A jó felmérés kutatási tervezése a mintavételi hibák csökkentésére irányul
Mi a bizalmi intervallum?
A megbízhatósági intervallum a hibahatár, amelyet egy kutató megtapasztalna, ha egy adott kutatási kérdést felvethetne egy , a célállomány minden tagja számára, és ugyanazt a választ kapná vissza, amelyet a minta tagjai adtak a felmérésben.
Például, ha a kutató a felmérésben szereplő résztvevők 4 és 60% -a közötti konfidenciaintervallumot válaszolt, "A barátoknak ajánlom", biztos lehetett benne, hogy a teljes célpopuláció tagjai 54-64% -a azt is mondja: "Ajánlom a barátoknak", amikor ugyanezt a kérdést kérték. A konfidencia intervallum ebben az esetben +/- 4.
Mi a bizalmi szint?
A bizalmi szint annak a kifejeződése, hogy mennyire biztos lehet abban , hogy egy kutató egy minta alapján nyert adatokból származhat. A bizalmi szinteket százalékban fejezzük ki, és jelezzük, hogy a célpopulációnak ez a százaléka milyen gyakran adna választ a konfidenciaintervallumon belül. A leggyakrabban használt konfidencia szint 95%. A kapcsolódó koncepciót statisztikai értelemben nevezik.
A kutató bizalmát abban a valószínűségben rejti, hogy a mintája valóban reprezentálja a célcsoportot, számos tényező befolyásolja.
A kutató bizalma a tanulmányok tervezésében és megvalósításában - és a korlátainak tudatában - nagymértékben három fontos változón alapul: a minta nagysága, a válaszfrekvencia és a népességméret. A kutatók már régóta egyetértettek abban, hogy ezeket a változókat gondosan meg kell vizsgálni a kutatási tervezési szakaszban.
- Minta mérete Általánosságban elmondható, hogy a nagyobb minták olyan adatokat szolgáltatnak, amelyek valóban tükrözik a célcsoportot. A széles megbízhatósági intervallum az adatok bizalmatlanságára utal, mivel nagyobb a hiba . A széles konfidencia intervallum olyan, mint a fogadások fedezése. Bár a konfidencia intervallum és a minta mérete között van kapcsolat, de nem lineáris kapcsolat . A kutató nem tudja csökkenteni a bizalmi szintet a minta méretének megduplázásával.
- A válaszok gyakorisága Az a pontosság, amellyel a mintaadatok tükrözik a célpopulációt, attól a százalékos aránytól is függ, amelyik adott választ adott vagy adott választ adott . Minél nagyobb a válaszadók száma, azt mondják: "Nagyon boldog", annál jobb, ha a kutató válaszolhat erre. A normál görbe középső területein százalékos arány lesz. Ez azt jelenti, hogy ha egy kutató 50% -ban magabiztos, hogy a célcsoportok tagjai (a konfidencia intervallumon belül) reagálnak, mint például a minta populáció tagjai, valószínűleg némi eltérést mutat az 50% -os szinttől.
Jó emlékezni arra, hogy a kiugró értékek (a normál görbe távolabbi pontjai vagy farkjai) nagyobb valószínűséggel fordulnak elő ugyanolyan arányban a lakosság körében, mint egy mintában - itt kisebb a változékonyság , mert alacsonyabb a frekvencia . (Tekintse meg, hogy a Galton Box golyói általában a Pacific Science Center kiállítás közepén rakódnak össze? Csak néhány golyó ugrál a farokba.) Emiatt könnyebb meggyőződni a szélsőséges válaszok gyakoriságáról .
- A népességméret nem fontos tényező a mintanagyságban, hacsak egy kutató nem dolgozik olyan népességgel, amely nagyon kicsi és ismertté vált (pl. Elég kicsi ahhoz, hogy a kutató azonosíthassa a lakosság minden tagját).
A Creative Research Systems rámutat arra, hogy:
A valószínűség matematikája bizonyítja a lakosság méretét, ha irreleváns, hacsak a minta nagysága meghaladja a vizsgált teljes populáció néhány százalékát. Ez azt jelenti, hogy egy 500 emberből álló minta egyaránt hasznos lehet egy 15 000 000 állam véleményének megvizsgálásakor, hiszen 100 ezer város lenne.
A reprezentatív minta előállítása költséges és időigényes folyamat lehet. A kutatók mindig szembesülnek a kompromisszum között, amelyet meg akarnak szerezni - vagy az elérni kívánt pontosság mértékét -, és a bizalmi szintet, amit megengedhetnek.
