ข้อดีของการใช้ตัวอย่างแบบสุ่มในการศึกษาประชากรที่มีขนาดใหญ่คืออะไร?

ข้อดีของการใช้ตัวอย่างแบบสุ่มในการศึกษาประชากรที่มีขนาดใหญ่คืออะไร?
Anonim
a:

การสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายคือวิธีการที่ใช้ในการคัดขนาดตัวอย่างเล็ก ๆ จากประชากรที่มีขนาดใหญ่และใช้เพื่อการวิจัยและสร้างภาพรวมเกี่ยวกับกลุ่มใหญ่ เป็นหนึ่งในวิธีการต่างๆที่นักสถิติและนักวิจัยใช้ในการสกัดตัวอย่างจากประชากรกลุ่มใหญ่ วิธีการอื่น ๆ รวมถึงการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นและการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น ข้อได้เปรียบของกลุ่มตัวอย่างแบบสุ่มอย่างง่าย ได้แก่ ความง่ายในการใช้งานและการเป็นตัวแทนที่ถูกต้องของประชากรกลุ่มใหญ่

นักวิจัยสร้างตัวอย่างสุ่มอย่างง่ายโดยการได้รับรายชื่อของประชากรที่มีขนาดใหญ่ขึ้นและจากนั้นเลือกสุ่มให้กลุ่มตัวอย่างจำนวนหนึ่งประกอบด้วยตัวอย่าง ด้วยตัวอย่างสุ่มแบบง่ายๆสมาชิกทุกคนในกลุ่มที่มีขนาดใหญ่มีโอกาสเท่าเทียมกันในการเลือก

นักวิจัยมีสองวิธีในการสร้างตัวอย่างสุ่มอย่างง่าย หนึ่งคือวิธีการจับสลากด้วยตนเอง สมาชิกแต่ละคนของกลุ่มประชากรที่มีขนาดใหญ่ได้รับมอบหมายหมายเลข ถัดไปตัวเลขจะถูกวาดโดยการสุ่มเพื่อประกอบด้วยกลุ่มตัวอย่าง ตัวอย่างเช่นถ้าประชากรกลุ่มใหญ่มีสมาชิก 1,000 คนและนักวิจัยต้องการให้มีขนาดตัวอย่าง 100 คนสมาชิกจำนวนมากจะได้รับหมายเลขที่ไม่ซ้ำกันตั้งแต่ 1 ถึง 1,000 รายโดยจะมีตัวเลขหนึ่งร้อยรายการซึ่งจะทำให้สมาชิกแต่ละคนมีความเท่าเทียมกัน โอกาสที่จะได้รับการคัดเลือก 10%

วิธีการจับสลากด้วยมือทำงานได้ดีสำหรับประชากรที่มีขนาดเล็ก แต่ไม่สามารถทำได้สำหรับคนที่มีขนาดใหญ่ ในสถานการณ์เช่นนี้นักวิจัยต้องการการคัดเลือกโดยคอมพิวเตอร์ การทำงานผ่านหลักการเดียวกันนี้ แต่ระบบคอมพิวเตอร์ที่มีความซับซ้อนแทนที่จะเป็นมนุษย์ด้วยมือจะกำหนดตัวเลขและเลือกข้อมูลเหล่านั้นแบบสุ่ม

ข้อดีของตัวอย่างแบบสุ่ม ได้แก่ ความสะดวกในการใช้งานและความถูกต้องของการเป็นตัวแทน ไม่มีวิธีการที่ง่ายในการดึงตัวอย่างงานวิจัยจากประชากรที่มีขนาดใหญ่กว่าการสุ่มอย่างง่าย ไม่จำเป็นต้องแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มย่อยหรือทำขั้นตอนเพิ่มเติมนอกเหนือจากการถอนจำนวนหัวข้อวิจัยที่สุ่มตัวอย่างจากกลุ่มใหญ่ขึ้น อีกครั้งความต้องการเพียงอย่างเดียวคือการสุ่มควบคุมกระบวนการคัดเลือกและสมาชิกแต่ละรายของประชากรที่มีขนาดใหญ่มีความเป็นไปได้ในการเลือก

การเลือกวิชาที่สุ่มตัวอย่างอย่างสมบูรณ์จากกลุ่มประชากรที่มีขนาดใหญ่จะให้ตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของกลุ่มที่กำลังศึกษาอยู่ แม้ตัวอย่างขนาดเล็กถึง 40 สามารถแสดงข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างต่ำเมื่อสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายได้อย่างถูกต้อง สำหรับประเภทของการวิจัยเกี่ยวกับประชากรใด ๆ โดยใช้ตัวอย่างที่เป็นตัวแทนเพื่อให้การอนุมานและ generalizations เกี่ยวกับกลุ่มใหญ่เป็นสิ่งสำคัญ; ตัวอย่างลำเอียงอาจนำไปสู่ข้อสรุปที่ไม่ถูกต้องเกี่ยวกับประชากรที่มีขนาดใหญ่

การสุ่มตัวอย่างแบบง่ายง่ายเพียงแค่ระบุชื่อและมีความถูกต้อง ทั้งสองแบบนี้ให้การสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายเป็นข้อได้เปรียบที่ดีกว่าวิธีการสุ่มตัวอย่างอื่น ๆ เมื่อทำการวิจัยกับประชากรที่มีขนาดใหญ่