A diferença de Amostragem e População em Pesquisa

Pesquisa de seres humanos ou espécimes envolve a observação e testes, para descrever um fenômeno. As coisas que você deseja descrever constituem a população. Porque muitas vezes é irrealista para testar ou observar grandes populações de pessoas ou espécimes , os pesquisadores usam amostragem para fazer inferências sobre a população . Uma amostra cuidadosamente selecionada representa a população em estudo . Amostra versus População

Se você quisesse realizar um estudo de como os adolescentes negros em Iowa lidar com o estresse , você pode escolher uma amostra de 100 adolescentes negros em uma escola secundária de Des Moines para administrar testes de estresse e observar. É irrealista para testar e observar cada adolescente negro no estado. A amostra , se cuidadosamente escolhido , deve representar toda a população de adolescentes negros em Iowa. As reações do amostra para o teste de estresse , em tese, seria o mesmo que qualquer grupo de adolescentes negros em Iowa.

A população inclui cada único espécime que é como sua amostra. No exemplo , a população é cada adolescente negro em Iowa. Seria impossível testar todos os membros da população . O valor de amostragem é que , se feito corretamente, pode contar uma história sobre a população como um todo , sem o ônus de observar toda uma população . Às vezes, é necessário observar uma população inteira , como quando a população é pequena demais para produzir um tamanho de amostra estatisticamente válida .

Definição de parâmetros

Populações devem ser cuidadosamente descritos e amostras cuidadosamente selecionados para garantir a confiabilidade ea validade do estudo. Pergunta rigorosamente os critérios utilizados para selecionar uma população de amostragem. Quantos anos são adolescentes ? Como você determina corrida? Existe algo sobre a cidade ou região que está sendo testado que torna “típico” , ou se um estudo em várias regiões dar resultados mais representativos ? Existem fatores que podem distorcer os resultados mitigação ? Uma vez que um perfil específico da população da pesquisa é descrito , a amostragem pode começar.

Métodos de Amostragem

amostragem Probabilidade é o melhor método para assegurar resultados válidos confiáveis . Amostras aleatórias simples (SRS) são mais utilizados porque eles produzem resultados probabilísticos representativos. Em um SRS , cada membro da população tem uma chance igual de seleção para a amostra. Um exemplo de seleção SRS para um tamanho de amostra de 100 seria para encher uma caixa com todos os nomes dos meninos , sacudir e tirar nomes aleatoriamente até 100 nomes foram desenhados. Realisticamente , existem programas de computador que vai gerar um SRS da população. Outros métodos de amostragem probabilística incluem amostragem aleatória estratificada , amostragem sistemática e amostragem por conglomerados .

Bad amostragem Métodos

métodos não-probabilística de amostragem não produzem amostras probabilísticas e vontade não dar resultados generalizáveis ​​. Uma delas é a disponibilidade ou a amostragem por conveniência . Por exemplo : Um pesquisador está em um shopping center e dá panfletos para as pessoas que andam por ao meio-dia em uma terça-feira convidando-os a preencher um inquérito online sobre stress. O problema com este método é que a amostra pode não ser representativa da população na região, ou a população de compradores que vêm para esse shopping. Os compradores deste exemplo , que não estão no trabalho ou na escola ao meio-dia em um dia de semana, pode não refletir a população como um todo. Eles podem ter rendimento disponível desproporcional , já que eles estão em um shopping. Este método é fácil, mas pode ser prejudicial para um estudo. Outros métodos de amostragem não probabilística incluem amostragem quota, amostragem intencional e amostragem bola de neve.