Типы выборок в психологических исследованиях

типы выборокПри изучении человеческого разума и поведения в большинстве случаев исследователям не достаточно данных каждого отдельного человека.
Вместо того чтобы работать с конкретными людьми, они отбирают группу людей, которые представляют в эксперименте население в целом или какую-то его часть. Только если выборка по-настоящему представляет население, исследователи могут обобщить для него результаты.

Типы выборок

В психологических и социологических исследованиях ученый используют, как правило, следующие типы выборок.

Вероятностная выборка

Этот метод отбора подразумевает шанс для каждого человек в популяции быть выбранным. Это гарантирует, что все подгруппы с равной долей вероятности могут оказаться представленными в выборке. Вероятностная выборка также бывает нескольких типов:

  • Простая вероятностная выборка. Исследователи случайным образом выбирают участников, зачастую используя компьютерные программы или генератор случайных чисел.
  • Многоуровневая выборка. Предполагает разделение населения на подгруппы по какому-либо признаку и последующий случайный выбор участников из каждой подгруппы (таким образом обеспечивается большая статистическая точность).
  • Районированная выборка. Предполагает деление население на небольшие кластеры, часто основанные на географических параметрах, из которых затем случайным образом выбираются люди. Например, представьте, что вы пытаетесь сделать исследование, в которое хотите включить чиновников вашего региона. Сбор данных с каждого, во-первых, сложен (вряд ли каждый из них будет рад уделить вам время), а во-вторых, отнимет много времени и сил. Используя метод районированной выборки, вы случайным образом отбираете нужное количество объектов (администраций, управлений и т.д.) в вашем регионе, а затем собираете данные с каждого «слуги народа», работающего в этих объектах.

Невероятностная выборка

Использование невероятностных выборок означает, что не у всех представителей популяции есть шанс быть отобранными в исследование. Одна из проблем, связанных с этим типом выборок, заключается в том, что отобранные участники могут отличаться от остальной популяции, так что результаты таких исследований не всегда представляется возможным обобщать.

Выделяют несколько типов невероятностных выборок:

  • Выборка по доступности. Предполагает включение в исследование всех, у кого есть возможность принять участие. Если вы выступили добровольцем в исследовании, которое проводилось на факультете психологии в вашем университете, то, скорее всего, вас отобрали именно по критерию доступности.
  • Целенаправленная выборка. Включает людей, которые отвечают определенным критериям. Например, маркетологи интересуются тем, как продукцию их клиента воспринимают женщины в возрасте от 18 до 35 лет — именно поэтому они проводят исследования для которых целенаправленно ищут женщин, соответствующих данному возрастному критерию.
  • Квотная выборка. Подразумевает включение в исследование подгруппы в пределах популяции, пропорциональной данной популяции в рамках определенных признаков. Наиболее наглядным примером такой системы может служить распространенная схема формирования парламента (не исследование, но все же): количество мест, которое получает каждая партия, пропорционально количеству проголосовавших за нее людей — то есть, такой состав парламента боле менее точно отражает политические настроения в обществе. В исследованиях всё точно так же: ученым может понадобиться определенное соотношение среди респондентов мужчин и женщин, правых и левых, интровертов и экстравертов.

Ошибки в процессе формирования выборки

Поскольку выборка, естественно, не может включать в себя всех представителей популяции, могут возникать ошибки. Различия между популяцией и конкретными её представителями в выборке называют ошибками выборки.

Невозможно узнать наверняка, насколько большой может быть разница между населением и выборкой. Несмотря на это, исследователи могут статистически оценить её величину.

Стоит отметить, что чем больше размер выборки, тем менее значительной оказываются ошибки; если выборка стремится к численности, равной численности популяции, вероятность того, что в ней будут отражены все подгруппы населения, возрастает. Единственный способ полностью устранить ошибки выборки — собрать данные всего населения, что зачастую слишком трудно и отнимает много времени.


Есть что сказать? Оставть комментарий!:

Яндекс.Метрика