ประวัติพอดคาสต์

การสุ่มตัวอย่าง

การสุ่มตัวอย่าง

นักวิจัยใช้การสุ่มตัวอย่างบ่อยครั้ง ตัวอย่างในคำวิจัยคืออะไร? ตัวอย่างคือชุดย่อยตัวแทนของประชากรที่ทำภาพรวมเกี่ยวกับประชากร

'ประชากร' คืออะไร? ประชากร 'คือกลุ่มคนที่คุณจะทำการวิจัยของคุณ

ทำไมหนึ่งควรตัวอย่าง:

  1. สนับสนุนโดย positivists ตามที่มีส่วนช่วยในการบรรยายทางวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับวิธีการที่สังคมทำงาน
  1. สมาชิกทั้งหมดของประชากรอาจไม่สามารถใช้ได้
  1. ถูกกว่า
  1. ใช้เวลาน้อยลง

ตัวอย่างความน่าจะเป็นคืออะไร

ตัวอย่างน่าจะเป็นตัวอย่างที่สุ่มเป็นฐานสำหรับการเลือกตัวอย่างและมั่นใจว่ากลุ่มตัวอย่างเป็นตัวแทนของประชากร ตัวอย่างความน่าจะเป็น: การสรุปจากตัวอย่างสู่ประชากรเป็นไปได้เพราะตัวอย่างเป็นตัวแทนของประชากร

ตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นคืออะไร

การสุ่มไม่ได้เป็นพื้นฐานสำหรับการเลือกตัวอย่าง ด้วยตัวอย่างที่ไม่ใช่ความน่าจะเป็นทำให้เป็นไปไม่ได้เพราะตัวอย่างไม่ได้เป็นตัวแทนของประชากร ใครสนับสนุนกลุ่มตัวอย่างที่ไม่ใช่ความน่าจะเป็น?

ข้อ จำกัด ของตัวอย่างที่ไม่ใช่ความน่าจะเป็น:

ทำไมมันเป็นไปไม่ได้ที่จะสรุปจากตัวอย่างเป็นประชากรทั่วไปเพราะ:

  1. สมาชิกของประชากรแต่ละคนไม่มีโอกาสได้รับการคัดเลือกเท่ากัน
  1. ไม่มีกระบวนการสุ่มใช้
  1. ตัวอย่างอาจมีอคติในวิธีที่ไม่รู้จัก

ประเภทของขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างเชิงคุณภาพ = การสุ่มตัวอย่างความเข้มการสุ่มตัวอย่างที่เป็นเนื้อเดียวกันการสุ่มตัวอย่างตามเกณฑ์การสุ่มตัวอย่างสโนว์บอลและการสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง

การสุ่มตัวอย่างในการศึกษาเชิงคุณภาพ:

ขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างเชิงคุณภาพขึ้นอยู่กับกระบวนการที่ไม่สุ่ม

ตัวอย่างเชิงคุณภาพมักมีขนาดเล็ก

นี่คือเงื่อนไขที่เพิ่มความน่าจะเป็นของการสุ่มตัวอย่างและการตั้งค่าการสุ่มตัวอย่าง

การอนุมานเกี่ยวกับประชากรจากตัวอย่างเหล่านี้ไม่สามารถป้องกันได้อย่างมีเหตุผล

การสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็นคืออะไร มันเป็นวิธีการ "เท่าเทียมกันและเป็นอิสระ" ในการวิจัย สมาชิกของประชากรทุกคนมีโอกาสเท่ากันในการถูกเลือก การเลือกบุคคลหนึ่งไม่มีผลต่อการเลือกบุคคลถัดไป มนุษย์ไม่สามารถสร้างตัวเลขสุ่มได้ ต้องใช้กลไก (เช่นตารางตัวเลขสุ่ม) EG: การสุ่มตัวอย่างแบบง่ายและการสุ่มแบบแบ่งชั้น

การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย ๆ : สมาชิกของประชากรทุกคนมีโอกาสเท่ากันในการถูกเลือก โอกาสเกิดอคติตัวอย่างน้อยที่สุด

การจัดกลุ่มตัวอย่าง: สัดส่วนของกลุ่มย่อยในตัวอย่างแสดงสัดส่วนของกลุ่มย่อย (ชั้น) ในประชากร สมาชิกทุกคนในกลุ่มย่อยมีโอกาสเท่าเทียมกันในการถูกเลือก ใช้เมื่อขนาดของกลุ่มย่อยประชากรไม่ตรงกัน

การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ: ตัวอย่าง: เลือกนักเรียนที่สิบทุกคนจากทะเบียนโรงเรียนที่สุ่ม มีการละเมิดหลักการความเป็นอิสระสำหรับการเลือกนักเรียนคนแรกจะพิจารณาการเลือกอื่น ๆ ทั้งหมด

ข้อควรพิจารณาเกี่ยวกับการสุ่มตัวอย่าง: ขั้นตอนแบบสุ่มไม่รับประกันว่าตัวอย่างจะเป็นตัวแทน แต่จะเพิ่มความน่าจะเป็น Sampling Variation - ความแตกต่างแบบสุ่มระหว่างกลุ่มตัวอย่างกับกลุ่มประชากร ลดลงโดยการเพิ่มขนาดตัวอย่าง Sampling bias - ความแตกต่างที่ไม่ใช่แบบสุ่มเนื่องจากขั้นตอนที่มีข้อบกพร่อง

ตัวอย่างควรมีขนาดใหญ่เท่าใด ตัวอย่างที่มีขนาดเล็กเกินไปจะเพิ่มโอกาสในการเกิดข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่าง ตัวอย่างที่มีขนาดใหญ่เกินไปลดประสิทธิภาพลง

การสุ่มตัวอย่างไม่ดี: จะเกิดอะไรขึ้นกับการสุ่มตัวอย่างที่ไม่เหมาะสม ข้อสรุปที่ไม่ถูกต้องสามารถวาดได้เช่นการเลือกตั้งประธานาธิบดีสหรัฐปี 2479 แบบสำรวจย่อยทางวรรณกรรมทำนายอย่างไม่ถูกต้องว่า Alf Landon เป็นผู้ชนะเพราะตัวอย่าง (ผู้ที่มีโทรศัพท์) ไม่ได้เป็นตัวแทนของผู้ลงคะแนน นี่คือตัวอย่างของการสุ่มตัวอย่างอคติ

ตัวอย่างล่าสุดของการเก็บตัวอย่างสกอตจะทำอะไรในวันแต่งงาน

โพลใหม่โดย Ipsos MORI ได้เปิดเผยวิธีการอันหลากหลายที่สกอตจะทำเครื่องหมายงานแต่งงานในปีนี้ในขณะที่เน้นว่าตัวเลขสำคัญจะไม่สนใจเหตุการณ์ทั้งหมด

ประมาณ 6 ใน 10 จะมีส่วนร่วมในทางใดทางหนึ่งโดยทั่วไปผ่านการดูเหตุการณ์ทางทีวีสด (37%) และ / หรือไฮไลท์ที่บันทึกไว้ (38%) น้อยกว่าหนึ่งใน 10 (9%) จะมีปาร์ตี้กับเพื่อนและครอบครัวในขณะที่เพียง 4% จะซื้อของที่ระลึกในโอกาส ในขณะเดียวกันสก็อต 4 ใน 10 จะไม่ทำอะไรเลย (5%) หรือพยายามที่จะเพิกเฉยต่อเหตุการณ์ (35%)

