نمونه گیری احتمالی: تعریف و انواع

نمونه‌گیری احتمالی به محققان این امکان را می‌دهد تا از طریق مصاحبه یا بررسی نمونه کوچکی از آن جمعیت، در مورد یک جمعیت بزرگ نتیجه‌گیری کنند. با استفاده از تکنیک‌های انتخاب تصادفی برای انتخاب و بررسی یک زیرگروه نمونه، محققان ممکن است تعصبات خود را کاهش دهند و یافته‌های قابل اعتمادی را تولید کنند که نشان‌دهنده یک جمعیت است. این تکنیک برای محققان سودمند است زیرا می تواند تجزیه و تحلیل آماری زیر گروه های تصادفی را برای تعمیم یافته های آنها به آنها ارائه دهد.

در این مقاله از ایوسی به نمونه گیری احتمالی، مزایای آن و نحوه استفاده از آن برای تحقیقات جمعیتی می پردازیم.

نمونه گیری احتمالی چیست؟

نمونه گیری احتمالی یک تکنیک تحقیقی است که از انتخاب تصادفی برای مطالعه بخشی از جامعه استفاده می کند. محققان ممکن است از این تکنیک برای تولید آماری استفاده کنند که یک روند بزرگتر را توضیح دهد. همچنین به کاهش سوگیری نمونه‌گیری کمک می‌کند، زیرا محققان هنگام تلاش برای یادگیری در مورد یک جامعه، نمونه‌ها را به‌طور تصادفی انتخاب می‌کنند، که تضمین می‌کند که همه اعضای یک جامعه شانس یکسانی برای شرکت در یک نظرسنجی تحقیقاتی دارند. از آنجایی که گروه نمونه زیرمجموعه ای از جامعه است، محققان اغلب می توانند پاسخ های گروه نمونه را به جامعه تعمیم دهند.

مطالب مرتبط: نمونه تصادفی ساده چیست؟

نمونه در مقابل جمعیت

در آمار، جمعیت معمولاً به گروه بزرگی از افراد یا چیزها اطلاق می شود. جمعیت شامل همه افراد از یک منطقه یا سازمان مشترک است. برخی از نمونه‌های جمعیت شامل همه اعضای یک سازمان، همه دام‌های یک مزرعه یا همه مقامات منتخب که نماینده یک نهاد سیاسی هستند، می‌شود.

یک نمونه زیرمجموعه ای از یک جامعه است و ممکن است شامل یک گروه منتخب از افراد جامعه باشد، مانند ۱۰۰۰ کارمند به طور تصادفی انتخاب شده در شرکتی که ۲۰۰۰۰ نفر را استخدام می کند. پژوهشگران اغلب با استفاده از زیرگروه های نمونه تحقیق می کنند زیرا کار با گروه کوچکتر آسان تر است.

انواع نمونه گیری احتمالی

در اینجا چند روش برای انجام نمونه گیری احتمالی وجود دارد:

نمونه گیری تصادفی ساده

نمونه گیری تصادفی ساده یک روش نمونه گیری است که از جدول اعداد تصادفی یا یک مولد اعداد تصادفی الکترونیکی برای انتخاب نمونه استفاده می کند. این روش می تواند برای نمونه برداری از یک جمعیت بزرگ و متنوع کارآمد باشد.

به عنوان مثال، محققان ممکن است گروه بزرگی از افراد را جمع آوری کنند، اعداد را به هر فرد اختصاص دهند و به طور تصادفی اعداد را از طریق یک فرآیند خودکار انتخاب کنند. محققان همچنین ممکن است از یک سیستم قرعه کشی یا نرم افزار رایانه ای برای انجام فرآیند انتخاب خودکار استفاده کنند.

نمونه گیری خوشه ای تصادفی

نمونه‌گیری خوشه‌ای تصادفی یک روش نمونه‌گیری است که به‌طور تصادفی نمونه‌هایی را از یک منطقه جغرافیایی وسیع، مانند جمعیت یک ایالت یا کشور انتخاب می‌کند. محققان می توانند یک جامعه را به خوشه ها تقسیم کرده و به طور تصادفی چند خوشه را برای نمونه انتخاب کنند. این امر نمونه را به بخش کوچکی از همه خوشه‌های جغرافیایی محدود می‌کند تا فرآیند تحقیق راحت‌تر و کارآمدتر شود.

