Выборка в психологии: Выборка эмпирического исследования в дипломе, курсовой и магистерской по психологии

Содержание

Понятие выборки (применительно к исследованию в психологии)

Психолог-экспериментатор в большинстве случаев изучает какую-то определенную выборку людей, которая всегда отбирается из большей по численности группы. Такая объемлющая группа называется в статистике генеральной совокупностью. Таким образом, генеральная совокупность — это любая группа людей, которую психолог изучает по выборке. Теоретически считается, что объем генеральной совокупности не ограничен. Практически же объем генеральной совокупности всегда ограничен и может быть различным в зависимости от предмета наблюдения и той задачи, которую предстоит решать психологу.

Помогу разобраться с выборкой в любом исследовании ОНЛАЙН ЗДЕСЬ

Выборкой называется любая подгруппа элементов (испытуемых, респондентов), выделенная из генеральной совокупности для проведения эксперимента. При этом отдельный индивид из выборки, с которым работает психолог, называется испытуемым (респондентом).
Объем выборки, обычно обозначаемой буквой п, может быть любым, но не меньшим чем два респондента. В статистике различают малую (п < 30), среднюю 30 < п < 100 и большую выборку (п > 100).

1. Полное исследование

Если психологическому исследованию (наблюдению, измерению, эксперименту) подвергаются все представители изучаемой генеральной совокупности, то такое исследование называют полным, или сплошным.

Предполагается, что, в соответствии с задачами, гипотезами и планом, полное обследование генеральной совокупности позволяет получить исчерпывающую информацию об изучаемых в ней психологических закономерностях. Однако в отечественной и зарубежной психологии еще никогда не проводилось сплошного исследования по той причине, что на практике определить размеры той или иной генеральной совокупности и тем более исследовать её — задача нереальная и, кроме того, в определенной степени избыточная. Если выборка испытуемых по своим характеристикам репрезентативна генеральной совокупности, то есть основания полученные при её изучении результаты распространить на всю генеральную совокупность. Нельзя упускать из вида также и то, что работа психолога, по существу, представляет собой сложный вид деятельности, требующий высокой профессиональной компетентности и нередко много времени для работы с каждым испытуемым.

2. Выборочное исследование

Если психолог производит выбор ограниченного числа элементов из изучаемой (генеральной) совокупности, то такое исследование называют частичным, или выборочным.

Помогу разобраться с выборкой в любом исследовании ОНЛАЙН ЗДЕСЬ

Выборочный метод является основным в экспериментальной работе психолога при изучении генеральных совокупностей. Его преимущество перед полным (сплошным) исследованием всех элементов генеральной совокупности заключается в том, что он сокращает как время, так и затраты труда, а главное — позволяет получать информацию о таких группах, полное обследование которых принципиально невозможно или нецелесообразно.

3. Зависимые и независимые выборки

Выборки называются независимыми (несвязными), если процедура эксперимента и полученные результаты измерения некоторого свойства у испытуемых одной выборки не оказывают влияния на особенности протекания этого же эксперимента и результаты измерения этого же свойства у испытуемых (респондентов) другой выборки.
И, напротив, выборки называется зависимыми (связными) если процедура эксперимента и полученные результаты измерения некоторого свойства, проведенные на одной выборке, оказывают влияние на другую. Следует подчеркнуть, что одна и та же группа испытуемых, на которой дважды проводилось психологическое обследование (пусть даже разных психологических качеств, признаков, особенностей), по определению оказывается зависимой, или связной выборкой.

4. Требования к выборке

К выборке применяется ряд обязательных требований, определенных прежде всего целями и задачами исследования. Планирование эксперимента должно включать в себя учет как объема выборки, так и ряда ее особенностей. Так, в психологических исследованиях важно требование однородности выборки. Оно означает, что психолог, изучая, например, подростков, не может, включать в эту же выборку взрослых людей. Напротив, исследование, выполненное методом возрастных срезов, принципиально предполагает наличие разновозрастных испытуемых. Однако и в этом случае должна соблюдаться однородность выборки, но уже по другим критериям, в первую очередь таким, как возраст, пол. Основаниями для формирования однородной выборки могут служить разные характеристики, такие, как уровень интеллекта, национальность, отсутствие определенных заболеваний и т.д., в зависимости от целей исследования.

Помогу разобраться с выборкой в любом исследовании ОНЛАЙН ЗДЕСЬ

В общей статистике имеется понятие повторной и бесповторной выборки, или, иначе говоря, выборки с возвратом и без возврата. В качестве примера приводится, как правило, выбор шара, доставаемого из какой-либо емкости. В случае выборки с возвратом каждый выбранный шар опять возвращается в емкость и, следовательно, может быть выбран снова. При бесповторном выборе однажды выбранный шар откладывается в сторону и больше не может участвовать в выборке. В психологических ис следованиях можно найти аналоги подобного рода способам организации выборочного исследования, поскольку психологу нередко приходится несколько раз тестировать одних и тех же испытуемых при помощи одной и той же методики. Однако, строго говоря, повторной в этом случае является процедура тестирования. Выборка испытуемых при полной тождественности состава в случае повторных исследований всегда будет иметь некоторые отличия, обусловленные функциональной и возрастной изменчивостью, присущей всем людям. Подобная выборка по характеру проведения процедуры является повторной, хотя смысл термина здесь, очевидно, иной, чем в случае с шарами.

Важно подчеркнуть, что все требования, предъявляемые к любой выборке, сводятся к тому, что на ее основе психологом должна быть получена наиболее полная, неискаженная информация об особенностях генеральной совокупности, из которой взята эта выборка. Иными словами, выборка должна как можно более полно отражать характеристики изучаемой генеральной совокупности.

5. Репрезентативность выборки

Cостав экспериментальной выборки должен представлять (моделировать) генеральную совокупность, поскольку выводы, полученные в эксперименте, предполагается в дальнейшем перенести на всю генеральную совокупность. Поэтому выборка должна обладать особым качеством — репрезентативность, позволяющим распространить полученные на ней выводы на всю генеральную совокупность.

Репрезентативность выборки очень важна, тем не менее по объективным причинам соблюдать её крайне сложно. Так, хорошо известен факт, что от 70% до 90% всех психологических исследований поведения человека проводились в США в 60-х годах XX века с испытуемыми-студентами колледжей, причем большинство из них были студентами психологами. В лабораторных исследованиях, выполняемых на животных, наиболее распространенным объектом изучения являются крысы. Поэтому неслучайно психологию называли раньше «наукой о студентах-второкурсниках и белых крысах». Студенты психологических колледжей составляют всего 3% от общей численности населения США. Очевидно, что выборка студентов нерепрезентативна в качестве модели, претендующей на представительство всего населения страны.

Помогу разобраться с выборкой в любом исследовании ОНЛАЙН ЗДЕСЬ

Репрезентативная выборка, или, как еще говорят, представительная выборка, — это такая выборка, в которой все основные признаки генеральной совокупности представлены приблизительно в той же пропорции и с той же частотой, с которой данный признак выступает в данной генеральной совокупности. Иными словами, репрезентативная выборка представляет собой меньшую по размеру, но точную модель той генеральной совокупности, которую она должна отражать. В той степени, в какой выборка является репрезентативной, выводы, основанные на изучении этой выборки, можно с большой долей уверенности считать применимыми ко всей генеральной совокупности. Это распространение результатов называется генерализуемостью.

В идеале репрезентативная выборка должна быть такой, чтобы каждая из основных изучаемых психологом характеристик, черт, особенностей личности и т.п. была бы представлена в ней пропорционально этим же особенностям в генеральной совокупности. Согласно этим требованиям процедура формирования выборки должна иметь внутреннюю логику, способную убедить исследователя, что при сравнении с генеральной совокупностью она действительно окажется репрезентативной, представительной.

В своей конкретной деятельности психолог действует следующим образом: устанавливает подгруппу (выборку) внутри генеральной совокупности, подробно изучает эту выборку (проводит с ней экспериментальную работу), а затем, если это позволяют результаты статистического анализа, распространяет полученные выводы на всю генеральную совокупность. Это и есть основные этапы работы психолога с выборкой.

Начинающий психолог должен иметь в виду часто повторяющуюся ошибку: каждый раз, когда он осуществляет сбор любых данных любым методом и из любого источника, у него всегда появляется соблазн распространить свои выводы на всю генеральную совокупность. Для того чтобы избежать подобной ошибки, надо не просто обладать здравым смыслом, но, прежде всего, хорошо владеть основными понятиями математической статистики.

6. Формирование и объем репрезентативной выборки

Возникает закономерный вопрос, как сформировать репрезентативную выборку? С точки зрения статистики репрезентативность выборки означает, что представленное в выборке распределение изучаемых признаков соответствует (с определенной долей погрешности) их распределению в генеральной совокупности.

Помогу разобраться с выборкой в любом исследовании ОНЛАЙН ЗДЕСЬ

Опишем два метода, обеспечивающие репрезентативность выборки.

Первый метод формирования простой случайной выборки. В этом случае выборка состоит из элементов, отобранных из генеральной совокупности таким образом, чтобы каждый элемент этой совокупности имел бы равные возможности (равную вероятность) попасть в выборку. Полученная таким образом выборка называется простой случайной выборкой.

Получить простую случайную выборку можно путем обычной жеребьевки (по аналогии с лотереей) или с помощью специальных таблиц случайных чисел. В последнем случае элементы генеральной совокупности перенумеровываются и из таблицы случайных чисел, открытой на произвольной странице, выписываются номера элементов, которые должны быть взяты в выборку. Данная процедура трудно осуществима, поскольку для ее реализации необходимо учитывать каждого представителя генеральной совокупности.

Второй метод основывается на понятии стратифицированной случайной выборки. Для этого необходимо разбить элементы генеральной совокупности на страты (группы) в соответствии с некоторыми характеристиками. Например, при обследовании спроса на некоторый товар генеральную совокупность желательно разбить на группы, различающиеся по величине дохода, социальной принадлежности или даже по месту жительства (город, деревня). Если произведена подобная разбивка совокупности и случайная выборка производится отдельно из каждой группы (страты), то полученная в итоге выборка носит название стратифицированная случайная выборка.

Как определяется объем выборки? Подчеркнем, что он зависит прежде всего от задач исследования. Психолог может изучать единичные случаи, если те по каким-либо причинам представляют особый интерес для науки. Так, например, строится работа с одаренными детьми, каждый из которых, как правило, имеет свои неповторимые особенности. Предметом отдельного исследования могут служить также редкие или уникальные случаи нарушения развития. В частности, пристальное внимание известного ученого П.К. Анохина и его сотрудников было сосредоточено на изучении особенностей функционирования организма сросшихся сиамских близнецов Маши и Даши (это пример так называемой минимальной выборки).

Помогу разобраться с выборкой в любом исследовании ОНЛАЙН ЗДЕСЬ

Когда психолог ставит целью изучение характеристик, присущих многим представителям генеральной совокупности, возникает вопрос о наиболее приемлемом объеме выборки. В этих случаях очевидно, что больший объем выборки, позволяет получить более надежные результаты. Объем выборки зависит также от степени однородности изучаемого явления. Как правило, чем более однородно изучаемое явление, тем меньше может быть объем выборки. Например, психолог изучает выраженность уровня маскулинности—феминности у мастеров спорта по хоккею. Поскольку подобная группа спортсменов представляет собой достаточно однородную выборку, то ее объем может быть весьма небольшим, например, в пределах одной команды — 12—20 человек.

Кроме того, объем выборки зависит от тех статистических методов, которые предполагается использовать. Одни методы требуют большого количества испытуемых в выборке, другие могут применяться при относительно небольшом их количестве. Например, некоторые непараметрические критерии различий могут использоваться при сравнении групп численностью в 5—7 человек, а факторный анализ наиболее адекватен, если объем выборки составит около 100 человек.