ผู้หญิงและผู้ที่อยู่ในกลุ่มอายุที่มีอายุมากกว่ามักเข้าร่วมในกิจกรรม ผู้หญิงประมาณครึ่งหนึ่งตั้งใจที่จะดูเหตุการณ์สด (53%) และ / หรือไฮไลท์ (48%) ผู้ชายครึ่งหนึ่ง (51%) รายงานว่าพวกเขาจะไม่สนใจงานแต่งงาน การค้นพบนี้แสดงการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญเล็กน้อยจากเมื่อ Ipsos MORI ถามคำถามเดียวกันในเดือนพฤศจิกายน 2010 อย่างไรก็ตามมันแสดงให้เห็นว่าชาวสก็อตจำนวนมากขึ้นจะเข้าร่วมงานปาร์ตี้ในขณะที่น้อยกว่าจะได้รับการดูในทีวี

Mori สัมภาษณ์ผู้ใหญ่ 1,002 คนที่มีอายุ 18 ปีขึ้นไป การสัมภาษณ์ดำเนินการทางโทรศัพท์ระหว่างวันที่ 14 และ 17 เมษายน 2554 ข้อมูลนี้ได้รับการถ่วงน้ำหนักตามอายุเพศสถานะการทำงานโดยใช้ข้อมูลสำมะโนประชากรระยะเวลาการใช้ข้อมูล SHS ปี 2550-2551 และการจ้างงานภาครัฐและเอกชน

Gallup พบว่าผู้อยู่อาศัยในโลกมีแนวโน้มที่จะตำหนิกิจกรรมของมนุษย์มากกว่าธรรมชาติสำหรับการเพิ่มขึ้นของอุณหภูมิที่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ ร้อยละสามสิบห้าของผู้ใหญ่ใน 111 ประเทศในปี 2010 กล่าวว่าภาวะโลกร้อนเป็นผลมาจากกิจกรรมของมนุษย์ในขณะที่น้อยกว่าครึ่ง (14%) ตำหนิธรรมชาติ ความผิดพลาดสิบสามเปอร์เซ็นต์ทั้งคู่

ผู้คนเกือบทุกที่รวมถึงส่วนใหญ่ในเอเชียที่พัฒนาแล้วและลาตินอเมริกามีแนวโน้มที่จะอธิบายภาวะโลกร้อนต่อกิจกรรมของมนุษย์มากกว่าสาเหตุตามธรรมชาติ สหรัฐอเมริกาเป็นข้อยกเว้นโดยมีเกือบครึ่งหนึ่ง (47%) และเป็นเปอร์เซ็นต์ที่ใหญ่ที่สุดในโลกซึ่งแสดงถึงภาวะโลกร้อนกับสาเหตุทางธรรมชาติ

ผลการศึกษาขึ้นอยู่กับการสัมภาษณ์แบบตัวต่อตัวและทางโทรศัพท์ซึ่งดำเนินการในปี 2553 โดยมีผู้ใหญ่ประมาณ 1,000 คนอายุ 15 ปีขึ้นไปใน 111 ประเทศ สำหรับผลลัพธ์จากตัวอย่างทั้งหมดในแต่ละประเทศเราสามารถพูดได้อย่างมั่นใจ 95% ว่าระยะขอบสูงสุดของการสุ่มตัวอย่างข้อผิดพลาดอยู่ในช่วงตั้งแต่± 1.7 เปอร์เซ็นต์ไปจนถึง± 5.7 เปอร์เซ็นต์ ระยะขอบของข้อผิดพลาดสะท้อนถึงอิทธิพลของการถ่วงน้ำหนักข้อมูล นอกเหนือจากข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างถ้อยคำคำถามและความยากลำบากในการปฏิบัติในการสำรวจสามารถนำข้อผิดพลาดหรืออคติมาสู่การค้นพบความคิดเห็นสาธารณะ

ได้รับความอนุเคราะห์จาก Lee Bryant ผู้อำนวยการโรงเรียน Six-Form โรงเรียนแองโกล - ยุโรป Ingatestone เอสเซ็กซ์


ดูวิดีโอ: ประชากรและกลมตวอยาง (กันยายน 2021).