Dober raziskovalni raziskovalni dizajn želi zmanjšati napako vzorčenja
Kaj je interval zaupanja?
Interval zaupanja je meja napake, ki bi jo raziskovalec imel, če bi lahko zastavil določeno raziskovalno vprašanje , recimo, za vsakega člana ciljne populacije in prejeli enak odgovor, ki so ga člani vzorca dali v raziskavo.
Na primer, če je raziskovalec uporabil interval zaupanja 4 in 60% udeležencev v vzorcu raziskave odgovoril na "priporočam prijateljem", bi lahko bil prepričan, da bi med 54% in 64% članov celotne ciljne populacije Prav tako reči: "Priporočam prijateljem", če vprašate isto vprašanje. Interval zaupanja je v tem primeru +/- 4.
Kaj je stopnja zaupanja?
Stopnja zaupanja je izraz, kako lahko raziskovalec pridobi podatke, pridobljene iz vzorca. Stopnje zaupanja so izražene v odstotkih in kažejo, kako pogosto bi ta odstotek ciljne populacije dal odgovor, ki leži v intervalu zaupanja. Najpogosteje uporabljena stopnja zaupanja je 95%. Povezani koncept se imenuje statistični pomen.
Na zaupanje raziskovalca v verjetnost, da njegov vzorec resnično ustreza ciljni populaciji, vpliva več dejavnikov.
Zanesljivost raziskovalca pri oblikovanju in izvajanju študije in zavedanju svojih omejitev v veliki meri temeljijo na treh pomembnih spremenljivkah: velikost vzorca, pogostost odziva in velikost populacije. Raziskovalci se že dolgo strinjajo, da je treba te spremenljivke skrbno pretehtati med fazo načrtovanja raziskav.
- Velikost vzorca Na splošno večji vzorci prinašajo podatke, ki resnično odražajo ciljno populacijo. Široki interval zaupanja kaže na manjše zaupanje v podatke, ker je večja razlika za napako . Širok interval zaupanja je podoben varovanju stav. Čeprav obstaja razmerje med intervalom zaupanja in velikostjo vzorca, toda ni linearno razmerje . Raziskovalec ne more zmanjšati stopnje zaupanja na polovico z podvojitvijo velikosti vzorca.
- Pogostost odziva Točnost, pri kateri podatki vzorca odražajo ciljno populacijo, je odvisna tudi od odstotka anketirancev, ki so dali poseben odgovor ali odgovorili na določen način . Večje je število anketirancev, ki so dali poseben odgovor, recimo "zelo srečni", večji odziv raziskovalca. V srednjem območju običajne krivulje se bo spremenila odstotek. To pomeni, da če je raziskovalec 50% prepričan, da se bodo člani ciljne populacije odzvali (v intervalu zaupanja), kot so člani vzorčne populacije, verjetno nekaj odstopanj od te ravni 50%.
Dobro je vedeti, da je verjetnost, da bodo izločki (podatki, ki so na daljnih koncih ali repi normalne krivulje) prisotni približno enako stopnjo v populaciji kot v vzorcu - tukaj je manj variabilnosti , ker je nižja frekvenca . (Razmislite, kako se kroglice v Galtonovi škatli nagibajo v sredino na razstavi Pacific Science Center? Samo nekaj kroglic se odbije v rep.) Zaradi tega je lažje prepričati se o pogostosti ekstremnih odgovorov .
- Velikost prebivalstva ni pomemben dejavnik v velikosti vzorca, razen če raziskovalec dela s populacijo, ki je zelo majhna in jo pozna (npr. Dovolj majhna, da lahko raziskovalec identificira vse člane prebivalstva).
Kreativni raziskovalni sistemi opozarjajo, da:
Matematika verjetnosti dokazuje, da je velikost populacije nepomembna, razen če velikost vzorca presega nekaj odstotkov celotnega prebivalstva, ki ga preučujete. To pomeni, da je vzorec 500 ljudi enako koristen pri preučevanju mnenj države v višini 15.000.000, saj bi to bilo mesto v višini 100.000.
Ustvarjanje reprezentativnega vzorca je lahko drag in dolgotrajen proces. Raziskovalci se vedno soočajo s kompromisom med stopnjo zaupanja, ki jo želijo doseči, ali stopnjo natančnosti, ki jo morajo doseči, in stopnjo zaupanja, ki jo lahko privoščijo.
