-
خانهخانه
-
مقالاتمقالات
-
فروشگاهفروشگاه
-
طراحی سایتطراحی سایت
-
درباره مادرباره ما
-
حمایت از ماحمایت از ما
-
ارتباط با ماارتباط با ما
اگر این مقاله را دوست دارید، لطفا آن را با دوستان خود به اشتراک بگذارید.
هنگام انجام تحقیقات، محققان اغلب امکان سنجی، هزینه و دقت روش های خود را بررسی می کنند. انتخاب مناسب ترین نوع نمونه گیری به محققان کمک می کند تا از کیفیت اطلاعاتی که جمع آوری می کنند اطمینان حاصل کنند. این منجر به نتایج قابل اطمینان تری می شود که می تواند منجر به برنامه های کاربردی متمرکزتر شود.
در این مقاله از ایوسی، نمونه‌گیری چیست، ۹ نوع نمونه‌گیری احتمالی و غیراحتمالی و مواردی که هنگام ایجاد یک نمونه باید از آن اجتناب کرد، بحث می‌کنیم.
نمونه گیری انتخاب آزمودنی ها در یک مطالعه آماری برای نشان دادن جمعیت بزرگتر است. از آنجایی که آزمایش تک تک اعضای یک جمعیت مشخص همیشه امکان پذیر نیست، محققان نمونه هایی را انتخاب می کنند تا آزمایش را کارآمدتر و مقرون به صرفه تر کنند.
چگونگی توسعه نمونه ها توسط محققان می تواند تأثیر قابل توجهی بر کیفیت نتایج مطالعه داشته باشد. عناصر زیر کارایی یک نمونه را تعیین می کنند:
دقت: دقت به میزان دقیق پاسخ های نمونه اشاره دارد. محققان باید سعی کنند سوگیری و تأثیر را از سوی محققان و شرکت کنندگان حذف کنند.
دقت: نمونه ها باید به سؤالات پژوهشی خاصی که محققان می پرسند پاسخ دهند. پاسخ ها باید مرتبط با مطالعه باشد.
نمایندگی: یک نمونه تحقیق باید به دنبال ارائه نماینده ترین گروه از افراد برای کل جامعه باشد. برای مثال، اگر محققان بخواهند احساس ساکنان یک شهر را نسبت به وضع مقررات منع رفت و آمد توسط دولت تخمین بزنند، نمونه باید تا حد امکان با درصد جمعیتی شهر مطابقت داشته باشد.
مطالب مرتبط: ۲۶ نمونه از داده های کیفی (با تعریف و انواع)
همه انواع نمونه گیری در یکی از این دو دسته اساسی قرار می گیرند:
نمونه‌گیری احتمالی: در نمونه‌گیری احتمالی، محققان می‌توانند احتمال انتخاب هر فرد از جامعه را برای مطالعه محاسبه کنند. این مطالعات دقت و تجزیه و تحلیل ریاضی بیشتری را ارائه می دهند.
نمونه‌گیری غیراحتمالی: در نمونه‌گیری غیراحتمالی، محققان نمی‌توانند احتمال حضور در مطالعه را برای افراد جامعه محاسبه کنند. این نمونه ها دقت کمتری دارند و کمتر نماینده جمعیت بزرگتر هستند.
بیشتر بخوانید: راهنمای روش های نمونه گیری احتمالی در مقابل غیراحتمالی
در اینجا پنج نوع نمونه گیری احتمالی که محققان استفاده می کنند آورده شده است:
نمونه‌گیری تصادفی ساده یا SRS زمانی اتفاق می‌افتد که احتمال انتخاب هر یک از شرکت‌کنندگان نمونه برای مطالعه یکسان باشد. یک روش قرعه کشی را در نظر بگیرید. می توانید همه پاسخ دهندگان ممکن را در یک استخر قرار دهید و شرکت کنندگان را به صورت تصادفی یا کورکورانه انتخاب کنید. همه افراد حاضر در استخر احتمال یکسانی دارند که شما آنها را انتخاب کنید. محققان همچنین ممکن است از برنامه های کامپیوتری استفاده کنند که اعداد تصادفی را از یک مجموعه تولید می کنند.
