Jednostavan slučajni uzorak
Jednostavni slučajni uzorak je podskup statističke populacije u kojoj svaki član podskupine ima jednaku vjerojatnost odabira. Jednostavni slučajni uzorak zamišljen je kao nepristran predstavljanje grupe.
Primjer jednostavnog slučajnog uzorka jesu imena 25 zaposlenika koji su izabrani iz šešira iz tvrtke od 250 zaposlenika. U ovom slučaju populacija je svih 250 zaposlenika, a uzorak je slučajan jer svaki zaposlenik ima jednake šanse da bude izabran. Slučajno uzorkovanje koristi se u znanosti za provođenje randomiziranih kontrolnih testova ili za zaslijepljene eksperimente.
Ne postoji lakša metoda za izdvajanje istraživačkog uzorka iz veće populacije od jednostavnog slučajnog uzorkovanja. Ako slučajno odaberete predmete iz veće populacije, dobije se uzorak koji je reprezentativan za skupinu koja se proučava.
01:16Jednostavan slučajni uzorak
Razumijevanje jednostavnog slučajnog uzorka
Istraživači mogu stvoriti jednostavan slučajni uzorak pomoću nekoliko metoda. Metodom lutrije, svakom članu populacije dodjeljuje se broj, nakon čega se brojevi biraju nasumično.
Primjer u kojem se imena šećera od 250 zaposlenika odabiru iz šešira, primjer je načina lutrije na poslu. Svakom od 250 zaposlenika dodijelit će se broj između 1 i 250, nakon čega će 25 od tih brojeva biti nasumično odabrano.
Budući da se pojedinci koji čine podskup veće grupe biraju nasumično, svaki pojedinac u velikom broju populacija ima istu vjerojatnost da budu odabrani. To stvara, u većini slučajeva, uravnoteženi podskup koji ima najveći potencijal za predstavljanje veće grupe kao cjeline, bez ikakvih pristranosti.
Za veću populaciju metoda ručne lutrije može biti prilično naporna. Odabir nasumičnog uzorka iz velike populacije obično zahtijeva računalno generiran postupak, pomoću kojeg se koristi ista metodologija kao i metoda lutrije, samo dodjelu broja i sljedeće odabire obavljaju računala, a ne ljudi.
Soba za grešku
Jednostavnim slučajnim uzorkom mora biti mjesta za pogreške predstavljene varijancom plus i minus (pogreška uzorkovanja). Na primjer, ako bi u istoj srednjoj školi trebalo obaviti anketu kako bi se utvrdilo koliko je učenika lijevih, slučajnim se uzorkovanjem može utvrditi da je osam od 100 uzorkovanih ljevorukih. Zaključak bi bio da je 8% studentske populacije srednje škole ljevoruko, kad bi zapravo globalni prosjek bio bliži 10%.
Isto vrijedi bez obzira na predmet. Istraživanje o postotku studentske populacije koja ima zelene oči ili je fizički nesposobna rezultirala bi velikom matematičkom vjerojatnošću na temelju jednostavnog slučajnog istraživanja, ali uvijek s varijancom plus ili minus. Jedini način da imamo stopostotnu stopu bila bi anketa svih 1.000 učenika, što bi, iako je moguće, bilo nepraktično.
Ključni odvodi
- Jednostavan slučajni uzorak uzima mali, nasumični dio čitave populacije, da predstavlja cijeli skup podataka, pri čemu svaki član ima jednaku vjerojatnost da bude izabran.
- Istraživači mogu stvoriti jednostavan slučajni uzorak koristeći metode poput lutrija ili slučajnih izvlačenja.
- Pogreška uzorkovanja može se dogoditi s jednostavnim slučajnim uzorkom ako uzorak ne završi točno odražavajući populaciju koju bi trebao predstavljati.
Jednostavno nasumično naslonjeno stratificirano slučajno
Jednostavni slučajni uzorci i slojeviti slučajni uzorci oba su statistička mjerna sredstva. Jednostavni slučajni uzorak koristi se za predstavljanje cijele populacije podataka. Stratificirani slučajni uzorak dijeli populaciju na manje grupe ili slojeve, na temelju zajedničkih karakteristika.
Za razliku od jednostavnih slučajnih uzoraka, slojeviti nasumični uzorci koriste se s populacijom koja se lako može rastaviti u različite podskupine ili podskupine. Te se skupine temelje na određenim kriterijima, a zatim nasumično biraju elemente iz svake proporcionalne veličini grupe u odnosu na populaciju.
Ova metoda uzorkovanja znači da će biti odabrani iz svake različite skupine - čija se veličina temelji na udjelu u cijeloj populaciji. Ali istraživači moraju osigurati da se slojevi ne preklapaju. Svaka točka stanovništva mora pripadati samo jednom sloju, tako da se svaka točka međusobno isključuje. Preklapanje slojeva povećalo bi vjerojatnost uključivanja nekih podataka, čime bi se uzorak nakrivio.
Prednosti jednostavnih slučajnih uzoraka
Jednostavnost upotrebe predstavlja najveću prednost jednostavnog slučajnog uzorkovanja. Za razliku od složenijih metoda uzorkovanja, poput stratificiranog slučajnog uzorkovanja i vjerojatnosti uzorkovanja, ne postoji potreba za podjelu populacije na podpopulacije ili poduzimanje bilo kakvih drugih dodatnih koraka prije nasumičnog odabira članova populacije.
Jednostavni slučajni uzorak zamišljen je kao nepristran predstavljanje grupe. Smatra se poštenim načinom odabira uzorka iz veće populacije, budući da svaki član populacije ima jednake šanse da bude odabran.
Iako je jednostavno slučajno uzorkovanje zamišljeno kao nepristrani pristup istraživanju, može doći do pristranosti odabira uzorka. Kada skup uzoraka veće populacije nije dovoljno inkluzivan, reprezentacija pune populacije iskrivljena je i zahtijeva dodatne tehnike uzorkovanja.
Nedostaci jednostavnih slučajnih uzoraka
Pogreška uzorkovanja može se dogoditi s jednostavnim slučajnim uzorkom ako uzorak ne završi točno odražavajući populaciju koju bi trebao predstavljati. Na primjer, u našem jednostavnom slučajnom uzorku od 25 zaposlenih moglo bi se nacrtati 25 muškaraca, čak i ako se populacija sastoji od 125 žena i 125 muškaraca.
Iz tog razloga se jednostavno nasumično uzorkovanje češće koristi kada istraživač malo zna o populaciji. Da je istraživač znao više, bilo bi bolje koristiti drugačiju tehniku uzorkovanja, poput stratificiranog slučajnog uzorkovanja, koja pomaže u obračunu razlika unutar populacije, kao što su dob, rasa ili spol. Ostali nedostaci uključuju činjenicu da postupak uzorkovanja iz velike populacije može biti dugotrajan i skup u usporedbi s drugim metodama.
Usporedba investicijskih računa Ime dobavljača Opis Otkrivanje oglašavača × Ponude koje se pojavljuju u ovoj tablici potječu od partnerstava od kojih Investopedia prima naknadu.