Co je reprezentativní vzorek?
reprezentativní definice vzorku: reprezentativní vzorek je definován jako malé množství nebo podmnožina něčeho většího. Představuje stejné vlastnosti a proporce jako u větší populace.
například zvažte značku, která se chystá uvést na trh nový produkt v americkém městě. Bude prakticky nemožné poslat průzkum, který shromažďuje informace o vlastnostech produktu od každé osoby ve městě., Proto vědci shromažďují malý vzorek lidí, kteří budou zastupovat populaci města, a může být k nim nasazen průzkum, který bude řídit jejich zpětnou vazbu k produktu. Tento vzorek se nazývá reprezentativní vzorek.
vyberte své respondenty
reprezentativním vzorkem by mohli být lidé nebo dokonce chemické látky ve vědeckých studiích, které lze testovat v laboratoři k analýze výsledku jakékoli konkrétní chemické reakce., V tomto blogu se však zaměříme na lidi a pochopíme význam reprezentativního vzorku populace v průzkumu trhu a dalších užitečných aspektech.
proč musíte ve výzkumu použít reprezentativní vzorek?
reprezentativní vzorek umožňuje vědcům abstraktní shromážděné informace pro větší populaci. Většina výzkumu trhu a psychologických studií je nevhodná z hlediska času, peněz a zdrojů ke shromažďování údajů o každém. Je prakticky nemožné shromažďovat údaje od každé osoby, zejména pro velkou populaci, jako je celá země.,
dobrou zprávou je: „nemusíte to dělat!”. Co je zde důležitější, je získat dobrý reprezentativní vzorek, takže drtivá většina vašeho času a energie půjde do získávání odpovědí od malé skupiny lidí, kteří budou reprezentovat větší populaci.
výzkumné studie znovu a znovu zaměstnaly menší skupinu lidí k provádění studií, shromažďování dat a analýze výsledků. Pochopme význam reprezentativního vzorku pro významné výzkumné studie.,
Význam reprezentativní vzorek pro praktické výzkumné studie
- reprezentativní vzorek bude pracovat ve váš prospěch provádět úspěšný výzkum trhu. Dokážete si představit, že budete muset pohovořit se všemi lidmi v zemi nebo dokonce ve městě? Znělo by to nejpraktičtěji, bylo by to příliš komplikované a trvalo by to dlouho.
- reprezentativní vzorek je malý počet lidí, kteří co nejpřesněji odrážejí rozsáhlejší skupinu., Pak můžeme použít například online průzkum na vzorek populace, která hledá, aby byla nejreprezentativnější naší cílové populace.
- nebudeme mít lepší výsledky, pokud, například, pošleme průzkum bez reprezentativnost v úvahu, a nevíme, kdo odpoví a zda výsledky představují stanovisko naše cílové publikum.
- pokud nemáme reprezentativnost, budeme mít data, která nám vůbec nebudou sloužit., Musíme zaručit, že vzorek nese vlastnosti, na kterých nám záleží na vyšetřování.
- vezměte v úvahu, že ve vzorku budeme mít vždy zaujatost, protože vždy budou lidé, kteří neodpoví na průzkum z různých důvodů nebo neodpoví neúplně. V tomto případě nemůžeme plně získat údaje, které požadujeme. Nyní, pokud jde o velikost vzorku, čím větší je velikost vzorku, je pravděpodobnější, že bude blíže reprezentovat širší populaci.,
- velký reprezentativní vzorek nám dává větší jistotu, že lidé, zahrnuty jsou ty, které potřebujeme, a také snížit případné zkreslení. Pokud se tedy chceme vyhnout nepřesnostem v našich průzkumech, musíme mít reprezentativní a vyvážené vzorky.
jak vytvořit reprezentativní vzorek
vědci používají dvě metody k vytvoření reprezentativních vzorků-vzorkování pravděpodobnosti a vzorkování bez pravděpodobnosti
1., Vzorkování pravděpodobnosti: vzorkování pravděpodobnosti je technika, při které si výzkumník vybere vzorek z větší populace pomocí metody založené na teorii pravděpodobnosti. Aby byl účastník považován za pravděpodobnostní vzorek, musí být vybrán pomocí náhodného výběru.
pokud použijeme vzorkování pravděpodobnosti k získání reprezentativního vzorku, pak je nejlepší volbou jednoduchý náhodný odběr vzorků. Vzorek výběr se provádí náhodně, což zaručuje, že každý člen populace má stejnou pravděpodobnost výběru a zařazení do vzorku skupiny.
