3 loại chính của lấy mẫu không xác suất

Bài viết này đưa ra ánh sáng về ba loại lấy mẫu phi xác suất chính. Các loại là: 1. Mẫu ngẫu nhiên 2. Mẫu hạn ngạch 3. Mẫu có chủ đích hoặc Phán quyết.

Lấy mẫu không xác suất: Loại # 1. Các mẫu ngẫu nhiên:

Trong việc lấy mẫu ngẫu nhiên, nhà nghiên cứu chỉ cần tiếp cận và chọn ra các trường hợp rơi vào tay, tiếp tục quá trình cho đến khi mẫu đạt được kích thước mong muốn. Nhà nghiên cứu, chẳng hạn, có thể đưa 150 người đầu tiên anh ta gặp trên bất kỳ một trong những con đường dành cho người đi bộ trên đường phố, những người sẵn sàng được phỏng vấn hoặc cung cấp loại thông tin anh ta đang tìm kiếm.

Tương tự, một nhân viên phúc lợi, muốn đưa ra những khái quát nhất định về công nhân nhà máy có thể nghiên cứu công nhân của một bộ phận cụ thể trong nhà máy nơi anh ta đang làm việc.

Một nhà báo, muốn biết cảm giác của mọi người về vấn đề này có thể chọn phỏng vấn các trường hợp thuận tiện từ các tầng lớp khác nhau, ví dụ: giáo viên, công nhân, lái xe taxi, chủ cửa hàng bán lẻ, các bà nội trợ và những người khác được cho là phản ánh công khai ý kiến.

Trong một mẫu như vậy, tất nhiên, không có cách nào khác để ước tính độ lệch (chênh lệch giữa giá trị mẫu trung bình và giá trị dân số thực) ngoại trừ bằng cách thực hiện một nghiên cứu song song với mẫu xác suất hoặc bằng cách thực hiện một điều tra dân số hoàn chỉnh.

Nếu một người sử dụng một mẫu tình cờ, người ta chỉ có thể hy vọng và cầu nguyện rằng anh ta sẽ không quá hiểu lầm về những phát hiện mẫu của mình, điều này tạo nên cơ sở để ước tính tình trạng của 'dân số'.

Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là các mẫu tình cờ không có chỗ trong nghiên cứu khoa học. Kiểu lấy mẫu này, ngoài việc kinh tế và thuận tiện, còn có thể tạo cơ sở cho việc kích thích những hiểu biết và giả thuyết làm việc.

Trong trường hợp không cần quá nhiều độ chính xác hoặc khi chiếm dụng trước với các manh mối dự kiến ​​cho việc xây dựng giả thuyết (như trong các nghiên cứu thăm dò), quy trình lấy mẫu ngẫu nhiên khá hữu ích.

Lấy mẫu không xác suất: Loại # 2. Các mẫu hạn ngạch:

Một trong những phương pháp lấy mẫu được sử dụng phổ biến nhất trong các nghiên cứu tiếp thị và thăm dò bầu cử là phương pháp lấy mẫu hạn ngạch. Mục tiêu cơ bản của lấy mẫu hạn ngạch là lựa chọn một mẫu là bản sao của "dân số" liên quan đến cái mà người ta muốn khái quát.

Lấy mẫu hạn ngạch, nói chung, đảm bảo bảo hiểm rằng các yếu tố đa dạng trong 'dân số' sẽ được bao gồm trong mẫu và các yếu tố này sẽ được tính theo tỷ lệ mà chúng có được trong dân số.

Giả sử, chúng tôi đang lấy mẫu từ một 'dân số' học sinh nữ bao gồm tổng số nữ sinh học tại các tổ chức đồng giáo dục và những người chỉ học ở các trường dành cho nữ. Giả sử, có một sự khác biệt rõ rệt giữa hai quần thể phụ về các đặc điểm chúng ta muốn đo lường.

Điều này là như vậy, kết quả của cuộc khảo sát gần như chắc chắn sẽ đưa ra một bức tranh cực kỳ sai lệch về tổng 'dân số', nếu chúng ta không bao gồm một tỷ lệ nữ sinh học tập trong các tổ chức đồng giáo dục.