این تکنیک به محققان اجازه می‌دهد تا زیرمجموعه‌ای از یک جمعیت را با حداقل سفر مطالعه کنند، زیرا می‌توانند تحقیقات نمونه‌گیری حضوری را در چند خوشه انجام دهند. منطقه جغرافیایی یک جمعیت می تواند صدها یا هزاران خوشه داشته باشد، بنابراین سفر به سه یا چهار خوشه در یک منطقه جمعیتی اغلب آسان تر است.

نمونه گیری تصادفی طبقه ای

نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای یک روش نمونه‌گیری است که جمعیت را بر اساس معیارهای جمعیت شناختی مشترک مانند سن، جنسیت یا قومیت به زیر گروه‌های کوچک‌تر تقسیم می‌کند. سپس محققین یک نمونه تصادفی از هر زیرگروه را برای مشارکت انتخاب می کنند. با نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای، اعضای هر زیرگروه فرصت‌های برابری برای شرکت در مطالعات دارند.

نمونه گیری سیستماتیک

نمونه گیری سیستماتیک یک روش نمونه گیری است که از یک سیستم فاصله عددی برای انتخاب نمونه از یک جامعه استفاده می کند. محققان ممکن است به هر عضو یک جمعیت عددی اختصاص دهند و افراد را در فواصل زمانی منظم انتخاب کنند، مثلاً هر پنجمین نفر را در نمونه قرار دهند. این تصادفی‌سازی می‌تواند منجر به یک زیرگروه نظرسنجی شود که واریانس را در جمعیت عمومی منعکس می‌کند.

نمونه گیری چند مرحله ای

نمونه گیری چند مرحله ای یک روش نمونه گیری تصادفی است که یک نمونه را در چند مرحله انتخاب می کند و هر مرحله می تواند روش نمونه گیری خاص خود را معرفی کند. برای مثال، محققان ممکن است منطقه یک جمعیت را به خوشه‌ها تقسیم کرده و با استفاده از نمونه‌گیری خوشه‌ای تصادفی، برخی از آن خوشه‌ها را انتخاب کنند. سپس ممکن است با استفاده از نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای، نمونه‌گیری تصادفی ساده، نمونه‌گیری سیستماتیک یا دور دیگری از نمونه‌گیری خوشه‌ای تصادفی، از آن خوشه‌های تصادفی نمونه‌برداری کنند. محققان می توانند دورهای بیشتری از نمونه برداری را انجام دهند تا زمانی که در زیر گروه نهایی برای مطالعه قرار بگیرند.

نمونه گیری غیر احتمالی

نمونه‌گیری غیرتصادفی که به آن نمونه‌گیری غیرتصادفی نیز می‌گویند، یک روش نمونه‌گیری است که از تکنیک‌های غیرتصادفی برای انتخاب نمونه استفاده می‌کند. محققان آگاهانه یک زیرگروه نمونه را انتخاب می‌کنند بدون اینکه به همه اعضای جامعه فرصتی برابر برای گنجاندن بدهند. معمولاً محققان می توانند به سرعت اعضای نمونه را با استفاده از نمونه گیری غیراحتمالی پیدا کرده و استخدام کنند.

در اینجا چند نمونه از تکنیک های نمونه گیری غیراحتمالی آورده شده است:

• نمونه‌گیری آسان: محققان ممکن است از این روش، که نمونه‌گیری تصادفی یا نمونه‌گیری با چنگال نیز نامیده می‌شود، برای انجام یک نظرسنجی سریع از افرادی که پیدا کردن و نظرسنجی آسان هستند، استفاده کنند. این ممکن است شامل افرادی باشد که در یک محله زندگی می کنند یا افرادی که در یک رویداد ورزشی شرکت می کنند.

• نمونه‌گیری سهمیه‌ای: این تکنیک شامل محققانی است که اعضای نمونه‌ای را انتخاب می‌کنند که معیارهای انتخاب غیرتصادفی آنها را تا زمانی که سهمیه خود را برآورده کنند، برآورده می‌کنند.

• نمونه‌گیری گلوله برفی: با استفاده از این تکنیک، محققان از اعضای نمونه موجود می‌خواهند که به آنها کمک کنند تا شرکت‌کنندگان نمونه بیشتری را برای نظرسنجی جذب کنند.