Mintaméret a kvalitatív felmérések kutatásában
A kvalitatív kutatás feltáró vagy leíró jellegű, és nem a számokra vagy a mérésre összpontosít. De a minőségi felmérésekben végzett mintavételi hibákkal kapcsolatos aggodalmak továbbra is érvényesek. Általános szabályként, ha egy minta reprezentálja a cél-univerzumot, akkor a kutatásból származó témák vagy minták tükrözik a kutató számára fontos nagyobb populációt. Ha a minta reprezentatív, és a célpopuláció nagy százaléka, akkor az adott mintából származó adatok pontosságával kapcsolatos bizalom magas.
Mintaméret meghatározása a felmérések kutatásában
Különböző szabályok vonatkoznak a kvantitatív kutatásokra és a minőségi kutatásokra a minta méretének meghatározásakor. Általánosságban elmondható, hogy a kvalitatív felmérés során keletkező adatokban magabiztosnak kell lennie, a kutatónak világos elképzeléssel kell rendelkeznie az adatok felhasználásának módjáról. Az adatok egy leíró jellegű elbeszélés alapjául szolgálhatnak (mint egy esettanulmányban vagy egy néprajzi kutatásban), vagy feltáró módon szolgálhatnak azon releváns változók azonosítására, amelyeket később a mennyiségi vizsgálatban korrelációkra lehet vizsgálni.
Mintaméret a mennyiségi felmérések kutatásában
A kvantitatív kutatás gyakran a piaci szegmensek vagy a célpiac alcsoportjai közötti összehasonlításokat foglalja magában. Mivel a kvantitatív kutatás szám-vezérelt, a kényelmes minta méretének meghatározása meglehetősen könnyű lehet - egy tanulmány minden fontos csoportjához vagy szegmenséhez egy kutató remélhetné, hogy 100 résztvevőt felmér. Ez a szám ajánlás, és nem abszolút. A piackutató számos releváns változót mérlegel a minták méretének meghatározására a felmérések kutatásában.
A felmérés piackutatásának elvégzése során a cél a minta alapján következtetni arra , hogy mi várható a célegyetemre. A minta olyan adatokat szolgáltat, amelyek megfigyelhetőek vagy ismertek. E megfigyelt vagy ismert adatokból egy kutató megbecsüli azt a mértéket, amelyre ismeretlen érték vagy paraméter található a célcsoportban.
A kvantitatív felmérések kutatása egy normális , szimmetrikus görbe fogalmán alapul, amely a kutató elméjében a cél-univerzumot - a populációt, amelyre a kutatónak becslést kell végeznie, nem pedig a paraméterek tényleges ismeretét . Egy reprezentatív minta lehetővé teszi, hogy a kutatók kiszámolják - a mintaadatokból - olyan becsült értéktartományt, amely valószínűleg magában foglalja az ismeretlen értéket vagy paramétert, amely érdekes. Ez a becsült értéktartomány a normál görbe területét jelöli, és általában decimálisan vagy százalékban fejeződik ki.
A normál görbe és a valószínűség
A normál, szimmetrikus görbe a valószínűség vizuális kifejezése. Nézzünk egy egyszerű heurisztikusat: egy tevékenység a tudományos központban lehetővé teszi, hogy nagy számú golyó két akril lap között helyezkedjen el, egyenként. Minden golyó ugyanazon nyíláson keresztül esik a kijelző tetején, majd a függőleges, párhuzamos osztók között leesik, amelyek a golyócsomagokat elkülönítik, mihelyt megérkeznek. Néhány óra múlva a golyók normál görbe alakúak. A görbe kicsit változik, mivel minden újonnan bevezetett labda eléri az először érkező golyók tömegét. Összességében azonban a szimmetrikus görbe nyilvánvaló, és természetesen előfordult, független a Tudományos Központ megfigyelőinek vagy személyzetének bármely tevékenységétől. A gömb alakú ívelt alakja azt a valószínűséget tükrözi, hogy a gömbök többsége a középpontba esik és ott marad. Kevesebb golyó teszi a gömb végső végébe - egyesek elkerülhetetlenül fognak, de kevés számban.
Ez a normál görbe hasonló a minta fogalmához. Minden alkalommal, amikor a kijelző kiürül, és a labdák ismét beleesnek a Galton dobozba, a golyócskák konfigurációja csak kicsit más lesz. De idővel a görbe alakja nem fog változni, és a mintázat igaz.