Jenis-jenis Penyelidikan Penyelidikan yang Paling Penting



The jenis pensampelan penyelidikan mereka diklasifikasikan kepada dua kumpulan besar: persampelan probabilistik dan persampelan bukan probabilistik.

Antara kaedah persampelan probabilistik, terdapat: persampelan rawak sistematik, persampelan rawak mudah, pensampelan rawak oleh kluster atau kawasan dan persampelan rawak berstrata.

Sebaliknya, teknik bukan probabiliti termasuk pensampelan kemudahan, persampelan kuota, persampelan kasual, persampelan discretionary, dan teknik bola salji..

Dalam penyelidikan, sampel adalah satu set terhingga populasi, yang sifatnya dikaji dengan objektif memperoleh maklumat dari kumpulan yang mereka milik (Webster, 1985). Walaupun sampel kecil, ia merupakan kumpulan wakil keseluruhan.

Dalam pengertian ini, pensampelan adalah perbuatan, proses dan teknik yang melibatkan pemilihan individu yang sesuai, yang memenuhi parameter yang ditunjukkan oleh penyelidikan dan yang merupakan sebahagian wakil penduduk yang dikaji..

Jenis sampel penyelidikan yang paling penting

1- Probabilistic sampling

Persampelan kebarangkalian, juga dikenali rawak, adalah proses pemilihan di mana setiap individu dalam populasi mempunyai kebarangkalian yang sama (yang lebih besar daripada 0) yang akan dipilih untuk menjadi sebahagian daripada sampel. Dalam jenis persampelan ini, kebarangkalian dipilih boleh ditentukan dengan tepat.

Ciri-ciri pensampelan probabilistik

  • Kebarangkalian pemilihan diketahui.
  • Ia tidak menjamin perwakilan untuk semua sifat yang anda ingin belajar dalam penyelidikan.
  • Ia berdasarkan prinsip-prinsip statistik.

Jenis persampelan probabilistik

Pensampelan mudah rawak
  • Ia adalah yang paling biasa kaedah pensampelan.
  • Ia boleh digunakan apabila populasi kecil, homogen dan boleh didapati oleh penyelidik.
  • Semua anggota penduduk mempunyai kebarangkalian yang sama dipilih.
  • Untuk memilih sampel mudah rawak, kaedah yang serupa dengan loteri, penjana nombor rawak digunakan atau nama diekstrak dari mangkuk di mana semua individu dari populasi diwakili.
Kelebihan
  • Sangat mudah untuk mengira anggaran dengan jenis persampelan ini.
Kelemahan
  • Ia tidak boleh digunakan apabila penduduknya sangat besar.
  • Kelompok-kelompok minoriti yang berminat kepada penyelidik mungkin tidak cukup mewakili dalam sampel rawak mudah.
Contoh

Di sekolah terdapat 100 pelajar, yang mana ia bertujuan untuk mengambil sampel 10 individu. Untuk memulakan, pelajar dari 1 hingga 100 disenaraikan. Selepas itu, loteri dijalankan untuk menentukan 20 individu yang akan dipilih..

Perlu diingatkan bahawa dalam kes ini kebarangkalian diketahui, iaitu, setiap pelajar mempunyai kemungkinan 1/10 dipilih..

Persampelan rawak sistematik
  • Ia bergantung kepada organisasi penduduk untuk belajar dalam corak khusus, senarai, contohnya.
  • Elemen pertama dipilih secara rawak; Adalah penting untuk menekankan bahawa elemen awal tidak boleh menjadi yang mendahului senarai. Selanjutnya, elemen-elemen lain sampel dipilih secara sistematik, dengan mengambil kira logaritma tertentu.
  • Setiap elemen mempunyai kemungkinan pemilihan yang sama.
  • Satu contoh persampelan rawak sistematik ialah untuk mengambil direktori telefon dan pilih setiap nama sepuluh dari senarai.
Kelebihan
  • Proses pemilihan adalah agak mudah.
  • Sampel diagihkan sama rata ke seluruh populasi.
  • Sampel yang diperolehi adalah wakil.
Kelemahan
  • Pemilihan sampel adalah berat sebelah, kerana urutan unsur-unsur dalam senarai dapat dimanipulasi untuk memenuhi kebutuhan peneliti.
Pensampelan rawak berstrata
  • Ahli-ahli penduduk dianjurkan ke dalam kategori atau strata yang saling eksklusif. Setiap lapisan tertakluk kepada proses persampelan individu.
  • Ia sangat sesuai apabila penyelidik mahu sampel mewakili semua parameter penyelidikan yang dijalankan.
  • Unit dalam lapisan yang sama mempunyai kebarangkalian yang sama dipilih.
  • Ia berdasarkan dua prinsip asas: stratifikasi dan afiksasi.
  • Stratifikasi merujuk kepada proses pembentukan strata. Proses ini mesti menjamin homogenitas dalam unsur-unsur lapisan dan heterogen antara satu lapisan dan yang lain.
  • Penggabungan merujuk kepada pengagihan yang saksama sampel di kalangan semua lapisan. Ia boleh dicapai melalui tiga proses:

- Pengikatan yang sama, di mana bilangan individu yang sama dalam setiap lapisan dipilih supaya mereka adalah sebahagian daripada sampel.

- Pengikatan proporsional, di mana unsur setiap lapisan dipilih dengan mengambil kira saiznya. Strata dengan kuantiti yang lebih besar akan mempunyai perwakilan yang lebih besar daripada individu.

- Penggabungan Neyman, di mana pemilihan sampel dibuat dengan mengambil kira penyebaran strata tersebut.

Kelebihan
  • Menjamin perwakilan berkadar dalam setiap strata.
  • Mengganti perwakilan subkumpulan minat untuk penyelidik, tidak seperti persampelan rawak mudah.
  • Oleh kerana setiap lapisan dianggap sebagai penduduk yang berasingan, kaedah persampelan yang bertindak balas terhadap ciri-ciri individu setiap subkumpulan boleh digunakan..
Kelemahan
  • Ini memerlukan lebih banyak kerja, kerana sampling mesti disediakan untuk setiap subkumpulan.
  • Jika kriteria stratifikasi tidak cukup spesifik, seorang individu boleh tergolong dalam dua strata pada masa yang sama.
  • Stratifikasi boleh dimanipulasi oleh penyelidik.
Pensampelan rawak oleh konglomerat atau kawasan
  • Penduduk dibahagikan kepada konglomerat atau kawasan. Secara umum, lokasi geografi adalah kriteria yang diambil kira untuk mempengaruhi bahagian tersebut.
  • Unit-unit yang dipilih untuk sampel adalah kumpulan dan bukan individu.
  • Konglomerat terbentuk oleh individu yang mempunyai ciri-ciri yang berbeza. Lebih banyak heterogen elemen dalaman konglomerat, lebih baik hasilnya diperolehi.
  • Ia adalah satu jenis pensampelan yang mempunyai dua fasa:

- Pada fasa pertama, bidang yang akan dipelajari dipilih.

- Pada fasa kedua, elemen dipilih dalam kawasan tersebut.

Kelebihan
  • Ia membolehkan untuk mengkaji pelbagai populasi.
  • Ia membolehkan untuk mengkaji populasi yang diedarkan di kawasan geografi yang luas.
  • Ia boleh mengurangkan kos penyelidikan, kerana ia membolehkan kumpulan belajar dan bukan individu.
Kelemahan
  • Ia tidak boleh digunakan jika konglomerat berbeza dari satu sama lain.
  • Untuk mendapatkan sampel wakil, perlu mengambil unsur-unsur dari konglomerat seluruh kawasan geografi yang dikaji. Untuk ini, perlu bergerak; maka, walaupun benar bahawa jenis pensampelan ini mengurangkan kos dari segi penerapan survei kepada individu, ia meningkatkan mereka dari segi pengangkutan.
Perbezaan antara persampelan rawak berstrata dan persampelan secara rawak oleh konglomerat
  • Dalam sampel statistik populasi dibahagikan kepada tidak termasuk kumpulan, contohnya: seks, umur, antara lain. Dalam pensampelan oleh konglomerat, populasi dibahagikan kepada kumpulan yang boleh dibandingkan, misalnya: keluarga, sekolah, bandar, antara lain.
  • Stratifikasi mempunyai margin kesilapan yang rendah, manakala dalam konglomerat margin kesalahan adalah lebih besar.
  • Semua strata mempunyai perwakilan dalam sampel berstrata, manakala tidak semua kumpulan diwakili dalam sampel oleh konglomerat.
  • Dalam persampelan berstrata, hasil yang lebih baik diperoleh apabila elemen dalam strata adalah homogen. Sebaliknya, dalam persampelan kluster, hasil yang lebih baik diperoleh apabila unsur-unsur yang membentuk kumpulan adalah heterogen.

2 - Persampelan bukan probabilistik

Persampelan bukan probabilistik atau tidak rawak merujuk kepada sebarang kaedah mendapatkan sampel di mana individu dipilih dengan mengambil kira kriteria penyelidik, lokasi geografi dan ketersediaan penduduk, antara lain..