Для психологических исследований рекомендуется использовать экспериментальную и контрольную группы, так чтобы численность обоих сравниваемых групп была не менее 30—35 испытуемых в каждой.


3.1. Понятие выборки (применительно к исследованию в психологии)

3.2. Не любите проводить социологическое исследование? Вы просто не умеете его готовить!

3.3. Корреляционный анализ по методу Спирмена (ранги Спирмена)

3.4. Дискуссия: Объект и Предмет исследования или наоборот?

3.5. Решение задач по праву. Как решить задачу по Юриспруденции?

3.6. Как рассчитать темп роста и прироста?

3.7. Как выбрать тему дипломной работы?

3. 8. Методы исследования в дипломе, пример

Независимые выборки в психологии

Выборки для психологического исследования

Определение 1

Выборка в психологии – это ограниченная по численности группа испытуемых, которая специально отбирается из генеральной совокупности с целью изучения её свойств.

Все психологические исследования относятся к выборочным, выводы которых распространяются на генеральные совокупности.

Изучение свойств генеральной совокупности на выборке получило название выборочного исследования. К генеральной совокупности относятся многочисленные объекты, в отношении которых рассматривается исследовательская гипотеза.

Генеральными совокупностями в одном исследовании, например, могут быть все мужчины и все женщины, в другом случае – подростки или младшие школьники.

Генеральная совокупность по линейности не бесконечна, но, как правило, для сплошного исследования большого числа потенциальных испытуемых недоступна.

Сформулировав гипотезу и определив соответствующие генеральные совокупности, исследователь стоит перед проблемой организации выборки.

Замечание 1

Выборку надо сделать таким образом, чтобы выводы выборочного исследования были обоснованы. Критериями обоснованности выводов являются репрезентативность и статистическая достоверность результатов.

Под репрезентативностью понимается способность выборки представлять изучаемые явления с точки зрения их изменчивости в генеральной совокупности, достаточно полно.

Генеральная совокупность дает полное представление об изучаемом явлении, поэтому репрезентативность ограничена, как и выборка в той же мере.

Репрезентативность выборки – это основной критерий границ выводов, однако, существуют приемы, которые позволяют исследователю получить достаточную репрезентативность выборки.

К первому приёму относится простой случайный отбор, получивший название рандомизированного, он предполагает обеспечить для всех членов генеральной совокупности равные возможности попасть в выборку.

Замечание 2

Таким образом, случайный отбор дает возможность попадания в выборку разных представителей генеральной совокупности

При отборе исключается появление какой-либо закономерности, поэтому в конечном итоге в выборке изучаемое свойство будет представлено в максимально возможном его многообразии.

Например, при изучении агрессивности подростков можно остановить выбор на нескольких классах учебных заведений, затем отобрать из каждого класса по 10 школьников случайным образом.

Принцип случайности отбора в этой ситуации будет нарушен, если исследователь попросит кого-либо из испытуемых позвать своих друзей на данное обследование.

Стратифицированный случайный отбор, является вторым приемом, он предполагает предварительное определение качеств, влияющих на изменчивость изучаемого свойства, например, образование.

По различающимся качествам определяется процентное соотношение численности в генеральной совокупности и обеспечивается идентичное процентное соотношение. Затем испытуемые в каждую подгруппу выборки подбираются по принципу простого случайного отбора.

Если предположить, например, что по агрессивности и его восприимчивости мальчики и девочки различаются, то исследователь должен обеспечить в выборке соотношение мальчиков и девочек, идентичное генеральной совокупности.

Требования, предъявляемые к выборке

Требования, которые предъявляются к выборке, определены целями и задачами исследования.

При планировании эксперимента включается учет объема и особенностей выборки.

Важным требованием в психологических исследованиях является однородность выборки, это означает, что, например, при изучении детей подросткового возраста, взрослые люди в эту же выборку включаться не могут.

Если исследование выполняется методом возрастных срезов, тогда оно принципиально предполагает наличие испытуемых разного возраста, но, даже и в этом случае однородность выборки должна соблюдаться, только по другим критериям – пол, возраст.

Для формирования однородной выборки основанием может быть уровень интеллекта, национальность, отсутствие каких-либо заболеваний и др.

Существует такое понятие как повторная и безповторная выборка или выборка с возвратом и без возврата. Например, выборка с шаром, в случае с возвратом каждый выбранный шар возвращается обратно в ёмкость, что значит, шар может быть снова выбран. Выбранный шар при бесповторном выборе участвовать в выборке больше не может, потому что откладывается в сторону.

В психологических исследованиях есть подобные аналоги организации выборочного исследования – психологу часто приходится тестировать одних и тех же испытуемых несколько раз при помощи одной и той же методики. Надо сказать, что в этом случае повторяется процедура тестирования.

Повторные исследования при полной тождественности состава всегда будут иметь некоторые отличия, которые обуславливаются функциональной и возрастной изменчивостью.

По характеру проведения процедуры такая выборка является повторной, но, смысл термина будет уже несколько иной, чем в случае с шарами.

Все выборочные требования сводятся к тому, что психологи на её основе должны получить полную и неискаженную информацию об особенностях генеральной совокупности, из которой была взята выборка.

Замечание 3

Если говорить другими словами, то выборка должна полно отражать характеристики изучаемой генеральной совокупности.

Независимые и зависимые выборки

Важным параметром при сравнении нескольких выборок является их зависимость, поэтому они могут быть зависимыми и независимыми.

Рисунок 1. Независимые и зависимые выборки. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ

Основная характеристика зависимых выборок заключается в том, что каждому испытуемому одной выборки в соответствие по определенному критерию поставлен испытуемый из другой выборки.

Например, зависимые выборки – мужчины – одна выборка, женщины – вторая выборка. Дети 5-7 лет – одна выборка, их братья и сестры – вторая выборка. Правда, это примеры менее зависимых выборок, а в общем случае зависимые выборки предполагают попарный подбор испытуемых в сравниваемые выборки.

Независимые выборки предполагают независимый отбор испытуемых, поэтому их объем может отличаться.

Характерной особенностью независимых выборок является то, что вероятность отбора любого испытуемого из одной выборки не зависит от отбора любого испытуемого другой выборки.

Каждое наблюдение в случае независимых выборок соответствует отдельному объекту, т.е. измеряются разные объекты.

Принадлежность объектов выборкам можно определить по значениям дополнительной переменной. Например, в наборе данных содержится информация о покупателях магазина.

В проводимом исследовании фиксировалось время, проведенное до покупки, потраченная сумма, пол покупателя.

В первой выборке изучалось время, проведенное в магазине женщинами и время, проведенное мужчинами – это вторая выборка.

Данное наблюдение показало, что представители каждой выборки находятся в одном столбце «время». Это отличительная особенность независимых выборок и когда наблюдения из двух выборок находятся в одном столбце, то выборки считаются независимыми.

34. Характеристика экспериментальной выборки. Требование к выборке психологического исследования.

Выборка
– это множество испытуемых, выбранных
для участия в исследовании с помощью
специальной стратегии из всех потенциальных
участников, которые обозначаются как
генеральная
совокупность

испытуемых. В зависимо­сти от целей
и возможностей объем выборки может
варьировать от одного испытуемого до
не­скольких тысяч человек. Рекомендуется,
чтобы численность сравниваемых групп
была не ­менее 30-35 человек из
статистических соображений. Кроме того,
целесообразно уве­личивать количество
испытуемых, по крайней мере, на 5-10 %
больше требуемого, поскольку часть из
них будет «отбракована» в ходе эксперимента
или при анализе экспериментальных
протоколов.

Выборка
в экспериментальных исследованиях
состоит из экспериментальной
группы –
испытуемых,
подвергающихся воздействию независимой
переменной и контрольной
группы

– испытуемых, находящихся в тех же самых
условиях, за ис­ключением независимой
переменной. Конт­рольная группа
обеспечивает точку
отсчета,
с
ко­торой сравнивают результаты
экспериментальной группы.

Одним
из важнейших условий экспериментального
исследования является необходимость
случайного отбора участников в группы.
Случайное распре­деление, или
рандомизация
(англ.
random

случай)означает, что испытуемый имеет
равный шанс попасть как в экспериментальную,
так и в контрольную группу. Этот способ
впервые предложил математик и биолог
Р. Фишер. Рандомизация, или внесение
элемента случайности, выравнивает
личностные раз­личия в обеих группах.
Этого можно добиться путем простого
подбрасывания монеты: «орел» – и
испытуемый ока­зывается в экспериментальной
группе, «решка» – и он в контрольной
группе. Это приведет к тому, что в каждой
группе будет примерно одинаковое
количе­ство гениев, голодных, страдающих
от по­хмелья, высоких, меломанов или
кого бы то ни было еще. Рандомизация, по
мнению Д. Кемпбелла, самый надежный
способ элиминации внешних переменных,
связанных с индивидуальными особенностями
участников.

Помимо
рандомизации как стратегии
формирования

экспериментальной выборки можно выделить
сле­дующие.

1.
Попарный
отбор

– составление эквивалент­ных пар
участников и распределение их в
контрольную и экспериментальную группы
самим иссле­дователем, а не случайностью.

2.
Попарный
отбор с последующей рандоми­зацией

– составление эквивалентных пар и
распреде­ление их случайным образом
по группам эксперимента (по мнению Д.
Кэмпбелла – это наиболее предпоч­тительный
способ).

3.
Стратометрический
отбор

используется в том случае, если в
экспериментальной выборке обязательно
должны быть представлены испытуемые с
определенным набором характеристик
(пол, возраст, уровень образования и
т. п.). При помощи рандомизации выборка
составляется таким образом, чтобы в ней
были равно представлены испытуемые
каждой страты (слоя) с заданными
характеристиками.

4.
Репрезентативное
моделирование

– структура выборки соответствует
структуре популяции. Характеристики
реальной экспериментальной выборки
должны минимально отклоняться от
характеристик идеальной экспериментальной
выборки. Чем точнее набор критериев,
описывающих популяцию, на которую
предполагается распространить выводы
эксперимента, тем выше его внешняя
валидность.

5.
Привлечение
реальных групп

– использование в качестве экспериментальной
и контрольной групп ре­альных групп.

6.
Привлечение
добровольцев и принудительное участие

– имеет место смещение выборки. И в том
и в другом случае нарушается внешняя и
внутренняя валидность.

К
формированию эксперименталь­ной
выборки предъявляются следующие
требования – критерии.

1.
Содержательный
критерий. Он заключается в том, подбор
испытуемых должен соответствовать
предмету и гипотезе исследования.
Например, бессмысленно набирать в группу
испытуемых детей двухлетнего возраста
для выявления уровня произвольного
запоминания. Или обучаемость должна
изучаться на учени­ках, дисциплина —
на воинах.

2.
Критерий эквивалентности
испытуемых

(крите­рий внутренней валидности).
Результаты выборки должны распространяться
на каждого члена выборки, то есть
необходимо учитывать все значимые
характе­ристики объекта исследования,
различия в выраженно­сти которых
могут значительно повлиять на зависимую
переменную. Например, при исследовании
тревожности в ходе обучения необходимо
подбирать группу с примерно равным
коэффициентом интеллекта (IQ).

3.
Критерий репрезентативности
(критерий внеш­ней валидности). Выборка
должна представлять гене­ральную
совокупность качественно (возраст, пол,
обра­зование, социально-демографические
характеристики и т. д.) и количественно.
Формирование репрезентативной выборки
по количе­ственному признаку
осуществляется при помощи теоремы П.
Чебышева о вероятности ошибки
репрезентативности, которая гласит: «С
вероятностью сколь угодно близкой к
единице, можно утверждать, что при
достаточно большом числе независимых
наблюдений выборочная средняя будет
сколь угодно мало отличать­ся от
генеральной средней».

