Co je jednoduchý náhodný vzorek?
Jednoduchý náhodný vzorek je podmnožinou statistického souboru, v níž má každý člen podmnožiny stejnou pravděpodobnost, že bude vybrán. Jednoduchý náhodný vzorek má být nezaujatou reprezentací skupiny.
Klíčové způsoby
Jednoduchý náhodný vzorek
Pochopení jednoduchého náhodného vzorku
Výzkumníci mohou vytvořit jednoduchý náhodný vzorek pomocí několika metod. Pomocí loterijní metody je každému členu populace přiřazeno číslo, po kterém jsou náhodně vybrána čísla.
Příkladem jednoduchého náhodného vzorku jsou jména 25 zaměstnanců, kteří jsou vybráni z klobouku od společnosti o 250 zaměstnancích. V tomto případě je populace všech 250 zaměstnanců a vzorek je náhodný, protože každý zaměstnanec má stejnou šanci být vybrán. Náhodný vzorek se používá ve vědě k provádění randomizovaných kontrolních testů nebo k zaslepeným experimentům.
Příklad, kdy jsou z klobouku vybrána jména 25 zaměstnanců z 250, je příkladem loterijní metody v práci. Každému z 250 zaměstnanců by bylo přiděleno číslo mezi 1 a 250, poté by bylo náhodně vybráno 25 z těchto čísel.
Vzhledem k tomu, že jedinci, kteří tvoří podmnožinu větší skupiny, jsou vybíráni náhodně, má každý jedinec ve velké populační množině stejnou pravděpodobnost, že bude vybrán. To ve většině případů vytváří vyváženou podmnožinu, která nese největší potenciál pro reprezentaci větší skupiny jako celku, bez jakéhokoli zkreslení.
U větších populací může být manuální loterijní metoda poměrně náročná. Výběr náhodného vzorku z velké populace obvykle vyžaduje počítačem generovaný proces, při kterém se použije stejná metodika jako u loterijní metody, pouze přiřazení čísel a následný výběr provádí počítače, nikoli lidé.
Totéž platí bez ohledu na předmět. Průzkum procenta studentské populace, která má zelené oči nebo je tělesně postižená, by vedl k matematické pravděpodobnosti založené na jednoduchém náhodném průzkumu, ale vždy s odchylkou plus minus. Jediný způsob, jak dosáhnout 100% míry přesnosti, by byl průzkum všech 1000 studentů, což by sice bylo možné, ale bylo by to nepraktické.
Jednoduchý náhodný vs. Stratifikovaný náhodný vzorek
Jednoduché náhodné vzorky a stratifikované náhodné vzorky jsou oba statistické nástroje měření. Jednoduchý náhodný vzorek se používá k reprezentaci celé datové populace. Stratifikovaný náhodný vzorek rozděluje populaci do menších skupin nebo vrstev na základě sdílených charakteristik.
Na rozdíl od jednoduchých náhodných vzorků se používají stratifikované náhodné vzorky s populacemi, které lze snadno rozdělit do různých podskupin nebo podskupin. Tyto skupiny jsou založeny na určitých kritériích, pak jsou prvky z každé náhodně vybrány v poměru k velikosti skupiny oproti populaci.
Tato metoda odběru vzorků znamená, že budou existovat výběry z každé odlišné skupiny, jejichž velikost je založena na poměru k celé populaci. Výzkumníci však musí zajistit, aby se vrstvy nepřekrývaly. Každý bod v populaci musí patřit pouze jedné vrstvě, takže se každý bod vzájemně vylučuje. Překrývání vrstev by zvýšilo pravděpodobnost, že budou zahrnuta některá data, a tím by se vzorek vychýlil.
Výhody a nevýhody jednoduchých náhodných vzorků
Jednoduché náhodné vzorky se sice snadno používají, ale mají klíčové nevýhody, které mohou data učinit nepoužitelnými.
Výhody
Snadnost použití představuje největší výhodu jednoduchého náhodného odběru vzorků. Na rozdíl od složitějších metod odběru vzorků, jako je stratifikovaný náhodný odběr vzorků a pravděpodobnostní odběr vzorků, neexistuje potřeba rozdělit populaci do dílčích populací nebo podniknout jakékoli další kroky před náhodným výběrem členů populace.
Jednoduchý náhodný vzorek má být nezaujatým zastoupením skupiny. Je považován za spravedlivý způsob výběru vzorku z větší populace, protože každý člen populace má stejnou šanci na výběr.
Ačkoli má být jednoduchý náhodný odběr vzorků nezaujatým přístupem k průzkumu, může dojít ke zkreslení výběru vzorků. Není-li soubor vzorků větší populace dostatečně inkluzivní, je zastoupení celé populace zkreslené a vyžaduje další techniky odběru vzorků.
Nevýhody
Z tohoto důvodu se obyčejný náhodný odběr používá častěji v případech, kdy výzkumník ví o populaci málo. Pokud by výzkumník věděl více, bylo by lepší použít jinou techniku odběru, například stratifikovaný náhodný odběr, který pomáhá zohlednit rozdíly v rámci populace, jako je věk, rasa nebo pohlaví. Mezi další nevýhody patří skutečnost, že u odběru vzorků z velkých populací může být proces časově náročný a nákladný ve srovnání s jinými metodami.
Proč je jednoduchý náhodný vzorek jednoduchý?
Neexistuje jednodušší metoda k získání výzkumného vzorku z větší populace než jednoduchý náhodný výběr. Výběr dostatečného počtu subjektů zcela náhodně z větší populace také dává vzorek, který může být reprezentativní pro zkoumanou skupinu.
Jaké jsou některé nevýhody jednoduchého náhodného vzorku?
Mezi nevýhody této techniky patří obtížný přístup k respondentům, které lze čerpat z větší populace, větší čas, větší náklady a skutečnost, že za určitých okolností může stále docházet ke zkreslení.
Co je stratifikovaný náhodný vzorek?
Stratifikovaný náhodný vzorek, na rozdíl od jednoduchého losování, nejprve rozdělí populaci do menších skupin nebo vrstev na základě sdílených charakteristik. Strategie stratifikovaného výběru proto zajistí, že členové z každé podskupiny budou zahrnuti do analýzy dat. Stratifikovaný výběr se používá ke zvýraznění rozdílů mezi skupinami v populaci, na rozdíl od jednoduchého náhodného výběru, který zachází se všemi členy populace jako se stejnými, se stejnou pravděpodobností, že budou vzorkováni.
Jak se náhodné vzorky používají?
Použití jednoduchého náhodného výběru umožňuje výzkumníkům provádět generalizace o konkrétní populaci a vynechat jakékoli zkreslení. Pomocí statistických technik lze o populaci činit závěry a předpovědi, aniž by bylo nutné zjišťovat nebo sbírat data od každého jedince v této populaci.