Velikost vzorca v raziskavah kvalitativnih raziskav
Kvalitativne raziskave so raziskovalne ali opisne narave in se ne osredotočajo na številke ali meritve. Toda pomisleki o napaki vzorčenja pri raziskavah kvalitativnih raziskav še vedno veljajo. Kot splošno pravilo, če je vzorec reprezentativen za ciljno vesolje, teme ali vzorci, ki izhajajo iz raziskave, bodo odražali večje število prebivalcev, ki so zanimivi za raziskovalca. Če je vzorec reprezentativen in je sestavljen iz velikega odstotka ciljne populacije, bo verjetnost pravilnosti podatkov, pridobljenih iz tega vzorca, ponavadi velika.
Določanje velikosti vzorca v raziskavah raziskav
Za določanje velikosti vzorca veljajo različna pravila za kvantitativne raziskave in kvalitativne raziskave. Na splošno je treba, da bi bili prepričani v podatke, pridobljene s kvalitativnimi raziskovalnimi raziskavami, raziskovalcu jasno predstaviti, kako se bodo podatki uporabili. Podatki so lahko podlaga za opisno pripoved (kot v študiji primera ali nekaterih etnografskih raziskavah) ali pa lahko raziskovalno služijo za opredelitev ustreznih spremenljivk, ki bi se kasneje lahko testirale na korelacije v kvantitativni študiji.
Velikost vzorca v raziskavah kvantitativnih raziskav
Kvantitativne raziskave pogosto vključujejo primerjave med tržnimi segmenti ali podskupinami ciljnega trga. Ker so kvantitativne raziskave številčno usmerjene, je lahko določanje udobne velikosti vzorca dokaj enostavno - za vsako pomembno skupino ali segment študije bi raziskovalec upal, da bo raziskal 100 udeležencev. Ta številka je priporočilo in ne absolutno. Raziskovalec trga bo upošteval številne pomembne spremenljivke, da bi določil velikost vzorca v raziskovalnih raziskavah.
Pri raziskovanju tržnih raziskav je cilj iz vzorca sklepati, kaj verjetno velja za ciljno vesolje. Vzorec zagotavlja podatke, ki jih je mogoče opazovati ali poznati. Iz teh opaženih ali znanih podatkov lahko raziskovalec oceni stopnjo, do katere je mogoče ugotoviti neznano vrednost ali parameter v ciljni populaciji.
Raziskave kvantitativnih raziskav temeljijo na pojmu normalne , simetrične krivulje, ki v raziskovalčevem mnenju predstavlja ciljni vesolje - prebivalstvo, o katerem mora raziskovalec oceniti in ne dejansko znati parametrov. Reprezentativni vzorec omogoča raziskovalcu, da iz podatkov iz vzorca izračuna ocenjeni obseg vrednosti, ki lahko vključujejo neznano vrednost ali parameter, ki je zanimiv. Ta ocenjeni obseg vrednosti predstavlja območje na normalni krivulji in je navadno izraženo kot decimalno ali odstotek.
Normalna krivulja in verjetnost
Normalna, simetrična krivulja je vizualni izraz verjetnosti. Poglejmo si preprosto hevristično: Dejavnost v znanstvenem centru omogoča, da veliko kroglic padeta med dvema akrilnima ploščama, po eno naenkrat. Vsaka kroglica pade skozi isto odprtino na vrhu zaslona in nato spusti med katerikoli od navpičnih vzporednih razdelilnikov, ki ločijo krogle kroglic, ko pridejo na počitek. Po nekaj urah so kroglice oblikovale obliko normalne krivulje. Krivulja se nekoliko spremeni, saj vsaka na novo predstavljena žoga zadene maso krogov, ki so prišli prvi. Na splošno je simetrična krivulja očitna in se je seveda pojavila neodvisno od ukrepov, ki jih izvajajo opazovalci znanstvenega centra ali osebje. Izkrivljena oblika, ki jo oblikujejo kroglice, odraža verjetnost, da bo večina kroglic padla v sredino in ostala tam. Manj kroglic bo na daleč konca krivulje - nekatere neizogibno bodo, vendar so le maloštevilne.
Ta normalna krivulja je podobna konceptu vzorca. Vsakič, ko se zaslon izprazni in krogle spet lahko spadajo v polje Galton, bo konfiguracija skladov kroglic le malo drugačna. Sčasoma se oblika krivulje ne spremeni veliko in vzorec bo resničen.