? Que tipo de amostra é utilizada para Probabilidade

Para obter informações sobre grandes populações , os pesquisadores usam quatro métodos de amostragem aleatória simples : probabilidade , sistemática , estratificada e cluster. Todo mundo em uma dada população tem uma chance conhecida e igual de ser selecionado na amostragem probabilística , e, mais importante , as pessoas são escolhidas aleatoriamente . Utilidade Probabilidade de Amostra

Imagine como difícil e caro seria para uma empresa para inspecionar todos nos Estados Unidos cada vez que quer saber algo sobre os americanos . Se uma amostra é criado aleatoriamente e todos tiveram a oportunidade de participar , em seguida, os resultados da amostra estaria perto de os resultados de um censo , que examina todos. Amostragem probabilística é uma , a economia de tempo crucial e muito menos dispendioso maneira de obter informações de sociedade do que um censo porque seus resultados podem refletir uma grande população , mesmo que examina um pequeno número de pessoas. Se uma amostra não foi criado de forma aleatória , o que é uma amostragem não probabilística , em seguida, é improvável que os resultados refletem toda a população.

Aleatória simples e amostragem sistemática

simples amostragem aleatória , as pessoas são selecionadas aleatoriamente a partir de uma lista completa da população . Tipicamente , cada pessoa ou agregado na população é dado um número e um computador gera números aleatórios , indicando que é escolhida para a amostra . Loterias são uma amostra puramente aleatória. Todos os detentores de bilhetes estão em uma loteria, mas apenas alguns são escolhidos aleatoriamente

amostragem sistemática é semelhante à amostragem aleatória simples com uma diferença: . Um padrão para a seleção dos participantes . Por exemplo, um pesquisador pode começar em um ponto aleatório e tirar todo o nome 100 ele encontra no Atlanta, Georgia, lista telefônica. Este método de amostragem é amplamente utilizado para e-mail e telefone do consumidor entrevistas.

Estratificada e Cluster Amostragem

amostragem estratificada é útil quando se comparam diferentes partes de uma população. Pesquisadores dividir ou segmento da população de uma forma relevante para as suas necessidades e dar uma amostra aleatória simples em cada segmento. Os segmentos são denominados subpopulações ou estratos . Se você quiser comparar como 1.000 mulheres e homens se sentem sobre cuidados de saúde, então você poderia segmento ou estratificar a população por sexo e escolheu aleatoriamente 500 homens e 500 mulheres . Você pode segmento ou estratificar a população de muitas maneiras , incluindo a idade , escolaridade, renda e localização.

Amostragem Cluster inclui dois processos aleatórios . O primeiro passo é dividir a população em grupos específicos e , em seguida, selecionar aleatoriamente grupos , não pessoas específicas. Em seguida, os pesquisadores executar uma amostra aleatória simples apenas em cada grupo escolhido. Os pesquisadores costumam usar códigos postais ou grandes áreas da cidade para criar um grupo.

Quatro Exemplos

Um pesquisador pode querer saber como todos os americanos se sentem sobre os cuidados de saúde através do levantamento de 520 pessoas. Se ele tem uma lista de todos os americanos e seleciona aleatoriamente 520 pessoas de todo o país , então isso é uma amostragem aleatória simples . Se em vez disso , ele começa em um ponto aleatório na lista de todos os americanos e seleciona cada 700.000 ª pessoa , então isso é amostragem sistemática .

Se ele divide a lista de todos os americanos em 50 estados e desenha aleatoriamente 10 pessoas de cada estado, então ele usa amostragem estratificada . Se ele escolhe aleatoriamente 26 estados dos 50 estados e em seguida, desenha aleatoriamente 20 pessoas de cada um dos 26 estados , então ele usa amostragem por conglomerados .