نمونه گیری تصادفی فرصت کمتری را برای سوگیری و تأثیرگذاری محققان در انتخاب شرکت کنندگان فراهم می کند. با این حال، نمونه‌گیری تصادفی واقعی می‌تواند چالش‌برانگیز باشد زیرا به فهرستی از هر شرکت‌کننده بالقوه نیاز دارد.
بیشتر بخوانید: نمونه تصادفی ساده چیست؟
نمونه‌گیری طبقه‌ای نوعی از نمونه‌گیری تصادفی است که شامل تقسیم جمعیت به گروه‌ها یا طبقات مجزا می‌شود. هدف این روش این است که نمونه ها معرف جامعه باشند. یک مطالعه ممکن است چندین گروه را شامل شود. برای ایجاد یک نمونه نماینده، محققین از هر قشر یک نمونه تصادفی ساده می گیرند.
برای مثال، اگر جمعیتی متشکل از ۶۵۰ زن و ۳۵۰ مرد باشد، محققان ممکن است جمعیت را به دو دسته مرد و زن تقسیم کنند. سپس، می‌توانید ۶۵ پاسخ‌دهنده زن و ۳۵ پاسخ‌دهنده مرد را از طریق نمونه‌گیری تصادفی انتخاب کنید تا نمونه نماینده‌ای از ۱۰۰ شرکت‌کننده به دست آورید. حرفه ای ها ممکن است اقشار را به دسته هایی تقسیم کنند، از جمله:
سن
جنسیت
درآمد
حرفه
نمونه گیری سیستماتیک زمانی اتفاق می افتد که محققین به فهرستی ارجاع داده و زیر گروه خاصی را به عنوان شرکت کنندگان در مطالعه انتخاب کنند. به عنوان مثال، می توانید فهرستی از ۲۵۰ نفر در یک جمعیت تهیه کنید و از هر پنجمین نفر به عنوان شرکت کننده در مطالعه استفاده کنید.
هدف نمونه گیری سیستماتیک حذف سوگیری است و می تواند آسان تر از نمونه گیری تصادفی باشد. با این حال، نمونه‌گیری سیستماتیک با نمونه‌گیری تصادفی ساده متفاوت است، زیرا روش سیستماتیک احتمال انتخاب یکسانی را برای هر عضو یک جامعه ارائه نمی‌دهد.
نمونه گیری خوشه ای شامل تقسیم یک جمعیت خاص به گروه ها یا خوشه ها است. اغلب، خوشه ها با مناطق مختلف جغرافیایی مرتبط هستند. محققان خوشه هایی را برای استفاده در مطالعه خود به صورت تصادفی انتخاب می کنند و هر عضو هر خوشه در مطالعه شرکت می کند.
به عنوان مثال، می توانید عادات غذاخوری ساکنان یک ایالت خاص را بررسی کنید. می توانید اینها را تقسیم کنید. ساکنان را بر اساس شهرستانی که در آن زندگی می کنند به خوشه ها تقسیم می کنند و سپس از روش نمونه گیری تصادفی برای انتخاب هشت شهرستان برای مطالعه استفاده می کنند. نمونه‌گیری خوشه‌ای با نمونه‌گیری طبقاتی متفاوت است، زیرا برخی از خوشه‌ها در نمونه نهایی وجود ندارند، در حالی که محققان از اعضای هر قشر در نمونه‌گیری طبقه‌ای استفاده می‌کنند.
مطالب مرتبط: نمونه‌گیری خوشه‌ای در مقابل نمونه‌برداری طبقه‌ای: تفاوت چیست؟
نمونه گیری چند مرحله ای زمانی اتفاق می افتد که از روش های نمونه گیری مختلف در مراحل مختلف یک مطالعه استفاده می کنید. این روش برای جمعیت های بزرگ مفید است. برای مثال، تعیین میزان حمایت یک طرح جدید دولت در سراسر کشور را در نظر بگیرید. فهرست کردن همه افراد در کشور عملی نیست، بنابراین می توانید با ایجاد خوشه هایی در مرحله یک برای هر ایالت یا منطقه جغرافیایی، مانند جنوب غربی، جنوب شرقی، شمال شرقی و شمال غربی شروع کنید. در مرحله بعد، می‌توانید این خوشه‌ها را بیشتر به طبقات تقسیم کنید و از هر طبقه نمونه‌های تصادفی انتخاب کنید.
