Случайното вземане на проби е процес, който позволява получаване на извадка от популация въз основа на определена вероятност за избор на индивидите, които я съставят.
Следователно с произволно вземане на проби ние предлагаме метод на избор. Метод, който отчита различни вероятности. Това го отличава от неслучайните методи, тъй като субективността на изследователя решава избора на извадката.
На свой ред в този случай случайността играе съществена роля; тъй като премахваме дискретността.
Защо да използваме произволно вземане на проби?
Този тип вземане на проби е един от най-използваните в научния метод. Причините са различни, но най-подходящите биха били следните:
- Първо, той е единственият, който позволява потвърждаващ анализ и статистически изводи. Всъщност второто също се извършва в неслучайни проби, но няма да можем да потвърдим резултатите. В този случай разследването е проучвателно.
- От друга страна, свързан с предишния раздел, този метод намалява пристрастията. Тоест, като имаме определена (известна) вероятност да изберем определен индивид от популацията, ние избягваме присъщата субективност при неслучайния подбор.
- И накрая, позволява използването на малки проби в големи популации. Разбира се, има формули за изчисляване на тези минимални проби с известни или неизвестни популации.
Как да го направим?
Както всяка техника, използвана в науката, това също се извършва след процес. Това позволява да се повтори експериментът и намалява пристрастието и субективността.
- Първата и много решителна стъпка е подборът на населението. Всъщност трябва да получим колкото се може повече информация. Преди всичко, ние се интересуваме от неговия състав от някои социодемографски променливи като пол, възраст или професия.
- След това трябва да изберете конкретна произволна извадка. В следващия раздел ще видим най-подходящите. Решението ще зависи от характеристиките на популацията.
- След като методът е избран, трябва да се изчисли минималната проба. За да направим това, трябва да вземем предвид дали знаем размера на популацията или не. Както коментирахме, има формули за изчисляване на този размер на извадката.
- И накрая, ние продължаваме да получаваме извадката и да извършваме съответните статистически анализи върху нея. След като приключим, можем да извършим тест за хипотеза или други методи за извод. Целта е да се екстраполират резултатите към популацията.
Видове произволни извадки
Има няколко типа случайни извадки в зависимост от характеристиките на популацията.
Нека видим най-подходящите:
- Обикновено произволно вземане на проби: Той е един от най-използваните. Състои се от присвояване на произволно число на популацията и след това, въз основа на това, избор на извадката. Той е много полезен при популации с определена хомогенност. Например, той се използва широко в геологията.
- Стратифицирано вземане на проби: В този случай имаме работа с популация, която, въпреки че е разнородна, може да бъде разделена на еднородни групи (пол, възраст и т.н.). Във всяка група се извършва проста произволна извадка. Той се използва широко в социалните науки, като психологията.
- Клъстерни извадки: В този случай целта е да се създаде серия от блокове или клъстери. Те се избират на случаен принцип от цялото население. В този случай в тях има хетерогенност, както и хомогенност навън. Пазарните проучвания често използват тази произволна извадка.
- Систематично вземане на проби: В този случай броят на индивидите в популацията се разделя на тези в извадката, които искаме да получим. След това избираме един на случаен принцип и броим, използвайки тази стойност. Избраните субекти ще бъдат тези, които съответстват на този брой. Този тип намалява проблема с автокорелацията.
Пример за случайно вземане на проби
Нека си представим, че искаме да проучим средната височина на определени студенти в определен университет. Това са фиктивни данни и ще използваме прост пример. Предишната стъпка е да създадете таблица в електронната таблица с общото население и неговите височини.
И така, ще използваме простата методология за произволно вземане на проби:
- Вдясно можем да вмъкнем произволното число, както се вижда на изображението (включваме формулата).
- След това използваме опцията за сортиране от най-високата към най-ниската, която не ги подрежда, а ги променя произволно.
- Въпреки това, ние избираме извадката (в случая десет) въз основа на размера, изчислен за този тип случайно вземане на проби.