The 7 jenis sampling dan penggunaannya dalam Ilmu
Kami menyebut "sampling" prosedur statistik yang digunakan untuk memilih sampel yang mewakili populasi di mana mereka berasal, dan itu merupakan objek studi penyelidikan yang ditentukan.
Dalam artikel ini kami akan menganalisis berbagai jenis sampling yang ada, baik acak maupun non-sistematis .
- Artikel terkait: "Psikologi dan statistik: pentingnya probabilitas dalam ilmu perilaku"
Pengambilan sampel dalam statistik inferensial
Dalam statistik, konsep "sampel" digunakan untuk merujuk pada setiap kemungkinan bagian dari populasi tertentu. Jadi, ketika kita berbicara tentang sampel, kita mengacu pada satu set subyek tertentu yang dimulai dari kelompok yang lebih besar (populasi).
Statistik inferensial adalah cabang dari disiplin yang berhubungan dengan ini sampel penelitian untuk membuat kesimpulan dalam kaitannya dengan populasi dari mana mereka mulai. Ini bertentangan dengan statistik deskriptif, yang tugasnya, seperti namanya, untuk menggambarkan secara rinci karakteristik sampel, dan karena itu idealnya dari populasi.
Namun, proses inferensi statistik mensyaratkan bahwa sampel tersebut mewakili populasi referensi selama dimungkinkan untuk menyamaratakan kesimpulan yang diperoleh dalam skala kecil. Dengan tujuan mendukung tugas ini, berbagai teknik sampling, yaitu, memperoleh atau memilih sampel .
Ada dua jenis utama sampling: acak atau probabilistik dan non-acak, juga dikenal sebagai "non-probabilistic". Pada gilirannya, masing-masing dari dua kategori luas ini mencakup berbagai jenis sampling yang dibedakan berdasarkan faktor-faktor seperti karakteristik populasi referensi atau teknik seleksi yang digunakan.
- Mungkin Anda tertarik: "15 jenis penelitian (dan fitur)"
Jenis pengambilan sampel acak atau probabilistik
Kami berbicara tentang sampling acak dalam kasus di mana semua subjek yang merupakan bagian dari populasi memiliki probabilitas yang sama untuk dipilih sebagai bagian dari sampel. Sampel kelas ini lebih populer dan berguna daripada sampel non-acak, terutama karena mereka memiliki keterwakilan yang tinggi dan memungkinkan untuk menghitung kesalahan sampel.
1. Simple random sampling
Dalam jenis sampling ini, variabel yang relevan dari sampel memiliki fungsi probabilitas yang sama dan tidak bergantung satu sama lain. Populasi harus tidak terbatas atau terbatas dengan pengisian elemen. Simple random sampling adalah yang paling banyak digunakan dalam statistik inferensial , tetapi kurang efektif dalam sampel yang sangat besar.
2. Stratifikasi
Stratified random sampling terdiri dari membagi populasi menjadi strata; Contohnya adalah untuk mempelajari hubungan antara tingkat kepuasan hidup dan tingkat sosial ekonomi. Kemudian sejumlah subyek tertentu dari masing-masing strata diekstrak untuk mempertahankan proporsi populasi referensi.
3. Konglomerat
Dalam statistik inferensial konglomerat adalah kumpulan elemen populasi , seperti sekolah atau rumah sakit umum di kotamadya. Ketika melakukan jenis sampling ini, populasi dibagi (dalam contoh, lokasi tertentu) menjadi beberapa konglomerat dan beberapa dari mereka secara acak dipilih untuk mempelajarinya.
4. Sistematis
Dalam hal ini, kita mulai dengan membagi jumlah total subyek atau pengamatan yang membentuk populasi di antara mereka yang ingin kita gunakan untuk sampel. Selanjutnya, nomor acak dipilih dari yang pertama dan nilai yang sama ini ditambahkan terus-menerus; elemen yang dipilih akan menjadi bagian dari sampel.
Sampling non-acak atau non-probabilistik
Sampling non-probabilistik menggunakan kriteria dengan tingkat sistematisasi rendah yang mencoba untuk memastikan bahwa sampel memiliki tingkat keterwakilan tertentu. Jenis pengambilan sampel ini terutama digunakan ketika tidak mungkin untuk melakukan tipe acak lainnya , yang sangat umum karena tingginya biaya prosedur kontrol.
1. Sengaja, opini atau kenyamanan
Dalam sampling yang disengaja, peneliti secara sukarela memilih unsur-unsur yang akan membentuk sampel, dengan asumsi bahwa ini akan mewakili populasi referensi. Contoh yang akan akrab bagi mahasiswa psikologi adalah penggunaan siswa sebagai contoh pendapat di pihak profesor universitas.
2. Bola salju atau pengambilan sampel rantai
Dalam jenis sampling ini, peneliti membangun kontak dengan subjek tertentu; kemudian mereka mendapatkan peserta baru untuk sampel sampai mereka menyelesaikannya. Snowball sampling umumnya digunakan ketika bekerja dengan populasi yang sulit dijangkau , seperti dalam kasus pecandu zat atau anggota budaya minoritas.
3. Sampling dengan kuota atau tidak disengaja
Kami berbicara tentang pengambilan sampel dengan kuota ketika para peneliti memilih sejumlah subyek tertentu yang memenuhi karakteristik tertentu (misalnya, wanita Spanyol di atas 65 dengan gangguan kognitif berat) berdasarkan pengetahuan mereka tentang strata populasi. Pengambilan sampel tidak disengaja ini sering digunakan dalam survei .