در اینجا چهار مثال از نمونه گیری غیراحتمالی آورده شده است:
در این نوع نمونه گیری، محققان از افراد تصادفی به عنوان آزمودنی استفاده می کنند. به عنوان مثال، یک محقق ممکن است از گروهی از افرادی که در خیابان قدم می زنند نمونه برداری کند. در این حالت محقق کنترلی بر خود گروه نمونه ندارد. این نوع نمونه گیری هم هزینه و هم زمان کارآمد است زیرا محققان می توانند افراد را برای نمونه گیری نسبتاً سریع جمع آوری کنند.
مطالب مرتبط: نمونه برداری مجدد چیست؟ (با تعریف و انواع)
نمونه گیری سهمیه ای شامل ایجاد نمونه بر اساس صفات از پیش تعریف شده است. برای مثال، محقق ممکن است گروهی از افراد را جمع کند که همگی ۶۵ سال یا بالاتر هستند. این به محققان اجازه می دهد تا به راحتی داده ها را از یک جمعیت شناسی خاص جمع آوری کنند.
در نمونه گیری قضاوتی، موضوعات پژوهشی انتخابی صرفاً به تشخیص محقق می باشد. در این مورد، محقق مسئول انتخاب افرادی است که فکر می‌کنند می‌توانند علاوه بر مطالعه مثبت باشند. برای ایجاد نمونه خود، محققان ممکن است از افراد آینده نگر چند سوال در رابطه با مطالعه بپرسند و سپس بر اساس پاسخ آنها تصمیم بگیرند.
هنگامی که مطالعه شامل نمونه گیری از گروه هایی از افرادی است که جمع آوری آنها دشوارتر است، محققان از نمونه گیری گلوله برفی استفاده می کنند. برای جمع‌آوری افراد برای نظرسنجی، محققان ممکن است از آزمودنی‌هایی که دارند بخواهند با آنها تماس بگیرند و دیگران را برای شرکت در مطالعه معرفی کنند. در حالی که این می تواند یک راه موثر برای جمع آوری شرکت کنندگان باشد، اما کنترل عوامل گروه آزمایش را دشوارتر می کند.
مطالب مرتبط: نمونه برداری گلوله برفی: چیست و چگونه از آن در تحقیقات استفاده کنیم
نمونه گیری برای تحقیق باید بی طرفانه و نماینده باشد. بهترین راه برای ایجاد این نوع نمونه ها از طریق نمونه گیری احتمالی است. نمونه گیری غیراحتمالی می تواند منجر به عدم دقت، سوگیری و ارائه نادرست در نمونه شود. در اینجا چند نوع نمونه برداری وجود دارد که ممکن است بخواهید از آنها اجتناب کنید:
نمونه‌گیری آسان زمانی اتفاق می‌افتد که محققان بر اساس عناصر راحتی، مانند نزدیک بودن به پاسخ‌دهندگان یا دوستی نزدیک با پاسخ‌دهندگان، پاسخ‌دهندگان را انتخاب می‌کنند. برای مثال، یک مجری نظرسنجی ممکن است از مردم در یک پارک مجاور نظرسنجی کند. نمونه‌گیری آسان آسان‌تر و ارزان‌تر از نمونه‌گیری تصادفی است، اما نمی‌توانید نتایج را تعمیم دهید، که باعث می‌شود آن را کمتر قابل اعتماد کنید.
نمونه گیری داوطلبانه پاسخ به درخواست پاسخ از داوطلبان اشاره دارد. بر خلاف سایر مطالعات، شرکت کنندگان به جای انتخاب شدن توسط کسانی که پژوهش را انجام می دهند، خودشان را انتخاب می کنند. به عنوان مثال، یک دستیار آموزشی ممکن است نظرسنجی ارزیابی را از طریق ایمیل بفرستد و در مورد عملکرد خود بازخورد بخواهد. نمونه گیری داوطلبانه پاسخ معمولاً غیرنماینده و تصادفی نیست، زیرا تنها پاسخ دهندگانی که نظرات قوی دارند احتمالاً شرکت می کنند.
اگر این مقاله را دوست دارید، لطفا آن را با دوستان خود به اشتراک بگذارید.
![دانلود کتاب: فضای مجازی و سلامت روانی [راهکارهای بهبود روانشناختی در دنیای آنلاین]](https://ivsi.ir/wp-content/uploads/2023/05/virtual-space-and-mental-health-book-300x300.webp)
