სტატისტიკურად, ნიმუში არის მოსახლეობის სუბსეტი, რომელიც გამოიყენება მთლიანი მთელი ჯგუფის წარმომადგენლად. კვლევისას ხშირად ხდება გამონაკლისი, რომ კონკრეტული მოსახლეობის თითოეული წევრის გამოკითხვა გამოდგეს, რადგანაც საკმაოდ მწირია ხალხი. მოსახლეობის მახასიათებლების შესახებ დასკვნის გაკეთების მიზნით მკვლევარებმა შემთხვევითი ნიმუშის გამოყენება შეძლონ.
რატომ მკვლევარები იყენებენ ნიმუშებს?
ადამიანის გონების ან ქცევის ასპექტების შესწავლისას, მკვლევარებმა, უბრალოდ, ვერ შეძლებენ მონაცემების შეგროვებას უმეტეს შემთხვევებში. ამის ნაცვლად, ისინი აირჩიონ პატარა ნიმუში პირები, რომლებიც წარმოადგენს უფრო დიდი ჯგუფი. იმ შემთხვევაში, თუ ნიმუში არის ნამდვილად წარმომადგენელი მოსახლეობის კითხვა, მკვლევარებმა შეიძლება მიიღოს მათი შედეგები და განზოგადება მათ უფრო დიდი ჯგუფი.
შერჩევის სახეები
ფსიქოლოგიურ კვლევებში და სხვა სოციალურ კვლევებში, ექსპერიმენტები, როგორც წესი, ემყარება რამდენიმე სხვადასხვა შერჩევის მეთოდს.
1. ალბათობის შერჩევა
ალბათობის შერჩევა იმას ნიშნავს, რომ ყველა ინდივიდუალური ინდიკატორია და შერჩეული თანაბარი შანსია. იმის გამო, რომ ალბათობის შერჩევა მოიცავს შემთხვევითი შერჩევას, ის გვარწმუნებს, რომ მოსახლეობის სხვადასხვა სუბსეტს აქვს ნიმუში წარმოდგენილი თანაბარი შანსი. ეს ქმნის ალბათობის ნიმუშებს უფრო მეტ წარმომადგენელს და მკვლევარებს უკეთესად შეუძლიათ თავიანთი შედეგების განზოგადება ჯგუფად მთლიანად.
არსებობს რამდენიმე განსხვავებული ტიპის ალბათობის შერჩევა:
- მარტივი შემთხვევითი შერჩევის არის, როგორც სახელი ვარაუდობს, მარტივი ტიპის ალბათობა შერჩევის. მკვლევარებმა მიიღონ ყველა ინდივიდუალური პოპულაცია და შემთხვევითი შერჩევა მათი ნიმუში, ხშირად იყენებენ კომპიუტერული პროგრამების ან შემთხვევითი რაოდენობის გენერატორის გამოყენებას.
- სტრატიფიცირებული შემთხვევითი შერჩევა გულისხმობს მოსახლეობის გამიჯვნას ქვეჯგუფად და შემდეგ თითოეულ ამ ქვეჯგუფებიდან მარტივი შემთხვევითი ნიმუშის აღება. მაგალითად, კვლევამ შეიძლება გამოიწვიოს მოსახლეობის გაყოფა რასის, სქესის ან ასაკის საფუძველზე, შემდეგ კი თითოეულ ჯგუფზე მარტივი შემთხვევითი შერჩევა. სტრატიფიცირებული შემთხვევითი შერჩევა ხშირად უფრო მეტი სტატისტიკური სიზუსტით იძლევა, ვიდრე მარტივი შემთხვევითი შერჩევის და უზრუნველყოფს გარკვეულ ჯგუფებს ზუსტად წარმოდგენილია ნიმუშში.
- კასეტური შერჩევა მოიცავს მოსახლეობის პატარა ჯგუფების გამიჯვნას, ხშირად გეოგრაფიული ადგილმდებარეობის ან საზღვრების მიხედვით. შემთხვევითი შერჩევა ამ კლასტერების შემდეგ შერჩეული და ყველა სუბიექტების ფარგლებში კასეტური იზომება. მაგალითად, წარმოიდგინეთ, რომ თქვენ ცდილობთ სწავლა სკოლის დირექტორებს თქვენს ქვეყანაში. თითოეული სკოლის პრინციპის მონაცემების შეგროვება ძვირადღირებული და შრომატევადი იქნება. გამოყენებით კლასტერის შერჩევის მეთოდი, თქვენ შემთხვევით აირჩიეთ ხუთი ქვეყნები თქვენი სახელმწიფო და შემდეგ შეაგროვოს მონაცემების ყველა საგანი თითოეულ იმ ხუთი ქვეყნის.
2. არაპრობილურობის შერჩევა
მეორეს მხრივ, არამატერიალური ნიმუშების შერჩევა მოიცავს მონაწილეებს მეთოდების გამოყენებით, რომლებიც არ აძლევენ თითოეულ ინდივიდს მოსახლეობის თანაბარი შანსი.
