Enostaven naključni vzorec: prednosti in slabosti

A preprost naključni vzorec ga raziskovalci uporabljajo za statistično merjenje podskupine posameznikov, izbranih iz večje skupine oz prebivalstva za približen odgovor celotne skupine. Ta raziskovalna metoda ima prednosti in slabosti.

Preprost naključni vzorec: Pregled

Za razliko od drugih oblik geodetskih tehnik je preprosto naključno vzorčenje nepristranski pristop k zbiranju odzivov velike skupine. Čeprav obstajajo preproste naključne vzorce v raziskavah, so značilne pomanjkljivosti. Te pomanjkljivosti vključujejo čas, potreben za zbiranje celotnega seznama določene populacije, kapital, potreben za pridobivanje in stopite v stik s tem seznamom in pristranskostjo, do katere bi lahko prišlo, ko nabor vzorcev ni dovolj velik, da bi ustrezno predstavljal celoto prebivalstva.

Prednosti preprostega naključnega vzorca

Naključno vzorčenje ponuja dve možnosti primarne prednosti.

Pomanjkanje pristranskosti

Ker so posamezniki, ki sestavljajo podskupino večje skupine, izbrani naključno, ima vsak posameznik v množici velike populacije enako verjetnost, da bo izbran. To v večini primerov ustvari uravnoteženo podskupino, ki nosi največji potencial za predstavitev večje skupine kot celote.

Enostavnost

Kot pove že njegovo ime, je izdelava preprostega naključnega vzorca veliko manj zapletena kot druge metode, kot naprimer stratificirano naključno vzorčenje. Kot smo že omenili, so posamezniki v podskupini izbrani naključno in ni dodatnih korakov.

Slabosti preprostega naključnega vzorca

Slabosti te raziskovalne metode vključujejo:

Težave pri dostopu do seznamov celotnega prebivalstva

Pri preprostem naključnem vzorčenju je mogoče natančno statistično merilo velike populacije dobiti le, če je na voljo celoten seznam celotne populacije, ki jo je treba preučiti. V nekaterih primerih so podatki o populaciji študentov na univerzi ali skupini zaposlenih v določenem podjetju dostopni prek organizacije, ki povezuje vsako populacijo.

Dostop do celotnega seznama pa lahko predstavlja izziv. Nekatere univerze ali fakultete niso pripravljene posredovati celotnega seznama študentov ali fakultet za raziskave. Podobno določena podjetja zaradi politik zasebnosti morda ne bodo želela ali zmogla posredovati informacij o skupinah zaposlenih.

Zamudno

Če popoln seznam večje populacije ni na voljo, morajo posamezniki, ki poskušajo izvesti preprosto naključno vzorčenje, zbrati podatke iz drugih virov. Če so javno dostopni, se lahko manjši seznami podskupin ustvarijo za celoten seznam večje populacije, vendar je za dokončanje te strategije potreben čas. Organizacije, ki hranijo podatke o študentih, zaposlenih in posameznih potrošnikih, pogosto zahtevajo dolgotrajno iskanje procesi, ki lahko zavirajo sposobnost raziskovalca, da pridobi najbolj natančne informacije o celotni populaciji nastavljeno.

Stroški

Poleg časa, ki je potreben za zbiranje informacij iz različnih virov, lahko postopek podjetje ali posameznika stane precejšen kapital. Pridobitev celotnega seznama populacij ali manjših seznamov podskupin pri tretjem ponudniku podatkov lahko zahteva plačilo vsakič, ko so posredovani podatki. Če vzorec ni dovolj velik, da bi predstavljal poglede celotne populacije med prvim krogom preprostega naključnega vzorčenja, kupite dodatne sezname ali zbirke podatkov, da se izognete napaka pri vzorčenju je lahko prepoved.

Pristranskost izbire vzorca

Čeprav naj bi bilo preprosto naključno vzorčenje nepristranski pristop k raziskovanju, pristranskost izbire vzorca lahko pride. Kadar nabor vzorcev večje populacije ni dovolj vključujoč, je zastopanost celotne populacije popačena in zahteva dodatne tehnike vzorčenja.