupas, kurai tās pieder (Webster, 1985). Lai gan paraugs ir mazs, tas veido visu pārstāvju grupu.

Šajā ziņā paraugu ņemšana ir darbība, process un metode, kas ietver piemērotu personu atlasi, kas atbilst pētījumā norādītajiem parametriem un veido reprezentatīvu daļu no pētāmās populācijas..

Svarīgāko pētījumu paraugu veidi

1. Iespējamā paraugu ņemšana

Varbūtiskā paraugu ņemšana, saukta arī par izlases veida paraugu ņemšanu, ir atlases process, kurā katrai no populācijas indivīdiem ir tāda pati varbūtība (kas ir lielāka par 0), lai tā tiktu atlasīta kā daļa no parauga. Šāda veida paraugu ņemšanas gadījumā ar precizitāti var noteikt atlases varbūtību.

Varbūtības paraugu ņemšanas raksturojums

  • Atlases varbūtība ir zināma.
  • Tas negarantē visu to iezīmju attēlošanu, kuras vēlaties izpētīt pētījumā.
  • Tas ir balstīts uz statistikas principiem.

Varbūtības paraugu veidi

Vienkārša izlases veida paraugu ņemšana
  • Tā ir visizplatītākā paraugu ņemšanas metode.
  • To var izmantot, ja iedzīvotāji ir mazi, viendabīgi un pieejami pētniekam.
  • Visiem iedzīvotājiem ir tāda pati varbūtība, ka viņi tiks izvēlēti.
  • Lai izvēlētos vienkāršu izlases paraugu, tiek izmantotas tādas pašas metodes kā loterijā, izlases numuru ģeneratori vai vārdi tiek iegūti no bļodas, kurā ir pārstāvēti visi iedzīvotāju indivīdi..
Priekšrocības
  • Ar šāda veida paraugu ņemšanu ir viegli aprēķināt aprēķinus.
Trūkumi
  • To nevar piemērot, ja iedzīvotāju skaits ir ļoti liels.
  • Mazākumtautību grupas, kas interesējas par pētnieku, var nebūt pietiekami pārstāvētas vienkāršā izlases izlasē.
Piemērs

Skolā ir 100 studenti, no kuriem paredzēts iegūt 10 cilvēku paraugu. Lai sāktu, tiek uzskaitīti skolēni no 1 līdz 100. Pēc tam tiek veikta loterija, lai noteiktu, kuras 20 personas tiks izvēlētas..

Jāatzīmē, ka šajā gadījumā ir zināma varbūtība, proti, katram studentam ir 1/10 varbūtība, ka tā tiks izvēlēta..

Sistemātiska izlases veida paraugu ņemšana
  • Tas ir atkarīgs no iedzīvotāju organizācijas, lai mācītos konkrētā modelī, piemēram, sarakstu.
  • Pirmais elements tiek izvēlēts pēc nejaušības principa; Ir svarīgi uzsvērt, ka sākotnējam elementam nevajadzētu būt tādam, kas saraksta augšgalā. Pēc tam pārējie izlases elementi tiek sistemātiski atlasīti, ņemot vērā konkrētu logaritmu.
  • Katram elementam ir tāda pati atlases varbūtība.
  • Sistemātiskas izlases paraugu ņemšanas piemērs ir tālruņu kataloga uzņemšana un katras desmitā nosaukuma izvēle no saraksta.
Priekšrocības
  • Atlases process ir salīdzinoši viegli.
  • Paraugs tiek sadalīts vienādi visā populācijā.
  • Iegūtais paraugs ir reprezentatīvs.
Trūkumi
  • Parauga izvēle ir neobjektīva, jo saraksta elementu secību var manipulēt, lai apmierinātu pētnieka vajadzības..
Stratificēta izlases veida paraugu ņemšana
  • Iedzīvotāju grupas tiek organizētas savstarpēji izslēdzošās kategorijās vai slāņos. Katram slānim tiek veikta atsevišķa paraugu ņemšanas procedūra.
  • Tas ir ideāls, ja pētnieks vēlas, lai paraugs būtu reprezentatīvs attiecībā uz visiem veikto pētījumu parametriem.
  • Vienā stratā esošajām vienībām ir tāda pati varbūtība, ka tās tiks atlasītas.
  • Tā pamatā ir divi pamatprincipi: stratifikācija un piestiprināšana.
  • Stratifikācija attiecas uz slāņu veidošanās procesu. Šim procesam ir jāgarantē viendabīgums slāņa elementos un nevienmērība starp vienu un otru.
  • Piestiprināšana attiecas uz parauga taisnīgu sadalījumu starp visiem slāņiem. To var panākt, izmantojot trīs procesus:

- Tas pats piestiprinājums, kurā katram slānim tiek izvēlēts tāds pats personu skaits, lai tie būtu parauga daļa.