بیشتر بخوانید: انواع نمونه گیری: انتخاب بهترین انواع و مواردی که باید از آنها اجتناب کنید

مزایای نمونه گیری احتمالی

در اینجا برخی از مزایای استفاده از روش بررسی نمونه مبتنی بر احتمال آورده شده است:

• می تواند تعصبات را کاهش دهد. این روش پیمایشی از انتخاب تصادفی استفاده می‌کند که به کاهش تعصب محقق کمک می‌کند و ممکن است نتایجی را تولید کند که به بهترین نحو یک جمعیت عمومی را نشان دهد.

• می تواند مقرون به صرفه باشد. محققان می‌توانند با مصاحبه با یک زیرگروه نمونه برای داده‌ها به جای مصاحبه با کل جمعیت برای داده، در هزینه خود صرفه‌جویی کنند.

• می تواند ساده باشد. نمونه‌گیری احتمالی می‌تواند تکنیک‌های ساده‌ای را برای جمع‌آوری و مصاحبه با یک زیرگروه به‌طور تصادفی در اختیار محققان قرار دهد.

• می تواند از نظر زمانی موثر باشد. این تکنیک می تواند به محققان کمک کند تا یک گروه نمونه تصادفی را به طور موثر سازماندهی کنند و تحقیقات خود را به سرعت انجام دهند.

بیشتر بخوانید: مهارت ارزیابی و انتخاب: تعاریف و مثال ها

مراحل نمونه گیری احتمالی

در اینجا مراحل انجام نمونه گیری مبتنی بر احتمال آمده است:

۱. جمعیت خود را انتخاب کنید

فرآیند نمونه گیری را با انتخاب جامعه ای که می خواهید مطالعه کنید آغاز کنید. جمعیت به کل گروهی اطلاق می شود که شما به دنبال درک و تحلیل آن هستید. شما می توانید هر جمعیت مورد علاقه را هدف قرار دهید، مانند کارمندان یک شرکت بزرگ، دانشجویان یک موسسه دانشگاهی یا رای دهندگان ثبت نام شده یک شهر یا ایالت.

۲. چارچوب نمونه برداری خود را ایجاد کنید

چارچوب نمونه‌گیری که به عنوان چارچوب نمونه یا چارچوب نظرسنجی نیز شناخته می‌شود، منبعی است که همه اعضای یک جامعه را شناسایی می‌کند. نمونه‌ای از یک چارچوب نمونه‌برداری، فهرست یا پایگاه داده‌ای است که همه کارکنان یک شرکت را فهرست می‌کند. می‌توانید از یک چارچوب نمونه‌گیری برای تأیید و تأیید جمعیت خود استفاده کنید، که به شما امکان می‌دهد یک زیر گروه را به‌طور تصادفی انتخاب کنید و اطمینان حاصل کنید که همه اعضای جامعه شانس برابری برای انتخاب برای نظرسنجی دارند.

۳. نمونه احتمالی خود را انتخاب کنید

پس از انتخاب جامعه و تعیین چارچوب نمونه خود، می توانید به صورت تصادفی نمونه احتمالی خود را انتخاب کنید. هنگام انتخاب زیرگروه، می‌توان از روش‌های نمونه‌گیری تصادفی ساده، نمونه‌گیری خوشه‌ای تصادفی، نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای، نمونه‌گیری سیستماتیک یا نمونه‌گیری چند مرحله‌ای استفاده کرد. ممکن است زمان برای ارزیابی مختصر جامعه به منظور تعیین اینکه کدام روش نمونه گیری ممکن است بهترین کار را داشته باشد، مفید باشد.

۴. نتایج خود را تجزیه و تحلیل کنید

هنگامی که زیرگروه شما نظرسنجی ها یا مصاحبه های خود را کامل کرد، می توانید این اطلاعات را تجزیه و تحلیل کرده و آن را به داده های عملی تبدیل کنید. به عنوان مثال، در بررسی یک زیرگروه از کارمندان در یک شرکت بزرگ در مورد بسته مزایای آنها، ممکن است متوجه شوید که آن زیر گروه عمدتاً از مزایای کارکنان خود راضی است اما مرخصی با حقوق بیشتری را ترجیح می دهد . این داده ها ممکن است برای تیم منابع انسانی مفید باشد زیرا آنها بسته های مزایای شرکت را برای سال مالی آینده به روز می کنند.