2., Vzorkování bez pravděpodobnosti: pravděpodobnostní odběr vzorků je technika odběru vzorků, ve které výzkumník vybírá vzorky na základě subjektivního úsudku výzkumníka spíše než náhodného výběru. Při odběru vzorků bez pravděpodobnosti nemají všichni členové populace šanci na účast ve studii, na rozdíl od odběru vzorků pravděpodobnosti, kde má každý člen populace známou šanci na výběr.,
Znalost demografických charakteristik vybraného vzorku nepochybně pomůže omezit profil požadovaného vzorku a definovat proměnné, které nás zajímají, jako je pohlaví, věk, místo pobytu atd. Tím, že známe tato kritéria, můžeme před získáním informací mít kontrolu nad vytvořením reprezentativního vzorku, který je efektivní. Musíme se vyhnout vzorku, který neodráží cílovou populaci. Cílem je mít co nejpřesnější data pro úspěch našeho projektu.,
Vyhněte se chybám při odběru vzorků pro lepší reprezentaci
Pokud vzorek není reprezentativní, budeme mít chybu odběru vzorků známou jako chybové rozpětí. Pokud chceme mít reprezentativní vzorek 100 zaměstnanců, musíme zvolit podobný počet mužů a žen. Například, pokud máme vzorek nakloněný k určitému žánru, pak budeme mít chybu ve vzorku.
velikost vzorku je nezbytná, ale nezaručuje, že přesně představuje populaci, kterou potřebujeme., Více než velikost reprezentativnost souvisí s rámcem odběru vzorků, tedy se seznamem, ze kterého jsou lidé vybíráni, například součástí průzkumu. Proto musíme dbát na to, aby lidé z našeho cílového publika byli zařazeni do tohoto seznamu, aby řekli, že se jedná o reprezentativní vzorek.
příklad reprezentativního vzorku
skupina občanů zastupujících celou zemi je označena jako národní reprezentativní vzorek. Vědci ji používají k reflexi a promítání národní reality. Mohou to být preference jakéhokoli druhu, chování, nebo socio-demografické profily.,
v nejlepším případě bude reprezentativní vzorek působit dojmem, že je celkovou populací, bez ohledu na její vzhled. Počet mužů vs. ženy musí odpovídat národním poměrům, procento v každé věkové skupině nebo v každém regionu bude přesně odpovídat populaci, atd. V nedemografických opatřeních (jako je vlastnictví produktu nebo psychografická segmentace) musí vzorek odpovídat populaci.,
vyberte své respondenty
Vezměme si příklad věku: pokud výzkumník nastaví kvóty na 16 až 34, 35 až 54 nebo více než 55, bude vzorek zastoupen v těchto poměrech. Ale pokud analyzuje věkové rozmezí 16 až 20, 21 a 30, 31 až 40 atd., neexistuje žádná záruka, že vzorek zůstane správný.
rozsah, v jakém je kontrola kvót ve vzorku možná, závisí na velikosti vzorku a referenčních údajích dostupných v průzkumu. Šest období věku, dva rody a 15 oblastí vytváří mřížku 180 buněk., Pokud je velikost vzorku pouze 100, není možné vyplnit všechny buňky. I při větší velikosti vzorku může sekce vyžadovat pouze polovinu osoby, a proto v ní nebudou mít data.
vážení lze použít k tomu, aby byl vzorek reprezentativnější. Jako alternativa k prokládaným buňkám mohou být kvótové buňky strukturovány nezávisle. Nevýhodou je, že ve vzorku mohou být značné „mezery“. Pokud jsou všichni mladí muži, například nebude možné použít váhu k opravě mezer.