Οι ερευνητές χρησιμοποιούν διάφορες διασφαλίσεις για να εξασφαλίσουν ότι ένα απλό τυχαίο δείγμα αντιπροσωπεύει με ακρίβεια μεγαλύτερο πληθυσμό. Χρησιμοποιούν μια διαδικασία επιλογής που καθιστά την τυχαιοποίηση πρωταρχική και επομένως εξαλείφει τη μεροληψία επιλογής. Οι ερευνητές εξασφαλίζουν ότι έχουν πλήρη και ακριβή κατάλογο ολόκληρου του πληθυσμού που μελετάται πριν επιλέξουν να χρησιμοποιήσουν ένα απλό τυχαίο δείγμα. διαφορετικά, επιλέγουν μια μέθοδο δειγματοληψίας που δεν απαιτεί την ικανοποίηση αυτής της κατάστασης. Εξασφαλίζουν ότι το δείγμα τους είναι αρκετά μεγάλο ώστε να εξαλείψει το σφάλμα δειγματοληψίας που προέρχεται από το γεγονός ότι έχει πολύ μικρό μέγεθος δείγματος.
Ένα απλό τυχαίο δείγμα παρέχει έναν τρόπο διεξαγωγής στατιστικής ανάλυσης σε έναν μεγάλο πληθυσμό χωρίς να χρειάζεται να μελετηθεί κάθε μέλος του πληθυσμού. Για παράδειγμα, υποθέστε ότι ένας ερευνητής θέλει να πραγματοποιήσει μια μελέτη που θα περιλαμβάνει όλους τους άνδρες φοιτητές στην UCLA. Αυτό αποτελεί μια εγγενή πρόκληση, διότι η UCLA είναι ένα τεράστιο σχολείο και η αξιολόγηση όλων των ανδρών είναι εξαιρετικά χρονοβόρα, για να μην αναφέρουμε περιττά, δεδομένων των πολυάριθμων διαθέσιμων μεθόδων δειγματοληψίας.
Με απλή τυχαία δειγματοληψία, ένας προκαθορισμένος αριθμός ατόμων UCLA εξάγεται τυχαία από τον μεγαλύτερο πληθυσμό και χρησιμοποιείται ως ερευνητικά υποκείμενα. Για να λειτουργήσει αυτή η μέθοδος, το τυχαίο δείγμα πρέπει να είναι αντιπροσωπευτικό του μεγαλύτερου πληθυσμού. Το πρώτο βήμα οι ερευνητές λαμβάνουν για να εξασφαλίσουν αυτό είναι να χρησιμοποιήσουν μια διαδικασία επιλογής που δίνει έμφαση στην τυχαία. Μια βιώσιμη διαδικασία είναι ένα εγχειρίδιο σύστημα λαχειοφόρων αγορών, στο οποίο οι ερευνητές εκχωρούν σε κάθε μέλος του μεγαλύτερου πληθυσμού έναν μοναδικό αριθμό και έπειτα αντλούν αριθμούς τυχαία για να δημιουργήσουν ένα δείγμα μελέτης. Μια άλλη επιλογή είναι οι ερευνητές να αυτοματοποιήσουν τη διαδικασία χρησιμοποιώντας ένα πρόγραμμα υπολογιστή που επιλέγει τυχαία τα θέματα δοκιμών από τον μεγαλύτερο πληθυσμό.
Το σφάλμα δειγματοληψίας καθίσταται περισσότερο πρόβλημα με ένα μέγεθος δείγματος που είναι εξαιρετικά μικρό σε σύγκριση με τον μεγαλύτερο πληθυσμό. Για να είναι αντιπροσωπευτικό το δείγμα των ανδρών της UCLA, οι μεγαλύτερες εταιρείες κολλεγίων των υποκειμένων τους θα πρέπει να είναι ανάλογες με αυτές του μεγαλύτερου πληθυσμού. Ωστόσο, εάν το μέγεθος του δείγματος είναι μόνο 20, είναι δυνατό να καταλήξουμε με 15 ή περισσότερες μεγάλες ανθρωπιστικές επιστήμες - παρόμοια με το πώς 20 κτυπήματα κερμάτων θα μπορούσαν να παράγουν 15 ή περισσότερες κεφαλές.Αυτά τα σφάλματα δειγματοληψίας μειώνονται με μεγαλύτερα μεγέθη δείγματος. Τρεις εκατοντάδες κτυπήματα νομισμάτων μπορεί να παράγουν πολύ πιο κοντά σε 50% κεφάλια, ενώ ένα μέγεθος δείγματος 300 ανδρών κολλεγίων είναι βέβαιο ότι θα παράγει ένα διαφορετικό μίγμα μεγάλων εταιρειών. Μεγάλο μέγεθος δείγματος βοηθάει στην εξασφάλιση ενός αντιπροσωπευτικού δείγματος.
Ποια είναι η διαφορά ανάμεσα σε ένα απλό τυχαίο δείγμα και σε ένα στρωματοποιημένο τυχαίο δείγμα;
Μάθετε για τις διαφορές ανάμεσα στην απλή τυχαία δειγματοληψία και τη στρωματοποιημένη τυχαία δειγματοληψία και μάθετε για τα πλεονεκτήματα κάθε μεθόδου.
Ποια είναι τα μειονεκτήματα της χρήσης ενός απλού τυχαίου δείγματος για την προσέγγιση ενός μεγαλύτερου πληθυσμού;
Μάθετε τι είναι ένα απλό τυχαίο δείγμα, πώς οι ερευνητές το χρησιμοποιούν ως στατιστικό εργαλείο και τα μειονεκτήματα που φέρνει όταν προσεγγίζει μια μεγάλη ομάδα.
Ποια είναι τα κριτήρια για ένα απλό τυχαίο δείγμα;
Ανακαλύψτε το κριτήριο λήψης ενός απλού τυχαίου δείγματος, σε αντίθεση με ένα συστηματικό τυχαίο δείγμα, κάθε επιλεγμένο άτομο πρέπει να επιλεγεί χωρίς οποιαδήποτε προκατάληψη.