Naključno vzorčenje je postopek, ki omogoča pridobitev vzorca iz populacije na podlagi določene verjetnosti izbire posameznikov, ki ga sestavljajo.
Z naključnim vzorčenjem torej predlagamo izbiro metode. Metoda, ki upošteva različne verjetnosti. To ga razlikuje od nenaključnih metod po tem, da o izbiri vzorca odloča subjektivnost raziskovalca.
V tem primeru ima naključje pomembno vlogo; ko odstranjujemo diskretnost.
Zakaj uporabljati naključno vzorčenje?
Ta vrsta vzorčenja je ena najpogosteje uporabljenih v znanstveni metodi. Razlogi so različni, najpomembnejši pa bi bili naslednji:
- Prvič, edini omogoča potrditveno analizo in statistično sklepanje. Pravzaprav se tudi druga izvaja v nenaključnih vzorcih, vendar rezultatov ne bomo mogli potrditi. V tem primeru je preiskava raziskovalna.
- Po drugi strani pa ta metoda v zvezi s prejšnjim odsekom zmanjšuje pristranskost. To pomeni, da se z določeno (znano) verjetnostjo, da izberemo določenega posameznika iz populacije, izognemo svoji neločljivi subjektivnosti.
- Nazadnje omogoča uporabo majhnih vzorcev pri velikih populacijah. Seveda obstajajo formule za izračun tistih najmanjših vzorcev z znanimi ali neznanimi populacijami.
Kako narediti?
Kot katera koli tehnika, ki se uporablja v znanosti, se tudi ta izvaja po postopku. To omogoča ponovitev eksperimenta in zmanjšuje pristranskost in subjektivnost.
- Prvi in zelo odločen korak je izbor populacije. Pravzaprav moramo dobiti čim več informacij. Predvsem pa nas za njegovo sestavo zanimajo nekatere sociodemografske spremenljivke, kot so spol, starost ali poklic.
- Potem morate izbrati določen naključni vzorec. V naslednjem poglavju bomo videli najpomembnejše. Odločitev bo odvisna od značilnosti populacije.
- Ko je izbrana metoda, je treba izračunati najmanjši vzorec. Za to moramo upoštevati, ali poznamo velikost populacije ali ne. Kot smo komentirali, obstajajo formule za izračun te velikosti vzorca.
- Na koncu nadaljujemo s pridobivanjem vzorca in izvedbo ustreznih statističnih analiz na njem. Ko končamo, lahko izvedemo preizkus hipoteze ali druge metode sklepanja. Cilj je ekstrapolirati rezultate na populacijo.
Vrste naključnega vzorčenja
Obstaja več vrst naključnega vzorčenja, odvisno od značilnosti populacije.
Poglejmo najpomembnejše:
- Preprosto naključno vzorčenje: Je ena najpogosteje uporabljenih. Sestavljen je iz dodelitve naključnega števila populaciji in nato na podlagi tega izbire vzorca. Zelo uporaben je pri populacijah z določeno homogenostjo. Na primer, pogosto se uporablja v geologiji.
- Stratificirano vzorčenje: V tem primeru imamo opraviti s populacijo, ki je sicer heterogena, vendar jo lahko ločimo v homogene skupine (spol, starost itd.). V vsaki skupini se opravi preprost naključni vzorec. Veliko se uporablja v družbenih vedah, kot je psihologija.
- Vzorčenje grozdov: V tem primeru je cilj ustvariti vrsto blokov ali skupin. Ti so naključno izbrani iz celotne populacije. V tem primeru je znotraj njih heterogenost, zunaj pa homogenost. Tržne raziskave pogosto uporabljajo to naključno vzorčenje.
- Sistematično vzorčenje: V tem primeru se število posameznikov v populaciji deli s številom v vzorcu, ki ga želimo pridobiti. Nato naključno izberemo enega in s to vrednostjo preštejemo. Izbrani predmeti bodo tisti, ki ustrezajo temu številu. Ta vrsta zmanjša težavo z avtokorelacijo.
Primer naključnega vzorčenja
Predstavljajmo si, da želimo preučiti povprečno višino določenih študentov na določeni univerzi. To so izmišljeni podatki in uporabili bomo preprost primer. Prejšnji korak je ustvarjanje tabele v preglednici s celotnim številom prebivalstva in njegovimi višinami.
Torej, uporabili bomo preprosto metodo naključnega vzorčenja:
- Na desni lahko vstavimo naključno število, kot je razvidno iz slike (vključimo formulo).
- Nato uporabimo možnost razvrščanja od najvišje do najnižje, ki jih ne razvrsti, ampak jih naključno spremeni.
- Kljub temu izberemo vzorec (v tem primeru deset) na podlagi velikosti, izračunane za to vrsto naključnega vzorčenja.