 Подве­дем
итог. В эксперимен­те две или более
группы испытуемых подвергаются различному
воздействию со стороны независимой
переменной. Все остальные воздействующие
на них факторы одинаковы. То есть для
всех групп, участву­ющих в эксперименте,
внешние переменные уравне­ны. Затем
измеряют влияние независимой перемен­ной
на какое-то поведение (зависимую
переменную). В тщательно контролируе­мом
эксперименте независимая переменная
являет­ся единственно возможной
причиной любого след­ствия,
обнаруживаемого у зависимой переменной.
Это позволяет идентифицировать явные
причинно-следственные связи.

Сущность
психологической гипотезы заключается
в определении причинно-следственной
связи переменных, то есть А есть причина
В. Проблема «причинности» — ключевая
и наиболее сложная проблема в психологии.

В.Н.
Дружинин выделяет следующие признаки
причинно-следственной связи

между двумя явлениями.

1.
Разделенность причины и следствия во
времени и предшествование причины
следствию. Однако временная
последовательность после этого – не
значит вследствие этого.

2.
Наличие корреляционной связи между
двумя явлениями. Однако, корреляционная
связь не означает причинно-следственную,
тем не менее отсутствие корреляционной
связи можно рассматривать как отсутствие
причинно-следственной.

3.
Исключение других, конкурирующих
возможных объяснений связи между двумя
явлениями, т.е. контроль внешних
переменных.

Таким
образом, чтобы установить причинно-следственную
связь необходимо тщательно спланировать
экспериментальное исследование, чтобы
контролировать факторы, или переменные,
которые могут нарушить валидность
эксперимента

и выступить причиной появления артефактов.

Выборка | Мир Психологии

ВЫБОРКА

Выборка (англ. sampling, sample)

  1. Процесс формирования репрезентативной группы, называемой выборочной совокупностью.
  2. Сама выборочная совокупность (см. пункт 1) наблюдаемых объектов (индивидов).
  3. выборка статистическая — множество значений изучаемой переменной, зарегистрированное в эксперименте. (Б. М.)

Психологический словарь. А.В. Петровского М.Г. Ярошевского

нет значения и толкования слова

Словарь психиатрических терминов. В.М. Блейхер, И.В. Крук

нет значения и толкования слова

Неврология. Полный толковый словарь. Никифоров А.С.

нет значения и толкования слова

Оксфордский толковый словарь по психологии

Выборка

  1. Часть популяции, отобранная (обычно следуя некоторой процедуре и преследуя некоторую цель) таким образом, что она считается представляющей всю популяцию в целом.
  2. Составление такой избранной части популяции.

Этот термин часто употребляется с определяющими словами, чтобы уточнить вид обсуждаемой выборки или процедуры отбора; наиболее часто используемые термины приводятся ниже. Если он используется без определения, обычно подразумевается случайная выборка.

Обратите внимание, что выборка и отбор образцов часто используются взаимозаменяемо, особенно в составных формах. Если какого-то термина нет непосредственно под этой статьей, см. статьи, следующие за термином отбор образцов.

предметная область термина

ВЫБОРКА ВЕРОЯТНОСТНАЯ СИСТЕМАТИЧЕСКАЯ — в.в., в соответствии с которой исследуемые отбираеются по определенному формализованному количественному признаку. (Например, каждый второй в списке фамилий, составленных в алфавитном порядке). Отбор единиц выборки осуществляется в этом случае через один и тот же интервал из исходного алфавитного или пронумерованного списка. Это отбор уже не по личному наитию исследователя (выборка стихийная), а по определенному обьективному признаку, что повышает точность полученных результатов исследования.

ВЫБОРКА СТАНДАРТИЗАЦИИ — группа людей, на которой осуществляется стандартизация методики.

НОРМАТИВНАЯ ВЫБОРКА СТРАТИФИЦИРОВАННАЯ — группа тестируемых, содержащая представителей всех наиболее значимых страт, реально существующих в генеральной совокупности потенциальных испытуемых, причем в той же пропорции.

ВЫБОРКА МАЛАЯ (НЕПРЕДСТАВИТЕЛЬНАЯ) — выборка, в которой представлено статистически недостаточное количество информации для получения выводов заданной точности и достоверности в проводимом исследовании. В количественном отношении она зависит от генеральной совокупности и колеблется от 5-1О до 5О.

назад в раздел : словарь терминов  /  глоссарий  /  таблица

Когнитивная психология — RGGU

Когнитивная психология

В рамках данного направления деятельности НОЦ КПиТ ученые института психологии им. Л.С.Выготского работают по проекту, финансируемому Министерством образования и науки РФ, «Когнитивно-психологические механизмы повышения профессиональных качеств специалистов нового типа в условиях модернизации России».

Фундаментальной научной областью, в которой осуществляется проект, является психология профессиональной деятельности и психология экспертов (специалистов высокого уровня в своей сфере деятельности). Эта область, бурно развивающаяся в последние 10-15 лет, является одной из самых сложных и проблемных. Недаром редкие для психологов Нобелевские премии (Г. Саймон и Д. Канеман) присуждены именно за работы в этой сфере. 

Прикладной областью для планируемых результатов выступает вся область обучающих процедур и технологий. Именно для оптимизации процессов профессионального обучения (высшего образования, программ переподготовки специалистов высокой квалификации, программ МВА) и должны быть использованы получаемые в проекте исследовательские результаты. Новое знание о когнитивно-психологических механизмах, обеспечивающих высокий уровень профессиональных достижений, направлено на повышение эффективности разноплановых методов обучения. Особенно значимыми представляются результаты, характеризующие процесс решения динамических слабоструктурированных проблем, поскольку знания такого рода недостаточно учитываются при разработке учебных программ различного рода.

На основании теоретического анализа проблемы когнитивно-психологических механизмов развития профессиональных качеств специалистов и ряда исследований, выполненных научным коллективом в предыдущие годы, разработан и обоснован список профессий и профессиональных групп, на материале которых будет организованы исследование на следующих этапах НИР. В этот список вошли профессиональные группы, отобранные по различным основаниям и для решения разных исследовательских задач.

Так, для изучения сложных видов профессионального каузального мышления в сфере постановки дифференциального медицинского диагноза впервые в отечественных психологических исследованиях будет использована выборка квалифицированных врачей-психиатров, особенности восприятия эмоционально окрашенной информации в области восприятия звуков будут изучаться на выборке профессиональных музыкантов-исполнителей высокого уровня, точность оценивания профессионально значимых временных отрезков впервые в мировой науке будет изучаться на выборке поваров высокого класса (т.н. «шефов»), способности решения профессиональных исследовательских задач впервые в отечественной практике будет изучаться на выборке исследователей высокого уровня в области биохимии и генетики. Репрезентацию проблемных ситуаций впервые в отечественной психологии предполагается исследовать на материале шахматистов высокой квалификации. Распознание лжи впервые будет изучено на выборке оперативных сотрудников спецслужб РФ, а устойчивость к эмоциогенным воздействиям будет изучаться на выборке спасателей. Также впервые в отечественных психологических исследованиях некоторые виды высокого уровня профессиональных навыков и умений – решения динамических слабоструктурированных задач – будут сформированы непосредственно в ходе экспериментальной процедуры.

Print version

экспериментальная выборка — это… Что такое экспериментальная выборка?

экспериментальная выборка
мат. experimental sample

Большой англо-русский и русско-английский словарь.
2001.

  • экспериментальная аппаратура
  • экспериментальная зависимость

Смотреть что такое «экспериментальная выборка» в других словарях:

  • Выборка — или выборочная совокупность множество случаев (испытуемых, объектов, событий, образцов), с помощью определённой процедуры выбранных из генеральной совокупности для участия в исследовании. Характеристики выборки: Качественная характеристика… …   Википедия

  • Экспериментальная психология — Экспериментальная психология  общее обозначение всех видов научно психологических исследований, осуществляемых посредством различных экспериментальных методов. Экспериментальная психология представляет собой не какой то особый вид психологии …   Википедия

  • ДИЗАЙН СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ — стратегия проведения эмпирического социологического исследования, включает методы отбора респондентов для участия в исследовании, сбора и анализа данных. Выбор Д.С.И. зависит от многих факторов, главные из которых цель исследования,… …   Социология: Энциклопедия

  • Методы исследования в психологии — Экспериментальная психология область психологии, упорядочивающая знания об общих для большинства психологических направлений проблемах исследований и способах их решения. Экспериментальную психологию называют научной дисциплиной о методах… …   Википедия

  • Эксперимент (психология) — Эту страницу предлагается объединить с Лабораторный эксперимент (психология) …   Википедия

  • Психологический эксперимент — проводимый в специальных условиях опыт для получения новых научных знаний посредством целенаправленного вмешательства исследователя в жизнедеятельность испытуемого. Различными авторами понятие «психологический эксперимент» трактуется неоднозначно …   Википедия

  • Корреляция — (Correlation) Корреляция это статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин Понятие корреляции, виды корреляции, коэффициент корреляции, корреляционный анализ, корреляция цен, корреляция валютных пар на Форекс Содержание… …   Энциклопедия инвестора

  • Внешняя валидность — (англ. external validity)  вид валидности, определяющий то, насколько результаты конкретного исследования можно распространить на весь класс подобных ситуаций/явлений/объектов. Данное понятие можно рассматривать как междисциплинарное:… …   Википедия

  • Генеральная совокупность — Генеральная совокупность, генеральная выборка (от лат. generis общий, родовой)(в англ. терминологии population) совокупность всех объектов (единиц), относительно которых учёный намерен делать выводы при изучении конкретной проблемы.… …   Википедия

  • Использование опросов при оценке программ — Оценить ту или иную программу в широком смысле  значит сравнить интересующие показатели до и после проведения программы, на основании чего можно сделать выводы относительно её эффективности. Однако для проведения подобного сравнения… …   Википедия

  • Репрезентативность — Репрезентативность  соответствие характеристик выборки характеристикам популяции или генеральной совокупности в целом. Репрезентативность определяет, насколько возможно обобщать результаты исследования с привлечением определённой выборки на… …   Википедия

Экспериментальная психология — учебный курс

Экспериментальная психология — учебный курс | ИСТИНА – Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных

Экспериментальная психологияучебный курс

  • Автор:

    Вартанов А. В.

