דגימת הסתברות: מה זה, דוגמאות ושלבים

דמיינו שיש לכם אוכלוסייה של 100 איש. בתרחיש זה, לכל אדם יהיו סיכויים של 1 ל-100 להיבחר. דגימת הסתברות נותנת לך את הסיכוי הטוב ביותר ליצור מדגם המייצג את האוכלוסייה. מהתגובות שהתקבלו, ההנהלה תדע כעת אם העובדים באותו ארגון שמחים על התיקון.

דגימה זו מאפשרת להסיק מסקנות בלתי משוחדות ומייצגות על האוכלוסייה על סמך המדגם. בואו נדבר על דגימה הסתברותית.

מהי דגימה הסתברותית?

דגימת הסתברות היא טכניקה שבה החוקר בוחר דגימות מאוכלוסייה גדולה יותר בשיטה המבוססת על תורת ההסתברות. כדי שמשתתף ייחשב כמדגם הסתברותי, עליו להיבחר באמצעות בחירה אקראית.

שיטה סטטיסטית זו משמשת לבחירת מדגם מאוכלוסייה באופן כזה שלכל חבר באוכלוסייה יש סיכוי ידוע, שאינו אפסי, להיבחר. הדרישה הקריטית ביותר של דגימה הסתברותית היא שלכל אחד באוכלוסייה שלך יש סיכוי ידוע ושווה להיבחר.

דגימת הסתברות משתמשת בתיאוריה סטטיסטית כדי לבחור באופן אקראי קבוצה קטנה של אנשים (מדגם) מאוכלוסייה גדולה קיימת ולאחר מכן לחזות שכל תגובותיהם יתאימו לכלל האוכלוסייה.

למד על: מחקר תיאורטי

מהם סוגי הדגימה ההסתברותית?

בחירת המדגם הנכון היא קריטית לקבלת תוצאות מדויקות ואמינות. אחת השיטות הפופולריות והיעילות ביותר לבחירת מדגם היא דגימה הסתברותית. בואו נחקור את הסוגים השונים של דגימת הסתברות. החל מדגימה אקראית פשוטה ועד דגימה אקראית מרובדת, נפרט כל שיטה כדי לעזור לך לקבוע איזו שיטה היא הטובה ביותר עבור פרויקט המחקר שלך.

להלן כמה מהסוגים היעילים ביותר של דגימה הסתברותית:

1. דגימה אקראית פשוטה: שיטה זו כוללת בחירה אקראית של מדגם מהאוכלוסייה ללא כל הטיה. זוהי הצורה הבסיסית והפשוטה ביותר של דגימה הסתברותית.
2. דגימה אקראית מרובדת: שיטה זו כוללת חלוקת האוכלוסייה לתתי קבוצות או שכבות ובחירת מדגם אקראי מכל שכבה. טכניקה זו שימושית כאשר האוכלוסייה הטרוגנית וברצונך להבטיח שהמדגם מייצג תת-קבוצות שונות.
3. דגימת אשכולות: שיטה זו כוללת חלוקת האוכלוסייה לקבוצות או אשכולות ולאחר מכן בחירה אקראית של חלק מאשכולות אלה. טכניקה זו שימושית כאשר האוכלוסייה מפוזרת על פני שטח גיאוגרפי גדול. אבל זה לא אפשרי או מעשי לסקר את כולם.
4. דגימה שיטתית: שיטה זו כוללת בחירת כל איבר nth של האוכלוסייה לאחר בחירת נקודת התחלה אקראית.

דגימת הסתברות נמצאת בשימוש נרחב במחקר. הוא מבטיח שהמדגם מייצג את האוכלוסייה, מאפשר לחוקרים להעריך את רמת אי הוודאות בתוצאות ומאפשר להכליל את הממצאים לאוכלוסייה.

1. דגימה אקראית פשוטה

כפי שהשם מרמז, דגימה אקראית פשוטה היא שיטה אקראית לחלוטין לבחירת הדגימה. שיטת דגימה זו קלה כמו הקצאת מספרים לאנשים (מדגם) ולאחר מכן בחירה אקראית מתוך מספרים אלה באמצעות תהליך אוטומטי. לבסוף, המספרים שנבחרו הם החברים הכלולים במדגם.

ישנן שתי דרכים בהן החוקרים בוחרים את הדגימות בשיטת דגימה זו: מערכת ההגרלות ושימוש בתוכנה ליצירת מספרים / טבלת מספרים אקראיים. טכניקת דגימה זו עובדת בדרך כלל סביב אוכלוסייה גדולה ויש לה לא מעט יתרונות וחסרונות.

