Losowanie to proces, który pozwala na uzyskanie próby z populacji na podstawie pewnego prawdopodobieństwa wyboru składających się na nią osobników.
Przy doborze losowym proponujemy zatem metodę wyboru. Metoda uwzględniająca różne prawdopodobieństwa. To odróżnia ją od metod nielosowych tym, że to subiektywność badacza decyduje o doborze próby.
Z kolei w tym przypadku dużą rolę odgrywa przypadek; ponieważ usuwamy dyskrecję.
Dlaczego warto korzystać z losowego pobierania próbek?
Ten rodzaj pobierania próbek jest jednym z najczęściej stosowanych w metodzie naukowej. Powody są różne, ale najistotniejsze z nich to:
- Po pierwsze, jako jedyna umożliwia analizę konfirmacyjną i wnioskowanie statystyczne. W rzeczywistości drugi jest również wykonywany w próbkach nielosowych, ale nie będziemy w stanie potwierdzić wyników. W tym przypadku śledztwo ma charakter rozpoznawczy.
- Z drugiej strony, w odniesieniu do poprzedniej sekcji, ta metoda zmniejsza stronniczość. Oznacza to, że mając pewne (znane) prawdopodobieństwo wybrania określonej osoby z populacji, unikamy wrodzonej subiektywności w nielosowej selekcji.
- Wreszcie pozwala na użycie małych próbek w dużych populacjach. Oczywiście istnieją wzory do obliczania tych minimalnych próbek ze znanymi lub nieznanymi populacjami.
Jak to zrobić?
Jak każda technika stosowana w nauce, jest to również wykonywane po procesie. Pozwala to na powtórzenie eksperymentu i zmniejsza stronniczość i subiektywność.
- Pierwszym i bardzo decydującym krokiem jest dobór populacji. W rzeczywistości musimy uzyskać jak najwięcej informacji. Przede wszystkim interesuje nas jego skład według pewnych zmiennych socjodemograficznych, takich jak płeć, wiek czy zawód.
- Następnie musisz wybrać konkretną losową próbkę. W następnej sekcji zobaczymy te najistotniejsze. Decyzja będzie zależeć od cech populacji.
- Po wybraniu metody należy obliczyć minimalną próbkę. Aby to zrobić, musimy wziąć pod uwagę, czy znamy wielkość populacji. Jak już skomentowaliśmy, istnieją wzory na obliczenie tej wielkości próbki.
- Na koniec przystępujemy do uzyskania próbki i wykonujemy na niej odpowiednie analizy statystyczne. Po zakończeniu możemy przeprowadzić test hipotezy lub inne metody wnioskowania. Celem jest ekstrapolacja wyników na populację.
Rodzaje losowego pobierania próbek
Istnieje kilka rodzajów losowego doboru próby w zależności od charakterystyki populacji.
Zobaczmy najbardziej odpowiednie:
- Proste losowe pobieranie próbek: Jest jednym z najczęściej używanych. Polega na przypisaniu do populacji liczby losowej, a następnie na tej podstawie doborze próby. Jest bardzo przydatny w populacjach o pewnej jednorodności. Na przykład jest szeroko stosowany w geologii.
- Próbkowanie warstwowe: W tym przypadku mamy do czynienia z populacją, która choć jest niejednorodna, to można ją podzielić na jednorodne grupy (płeć, wiek itp.). W każdej grupie przeprowadzana jest prosta próba losowa. Jest szeroko stosowany w naukach społecznych, takich jak psychologia.
- Próbkowanie klastra: W tym przypadku celem jest stworzenie serii bloków lub klastrów. Są one wybierane losowo z całej populacji. W tym przypadku istnieje w nich niejednorodność, a na zewnątrz jednorodność. Badania rynku często wykorzystują to losowe dobór próby.
- Systematyczne pobieranie próbek: W tym przypadku liczba osobników w populacji jest dzielona przez te w próbie, którą chcemy uzyskać. Następnie wybieramy jeden losowo i liczymy, używając tej wartości. Wybrane tematy będą tymi, które odpowiadają tej liczbie. Ten typ zmniejsza problem autokorelacji.
Przykład losowego próbkowania
Wyobraźmy sobie, że chcemy badać średni wzrost niektórych studentów na pewnej uczelni. To fikcyjne dane i posłużymy się prostym przykładem. Poprzednim krokiem jest utworzenie w arkuszu kalkulacyjnym tabeli z całkowitą populacją i jej wysokością.
Dlatego użyjemy prostej metody losowego doboru próby:
- Po prawej stronie możemy wstawić losową liczbę, jak widać na obrazku (zawieramy wzór).
- Następnie korzystamy z opcji sortowania od najwyższego do najniższego, która nie porządkuje ich, ale losowo je zmienia.
- To powiedziawszy, następnie wybieramy próbę (w tym przypadku dziesięć) na podstawie wielkości obliczonej dla tego rodzaju losowego doboru próby.