- Proporcionāla piestiprināšana, kurā katra slāņa elementi ir izvēlēti, ņemot vērā to lielumu. Plašākiem slāņiem būs lielāka indivīdu pārstāvība.

- Neimana piestiprināšana, kurā parauga izvēle tiek veikta, ņemot vērā slāņu izkliedi.

Priekšrocības
  • Garantē proporcionālu pārstāvību katrā no slāņiem.
  • Atšķirībā no vienkāršas izlases izlases, garantē pētniekam interesējošo apakšgrupu pārstāvību.
  • Tā kā katru slāni uzskata par atsevišķu populāciju, var izmantot paraugu ņemšanas metodes, kas atbilst katras apakšgrupas individuālajām īpašībām..
Trūkumi
  • Tas prasa vairāk darba, jo paraugi ir jāsagatavo katrai apakšgrupai.
  • Ja stratifikācijas kritēriji nav pietiekami specifiski, persona vienlaikus var piederēt diviem slāņiem.
  • Pētījumu var manipulēt ar stratifikāciju.
Nejauša paraugu ņemšana no konglomerātiem vai zonām
  • Iedzīvotāji ir sadalīti konglomerātos vai teritorijās. Kopumā ģeogrāfiskais novietojums ir kritērijs, kas tiek ņemts vērā, sadalot šo sadalījumu.
  • Paraugiem atlasītās vienības ir grupas, nevis indivīdi.
  • Konglomerātus veido cilvēki ar atšķirīgām iezīmēm. Jo vairāk heterogēni konglomerāta iekšējie elementi, jo labāk iegūtie rezultāti.
  • Tas ir paraugu ņemšanas veids, kam ir divas fāzes:

- Pirmajā posmā tiek atlasītas pētāmās jomas.

- Otrajā posmā elementi tiek atlasīti šajās jomās.

Priekšrocības
  • Tas ļauj pētīt daudzas populācijas.
  • Tas ļauj pētīt populācijas, kas ir izplatītas plašā ģeogrāfiskajā reģionā.
  • Tas var samazināt pētniecības izmaksas, jo tas ļauj studēt grupas un nevis indivīdus.
Trūkumi
  • To nevar piemērot, ja konglomerāti atšķiras viena no otras.
  • Lai iegūtu reprezentatīvus paraugus, ir jāņem elementi no visa pētītā ģeogrāfiskā apgabala konglomerātiem. Šim nolūkam ir nepieciešams pārvietoties; tad, lai gan ir taisnība, ka šāda veida paraugu ņemšana samazina izmaksas, kas saistītas ar apsekojumu piemērošanu privātpersonām, tas palielina to transportēšanas ziņā..
Atšķirības starp stratificētu izlases paraugu ņemšanu un nejaušu paraugu ņemšanu no konglomerātiem
  • Statistiskajā izlasē iedzīvotāji ir sadalīti grupās, piemēram, dzimums, vecums, cita starpā. Konglomerātu paraugu ņemšanā iedzīvotāji ir sadalīti grupās, kuras var salīdzināt, piemēram, ģimenes, skolas, pilsētas, cita starpā.
  • Stratifikācijai ir zema kļūdas robeža, bet konglomerātos kļūdas robeža ir lielāka.
  • Visiem slāņiem ir reprezentācija stratificētajā paraugā, bet ne visas grupas reprezentē paraugā konglomerāti.
  • Stratificētā paraugu ņemšanā labākus rezultātus iegūst, ja slāņu elementi ir viendabīgi. No otras puses, kopu paraugu ņemšanā labākus rezultātus iegūst, ja elementus, kas veido grupas, ir neviendabīgi.

2 - Nav varbūtiskā paraugu ņemšana

Ne-varbūtiska vai nejauša paraugu ņemšana attiecas uz jebkuru paraugu iegūšanas metodi, kurā indivīdi tiek izvēlēti, ņemot vērā pētnieka kritērijus, ģeogrāfisko atrašanās vietu un iedzīvotāju pieejamību..

Tas nav zinātnisku paraugu ņemšanas veids, to parasti izmanto sociālajos pētījumos.

