Priporočena, 2022

Izbira Urednika

Razlika med verjetnostjo in vzorčenjem brez verjetnosti

Vzorčenje pomeni izbiro določene skupine ali vzorca, ki predstavlja celotno populacijo. Metode vzorčenja so večinoma razdeljene v dve kategoriji verjetnostnega vzorčenja in neverjetnostnega vzorčenja. V prvem primeru ima vsaka članica določeno, znano priložnost, da pripada vzorcu, medtem ko v drugem primeru ni posebne verjetnosti, da bi bil posameznik del vzorca.

Za laika sta ta dva pojma enaka, v resnici pa sta različna v smislu, da v verjetnostnem vzorčenju vsak član populacije dobi pošteno možnost izbire, ki ni v primeru vzorčenja brez verjetnosti . Druge pomembne razlike med verjetnostnim in neverodostojnim vzorčenjem so povzete v spodnjem članku.

Primerjalna tabela

Podlaga za primerjavoVzorčenje verjetnostiVzorčenje brez verjetnosti
PomenVerjetnostno vzorčenje je tehnika vzorčenja, pri kateri imajo posamezniki iz populacije enako možnost, da se izberejo kot reprezentativni vzorec.Neprobnostno vzorčenje je metoda vzorčenja, pri čemer ni znano, kateri posameznik iz populacije bo izbran kot vzorec.
Nadomestno znana kotNaključno vzorčenjeNenamerno vzorčenje
Podlaga za izborNaključnoArbitrarno
Priložnost izbireDoločen in znanNi določeno in neznano
RaziskaveZaključekRaziskovalno
RezultatNepristranskiPristransko
MetodaCiljSubjektivno
SklepiStatistični podatkiAnalitična
HipotezaTestiranoUstvarjeno

Opredelitev vzorčenja verjetnosti

V statistiki se verjetnostno vzorčenje nanaša na metodo vzorčenja, pri kateri imajo vsi člani populacije vnaprej določeno in enako možnost, da so del vzorca. Ta tehnika temelji na načelu randomizacije, pri čemer je postopek zasnovan tako, da vsak posameznik ima enako možnost izbire. To pomaga zmanjšati možnost pristranskosti.

Statistične zaključke lahko izvedejo raziskovalci s to tehniko, tj. Dobljeni rezultat se lahko generalizira iz anketiranega vzorca na ciljno populacijo. Metode verjetnostnega vzorčenja so navedene spodaj:

  • Enostavno naključno vzorčenje
  • Stratificirano vzorčenje
  • Vzorčenje grozdov
  • Sistematično vzorčenje

Opredelitev vzorca nepredvidljivosti

Kadar v metodi vzorčenja vsi posamezniki vesolja nimajo enake možnosti, da bi postali del vzorca, naj bi bila metoda vzorčenja brez verjetnosti. Pri tej tehniki kot taki ni verjetnosti, ki bi bila povezana z enoto prebivalstva in izbor temelji na subjektivni presoji raziskovalca. Zato ugotovitev vzorčevalnika iz vzorca ni mogoče sklepati na celotno populacijo. Metode vzorčenja brez verjetnosti so navedene spodaj:

  • Udobno vzorčenje
  • Vzorčenje kvot
  • Presoja ali namensko vzorčenje
  • Vzorčenje snežne kepe

Ključne razlike med verjetnostjo in neverodostojnim vzorčenjem

Pomembne razlike med verjetnostnim in neverodostojnim vzorčenjem

  1. Tehnika vzorčenja, pri kateri imajo posamezniki iz populacije enake možnosti za izbiro kot reprezentativni vzorec, je znana kot verjetnostno vzorčenje. Metoda vzorčenja, pri kateri ni znano, kateri posameznik iz populacije bo izbran kot vzorec, se imenuje neverodostojno vzorčenje.
  2. Osnova za verjetnostno vzorčenje je randomizacija ali naključje, zato je znana tudi kot Naključno vzorčenje. Nasprotno, pri metodi randomiziranega vzorčenja, pri kateri ni verjetnosti, se za izbiro vzorca ne uporablja. Zato se obravnava kot nenamerno vzorčenje.
  3. Pri vzorčenju verjetnosti vzorčevalnik izbere predstavnika, ki je del vzorca naključno, medtem ko se pri vzorčenju, ki ni verjetna, izbere samovoljno, tako da raziskovalec pripada vzorcu.
  4. Možnosti izbire pri verjetnostnem vzorčenju so fiksne in znane. V nasprotju z vzorčenjem, ki ni verjetnost, je verjetnost izbora nič, tj. Ni določena in ni znana.
  5. Verjetnostno vzorčenje se uporablja, kadar je raziskava odločilna. Po drugi strani pa je treba pri raziskovalnih raziskavah uporabiti vzorce z nepredvidljivostjo.
  6. Rezultati, dobljeni z verjetnostnim vzorčenjem, so brez pristranskosti, medtem ko so rezultati neverjetnostnega vzorčenja bolj ali manj pristranski.
  7. Ker so raziskovalci naključno izbrani pri verjetnostnem vzorčenju, je obseg, v katerem predstavlja celotno populacijo, višji v primerjavi z vzorčenjem, ki ni verjetna. Zato je ekstrapolacija rezultatov na celotno populacijo možna v verjetnostnem vzorčenju, ne pa v vzorcu, ki ni verjeten.
  8. Hipoteza testa verjetnostnega vzorčenja, vendar vzorčenje z nezanesljivostjo ga generira.

Zaključek

Čeprav verjetnostno vzorčenje temelji na načelu randomizacije, kjer ima vsak subjekt pošteno možnost, da je del vzorca, vzorčenje z verjetnostjo temelji na predpostavki, da so značilnosti enakomerno porazdeljene znotraj populacije, zaradi česar vzorec verjame, da tako izbrani vzorec predstavlja celotno populacijo, rezultati pa bi bili točni.

Top