  • Год создания:
    2006
  • Описание:
    Предназначен ля слушателей Института повышения квалификации (ИПК).
    Программа курса:
    Тема 1.
    Введение в предмет.
    1. Методологические основы психологического исследования.
    Методология науки. Понятие о методе. Теоретические и эмпирические методы. Теория, модель, гипотеза. Виды теорий. Методологические подходы.
    2. Особенности психологического исследования.
    История развития экспериментальной психологии в России и за рубежом (В.Вундт, В.М.Бехтерев, Л.С.Выготский, Б.Г.Ананьев).
    Системный и комплексный подходы. Естественнонаучный и герменевтический методы исследования в психологии.
    Классификация методов психологического исследования. Самонаблюдение. Наблюдение. Эксперимент в психологии: лабораторный, естественный, эксперимент экс-пост-факто, клинический и формирующий эксперименты.
    Тема 2.
    Структура психологического эксперимента
    1. Основные компоненты психологического эксперимента. Гипотеза. Нуль-гипотеза. Цель эксперимента. Инструкция испытуемому и экспериментатору. Задача испытуемому. Принятие задачи испытуемым. Обучающая серия. «Норма» эксперимента. Экспериментальный материал. Самоотчет испытуемого.
    2. «Внешняя» организация эксперимента. Вербовка испытуемых: добровольность, анонимность и конфиденциальность. «Обратная связь» в эксперименте.
    Тема 3.
    Теория планирования психологических экспериментов.
    Интраиндивидуальные эксперименты.
    1. Понятие о планировании экспериментов. Гипотеза исследования. Основные переменные: независимая, зависимая, дополнительная, побочная.
    2. Безупречный, идеальный и “бесконечный” эксперименты, эксперимент полного соответствия. Факторы, контролируемые в этих экспериментах.
    3. Внешняя и внутрення валидность.
    4. Основные источники артефактов. Систематические смешение (СС) и ненадежность. Основные источники СС (факторы времени и задачи, предубеждения экспериментатора) и ненадежности. Контроль СС и надежности.
    5. Интраиндивидуальный эксперимент (ИЭ). Схемы контроля факторов времени и задачи в ИЭ. Условия их адекватного применения.
    6. Однородно-неоднородные и симметрично-асимметричные эффекты последовательности. Возможности контроля и выявления этих эффектов разными типами схем эксперимента.
    Тема 4.
    Внешняя и операциональная валидность экспериментов.
    1. Эксперименты, дублирующие и улучшающие мир. Соотношение внешней и внутренней валидности в этих экспериментах.
    2. Проблема соответствия и ее формулировка при достижении в эксперименте внешней и операциональной валидности.
    Тема 5.
    Межгрупповые эксперименты.
    1. Межгрупповой эксперимент (МЭ) и его отличия от интраиндивидуального, проведенного с членами группы испытуемых.
    2. Преимущества МЭ перед интраиндивидуальным в отношении контроля фактора времени, задачи, предубеждения экспериментатора, индивидуальных различий, эффектов последовательности, ненадежности.
    3. Отбор экспериментальных групп. Понятие валидности выборки испытуемых. Репрезентативность выборки. Надежность. Схемы отбора испытуемых из популяции. Экспериментальная и контрольная (референтная) группы.
    4. Схемы контроля фактора индивидуальных различий в МЭ. Условия их адекватного применения.
    5. Простейший экспериментальный план с одной контрольной группой и предварительным тестированием и без него. План Соломона.
    Тема 6.
    Лабораторные эксперименты.
    1. Понятие и виды сопутствующего смешения. Чистый эксперимент и его соотношение с идеальным.
    2. Специфика артефактной, расширенной и вторичной переменных. Схемы контроля сопутствующего смешения с этими переменными.
    3. Ошибки первого и второго рода и способы их измерения. Факторы, влияющие на величину этих ошибок.
    4. Экспериментальная и статистическая гипотезы. Нуль-гипотеза.
    5. Особенности принятия третьей конкурирующей гипотезы.
    Тема 7.
    Многоуровневые эксперименты (МЭ).
    1. Понятие многоуровневого эксперимента. Кроссиндивидуальные схемы: определение, принципы построения, условия адекватного применения и преимущества перед МЭ и интраиндивидуальными в отношении контроля систематического смешения и ненадежности.
    2. Репрезентативность кривых и способы ее оценки в межгрупповых и интраиндивидуальных экспериментах.
    3. Эффекты ряда: определение, условия возникновения и выявление методом «деления латинского квадрата с наложением».
    Тема 8.
    Факторные эксперименты.
    1. Факторный эксперимент. Понятие, способы вычисления и графическое представление основных результатов действия и взаимодействия. Типы и порядок взаимодействия.
    2. Использование факторного эксперимента для решения проблем внешней и внутренней валидности, контроля сопутствующего смешения с базисной переменной.
    3. Классификация экспериментальных схем факторного эксперимента.
    Тема 9.
    Квазиэкспериментальные исследования.
    1. Понятие квазиэксперимента. Основные схемы планов проведения квазиэкспериментов.
    2. Корреляционное исследование: лонгитюдный план и план «временных» срезов. Эксперимент в возрастной и педагогической психологии.
    3. Проблема выявления причинно-следственных связей в корреляционных исследованиях. Понятие статистического контроля.
    Тема 10.
    Обработка и интерпретация результатов психологического эксперимента.
    1. Экспериментальный протокол. Регистрация поведения испытуемых. Техническое обеспечение психологических экспериментов. Фиксация вербального и невербального поведения.
    2. Табличное и графическое представление данных. Гистограмма, полигон распределения. Простейшие статистические оценки. Представление о статистических критериях проверки гипотез.
    3. Многомерный анализ данных.
    4. Требования к оформлению научной работы (дипломного проекта, статьи).
    Тема 11.
    Психология и этика экспериментов с человеком.
    1. Мотивация испытуемых и ее влияние на результат эксперимента. Социальная желательность действий. «Эффект фасада».
    2. Общение испытуемого и экспериментатора. «Метод обмана». Влияние экспериментатора на поведение испытуемого. «Эффект Пигмалиона». Изоляция. «Двойной слепой» опыт.
    3. Этика психологического исследования.

  • Добавил в систему:
    Вартанов Александр Валентинович

методов отбора проб | Simply Psychology

  1. Методы исследования
  2. Методы выборки

Методы выборки

Д-р Саул МакЛеод, обновлено 2019


Определения
Определения
  • Выборка — это процесс выбора репрезентативной группы от исследуемой популяции.
  • Целевая совокупность — это общая группа лиц, из которых может быть взята выборка.
  • А пробы — группа лиц, принимающих участие в расследовании. Люди, которые принимают участие, называются «участниками».
  • Обобщаемость относится к степени, в которой мы можем применить результаты нашего исследования к интересующей нас целевой группе населения.

Цель выборки

Цель выборки

В психологических исследованиях мы заинтересованы в изучении больших групп людей, у которых есть что-то общее.Мы называем группу, в изучении которой мы заинтересованы, нашей «целевой группой».

В некоторых типах исследований целевая группа может быть такой же широкой, как и все люди, но в других типах исследований целевая группа может быть меньшей группой, такой как подростки, дети дошкольного возраста или люди, злоупотребляющие наркотиками.

Изучить каждого отдельного человека в целевой группе более или менее невозможно, поэтому психологи выбирают выборку или подгруппу населения, которая, вероятно, будет репрезентативной для интересующей нас целевой группы.

Это важно, потому что мы хотим сделать обобщение от выборки к целевой группе населения. Чем репрезентативнее выборка, тем больше исследователь может быть уверен в том, что результаты могут быть обобщены на целевую совокупность.

Одной из проблем, которые могут возникнуть при выборе выборки из целевой совокупности, является систематическая ошибка выборки. Систематическая ошибка выборки относится к ситуациям, когда выборка не отражает характеристики целевой группы населения.

Многие психологические исследования имеют предвзятую выборку, потому что они использовали случайную выборку, в которую входят студенты университетов в качестве их участников (например,грамм. Аш).

Хорошо, вы придумали это блестящее психологическое исследование и идеально его разработали. Но на ком вы собираетесь это опробовать и как вы выберете своих участников?

Существуют различные методы отбора проб. Выбор будет зависеть от ряда факторов (таких как время, деньги и т. Д.).


Случайная выборка

Случайная выборка

Случайная выборка — это тип вероятностной выборки, при которой каждый во всей целевой совокупности имеет равные шансы быть выбранным.

Это похоже на национальную лотерею. Если «население» — это все, кто купил лотерейный билет, то у каждого человека есть равные шансы выиграть в лотерею (при условии, что у всех есть по одному билету).

Для случайных выборок требуется способ наименования или нумерации целевой совокупности, а затем использование какого-либо метода розыгрыша для выбора тех, которые войдут в состав выборки. Случайные выборки — лучший метод выбора вашей выборки из интересующей совокупности.

  • Преимущества заключаются в том, что ваша выборка должна представлять целевую совокупность и устранять систематическую ошибку выборки.
  • Недостаток в том, что его очень сложно достичь (т.е. время, усилия и деньги).

Стратифицированная выборка

Стратифицированная выборка

Исследователь определяет различные типы людей, составляющих целевую совокупность, и определяет пропорции, необходимые для репрезентативности выборки.

Список состоит из каждой переменной (например, IQ, пола и т. Д.), Которые могут повлиять на исследование. Например, если нас интересуют деньги, потраченные на книги студентами, то основной изучаемый предмет может быть важной переменной.

Например, студенты, изучающие английскую литературу, могут тратить больше денег на книги, чем студенты инженерных специальностей, поэтому, если мы используем очень большой процент студентов, изучающих английский язык или студентов инженерных специальностей, наши результаты не будут точными.

Мы должны определить относительный процент каждой группы в университете, например Инженерное дело 10%, Социальные науки 15%, Английский 20%, Естественные науки 25%, Языки 10%, Право 5%, Медицина 15% В этом случае выборка должна содержать все эти группы в той же пропорции, что и в целевой группе (студенты университетов).

  • Недостаток стратифицированной выборки состоит в том, что сбор такой выборки будет занимать очень много времени и будет трудновыполним. Этот метод редко используется в психологии.
  • Однако преимущество состоит в том, что выборка должна быть очень репрезентативной для целевой группы, и поэтому мы можем сделать обобщения на основе полученных результатов.

Выборка возможностей

Выборка возможностей

Используются люди из целевой группы, доступные на данный момент и желающие принять участие.Он основан на удобстве.

Выборка возможностей получается путем опроса представителей интересующей группы населения, примут ли они участие в вашем исследовании. Примером может служить выборка студентов из числа выходящих из библиотеки.

  • Это быстрый и простой способ выбора участников (преимущество)
  • Он может не обеспечивать репрезентативную выборку и может быть необъективным (недостаток).

Систематическая выборка

Систематическая выборка

Выбор предметов в систематической (т.е. упорядоченный / логичный) путь от целевой группы, как и каждый n-й участник в списке имён.

Чтобы взять систематическую выборку, вы перечисляете всех членов генеральной совокупности, а затем выбираете выборку, которую хотите. Разделив количество людей в популяции на количество людей, которые вы хотите включить в свою выборку, вы получите номер, который мы назовем n.

Если вы возьмете каждое n-е имя, вы получите систематическую выборку правильного размера. Если, например, вы хотите выбрать 150 детей из школы с 1500, вы бы взяли каждое 10-е имя.

  • Преимущество этого метода в том, что он должен обеспечить репрезентативную выборку.
  • Недостаток в том, что его очень сложно достичь (т.е. время, усилия и деньги).

Сколько участников следует использовать?

Сколько участников следует использовать?

Это зависит от нескольких факторов; размер целевой группы важен. Если целевая группа очень большая (например, все люди в возрасте от 4 до 6 лет в Великобритании), вам понадобится довольно большая выборка, чтобы быть репрезентативной.

Если целевая совокупность намного меньше, тогда выборка может быть меньше, но все же быть репрезентативной. Должно быть достаточно участников, чтобы сделать выборку репрезентативной для целевой группы.

Наконец, выборка не должна быть настолько большой, чтобы исследование длилось слишком долго или было слишком дорогим!

Как ссылаться на эту статью:

Как ссылаться на эту статью:

McLeod, S. A. (2019, 3 августа). Методы отбора проб . Просто психология.https://www.simplypsychology.org/sampling.html

Как ссылаться на эту статью:

Как ссылаться на эту статью:

McLeod, S.A. (2019, 3 августа). Методы отбора проб . Просто психология. https://www.simplypsychology.org/sampling.html

методов отбора проб | tutor2u

Население — это целая группа с заданными характеристиками. Целевая группа / популяция — это желаемая подгруппа населения, которую необходимо изучить, и поэтому необходимо, чтобы результаты исследований можно было обобщить.Целевая группа обычно слишком велика для изучения целиком, поэтому методов выборки используются для выбора репрезентативной выборки из целевой группы.