Nenoteiktības paraugu ņemšanas raksturojums

  • Dažiem iedzīvotājiem nav iespējas tikt izvēlētiem.
  • Atšķirībā no varbūtības paraugu ņemšanas nevar noteikt atlases varbūtību.
  • Tas pamatojas uz atlasi, ņemot vērā tādus kritērijus kā interese par pētnieku.
  • Nejaušās paraugu ņemšanas rezultāti nav ticami varbūtības ziņā un ir mazāk precīzi nekā varbūtējā paraugu ņemšanā.
  • Tas ir lētāks, salīdzinot ar varbūtību.
  • Jūs varat izdarīt kļūdas, jo tā ir subjektīva metode.

Nenovietojamās izlases veidi

Paraugu ņemšana pa daļām
  • Iedzīvotāji ir sadalīti grupās, kas neietilpst, kā tas ir gadījuma izlases izlases gadījumā.
  • Pēc tam tiek uzsākta šīs izlases nejaušības daļa. Apakšgrupu indivīdi tiek izvēlēti, ņemot vērā pētnieka spriedumu un viņu intereses.
  • Parauga atlase nav nejauša un parāda neobjektivitāti vai aizspriedumus.
Paraugu ņemšana ērtībai
  • Paraugs tiek izvēlēts no vispiemērotākās iedzīvotāju daļas. Šo ērtības var noteikt vairāki aspekti: ģeogrāfiskais tuvums, parauga elementu iepazīšana, izlases elementu pieejamība..
  • Izlases atlase nav atkarīga no pētījuma vajadzībām.
  • Pētnieks nevar vispārināt par populāciju ar rezultātiem, kas iegūti, izmantojot paraugu ērtībai, jo tas nav reprezentatīvs.
  • Šis paraugu ņemšanas veids ir noderīgs tiem, kas vēlas veikt eksperimentālus pētījumus vai izmēģinājuma testus.
Paraugu ņemšana no diskrēta vai izmēģinājuma
  • Pētnieks izvēlas personas, kuras saskaņā ar viņa kritērijiem viņš uzskata par vispiemērotāko savu pētījumu veikšanai.
  • Parasti tas ir samazināts paraugs.
Sniega pikas paraugu ņemšana vai nosūtīšana
  • Pētījuma veikšanai tiek izvēlēts neliels skaits personu. Šie indivīdi atbilst kritērijiem, kas vajadzīgi, lai veiktu pētījumu.
  • Pēc tam šīs personas tiek aicinātas uzaicināt jaunus, kas, pēc viņu domām, atbilst nepieciešamajiem kritērijiem utt..
  • Paraugs ievērojami palielinās, pateicoties nodošanas sistēmai, kas atgādina kalnu sniega bumbiņu (līdz ar to nosaukums).
  • Šī metode palīdz iegūt paraugus no populācijām, kurām ir grūti piekļūt. Piemēram, ja tiek veikts pētījums par narkomāniem, ir maz ticams, ka ir cilvēku saraksts ar šo nosacījumu. Tātad, vislabāk ir sazināties ar personu, kas atbilst pieprasītajai pazīmei, un saņemt to vairāk cilvēku.
  • Ar šo metodi iegūtie paraugi nav reprezentatīvi.
Cēloniska vai nejauša paraugu ņemšana
  • Indivīdi tiek atlasīti, neņemot vērā iepriekšēju spriedumu.
  • Tas ir līdzīgs izlases paraugu ņemšanai, jo tiek izmantoti iedzīvotāji, kas ir pieejami.

Atsauces

  1. Paraugu ņemšana Saturs iegūts 2017. gada 28. aprīlī no ssc.wisc.edu.
  2. Fridah, Mugo. Paraugu ņemšana pētniecībā. Saturs iegūts 2017. gada 28. aprīlī no indiana.edu.
  3. Chaturvedi, Kanupriya. Saturs iegūts 2017. gada 28. aprīlī no pitt.edu.
  4. Paraugu ņemšana Saturs iegūts 2017. gada 28. aprīlī no flinders.edu.au.
  5. Barreiro. Iedzīvotāji un paraugs. Paraugu ņemšanas metodes Saturs iegūts 2017. gada 28. aprīlī no optimierung.mathematik.uni-kl-de.
  6. Paraugu ņemšanas metodes Saturs iegūts 2017. gada 28. aprīlī no cs.fit.edu.
  7. Jaukto metožu pētījumu žurnāls (2007). Saturs iegūts 2017.gada 28.aprīlī no socioloģijasofeurope.unifi.it.
  8. Landreneau Paraugu ņemšanas stratēģijas Saturs iegūts 2017. gada 28. aprīlī no natco1.org.