Người lấy mẫu hạn ngạch dự đoán sự khác biệt có thể có như vậy giữa các nhóm phụ sẽ cố gắng đảm bảo đưa vào mẫu của mình đủ số lượng trường hợp từ mỗi tầng để có được bức tranh đáng tin cậy về tổng 'dân số'.

Lấy mẫu hạn ngạch thường được tiến hành theo ba bước:

(1) Dân số được phân loại theo các đặc tính được biết hoặc giả định là phù hợp với các đặc điểm được nghiên cứu.

(2) Tỷ lệ dân số rơi vào mỗi lớp được xác định dựa trên thành phần đã biết, giả định hoặc ước tính của dân số đối với các nhóm trên.

(3) Cuối cùng, mỗi người quan sát hoặc người phỏng vấn được chỉ định một hạn ngạch của người trả lời. Trách nhiệm của việc lựa chọn người trả lời hoặc đối tượng là của họ. Các hạn ngạch được cố định đến mức tổng mẫu được quan sát hoặc phỏng vấn sẽ phản ánh tỷ lệ giữa các lớp được xác định trong bước trước (nghĩa là 2).

Vì người quan sát hoặc người phỏng vấn có tiếng nói cuối cùng trong việc lựa chọn đối tượng, việc lựa chọn vật phẩm / trường hợp phụ thuộc vào phán đoán của người phỏng vấn / người quan sát. Tuy nhiên, điều này thường xảy ra trong thực tế là các thành phần khác nhau của mẫu không cùng tỷ lệ với các tầng tương ứng trong dân số.

Người phỏng vấn có thể đã không làm theo hướng dẫn của họ một cách chính xác và trung thành. Sự không cân xứng giữa các mẫu và tính chất của dân số có nhiều khả năng xảy ra, đặc biệt, đối với các đặc điểm ít biểu hiện chưa được đưa vào như một phần của thông số kỹ thuật cho người phỏng vấn / người quan sát.

Cần lưu ý rằng sự không phù hợp trong mẫu có thể được sửa chữa trong quá trình phân tích bằng cách cân nhắc các tầng khác nhau về tỷ lệ của chúng trong dân số (liên quan đến nhân hoặc chia kết quả bằng các số liệu khắc phục phù hợp).

Do đó, yêu cầu quan trọng trong lấy mẫu hạn ngạch không phải là các tầng lớp khác nhau trong dân số được lấy mẫu theo tỷ lệ chính xác của chúng; đúng hơn là nên có đủ các trường hợp từ mỗi tầng để ước tính giá trị dân số và thứ hai là chúng ta biết tỷ lệ của mỗi tầng trong tổng 'dân số'.

Nếu hai điều kiện này được đáp ứng, các ước tính của các giá trị cho các tầng khác nhau có thể được kết hợp để đưa ra ước tính về tổng giá trị dân số.

Bất chấp các biện pháp phòng ngừa trong quá trình chọn mẫu và hiệu chỉnh được thực hiện trong quá trình phân tích, lấy mẫu hạn ngạch có thể tạo ra các lỗi nghiêm trọng do không thể phủ nhận, đây là một quy trình lấy mẫu ngẫu nhiên. Một phần của mẫu trong bất kỳ lớp cụ thể nào tạo thành một mẫu ngẫu nhiên của tầng địa tầng tương ứng của dân số.

Dữ liệu để sửa hạn ngạch thường được rút ra từ các kết quả điều tra dân số trước đó và một số nguồn hiện đại nhất định. Khi những thay đổi mạnh mẽ đang diễn ra trong xã hội, hạn ngạch ước tính có thể bị lỗi nghiêm trọng và tạo ra kết quả sai lệch.

Một phần lớn phụ thuộc vào đánh giá của người phỏng vấn / người quan sát trong việc lấy mẫu. Nói chung, người quan sát hoặc người phỏng vấn có thể được giả định để điền vào hạn ngạch của mình theo cách phù hợp với sự thuận tiện của chính mình. Người phỏng vấn có nhiều khả năng chọn những người tương tự như mình ở nhiều khía cạnh.

Do đó, các mẫu địa tầng có thể không đại diện cho các tầng trong dân số. Người phỏng vấn / người quan sát hiếm khi được thông tin đầy đủ so với người nghiên cứu (nếu hai người khác nhau) do đó phải tự mình chọn mẫu, anh ta có thể đưa ra hai khuynh hướng, (a) phân loại đối tượng và (b) không- lựa chọn ngẫu nhiên.

