Co to jest pobieranie próbek populacji?

Próbkowanie populacji odnosi się do procesu, w którym grupa reprezentatywnych osób jest wybierana z populacji w celu analizy statystycznej. Prawidłowe wykonywanie pobierania próbek populacji jest niezwykle ważne, ponieważ błędy mogą prowadzić do nieprawidłowych lub wprowadzających w błąd danych. Istnieje szereg technik stosowanych w próbkowaniu populacji, aby zapewnić, że osoby można wykorzystać do generowania danych, które z kolei można wykorzystać do uogólnienia na temat większej populacji.

Próbkowanie statystyczne jest ważnym narzędziem badawczym dla wielu dyscyplin, ponieważ pozwala ludziom dowiedzieć się więcej o populacji bez badania każdej osoby w populacji. Ponieważ jednak próbkowanie statystyczne nie bada ściśle każdej osoby, jest podatne na błędy. Dlatego wielu badaczy poświęca znaczną część swojego czasu na pobieranie próbek populacji, aby upewnić się, że zostanie to zrobione w sposób, który będzie kontrolował kontrolę przez innych badaczy i naukowców.

FIRST STEP w pobieraniu próbek populacji jest identyfikacja populacji, o której naukowcy chcą dowiedzieć się więcej. Jeśli na przykład ktoś chce dowiedzieć się, ilu Afroamerykanów ma koty, naukowcy wiedzą, że populacja pod kontrolą jest społeczność Afroamerykanów. Pobieranie próbek populacji służy do wyboru reprezentatywnych osób z tej rozległej społeczności, aby można było ekstrapolować szacunki na temat posiadania CAT wśród innych członków tej społeczności.

Jedną z najczęstszych technik próbkowania populacji jest losowe pobieranie próbek, w których badacz zasadniczo wyciąga nazwy z kapelusza. Naukowiec może również stosować próbkowanie klastrów, technikę, w której większa populacja jest podzielona na mniejsze klastry; Kilka z tych klastrów jest losowo wybieranych do badań. Inną powszechną techniką jest systematyczne próbkowanie, w którym badacz wybiera każdą osobę nth z popuUczenie, które studiuje, aby zebrać informacje.

Istnieje asortyment innych permutacji tych technik próbkowania, które są używane do gromadzenia danych. Ogólnie rzecz biorąc, im większa wielkość próby, tym lepsze będą wyniki. Większość statystyk stara się unikać próbkowania wygody, w której stosuje się próbkę łatwo dostępnych osób, a nie zróżnicowaną próbę szerszej populacji. Przykładem wygody próbkowania byłoby umieszczenie stosu badań w jednej klinice medycznej, która może ujawnić informacje o populacji, która korzysta z tej kliniki medycznej, ale niekoniecznie zestaw A wyników, które można szerzej interpretować.