Репрезентативная выборка — это подмножество целевой группы с аналогичным распределением релевантных характеристик, что, в свою очередь, позволяет нам сделать обобщение от выборки к целевой группе с некоторым обоснованием.Нерепрезентативная выборка — это такая выборка, которая не отражает распределение характеристик целевой группы, не может быть обобщена на целевую совокупность и поэтому является необъективной.

Существует несколько различных методов отбора проб. Давайте кратко рассмотрим каждый из них.

Случайная выборка

Этот метод дает каждому члену целевой группы равные шансы быть выбранным для выборки (например,грамм. путем присвоения номера каждому члену и последующего выбора из пула с помощью генератора случайных чисел).

Сильные стороны

  • Широко признано, что, поскольку каждый член имеет одинаковую вероятность быть выбранным, есть разумные шансы получить репрезентативную выборку.

Слабые стороны

  • Небольшие группы меньшинств в вашей целевой группе могут исказить результаты даже при использовании метода случайной выборки.
  • Может быть непрактично (или невозможно) использовать полностью случайный метод, например.грамм. целевая группа может быть слишком большой для присвоения номеров.

Систематический отбор проб

Для выбора из целевой группы выбирается систематический метод, например каждый четвертый человек в списке может быть использован в выборке. Он отличается от случайной выборки тем, что не дает равных шансов выбора каждому человеку в целевой группе.

Сильные стороны

  • Предполагая, что порядок списка был случайным, этот метод дает беспристрастную возможность получить репрезентативную выборку.

Слабые стороны

  • Если список был составлен иным образом, может присутствовать предвзятость. Например, если бы каждый четвертый человек в списке был мужчиной, в вашей выборке были бы только мужчины.

Стратифицированная выборка

Здесь пробоотборник делит или «расслаивает» целевую группу на секции, каждая из которых показывает ключевую характеристику, которая должна присутствовать в окончательной выборке. Затем каждый из этих разделов отбирается индивидуально. Созданная таким образом выборка должна содержать представителей каждой ключевой характеристики в пропорции, представляющей целевую совокупность.

Сильные стороны

  • Это позволяет избежать проблемы искажения информации, иногда вызываемой чисто случайной выборкой.

Слабые стороны

  • Для планирования требуется больше времени и ресурсов.
  • Необходимо позаботиться о том, чтобы каждая ключевая характеристика, присутствующая в генеральной совокупности, была выбрана по стратам, в противном случае это приведет к смещению выборки.

Возможность отбора проб

Целевые участники, которые доступны и готовы принять участие, e.грамм. в группу выборки могут быть отобраны сотрудники от работодателя, удобно расположенного рядом с лабораторией.

Сильные стороны

  • Этот метод прост и недорог в применении.

Слабые стороны

  • Последующая выборка может не быть репрезентативной, поскольку может быть предметом предвзятости (например, удобно расположенный работодатель может провести процесс отбора кандидатов на вакансию, что делает вероятным, что сотрудники обладают некоторыми схожими характеристиками, которые не репрезентативны для более широкой целевой группы).

Добровольный отбор проб

Здесь выборка состоит из людей, которые вызвались участвовать в исследовании.

Сильные стороны

  • Это часто позволяет получить большой размер выборки за счет охвата широкой аудитории, например, с помощью онлайн-рекламы.

Слабые стороны

  • Те, кто откликаются на призыв к добровольцам, могут все демонстрировать схожие характеристики (например, быть более доверчивыми или склонными к сотрудничеству, чем те, кто не подавал заявку), что увеличивает шансы получения нерепрезентативной выборки.

Типы образцов и ошибки в исследованиях

В статистике выборка — это подмножество совокупности, которое используется для представления всей группы в целом. При проведении исследований часто бывает непрактично опрашивать каждого члена определенной группы населения, потому что количество людей просто слишком велико. Чтобы сделать выводы о характеристиках популяции, исследователи могут использовать случайную выборку.

Почему исследователи используют образцы?

Изучая какой-либо аспект человеческого разума или поведения, исследователи в большинстве случаев просто не могут собрать данные о каждом отдельном человеке.Вместо этого они выбирают меньшую выборку лиц, которые представляют большую группу.Если выборка действительно репрезентативна для рассматриваемой популяции, исследователи могут взять свои результаты и обобщить их на большую группу.

Типы отбора проб

В психологических исследованиях и других типах социальных исследований экспериментаторы обычно полагаются на несколько различных методов выборки.

1. Вероятностная выборка

Вероятностная выборка означает, что каждый человек в популяции имеет шанс быть выбранным.Поскольку вероятностная выборка включает случайный выбор, она гарантирует, что каждое подмножество генеральной совокупности имеет равные шансы быть представленными в выборке. Это делает вероятностные выборки более репрезентативными, и исследователи могут лучше обобщать свои результаты для группы в целом.

Существует несколько различных типов вероятностной выборки:

  • Простая случайная выборка , как следует из названия, является простейшим типом вероятностной выборки. Исследователи берут каждого человека в популяции и случайным образом выбирают свою выборку, часто используя какой-либо тип компьютерной программы или генератора случайных чисел.
  • Стратифицированная случайная выборка включает разделение совокупности на подгруппы, а затем выборку простой случайной выборки из каждой из этих подгрупп. Например, исследование может разделить население на подгруппы по расе, полу или возрасту, а затем взять простую случайную выборку из каждой из этих групп. Стратифицированная случайная выборка часто обеспечивает большую статистическую точность, чем простая случайная выборка, и помогает гарантировать, что определенные группы точно представлены в выборке.
  • Кластерная выборка включает разделение совокупности на более мелкие кластеры, часто на основе географического положения или границ. Затем выбирается случайная выборка из этих кластеров и измеряются все субъекты в кластере. Например, представьте, что вы пытаетесь изучить информацию о директорах школ в вашем штате. Сбор данных от каждого директора школы был бы дорогостоящим и трудоемким. Используя метод кластерной выборки, вы случайным образом выбираете пять округов своего штата, а затем собираете данные по каждому субъекту в каждом из этих пяти округов.

2. Невероятностная выборка

С другой стороны, не вероятностная выборка включает отбор участников с использованием методов, которые не дают каждому подмножеству населения равные шансы быть представленными. Например, в исследовании могут участвовать добровольцы. Одна из проблем с этим типом выборки заключается в том, что добровольцы могут отличаться от добровольцев по определенным параметрам, что может затруднить обобщение результатов для всей популяции.

Также существует несколько различных типов не вероятностной выборки:

  • Удобная выборка предполагает использование участников исследования, поскольку они удобны и доступны.Если вы когда-либо добровольно участвовали в психологическом исследовании, проводимом на факультете психологии вашего университета, значит, вы участвовали в исследовании, основанном на удобной выборке. Исследования, основанные на опросе добровольцев или использовании клинических образцов, доступных исследователю, также являются примерами удобных образцов.
  • Целенаправленная выборка включает поиск лиц, соответствующих определенным критериям. Например, маркетологам может быть интересно узнать, как их товары воспринимаются женщинами в возрасте от 18 до 35 лет.Они могут нанять фирму по исследованию рынка для проведения телефонных интервью, которые намеренно ищут и опрашивают женщин, соответствующих их возрастным критериям.
  • Квотная выборка включает намеренную выборку определенных пропорций каждой подгруппы в генеральной совокупности. Например, политические социологи могут быть заинтересованы в изучении мнений населения по определенному политическому вопросу. Если они используют простую случайную выборку, они могут случайно пропустить определенные подмножества населения.Вместо этого они устанавливают критерии для присвоения каждой подгруппе определенного процента выборки. В отличие от стратифицированной выборки, исследователи используют неслучайные методы для заполнения квот для каждой подгруппы.

Узнайте больше о некоторых отличиях вероятностной и не вероятностной выборок.

Ошибки выборки

Поскольку выборка, естественно, не может включать каждого отдельного человека в генеральной совокупности, могут возникать ошибки.

Различия между тем, что присутствует в генеральной совокупности, и тем, что присутствует в выборке, известны как ошибки выборки .

Хотя невозможно точно знать, насколько велика может быть разница между совокупностью и выборкой, исследователи могут статистически оценить размер ошибок выборки. Например, в политических опросах вы часто можете слышать о погрешности, выраженной определенными уровнями уверенности.

Как правило, чем больше размер выборки, тем меньше уровень ошибки. Это просто потому, что по мере того, как выборка приближается к размеру всей генеральной совокупности, с большей вероятностью она точно улавливает все характеристики численность населения.Единственный способ полностью устранить ошибку выборки — это собрать данные от всей генеральной совокупности, что зачастую просто слишком дорого и требует много времени. Однако ошибки выборки можно свести к минимуму, используя рандомизированное вероятностное тестирование и большой размер выборки.

Введение в отбор проб


Типы вероятностных выборок
Для создания вероятностной выборки можно использовать множество стратегий.Каждый начинается с рамки выборки , которую можно рассматривать как список всех
элементы в интересующей совокупности (например, имена людей, номера телефонов,
адреса домов, переписные участки).
Основа выборки оперативно определяет целевую совокупность, из которой проводится выборка.
и на который будут обобщены образцы данных.

Вероятно, наиболее знакомый тип вероятностной выборки — это
простая случайная выборка , для которой все элементы в основе выборки
имеют равные шансы выбора,
и выборка выполняется в один этап, при этом каждый элемент выбирается независимо
(а не, например, кластерами).

Несколько более распространенными, чем простые случайные выборки, являются систематические выборки , которые
рисуются, начиная со случайно выбранного элемента в структуре выборки, а затем
принимая каждый n -й элемент (например, начиная с произвольного места в телефоне
книгу, а затем беря каждое сотое имя).

В еще одном подходе кластерная выборка , исследователь
выбирает образец поэтапно, сначала выбирая группы элементов или кластеры
(е.г., кварталы, переписные участки, школы), а затем выбор отдельных
элементы из каждого кластера (например, случайным образом или путем систематической выборки).


Пример
Предположим, некоторые исследователи хотят выяснить, какой из двух мэров
кандидатов одобряют избиратели.
Получение вероятностной выборки потребует определения
целевая группа населения (в данном случае все имеющие право голоса избиратели в городе)
и используя одну из многих доступных процедур для выбора
относительно небольшое количество (вероятно, менее 1000) таких
люди для собеседования.Например, исследователи могут создать систематическую выборку, получив
список для регистрации избирателей, начинающийся со случайно выбранного имени, и
связаться с каждым 500-м человеком после этого.
Или, в более сложной процедуре, исследователи могут использовать компьютер
случайным образом выбирать телефонные номера из числа используемых в городе,
а затем опросите зарегистрированного избирателя по каждому номеру телефона.
(Эта процедура дала бы выборку, которая представляет только тех людей, у которых есть телефон.)

Также будет доступно несколько процедур для набора удобной выборки,
но ни один из них не включил бы все население в качестве потенциальных респондентов.
Например, исследователи могут выяснить предпочтения при голосовании.
своих друзей и знакомых.
Или они могут взять интервью у покупателей в местном торговом центре.
Или они могут опубликовать два телефонных номера в местной газете и попросить читателей
позвоните по любому номеру, чтобы «проголосовать» за одного из кандидатов.Важной особенностью этих методов является то, что они
систематически исключать некоторых представителей населения
(соответственно, правомочные избиратели, не знающие
исследователи, не ходите в торговый центр и не читайте газеты).
Следовательно, их выводы нельзя было распространить на население городских избирателей.


