Náhodný výber je proces, ktorý umožňuje získať vzorku z populácie na základe určitej pravdepodobnosti výberu jednotlivcov, ktorí ju tvoria.
S náhodným výberom vzoriek preto navrhujeme metódu voľby. Metóda, ktorá zohľadňuje rôzne pravdepodobnosti. To ho odlišuje od nenáhodných metód v tom, že o výbere vzorky rozhoduje subjektivita výskumného pracovníka.
Na druhej strane v tomto prípade hrá významnú úlohu náhoda; pretože odstraňujeme diskrétnosť.
Prečo používať náhodné vzorkovanie?
Tento typ odberu vzoriek je jedným z najpoužívanejších vo vedeckej metóde. Dôvody sú rôzne, ale najrelevantnejšie by boli tieto:
- Po prvé, je to jediný, ktorý umožňuje potvrdzujúcu analýzu a štatistické závery. Druhá sa v skutočnosti tiež vykonáva v náhodných vzorkách, ale nebudeme schopní potvrdiť výsledky. V tomto prípade je vyšetrovanie prieskumné.
- Na druhej strane, v súvislosti s predchádzajúcou časťou, táto metóda znižuje zaujatosť. To znamená, že s určitou (známou) pravdepodobnosťou výberu určitého jedinca z populácie sa vyhneme inherentnej subjektivite pri nenáhodnom výbere.
- Nakoniec umožňuje použitie malých vzoriek vo veľkých populáciách. Samozrejme, existujú vzorce na výpočet týchto minimálnych vzoriek so známou alebo neznámou populáciou.
Ako to spraviť?
Rovnako ako akákoľvek iná technika používaná vo vede, aj táto sa vykonáva podľa určitého postupu. To umožňuje replikáciu experimentu a znižuje zaujatosť a subjektivitu.
- Prvým a veľmi rozhodujúcim krokom je výber populácie. V skutočnosti musíme získať čo najviac informácií. Zaujíma nás predovšetkým jej zloženie podľa určitých sociodemografických premenných, ako sú pohlavie, vek alebo povolanie.
- Potom musíte zvoliť konkrétnu náhodnú vzorku. V nasledujúcej časti uvidíme tie najrelevantnejšie. Rozhodnutie bude závisieť od charakteristík obyvateľstva.
- Po výbere metódy je potrebné vypočítať minimálnu vzorku. Aby sme to dosiahli, musíme brať do úvahy, či poznáme veľkosť populácie alebo nie. Ako sme už uviedli, existujú vzorce na výpočet tejto veľkosti vzorky.
- Nakoniec pokračujeme k získaniu vzorky a vykonáme na nej príslušné štatistické analýzy. Po dokončení môžeme vykonať test hypotézy alebo iné odvodzovacie metódy. Cieľom je extrapolovať výsledky na populáciu.
Typy náhodného vzorkovania
Existuje niekoľko druhov náhodných vzoriek v závislosti od charakteristík populácie.
Pozrime sa na najrelevantnejšie:
- Jednoduché náhodné vzorkovanie: Je to jeden z najpoužívanejších. Spočíva v pridelení náhodného čísla obyvateľstvu a potom na základe toho vo výbere vzorky. Je to veľmi užitočné v populáciách s určitou homogenitou. Napríklad je široko používaný v geológii.
- Stratifikovaný odber vzoriek: V tomto prípade máme do činenia s populáciou, ktorá je síce heterogénna, ale dá sa rozdeliť do homogénnych skupín (pohlavie, vek atď.). V každej skupine sa vykoná jednoduchá náhodná vzorka. Je široko používaný v spoločenských vedách, napríklad v psychológii.
- Klastrové vzorkovanie: V tomto prípade je cieľom vytvoriť sériu blokov alebo zhlukov. Tieto sú vybrané náhodne z celej populácie. V tomto prípade existuje heterogenita v nich, rovnako ako homogenita v ich vnútri. Prieskum trhu často využíva tento náhodný výber vzoriek.
- Systematické vzorkovanie: V takom prípade sa počet jedincov v populácii vydelí počtom jedincov vo vzorke, ktorú chceme získať. Potom jeden náhodne vyberieme a pomocou tejto hodnoty spočítame. Vyberú sa predmety, ktoré zodpovedajú uvedenému počtu. Tento typ znižuje problém autokorelácie.
Príklad náhodného vzorkovania
Predstavme si, že chceme študovať priemernú výšku určitých študentov na určitej univerzite. Toto sú fiktívne údaje a použijeme jednoduchý príklad. Predchádzajúcim krokom je vytvorenie tabuľky v tabuľke s celkovým počtom obyvateľov a ich výškami.
Použijeme teda jednoduchú metodiku náhodného výberu vzoriek:
- Vpravo môžeme vložiť náhodné číslo, ako je vidieť na obrázku (zahrnieme vzorec).
- Potom použijeme možnosť zoradenia od najvyššej po najnižšiu, ktorá ich neobjedná, ale náhodne zmení.
- To znamená, že potom vyberieme vzorku (v tomto prípade desať) na základe veľkosti vypočítanej pre tento typ náhodného výberu.