Ia bukan sejenis persampelan saintifik, biasanya digunakan dalam penyelidikan sosial.

Ciri-ciri pensampelan bukan probabilistik

  • Sesetengah individu penduduk tidak mempunyai kemungkinan untuk dipilih.
  • Kebarangkalian pemilihan tidak dapat ditentukan, tidak seperti persampelan probabilistik.
  • Ia adalah berdasarkan pemilihan sampel yang mengambil kira kriteria akaun seperti minat untuk penyelidik.
  • Hasil persampelan bukan rawak tidak boleh dipercayai dari segi kebarangkalian dan kurang tepat berbanding dengan persampelan probabilistik.
  • Ia lebih murah berbanding sampling probabilistik.
  • Anda boleh membuat kesilapan, kerana ia adalah kaedah subjektif.

Jenis persampelan bukan probabilistik

Pensampelan secara ansuran
  • Populasi dibahagikan kepada tidak termasuk kumpulan, seperti halnya dengan sampel rawak berstrata.
  • Selanjutnya, bahagian bukan probabiliti pensampelan ini dimainkan. Individu dalam subkumpulan dipilih dengan mengambil kira penghakiman penyidik ​​dan kepentingan mereka.
  • Pemilihan sampel tidak rawak dan menunjukkan keraguan atau prasangka.
Pensampelan untuk kemudahan
  • Sampel dipilih dari bahagian penduduk yang paling mudah. Kemudahan ini boleh ditentukan oleh beberapa aspek: jarak geografi, kebiasaan dengan unsur-unsur sampel, ketersediaan elemen sampel, antara lain..
  • Pemilihan sampel tidak bergantung kepada keperluan penyelidikan.
  • Penyelidik tidak dapat membuat pengumuman mengenai populasi dengan hasil yang diperoleh melalui sampel untuk kemudahan, kerana ini tidak mewakili.
  • Jenis pensampelan ini berguna bagi mereka yang ingin menjalankan kajian percubaan atau ujian perintis.
Percetakan budi bicara atau percubaan
  • Penyelidik memilih individu yang, menurut kriterianya, dia menganggap paling sesuai untuk menjalankan penyelidikannya.
  • Ia biasanya dikurangkan sampel.
Pensampelan bola salji atau rujukan
  • Sebilangan kecil individu dipilih untuk menjalankan kajian ini. Orang-orang ini memenuhi kriteria yang diperlukan untuk penyelidikan yang bertujuan untuk dilaksanakan.
  • Selepas itu, individu-individu ini diminta untuk menjemput mereka yang baru, menurut mereka, memenuhi kriteria yang diperlukan, dan sebagainya..
  • Sampel tumbuh dengan banyak terima kasih kepada sistem rujukan, yang menyerupai bola salji yang meluncur turun bukit (maka nama itu).
  • Kaedah ini kondusif untuk mendapatkan sampel dari populasi yang sukar dicapai. Sebagai contoh, jika kajian mengenai penagih dadah sedang dijalankan, sangat tidak mungkin terdapat senarai orang yang mempunyai keadaan ini. Oleh itu, adalah lebih baik untuk menghubungi seseorang yang memenuhi ciri yang diminta dan menjadikannya lebih individu.
  • Sampel yang diperoleh melalui kaedah ini tidak mewakili.
Pensambatan sebab atau tidak sengaja
  • Individu dipilih tanpa mengambil kira penghakiman terdahulu.
  • Ia menyerupai pensampelan kemudahan, kerana individu dari penduduk yang ada diambil.

Rujukan

  1. Pensampelan Diperoleh pada 28 April 2017, dari ssc.wisc.edu.
  2. Fridah, Mugo. Pensampelan dalam Penyelidikan. Diperoleh pada 28 April 2017, dari indiana.edu.
  3. Chaturvedi, Kanupriya. Diperoleh pada 28 April 2017, dari pitt.edu.
  4. Pensampelan Diperoleh pada 28 April 2017, dari flinders.edu.au.
  5. Barreiro. Populasi dan Sampel. Teknik Pensampelan Diperoleh pada 28 April 2017, dari optimierung.mathematik.uni-kl-de.
  6. Teknik Pensampelan Diperoleh pada 28 April 2017, dari cs.fit.edu.
  7. Jurnal Penyelidikan Kaedah Campuran (2007). Diperoleh pada 28 April 2017, dari sociologyofeurope.unifi.it.
  8. Landreneau Strategi Persampelan Diperoleh pada 28 April 2017, dari natco1.org.