Оценка образцов
Образцы оцениваются в первую очередь в соответствии с процедурами, установленными
которые они были выбраны, а не по их окончательному составу или размеру.В приведенном выше примере было бы невозможно узнать, является ли вспомогательный образец, состоящий из
друзей исследователей или покупателей торгового центра является репрезентативным,
даже если его демографические характеристики очень напоминали
городского электората (например, такое же соотношение женщин и
от мужчин и от черных к белым).
И даже если по опубликованным телефонным номерам позвонят несколько тысяч человек,
выборка будет серьезно необъективной.

Конечно, результаты вероятностной выборки могут быть неточными по многим причинам.Использование процедур вероятностной выборки необходимо, но недостаточно для получения результатов.
которые можно с уверенностью распространить на все население.
Одна из основных проблем, связанных с вероятностной выборкой:
что его ответ достаточно высок.

Показатели отклика . После того, как выборка выбрана, предпринимается попытка собрать данные (например, с помощью интервью или анкетирования) от всех ее членов. На практике исследователи никогда не получают ответов от 100% выборки.Некоторые члены выборки неизбежно путешествуют, госпитализированы, заключены в тюрьму, уезжают в школу или служат в армии. С другими невозможно связаться из-за их рабочего графика, участия в сообществе или общественной жизни. Другие просто отказываются участвовать в исследовании, даже после того, как исследователь приложил все усилия, чтобы убедить их в обратном.

Каждый тип неучастия влияет на окончательную выборку, как правило, неизвестным образом. В Общем социальном обследовании 1980 года, например, те, кто отказался от интервью, позже были обнаружены с большей вероятностью, чем другие, состоящими в браке, со средним уровнем дохода и старше 30 лет, в то время как те, кто был исключен из опроса. опрос, поскольку они никогда не были дома, реже были женаты и с большей вероятностью жили одни (Smith, 1983).Важность интенсивных усилий по повторному контакту членов выборки, с которыми трудно связаться (например, потому что они редко бывают дома), была очевидна в том, что респонденты GSS требовали нескольких попыток контакта до завершения интервью («труднодоступные») значительно отличались от других респондентов по уровню участия в рабочей силе, социально-экономическому статусу, возрасту, семейному положению, количеству детей, состоянию здоровья и полу (Smith, 1983).

Частота ответа описывает степень, в которой окончательный набор данных включает все элементы выборки.Он рассчитывается как количество людей, с которыми интервью завершены («завершены»), деленное на общее количество людей или домохозяйств во всей выборке, включая тех, кто отказался участвовать, и тех, кого не было дома.

Независимо от того, собираются ли данные с помощью личных интервью, телефонных интервью или опросов по почте, высокая скорость отклика чрезвычайно важна, когда результаты будут обобщены для большей части населения. Чем ниже скорость отклика, тем больше смещение выборки.Фаулер (1984), например, предупредил, что данные опросов по почте с коэффициентом возврата «20 или 30 процентов, что не является редкостью для почтовых опросов, которые не отслеживаются эффективно, обычно совсем не похожи на выборку населения». (Фаулер, 1984, с. 49). Это потому, что «люди, которые проявляют особый интерес к предмету исследования или к самому исследованию, с большей вероятностью вернут анкеты по почте, чем те, кто менее заинтересован» (стр. 49).

Фаулер (1984) предупредил, что: «[Иногда] он будет видеть отчеты о почтовых опросах, в которых ответили от 5 до 20 процентов выборки.В таких случаях окончательный образец имеет мало отношения к исходному процессу отбора образцов. Те, кто отвечает, по сути, выбираются самостоятельно. Маловероятно, что такие процедуры предоставят какие-либо достоверные статистические данные о характеристиках населения в целом »(стр. 48).

Размер выборки и ошибка выборки . Для репрезентативной выборки необходимы соответствующие методы выборки и адекватная скорость ответа, но этого недостаточно.Кроме того, необходимо оценить размер выборки.

При прочих равных, меньшие выборки (например, те, у которых меньше 1000 респондентов) имеют большую ошибку выборки , чем большие выборки. Чтобы лучше понять понятие ошибки выборки, полезно вспомнить, что данные из выборки предоставляют просто оценку истинной доли населения, имеющей конкретную характеристику. Если из одной и той же основы выборки взять 100 различных выборок, они потенциально могут привести к 100 различным шаблонам ответов на один и тот же вопрос.Эти модели, однако, будут сходиться вокруг истинной модели в популяции.

Ошибка выборки — это число, которое описывает точность оценки по любой из этих выборок. Обычно он выражается как предел погрешности , связанный со статистическим уровнем достоверности. Например, опрос о предпочтениях президента может показать, что действующего президента поддерживает 51% избирателей, с погрешностью плюс-минус 3 балла при уровне уверенности 95%.Это означает, что если бы один и тот же опрос проводился со 100 различными выборками избирателей, можно было бы ожидать, что 95 из них покажут, что действующий президент пользуется поддержкой от 48% до 54% ​​избирателей (51% 3%).

Предел погрешности из-за выборки уменьшается по мере увеличения размера выборки до определенного значения. Для большинства целей выборки от 1 000 до 2 000 респондентов имеют достаточно малую погрешность, поэтому большие выборки не являются рентабельными. Однако, если необходимо изучить подгруппы, может потребоваться более крупная выборка, поскольку предел погрешности для каждой подгруппы определяется количеством людей в ней.Например, хотя национальный опрос с вероятностной выборкой из 1000 взрослых имеет предел погрешности примерно 1-3 процентных пункта (с использованием 95% доверительного интервала), анализ ответов афроамериканцев в этой выборке (кто, вероятно, около 100) будет иметь погрешность примерно 4-10 баллов.


Образцы в социальных и поведенческих исследованиях

В большинстве исследований в области поведенческих и социальных наук используются удобные выборки, состоящие из студентов, оплачиваемых добровольцев, пациентов, заключенных или
члены дружеских сетей или организаций.Исследования с
такие образцы полезны в первую очередь для документирования того, что
конкретная характеристика или явление происходит внутри данной группы или,
в качестве альтернативы, демонстрируя, что не все члены этой группы
проявлять определенную черту. Такие исследования также очень полезны для выявления взаимосвязей между различными явлениями.

Иногда совпадает удобство
образцы используются для сравнения двух групп (например, баллы психологических тестов геев и
гетеросексуалы).С помощью этой процедуры каждый человек в первом
во второй выборке есть партнер того же пола,
раса, образование, возраст и т. д.
характеристики считаются соответствующими. Цель
сопоставление предназначено для устранения известных источников систематической ошибки; Тем не менее
проблема потенциальной предвзятости из скрытых источников все еще остается.

С труднодоступным населением (например, геи или люди
практикующих гомосексуальное поведение), серия исследований с
не вероятностные выборки могут предложить грубые оценки
доля населения, проявляющая различные характеристики.Когда аналогичные результаты получаются неоднократно с множеством разных
не вероятностные образцы, вероятность того, что эти результаты применимы
для населения больше, чем когда только один
используется не вероятностная выборка. Тем не менее, выводы, основанные на
такие данные должны быть осторожны из-за возможности скрытого
систематическая предвзятость.

Строго говоря, выводы сделать нельзя.
из вероятностной выборки о доле
население, проявляющее (или не проявляющее) конкретное
характерная черта.Однако на практике ограничения финансирования и
методологические трудности отбора сравнительно небольших
и частично скрытое население обычно запрещали использование
вероятностные выборки в исследованиях сексуальной ориентации.

Поэтому чрезвычайно важно, чтобы результаты, полученные с помощью удобных выборок, подвергались критической оценке. Читатели всегда должны задавать следующие вопросы:

  • Какие типы людей систематически исключались из выборки?
  • Какие типы людей были перепредставлены в выборке?
  • Были ли результаты воспроизведены разными исследователями с использованием различных методов сбора данных с разными образцами?

Ссылки и

Дальнейшее чтение
Брэдберн, Н.М. и Судман С. (1988). Опросы и
Опросы: Понимание того, что они говорят нам
. Сан
Франциско: Джосси-Басс.

Фаулер, Ф. Дж. Младший (1984). Методы опросного исследования . Таузенд-Оукс, Калифорния: Сейдж. [Вернуться к тексту]

Калтон, Г. (1983).
Введение в выборку обследования. Беверли-Хиллз: Sage Publications.

Киш, Л. (1965). Обзорная выборка. Нью-Йорк: Вили.

Шуман, Х., И Калтон, Г. (1985). Методы обследования.
В G. Lindzey & E. Aronson (Eds.) ,. Справочник по
Социальная психология
, том 1 (стр 635-697). Нью-Йорк:
Случайный дом.

Смит, Т. В. (1983). Скрытые 25 процентов: анализ неполучения ответов в Общем социальном исследовании 1980 года. Public Opinion Quarterly, 47 , 386-404. [Вернуться к тексту]

Судман, С. (1976). Прикладная выборка . Нью-Йорк: Academic Press.

Методы выборки из совокупности

ОБРАТИТЕ ВНИМАНИЕ:

В настоящее время мы находимся в процессе обновления этой главы и благодарим вас за терпение, пока оно будет завершено.

Обычно было бы непрактично изучать всю совокупность, например, при проведении анкетного опроса. Выборка — это метод, который позволяет исследователям делать выводы о популяции на основе результатов от подмножества популяции без необходимости исследовать каждого человека.Уменьшение количества людей в исследовании снижает затраты и рабочую нагрузку, а также может упростить получение высококачественной информации, но это должно быть сбалансировано с использованием достаточно большого размера выборки с достаточной мощностью для обнаружения истинной ассоциации. (Расчет размера выборки рассматривается в разделе 1B (статистика) учебного плана части A.)

Если будет использоваться выборка, каким бы методом она ни была выбрана, важно, чтобы выбранные лица были репрезентативными для всей популяции.Это может включать в себя целенаправленную работу с труднодоступными группами. Например, если избирательный список города использовался для идентификации участников, некоторые люди, например бездомные, не были бы зарегистрированы и, следовательно, исключены из исследования по умолчанию.

Существует несколько различных методов выборки, которые можно разделить на две группы: вероятностная выборка и не вероятностная выборка. В вероятностной (случайной) выборке вы начинаете с полной основы выборки всех подходящих лиц, из которых вы выбираете свою выборку.Таким образом, у всех подходящих людей есть шанс быть выбранными для выборки, и вы сможете лучше обобщить результаты своего исследования. Методы вероятностной выборки обычно занимают больше времени и дороже, чем не вероятностная выборка. При не вероятностной (неслучайной) выборке вы не начинаете с полной основы выборки, поэтому у некоторых людей нет шансов быть выбранными. Следовательно, вы не можете оценить влияние ошибки выборки, и существует значительный риск получить нерепрезентативную выборку, которая дает не обобщаемые результаты.Однако маловероятные методы выборки, как правило, дешевле и удобнее, и они полезны для поисковых исследований и генерации гипотез.

Вероятностные методы выборки

1. Простая случайная выборка

В этом случае каждый человек выбирается полностью случайно, и каждый член популяции имеет равные шансы или вероятность быть выбранным. Один из способов получения случайной выборки — дать каждому человеку в генеральной совокупности номер, а затем использовать таблицу случайных чисел, чтобы решить, каких людей включить. 1 Например, если у вас есть выборка из 1000 человек, помеченных от 0 до 999, используйте группы из трех цифр из таблицы случайных чисел, чтобы выбрать свою выборку. Итак, если первые три числа из таблицы случайных чисел были 094, выберите человека с пометкой «94» и так далее.

Как и все методы вероятностной выборки, простая случайная выборка позволяет вычислить ошибку выборки и снижает систематическую ошибку выборки. Особое преимущество состоит в том, что это наиболее простой метод вероятностной выборки.Недостатком простой случайной выборки является то, что вы не можете выбрать достаточное количество людей с интересующей вас характеристикой, особенно если эта характеристика не является обычной. Также может быть сложно определить полную основу выборки и неудобно связываться с ними, особенно если требуются различные формы контакта (электронная почта, телефон, почта), а ваши единицы выборки разбросаны по обширной географической области.

