Απλό τυχαίο δείγμα: Πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα

ΕΝΑ απλό τυχαίο δείγμα χρησιμοποιείται από τους ερευνητές για να μετρήσει στατιστικά ένα υποσύνολο ατόμων που έχουν επιλεγεί από μια μεγαλύτερη ομάδα ή πληθυσμός για να προσεγγίσει μια απάντηση από ολόκληρη την ομάδα. Αυτή η μέθοδος έρευνας έχει τόσο οφέλη όσο και μειονεκτήματα.

Απλό τυχαίο δείγμα: Μια επισκόπηση

Σε αντίθεση με άλλες μορφές τεχνικών τοπογραφίας, η απλή τυχαία δειγματοληψία είναι μια αμερόληπτη προσέγγιση για τη συγκέντρωση των απαντήσεων από μια μεγάλη ομάδα. Αν και υπάρχουν ευδιάκριτα πλεονεκτήματα στη χρήση ενός απλού τυχαίου δείγματος στην έρευνα, έχει εγγενή μειονεκτήματα. Αυτά τα μειονεκτήματα περιλαμβάνουν τον χρόνο που απαιτείται για τη συλλογή του πλήρους καταλόγου ενός συγκεκριμένου πληθυσμού, το κεφάλαιο που απαιτείται για την ανάκτηση και επικοινωνήστε με αυτήν τη λίστα και την προκατάληψη που θα μπορούσε να προκύψει όταν το σύνολο δειγμάτων δεν είναι αρκετά μεγάλο για να αντιπροσωπεύει επαρκώς το πλήρες πληθυσμός.

Πλεονεκτήματα ενός απλού τυχαίου δείγματος

Η τυχαία δειγματοληψία προσφέρει δύο πρωταρχικά πλεονεκτήματα.

Έλλειψη προκατάληψης

Επειδή τα άτομα που αποτελούν το υποσύνολο της μεγαλύτερης ομάδας επιλέγονται τυχαία, κάθε άτομο στο σύνολο του μεγάλου πληθυσμού έχει την ίδια πιθανότητα να επιλεγεί. Αυτό δημιουργεί, στις περισσότερες περιπτώσεις, ένα ισορροπημένο υποσύνολο που φέρει τις μεγαλύτερες δυνατότητες εκπροσώπησης της μεγαλύτερης ομάδας στο σύνολό της.

Απλότητα

Όπως υποδηλώνει το όνομά του, η παραγωγή ενός απλού τυχαίου δείγματος είναι πολύ λιγότερο περίπλοκη από ό, τι άλλες μεθόδους, όπως στρωματοποιημένη τυχαία δειγματοληψία. Όπως αναφέρθηκε, τα άτομα στο υποσύνολο επιλέγονται τυχαία και δεν υπάρχουν επιπλέον βήματα.

Μειονεκτήματα ενός απλού τυχαίου δείγματος

Τα μειονεκτήματα αυτής της μεθόδου έρευνας περιλαμβάνουν:

Δυσκολία πρόσβασης σε λίστες του πλήρους πληθυσμού

Σε απλή τυχαία δειγματοληψία, μια ακριβής στατιστική μέτρηση ενός μεγάλου πληθυσμού μπορεί να ληφθεί μόνο όταν υπάρχει ένας πλήρης κατάλογος ολόκληρου του πληθυσμού που θα μελετηθεί. Σε ορισμένες περιπτώσεις, οι λεπτομέρειες για έναν πληθυσμό φοιτητών σε ένα πανεπιστήμιο ή μια ομάδα εργαζομένων σε μια συγκεκριμένη εταιρεία είναι προσβάσιμες μέσω του οργανισμού που συνδέει κάθε πληθυσμό.

Ωστόσο, η απόκτηση πρόσβασης σε ολόκληρη τη λίστα μπορεί να δημιουργήσει προκλήσεις. Ορισμένα πανεπιστήμια ή κολέγια δεν είναι πρόθυμα να παράσχουν έναν πλήρη κατάλογο φοιτητών ή καθηγητών για έρευνα. Ομοίως, συγκεκριμένες εταιρείες ενδέχεται να μην είναι πρόθυμες ή σε θέση να παραδώσουν πληροφορίες σχετικά με ομάδες εργαζομένων λόγω πολιτικών απορρήτου.

Χρονοβόρος

Όταν δεν είναι διαθέσιμος πλήρης κατάλογος μεγαλύτερου πληθυσμού, τα άτομα που επιχειρούν να πραγματοποιήσουν απλή τυχαία δειγματοληψία πρέπει να συλλέξουν πληροφορίες από άλλες πηγές. Εάν είναι διαθέσιμες στο κοινό, μπορούν να χρησιμοποιηθούν μικρότερες λίστες υποσυνόλων για την αναδημιουργία μιας πλήρους λίστας μεγαλύτερου πληθυσμού, αλλά η στρατηγική αυτή απαιτεί χρόνο για να ολοκληρωθεί. Οι οργανισμοί που διατηρούν δεδομένα για μαθητές, υπαλλήλους και μεμονωμένους καταναλωτές συχνά επιβάλλουν μακρά ανάκτηση διαδικασίες που μπορούν να εμποδίσουν την ικανότητα ενός ερευνητή να λάβει τις πιο ακριβείς πληροφορίες για ολόκληρο τον πληθυσμό σειρά.

Δικαστικά έξοδα

Εκτός από τον χρόνο που απαιτείται για τη συλλογή πληροφοριών από διάφορες πηγές, η διαδικασία μπορεί να κοστίσει σε μια εταιρεία ή σε ένα άτομο ένα σημαντικό κεφάλαιο. Η ανάκτηση μιας πλήρους λίστας πληθυσμού ή μικρότερων καταλόγων υποσυνόλων από έναν τρίτο πάροχο δεδομένων μπορεί να απαιτεί πληρωμή κάθε φορά που παρέχονται δεδομένα. Εάν το δείγμα δεν είναι αρκετά μεγάλο για να αντιπροσωπεύει τις απόψεις όλου του πληθυσμού κατά τον πρώτο γύρο απλής τυχαίας δειγματοληψίας, αγοράζοντας πρόσθετες λίστες ή βάσεις δεδομένων για να αποφύγετε σφάλμα δειγματοληψίας μπορεί να είναι απαγορευτικό.

Προκατάληψη επιλογής δείγματος

Παρόλο που η απλή τυχαία δειγματοληψία προορίζεται να είναι μια αμερόληπτη προσέγγιση στην έρευνα, προκατάληψη επιλογής δείγματος μπορεί να συμβεί. Όταν ένα σύνολο δειγμάτων του μεγαλύτερου πληθυσμού δεν είναι αρκετά περιεκτικό, η αναπαράσταση του πλήρους πληθυσμού αποκλίνει και απαιτεί πρόσθετες τεχνικές δειγματοληψίας.