2. דגימה אקראית מרובדת

דגימה אקראית מרובדת מדובר בשיטה שבה החוקר מחלק אוכלוסייה רחבה יותר לקבוצות קטנות יותר שבדרך כלל אינן חופפות אלא מייצגות את כלל האוכלוסייה. בזמן הדגימה, ארגן קבוצות אלה ולאחר מכן צייר מדגם מכל קבוצה בנפרד.

שיטה סטנדרטית היא לסדר או לסווג לפי מין, גיל, מוצא אתני ודרכים דומות. פיצול נושאים לקבוצות בלעדיות הדדית ולאחר מכן שימוש בדגימה אקראית פשוטה לבחירת חברים מקבוצות.

חברים בקבוצות אלה צריכים להיות מובחנים כך שכל חבר מכל הקבוצות יקבל הזדמנות שווה להיבחר בהסתברות פשוטה. שיטת דגימה זו נקראת גם "דגימת מכסה אקראית".

3. דגימת אשכולות

דגימת אשכולות היא דרך לבחור משתתפים באופן אקראי המפוזרים גיאוגרפית. לדוגמה, אם אתה רוצה לבחור 100 משתתפים מכל אוכלוסיית ארה"ב, סביר להניח שאי אפשר לקבל רשימה מלאה של כולם. במקום זאת, החוקר בוחר באופן אקראי אזורים (כלומר, ערים או מחוזות) ובוחר באופן אקראי מתוך גבולות אלה.

דגימת אשכולות מנתחת בדרך כלל אוכלוסייה מסוימת שבה המדגם מורכב מיותר מכמה אלמנטים, למשל, עיר, משפחה, אוניברסיטה וכו '. לאחר מכן החוקרים בוחרים את האשכולות על ידי חלוקת האוכלוסייה לחלקים קטנים יותר.

4. דגימה שיטתית

דגימה שיטתית היא כאשר אתה בוחר כל פרט "nth" להיות חלק מהמדגם. לדוגמה, אתה יכול לבחור כל אדם 5 להיות במדגם. דגימה שיטתית היא יישום מורחב של אותה טכניקה ישנה שבה כל חבר קבוצה נבחר בתקופות קבועות כדי ליצור מדגם . יש הזדמנות שווה לכל חבר באוכלוסייה להיבחר באמצעות טכניקת הדגימה הזו.

בין אם אתה עורך סקר, סקר או מחקר, הבנת הסוגים השונים של דגימת הסתברות יכולה לעזור לך לקבל החלטות מושכלות ולהשיג את יעדי המחקר שלך.

למידע נוסף: אוכלוסייה לעומת מדגם

דוגמאות לדגימה הסתברותית

ניקח דוגמה כדי להבין את טכניקת הדגימה הזו. אוכלוסיית ארה"ב לבדה מונה 330 מיליון. זה כמעט בלתי אפשרי לשלוח סקר לכל אדם לאסוף מידע. השתמש בדגימת הסתברות כדי לאסוף נתונים, גם אם אתה אוסף אותם מאוכלוסייה קטנה יותר.

לדוגמה, לארגון יש 500,000 עובדים שיושבים במקומות גיאוגרפיים שונים. הארגון מעוניין לבצע שינויים מסוימים במדיניות משאבי האנוש שלו, אך לפני שהוא מגלגל את השינוי, הוא רוצה לדעת אם העובדים יהיו מרוצים מהשינוי או לא. עם זאת, להגיע לכל 500,000 העובדים היא משימה מייגעת. זה המקום שבו דגימת הסתברות שימושית. נבחר מדגם מאוכלוסייה גדולה יותר, כלומר מתוך 500,000 עובדים. מדגם זה ייצג את האוכלוסייה. פרוס סקר כעת במדגם.

למד על: דגימת סקר

מהתשובות שיתקבלו, ההנהלה תוכל כעת לדעת אם העובדים באותו ארגון מרוצים או לא מהתיקון.

שלבי דגימה הסתברותיים

הנה כמה צעדים מעשיים שתוכלו לבצע כדי לבצע:

1. בחר בקפידה את אוכלוסיית העניין שלך: חשוב היטב ובחר מתוך אוכלוסיית האנשים שאתה מאמין שיש לאסוף את דעותיהם. T תרנגולת לכלול אותם במדגם.
2. קבע מסגרת מדגם מתאימה: המסגרת שלך צריכה להיות מורכבת ממדגם מאוכלוסיית העניין שלך ולא מאף אחד מבחוץ כדי לאסוף נתונים מדויקים.
3. בחר את המדגם שלך והתחל את הסקר: לפעמים זה יכול להיות מאתגר למצוא את המדגם המתאים ולקבוע מסגרת מדגם מתאימה. גם אם כל הגורמים הם לטובתך, ייתכנו בעיות בלתי צפויות כמו גורמי עלות, איכות המשיבים ומהירות התגובה. השגת מדגם כדי להגיב במדויק לסקר הסתברות עשויה להיות קשה, אך אפשרית.

