Co je to statistické vzorkování?
Statistické vzorkování se týká studie populací shromažďováním informací a analýzou. Statistické vzorkování je základem pro velké množství informací, od odhadů průměrné výšky v národě až po studium dopadu marketingu po děti. Četné profese používají statistické vzorkování, včetně psychologie, demografie a antropologie. Stejně jako každá metoda studie je však statistické vzorkování náchylné k chybám a je důležité analyzovat metody používané k provedení studie před přijetím výsledků. Tento proces začíná definicí populace, kterou chce vědec studovat, a proměnnou, kterou chce měřit. Například někdo může chtít znát průměrnou hmotnost dětí na základní škole. Dále se vědec rozhodne, jak shromažďovat požadovaná data. V předchozím příkladu by mohl vědec cestovat do škol s měřítkem, poslat dotazníky lékařům nebo rodičům, nebo se pokusit získat přístup ke zdraví školy Records. Mnoho vědců se snaží měřit přímo, spíše než se spoléhat na seberealizace, protože tímto způsobem jsou výsledky konzistentní. Jinými slovy, statistické vzorkování nezahrnuje měření požadované proměnné u každého studovaného jednotlivce; Výběr jednotlivců se používá k zobecnění výsledků. Obecně, čím větší je velikost vzorku, tím lepší jsou výsledky.
Nejběžnějším systémem je náhodné vzorkování, ve kterém vědec generuje seznam náhodných jednotlivců z centrální databáze. Někteří vědci používají vzorkování shluků, ve kterém je populace rozdělena na spoustu malých shluků a každý klastr je rozsáhle studován. Jiní by mohli používat systematické vzorkování, ve kterém je studována každá nth v populaci. Nejnebezpečnějším a nespolehlivým výběrovým systémem pro statistické vzorkování je vzorkování pohodlí; Někdo stojící na rohu ulice s průzkumy používá vzorkování pohodlí, což může přinést vysoce nepřesné výsledky.
Po shromáždění údajů je výzkumný pracovník analyzuje a používá je k vytvoření zobecnění populace. Ve studiích, které se spoléhají na statistické vzorkování, je použitá metoda obvykle jasně podrobná, takže ostatní vědci mohou rozhodnout, zda byla metoda platná. Neplatná metoda může způsobit chybu vzorkování, která by zpochybnila výsledky studie.