2. Систематический отбор проб

Индивидуумы отбираются через регулярные промежутки времени из основы выборки.Интервалы выбираются для обеспечения адекватного размера выборки. Если вам нужен размер выборки n из генеральной совокупности размером x , вы должны выбрать для выборки каждого человека x / n th . Например, если вы хотите, чтобы размер выборки составлял 100 из генеральной совокупности в 1000 человек, выберите каждый 1000/100 = 10 -й элемент основы выборки.

Систематическая выборка часто более удобна, чем простая случайная выборка, и ею легко управлять. Однако это также может привести к смещению, например, если существуют лежащие в основе закономерности в порядке лиц в структуре выборки, так что метод выборки совпадает с периодичностью лежащей в основе модели.В качестве гипотетического примера, если группа студентов отбиралась для выяснения их мнений об объектах колледжа, но центральный список всех студентов Департамента учета студентов был составлен таким образом, что пол студентов чередовался между мужчинами и женщинами, выбирая равный интервал ( например, каждые 20 ( учащихся) будут выбраны все мужчины или все женщины. Хотя в этом примере смещение очевидно и должно быть легко исправлено, это не всегда так.

3.Стратифицированная выборка

В этом методе население сначала делится на подгруппы (или страты), которые имеют схожие характеристики. Он используется, когда мы можем разумно ожидать, что измерение интереса будет варьироваться между разными подгруппами, и мы хотим обеспечить представительство от всех подгрупп. Например, при исследовании исходов инсульта мы можем стратифицировать население по полу, чтобы обеспечить равное представительство мужчин и женщин. Затем получают исследуемую выборку путем взятия равных размеров выборки из каждой страты.При стратифицированной выборке также может оказаться целесообразным выбирать неравные размеры выборки из каждой страты. Например, при исследовании состояния здоровья медперсонала в округе, если есть три больницы с разным количеством медсестер в каждой (в больнице A 500 медсестер, в больнице B — 1000, а в больнице C — 2000), тогда это уместно выбрать номера выборки из каждой больницы пропорционально (например, 10 из больницы A, 20 из больницы B и 40 из больницы C).Это обеспечивает более реалистичную и точную оценку состояния здоровья медсестер в округе, в то время как простая случайная выборка приведет к чрезмерному представлению медсестер из больниц A и B. Тот факт, что выборка была стратифицирована, следует учитывать на этапе анализа.

Стратифицированная выборка повышает точность и репрезентативность результатов за счет уменьшения систематической ошибки выборки. Однако это требует знания соответствующих характеристик основы выборки (детали которой не всегда доступны), и может быть трудно решить, по какой характеристике (-ам) следует стратифицировать.

4. Кластерная выборка

В кластерной выборке в качестве единицы выборки используются подгруппы населения, а не отдельные лица. Население делится на подгруппы, известные как кластеры, которые случайным образом выбираются для включения в исследование. Кластеры обычно уже определены, например, отдельные практики ВОП или города могут быть идентифицированы как кластеры. При одноэтапной кластерной выборке все члены выбранных кластеров затем включаются в исследование.При двухэтапной кластерной выборке для включения случайным образом выбираются отдельные лица из каждого кластера. При анализе следует учитывать кластеризацию. Общее обследование домашних хозяйств, которое проводится ежегодно в Англии, является хорошим примером (одноэтапной) кластерной выборки. В опрос включены все члены выбранных домохозяйств (кластеров). 1

Кластерная выборка может быть более эффективной, чем простая случайная выборка, особенно если исследование проводится в широком географическом регионе.Например, легче связаться с большим количеством людей из нескольких практик общей практики, чем с несколькими людьми из множества различных практик. К недостаткам можно отнести повышенный риск систематической ошибки, если выбранные кластеры не репрезентативны для генеральной совокупности, что приводит к увеличению ошибки выборки.

Невероятностные методы выборки

1. Отбор проб для удобства

Удобная выборка, пожалуй, самый простой метод выборки, потому что участники отбираются на основе доступности и готовности принять участие.Могут быть получены полезные результаты, но результаты склонны к значительной систематической ошибке, потому что добровольцы могут отличаться от тех, кто предпочитает не участвовать (предвзятость волонтеров), а выборка может не отражать другие характеристики, такие как возраст. или секс. Примечание: предвзятость добровольцев — это риск всех методов маловероятной выборки.

2. Квотная выборка

Этот метод выборки часто используется исследователями рынка. Интервьюерам дается квота субъектов определенного типа, которые они могут попытаться набрать.Например, интервьюеру может быть приказано выйти и выбрать 20 взрослых мужчин, 20 взрослых женщин, 10 девочек-подростков и 10 мальчиков-подростков, чтобы они могли взять у них интервью о просмотре телевизора. В идеале выбранные квоты должны пропорционально отражать характеристики основного населения.

Хотя это имеет то преимущество, что является относительно простым и потенциально репрезентативным, выбранная выборка может не отражать другие характеристики, которые не были учтены (следствие неслучайного характера выборки). 2

3. Судебная (или целевая) выборка

Этот метод, также известный как выборочная или субъективная выборка, основан на суждении исследователя при выборе того, кого попросить принять участие. Таким образом, исследователи могут неявно выбирать «репрезентативную» выборку в соответствии со своими потребностями или специально обращаться к людям с определенными характеристиками. Этот подход часто используется средствами массовой информации при опросе общественности для выяснения мнений и в качественных исследованиях.

Выборка суждения имеет то преимущество, что ее выполнение экономично и по времени, и в то же время дает ряд ответов (особенно полезно в качественных исследованиях). Однако, помимо предвзятости добровольцев, он также подвержен ошибкам суждения исследователя, и результаты, хотя и потенциально общие, не обязательно будут репрезентативными.

4. Отбор проб снежков

Этот метод обычно используется в социальных науках при исследовании труднодоступных групп.Существующих субъектов просят назначить других известных им субъектов, чтобы размер выборки увеличивался, как снежный ком. Например, при проведении обследования рискованного поведения среди потребителей инъекционных наркотиков участников могут попросить назначить других потребителей для интервью.

Выборка «снежный ком» может быть эффективной, когда основу выборки сложно определить. Однако при выборе друзей и знакомых субъектов, которые уже были исследованы, существует значительный риск систематической ошибки отбора (выбор большого числа людей с аналогичными характеристиками или взглядами на первоначального идентифицированного человека).

Смещение выборки

Существует пять важных потенциальных источников систематической ошибки, которые следует учитывать при отборе выборки, независимо от используемого метода. Смещение выборки может появиться, когда: 1

  1. Любые заранее согласованные правила отбора проб отклоняются от
  2. Люди в труднодоступных группах не учитываются
  3. Выбранные лица заменяются другими, например, если с ними трудно связаться
  4. Низкие отклики
  5. В качестве основы выборки используется устаревший список (например, если он исключает людей, недавно переехавших в какую-либо область)

Другие потенциальные проблемы со стратегиями выборки описаны в главе 8 этого раздела (« Источники вариаций, их измерение и контроль »).

Список литературы

  1. Бен-Шломо И., Брукс С., Хикман М. 2013. Примечания к лекциям: Эпидемиология, доказательная медицина и общественное здравоохранение (6-е изд.), Уайли-Блэквелл, Оксфорд.
  2. http://www.stats.gla.ac.uk/steps/glossary/sampling.html — дата обращения: 8.04.17,

© Хелен Барратт 2009, Саран Шантикумар 2018

Методы выборки — Psychology Hub

В психологии метод выборки — это способ, с помощью которого исследователь находит участников, которые будут участвовать в их исследовании.Выборка всегда берется из «целевой группы» исследователя.

Целевая группа:

В любом исследовании целевая группа — это группа лиц, интересующих исследователя, например, «младенцы в западном мире», «люди». в Великобритании »или« молодые люди, живущие в Бристоле ». В конце исследования исследователь хочет сделать заявление об этой группе людей. Очевидно, что этот исследователь не может изучить всех людей в целевой группе (в целевой группе слишком много людей).Вместо этого исследователь выбирает меньшую группу, называемую образцом .

Методы выборки:

В идеале, эта выборка будет репрезентативной для всей целевой совокупности, чтобы можно было сделать обобщения о совокупности. Существует ряд методов выборки, которые исследователи используют для получения выборки из целевой группы. Важно, чтобы эти выборки были репрезентативными целевой группы населения, взгляните на сильные и слабые стороны каждого метода выборки, чтобы оценить, будет ли метод давать репрезентативную выборку.

Выборка возможностей:

Выборка возможностей состоит из всех, кто желает и готов принять участие во время проведения исследования. Выборки возможностей — наиболее распространенный метод выборки, используемый в психологических исследованиях.

+ БЫСТРЫЙ, УДОБНЫЙ И ЭКОНОМИЧНЫЙ:

Например, исследователям просто нужно обратиться к людям, которые относятся к целевой группе, и попросить их тут же об их участии в обучение.

Это положительно, поскольку требуется меньше планирования и подготовки, что приводит к меньшим задержкам в процессе исследования и меньшим деньгам.

— МОЖЕТ БЫТЬ НЕПРЕЗЕНТАЦИОННЫМ:

Например, если исследование в центре города проводится в рабочее время, эта выборка не будет представлять людей, которые работают, ходят в школу, колледж и т. Д.…

Это является проблематичным, потому что это означает, что выборка не может быть обобщена на всю генеральную совокупность, что означает, что эти выборки могут не иметь достоверности для генеральной совокупности.

Случайная выборка:

Случайная выборка дает каждому человеку из целевой группы равные шансы быть выбранным. Каждому имени присваивается номер, а затем используется список случайных чисел для выбора образца вручную или с помощью компьютера.

+ МОЖЕТ БЫТЬ ПРЕДСТАВИТЕЛЬНЫМ:

Например, каждый член целевой группы имеет равные шансы быть выбранным как часть выборки, что делает выборку более репрезентативной. тогда как выборка возможностей учитывает только тех, кто доступен в данный момент.

Это положительно, потому что случайные выборки с большей вероятностью будут иметь высокую достоверность для генеральной совокупности, потому что каждый в целевой совокупности является частью процесса выборки.

-МОЖЕТ БЫТЬ НЕПРЕЗЕНТАЦИОННЫМ :

Например, непропорционально большое количество студенток колледжа может быть случайно выбрано.

Это проблема, поскольку выборка будет нерепрезентативной, и поэтому нельзя гарантировать высокую достоверность для генеральной совокупности.

Выборка добровольцев

Сюда входят люди, которые добровольно вызвались принять участие в исследовании.Исследователи могут размещать объявления об участниках на досках объявлений университетов или в газетах.

+ БЫСТРЫЙ, УДОБНЫЙ И ЭКОНОМИЧНЫЙ:

Например, исследователь, изучающий память, может рекламировать участников, и участники должны заявить о себе для участия в исследовании.

Это положительно, поскольку требуется меньше планирования и подготовки, что приводит к меньшим задержкам в процессе исследования и меньшим затратам денег.

— МОЖЕТ БЫТЬ НЕПРЕЗЕНТАЦИОННЫМ:

Например, было высказано предположение, что волонтеры, как правило, моложе, более общительны и более уверены в себе, чем добровольцы.

Это проблематично, поскольку это означает, что результаты исследования с использованием этого метода выборки не могут быть обобщены на всю целевую совокупность, и, следовательно, метод может не иметь валидности для всей популяции.