אבל, ברוב המקרים, ציור מדגם הסתברות יחסוך לך זמן, כסף, והרבה תסכול. אתה כנראה לא יכול לשלוח סקרים לכולם, אבל אתה תמיד יכול לתת לכולם הזדמנות להשתתף. זו המהות של מדגם הסתברות.

מתי להשתמש בדגימת הסתברות?

השתמש בדגימת הסתברות במקרים אלה:

1. כאשר רוצים להפחית את הטיית הדגימה: שיטת דגימה זו משמשת כאשר ההטיה צריכה להיות מינימלית. בחירת המדגם קובעת במידה רבה את איכות ההיסק של המחקר. האופן שבו החוקרים בוחרים את המדגם שלהם קובע במידה רבה את איכות ממצאי החוקר. דגימה הסתברותית מובילה לממצאים איכותיים יותר מכיוון שהיא מספקת ייצוג אוכלוסייה בלתי מוטה.

2. כאשר האוכלוסייה מגוונת בדרך כלל: חוקרים משתמשים בשיטה זו באופן נרחב מכיוון שהיא מסייעת להם ליצור דגימות המייצגות באופן מלא את האוכלוסייה. נניח שאנחנו רוצים לגלות כמה אנשים מעדיפים תיירות מרפא על פני טיפול במדינה שלהם. שיטת דגימה זו תסייע בבחירת דגימות משכבות סוציו-אקונומיות שונות, רקעים שונים וכו', המייצגים את כלל האוכלוסייה.

3. כדי ליצור מדגם מדויק: דגימת הסתברות מסייעת לחוקרים ליצור דגימות מדויקות של האוכלוסייה שלהם. חוקרים משתמשים בשיטות סטטיסטיות מוכחות כדי לצייר גודל מדגם מדויק כדי לקבל נתונים מוגדרים היטב.

יתרונות הדגימה ההסתברותית

להלן היתרונות של דגימה הסתברותית:

1. זה חסכוני: תהליך זה הוא חסכוני וזמן. מדגם גדול יותר יכול גם להיבחר על סמך מספרים שהוקצו לדגימות. לאחר מכן תוכל לבחור מספרים אקראיים מהמדגם המשמעותי יותר.

2. זה פשוט ופשוט: דגימת הסתברות היא דרך קלה מכיוון שהיא אינה כרוכה בתהליך מסובך. זה מהיר וחוסך זמן. כך ניתן לנצל את הזמן שנחסך כדי לנתח את הנתונים ולהסיק מסקנות.

3. זה לא טכני: שיטת דגימה זו אינה דורשת ידע טכני בגלל פשטותה. זה לא דורש מומחיות מורכבת ואינו ארוך כלל. ניתן גם להימנע משגיאות דגימה.

מה ההבדל בין דגימה הסתברותית ללא הסתברותית?

כך אתם מבדילים בין דגימה הסתברותית לדגימה שאינה הסתברותית,

דגימה הסתברותית	דגימה לא הסתברותית
הדגימות נבחרות באופן אקראי.	הדגימות נבחרות על בסיס שיקול דעתו הסובייקטיבי של החוקר.
לכל אחד באוכלוסייה יש סיכוי שווה להיבחר.	לא לכולם יש סיכוי שווה להשתתף.
חוקרים משתמשים בטכניקה זו כאשר הם רוצים לעקוב אחר הטיית הדגימה.	הטיית הדגימה אינה מעסיקה את החוקר.
שימושי בסביבה שיש בה אוכלוסייה מגוונת.	שימושי בסביבה החולקת תכונות דומות.
משמש כאשר החוקר רוצה ליצור דגימות מדויקות.	שיטה זו אינה מסייעת בייצוג מדויק של האוכלוסייה.
מציאת הקהל הנכון היא מורכבת.	מציאת קהל היא פשוטה מאוד.

מסקנה

דגימת הסתברות היא כלי רב ערך בניתוח סטטיסטי המבטיח בחירת מדגם מייצג מתוך אוכלוסייה גדולה יותר. חבילת כלי המחקר החזקה של QuestionPro מספקת לך את כל מה שאתה צריך כדי להפיק תוצאות מחקר. פלטפורמת הסקרים המקוונת שלנו כוללת לוגיקת הצבעה ולחיצה מותאמת אישית וסוגי שאלות מתקדמים.

למד על: שיטות ניתוח סטטיסטיות

צור במשותף עם הקהילות המקוונות שלך ואסוף תובנות איכותיות וכמותיות לתהליך הגילוי המתמשך שלך. בחר מתוך למעלה מ -22 מיליון + משיבים מוכנים לנייד כדי לבצע מחקרי שוק מתמשכים.