Kết quả của việc lấy mẫu hạn ngạch thường có thể không nghiêm trọng do lỗi nhưng dù có hay không thì rất khó để thiết lập. Chúng tôi không đảm bảo rằng mẫu hạn ngạch sẽ cho kết quả đáng tin cậy trong một giới hạn chịu đựng nhất định. Và vì lấy mẫu ngẫu nhiên, do đó nguyên tắc xác suất, không liên quan ở bất kỳ giai đoạn nào, các lỗi của phương pháp có thể được xác định bằng các thủ tục thống kê.

Hiệu chỉnh toán học có thể được thực hiện nếu có sự không cân xứng trong các mẫu từ các tầng khác nhau. Nhưng bước này phụ thuộc vào kiến ​​thức nâng cao của chúng tôi về tỷ lệ thực sự của các tầng lớp trong 'dân số'.

Đối với một số quần thể nhất định, người ta không chỉ biết điều này và ở đây điều khiển duy nhất mà một nhà điều tra có thể tận dụng là chính quá trình lấy mẫu. Hiện tại đã có đủ kinh nghiệm với việc lấy mẫu hạn ngạch để có thể kiểm soát lỗ hổng của nó đối với một số loại sai lệch nhất định.

Lấy mẫu không xác suất: Loại # 3. Các mẫu có chủ đích hoặc phán đoán:

Giả định cơ bản đằng sau phán đoán hoặc lấy mẫu có chủ đích là với việc thực hiện phán đoán tốt và chiến lược phù hợp, người ta có thể đưa ra các trường hợp 'đúng' được đưa vào mẫu và do đó phát triển các mẫu phù hợp với nhu cầu nghiên cứu của một người.

Một chiến lược chung của lấy mẫu có chủ đích là chọn các trường hợp được đánh giá là điển hình của dân số mà người ta quan tâm. Việc lựa chọn các yếu tố tiến hành theo giả định rằng các lỗi phán đoán trong lựa chọn sẽ có xu hướng đối trọng lẫn nhau.

Nói cách khác, khi những cân nhắc thực tế đặt ra những mối nguy hiểm nghiêm trọng trong cách áp dụng, lấy mẫu xác suất, nhà nghiên cứu tìm kiếm một nhóm nhỏ tiêu biểu cho toàn bộ 'dân số' (đối với một số đặc điểm mà anh ta quan tâm).

Nhóm phụ là 'phong vũ biểu' của 'dân số'. Các quan sát được giới hạn trong nhóm phụ này và kết luận từ các quan sát này được khái quát cho tổng 'dân số'. Ví dụ, một nhà nghiên cứu quan tâm đến tác động của điện khí hóa nông thôn đối với các tổ chức xã hội truyền thống có thể chọn làm mẫu của mình ở một ngôi làng cụ thể nơi điện khí hóa đã được thực hiện, khoảng một vài năm trước.

Ông đưa ra những quan sát của mình trong ngôi làng này và tin rằng những gì có được ở đây cũng sẽ có được với rất ít sự thay đổi ở những ngôi làng khác cũng đã được điện khí hóa. Tuy nhiên, không có cơ sở rõ ràng cho một niềm tin như vậy, cuối cùng nó có thể trở nên tồi tệ.

Phán quyết hoặc lấy mẫu có chủ đích là rất bấp bênh, bởi vì các giả định mạnh hơn nhiều phải được thực hiện về dân số và quy trình lấy mẫu so với yêu cầu trong khi sử dụng lấy mẫu xác suất. Thứ hai, sai số lấy mẫu và sai lệch không thể được tính cho loại mẫu này vì quy trình lấy mẫu không liên quan đến lấy mẫu xác suất ở bất kỳ giai đoạn nào.

Dữ liệu được bảo mật trên cơ sở phán đoán hoặc mẫu có chủ đích, tốt nhất, chỉ ra một số giả thuyết nhất định nhưng nói chung chúng không thể được sử dụng làm cơ sở cho việc kiểm tra thống kê các giả thuyết. Do đó, lấy mẫu phán đoán có ích rất lớn trong các nghiên cứu khám phá hoặc xây dựng nhằm mục đích đạt được những hiểu biết có thể giúp đặt ra vấn đề hoặc đưa ra các giả thuyết cho nghiên cứu.