yes, therapy helps!
7 jenis pensampelan dan penggunaannya dalam Sains

7 jenis pensampelan dan penggunaannya dalam Sains

Februari 28, 2024

Kami panggil "pensampelan" prosedur statistik yang digunakan untuk memilih sampel yang mewakili penduduk yang mereka milik, dan itu merupakan objek kajian tentang siasatan yang ditentukan.

Dalam artikel ini kita akan menganalisis pelbagai jenis persampelan yang wujud, secara rawak dan tidak sistematik .

  • Artikel berkaitan: "Psikologi dan statistik: kepentingan kebarangkalian dalam sains tingkah laku"

Pensampelan dalam statistik kesimpulan

Dalam statistik, konsep "sampel" digunakan untuk merujuk kepada mana-mana subset mungkin bagi populasi tertentu. Oleh itu, apabila kita bercakap tentang sampel, kita merujuk kepada satu set subjek tertentu yang bermula dari kumpulan yang lebih besar (penduduk).


Statistik inferens adalah cabang disiplin yang berkaitan dengannya sampel kajian untuk membuat kesimpulan berhubung dengan populasi dari mana mereka mula. Ia bertentangan dengan statistik deskriptif, yang tugasnya, seperti namanya, menggambarkan secara terperinci ciri-ciri sampel, dan oleh itu idealnya penduduk.

Walau bagaimanapun, proses kesimpulan statistik memerlukan sampel yang dipersoalkan mewakili populasi rujukan selagi mungkin untuk menyimpulkan kesimpulan yang diperoleh secara kecil-kecilan. Dengan tujuan memihak kepada tugas ini, pelbagai teknik pensampelan, iaitu, memperoleh atau memilih sampel .


Terdapat dua jenis utama pensampelan: rawak atau probabilistik dan bukan rawak, juga dikenali sebagai "tidak probabilistik". Sebaliknya, setiap dua kategori luas ini termasuk pelbagai jenis sampel yang dibezakan mengikut faktor-faktor seperti ciri-ciri populasi rujukan atau teknik pemilihan yang digunakan.

  • Mungkin anda berminat: "15 jenis penyelidikan (dan ciri)"

Jenis persampelan rawak atau probabilistik

Kami bercakap mengenai persampelan rawak dalam kes di mana semua subjek yang merupakan sebahagian daripada populasi mempunyai kebarangkalian yang sama dipilih sebagai sebahagian daripada sampel. Sampel kelas ini lebih popular dan berguna daripada sampel bukan rawak, terutamanya kerana mereka mempunyai perwakilan yang tinggi dan membolehkan untuk mengira kesilapan sampel.

1. Pensampelan rawak mudah

Dalam jenis persampelan ini, pembolehubah yang berkaitan sampel mempunyai fungsi kebarangkalian yang sama dan bebas dari satu sama lain. Penduduknya harus tak terhingga atau terhingga dengan penambahan elemen. Persampelan mudah rawak adalah yang paling banyak digunakan dalam statistik inferensi , tetapi ia kurang berkesan dalam sampel yang sangat besar.


2. Stratified

Persampelan rawak berstrata terdiri daripada membahagi penduduk ke dalam strata; Contohnya adalah untuk mengkaji hubungan antara tahap kepuasan hidup dan tahap sosioekonomi. Kemudian sejumlah subjek dari setiap strata diekstrak untuk mengekalkan kadar populasi rujukan.

3. Conglomerates

Dalam statistik kesimpulan konglomerat adalah kumpulan elemen penduduk , seperti sekolah atau hospital awam di perbandaran. Apabila melakukan persampelan jenis ini, populasi dibahagikan (dalam contoh, suatu wilayah tertentu) ke dalam beberapa konglomerat dan beberapa di antaranya dipilih secara rawak untuk mengkaji mereka.

4. Sistematik

Dalam kes ini, kita mulakan dengan membahagikan jumlah subjek atau pemerhatian yang membentuk populasi di antara yang kita mahu gunakan untuk sampel. Selanjutnya, nombor rawak dipilih dari kalangan yang pertama dan nilai yang sama ditambah secara berterusan; elemen yang dipilih akan menjadi sebahagian daripada sampel.

Pensampelan bukan rawak atau tidak probabilistik

Sampling bukan probabiliti menggunakan kriteria dengan tahap sistematisasi yang rendah yang cuba memastikan bahawa sampel mempunyai tahap representasi yang tertentu. Pensampelan jenis ini digunakan terutamanya apabila tidak mungkin untuk menjalankan jenis rawak lain , yang sangat biasa kerana kos prosedur kawalan yang tinggi.

1. Niat, pendapat atau kemudahan

Dalam persampelan yang disengajakan penyelidik secara sukarela memilih unsur-unsur yang akan membentuk sampel, dengan anggapan bahawa ini akan mewakili populasi rujukan. Satu contoh yang akan terbiasa dengan pelajar psikologi ialah penggunaan pelajar sebagai contoh pendapat di kalangan profesor universiti.

2. bola salji atau rantaian rantaian

Dalam jenis pensampelan ini penyelidik menubuhkan hubungan dengan subjek tertentu; maka mereka mendapat peserta baru untuk sampel itu sehingga mereka menyelesaikannya. Persampelan bola salji biasanya digunakan apabila bekerja dengan penduduk yang sukar dijangkau , seperti dalam kes penagih kepada bahan atau ahli budaya minoriti.

3. Pensampelan dengan kuota atau tidak sengaja

Kami bercakap mengenai persampelan dengan kuota apabila para penyelidik memilih beberapa subjek tertentu yang memenuhi ciri-ciri tertentu (misalnya, perempuan Sepanyol lebih dari 65 dengan gangguan kognitif yang teruk) berdasarkan pengetahuan mereka mengenai strata penduduk. Pensampelan tidak sengaja ia sering digunakan dalam tinjauan .


Cara Cepat Akar pangkat 2(kuadrat)-part 1 (Februari 2024).


Artikel Yang Berkaitan