ამ ტიპის ნიმუშთან დაკავშირებული ერთი პრობლემა ისაა, რომ მოხალისეები შეიძლება განსხვავებულნი იყვნენ გარკვეულ ცვლადებზე, ვიდრე არასამთავრობო მოხალისეები, რამაც ძნელი გახადა შედეგების განზოგადება მთელი მოსახლეობისათვის.
არსებობს რამდენიმე სხვადასხვა სახის nonprobability შერჩევის:
- შერჩევის შერჩევა მონაწილეებს სწავლის პროცესში იყენებს, რადგან ისინი ხელსაყრელი და ხელმისაწვდომი გახდებიან. თუ ფსიქოლოგიის ფსიქოლოგიის განყოფილების მიერ ჩატარებული ფსიქოლოგიის შესწავლისთვის ყველა მოხალისე ჰყავს, მაშინ თქვენ მონაწილეობდით კვლევაში, რომელიც დაეყრდნო მოხერხებულ ნიმუშს. კვლევები, რომლებიც ითხოვენ მოხალისეებს ან კლინიკურ ნიმუშებს იყენებენ, რომლებიც მკვლევართან ხელმისაწვდომია, ასევე ნიმუშების ნიმუშების მაგალითებია.
- მიზანმიმართული შერჩევა მოიცავს გარკვეულ კრიტერიუმებს, რომლებიც აკმაყოფილებენ ფიზიკურ პირებს. მაგალითად, მარკეტინგის შეიძლება დაინტერესებული ისწავლონ, თუ როგორ მათი პროდუქციის აღიარებული ქალები შორის ასაკის 18 და 35. მათ შეიძლება აიყვანოს ბაზარზე კვლევის ფირმა განახორციელოს სატელეფონო ინტერვიუები, რომ intentionally ეძებს და ინტერვიუში ქალები, რომლებიც აკმაყოფილებენ მათი ასაკი კრიტერიუმები.
- კვოტის შერჩევა გულისხმობს მოსახლეობის შიგნით ქვეჯგუფის კონკრეტული პროპორციების შერჩევას. მაგალითად, პოლიტიკური გამოკითხვები შესაძლოა დაინტერესდეს მოსახლეობის მოსაზრებების გარკვეულ პოლიტიკურ საკითხებზე. თუ ისინი მარტივი შემთხვევითი შერჩევისას იყენებენ, შესაძლოა, შესაძლოა, გამონახონ შემთხვევითი მოსახლეობის გარკვეული სუბიექტები. სამაგიეროდ, ისინი ქმნიან კრიტერიუმებს, რომ ნიმუშის გარკვეული პროცენტი უნდა შეიცავდეს ამ ქვეჯგუფებს. მიუხედავად იმისა, რომ ნიმუში შეიძლება არ იყოს რეალურად რეპრეზენტატული მოსახლეობის რეალური პროპორციების წარმომადგენელი, რომელსაც აქვს კვოტა, ამ პატარა ქვეჯგუფებს წარმოადგენს.
შეიტყვეთ უფრო მეტი ზოგიერთი გზა, რომ ალბათობა და nonprobability ნიმუშები განსხვავდება.
შერჩევის შეცდომები
იმის გამო, რომ შერჩევის ბუნებრივია არ შეიძლება შეიცავდეს თითოეული ინდივიდუალური მოსახლეობის, შეცდომები შეიძლება მოხდეს. განსხვავებები იმის შესახებ, თუ რა არის მოსახლეობაში და რა ნიმუშია წარმოდგენილი, არის შეცდომების შერბილება .
მიუხედავად იმისა, რომ შეუძლებელია იმის ცოდნა, რამდენად დიდია განსხვავება მოსახლეობასა და ნიმუშს შორის, მკვლევარებს შეუძლიათ სტატისტიკურად შეაფასონ შერჩევის შეცდომების ზომა. მაგალითად, პოლიტიკურ გამოკითხვაში შეიძლება ხშირად ისმინოთ გარკვეულ რწმენასთან დაკავშირებული შეცდომების ზღვარი.
ზოგადად, უფრო დიდი ნიმუში ზომა პატარა შეცდომა შეცდომა. ეს მხოლოდ იმიტომ ხდება, რომ ნიმუში სულ უფრო და უფრო მეტად მიაღწევს მთლიანი მოსახლეობის ზომას, უფრო სწორად, მოსახლეობის ყველა მახასიათებლების ზუსტად გადალახვაა. შერჩევის შეცდომის მთლიანად აღმოფხვრის ერთადერთი გზაა მთელი მოსახლეობის მონაცემების შეგროვება, რაც ხშირად საკმაოდ ძვირადღირებული და შრომატევადი ხასიათისაა. შერჩევის შეცდომები შეიძლება მინიმუმამდე შემცირდეს, თუმცა შემთხვევითი ტესტირებისა და დიდი ნიმუშის ზომის გამოყენებით.
ლიტერატურა:
გუდინი, CJ (2010). კვლევა ფსიქოლოგიაში: მეთოდები და დიზაინი. ჰობოკენი, NJ: ჯონ უილი და შვილები.
ნიკოლას, ლ. (2008). შესავალი ფსიქოლოგიაში. UCT პრესა: კეიპტაუნი.