Стратифицированная выборка

Подгруппы (или страты) идентифицируются в генеральной совокупности (например,грамм. юноши и девушки, возрастные группы (10-12 лет, 13-15 лет). Участники выбираются из каждой страты пропорционально их встречаемости в популяции. Выбор из страт производится случайным образом.

+ МОЖЕТ БЫТЬ ПРЕДСТАВИТЕЛЬНЫМ:

Например, подгруппы выбираются пропорционально и случайным образом.

Это положительно, потому что стратифицированные выборки с большей вероятностью будут иметь высокую достоверность по совокупности, потому что все в целевой совокупности имеют равные возможности быть выбранными, а выборка пропорциональна целевой совокупности, что делает выборку более репрезентативной для целевой совокупности.

— СРОЧНОЕ ВРЕМЯ:

Например, исследователи сначала должны идентифицировать подгруппы, затем провести случайную выборку по этим подгруппам и, наконец, связаться с участниками.

Это проблематично, потому что этот процесс представляет собой очень длительный процесс сравнения ионов с другими методами отбора проб и поэтому может вызвать задержки в исследованиях.

Систематическая выборка

Используйте заранее заданную систему для выбора каждого участника, например, выбор каждого 6-го, 14-го, 20-го (или любого другого) человека из телефонной книги.Этот числовой интервал применяется последовательно.

+ МОЖЕТ БЫТЬ ПРЕДСТАВИТЕЛЬНЫМ:

Например, все участники отбираются с использованием беспристрастной и объективной системы, что означает, что выборка должна быть репрезентативной для целевой группы.

Это положительно, потому что систематические выборки с большей вероятностью будут иметь высокую популяционную валидность, что делает выборку более репрезентативной для целевой группы, что означает, что результаты исследования могут быть обобщены для целевой группы.

— МОЖЕТ БЫТЬ НЕПРЕЗЕНТАЦИОННЫМ:

Как и в случае случайной выборки, все еще существует вероятность того, что выборка не будет репрезентативной (например, может случайно выбрать участников с похожими / одинаковыми характеристиками / не представлять участников с определенными характеристиками

Это проблематично, потому что выборка не будет репрезентативной для целевой совокупности, что приведет к низкой валидности для совокупности и затруднит обобщение результатов выборки на целевую совокупность.

Нравится:

Нравится Загрузка …

Методы отбора проб | Разъяснение типов и методов

Когда вы проводите исследование группы людей, редко удается собрать данные от каждого человека в этой группе. Вместо этого вы выбираете образец. Выборка — это группа лиц, которые фактически будут участвовать в исследовании.

Чтобы сделать обоснованные выводы из ваших результатов, вы должны тщательно решить, как вы будете выбирать образец, который будет репрезентативным для группы в целом.Существует два типа методов отбора проб:

  • Вероятностная выборка включает случайный выбор, позволяющий делать строгие статистические выводы обо всей группе.
  • Невероятностная выборка включает неслучайный выбор, основанный на удобстве или других критериях, что позволяет легко собирать данные.

Вы должны четко объяснить, как вы выбрали образец, в разделе методологии вашей статьи или диссертации.

Население по сравнению с выборкой

Во-первых, вам необходимо понять разницу между генеральной совокупностью и выборкой и определить целевую совокупность вашего исследования.

  • Население — это вся группа, о которой вы хотите сделать выводы.
  • Образец — это особая группа лиц, от которых вы будете собирать данные.

Население можно определить по географическому положению, возрасту, доходу и многим другим характеристикам.

Он может быть очень широким или довольно узким: возможно, вы хотите сделать выводы обо всем взрослом населении вашей страны; возможно, ваше исследование ориентировано на клиентов определенной компании, пациентов с определенным заболеванием или учащихся одной школы.

Важно тщательно определить целевую аудиторию в соответствии с целями и практическими аспектами вашего проекта.

Если популяция очень большая, демографически смешанная и географически рассредоточенная, получить доступ к репрезентативной выборке может быть сложно.

Рамка для отбора проб

Основа выборки — это фактический список лиц, из которых будет взята выборка. В идеале он должен включать всю целевую группу населения (и никого, кто не является ее частью).

Пример

Вы изучаете условия труда в компании X. Все ваше население составляет 1000 сотрудников компании. Ваша выборка — это база данных кадровых ресурсов компании, в которой перечислены имена и контактные данные каждого сотрудника.

Объем выборки

Количество людей, которых вы должны включить в свою выборку, зависит от различных факторов, включая размер и изменчивость популяции и дизайн вашего исследования. Существуют различные калькуляторы и формулы размера выборки в зависимости от того, чего вы хотите достичь с помощью статистического анализа.

Вероятностные методы отбора проб

Вероятностная выборка означает, что каждый член населения имеет шанс быть выбранным. В основном он используется в количественных исследованиях. Если вы хотите получить результаты, репрезентативные для всей генеральной совокупности, методы вероятностной выборки являются наиболее правильным выбором.

Существует четыре основных типа вероятностной выборки.

1. Простая случайная выборка

В простой случайной выборке каждый член совокупности имеет равные шансы быть выбранным.Ваша основа выборки должна включать все население.

Для проведения этого типа выборки вы можете использовать такие инструменты, как генераторы случайных чисел или другие методы, полностью основанные на случайности.

Пример

Вы хотите выбрать простую случайную выборку из 100 сотрудников компании X. Вы присваиваете каждому сотруднику в базе данных компании номер от 1 до 1000 и используете генератор случайных чисел для выбора 100 номеров.

2. Систематический отбор проб

Систематическая выборка похожа на простую случайную выборку, но ее обычно немного проще провести.Каждый член популяции указан с номером, но вместо случайной генерации чисел, люди выбираются через равные промежутки времени.

Пример

Все сотрудники компании перечислены в алфавитном порядке. Из первых 10 чисел вы случайным образом выбираете начальную точку: номер 6. Начиная с номера 6 и далее выбирается каждый 10-й человек в списке (6, 16, 26, 36 и т. Д.), И вы получаете образец 100 человек.

Если вы используете эту технику, важно убедиться, что в списке нет скрытого узора, который может исказить образец.Например, если в базе данных HR сотрудники сгруппированы по командам, а члены команды перечислены в порядке старшинства, существует риск того, что ваш интервал может пропустить людей на младших должностях, что приведет к смещению выборки в сторону старших сотрудников.

3. Стратифицированная выборка

Стратифицированная выборка включает разделение популяции на субпопуляции, которые могут различаться по важным признакам. Это позволяет делать более точные выводы, гарантируя, что каждая подгруппа должным образом представлена ​​в выборке.

Чтобы использовать этот метод выборки, вы делите население на подгруппы (называемые стратами) на основе соответствующих характеристик (например, пола, возрастного диапазона, уровня дохода, должности).

Исходя из общей доли населения, вы рассчитываете, сколько человек должно быть отобрано из каждой подгруппы. Затем вы используете случайную или систематическую выборку, чтобы выбрать выборку из каждой подгруппы.

Пример

В компании работают 800 женщин и 200 мужчин.Вы хотите убедиться, что выборка отражает гендерный баланс компании, поэтому вы разделяете население на две группы по признаку пола. Затем вы используете случайную выборку для каждой группы, выбирая 80 женщин и 20 мужчин, что дает вам репрезентативную выборку из 100 человек.

4. Кластерная выборка

Кластерная выборка также включает разделение совокупности на подгруппы, но каждая подгруппа должна иметь характеристики, аналогичные всей выборке. Вместо того, чтобы отбирать индивидуумов из каждой подгруппы, вы случайным образом выбираете целые подгруппы.

Если это практически возможно, вы можете включить каждого человека из каждого кластера выборки. Если сами кластеры большие, вы также можете выбрать людей из каждого кластера, используя один из описанных выше методов.

Этот метод хорош для работы с большими и рассредоточенными популяциями, но существует больший риск ошибки в выборке, поскольку между кластерами могут быть существенные различия. Трудно гарантировать, что выбранные кластеры действительно репрезентативны для всей генеральной совокупности.

Пример

У компании есть офисы в 10 городах по всей стране (у всех примерно одинаковое количество сотрудников на аналогичных должностях). У вас нет возможности ездить в каждый офис для сбора данных, поэтому вы используете случайную выборку, чтобы выбрать 3 офиса — это ваши кластеры.

Какая у вас оценка за плагиат?

Сравните вашу статью с более чем 60 миллиардами веб-страниц и 30 миллионами публикаций.

  • Лучшая программа для проверки плагиата 2020 года
  • Отчет о плагиате и процентное соотношение
  • Самая большая база данных о плагиате

Scribbr Проверка на плагиат

Невероятностные методы выборки

В не вероятностной выборке люди отбираются на основе неслучайных критериев, и не каждый человек имеет шанс быть включенным.

Этот тип выборки проще и дешевле получить, но он имеет более высокий риск систематической ошибки выборки. Это означает, что выводы, которые вы можете сделать о популяции, слабее, чем с вероятностными выборками, и ваши выводы могут быть более ограниченными. Если вы используете маловероятную выборку, вы все равно должны стремиться сделать ее как можно более репрезентативной для населения.

Методы маловероятной выборки часто используются в поисковых и качественных исследованиях. В этих типах исследований цель состоит не в том, чтобы проверить гипотезу о широкой популяции, а в том, чтобы развить первоначальное понимание небольшой или недостаточно изученной популяции.

1. Выборка удобства

Удобная выборка просто включает людей, которые оказались наиболее доступными для исследователя.

Это простой и недорогой способ сбора исходных данных, но невозможно определить, является ли выборка репрезентативной для генеральной совокупности, поэтому она не может дать обобщаемых результатов.

Пример

Вы изучаете мнения об услугах поддержки студентов в вашем университете, поэтому после каждого занятия вы просите своих сокурсников заполнить анкету по этой теме.Это удобный способ сбора данных, но, поскольку вы опрашивали только студентов, посещающих те же классы, что и вы, на том же уровне, выборка не является репрезентативной для всех студентов в вашем университете.

2. Выборка добровольного ответа

Подобно удобной выборке, выборка добровольных ответов в основном основана на простоте доступа. Вместо того, чтобы исследователь выбирал участников и напрямую связывался с ними, люди добровольно участвуют в опросе (например, отвечая на общедоступный онлайн-опрос).

Образцы добровольных ответов всегда, по крайней мере, в некоторой степени предвзяты, поскольку одни люди по своей природе более склонны к добровольному участию, чем другие.

Пример

Вы рассылаете опрос всем студентам своего университета, и многие студенты решают его заполнить. Это, безусловно, может дать вам некоторое представление о теме, но люди, которые ответили, скорее всего, будут теми, кто имеет твердое мнение о службах поддержки студентов, поэтому вы не можете быть уверены, что их мнение репрезентативно для всех студентов.

3. Целенаправленный отбор проб

Этот тип выборки, также известный как выборка суждения, предполагает, что исследователь использует свой опыт для выбора образца, который наиболее полезен для целей исследования.

Он часто используется в качественных исследованиях, когда исследователь хочет получить подробные сведения о конкретном явлении, а не делать статистические выводы, или когда популяция очень мала и специфична. Эффективная целенаправленная выборка должна иметь четкие критерии и обоснование для включения.

Пример

Вы хотите узнать больше о мнениях и опыте студентов с ограниченными возможностями в вашем университете, поэтому вы целенаправленно выбираете количество студентов с различными потребностями в поддержке, чтобы собрать различные данные об их опыте работы с услугами для студентов.

4. Отбор проб снежков

Если популяция труднодоступна, можно использовать выборку «снежный ком» для набора участников через других участников. Количество людей, у которых есть доступ к «снежкам», по мере того, как вы контактируете с большим количеством людей.

About the Author

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Related Posts