Einfache Zufallsstichproben sind eine Methode, mit der eine kleinere Stichprobengröße aus einer größeren Population herausgesucht und zur Untersuchung und Verallgemeinerung der größeren Gruppe verwendet wird. Es ist eine von mehreren Methoden, mit denen Statistiker und Forscher eine Stichprobe aus einer größeren Population extrahieren. andere Methoden beinhalten stratifizierte Stichproben und Wahrscheinlichkeitsstichproben. Zu den Vorteilen einer einfachen Stichprobe zählen die einfache Bedienung und die genaue Darstellung der größeren Population.
Forscher erzeugen eine einfache Stichprobe, indem sie eine erschöpfende Liste einer größeren Population erhalten und dann zufällig eine bestimmte Anzahl von Individuen auswählen, die die Stichprobe bilden. Mit einer einfachen Stichprobe hat jedes Mitglied der größeren Bevölkerung die gleiche Chance, ausgewählt zu werden.
Forscher haben zwei Möglichkeiten, eine einfache Zufallsstichprobe zu erstellen. Eines ist eine manuelle Lotteriemethode. Jedes Mitglied der größeren Bevölkerungsgruppe erhält eine Nummer. Als nächstes werden Zahlen zufällig gezogen, um die Stichprobengruppe zu umfassen. Wenn die größere Population z. B. 1 000 Mitglieder enthält und die Forscher eine Stichprobengröße von 100 möchten, erhalten die größeren Populationsmitglieder jeweils eine eindeutige Zahl von 1 bis 1 000. Dann werden 100 Zahlen gezogen, die jedem Mitglied eine gleiche Anzahl geben. 10% Chance, ausgewählt zu werden.
Die manuelle Lotteriemethode eignet sich gut für kleinere Populationen, ist aber für größere nicht möglich. In diesen Situationen bevorzugen Forscher computergenerierte Selektion. Es funktioniert nach dem gleichen Prinzip, aber ein ausgeklügeltes Computersystem statt einem Menschen von Hand vergibt Zahlen und wählt sie zufällig aus.
Einfache Stichprobenvorteile sind die Benutzerfreundlichkeit und die Genauigkeit der Darstellung. Es gibt keine einfachere Methode, eine Stichprobe aus einer größeren Population zu extrahieren als eine einfache Stichprobe. Es besteht keine Notwendigkeit, die Population in Subpopulationen aufzuteilen oder irgendwelche weiteren Schritte zu unternehmen, als die Anzahl der nach dem Zufallsprinzip benötigten Forschungssubjekte aus der größeren Gruppe herauszuholen. Nochmals, die einzigen Anforderungen sind, dass die Zufälligkeit den Auswahlprozess steuert und dass jedes Mitglied der größeren Population die gleiche Selektionswahrscheinlichkeit hat.
Die zufällig ausgewählte Auswahl von Themen aus der größeren Population ergibt ebenfalls eine Stichprobe, die repräsentativ für die untersuchte Gruppe ist. Sogar Stichprobengrößen, die so klein wie 40 sind, können einen niedrigen Abtastfehler aufweisen, wenn eine einfache Zufallsabtastung korrekt durchgeführt wird. Für jede Art von Forschung über eine Population ist die Verwendung einer repräsentativen Stichprobe für Schlussfolgerungen und Verallgemeinerungen über die größere Gruppe von entscheidender Bedeutung. Eine voreingenommene Stichprobe kann zu falschen Schlussfolgerungen über die größere Population führen.
Einfache Zufallsauswahl ist so einfach, wie ihr Name andeutet, und sie ist genau. Diese beiden Eigenschaften machen eine einfache Stichprobe im Vergleich zu anderen Stichprobenverfahren bei der Untersuchung einer größeren Population zu einem großen Vorteil.
Was sind die Nachteile der Verwendung einer einfachen Zufallsstichprobe zur Annäherung an eine größere Population?
Erfahren, was eine einfache Zufallsstichprobe ist, wie Forscher sie als statistisches Werkzeug verwenden und welche Nachteile sie bei der Annäherung an eine große Gruppe mit sich bringt.
Was sind die besten Auswahlmethoden für die Erstellung einer einfachen Stichprobe?
Entdeckt einige der Methoden, mit denen Forscher und Meinungsforscher eine einfache Stichprobe aus einer Bevölkerungsgruppe für eine Studie auswählen.
Wie stellen Forscher sicher, dass eine einfache Stichprobe eine genaue Repräsentation einer größeren Population darstellt?
Lernen, welche Methoden Forscher anwenden, um sicherzustellen, dass eine einfache Stichprobe die größere untersuchte Population am besten approximiert.