Statistik - Stichprobenverfahren
Stichprobenverfahren sind die Möglichkeiten, Personen aus der Bevölkerung auszuwählen, die in einer Stichprobenerhebung berücksichtigt werden sollen. Die Proben können anhand der folgenden Kriterien unterteilt werden.
Probability samples - In solchen Stichproben hat jedes Populationselement eine bekannte Wahrscheinlichkeit oder Chance, für die Stichprobe ausgewählt zu werden.
Non-probability samples - In solchen Stichproben kann nicht sichergestellt werden, dass die Wahrscheinlichkeit für jedes Populationselement bekannt ist.
Wahrscheinlichkeitsstichprobenverfahren
Wahrscheinlichkeitsstichprobenverfahren stellen sicher, dass die ausgewählte Stichprobe die Population korrekt darstellt und die durchgeführte Umfrage statistisch gültig ist. Im Folgenden sind die Arten von Wahrscheinlichkeitsstichprobenverfahren aufgeführt:
Simple random sampling. - Diese Methode bezieht sich auf eine Methode mit folgenden Eigenschaften:
Die Bevölkerung hat N Objekte.
Die Stichprobe hat n Objekte.
Alle möglichen Stichproben von n Objekten haben die gleiche Eintrittswahrscheinlichkeit.
Ein Beispiel für eine einfache Zufallsstichprobe ist die Lotteriemethode. Weisen Sie jedem Populationselement eine eindeutige Nummer zu und legen Sie die Zahlen in die Schüssel. Mischen Sie die Zahlen gründlich. Ein Forscher mit verbundenen Augen soll n Zahlen auswählen. Nehmen Sie das Populationselement in die Stichprobe auf, dessen Nummer ausgewählt wurde.
Stratified sampling- Bei dieser Art der Stichprobenmethode wird die Population anhand bestimmter gemeinsamer Merkmale wie der Geographie in Gruppen eingeteilt, die als Schichten bezeichnet werden. Dann werden Stichproben aus jeder Gruppe unter Verwendung einer einfachen Zufallsstichprobenmethode ausgewählt, und dann wird eine Umfrage unter Personen dieser Stichproben durchgeführt.
Cluster sampling- Bei dieser Art der Stichprobenmethode wird jedes Bevölkerungsmitglied einer eindeutigen Gruppe namens Cluster zugeordnet. Ein Stichprobencluster wird mithilfe einer einfachen Zufallsstichprobenmethode ausgewählt, und anschließend werden Personen dieses Stichprobenclusters befragt.
Multistage sampling- In diesem Fall Kombination verschiedener Probenahmemethoden in verschiedenen Stadien. Zum Beispiel kann in der ersten Phase die Cluster-Stichprobe verwendet werden, um Cluster aus der Population auszuwählen, und dann kann die Stichproben-Zufallsstichprobe verwendet werden, um Elemente aus jedem Cluster für die endgültige Stichprobe auszuwählen.
Systematic random sampling- Bei dieser Art von Stichprobenverfahren wird eine Liste aller Mitglieder der Population erstellt, und dann wird das erste Stichprobenelement zufällig aus den ersten k Elementen ausgewählt. Danach wird jedes k-te Element aus der Liste ausgewählt.
Stichprobenverfahren ohne Wahrscheinlichkeit
Stichprobenverfahren ohne Wahrscheinlichkeit sind bequem und kostenintensiv. Sie erlauben jedoch nicht abzuschätzen, inwieweit Stichprobenstatistiken wahrscheinlich von Populationsparametern abweichen. Während Wahrscheinlichkeitsstichprobenverfahren diese Art der Analyse ermöglichen. Im Folgenden sind die Arten von Nichtwahrscheinlichkeits-Stichprobenverfahren aufgeführt:
Voluntary sample- Bei solchen Stichprobenverfahren werden interessierte Personen gebeten, sich an einer freiwilligen Umfrage zu beteiligen. Ein gutes Beispiel für eine freiwillige Stichprobe bei einer Online-Umfrage einer Nachrichtensendung, bei der die Zuschauer zur Teilnahme aufgefordert werden. In der freiwilligen Stichprobe wählen die Zuschauer die Stichprobe aus, nicht diejenige, die die Umfrage durchführt.
Convenience sample- Bei solchen Stichprobenverfahren wählt der Vermesser Personen aus, die leicht verfügbar sind, um ihre Eingaben zu machen. Zum Beispiel wählt ein Vermesser einen Kinosaal, um Filmzuschauer zu befragen. Wenn der Kinosaal so ausgewählt wurde, dass er leichter zu erreichen ist, handelt es sich um eine bequeme Stichprobenmethode.