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Forscher verwenden mehrere Sicherheitsvorkehrungen, um sicherzustellen, dass eine einfache Stichprobe eine größere Population korrekt repräsentiert. Sie verwenden einen Selektionsprozess, der die Randomisierung zum vorrangigen Faktor macht und dadurch die Auswahlverzerrung eliminiert. Die Forscher stellen sicher, dass sie über eine vollständige und genaue Liste der gesamten untersuchten Population verfügen, bevor sie sich für eine einfache Stichprobe entscheiden. Andernfalls entscheiden sie sich für eine Stichprobenmethode, bei der diese Bedingung nicht erfüllt sein muss. Sie stellen sicher, dass ihre Stichprobe groß genug ist, um Stichprobenfehler zu eliminieren, die von einer zu kleinen Stichprobengröße herrühren.

Eine einfache Zufallsstichprobe bietet eine Möglichkeit, eine statistische Analyse einer großen Population durchzuführen, ohne tatsächlich jedes einzelne Mitglied der Population zu untersuchen. Angenommen, ein Forscher möchte eine Studie durchführen, an der alle männlichen Studenten der UCLA teilnehmen. Dies stellt eine inhärente Herausforderung dar, denn die UCLA ist eine riesige Schule und die Bewertung aller Männer ist äußerst zeitaufwendig, ganz zu schweigen von den zahlreichen verfügbaren Methoden zur Probenentnahme.

Bei einer einfachen Zufallsstichprobe wird eine vorbestimmte Anzahl von UCLA-Männern zufällig aus der größeren Population extrahiert und als Untersuchungsobjekt verwendet. Damit diese Methode funktioniert, muss die Stichprobe für die größere Population repräsentativ sein. Der erste Schritt, den die Forscher unternehmen, um sicherzustellen, ist ein Auswahlverfahren, das die Zufälligkeit betont. Ein praktikabler Prozess ist ein manuelles Lotteriesystem, bei dem die Forscher jedem Mitglied der größeren Population eine eindeutige Nummer zuweisen und dann zufällig Zahlen ziehen, um eine Stichprobe zu erstellen. Eine andere Möglichkeit ist, dass Forscher den Prozess mit einem Computerprogramm automatisieren, das Testpersonen aus der größeren Population zufällig auswählt.

Damit die Auswahlmethode funktioniert, müssen die Forscher in der Lage sein, eine genaue und erschöpfende Liste der gesamten Bevölkerung zu erhalten. Wenn dies nicht möglich ist, ist eine einfache Stichprobe nicht möglich und es muss eine andere Stichprobenmethode gewählt werden. Für viele Populationen, wie zum Beispiel das UCLA-Männer-Beispiel, kann eine vollständige Liste erhalten werden. Wenn dies der Fall ist, entscheiden sich die Forscher aufgrund der einfachen Handhabung oft für einfache Stichproben.

Der Stichprobenfehler wird bei einer Stichprobengröße, die im Vergleich zur größeren Stichprobe extrem klein ist, zu einem Problem. Damit die Stichprobe der UCLA-Männer repräsentativ ist, sollten die College-Majors der Probanden ähnlich proportioniert sein wie die der größeren Bevölkerung. Wenn die Stichprobengröße jedoch nur 20 beträgt, ist es möglich, mit 15 oder mehr geisteswissenschaftlichen Majors zu enden - ähnlich wie 20 Münzwürfe 15 oder mehr Köpfe produzieren könnten.Diese Stichprobenfehler nehmen mit größeren Stichprobengrößen ab. Dreihundert Münzwurfs können viel näher an 50% Köpfe produzieren, während eine Stichprobe von 300 College-Männern sicher eine vielfältige Mischung von Majors produzieren wird. Eine große Stichprobengröße hilft bei der Sicherstellung einer repräsentativen Stichprobe.